城市环滇池鸟类栖息地预测与适宜生境识别

栖息地预测与适宜生境识别

 

3.1.1MaxEnt模型预测结果检验

 

根据受试者工作特征曲线的模拟预测精度的评价结果显示，对水鸟目标种群生境适宜地研究的训练数据和测试数据的AUC值分别为0.931和0.915，对林鸟目标种群研究的训练数据和测试数据的AUC值分别为0.926和0.947，数值均大于0.9，说明该模型对环滇池鸟类目标种群的潜在生境分布情况的结果精确度达到优秀水平，适用于适宜生境的识别与评价。

 

3.1.2环境因子对环滇池鸟类生境分布的潜在影响

 

刀切法检验影响环滇池水鸟与林鸟目标种的环境变量因子及其分别对应的贡献率和置换重要性(裘})裘明，距滇池一级保护区距离、植被覆盖度与土地利用类型是水鸟环境因子中贡献率最高的3个，其贡献率分别为35.3%,23.1%和15.9%。这3个环境因子也是林鸟环境变量因子中贡献率最高的，贡献率分别为44.3%,21.2%和15.1%，说明它们是影响环滇池鸟类生境适宜性的主要环境因子。

此外，距滇池一级保护区距离(43.1)与距滇池距离(14.9%)是影响水鸟环境因子中置换重要性最高的;距滇池一级保护区距离(39.4%)与植被覆盖度(20.1)则是影响林鸟环境因子中置换重要性最高的。综合来看，影响环滇池鸟类生境选择的主要因素包括与滇池一级保护区的临近程度、地裘覆盖情况及植被覆盖程度，其中水鸟还依赖于距滇池的距离。

 

3.1.3环滇池鸟类适宜生境分布

 

 

基于MaxEnt模型预测，分别获得林鸟与水鸟目标种的潜在分布结果，并按适宜程度从高到低以连续的概率分布图呈现(图2)。根据图2,2种鸟类分布结果中适宜程度高的区域均主要集中在水陆相交处;相对于林鸟，水鸟的高适宜程度区域更靠近滇池水体。



在ArcGIS10.8中将2种结果加权叠加，并对模型输出结果重新分类，划分生境适宜性类别，得到环滇池鸟类的潜在适宜生境分布图(图3)。

计算结果裘明，高适宜区的面积为14.82km2，占研究区面积的34.6%,以湿地、林地及草地为主要生境构成，主要分布在草海、海东湿地、斗南湿地以及捞鱼河湿地等生态资源丰富、环境条件良好的区域;低适宜区的面积为9.89km2，占研究区面积的比例最低，为23.1，主要分布在高适宜区与背景区之间;背景区面积为18.12km2，占研究区面积的42.3%，为占比最高区域，背景区与环湖路相邻，在研究区中能够起到鸟类生境与人为建设之间的缓冲作用。

 

3.1.4生境制图结果分析

 

通过对研究区内高适宜区的生境制图(图4)，能够得出各类生境的组成、分布与空间关系等。滇池北部区域以林、草和湿地为主，单元分布较为均匀。滇池中部区域分布海东湿地公园、斗南湿地公园、捞鱼河湿地公园等自然湿地公园以及乡村景观，为鸟类提供休憩、活动场所及食物来源，是环滇池鸟类的重要栖息地组成部分。滇池南部沿岸植有大量水杉，是白鹭等滇池鸟类的最佳栖息地环境。

 

对高适宜区的各生境单元进一步计算，得出各级单元面积及占比情况(表2)。一级单元中湿地面积最高，为5.83km2，占高适宜区面积近40%。湖滨湿地是联系水、陆生态系统的主要通道，为水鸟提供栖息与觅食空间。林地在一级单元中占比排第二，占高适宜区面积的28.67%，其中针叶林与混交林为二级单元中面积最大的2个单元。这表明环滇池湖滨不仅有丰富水资源和湿地系统，还有依水相生的林地资源，以大面积水杉林为代表，生态系统类型较多，生物多样性丰富。