黄土高原-青藏高原过渡带农户生产系统的能量平衡分析——以“通渭-渭源-夏河”样带为例
丛一鸣, 高小叶, 侯扶江*
草地农业生态系统国家重点实验室,农业农村部草牧业创新重点实验室,兰州大学草地农业科技学院,甘肃 兰州 730020
*通信作者Corresponding author. E-mail: cyhoufj@lzu.edu.cn

作者简介:丛一鸣(1995-),女,山东威海人,在读硕士。E-mail: congym17@lzu.edu.cn

摘要

黄土高原-青藏高原过渡带是全球生态环境最脆弱、变化最剧烈、对气候变化响应最敏感的区域之一。能量是维持生态系统结构与功能可持续性的动力,是衡量农业系统生态与生产效益的重要指标。本研究在黄土高原-青藏高原过渡带东西方向上建立通渭(TW)-渭源(WY)-夏河(XH)样带,分析农户生产系统的能量平衡特征及其沿海拔的变化规律和影响因素。结果表明:1)作物生产系统,户均能量投入、能量产出、能量收益、能量效率从黄土高原向青藏高原逐渐减少。农户占比50%时,通渭和渭源的户均能量净收益分别为104.80和44.59 GJ。2)家畜生产系统,渭源的户均能量投入最高,夏河最低;农户占比为50%时,夏河、通渭和渭源的户均能量净收益为分别为160.42、-47.43和-55.25 GJ;能量产出、能量收益和能量效率均随海拔升高而逐渐增加。3)作物-家畜综合系统,能量投入依次为渭源>通渭>夏河,能量产出、能量收益和能量效率依次为夏河>通渭>渭源;农户占比为50%时,户均能量收益阈值夏河、渭源和通渭地区分别为91.54、16.50和76.98 GJ,此时,农户占比对能量变化最敏感,调控农户的能量投入能够最大化收益。4)农户生产系统的Shannon-Wiener多样性指数、Pielou均匀度指数与能量效率间均呈显著相关( P<0.05);结构方程模型(SEM)显示,海拔是影响作物-家畜生产系统能量效率的关键因素( P<0.05)。研究结果可对青藏高原-黄土高原过渡区农业可持续发展和政策制订提供科学依据。

关键词: 草地; 作物; 家畜; 系统耦合; 能量产出; 农业多样性
Energy balance analysis of farm production systems in the transitional zone between the Loess Plateau and the Qinghai Tibet Plateau, China——A case study of the Tongwei-Weiyuan-Xiahe transect
CONG Yi-ming, GAO Xiao-ye, HOU Fu-jiang*
State Key Laboratory of Grassland Agro-ecosystems, Key Laboratory of Grassland Livestock Industry Innovation, Ministry of Agriculture, College of Pastoral Agriculture Science and Technology, Lanzhou University, Lanzhou 730020, China
Abstract

The transitional zone between the Loess Plateau and the Qinghai-Tibet Plateau (LP-QTP) has become recognized as a region with one of the most sensitive and fragile environments in China from an ecological perspective, with high susceptibility to climate change. Agriculture is important in the region and energy supply is the driving force for sustainable development of farm structure and function in agricultural production systems, and is an important indicator for measuring the ecological and production benefits of agricultural production systems. In this paper, a Tongwei (TW)-Weiyuan (WY)-Xiahe (XH) transect was established in the LP-QTP transitional zone to analyze the energy output of agricultural production systems on the altitude gradient (approx. 2000-3000 m above sea level). The results showed that: 1) In crop production systems the energy input, energy output, energy income and energy efficiency decreased from the LP to the QTP. When the farmers percentage accounted for 50% (as identified by logistic regression), energy income of farms in TW and WY were 104.80 and 44.59 GJ, respectively. 2) In livestock production systems, the energy input per household was the highest in WY and lowest in XH. Energy income of XH, TW and WY were 160.42, -47.43 and -55.25 GJ, respectively. The energy output, energy income and energy efficiency all progressively increased with the altitude. 3) In crop-livestock integrated systems energy input ranked WY>TW>XH, while energy output, energy income and energy efficiency ranked XH>TW>WY. The threshold of energy income of XH, TW and WY were 91.54, 16.50 and 76.98 GJ, respectively, when the farmers percentage accounted for 50%. The point is most sensitive to energy changes, and regulating energy behavior can maximize the benefits. 4) The Shannon-wiener diversity index, Pielou evenness index and energy efficiency of the agricultural production systems were significantly correlated ( P<0.05). The structural equation model indicated that altitude was the most significant factor determining energy balance of crop-livestock production systems ( P<0.05). The results provide a scientific basis for agricultural production development and policy formulation in the transition zone, based on system energy balance.

Keyword: grassland; crops; livestock; system coupling; energy output; agricultural diversity

能量是维持农业系统持续发展的动力。在草地农业系统中, 能量沿着环境(土)、植物(草)、家畜、人类社会(市场)这一主干流动[1], 随着其物质载体在生态系统中运动、转化, 最终以动植物产品的形式输出到社会。农业系统能量可分为生态能和人工(辅助)能。生态能来源于自然界, 包括太阳能、雨水势能等; 人工能来源于人类社会, 其投入受农业活动直接调控[2]。人工能对生态能的利用和转化有调控作用[3], 进而控制系统中所有能量的利用与分配[4]。人工能包括可再生能和不可再生能, 前者主要是人力、畜力等, 后者主要是化石燃料或以其为原料生产的化肥、农药、薄膜等农业生产资料[5, 6]。可再生能占比愈高, 农业系统的可持续性愈强[7]。农业投入化肥、农药、机械、燃料等不可再生能, 可收获生物能[8]。草地农业系统将秸秆、作物副产品等作物生产的废弃物作为家畜生产的原料, 粪尿等家畜生产的废弃物则作为作物生产的原料, 作物生产与家畜生产实现系统耦合[9, 10], 通过家畜放牧, 物质和能量在天然草地和作物地之间流动, 促进资源高效利用, 收获更多的能量, 提高能量转化效率[11, 12]

能流研究始终是生态学、农学等多学科研究的热点和前沿。1976年, Odum等[13]在《人和自然界的能量基础》中, 指出生态系统是一定区域内, 生物与环境间进行物质交换与能量流动所形成的统一整体, 并根据能量划分生态系统类型。20世纪80年代, Odum[14, 15]首次提出能值概念和能值分析, 把生态系统的自然属性和社会经济属性定量地联系起来, 提供了生态系统尺度分析其结构与功能的新方法[16, 17]。此后, 国内外开始广泛运用能值理论和方法研究生态系统结构, 1987年, Diamond[18]发现生产用水和湿地结合是密西西比河流域有效的管理方法; 2006年, Martin等[19]提出俄亥俄州橡树(Quercus palustris)可持续利用的解决方案; 2008年, La Rosa等[20]评估西西里岛生产方式对红桔(Citrus reticulata)生产的作用; 2016年, 邓健等[21]提出了珠江三角洲和黄土高原种植业系统可持续发展模式及其对策。能值理论借助系统热力学的方法, 统一标准衡量生态系统中各种来源能量的价值和作用, 但是人工能对生态能的作用没有充分体现。农业系统中的人工能与太阳能等生态能远不在一个数量级, 但其流动受到人为控制和管理, 直接影响农作物对太阳能的转化效率, 对生态能的效应起着“ 四两拨千斤” 的调控作用, 因此从人工能的角度分析农业系统的能量平衡, 可以更准确地识别各种性质的能量投入对农业生态系统的作用[22]

黄土高原和青藏高原均是全球独特的生态环境脆弱区, 两者之间的过渡带地处我国地形的第一与第二阶的“ 坡坎” , 农耕文明与畜牧文明长期互作, 作物生产与家畜生产耦合, 分布着多种类型的农户生产系统, 与海拔、热量、降水等自然因素共同影响着过渡带农户生产系统的结构和功能[23]。以往的研究多从黄土高原和青藏高原社会经济发展和农业系统能值等角度进行研究, 农户生产系统中能量投入产出随着海拔梯度等自然因素的变化是分析农业结构的基础, 但相关报道较少。为此, 本研究选择黄土高原向青藏高原过渡的通渭-渭源-夏河样带, 从能量效率和能量收益等角度分析农户生产系统的能量平衡特征及其空间变化规律, 为优化区域农业结构, 提高农业资源利用效率提供科学依据。

1 材料与方法
1.1 研究区概况

在甘肃省中部黄土高原向青藏高原的过渡区域自东向西建立通渭(TW)-渭源(WY)-夏河(XH)样带, 3个样本县大致分布于35° N左右, 经度基本呈等差分布(图1), 海拔、年均降水量呈逐渐增加的趋势, 年平均气温则逐渐降低(表1)。样带由东向西, 人均草原面积逐渐增加, 耕地总面积和户均耕地面积均递减, 粮食作物种植比例逐渐减少, 饲草作物种植比例渭源最高, 家畜数量和户均畜群规模逐渐增加(表1)。根据草原综合顺序分类法, 通渭和渭源属于微温湿润森林草原类, 夏河属于冷温潮湿高山草甸类[24]。通渭的草地农业系统类型为传统作物-家畜综合系统, 渭源属于传统作物/天然草地-家畜综合生产系统, 夏河属天然草地-家畜系统[9]

图1 研究区地理位置Fig.1 Location of study site

表1 研究区自然和社会概况 Table 1 Natural and social survey of study area
1.2 数据收集

收集2015年3个县年鉴、政府报告以及问卷调查统计数据。研究区内采用随机抽样与典型抽样相结合的方式开展问卷调查。依据农业生产结构不同, 每县选取具有代表性且农业生产结构内部稳定的2个乡(镇), 共计6个乡(镇); 村级采用等距随机抽样, 在典型乡(镇)内对农户人均收入由高到低进行排序, 依次等距选取10个村, 由于研究区长期整村推进农业新技术, 每个村内部农业生产结构稳定, 农户间具有相似的农业生产结构, 每村随机抽取3个典型农户进行调查研究。农业生产调查包括家庭结构(成员、年龄、性别、教育、务工等)、经济收入、支出结构、作物生产(作物种植种类与面积, 人力、畜力、机械和能源等投入, 种子、薄膜、肥料和农药等使用, 价格, 作物产品的产量、售价等)、家畜生产(家畜种类、数量、结构, 繁殖, 出栏, 人力、机械和能源等投入, 饲料购买情况等)等[25](表2)。

表2 投入与产出的能量系数 Table 2 Energy coefficient of input and output

通过查阅政府年鉴、信息网等, 搜集样带的农业数据, 以验证农户调查数据的准确性和完整性。

1.3 指标计算

根据农户生产系统中人力、畜力、种子、肥料、农药、薄膜和机械等能量系数和用量计算其能量投入和能量产出(energy, EN)。计算公式如下:

EN=(ENi×Ai)

式中:ENi为作物i单位面积的能量投入或产出; Ai为作物i的种植面积。

能量效率=产出/投入

能量收益=产出-投入

可持续发展指数=可更新能/不可更新能[30]

式中:可更新能包括种子、有机肥、人力、畜力; 不可更新能包括磷肥、氮肥和农药以及薄膜等。研究区为雨养农业区, 不考虑灌溉因子。

家畜生产的能量投入或产出=饲料能+管理能

综合生产系统中, 家畜排泄物、作物秸秆和畜力在作物与家畜两个子系统之间流动, 分析综合系统时不计入农户的投入和产出。

1.4 多样性分析

农业生态系统多样性是体现其结构与功能的基本测度之一。

1.4.1 Shannon-Wiener多样性指数 农户种植作物或饲养家畜种类越多, 作物面积或家畜数量分布越均匀, 多样性指数越高[31]

H=-i=1mPilnPi

Pi=Ni/Nm

式中:H为农户作物(家畜)系统多样性指数; m是作物或家畜的种数; Pi是作物(家畜)i的种植面积比例; Ni是第i种作物的种植面积或第i种家畜的饲养数量; Nmm种植作物(饲养家畜)的总种植面积(总数量)。

1.4.2 Pielou均匀度指数 在作物或家畜生产系统中, 作物种植面积比例或各种家畜的数量越均匀, 均匀度指数越大[32]

E=H/Hmax

式中:E为均匀度指数; H为作物(家畜)生产系统的多样性指数; Hmax为最大的多样性指数, Hmax=lnM, M为系统中的作物(家畜)种类总数。

1.5 数据处理

农户占比, 将每个农户根据其能量投入(或产出)的高低水平进行排序, 可计算出能量投入(或产出)高于或低于某一数值的农户数量占所有农户的比例[33]

利用SPSS 20.0软件中的单因素方差分析模块对3个县、各种农户生产系统的能量投入、产出进行差异显著性分析(ɑ =0.05)。用Logistic模型对农户占比随能量投入或产出水平的变化进行曲线估计:

Y= K1+be-ax

式中:K表示农户占比达到饱和状态, 理论上为100%; a表示农户生产系统的能量投入和产出的响应速率, 即能量投入或产出变化1个单位时, 相对应的农户占比的变化, 反映了农户能量管理的响应速率或者农户能量调控的效率; b为常数。

根据Logistic模型, 农户能量变化包括缓慢增长阶段、快速增长阶段、饱和增长阶段。Y=K/2、X=lnb/a, 此时, 农户占比对能量投入或产出的敏感性最大, 是调控农户占比与能量平衡之间的耦合关键点, 为阈值Ⅱ ; 拐点之前处于缓慢增长阶段, 响应效率由慢变快, 农户占比与能量平衡存在阈值Ⅰ ; 拐点之后响应速率逐渐变慢, 达到饱和阶段, 此时存在阈值Ⅲ 。每个阈值点是农户占比对能量投入(产出)响应的拐点, 是农户生产中能量调控的关键点[33]

1.6 结构方程模型(structural equation modeling, SEM)

将年均温和降水作为自变量, 能量投入、能量产出、能量收益作为因变量, 通过使用IBM SPSS Amos 21对收集的数据进行分析, 定量各因素对能量利用的影响途径[34, 35], 当0≤ χ 2/d(f)≤ 2且0.05≤ P≤ 1, 该方程拟合度高, 模型成立[36]

2 结果与分析
2.1 作物生产的能量平衡分析

2.1.1 能量投入 在黄土高原-青藏高原过渡带, 随着海拔升高, 作物种植面积和种类下降; 小麦(Triticum aestivum)、玉米(Zea may)和马铃薯(Solanum tuberosum) 3种作物的种植面积占90%左右, 能量投入自东向西逐渐减少(表3)。同一地区作物的能量投入由高到低依次为玉米> 小麦> 马铃薯。同种作物生产要素的能量投入, 马铃薯以种子投入的能量最多; 其他作物, N肥投入能量最多, 占45%~70%, 人力最少, 仅占1.8%~5.1%。夏河县天然草地广阔, 只需要投入适量劳动力, 就可以进行家畜生产, 作物生产的农户比例较低。

表3 2个县3种主要作物生产的能量投入结构 Table 3 Energy input structure of three main crop productions in two counties

2.1.2 能量产出 从黄土高原向青藏高原, 作物生产减少, 农户作物生产的能量投入逐渐降低; 小麦和玉米户均能量产出下降, 但马铃薯户均能量产出增加。小麦和马铃薯能量效率、能量收益, 通渭明显高于渭源(P< 0.05)(表4)。

表4 2个县3种主要作物生产的能量平衡分析 Table 4 Energy balance analysis of three main crops in two counties

2.1.3 农户作物生产能量行为的分布 作物生产系统的能量投入、产出和收益, 在缓慢增长阶段向快速增长阶段过渡的阈值I、快速增长阶段的阈值Ⅱ 以及快速增长阶段与趋于饱和阶段之间的阈值Ⅲ , 均为通渭大于渭源(表5), 即随着海拔升高呈下降趋势。与能量投入阈值Ⅰ 相对应的农户占比, 通渭大于渭源; 与能量产出阈值Ⅰ 相对应的农户占比通渭略高于渭源; 由此导致与能量收益阈值Ⅰ 对应的农户占比, 通渭小于渭源; 通渭和渭源农户占比的阈值Ⅲ 差异较小(表5)。

表5 作物生产系统中农户占比与能量的Logistic模型 Table 5 Logistic equation of farmer percentage and energy in crop production system
2.2 家畜生产的能量平衡分析

2.2.1 能量投入 从黄土高原到青藏高原, 户均牛和羊的饲养量增加, 户均秸秆、精料和苜蓿(Medicago sativa)等干草的能量投入呈下降趋势(表6)。同种家畜同种形式的能量投入在不同地区内差异显著(P< 0.05), 同一地区同种家畜的不同形式的能量投入有明显差异(P< 0.05)(表6)。

表6 3个县3种主要家畜生产的能量投入结构 Table 6 Energy input of three main livestock production in three counties

2.2.2 能量产出 随着海拔的升高, 家畜规模逐渐扩大, 夏河家畜养殖(牛、羊)的能量产出, 能量效率, 能量收益显著高于通渭和渭源。牛的能量产出分别高出通渭和渭源90.43%、95.86%, 能量收益分别高出通渭和渭源165.56%和1.74%, 能量效率比通渭和渭源分别高85.17%和99.36%。羊的能量产出分别多于通渭和渭源96.14%、47.82%, 能量效率多出通渭和渭源99.36%、93.38%, 能量收益则高出通渭、渭源两地133.38%、93.65%(表7)。

表7 研究区家畜生产的能量平衡分析 Table 7 Energy balance analysis of livestock production in study area

2.2.3 农户家畜生产能量行为的分布 自东向西, 家畜生产的能量产出与能量收益逐渐增加。能量投入和能量产出的变化在缓慢增长向快速增长过渡阶段的阈值Ⅰ 渭源最高; 能量收益的阈值Ⅰ 夏河最高, 通渭最低, 自东向西呈逐渐增加的趋势, 但该阈值Ⅰ 下对应的农户占比在3个区域间变化较小(表8)。农户能量产出、能量收益在快速变化阶段的阈值Ⅱ , 均表现为随海拔升高而上升的趋势, 夏河远高于渭源和通渭; 农户能量产出、能量收益在快速增长阶段与饱和增长阶段之间的阈值Ⅲ , 自东向西呈现逐渐增加的趋势, 相对应的农户占比在阈值区间内变化较小(表8)。

表8 家畜生产系统中农户占比与能量的Logistic模型 Table 8 Logistic equation of farmer percentage and energy in livestock production system
2.3 综合系统能量平衡分析

2.3.1 能量投入 黄土高原是典型的作物-家畜综合系统, 通渭、渭源地区农业生产结构相似, 而青藏高原是天然草地-家畜综合生产系统, 样地带间能量投入差异显著。农牧户能量投入在前两个增长阶段的阈值(Ⅰ 、Ⅱ )均表现为渭源> 通渭> 夏河, 而能量投入在快速增长阶段向饱和阶段过渡的阈值Ⅲ 则表现为渭源> 夏河> 通渭; 阈值Ⅰ 和Ⅲ 相对应的农户占比均随海拔升高而逐渐增加(表9)。

表9 综合生产系统中农户占比与能量的Logistic模型 Table 9 Logistic equation of farmer percentage and energy in integrated production system

2.3.2 能量产出 黄土高原-青藏高原过渡带, 从缓慢增长向快速增长过渡阶段, 能量产出变化的阈值Ⅰ 渭源最高, 此处农户占比阈值夏河略高于通渭、渭源; 能量收益的阈值Ⅰ 则夏河最高, 渭源最低, 与之相对应的农户占比阈值夏河显著高于通渭、渭源(表9)。农户能量产出、能量收益在快速变化阶段的阈值Ⅱ , 渭源低于通渭和夏河; 在进入饱和增长阶段农户能量产出、能量收益阈值Ⅲ 渭源远低于通渭和夏河, 但农户占比在阈值区间内变化较小(表9)。

2.4 农户生产系统能量平衡机制与过程

2.4.1 农业多样性与能量效率关系 农业多样性指数、均匀度指数与能量效率显著相关(P< 0.05)。作物生产系统中, 通渭的多样性指数和均匀度指数分别略高于渭源6.85%和6.10%, 能量效率则高出27.53%。家畜生产系统中, 多样性指数和均匀度指数, 通渭比渭源分别高出25.00%和25.81%, 比夏河多507.14%、290.00%; 但是, 能量效率通渭和渭源分别只有夏河的1.02%和1.48%。可见, 多样性与均匀度指数自东向西呈现逐渐降低的趋势, 而能量效率则有逐渐升高的趋势(表10)。

表10 生产系统多样性与能量效率的关系 Table 10 The relationships of system diversity and energy efficiency

2.4.2 能量对农户生产系统的作用机制 SEM显示, 海拔通过降水量、热量、作物面积、家畜数量间接影响能量投入、能量产出和能量效率。其中, 对能量投入直接效应最大的因子是年均温和降水量, 间接效应最大的因子是海拔。对能量产出直接效应最大的因子是降水量, 间接效应最大的因子是海拔; 对能量效率影响最大的直接效应来自海拔(图2), 因为海拔影响降水和热量的分布及两者相互关系, 调控着农业生产活动。

图2 样地带各因素影响SEM结构模型
路径系数右上标为P值. P< 0.05为* , P< 0.01为* * , P< 0.001为* * * , 虚线说明P> 0.05, 不显著。 χ 2/d(f)=1.35。
Fig.2 The influence of various factors in the SEM structure model
The upper right corner of path coefficient is P value. * indicate significant differences at P< 0.05, * * indicate significant differences at P< 0.01, * * * indicate significant differences at P< 0.001; dotted lines mean no significance. χ 2/d(f)=1.35.

3 讨论
3.1 农户生产系统能量收益与能量效率的关系

本研究中, 作物生产的能量效率随着能量收益的增加而上升, 但3个县的增速不同(图3)。作物系统中, 拟合曲线的斜率两个县显著差异(P< 0.05), 但通渭能量效率整体大于渭源(图3a); 家畜生产系统, 通渭和渭源能量收益均为负值, 能量效率随着能量收益的增加而上升, 渭源高于通渭(图3b); 作物-家畜综合生产系统中, 能量收益均为正值, 综合系统可持续性强, 并且能量效率整体通渭最高(图3c)。夏河县能量收益与能量效率线性相关不显著(P> 0.05)。

图3 不同系统能量收益与能量效率的关系
a:作物系统能量收益与能量效率关系The relationship between energy income and energy efficiency in crop system; b:家畜系统能量收益与能量效率关系The relationship between energy income and energy efficiency in livestock system; c:综合系统能量收益与能量效率关系The relationship between energy income and energy efficiency in integrated system.
Fig.3 Relationships between energy income and energy efficiency in different systems

海拔梯度上, 农业生产具有显著的季节性和区域性, 通渭和渭源农业主要是作物系统, 种植粮食作物和经济作物, 养殖牛、羊和猪等家畜。随着海拔升高, 马铃薯户均能量产出、能量效率和能量收益逐渐增加, 在作物系统当中, 高海拔地区应重视马铃薯新品种的引入以及产业化生产, 随海拔降低, 小麦和玉米的生产愈加重要。在各个海拔地区, 由于玉米是家畜生产的主要补饲来源[37], 为提升能量利用率, 均应保持适度种植规模。

家畜生产随海拔增加, 生产规模逐渐扩大, 通渭和渭源的秸秆和苜蓿作为主要人为能量投入, 有效促进系统耦合提高生产效益, 原有基础上调整种植和养殖结构规模[38, 39], 鼓励农户适当增加家畜数量, 引进牧草等经济作物, 优化作物-家畜系统[40], 作物补饲家畜, 家畜为作物生产提供粪便和畜力, 通过物质与能量循环, 减少能量投入, 增加能量收益, 获得较高的能量效率, 从而提高生产力水平, 获取较好的经济收益[41, 42, 43]

3.2 农户生产经营活动与能量调控

黄土高原-青藏高原过渡带, 农业作为主要的人为活动, 农户作为系统的生产者和管理者, 都占有重要的位置, 而能量在农业系统各组分之间流动, 把系统联系成一个整体。通过Logistic模型[44, 45, 46]将农户生产情况与能量行为结合, 分析3地农业系统的结构与功能。结果显示在黄土高原-青藏高原样地带, 农户占比随着能量投入、产出增加而增加, 符合“ S” 型增长, 并且相同农户占比下, 能量行为对应的响应速率都各有不同。在农户生产发展初期, 通渭县能够很快进入快速增长阶段, 说明通渭易开展农业生产活动, 有巨大的生产潜力; 渭源县从事农业生产门槛较高, 需要政府及相关部门引导支持进行农业生产; 夏河县主要以单一家畜系统为主, 可以迅速获取良好的生产效益, 合理调控载畜量, 保持家畜生产, 稳固生产优势[47]。通过结构方程模型发现种养规模对能量效率存在直接和间接影响, 3地可以合理规划种植饲草, 同时适当扩大家畜养殖规模[48, 49], 加快家畜出栏, 调整系统各因素能量投入水平与结构, 保持草地农业生产系统可持续性发展[50, 51]

3.3 农业多样性与能量关系

农业物种多样性和均匀度随海拔的增加而降低, 并且与能量效率显著相关(P< 0.05), 是解放系统生产潜力, 实现生产系统低能级向高能级转变的关键, 保持种植或养殖物种丰富度, 不过度依赖某一农业物种, 不但有效降低病虫害或流行疫病带来的风险[52], 使生态系统向稳定和可持续的方向发展, 并且采用间种、轮作等手段提高土地利用率、解放生产潜力, 避免长期耕种同一物种导致的某些元素富集或某种元素流失, 维护土壤健康[53]。美国得克萨斯州西北部, 棉花(Gossypium spp)-小麦-黑麦(Secale cereale)轮作系统, 小麦和黑麦用于肉牛放牧, 产草量和棉花产量分别增加33%和29%。北美大草原北部, 综合农业系统与专门化系统相比, 能量投入显著减少, 能量利用效率提高了50%左右[54]。3县要重视多样化种植, 而非单一地扩大规模生产, 能够避免某一生产链断裂造成的经济风险, 帮助农户降低损失提高市场竞争力。

4 结论

黄土高原-青藏高原过渡带, 海拔、降水和热量等自然因子一定程度上决定了作物种植和家畜养殖规模, 农户生产系统自东向西以作物系统为主向家畜系统为主过渡。农业生产优化化肥、农药等人工能的组合, 均衡系统内各要素能量投入比例, 增强人工能对农业系统的调控, 提高系统内农作物对太阳能的转化与传递效率, 进而对农业系统起到“ 四两拨千斤” 的增益作用。在农业生产过程中, 促进作物-家畜系统耦合, 调整种养结构, 可以解放系统生产潜力, 降低农(牧)户从事农业生产的风险, 缓解为追求经济而造成的能量利用浪费, 从而实现区域系统结构最优化与收益最大化, 提高可持续性。

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