拉薩市區(qū)藏烏鶇棲息地選擇

閻雪玉, 米瑪旺堆

(西藏大學 生態(tài)環(huán)境學院,西藏 拉薩850000)

棲息地或生境是關系著鳥類生存和種群延續(xù)場所,也是為動物提供生物和非生物需求的空間[1]。鳥類對棲息地的選擇是一個特殊的搜索過程,是基于曾經的經驗、遺傳因子或綜合這兩點形成的后天獲得性機制[2]。鳥類在選擇棲息地之前會先獲取棲息地的信息,然后根據(jù)棲息地的信息和生理狀況綜合考慮找到適宜自己生活的棲息場所,以確保生存和繁殖。了解鳥類的生活史、適應性及演化過程,必須定性或定量了解該種鳥類的棲息地[3]。因此,對鳥類棲息地的研究是鳥類生態(tài)研究的一個基礎而又重要的研究領域。

近幾年來,國內對鳥類棲息地的研究多集中在棲息地結構[4]與人類關系[5]等方面。隨著國家對瀕危物種保護的重視、科技在相關領域的應用以及生物學家對鳥類棲息地研究的重視,鳥類棲息地的研究逐漸成為熱門研究領域[5-7]。

烏鶇(Turdusmerula)是鳥綱鶇科鶇屬的鳥類,在我國主要分布于西北、華北、西南、華中、東南和華南的廣東大區(qū)域[8]。藏烏鶇(Turdusmerulamaximus)是烏鶇西藏亞種,藏烏鶇在我國屬于留鳥,常分布于西藏地區(qū)的東部和南部[9]。近年來城市化的發(fā)展使許多生活在城市中的鳥類的棲息地呈現(xiàn)島嶼化、破碎化[10],對鳥類的生活和繁殖造成了嚴重影響[11]。

因此,本研究旨在探索拉薩市區(qū)的發(fā)展對藏烏鶇棲息地產生的影響。通過構建棲息地選擇模型預測物種潛在的適宜棲息地分布,同時,為其他鳥類群落及其棲息環(huán)境的保護提供參考[12-14]。

1 研究區(qū)域

西藏拉薩市平均海拔約3 650 m,屬高海拔城市,地處中國西部邊陲地區(qū)(91°06′E、29°41′N)、喜馬拉雅山脈北側、雅魯藏布江支流拉薩河中游河谷平原,年平均日照數(shù)在1 475～3 555 h之間,有“日光城”的美譽,受經緯度、地形和光照等相關因素影響,拉薩市屬高原溫帶半干旱季風氣候,氣候主要特征為夏季溫暖且降水較多,冬季干燥寒冷,年平均氣溫7.4 ℃,降水時間基本集中在6—9月,年降水量200～510 mm[15]。拉薩市的氣候條件也影響著拉薩市園林景觀的植物分布和占比,拉薩市園林植物中喬本、灌木和草本的比例為1.17∶1∶1.30[16],其中草本的占比比較大,而大面積的草地可以給動物提供棲息場所[17]。本研究在拉薩市內共選取6處具有代表性的樣點:色拉寺、哲蚌寺、羅布林卡、宗角祿康公園、西藏大學河壩林校區(qū)和西藏大學納金校區(qū)(圖1)。

圖1 研究地點位置示意圖Figure 1 Schematic diagram of research sites

2 數(shù)據(jù)采集及處理

本研究主要采用了直接觀察法和無距離樣線法[18],在4—9月隨機選取時間,以6處地點及一定的道路路線作為觀察藏烏鶇棲息地選擇的主要樣點[19],觀察者沿固定路線勻速行走或在固定樣點,利用口徑為50 mm、10倍率的雙筒望遠鏡和20 MP 4∶3的相機來對藏烏鶇進行識別、觀察并記錄樣線兩旁的藏烏鶇數(shù)量及位置[20]。

自然界中,鳥類對棲息地的選擇往往受多種因素的影響,通過構建棲息地選擇模型可以更好地知道鳥類對棲息地的利用和需求[21]。AIC準則是統(tǒng)計學領域的重大發(fā)現(xiàn)之一,是一種對多種模型作選擇的判別方法。AIC值越小則認為擬合度越好,AIC準則的定義為:AIC=2(參數(shù)的數(shù)量)-2ln(似然函數(shù))。因此,可通過AIC準則篩選出最優(yōu)模型[22]。檢驗該數(shù)據(jù)集中的棲息地之間的相關性,是判斷棲息地選擇偏好的基礎[23]。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)來源的地點的分組進行主成分分析[24]。然后,將在樣線內觀察到的不同棲息物的藏烏鶇數(shù)量進行匯總,將得到的總數(shù)作為因變量,不同棲息物作為自變量構建多元回歸模型,基于AIC準則對所構建的模型進行檢驗,對AIC值最小的前10個模型進行進一步檢驗,對AIC值最小的模型進行多元回歸分析[22,25],所有統(tǒng)計分析在R4.2.1中完成[26]。

3 結果與分析

3.1 主成分分析

由表1可知,PCA分析得到3個主成分值大于1,累計方差貢獻率達97.02%,說明這3個主成分能反映12個指標的絕大部分信息。PC1方差貢獻率為78.59%,其中草本的貢獻最大,載荷值為0.97,PC2方差貢獻率為11.45%,其中柳樹的貢獻最大,載荷值為0.78,PC3方差貢獻率為6.98%,其中楊樹的貢獻最大,載荷值絕對值為0.79,PCA分析中的3個主成分反映了藏烏鶇對棲息地選擇的大部分信息。由表2可知,不同棲息物的指標權重前3個棲息物依次是草地、柳樹和楊樹。

表1 棲息地主成分分析Table 1 Analysis of resident landlord composition

表2 主成分分析指標權重表Table 2 Index weight table of principal component analysis

3.2 基于AIC準則檢驗模型及檢驗結果

以12個棲息物為自變量構建多元線性回歸模型并對所構建的模型以AIC準則為基礎進行檢驗,對10個AIC值最小的模型進行進一步的檢驗(表3),結合模型的檢驗結果分析,各個模型出現(xiàn)最多的自變量包括“草地”“楊樹”“柳樹”,而且AIC值最小的模型也是這幾個自變量,結合主成分分析結果將“總數(shù)”作為因變量,“草地”“楊樹”“柳樹”為自變量構建多元線性回歸模型并進一步檢驗。

表3 藏烏鶇棲息地選擇模型選擇檢驗Table 3 Test results of habitat selection model selection for Turdus merula maximus

3.3 對多元回歸模型檢驗

對得到的最優(yōu)多元線性回歸模型以草本、柳樹和楊樹為預測變量進行檢測可得到R2為0.977(表4),說明草本等3項自變量能解釋卡方值的97.7%,這表明草本等3項自變量能較好地解釋總數(shù)的變化,模型的擬合度很好。Durbin-Watson值等于1.763(表4),接近“2”,說明殘差具有獨立性。最優(yōu)模型各自變量多重共線性檢驗(見表5),方差膨脹系數(shù)(VIF)均小于5,說明自變量之間不存在多重共線性,具有相互獨立性。ANOVA表是模型顯著性的檢驗,表中F值=1 215.811(表6),為F檢驗的結果,P值小于0.001,達到極顯著水平,也說明回歸方程擬合度很好。

表4 最優(yōu)模型摘要Table 4 Summary of optimal model

表5 模型回歸系數(shù)表Table 5 Regression coefficients of the model

進一步分析,從表5我們可以看出,對因變量(總數(shù))影響最大的是柳樹。通過對各自變量偏回歸系數(shù)顯著性水平檢驗可知,所有因變量的顯著性值均小于0.05,達到極顯著水平,因此回歸模型為:總數(shù)=0.372+0.912*楊樹+1.086*柳樹+1.067*草本。

表6 最優(yōu)模型ANOVA表Table 6 ANOVA table of optimal model

4 討論與結論

4.1 城市草地對鳥類的影響

本研究選擇西藏拉薩市具有代表性的地點作為研究區(qū)域,研究藏烏鶇的棲息地選擇。這一研究結果表明,藏烏鶇在西藏拉薩市內主要棲息物是草地,楊樹和柳樹次之。研究顯示,南昌市與北京市麻雀的主要棲息地類型也是草地[27-28]。這種麻雀為了獲取更多的食物經常出現(xiàn)在人類活動區(qū)域的現(xiàn)象,說明食物資源是影響鳥類棲息地選擇的重要因素。藏烏鶇的食物主要包括一些無脊椎動物和漿果,草地可以為藏烏鶇提供食物和筑巢材料。楊樹和柳樹這種高大的喬木能夠為生活在城市中的鳥類提供很好的隱蔽性,例如生活在圓明園中的鳥類多會選擇較為高大的喬木作為棲息場所[29]。棲息地的隱蔽性和食物豐富度幾乎決定著鳥類的分布。藏烏鶇對棲息物的選擇能夠反映出決定鳥類生存的主要影響因子。

4.2 藏烏鶇潛在適宜分布區(qū)預測

人類活動對生活在城市中的藏烏鶇干擾較大,基于藏烏鶇棲息地的選擇是食物因子和捕食風險之間的一種權衡,我們可以推測昆蟲豐富度較高的草地上、一些薔薇科的灌木叢中和枝繁葉茂的高大喬木上均可能是藏烏鶇潛在的棲息場所。此外,生活在城市中的鳥類會取食人類的廚余垃圾,因此會在一些垃圾箱或垃圾處理場地看到一些鳥類的身影,這些鳥類有可能會將巢筑在附近。這些鳥類的棲息地選擇是高原地區(qū)鳥類的一種生存策略[30-31]。

4.3 城市綠化建議

近年來,隨著工業(yè)的迅速發(fā)展和人類城市化進程的加快,人類的活動范圍逐漸增大,對自然環(huán)境的影響也日漸增大,導致生活在城市中的動物的棲息地日漸破碎化[32]。鳥類為城市帶來生機和活力,是聯(lián)系城市居民與自然的使者,但鳥類的多樣性會隨著城市的發(fā)展而降低[11]。所以人類想要與自然界和諧共處,就要加強對動植物棲息地的保護,加強對動植物棲息地的研究和科學管理。首先,城市綠化時在植物的選擇上,可適當增加種植適宜本土生長的高大喬木,例如楊樹和柳樹等適應性強且可以為鳥類提供居住場所的城市綠化樹種,同時增加草地覆蓋面積,從而為生活在城市中的鳥類提供更多的生存空間。其次,對一些捕殺鳥類的行為進行制裁,同時有關政府部門應加強宣傳力度,提高城市居民保護鳥類意識[33-34]。