青藏高原高寒草甸景观破碎化的多年代际演变与驱动机制——以河南县为例

针对青藏高原(QTP)高寒草甸景观破碎化长期演变机制不明的科学问题，研究人员通过整合50年卫星遥感数据，首次量化了非生物(气候、地形)与生物因素(牲畜、小型哺乳动物)对草甸破碎化的协同驱动效应。研究发现：非生物因素解释率达75.74%(风速R2=0.69)，显著高于生物因素；小型啮齿动物破坏区解释率24.82%，而牲畜影响可忽略(R2=0.02)。该研究为精准生态管理(如鼠害防控与脆弱地形分区保护)提供了科学依据。

　　

青藏高原作为"亚洲水塔"，其高寒草甸生态系统维系着区域水源涵养与生物多样性的关键功能。然而，在全球气候变化与人为干扰的双重压力下，这片生态敏感区正面临日益严重的景观破碎化威胁——原本连片的草甸逐渐退化为裸露斑块，形成"生态疮疤"。传统研究多依赖单点短期调查，难以揭示大尺度时空演变规律，更无法量化多重驱动因素的协同效应。这一认知空白严重制约了精准生态保护策略的制定。

针对这一科学难题，中国科学院西北高原生物研究所等机构的研究团队创新性地融合1972-2019年间13期多源卫星影像，首次在县域尺度上系统解析了青海河南蒙古族自治县高寒草甸景观破碎化的半世纪演变轨迹。通过构建景观破碎化指数(LFI)与机器学习模型，研究不仅捕捉到草甸退化的时空异质性特征，更精确剥离了气候、地形等非生物因素与鼠害、放牧等生物因素的相对贡献。相关成果发表于地学权威期刊《CATENA》。

研究采用三大关键技术：基于Landsat系列卫星的长时间序列遥感解译获取草甸覆盖动态；运用Fragstats软件计算斑块面积(PLAND)、形状指数等景观指标；通过随机森林模型量化气候(年均风速、降水等)、地形(海拔、坡向等)与生物变量(鼠害面积、牲畜存栏量)的解释率。所有分析均以县域6997.45 km²范围为研究单元，确保结论的生态代表性。

【Spatio-temporal dynamics of the fragmented meadow landscape】
1972-2019年间，研究区裸露斑块总面积减少12.95%(65.24→56.79 km²)，但LFI指数呈现"上升-稳定"两阶段特征：1972-2007年持续增长，2010年后趋于平稳。空间上，健康草甸始终占主导(PLAND=68.19%)，但海拔3201-3300m与4101-4300m带呈现显著破碎化热点，这与地形可及性导致的差异干扰密切相关。

【Drivers of meadow fragmentation】
非生物因素贡献率高达75.74%，其中年均风速最具解释力(R²=0.69)。地形分析显示：阴坡、陡坡及洼地更易形成裸露斑块，而3401-3500m与3901-4000m带因人类活动较少反而破碎化较轻。生物因素中，鼠害破坏面积解释率24.82%，与裸露斑块相关性达0.78，远超牲畜数量的边际影响(R²=0.02)。

【Conclusions】
该研究首次证实非生物因素是驱动高寒草甸破碎化的首要力量，颠覆了传统认为过度放牧是主因的认知。特别揭示出风速变化通过加剧蒸发与土壤侵蚀的间接机制，以及海拔梯度通过调节人类干扰强度的非线性效应。提出的"鼠害防控优先于限牧""脆弱地形分区保护"等策略，为青藏高原生态屏障建设提供了精准管理路径。这种多源数据融合与景观指数定量解析的方法框架，也为全球高山生态系统研究树立了新范式。