东洞庭湖湿地优势鹬类物种栖息地适宜性研究

刘 伟 孙富云高 翔

(1.湖南葆华环保有限公司，长沙，410004；2.湘潭市环境保护科学研究院，湘潭，411100；3.湖南大学环境科学与工程学院，长沙，410082)

东洞庭湖湿地优势鹬类物种栖息地适宜性研究

刘 伟1*孙富云1高 翔3

(1.湖南葆华环保有限公司，长沙，410004；2.湘潭市环境保护科学研究院，湘潭，411100；3.湖南大学环境科学与工程学院，长沙，410082)

Maxent；鸻鹬类；东洞庭湖

鸻鹬类涉禽是目前比较珍稀的一类迁徙鸟类。预测迁徙鸟类的栖息地适宜性与其他物种不完全相同，人类影响、土地类型等因素在其中起到主导作用。本文利用Maxent模型，结合2006～2013年东洞庭湖区鸟类调查数据和环境影响因子，对东洞庭湖区3种优势种鸻鹬类涉禽的栖息地适宜性进行分析。结果表明：环境因子的选择在栖息地适宜性模型建立过程中至关重要，对于东洞庭湖的候鸟来说，土地利用是影响其栖息地质量的重要环境因子；模型的评价效果优秀；2006～2009年东洞庭湖区适宜性区域约占总面积的25%，2010～2013年适宜性区域占17%，主要分布在丁字堤和春风湖一带。

人类活动的影响导致气候、土地利用等发生变化，影响了迁徙鸟类栖息地的选择[1-3]。研究表明，受人类活动影响，近年来湿地区域由于人口增多，资源被开发，环境被改变，导致涝、渍灾害加剧，湿地面积减少[4-5]。湿地是鸟类栖息的重要场所，栖息地质量下降对湿地鸟类减少的影响最为突出[6-7]。因此，保护湿地鸟类栖息地的研究是制定鸟类整体保护措施的重要前提和依据。

鸻鹬类栖息于水边、沼泽地以及泥滩附近，属于中小型涉禽，是湿地和湖泊自然生态系统中的一个非常重要的有机组成[8]，其数量的多少是衡量湿地重要性的重要标准之一[9]。近年来，分布于东洞庭湖区域的鸻鹬类种群数量波动比较大，在洞庭湖记录到黑腹滨鹬(Calidrisalpina)最大数量为25 687(2008～2009年越冬期)，最小数量为7 388 (2006～2007年越冬期)，历年平均数量为8 711，栖息地的变化影响在其中起到了关键性的作用[10-11]。

以遥感影像为载体的3S技术是21世纪以来评价生物栖息地适宜性的主流技术。其中的最大熵模型(Maxent)模型已经被广泛应用于研究鸟类的物种分布以及栖息地质量，是一种预测栖息地质量的较好模型[12]。本文基于Maxent，以黑腹滨鹬、鹤鹬(Tringaerythropus)及反嘴鹬(Recurvirostraavosetta)这3种优势种作为代表性水鸟，通过选择对鸻鹬类影响大的环境因子，建立东洞庭湖区的栖息地适宜性模型。

1 研究区域与研究方法

1.1 研究区域概况

东洞庭湖湿地(N 28°59′～29°38′，E 112°43′～113°15′)位于长江中下游，是东亚-澳大利亚候鸟迁徙的栖息地之一[13]。面积为19×104km2，水域面积6.54×104km2，地处亚热带季风性气候区。由于汛期降水和地表径流，湖区水位变化巨大，12月至次年3月为枯水期，7～8月水位达到峰值。水位波动对水陆交界区域的影响较为明显，导致湖泊水域和洲滩之间的转化，能够短时间内改变洲滩的土地类型。东洞庭湖于1992年被BirdLife International选为重要鸟类分布区，并被列入国际重要湿地名录。

1.2 研究方法

1.2.1 鸟类分布调查

2006～2013年的冬季(12月至翌年2月)分别对东洞庭湖水鸟采用全面调查方法进行调查，使用仪器为单筒望远镜(Nikula10×42黑鹰充氮防水望远镜)、双筒望远镜(Swarovski，奥地利)和手持式GPS(Vista，台湾)，对鸟类出现的数量和位置进行调查[14]，每年分别调查2到3次，共对东洞庭湖区域调查了十余次。鸟类观察和统计工作主要在船上进行，调查员不会登上附近洲滩以免构成干扰。本研究使用了其中黑腹滨鹬、鹤鹬及反嘴鹬的地理分布数据。本研究中，将鸟类分布数据分为2批(2006～2009年，2010～2013年)，分别建立栖息地适宜性模型。

1.2.2 环境因子

在现有研究的基础上，选取土地利用类型、到道路距离、到居民点距离、NDVI、斑块密度以及植被种类数作为环境因子。土地类型数据来源于NASA发射的Landsat-7和Landsat-8卫星，选取时间段为冬季，且云量较少或云区不在洞庭湖区域的卫星图片，先通过ArcGIS软件对影响进行几何校正，然后用ENVI的监督分类功能对卫星图片进行解译，得到土地类型数据。Landsat-7卫星因存在条带故障，解译时采用去条带工具补正，并根据实地考察进行校正。道路和居民点的数据来源于东洞庭湖自然保护区1∶200 000的矢量化地图，用ArcGIS的缓冲分析功能，得出到道路和居民点的距离。NDVI采用的是MODIS数据，来源于LP DAAC(Land Processes Distributed Active Archive Center)的16 d最大合成的植被指数MOD13Q1数据产品。斑块密度和植被类型数利用Fragstats 3.3软件，将上述土地利用分类数据导入计算得到。所有环境变量均通过ArcGIS转化为Maxent软件要求的asc格式。

1.2.3 模型建立

将黑腹滨鹬、鹤鹬及反嘴鹬的物种分布数据和环境因子数据导入Maxent 3.3中。随机选取25%的物种分布数据作为检验点，75%的数据用于建立模型。然后采用AUC(ROC(Receiver Operating Characteristic Curv)曲线下方的面积大小)来检验模型的准确度[15]。一般AUC值大于0.8，则模型表现良好。

1.2.4 栖息地适宜性计算

通常情况下，栖息地适宜性根据模型结果直接评价。有研究指出，对于多个目标的栖息地适宜性模型，通过加权求和的方法可以起到更好的效果[16]。假设目标物种数为N，计算公式如下：

其中，Sik是单一物种的栖息地适宜性指数；wi是该物种所占的权重数，取值为调查统计时该物种数目百分比；Sk为最终的栖息地适宜性值。

之后，需要将栖息地适宜性格局转换为是否为适宜栖息地的二元格局。为了使保护区的位置能够有一个较高的栖息地适宜性值，本研究这样设定概率切断点：对于每一个物种出现点，统计其所有点位对应单元的栖息地适宜性值，去除栖息地适宜性最小的20%的出现点之后，剩余出现点位中最小的对应栖息地适宜性值被用作概率切断点，将东洞庭湖区划分为适宜性区域和非适宜性区域[17]。

2 研究结果

2.1 土地类型变化

洞庭湖越冬鸻鹬类主要生境是浅水水域和水陆过渡区的泥滩和沼泽。这些生境在洞庭湖的主要分布见表1。

表1 洞庭湖鸻鹬类适宜生境

Tab.1 Suitable habitat for shorebirds

图1 2013年12月东洞庭湖区域土地类型分类Fig.1 Land use type of East Dongting Lake in December 2013

根据解译分析，得到各年土地利用分类图(图1)。将研究区域分为水域、泥滩、苔草、蒿草、芦苇。分类结果中，适宜作为鸻鹬类栖息地的水域和泥滩占所有面积的23.5%。不同年份土地类型也不一样，因为出现干旱，2007年、2012年的水域和泥滩面积相对较少，与此同时，鸟类调查中，鸻鹬类有相比于其他物种数量下降更快的趋势(图2)。

图2 东洞庭湖鸻鹬类优势种数量Fig.2 Domain population numbers of shorebirds in East Dongting Lake

2.2 Maxent模型预测结果检测

黑腹滨鹬、鹤鹬及反嘴鹬的Maxent模型中，2006～2009年模型的AUC值分别为0.870、0.856、0.860；2010～2013年模型的AUC值分别为0.844、0.890、0.915。表明Maxent的预测结果精确度极高。各个环境变量中，土地类型对结果影响最大，其次是到居民点的距离和到道路的距离。这说明该物种对生境的要求较高，生境发生变化对物种的影响十分显著，人类的活动对物种也有很大的影响。

2.3 鸻鹬类适宜栖息地分布

将3种优势种鸻鹬类候鸟的Maxent模型输出结果进行加权求和，结果导入ArcGIS并用概率切断点处理得到鸻鹬类适宜性栖息地分布图(图3)。适宜性区域大部分都分布在春风湖以及丁字堤，两个阶段适宜性区域分别占总面积的25%、17%，适宜性区域在2010～2013年阶段相比前一阶段衰减了32%。大部分适宜性区域都分布在水域和泥滩区域，尤其是2010～2013年阶段，栖息地总面积减少且向水域和泥滩地区退缩。其次是苔草区域，芦苇和蒿草区域的栖息地适宜性值比较低。

图3 鸻鹬类栖息地适宜性分布(a) 2006～2009年，(b) 2010～2013年Fig.3 Habitat suitability map of shorebirds(a) 2006～2009，(b) 2010～2013

3 讨论

3.1 栖息地适宜性影响因子分析

鸻鹬类对栖息地环境的要求不同于其他物种，水文、人类活动、土地类型的变化对栖息地环境的影响很大。袁玉洁等[1]指出土地利用类型、到道路距离、到居民点距离、NDVI、斑块密度以及植被种类数对东洞庭湖区域的水鸟有显著影响。因此本文以东洞庭湖3种优势鸻鹬类水鸟为例，选取这已被证明与其栖息地质量有关的6个环境因子作为环境变量。结果表明，鸻鹬类的栖息地环境质量主要受土地利用类型、到道路和居民点的距离的影响，这与Zeng等[18]的研究结果一致。

研究结果表明，2010～2013年适宜性栖息地面积比2006～2009年小。这与Li、Yi等[19-20]的结果相反，区别在于他们采用的是WorldClim (www.worldclim.org) 的气候数据，在全球变暖的背景条件下，温度、蒸发这类气候因子在数值上是增大的，使得栖息地适宜性值增加。对于迁徙鸟类这种特殊物种来说，由于经常移动的缘故，温度、蒸发这类气候因子直接反应的候鸟栖息地信息比较少，不足以作为研究栖息地质量的环境因子。

土地利用变化是栖息地质量降低的主要原因。东洞庭湖区位于三峡大坝的下游，受三峡工程秋季蓄水作用的影响，洞庭湖水位发生改变，湖区水域面积和裸露滩地形成时间发生改变，水位升高后形成的水域水深较深，鸟类无法取食到水草，导致栖息地质量下降，这对鸻鹬类候鸟在此栖息不利。同时其他人为因素如人工种植等也会引起土地类型发生变化，刘云珠等[21]调查发现人工杨树林和芦苇地不适宜水鸟栖息，两种生境内水鸟多样性极低，说明湿地向芦苇地或杨树林的转变不利于东洞庭湖水鸟的保护，东洞庭湖南部以及西北区域芦苇地和杨树林对湿地面积的侵占是东洞庭湖湿地生态系统退化的主要原因，也是东洞庭湖区域水鸟物种数和种群丰富度降低的主要原因[22]。

3.2 栖息地分布差异分析

分析结果看出，适宜栖息地分布随时间推移呈集中化趋势；春风湖至君山一带的适宜栖息地面积有所增加，但是中部以及西部的一些适宜性栖息地已经逐渐消失，栖息地整体面积锐减。这一方面是由于自然和人力的双重破坏，尤其是极端气候的影响。比如2011年、2013年干旱导致大量的洲滩干枯，连续的雨、雪天气致使河水淹没大量洲滩等。另一方面，外来物种杨树的引进，也是栖息地面积减少的一个重要原因。候鸟降落时有一个滑翔过程，而杨树挡住了其滑翔的空间，候鸟找不到降落处，且遮挡了从地上觅食的视线，就会另觅去处，导致栖息地的转移。

3.3 东洞庭湖水鸟栖息地保护与管理的对策建议

东洞庭湖是长江中下游江湖复合湿地生态系统的重要组成部分，受到湖区围垦、上游三峡大坝运行、气候变化等原因，东洞庭湖区水鸟的栖息地已遭到一定程度的破坏，适宜的栖息地面积已经明显减少，本研究的结果也印证了这一点。目前应该密切监测东洞庭湖水鸟种群数量的变化趋势，尽早发现不利因素并制定相应措施。对现存水鸟栖息地应当严格保护，限制人为开发活动，避免现存水鸟栖息地被开发和破坏。

鸟类调查和相关研究可能会更多地选择物种丰富度较高的地方进行研究，但是由于鸟类调查具有一定的时效性和不确定性，导致数据的不完整。Maxent模型结果提供了一些可能属于鸻鹬类栖息地的一些区域，比如漉湖、君山等。这些区域都应作为潜在栖息地保护，执行有针对性的保护措施，防止鸻鹬类种群数量继续下降。

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Maxent；Shorebirds；East Dongting Lake

Habitat Suitability for Dominant Species of Shorebirds in East Dongting Lake

Liu Wei1*Sun Fuyun2Gao Xiang3

(1.Hunan Baohua Environment Co.，Ltd，Changsha，410004，China；2.Xiangtan Research Academy of Environmental Sciences，Xiangtan，411100，China；3.College of Environmental Science and Engineering，Hunan University，Changsha，410082，China)

Some shorebirds are rare migratory birds.Some variables like human influence and land use type play a key role in predicting habitat suitability of migratory birds.We used Maxent modeling，coupled with bird survey records from 2006 to 2013 and environmental variables related to shorebirds to analyze habitat suitability of three dominant species of shorebirds in East Dongting Lake.The results showed that environmental variables played a key role in building Maxent modeling，and land use type was the most important factor influencing habitat quality for shorebirds.Maxent modeling had excellent evaluation effectiveness.Highly suitable area accounted for 25% of East Dongting Lake area during 2006 to 2009，and 17% during 2010 to 2013，and was mainly distributed in Dingzidi and Chunfenghu.

稿件运行过程

2017-04-10

修回日期：2017-04-24

发表日期：2017-11-10

Q958.1

A

2310-1490(2017)04-603-05

刘伟，男，34岁，硕士，工程师；主要从事环境影响评价工作。

*通讯作者：刘伟，E-mail：157334668@qq.com