多情景下市郊铁路对鸟类栖息地连通性的影响

 

Maxent 模型结果表明，测试数据和训练数据平均 AUC 值为 0.776 和 0.813，表明鸟类生境预测效果与实际分布拟合度较高。鸟类栖息地适宜性阈值（Max TSS 平均值）为 0.430 3，经二值化①得到研究区内鸟类潜在栖息地适宜性分布图（图 3）。

研究区鸟类适宜性生境分布的明显特征为：水库、河道及其附近的湿地、沼泽、耕地的栖息地分布指数最高。其中乡村地区生境斑块主要分布在西北区域的官厅水库和东北区域的密云水库附近、主城区周边的水域和林地，以及河湖沿岸的公园、水库和风景区。

 

乡 村 生 境 中 适 宜 性 栖 息 地 总 面 积 为1 052.2 km2，其中大于 10 km2 的 28 个生境斑块为一级潜在生态源地，笔者提取 d I 指数大于 0.5 的 26 个斑块为生态源地（图 4）。





计算结果显示，研究区整体栖息地连通性水平较低且不均匀，IIC、PC 及 d I 指数整体呈现东北高、西南低的特征，d I 指数较高的斑块集中分布在平谷桃花海和泃河区域、潮白河流域平原及浅山区、密云水库、雁栖湖景区、怀柔水库及其西北方向军都山浅山区、通州北运河和潮白河交汇处。密云水库和官厅水库一带生境斑块的 IIC 指数较高，但 NL 不理想，表明到达两处栖息地的鸟类迁徙成本高，斑块间缺乏踏脚石（图 5）。

 

2  多情景下市郊铁路对鸟类栖息地连通性的影响

 

3.2.1  鸟类移动路径和生态廊道分析




 

 

分析结果表明，市郊铁路阻隔使鸟类迁徙路径产生回避效应，使原有移动路径向主城区绿道及北部深山区改变。由最小成本路径密度图（图 6）发现：S0 情景的高频路径分布与各生态源地 d I 指数基本呈正相关；所有情景的高通过频率路径都集中在通州和顺义段的潮白河流域附近；S1~S3 情景的西山浅山区、军都山浅山区鸟类迁徙路径有较明显扩散；因 S2 和 S3 情景中通州北部市郊铁路规划建设，导致温榆河流域及附近的鸟类通过频率大幅下降，形成明显生态断裂点；相较于S2 情景，S3 情景中由潮白河往北部平谷桃花海及泃河附近、密云水库及附近生态源地的鸟类通过频率明显提升，表明 S3 情景中其他路径成本高，路径流通性差，鸟类迁徙路径集中在一处。

 




 

 

本研究通过重力模型相互作用矩阵识别重要生态廊道，将相互作用强度大于 10 的判定为重要生态廊道，其余为一般生态廊道 （图 7）。虽然 S0 情景的重要廊道数量不及S1~S3 情景，但整体廊道分布均匀，表明鸟类廊道受铁路干扰弱且流通顺畅。由于市郊铁路的修建，鸟类迁徙路径产生回避效应，S1~S3 情景的重要生态廊道较 S0 情景而言表现为更分散至城区四周；因 S2 和 S3 情景中规划建设的市郊铁路集中在南部，重要廊道北移至军都山地区，降低了南北向的连通性；S3 情景包括了现状市郊铁路，因此北移至军都山地区的重要廊道较 S2 情景有减少。

 

 

分析各情景下生态网络结构指数发现 （表 3），S0~S2 情景的 4 项指数差异较小，α 和 γ 指数整体水平一般且在不同情景中差距不大，表明供鸟类迁移的路径较理想，各生态源地之间的连接能够发挥一定的生态连通效能；β 指数都大于 1，表明廊道之间连接复杂且连通度高。

S3 情景的 α、β 和 γ 指数较S0~S2 情景出现较明显的差异，表明市郊一定规模的铁路建设会影响栖息地连通性。c 指数在 4 个情景中数值均较高，主要因为乡村地区鸟类栖息地本身数量和质量较低，因此指数都未表现优势。