论文推荐 || 南京林业大学张银龙教授团队开展成都市鸟类多样性时空分布格局及热点区域识别研究

1.2.1 生境类型划分

 结合植被特征和人为干扰程度，将成都市鸟类生境划分为森林、草地、湿地、农田、园地和城镇用地6类。森林是指植被覆盖较大的乔木和灌木丛，植被种类丰富，生态系统结构复杂；湿地主要包括湖泊、水库、坑塘、滩涂以及河流等区域，主要分布在成都中部平原地区；草地以生长草本和灌木植物为主，植被状态低矮，生态系统结构简单；农田则为人为耕种的田地，包括水田、水浇地和旱地，以种植农作物为主；园地主要包括茶园、果园等，植被低矮，生态系统结构同样较为简单；城镇用地的人为干扰程度较强，主要包括居民住宅区域、城市绿化、交通运输建设及公园建设用地等。

 1.2.2 样点及样线布设

 根据调查对象与内容，结合成都市的地形地貌、生境类型和自然环境状况，采用分层抽样原理，在调查区域不同生境类型内随机且均匀的布设样线(点)，样线(点)间隔不少于2 km。为保证调查科学性及准确性，调查样线(点)全面覆盖森林、湿地、草地、农田、园地和城镇用地等多种生境类型。共设计调查样线120条，样点30个，涉及成都市全域。具体调查位点布设如图1所示。

 1.2.3 鸟类调查

 调查于2020年1—2月、4—5月、6—8月、9—11月在成都市全域开展冬、春、夏、秋4个季节的鸟类多样性调查，涉及鸟类春秋迁徙季、夏季繁殖季、越冬季，调查选择晴朗、风力3级以下的天气进行，每条样线间隔不少于2.0 km、样线长度视情况定为1.5~2.0 km，样点法则以调查人员所在地为样点中心，观察并记录四周发现的鸟类名称、数量、距离样点中心距离等信息，每个个体只记录1次，能够判明是飞出又飞回的鸟不进行计数。样线法则每次调查分4组同时进行，使用8~12倍的博士能双筒望远镜观察，记录样线上遇到的鸟种种类、生境类型，同时参考《中国鸟类野外手册》《中国鸟类分类与分布名录(第三版)》和《中国动物地理》记录鸟类物种种类，并对其居留型以及分布型进行分类整理。

 1.2.4 多样性指标测定分析

 采用个体数量代表鸟类多度，物种数代表物种丰度，参见文献计算鸟类Shannon-Wiener 多样性指数、Simpson指数、Pielou均匀度指数、相似性指数。采用Excel 16.0、Origin 2022和ArcGis 10.8进行统计分析以及绘图。

使用最大熵模型(MaxEnt)对成都市重点保护鸟类栖息地进行预测，该模型只需输入物种分布数据及环境因子，即可较准确地预测出物种潜在生境分布，被广泛应用于物种潜在分布、保护空缺分析、珍稀濒危物种的生境评价等研究。

 1.3.1 物种分布数据

 在实地调查数据的基础上，整合白水河、黑水河、鞍子河等自然保护区考察数据，同时结合中国观鸟记录中心网站(http：//www.birdreport.cn/)的观鸟记录，挑选国家一级重点保护鸟类、国家二级重点保护鸟类、中国生物多样性红色名录中濒危(EN)、易危(VU)、近危(NT)的物种作为成都市重点保护鸟类，通过筛选最终选取41种鸟类(表1)，根据鸟类生态习性将41种重点鸟类分为猛禽、陆禽、游禽、涉禽4类。为减少物种分布点位过近对预测结果造成的过度拟合，对于各生态类群的鸟类500 m内仅保留1个分布点位，最终筛选出148个点位信息，并将其经纬度信息整理为csv格式。

 1.3.2 环境数据来源及处理

 结合鸟类生活习性及已有研究，选取气候因子(年平均气温、气温季节性变化、最暖月最高气温、最冷月最低气温、气温年较差、年降水量、降水量季节性变化)、地形(海拔、坡度、坡向)、水源(距河流距离、距湖泊距离)、土地覆被类型、距森林距离、距农田距离、人为干扰(距道路距离、居民点密度)共17个环境因子进行鸟类栖息地预测。气候因子数据来自全球气候数据中心网站(https：//www.worldclim.org/)。地形数据来自地理空间数字云平台(http：//www.gscloud.cn/)，下载空间分辨率为30 m的DEM数字高程，在ArcGis 10.8中使用空间分析工具提取获得海拔、坡度、坡向数据。土地覆被类型从GlobeLand 30网站(http：//www.globallandcover.com/)上获取。水系、居民点数据从中国科学院资源环境科学与数据中心网站(https：//www.resdc.cn/)获取。在Open street map网站(http：//download.geofabrik.de/)下载道路数据，并通过ArcGIS 10.8中的欧氏距离分析获得距河流距离、距湖泊距离、距道路距离等。将以上环境因子以30 m×30 m分辨率进行重采样，并统一坐标系为WGS_1984_UTM_Zone_48N，最后保存为ASCII格式导出。

 1.3.3 模型运算与评价

 将环境因子导入到MaxEnt模型后，设置土地覆被类型为离散型(categorical)，其余环境因子设为连续型(continuous)，设置随机选取75%的分布数据用于模型训练，将剩余的25%用于模型验证，重复运行类别选取自举法(Bootstrap)，设置模型迭代次数为10 000次，重复10次，其他参数保持默认值，以Logistic 格式输出结果，并用刀切法(Jackknife)检验各环境因子的重要性。

 模拟结果验证采用ROC(receiver operating characteristic)曲线下的面积(area under curve，AUC)值的大小来评价MaxEnt模型预测精度。评价标准为：AUC值为[0.5，0.6)时不及格；[0.6，0.7)时较差；[0.7，0.8)时一般；[0.8，0.9)时良好；[0.9，1.0)时优秀。

 1.3.4 模型整合与热点区分析

 将模型运行结果导入到ArcGIS 10.8中进行重分类，采用自然间断点分级法将其分为不适生区、低适生区、中适生区、高适生区4类，最后将各生态类群的适宜性结果使用栅格计算器进行叠加，得到成都市鸟类生境空间分布格局，计算所有鸟类高适生区面积。

 本次调查共记录到鸟类261种64 250只，隶属于17目62科。其中，科数和物种数最多的为雀形目，为40科(占64.52%)154种(占59%)。国家一级重点保护鸟类有2种，即金雕、乌雕；国家二级重点保护鸟类有37种，主要有红腹锦鸡、白腹锦鸡、血雉、红腹角雉等；被《中国生物多样性红色名录——脊椎动物卷(2020)》评定为濒危(EN)的1种(乌雕)；易危(VU)的4种[金雕、靴隼雕(Hieraaetus pennatus)、大鵟(Buteo hemilasius)、褐头鸫(Turdus feae)；近危(NT)的有24种，主要为红腹锦鸡、鸳鸯、血雉、罗纹鸭等。调查中发现我国特有的鸟类5种，分别为灰胸竹鸡(Bambusicola thoracicus)、红腹锦鸡、黄腹山雀(Pardaliparus venustulus)、橙翅噪鹛(Trochalopteron elliotii)和蓝鹀(Emberiza siemsseni)。

 居留类型方面，留鸟99种(占38.17%)；旅鸟41种(占15.65%)，夏候鸟61种(占23.28%)，冬候鸟60种(占22.90%)。区系组成方面，东洋型鸟类是成都鸟类群落的主要组成部分，共89种(占33.97%)，其次是古北型44种(占16.79%)，不易归类分布型33种(占12.98%)，喜马拉雅-横断山区型30种(占11.45%)，东北型21种(占8.02%)，全北型19种(占7.25%)，南中国型17种(占6.49%)，季风型3种(占1.15%)，东北-华北型3种(占1.15%)，高地型1种(占0.38%)，中亚型1种(占0.38%)。

鸟类物种数各季节由大到小依次为冬季(168)、春季(156)、秋季(143)、夏季(114)，个体数各季节由大到小依次为冬季(20 807)>春季(16 794)>秋季(14 858)>夏季(11 791)。冬季鸟类物种数和个体数最多，共调查到168种20 807只，隶属于15目47科。其中雀形目最为丰富，共29科102种，个体数量占比61.29%，其次为雁形目，均为鸭科，共14种4 153只，占比19.96%。各季节Shannon-Wiener多样性指数、Simpson指数和Pielou均匀度指数从大到小皆呈现：冬季>秋季>春季>夏季的变化趋势(图2)，而各季节Simpson指数和Pielou均匀度指数差异较小。

调查结果(表2)表明，森林(200种)和湿地(169种)的鸟类物种数最多，而草地(32种)和园地(42种)的鸟类物种数最少。类似于鸟类群落组成，不同生境的Shannon-Wiener多样性指数分析表明，鸟类多样性水平上以森林>湿地>农田>城镇用地>园地>草地(表2)。然而，Pielou均匀度指数表明在鸟类群落均匀性上以森林>农田>草地>园地>湿地>城镇用地；均匀性最差的为城镇用地，城市鸟类占比较大，优势明显，鸟类分布不均(表2)。

 从不同生境鸟类群落相似性分析可以看出(表3)，相似性最高的为湿地和城镇用地(0.51)，其次为森林和城镇用地(0.50)以及森林和湿地(0.45)。草地和其他生境的鸟类群落相似性指数最低，园地和其他生境的鸟类分布相似性指数也较低。

影响各生态类群鸟类栖息地适宜性的主要环境因子见图3，图中仅展示了贡献率大于5%的环境因子。结果表明，猛禽的适宜栖息地受土地覆被类型(18.0%)、距湖泊距离(16.1%)、距森林距离(8.4%)、坡向(8.0%)、距农田距离(6.4%)等因素影响较大；陆禽的适宜栖息地受距森林距离(20.6%)、海拔(19.8%)、居民点密度(14.1%)、年均气温(10.3%)等因素影响较大；游禽的适宜栖息地受土地覆被类型(70.9%)、距湖泊距离(14.1%)、居民点密度(5.0%)等因素影响较大；涉禽的适宜栖息地受土地覆被类型(65.5%)、距湖泊距离(11.1%)、距农田距离(7.3%)等因素影响较大。运用MaxEnt模型对成都市重点鸟类进行潜在生境预测，猛禽、陆禽、涉禽、游禽的运行结果AUC值分别为0.933、0.984、0.994、0.957，表明MaxEnt模型的预测结果准确性较好，适用于评估本研究中的各物种生境适宜性。

研究表明，猛禽高适生区面积约为933.72 km²，主要分布在东部龙泉山脉、西部龙门山脉以及平原内靠近湖泊河流的地方(图4a)。陆禽高适生区面积约为420.85 km²，主要分布在北部龙溪-虹口、白水河国家级自然保护区以及西部黑水河、鞍子河省级自然保护区内高海拔、受人为干扰小的森林中(图4b)。涉禽高适生区面积约为40.73 km²，主要分布在平原内的湿地及河滩中，如龙泉湖、兴隆湖等地(图4c)。游禽高适生区面积约为218.91 km²，主要分布在平原内的湖泊、水库、岷江和沱江河流中(图4d)。总的来看，所有鸟类的高适生区面积约1 313.59 km²，除保护区外，东部龙泉山脉以及中部平原内的岷江、沱江、湖泊湿地等均为成都市鸟类热点分布区域，如兴隆湖凭借宽阔的水面和湿地资源，成为大群越冬水鸟的关键区域，浣花溪公园、百花潭公园、青龙湖湿地公园、北湖生态公园等扮演着“绿岛”作用，是成都市市区不可或缺的鸟类自然栖息地(图4e)。

本次成都市调查共记录到鸟类261种，占四川省鸟类种数的67.5%，物种丰富，且珍稀濒危鸟类较多。生境不同和季节变化都会导致鸟类多样性的差异，在不同生境中，森林的鸟类物种数最多，Shannon-Wiener多样性指数最高。因西部龙门山脉、东部龙泉山脉存在大面积的次生常绿阔叶林和马尾松林、柏木林，食物资源种类和栖息场所种类丰富，空间异质性高，吸引了较多鸟类，与此前廖婷等在四川省成都市彭州市调查结果一致。在不同季节中，冬季鸟类多度及丰度、Shannon-Wiener多样性指数、Simpson指数和Pielou均匀度指数均最高，主要是大量水鸟会选择在岷江、湖泊、水库、城市公园等水域及湿地进行越冬，且多集群分布，同时成都市山区沿海拔迁徙的鸟类会在冬季下降到低海拔区域，致使冬季鸟类调查种数及多样性增加。MaxEnt模型预测结果显示成都市鸟类多样性热点区域主要分布在自然保护区、东部龙泉山脉、西部龙门山脉以及岷江河流、平原内靠近湖泊等地。

 成都市以其丰富的林地、湿地资源吸引了众多鸟类。在今后的生物多样性保护中，应结合《湿地公约》所提出的要求，建立以湿地公园为主体的湿地保护体系，重视小微湿地对鸟类多样性的保护，增强湿地间的连通性，在迁徙和越冬季节做好湿地水鸟的保护。