摘要：【目的】研究旨在通过构建栖息地适宜性评价模型，对山东省烟台市东岛咀滨海绿地的鸟类多样性和栖息地本底进行调查和评估，并为开展城市鸟类栖息地营建及海岸带生态景观规划设计提供参考。

 

【方法】研究以烟台市东岛咀滨海绿地为研究区域，通过实地调查对其鸟类多样性特征进行分析，同时运用相关性分析和冗余分析探究表征鸟类栖息地食源条件、隐蔽条件和人为干扰强度特征的19个群落环境因子对鸟类多样性的影响，并在此基础上结合层次分析法构建东岛咀滨海绿地鸟类栖息地适宜性评价模型，对陆地区域的鸟类栖息地质量进行定量评价。

 

【结果】分布连续的大面积林地是研究区域内鸟类多样性最高的区域；在不同海岸线距离梯度下，乔木盖度、乔木丰富度指数、灌木盖度、草本盖度等8个环境因子与至少1项鸟类多样性指标显著相关，其中，乔木层的结构特征对滨海鸟类多样的积极影响更突出；东岛咀滨海绿地的鸟类栖息地适宜性水平呈现近海区域低、远海区域高的特征。

 

【结论】以阔叶乔木覆盖为主要特征的林地对滨海绿地鸟类多样性有突出的支持功能，是鸟类栖息地营建的重要生境。本研究构建的栖息地适宜性评价模型能够有效地模拟研究区域鸟类栖息地质量的现状分布特征，对烟台东岛咀滨海绿地未来的规划设计具有实际指导意义。

 

生物多样性是维持全球生态系统稳定的基础，作为《生物多样性公约》（ConventiononBiologicalDiversity,CBD）的最早缔约国以及《生物多样性公约》缔约方大会第十五次会议（the15thmeetingoftheConferenceofthePartiestotheUnitedNationsConventiononBiologicalDiversity,COP15）的主办国，中国对生物多样性保护长期高度重视。

东部沿海区域地处东亚—澳大利西亚候鸟迁徙路线上，海岸带上丰富的空间类型为万千候鸟提供了重要的停歇地，是中国生物多样性保护的关键地带。处于其中的滨海绿地（coastalgreenspace）依托以植物为主要构成的生态基底，为海岸带迁徙候鸟及当地留鸟提供了重要的觅食、繁殖和夜栖空间，是开展鸟类多样性保护的重要空间节点[1-2]。滨海绿地是城市临海地带上受海陆相互作用而产生的、具有一定景观价值的带状区域，既包括植物生长的绿色空间，又包括滩涂、广场、小岛等其他景观性空间[3]。

当今的滨海绿地凭借其特殊的狭长形态承载着构建生态廊道、联结城市绿网的功能，正在发展为融合多种生态功能的城市绿色空间[4]。因此，在滨海绿地的规划设计和建设实践中充分实现对鸟类多样性及栖息地的支持和保护，将有助于提升滨海绿地的生态服务功能，推动海岸带生态基底复育，助力中国生物多样性保护。

 

科学的栖息地本底调查和评估是实现生物多样保护的基础[5]，滨海绿地生态景观规划设计也同样需要以目标生物的栖息地评价为前提。栖息地评价的经典方法是栖息地适宜性指数（habitatsuitabilityindex,HSI）法，该方法通常基于物种和环境变量特征存在线性关系的假设进行评价模型构建，指标与权重的设置主要依赖经验数据和专家评分，缺乏对物种与栖息地环境因素实际关系的探讨[6-7]。因此，不少研究通过多元统计的方法来建立栖息地评价模型以解决这一问题，包括运用回归模型推导出关联物种与环境栖息地适宜性计算方程[8-10]，运用降维分析将生物与环境的联系扩展至多个物种指标或整个类群[11]等。

这类单一的多元统计方法，虽然为栖息地适宜性评价模型的建立提供了结合实地调查的数据统计依据，但难以灵活地应对生态学模拟中的不确定性[7]。因此，逐渐有研究先通过多元统计确定物种对栖息地环境因子的偏好，筛选出评价指标，再通过主观或客观的办法确定权重，最终以HSI法作为所有评价信息的集成，综合多种方法对目标物种或群落的栖息地适宜性评价进行优化[12-14]。

 

山东省烟台市是中国环渤海岸线上重要的鸟类迁徙停歇地，当地共记录有鸟类377种，占整个山东省记录鸟类物种数的80.55%[15]，是胶东半岛鸟类资源相对丰富的区域。同时在滨海区域经济发展的催化下，烟台市正进行着大规模的城市海岸带建设，在建设中尤其注重滨海绿地的鸟类栖息地营建，但由于缺乏针对性的栖息地本底调查与评估，相关的建设实践也难以科学和深入地开展。

故本研究以烟台市东岛咀滨海绿地为研究区域，应用多元统计的方法研究微栖息地尺度下的环境因子对鸟类多样性的影响，结合HSI法和层次分析法（analytichierarchyprocess,AHP）构建鸟类栖息地评价模型，实现定量、定位的鸟类栖息地适宜性评价，以期为烟台市滨海绿地鸟类多样性及栖息地保护和生态景观规划设计提供理论依据和营建建议。

 

1研究方法

 

1.1研究区域概况

 

烟台地处中国环渤海地区的低山丘陵地带，以暖温带大陆性季风气候为特征，夏季东南风盛行，冬季西北风盛行，年平均温度12.6℃，年降雨量672.5mm。

 

本研究以烟台市开发区八角湾东岛咀滨海绿地为研究区域，总面积约72.15hm2，包括陆域、滩涂和有礁石分布的临近海域（图1）。该区域目前处于待建设状态，近几年将建设为国家海岸公园的生态功能区，以持续发挥其生物多样性支持功能。东岛咀滨海绿地北面向海，拥有连续的基岩岸线和天然砂质滩涂岸线，陆域具有较完整的绿地斑块，整体植被生长良好，同时远离城市与村庄等人为干扰，为滨海鸟类提供了较好的栖息条件。

 

 

1.2.1鸟类物种田野调查

 

根据景观和植物群落特征差异，研究区域可划分为海域、滩涂、农田、草地、林地、建筑区域或裸地六大类生境，其中林地生境可根据植物群落结构细分为针叶密林草地、阔叶密林草地、混交密林草地等七小类生境，共计12类生境。采用典型取样法，对每种生境进行前期踏查，将每种生境内观察到有鸟类活动的27个具体位点作为样点，样点覆盖所有12类生境（图1）。

 

受新型冠状病毒疫情影响和场地周边施工的干扰，鸟类调查主要于2021年9、10月，2022年1、8月进行，包括夏、秋、冬三季，基本涵盖了烟台鸟类繁殖期、迁徙期和越冬期。每月选择天气晴好的3d，于早晨日出和日落后3h内对所有样点各进行1次观测，每次观测持续15~20min，期间记录以样点为中心的25m半径范围内所有目击和听音辨别出的鸟类物种及个体数量，每个样点共计调查24次。

 

1.2.2环境因子调查

 

参考前人研究[16-18]，将研究区域内影响鸟类多样性分布的环境因素概括为食源条件、隐蔽条件、人为干扰强度三方面，具体选取微栖息地尺度下的19个环境因子进行研究（表1）。本研究采用样方法对植物群落中的环境因子进行实地调查：在27个鸟类观测样点各设置1个10m×10m的木本植物样方与5个2m×2m的草本植物样方，记录各观测样点内乔木、灌木及草本结构层的植物丰富度、高度、盖度等信息，以及人流量、距干扰源距离、距海岸线距离等其他环境信息，用于分析鸟类多样性与环境因子的关系。

 

由于未来的海岸公园建设主要在陆域空间开展，本研究还设置了45个100m×100m的网格，对网格中心进行与上述内容相同的样方环境因子的调查，用于进行后续的栖息地适宜性评价。

 

1.3数据处理与分析方法

 

 

用Patrick丰富度指数（richnessindexofbird，简称Rb）、Shannon-Wiener多样性指数（diversityindexofbird，简称Db）、Peliou物种均匀度指数（evennessindex，简称Eb）3个指标表征鸟类多样性，计算27个样点的多样性指标，使用ArcGIS10.2的克里金（Kriging）插值工具绘制各指标的数值等级分布图，使用自然断点法划分数值等级，计算式为：式中：R表示鸟类丰富度指数；H表示鸟类多样性指数；E表示鸟类均匀度指数；Pi表示某物种i的个体数占群落物种总数的比例；S为每个样方的物种总数。

 

 

1）数据分组。考虑到滨海绿地处在海陆相互作用活跃的过渡地带，在垂直海岸线的方向上，海风、土壤、地下水、植被等环境因子通常具有一定的空间异质性[20]，使用SPSS25的最优分箱工具，根据样点与海岸线的距离划分出各项环境因子差异较大的3个组别，以研究不同海岸线距离梯度下的环境因素以及对鸟类多样性的影响。3个组别分别为：距海岸线82m以下；距海岸线82~135m；距海岸线135m以上，每组均有9个样点。其中，距海岸线82m以下的区域以针叶或混交密林草地、滩涂和近海域为主；距海岸线82~135m的区域以农田、草地和阔叶或混交疏林草地为主；距海岸线135m以上的区域以阔叶密林草地为主。不同区域在植物盖度、丰富度和平均高度等变量上有着较大差异。

 

2）环境因子与鸟类多样性的相关性与解释度分析。计算上述3种海岸线距离梯度下的19个二级环境因子与3个鸟类多样性指标的皮尔逊相关系数（Pearsoncorrelationcoefficient），筛选与鸟类多样性指标显著相关（p＜0.05）的环境因子，并运用Canoco5软件进行冗余分析（redundancyanalysis,RDA），进一步探究各个环境因子对鸟类多样性整体影响的显著性和解释度。

 

 

根据皮尔逊相关性分析与RDA的结果，将与鸟类多样性指标呈显著相关的环境因子作为评价指标，并参照不同海岸线距离梯度下的环境因子对鸟类多样性指标整体的解释度，结合AHP模型确定各项因子的权重，构建鸟类栖息地适宜性评价指标体系；使用最优分箱工具对各项指标进行区间划分，并对各区间进行赋分，得到东岛咀滨海绿地鸟类栖息地适宜性评分标准，运用式（4）计算各样点的栖息地适宜性指数：式中：S为某评价单元的栖息地适宜性评价得分，Wi为因子i的总权重值；Pi为评价单元对应的第i个单因子分值，n为因子总数。

 

最终基于45个网格中心的样方调查数据，根据评价模型计算陆域内每个样点的适宜性指数，在ArcGIS10.2中使用克里金插值法制作栖息地适宜性分布图，使用自然断点法划分数值等级。