利用遥感和野外调查数据预测繁殖鸟类的物种丰富度和数量

遥感数据与实地调查在解释中欧半自然景观中濒危鸟类物种丰富度和栖息地密度的相关性研究中，NDVI参数（NDVI_max、NDVI_mean、NDVI_stdev）与实地测量的栖息地异质性（香农指数）、生态交错带长度等参数相比，在预测濒危鸟类物种丰富度和栖息地密度方面具有同等解释力，尤其在存在长环境梯度的情况下。研究区域为德国吕内堡沼泽军事训练区，采用GLM模型进行多变量分析，发现NDVI_max和NDVI_mean对总体物种丰富度和栖息地密度有显著正向影响，而生态交错带长度和栖息地异质性是重要预测因子。

　　
本研究聚焦于中欧地区半自然生态系统中的鸟类多样性研究，重点评估归一化植被指数（NDVI）在小尺度空间对濒危鸟类物种丰富度和栖息地密度的预测能力。研究选取德国下萨克森州吕内堡荒原的蒙斯特南军事训练区（MTA）作为研究对象，该区域拥有欧洲最大的 Heatherland-沼泽复合生态系统，且军事活动导致其生态格局具有独特性。

### 研究背景与意义
当前生物多样性研究多依赖大尺度遥感数据，但小尺度精确预测仍存在空白。中欧地区因农业和林业高强度开发，半自然生态系统（如 Heatherland、过渡沼泽）逐渐减少，生态梯度缩短，导致传统研究方法难以应用。本研究通过对比遥感数据（NDVI参数）与实地调查数据（栖息地类型面积、异质性、生态交错带长度）对鸟类分布的解释力，验证了卫星遥感在小尺度生态监测中的可行性。

### 研究方法
1. **区域选择**：选取MTA的开放与半开放景观区域，排除森林覆盖区。该区域自19世纪末军事化使用，未受农业开发影响，保留自然演替特征，包含干 Heatherland、湿沼泽及过渡带，形成约6.5平方公里的生态梯度。
2. **数据采集**：
- **遥感数据**：使用Sentinel-2卫星影像（10米分辨率）提取NDVI_max（最大NDVI值）、NDVI_min（最小NDVI值）、NDVI_mean（平均值）和NDVI_stdev（标准差）四个参数，时间选择为繁殖季末期（6月23日），以区分干 Heatherland与湿沼泽的NDVI差异。
- **实地调查**：划定52个30公顷的随机样方，记录15类栖息地面积、生态交错带长度（森林- Heatherland、湿地- Heatherland边界），并统计2022年春季的火灾面积。
3. **鸟类监测**：采用系统抽样法，每日黎明时段（日出至4小时后）进行两次观测，通过声纹识别和地图标记确认繁殖鸟类的领地密度，最终记录到95种繁殖鸟类，其中42种为受威胁物种。

### 关键发现
1. **NDVI参数的有效性**：
- 对濒危鸟类物种丰富度（NDVI_mean: 0.16, 95%置信区间0.09-0.23）和领地密度（NDVI_max: 0.11, 95%CI 0.05-0.17）具有显著正向预测作用。
- 空间异质性指标NDVI_stdev（标准差）对濒危物种领地密度（系数0.11）和物种丰富度（0.15）的预测效力超过传统NDVI均值。
- 横向比较显示，NDVI在解释濒危鸟类分布时的解释力（McFadden R2=0.42）与实地调查数据（R2=0.45）无显著差异，但对普通鸟类物种丰富度的解释力（R2=0.38）显著低于实地数据（R2=0.52）。

2. **生态因子作用机制**：
- **生态交错带效应**：每增加1公里生态交错带长度，普通鸟类物种丰富度提升28%（p<0.01），濒危物种领地密度增加19%（p=0.02）。
- **生境异质性**：Shannon多样性指数每提高1个单位，普通鸟类领地密度增加10%（p=0.03），濒危物种则无显著相关性。
- **火灾扰动**：2022年春季火灾面积每增加1公顷，普通鸟类领地密度下降13%（p=0.01），但对濒危物种影响不显著。

3. **NDVI与实地数据的解释力对比**：
- 濒危物种预测：遥感数据解释力（0.42）与实地调查（0.45）接近，但生态交错带长度（实地参数）单独解释力达0.31，优于NDVI_max（0.24）。
- 普通物种预测：实地调查数据总解释力（0.52）显著高于遥感数据（0.38），其中过渡沼泽面积（实地参数）对普通鸟类物种丰富度解释力达0.21。

### 创新性与应用价值
1. **方法创新**：首次在中欧 Heatherland-沼泽复合系统中验证NDVI参数的小尺度适用性，提出"生态梯度长度阈值"概念（建议梯度≥5公里时遥感预测误差<15%）。
2. **管理启示**：
- 濒危物种保护应优先维护生态交错带（如森林-Heatherland边界带）和过渡沼泽（保护面积建议≥20%研究区）
- 火灾管理需平衡生态效益（每公顷火灾恢复可提升3只濒危鸟类领地密度）与军事训练需求
3. **技术扩展**：验证Sentinel-2在鸟类栖息地监测中的适用性，为同类军事/保护区研究提供技术范式，预测误差可控制在±12%以内。

### 研究局限与展望
1. **时空限制**：研究周期仅覆盖单一年份的繁殖季，需验证跨年际稳定性。
2. **空间分辨率**：10米分辨率可能遗漏微尺度栖息地特征，建议后续结合5米分辨率影像。
3. **物种特异性**：发现部分濒危物种（如短耳鸮）对NDVI_stdev敏感度达1.8倍于普通鸟类，需建立物种特异性模型。

本研究为半自然生态系统保护提供了新工具：在生态梯度完整（≥5公里）、军事活动导致传统调查困难的区域，可替代性使用NDVI_max（权重0.24）和NDVI_stdev（权重0.11）的组合模型预测濒危鸟类分布，预测精度可达85%以上。该成果已应用于吕内堡荒原其他12个军事训练区的快速评估，发现生态交错带密度与濒危鸟类丰富度呈显著正相关（r=0.68, p<0.001），为欧洲同类生态保护区管理提供量化依据。