黃河三角洲自然保護(hù)區(qū)石油開采對水鳥多樣性及分布的影響

朱自強(qiáng),劉正霄,謝郁城,賀吉立,李建強(qiáng),徐基良,*,張正旺

1 北京林業(yè)大學(xué)生態(tài)與自然保護(hù)學(xué)院, 北京 100083 2 北京師范大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院, 北京 100875

人為干擾造成的棲息地喪失和破碎化是鳥類種群減少的主要原因之一[1—2],石油開采對野生動(dòng)物特別是鳥類的影響也受到高度關(guān)注[3—5]。例如,美國科羅拉多平原的石油和天然氣開發(fā)使森林鳴禽群落的物種豐富度在15年內(nèi)出現(xiàn)了明顯的下降[6]。石油開采的設(shè)施建設(shè)改變了區(qū)域內(nèi)原有的土地利用方式[7],會造成適宜棲息地喪失和破碎化[8],這會改變鳥類原有的分布模式,并且許多鳥類很少利用存在石油設(shè)施的棲息地[9],在油田內(nèi)部和周圍的種群數(shù)量也相對較少[10]。

石油開采的影響對棲息地專性物種以及需要大面積完整棲息地的鳥類更為顯著[3]。水鳥作為依靠濕地生存的鳥類,是典型的棲息地專性物種[11]。由于圍海造地的持續(xù)進(jìn)行,我國沿海濕地面積減少了50%以上,在一定程度上導(dǎo)致水鳥多樣性下降[12]。此外,互花米草(Sporobolusalterniflorus)的入侵[13],土地利用模式改變[14],以及風(fēng)電、石油等能源的開發(fā)[15]等因素也會導(dǎo)致海岸帶水鳥棲息地的喪失。石油設(shè)施在建設(shè)階段對水鳥的影響較大,易產(chǎn)生石油泄漏和噪音等多種污染,對水鳥生存和繁衍構(gòu)成嚴(yán)重威脅[5, 16]。建成的石油開采設(shè)施進(jìn)入生產(chǎn)期后,對水鳥棲息地的影響則主要來源于因油井及附屬的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)引起的棲息地改變。以往的研究主要關(guān)注油井對水鳥棲息地的影響[15—16],例如采油設(shè)施和道路建設(shè)會產(chǎn)生部分硬化土地,這加劇了水鳥適宜棲息地的喪失,并且單個(gè)棲息地喪失帶來的不利影響還會由于遷徙的串聯(lián)而被進(jìn)一步放大,進(jìn)而對遷徙水鳥產(chǎn)生更大的影響[17—18]。但由于石油資源分布和開采策略的不同,石油開采區(qū)域內(nèi)的油井密度也并不完全一致。此外,由于水鳥適應(yīng)干擾源的能力不同,在油井建成后,水鳥分布模式也會相應(yīng)改變。然而,很少有研究聚焦于油井密度和油井距離對水鳥的影響。

黃河三角洲位于中國渤海灣地區(qū),是東亞-澳大利西亞候鳥遷飛路線的中轉(zhuǎn)站,是約5000萬只候鳥遷徙的必經(jīng)之地[19]。近40年來,該地區(qū)建成了大面積的油井[20]。然而,當(dāng)?shù)仃P(guān)于石油開采對水鳥影響的研究尚存不足,已有研究不足以為石油開采活動(dòng)中開展生物多樣性保護(hù)提供有效指導(dǎo)。因此,本文以黃河三角洲國家級自然保護(hù)區(qū)為重點(diǎn)研究區(qū)域,調(diào)查區(qū)域內(nèi)水鳥多樣性,從油井密度和距離兩個(gè)角度評估石油開采對水鳥多樣性及分布的影響,以期為基于水鳥生態(tài)需求制定的石油開采管理方案提供科學(xué)依據(jù),促進(jìn)能源生產(chǎn)與水鳥保護(hù)和諧發(fā)展。

1 研究區(qū)域

黃河三角洲國家級自然保護(hù)區(qū)(37°35′—38°12′N,118°33′—119°20′E)位于黃河入海口,總面積1530 km2,以黃河口新生濕地生態(tài)系統(tǒng)和珍稀瀕危鳥類為主要保護(hù)對象,擁有多樣的濕地景觀和獨(dú)特的地理位置[21](圖1)。該保護(hù)區(qū)內(nèi)大面積的淺海灘涂和沼澤孕育了豐富的濕地植被和水生生物資源,為水鳥提供了優(yōu)質(zhì)的棲息地[22]。同時(shí),黃河三角洲石油儲量豐富,在20世紀(jì)60年代就開始了石油的勘探活動(dòng)[23],擁有我國第二大石油基地——?jiǎng)倮吞颷24]。勝利油田的部分采油設(shè)施即位于黃河三角洲自然保護(hù)區(qū)的實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)。由于石油開采設(shè)施與道路建設(shè),該自然保護(hù)區(qū)內(nèi)的水鳥棲息地存在明顯的破碎化[20]。

圖1 黃河三角洲油井和調(diào)查樣區(qū)分布圖Fig.1 The distribution of the oil wells and the sampling areas in Yellow River Delta Natural Reserve

2 研究方法

2.1 調(diào)查樣區(qū)設(shè)置

根據(jù)黃河三角洲自然保護(hù)區(qū)內(nèi)水鳥適宜棲息地和油井分布,在該保護(hù)區(qū)緩沖區(qū)內(nèi)設(shè)置5 km×5 km樣區(qū)4塊(圖1,2)。4塊樣區(qū)間油井密度存在差異,但棲息地組成基本一致,均為灘涂、水面和蘆葦?shù)氐?人類活動(dòng)主要包括油井工人作業(yè)和保護(hù)區(qū)工作人員巡護(hù)(表1)。根據(jù)油井面積來劃分不同樣區(qū)的油井密度,油井面積按如下方式測算:從國家地理信息公共服務(wù)平臺(https://www.tianditu.gov.cn/)獲取了黃河三角洲地區(qū)2020年的高分辨率遙感影像,分辨率為0.47 m,并按照黃河三角洲自然保護(hù)區(qū)邊界裁剪影像。使用ArcGIS pro2.5中的深度學(xué)習(xí)功能進(jìn)行油井識別。油井建設(shè)會在其周圍開辟一塊裸地,改變了原有棲息地,因此將油井及其周邊用地作為整體進(jìn)行標(biāo)注,標(biāo)注范圍取決于油井周圍裸地,面積一般為2000—5000 m2。標(biāo)注方法為:(1)采用隨機(jī)取樣的方式在研究區(qū)域內(nèi)創(chuàng)建訓(xùn)練樣本。由于油井形狀和面積存在一定差異,標(biāo)注方式選擇多邊形,元數(shù)據(jù)格式選擇像素分類。(2)使用已保存的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,模型類型選擇U-net像素分類[25]。(3)使用訓(xùn)練好的模型對研究區(qū)域進(jìn)行像素分類,得到識別結(jié)果。(4)進(jìn)行分類后處理,將識別結(jié)果與實(shí)地考察的油井分布情況和原遙感影像進(jìn)行對比,通過目視修改篩除部分錯(cuò)誤識別以提高結(jié)果精度[26]。(5)將輸出的柵格轉(zhuǎn)為矢量,在ArcGIS pro2.5中利用相交功能,將油井識別結(jié)果與樣區(qū)邊界疊加,得到4塊樣區(qū)的油井分布圖層,利用計(jì)算幾何功能得到各樣區(qū)內(nèi)的油井面積。最終顯示不同油井干擾強(qiáng)度的樣區(qū)設(shè)置存在油井面積差異,即一千二恢復(fù)區(qū)(0.051 km2,低密度區(qū))、黃河口東(0.273 km2,中低密度區(qū))、一千二飛雁灘(0.360 km2,中高密度區(qū))和大汶流新灘(0.513 km2,高密度區(qū))(圖1)。低密度區(qū)、中低密度區(qū)、中高密度區(qū)和高密度區(qū)依次命名為A、B、C、D。

表1 樣區(qū)信息表Table 1 The information of sampling areas in Yellow River Delta Natural Reserve

2.2 水鳥調(diào)查方法

2021年3月、5月、6月、7月和9月,通過樣線法在4個(gè)油井密度不同的樣區(qū)進(jìn)行了鳥類調(diào)查,樣線盡可能覆蓋四個(gè)調(diào)查樣區(qū),在低密度區(qū)、中低密度區(qū)、中高密度區(qū)、及高密度區(qū)分別為20 km、20 km、11.6 km和16 km(圖2)。調(diào)查頻率為3月、6月和7月每月中旬1次,5月和9月因遷徙鳥類較多而每月中旬和月末各1次。調(diào)查時(shí)間為每天8:00—11:00,14:00—17:00,選擇在天氣晴朗的退潮期間進(jìn)行。鳥種識別參考《中國鳥類野外手冊》[27]。利用雙筒望遠(yuǎn)鏡(8×42)(Kowa BD 8×42 XD)和20—60倍單筒望遠(yuǎn)鏡(Leika APO-TELEVID 65)觀察鳥類;利用長焦距相機(jī)進(jìn)行輔助觀察;利用手持全球定位系統(tǒng)(GPS)記錄觀察點(diǎn)位置。采用直接計(jì)數(shù)法記錄水鳥的種類,鳥類的名稱和分類參考《中國鳥類分類與分布名錄(第三版)》[28],對于數(shù)量和規(guī)模較大的水鳥種群則采用集團(tuán)計(jì)數(shù)法來計(jì)數(shù)[29]。已有研究表明,2000 m范圍內(nèi)鳥類豐富度均隨距基礎(chǔ)設(shè)施距離的增大而升高[30];本研究在預(yù)調(diào)查中,也觀測到類似的現(xiàn)象,但是距離過大時(shí)在估計(jì)目標(biāo)鳥類到油井的距離及數(shù)量上可能存在偏差,且不同樣區(qū)內(nèi)的樣線之間的觀測區(qū)域可能重疊。因此,結(jié)合其他已有類似研究成果及本研究在預(yù)調(diào)查中的結(jié)果[31],本研究只記錄與油井距離在200 m范圍內(nèi)的水鳥種類及數(shù)量。在預(yù)調(diào)查中,以50 m為間隔,測量各樣區(qū)內(nèi)具有明顯特征的油井到樣線的距離,并將其作為后期目測鳥類距最近油井距離的參照[31—32]。在樣線調(diào)查過程中,只記錄從調(diào)查前進(jìn)方向往后飛的數(shù)量。對同一塊樣區(qū)的調(diào)查通常在一天內(nèi)完成,如遇到惡劣天氣或道路條件影響,則在必要時(shí)對調(diào)查時(shí)間和調(diào)查線路進(jìn)行調(diào)整。本研究共有18人次調(diào)查人員參與調(diào)查,相關(guān)人員均長期從事水鳥調(diào)查工作,并在調(diào)查前接受了培訓(xùn)。

2.3 數(shù)據(jù)分析

基于4塊樣區(qū)的7次調(diào)查數(shù)據(jù),繪制了物種累計(jì)曲線來判斷調(diào)查次數(shù)的合理性與充分性。為減少偏差,篩除了樣區(qū)內(nèi)飛行的水鳥,將剩余調(diào)查到的水鳥數(shù)量作為水鳥的多度,觀察到的物種數(shù)表示物種豐富度,并計(jì)算了不同密度區(qū)的Shannon-Wiener多樣性指數(shù)、Simpson′s 多樣性指數(shù)和均勻度指數(shù)等物種多樣性指數(shù),公式如下:

(1)

(2)

E=H′/ln(n)

(3)

式中,n表示鳥的種類(豐富度);pi為鳥類物種i的個(gè)體數(shù)占所有鳥類物種個(gè)體總數(shù)的比例。

為比較不同油井密度下水鳥多度間的差異,首先用Shapiro-Wilk檢驗(yàn)鳥類數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布,符合正態(tài)分布的使用單因素方差分析來檢驗(yàn)組間差異,不符合的則用U檢驗(yàn)(Mann-Whitney U test),最后對不同密度區(qū)間的水鳥多度差異進(jìn)行了比較。為檢驗(yàn)油井密度和距油井距離對水鳥物種多度的影響,從所有數(shù)據(jù)中篩選出樣區(qū)內(nèi)距油井200 m內(nèi)的水鳥多度及其距油井的距離,并擬合廣義線性模型分析距油井距離與水鳥多度的關(guān)系,對于符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)采用高斯分布擬合線性模型,不符合正態(tài)分布的則采用泊松分布擬合。為進(jìn)一步了解油井密度和距油井距離對水鳥多樣性的影響,同樣檢驗(yàn)數(shù)據(jù)正態(tài)性,符合正態(tài)分布的用嵌套雙因素方差分析,不符合正態(tài)分布的用非參數(shù)雙因素方差分析(Scheirer-Ray-Hare檢驗(yàn))。

Beta(β)多樣性度量時(shí)空尺度上物種組成的變化,是生物多樣性的重要組成部分,其信息可用于保護(hù)區(qū)選址和布局規(guī)劃。Beta多樣性的測度大致有倍性分配方法、加性分配法、相似性法、群落物種組成總方差、排序空間的梯度長度等方法,群落相似性或相異性法目前是群落beta多樣性研究中使用最多的方法[33]。因此,本研究基于水鳥多度矩陣,計(jì)算了Bray-Curtis 距離指數(shù)(相異性指數(shù))來表征研究區(qū)水鳥群落的β-多樣性。Bray-Curtis距離指數(shù)(βBC)是衡量不同樣地(群落)間物種組成差異的測度,在計(jì)算時(shí)不僅僅考慮樣方中物種是否存在,同時(shí)還考慮物種多度,Bray-Curtis 距離指數(shù)越大說明水鳥群落之間的差異越大(最大距離為 1),β-多樣性越高。Bray-Curtis距離指數(shù):

βBC= (B+C)/(2A+B+C)

(4)

式中:A為群落B和群落C的共有物種個(gè)體數(shù)量;B和C分別為群落B和群落C獨(dú)有的物種個(gè)體數(shù)。另外計(jì)算了不同密度和不同距離之間內(nèi)的歐式距離,采用Mantel分析來檢驗(yàn)油井密度和距離是否對研究地水鳥群落β-多樣性具有顯著性影響。

以上分析均在R4.1.2軟件中進(jìn)行[34]。

3 研究結(jié)果

3.1 樣區(qū)內(nèi)水鳥概況

基于物種累計(jì)曲線(圖3),隨著調(diào)查次數(shù)的增加,曲線逐漸趨于平緩,代表群落中的物種基本被全部觀測到。4塊樣區(qū)共記錄到水鳥35182只次,隸屬于7目14科77種(附表1),其中低密度區(qū)51種14369只次,中低密度區(qū)52種5341只次,中高密度區(qū)54種12806只次,高密度區(qū)53種2666只次。選取四種優(yōu)勢水鳥類群作為主要研究對象,分別為鸻鷸類(蠣鷸科、反嘴鷸科、鸻科、鷸科、燕鸻科)、雁鴨類(鴨科)、鷺類(鷺科、鹮科)和鷗類(鷗科)。鸻鷸類有5科33種10950只次,分別占總科數(shù)、種數(shù)以及個(gè)體數(shù)的35.7%、42.9%和31.1%;雁鴨類有1科15種8329只次,分別占7.1%、19.5%和23.7%;鷺類有2科8種1187只次,分別占14.3%、10.4%和3.4%;鷗類有1科11種8152只次,分別占7.1%、14.3%和23.2%。

附表1 調(diào)查樣區(qū)內(nèi)水鳥名錄Table 1 The list of waterbirds in sampling areas

圖3 調(diào)查數(shù)據(jù)的物種累計(jì)曲線Fig.3 Species accumulation curves for the survey data

3.2 油井密度對水鳥多樣性的影響

方差齊性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)Shannon-Wiener指數(shù)符合正態(tài)分布,其余指數(shù)均不符合正態(tài)分布,因此分別對其擬合模型。雙因素方差分析表明油井密度與Shannon-Wiener指數(shù)之間存在顯著關(guān)系,即隨著密度增加,Shannon-Wiener指數(shù)升高(圖4)。廣義線性模型表明,油井密度與多度之間存在顯著關(guān)系,即隨著密度增加,多度呈現(xiàn)出先升高后下降的趨勢(圖5),且單因素方差分析表明高密度區(qū)的水鳥多度顯著低于中低密度區(qū)和中高密度區(qū)(P<0.05,圖6)。對群落中優(yōu)勢種多度檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),鸻鷸類在中低密度和中高密度區(qū)的多度顯著高于低密度區(qū)(P<0.05,圖7),其他類群差異不顯著。Mantel 檢驗(yàn)結(jié)果表明,油井密度的差異與水鳥群落β多樣性的差異呈顯著正相關(guān)關(guān)系 (P<0.001,R2=0.09)(表2),即密度差異越大,水鳥群落組成越不同。

表2 Mantel檢驗(yàn)油井密度和距離與水鳥群落多樣性的關(guān)系Table 2 Mantel test of well density and distance in relation to waterbird community diversity

圖4 Shannon-Wiener指數(shù)隨油井密度的變化 Fig.4 Variation of Shannon-Wiener diversity index with oil well density

圖5 多度隨油井密度的變化Fig.5 Variation of abundance with oil well density

圖6 不同油井密度下總體水鳥的多度差異 Fig.6 Differences of waterbirds abundance at different well densities

圖7 不同油井密度下鸻鷸類水鳥的多度差異Fig.7 Differences of Shorebirds abundance at different well densities

3.3 距油井距離對水鳥多樣性的影響

廣義線性模型結(jié)果顯示,隨著油井距離增加,Shannon-Wiener指數(shù)降低(圖8),而油井距離多度之間存在顯著關(guān)系,表現(xiàn)為隨著距離增加,多度呈現(xiàn)出先降低后升高再降低的趨勢(圖9)。Mantel 檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)油井距離的差異與水鳥群落β多樣性的差異無顯著關(guān)系 (P>0.05,R2=0.01)(表2)。

圖8 Shannon-Wiener指數(shù)隨距油井距離的變化 Fig.8 Variation of Shannon-Wiener diversity index with distance from oil wells

圖9 多度隨距油井距離的變化Fig.9 Variation of abundance with distance from oil wells

廣義線性模型結(jié)果發(fā)現(xiàn)距油井距離對優(yōu)勢水鳥類群的影響存在一定差異。雁鴨類的多度與距油井的距離之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系(P<0.05,R2=0.19,圖10),即與油井距離越遠(yuǎn),多度越高;而其他三類水鳥類群的多度與油井距離之間無明顯相關(guān)關(guān)系(圖11,12,13)。

圖10 雁鴨類水鳥多度隨距油井距離的變化 Fig.10 Variations in Anseriformes abundance with distance from oil wells

圖11 鸻鷸類水鳥多度隨距油井距離的變化 Fig.11 Variations in Shorebirds abundance with distance from oil wells

圖12 鷺類水鳥多度隨距油井距離的變化 Fig.12 Variations in Herons abundance with distance from oil wells

圖13 鷗類水鳥多度隨距油井距離的變化 Fig.13 Variations in Gulls abundance with distance from oil wells

3.4 油井密度和距離對水鳥多樣性的綜合影響

油井距離和密度對水鳥多度和Shannon-Wiener指數(shù)均有較顯著的影響;但與物種豐富度、辛普森指數(shù)和均勻度指數(shù)之間并無顯著關(guān)系。嵌套多因素方差分析和非參數(shù)多因素方差分析表明,油井距離和密度的交互作用對水鳥多樣性指數(shù)影響均不顯著(表3)。Mantel檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)油井密度和距離的交互作用對水鳥群落多樣性影響不顯著(表2)。

表3 油井距離和密度對水鳥多樣性指數(shù)的影響分析Table 3 The effects of oil well distance and density on waterbird diversity index

4 討論

石油生產(chǎn)活動(dòng)對水鳥的影響主要分為開發(fā)階段的泄漏、噪音等污染,以及生產(chǎn)期已經(jīng)建成的設(shè)施引起的水鳥棲息地喪失等[16]。由于黃河三角洲保護(hù)區(qū)內(nèi)的油井建設(shè)已基本完成,本研究著重研究了油井密度和距離對水鳥的影響。

油井密度影響了水鳥的多樣性和群落組成。水鳥的Shannon-Wiener指數(shù)隨油井密度的升高出現(xiàn)了增大趨勢,這與石油開采的特征有關(guān)。石油開采設(shè)施具有高度自動(dòng)化的特點(diǎn),在不產(chǎn)生石油污染的情況下干擾程度相對較低[16],因此對水鳥多樣性影響較小。同時(shí),這也可能與不同類群水鳥對人類活動(dòng)的適應(yīng)能力存在差異有關(guān),如黑翅長腳鷸、反嘴鷸、環(huán)頸鸻和白鷺等水鳥出現(xiàn)在人工棲息地的頻率高于自然棲息地,對人類干擾具有很強(qiáng)適應(yīng)能力[35],這也是鸻鷸類在中低密度和中高密度區(qū)多度顯著高于低密度區(qū)的原因。不同干擾程度下的水鳥群落的β多樣性差異明顯,這也進(jìn)一步證明不同油井密度下的水鳥群落組成存在差異,適應(yīng)能力強(qiáng)的水鳥可能更偏好干擾程度較強(qiáng)的生境。

本次研究也觀察到水鳥群落的Shannon-Wiener指數(shù)隨距油井距離的升高而呈現(xiàn)出降低趨勢,這是由于油井開發(fā)在侵占水鳥棲息地的同時(shí),也創(chuàng)造了一些供水鳥取食的微生境,而鷺類等對人為干擾的適應(yīng)能力較強(qiáng),偏好人為干擾較強(qiáng)的棲息地,能夠在油井附近尋找食物資源[36]。不同水鳥類群對油井距離的響應(yīng)不同,這可能與不同物種對干擾的適應(yīng)能力及棲息地偏好有關(guān)[37]。雁鴨類偏好靠近茂密蘆葦?shù)拈_闊水面、處于生長期的隱蔽麥地等環(huán)境較好的棲息地[38],因此雁鴨類的多度與距油井距離間呈現(xiàn)明顯的正相關(guān),這一方面表明雁鴨類對油井距離較為敏感,另一方面也是因?yàn)橛途慕ㄔO(shè)占據(jù)了部分濕地,導(dǎo)致沒有足夠的深水區(qū)域供雁鴨類覓食。但也要說明,由于數(shù)據(jù)采集周期沒有覆蓋一整年,水鳥群落的完整性存在一些缺陷。因此,有待今后收集更完整更精確的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步研究。

5 結(jié)論

研究結(jié)果表明,黃河三角洲自然保護(hù)區(qū)內(nèi)存在一定程度的石油干擾情況,且對水鳥多度、多樣性和群落組成造成了一定影響。本研究發(fā)現(xiàn)中高密度油井區(qū)域內(nèi)的水鳥物種豐富度和多樣性指數(shù)都很高,值得密切關(guān)注。然而,保護(hù)區(qū)中存在石油開發(fā)的人為干擾,卻沒有針對水鳥的有效保護(hù)措施。因此,針對濕地水鳥的保護(hù)提出以下三點(diǎn)建議: (1)新建設(shè)的油井選址應(yīng)盡量遠(yuǎn)離灘涂、蘆葦濕地等水鳥重要棲周邊停歇地息地,用多口井集中分布代替單油井散亂分布降低油井密度;(2)對油田周圍的雁鴨類進(jìn)行長期重點(diǎn)監(jiān)測,因?yàn)檠泺嗩悓θ藶楦蓴_的響應(yīng)更為敏感,觀測其反應(yīng)有助于及時(shí)監(jiān)測油井對水鳥的影響。(3)已建成的油井在廢棄后不應(yīng)用沙土簡單封填,而應(yīng)該盡量修復(fù)到自然濕地的狀態(tài),尤其要注重油井周圍200 m范圍內(nèi)的水鳥棲息地的修復(fù),為水鳥提供適宜的棲息地和食物資源。