修河流域多功能群鸟类生态网络的构建与优先化

《Forests》：Construction and Prioritization of a Multi-Guild Avian Ecological Network in the Xiu River Basin, China

　　

蓝绿空间对于多样化景观规划至关重要。然而，快速城市化和栖息地破碎化持续破坏河流盆地景观中的生态连通性。本研究以修河流域（Xiu River Basin）为焦点，该流域是鄱阳湖的主要支流，也是东亚-澳大利西亚迁飞区（East Asian–Australasian Flyway, EAAF）的关键节点。研究人员开发了一个多功能群鸟类生态网络框架，以支持生物多样性导向的景观规划。鸟类被分为四个功能群：水生留鸟（aquatic resident birds, ARB）、水生冬候鸟（aquatic wintering birds, AWB）、森林留鸟（forest resident birds, FRB）和森林冬候鸟（forest wintering birds, FWB）。针对每个功能群，研究人员设计了一套特定的环境变量集。研究人员整合了MaxEnt和InVEST模型，通过结合栖息地适宜性与栖息地质量来识别生态源地。结果显示，该流域68.75%的区域属于优质栖息地，但不同功能群间的适宜栖息地仍高度异质且破碎化。研究人员识别出1839.93 km²的生态源地、157条廊道、215个夹点（pinchpoints）和344个障碍点（barriers），揭示了水生与森林鸟类之间、留鸟与冬候鸟之间连通性需求的明显差异。研究人员进一步划定了四个生态优先区，并针对湿地、河湖系统、森林山地及城乡过渡带提出了有针对性的恢复策略。总体而言，本研究表明，多功能群连通性分析可以为复杂流域景观中的城市森林保护、蓝绿基础设施规划和多样化景观规划提供空间框架。

**论文解读文章**

**研究背景与问题**
城市化快速推进导致自然栖息地丧失，景观完整性受损，物种孤立，生态系统韧性下降，全球生物多样性面临严重威胁。尽管中国已将生物多样性保护提升为国家战略，并扩大保护区面积，但在实现《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》目标方面仍面临巨大挑战。以物种保护为核心的生态网络能够扩展资源获取、改善栖息地选择和定居成功率，是遏制生物多样性丧失的关键途径。鸟类作为食物网中上层消费者，对栖息地变化和人为干扰敏感，且易于监测，常被用作生态网络的指示物种。然而，现有连通性研究多针对单一物种或单一功能群，或仅沿“森林 vs. 水生”或“迁徙 vs. 留鸟”单一维度进行比较，缺乏同时整合栖息地类型与居留状态的双维度多功能群分类框架。方法论上，生态网络研究常采用“源地识别—廊道提取—节点划定”流程，但存在两个问题：一是生态源地常仅基于物种分布模型（SDM），如MaxEnt输出的适宜性而非栖息地质量，可能产生偏差；二是变量选择与阻力面设计过于泛化，忽视物种生态位差异。修河流域是鄱阳湖一级支流，位于东亚-澳大利西亚迁飞区战略节点，拥有多个国家级自然保护区，是珍稀鸟类的重要栖息地和停歇地，为多功能群连通性比较研究提供了天然实验平台。因此，本研究旨在构建并优化修河流域多功能群鸟类生态网络，为流域尺度生物多样性保护及差异化景观规划提供空间依据。论文发表在《Forests》。

**主要技术方法**
研究人员采用MaxEnt模型模拟33种指示鸟类（分为水生留鸟、水生冬候鸟、森林留鸟、森林冬候鸟四个功能群）的潜在分布，结合InVEST栖息地质量（HQ）模块评估景观尺度的栖息地质量，通过叠加适宜性与高质量栖息地（HQ≥0.6）并筛选≥2 km²的斑块作为生态源地。针对每个功能群设计特定环境变量集（气候、地形、人为干扰），并基于MaxEnt变量贡献和专家判断，采用层次分析法（AHP）构建功能群特异性阻力面。利用电路理论（Linkage Mapper、Centrality Mapper、Pinchpoint Mapper、Barrier Mapper）提取廊道、识别夹点和障碍点，最终以7 km×7 km网格叠加关键节点划定生态优先区。数据来源包括GBIF、中国鸟类记录中心、eBird等平台及文献观测记录（2020–2025年）。

**研究结果**

**3.1 生态源地识别**

**3.1.1 潜在鸟类栖息地适宜性**
MaxEnt模型平均AUC为0.987，预测性能优秀。水生留鸟（ARB）潜在分布集中于流域东北部（九岭山及修河入鄱阳湖河口）。水生冬候鸟（AWB）高度聚集于河湖交汇区及鄱阳湖附近。森林冬候鸟（FWB）分布较分散，散落于东部九岭山及河口附近。森林留鸟（FRB）高适宜区最为广泛，向西延伸至幕阜山、梅岭等山脉。

**3.1.2 InVEST栖息地质量**
栖息地质量（HQ）范围0–1，以HQ≥0.6为优质栖息地标准，覆盖15,914.25 km²（占流域68.75%），集中分布于西北部连续森林、东部鄱阳湖区和梅岭地区，需加强保护管理。

**3.1.3 生态源地划定**
ARB生态源地面积298.21 km²，主要位于鄱阳湖湿地、修河干流及河岸林。AWB源地577.36 km²，集中于河口及赤湖，依赖湿地-水体连通性。FWB源地146.75 km²，呈“湿地-森林”镶嵌格局，分布于河口、柘林水库周边及九岭山零星斑块。FRB源地面积最大（1381.82 km²），延伸至幕阜山和九岭山，依赖连续森林覆盖。

**3.2 多功能群生态网络**

**3.2.1 阻力面构建**
基于NDVI、高程（ELEV）、距道路距离（DR）、土地利用/覆盖（LULC）四个关键因子，结合MaxEnt变量贡献调整权重，构建功能群特异性阻力面。ARB对LULC和NDVI_R（年均NDVI）响应最强；AWB对ELEV和DR最敏感；FWB对ELEV和NDVI_W（冷季NDVI）响应强烈；FRB对人为干扰因子（如DR）相对耐受。

**3.2.2 潜在生态廊道提取**
共识别出157条潜在生态廊道。冬候鸟功能群（AWB、FWB）廊道较长，源于源地少、斑间距大；留鸟功能群（ARB、FRB）廊道更密集。ARB重要廊道紧密沿河湖系统分布，呈窄带状；FRB廊道最密集广泛；FWB呈“少而长”跨区域模式；AWB廊道最少，高度依赖河流-湿地系统，易受农田和道路干扰。

**3.3 生态优先区分析**

**3.3.1 夹点与障碍点识别**
共识别215个夹点。水鸟夹点集中于新建区河流沿线（ARB 32个，面积1.7 km²；AWB 30个，面积1.3 km²），虽面积小但战略重要。森林鸟类夹点更分散（FWB 42个，面积4.1 km²；FRB 111个，面积4.9 km²）。共识别344个障碍点。ARB 109个（38.4 km²），AWB 71个（26.2 km²），集中于九岭山西侧林缘；FWB 43个（17.9 km²）；FRB 121个（37.8 km²）分布最广，集中于农林交错区，反映农业扩张压力。

**3.3.2 生态优先区划定**
基于夹点与障碍点密度及景观背景，划定四个生态优先区：A区（瑞昌市赤湖西南）以森林为主，农田和建设用地侵蚀林缘，存在多个AWB/FWB障碍点。B区（永修县中部）为河流-农田-村庄镶嵌，破碎化严重，AWB/FRB/FWB节点分散。C区（永修县西部河口）连续农田主导，森林鸟类长距离移动中踏脚石不足，产生大量森林鸟类障碍点。D区（新建区中部城市边缘）建设用地破碎化森林，削弱河岸完整性，形成ARB/AWB障碍点。

**讨论与结论**
讨论部分指出，通过耦合MaxEnt与InVEST，整合了物种分布适宜性建模与栖息地质量评估的优势，比单一模型更稳健地识别优先核心栖息地。基于功能群特异性的阻力面和预测变量集，生成的网络体现了不同功能群的差异化连通性需求：ARB依赖河湖系统和水文连通性；AWB对农田和道路干扰敏感；FRB在丘陵-平原过渡带形成夹点；FWB需长距离跨区域廊道。研究识别出的四个生态优先区和差异化障碍模式为景观规划提供了桥梁：水鸟类群应优先保护河口核心湿地，严格控制岸线硬化和采砂；森林鸟类群应维持西部山区至东部平原的森林结构连续性，保护天然林、遏制经济林单一化。同时需建立协同治理机制，整合生态保护与乡村振兴、补偿方案和绿色产业。结论部分翻译如下：利用与生态需求相匹配的多功能群视角，研究人员构建了涵盖ARB、AWB、FRB和FWB的修河流域鸟类生态网络。主要结论如下：（1）流域68.75%的区域为优质栖息地（HQ≥0.6），但空间格局呈现大面积连续与局部高度破碎化并存，潜在栖息地和核心分布在不同功能群间差异显著。（2）识别出157条廊道；FRB形成最密集网络，而AWB最少，反映功能群间运动行为的差异。（3）绘制了215个夹点和344个障碍点，揭示了流域尺度连通性的关键脆弱组分。（4）划定了四个生态优先区——复合型、农田主导型、山间平原型和城乡过渡型，需采取功能群特异性和位置精确的保护与恢复措施。该多功能群网络初步捕捉了修河流域鸟类生物多样性保护的空间需求，为优化流域及更广泛的鄱阳湖系统生态安全格局提供了科学支撑。方法论上，本研究推进了多功能群、多模型集成框架；实践上，为关键EAAF节点的精细化保护提供了可转移的框架。