基于面板數據模型的水鳥對濕地景觀格局響應

鄒麗麗,陳洪全

鹽城師范學院城市與規劃學院,江蘇鹽城224002

基于面板數據模型的水鳥對濕地景觀格局響應

鄒麗麗,陳洪全

鹽城師范學院城市與規劃學院,江蘇鹽城224002

由于濕地內的水鳥分布與景觀偏好存在相關性，所以，選取2000，2005，2009年的米埔濕地內15個分區的水鳥數據和景觀格局數據，構建能充分利用三維數據特征的面板數據模型。結果顯示：濕地面積及邊緣長度能最大程度地吸引本區內水鳥棲息；斑塊數量，最大斑塊面積比，形狀指數等也影響水鳥對濕地景觀的吸引力。總之，水鳥適宜在景觀類型豐富且景觀內斑塊面積較為寬廣的區域棲息。

面板數據模型;水鳥;濕地景觀

近年來，城市化迅猛發展，濕地景觀格局變化較大，隨之未來也帶給濕地水鳥巨大的生存危機。尋求景觀格局與水鳥之間的動態響應關系，逐漸成為當前地理學、生物學和生態學界人士共同研究的一個熱點問題[1]。通過景觀格局特征變化分析生物對棲居環境選取，前人已經多了較多的研究，也取得了較好的成果[2]。但是，從景觀格局水平出發，借助數理統計的思路，來探討濕地水鳥與景觀格局關系，暫時還沒有一個有效的方法[3]。為此本文借用經濟領域內應用相對較成熟的面板數據模型，選取相應的景觀指數和水鳥數據進行空間相關性探討[4]，為保護眾多瀕危水鳥，乃至協調整個濕地生態系統，提供可參考意見。

1 材料與方法

1.1 研究區及數據來源

米埔-后海灣濕地因為地點偏遠和行政區劃的敏感而避免了過度開發。無大量人為干擾的米埔，幾十年來一直是本區水鳥棲息的天堂，擁有豐富的底棲動植物資源。以香港米埔濕地為例（如圖1），通過數理模型來用定量的方法探討水鳥對于棲息地景觀格局變化的響應關系。同時也是其它珍稀瀕危物種的重要棲息地，經停地，其生態環境保護的意義十分重大，因此長期以來有關專家對此展開了長期的研究[5]。

圖1 香港米埔濕地研究區Fig.1 Mai Po Wetland Site in Hong Kong

本文水鳥數據來源于香港米埔濕地內后海灣拉姆薩爾濕地水鳥普查計劃月統計報告[6]。該項水鳥數據選自2000年至今所有水鳥統計數據；遙感影像數據選取2000年2月，2005年3月和2009年4月的Landsat TM及相應QB影像數據；水鳥數據選取的是2000年2月，2005年3月，2009年4月的米埔濕地水鳥統計月報數據。遙感影像2～4月遙感影像季節變化不大，地表覆被變化具備可比性，適宜做詳細的水鳥對景觀特征響應分析。

1.2 面板數據模型

利用面板數據建立模型主要有三個好處：首先由于觀測值的增多，可以增加估計量的抽樣精度。其次對于固定效應回歸模型能得到參數的一致估計量，甚至有效估計[7]。符合本文的需要，為此，本文選擇面板數據模型量化水鳥與景觀格局指數的關系。選取的水鳥采樣數據與景觀格局現狀數據彼此對應，故在模型的影響形式上采用固定效應響應方式。

構建面板數據模型的第一步是確定模型的形式，可以通過協方差檢驗來分析，為此，確定兩個假設條件：

假設1：斜率在不同的橫截面樣本點上和時間上都相同，但截距不同。

假設2：截距和斜率在不同的橫截面樣本點和時間上都相同。

如果不能拒絕假設2，則選用混合回歸模型，不需要進一步的檢驗。如果拒絕了假設2，則可以判定模型是變系數或變截距中的一種，需要進一步檢驗假設1，則應選變截距模型。如果拒絕了假設1，則應選擇變關系模型。

2 結果與分析

2.1 指標因子選取

香港米埔濕地一共分為15個區景觀格局變化數據以及相應水鳥統計數據，作為構建面板數據模型的基礎，根據水鳥與本研究區15個分區的景觀格局指數的相關性，以及參考水鳥的生活習性和生理特征對濕地景觀的依賴性[8]，本文選取景觀格局指數相關性低于0.5，且與水鳥數量相關性高于0.5的7個景觀指標構建面板數據模型。主要包括：總面積(TA)，總邊緣長度(TE)，斑塊數（NP），核心斑塊面積比（LPI），斑塊大小（ACV），景觀形狀指標（SMD），景觀異質性指標（EAM）7個景觀格局指標。

所選指標既反映了斑塊形狀的不規則程度，形狀指數的大小或形狀的不規則程度等景觀特征，這些景觀特征不僅影響生物種的發育、擴展、收縮和遷移，同時也影響著物種分布、生產力水平，而且還影響著生物的擴散、動物的覓食以及物質能量的遷移與循環。具有較好的探討價值。為了消除量綱數據模擬的影響，本文首先對數據進行標準化處理，再對模型進行估計。

2.2 模型設定

實施對這兩個假設的檢驗可以用F統計量的計算方法。分別對三種情形的模型采用最小二乘法估計，可以得到三種情形的殘差平方和。詳見模型檢驗表1。

表1 F統計量和H臨界值表Table 1 F statistics and H critical value

由于統計量F2(0.63974)

2.3 結果與檢驗

運用面板數據模型，考察了米埔濕地的景觀格局分布的7個指標對米埔濕地的水鳥的影響及其作用機理和路徑依賴，為水鳥在米埔濕地分布具有一定差異性提供了一定的規律。不變參數的面板數據模型如下表2所示。

表2 混合面板數據模型參數及概率P值Table 2 The parameters and probabilities in mixed panel data model

從模型檢驗結果來看，模型所有系數的顯著性水平檢驗都低于0.005，符合回歸模型的檢驗要求，另外，R2為0.958，基本上能夠反映模型模擬水平較好，模型符合基本要求。從回歸系數的權重看：總面積（TA）、總邊緣長度（TE）和斑塊數（NP）是主要影響水鳥空間分布的數量的指標。其中影響最大的TA，其次是TE，最后是板塊NP。TA反映的是水鳥活動空間的大小，TA越大，水鳥越多，說明水鳥的活動空間是有一定的容納能力，水鳥存在數量與空間大小成正比。TE反映水鳥適宜區邊緣長度的大小，研究區景觀破碎化程度越高，水鳥數量越少，水鳥適宜生在在開闊的，認為干擾較少的區域。例如在MPST及ST兩個區，都是人工養殖的魚塘，水鳥的數量并不多。而在DBA的區域景觀類型簡單，水鳥數量較多。其余的最大板塊面積比（LPA）及分維數指數也不同程度影響了水鳥的分布，主要表現為自然景觀的大小和類型在不同程度上也吸引了水鳥的棲息。核心板塊大小（ACV）、形狀指數（SMD）對于水鳥的影響不大。總之，景觀面積，邊緣長度及斑塊數主要影響水鳥的空間分布，其次核心斑塊面積比及形狀指數略微影響水鳥對棲息地的選擇。本文模型模擬結果較好，基本上綜合反映了本區水鳥的空間分布特征，模擬結果基本符合水鳥現存狀態，與前人研究的部分結論基本相符。

3 結論與討論

利用面板數據模型模擬水鳥與景觀格局指數變化的關系，最終確定的混合回歸模型，各項檢驗結果也證明了模型的精確程度，較高，達到了較好的模擬結果。模型結果顯示：總面積、總邊緣長度及斑塊數量對水鳥的影響最大，能最大程度的吸引本區內水鳥的棲息。水鳥對于景觀類型豐富且景觀內斑塊面積較為寬廣的區域棲息，主要原因是水鳥的各種生理特征和生活習性決定水鳥還是需要各種濕地景觀的存在。但是對于擅長飛行，且本身活動范圍廣的水鳥來說，較大較為寬廣的斑塊大小也是影響水鳥生存和棲息的重要因素。

但由于采集的長時間序列的水鳥及其景觀響應數據存在困難，本文僅以3期，歷時10年數據為例，得到相關結果，在后續的研究中，加以搜集和補充。試圖獲得更多水鳥與景觀環境的辯證關系，為今后水鳥的估計和水鳥的保護提供可參考的意見。

[1]李秀珍,布仁倉,常禹,等.景觀格局指標對不同景觀格局的反應[J].生態學報,2004,24(1):123-134

[2]白軍紅,歐陽華,楊志鋒,等.濕地景觀格局變化研究進展[J].地理科學進展,2005,24(4):36-45

[3]葛振鳴,王天厚,周曉,等.上海崇明東灘堤內次生人工濕地鳥類冬春季生境選擇的因子分析[J].動物學研究,2006,27(2):144-150

[4]BaltagiBH,LiD.PredictioninthePanelDataModelwithSpatialCorrelation[J].AdvancesinSpatialScience,2004,1(2):283-295

[5]TungF,RoyPS.LandscapedynamicsintheMaiPoRamsarWetlandsite[J].GeoinformaticsforTropicalEcosystems,2003:539-553

[6]Carey GJ,Yu YT.Shorebird monitoring at the Mai Po inner deep bay ramsar site:Shorebird Monitoring Report 1999-2000[R].Hong Kong:Hong Kong Bird Watching Society,2000

[7]Martínez Espi?eira R,Lantz V.Environmental Kuznets curves for bird abundance in Canada:an examination of alternative regression models using panel data[J].Romanische Forschungen,2010(1):111-113

[8]Giusti M,Innocenti C,Canese S.Predicting suitable habitat for the gold coral Savalia savaglia(Bertoloni,1819) (Cnidaria,Zoantharia)in the South Tyrrhenian Sea[J].Continental Shelf Research,2014,81(12):19-28

Response of Waterfowls to the Layout of Wetland Landscape Based on Panel Data Model

ZOU Li-li,CHEN Hong-quan
College of City and Planing/Yancheng Teachers University,Yancheng 224002,China

There was a correlation between waterfowl distribution and landscape preference,so data of waterfowls and landscape layouts in fifteen areas of Mai Po Wetland in 2000 a,2005 a and 2009 a were selected to establish the panel data model using fully 3D characteristics.The results showed that the area and length of wetland were able to attract waterfowls to inhabit in this area;numbers of patches,area ratio in the largest patch,the diversity indexes and so on in a wetland landscape impacted waterfowls’selection for habitat.In a word,waterfowls are good at inhabiting in the diversity and wider patches of landscape.

Panel data model;shorebird;wetland landscape

Q958.118;X503.224

A

1000-2324(2016)06-0917-03

2016-07-05

2016-08-18

江蘇省教育廳項目:灘涂養殖高氮廢水排放量估算及其對近海域富營養化影響研究(61421542002);江蘇省高校自然科學重點項目:江蘇沿海大規模圍墾下潮灘沉積動力過程及生態修復研究(14KJA170006)

鄒麗麗(1983-),女,博士,講師,主要研究方向為濕地生態學、GIS研究.E-mail:sysuzoulili@126.com