图/表详细信息

图片操作
显示大图下载下载为PPT文件

四川省繁殖鸟类群落的多维度多样性及其影响因子

王露红, 李波, 杨攀艳, 黄嘉琴, 谢予婷, 杜鑫, 文毅, 王彬

生物多样性 2026, 34 (4): 25464-. DOI: 10.17520/biods.2025464

摘要（412）

HTML （10）

PDF（pc）（8025KB）（175）

不同维度的生物多样性通常具有不同的时空格局和塑造机制, 从多个维度研究鸟类多样性格局对于全面了解群落的维持和调控机制具有重要意义。四川省自然环境复杂, 野生鸟种数位居全国第二, 具有极高的鸟类多样性, 但不同维度的鸟类多样性空间格局及其关键影响因子尚不明晰。本研究基于2023-2024年四川省分层抽样的288个野外样地调查数据, 分别计算了繁殖鸟类群落的分类、功能与系统发育多样性, 采用广义线性模型分析了气候、生境和人类活动等因子对各维度多样性的影响。结果表明: 分类多样性主要受生境和气候影响, 与样地中的森林、水体及耕地占比显著正相关, 与年降水量显著负相关; 功能多样性受气候和生境共同影响, 与降水变异系数、土地利用类型多样性和耕地占比显著正相关, 与年均温显著负相关; 系统发育多样性同时受气候、生境和人类活动影响, 与年均温显著正相关, 与森林占比和人类足迹指数显著负相关。本研究发现, 繁殖鸟类群落的分类、功能和系统发育多样性由不同的生态因子主导, 相同因子对不同维度的影响兼具一致和相反的效应。整合分类、功能和系统发育多样性的多维视角有助于更全面地理解群落结构特征及其维持机制, 进而为区域鸟类多样性保护提供科学依据。

View image in article

图1 四川省繁殖鸟类群落分类多样性(物种丰富度)的空间分布格局(a)和不同生态因子对分类多样性影响的广义线性回归模型结果(b), 其中展示了模型平均后的标准化系数估计值及其95%置信区间。

正文中引用本图/表的段落

四川省繁殖鸟类群落的分类多样性分布格局没有呈现出显著的空间聚集性(图1a)。广义线性模型结果显示, 以鸟类物种丰富度为因变量的模型中共有15个最优模型(附录2)。鸟类物种丰富度受到气候与生境因子的共同影响, 模型平均后, 共有4个环境变量对物种丰富度存在显著影响, 分别是年降水量、耕地占比、森林占比和水体占比; 其中年降水量与物种丰富度呈显著负相关, 耕地、森林和水体占比与物种丰富度呈显著正相关(图1b)。

本文的其它图/表