中国科学院烟台海岸带所在滨海湿地水鸟栖息地评估研究中取得进展!

受气候变化与人类活动干扰影响，全球滨海湿地大量消失、水鸟栖息地和水鸟生物多样性遭受严重威胁。黄河三角洲湿地是横跨全球9条候鸟迁徙路线中的东亚—澳大利西亚和环西太平洋两条鸟类迁徙路线的重要中转站、越冬地和繁殖地，得天独厚的湿地资源和自然环境让黄河三角洲成为候鸟天堂。对黄河三角洲湿地水鸟栖息地进行持续的监测和评估，可为黄河三角洲区域湿地管理提供科学参考，对黄河三角洲生物多样性保护和可持续发展具有重要意义。
中国科学院烟台海岸带研究所侯西勇研究员团队利用黄河三角洲水鸟分布数据，结合“3S”技术、模型模拟、情景分析等多技术手段，对该区域代表性水鸟的家域范围、生境干扰特征、栖息地适宜性等开展了深入的研究，包括：
1）利用GPS卫星跟踪器获取鸟类飞行轨迹，以及利用多源卫星影像提取土地利用/覆盖和典型地物分布数据，结合家域识别、栖息地扰动分析等方法，对易危物种黑嘴鸥活动范围、栖息地干扰情况进行了识别分析。如图1，研究发现：在黑嘴鸥家域范围内，工矿用地和交通用地占比较高，已经对黑嘴鸥的家域选择产生明显的干扰；家域内油井、风机和道路数量多且分布较为集中，黑嘴鸥对其表现出明显的规避行为。
2）以国家一级保护动物黑嘴鸥为例，利用分布点和环境变量数据，结合物种分布模型，评价栖息地适宜性。如图2，结果表明：影响黑嘴鸥栖息地选择的关键环境因素包括土地利用/覆盖（LULC）类型、滩涂与碱蓬斑块的面积百分比以及到海岸线的距离；黑嘴鸥高适生区域主要集中在潮间带、盐沼湿地及河口区域；仍有近1/3的高适生区域分布在黄河三角洲国家级自然保护区之外（存在保护空缺）。
3）水鸟在潮上-潮间带之间的飞行距离是反映滨海湿地结构、格局和功能特征的重要指标，基于多源多类型遥感信息、潮汐数据、鸻鹬类水鸟同步调查数据等，结合情景分析方法，评估2000-2020年鸻鹬水鸟优质潮上带栖息地的时空变化特征，如图3，结果表明：黄河三角洲东部沿海及河口区优质潮上带栖息地面积减损最为严重，被其有效覆盖（鸻鹬水鸟可利用）的潮间栖息地显著减少；对关键位置的单块养殖池或盐田进行季节性水位管理，能够有效缓解这一问题。研究结果为滨海湿地栖息地功能优化提供了科学依据及可行方案。
上述研究工作得到了山东省自然科学基金（ZR2020QD090）、国家自然科学基金项目（32171577、31500389）、中国科学院地球大数据科学工程专项（XDA19060205）等科研项目的资助。
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图1 黄河三角洲黑嘴鸥家域范围与典型地物（油井、风机）分布特征
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图2 黄河三角洲黑嘴鸥适宜栖息地分布范围

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图3 黄河三角洲鸻鹬水鸟潮上带栖息地3种修复情景分布图
/ `, I" N$ r3 B: Z! s代表性论文：
Xu He, Li Dong*, Hou Xiyong, Yu Xiubo, Liu Yubin, Li Xiaowei, Li Baoquan, Chen Linlin, Wang Xiaoli, Xia Shaoxia. Home range and habitat disturbance identification for a vulnerable shorebird species (Larus saundersi) in the Yellow River Delta, China. Journal of Coastal Research, 2021, 37(4):737-748. https://doi.org/10.2112/JCOASTRES-D-20-00091.1
+ l8 [9 L. P4 s: G0 Y% z6 KLi Dong, Li Bin, Hou Xiyong*, Wang Xiaoli, Li Xiaowei, Zhang Yuxin. Habitat suitability assessment for Saunders’s Gull (Saundersilarus saundersi) in the Yellow River Delta, China. Ecological Informatics, 2024, 79: 102393. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102393
Li Xiaowei, Hou Xiyong*, Shan Kai, Liu Yubin, Song Yang, Wang Xiaoli, Du Peipei, Fan Chao. Identifying shorebird conservation hotspots and restoration gaps in stopover sites: A perspective of ‘ecologically linked’ habitats. Global Ecology and Conservation, 2023, 48: e02725. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2023.e02725

                               
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信息来源：中国科学院烟台海岸带所。