环境科学  2024, Vol. 45 Issue (9): 5341-5350   PDF    
引用本文
李晴婉, 古晋锴, 李庆琳, 李婉池, 向生建, 唐国勇. 西藏退化草地植被和土壤特征及其关系[J]. 环境科学, 2024, 45(9): 5341-5350.
LI Qing-wan, GU Jin-kai, LI Qing-lin, LI Wan-chi, XIANG Sheng-jian, TANG Guo-yong. Characteristics of Vegetation and Soil of Degraded Grasslands and Their Relationships in Xizang[J]. Environmental Science, 2024, 45(9): 5341-5350.
西藏退化草地植被和土壤特征及其关系
李晴婉1,2, 古晋锴1,2, 李庆琳3, 李婉池1,2, 向生建1,2, 唐国勇1     
1. 中国林业科学研究院高原林业研究所, 昆明 650233;
2. 南京林业大学风景园林学院, 南京 210037;
3. 云南大学国际河流与生态安全研究院, 昆明 650504
收稿日期: 2023-09-18; 修订日期: 2023-12-08
基金项目: 国家自然科学基金项目（31670613）
作者简介: 李晴婉（1997~）, 女, 硕士研究生, 主要研究方向为西藏草原土壤与环境生态, E-mail：liqingwan1130@163.com
通信作者: 唐国勇, E-mail：tangguoyong1980@caf.ac.cn
摘要: 为探究区域尺度上西藏草地退化特征, 收集西藏第二次草原普查成果中草地退化数据及国家青藏高原科学数据中心12个植被和土壤参数数据, 利用ArcMap在栅格数据上随机选取10 000个样点（剔除非草地、沙化和盐碱化草地数据, 剩余7 949个有效样点）, 采取多值提取到点的方法提取每个样点退化和参数数据, 分析西藏退化草地植被和土壤特征及其关系, 并基于以上指标进行随机森林建模来预测草地生态系统变化趋势. 结果表明：①西藏草地主要以高寒草原类和高寒草甸类为主, 分别占有效样点45.83%和41.15%；②随草地退化程度加剧, 在17个草地类型中, 草地型种类的数量逐渐下降, 以紫花针茅（Stipa purpurea）和青藏苔草（Carex moorcroftii）等为优势物种的草地型占比下降, 杂类草和金露梅（Dasiphora fruticosa）等占比增加；③随退化程度加剧, 植被指标普遍呈下降趋势, 土壤全氮、全磷、全钾和有机碳降低, 土壤pH和容重升高, 土壤水分变化不明显；④土壤水分、全氮、全磷、全钾、有机碳、植被覆盖度、植被净初级生产力、归一化植被指数、地上生物量和生物多样性生境指数之间均呈正相关关系, 但与土壤pH和容重呈负相关关系, 且随退化程度加剧, 各指标之间的相关系数降低；⑤随机森林模拟结果表明, 在退化过程中土壤容重和生物多样性生境指数的贡献率均超过12%, 模型预测准确率达到78%. 研究揭示西藏草地退化主要与土壤容重和生物多样性生境指数密切相关, 即土壤容重越大或生物多样性生境指数越小, 草地退化程度可能越重, 可为以后草地保护与管理提供科学依据.
关键词: 西藏草地退化      植被指标      土壤理化性质      相关性      随机森林     
Characteristics of Vegetation and Soil of Degraded Grasslands and Their Relationships in Xizang
LI Qing-wan1,2 , GU Jin-kai1,2 , LI Qing-lin3 , LI Wan-chi1,2 , XIANG Sheng-jian1,2 , TANG Guo-yong1     
1. Institute Highland Forest Science, Chinese Academy of Forestry, Kunming 650233, China;
2. College of Landscape Architecture, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China;
3. Institute of International Rivers and Eco-security, Yunnan University, Kunming 650504, China
Abstract: To investigate the characteristics of grassland degradation on a regional scale in Xizang, data on grassland degradation from the second grassland survey of Xizang and 12 vegetation and soil indicators from the National Tibetan Plateau Data Center were collected. Using ArcMap, 10 000 random sample points were selected on raster data (excluding non-grassland, desertification, and salinization data, leaving 7 949 valid sample points). The multi-value extraction to-point method was applied to extract degradation and indicator data for each sample point. The characteristics of degraded grassland vegetation and soil and their relationships were analyzed in Xizang. Moreover, random forest modeling was conducted to predict the trend of grassland ecosystem changes. The results indicated that: ① The grasslands in Xizang were primarily composed of alpine steppe and alpine meadow types, accounting for 45.83% and 41.15% of the valid sample points, respectively. ② With the intensification of grassland degradation, the number of steppe-type species among the 17 grassland types gradually decreased, and the proportion of steppe dominated by species such as Stipa purpurea and Carex moorcroftii decreased, whereas the proportion of miscellaneous grasses and Dasiphora fruticosa increased. ③ As the degree of degradation increased, vegetation indicators generally showed a declining trend, with soil total nitrogen, total phosphorus, total potassium, and organic carbon decreasing, whereas soil pH and bulk density increased, and soil moisture content was not significant. ④ A positive correlation exists between soil moisture content, total nitrogen, total phosphorus, total potassium, organic carbon, vegetation cover, net primary productivity of vegetation, normalized difference vegetation index, aboveground biomass, and habitat quality. However, there was a negative correlation between pH and soil bulk density, and the correlation coefficients among various indicators decreased with the intensification of degradation. ⑤ The random forest simulation results showed that during the degradation process, the contribution rates of soil bulk density and habitat quality both exceeded 12%, with the model prediction accuracy reaching 78%. The study revealed that grassland degradation in Xizang was closely related to soil bulk density and habitat quality, indicating that higher soil bulk density or lower habitat quality may correspond to more severe grassland degradation. This provides a scientific basis for future grassland conservation and management.
Key words: Xizang grassland degradation      vegetation indicators      soil physical and chemical properties      correlation      random forest     

草地是我国重要生态系统和自然资源, 具有涵养水分、防风固沙、保持水土、改良土壤和提供农产品等多重生态功能[1]. 西藏位于青藏高原西南部, 其草地生态系统主要分布在高海拔、气候寒冷的地区, 对于区域的生态安全和经济发展具有基础性的作用[2~4]. 据西藏自治区第三次全国国土调查主要数据公报显示, 西藏草地占全国草地面积的30.27%, 占西藏土地面积的65.18%[5]. 受西藏特有环境条件及气候变化和人类活动综合影响, 近些年在西藏草地做了一些修复与保护工作, 虽然整体有所改善, 但局部地区仍面临严重退化[6, 7].随草地退化加剧, 草地中某些区域可能会受到比其他区域更严重影响, 在不同区域间的生态差异可能变得更加显著[8~10]. 草地退化在土壤和植被两个方面表现尤为明显, 植被生物量、植被覆盖度、群落结构和物种多样性等大部分植被指标可能发生变化, 伴随着土壤理化和生物学性质可能也发生改变[11, 12]. 植被覆盖度是描述地表被植被所覆盖比例或面积的指标, 净初级生产力反映植被生产能力, 归一化植被指数是植被活力和生长活跃度的重要指标, 地上生物量与生态系统碳储存和生产力密切相关, 生物多样性与生态系统稳定性和健康状况密切相关. 土壤中氮、磷、钾是评价土壤肥力的3个关键指标, 有机碳是土壤生态系统中碳循环关键部分, 酸碱度对养分可用性有显著影响, 容重反映土壤紧实度, 直接影响土壤孔隙度、通气性和水分保持能力, 水分是植物生长关键因素. 有研究发现, 随草地退化程度加剧, 植被和土壤性质呈现不同的变化趋势, 如植被覆盖度和地上生物量等逐渐降低、土壤氮磷钾降低和土壤容重升高等[13, 14]. 此外也有研究指出, 随草地退化程度加剧, 植物、土壤以及植物⁃土壤系统的恢复力指数呈现明显下降趋势[15, 16].

关于西藏草地退化研究已取得一些进展, 但大部分研究都局限于特定类型草地. 如郝爱华等[13]、Cui等[17]、Peng等[18]、刘育红等[19]和Ma等[20]的研究主要集中在高寒草原和高寒草甸这2种草地类型探讨退化特征. 但西藏草地类型有17个, 如果只从特定类型草地讨论分析, 可能会导致对整个西藏草地缺乏全面认识, 使分析存在局限性. 另外, 许多大尺度遥感研究主要使用归一化植被指数来反演植被盖度, 从而判断草地是否退化[21, 22], 但这种方法并没有明确指出哪些草地具体是何种退化状态, 也可能使分析存在局限性. 为更全面了解西藏草地退化情况, 本研究选择整个西藏草地为研究对象, 收集西藏草地退化程度数据, 并结合前人研究选取12个植被和土壤指标, 以全面评估草地, 特别是在不同退化程度草地之间进行探讨. 以上指标涵盖植被和土壤的生态功能和特征, 不仅有助于深入理解草地退化与植被和土壤之间的复杂关系, 还可揭示不同退化程度草地之间的差异, 以期为草地保护和管理提供有力的科学依据.

1 材料与方法 1.1 研究区概况

西藏自治区, 北邻新疆, 东连四川, 东北紧靠青海, 东南连接云南, 地形复杂多样. 地理坐标26°50′~36°53′N, 78°25′~99°06′E, 平均海拔在4 000 m以上. 气候独特而复杂多样, 总体上具有西北严寒干燥、东南温暖湿润的特点, 呈现出由东南向西北的带状分布. 全区年均温度-2.8~11.9℃, 年降水量74.8~901.5 mm之间. 优势物种为禾本科针茅属（Stipa）、莎草科嵩草属（Kobresia）和莎草科苔草属（Carex）等.

1.2 数据来源 1.2.1 草地退化程度数据获取

根据西藏自治区林业和草原局[23], 获取西藏草地退化程度和草地型的数据, 结果显示（图 1）：未退化草地（none degradation, ND）占总草地面积的72.89%, 退化草地（degradation）占22.40%, 沙化草地（desertification）占2.35%, 盐碱化草地（salinization）占2.36%. 全区退化草地以轻度和中度退化为主, 其中轻度退化（light degradation, LD）、中度退化（moderate degradation, MD）和重度退化（severe degradation, SD）分别占退化草地面积的66.20%、28.10%和5.70%.

图 1 不同退化程度草地分布情况 Fig. 1 Distribution of grasslands with different degradation levels

1.2.2 土壤植被指标数据获取

土壤指标数据：全氮（total nitrogen, TN）[24]、全磷（total phosphorus, TP）[24]、全钾（total potassium, TK）[24]、土壤有机碳（soil organic carbon, SOC）[24]、pH[24]、容重（bulk density, BD）[24]和土壤水分（soil moisture content, SMC）[25]；植被指标数据：植被覆盖度（fraction of vegetation cover, FVC）[26]、净初级生产力（net primary productivity, NPP）[27]、归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）[28]、地上生物量（aboveground biomass, AGB）[29]和生物多样性生境指数（habitat quality, HQ）[30], 上述土壤和植被指标数据均来自国家青藏高原科学数据中心（https://data.tpdc.ac.cn/）.

1.3 研究方法

利用ArcMap 10.8在栅格数据上随机选取10 000个样点进行研究, 并且用多值提取到点的方法, 获取草地退化程度及各指标数据. 在提取值之前, 先利用重采样及投影的方法使地图数据的空间投影及分辨率一致. 将提取到的10 000个随机样点的数据导出到Excel, 剔除非草地数据（如水域）和非退化数据（沙化、盐碱化）, 剩余7 949个有效样点. 多重比较法比较不同退化程度下草地植被和土壤指标. 相关性分析不同退化程度植被和土壤之间的关系.使用随机森林模型建模分析, 评估各指标在预测草地退化程度中贡献率的大小.

式中, I为某个特定草地类型内不同退化程度的草地型数量占草地型总数比例（占比）, n为各草地类型中各退化程度草地型数量（即随机点数量）, N为不同退化程度的草地型总数（即草地型的随机点总和）.

1.4 统计方法

多重比较法中若方差检验结果为齐性, 采用Bonferroni法进行多重比较；若方差检验结果为非齐性, 则采用Tamheini法进行多重比较. 相关性分析通过Spearman相关性分析完成. 使用R4.0.3中的random Forest程序包[31]进行随机森林模型建模分析, 具体用randomForest函数从randomForest包中建立模型, 经过优化后的参数为树的数量为3 000, 每次拆分时尝试变量数量为2, 使用na.roughfix处理缺失值. 以上统计分析在SPSS Statistics 25完成, 可视化结果在Origin 2022操作. 随机森林模拟结果用ggplot2程序包[32]进行可视化.

2 结果与分析 2.1 不同退化程度的草地类型、群落结构

本研究结果表明在7 949个有效样点中, 未退化草地有5 267个, 退化草地有2 682个, 分别占总样点的66.30%和33.70%. 其中轻度退化1 771个, 中度退化814个, 重度退化97个, 分别占总样点的22.28%、10.24和1.18%（表 1）.

表 1 不同草地类型不同退化程度植被类型和草地型变化差异1） Table 1 Differences in vegetation types and grassland changes among different grassland types and degradation

草地类型包括高寒草原类草地3 643个、高寒草甸类草地3 271个、高寒草甸草原类草地451个、高寒荒漠草原类草地181个、温性草原类草地159个、山地草甸类草地113个、高寒荒漠类草地73个、温性草甸草原类草地20个、低地草甸类草地10个、热性草丛类草地8个、温性荒漠草原类草地7个、温性草原化荒漠类草地5个、暖性灌草丛类草地5个、温性荒漠类草地2个和沼泽类草地1个. 在调查的随机样点中, 草地类型主要以高寒草原类和高寒草甸类这2类为主, 分别占总样点的45.83%和41.15%. 这表明西藏的生态环境更适合这2种类型的草地, 此外不同类型的草地数量和样点分布情况可以反映出生物多样性的分布, 高寒草原和高寒草甸可能是较为丰富的生态系统.

随着草地退化程度的加剧, 各类型草地的植被类型和优势物种逐渐发生变化, 其中各草地类型的草地型种类数量逐渐下降, 草地型种类逐渐单一. 以2种主要类型的草地为例：对于高寒草原类草地, 以紫花针茅（Stipa purpurea）、青藏苔草（Carex moorcroftii ）为优势物种的草地型的占比在逐渐下降, 由0.42降低到0.34；杂类草等占比在增加, 由0.05升高到0.17, 增长了3倍多. 对于高寒草甸类草地, 以高山嵩草（Carex parvula）、青藏苔草（Carex moorcroftii）等为优势物种的草地型占比总体呈下降趋势；在轻度退化和中度退化中, 出现了金露梅（Dasiphora fruticosa）等植被. 综合看, 以上变化说明草地退化可能导致植被结构的转变, 从而影响生态系统的稳定性和多样性. 不同类型草地在西藏不同地（市）的退化情况也不一样. 高寒草原类和高寒草甸类草地退化主要集中在那曲、阿里、拉萨、山南、日喀则和林芝地（市）.

2.2 草地退化与植被指标

总体上, 各指标在未退化草地和退化草地上有显著差异（P < 0.05, 图 2）. 与未退化草地相比, 退化草地的FVC、NPP、AGB、NDVI和HQ总体显著下降约37.91%、29.53%、81.85%、27.65%和35.57%. 随退化程度加剧, FVC逐渐下降, 其中重度退化显著降低, 比中度退化降低约18.53%；NPP在中度退化上升, 在重度退化显著降低, 比中度退化降低约16.91%；NDVI的变化与植被覆盖度变化一致, 重度退化比中度退化显著降低约11.30%；HQ的变化与植被净初级生产力变化相似, 重度退化比中度退化显著降低约22.24%, 轻度退化与重度退化无显著差异（P > 0.05）；AGB退化过程中逐渐下降, 轻度退化开始显著下降, 重度退化比轻度退化显著降低了67.58%. 总体说明通过比较, 发现随着草地退化程度加剧, 植被的5个指标均呈下降趋势, 尤其对于重度退化草地, 指标下降更为显著, 表明随着草地的恶化, 植被状况逐渐减弱.

不同小写字母分别表示同一指标不同退化程度之间差异显著（P < 0.05）；ND为未退化, LD为轻度退化, MD为中度退化, SD为重度退化 图 2 不同退化程度的植被指标对比 Fig. 2 Comparison of vegetation indices across different degradation levels

2.3 草地退化与土壤理化性质

随退化程度加剧, TN、TP、TK和SOC总体呈现下降趋势, 且在不同的退化程度之间差异显著（P < 0.05, 图 3）. 在退化过程中, 与未退化相比TN分别降低32.71%、37.96%和46.02%, TP分别降低8.73%、12.38%和21.27%, TK分别降低10.90%、11.28%和11.03%, SOC分别降低40.60%、47.80%和56.92%. 其中, 变化最明显的是SOC. 随退化程度加剧, pH、BD逐渐升高, 未退化与不同退化程度有显著差异（P < 0.05）, 轻度退化分别与中度和重度退化有显著差异（P < 0.05）, 中度与重度退化无显著差异（P > 0.05）. SMC变化不明显, 未退化与中度退化无显著差异（P > 0.05）, 但未退化分别与轻度、重度退化有显著差异（P < 0.05）, 不同退化程度之间有显著变化（P < 0.05）. 总体说明随着草地退化的加剧, 土壤关键指标总体呈下降趋势, 这表明土壤养分含量逐渐减少. 此外, 土壤pH和容重呈上升趋势, 表明土壤酸碱性和密实度在草地退化过程中逐渐增加. 因此, 草地退化对土壤质量产生了不利影响, 这可能影响生态系统的健康和可持续性.

不同小写字母分别表示同一指标不同退化程度之间差异显著（P < 0.05）；ND为未退化, LD为轻度退化, MD为中度退化, SD为重度退化 图 3 不同退化程度的土壤理化性质对比 Fig. 3 Comparison of soil physicochemical properties across different degradation levels

2.4 植被指标与土壤指标关系

为了更好理解生态系统的功能和健康状况, 本研究分析了不同退化程度草地的12个植被和土壤指标的相关性（图 4）. 对于不同退化程度的草地, SMC、TN、TP、TK、SOC、FVC、NPP、NDVI、AGB和HQ之间均呈正相关, 且与土壤pH、BD呈负相关, 土壤pH与BD正相关（P < 0.05）.

1.SMC, 2.TN, 3.TP, 4. TK, 5.SOC, 6.pH, 7.BD, 8.FVC, 9.NPP, 10.NDVI, 11.AGB, 12.HQ；红色为正相关, 且颜色越深越相关, 蓝色为负相关, 且颜色越深越相关；圆圈大小表示相关性强度, 圆圈越大表示相关性越强, 圆圈越小表示相关性越弱；×表示不相关 图 4 不同退化程度土壤植被指标之间的相关性 Fig. 4 Correlation between soil and vegetation indices at different levels of degradation

进一步分析表明, 在不同退化程度的草地中存在一些差异. 未退化草地中, TK与NPP不显著相关；中度退化草地中, TP与BD不显著相关；重度退化草地中, SMC与HQ和pH不显著相关, TN与TK不显著相关, TP与BD、FVC、NDVI、AGB和HQ不显著相关, TK与SOC、HQ不显著相关, 土壤pH与FVC、NPP、NDVI和AGB不显著相关, BD与FVC、NDVI、AGB和HQ不显著相关.

随退化程度加剧, 12个植被土壤指标之间的相关系数逐渐减小. HQ与其他11个指标之间的相关系数从未退化到轻度退化时增加, 从轻度退化到中度退化时减小, 中度退化到重度退化时大部分指标的相关系数减小, 但与TN和SOC的相关系数增加. 总体说明随退化程度加剧, 植被和土壤之间的关系逐渐减弱, 生态系统稳定性可能受到威胁.

2.5 土壤指标与植被指标对草地退化程度的影响

随机森林模型可以预测草地的退化程度, 还可以识别影响退化的关键因素, 所以本研究利用12个植被、土壤指标对西藏草地退化程度的影响程度进行建模. 模型结果显示, 对西藏草地退化程度的影响程度从大到小依次为：BD、HQ、TK、SMC、pH、NPP、SOC、FVC、AGB、TN、NDVI和土壤全磷, 其对预测不同退化程度的贡献率分别为：13.29%、12.69%、9.50%、9.27%、8.07%、7.78%、7.29%、6.93%、6.63%、6.49%、6.29%和5.77%（图 5）. 值得注意的是, BD和HQ是影响草地退化程度的两个主要因素, 其贡献率均超过12%, 这表明土壤物理性质和生物多样性在草地退化过程中起到关键作用, 为未来数据收集和研究提供方向. 本研究所采用的随机森林模型的正确率约为78%, 这一较高的正确率说明模型对于预测草地退化程度具有较好的性能. 之后可以收集相关植被土壤指标数据, 利用代码对数据进行运行, 以预测草地生态系统变化趋势.

R2为模型的预测正确率 图 5 各指标对预测草地不同退化程度的贡献率 Fig. 5 Contribution rate of each index to predicting the different levels of grassland degradation

3 讨论 3.1 草地退化中植被和土壤特征

本研究利用数据提取值, 并且已知草地退化程度数据, 对植被指标进行分析, 探究草地不同退化程度中各指标的变化, 研究结果表明总体退化方面, 各指标随退化程度加剧而降低. 且因为本研究提取不同类型的草地退化数据, 草地类型多样, 这造成各指标数据具有差异性, 如地上生物量等误差非常大. 有研究表明, 随退化程度加剧, 草地植被类型逐渐单一, 且杂草类植被出现次数增加, 优良牧草减少, 有毒杂草[紫花棘豆（Owytropis subfalcata Hance）和狼毒（Stellera chamaejasme）]逐渐增加[33~35]. 本研究与之前研究结果一致, 在草地退化中植被类型的优势种由嵩草类被杂类草等取代. 有研究表明, 在草地退化过程中植被生产力和生物量显著降低[36]. 但本研究轻度和中度退化草地指标差异并不显著, 且植被净初级生产力在中度退化中还有所上升, 可能是因为外来植物入侵或是毒杂草的增加, 亦是人为土地利用变化的影响[37], 使以上植被指标差异不大.

有研究结果表明, 随草地退化程度加剧, 土壤养分含量通常会逐渐下降[38~40]. 在本研究中, 与上述研究相似, 土壤氮磷钾和有机碳等营养元素随草地退化总体呈下降趋势. 这可能是因为植被指标的变化, 如植被覆盖度的减少, 因为植被与土壤之间是一个循环的过程, 但当植被覆盖减少时, 循环被打破, 导致土壤中营养元素不断减少, 而没有得到补充, 使土壤更易受到风和水的侵蚀[41]. 但土壤水分未退化与中度退化无显著差异, 这可能是气候因素的影响, 由于降雨的增加[42~44], 导致土壤水分变化不明显. 有研究表明[13, 45~48], 随草地退化程度加剧, 土壤pH和BD也随之增加, 这与本研究的结果基本一致.

3.2 草地退化中植被和土壤关系

关于植被、土壤之间的关系研究有很多, 结果表明土壤养分与植物群落多样性和生产力呈正相关[49]. 这与本研究的结果相似. 但本研究深入探讨草地退化中植被、土壤的相互关系, 特别是在不同退化程度的草地中以上关系如何变化. 不同退化程度草地展示了生态系统内部关系复杂性, 即使是相同指标, 在不同退化条件下可能呈现出不同相关模式. 退化程度加剧导致生态系统内部关系的减弱可能是生态系统健康和稳定性下降的一个标志, 这种下降可能导致草地的功能减弱. 生物多样性生境指数与其他指标的复杂相关性模式可能指示生物多样性在生态系统稳定性中的重要作用.

3.3 西藏草地生态系统变化趋势

随机森林不仅可以预测草地退化程度, 还可以提供关于草地退化的关键影响因子信息.本研究中土壤容重作为草地退化的主要影响因子, 这可能是因为草地退化程度加剧使土壤容重改变, 从而影响植被生长和土壤性质进而加剧草地退化[47]. 生物多样性生境指数与草地退化关系非常密切, 多样性的降低可能会导致草地生态功能下降, 反之草地退化很大程度上直接或间接影响生态系统的多样性[38]. 除土壤容重和生物多样性外, 其他指标变化也可能会影响植被⁃土壤⁃微生物活动[50]. 草地退化是一个复杂的过程, 受气候变化和人类活动干扰的影响[51]. 所以后续的研究应该加入气候因子与人为因子的相关指标来综合考虑草地退化的影响因素, 并分析各指标之间的相关性.

4 结论

（1）草地类型主要以高寒草原类和高寒草甸类为主, 分别占有效样点45.83%和41.15%. 随草地退化程度加剧, 植被结构和优势物种发生明显变化.

（2）随草地退化程度加剧, 植被指标呈下降趋势, 尤其重度退化草地更为显著. 同时, 土壤养分也呈下降趋势, 而土壤pH和BD增加.

（3）随草地退化程度加剧, 植被土壤之间相关性逐渐减弱, 尤其在重度退化草地中, 这种关系更为显著. 尽管大部分植被土壤指标之间呈正相关, 但在不同退化程度草地中, 这种相关性存在显著差异.

（4）随机森林模型预测草地生态系统变化趋势时, BD和HQ为影响草地退化的两个主要因素, 模型的预测正确率为78%.

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