青藏高原是世界上面积最大的高原,供养着世界上最大的放牧生态系统。青藏高原是亚洲主要河流的源头,拥有丰富的碳汇,是全球气候的调节器。青藏高原不仅是生态研究热点,更是中国草地畜牧业的重要生产基地。青藏高原的生态系统极为重要但相对脆弱,且青藏高原对于气候变化也高度敏感。大量文献表明,青藏高原的大面积草地严重退化。退化原因包括不可持续的放牧管理措施、全球气候变化、草食性动物数量过多、小型哺乳动物干扰、历史文化因素的障碍及人口增长等。过度放牧无疑是草地退化最重要的原因之一。放牧生产系统极其复杂,由多个组分组成。前人已经针对不同组分做了较多研究,而如何可持续高效地管理整个放牧系统,仅仅依靠野外试验是无法完成的。模型模拟为复杂农业系统的研究、管理和决策优化提供了一种最有效的方法。为了把握不同组分之间的动态互作,并使放牧系统下的长期收益性最大化。本文提出了一个针对青藏高原草甸区的生物经济学模型。该模型能够模拟草地资源的动态性,并能在变化的气候条件下,模拟青藏高原高寒草甸放牧系统动态变化的有序性。本模型引入蒙特卡洛模拟法则,可以评价一系列的草地管理决策,也可预测较长周期的产出预测,经济性能和牧户经济收益及草地改良措施及其潜在风险及不同放牧率等。模型包含土壤、草地生长、植被组成、藏羊和牦牛生产及经济性能等5个子模型。经济子模型较为独立,相关计算将会在生物模拟部分结束后执行。该子模型可同时运行多个生产方式,且假定在模拟年限内最大化年度现金流量现值为生产和经营目标。土壤子模型中的径流和风蚀的计算均基于前人提出的方程。在草地生长和植被组成子模型中,为了模拟草地组成的变化,引入了功能组的概念,并采用了相对简单的“S型”草地生长模型和结合由光、温和水调控的生长指数,以预测草地生长速率和地上生物积累量。植被组成子模型采用了一个经验性的改良“均一小区法”。家畜子模型主要采用澳大利亚反刍动物营养标准(也称为CSIRO营养标准),并开发了一个日家畜数量模型以模拟多个年龄组间畜群结构的动态变化,其中家畜日数量变化由死亡率、繁殖率、购买及出售数量等控制。动物子模型的构建主要针对能量(利用)路径,利用代谢能确定放牧反刍动物的能量需求量,并预测生产水平。该模型采用了CSIRO营养标准的基本公式,部分参数针对牦牛和藏羊做出了修改。本文对草地生长及家畜生产模型进行了校正,针对欧拉型藏羊生产性能做出一个案例分析,并利用模型模拟结果,讨论了生产中存在的问题,以及在该区实现可持续生产的潜在方法。主要结论如下。1.CSIRO标准中的采食量模型可以在青藏高原高寒草原区实施,且藏羊选择性采食的模拟结果优于牦牛。需注意喜食和非喜食各自功能组中六个消化率组分间的比例。为克服选择性采食模拟时的敏感性问题,本研究开发并加入了一种用户界定式的干物质消化率模拟法,这种方法能够调整并模拟喜食和非喜食功能组间干物质消化率的季节性和月际变化,并进一步影响每日家畜的选择性采食能力。2.本文提出的用户界定式的干物质消化率模拟法在青藏高原高寒草甸区放牧绵羊的采食量模拟上取得了较为满意的结果,但目前这种新方法的精确性缺乏统计学校正。未来需要对该方法进行进一步开发和校正。由于模型的复杂性,本研究中的采食量模型不适用于简单模型。3.家畜日畜群结构变化动态可以利用本研究中开发的的家畜数量模型模拟,该模型是独立的,基于年龄结构的数量模型,其中家畜日数量变化由死亡率、繁殖率、买入及售出数量等计算。4.本研究采用并改进了一简单的“S型”草地生长公式,生长指数因子(数值介于0到1间)作为系数加入到生长公式中。研究区域校正后的喜食功能组新α值为0.076,非喜食功能组新α值为0.077,两功能组新γ值均为1.01。5.利用敏感度分析和最小二乘法对CSIRO标准中的参数进行了校正。牦牛参数CN1,CM2,CG8分别修订为0.0041、0.37和18.07。6.为了维持草地组成及经济收入的长期稳定性,研究区推荐的藏羊畜群数量为1.2到1.5头/公顷/年或1.3到1.8羊单位/公顷/年。