吳逸群 任錦利 楊 鴿 劉 露 楊 浩

(渭南師范學(xué)院環(huán)境與生命科學(xué)學(xué)院，陜西 渭南 714000)

在過去兩個世紀，由于城市發(fā)展以及農(nóng)業(yè)集約化等人類活動導(dǎo)致大面積的自然濕地被改造為鹽田、魚塘以及水稻田等(Li et al, 2013; 廖華軍等, 2014; 姚云長等, 2016; Zou et al, 2017)。自18世紀以來，自然濕地損失高達87%(Davidson,2014),依賴于濕地生存的水鳥類群面臨嚴峻的威脅(Murray et al, 2015；Bennett et al, 2018; 羅祖奎等, 2019)。為了應(yīng)對這種轉(zhuǎn)變，水鳥開始尋找各種類型的人工濕地作為替代棲息地(Murray et al,2010; 余辰星, 2011)。水產(chǎn)魚塘能為水鳥提供充足的食物，而且微環(huán)境豐富，是一種很適合水鳥棲息的人工濕地(金杰鋒等, 2008)。同時魚塘也兼顧了當?shù)氐纳鐣?jīng)濟效益，在我國沿海地區(qū)，魚塘已成為人工濕地的重要類型之一(Ma et al, 2009; 余辰星等, 2014)，也是陜西黃河流域濕地資源科學(xué)利用的一種重要方式。

陜西省渭南市黃河濕地自然保護區(qū)是內(nèi)陸候鳥遷徙通道上的重要驛站，是我國中、西部國際保護候鳥的主要棲息地之一(吳逸群, 2011)，而保護區(qū)近20年來多處被開發(fā)成了魚塘等人工濕地。水鳥對魚塘的利用受到多種環(huán)境因子的影響(金欣等, 2013; 張美, 2013; 周姍姍, 2016; 張芳等,2018; 曾向武等, 2019)。盡管已有大量研究揭示了這些因子對水鳥棲息地利用的影響，但不同研究地點在環(huán)境條件以及水鳥群落時空組成上有很大的差異，導(dǎo)致不同環(huán)境因子對水鳥棲息地利用的影響程度也表現(xiàn)出地區(qū)性的差異(Colwell et al, 2000)。通過采集陜西黃河濕地自然保護區(qū)內(nèi)魚塘人工濕地環(huán)境因子數(shù)據(jù)，探究不同環(huán)境因子對水鳥群落結(jié)構(gòu)的影響，為水鳥及其棲息地的保護提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

陜西黃河濕地自然保護區(qū)位于關(guān)中 盆 地 東 端 (34°36′25″～ 35°51′59″ N,110°08′13″～ 110°36′45″ E)，總面積 45 986.0 hm2。保護區(qū)內(nèi)有河流濕地、沼澤濕地和人工濕地3種濕地類型，濕地面積34 387.11 hm2，占保護區(qū)總面積的74.78%。其中人工濕地主要有以水產(chǎn)養(yǎng)殖為主的魚塘和以生產(chǎn)蓮藕為主的庫塘兩種類型，魚塘面積7 518.88 hm2，占濕地總面積的21.86%，庫塘面積3 707.95 hm2，占濕地總面積的10.87%(何冰等,2018)。調(diào)查保護區(qū)內(nèi)大荔縣、蒲城縣、合陽縣以及韓城市的魚塘，調(diào)查魚塘的面積大小不一，最大為33萬m2，最小為5 000 m2。

2 調(diào)查方法

2.1 影響因子及測定

影響因子分為環(huán)境因子和人為干擾因子。從影響水鳥結(jié)構(gòu)組成及群落變化趨勢等特征的因子中，選擇了明水面積、裸地面積、水藻面積、平均水深以及蘆葦面積5類環(huán)境因子。依據(jù)車輛流動情況、人為活動情況、調(diào)查區(qū)內(nèi)機械物運轉(zhuǎn)狀況以及粘網(wǎng)張掛情況把人為干擾強度分成Ⅰ～Ⅳ級，Ⅰ級干擾強度最弱，依次遞增，Ⅳ級干擾強度最強。

采用實地勘察方法測量平均水深。魚塘內(nèi)有投料臺，站在平臺上用線繩綁住重物沉入塘底測量水深，淺水處用鋼卷尺直接測量，每個魚塘選3個測量點，分別是靠近塘邊處、投料臺(靠近魚塘的中心處)和這兩處的中間位置，取3處測量點水深的平均值作為該人工濕地的平均水深，將裸地的水深記為0 cm。蘆葦面積是指每個調(diào)查區(qū)中超過水面的蘆葦面積，明水面積是指每個調(diào)查區(qū)中沒有植物分布的明水面面積。

2.2 水鳥調(diào)查

一般選擇風(fēng)力在3級以下的晴朗天氣進行調(diào)查，通常為清晨或傍晚。根據(jù)情況每2～4人1組沿調(diào)查路線行進，采用相機、望遠鏡等工具觀察，并記錄每個調(diào)查區(qū)內(nèi)的所有水鳥種類以及數(shù)量，無法辨別的鳥類先用相機拍照并記錄鳥類形態(tài)特征，之后進行鑒別。鳥類數(shù)量統(tǒng)計采用最大值保留法，即從數(shù)次調(diào)查的同種鳥類統(tǒng)計數(shù)值中保留最大值代表該鳥種的數(shù)量。數(shù)量較大的群體采取集團統(tǒng)計法，將鳥類分為不同的小單元，每個單元分別以5、10或100只個體為單位計數(shù)，根據(jù)對集團數(shù)的統(tǒng)計推算鳥類的總數(shù)以及各種類所占百分比。

根據(jù)記錄到的某種水鳥個體數(shù)量占統(tǒng)計到所有水鳥總數(shù)的百分比，確定水鳥多度等級。鳥類種數(shù)和鳥類數(shù)量的最終數(shù)據(jù)采取多次記錄的平均值來表示。水鳥百分比＞10%，定義為優(yōu)勢種；水鳥百分比為1%～10%，定義為常見種；水鳥百分比＜1%，定義為少見種(Howes et al, 1989)。

2.3 數(shù)據(jù)處理

根據(jù)觀察鳥類的種類和數(shù)量記錄，計算出各個魚塘的水鳥種類以及數(shù)量、Shannon-Wiener多樣性指數(shù)、Pielou均勻度指數(shù)以及Simpson優(yōu)勢度指數(shù)。為了反映鳥類對生境的需求，按照覓食類群的不同將鳥類分為涉禽(鷺科Ardeidae、鹮科Threskiorothidae、反嘴鷸科Recurvirostridea、鸻科Charadriidae、鷸科Charadriidae)、游禽(鸊鵜科Podicipedidae、鴨科Podicipedidae、秧雞科Podicipedidae、鷗科Podicipedidae)以及在水域附近的其他類(雨燕目APODIFORMES、雀形目PASSERIFORMES、佛法僧目CORACIFORMES)3種類型。

根據(jù)實際調(diào)查情況，篩選出30個魚塘的有效數(shù)據(jù)進行分析。采用Pearson相關(guān)分析方法，對水鳥群落變量和每個生境因子進行分析，采用多元線性回歸分析(MLR)確定影響水鳥群落特征指標的主要生境因子，得到擬合方程。利用SPSS 25.0軟件，進行數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析。

3 結(jié)果與分析

3.1 水鳥種類與數(shù)量

本次調(diào)查共記錄水鳥40種，隸屬8目15科，共計1 969只(表1)。其中涉禽鳥類數(shù)量最多，為1 542只，共計21種；游禽鳥類數(shù)量為141只，共計8種；其他類水鳥數(shù)量為286只，共計11種。從水鳥種類來看，鸻形目(CHARADRIIFORMES)種類最多，達15種，占種類總數(shù)的38.5%。其次為雀形目，有8種，占種類總數(shù)的20.5%。從水鳥數(shù)量來看，鸻形目數(shù)量最多，達1 442只，占總數(shù)量的73.2%。其次為鸛形目(CICONlIFORMES)，數(shù)量為293只，占總數(shù)量的14.9%。優(yōu)勢種為普通燕鷗(Glareola maldivarum)、反嘴鷸(Recurvirostra avosetta)、黑翅長腳鷸(Himantopus himantopus)，分別占總數(shù)量的22.9%、19.1%、15.8%。

表1 魚塘水鳥名錄Table 1 list of Waterbirds in Fish Pond

3.2 水鳥群落多樣性

在30個魚塘中，Shannon-Wiener多樣性指數(shù)平均為1.72，最大為3.21，最小為0.28；Pielou均勻度指數(shù)平均為0.39，最大為0.74，最小為0.06；Simpson多樣性指數(shù)平均為0.60，最大為0.86，最小為0.09。Shannon-Wiener多樣性指數(shù)總體上隨著平均水深的升高而降低，隨著魚塘中裸地面積的增加而增加。

3.3 環(huán)境因子對水鳥群落的影響

雙變量相關(guān)分析結(jié)果顯示人為干擾與水鳥數(shù)量呈顯著負相關(guān)(r=-0.380，P＜0.01)。魚塘中裸地面積與水鳥數(shù)量呈顯著正相關(guān)(r=0.941，P＜0.01)，平均水深與水鳥數(shù)量呈負相關(guān)(r=-0.392，P＜0.05)，平均水深與水鳥種類呈負相關(guān)(r=-0.388,P＜0.05)。

分別以6個環(huán)境因子作為自變量，水鳥數(shù)量以及水鳥種類作為因變量完成了逐步回歸分析，結(jié)果顯示：魚塘中裸地面積是水鳥數(shù)量的顯著預(yù)測變量，回 歸 方 程 為 y=17.141+0.01x(n=30，P＜ 0.01)，平均水深是水鳥種類的顯著預(yù)測變量，回歸方程為y=7.366-0.02x(n=30，P＜0.05)。

4 討論

本次調(diào)查分析結(jié)果顯示：對水鳥的數(shù)量以及種類的變化呈現(xiàn)相關(guān)性的影響因子有魚塘中裸地面積、平均水深以及人為干擾。潮濕的裸地是鸻鷸類等涉禽(特別是小型濱鷸類)的重要棲息地(Warnock et al, 2002)。此次調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，大量的黑翅長腳鷸、反嘴鷸以及磯鷸(Tringa bypoleucos)在松軟的裸地上進行覓食和棲息。因此，魚塘中裸地面積與水鳥的數(shù)量呈顯著正相關(guān)，Shannon-Wiener指數(shù)隨著裸地面積的增加而上升。

人為干擾與水鳥數(shù)量呈顯著負相關(guān)，人類活動的干擾對水鳥群落特征具有顯著影響(華寧等,2009)。對于面積較大的魚塘，即使在干擾等級較強時，水鳥的數(shù)量也能保持在較高水平，其原因是在大面積的魚塘內(nèi)常有蘆葦分布，可為水鳥提供隱蔽場所，從而減少人為干擾的影響，也可以為它們提供合適的筑巢場所(Sánchez-Zapata et al,2005)。而面積較小的魚塘，人為干擾時，水鳥數(shù)量會受到較大影響。

魚塘面積在一定程度上對水鳥群落存在影響。首先，較大面積的魚塘對水鳥的空間容納量大于面積小的魚塘。其次，當魚塘的面積較大時，由于魚塘底部的異質(zhì)性，往往會同時具有一定面積的深水區(qū)、淺水區(qū)以及裸露區(qū)，環(huán)境因子更加復(fù)雜，有蘆葦及其它水生植物生長，水鳥有更多的選擇去應(yīng)對周圍的環(huán)境變化，而在較小的魚塘，一旦發(fā)生干擾，水鳥便無處可藏，只能飛往其他魚塘。

平均水深與水鳥的種類以及數(shù)量之間均呈負相關(guān)。水深因子對水鳥群落結(jié)構(gòu)的影響與水鳥的生態(tài)習(xí)性有關(guān),不同生態(tài)習(xí)性的水鳥對魚塘的利用不同(趙錦霞等, 2008)。鴨類主要棲息在深水區(qū)，鸻鷸類、鷗類、鷺類等鳥類在中等水位區(qū)和淺水區(qū)棲息，而無水區(qū)僅有少數(shù)鸻鷸類以及鷺類活動。大量研究結(jié)果顯示：水深為影響水鳥種類以及數(shù)量的主要因子(金杰鋒等, 2008)，較深水位的魚塘?xí)嗟镍B類。但由于在此次調(diào)查中，所觀察到的鴨類數(shù)量較少，因此水位較高時，水鳥數(shù)量會明顯減少，導(dǎo)致平均水深與水鳥數(shù)量以及種類之間的相關(guān)性改變，Shannon-Wiener指數(shù)也隨著平均水深的升高而降低。

從魚塘的水鳥群落多樣性的分析結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，水鳥群落多樣性指數(shù)高的魚塘具有平均水深低、有裸地分布和明水面積大的特點，這對提高保護區(qū)內(nèi)水鳥對魚塘的利用起到一定指導(dǎo)作用。