《Frontiers in Plant Science》：Divergent responses of forage quality indicators to environmental drivers in Eastern Mongolia
编辑推荐：
牧草质量对决定家畜生产力及生态系统健康至关重要，因此是可持续草地管理的关键参数。然而，大多数研究仅关注牧草数量，而气候、土壤和干扰对季节性牧草质量的影响在很大程度上仍不明确。在春季、夏季和秋季，研究人员在蒙古东部草原的63个样点开展了一项大规模野外研究，该地区
牧草质量对决定家畜生产力及生态系统健康至关重要，因此是可持续草地管理的关键参数。然而，大多数研究仅关注牧草数量，而气候、土壤和干扰对季节性牧草质量的影响在很大程度上仍不明确。在春季、夏季和秋季，研究人员在蒙古东部草原的63个样点开展了一项大规模野外研究，该地区可谓是传统移动土地利用下最大的完整草原区。研究人员分别进行了探索性多变量分析以检查牧草指标与环境因素之间的相关结构，然后使用线性混合模型评估季节及主要环境因素（即降水、温度、土壤碳氮(C-N)比、局部干扰，以及降水与干扰的交互作用）对现存量生物量及所选牧草质量指标（即群落加权氮含量、粗蛋白(CP)产量、消化率和鲜生物量含水量）的影响。结果显示，除消化率外，所有指标均存在明显的季节差异。群落水平上的植物氮含量从春季的2.4%显著下降至夏季的2.1%，再降至秋季的1.5%；而夏季平均CP产量为104 kg·ha-1，至春季则减少一半以上。鲜生物量含水量在夏季最高(54%)，秋季最低(30%)。线性模型显示，较高的降水与较高的CP产量相关，而较高的干扰导致较低的CP产量。温度是总含水量的显著正向预测因子。消化率对所有测试的预测因子均不敏感。研究人员强调将牧草质量及其季节动态纳入草地承载力估算的重要性。
草地畜牧业为全球数百万人口提供生计，牧草数量和质量直接影响草地载畜量和家畜生产力。然而，现有研究多集中于地上生物量(AGB)这一数量指标，对牧草质量的空间格局及其环境驱动因子了解甚少。蒙古东部草原是现存面积最大的典型/干草原之一，传统游牧土地利用下家畜几乎完全依赖天然牧草，但快速的社会变革和气候变暖导致草地退化，而针对该区域牧草质量的大尺度研究极为缺乏。已有研究表明牧草质量指标（如植物氮含量、粗蛋白、消化率等）对气候和放牧的响应并不一致，且季节性变化信息有限。因此，研究人员旨在揭示蒙古东部草原牧草质量的季节和空间格局，评估气候、土壤、放牧干扰的相对作用，为可持续草牧场管理提供依据。
研究人员于2019-2020年在蒙古中东部四个省（Tuv、Khentii、Dornod、Sukhbaatar）的63个样点（11个核心样点和52个卫星样点）开展野外调查，覆盖年均降水量(MAP)180-340 mm、年均温度(MAT)-2.2至2.3°C的气候梯度。在春、夏、秋三季采集植被、土壤和牲畜粪便样品，测定了AGB、群落加权氮含量(CWM.N)、粗蛋白(CP)产量(CPY)、有机质消化率(OMD)和鲜生物量总含水量(t_water)等指标，结合土壤碳氮比(soCN)、放牧干扰（距定居点距离dis2SC等）因子，采用主成分分析(PCA)和线性混合模型(LMM)进行分析。结果表明：牧草质量指标存在显著季节差异；MAP对CPY有正效应而对CWM.N有负效应；放牧干扰降低CPY；MAT仅与t_water正相关；OMD对所有测试因子均不敏感。研究强调在估算草地载畜量时必须同时考虑牧草质量及其季节动态，并建议在定居点附近实行轮牧和减少牲畜数量以恢复牧草质量。论文发表于《Frontiers in Plant Science》。
在研究方法方面，研究人员在蒙古东部四个省的63个样点（11个核心样点和52个卫星样点）进行三季采样；植被样方内用改进的Braun-Blanquet法和Londo尺度估计物种盖度和功能群比例；AGB在1 m×1 m样方中齐地面剪取，分为灌木、半灌木、禾草和杂类草四组；用CN分析仪测定干样总碳氮含量，计算CWM.N和CP（N×6.25）及CPY（CP×AGB）；含水量由鲜重与干重差计算；OMD基于绵羊/山羊粪便粗蛋白含量和已建立的方程估算；土壤样品分析pH、电导率、有机碳、总氮、有效磷等；气候数据取自Worldclim V2.1并用当地气象站数据验证；干扰因子用距离定居点距离、牲畜头数和粪盖度表征。统计分析采用PCA和LMM，以季节为固定效应、样点为随机效应。
在结果部分，研究人员通过PCA筛选了响应变量和预测因子，并利用LMM评估了季节和环境因子的影响。
牧草指标和预测因子的选择：通过探索性PCA，牧草质量指标中第一主轴与禾草、杂类草及群落水平的氮含量紧密相关，第二主轴与CPY、AGB和物种丰富度相关；OMD与这些指标无显著相关，因此最终保留CWM.N、CPY、OMD和t_water作为响应变量。在环境因子方面，MAT和soCN对前两轴贡献最大；MAP与最暖季降水、土壤有机碳和总氮相关，dis2SC与温度季节性和年较差相关，故LMM中纳入MAP、MAT、soCN和dis2SC作为预测因子。
植物丰富度、盖度和牧草质量特征：三季总植被盖度相近，春季物种丰富度低于夏季；春季AGB仅为夏季和秋季的一半左右。禾草和群落水平N含量显著下降（春2.4%→夏2.1%→秋1.5%），杂类草N含量春夏相近、秋季降低；CPY春季最低，夏季最高，秋季介于两者之间；OMD春季（约60%）显著低于夏秋（约64%）；t_water夏季最高（54%），秋季最低（30%）。这些数据来自三季63个样点的实测。
牧草质量的驱动因子：LMM显示，MAP对CWM.N有显著负效应（仅夏秋季节），对CPY有显著正效应（春夏季节）；dis2SC与CPY呈正相关，即距离定居点
