氣候智慧型草地管理技術(shù)助力牧區(qū)振興

周程陽，劉 灝，黃 頂，王 潔，勵(lì)汀郁，王明利，張英俊，李成玉，翟熙玥，楊午滕

（1中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)草業(yè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，北京 100193；2農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)業(yè)生態(tài)與資源保護(hù)總站，北京 100125；3中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與發(fā)展研究所，北京 100081）

0 引言

聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)于2010年率先提出了氣候智慧型農(nóng)業(yè)(Climate-smart Agriculture，CSA)的理念，強(qiáng)調(diào)發(fā)展氣候智慧型農(nóng)業(yè)既可增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，為消除貧困做出貢獻(xiàn)，通過減少單位土地的溫室氣體排放并增加碳匯，使農(nóng)業(yè)更適應(yīng)氣候變化[1]。世界銀行將其理解為，建立面對(duì)氣候變化，能滿足不斷增長(zhǎng)的需求，并保持盈利和可持續(xù)發(fā)展的食物系統(tǒng)[2]。近年來，世界各國(guó)圍繞氣候智慧型農(nóng)業(yè)理念，開展了大量的政策激勵(lì)、技術(shù)優(yōu)化、模式集成，以及示范推廣等方面的研究與應(yīng)用[2]。在聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織、世界銀行和全球環(huán)境基金等國(guó)際組織及部分國(guó)家政府的共同推動(dòng)下，氣候智慧型農(nóng)業(yè)在近些年里得到了快速的發(fā)展，全球多個(gè)國(guó)家圍繞各自農(nóng)業(yè)發(fā)展的實(shí)際開展了有益探索，并取得了豐富的成果和寶貴經(jīng)驗(yàn)[3]。

氣候智慧型農(nóng)業(yè)全球聯(lián)盟(Global Alliance for Climate smart Agriculture，GACSA)在2014年紐約氣候峰會(huì)上正式成立，該聯(lián)盟致力于推廣氣候智慧型農(nóng)業(yè)技術(shù)，以持續(xù)提高糧食產(chǎn)量，增強(qiáng)農(nóng)業(yè)應(yīng)對(duì)氣候變化的適應(yīng)性與彈性，減少溫室氣體排放[4]。在天然畜牧業(yè)方面，巴西通過向畜牧業(yè)主提供低息貸款用于改善養(yǎng)殖條件，來提高畜牧業(yè)生產(chǎn)效率，減少畜牧業(yè)發(fā)展過程中的溫室氣體排放[5]。美國(guó)、加拿大等國(guó)還采用免耕、少耕、輪耕、休耕等保護(hù)性措施來增強(qiáng)土壤固碳能力提高應(yīng)對(duì)氣候變化的彈性[6]。肯尼亞和埃塞俄比亞等國(guó)，采用輪牧減少單位面積放牧數(shù)量和種植高產(chǎn)、抗旱、深根系的牧草等方法來保護(hù)草地資源，降低溫室氣體排放[3]。澳大利亞通過免耕套種不同類型草種保持草地長(zhǎng)時(shí)間覆蓋（100%時(shí)間覆蓋）和全面覆蓋（100%地面覆蓋），實(shí)現(xiàn)一年循環(huán)生長(zhǎng)，減少土地裸露，防止水土流失，增加土壤固碳[7]。

中國(guó)是世界第二大草原大國(guó)，擁有草地面積約為4億hm2，約占國(guó)土總面積的40%，占世界草地面積的13%。其中，牧區(qū)草地面積約為3億hm2，占中國(guó)草地面積的75%[8]?！笆澜缥菁埂薄嗖馗咴湓谥袊?guó)西南部地區(qū)，是亞洲重要的水源區(qū)和生態(tài)安全屏障，同時(shí)滋養(yǎng)了青海和西藏兩大牧區(qū)[9]。高寒草地占青藏總面積的59.15%，作為高原山地氣候的產(chǎn)物，不僅是中國(guó)的重要牧區(qū)，也是青藏高原主要的生態(tài)系統(tǒng)[10-11]。青藏高原高寒草地生態(tài)系統(tǒng)處于世界最高區(qū)域的極端環(huán)境中，在國(guó)家生態(tài)安全中具有突出的戰(zhàn)略地位[12]。氣候因子的微小變化可能會(huì)引發(fā)生態(tài)系統(tǒng)的敏感反應(yīng)[11]。近年來，氣候變暖、冰川退縮、過度放牧等諸多因素威脅著脆弱而敏感的高寒草地生態(tài)系統(tǒng)[13]。氣候變暖不僅導(dǎo)致青藏高原的植物物候期發(fā)生改變[11]，還加速山地冰川消融[14]；過度放牧導(dǎo)致草原地下生物量降低30%～50%[15]，據(jù)統(tǒng)計(jì)，由于過度放牧，中國(guó)海北地區(qū)已有約30%的草地嚴(yán)重退化，過度放牧已經(jīng)成為造成青藏高原高寒草地退化的最重要因素[16-17]。

隨著全球氣候變暖的持續(xù)影響[12]，青藏高原高寒草地生態(tài)系統(tǒng)面臨巨大挑戰(zhàn)[18]。氣候變化導(dǎo)致青藏高原整體氣溫上升、極端氣候發(fā)生頻繁，危及到高寒草地的生態(tài)和生產(chǎn)安全[11,19]。另外，導(dǎo)致氣候變化的主要因素是溫室氣體排放，青藏高原生態(tài)系統(tǒng)在為我們提供生產(chǎn)生態(tài)服務(wù)的同時(shí)也產(chǎn)生了大量的溫室氣體(CO2、CH4、N2O)[20]。而畜牧業(yè)和農(nóng)業(yè)是溫室氣體的重要來源，其排放的溫室氣體占全國(guó)溫室氣體排放總量的15%左右[21]。草原畜牧業(yè)主要有2個(gè)溫室氣體排放途徑，過度放牧引起草地退化[22]和家畜排便產(chǎn)生的CH4和N2O[23-24]。據(jù)FAO統(tǒng)計(jì)，畜牧業(yè)溫室氣體排放約占全球人為溫室氣體排放的13%[25]，和交通運(yùn)輸業(yè)的排放量相當(dāng)(14%)[26]。補(bǔ)播和禁牧可以使多年生植被覆蓋率增加，從而維持土壤肥力并增強(qiáng)碳固存[21]。因此，要建立氣候智慧型草地管理模式，有助于實(shí)現(xiàn)全球性關(guān)鍵目標(biāo)[27]，對(duì)合理利用草地、提高畜牧業(yè)生產(chǎn)效率和減緩草原畜牧業(yè)溫室氣體排放具有重要意義[26]。

積極應(yīng)對(duì)全球氣候變化和人類活動(dòng)導(dǎo)致的草原生態(tài)系統(tǒng)退化，是中國(guó)廣泛參與全球治理、構(gòu)建人類命運(yùn)共同體的責(zé)任擔(dān)當(dāng)，也是實(shí)現(xiàn)中國(guó)農(nóng)牧業(yè)可持續(xù)發(fā)展的內(nèi)在要求。天然牧區(qū)的減排任務(wù)會(huì)逐步加大，這為中國(guó)氣候智慧型草地管理技術(shù)提供更廣闊的發(fā)展空間[28]。因此，中國(guó)政府農(nóng)業(yè)農(nóng)村部（MARA，項(xiàng)目執(zhí)行方）和世界銀行（WB，國(guó)際實(shí)施單位）共同申請(qǐng)了全球環(huán)境基金(GEF)六期“氣候智慧型草地生態(tài)系統(tǒng)管理項(xiàng)目”。項(xiàng)目提出了氣候智慧型草地管理技術(shù)，并基于國(guó)際組織在實(shí)施氣候智慧型農(nóng)業(yè)措施中得到的可控結(jié)果，制定能夠適應(yīng)全球氣候變化的草地管理策略，本研究圍繞退化草地恢復(fù)、草地生產(chǎn)力提高、植物多樣性保護(hù)和牧區(qū)社會(huì)影響調(diào)查等展開，旨在建立氣候智慧型草地生態(tài)生產(chǎn)體系，助力實(shí)現(xiàn)提高可持續(xù)生產(chǎn)力、加強(qiáng)牧民對(duì)氣候變化的適應(yīng)性、減少天然畜牧業(yè)的溫室氣體排放和增加草原碳匯的遠(yuǎn)景目標(biāo)，為全球草地氣候智慧型管理和可持續(xù)發(fā)展提供借鑒。

1 研究區(qū)域概況

祁連縣默勒鎮(zhèn)位于青海省東北部，海北藏族自治州西部，地處37°25′N—39°05′N、98°05′E—101°02′E，區(qū)域面積約3039.69 km2。平均海拔3169 m，境內(nèi)河流多，全年無絕對(duì)霜期，日照時(shí)數(shù)2530～3100 h，年平均氣溫-1.8℃，降水量為272.7～650.7 mm，從西到東逐漸增加，高寒陰濕，屬典型的高原大陸性氣候。默勒鎮(zhèn)下轄老日根村、才什土村、瓦日尕村、多隆村、海浪村、扎沙村6個(gè)行政村，默勒鎮(zhèn)有可利用草場(chǎng)面積23.3萬hm2。目前，該地區(qū)部分草地出現(xiàn)了不同程度退化，嚴(yán)重退化地區(qū)草地原生植被蓋度不到20%，鮮草產(chǎn)量?jī)H有80 kg/hm2，草原生態(tài)環(huán)境惡化，嚴(yán)重影響了草原畜牧業(yè)的生產(chǎn)發(fā)展[29]。2021年5—6月項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)在青海省祁連縣默勒鎮(zhèn)進(jìn)行氣候智慧型草地管理技術(shù)試點(diǎn)工作，對(duì)160個(gè)項(xiàng)目參與戶進(jìn)行春季休牧、免耕補(bǔ)播等草地管理措施，累計(jì)春季休牧面積約3200 hm2，免耕補(bǔ)播面積約533.3 hm2。

2 研究方法與數(shù)據(jù)

本研究的采樣區(qū)域位于青海省祁連縣默勒鎮(zhèn)，分布在多隆村、瓦日尕村、才什土村、老日根村、海浪村和扎沙村6個(gè)行政村，監(jiān)測(cè)對(duì)象是6個(gè)行政村中隨機(jī)選取的160戶項(xiàng)目戶及相鄰的牧戶作為對(duì)照戶。根據(jù)草地恢復(fù)措施的不同，將采樣點(diǎn)分為春季休牧、免耕補(bǔ)播（補(bǔ)播草種為羊茅:早熟禾:披堿草以1:1:1比例播種）、對(duì)照3組。采樣點(diǎn)基本覆蓋了不同綠度等級(jí)的區(qū)域。監(jiān)測(cè)內(nèi)容主要分為兩部分：（1）生態(tài)功能監(jiān)測(cè)：主要監(jiān)測(cè)項(xiàng)目戶的春季休牧、免耕補(bǔ)播以及對(duì)照戶的天然草地植被多樣性和草地生產(chǎn)力；（2）社會(huì)影響調(diào)查：主要包括項(xiàng)目社會(huì)滿意度、牧民的科學(xué)素養(yǎng)和經(jīng)濟(jì)情況。

2.1 草地生態(tài)功能研究方法與數(shù)據(jù)分析

2.1.1 草地遙感監(jiān)測(cè)方法 根據(jù)草地恢復(fù)措施的不同，將采樣點(diǎn)分為春季休牧、免耕補(bǔ)播、對(duì)照3組（共計(jì)256個(gè)采樣點(diǎn)）。通過生長(zhǎng)季平均歸一化植被指數(shù)(NDVI)的空間格局可以看出2021年默勒鎮(zhèn)東南區(qū)域的草地綠度高于西北區(qū)域。采樣點(diǎn)基本覆蓋了不同綠度等級(jí)的區(qū)域，具有一定的代表性。

2.1.2 草地植被多樣性和生產(chǎn)力調(diào)查方法 在8—9月牧草生長(zhǎng)高峰期時(shí)，對(duì)160個(gè)項(xiàng)目參與戶和對(duì)照戶的草地進(jìn)行實(shí)地監(jiān)測(cè)，在每個(gè)監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)點(diǎn)的樣地區(qū)域內(nèi)選一點(diǎn)為圓心，以圓心為起點(diǎn)，設(shè)置3條60 m長(zhǎng)的樣線，標(biāo)線之間所成角均為120°，沿著標(biāo)線每隔30 m設(shè)置一個(gè)0.5 m×0.5 m的樣方，這樣每條樣線上2個(gè)樣方，一個(gè)樣地共6個(gè)0.5 m×0.5 m的樣方，對(duì)樣方框內(nèi)的所有植物進(jìn)行辨認(rèn)識(shí)別和數(shù)量記錄（株叢數(shù)），然后齊地剪下樣方框內(nèi)所有植物的地上部分并稱重。

2.1.3 數(shù)據(jù)處理與分析

（1）草地生物多樣性數(shù)據(jù)

通過草地α多樣性評(píng)價(jià)，測(cè)定計(jì)算采用Simpson指數(shù)(D)表示群落多樣性狀況，如公式(1)所示。

其中，S代表物種數(shù)目，Pi代表種i的個(gè)體在全部個(gè)體中的比例。

（2）草地遙感數(shù)據(jù)

本研究采用搭載于Landsat8（空間分辨率30 m；重訪周期16天）和Sentinel-2（空間分辨率10 m；重訪周期5天）衛(wèi)星上的合成影像產(chǎn)品，利用Google Earth Engine(GEE)平臺(tái)進(jìn)行遙感預(yù)處理。使用等間隔合成和線性插值法生成10 m空間分辨率，間隔為10天的多傳感器遙感觀測(cè)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)集。NDVI通過測(cè)量近紅外（植被強(qiáng)烈反射）和紅光（植被吸收）之間的差異來量化植被，可以消除大部分與儀器定標(biāo)、太陽角、地形、云陰影和大氣條件有關(guān)輻照度的變化，增強(qiáng)了對(duì)植被的響應(yīng)能力。計(jì)算方法見公式(2)。

圖1 (a)默勒鎮(zhèn)地理位置；(b)采樣點(diǎn)空間分布以及2021年生長(zhǎng)季（5—9月）NDVI的空間分布格局（空間分辨率為10 m）

其中，RNIR代表近紅外波段，RRED代表紅光波段。

草地生產(chǎn)力遙感數(shù)據(jù)將Landsat8和Sentinel-2融合，可有效提高遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)間和空間分辨率。對(duì)6個(gè)行政村獲得的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總分析，將同一采樣地點(diǎn)的多個(gè)樣方的生物量做均值處理，生成該采樣點(diǎn)的地上生物量樣本數(shù)據(jù)(one sample)。對(duì)樣方中各個(gè)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，將存在異常的數(shù)值進(jìn)行剔除，得到最終地上生物量地面樣本數(shù)據(jù)集。本研究使用高分?jǐn)?shù)據(jù)（如谷歌地球），用來目視判別，判斷各牧戶草場(chǎng)的空間分布情況。此外，借助谷歌地球?qū)σ巴馀臄z照片和實(shí)際的地理位置數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，對(duì)地理位置信息進(jìn)行校正。利用GEE遙感平臺(tái)，計(jì)算2021年青海省默勒鎮(zhèn)生長(zhǎng)季內(nèi)（5—9月）10天間隔的NDVI數(shù)據(jù)，并在年際和季節(jié)兩個(gè)尺度上，分析草地綠度的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。

（3）草地管理技術(shù)恢復(fù)效果的評(píng)估

通過生成默勒鎮(zhèn)年際和季節(jié)上NDVI圖集和采樣期草地地上生物量的空間連續(xù)分布圖，整體評(píng)估草地綠度和生物量的時(shí)空格局變化。在草地恢復(fù)措施區(qū)，通過將采樣點(diǎn)分為免耕補(bǔ)播、春季休牧、對(duì)照(CK)3個(gè)區(qū)組，分別統(tǒng)計(jì)各區(qū)組內(nèi)的NDVI和草地地上生物量的平均值，進(jìn)而比較各組間綠度動(dòng)態(tài)和生物量的差異，實(shí)現(xiàn)草地恢復(fù)措施（免耕補(bǔ)播、春季休牧）的效果評(píng)估。通過SPPS25.0和Acrgis10.2進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與作圖。

2.2 社會(huì)影響調(diào)查方法與分析

調(diào)查人員通過與當(dāng)?shù)刎?fù)責(zé)人、項(xiàng)目村負(fù)責(zé)人座談、項(xiàng)目地牧戶問卷訪談、項(xiàng)目戶半結(jié)構(gòu)訪談等方式收集了項(xiàng)目所在地默勒鎮(zhèn)6個(gè)行政村中17個(gè)社的79戶項(xiàng)目戶及7戶非項(xiàng)目戶問卷、數(shù)據(jù)、大量的圖片材料及訪談材料。本研究主要基于調(diào)研所得祁連縣默勒鎮(zhèn)79戶項(xiàng)目戶及7戶非項(xiàng)目戶的問卷和訪談數(shù)據(jù)，通過Excel、Stata等數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總整理，并對(duì)各類問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，對(duì)項(xiàng)目所產(chǎn)生社會(huì)影響進(jìn)行分析。

3 結(jié)果與分析

3.1 草地生態(tài)功能監(jiān)測(cè)結(jié)果與分析

3.1.1 草地生物多樣性監(jiān)測(cè)結(jié)果與分析 草地植被多樣性結(jié)果見表1。天然草地在實(shí)施春季休牧和免耕補(bǔ)播2種恢復(fù)措施后，植被多樣性均有所增加，但是增加程度均不顯著，春季休牧處理的草地植被多樣性為0.89±0.02，略高于免耕補(bǔ)播處理(0.88±0.02)，免耕補(bǔ)播地（補(bǔ)播草種為羊茅:早熟禾:披堿草以1:1:1比例播種）雖然增加了3個(gè)當(dāng)?shù)匚锓N，但是植被多樣性仍比春季休牧地低。各行政村之間草地植被多樣性差異并不顯著。

表1 各行政村物種數(shù)、株叢數(shù)和α多樣性參數(shù)匯總表

3.1.2 草地生產(chǎn)監(jiān)測(cè)和遙感評(píng)估結(jié)果與分析

（1）草地生產(chǎn)力監(jiān)測(cè)結(jié)果與分析

表2列出了各行政村草地生產(chǎn)力監(jiān)測(cè)信息，與對(duì)照地相比，草地生產(chǎn)力經(jīng)過春季休牧和免耕補(bǔ)播處理后均有所提高，分別提高了34.1%和50.0%，顯然免耕補(bǔ)播對(duì)于草地生產(chǎn)力的提高效果更為顯著；生產(chǎn)力最高的行政村為海浪村（海拔3150 m），平均地上生物量為(248.14±79.30)g/m2；其次是多隆村（海拔3300 m）平均地上生物量為(236.51±145.61)g/m2，最低為瓦日尕村（海拔3700 m）平均地上生物量是(72.95±45.53)g/m2。

表2 各行政村草地生產(chǎn)力匯總表 g/m2

（2）草地生產(chǎn)力遙感監(jiān)測(cè)與評(píng)估

從圖2可以看出，5月的NDVI較小，總體處在0.2～0.4的區(qū)間范圍內(nèi)，反映了5月默勒鎮(zhèn)的總體綠度較低，草地植被長(zhǎng)勢(shì)弱；6月的NDVI總體處在0.4～0.6的區(qū)間范圍內(nèi)，較5月有明顯升高，7、8月的NDVI總體處在0.6～0.8的區(qū)間范圍內(nèi)，草地綠度最高，為生長(zhǎng)季內(nèi)草地植被長(zhǎng)勢(shì)最旺盛的時(shí)期；到9月則明顯看出草地綠度減弱。該結(jié)果顯示的生長(zhǎng)季內(nèi)NDVI呈現(xiàn)先上升再下降的趨勢(shì)，與草地植被的生長(zhǎng)規(guī)律相吻合。

圖2 默勒鎮(zhèn)2021年生長(zhǎng)季NDVI分布圖

圖3表明了不同恢復(fù)措施對(duì)NDVI變化的影響，默勒鎮(zhèn)5—9月各個(gè)處理區(qū)內(nèi)NDVI均呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)。5月份，免耕和休牧組NDVI與對(duì)照組NDVI基本一致；6—9月，免耕和休牧組呈現(xiàn)更高的NDVI，指示該2種措施實(shí)施下，草地呈現(xiàn)更高的綠度覆蓋。總體來看，免耕和休牧措施下植被長(zhǎng)勢(shì)要好于對(duì)照組。

圖3 生長(zhǎng)季內(nèi)不同恢復(fù)措施對(duì)NDVI變化的影響

圖4(a)對(duì)此次選取的35個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得到草地地上生物量與NDVI的擬合關(guān)系。y=3.0635e5.7328x其中y代表地上生物量，x代表NDVI的值。該模型較好的反映了草地地上生物量隨NDVI變化的規(guī)律，R2為0.72。

在區(qū)域尺度上，應(yīng)用該回歸模型，通過逐像元的柵格計(jì)算，得到默勒鎮(zhèn)在采樣時(shí)期（2021年9月）的草地地上生物量分布圖，見圖4(b)。從圖上可以看出默勒鎮(zhèn)較高的地上生物量主要分布在東南部村莊，如老日根村、多隆村、扎沙村、海浪村等。地上生物量在空間上整體呈現(xiàn)東南高西北低的格局。

在圖4(c)中，本研究對(duì)不同恢復(fù)措施下草地地上生物量的產(chǎn)量進(jìn)行了對(duì)比，得出春季休牧的效果最好，平均生物量為137.34 g/m2，免耕補(bǔ)播效果其次，平均生物量達(dá)到128.38 g/m2，對(duì)照組(CK)的平均生物量最低，為90.24 g/m2?？傮w來看，2021年，春季休牧和免耕補(bǔ)播措施提高了監(jiān)測(cè)區(qū)域的草地產(chǎn)量。

圖4 (a)草地地上生物量與NDVI的擬合結(jié)果(n=35)；(b)默勒鎮(zhèn)9月草地地上生物量空間分布；(c)不同恢復(fù)措施下草地地上生物量比較

3.2 社會(huì)調(diào)查結(jié)果與分析

3.2.1 氣候智慧型草地管理技術(shù)對(duì)牧民科學(xué)素養(yǎng)的影響 本研究通過實(shí)地調(diào)研以問卷、訪談等形式與項(xiàng)目戶進(jìn)行了深入交流，總結(jié)了牧民對(duì)草地恢復(fù)技術(shù)實(shí)施效果的滿意程度，以及牧民對(duì)氣候智慧型草地管理技術(shù)相關(guān)知識(shí)的掌握程度和態(tài)度，圖5顯示了參與項(xiàng)目后牧戶科學(xué)素質(zhì)、態(tài)度和行為的變化。

圖5 氣候智慧型草地管理技術(shù)的實(shí)施對(duì)牧民科學(xué)素質(zhì)、態(tài)度和經(jīng)濟(jì)情況的影響

從總體上來看，氣候智慧型草地管理技術(shù)的實(shí)施對(duì)牧戶的科學(xué)素質(zhì)、生態(tài)保護(hù)態(tài)度和經(jīng)濟(jì)情況產(chǎn)生了積極的影響，83.4%的受訪戶表示在草地恢復(fù)措施實(shí)施后更加重視草地生態(tài)的保護(hù)，79.8%的受訪戶表示今后將更加愿意與政府、專家、專業(yè)機(jī)構(gòu)合作，共同應(yīng)對(duì)氣候變化帶來的挑戰(zhàn)，也有75%以上的受訪戶表示對(duì)草地和牲畜管理的科學(xué)知識(shí)更加了解，科學(xué)素質(zhì)也有很大提升，也更愿意接收新事物，同時(shí)草地生態(tài)環(huán)境和牧草生產(chǎn)力也有了明顯改善。不過值得注意的是，分別有11.4%和10.1%的受訪戶認(rèn)為項(xiàng)目并沒有帶來更好的設(shè)施和技術(shù)幫助他們應(yīng)對(duì)氣候變化或幫助他們改進(jìn)原有的放牧及飼喂技術(shù)。

3.2.2 氣候智慧型草地管理技術(shù)對(duì)牧民收入的影響 從此次調(diào)研數(shù)據(jù)來看，調(diào)研牧戶2020年的平均家庭總收入為20萬元，其中，牧業(yè)收入占比最高達(dá)到了87.8%，表明畜牧業(yè)是默勒鎮(zhèn)牧民的主要收入來源（表3）。結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)差、最小值及最大值來看，調(diào)研牧戶的貧富差距較大，收入最低的牧戶家庭年收入僅有1萬元，為當(dāng)?shù)鼐珳?zhǔn)扶貧戶；而收入最高的合作社牧戶達(dá)到了574萬戶，為牧戶聯(lián)合經(jīng)營(yíng)，共用草場(chǎng)，共同放羊牲畜，節(jié)省了部分勞動(dòng)力，也提高了勞動(dòng)效率，因此收入相當(dāng)可觀。

表3 調(diào)研樣本2020年收入、貸款狀況 萬元

表4比較了調(diào)研項(xiàng)目戶和非項(xiàng)目戶2020年平均收入狀況，結(jié)果顯示，實(shí)施春季休牧和免耕補(bǔ)播措施的項(xiàng)目戶平均收入要遠(yuǎn)高于非項(xiàng)目戶，在牧業(yè)收入和補(bǔ)貼收入上，項(xiàng)目戶收入明顯較高；由于當(dāng)前各類補(bǔ)貼大多與草地面積、牲畜數(shù)量相掛鉤，草地面積和牲畜數(shù)量的不足不僅導(dǎo)致了非項(xiàng)目戶牧業(yè)收入較低，也使得他們獲得的補(bǔ)貼較少。非項(xiàng)目戶大多要通過打工或者其他途徑來補(bǔ)足家庭支出所需。

表4 調(diào)研項(xiàng)目戶和非項(xiàng)目戶2020年平均收入狀況對(duì)比萬元

3.2.3 氣候智慧型草地管理項(xiàng)目的社會(huì)滿意度分析 受訪的項(xiàng)目戶中88.6%的牧戶表示對(duì)氣候智慧型草地管理項(xiàng)目的實(shí)施非常滿意，11.4%的牧戶表示比較滿意，受訪項(xiàng)目戶均表示會(huì)繼續(xù)支持項(xiàng)目的開展，并建議可以擴(kuò)大項(xiàng)目地的范圍，比如增大免耕補(bǔ)播地、圈窩種草地的面積，同時(shí)希望可以多提供培訓(xùn)的機(jī)會(huì)，讓牧民掌握更好的種草和養(yǎng)畜技術(shù)。98.7%的受訪項(xiàng)目戶還表示，如果有機(jī)會(huì)，一定會(huì)推薦鄰居朋友也參與到該項(xiàng)目中來。按照項(xiàng)目地當(dāng)前情況和牧戶預(yù)期，隨著項(xiàng)目的不斷推進(jìn)，項(xiàng)目戶的持續(xù)增收能力會(huì)不斷體現(xiàn)。

4 結(jié)論與討論

本研究以建立高產(chǎn)、高效、彈性、可持續(xù)天然畜牧業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)為核心目標(biāo)，采取免耕補(bǔ)播和春季休牧等草地恢復(fù)技術(shù)，幫助天然畜牧業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展。通過監(jiān)測(cè)恢復(fù)草地和對(duì)照草地的植被多樣性與草地生產(chǎn)力，利用Landsat8和Sentinel-2衛(wèi)星影像計(jì)算了默勒鎮(zhèn)草地植被的歸一化植被指數(shù)(NDVI)，并將草地生產(chǎn)力實(shí)測(cè)值與NDVI進(jìn)行擬合，此外，本研究還以問卷和訪談的形式對(duì)牧民進(jìn)行了社會(huì)影響調(diào)查。得出以下結(jié)論。

（1）經(jīng)過恢復(fù)處理后的植被多樣性均有所提高，免耕補(bǔ)播地相較春季休牧地而言雖然增加了3個(gè)物種，但是植被多樣性仍略有下降，但影響程度不顯著，這可能是因?yàn)檠a(bǔ)播植物長(zhǎng)勢(shì)高大，抑制了底層植物的光合作用，從而在一定程度上減少了植物多樣性。

（2）與對(duì)照地相比，草地生產(chǎn)力經(jīng)過春季休牧和免耕補(bǔ)播處理后分別提高了34.1%和50.0%，顯然免耕補(bǔ)播對(duì)于草地生產(chǎn)力的提高效果更為顯著，本研究中由于采樣點(diǎn)海拔跨度不大并且地形差異較大，故草地生產(chǎn)力隨海拔的變化規(guī)律并不明顯。

（3）在植被生長(zhǎng)季內(nèi)NDVI呈現(xiàn)先升高后降低的規(guī)律，與實(shí)際生長(zhǎng)情況相符合，在植被生長(zhǎng)旺季（6—9月）免耕補(bǔ)播和春季休牧處理擁有更高的NDVI，長(zhǎng)勢(shì)更好；利用草地生產(chǎn)力實(shí)測(cè)值與NDVI擬合后得到的回歸模型對(duì)不同恢復(fù)措施草地的產(chǎn)量進(jìn)行評(píng)估，發(fā)現(xiàn)春季休牧處理的恢復(fù)效果最好。

（4）氣候智慧型草地管理技術(shù)的實(shí)施有利于提高牧民科學(xué)素養(yǎng)，改善牧民生活環(huán)境和經(jīng)濟(jì)狀況，從而增強(qiáng)其應(yīng)對(duì)氣候變化的韌性，牧民對(duì)本研究帶來的生態(tài)和社會(huì)效益滿意程度高達(dá)88.6%，想成為項(xiàng)目戶的牧民越來越多，約1/10的牧民對(duì)科學(xué)技術(shù)還不夠了解，隨著研究的進(jìn)行，將加大對(duì)牧民技術(shù)培訓(xùn)的力度。

（5）草地管理技術(shù)的實(shí)施，一定程度上增加了牧民的收入，減輕了牧民的生計(jì)負(fù)擔(dān)，但是少數(shù)牧民對(duì)該管理技術(shù)的經(jīng)濟(jì)效益持有消極態(tài)度，這可能由于2021年9月調(diào)研期間，牧戶還未出售牲畜。

2021年11月19日，本研究中所實(shí)施的“氣候智慧型草地管理技術(shù)”中的“牧草生產(chǎn)固碳減排技術(shù)”已入選“農(nóng)業(yè)農(nóng)村固碳減排十大技術(shù)模式”。該技術(shù)模式是以草地資源為基礎(chǔ)，從事牧草資源和天然草地資源草原保護(hù)和退化草地恢復(fù)、注重草地碳匯增加、以及減少溫室氣體排放的技術(shù)集成。本研究利用土壤碳匯+生物質(zhì)碳匯（例如春季休牧和免耕補(bǔ)播）達(dá)到低碳減排的目的，致力于建立草地生態(tài)補(bǔ)償?shù)拈L(zhǎng)效機(jī)制，通過氣候智慧型草地管理技術(shù)促進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高農(nóng)牧民收入，改善農(nóng)牧區(qū)生態(tài)環(huán)境，助力牧區(qū)振興。