多空間尺度下馬鐵菊頭蝠生境選擇與空間分布預(yù)測(cè).pdf

1、論文在長(zhǎng)白山西南麓羅通山自然保護(hù)區(qū)，采用聲學(xué)調(diào)查法監(jiān)測(cè)馬鐵菊頭蝠(Rhinolophus ferrumequinum)活動(dòng)，基于3S技術(shù)、地統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和加權(quán)秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別在景觀尺度、森林立地尺度和微生境尺度研究馬鐵菊頭蝠生境選擇，采用GIS柵格法在多空間尺度下預(yù)測(cè)馬鐵菊頭蝠潛在空間分布，獲得以下研究結(jié)果：
　　 1.用聲學(xué)采樣法分季節(jié)評(píng)估馬鐵菊頭蝠在不同生境的活動(dòng)。從相對(duì)開闊到相對(duì)復(fù)雜的生境，馬鐵菊頭蝠總體活動(dòng)頻次有逐漸增加

2、的趨勢(shì)，在池塘、針葉林、復(fù)雜闊葉林、開闊闊葉林、山脊、草地、森林邊緣7種生境活動(dòng)具有顯著季節(jié)差異(p<0.05)。除了盛夏，在初夏、初秋和深秋，馬鐵菊頭蝠活動(dòng)均受到溫濕度的影響(p<0.05)。
　　 2.景觀尺度下，用Logistic回歸模型研究高程、小溪鄰近度、林間小路長(zhǎng)度、河道長(zhǎng)度、斑塊豐富度和邊緣密度對(duì)馬鐵菊頭蝠生境選擇的影響，應(yīng)用△AICc和Akaike權(quán)重(w)選擇最優(yōu)模型。共構(gòu)建了包含景觀變量的31個(gè)模型，林間小路

3、長(zhǎng)度、高程和小溪鄰近度是預(yù)測(cè)馬鐵菊頭蝠出現(xiàn)的最優(yōu)變量。其中，林間小路長(zhǎng)度在馬鐵菊頭蝠出現(xiàn)和不出現(xiàn)地點(diǎn)具有顯著差異(F=4.787，p=0.034)。
　　 3.森林立地尺度下，研究森林類型、林分郁閉度、林齡、林分平均樹高和坡向?qū)︸R鐵菊頭蝠生境選擇的影響，共構(gòu)建31個(gè)Logistic回歸模型。其中，林分郁閉度、坡向和森林類型是馬鐵菊頭蝠生境選擇的最優(yōu)預(yù)測(cè)變量，其中森分郁閉度貢獻(xiàn)率最高(0.989)，其次是坡向(0.633)和森林類

4、型(0.596)；樹高(0.424)和林齡(0.37)具有較低的貢獻(xiàn)率。只有林分郁閉度在馬鐵菊頭蝠出現(xiàn)和不出現(xiàn)地點(diǎn)具有顯著差異(U=40.0，p=0.032)。在馬鐵菊頭蝠出現(xiàn)的52個(gè)地點(diǎn)中，18個(gè)地點(diǎn)坡向朝南，沒(méi)有坡向朝北和西北的地點(diǎn)，表明向陽(yáng)坡對(duì)于馬鐵菊頭蝠捕食具有重要影響。
　　 4.微生境尺度下，在75個(gè)樣地分季節(jié)測(cè)量對(duì)馬鐵菊頭蝠活動(dòng)具有重要影響的昆蟲豐富度、植被結(jié)構(gòu)和溫濕度，記錄月相。夏季總體昆蟲豐富度顯著高于秋季(F

5、=504.054，p<0.001)。深秋，落葉使得樹冠郁閉度顯著低于初夏、盛夏和初秋(F=17.03，p<0.001)。Poisson廣義線性模型結(jié)果表明，馬鐵菊頭蝠微生境選擇模式存在季節(jié)變化。初夏，總體昆蟲豐富度、灌木高度和密度是重要影響因素；盛夏，灌木高度和密度是重要影響因素；初秋，總體昆蟲豐富度和溫度是重要影響因素；深秋，總體昆蟲豐富度是重要影響因素。這表明食物豐度高的季節(jié)，植被覆蓋比食物資源重要，而在食物豐度低的季節(jié)，食物資源比

6、植被覆蓋更重要，揭示馬鐵菊頭蝠在食物和植被覆蓋重要性間進(jìn)行季節(jié)權(quán)衡。
　　 5.采用糞便分析法分析馬鐵菊頭蝠的食性。馬鐵菊頭蝠食物主要以鱗翅目和鞘翅目為主，各昆蟲體積百分比隨季節(jié)變化。初夏和盛夏以鱗翅目體積百分比最高，分別為73.97％和51.15％；初秋和深秋鞘翅目體積百分比最高，分別為42.03％和54.03％。
　　 6.運(yùn)用GIS柵格計(jì)算法創(chuàng)建馬鐵菊頭蝠分布可能性圖，在景觀和立地尺度下預(yù)測(cè)馬鐵菊頭蝠潛在分布區(qū)，用

7、留一交叉驗(yàn)證檢驗(yàn)?zāi)Ｐ途?。景觀尺度下的預(yù)測(cè)模型精度為62.5％；森林立地尺度下預(yù)測(cè)模型精度為69％。
　　 論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)：
　　 1.運(yùn)用遙感和GIS技術(shù)，在不同尺度下預(yù)測(cè)蝙蝠潛在空間分布，為野生動(dòng)物保護(hù)和管理提供新思路和方法；
　　 2.將加權(quán)秩神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于遙感數(shù)據(jù)處理，大大提高遙感數(shù)據(jù)處理精度，并將其應(yīng)用于動(dòng)物生境選擇研究，具有一定的開創(chuàng)性；
　　 3.在國(guó)際范圍內(nèi)率先開展馬鐵菊頭蝠微生境選