本发明涉及畜牧和生态环境评估技术领域，特别涉及一种北方温带草原区家畜放牧率空间格局分析方法。
背景技术
放牧是目前草地利用最基本的方式之一，牲畜放牧带来的牧草采食、土壤践踏以及牲畜体内营养物质的转化与归还等行为对草地生态系统造成重要影响，放牧强度与草地退化有着紧密联系，放牧率是放牧强度的一个有效指标。草地放牧强度既反映草地的利用状况，也反映草地放牧系统中草地生产与家畜利用之间的平衡关系。掌握草地放牧强度水平，对指导草地载畜量核算、草畜平衡放牧管理制度制订和放牧管理措施的实施有着现实意义。
现有的家畜放牧率测算方法主要针对单个家庭牧场的放牧强度的估算和对单个畜群活动的跟踪，难以实现区域水平上草地放牧强度的计算，且对大区域范围内草地放牧压力的掌控难以实现。
技术实现要素：
本发明针对现有技术的缺陷，提供了一种以家畜统计数据为基础，结合地理要素空间数据，快速计算大区域范围内每个栅格(1km*1km)的家畜放牧强度的方法，能有效的解决上述现有技术存在的问题。
为了实现大区域范围内每个空间栅格家畜放牧率的计算，本发明采取的技术方案如下：
一种家畜放牧率空间格局分析方法，包括如下步骤：
步骤1，收集、整理、统计分析草食家畜存栏数据，对草食家畜存栏和出栏率统计，对不同草食家畜进行标准羊单位换算，分别估算北方温带草原区各县的草食家畜全年饲养量；并根据各县的土地面积，计算各县的草食家畜平均密度；最后，进行空间栅格化处理，获得项目区草食家畜平均密度的空间基础数据。
步骤2，收集、整理、分析地理要素空间数据；主要从城镇、村庄、道路、河流、海拔高度以及气候的湿润度等方面来探讨家畜放牧活动的空间分布情况。
将dem栅格数据通过栅格转点工具转成矢量点数据，获取北方草原区范围的栅格点shp数据，每个点即栅格的中心点，共计345万个栅格点。
北方温带草原区城镇、村庄、道路、河流数据来源于国家地球系统科学数据共享平台的全国1：25万地形图shp数据；道路数据到县乡公路，河流数据到沟渠数据。叠加上述格网化后的栅格中心点的shp数据，使用arcgis中分析工具-近邻分析-邻域分析模块，计算每个栅格中心点到城镇、村庄、道路、河流的最近距离，并获得每个栅格中心点到邻近城镇、村庄、道路、河流最近距离的空间数据。
获取湿润度的空间数据，以国家气象局台站的站点数据为基础，运用伊万诺夫湿润度算法，通过anusplin插值软件插值出湿润度的空间数据。
全部数据投影到gcs_wgs_1984，通过裁剪工具获得我国北方温带草原区各要素的1km×1km栅格数据。
步骤3，家畜放牧率空间算法的模型构建；
步骤4，家畜放牧率空间格网化计算；
根据步骤3构建的家畜放牧率模型(公式1)，以及步骤3确定的各模型参数(家畜放牧频度的模型参数、家畜放牧时长的模型参数、家畜放牧干扰畜群数的模型参数)，运用arcgis中分析工具的栅格计算器模块，叠加邻近城镇、村庄、道路、河流最近距离的空间数据以及湿润度空间数据，并作为家畜放牧率模型的驱动变量，插值反演出我国北方温带草原区家畜放牧率空间分布图，并分析我国北方温带草原区家畜放牧率空间分布规律和空间格局特征。
进一步地，所述步骤3模型构建的流程为：
(1)牧户调查与调查试验数据的提取、整理和分析；
选定北方草原区10个牧业村，每村选定10个牧户进行牧户典型调查，调查内容包括牧户的人口结构，经济收入、耕地种植面积、草场面积、畜群结构和规模、放牧方式，形成牧户调查信息表。
同时每个牧业村筛选1个重点牧户进行畜群放牧路径信息调查，共10个牧户10个畜群的放牧路线；放牧路径调查主要包括畜群放牧路径、范围与放牧时长，主要了解畜群放牧的路线，驻牧地点、驻牧范围、驻留时间和放牧干扰畜群数；并且根据每个畜群的放牧路线的调查信息，遴选出9个放牧驻留点，甄别整理计算出每个放牧驻留点的地理信息、放牧范围和驻牧时长数据，形成牧户家畜放牧和地理要素信息数据表。
牧户调查试验数据与地理要素的空间数据叠加，提取与放牧驻留点相匹配的主要地理信息和放牧频度、放牧时长、畜群数据，形成构建家畜放牧频率、放牧时长与主要地理要素的统计模型基础。
(2)家畜放牧率模型构建；
家畜放牧率模型表达为：
公式(1)中，dr为某栅格点的家畜放牧率，
其中家畜放牧频度函数是随城镇、村庄、道路、河流的距离及湿润度的变化，以指数方程作线性回归分析，表达为：
式中：f(xi)为某栅格点家畜放牧的频度，i为影响家畜分布的地理生态要素：城镇、村庄、道路、河流的最近距离、湿润度，ai、bi为常数，ri为栅格点湿润度、与城镇、村庄、道路、河流的最近距离。
放牧时长函数f(yi)与城镇、村庄、道路、河流的距离及湿润度线性回归关系，表达为：
f(yi)为某栅格点草地放牧时长(单位为月，month，m)，i为影响家畜分布的地理生态要素(城镇、村庄、道路、河流的最近距离、湿润度)，ai、bi为常数，ri为栅格点湿润度、与城镇、村庄、道路、河流的最近距离。
放牧干扰畜群函数f(zi)与城镇、村庄、道路、河流等的距离及湿润度线性回归关系，表达为：
f(zi)为某栅格点重叠放牧畜群数，i为影响家畜分布的地理生态要素(城镇、村庄、道路、河流的最近距离、湿润度)，mi、ni为常数，ri为栅格点湿润度、与城镇、村庄、道路、河流的最近距离。
(3)线性回归分析与模型参数确定；
根据步骤(2)家畜放牧率模型构建的思路，对步骤(1)整理的牧户家畜放牧和地理要素信息数据表，分别进行放牧频度、放牧时长、放牧干扰畜群数与地理要素城镇、村庄、道路、河流的距离及湿润度的线性回归分析，并确定模型参数。
家畜放牧频度的模型参数具有放牧频度与地理要素城镇、村庄、道路、河流的距离及湿润度数据；
家畜放牧时长的模型参数具有放牧时长与地理要素城镇、村庄、道路、河流的距离及湿润度数据
家畜放牧干扰畜群数的模型参数具有放牧干扰畜群数与地理要素城镇、村庄、道路、河流的距离及湿润度数据；
(4)地理要素的权重(ωi)赋值；
权重值计算表示为：
式中：ωi表示i地理生态要素的权重；ki表示预测数据与原始数据的拟合方程斜率；ri2表示预测数据与原始数据复相关系数；i分别表示5个地理生态要素：城镇、村庄、道路、河流、湿润度。
与现有技术相比本发明的优点在于：空间化，应用区域广，数据获取简单，时效更新快等特点。不需对牧户畜群放牧路径进行跟踪调查，而是利用家畜统计年鉴的统计数据，结合城镇、村庄、河流、道路和湿润度等空间数据信息，利用本发明构建的家畜放牧率空间格网化算法，通过arcgis栅格计算器模块运算，能快速插值反演出我国北方温带草原区家畜放牧率空间分布图，并完整分析我国北方温带草原区家畜放牧率空间格局特征和分布规律。
附图说明
图1为本发明调查数据获得放牧频度与地理要素的回归分析线形图；
图2为本发明调查数据获得放牧时长与地理要素的回归分析线形图；
图3为本发明调查数据获得家畜群数与地理要素的回归分析线形图；
图4为本发明调查数据获得放牧频度实测值与预测值的相关性线形图；
图5为本发明调查数据获得放牧时长实测值与预测值的相关性线形图；
图6为本发明调查数据获得畜群数实测值与预测值的相关性线形图；
图7为本发明实施例北方草原区草食家畜平均密度的空间数据
图8为本发明实施例北方草原区城镇距离的空间数据。
图9为本发明实施例北方草原区村庄距离的空间数据。
图10为本发明实施例北方草原区道路距离的空间数据。
图11为本发明实施例北方草原区河流距离的空间数据。
图12为本发明实施例北方草原区湿润度的空间数据
图13为本发明实施例家畜放牧率最终计算结果--北方草原区家畜放牧率空间分布图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图并列举实施例，对本发明做进一步详细说明。
以国家统计局家畜统计数据(分县)为基础，根据牧户畜群放牧路径信息调查数据，结合城镇、村庄、河流、道路和湿润度等空间数据信息，构建家畜放牧率与城镇、村庄、河流、道路及湿润度等要素的融合模型，通过格网化技术，插值反演出家畜放牧率空间分布图，并分析家畜放牧率空间格局特征和分布规律。
家畜放牧强度空间格局算法的具体步骤包括如下：
步骤1，收集、整理、统计分析草食家畜存栏数据，对草食家畜存栏和出栏率进行统计，对不同草食家畜进行标准羊单位换算，分别估算北方温带草原区各县的草食家畜全年饲养量；并根据各县的土地面积，计算各县的草食家畜平均密度；最后，进行空间栅格化处理，获得项目区草食家畜平均密度的空间基础数据。
步骤2，收集、整理、分析地理要素空间数据。影响家畜活动分布的最主要因素是草地资源状况和人类活动。但本发明主要从城镇、村庄、道路、河流、海拔高度以及气候的干旱程度等客观存在事实，来探讨家畜放牧活动的空间分布情况。
高程模型(dem)数据来源于国家地球系统科学数据共享平台(www.geodata.cn)，空间分辨率1km×1km。将dem栅格数据通过栅格转点工具转成矢量点数据，获取北方草原区范围的栅格点shp数据，每个点即栅格的中心点，共计345万个栅格点。
北方温带草原区城镇、村庄、道路、河流数据来源于国家地球系统科学数据共享平台(www.geodata.cn)的全国1：25万地形图shp数据；道路数据到县乡公路，河流数据到沟渠数据。叠加上述格网化后的栅格中心点的shp数据，使用arcgis中分析工具-近邻分析-邻域分析模块，计算每个栅格中心点到城镇、村庄、道路、河流的最近距离，并获得每个栅格中心点到邻近城镇、村庄、道路、河流最近距离的空间数据。
湿润度是指伊万诺夫湿润度，其空间数据是以国家气象局台站的站点数据为基础，运用伊万诺夫湿润度算法，通过anusplin插值软件插值出湿润度的空间数据。
全部数据投影到gcs_wgs_1984，通过裁剪工具获得我国北方温带草原区各要素的1km×1km栅格数据。
步骤3，家畜放牧率空间算法的模型构建
这是本方法的关键内容，模型构建的过程包括：
(1)牧户调查与调查试验数据的提取、整理和分析
本试验主要选定北方草原区10个牧业村，每村选定10个牧户进行牧户典型调查，调查内容包括牧户的人口结构，经济收入、耕地种植面积、草场面积、畜群结构和规模。
同时每个牧业村筛选1个重点牧户进行畜群放牧路径信息调查，共10个牧户10个畜群的放牧路线。放牧路径调查主要包括畜群放牧路径、范围与放牧时长，主要了解畜群放牧的大概路线，大致的驻牧地点、驻牧范围、驻留时间和重叠放牧的畜群数；并且根据每个畜群的放牧路线的调查信息，遴选出9个放牧驻留点，甄别整理计算出每个放牧驻留点的地理信息、放牧范围和驻牧时长数据。
表1牧户调查信息表
表2新疆民丰县牧户(x-5)家畜放牧和地理要素信息数据
牧户调查试验数据与地理要素的空间数据叠加，提取与90个放牧驻留点相匹配的主要地理信息和放牧频度、放牧时长、畜群数据，形成构建家畜放牧频率、放牧时长、重叠放牧畜群数与主要地理要素的统计模型基础。
(2)家畜放牧率模型构建
家畜放牧率模型表达为：
公式(1)中，dr为某栅格点的家畜放牧率，
其中家畜放牧频度函数是随城镇、村庄、道路、河流的距离及湿润度的变化，以指数方程作回归分析，表达为：
式中：f(xi)为某栅格点家畜放牧的频度，i为影响家畜分布的地理生态要素：城镇、村庄、道路、河流的最近距离、湿润度，ai、bi为常数，ri为栅格点湿润度、与城镇、村庄、道路、河流的最近距离。
放牧时长函数f(yi)与城镇、村庄、道路、河流的距离及湿润度回归关系，表达为：
f(yi)为某栅格点草地放牧时长(单位为月，month，m)，i为影响家畜分布的地理生态要素(城镇、村庄、道路、河流的最近距离、湿润度)，ai、bi为常数，ri为栅格点湿润度、与城镇、村庄、道路、河流的最近距离。
放牧干扰畜群函数f(zi)与城镇、村庄、道路、河流等的距离及湿润度回归关系，表达为：
f(zi)为某栅格点重叠放牧畜群数，i为影响家畜分布的地理生态要素(城镇、村庄、道路、河流的最近距离、湿润度)，mi、ni为常数，ri为栅格点湿润度、与城镇、村庄、道路、河流的最近距离。
回归分析与模型参数确定
根据上述(2)家畜放牧率模型构建的思路，对(1)整理的牧户家畜放牧和地理要素信息数据(表2)，分别进行放牧频度、放牧时长、放牧干扰畜群数与地理要素城镇、村庄、道路、河流的距离及湿润度等回归分析，并确定相关的模型参数。
放牧频度与地理要素城镇、村庄、道路、河流的距离及湿润度等回归结果如图1，相关的模型参数表3。
表3家畜放牧频度与各要素的模型参数及权重值
放牧时长与地理要素城镇、村庄、道路、河流的距离及湿润度等回归结果如图2，相关的模型参数表4。
表3家畜放牧时长与各要素的模型参数及权重值
放牧干扰畜群数与地理要素城镇、村庄、道路、河流的距离及湿润度等回归结果如图3，相关的模型参数表5。
表4家畜放牧干扰畜群数的各要素的模型参数及权重值
(3)地理要素的权重(ωi)赋值
地理要素城镇、村庄、道路、河流及湿润度等对家畜放牧频度、家畜放牧时长和放牧干扰畜群数影响的程度会有所不同，所赋予的权重值也不同。各地理要素的权重值是根据牧户调查观测数据和回归方程预测数据的相关性指标来确定。家畜放牧频度观测值与预测值相关性回归方程见图4，家畜放牧时长观测值与预测值相关性回归方程见图5，放牧干扰畜群数观测值与预测值相关性回归方程见图6。权重值计算表示为：
式中：ωi表示i地理生态要素的权重；ki表示预测数据与原始数据的拟合方程斜率；ri2表示预测数据与原始数据复相关系数；i分别表示5个地理生态要素：城镇、村庄、道路、河流、湿润度。
步骤4，家畜放牧率空间格网化计算
根据步骤3构建的家畜放牧率模型(公式1)，以及步骤3确定的各模型参数(表3、表4、表5)，运用arcgis中分析工具的栅格计算器模块，叠加邻近城镇、村庄、道路、河流最近距离的空间数据以及湿润度空间数据，并作为家畜放牧率模型的驱动变量，插值反演出我国北方温带草原区家畜放牧率空间分布图，并分析我国北方温带草原区家畜放牧率空间分布规律和空间格局特征。
草食家畜存栏统计数据
我国北方草原区共有340个行政县(市)，家畜数据来源于项目区内各省2015年统计年鉴分县的草食家畜存栏和出栏率统计数据，对不同草食家畜进行标准羊单位换算，分别估算北方温带草原区各县的草食家畜全年饲养量(标准羊单位sheepunit,su)；并根据各县的土地面积，计算各县的草食家畜平均密度(su·km-2)。最后，进行空间栅格化处理，获得北方草原区草食家畜平均密度的空间基础数据(图7)。
地理要素空间数据
本发明主要选取城镇、村庄、道路、河流和湿润度等要素的空间信息数字为基础，参与家畜放牧率空间格网化的计算。
高程模型(dem)数据来源于国家地球系统科学数据共享平台(www.geodata.cn)，空间分辨率1km×1km。将dem栅格数据通过栅格转点工具转成矢量点数据，获取北方草原区范围的栅格点shp数据，每个点即栅格的中心点，共计345万个栅格点。
北方温带草原区城镇、村庄、道路、河流数据来源于国家地球系统科学数据共享平台(www.geodata.cn)的全国1：25万地形图shp数据；道路数据到县乡公路，河流数据到沟渠数据。叠加上述格网化后的栅格中心点的shp数据，使用arcgis中分析工具-近邻分析-邻域分析模块，计算每个栅格中心点到城镇、村庄、道路、河流的最近距离，并获得每个栅格中心点到邻近城镇(图8)、村庄(图9)、道路(图10)、河流(图11)最近距离的空间数据。
湿润度是指伊万诺夫湿润度，其空间数据是以国家气象局台站的站点数据为基础，运用伊万诺夫湿润度算法，通过anusplin插值软件插值出湿润度的空间数据(图12)。
全部数据投影到gcs_wgs_1984，通过裁剪工具获得我国北方温带草原区各要素的1km×1km栅格数据。
家畜放牧率空间格网化运算
根据本发明构建的家畜放牧率模型(公式1)，代入本发明总结的各模型参数(表2、表3、表4)，导入草食家畜平均密度的空间数据(图7)、城镇(图8)、村庄(图9)、道路(图10)、河流(图11)和湿润度(图12)的空间数据，并作为家畜放牧率模型的驱动变量，运用arcgis中分析工具的栅格计算器模块进行运算，可以计算出我国北方温带草原区每个栅格的家畜放牧率。
家畜放牧率空间分布图输出与分布格局分析
将arcgis栅格计算器模块运算结果，按分级要求进行制图，可以获得我国北方温带草原区家畜放牧率空间分布图(图13)。并可进一步探讨和分析北方温带草原牧区家畜放牧率空间分布规律和格局特征。如我国北方温带草原牧区家畜放牧率平均为280su·m·km-2；然而，家畜放牧率在空间分布上极不均衡，从极干旱的沙漠地带向邻近农牧过渡带地区、伊犁河谷、喀什噶尔河冲积平原过渡，家畜放牧率从50su·m·km-2-1000su·m·km-2由低到高增加，草地放牧强度有逐步升高的趋势；同时，干旱荒漠地带家畜放牧率很低，在50su·m·km-2以下，区域放牧活动对草地压力较小，相反在农牧交错带、伊犁河谷、喀什噶尔河冲积平原地区家畜放牧率高达700su·m·km-2以上，相应区域的草地放牧压力很大。这一格局是家畜放牧生产实践过程中对气候条件、草地资源状况和人类活动长期适应和协同演进的结果。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的实施方法，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。