城市环滇池鸟类生境网络的4个构建方法

鸟类生境网络构建

 

3.2.1主要研究区生境廊道构建

 

结合研究区实际情况，研究选取MaxEnt模型结果中HSI值大于0.9的核心区域，确定为主要研究区内7个主要的鸟类生境源地，并基于最小成本距离模型得到滇池湖滨6条最小成本路径，欧式距离总长为32876m。根据实地调研结果，这些最小成本路径位于滇池一级保护区之内或与其邻接，生境质量较高，廊道连接较完整，生物多样性丰富，是研究区鸟类进行基因交流与扩散活动的重要通道和湖滨生态绿色屏障。

 

3.2.2滇池面山线内城市鸟类生境网络构建

 

为进一步探究环滇池鸟类向外的扩散运动，保护城市生物多样性，以主要研究区内7个源地作为扩散的起始源地，采用形态学空间格局分析(MSPA)并根据鸟类适宜的栖息环境选取滇池面山线内景观连通性高的13个核心斑块作为目标源地，基于最小成本距离模型得到城市区域内36条最小成本路径(图5)。



由图5可知，整体连接性良好、长度较长的最小成本路径主要分布在中部区域。从编号为4的起始源地出发的路径最多，有4条，是城市网络中起重要连接作用的鸟类生境；编号为3、5、7的源地出发的连接路径均有3条；到达编号8、10、11、13、16源地的连接路径均有3条，是城市区域内网络连通的关键源地。

 

研究范围内拥有盘龙江、东白沙河、宝象河、马料河、洛老河、捞鱼河、南冲河、南鱼河、柴河等入滇河道(图5)。这些城市水系及其两侧绿地为众多水鸟和林鸟提供了食物来源、栖居空间，是鸟类扩散交流迁徙的林水复合型“蓝绿”生境网络，也是上述所构建生境廊道系统的重要补充。

 

3.2.3基于电路理论扩散模拟与“夹点”识别

 

电路理论中的连接度模型与随机游走模型能够更好地评估最小成本路径，用电阻距离衡量景观的连通性。研究使用Circuitscape4.0软件，采用成对模式(pairwisemode)计算电阻距离，即将所有斑块两两配对，对其中一个斑块输入1A的电流，另一个接地，计算每对斑块间的电流值，通过迭代运算得到各生境斑块间的电流密度分布图(图6)。

 

通过电流密度能够识别廊道中的生态“夹点”，是生态廊道中的高电流密度区域，表明物种在生境斑块间运动通过该区域的可能性较高，或没有其他可选择的替代路径。如图6可知，电流密度较高的“夹点”区主要为昆明主城区和滇池东部的湖滨区，该区域生态廊道的不可替代性较高。主城区廊道建设时应在其外围设置缓冲区，增加廊道宽度以提高连通性，并且结合城市绿地增设“踏脚石”，进而提高斑块间的连接有效性。滇池东部的湖滨区生态功能良好，以维持和保障生态服务系统为主要策略，加强环滇池管理与整治，逐步提高源地质量和生境连通性。

 

3.2.4生境网络生态障碍区识别与修复

 

在构建城市生境网络的过程中，为了更好地改善生境连接的畅通性和有效性，研究深入分析影响通道质量的重要屏障，即识别生态“障碍点”。运用linkageMapper插件中的BarrierMapper工具，设置150m搜索半径以30m步长采用移动窗口法识别生态“障碍点”(图7)，“障碍点”得分数值越大，则去除该“障碍点”区域后的景观连通度越高。可通过“未设定改进得分”与“设定改进得分”的2种方式分别检测出“障碍点”得分高的节点与原始连接度相对较高的节点。图7-1为未设定改进得分时的“障碍点”区域得分，通道各区域最大得分将被显示在通道中。



结果显示，高得分的“障碍点”主要分布于昆明市中心城区中五华区、西山区和官渡区交界的区域，该区域建设用地密集，阻力系数较高，修复此区域能够提高生境通道的连通性，可选定此障碍区作为生态节点以改善生境廊道质量。建议增加该区域城市绿地面积及生境条件，拓宽廊道宽度，保障通道的畅通。


图7-2为设定改进得分后的区域的改进得分，此时通道中所耗费的阻力越小，其改进得分相对百分比越大，表明该区域原先就具有较好的连通性。改进后高得分区较分散，无明显集中的高得分区域，可将此类区域作为生态节点，用来对原有的生境廊道进行有效维护。