宋乃平，王　興，楊新國(guó)，吳旭東，陳　林，米　楠

寧夏大學(xué), 西北土地退化與生態(tài)恢復(fù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地，西北退化生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)與重建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 銀川　750021

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農(nóng)牧交錯(cuò)帶縣域農(nóng)牧系統(tǒng)對(duì)氣候波動(dòng)的響應(yīng)機(jī)制

宋乃平*，王興，楊新國(guó)，吳旭東，陳林，米楠

寧夏大學(xué), 西北土地退化與生態(tài)恢復(fù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地，西北退化生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)與重建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 銀川750021

農(nóng)牧系統(tǒng)過(guò)程對(duì)氣候波動(dòng)的響應(yīng)機(jī)制既是建立農(nóng)牧耦合系統(tǒng)的主要科學(xué)問(wèn)題又是農(nóng)牧交錯(cuò)帶可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵問(wèn)題之一。以鹽池縣1954—2013年氣候和農(nóng)牧系統(tǒng)過(guò)程為例，運(yùn)用變異系數(shù)、逐步回歸方法和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法，分析了氣候、農(nóng)業(yè)、牧業(yè)系統(tǒng)12個(gè)指標(biāo)的波動(dòng)周期、振幅和方差貢獻(xiàn)率，據(jù)此研究了它們之間的波動(dòng)關(guān)系。結(jié)果表明：1)農(nóng)牧系統(tǒng)受氣候影響具有較大波動(dòng)性。波動(dòng)由強(qiáng)到弱依次為氣候、農(nóng)業(yè)、牧業(yè)，呈逐級(jí)傳遞的特性。三者的高頻波動(dòng)分量的方差貢獻(xiàn)率依次減小，而中低頻波動(dòng)分量的方差依次增大。2)近60年農(nóng)牧系統(tǒng)過(guò)程主要受經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)發(fā)生趨勢(shì)性變化，同時(shí)受氣候的驅(qū)動(dòng)發(fā)生波動(dòng)。農(nóng)業(yè)在突變前受氣候影響較大而突變后明顯減?。煌瑯幽翗I(yè)在突變前受農(nóng)業(yè)影響大，突變后也明顯減小。經(jīng)濟(jì)對(duì)農(nóng)牧系統(tǒng)過(guò)程的影響逐漸增強(qiáng)。它在提高和穩(wěn)定糧食總產(chǎn)量同時(shí)導(dǎo)致家畜數(shù)量特別是羊只總數(shù)的劇增，使得牧業(yè)波動(dòng)加劇。3)農(nóng)牧系統(tǒng)的波動(dòng)差異、相互關(guān)聯(lián)以及對(duì)氣候的響應(yīng)的分析表明，農(nóng)牧耦合系統(tǒng)具有減少內(nèi)部要素波動(dòng)性的功能。因此，依據(jù)生態(tài)和經(jīng)濟(jì)規(guī)律設(shè)計(jì)具有健全正負(fù)反饋機(jī)制的農(nóng)牧耦合系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)農(nóng)牧交錯(cuò)帶農(nóng)牧業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要途徑。

農(nóng)牧系統(tǒng)；氣候波動(dòng)；響應(yīng)機(jī)制；農(nóng)牧交錯(cuò)帶；鹽池縣

農(nóng)牧交錯(cuò)帶的脆弱性主要由過(guò)程波動(dòng)和界面脆弱兩方面造成。降水量少且波動(dòng)性強(qiáng)，由此引起農(nóng)田、草地、林地的生產(chǎn)力波動(dòng)，進(jìn)一步向牧業(yè)系統(tǒng)傳遞[1]。波動(dòng)性引發(fā)的土地利用和人類活動(dòng)的機(jī)會(huì)主義因素，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)維持的危害極大[2-3]。自然系統(tǒng)波動(dòng)的突變性、隨機(jī)性與社會(huì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性、保守性形成了尖銳的矛盾[4]。對(duì)此問(wèn)題，史培軍等人提出建立“波動(dòng)性農(nóng)牧業(yè)”的觀點(diǎn)[5]。孫武認(rèn)為牧草、糧食會(huì)放大降水的波動(dòng)性[4]。系統(tǒng)的波動(dòng)性、人口壓力、脆弱性三者之間在空間分布和成因上均有密切的聯(lián)系[6]。并且認(rèn)為，荒漠草原的波動(dòng)性最大，由此向兩側(cè)的草原化荒漠和典型草原降低[1]。非洲半干旱地區(qū)和南美洲干濕交替地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)年際間也具有顯著的波動(dòng)性[7-8]，當(dāng)?shù)剞r(nóng)牧民的許多傳統(tǒng)習(xí)慣以及土地利用的策略都與波動(dòng)密切相關(guān)[9-10]。建立穩(wěn)定的農(nóng)牧耦合系統(tǒng)是緩解這些地區(qū)生態(tài)與生產(chǎn)矛盾的重要途徑，農(nóng)牧系統(tǒng)對(duì)氣候波動(dòng)的響應(yīng)及傳導(dǎo)機(jī)制是其主要科學(xué)問(wèn)題。但目前關(guān)于農(nóng)牧耦合系統(tǒng)穩(wěn)定性的研究較少，尤其缺乏波動(dòng)結(jié)構(gòu)分析及其在系統(tǒng)內(nèi)部傳遞過(guò)程的研究。鹽池縣近60年經(jīng)歷了從草地畜牧業(yè)為主到大力發(fā)展農(nóng)業(yè)再到農(nóng)林牧結(jié)合的發(fā)展過(guò)程，為農(nóng)牧結(jié)構(gòu)變化及其耦合系統(tǒng)對(duì)氣候波動(dòng)的響應(yīng)機(jī)理研究提供了良好材料。

1　研究區(qū)域與研究方法

1.1研究區(qū)概況

鹽池縣位于我國(guó)北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶北緣、寧夏回族自治區(qū)東部，地理坐標(biāo)37°04′—38°10′N，106°30′—107°47′E，面積約6769 km2。以麻黃山為界，北部為組成鄂爾多斯高原的剝蝕準(zhǔn)平原，南部為黃土丘陵。屬于典型中溫帶大陸性氣候，年均氣溫為8.4 ℃，年均無(wú)霜期為160 d；境內(nèi)多年平均降水量在250—350 mm，從東南向西北遞減，縣城多年平均降水量為292 mm，1954—2013年年降水變率為29.71%。土壤類型以灰鈣土、風(fēng)沙土、黑壚土為主，還有少量鹽堿土。植被類型主要有干草原、荒漠草原、沙生及隱域性的鹽生植被和草甸植被。耕地面積88879 hm2，占全縣國(guó)土面積的13.36%。糧食播種面積占總播種面積的比例從1954年的82.03%減少到2013年的55.32%。鹽池縣從1970年代發(fā)展井灌，1988年開(kāi)始建設(shè)揚(yáng)黃灌溉工程，目前已發(fā)展揚(yáng)黃灌溉面積13140 hm2，井灌面積3553 hm2。草地面積占全縣總面積的58.67%，林地占10.55%。畜牧業(yè)產(chǎn)值在農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值中的比重為21.90%—87.38%，1954—2013年平均為49.87%，屬偏牧型農(nóng)牧交錯(cuò)區(qū)。1954—2013年的家畜數(shù)量為480935(1976年)—1494261(2011年)羊單位，羊占家畜數(shù)量的比重在69.31%(1976年)—97.99%(2013年)(圖1)。

圖1　近60年鹽池縣降水量、糧食產(chǎn)量、家畜數(shù)量變化Fig.1　Precipitation, output of grain and livestock number of Yanchi County in the recent 60 years

1.2資料來(lái)源與研究方法

(1)資料來(lái)源

本研究統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自《鹽池縣五十年》和《鹽池縣經(jīng)濟(jì)要情手冊(cè)(2011—2013)》，氣象數(shù)據(jù)來(lái)自鹽池縣氣象局，灌溉數(shù)據(jù)來(lái)自鹽池縣水務(wù)局，植被指數(shù)見(jiàn)文獻(xiàn)[11-12]。

(2)波動(dòng)性測(cè)度方法

通常用生產(chǎn)力變異系數(shù)來(lái)表示波動(dòng)性，本文分別用糧食總產(chǎn)量和家畜數(shù)量的變異系數(shù)表示鹽池縣農(nóng)業(yè)系統(tǒng)和牧業(yè)系統(tǒng)的波動(dòng)性。其中家畜數(shù)量是牛、馬、驢、騾、羊等大小牲畜按照各自的折算系數(shù)折合為標(biāo)準(zhǔn)羊單位的加總數(shù)量：

Cv=Sd/M

(1)

式中,Cv代表指標(biāo)的變異系數(shù)，Sd代表標(biāo)準(zhǔn)差，M代表平均值。

(3)多元逐步回歸分析法

用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件中的regression功能，參考魯欣等對(duì)寧夏糧食產(chǎn)量主要因素的研究結(jié)果[13]和牛創(chuàng)民等對(duì)鹽池縣糧食產(chǎn)量的主要因素研究結(jié)果[14]，結(jié)合課題組在鹽池縣的調(diào)查和數(shù)據(jù)的可獲得性，本研究選擇年降水量、年平均氣溫、引黃灌溉水量、有效灌溉面積、糧食播種面積、化肥施用量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力作為糧食總產(chǎn)量的影響因子。參考周道瑋等草地畜牧業(yè)系統(tǒng)的要素研究[15]和周海林對(duì)鹽池縣畜牧業(yè)主要因素的研究結(jié)果[16]，結(jié)合鹽池縣牧業(yè)特點(diǎn)和數(shù)據(jù)的可獲得性，選擇年降水量、年平均氣溫、引黃河灌溉水量、有效灌溉面積、糧食播種面積、糧食總產(chǎn)量、當(dāng)年造林面積、草場(chǎng)面積、植被指數(shù)、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、農(nóng)民人均純收入作為家畜數(shù)量的影響因子。進(jìn)行多元回歸分析，比較各主要指標(biāo)對(duì)糧食總產(chǎn)量和家畜數(shù)量的相對(duì)重要性。

(4)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法(empirical mode decomposition，EMD)

將時(shí)間信號(hào)X(t)分解成一系列本征模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function，IMF)，每個(gè)IMF分量具有如下特征：從全局特征上看，極值點(diǎn)數(shù)和零點(diǎn)數(shù)目相等或者至多相差一個(gè)；分別連接其局部極大值和局部極小值所形成的兩條包絡(luò)線的均值在任一點(diǎn)處為零。EMD分解過(guò)程的主要步驟為：從時(shí)間序列數(shù)據(jù)X(t)中將具有不同大小時(shí)間尺度的模態(tài)分離出來(lái)，產(chǎn)生一系列本征模態(tài)函數(shù)分量；逐級(jí)進(jìn)行平穩(wěn)化處理，把不同周期的波動(dòng)從原信號(hào)中分離出來(lái)，最后得到趨勢(shì)量。所分解出的IMF包含并突出了原信號(hào)的局部特征信息，并且各IMF分量分別包含了原信號(hào)的不同時(shí)間尺度的局部特征信息[17]。

2　結(jié)果與分析

2.1氣候-農(nóng)業(yè)-牧業(yè)系統(tǒng)波動(dòng)的時(shí)間序列特征

根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性以及鹽池縣各層級(jí)生產(chǎn)力的相關(guān)性，用年降水量、糧食總產(chǎn)量、家畜數(shù)量分別作為氣候、農(nóng)業(yè)、牧業(yè)系統(tǒng)的主要指標(biāo)，并研究它們的波動(dòng)性(表1)。根據(jù)鹽池縣年降水量、糧食總產(chǎn)量和家畜數(shù)量突變點(diǎn)，將其分為兩個(gè)階段。1954—1999年為平穩(wěn)波動(dòng)期，這一階段糧食總產(chǎn)量圍繞19011t上下波動(dòng)，基本呈現(xiàn)平穩(wěn)趨勢(shì)；家畜數(shù)量呈現(xiàn)兩輪上升再下降的長(zhǎng)周期波動(dòng)，在1990年代呈現(xiàn)少有的低波動(dòng)平穩(wěn)態(tài)勢(shì)。2000—2013年為上升波動(dòng)期，伴隨揚(yáng)黃灌區(qū)開(kāi)發(fā)和草原恢復(fù)顯效，糧食總產(chǎn)量呈上升與波動(dòng)復(fù)合的趨勢(shì)；家畜數(shù)量大幅上升(圖1)。

近60年，糧食總產(chǎn)量的波動(dòng)程度最大，其次是降水量，最后是家畜數(shù)量。平穩(wěn)波動(dòng)期的情況與此相同，但在近14年的上升波動(dòng)期，糧食總產(chǎn)量的波動(dòng)性大幅降低，且波動(dòng)最小，牧業(yè)的波動(dòng)性大幅增加，居于首位。平穩(wěn)波動(dòng)期的糧食總產(chǎn)量與降水量在0.01水平上顯著相關(guān)，二者在上升波動(dòng)期在0.10水平上相關(guān)。年降水量與家畜數(shù)量的相關(guān)性不顯著，但是糧食總產(chǎn)量與家畜數(shù)量顯著相關(guān)，與翌年家畜數(shù)量極顯著相關(guān)。說(shuō)明年降水量、糧食總產(chǎn)量、家畜數(shù)量之間存在逐步傳遞關(guān)系。尤其是糧食總產(chǎn)量對(duì)牧業(yè)的支持作用更加顯著。

表1　氣候-農(nóng)業(yè)-牧業(yè)系統(tǒng)的波動(dòng)性和相關(guān)性Table 1　Volatility and relationship of climate, agriculture and husbandry in the recent 60 years

****表示在0.001置信水平相關(guān)；***表示在0.01置信水平相關(guān)；**表示在0.05置信水平相關(guān)；*表示在0.10置信水平相關(guān)

2.2氣候-農(nóng)業(yè)-牧業(yè)系統(tǒng)波動(dòng)的關(guān)聯(lián)性

為了進(jìn)一步研究波動(dòng)性在生態(tài)系統(tǒng)中氣候、農(nóng)業(yè)、牧業(yè)之間的傳導(dǎo)機(jī)理，利用多元逐步回歸分析1954—2013年糧食總產(chǎn)量和家畜數(shù)量突變前后各因子的作用大小及顯著性。結(jié)果表明，糧食總產(chǎn)量在1999年突變點(diǎn)之前的顯著性影響因子為農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、年降水量和年平均氣溫，三者對(duì)糧食總產(chǎn)量的解釋量分別為46.8%，20%，3.6%；突變之后的顯著性影響因子為農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和年降水量，二者對(duì)糧食總產(chǎn)量的解釋量分別為73.9%和11.7%(表2)。雖然氣候因子的解釋量在突變后大幅減少，但始終是糧食總產(chǎn)量的顯著性影響因子。家畜數(shù)量在2000年突變點(diǎn)之前的顯著性影響因子為年平均氣溫，其對(duì)家畜數(shù)量的解釋量為10. 9%；在2000年突變之后的顯著性影響因子為糧食總產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力人數(shù)和農(nóng)民人均純收入，三者對(duì)家畜數(shù)量的解釋量分別為70.7%、22.8%和5.6%。氣候因子的解釋量在糧食總產(chǎn)量和家畜數(shù)量之間以及它們突變前后的差別，說(shuō)明其對(duì)糧食總產(chǎn)量的影響大于家畜數(shù)量，在它們的突變前大于突變后?？傮w來(lái)看，近60年，氣候?qū)Z食總產(chǎn)量的影響顯著，糧食總產(chǎn)量對(duì)家畜數(shù)量的影響顯著，其中前46 a的解釋量比后14 a更加顯著。這反映了波動(dòng)在氣候、農(nóng)業(yè)、牧業(yè)之間的逐步傳導(dǎo)特征；也反映了近14年要素投入、揚(yáng)黃灌區(qū)開(kāi)發(fā)等措施在克服農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)隨氣候波動(dòng)方面效果顯著。糧食生產(chǎn)系統(tǒng)中農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力等經(jīng)濟(jì)因子對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的解釋量要遠(yuǎn)高于氣候?qū)Z食的解釋量，牧業(yè)生產(chǎn)中的糧食總產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力人數(shù)和農(nóng)民人均純收入等社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子對(duì)牧業(yè)生產(chǎn)的解釋量要遠(yuǎn)高于氣候?qū)倚髷?shù)量的解釋量，說(shuō)明鹽池縣農(nóng)牧生產(chǎn)的集約化程度顯著提高，穩(wěn)定性維持的內(nèi)在機(jī)制發(fā)生了重大改變，從而在后期表現(xiàn)出波動(dòng)上升的發(fā)展趨勢(shì)。

表2　鹽池縣糧食總產(chǎn)量、家畜數(shù)量與各影響因子的多元逐步回歸分析Table 2　Stepwise regression analysis of grain output and livestock number and their influence factors

2.3氣候-農(nóng)業(yè)-牧業(yè)系統(tǒng)波動(dòng)的幅度

為了深入分析系統(tǒng)波動(dòng)的特征和影響，用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法(EMD)將農(nóng)業(yè)和牧業(yè)及支持它們的氣候、林草、經(jīng)濟(jì)方面的12個(gè)指標(biāo)(表4)近60年的時(shí)間序列分解為數(shù)目不等的本征模態(tài)函數(shù)(IMF)分量和趨勢(shì)量，并且分析它們的波動(dòng)幅度及變化趨勢(shì)。

年降水量以準(zhǔn)3a周期的IMF1分量波動(dòng)幅度最大，近60年平均達(dá)到±55 mm。1954—1968年波動(dòng)幅度最大，此后在1978—1987、1993—2002年有所增加，1988—1992、2003年以來(lái)，波動(dòng)幅度減少。準(zhǔn)4.6 a的IMF2分量的波動(dòng)幅度在1978—1993年略有增加，總體平穩(wěn)。準(zhǔn)9 a的IMF3和準(zhǔn)30 a的IMF4的波動(dòng)幅度略有下降。趨勢(shì)量呈現(xiàn)下降并略有回升的趨勢(shì)，但幅度不大。各分量呈現(xiàn)高頻大幅波動(dòng)、中頻小幅波動(dòng)、低頻中幅波動(dòng)與趨勢(shì)量略有下降的組合(圖2)。結(jié)合IMF各分量的方差來(lái)說(shuō)，準(zhǔn)3 a周期波動(dòng)是最主要的，對(duì)農(nóng)牧業(yè)的影響最大。總體來(lái)說(shuō)，年降水量波動(dòng)幅度呈減下趨勢(shì)。

糧食總產(chǎn)量也以準(zhǔn)3 a周期的IMF1波動(dòng)幅度最大，近60年平均達(dá)到±7240 t。其波動(dòng)幅度隨時(shí)間的變化較??；短暫下降的時(shí)期，如1970—1973、1988—1990和近10年；明顯的增加時(shí)期，如1980—1985、1992—2003年，正好與土地承包到戶、揚(yáng)黃灌區(qū)開(kāi)發(fā)的轉(zhuǎn)折相吻合。到2004年之后，由于揚(yáng)黃灌區(qū)的成熟和經(jīng)濟(jì)投入提高，16693 hm2灌溉耕地大大穩(wěn)定了糧食總產(chǎn)量，因而波動(dòng)幅度明顯減低。準(zhǔn)5.5 a周期的IMF2呈現(xiàn)小幅增大的趨勢(shì)。準(zhǔn)12 a周期的IMF3則呈現(xiàn)明顯減少的趨勢(shì)，2005年以后IMF3的波動(dòng)幾乎消失。各分量呈現(xiàn)高頻大幅波動(dòng)、中頻中幅波動(dòng)與趨勢(shì)量顯著上升的組合(圖2)。結(jié)合IMF各分量的方差，準(zhǔn)3 a周期波動(dòng)是最主要的?？傮w而言，糧食總產(chǎn)量呈現(xiàn)趨勢(shì)上升和波動(dòng)幅度減少的向好態(tài)勢(shì)。

家畜數(shù)量波動(dòng)幅度呈現(xiàn)出頻率越高波動(dòng)幅度越小的規(guī)律。準(zhǔn)3 a周期的IMF1分量幅度很不規(guī)則，在1957—1968年和1992—2001年波動(dòng)大幅減小，近10年波動(dòng)又急劇增大。主要是由于近14年糧食總產(chǎn)量大增、大牲畜數(shù)量大減、植被恢復(fù)和禁牧之后飼養(yǎng)方式改變、羊肉價(jià)格不斷攀升等，大大刺激了農(nóng)戶養(yǎng)殖的意愿。IMF2在1982—1995年波動(dòng)大幅減小。IMF3和IMF4近20年呈現(xiàn)明顯的波動(dòng)幅度增加趨勢(shì)。各分量呈現(xiàn)高頻中幅波動(dòng)、中頻和低頻大幅波動(dòng)與趨勢(shì)量顯著上升的組合(圖2)。結(jié)合IMF各分量的方差(表4)，準(zhǔn)3 a和準(zhǔn)26 a周期波動(dòng)更為重要。說(shuō)明在消弱了自然因素對(duì)牧業(yè)的影響后，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素引起的牧業(yè)增長(zhǎng)和波動(dòng)均趨于顯著。

圖2　鹽池縣近60年年降水量、糧食總產(chǎn)量、家畜數(shù)量的波動(dòng)幅度及變化趨勢(shì)Fig.2　Variance range and its trends of IMF of annual precipitation, grain output and livestock number

將上述分析與表3結(jié)合發(fā)現(xiàn)，年降水量對(duì)處于植物生產(chǎn)層的糧食總產(chǎn)量的波動(dòng)幅度影響大，而對(duì)處于動(dòng)物生產(chǎn)層的家畜數(shù)量影響??；年降水量對(duì)高頻分量IMF1的波動(dòng)幅度影響大，而對(duì)中低頻分量IMF2和IMF3的影響小。剖析氣候波動(dòng)引起的農(nóng)牧業(yè)負(fù)反饋機(jī)制(圖3)和資源經(jīng)濟(jì)投入引起的農(nóng)牧業(yè)正反饋機(jī)制(圖4)發(fā)現(xiàn)，受氣候波動(dòng)的影響，土地生產(chǎn)力波動(dòng)使得家畜數(shù)量處在數(shù)量增加和飼草料不足而被動(dòng)下降的往復(fù)變化中。而一旦資源和經(jīng)濟(jì)投入增加減緩了土地生產(chǎn)力波動(dòng)之后，又會(huì)使得家畜數(shù)量大幅增長(zhǎng)，挑戰(zhàn)承載能力。

表3　氣候-農(nóng)業(yè)-牧業(yè)系統(tǒng)主要變量的波動(dòng)幅度Table 3　Variance range of IMF in changing of climate agriculture husbandry system factors

圖3　氣候波動(dòng)引起的農(nóng)牧系統(tǒng)負(fù)反饋過(guò)程Fig.3　Negative feedback of farming and husbandry system by climate volatility

圖4　資源和經(jīng)濟(jì)投入引起的農(nóng)牧系統(tǒng)正反饋過(guò)程Fig.4　Positive feedback of farming and husbandry system by the input of natural resources and economic factors

這是突變前后的農(nóng)牧業(yè)波動(dòng)的主要機(jī)制，也是牧業(yè)與農(nóng)業(yè)的主要差別。這正是農(nóng)牧復(fù)合的優(yōu)勢(shì)和切入點(diǎn)。家畜數(shù)量的波動(dòng)特點(diǎn)與糧食的不同，既是農(nóng)牧矛盾的表現(xiàn)，也是克服波動(dòng)的契機(jī)。

2.4氣候-農(nóng)業(yè)-牧業(yè)系統(tǒng)波動(dòng)的周期

運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法(EMD)對(duì)12個(gè)變量分解出的本征模態(tài)函數(shù)(IMF)特征表明，12個(gè)變量的IMF1的周期均為3—4 a，多數(shù)變量的IMF2的周期為6—8 a，IMF3的周期為12—15 a，IMF4的周期為22—40 a，IMF5的周期大于60 a。對(duì)于農(nóng)牧業(yè)系統(tǒng)影響最大的是3—4 a的高頻波動(dòng)，較難調(diào)適。其次是6—8 a的波動(dòng)。20 a及以上低頻波動(dòng)在實(shí)際感受中比較模糊。氣候指標(biāo)以高頻波動(dòng)為主，年降水量和年平均氣溫的IMF1分量的方差貢獻(xiàn)率居于12個(gè)指標(biāo)最前列，而趨勢(shì)量接近或?yàn)?。農(nóng)業(yè)指標(biāo)(有效灌溉面積除外)的高頻波動(dòng)分量IMF1的方差貢獻(xiàn)率僅次于氣候指標(biāo)，波動(dòng)較大。糧食播種面積的準(zhǔn)4 a周期IMF2分量的方差貢獻(xiàn)率也較高。由于灌區(qū)開(kāi)發(fā)和投入增加，糧食總產(chǎn)量的趨勢(shì)量的方差貢獻(xiàn)率高達(dá)82.86%。牧業(yè)指標(biāo)的高頻波動(dòng)分量IMF1的方差貢獻(xiàn)率明顯低于農(nóng)業(yè)指標(biāo)，2個(gè)指標(biāo)的趨勢(shì)量都在66%—71%之間，如果加上準(zhǔn)16 a和準(zhǔn)26(24) a的低頻波動(dòng)分量的方差貢獻(xiàn)率，也都超過(guò)80%，穩(wěn)定性高于農(nóng)業(yè)。林草指標(biāo)與同在植物生產(chǎn)層的農(nóng)業(yè)接近，但由于投入要素不同，其波動(dòng)略高于農(nóng)業(yè)。而支持農(nóng)牧業(yè)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的穩(wěn)定性最高，趨勢(shì)量的方差貢獻(xiàn)率在97%以上。

表4　氣候-農(nóng)業(yè)-牧業(yè)-經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)各變量的EMD分量及方差貢獻(xiàn)率Table 4　Variance contribution of IMF in changing of climate-agriculture-husbandry and economic system factors

總體來(lái)說(shuō)，氣候、農(nóng)業(yè)、牧業(yè)指標(biāo)的高頻波動(dòng)分量的方差貢獻(xiàn)率依次減小，而低頻波動(dòng)分量的方差依次增大。將各指標(biāo)模態(tài)分量的頻率、振幅與方差貢獻(xiàn)率綜合起來(lái)看，波動(dòng)由強(qiáng)到弱依次為氣候、農(nóng)業(yè)、牧業(yè)。說(shuō)明越是受氣候影響的產(chǎn)業(yè)，越是以高頻波動(dòng)為主，穩(wěn)定性越小。

3　討論

單純的變異系數(shù)計(jì)算(表1)說(shuō)明糧食總產(chǎn)量的波動(dòng)性大于年降水量，而EMD分析說(shuō)明農(nóng)業(yè)的穩(wěn)定性高于氣候，二者的差別在于不同頻率的波動(dòng)分量的方差大小和應(yīng)對(duì)難度。孫武等人對(duì)內(nèi)蒙古東南部的研究認(rèn)為農(nóng)業(yè)對(duì)氣候的波動(dòng)具有放大效果[1]。而在鹽池縣既有農(nóng)業(yè)對(duì)氣候波動(dòng)的放大，也有農(nóng)業(yè)對(duì)氣候波動(dòng)的縮小。在干旱年份，農(nóng)戶縮減旱耕地播種面積，減少對(duì)耕地的施肥、勞動(dòng)力等投入，都會(huì)加強(qiáng)旱情對(duì)糧食產(chǎn)量正反饋。相反，在風(fēng)調(diào)雨順的年份，農(nóng)戶則擴(kuò)大種植面積，甚至開(kāi)荒和利用“幫忙田”，各種投入也相對(duì)較多。因此，糧食總產(chǎn)量對(duì)氣候波動(dòng)的響應(yīng)不僅是氣候生產(chǎn)力的年際變化，還有農(nóng)戶種植規(guī)模和投入大小的疊加效應(yīng)。另一方面，揚(yáng)黃灌溉區(qū)拓展從提高和穩(wěn)定糧食產(chǎn)量、促使農(nóng)戶放棄產(chǎn)量低而不穩(wěn)的旱耕地等多方面減少了波動(dòng)。農(nóng)業(yè)究竟放大還是縮小氣候波動(dòng)，在于以上兩方面的平衡結(jié)果，2000年前后糧食總產(chǎn)量的變異系數(shù)大相徑庭正是這種平衡向不同方向演變的結(jié)果。

以上分析說(shuō)明氣候尤其是降水量是糧食總產(chǎn)量的顯著影響因子，糧食總產(chǎn)量也顯著地影響著畜牧業(yè)。加之農(nóng)業(yè)的穩(wěn)定性比林草指標(biāo)高，在水分條件較好的壤質(zhì)土壤上發(fā)展一定量的較為穩(wěn)定的農(nóng)業(yè)實(shí)屬必要。過(guò)度實(shí)施退耕還林還草，甚至棄農(nóng)從牧，有違現(xiàn)實(shí)，很難實(shí)現(xiàn)牧業(yè)發(fā)展和草原生態(tài)保護(hù)[18]。事實(shí)證明，鹽池縣最近十幾年糧食總產(chǎn)量的率先突破，不但承擔(dān)了封育禁牧的壓力，有效保護(hù)了草原，而且為家畜數(shù)量特別是羊只總數(shù)的突破奠定了基礎(chǔ)。但是家畜數(shù)量過(guò)度增長(zhǎng)導(dǎo)致了波動(dòng)加大。因此，家畜飼養(yǎng)量必將有一個(gè)理性回歸的過(guò)程。

牧業(yè)對(duì)氣候波動(dòng)的響應(yīng)與種植業(yè)不同。毫無(wú)疑問(wèn)，氣候異常會(huì)加大自然或經(jīng)濟(jì)方式淘汰家畜的可能。但實(shí)際上農(nóng)戶為了適應(yīng)市場(chǎng)波動(dòng)和應(yīng)對(duì)干旱時(shí)期牲畜高死亡，往往增加牲畜存欄數(shù)量[19]。牧業(yè)雖然對(duì)氣候波動(dòng)具有減緩作用，但是代價(jià)高、效率低，造成草地的過(guò)載和破壞。孫武的研究認(rèn)為農(nóng)業(yè)發(fā)展消弱了降水量與牧業(yè)之間的相關(guān)關(guān)系[1]。糧食總產(chǎn)量與家畜數(shù)量存在的相鄰年份的極顯著相關(guān)性，對(duì)于減弱家畜數(shù)量的準(zhǔn)3 a波動(dòng)、穩(wěn)定牧業(yè)具有積極作用(表2)[20]。但這并不是必然結(jié)果。非洲坦桑尼亞的隆基多(Longido)和肯尼亞馬薩伊地區(qū)，水利條件改善后生態(tài)惡化的情況仍有出現(xiàn)[19]。農(nóng)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生的秸稈和子實(shí)體大大刺激了農(nóng)戶擴(kuò)大牲畜養(yǎng)殖規(guī)模的欲望。從EMD分解結(jié)果看(圖2)，近十多年鹽池縣牧業(yè)有偏離農(nóng)業(yè)的傾向，經(jīng)濟(jì)、水利和畜牧業(yè)發(fā)展導(dǎo)致羊只數(shù)量過(guò)度增長(zhǎng)，生態(tài)潛在壓力加大。

4　結(jié)論

(1)農(nóng)牧交錯(cuò)帶的農(nóng)牧系統(tǒng)受氣候影響具有較大的波動(dòng)性。氣候、林草、經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)、牧業(yè)的多數(shù)指標(biāo)共享3—4、6—8、12—15、22—40 a準(zhǔn)周期的波動(dòng)。氣候、農(nóng)業(yè)、牧業(yè)指標(biāo)的高頻波動(dòng)分量(準(zhǔn)3—4 a周期)的方差貢獻(xiàn)率依次減小，而中低頻波動(dòng)分量的方差依次增大。波動(dòng)由強(qiáng)到弱依次為氣候、農(nóng)業(yè)、牧業(yè)。說(shuō)明受氣候影響越大的產(chǎn)業(yè)越是以高頻波動(dòng)為主，波動(dòng)呈現(xiàn)為由氣候到農(nóng)業(yè)再到牧業(yè)逐級(jí)傳遞的特性。

(2)農(nóng)牧系統(tǒng)在近60年主要受經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)發(fā)生趨勢(shì)性變化，同時(shí)受氣候的驅(qū)動(dòng)發(fā)生波動(dòng)。農(nóng)業(yè)在突變之前受氣候影響大，突變之后明顯減??；牧業(yè)在突變之前受農(nóng)業(yè)影響大，突變之后也明顯減小。與此同時(shí)，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)民純收入等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)農(nóng)牧系統(tǒng)的影響越來(lái)越大。近十幾年的灌區(qū)開(kāi)發(fā)和投入增加對(duì)于提高和穩(wěn)定糧食總產(chǎn)量具有顯著作用，但也激發(fā)了家畜數(shù)量特別是羊只總數(shù)劇增和牧業(yè)波動(dòng)加劇。

(3)農(nóng)牧系統(tǒng)的波動(dòng)差異、年際間的極顯著相關(guān)、對(duì)氣候和經(jīng)濟(jì)投入的響應(yīng)差異，說(shuō)明農(nóng)牧耦合系統(tǒng)能夠減少各自的波動(dòng)性。資源和經(jīng)濟(jì)投入并不必然導(dǎo)致農(nóng)牧系統(tǒng)穩(wěn)定。必須按照生態(tài)和經(jīng)濟(jì)規(guī)律對(duì)農(nóng)牧系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，特別是建立正負(fù)反饋機(jī)制健全的農(nóng)牧耦合系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)牧交錯(cuò)帶農(nóng)牧業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

[1]孫武, 吳薇. 內(nèi)蒙古高原東南部降水驅(qū)動(dòng)的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)波動(dòng)性分析. 植物生態(tài)學(xué)報(bào), 2002, 26(1): 23-28.

[2]張新時(shí), 唐海萍. 中國(guó)北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶優(yōu)化生態(tài)-生產(chǎn)范式集成. 北京: 科學(xué)出版社, 2008: 24-24.

[3]孫特生, 李波, 張新時(shí). 北方農(nóng)牧交錯(cuò)區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力對(duì)氣候波動(dòng)的響應(yīng)——以準(zhǔn)格爾旗為例. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2012, 32(19): 6155-6167.

[4]孫武. 波動(dòng)性生態(tài)脆弱帶的特征. 中國(guó)沙漠, 1997, 17(2): 199-203.

[5]史培軍. 中國(guó)北方農(nóng)牧交錯(cuò)地帶的降水變化與“波動(dòng)農(nóng)牧業(yè)”. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 1989, 3(3): 3-9.

[6]孫武, 侯玉, 張勃. 生態(tài)脆弱帶波動(dòng)性、人口壓力、脆弱度之間的關(guān)系. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2000, 20(3): 369-373.

[7]Shi W J, Tao F L. Vulnerability of African maize yield to climate change and variability during 1961-2010. Food Security, 2014, 6(4): 471-481.

[8]E F Viglizzo. Agroecosystems stability in the Argentine Pampas. Agriculture, Ecosystems & Environment, 1986, 16(1): 1-12.

[9]Nicholson S E, Farar T J. The influence of soil type on the relationships between NDVI, rainfall, and soil moisture in semiarid Botswana. I. NDVI response to rainfall. Remote Sensing of Environment, 1994, 50(2): 107-120.

[10]Lambin E F, Ehrlich D. Land-cover changes in sub-Saharan Africa (1882-1991): Application of a change index based on remotely sensed surface temperature and vegetation indices at a continental scale. Remote Sensing of Environment, 1997, 61(2): 181-200.

[11]陳曉光, 李劍萍, 李志軍, 陳葆德, 韓穎娟. 寧夏鹽池近年來(lái)植被與氣候變化分析. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2006, 26(5): 1516-1522.

[12]宋乃平, 杜靈通, 王磊. 鹽池縣2000-2012年植被變化及其驅(qū)動(dòng)力. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2015, 35(22): 7377-7386.

[13]魯欣, 秦大庸, 劉俊, 周祖昊, 胡曉寒. 寧夏糧食產(chǎn)量主要影響因子分析. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2006, 25(6): 65-70.

[14]牛創(chuàng)民, 溫學(xué)飛, 王峰. 基于因子分析法的鹽池縣糧食生產(chǎn)影響因素分析. 水土保持研究, 2010, 17(6): 278-282.

[15]周道瑋, 鐘榮珍, 孫海霞, 劉華偉, 王敏玲, 余苗, 李光棣. 草地畜牧業(yè)系統(tǒng): 要素、結(jié)構(gòu)和功能. 草地學(xué)報(bào), 2013, 21(2): 207-213.

[16]周海林. 寧夏鹽池牧業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的研究. 自然資源學(xué)報(bào), 1992, 7(2): 171-179.

[17]張明陽(yáng), 王克林, 劉會(huì)玉, 林振山. 基于EMD的洪澇災(zāi)害成災(zāi)面積波動(dòng)的多時(shí)間尺度分析. 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象, 2005, 26(4): 220-224.

[18]胡兵輝, 廖允成, 王克勤, 陳奇伯. 北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶縣域典型農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的對(duì)比演變. 水土保持研究, 2011, 18(2): 35-39, 43-43.

[19]Zev Naveh (李秀珍, 冷文芳, 解伏菊, 李團(tuán)勝, 角媛梅譯). 景觀與恢復(fù)生態(tài)學(xué): 跨學(xué)科的挑戰(zhàn). 北京: 高等教育出版社, 2010: 133-134.

[20]孫芳, 王堃. 農(nóng)牧交錯(cuò)帶復(fù)合生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)農(nóng)牧業(yè)經(jīng)濟(jì)關(guān)系研究. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究, 2007, 28(2): 221-224.

Response mechanisms of a county territory agro-pastoral system to climate fluctuations in an agro-pastoral transitional zone

SONG Naiping*, WANG Xing, YANG Xinguo, WU Xudong, CHEN Lin, MI Nan

BreedingBaseforStateKeyLaboratoryofLandDegradationandEcologicalRestorationinNorthwestChina,KeyLaboratoryforRestorationandReconstructionofDegradedEcosysteminNorth-westernChinaofMinistryofEducation,NingxiaUniversity,Yinchuan750021,China

The response mechanism of an agro-pastoral system to climate fluctuations is one of the major scientific challenges associated with the establishment of an agro-pastoral coupling system, as well as being a key problem related to the sustainability of an agro-pastoral transitional zone. By using stepwise regression analysis (SRA) and empirical mode decomposition method, we evaluated the dynamics of climate fluctuation and the corresponding changes in the agro-pastoral system of Yanchi County between 1954 and 2013. The range, amplitude, and variance contribution rate were analyzed for 12 indicators in the climate system, agricultural system, and animal husbandry system. Furthermore, we explored the relationships among fluctuations in climate, agriculture, and animal husbandry. The results demonstrated the presence of clear fluctuations in the agro-pastoral system, which corresponded to climate fluctuations in the past 60 years. The sequence of fluctuations ranging from strong to weak comprised the climate, agriculture, and animal husbandry systems. The amount of variance contributed by high-amplitude intrinsic mode functions (IMFs) was the highest for climate indicators, followed by agricultural indicators and animal husbandry indicators. However, the amounts of variance contributed by medial-and low-amplitude IMFs exhibited the opposite trend, increasing from climate indicators to agricultural indicators and then animal husbandry indicators. The SRA showed that the main factors contributing to the fluctuations were annual precipitation, followed by the total grain output and total number of sheep. Thus, the amplitude of the system was higher when it was more controlled by nature. Furthermore, the agriculture and animal husbandry systems generally exhibited changes due to the combined effects of economic factors and climate fluctuation during the past 60 years. Agriculture was affected the most strongly by climate before 1999 when an abrupt change occurred, but subsequently, the effects were weak. Similarly, animal husbandry was affected the most strongly by agriculture before the abrupt change point, and the effects were weaker thereafter. In addition, in recent years, both the agriculture and animal husbandry systems have been increasingly influenced by economic factors. The input of water and capital has improved and stabilized the total grain yield, thereby leading to dramatic increases and further extreme fluctuations in livestock numbers. Finally, the differences in the fluctuations, correlations, and climate response features of the agriculture and animal husbandry systems demonstrated that coupling these systems may help to reduce fluctuations in these individual systems. Therefore, it is important to design an agriculture and animal husbandry coupling system with balanced positive and negative feedback according to the rules of ecology and economics in order to achieve sustainability in the agro-pastoral transitional zone.

agro-pastoral system; agro-pastoral transitional zone; climate fluctuation; response mechanism; Yanchi County in the Hui Autonomous Region of Ningxia

10.5846/stxb201411172273

國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究計(jì)劃(973)前期專項(xiàng)項(xiàng)目(2012CB723206)；國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2011BAC07B03)；寧夏大學(xué)211建設(shè)項(xiàng)目

2014-11-17; 網(wǎng)絡(luò)出版日期:2015-10-30

Corresponding author.E-mail: songnp@163.com

宋乃平，王興，楊新國(guó)，吳旭東，陳林，米楠.農(nóng)牧交錯(cuò)帶縣域農(nóng)牧系統(tǒng)對(duì)氣候波動(dòng)的響應(yīng)機(jī)制.生態(tài)學(xué)報(bào),2016,36(13):3969-3977.

Song N P, Wang X, Yang X G, Wu X D, Chen L, Mi N.Response mechanisms of a county territory agro-pastoral system to climate fluctuations in an agro-pastoral transitional zone.Acta Ecologica Sinica,2016,36(13):3969-3977.