该模块是在地理信息系统的框架上，在专家知识的指导下，采用模糊数学、主分量分析、层次分析等方法，以地面“点”上的光照（I）、年平均气温（T）、相对湿度（R）、≥0℃的年积温（θ）、年降水量（P）、无霜期（D）、海拔高度（A）、极端最高温（H）、极端最低温（L）等9个生态因子作为自变量，建立了牧草适应性函数（C）。依据牧草实际分布区各因子的值，反演出某种牧草适应性的阈值范围（Cl，Ch）；逐“点”取其上生态因子的值，并按牧草适应性函数进行计算，那些具阈值范围的“点”的集合，即为某种牧草的适应区。依据上述原理和方法，已计算并绘制出甘肃省23种牧草适应性指数和分布图（GIS产品）。

　　这是一项有创新意义的研究，是陈全功教授指导下的孙娟博士论文的主要内容，详见New Zealand Journal of Agricultural Research，2004，Vol．47：327–331。

	ID		牧草名称[适宜度上限 - 适宜度下限]		查看
1			紫花苜蓿[0.76 - 0.76]		模拟地图
2			芜菁[0.68 - 0.68]		模拟地图
3			沙打旺[0.71 - 0.71]		模拟地图
4			毛苕子[0.64 - 0.64]		模拟地图
5			细枝岩黄芪[0.64 - 0.64]		模拟地图
6			扁穗冰草[0.71 - 0.71]		模拟地图
7			无芒雀麦[0.62 - 0.62]		模拟地图
8			老芒麦[0.68 - 0.68]		模拟地图
9			红豆草[0.51 - 0.51]		模拟地图
10			红三叶[0.76 - 0.76]		模拟地图
11			中华羊茅[0.46 - 0.46]		模拟地图
12			箭舌豌豆[0.72 - 0.72]		模拟地图
13			燕麦[0.76 - 0.76]		模拟地图
14			草木樨[0.72 - 0.72]		模拟地图
15			柠条锦鸡儿[0.64 - 0.64]		模拟地图
16			白沙蒿[0.64 - 0.64]		模拟地图
17			中间锦鸡儿[0.7 - 0.7]		模拟地图
18			垂穗披碱草[0.68 - 0.68]		模拟地图
19			草谷子[0.51 - 0.51]		模拟地图
20			多年生黑麦草[0.76 - 0.76]		模拟地图
21			草高粱[0.72 - 0.72]		模拟地图
22			猫尾草[0.54 - 0.54]		模拟地图
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