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鸟类栖息地选择研究中的一种数学模型

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2024-12-04 20:18

鸟类栖息地选择研究中的一种数学模型贾非(生物多样性与生态工程教育部重点实验室北京师范大学生命科学学院北京100875)摘要介绍了近年来在鸟类栖息地选择研究领域中新出现的一种数学建模方法,并对其适用范围和应用前景进行了简要评述。关键词鸟类栖息地选择数学建模栖息地(Habitat)是鸟类赖以生存并完成其生活史的场所,对种群的存活与延续均有重要意义。鸟类栖息地选择(Habitatselection)研究,特别是珍稀濒危鸟类栖息地选择研究,已经成为保护生物学中的重要研究领域[1]。鸟类栖息地选择研究由来已久,最初人们采用异显著性检验,其中具有显著差异的变量为该模型的自变量。最后利用多元逻辑斯蒂回归来获得数学模型。多元逻辑斯蒂回归模型的基本数学公式为:log(p

)=g(x)1-pp是研究物种在栅格中的出现概率:g(x)为多项定性描述的方法进行研究,随后一些描述性的数学参数被应用到该领域中(如Ivlev法,Jacobs法等),进而式:g(x)=b0+b1x1+b2x2+b3x3+bnxn主成分分析和判别分析等统计方法在该领域的研究中其中:b为常数;b,bb为各自变量对p进行o12n得到了广泛应用。但是以上方法只能对栖息地的某一回归时的相关系数;x1,x2xn为自变量。性状进行定性描述,而无法对鸟类的栖息地选择做出准确的分析和预测。Morrisonetal.于1987年首先提出了使用多元线性回归的数学模型来研究鸟类的栖息地选择,从此将该领域的研究工作提高到了利用数学模型进行分析和预测的水平[2]。近年来随着无线电遥测技术(Radio2tracking)和地理信息系统(Geographyin2formationsystem,GIS)等先进技术手段的日益成熟,多元逻辑斯蒂回归模型(Multinomiallogisticsregressionmodel)经常被应用于鸟类栖息地选择的研究中。1多元逻辑斯蒂回归模型的基本原理Augustinetal.于1996年首次使用“自动逻辑斯蒂模型(auto2logisticmodel)”研究了美洲鹤(Grusameri2cana)、北美花田鸡(Coturnicopsnoveboracensis)等野生动物的栖息地选择,该模型是多元逻辑斯蒂回归模型的雏形。随后Francoetal.对“自动逻辑斯蒂模型”进行了修正在数学建模之前,首先对活动栅格(鸟类出现的样地)与非活动栅格(鸟类没有出现的样地)之间的变量进行差异显著性检验,选取具有显著差异的变量作为数学模型的自变量,以保证所选取的自变量均具有代表性,然后再利用多元逻辑斯蒂回归进行数学建模。至此,该模型才成为一个较完整的体系。使用该模型时,首先将研究区域按照一定的面积划分为若干个栅格,根据调查结果将鸟类在特定栅格中是否出现作为因变量,因变量是以二态变量(di2chotomousdata,0ƒ1)来表示,即鸟类出现在某一样地(活动栅格),取值为1;不出现(非活动栅格)则取值为0。然后在各个栅格中对所选取的变量进行调查(乔木盖度、土地覆盖类型、距道路距离、食物类型等),并对这些变量进行活动栅格和非活动栅格之间的非参数差多元逻辑斯蒂回归模型最终以n元一次方程的形式表达出来,该模型以栖息地的某些特征作为方程的自变量(元),各自变量的相关系数代表了各自变量对因变量所做贡献的大小。因此在该模型中既包含了鸟类对不同栖息地的偏爱程度,也包含了不同栖息地中各自变量对鸟类栖息地选择所造成的影响,当然这种影响可以是促进的也可以是抑制的。2多元逻辑斯蒂回归模型的应用与展望多元逻辑斯蒂回归模型是最近才被生态学家所采用的一种研究鸟类栖息地选择的方法。Francoetal.利用这种数学模型研究了葡萄牙CastroVerde地区灰鹤(Grusgrus)的栖息地选择规律,最后得到了1个以灰鹤对栅格(生境斑块)选择与否为因变量,以距水源距离、距栖木距离、乔木盖度、灌木盖度、坡度、距道路距离和距居民点距离等为自变量的多元一次回归方程。该模型明确表明了距水源距离对灰鹤栖息地选择的影响程度最大,距栖木距离、灌木盖度和乔木盖度次之、坡度的影响最小等信息;另外,距居民点距离和距道路距离这两个自变量之前的相关系数均小于零,从而在数学上阐明了灰鹤在进行栖息地选择时会尽力避免以上两种因子的干扰,所以这些结果对灰鹤栖息地的保护具有重要意义。在以上方法的启发下,李文军等和Lietal.利用该模型研究了中国盐城自然保护区丹顶鹤(Grusjaponensis)越冬栖息地的选择形式,得出了以食物供给量、距道路距离、土地覆盖类型、盐度和海岸带类型等为自变量的数学模型。多元逻辑斯蒂回归模型的优点是可以利用模型的结果来指导不同物种自然保护区的设计。因为从多元逻辑斯蒂回归模型的结果可以知道不同物种在进行栖—46—生物学通报2003年第38卷第11期