馬景川, 黃訓(xùn)兵, 秦興虎, 丁 勇, 王廣君, 曹廣春, 農(nóng)向群, 張澤華*

(1. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院植物保護(hù)研究所, 植物病蟲(chóng)害生物學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100193; 2. 農(nóng)業(yè)部錫林郭勒草原有害生物科學(xué)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)站, 錫林浩特 026000; 3. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院草原研究所, 呼和浩特 010010)

研究報(bào)告 Research Reports

放牧干擾對(duì)典型草原植被光譜及蝗蟲(chóng)密度的影響

馬景川1,2, 黃訓(xùn)兵1,2, 秦興虎1,2, 丁 勇3, 王廣君1,2, 曹廣春1,2, 農(nóng)向群1,2, 張澤華1,2*

(1. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院植物保護(hù)研究所, 植物病蟲(chóng)害生物學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100193; 2. 農(nóng)業(yè)部錫林郭勒草原有害生物科學(xué)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)站, 錫林浩特 026000; 3. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院草原研究所, 呼和浩特 010010)

為研究?jī)?nèi)蒙古典型草原不同放牧強(qiáng)度植被反射光譜與植被參數(shù)和蝗蟲(chóng)密度的關(guān)系,使用地物波譜儀于2015年和2016年對(duì)5個(gè)放牧梯度,共20 hm2樣地進(jìn)行調(diào)查研究。結(jié)果表明,不同放牧強(qiáng)度植被地上總生物量與歸一化植被指數(shù)(NDVI)關(guān)系為y=0.034 8+0.002 9x(R2=0.645 5,P=0.000 2),蝗蟲(chóng)密度與NDVI線性關(guān)系為y=0.067+0.013x(R2=0.415,P=0.006)。對(duì)其進(jìn)行冗余分析(RDA)發(fā)現(xiàn),植被地上總生物量、植物高度、糙隱子草生物量是蝗蟲(chóng)數(shù)量和NDVI變化的主要影響因子,其中植被地上總生物量是顯著性影響因子(P=0.001)。在不同放牧強(qiáng)度下蝗蟲(chóng)密度與草地NDVI顯著相關(guān)(P<0.05),隨NDVI增大而增多。本文研究結(jié)果為進(jìn)一步開(kāi)展放牧區(qū)蝗災(zāi)遙感監(jiān)測(cè)和科學(xué)合理地利用草地資源奠定了基礎(chǔ)。

高光譜遙感; NDVI; 放牧; 蝗蟲(chóng)

人類(lèi)對(duì)草地的干擾方式主要是放牧,放牧活動(dòng)直接改變植被群落結(jié)構(gòu)[1-3],影響蝗蟲(chóng)密度[4-5]。草地生產(chǎn)力是衡量草原合理利用的基礎(chǔ),植被覆蓋度是衡量草地生產(chǎn)力的重要指標(biāo)之一,高光譜遙感具有快速、大面積、無(wú)破壞、可重復(fù)、定量等特點(diǎn),因此在植被監(jiān)測(cè)方面有巨大的優(yōu)勢(shì)。目前使用遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)草地地上生物量的模型在國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有廣泛研究[6-10],Prabhakar等利用高光譜遙感監(jiān)測(cè)葉蟬對(duì)棉花葉片危害,發(fā)現(xiàn)兩個(gè)葉蟬指數(shù)模型可以較好地監(jiān)測(cè)病害的感染程度[11]。喬紅波等發(fā)現(xiàn)煙蚜Myzuspersicae(Sulzer)為害造成煙草光譜反射率下降,近紅外波段反射率下降更為明顯[12]。黃建榮在對(duì)稻縱卷葉螟和褐飛虱為害水稻的光譜監(jiān)測(cè)研究中建立了光譜反射率與蟲(chóng)害程度間的線性回歸模型,以及利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法監(jiān)測(cè)卷葉率和褐飛虱蟲(chóng)量的方法[13]。趙鳳杰等在錫林郭勒比較了兩種草地類(lèi)型(放牧區(qū)和禁牧區(qū))生物量[14]和不同密度短星翅蝗為害羊草后的高光譜植被指數(shù)模型[15]。目前研究不同放牧強(qiáng)度光譜變化與植被生物量和蝗蟲(chóng)群落之間的關(guān)系還有待進(jìn)一步開(kāi)展,本文通過(guò)高光譜遙感數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè),建立草地高光譜與植被生物量和蝗蟲(chóng)群落之間的關(guān)系模型,為預(yù)測(cè)不同放牧強(qiáng)度對(duì)植被的危害和蝗蟲(chóng)發(fā)生提供依據(jù),從而為科學(xué)合理地利用草地資源和維持畜牧業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)域位于內(nèi)蒙古錫林浩特市朝克烏拉蘇木中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院草原研究所草原生態(tài)保護(hù)與可持續(xù)利用研究與示范基地(E116°32′08″,N 44°15′24″),海拔1 111～1 121 m。氣候?yàn)榈湫痛箨懠撅L(fēng)氣候,區(qū)域年平均降雨量350～450 mm,年平均溫度-0.1℃,1月份最冷,平均溫度-22.0℃,極端溫度-41.1℃;7月份溫度最高,平均溫度18.3℃,極端溫度38.5℃,≥5℃的積溫在2 100～2 400℃。土壤為栗鈣土,植被為典型草原類(lèi)型(typical steppe),羊草Leymuschinensis、克氏針茅Stipakrylovii和大針茅S.grandis在群落中占優(yōu)勢(shì)地位,糙隱子草Cleistogenessquarrosa、冷蒿Artemisiafrigida等多年生植物為常見(jiàn)種,一、二年生植物主要有灰綠藜Chenopodiumglaucum、豬毛菜Salsolacollina等。

試驗(yàn)樣地2007-2014年間禁牧,以割草利用為主,植被長(zhǎng)勢(shì)良好,本試驗(yàn)于2014年開(kāi)始,依據(jù)Sch?nbach的標(biāo)準(zhǔn)[16],設(shè)置5個(gè)放牧強(qiáng)度,無(wú)放牧(non-grazing, CK):放牧壓為0;輕度放牧(light grazing, LG):每小區(qū)放養(yǎng)4只羊,放牧壓為170 SSU·d/(hm2·y);中度放牧(moderate grazing, MG):放養(yǎng)8只羊,放牧壓為340 SSU·d/(hm2·y);重度放牧(heavy grazing, HG):放養(yǎng)12只羊,放牧壓為510 SSU·d/(hm2·y);過(guò)重度放牧(over grazing, OG):放養(yǎng)16只羊,放牧壓為680 SSU·d/(hm2·y)。其中SSU為標(biāo)準(zhǔn)樣單位·d/(hm2·y)。每個(gè)放牧強(qiáng)度設(shè)置3個(gè)重復(fù)小區(qū),每個(gè)放牧小區(qū)面積1.33 hm2(東西長(zhǎng)125 m,南北長(zhǎng)110 m,兩邊夾角78°)。2014年6月10日開(kāi)始放牧,持續(xù)放牧90 d(試驗(yàn)期間家畜一直在放牧區(qū)內(nèi)),試驗(yàn)動(dòng)物為烏珠穆沁2齡羯羊,在高光譜遙感定量監(jiān)測(cè)中作為條件變量,使不同放牧強(qiáng)度植被變化不同,從而影響高光譜監(jiān)測(cè)的變化。每天取食6 kg鮮草,在輕度放牧消耗1.14%牧地面積植被,占小區(qū)總量0.5%,中度放牧消耗35.97%牧地面積植被,占小區(qū)總重量1.67%,重度放牧消耗42.41%牧地面積植被,占小區(qū)總重量3.81%,過(guò)重度放牧消耗43.15%牧地面積植被,占小區(qū)總重量7.63%。

1.2 試驗(yàn)儀器

AvaSpeC-2048×14×2便攜式雙通道地物波譜儀。技術(shù)規(guī)格為,探測(cè)器:2塊2 048×14像素薄型背照式CCD;積分時(shí)間:2.24 ms～10 min;數(shù)據(jù)采集速度:2.24 ms/次;光譜儀采樣間隔:0.5 nm;光譜范圍:200～1 160 nm;波長(zhǎng)精度:±0.1 nm;光譜分辨率:2.4 nm;外形尺寸和重量:175 mm×110 mm×44 mm,720 g;工作溫度:0～55℃。

1.3 調(diào)查方法

光譜調(diào)查方法:在每一個(gè)小區(qū)內(nèi)采取隨機(jī)取樣法取3點(diǎn),每點(diǎn)重復(fù)記錄5個(gè)數(shù)據(jù),求得平均值,最后使用平均值進(jìn)行計(jì)算,試驗(yàn)在每年7月底進(jìn)行。

光譜采集方法:在天氣晴朗無(wú)云,10:30-14:30時(shí)間段內(nèi)采集,探頭距地面高度1.5 m,鏡頭垂直向下正對(duì)著植被。在調(diào)查時(shí),每30 min使用黑、白板校正1次,鏡頭距白板20 cm左右,避免儀器支架及操作人員的陰影落在被測(cè)植被上。同時(shí)將每點(diǎn)測(cè)量植被照相,便于后續(xù)分析。

植被調(diào)查方法:在每小區(qū)隨機(jī)取5點(diǎn)1 m×1 m,目測(cè)植被蓋度,卷尺測(cè)量植被高度,統(tǒng)計(jì)植株數(shù)量,將每種植物地面1 cm以上剪下放入信封帶回,烘干稱(chēng)重。

昆蟲(chóng)調(diào)查方法:每小區(qū)采用對(duì)角線掃網(wǎng)法,網(wǎng)口直徑38 cm,每條線100復(fù)網(wǎng),每小區(qū)共200復(fù)網(wǎng),采集后放入自封袋帶回實(shí)驗(yàn)室放入冰箱冷凍處理后,進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)。

1.4 分析方法

植被指數(shù)計(jì)算:將田間統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)使用光譜儀自帶數(shù)據(jù)軟件Viewer的分析模塊(NDVI.mod)對(duì)反射光譜進(jìn)行分析。歸一化植被指數(shù)NDVI是植被光譜的紅光吸收谷和近紅外反射峰數(shù)值之差和這兩個(gè)波段的數(shù)值之和的比值。其計(jì)算公式如下[17]:

式中:ρNIR為近紅外波段的反射率,ρRED為紅光波段的反射率。

植被覆蓋度的計(jì)算:放牧后土壤裸露,歸一化植被指數(shù)NDVI理論上應(yīng)該接近0,但由于受眾多因素的影響,NDVI的變化范圍一般在-0.1～0.2之間[18],無(wú)放牧小區(qū)植被高覆蓋度的NDVI也會(huì)改變。因此,在實(shí)際應(yīng)用中,利用像元二分模型[18-22]植被覆蓋度,即

式中,NDVI為調(diào)查樣點(diǎn)的歸一化植被指數(shù);NDVImax和NDVImin分別為研究區(qū)內(nèi)NDVI的最大和最小值。

運(yùn)用SAS 8.0 Duncan氏新復(fù)極差法多重比較對(duì)NDVI進(jìn)行方差分析(α=0.05),并用Origin 8做圖,采用CANOCO 4.5對(duì)NDVI、植被環(huán)境因子和蝗蟲(chóng)密度進(jìn)行冗余分析(RDA)。

2 結(jié)果與分析

2.1 典型草原不同放牧強(qiáng)度對(duì)NDVI的影響

研究結(jié)果表明,在所調(diào)查樣地中植被指數(shù)NDVI在無(wú)放牧與輕度放牧之間沒(méi)有顯著性差異;在中度放牧與無(wú)放牧之間有顯著性差異(P<0.05);2015年當(dāng)放牧強(qiáng)度達(dá)到重度時(shí),NDVI顯著低于中度放牧(P<0.05);2016年當(dāng)放牧達(dá)到中度及以上時(shí),NDVI顯著降低(P<0.05)。連續(xù)兩年的植被高光譜監(jiān)測(cè)說(shuō)明輕度放牧對(duì)NDVI沒(méi)有影響,持續(xù)中度以上放牧顯著影響NDVI(P<0.05)(圖1)。

2.2 不同放牧強(qiáng)度NDVI與植被總生物量和蝗蟲(chóng)密度的關(guān)系

2015年各小區(qū)生物量與NDVI的相關(guān)性分析結(jié)果表明,放牧草地生物量和NDVI為顯著線性正相關(guān)關(guān)系,y=0.034 8+0.002 9x(R2=0.645 5,P<0.000 2)(圖2a)。

圖1 不同放牧強(qiáng)度2015和2016年植被指數(shù)NDVI值Fig.1 Analyses of vegetation indices NDVI with different grazing intensities

不同放牧強(qiáng)度下的蝗蟲(chóng)密度與植被光譜間的相關(guān)性分析結(jié)果表明,蝗蟲(chóng)密度與NDVI呈顯著正相關(guān)(P<0.05)。其中2015年蝗蟲(chóng)數(shù)量和NDVI一次相關(guān)的關(guān)系模型(圖2b)為y=0.067+0.013x,R2=0.415,P=0.006,為顯著正相關(guān)。

圖2 不同放牧強(qiáng)度NDVI與植被總生物量和蝗蟲(chóng)密度的關(guān)系Fig.2 Relationships between NDVI and plant biomass and locust density with different grazing intensities

2.3 不同放牧強(qiáng)度NDVI與植物生物量和蝗蟲(chóng)數(shù)量冗余分析

對(duì)植物、蝗蟲(chóng)數(shù)量和NDVI之間關(guān)系進(jìn)行冗余分析。結(jié)果表明,第一典范軸和所有典范軸的蒙特卡羅檢驗(yàn)均呈顯著差異(F=4.023,P=0.036),因此RDA排序結(jié)果是可靠的(表1)。

第一典范軸和第二典范軸分別解釋了植物數(shù)據(jù)變量的73.4%和17.6%。在軸1中反映了植被環(huán)境因子中的植被總生物量(Bio)、植物高度(Hei)、糙隱子草生物量(Csq)、禾本科生物量(Gra)的變化趨勢(shì),從右到左均為增加趨勢(shì),這4個(gè)因子與軸1的相關(guān)系數(shù)分別為0.810 2、0.805 4、0.753 0、0.712 4。在軸2中反映了植被環(huán)境因子中的植被總蓋度的變化趨勢(shì),從上到下植被蓋度呈增加趨勢(shì),與軸2的相關(guān)系數(shù)為0.539 1(圖3)(表2)。同時(shí)可以看出,蝗蟲(chóng)與植被高度(Hei)、植被總生物量(Bio)、NDVI、糙隱子草生物量(Csq)呈正相關(guān)關(guān)系;NDVI與羊草生物量(Lch)、植被總生物量(Bio)和植被總蓋度(Cov)呈正相關(guān)關(guān)系(圖4)。因此,植被總生物量(Bio)、植物高度(Hei)、糙隱子草生物量(Csq)是蝗蟲(chóng)數(shù)量和NDVI變化的主要影響因子,其中植被總生物量對(duì)蝗蟲(chóng)數(shù)量和NDVI響應(yīng)有顯著性解釋(P=0.001)(表3)。

圖3 NDVI、植被因子和蝗蟲(chóng)數(shù)量RDA排序圖Fig.3 RDA ordination of NDVI with plant biomass factors and locust abundance

表1 NDVI與植物環(huán)境因子和蝗蟲(chóng)的RDA分析結(jié)果

表2植被環(huán)境因子與RDA排序相關(guān)系數(shù)表

Table2CorrelationcoefficientsbetweenplantenvironmentalcharacteristicsandRDAordinationaxes

植被參數(shù)Vegetationparameter軸1Axis1軸2Axis2植被總蓋度Totalcoverage0．64180．5391植被高度Height0．80540．2826植被總生物量Totalbiomass0．81020．2825總禾本科生物量Grassbiomass0．71240．3715非禾本科生物量Forbbiomass0．62120．1322羊草生物量Lch0．67870．3316大針茅生物量Sgr0．30230．4060糙隱子草生物量Csq0．75300．2586灰綠藜生物量Cgl0．66710．1622豬毛菜生物量Sco0．61350．0236

表3植被環(huán)境因子的前向選擇分析和蒙特卡羅檢驗(yàn)分析

Table3ForwardselectionwithMonteCarlopermutationtestofvegetationenvironmentalfactors

植被參數(shù)Vegetationparameter條件影響ConditionaleffectF值Fvalue顯著水平Pvalue植被總蓋度Totalcoverage0．062．060．160植被高度Height0．020．450．609植被總生物量Totalbiomass0．5213．900．001總禾本科生物量Grassbiomass0．072．690．123非禾本科生物量Forbbiomass0．010．280．714羊草生物量Lch0．042．060．153大針茅生物量Sgr0．010．530．537糙隱子草生物量Csq0．073．050．076灰綠藜生物量Cgl0．042．720．104豬毛菜生物量Sco0．082．320．138

3 討論

放牧干擾作為復(fù)雜的方式影響植被群落結(jié)構(gòu),會(huì)引起植物群落的植被覆蓋度、生物量、種類(lèi)等的變化[23-25],可以通過(guò)歸一化植被指數(shù)NDVI反映放牧對(duì)植被的影響[26]。本研究通過(guò)連續(xù)兩年觀測(cè)發(fā)現(xiàn),輕度放牧與無(wú)放牧強(qiáng)度相比,NDVI沒(méi)有顯著性差異,在2015年中度放牧與輕度放牧及中度以上放牧強(qiáng)度NDVI有顯著性差異,但是在2016年中度放牧壓力及以上NDVI間沒(méi)有顯著差異,說(shuō)明長(zhǎng)期重度放牧導(dǎo)致植被覆蓋度下降。

隨著放牧強(qiáng)度的增加,植被地上總生物量呈下降趨勢(shì),因?yàn)殚L(zhǎng)期圍欄輕度放牧羊群的踐踏和選擇性取食,導(dǎo)致植被環(huán)境斑塊化[27-28],中度及中度以上放牧壓力小區(qū)因食物資源相對(duì)缺乏,羊群取食不加選擇,小區(qū)整體植被空間分布均勻,使所有植物生物量下降甚至一些不耐受植物種類(lèi)消失。本研究歸一化植被指數(shù)NDVI與植被地上總生物量呈顯著正相關(guān)關(guān)系,與他人研究放牧草場(chǎng)的植被指數(shù)NDVI的生物量模型趨勢(shì)一致[8, 15]。

在進(jìn)行蝗蟲(chóng)調(diào)查監(jiān)測(cè)時(shí),大多是調(diào)查植被和蝗蟲(chóng)之間的關(guān)系,蝗蟲(chóng)數(shù)量與植被生物量、蓋度和高度相關(guān)[29-30],但是隨著遙感和光譜技術(shù)的發(fā)展,對(duì)蝗蟲(chóng)的監(jiān)測(cè)已經(jīng)逐漸進(jìn)入儀器監(jiān)測(cè)的階段[26]。本試驗(yàn)RDA排序結(jié)果中對(duì)植物資源與蝗蟲(chóng)數(shù)量之間的相關(guān)分析,發(fā)現(xiàn)第一典范軸主要反映的是植被總生物量和植被高度,蝗蟲(chóng)密度與NDVI、植被總生物量、植被高度、糙隱子草生物量有一定相關(guān)性;NDVI與羊草生物量、植被總蓋度、植被總生物量有一定相關(guān)性。以往研究也表明,植物結(jié)構(gòu)對(duì)昆蟲(chóng)有重要影響,尤其是植物高度。同時(shí)植物為蝗蟲(chóng)提供食物資源,體現(xiàn)了上行效應(yīng)[31]。

放牧影響草原蝗蟲(chóng)食物質(zhì)量,減少食物的有效性,同時(shí)改變微環(huán)境[32-34]。本文通過(guò)研究放牧后植被光譜監(jiān)測(cè)環(huán)境變化,進(jìn)行蝗蟲(chóng)數(shù)量和光譜的相關(guān)分析,為進(jìn)一步開(kāi)展放牧區(qū)蝗災(zāi)遙感監(jiān)測(cè),科學(xué)合理地利用草地資源和維持畜牧業(yè)可持續(xù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

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(責(zé)任編輯： 田 喆)

Theeffectofdifferentgrazingintensitiesonhyperspectralremotesensingandlocustabundanceintypicalsteppe

Ma Jingchuan1,2, Huang Xunbing1,2, Qin Xinghu1,2, Ding Yong3, Wang Guangjun1,2, Cao Guangchun1,2, Nong Xiangqun1,2, Zhang Zehua1,2

(1.StateKeyLaboratoryforBiologyofPlantDiseasesandInsectPests,InstituteofPlantProtection,ChineseAcademyofAgriculturalSciences,Beijing100193,China; 2.ScientificObservationandExperimentalStationofPestsinXilingolRangeland,MinistryofAgriculture,Xilinhot026000,China; 3.InstituteofGrasslandResearch,ChineseAcademyofAgriculturalSciences,Hohhot010010,China)

To study the correlation between the normalized difference vegetation index (NDVI) of typical steppe and above-ground biomass and locust abundance in the Inner Mongolia grasslands with different grazing intensities, the reflectance spectra and above-ground biomass were measured by spectrometer in five different grazing treatments. The results indicated that the models of NDVI and above-ground biomass with different grazing intensities were correlated significantly:y=0.034 8+0.002 9x(R2=0.645 5,P=0.000 2), and locust abundance wasy=0.067+0.013x(R2=0.415,P=0.006). The effects of grazing intensities on the abundance of locust and plant parameters with NDVI were examined with redundancy analysis (RDA). The results showed that the above-ground biomass, plant height andCleistogenessquarrosabiomass were the main factors of locust abundance and NDVI, among which the significant factors was above-ground biomass (P=0.001). There was a significant positive relationship between NDVI and the abundance of locust. Above all, we can provide a theoretical basis for remote sensing monitoring of locust plague in grazing regions, and scientific and rational use of grassland resources.

hyperspectral remote sensing; NDVI; grazing; locust

2017-02-21

2017-03-15

國(guó)家自然科學(xué)基金(31672485)

* 通信作者 E-mail: zhzhang@ippcaas.cn

S 431.9

A

10.3969/j.issn.0529-1542.2017.06.002