本研究选取半湿润常绿阔叶林的代表性分布区——滇中高原地区8处天然森林群落作为调查取样对象,定量评估半湿润常绿阔叶林现存斑块中的鸟类物种多样性及其组成与分布的特点.野外观测集中于2023年4-8月,采用样线-样点法,共布设3～4km长调查路线8条.结果表明:1)调查共记录鸟类1286只次,隶属7目30科102种.种类最丰富的前3科分别是鹟科(含14种)、噪鹛科(含9种)、柳莺科(含7种);2)东洋界物种占81.4％,古北界物种占4.9％,广布种占13.7％;3)森林斑块中调查到的平均鸟类物种数为32.0±3.5;鸟类Shannon指数在火后恢复的半湿润常绿阔叶林(1.536±0.110)中低于原生森林群落(2.037+0.100);4)不同斑块间存在共同的优势种(红头长尾山雀、蓝翅希鹛、灰腹绣眼鸟)和常见种(西南冠纹柳莺、蓝喉太阳鸟、棕头雀鹛),稀有种则各不相同,导致不同斑块中鸟类物种成分有很大不同;5)基于食性划分生态种组,食无脊椎动物和杂食的鸟类占84.3％,植食性鸟类占11.8％,肉食性鸟类占3.9％.食性相近的鸟类主要通过分割占用森林的垂直取食空间,稀释种间竞争,维持物种共存.对于鸟类物种多样性维持而言,现存的原生性半湿润常绿阔叶林斑块都具有重要的保护价值.

城市绿地是城市生物多样性的热点区域和居民主要的休闲游憩场所,掌握其声景时空变化特征及其影响因素,对于生物多样性保护与声景营造具有重要意义.前期的声景研究多聚焦于森林、自然保护区等自然植被区域的声景特征及其差异分析.然而,城市绿地内部存在的人为干扰可能会导致其呈现出不同于自然植被的声景时空特征,对于城市强干扰环境下不同植被类型的声景特征及其驱动机制研究还比较薄弱.选取广州白云山景区次生林、人工林和疏林草地3种不同植被类型,开展了为期28d的声景监测,基于6种声景指数和声景功率揭示绿地声景的时空变化特征,并利用随机森林模型和冗余分析研究环境因素和人为干扰对于声景时空格局的影响.结果表明:声学复杂度指数(ACI)的变化规律显著反映了鸟类的黎明(6:00-8:00)合唱现象,声学信号强度从人工林、次生林到疏林草地依次降低,表明适当的人为干扰提高了鸟类发声强度,过度的人为干扰限制鸟类发声;归一化差异声景指数(NDSI)显示了次生林和人工林的白天声景以生物声为主,疏林草地是人工声占主导地位;不同绿地的主导发声频段及其影响因素具有明显差异,次生林以中频生物声(4-8kHz)为主,主要受海拔(ALT)、灌木丰富度(SR)和树高多样性(THD)的正向影响;人工林多为低频生物声(2-4kHz)和高频生物声(8-11kHz)声音,其声景功率与坡度(SLO)正相关,与到硬化小道距离(DHP)负相关;疏林草地人工声(1-2kHz)较多,到硬化干道距离(DHMR)、到硬化小道距离(DHP)和非硬化小道距离(DNHP)均对其具有正向影响.研究揭示了不同植被类型的声景时空特征及其主要影响因素,为城市绿地健康声景设计和生物多样性保护提供科学参考.

2022年8月-2023年9月对湖南南岳衡山国家级自然保护区的鸟类和兽类进行调查,基于国家鸟兽多样性调查指南,鸟类采用样带法,兽类采用红外相机调查法,共完成30条样带调查并布设红外相机15台.根据野外调查数据及相关参考文献,此次共记录鸟类148种,隶属于14目48科;兽类24种,隶属于5目14科.其中,国家Ⅰ级重点保护野生动物3种、国家Ⅱ级重点保护野生动物32种.鸟类中,广布种14种(9.46％)、东洋界物种85种(57.43％)、古北界物种49种(33.11％);夏候鸟36种(24.32％)、留鸟80种(54.05％)、冬候鸟29种(19.59％)、旅鸟19种(12.84％).兽类中,东洋界物种16种(66.67％)、古北界物种3种(12.50％)、广布种5种(20.83％).根据G-F指数分析结果,鸟类在科、属水平上的多样性较为丰富(DF=21.37,DG=3.80,DG-F=0.822),而兽类在科、属水平上的多样性较低(DF=5.87,DG=2.65,DG-F=0.549).本研究对保护区及其周边区域鸟兽资源进行本底调查,旨在补充基础数据,为物种多样性的保护提供指导建议.

物种编目是生物多样性研究和保护的基础,长期开展野生动物多样性监测、提供物种分布影像资料佐证对于更新本底物种编目至关重要.祁连山国家公园青海祁连县片区自东向西差异明显的自然生态系统孕育了诸多野生动物类群.2017年9月至2021年12月,为了调查该片区内雪豹(Panthera uncia)及同域分布物种本底数据,在雪豹适宜生境选取187个位点利用红外相机开展野生动物监测.调查期间,累积获得44946个有效相机工作日,收集独立有效照片14330张(含雪豹466张),共鉴定出野生动物78种,其中兽类5目12科27种,鸟类7目18科51种.记录到国家Ⅰ级重点保护野生动物9种,包含雪豹、荒漠猫(Felis bi-eti)、白唇鹿(Cervus albirostris)、马麝(Moschus chrysogaster)、藏野驴(Equus kiang)、胡兀鹫(Gypaetus barba-tus)、秃鹫(Aegypius monachus)、金雕(Aquila chrysaetos)和红喉雉鹑(Tetraophasis obscurus);国家 Ⅱ 级重点保护野生动物20种;"三有"动物40种.被IUCN红色名录评估为濒危(EN)的野生动物1种,易危(VU)3种,近危(NT)5种;被《中国脊椎动物红色名录》评估为极危(CR)、濒危、易危和近危的分别有3、5、7和17种.相对多度指数(RAI)排名前5位的兽类依次是岩羊(Pseudois nayaur,RAI=128.18)、喜马拉雅旱獭(Marmota himalayana,RAI=50.17)、赤狐(Vulpes vulpes,RAI=11.30)、灰尾兔(Lepus oiostolus,RAI=10.72)和雪豹(RAI=10.37);RAI 排名前 5 位的鸟类依次为赭红尾鸲(Phoenicurus ochruros,RAI=8.30)、藏雪鸡(Tetraogallus ti-betanus,RAI=5.18)、红嘴山鸦(Pyrrhocorax pyrrhocorax,RAI=3.87)、棕颈雪雀(Pyrgilauda ruficollis,RAI=4.32)和喜鹊(Pica pica,RAI=3.65).本次在祁连县境内监测到的斯氏高山?(Alticola stoliczkanus)、藏雪雀(Montifringilla henrici)和黄腰柳莺(Phylloscopus proregulus)为祁连山地区新记录物种.此外,红外相机还监测到较多的放牧活动(RAI=56.09).本研究为祁连山国家公园区域物种编目以及制定野生动物保护与管理政策提供了数据支持.

北京地区珍稀鸟类的保护对维护当地生物多样性具有重要意义.随着人工智能技术的发展,利用深度学习技术自动识别鸟类成为鸟类调查保护的重要手段.实际鸟类图像存在背景复杂以及相近科属鸟类具有外观相似等特点,导致模型识别精度不佳.针对以上问题,本文提出一种基于TC-YOLO模型的鸟类识别方法.首先,为解决鸟类识别中复杂背景导致的漏检问题,本文方法结合CARAFE(content-aware reassembly of features)机制,自适应生成不同特征点所对应的上采样核,在更大的感受野内聚合上下文语义信息,有效聚焦鸟类前景区域.其次,为解决鸟类识别中相似外观导致的误检问题,本文方法引入TSCODE(task-specific context decoupling)解耦定位和分类任务,通过获取多层级特征图的信息以回归目标边界,并利用包含底层纹理和高层语义的特征进行物种分类,进而提高模型的鸟类识别精度.最后,本文开展对比实验以验证模型的性能.实验结果表明,TC-YOLO模型的平均精度均值在包含北京地区28种国家一级保护鸟类的自建数据集Beijing-28和鸟类公开数据集CUB200-2011上分别达到78.7％和75.3％,均优于已有方法,而且在公开数据集MS COCO上验证了TC-YOLO模型拥有较强的泛化性.本文提出的TC-YOLO模型对背景复杂或外观相似的鸟类图像都能有效识别,漏检率和误检率较低,能够为鸟类保护提供重要技术支撑.

昆仑山脉独特的地理位置和气候条件孕育了诸多适应高海拔、寒旱气候的特有鸟类物种.为揭示昆仑山青海片区内鸟类群落在不同季节和海拔梯度的多样性分布格局及环境驱动因素,我们于2021年12月(冬季)和2022年7月(夏季)在当地选取102个样方,通过样线法对鸟类多样性进行了本底调查,并选取了不同的气候和人为干扰因子拟合多样性指数与因子之间的非线性关系.结果表明:(1)昆仑山青海片区野外调查过程中共记录到鸟类14目31科59属87种,其中国家一级重点保护野生鸟类5种,国家二级重点保护野生鸟类11种,该地区新分布鸟类8种;(2)鸟类群落多样性分布格局分析结果显示,夏季多样性显著高于冬季,草甸和草原生境的鸟类群落多样性显著高于其他生境,冬夏季鸟类群落多样性指数与海拔梯度变化趋势均呈单峰型;(3)气候因素驱动鸟类多样性指数呈现季节性差异,最冷季度降水量对夏季物种丰富度指数影响最大,冬季为年降水量;此外,等温性和温度季节性对冬夏季Shannon-Wiener多样性指数和Simpson多样性指数影响最大.本研究揭示了水资源和稳定的气候对昆仑山青海片区鸟类群落多样性的重要性,为昆仑山青海片区鸟类资源保护与管理以及未来国家公园的规划建设提供了数据支持.

物种多样性是生物多样性最主要的结构和功能单位,维持其稳定在保护珍稀濒危物种方面发挥着独特和不可替代的作用.为探究我国大兴安岭地区物种多样性并完善其基础数据,本研究于2022年1月至2023年6月在黑龙江北极村国家级自然保护区102个相机位点布设了 127台红外相机,并结合规划的30条4 km长的样线,在2022年冷季和2023年暖季开展固定样线调查.在调查期间,红外相机累计工作19,881 d,共获得独立有效照片1,704张,记录到研究地区的野生鸟类和兽类共94种,其中兽类19种(4目 10科18属),鸟类75种(12目24科49属),包括国家一级重点保护野生动物7种,特别是20世纪60年代以来在本研究区域已经绝迹的东北虎(Panthera tigris altaica),本次发现为半个世纪以来首次监测到.红外相机拍摄到的兽类中拍摄率前三位的依次是猞猁(Lynx lynx,RAI=21.88)、狍(Capreolus pygargus,RAI=18.36)、野猪(Susscrofa,RAI=10.00);鸟类中拍摄率前三位的依次是小嘴乌鸦(Corvus corone,RAI=1.91)、渡鸦(C.corax,RAI=0.70)、松鸦(Garrulus glandarius,RAI=0.45).在样线调查结果中,兽类物种中痕迹遇见率最多的依次为紫貂(Martes zibeuina)、狍、马鹿(Cervus elaphus)、驼鹿(Alces alces)和雪兔(Lepus timidus).本次调查填补了北极村国家级自然保护区生物多样性数据的空白,为保护区野生动物多样性的进一步研究和后续的保护管理提供了基础数据.

中生代鸟类的食性推断往往依赖于传统的形态对比和直接的化石证据,但不完整的化石记录和特异埋藏的稀缺性使得我们需要寻找更多有用特征和方法来对化石鸟类进行食性评估.鸟类颈部结构是一个高度模块化、形态和功能密切关联的系统;在恐龙向鸟类演化的过程中,前肢由于飞行适应独立出来,使得颈部需要更多地帮助鸟类实现捕食及其他生态功能.因此,颈部有可能成为鸟类食性推断的显著特征之一.利用形态测定和统计分析,建立起现生鸟类和中生代灭绝鸟类的颈椎形态和食性模式之间的量化关系.基于现生鸟类构建了形态-功能框架,评估了早白垩世热河生物群中发现的5种鸟类的食性模式.结果表明,颈椎形态分异与鸟类取食多样性量化相关,3种反鸟表现出了食虫或食肉鸟类的颈椎形态特征,两种今鸟型类则表现出杂食性或植食性,以及原始的水生适应形态特征.新的分析结果与之前发现的化石直接证据以及其他相关的形态研究基本一致,因此,颈椎作为与取食功能密切相关的骨骼系统,可以为中生代鸟类取食生态的推断提供一定信息.

水鸟是反映湿地生态系统状况的指示物种,水鸟多样性保护优先区识别对自然保护区功能区划和湿地保护修复具有重要意义.于2020年5月-2021年4月,开展了衡水湖自然保护区水鸟群落的调查监测,采用GIS软件和结构方程模型等分析其不同区域水鸟群落结构和季节性变化、水鸟多样性分布格局及其驱动因素.结果表明:(1)衡水湖自然保护区不同区域均表现出以雁鸭类等游禽为优势种的水鸟群落特征,衡水湖西湖和滏东排河的水鸟物种丰富度和Shannon多样性指数最高,衡水湖东湖的水鸟种群数量最大,滏阳新河的鸻鹬类种群数量相对较大.(2)不同区域水鸟群落具有明显的季节性变化特征,春夏季涉禽数量明显增多,但仅在衡水湖自然保护区东湖、西湖和滏阳新河成为水鸟群落的优势种;9月之后各区域游禽种数和种群数量占比均明显上升,雁鸭类成为优势种群.(3)水鸟物种丰富度和种群数量较高的区域主要在自然保护区的湿地恢复区、滏东排河和小湖隔堤两侧等地;不同类群水鸟的空间分布格局差异较大,雁鸭类分布较为分散,鸻鹬类、鹤鹳类水鸟分布更为集中;栖息地状况是影响衡水湖水鸟多样性的主要因素.(4)衡水湖水鸟保护优先区包括湿地恢复区及周边区域、南李庄鱼塘、良心庄鱼塘及周边区域、东湖的姊妹东岛、小湖隔堤两侧等5个区域,占保护区总面积的8.94％.研究结果为衡水湖自然保护区的功能区划、水鸟保护策略制定、栖息地保护修复提供了相关依据.

为了探究郑州城市公园鸟类群落是否符合嵌套分布格局及其影响因素,本研究从中国观鸟记录中心收集了2019-2022年每年3-7月河南省郑州市15个城市公园的鸟类记录数据.使用WNODF(weighted nestedness metric based on overlap and decreasing fill)分别计算郑州城市公园全部鸟类、林鸟和水鸟群落的嵌套分布格局,采用Spearman偏相关检验分析了公园嵌套序列与公园特征参数(公园面积、隔离度、生境类型数量和建筑指数)的关系,以及物种嵌套序列与物种生态学特征(体长、地理分布范围、窝卵数和最小面积需求)的关系.WNODF分析结果显示,郑州城市公园全部鸟类、林鸟和水鸟群落均是显著嵌套的.Spearman偏相关分析结果显示,公园面积和最小面积需求与鸟类群落嵌套程度显著相关,生境地点矩阵分析结果显示为显著嵌套,建筑指数也会影响水鸟群落的嵌套分布格局,但随机放置模型结果显示城市公园鸟类不符合被动取样假说.因此,选择性灭绝与生境嵌套是郑州城市公园全部鸟类、林鸟和水鸟群落嵌套分布格局的主要驱动因素.研究结果表明,为了更好地保护郑州城市公园的鸟类多样性,应优先保护面积较大和生境类型多的公园,以及最小面积需求大的鸟类;同时由于水鸟与林鸟对城市化的反应不同,在制定保护策略时应区别对待.