林慧龍，范迪，馮琦勝，梁天剛

（中國草業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略研究中心，草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部草牧業(yè)創(chuàng)新重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院，甘肅蘭州730000）

草地面積廣闊，蘊(yùn)含全球陸地綠色植物資源中面積最大的再生性自然資源，是畜牧業(yè)發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)，同時(shí)草地也是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，在全球變化演繹中扮演著重要角色［1］。由于世界各國的生態(tài)和經(jīng)濟(jì)條件不同，對(duì)草地的認(rèn)識(shí)和使用目的存在差異，因此產(chǎn)生了許多各具特色的草地分類系統(tǒng)。在綜合考慮全球現(xiàn)存草地分類法的優(yōu)缺點(diǎn)后，任繼周等以草地發(fā)生學(xué)為切入點(diǎn)，遵循草地類型劃分的六大原則，提出草地綜合順序分類法（comprehensive sequential classification system of grassland，CSCS）。

2008年，任繼周等［2］在Rangeland Journal 發(fā)表專文，面向國際詳細(xì)闡釋了CSCS 及其在中國的應(yīng)用。根據(jù)Wed of Science 數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，截止至2020年11月，引用該篇文獻(xiàn)的文章達(dá)107 篇，總被引頻次達(dá)1384 次，相關(guān)的研究領(lǐng)域涉及草學(xué)、生態(tài)學(xué)、生物多樣性、農(nóng)業(yè)等十幾種?？窃撈墨I(xiàn)的期刊Rangeland Journal 的影響因子在2008年一年間增長40%，由0.54 增至1.23。該文獻(xiàn)不僅將具有中國知識(shí)產(chǎn)權(quán)的唯一的可數(shù)量化的草地分類系統(tǒng)推向國際舞臺(tái)，更重要的是它開啟了CSCS 研究在國際平臺(tái)上的新高潮。以CSCS 作為關(guān)鍵詞檢索Wed of Science 及中國知網(wǎng)等科技論文數(shù)據(jù)庫得到2008-2020年7月已發(fā)表的有關(guān)CSCS 方法的中文學(xué)術(shù)論文48 篇（數(shù)據(jù)來源：中國知網(wǎng)，https：//www.cnki.net/），英文學(xué)術(shù)論文29 篇（數(shù)據(jù)來源：Wed of Science，http：//apps.web.ofknowledge.com/）。本研究以檢索所得文獻(xiàn)為基礎(chǔ)，系統(tǒng)梳理CSCS 的最新研究成果，以期為CSCS 的推廣應(yīng)用和理論體系的深入完善提供基礎(chǔ)。

1 CSCS 的立論依據(jù)

綜合順序分類法全稱為氣候-土地-植被綜合順序分類法。綜合是唯物地承認(rèn)氣候、土地和植被三者對(duì)草地發(fā)生的影響，而不是片面地使用單一因素或指標(biāo)確定草地類型；順序是辯證地認(rèn)識(shí)三者在草地分類中的作用，依據(jù)其穩(wěn)定程度順序安排其在CSCS 中的級(jí)別［3］。

使用氣候指標(biāo)確定的類是CSCS 方法的第一級(jí)，也是CSCS 方法的核心。CSCS 以草地＞0 ℃的年積溫（growth degree days，GDD0）和全年平均降水量（mean annual precipitation，MAP）為參數(shù)，構(gòu)建濕潤度指數(shù)K 模型（式1）。再依據(jù)草地GDD0 劃分的7 個(gè)熱量級(jí)與濕潤度指數(shù)K 劃分的6 個(gè)濕潤度級(jí)，最終定義42 個(gè)CSCS 草地類，并建立草地類型檢索圖［2-10］。使用氣候水熱條件判定陸地植被類型，是被國際普遍認(rèn)可的一種陸地植被分類方法。德國生態(tài)學(xué)家Walter［11］曾提出氣候是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最重要的非生物因素；20世紀(jì)末，澳大利亞的草地學(xué)家Reid 等［12］提出的穆爾分類法，就曾使用氣候水熱條件將澳大利亞的草地類型劃分為9 類。

式中：r為全年降水量（mm），∑θ為＞0 ℃的年積溫。

CSCS 方法作為世界唯一可數(shù)量化的草地分類方法，具備特有的先進(jìn)性與創(chuàng)新性?，F(xiàn)存大部分的草地分類法因聚類體系的缺陷，只能確定已知草地類型，在大尺度空間內(nèi)確定草地類型缺乏精確度和周延性。CSCS 第一次將全球草地生態(tài)系統(tǒng)整合至同一分類體系中，并具備與生物分類系統(tǒng)林奈雙名法和門捷列夫化學(xué)元素周期表的類似優(yōu)點(diǎn)，即容納已知草地類型，也容納未知的草地類型。同時(shí)，CSCS 方法建立的草地類型檢索圖，實(shí)現(xiàn)了對(duì)草地類型的快速檢索。更為重要的是，因?yàn)槭褂脷夂蛩疅釛l件作為草地類型劃分的定量指標(biāo)，CSCS 方法從草地發(fā)生學(xué)上解釋了不同草地類型間的本質(zhì)聯(lián)系，避免了主觀因素對(duì)草地類型劃分的影響，大幅提高了精度與實(shí)用性［2，10］。CSCS 的提出及發(fā)展，標(biāo)志著我國在草地類型學(xué)、草地生態(tài)學(xué)和潛在植被等多個(gè)領(lǐng)域的重要突破。

2 國內(nèi)外研究新進(jìn)展

2.1 CSCS 在草地類型劃分方面優(yōu)于國際公認(rèn)的分類體系

國際公認(rèn)的潛在植被分類法對(duì)占全球植被面積1/4 的草地植被缺乏重視，草地類型劃分過于單一。Holdridge Life Zone（HLZ）和BIOME4 是被國內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)可的兩種潛在植被分類模型［13-16］。HLZ 使用年平均生物溫度、年平均降水量和潛在性蒸散率3 個(gè)生物氣候指標(biāo)將全球植被劃分為38 個(gè)生命地帶［17］；BIOME4 模型將全球植被劃分為28 種生物群落［16］。但這兩種模型都只強(qiáng)調(diào)對(duì)森林植被的劃分，對(duì)草地植被缺乏重視-以HLZ為例，全球38 個(gè)生命地帶中只有一個(gè)草地生命地帶。這種把草地植被類型籠統(tǒng)歸為一類的做法，缺乏科學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)性。

CSCS 是針對(duì)草地提出的植被分類模型，對(duì)草地類型進(jìn)行了詳細(xì)的描述。CSCS 使用氣候水熱指標(biāo)確定草地植被類型，劃分的草地類屬于潛在植被（potential natural vegetation，PNV）的范疇。為驗(yàn)證CSCS 方法的精確度，Liang 等［18］以1911-2000年為時(shí)間跨度，對(duì)比3 個(gè)植被分類模型（CSCS、HLZ 和BIOME4）繪制的全球PNV 類型圖的一致性，Kappa 統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果顯示3 種模型對(duì)凍土帶、森林和荒漠區(qū)域植被類型的劃分結(jié)果具有很好地一致性，但在草地類型的劃分上，一致性較差。因?yàn)镃SCS 對(duì)草地類型進(jìn)行了詳細(xì)的劃分，而另外兩種模型有所欠缺。HLZ 只確定了一種草地類（冷溫帶斯太普草地），BIOME4 模型雖在草地的劃分上優(yōu)于HLZ 但也只確定了5種草地類（熱帶草地、溫帶草地、熱帶薩王納、溫帶闊葉薩王納和北方草地）。CSCS 將全球陸地植被劃分為42 類，其中草地類就包含13 種。因此，使用CSCS 方法能對(duì)全球陸地植被進(jìn)行全面、系統(tǒng)、均勻地劃分［18-19］，是優(yōu)于HLZ 和BIOME4 的PNV 分類模 型。

2.2 多種空間插值算法的應(yīng)用，優(yōu)化了CSCS 分類精度

因氣象觀測(cè)站只能獲取周邊一定范圍內(nèi)的氣候數(shù)據(jù)，目前常用地統(tǒng)計(jì)學(xué)模型對(duì)區(qū)域內(nèi)GDD0 和MAP 數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值，插值精度與所用空間插值法密切相關(guān)，并直接影響CSCS 的分類結(jié)果［20］。常見空間插值法包括趨勢(shì)面法（trend surface）、反距離權(quán)重法（inverse distance weighted，IDW）、樣條函數(shù)法（spline）、協(xié)同克里金法（co-kriging，CK）、普通克里金法（ordinary kriging，OK）和自然領(lǐng)域插值法（natural neighbor）等［21-24］。以上空間插值法可有效提高CSCS 方法對(duì)草地的分類精度。

2.2.1 基于數(shù)字高程模型改進(jìn)傳統(tǒng)插值法 傳統(tǒng)空間插值法大多數(shù)沒有考慮地形垂直變化對(duì)氣候變量的影響，導(dǎo)致生成高海拔山區(qū)的高分辨率氣候數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生較大的誤差［25］，使用數(shù)字高程模型（digital elevation model，DEM）數(shù)據(jù)中坡度、坡向、坡度變化率等因子能有效修正海拔變化對(duì)氣候插值的影響［26］。馬軒龍等［27］使用甘肅周邊162 個(gè)氣象站的氣候數(shù)據(jù)評(píng)估了IDW、spline、OK 和CK 四種空間插值法和DEM 數(shù)據(jù)的擬合度，使用交叉驗(yàn)證法得出研究區(qū)域內(nèi)GDD0 插值結(jié)果中與DEM 數(shù)據(jù)相關(guān)度最高的插值法是CK 法，MAP 插值結(jié)果中與DEM 數(shù)據(jù)相關(guān)度最高的插值法是OK 法，使用DEM 數(shù)據(jù)修正的插值結(jié)果，有效提高了研究區(qū)域內(nèi)CSCS 方法的分類精度；鄒德富等［28］使用DEM 數(shù)據(jù)修正的OK 法建立甘南草地的MAP 和GDD0 數(shù)據(jù)庫，使用此數(shù)據(jù)庫劃分所得的CSCS 草地類型很好地突出了草地垂直地帶性分布特征，證明了DEM 數(shù)據(jù)具備對(duì)氣候數(shù)據(jù)插值結(jié)果的修正作用。

在更大空間內(nèi)確定草地類型時(shí)，使用DEM 數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)控制，可以有效減少氣象站分布不均勻、海拔變化和區(qū)域地形差異等因素對(duì)氣候數(shù)據(jù)插值結(jié)果的影響［26］。趙軍等［29］使用DEM 分區(qū)法修正IDW 模型對(duì)GDD0 的空間插值結(jié)果，繪制出甘南高原的CSCS 草地類型圖，在區(qū)域內(nèi)驗(yàn)證了DEM 分區(qū)法的可行性。李飛等［30］基于DEM數(shù)據(jù)將我國陸地植被劃分成多個(gè)分區(qū)，在各分區(qū)內(nèi)分別使用Kriging 和IDW 插值法對(duì)MAP 和GDD0 數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，提高了CSCS 對(duì)我國草地的分類精度，并探索出0～6800 m 是我國潛在植被海拔分布的主要界限，在全國尺度上，驗(yàn)證了DEM 分區(qū)法的可行性并提高了氣候變量插值精度。DEM 分區(qū)法嘗試解決了傳統(tǒng)插值法在大尺度空間內(nèi)插值精度不高的問題，也為CSCS 方法在全球的深入廣泛應(yīng)用提供了方法論依據(jù)。

2.2.2 多元回歸和殘差分析插值法 多元回歸和殘差分析插值法（analytic method based on multiple regression and residues，AMMRR）能有效降低海拔、坡度和坡向?qū)夂蜃兞坎逯稻鹊挠绊憽MMRR 將氣象數(shù)據(jù)與氣象站點(diǎn)的經(jīng)緯度和海拔進(jìn)行多元回歸，與實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算出殘差值，建立了一個(gè)氣候變量與經(jīng)度、緯度、海拔間的關(guān)系模型，使用AMMRR 方法結(jié)合CSCS 所確定的草地類型具備較高的垂直地帶性特征［31-32］。

普通AMMRR 法的殘差分析使用易受極值影響的IDW 模型，導(dǎo)致空間插值結(jié)果會(huì)出現(xiàn)一個(gè)空間點(diǎn)的氣候數(shù)據(jù)會(huì)明顯比周邊區(qū)域氣候數(shù)據(jù)高或低，在氣象圖中呈現(xiàn)出突兀的“牛眼”圖斑［33］。對(duì)此，Liu 等［34］提出了基于AMMRR 法的兩種改進(jìn)方法——在殘差分析中加入坡度和坡向效應(yīng)的AMMRR 插值法（M-AMMRR 方法）和使用OK 法代替IDW 法進(jìn)行殘差分析的AMMRR 插值法（I-AMMRR 方法），因?yàn)镺K 法建立了氣候數(shù)據(jù)觀測(cè)點(diǎn)與被估計(jì)點(diǎn)間的位置關(guān)系模型，剔除極值對(duì)氣候數(shù)據(jù)插值精度的影響，所以氣象站分布稀少的區(qū)域中I-AMMRR 插值結(jié)果優(yōu)于普通AMMRR 方法。使用甘肅省氣象站的實(shí)測(cè)氣候數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，得出3 種插值法中I-AMMRR 方法生成的氣象數(shù)據(jù)精度最高且最符合實(shí)際情況。AMMRR 插值法的提出及改進(jìn)，或能解決我國草地分布地形復(fù)雜所帶來的氣候數(shù)據(jù)插值精度偏低的問題，但實(shí)際應(yīng)用效果如何，仍需在區(qū)域和全國尺度上與傳統(tǒng)插值法進(jìn)行大量對(duì)比驗(yàn)證后才能得出。

以上研究嘗試通過改進(jìn)傳統(tǒng)空間插值法，提高CSCS 方法的分類精度，但插值區(qū)域劃分、插值鄰域和網(wǎng)格單元大小等多方面仍需繼續(xù)優(yōu)化［35］。隨著3S 技術(shù)（遙感技術(shù)remote sensing，RS；地理信息系統(tǒng)geography information systems，GIS；全球定位系統(tǒng)global positioning systems，GPS）的飛速發(fā)展，將遙感技術(shù)同CSCS 方法結(jié)合，使用遙感數(shù)據(jù)反演氣候水熱數(shù)據(jù)也為CSCS 的實(shí)際應(yīng)用提供了解決方法［36］。吳靜等［37］基于定量遙感，使用中分辨率成像光譜儀（moderate-resolution imaging spectroradiometer，MODIS）地表溫度產(chǎn)品和地表反照率產(chǎn)品反演得到氣候水熱數(shù)據(jù)，使用CSCS 方法將甘肅省草地劃分為26 類，符合實(shí)際情況，證明了此方法的可行性。但是缺少在更大空間范圍內(nèi)的驗(yàn)證研究，尚不明確該方法是否具備對(duì)全球草地的普適性。

2.3 不同空間尺度上CSCS 類對(duì)氣候變化的響應(yīng)

模擬CSCS 類的變化動(dòng)態(tài)是研究全球氣候變化對(duì)植被空間分布格局影響的一個(gè)重要途徑。如上所述，使用CSCS 方法確定的植被類屬PNV 類的范疇，大量學(xué)者以CSCS 為工具，模擬在歷史和未來氣候條件下CSCS 類的演替過程，探索全球氣候變化對(duì)陸地植被的影響，主要研究成果包含以下3 個(gè)方面：

2.3.1 CSCS 類的歷史動(dòng)態(tài)變化 CSCS 從草地的發(fā)生學(xué)本質(zhì)出發(fā)，使用氣候指標(biāo)定量確定草地類型，研究全球CSCS 類的動(dòng)態(tài)變化，或能揭示陸地植被演替同氣候變化間的雙向作用，進(jìn)而挖掘出陸地植被變化的本質(zhì)原因。近來，在原先短時(shí)期CSCS 類動(dòng)態(tài)變化研究的基礎(chǔ)上，很多學(xué)者開展了長時(shí)間序列、多時(shí)段的研究，更形象地呈現(xiàn)出陸地植被對(duì)全球氣候變化的響應(yīng)。李飛等［38］以1961-2005年各氣象站的觀測(cè)數(shù)據(jù)為依據(jù)，使用CSCS 方法繪制中國干旱半干旱地區(qū)3 個(gè)不同時(shí)期的CSCS 類型圖，研究中國干旱半干旱地區(qū)潛在植被的分布及動(dòng)態(tài)，發(fā)現(xiàn)過去45年內(nèi)中國干旱半干旱地區(qū)的潛在植被類型由10 種減少至6 種，主要由全球氣溫升高所致；Liang 等［18］以1911-2000年為時(shí)間跨度，每30年為一個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)，使用CSCS 方法繪制出各時(shí)間節(jié)點(diǎn)的全球CSCS 類型圖，發(fā)現(xiàn)苔原、高山草原、荒漠、亞熱帶森林和熱帶森林類呈減少趨勢(shì)，而溫帶森林和草地植被類呈增加趨勢(shì)，并得出這種變化同樣由于全球氣溫的持續(xù)升高導(dǎo)致。Feng 等［39］基于CSCS 方法，繪制3 個(gè)時(shí)期（1911-1940年、1941-1970年和1971-2000年）的全球CSCS 類型圖，將劃分所得CSCS 類合并為10 個(gè)大類后，利用平均中心模型算出各植被大類的移動(dòng)距離和方向，發(fā)現(xiàn)20世紀(jì)內(nèi)全球凍原高寒草地和荒漠面積分別減少了5.1%和5.5%，而森林和草地面積分別增加了2.3%和3.8%，最后得出全球氣溫持續(xù)升高是導(dǎo)致陸地植被變化的首要原因。CSCS 方法以其嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹脖话l(fā)生學(xué)理論和完善的分類體系，很好地解釋了陸地植被類型同氣候間的雙向作用，是研究陸地生態(tài)系統(tǒng)對(duì)全球氣候變化響應(yīng)的有力工具。

2.3.2 CSCS 類的未來動(dòng)態(tài)變化 國際上大多數(shù)氣候預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集使用氣候水熱數(shù)據(jù)，這與CSCS 方法不謀而合，兩者疊加分析，可模擬CSCS 類的演替方向，為研究未來全球氣候的變化對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)的影響提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。IPCC（intergovernmental panel on climate change）組織定義了4 種未來全球氣候的情景模式（A1、A2、B1、B2）［40］，基于4 種情景可建立全球氣候預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集，如英國氣候研究中心建立的CRU TS2.1 全球氣候網(wǎng)格空間數(shù)據(jù)集。任繼周等［41］使用1950-2000年和2001-2050年兩個(gè)時(shí)期的全球氣候網(wǎng)格空間數(shù)據(jù)集，首次繪制出基于CSCS 方法的全球自然植被分布圖，研究過去和未來全球CSCS 類的變化動(dòng)態(tài)；Liang 等［19］使用2001-2010年青藏高原中分辨率成像光譜儀（MODIS）歸一化差異植被指數(shù)（normalized difference vegetation index，NDVI）修正了氣候預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集，結(jié)合CSCS 方法繪制出青藏高原在1951-2000年及2020、2050、2080年4 個(gè)時(shí)期的CSCS 類型圖，結(jié)合線性回歸分析法算出各CSCS 類的演替方向。Zhao 等［42］和車彥軍等［43］使用CSCS 方法和不同情景下的氣候預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集，繪制出21世紀(jì)末中國CSCS 類型圖，據(jù)此分析未來不同氣候情景下各CSCS 類對(duì)全球氣候變化的靈敏度。CSCS 方法是研究潛在植被演替的有效工具，除精確反映全球氣候變化對(duì)陸地植被類型的影響外，也可結(jié)合預(yù)測(cè)氣候數(shù)據(jù)集預(yù)測(cè)未來CSCS 類的演替方向，能為世界各國政府科學(xué)管理自然環(huán)境提供一定依據(jù)。

2.3.3 CSCS 類對(duì)人類活動(dòng)的敏感度 將CSCS 類型圖同土地覆蓋率（land use and land cover change，LUCC）數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加分析，能夠定量研究人類活動(dòng)對(duì)自然植被動(dòng)態(tài)變化的影響程度［44］?；谥蟹直媛食上窆庾V儀（MODIS）和國際地圈及生物圈計(jì)劃（international geosphere-biosphere programme，IGBP）分類系統(tǒng)的LUCC 產(chǎn)品可以反映出不同陸地植被的覆蓋率，通過公式反演，從中能夠得出人類活動(dòng)地的分布情況。修麗娜等［44］使用LUCC 數(shù)據(jù)繪制的甘南殘存潛在自然植被分布圖和殘存自然植被典型區(qū)分布圖，結(jié)合甘南地區(qū)的CSCS 類型圖，使用SPASS 軟件算出甘南地區(qū)人類活動(dòng)對(duì)CSCS 類演替的影響強(qiáng)度，并提出“人類占用強(qiáng)度”概念；張靜等［45］使用CSCS 方法結(jié)合LUCC 遙感數(shù)據(jù)，算出中東亞干旱地區(qū)的人類占用強(qiáng)度，得出研究區(qū)域內(nèi)人類占用比例逐年增加，其中2010-2013年增幅最大達(dá)1.45%，而人口遷移是影響占用強(qiáng)度的主要因素。人類活動(dòng)強(qiáng)度研究，是CSCS 方法同現(xiàn)代3S 技術(shù)結(jié)合應(yīng)用的實(shí)例，開辟了CSCS 方法的應(yīng)用新思路。

2.4 基于CSCS 的草地NPP 模型

使用數(shù)學(xué)模型計(jì)算草地凈初級(jí)生產(chǎn)力（net primary productivity，NPP）是國際上的主流做法，但目前草地NPP研究缺乏統(tǒng)一的草地分類體系，導(dǎo)致不同模型對(duì)同一草地的NPP 計(jì)算結(jié)果差異巨大。草地NPP 是指單位面積草地在單位時(shí)間內(nèi)所能積累的有機(jī)干物質(zhì)的總量，研究草地NPP，可以幫助理解草地生物量和草地生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)過程［7，46-48］。但由于技術(shù)限制，實(shí)地測(cè)量草地NPP 需要耗費(fèi)大量的人力與物力，因此，使用數(shù)學(xué)模型估算草地NPP 是當(dāng)前國際通用的方法［49］。CSCS 作為全球領(lǐng)先的草地分類方法，是唯一使用定量化指標(biāo)的草地分類系統(tǒng)，以CSCS 為理論框架，我國學(xué)者提出了兩種NPP 估算的模型-改進(jìn)的CASA（carnegie-ames-stanford approach，CASA）模型和分類指數(shù)模型，兩種模型為進(jìn)一步研究地帶性草地類型的生產(chǎn)潛力、草地凈第一性生產(chǎn)力的區(qū)域分布和全球分布提供了可能。

2.4.1 基于CSCS 改進(jìn)的CASA 模型 張美玲等［50］以CSCS 為框架改進(jìn)了傳統(tǒng)CASA 模型，使用GDD0 和MAP 參數(shù)替換CASA 模型中的生物氣候指標(biāo)，簡化了CASA 模型，提高了CASA 模型估算結(jié)果與陸地植被類型間的聯(lián)系。CASA 模型主要包含植被吸收的光合有效輻射和光能轉(zhuǎn)換率兩個(gè)輸入變量，被廣泛應(yīng)用到全球NPP的研究中，但是傳統(tǒng)CASA 模型存在兩個(gè)缺陷：1）在估算過程中，CASA 模型較少考慮陸地植被類型，不能揭示生態(tài)系統(tǒng)NPP 含量同植被類型間的聯(lián)系；2）CASA 模型使用土壤水分子模型估算水分脅迫因子，而土壤水分因子模型涉及大量輸入?yún)?shù)，包括了土壤黏粒和沙礫百分比等較難獲取的參數(shù)，影響了CASA 模型的估算精度。將CASA 模型的土壤水分子模型中的生物氣候指標(biāo)轉(zhuǎn)換為GDD0 和MAP，能有效簡化CASA 模型。GDD0 和MAP 參數(shù)的引入，解決了CASA 模型同植被類型間關(guān)聯(lián)性弱的缺陷，改進(jìn)后的CASA 模型能適應(yīng)CSCS 不同草地類NPP 的估算［50-51］。

為驗(yàn)證改進(jìn)后的CASA 模型對(duì)中國草地NPP 含量的估算精度，Zhang 等［52］使用基于CSCS 改進(jìn)的CASA 模型、Miami 模型和Thornthwaite Memorial 模型分別估算了2004-2008年中國41 個(gè)草地類型的NPP 含量，得出改進(jìn)的CASA 模型對(duì)各類草地NPP 估算的平均誤差和平均相對(duì)誤差均值分別為4.85 g·m-2·yr-1和7.6%，相比另兩種模型的估算結(jié)果更接近實(shí)測(cè)值。

2.4.2 基于CSCS 的分類指數(shù)模型 以CSCS 方法為框架，Lin 等［53-54］提出一種準(zhǔn)確度高，輸入?yún)?shù)易獲取的NPP 估算模型——分類指數(shù)模型（classification indices-based model，CIM）。CIM 以CSCS 為理論框架，使用MAP、GDD0 和濕潤度指標(biāo)K 間數(shù)學(xué)組合關(guān)系來表達(dá)三者對(duì)NPP 的交互作用。

在經(jīng)過區(qū)域、全國和全球尺度上與傳統(tǒng)NPP 模型的比較驗(yàn)證后，CIM 因更高的估算精度和簡單易獲取的輸入?yún)?shù)，成為更優(yōu)的草地NPP 估算模型。在區(qū)域內(nèi)，Lin 等［55］通過對(duì)內(nèi)蒙古西部阿拉善草原、賀蘭山及周邊荒漠地區(qū)不同海拔梯度的8 個(gè)草地研究點(diǎn)的NPP 進(jìn)行估算，對(duì)比了包括CIM 在內(nèi)的6 種NPP 計(jì)算模型（Miami、Schuur、Chikugo、Beijing、Synthetic 和CIM）的估算精度，使用均方根誤差（root mean squared error，RMSE）的變異系數(shù)和預(yù)測(cè)效率作為評(píng)估指標(biāo)，得出CIM 和Chikugo 模型在該區(qū)域NPP 的估算中具有較高的精度，同時(shí)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)要求和每個(gè)模型所涉及的自由參數(shù)個(gè)數(shù)，確定CIM 是研究區(qū)域內(nèi)NPP 估算的最優(yōu)選；Li 等［56］使用1995-2005年內(nèi)蒙古8 個(gè)采樣點(diǎn)的實(shí)際觀測(cè)數(shù)值對(duì)CIM 模型的估算精度進(jìn)行驗(yàn)證，得出CIM 估算數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)具有良好的一致性。為驗(yàn)證CIM 在全球尺度上對(duì)NPP 估算的準(zhǔn)確度，Lin 等［57-58］使用Miami、Schuur 和CIM 模型對(duì)全球范圍的NPP 進(jìn)行估算，使用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)對(duì)估算所得NPP 結(jié)果同樣本點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)比對(duì)得出CIM 是3 種模型中估算大尺度NPP 最有效的模型。

因?yàn)橥珻SCS 模型的密切關(guān)聯(lián)，CIM 在估算NPP 的同時(shí)揭示了植被類型與NPP 的內(nèi)在聯(lián)系。作為一種新型的氣候-植被關(guān)系模型，CIM 有可能在全球尺度上研究草地對(duì)全球氣候變化的響應(yīng)，或?qū)⒊蔀橐环N預(yù)測(cè)草地對(duì)氣候變化響應(yīng)研究的新工具［55］。Lin 等［54］使用CIM 模型估算了中國42 個(gè)CSCS 植被類的NPP 含量，并繪制出了我國NPP 的空間分布圖；王大為等［59］使用CSCS 方法結(jié)合CIM 模型分別估算黑河上游8 個(gè)CSCS 類的NPP 含量和NPP 總累積量，得出研究區(qū)域內(nèi)CSCS 植被類對(duì)生境和氣候變化的多元適用性結(jié)構(gòu)。趙軍等［60］使用CIM 模型估算出內(nèi)蒙古各CSCS 類的NPP 含量，得出內(nèi)蒙古NPP 分布表現(xiàn)出明顯的干濕地帶性和緯度地帶性特征；趙明偉等［61］使用CSCS 結(jié)合CIM 模型估算出中國北方研究區(qū)域內(nèi)的4 種CSCS 類的平均生物量分別為：76.62、110.94、142.69、180.40 g·m-2；Gang 等［62］使用CSCS 方法結(jié)合CIM 模型，繪制出1911-2000年時(shí)間節(jié)點(diǎn)內(nèi)全球PNV 的類型圖，并計(jì)算出不同CSCS 類的NPP 含量，確定了歷史氣候變化對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)的影響，得出在1911-2000年由于全球氣溫持續(xù)升高，NPP 增加呈緯向分布，其中熱帶地區(qū)NPP 增長總值占全球NPP 增長總值的一半以上。這些研究成果的發(fā)表，表明CIM 作為一種簡單高效的草地NPP 計(jì)算模型應(yīng)用在區(qū)域和全國的草地NPP研究中，同時(shí)CIM 的提出彌補(bǔ)了我國NPP 估算模型構(gòu)建領(lǐng)域的空白，在探索草地NPP 的空間分布對(duì)全球氣候變化響應(yīng)的研究中扮演重要的角色。

CIM 以CSCS 為框架，使用氣候水熱條件確定草地生態(tài)系統(tǒng)的第一性生產(chǎn)力，所得的計(jì)算結(jié)果是地表潛在植被的NPP 含量，與現(xiàn)實(shí)植被NPP 含量間存在差異，而使用歸一化植被指數(shù)（NDVI）作為CIM 的修正指標(biāo)，可以有效降低這種誤差。NDVI 數(shù)據(jù)作為遙感實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，反映了植被光合作用的覆蓋率和強(qiáng)度，同時(shí)也被直接或間接地用來估算植被NPP 含量［63-66］。在特定區(qū)域的對(duì)比驗(yàn)證中，Wang 等［67］以三江源為研究區(qū)域?qū)Ω倪M(jìn)的CIM 模型、CIM、Miami 和CASA 模型進(jìn)行比較，使用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)對(duì)比估算結(jié)果后得出改進(jìn)后的CIM 模型對(duì)研究區(qū)域NPP的估算具有更好的一致性（R2=0.42、RMSE=178.08）并且優(yōu)于其他模型，精確算出三江源草地植被的NPP 總量為3.22×1013g C·yr-1。以上研究證明改進(jìn)的CIM 模型具備較高的估算精度，同時(shí)改進(jìn)的CIM 模型繼承了原CIM 模型的優(yōu)點(diǎn)——輸入?yún)?shù)易獲取，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換次數(shù)少，為在全國各類草地上開展NPP 研究提供了新方法。

3 展望

3.1 亞類與型的量化指標(biāo)尚待完善

由于數(shù)據(jù)獲取困難、定量技術(shù)限制等原因，對(duì)綜合順序分類法亞類與類之下型的定量研究至今沒有突破性的進(jìn)展。中國草地分類法因其對(duì)亞類的定性分類和對(duì)劃分標(biāo)準(zhǔn)和命名的詳細(xì)描述，從而在實(shí)際草類分類中具備較強(qiáng)的實(shí)用性［68］。完善CSCS 亞類與型的分類體系，可以剔除人類活動(dòng)地和永凍冰山等干擾，使CSCS 方法確定的草地類型即為立地實(shí)際草地類型，進(jìn)一步提高CSCS 的實(shí)用性。

隨著3S 技術(shù)的快速發(fā)展，以現(xiàn)有CSCS 類的空間分布圖為根本，結(jié)合GPS 實(shí)現(xiàn)野外調(diào)查的空間定位，可以為亞類與型的研究提供基礎(chǔ)底圖。以此為據(jù)，實(shí)現(xiàn)CSCS 亞類與型劃分指標(biāo)的定量化與數(shù)字化，是CSCS 理論亟待探索的重要課題。目前，國際上已經(jīng)研發(fā)出包括地表溫度和發(fā)射率（MOD11）、土地覆蓋（MOD12）、植被指數(shù)（MOD13）、葉面積指數(shù)和有效光合輻射（MOD15）、土壤水分蒸散量（MOD16）和植被凈初級(jí)生產(chǎn)力（MOD17）等在內(nèi)的44 種覆蓋全球范圍的合成遙感產(chǎn)品［35，68-75］。使用這些遙感數(shù)據(jù)結(jié)合不斷完善的反演算法，可以為CSCS第二級(jí)亞類同第三級(jí)型的劃分標(biāo)準(zhǔn)的確定提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。李純斌等［68，76］嘗試?yán)肧RTM-DEM 提取的地形坡度、坡向、曲率等數(shù)據(jù)和MODIS 數(shù)據(jù)中MODIS09GA、MODIS13A2 影像提取和反演的土壤亮度、植被指數(shù)、水體指數(shù)、土壤溫度、濕度指數(shù)、紋理特征等信息，將甘肅省的草地亞類定量劃分為568 種。雖然只是對(duì)甘肅省草地亞類進(jìn)行劃分，但分類結(jié)果就達(dá)568 種，當(dāng)范圍擴(kuò)至全國甚至全球范圍時(shí)，工作量將超乎想象，更無須談及亞類之下還有植被型的劃分。因此，如何以3S 技術(shù)為輔助，在CSCS 框架下建立一套完善且易于檢索使用的亞類與型的分類和聚類體系，是CSCS 方法下一步的探索方向。

3.2 基于CSCS 的營養(yǎng)載畜量研究

草地載畜量計(jì)算是草地資源管理的一個(gè)重要內(nèi)容，以CIM 模型為例，搭建CSCS 框架下的營養(yǎng)載畜量計(jì)算模型，是CSCS 在草地精細(xì)化管理中的一個(gè)尚待探索的應(yīng)用領(lǐng)域。以草定畜是一個(gè)眾所周知并被普遍推行的政策，在中國草原法2013年修訂版中，明確指出國家實(shí)行以草定畜、草畜平衡制度。但是在草地載畜量的科研領(lǐng)域中，以草定畜的理論存在著不足［77］。傳統(tǒng)草畜平衡是以單位面積的草地生物量為基礎(chǔ)，按照家畜的單位時(shí)間采食量來確定單位草地所能承受的家畜數(shù)量［78-79］。以干物質(zhì)作為指標(biāo)評(píng)價(jià)草畜平衡狀態(tài)雖然便捷，但是草地干物質(zhì)的含量受草地類型，覆蓋植被類型和牧草成熟度等多項(xiàng)因素的制約，不足以代表草地的實(shí)際營養(yǎng)量，更不能代表可被畜牧有效利用的部分，無法反映草畜平衡的真實(shí)狀況［80］。對(duì)此，有學(xué)者提出使用草地所蘊(yùn)含的可食牧草營養(yǎng)量替代干物質(zhì)產(chǎn)量作為草畜平衡的評(píng)價(jià)指標(biāo)，不僅直觀地反映了天然草地營養(yǎng)物質(zhì)的供應(yīng)特點(diǎn)，并且為天然草地載畜量的制定提供了客觀的定量的依據(jù)［81］。目前對(duì)草地營養(yǎng)量的計(jì)算研究處于起步階段，草地營養(yǎng)含量仍以采樣檢測(cè)為主，尚未有經(jīng)過有效驗(yàn)證的計(jì)算模型和定量指標(biāo)提出［82-86］。CIM 模型的提出及驗(yàn)證，證明了以氣候-植被間的相互作用關(guān)系為切入口，能夠通過氣候參數(shù)估算陸地植被的生理指數(shù)。以此為鑒，探索氣候條件同草地可食性牧草營養(yǎng)量的關(guān)系，進(jìn)而開發(fā)氣候植被模型的應(yīng)用新方向，是CSCS 在營養(yǎng)載畜量研究中亟待開展的課題。

3.3 基于CSCS 的草地生態(tài)服務(wù)價(jià)值計(jì)算

準(zhǔn)確地認(rèn)識(shí)草地生態(tài)服務(wù)價(jià)值對(duì)人類經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的作用，對(duì)合理利用草地資源和保護(hù)草地生態(tài)系統(tǒng)具有重要的意義，同時(shí)也是實(shí)現(xiàn)草地精細(xì)化管理的重要前提。使用合理的評(píng)估方法，將草地生態(tài)系統(tǒng)的生態(tài)服務(wù)價(jià)值置于市場(chǎng)化的衡量體系中，可以讓草地的價(jià)值以更直觀的方式呈現(xiàn)出來，對(duì)增強(qiáng)草地管理者和使用者的可持續(xù)發(fā)展意識(shí)起著重要的作用。國內(nèi)學(xué)者雖然針對(duì)我國草地的生態(tài)服務(wù)價(jià)值做了大量的研究，但是不同研究成果在草地生態(tài)服務(wù)價(jià)值的內(nèi)涵確認(rèn)到評(píng)估方法最后到計(jì)算結(jié)果都存在著巨大的分歧［87-90］。分歧產(chǎn)生的一個(gè)重要原因就是缺少一個(gè)統(tǒng)一客觀的草地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)價(jià)體系。以科學(xué)的草地與經(jīng)濟(jì)理論為依據(jù)，建立通用客觀的草地生態(tài)服務(wù)價(jià)值評(píng)價(jià)體系，是我國草地精細(xì)化管理推進(jìn)的重要一環(huán)。

草地類型劃分是草地管理與應(yīng)用的重要前提，對(duì)草地生態(tài)服務(wù)價(jià)值的分析，必須同草地類型結(jié)合起來。草地作為一種多功能的生態(tài)系統(tǒng)，能夠提供包括經(jīng)濟(jì)服務(wù)和生態(tài)服務(wù)在內(nèi)的多種生態(tài)服務(wù)，但是由于不同草地類型覆蓋植被的限制，不同草地類型的主要生態(tài)服務(wù)功能存在差異，如高寒荒漠和高寒草甸的主要功能是生態(tài)功能，包括自然保護(hù)區(qū)、天然植物物種和生物多樣性的基因庫和土壤保持功能，但是在經(jīng)濟(jì)方面貢獻(xiàn)不大［2］。高雅等［91］嘗試基于CSCS 方法定義草地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值計(jì)算的實(shí)踐方案，提出基于CSCS 確定草地生態(tài)服務(wù)價(jià)值計(jì)算的4個(gè)步驟-確定研究空間尺度及其內(nèi)部草地類型、確定研究范圍內(nèi)的利益相關(guān)者、選擇評(píng)估指標(biāo)和合適的評(píng)估方法。該方案可科學(xué)客觀地定義草地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分析的標(biāo)準(zhǔn)化流程，有效剔除對(duì)草地生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的異質(zhì)性特征認(rèn)識(shí)不清所導(dǎo)致的對(duì)評(píng)估對(duì)象和利益相關(guān)者的認(rèn)識(shí)偏差。但目前該方法停留在理論階段，實(shí)際的應(yīng)用案例少見發(fā)表。以該實(shí)踐方案為基礎(chǔ)，不斷完善理論體系并借以完成我國不同草地類型的生態(tài)服務(wù)價(jià)值分析，是基于CSCS 的草地精細(xì)化管理的重要發(fā)展方向之一。

4 結(jié)語

任繼周等［2］于2008年發(fā)表的推介CSCS 方法的英文文獻(xiàn)，是CSCS 知識(shí)體系60年發(fā)展歷程中的重要里程碑。2008年至今CSCS 方法衍生至多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，除本研究提及以外，在農(nóng)業(yè)、濕地類型劃分和草地專家系統(tǒng)建立等領(lǐng)域均有建樹［92-94］。以上研究成果表明，CSCS 以其嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牟莸匕l(fā)生學(xué)關(guān)系，定量的分類指標(biāo)和易于檢索的草地類型圖，成為全球最完善的草地類型分類法。在今后的發(fā)展中，基于現(xiàn)有研究進(jìn)一步開展陸地生態(tài)系統(tǒng)對(duì)全球變化響應(yīng)的研究（包括PNV 演替和草地NPP 空間分布兩個(gè)方面），結(jié)合當(dāng)代計(jì)算機(jī)與3S 技術(shù)探索CSCS 亞類與型的定量指標(biāo)、基于草地發(fā)生學(xué)關(guān)系構(gòu)建草地營養(yǎng)量的氣候植被模型和基于CSCS 完善草地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估體系，是CSCS 接下來發(fā)展的重點(diǎn)所在。隨著CSCS 吸引了更多的學(xué)者參與到草地相關(guān)領(lǐng)域的研究來，必將推動(dòng)我國草業(yè)學(xué)科的發(fā)展，也會(huì)讓CSCS 方法在世界草學(xué)和生態(tài)學(xué)研究歷程上留下濃墨重彩的一筆。