浙江省白鷺分布與遷徙規律

李慧霞，徐愛俊，方陸明，周克瑜

（1.浙江農林大學 信息工程學院，浙江 臨安 311300； 2.浙江農林大學 浙江省林業智能監測與信息技術研究重點實驗室，浙江 臨安311300）

浙江省白鷺分布與遷徙規律

李慧霞1,2，徐愛俊1,2，方陸明1,2，周克瑜1,2

（1.浙江農林大學 信息工程學院，浙江 臨安 311300； 2.浙江農林大學 浙江省林業智能監測與信息技術研究重點實驗室，浙江 臨安311300）

以浙江省野生動物疫源疫病日常監測數據為基礎，選取常見候鳥白鷺Egretta garzetta為研究對象，通過分析近5 a的監測數據，從統計學角度研究白鷺在浙江境內的分布特點和遷徙規律。結合K-means聚類分析，初步繪制了白鷺在浙江省內的2條遷徙路線，春季北上遷徙的路徑：寧波鄞州—紹興上虞—杭州余杭—湖州德清，寧波鄞州—海上，臺州三門—海上；秋季南下遷徙路徑：湖州德清—杭州余杭—紹興上虞—寧波鄞州—臺州三門。以德清監測站為例探索了環境因子對區域白鷺數量變化的影響，得到氣溫級別的回歸關系方程。總結得出白鷺在浙江省的遷徙時序、數量變化活動規律。圖5表5參15

動物學；白鷺；遷徙路徑；分布區域；數量變化；聚類分析

候鳥往返于繁殖地和越冬地之間的遷徙有明顯的時間規律，不同種類的候鳥遷徙都有遷入時間、遷入高峰時間、遷出時間的變化規律。浙江省地處中國東南沿海長江三角洲南翼，屬于亞熱帶季風氣候。擁有豐富多樣的野生鳥類資源，位于亞洲鳥類東部遷徙路線上，浙江瀕海區域是候鳥南遷北徙的必經之地。研究候鳥遷徙不僅是保護野生鳥類，也是有效預防禽流感等流行病傳播的迫切需要［1-4］。候鳥遷徙的研究過去多數采用環志法，得出其春秋兩季的遷徙高峰，確定遷徙通道［5］；獲得不同水鳥遷徙時間及順序。近年來有采用衛星跟蹤技術開展鳥類遷徙研究［6-7］；也有將遷徙研究與地理信息系統（GIS）結合，探討其在動物空間行為研究中的應用［8］；或者探究社會學習對鳥類遷徙的影響等［9-10］。本研究依托浙江省野生動物疫源疫病監測系統的監測數據，選取系統監測到數量最多的浙江省常見夏候鳥白鷺Egretta garzetta為研究對象，其遷徙路線以南北向為主，屬于日行性鳥類，是典型的濕地涉禽。進而采用統計分析、聚類分析、時空圖譜分析［11］相結合的數據處理分析方法，分析環境因子與白鷺種群數量變化和遷徙時序之間的關系，探究其分布與遷徙規律，為保護野生鳥類提供科學依據。本研究立足現有的大量統計資料和監測數據，從統計學角度來探討研究候鳥的分布及遷徙規律。

1 研究區域概況

浙江地處中國東南沿海，位于27°06′～31°11′N，118°01′～123°10′E，地貌以低山、丘陵為主，地勢呈西南高東北低，海岸線綿長，屬于亞熱帶季風氣候，氣候溫和，濕潤多雨。浙江年平均氣溫15～18℃；全省年平均降水量為980～2 000 mm；年平均日照時數為1 710～2 100 h［5］；浙江的自然環境復雜多樣，野生鳥類種類繁多，是亞洲鳥類東部遷徙路線的必經之地。

浙江省鳥類資源豐富，分布以雀形目Passeriformes為主。根據最新的 “浙江野生動物現狀報告”統計，浙江省共有鳥類474種，一半以上都是候鳥，其中生境分布以沼澤水域為主的鸛形目有3科26種，地域分布在浙西北、浙東南及海島地區較多，以夏候鳥為主［12］。

2 研究方法

通過分析浙江省野生鳥類資源特點和野外調查數據資料，選取浙江省野生動物疫源疫病監測系統中相關數據，根據鳥類種類、數量和分布范圍選擇典型候鳥建立相關模型，研究數量分布及遷徙規律。

浙江省自2005年采取邊建機構邊開展監測工作的辦法開展陸生野生動物疫源疫病監測工作，至今已建立了10個國家級、5個省級、12個市縣級監測站，共48個監測點，初步形成了浙江省陸生野生動物疫源疫病監測網絡。各監測點經過培訓的工作人員每天在固定巡邏線路和固定時間通過野外數據采集儀上報監測情況，記錄野生動物種類、數量等信息；地方各監測站和省級總站分別匯總本區域監測點數據，可以分層查看各級匯總數據等。

根據系統2009-2013年的監測數據，浙江白鷺的分布和遷徙數據覆蓋其中11個監測站和22個監測點，監測點包括了平原、丘陵、山脈、島嶼、河流、湖泊、濕地、海岸等多種地形環境（嘉興市、麗水市目前還沒有覆蓋監測站，溫州市、衢州市各有1個監測點，但由于建站時間較短，數據記錄較少，本研究未采用）。系統記錄的監測點鳥類種類、數量是由專業巡護人員每天在固定時間、固定線路上觀測和記錄的，記錄鳥類數量以精確計數為主，根據經驗估算數量為輔。為消除觀測數量估計上的誤差，本研究涉及的白鷺數量均采用離差標準化無量綱處理，使結果落到［0，1］區間，轉換函數是：x*=（x-xmin）/（xmax-xmin），主要反映其變化趨勢性。

基于分析結果，利用ArcGIS軟件繪制理論上浙江省白鷺的遷徙路線。隨著監測站數量增多，監測時間的累積，統計基數的增加，鳥類的遷徙路線將越接近實際路徑。

3 結果與分析

3.1 白鷺在遷徙鳥中的比例

統計分析系統數據庫獲取的2009-2013年野生鳥類-候鳥的數據，共有候鳥191種，選取數量最多的前10種（圖1）。浙江省多數候鳥為水鳥，其中白鷺占總量的43.21%，總量第一。浙江省白鷺分布的監測站點為湖州長興監測站（1個監測點），湖州德清監測站（1個監測點），杭州臨安監測站（2個監測點），杭州余杭監測站（2個監測點），杭州西溪濕地監測站（1個監測點），紹興上虞監測站（1個監測點），寧波鄞州監測站（3個監測點），臺州三門監測站（6個監測點），金華蘭溪監測站（3個監測點），衢州龍游監測站（1個監測點），溫州樂清監測站（1個監測點）。

3.2 白鷺分布數量與遷徙時間

浙江省候鳥春季遷徙北上過境的時間從3月下旬到5月上旬，其中4月上旬到4月中旬為遷徙的高峰時期，秋季遷徙過境的時間從9月上旬到10月下旬；春秋遷徙時見于沿海主要港灣杭州灣、象山港、三門灣、樂清灣［12-13］。白鷺于4月初到4月中旬陸續遷到浙江中部地區，9月下旬開始遷離。統計結果如表1所示。

圖1 候鳥數量統計Figure 1 Statistics of migratory birds amount

表1 2009-2013年主要監測站監測白鷺數量Table1 Amount of little egret in major monitoring stations in 2009-2013

本研究從統計學角度出發，選取白鷺數量分布最多的4個主要監測站，分類統計2009-2013年5 a每月白鷺的平均數量，分析結果如圖2所示。結合散點分布情況和擬合函數（擬合度均大于75%）分析如下：湖州德清境內地形起伏高差大，垂直氣候較明顯，夏候鳥居多。結合散點分布可以看出，從5月開始，白鷺大量遷徙抵達，系統監測到的數量開始大幅增加，6-9月數量達到頂峰。7-8月，由于天氣炎熱，白鷺出現頻率開始降低。10月白鷺遷徙離開，11月鳥類數量回到較低水平。總體來看，白鷺出沒較少時間為秋末至翌年初春，是晴冷少雨、空氣干燥的時節。鄞州位于寧波平原，緯度適中。由圖2分析可知： 4月開始，白鷺大量遷徙抵達鄞州，系統監測到的白鷺數量激增，5-6月達到頂峰。6-8月，白鷺較少，11月上旬，白鷺遷徙離開。三門縣位于浙江東北部沿海的臺州市，地形為低山丘陵，冬候鳥居多。分析可知，7月開始，白鷺遷徙抵達，數量開始直線增加，8-9月末白鷺數量達到頂峰。9-10月，白鷺出現頻率持續走低。蘭溪市位于浙江省中西部的金華市，地處錢塘江中游，丘陵盆地地貌，屬東亞副熱帶季風區，夏候鳥居多。4月中旬開始，蘭溪站監測到的白鷺數量開始大幅增加，6-8月白鷺數量達到頂峰。10月開始候鳥白鷺出現頻率開始降低，11月回到較低水平。

系統監測數據統計顯示：浙江省內氣溫最高是在7-9月。從圖2可以看出：依據數量分布擬合出白鷺數量隨時間變化的多元最優曲線模型，根據浙江省各監測站出現的白鷺監測數據，結合白鷺在中國的習慣性遷徙路徑［13-14］，總結白鷺在浙江省內的遷徙規律如后：①蘭溪站白鷺在4月中旬開始大量抵達，11月離開，數量在5月達到最大值，德清站白鷺在5月開始白鷺大量抵達，10月離開，數量在7月達到最大值；春季北上遷徙的路徑如圖3所示：金華蘭溪—杭州臨安—湖州德清，秋季南下遷徙的路徑為：湖州德清—杭州臨安—金華蘭溪。②浙江省三門站候鳥白鷺數量在9月中旬達到最大值，浙江省鄞州站白鷺數量在6月達到最大值，德清站數量在7月達到最大值。總結近5 a的白鷺數量變化的分析結果：三門站在7月白鷺大量抵達，瀕海位置適宜鳥類生活故11月才陸續離開，數量在9月達到最大值。鄞州站在4月白鷺大量抵達，11月上旬離開，數量在6月達到最大值。德清站白鷺在5月大量抵達，10月離開，數量在7月達到最大值。得出春季北上遷徙的路徑為：寧波鄞州—紹興上虞—杭州余杭—湖州德清，寧波和臺州沿海，也有一部分白鷺直接從海上遷徙：寧波鄞州—海上，臺州三門—海上；秋季南下遷徙的路徑為：湖州德清—杭州余杭—紹興上虞—寧波鄞州—臺州三門。根據以上分析，可以大致描繪出的白鷺在浙江省內南遷北徙路徑如圖3所示，該遷徙路徑與張孚允等［15］在 “中國不同種類鳥的遷徙路線圖”和 “中國候鳥遷徙途徑的初步調查”中得出的白鷺在中國境內的遷徙路徑走向基本一致。

圖2 2009-2013年浙江省4個主要監測站監測的白鷺平均數量Figure 2 Average amount of little egret in four majar monitoring stations in Zhejiang Province during 2009-2013

3.3 浙江省白鷺數量變化影響因素探究

分析主要監測站白鷺的數量分布情況，發現湖州德清監測站（下渚湖湖上山監測點）是白鷺的主要的棲息地。選擇德清站作為研究區域，探究2009-2013年（2012年數據異常，未納入研究范圍）環境因子對白鷺數量變化的影響及其內在聯系。

圖3 2009-2013年浙江省白鷺遷徙路徑示意圖Figure 3 Bird migration path diagram of little egret in Zhejiang Province in 2009-2013

3.3.1 氣溫因素分析 通過對系統中白鷺數量的統計分析，選取德清站的平均氣溫和野生白鷺數量進行K-means聚類效果分布，分析結果如圖4所示。

氣溫與白鷺數量之間的關系：聚類4下平均氣溫為26.152 6℃時，白鷺數量最多；聚類6下平均氣溫為6.916 3℃時，白鷺數量最少。選取德清的平均氣溫和野生白鷺平均數量進行一元回歸分析，探究氣溫與白鷺數量變化的內在聯系，分析結果見表2～4。

分析氣溫變化與監測到的白鷺數量的相關程度，得出結果：監測到每月白鷺平均數量與每月平均氣溫呈顯著正相關關系。建立回歸分析關系方程如下：yi=2.442+1.018x。用SPSS對平均氣溫—白鷺平均數量的回歸關系進行曲線估計，進行合適的線性、二次、三次擬合，擬合效果如下表5。選取擬合度最高（R2=0.269）的三次方程，建立德清監測站白鷺數量與氣溫關系方程，設z1為白鷺數量，氣溫為x：z1= 6.950-2.263 x3+0.243x2-0.005x。

圖4 K-means聚類分布圖及分析結果Figure 4 Distribution diagram and analysis of K-means clustering

表2 回歸統計Table2 Statistical table of regression

3.3.2 天氣因素分析 探討影響白鷺數量明顯減少的另一主要環境因素——天氣因素。將天氣因素根據其惡劣程度劃分為6個梯度：晴（1），多云（2），陰（3），霧（4），雨（5），雪（6）。研究部數據分布如圖5所示。結合K-means聚類（聚類為6）分析結果如下：①綜合來看，受浙江省特殊地理氣候的影響，雨天的比率為39%，晴天的比率為20%，陰天占到17%，剩下的多云天氣和雪天共占到了17%。天氣值為1.31～1.09，即介于多云和陰天之間的天氣（更接近晴朗的多云天氣）時，白鷺數量均值分別為66.08和62.35，數量最多；天氣值為4.40即雨天時，白鷺數量均值為62.36；天氣值為2.60和1.00即在酷暑的晴天和秋冬的濕冷天氣的時候，白鷺數量均值為8.23和4.33，數量最少。②天氣的劃分不如氣溫精細，從總體范圍上獲得白鷺數量的總體情況，提供整體的感知。綜合影響數量變化環境因子的分析結果，由于監測站分布較少，有可能是監測站所在地的氣候異常或者其他因素導致數量的下降；或者是記錄人員經驗不足引起的誤差等。

表4 回歸系數Table4 Coefficient table of regression

表5 德清站白鷺數量與氣溫級別曲線擬合參數估計Table5 Little egret quantity and temperature level curve fitting parameter estimate table of Deqing monitoring station

圖5 天氣-數量分布Figure 5 Distribution diagram of weather-quantity

4 結論

綜合研究結果，得出以下結論：①白鷺于4月初至4月中旬陸續大批遷到浙江中部地區，9月下旬開始遷離。在浙江省內德清、三門、鄞州、蘭溪較為常見。德清監測站位于內陸，高溫時空氣干燥，炎熱感覺強；而鄞州、三門監測點位于沿海，空氣濕度較高，炎熱感降低，各站監測到它們活躍氣溫和活躍時間不盡相同。②選取德清監測站探究環境因子對白鷺數量的影響，對氣溫因子進行回歸分析，得到氣溫級別的關系方程。天氣因子通過天氣級別反映白鷺數量的總體情況。受浙江省特殊地理環境的影響，近4成的天氣是雨天，晴天的比率占了2成，介于多云和陰天之間的天氣（即更接近晴朗的多云天氣）時，白鷺數量均值最多；因為浙江省全年濕潤多雨，不可避免地白鷺數量均值在雨天也較高，為62.36；在酷暑的晴天和秋冬濕冷的時候，白鷺數量均值最少。同時，由于現有的監測資料還不能全面、準確地反映白鷺數量變化原因，考慮到繁殖成功率、遷徙地及越冬地的環境影響，未來將進一步深入研究。③根據數量分布擬合出白鷺數量隨時間變化的多元最優曲線模型，根據浙江省各監測站監測到白鷺數據的曲線擬合結果，得出白鷺在浙江省內的2條大致遷徙路徑，其中“寧波鄞州—紹興上虞—杭州余杭—湖州德清”這條遷徙路徑倚靠杭州灣和太湖，周邊的環境非常適宜水鳥生存以及繁殖，小范圍內很有可能是這個方向上的遷徙。隨著以后監測站點的覆蓋建設進一步完善，白鷺的遷徙路徑會更加精確。

本研究是從大量野生動物疫源疫病觀測數據來分析白鷺的遷徙路線與分布規律，主要是從統計分析和大數據角度來開展研究，意在生物學角度之外找到一種新的研究候鳥遷徙路線與規律的方法。隨著觀測時間的進一步積累，觀測范圍的進一步擴大，觀測站點的進一步增加，技術手段的進一步提升，其研究結果與現實情況的吻合程度將進一步提高。

5 致謝

感謝浙江省野生動植物保護管理總站提供相關數據。

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Distribution and migration patterns of Egretta garzetta in Zhejiang Province

LI Huixia1,2,XU Aijun1,2,FANG Luming1,2,ZHOU Keyu1,2
（1.School of Information Engineering,Zhejiang A&F University,Lin’an 311300,Zhejiang,China;2.Zhejiang Provincial Key Laboratory of Forestry Intelligent Monitoring and Information Technology,Lin’an 311300,Zhejiang, China）

To study distribution characteristics and migration laws of Egretta garzetta from the angle of statistics and to plot migration routes,daily monitoring data of wild animal epidemic sources and disease systems for birds of Zhejiang Province were collected.Monitoring data for the five years from 2010-2014 were analyzed by combined K-means clustering distribution to preliminarily plot two migration routes.Results indicated a northward migration path in spring of Yinzhou,Ningbo—Shangyu,Shaoxing—Yuhang,Hangzhou—Deqing,Huzhou; Yinzhou,Ningbo—over the sea;Sanmen,Taizhou—over the sea.The Southward migration path in autumn was Deqing,Huzhou—Yuhang,Hangzhou—Shangyu,Shaoxing—Yinzhou,Ningbo—Sanmen,Taizhou.Then data from Deqing Monitoring Station was selected to develop a regression equation of environmental factors that influenced changes in the number of E.garzetta.Above analysis of E.garzetta activities showed patterns of migration timing,migration paths,and quantity changes in Zhejiang Province.［Ch,5 fig.5 tab.15 ref.］

zoology;Egretta garzetta;migratory path;distribution area;quantity changes;cluster analysis

S718.52；Q958.1

A

2095-0756（2015）06-0883-07

浙 江 農 林 大 學 學 報，2015，32（6）：883-889

Journal of Zhejiang A＆F University

10.11833/j.issn.2095-0756.2015.06.009

2014-12-19；

2015-05-18

浙江省自然科學基金資助項目（LY14C160005）；浙江省林業智能監測與信息技術研究重點實驗室開放基金資助項目；浙江農林大學智慧農林業研究中心預研項目（2013ZHNL01）；浙江省公益性技術應用研究計劃項目（2014C33045）；浙江省教育廳資助項目（Y201432809）

李慧霞，從事數據分析與大數據挖掘研究。E-mail：lihuixia01@126.com。通信作者：徐愛俊，教授，博士，從事資源與環境信息系統、森林資源信息管理等研究。E-mail：xuaj1976@163.com