摘要：【目的】乡村地区是城市发展的依托基底和腹地空间，是国土生态安全的重要基础，探究线性工程项目对乡村地区生物栖息地的影响对中国生态文明建设具有重要意义。
【方法】基于物种分布模型模拟北京乡村地区鸟类潜在适宜性生境，在分析栖息地连通性的基础上对市郊铁路的规划方案开展情景模拟并提出优化策略。
【结果】1）北京乡村地区鸟类生境斑块主要分布在水体及附近，整体连通性水平较低且不均匀，南部鸟类迁徙路径受市郊铁路阻隔较严重，发生廊道断裂后栖息地连通性降低；
2）依据模拟结果，提出分级保护生态廊道和激活生态源地生态效益，增加生态节点以提高生态网络连通性整体水平，优化生态断裂点并设缓冲区和回避距离的优化策略。
【结论】北京市郊铁路降低了乡村地区鸟类栖息地连通性，由此提出综合性优化措施，以缓解相关负面生态效应，为生态文明建设和乡村振兴战略实施提供参考。
中国是生物多样性大国和农业大国，拥有数千年的农耕文明历史，然而在改革开放后的数十年间，在工业化、机械化、城镇化的推动下，乡村生产生活模式发生了巨大变化。实践中保护意识的缺失，导致不断增长的人为干扰难以得到有效遏制，加剧了人工建设对乡村地区生物栖息地的占据和分割，导致乡村地区生物多样性快速衰退、物种丰富度迅速降低，低受胁物种逐渐取代高受胁的保护物种[1]。目前，中国进入了乡村振兴的关键时期，规划了大量的线性工程项目穿越城市、割裂乡村，给乡村生态安全带来了严峻威胁。
乡村生物多样性的研究最早出现在 19 世纪末 20 世纪初的生态学领域[2]，主要关注乡村物种数量、乡村半自然生境、农业景观等议题。近年来，国际上对乡村生物多样性的研究主要包括：单一物种内部及物种之间的多样性[3]、生物多样性对农业和生态系统功能的影响[4]、景观异质性对农业景观中生物多样性的作用等[5]。国内研究主要聚焦于农业景观类型多样性[6]、乡村景观生态安全格局[7]、景观连通性[8]，以及乡村景观在不同尺度下的影响效应等方面。
道路等线性工程是对乡村地区自然和半自然生境影响最广泛的人为干扰之一，但现实中该类项目的规划建设往往由工程专业主导，景观生态影响常被忽略，导致不合理的建设加剧了生物栖息地的破碎化[12]。目前关于线性工程对乡村生物多样性影响的研究相对较少，主要涉及生态学、景观生态学和道路生态学理论[13]，关注道路对鸟类回避距离的影响[14]、高速公路对跨国保护区生态网络的影响[15]、乡村道路的线性特征对鸟类栖息地的影响等议题[16]。
栖息地连通性是指生物在栖息地资源间移动受到促进或阻碍的程度[17]，主要受到栖息地斑块之间的功能连接影响[18]。栖息地通常对单一物种的生存或群落的丰富性有决定性作用[19]，因此其内部的功能连接被视作生物多样性保护的关键[20]。目前，大熊猫、金丝猴等濒危物种的栖息地连通性得到较多关注[21-22]，图论分析[23]、生态网络分析[24]、物种生境适宜性评价[25] 等多种分析方法被引入，广泛应用在保护区保育决策[26]、三维景观监测[27]、环境影响评估[28]、国土空间规划[29] 等研究和实践中。乡村地区的自然和半自然生境为大量鸟类提供了繁殖或越冬栖息地，但城乡发展和工程建设破坏了鸟类栖息地连通性，导致鸟类数量和栖息地承载力下降[1]。
鸟类的高度移动性可快速反映环境变化对栖息地的影响，被广泛引入乡村生态环境评价相关的研究中[30]，包括农业景观与鸟类景观连通性关系影响研究[31-32]、农业土地利用对鸟类景观尺度效应研究等[33]，这些都表明了鸟类在乡村生物多样性研究中的良好指示物种的意义与可行性。本研究以北京市为例，分析典型线性工程中市郊铁路对乡村地区鸟类栖息地连通性的影响机制，并提出优化建议。
1 研究区域
北京位于全球八大候鸟迁徙路线的东亚—澳大利西亚路线上，是鸟类迁徙和栖息的重要区域。笔者参照既有研究界定了北京市乡村地区范围[34]，主要包括主城区周围海拔 300 m以下的平原区和延庆平原周围海拔 600 m 以下浅山区中的自然和半自然生境（图 1）。北京现开通运营的市郊铁路有城市副中心线、延庆线、怀密线、通密线、东北环线 5 条线路，已开通的铁路长度共计 439.3 km，全面建成后的市郊铁路长度共计 1 045.0 km，其中 47% 的线路分布在乡村地区。
2 数据来源与研究框架
2.1 数据来源与处理
从世界自然保护联盟（International Unionfor Conservation of Nature, IUCN）、世界鸟类名录（avibase.bsc-eoc.org）和《国家重点保护野生动物名录》（2021 版）获取物种基础数据，提取名录中北京市域范围内极危、濒危、易危、近危受胁鸟类共 61 种，从中国观鸟记录中心数据库（www.birdreport.cn）及全球生物多样性信息网（www.gbif.org）获取鸟类点位数据，剔除物种“出现点”记录过少、与环境变量间相关性不显著、观测值出现空间自相关的无效数据，最终筛选出 46 种鸟类的494 个有效点位数据，用于建模。环境变量数据包括气候因子和栖息地因子两方面，其中19 个气候因子的数据来自 World Clim2.1 数据库（ www.worldclim.org）， 栖 息 地 因 子 中 的海拔、坡度、坡向数据来源于中国科学院地理空间数据云，归一化植被指数（normalizeddifference vegetation index, NDVI）因子的数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心。
土地利用和与水体距离数据来源于中国科学院 2020 年 30 m 精细地表覆盖数据；北京市郊铁路数据来源于《北京市轨道交通线网规划 （2020 年—2035 年）》。
2.2 研究框架
首先，采用物种分布模型模拟计算北京乡村地区鸟类潜在适宜性生境与适宜性指数，得到适宜性生境斑块；其次，利用 Conefor2.6 软件计算连通度概率指数、连接度指数、连接数量等指标，对栖息地连通性进行分析；最后，结合市郊铁路的规划方案开展情景分析，设置理想情景（S0：市郊铁路未建前）、初步建设（S1：已开通线路）、局部建设（S2：在建规划线路）、全面建成（S3：全部线路）4 个情景，利用 SDMtoolbox 分析市郊铁路对鸟类栖息地连通性的影响，并针对 S3 情景提出优化建议（图 2）。
2.2.1 根据物种分布模型确定生境斑块
最大熵模型 Maxent 是基于物种坐标点位和环境变量进行物种地理分布预测建模的有效工具[35]。使用 Maxent3.4.4 模拟鸟类乡村适宜生境分布，输入 46 种鸟类的 494 个有效出现点和 23 个环境因子，设随机测试的比例为25%。采用重采样法（Subsample）重复运算模型 10 次，选择刀切法（Jackknife）评估每个环境变量的贡献值和权重，选择响应曲线 （response curves）创建环境变化图表。通过10 次运算的平均值获得适宜性阈值采用灵敏度和特异度之和最大值（maximum trainingsensitivity plus specificity, Max TSS）[28]。
2.2.2 鸟类栖息地连通性评估
Conefor 2.6 软件是基于图论广泛运用于评估栖息地景观变化对功能连通性影响的工具，通过识别和优先考虑栖息地和景观连接的关键斑块，能够量化评估需要维持或改善的栖息地连通性，支持空间生态分析和保护规划决策[36]。本研究选取连接数量（numberof link, NL）、 整 体 连 接 度 指 数 （ integralindex of connectivity, IIC）、连接度概率指数 （probability of connectivity, PC）作为栖息地连通性量化指标[37]（表 1）。迁徙性直接影响鸟类扩散参数，候鸟的迁徙繁殖与栖息地环境质量、冬季食物获取有较显著关系，与体型、重量发育等无显著关系，基于所选鸟类基本为候鸟，因此距离阈值数据取平均成年体重鸟类的距离阈值（13 km）[38-39]。引入斑块重要性指数（deltas IIC or deltas PC, d I）评估连通性的重要性[29]，计算式如下：
d I = 0.5d IIC+0.5d PC。 （1）式中，d I 是归一化处理后的重要性指数，d IIC是整体连接指数变化幅度，d PC 是连接度概率指数变化幅度。
2.2.3 人为干扰对鸟类移动路径的情景模拟
针对传统方法过度简化景观过程的局限性[40]，本研究采用 SDMtoolbox 模拟鸟类活动廊道。SDMtoolbox 适用于分析复杂的环境要素，预测物种或基因的随机流动性，可显著提升计算效率，对栖息地异质性及其在扩散中的不同作用模拟更为准确[41-42]。本研究通过模拟鸟类在不同市郊铁路建设情景下的最佳路径，计算各情景下最小成本路径（least cost-path, LCP）的通过频率，并基于重力模型相互作用矩阵判断重要廊道。设置 4 种市郊铁路建设情景，根据层次分析法设定各情景阻力[42-44]（表 2）。
依据式（2~5）中 4 个生态网络结构指数，量化生态源地和生态廊道的连通性以及生态网络的复杂性和生态效率[45]：
式中：l 是廊道数，v 是生态源点数，lmax是最大可能的连接数，d 是生态廊道的总长度；α指数反映物质循环度和网络流通性；β 指数反映各生态源点之间的平均连线数；γ 指数反映网络中所有生态源点的连接程度；成本比 （cost ration, c）指数可量化网络的平均消费成本[46]。
