Land 编委鉴赏
该文章极具实践价值与学术创新性，是可持续放牧管理领域的优质研究成果。文章核心亮点在于将数据驱动思维与实际管理需求深度结合，开发的决策支持模型突破传统方法局限，既整合遥感数据实现时空连续的牧草产量评估，又通过坡度、水源等空间约束优化可利用牧草计算，还能模拟“假设情景”适配多元管理视角，这种“科学+实用”的设计让模型在美西两地案例中展现出强适用性。
该研究为解决干旱区放牧容量动态评估难题提供了新范式，其透明化、可重复的流程也为后续跨区域推广奠定基础，尤其对气候变化背景下的适应性管理研究具有重要借鉴意义。文章对非联邦土地排除、多物种牧草需求平衡的考量，为后续类似复合生态系统管理研究提供了关键思路，也为推动管理决策从经验依赖转向数据支撑提供了有力范本。
文章导读
在公共土地放牧管理中，如何精准评估放牧容量、平衡生态保护与资源利用，一直是学界与管理实践中的核心难题。传统放牧容量估算多依赖有限数据与经验判断，难以应对气候变异导致的牧草产量波动，且缺乏时空连续性与场景模拟能力，制约了可持续管理目标的实现。
本文聚焦这一痛点，开发了数据驱动的放牧容量决策支持模型，整合遥感数据实现近40年牧草产量与植被覆盖的时空动态评估，同时纳入坡度、水源可达性等空间约束，还能模拟“假设情景”适配多元管理需求。通过美国西部蒙哥马利山口野马保护区与鹰溪流域两个案例的应用，验证了模型的实用性与可靠性。
研究材料与方法
本研究以美国西部两处公共土地为研究区：一是蒙哥马利山口野马保护区，跨加州与内华达州，面积7.6万公顷，海拔1585-2591米，半干旱气候，植被含丛生禾草、灌木及松柏林，需兼顾野马与1182牛单位月牧草需求；二是鹰溪流域，位于亚利桑那州，面积7.8万公顷，海拔1188-2865米，暖半干旱气候，植被为松橡树林等，研究对象为家养牛，野生有蹄类牧草需求可忽略。数据源自30米分辨率数字高程模型、牧场分析平台 (RAP) 植被盖度数据 (1986-2023)、牧场生产监测服务 (RPMS) 植被生产力数据 (1984-2024)、地方永久水源数据及美国保护区数据库土地权属数据。
图1. 案例研究的研究区域示意图
研究方法上，先结合RAP与RPMS分配植被生产力，排除不适口植被并调整灌木占比；再设水源距离与坡度阈值，计算牧草保留系数；然后用线性模型评估林冠下牧草；最后求和可利用牧草，扣其他物种需求，按30%-35%利用率及动物单位月 (AUM) 标准计算年度动物单位，模拟3种生产力情景。
图2. 容量模型的主要输入数据、模型假设及数据流转过程
研究结果与讨论
1.研究区放牧容量估算结果及现状对比
蒙哥马利山口野马保护区在低、中、高牧草生产力情景下，年度动物单位为176、287、398，上限398匹，当前种群654匹超容；鹰溪流域同期动物单位年 (AUY) 为1560、2562、3575，下限1560头，当前年均授权1090头，低于下限30%。蒙哥马利山口11%牧草因坡度、水源不可用，鹰溪流域为20%，前者牧草保留系数高于后者。这表明两区域需差异化管理，蒙哥马利山口需控野马数量，鹰溪流域或可适度提升放牧量。
图3. 鹰溪建模过程结果
图4. 蒙哥马利山口建模过程结果
2.模型优势：突破传统方法局限，提升管理实用性
相较于传统“放牧-监测”法依赖短期数据、难以量化时空变异的问题，本研究构建的决策支持模型具有三方面显著优势：一是数据基础更扎实，整合RAP、RPMS等遥感数据，实现近40年牧草产量与植被覆盖的时空连续评估，覆盖范围广且时间跨度长，能更精准反映气候变异对牧草生产的影响；二是空间约束更精细，通过线性函数量化坡度、水源距离对牧草可利用性的影响，还创新性加入林冠下牧草估算模型，解决了传统方法对林地覆盖区域评估不足的问题；三是场景模拟更灵活，支持“假设情景”分析，可根据物种饮食偏好、其他物种牧草需求等调整参数，适配多元管理视角。
从领域价值来看，该模型填补了干旱半干旱区放牧容量动态评估的技术空白，其透明化、可重复的计算流程，不仅为美国联邦土地放牧管理提供了标准化工具，也为其他区域类似研究提供了可借鉴的范式，推动放牧管理从“经验驱动”向“数据驱动”转型。
研究总结
本研究围绕公共土地可持续放牧管理的核心需求，开发了数据驱动的放牧容量决策支持模型，并在美国西部蒙哥马利山口野马保护区与鹰溪流域两个案例区开展应用。研究以30米分辨率遥感数据为基础，结合坡度、水源距离等空间约束，创新性加入林冠下牧草估算模型，构建了“植被生产力分配-景观约束计算-容量估算”的完整流程，可模拟低、中、高三种牧草生产力情景下的放牧容量。
结果显示，蒙哥马利山口野马保护区放牧容量上限398匹，当前种群654匹超容；鹰溪流域容量下限1560头，当前年均授权1090头偏保守。模型突破传统“放牧-监测”法的局限，实现近40年牧草时空连续评估，支持“假设情景”分析，为差异化管理提供依据。
研究也指出未评估河岸带条件、林冠下估算依赖经验参数等局限，未来需结合GPS数据、森林调查与分析 (FIA) 数据库优化模型，为气候变化下的适应性放牧管理提供更精准工具。
原文出自Land 期刊：https://www.mdpi.com/3129532
本文撰稿人介绍
宋伟 副研究员
中国科学院地理科学与资源研究所
长期从事土地利用变化科学的相关研究工作，具体研究方向包括土地利用变化检测、土地利用变化建模与模拟、土地利用政策、土地利用变化的生态效应以及土地整治、土地利用规划等。在国内外学术期刊发表论文110余篇，其中第一/通讯作者SCI/SSCI收录论文80余篇，在Web of Science核心集中被引近2400次，单篇最高被引305次。第一/通讯作者论文中有3篇入选 ESI 高被引论文，1篇入选Ecological Modelling 的2014~2018年Most Cited论文。
担任国际期刊 IJERPH 和 Scientific Reports 编委。获省部级奖励6次 (其中第一完成人二等奖1次)、获第十四届全国青年地理科技奖。参与了《全国重要生态系统保护和修复重大工程总体规划 (2021~2035年)》《大运河生态环境保护修复专项规划》等规划的编制工作，参与撰写的3份咨询报告得到中办采用。
Land 期刊介绍
主编：Christine Fürst, University of Halle, Germany
期刊创刊于2012年，期刊涵盖土地系统科学、地表景观、土壤和水、城乡发展、土地与气候相互作用、水-能源-土地-食物纽带关系 (WELF)、生物多样性研究和健康关系、土地建模和数据处理、生态系统服务以及多功能性等研究，并致力于人类可持续发展。现已被 Scopus、SSCI、AGRICOLA、AGRIS、GeoRef、RePEc 等多个关键数据库收录，5-Year Impact Factor: 3.4 (2024)。
2024 Impact Factor：3.2
2024 CiteScore：5.9
Time to First Decision：16 Days
Acceptance to Publication：2.4 Days
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