鸟类监测研究进展：以北美繁殖鸟类调查为例

周 勇

（铜陵市第十中学，安徽 铜陵 244000）

鸟类分布广泛，栖息在各种各样的生境中，同时也是动物中最容易观察的类群，其存在可作为其他一些物种存在的可靠而敏感的标志 （Panzer et al.1995）。世界上多数鸟类的生活习性和特征为人们所了解，即使在野外也能被确定到科属种等分类水平，能够提高分析的精确度 （Wilcox1984;Williamsand Gaston1994）。此外鸟类受到公众关注，鸟类群落的变化和植物或无脊椎动物群落的变化相比更容易被察觉到（Browder et al.2002）。因此，多数学者将鸟类作为监测环境变化的指示物种，用来反映生存的环境状况及其改变（Carignan and Villard2002），美国、英国等地还组织了系统和大范围的鸟类调查，来监测鸟类与环境的关系（Brenda et al.2010）。

自古以来，人类就将鸟类的行为与环境的变化建立关联，成为某种意义上最早的鸟类监测。如亚里士多德早在公元前342年就在其著作中提到鹤类的飞行和天气变化的关系；人们根据燕子低空飞行来判断将有降雨等。人类进入工业化社会以来，社会生产力的急剧发展，导致了人类对环境的过度开发。造成生态系统严重退化，环境污染严重，全球气候变化加剧，野生动物生境遭到严重破坏和斑块化，大量物种灭绝，生物多样性丧失。这些变化唤起了公众监测环境变化的认识。上世纪70年代，鸟类开始成为反映环境变化，尤其是在监测环境污染方面最具普遍意义的指示物种（Furness 1993）。之后，鸟类作为指示物种逐渐扩展到对水污染、核辐射污染、大气污染、重金属污染、农药污染等的监测中（李和丁2007；尹雪斌等2004；赵和雷 2002；王和吕2007）。近些年，欧美的一些国家通过开展长期的鸟类调查（北美:Breeding Biology Research&Monitoring Database;英国:New AtlasofBreedingBirdsin Britain and Ireland），获得较为完整的鸟类种群数量和分布的历史资料。研究者利用GIS等技术，将鸟类分布、丰富度的变化与环境特征变化如栖息地利用、气候变化、生态系统演替等建立联系，开展了大量系统有效地工作，为鸟类物种的保护、栖息地管理等提供了很好的建议（http://www.umt.edu/bbird）。以下将以北美繁殖鸟类监测为例，从目标设计、数据收集、质量管理、数据管理以及后期产出等方面，揭示一个经典的监测项目是如何开展的，同时结合新发展的监测技术，为中国开展类似工作提供建议。

一、北美繁殖鸟类监测 （The North American Breeding Bird Survey）

1962年，美国作家Rachel Carson的著作《寂静的春天》出版，揭露了使用杀虫剂DDT（Dichloro-diph-en-yltrichiloreothane）对鸟类造成的影响。环境污染对野生动物的影响促成了美国政府在全美范围内实行野生鸟类种群监测的长期项目 （The North American Breeding Bird Survey，以下简称 BBS）。 1966 年，Patuxent野生动物研究中心的Chandler Robbins和他的同事，推出了北美繁殖鸟类监测计划。从1966年至今，该项目一直在持续进行。通过该工作，产生了很多长期性、大范围和国际性鸟类合作监测的研究项目 （Sauer et al.2005;Thogmartin etal.2006;U.S.GeologicalSurvey 2007）。

（一）目标设定

项目的目标是用科学可信的测量方法，反映北美大陆和地区尺度鸟类种群的现状和未来趋势，以形成基于生物学基础的保护和管理计划（U.S.Geological Survey 2007）。尽管初期的项目目标比较模糊，但项目实施过程中，依据不同的数据，形成了很多成功的保护目标。如利用调查数据估计种群变化趋势 （Link and Sauer 1997a,b,1998;Sauer et al.2003;Alpizar-Jara et al.2004;Sauer et al.2004），量化栖息地丧失和片段化对不同鸟类物种的影响 （Boulinier et al.1998a,2001），以及在大尺度范围内研究某些鸟类的种群生态学等内容（Flather and Sauer 1996;Cam et al.2000;La Sorte and McKinney 2007）。上述内容，也成为后续工作开展的主要目标。

（二）方法设计

项目初期计划在北美大陆，包括加拿大，同时监测420多种鸟类。2006年以后，项目的工作点扩展到墨西哥（U.S.Geological Survey 2007）。由于鸟类的机动性和喜欢鸣叫的习性，研究者通常采用距离取样（Distance sampling）来监测鸟类 （Rosenstock et al.2002;Buckland et al.1993）。距离取样是一类广泛应用于估计生物种群密度或丰富度的取样方法。通常包括样线法和样点法两种方法。这些方法已经在很多类群，如植物、灌木和草本植物、鱼类、昆虫、两栖爬行类、鸟类、水生和陆生哺乳类中得到了应用。虽然类群不一样，但该方法的主要原理都相同：观察者通过设定一些标准化的样线或样点，在这些范围内搜集研究对象。每一个观察到的兑现个，研究者记录野生动物距离样线或样点的距离。通过这样的工作，来估计野生动物的密度和相对丰富度。对在草地、沼泽以及其他均一环境下活动的日行性物种，通常使用样线法（Transects）调查（Ribic and Sample 2001），而对于复杂地形条件下不能使用样线法调查的物种，主要采用样点法（Point counts）来监测 （Buckland 1987）。其他常用的方法包括绘图法（Spot Mapping）（Dobkin and Rich 1998）、搜寻鸟巢等方法（Johnson and Shaffer 1990）。夜行性物种的监测相对困难，常用的方法是鸣声回放(Hardy and Morrison 2000)，利用红外摄像机对繁殖鸟类的巢、取食、捕食等行为监测，也逐渐开展（Stake 2003）。

考虑到项目点覆盖如此巨大的范围，设计者决定利用志愿者（专业人士、观鸟者、本地居民等）来开展大范围野外数据的收集工作。对非专业人士来说，过于繁琐的数据采集方案，可能会影响最终结果的准确度以及他们的工作热情。为此，在保证收集最基本信息的基础上，项目组设计：在每年6月鸟类繁殖的高峰期，利用经过训练能够熟练识别和收集鸟类种群资料的参与者，沿公路进行调查。每条调查路线长41km，每隔0.8公里停留一次，每个点调查3分钟，记录半径0.4km范围内听到或看到的所有鸟类。调查时间从当地日出前半小时开始，持续约5小时结束。在美国和加拿大，研究者设计了4100多条样线。通过这样的设计，NABBS项目收集了多种物种大量的数据。这些数据，汇集到项目组设计的一个网络数据库中。后期的资料整理工作，主要依托于该海量数据库的信息进行。

（三）数据质量管理

在取样设计和数据分析中，由于物种的原因（某些安静的鸟类用鸣叫调查方法不合适）、调查方法的原因（沿公路设定样线会忽略一些害羞的鸟类）、取样大小和样线密度的不同影响种群丰富度的估测结果 （在样线设定较少区域，鸟类物种的丰富度估测结果将会比设定更多样线区域的结果要产生更多偏差）等因素的影响，实际调查中仍然存在着很多的障碍和困难。为此，研究者通过对各种数据进行质量控制和标准化数据库等方式，来设定标准的取样和分析技术。例如，从1992年开始，研究者在野外工作手册中，针对鸟巢及其栖息地等繁殖栖息地数据采集，从数据采集方法和质量控制方面进行了有效改进，保证了后续的相关工作能够重复进行（Martin and Geupel 1993）。在寻找鸟巢方面，Martin设定两种大小的研究样方，供鸟巢搜寻者参考。在森林环境中，设定8个地块，每个地块大小40公顷，成为标准。在更高的搜寻频率下，可以将地块的面积减小（Martin and Geupel 1993）。通过培训和利用设定的标准，即使对不具有丰富鸟类学知识（如物种识别，有寻找鸟巢的经验等）的志愿者，他们仍然也可以寻找到大量的鸟巢。从而扩大实验的样本。目前很多新方法正在致力于保证数据的质量控制，以及处理沿公路样线调查的关联偏差，这也形成了一个热点的研究领域（Barker et al.1993;Sauer et al.1994;Kendall et al.1996;Link and Sauer 1997a,b;Boulinier et al.1998b;Link and Sauer 1998;Hines et al.1999;Pollock et al.2002;Alpizar-Jara etal.2004;Saueretal.2004;Thogmartin et al.2006;Link and Sauer 2007）。 Martin等对1966-1991年间369个物种的种群数据分析，发现有一半的物种数量受到观察者差异的影响。进而提出加大对观察者培训，延长调查时间等改进措施。

（四）项目产出

一项2002年的文献回溯发现，超过270份的科学出版物直接或间接地引用了该监测项目的资料，使其成为全世界应用最广泛的监测项目 （Pollock et al.2002;Brenda et al.2010）。围绕该项目的产出包括：研究论文、专著、学位论文、技术工艺、开发的软件、以及递交政府管理部门的各种层次报告（http://www.umt.edu/bbird/bbirdpub.htm）。一些代表性的研究论文发表在Nature,Science,Evolution,Ecology,Ecological Monographs,JournalofWildlife Management,Auk,Condor,Conservation Biology,American Naturalist等国际顶尖杂志，反映的问题包括：估计不同鸟类种群变化的趋势，探讨影响其变化的因素；利用种群监测的数据，来评价不同种群计算的方法；评估栖息地片段化、栖息地丧失等对不同物种的影响，以及不同鸟类对上述变化的响应 （Link and Sauer 1997a,b,1998;Sauer et al.2003;Alpizar-Jara et al.2004;Sauer et al.2004）。几十部关于鸟类生态及保护研究的专著先后出版，内容包括某些雀形目鸟类物种的生活史、种群变化、未来种群变动趋势、以及种群动态分析等（Sauer et al.2005;Thogmartin et al.2006;U.S.Geological Survey 2007）。数十篇博士和硕士论文也以BBS项目上述有关的内容为题开展（http://www.umt.edu/bbird/bbirdpub.htm）。

虽然早期BBS项目收集的资料仅仅限于种群状况，在开展物种数据收集时，没有同步开展栖息地的监测。因而在分析鸟类种群变动的原因时，不能够有效地解释造成鸟类种群变动的原因。但是，分析种群变动状况，仍然是该项目的最有效的应用。由于BBS收集的资料能够用在绘制大尺度下鸟类的相对丰富度地图中，因此目前种群变动的资料已经与栖息地丧失和片段化联系起 来（Askins 1993;Boulinieretal.1998b,2001;

Donovan and Flather 2002）。一些物种，在其整个分布范围都有一定的种群变动信息，科学家和管理者利用空间种群变动的趋势，来分析对保护至关重要的一些热点地区（Hot spots）。在物种的基础上，将类似生活史特征物种集合成种团（guilds），如基于食性、迁徙行为和营巢情况等划分的种团。由于影响资源的环境因子，也以相似的方式影响利用这些资源的每一种团和种团内的每一物种，因此，种团的变化和种团中每一物种的变化，能够反映环境的变化，在监测环境变动方面更有效果 （Askins 1993;Sauer et al.1996;Hines et al 1999）。

二、我国鸟类监测工作展望

相对来说，我国鸟类监测工作不论是针对于物种的，还是针对特定生态系统，或者是生物多样性热点地区，还没有开展长期系统的鸟类监测。多数的工作集中在地区性短期的鸟类多样性调查。近年来，随着禽流感、SARS和埃博拉病毒感染等疾病的相继爆发，中国对野生动物疫源疫病监测工作高度重视。一个利用现有林业有害生物防治体系、自然保护区管理体系、鸟类环志网络、野生动物保护体系、野生动物救护繁育体系和森林生态系统定位观测体系为主体，覆盖野生动物疫病多发区域，人与野生动物、家养动物密切接触区域，野生动物迁徙通道、迁飞越冬（夏）地、停歇地和繁殖地等野生动物集中分布区域的全国性野生动物疫源疫病监测网络正在建立，但该网络体系以疫源疫病监测为主，对野生鸟类物种和丰富度的长年监测尚未形成体系。

虽然如此，中国长期开展的环志工作和一系列高校、科研院所以及自然保护区管理体系参与到鸟类的监测工作中，依然为开展系统的鸟类监测工作创造了条件。除了依托基础的鸟类及生态监测的原理与方法开展不同研究地点、不同生态系统的鸟类监测工作外，国外开展的系列监测工作也为我们提供了新的思路。比如上述的BBS项目。

BBS项目对我国开展监测工作的可借鉴之处包括：整体目标的设计、实施步骤及方法计划与调整、数据采集、储存与整理等。除了成功之处，该项目初期的缺憾之处也值得我们借鉴。例如在BBS项目的初期设计中，研究者没有将鸟类种群的变动与栖息地质量的变化建立关联，因而在分析鸟类种群变动趋势时，无法解释导致其变化的原因。因此，在下一步我国开展的鸟类监测工作中，需要将栖息地的监测考虑进来。栖息地是物种生存的基础，管理以及降低栖息地质量的举措，将改变有机体的适合度，影响种群整体的增长（Mc-Comb 2007）。识别并把栖息地和种群变化的相互作用包含在内，对形成基于物种和环境特点的正确管理措施，非常重要（Barrett and Salwasser 1982）。

此外，新技术的发展极大的促进了国外鸟类监测工作的发展，如遗传监测（Genetic Monitoring）。随着DNA检测准确性的提高，以及全基因组测序的发展，遗传检测正在形成一个更准确、可防御的、广泛可用的监测野生动物种群的方法（Schwartz et al.2006）。与标记重捕（Cpature-mark-recapture）估计种群参数相比，非损伤取样（noninvasive manner）在濒危野生物种保护和管理中具有重要的现实意义。由于非损伤性取样的样品采集具有随机性和便利性，因而可以显著地增加研究对象，这是其他取样方法难以做到的。例如：在美国，研究者通过遗传监测方法，确定了Glacier国家公园（Glacier National Park）中灰熊的种群密度和分布（Kendall et al.2008,2009）。通过采集毛发样品，利用遗产方法分析，研究者估计出研究区域的灰熊种群数量约为240只，密度为30只/1000平方公里。无损伤遗传分析方法的研究结果，为形成当地灰熊种群的保护计划提供了关键信息，并为其它物种开展类似工作提供了参考（Kendall and McKelvey 2008）。另一个例子是通过采集蚊子血液与西尼罗病毒传播的研究（Kilpatrick et al.2006）。通过监测蚊子所吸血液，利用DNA技术，研究者能够把在北美爆发的西尼罗病毒与食用鸟类和哺乳类动物联系起来。类似的人畜共患病研究，也可以借鉴此思路。

在栖息地监测中，利用地理信息系统（GIS-GeographicalInformationSystem）， 遥 感 技 术 （Remote Sense）等，能够监测环境变化及野生动物保护（Kerr 1986;Askins 1993;Boulinier et al.1998b,2001;Donovan and Flather 2002）。GIS技术是建立在地球科学和信息科学基础上的边缘科学，是地理学、地图学、计算机科学、遥感等涉及空间数据采集、处理和分析的多种学科与技术共同发展的结果。通过与不同数据源的空间与费空间数据相结合，通过空间操作和模型分析，提供对规划、管理和决策有用的信息产品。目前，地理信息系统技术应用于野生动物及其栖息地的研究，主要集中在生境质量的评价、栖息地破碎化的分析、种群数量的估测、管理信息系统的建立等方面，而对于野生动物长期的种群动态及栖息地变化监测现处于探索阶段 （周世强等2004）。在下一步的鸟类监测工作中，可以将该技术应用到濒危物种以及保护区物种多样性的保护和管理工作中。