臥龍自然保護區野生動物肇事農地特征及影響機制

徐建英, 桓玉婷, 孔　明

首都師范大學資源環境與旅游學院, 北京　100048

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臥龍自然保護區野生動物肇事農地特征及影響機制

徐建英*, 桓玉婷, 孔明

首都師范大學資源環境與旅游學院, 北京100048

摘要:野生動物肇事是保護區內部和周邊地區的普遍現象,嚴重影響了保護區生物多樣性保護的有效性,是當前保護區管理面臨的新問題。以四川臥龍國家級自然保護區為例,于2014年7—8月以問卷調查方式獲取了170個農地的野生動物肇事信息,建立了野生動物肇事與不同農地特征之間的二元logistic回歸模型,并通過赤池信息量準則篩選出3個擬合優良的回歸模型。研究結果表明,野生動物肇事與農地特征之間存在密切關系,其中農地種植作物類型、農地與森林、公路的距離、圍欄的使用等農地特征意義顯著(P值均小于0.01)。進而探討了上述農地特征對野生動物肇事的影響機制及原因,并據此結果提出了野生動物肇事地的評價和管理、調整作物種植結構、統一規劃和管理防護措施、減輕當地居民對農業的依賴等緩解人與野生動物沖突的對策。

關鍵詞：野生動物肇事；農地特征；緩解對策；臥龍國家級自然保護區；自然保護區管理

野生動物肇事是世界各地尤其是保護區周邊和內部普遍存在的一種現象[1- 3],主要肇事類型表現為破壞作物、捕食牲畜、攻擊人類、傳播疾病等。野生動物肇事不僅給當地居民造成經濟損失,危害人身安全而且降低了當地居民生物多樣性保護的積極性[1],報復性殺害野生動物的事件時有發生[4- 5],在某些地區甚至成為野生動物數量銳減的重要原因[6],在世界范圍內引起廣泛關注。當前,野生動物肇事已經成為威脅生物多樣性保護,影響保護區與社區可持續發展的關鍵問題[7]。

究其本質,野生動物肇事的產生是人類與野生動物在空間和資源需求方面重疊和競爭性利用的結果[8]。為了有效預防和減緩人與野生動物沖突,須充分認識肇事空間的特征,辨別野生動物肇事地易受影響的程度及其關鍵因子[9- 10],從而提高防護措施的成效和針對性[11- 12]。肇事地關鍵特征的辨別融合了肇事動物、肇事類型以及野生動物肇事的生態因素等多個方面,可以有效提高防護措施的科學性和目的性,降低防護和預防的成本,反之則可能造成資源的浪費和防護措施的無效,如Karanth[13]等研究發現某保護區當地居民采取的13種措施中,沒有一種能減輕野生動物對作物或者牲畜的破壞。另一方面,肇事空間具有明顯的異質性和復雜性,其關鍵特征的辨別與區域、肇事動物及肇事類型等密切相關,以較為常見的農作物破壞為例,在不同區域,與肇事地關鍵特征相關的因子有所不同,已經發現的因子有農地與保護區[13]和森林邊緣的距離[1,14- 15]、農地與野生動物相對位置[5]、農地面積大小[1]、農地種植作物類型[16]等。

近年來,我國由于生態恢復和禁獵政策的實施,野生動物的數量大量增加,特別是在保護區和偏遠貧窮的山區[17],但在野生動物肇事的防護和預防措施方面的研究有待深入[18],而預測潛在的肇事發生地對于野生動物肇事的防治尤為重要[19]。本研究擬以臥龍自然保護區為例,就野生動物肇事農地特征進行研究,研究目的包括：①分析臥龍自然保護區野生動物肇事的基本情況；②辨別和分析肇事農地關鍵特征；③提出預防和減緩人與野生動物沖突的措施及建議。

1研究區概況

圖1　研究區域概況圖　Fig.1　Map of Wolong Nature Reserve showing the villages surveyed

臥龍自然保護區位于四川省阿壩藏族羌族自治州汶川縣西南部,邛崍山脈東南坡(102°52′―103°24′E,30°45′―31°25′N),面積約2000 km2,處于成都平原向青藏高原的過渡地帶,海拔變化顯著,海拔高度介于1150 m至6250 m之間,山高谷深,生態系統類型多樣。該保護區始建于1963年,于1980年加入聯合國教科文組織“人與生物圈”保護區網,以大熊貓(AiluropodamelanoleucaDavid)、金絲猴(RhinopithecusroxellanaMilne-Edwards)、珙桐(DavidiainvolucrateBaill)等珍稀動植物及其生態系統為保護對象。

研究區域內轄臥龍和耿達兩個鎮,6個行政村(臥龍一村,臥龍二村,臥龍三村；耿達一村,耿達二村和耿達三村),26個村民小組。2013年共有常住人口5954多人,其中農業人口4729人。人口主要以藏、羌和漢族為主。當地居民主要從事農業活動,此外還從事建筑、運輸、旅游、中草藥采集等活動。保護區內映小(映秀-小金)公路即303省道縱貫整個自然保護區,是臥龍保護區與外界聯系的主要通道(圖 1)。

2研究方法

2.1數據獲取

臥龍自然保護區野生動物的肇事類型為野生動物對農作物的破壞。本研究數據通過問卷調查的方式獲取,調查內容包括研究區內農地受野生動物破壞情況及農地特征,其中農地特征數據包括農地所處山坡的位置,農地的坡度、面積,農地周圍的植被、建筑、河流情況,種植的作物類型,農地至公路、機耕道、村落、森林的距離,以及采取的防護措施。調查范圍為臥龍自然保護區臥龍鎮和耿達鄉所屬的6個行政村,26個村民小組。調查地點選在農戶的家中。調查對象為年齡大于18歲的當地居民。數據收集工作在2014年7月—8月內完成,總共獲得170個農地相關信息,其中臥龍鎮78個,耿達鄉92個。

2.2數據處理與分析

本研究數據處理采用SPSS軟件中二元邏輯回歸模型完成,其中因變量為野生動物破壞情況(有=1,無=0),自變量為農地的基本特征,農地特征的屬性和描述見表1。變量的選擇通過邏輯回歸模型建立過程中變量的向前步進和向后步進兩種方式完成,其中后步進是指對已納入方程的自變量按照其對因變量的貢獻大小依次剔除,每剔除一個變量,則重新計算各個自變量對因變量的貢獻,直到模型中所有自變量均符合入選標準,前進法與后進法相似,但是自變量只進不出。通過向前步進和向后步進兩種進入方式得到14個模型,不同的模型具有不同的變量組合。

表1　模型中自變量(農地特征)屬性及描述

數據描述中的0,1,2分別表示模型中分類變量的不同類別;a平均值; b啞變量設置中的參照值

模型的篩選采用赤池信息量準則(Akaike information criterion,AIC)來衡量模型的擬合優良性[20]。具體來講,赤池信息量準則采用AICc值和ΔAICc值來進行模型的擬合優良性評估,AICc用于衡量小樣本情況下模型的擬合優良程度,表示為：

(1)

對于研究中獲得的14個模型,分別計算其AICc值。但是每個模型的變量不同,存在擬合優良度的差異,而ΔAICc則是用來比較模型之間擬合優良度的差異。方程i的ΔAICc表示為

Δi=AICi-AICmin

(2)

式中，AICi指方程i的AIC值,AICmin指擬合最好,即AIC值最小的方程。若Δi在0—2之間說明模型模擬效果較好,若大于10,則表示模型擬合效果較差,幾乎沒有參考價值。

根據ΔAICc值的計算結果,對14個模型的擬合優良性進行排序。在模型和數據一定的情況下,為了進一步比較模型預測的準確性,對于各個模型的極大似然值進行標準化,即利用Akaike weights(wi)來表征模型的相對似然值,模型i的wi表示為：

(3)

式中，R表示模型的個數,Δi指模型i的ΔAICc值。

3結果分析

3.1野生動物肇事的基本情況

保護區內野生動物破壞農作物嚴重,在調查的170個農地中有野生動物破壞的105個(62%),無破壞的65個(38%)。受害作物類型主要包括玉米、土豆、蓮花白、四季豆等。肇事動物主要包括野豬、豬獾、豪豬、黑熊、猴子、鹿等,時間均為夜間,但肇事動物不同破壞農作物部位不同,其中野豬取食成熟的玉米、蓮花白、土豆,黑熊、猴子、豪豬主要取食成熟玉米,豬獾不取食農作物但是其拱地會破壞農田,鹿取食玉米苗、蓮花白苗、四季豆等。肇事范圍最廣的野豬破壞89塊農地,包括74塊玉米地,25塊蓮花白地,30塊土豆地。種植范圍最廣的農作物玉米是受害最嚴重的作物類型。

3.2肇事農地特征分析

農地的破壞情況與農地特征之間存在一定關系,如農地空間位置及自身屬性、農作物類型、農地周邊情況等特征不同,野生動物破壞情況也存在一定的差異。從農地空間位置來看,由于退耕還林工程的實施,大多數農地(64%)分布在山腳,但農地的破壞情況隨著海拔高度的增加而增加(從山腳到山頂分別是55%,74%和83%)(表2),且坡度和面積較大的農地更容易受到野生動物破壞。從農地的農作物類型來看,種植玉米、土豆和蓮花白的農地較沒有種植的農地更容易受到野生動物破壞,特別是種植玉米的農地,野生動物的破壞達到78%。

根據調查農地的周邊情況特征,按照周圍植被情況、建筑和河流的有無以及距離家、機耕道、公路和森林的距離、圍欄等特征一一分析,研究結果表明,四周均是林地的農地更容易受到野生動物破壞,比例高達86%,類似的森林附近的農地受破壞比例高(71%)。農地附近的建筑,如房屋、水電站等也會明顯降低野生動物的破壞,較附近無建筑的農地低16%,同樣,如果農地周邊有河流、公路也會降低野生動物的破壞。此外在設置圍欄的農地中80%受到野生動物破壞,高于沒有設置圍欄的農地(56%)。

表2　肇事農地特征

表中數值表示對應類別的農地數量及比例;農地屬性的均值和范圍;a啞變量設置中的參照值

3.3基于AICc值的預測模型篩選

為了有效辨別肇事農地特征與野生動物破壞之間的關系,特別是肇事農地綜合特征與野生動物破壞之間的關系,應篩選出最佳擬合模型?；诟髂Ｐ偷摩ICc值大小對SPSS軟件中得到的14個回歸模型進行篩選,結果表明(表3),模型1具有最小的ΔAICc值,模擬效果最好,包括的自變量有玉米、蓮花白、森林、公路、圍欄、河流、距家距離,模型的wi為0.2717,R2為0.540。其次是模型2,ΔAICc值為0.090,包含的自變量有玉米、蓮花白、森林、公路、圍欄、河流,wi為0.2597,R2為0.529。再次是模型3,ΔAICc為0.270,包括的自變量有玉米、蓮花白、森林、公路、圍欄、河流、距家距離、周圍植被,R2為0.561,wi為0.2374。這3個模型ΔAICc值和所占權重相差不大,是最有參考價值的3個模型,其他的模型權重相對更小,其中模型9—14的ΔAICc大于10,模型擬合效果較差,參考價值不大。

表3　各模型的AICc分析結果

3.4預測模型的影響因子分析

擬合最優的3個模型各自變量回歸結果和模型檢驗結果見表4,包括解釋變量系數,標準誤、wald檢驗值及顯著性、OR值,以及整個模型的卡方值、顯著性和預測組正確率。研究結果表明,模型1、模型2和模型3的卡方檢驗結果都很顯著(P<0.001),預測組的正確率分別為80.6%,80.6%,82.4%。Wald檢驗結果表明影響野生動物破壞的因素按顯著性排序依次為玉米、蓮花白、森林、公路、圍欄、河流、距村距離、周圍植被。其中玉米、蓮花白、森林、公路、圍欄5個因子是影響野生動物破壞最顯著的因子(P<0.01),各因子的作用方式和程度見表4。

表4　模型檢驗結果及各因子回歸結果

3.5農地風險值分布

依據最優模型(模型1)得到每個農地受野生動物破壞的概率值,其平均值為0.62,整體上受破壞的風險較高,但農地受破壞的概率分布不均勻(圖2)。其中42.4%的農地受害概率最高,受害概率在0.8—1之間,僅有14.7%的農地受破壞概率較低(<0.2),其余農地受害風險介于二者之間。

圖 2　不同受害概率的農地數量Fig.2　Number of farmland damaged with different probability

4討論

農地特征與野生動物破壞之間存在密切關系,對其背后的作用機制的分析有助于了解野生動物肇事的生態學原因,提高和改善野生動物肇事的防護措施。上述回歸分析結果表明,農地的受害情況與其綜合特征密切相關,相較與單一農地特征與野生動物破壞之間的數量對應關系,模型的模擬和分析更具有科學性,研究發現種植玉米和蓮花白、位于森林附近、遠離公路,且實施了圍欄措施的農地受到野生動物破壞的可能性更高。其中農作物種植類型與野生動物破壞之間關系密切,貢獻較大(B玉米=3.303,B蓮花白=2.509),這可能和這兩種作物的可食性較高有關,調查發現,絕大多數肇事動物均會食用這兩種作物,特別是玉米的植株和果實部分皆對動物有很大的吸引力。相關研究表明,作物類型與農地是否受野生動物破壞關系密切,如容易采摘且含熱量高的作物尤其易受破壞[16],而玉米是眾多研究中遭受野生動物破壞最嚴重的作物之一[3,14],其含有豐富的蛋白質、脂肪、維生素、微量元素、纖維素及多糖等,而蓮花白是含維生素、粗纖維和礦物質最豐富的蔬菜之一,這些作物滿足了野生動物對食物能量和元素的需求。此外新鮮作物汁液多易消化[21],也是農作物深受野生動物喜愛的原因之一。而相關研究表明,種植野生動物不喜食的作物類型有助于減少野生動物對農地的破壞[22],此外作物的成熟的季節也是重要的影響因素,應盡量避免作物的成熟季節與森林中自然食物匱乏的季節的重疊,降低成熟作物對野生動物的吸引力。

從農地周圍環境來看,距離森林較近的農地更容易遭受野生動物破壞,預測作用意義明顯(B森林=1.960,P=0.000)。退耕還林工程的實施,不僅增加了野生動物的數量,而且大幅降低了研究區域內耕地與森林的距離,擴大了野生動物的活動范圍,使得許多農地位于森林邊緣或農林交錯帶,提高了野生動物肇事的頻率和程度。森林既是動物的自然棲息地和食源地,也是動物活動的廊道和踏腳石,因此毗鄰森林與野生動物破壞之間關系密切,但是森林外部植被覆蓋度較低,不能為野生動物提供藏身之處,因此其在森林外的活動范圍有限,本研究表明距離森林100 m以內更容易遭受野生動物破壞。森林距離是目前野生動物肇事空間規律相關研究中得到的最普遍的結論[1,11,14-15],但研究區域和動物類型不同,森林距離大小有所差異,如Naughton-Treves[1]的研究表明,90%的野生動物對農作物的破壞集中在森林160 m內,90%的猩猩破壞集中在森林140 m內,90%的野豬破壞集中在森林300 m內,Nijman[23]研究表明遠離森林的農地(>3000 m),其作物受葉猴破壞的可能性可降低一半,Karanth[13]發現農地離保護區近的居民受野生動物破壞造成的損失顯著增加。

野生動物破壞與其活動過程中障礙物有關,研究發現公路和圍欄兩種障礙物對野生動物破壞的作用明顯,但是方式不同(B公路=-1.423,P公路=0.00；B圍欄=1.466,P圍欄=0.006),其中距離303公路較近的農地野生動物破壞概率更低,而實施了圍欄的農地受破壞概率更高,其根源在于二者作用機制不同。研究區域內的303公路貫穿整個保護區,是連接外界的唯一通道,車輛往來頻繁,人口密集,人類活動集中,是研究區域內野生生物種群交流和繁衍的障礙[24],有效降低了野生動物的可達性和破壞概率。而設置圍欄的農地受破壞概率更高,可能和這些農地更易遭受野生動物破壞,居民選擇性的在這些農地中設置圍欄但圍欄防護效果較差有關。研究發現,本地居民采用的圍欄防護措施處于自發狀態,缺乏統一的規劃管理和充分的資金投入,目前所用圍欄多是木制,空隙大,高度低(不足1m),耐久性差,野生動物可以輕易攀爬或沿地面挖洞進入農地,防護效果不甚理想,也可能和這些農地野生動物容易取食成功有關。圍欄是目前國內外防止野生動物破壞的常用措施之一,但設置圍欄的農地野生動物破壞更加嚴重在其他區域也有發現,如Sitati[10]研究發現有圍欄的農地受大象破壞更嚴重,以前被取食成功的農地會習慣性地受到大象破壞,Harich[25]研究發現有防護措施比沒有防護措施的作物受害更嚴重,可能是因為受害前未采取防護措施而只是受害后才采取的措施,或措施無效有關。為了增加圍欄的防護效果,須對圍欄的牢固性、材質和耐久性等因素進行充分的調查研究,相關研究表明[11],對野豬破壞來講,波狀鐵圍欄較漁網、金屬絲網等圍欄更為有效,此外,眾多研究表明,電圍欄在降低野生動物破壞方面,防護效果以及經濟和社會效益明顯,已在日本、尼泊爾、美國等多個國家得到證實[11,26-27],此外在圍欄上涂抹野生動物反感的物質也可以提高其防護效果,如在圍欄的繩索上涂抹混合油、汽油、大象糞便和辣椒粉等物質,利用這些物質對大象皮膚的灼燒感和辣椒粉的氣味可以有效的驅趕靠近農地的大象[28]。

5結論與建議

5.1結論

臥龍自然保護區內野生動物以野豬、豬獾、豪豬、黑熊、猴子、鹿等為主破壞農作物現象嚴重,62%的農地在一年內遭受過野生動物破壞,農地受破壞概率平均值為0.62,42.4%的農地受害概率高在0.8—1之間,破壞最嚴重的作物也是種植最廣泛的作物即玉米、蓮花白、土豆。尤其是前二者是本文中預測野生動物破壞情況貢獻最大的兩個因子,在作物成熟季節對野生動物有較大的吸引力。此外農地與森林、公路距離和防護措施等肇事農地特征也與野生動物的破壞情況密切相關,距森林近是農地破壞嚴重的原因之一,公路對阻礙減少野生動物破壞有一定效果,而當地使用的木制圍欄防護措施并不能完全阻擋野生動物進入農地。

5.2建議

為了有效防護和減緩野生動物的破壞,根據對顯著性肇事農地特征及其背后的生態作用的綜合分析,提出建議如下：

(1)野生動物肇事農地的評價和管理。根據肇事農地的特征,確定不同農地受野生動物破壞的風險等級,針對不同風險等級的農地采取不同的防護措施和管理模式,如可選擇性地將森林附近的農地退耕,保留或開發位于公路附近且人為活動多的農地。

(2)調整農作物的種植結構,在易受野生動物破壞的農地種植野生動物不喜食的作物,例如適應當地氣候的中藥材,減少農作物對于野生動物的吸引力。目前來看,野生動物喜食的玉米并不是當地居民主要的經濟收入和糧食來源,主要作為豬飼料,因此,改種其他農作物對當地居民的影響較??；其次野生動物肇事農地分布相對偏遠,耕種難度高,人力投入大,建議改種的作物既能提高農業收入,又能避免大量的人力投入。此外,改種的農作物應可以有效阻隔野生動物進入農地,起到隔離帶或緩沖帶的作用,減少野生動物進入農地的機會。

(3)對野生動物肇事的防護措施進行統一規劃和管理,提高防護效果。根據肇事農地特征與野生動物破壞情況的分析,優先確定高風險的肇事農地的分布特征,對圍欄的設置進行的統一規劃和管理。加大防護措施的資金投入,采用材質堅固,耐久性好的圍欄材料,增加圍欄高度,并適當借鑒其他地區的電圍欄和圍欄涂抹物質的經驗。將圍欄的建設、維護和管理納入保護區工作范圍,加強特殊季節,尤其是農作物成熟季節的管理。

(4)制定合理的野生動物危害補償條例,及時開展野生動物危害生態補償。制定并完善非重點保護野生動物對農地危害的補償條例,針對不同作物確定不同的補償標準；及時勘察、評估、記錄農地損失,落實野生動物危害補償。

(5)從長久來看,隨著研究區域生態環境的恢復和野生動物數量的增加,野生動物和人類的沖突將會長期存在,因此建議將源于肇事農地的沖突進行轉移,即減少當地居民對于農業的關注和依賴程度,充分利用保護區的資源稟賦,加強可替代產業的發展,如發展生態旅游和增加非農就業機會等。

參考文獻(References):

[1]Naughton-Treves L. Predicting patterns of crop damage by wildlife around Kibale National Park, Uganda. Conservation biology, 1998, 12(1): 156- 168.

[2]韋惠蘭, 賈亞娟, 李陽. 自然保護區林緣社區野生動物肇事損失評估及補償問題研究. 干旱區資源與環境, 2008, 22(2): 181- 186.

[3]陳德照. 云南野生動物肇事危害情況及對策探討. 西部林業科學, 2007, 36(3): 92- 96.

[4]Maclennan S D, Groom R J, Macdonald D W, Frank L G. Evaluation of a compensation scheme to bring about pastoralist tolerance of lions. Biological Conservation, 2009, 142(11): 2419- 2427.

[5]Linkie M, Dinata Y, Nofrianto A, Leader-Williams N. Patterns and perceptions of wildlife crop raiding in and around Kerinci Seblat National park, Sumatra. Animal Conservation, 2007, 10(1): 127- 135.

[6]Woodroffe R, Thirgood S, Rabinowitz A. People and Wildlife, Conflict or Co-existence?. New York: Cambridge University Press, 2005: 1- 505.

[7]Pérez E, Pacheco L F. Damage by large mammals to subsistence crops within a protected area in a montane forest of Bolivia. Crop Protection, 2006, 25(9): 933- 939.

[8]Balmford A, Moore J L, Brooks T, Burgess N, Hansen L A, Williams P, Rahbek C. Conservation conflicts across Africa. Science, 2001, 291(5513): 2616- 2619.

[9]Osborne P E, Alonso J C, Bryant R G. Modelling landscape-scale habitat use using GIS and remote sensing: A case study with great bustards. Journal of Applied Ecology, 2001, 38(2): 458- 471.

[10]Sitati N W, Walpole M J, Leader-Williams N. Factors affecting susceptibility of farms to crop raiding by African elephants: Using a predictive model to mitigate conflict. Journal of Applied Ecology, 2005, 42(6): 1175- 1182.

[11]Saito M, Momose H, Mihira T. Both environmental factors and countermeasures affect wild boar damage to rice paddies in Boso Peninsula, Japan. Crop Protection, 2011, 30(8): 1048- 1054.

[12]Malo J E, Suárez F, Díez A. Can we mitigate animal-vehicle accidents using predictive models? Journal of Applied Ecology, 2004, 41(4): 701- 710.

[13]Karanth K K, Gopalaswamy A M, Prasad P K, Dasgupta S. Patterns of human-wildlife conflicts and compensation: Insights from Western Ghats protected areas. Biological Conservation, 2013, 166: 175- 185.

[14]Cai J, Jiang Z G, Zeng Y, Li C W, Bravery B D. Factors affecting crop damage by wild boar and methods of mitigation in a giant panda reserve. European Journal of Wildlife Research, 2008, 54(4): 723- 728.

[15]Honda T, Sugita M. Environmental factors affecting damage by wild boars (Susscrofa) to rice fields in Yamanashi Prefecture, central Japan. Mammal Study, 2007, 32(4): 173- 176.

[16]Naughton-Treves L, Treves A, Chapman C, Wrangham R. Temporal patterns of crop-raiding by primates: linking food availability in croplands and adjacent forest. Ecological Applications, 1998, 35(4): 596- 606.

[17]Li H. State compensation: Relief for wildlife infringement. Asian Social Science, 2011, 7(10): 295- 297.

[18]何謦成, 吳兆錄. 我國野生動物肇事的現狀及其管理研究進展. 四川動物, 2010, 29(1): 141- 143.

[19]沈潔瀅, 崔國發. 國內外野生動物肇事現狀及其防控措施. 世界林業研究, 2015, 28(1): 43- 49.

[20]Burnham K P, Anderson D R. Model Selection and Multimodel Inference: A practical Information-Theoretic Approach. 2nd ed. New York: Springer, 2002.

[21]Schley L, Roper T J. Diet of wild boarSusscrofain Western Europe, with particular reference to consumption of agricultural crops. Mammal Review, 2003, 33(1): 43- 56.

[22]Merkens M, Bradbeer D R, Bishop C A. Landscape and field characteristics affecting winter waterfowl grazing damage to agricultural perennial forage crops on the lower Fraser River delta, BC, Canada. Crop Protection, 2012, 37: 51- 58.

[23]Nijman V, Nekaris K A I. Testing a model for predicting primate crop-raiding using crop- and farm-specific risk values. Applied Animal Behaviour Science, 2010, 127(3/4): 125- 129.

[24]王云,李海峰,崔鵬,吳浩.臥龍自然保護區公路動物通道設置研究.公路, 2007, (1): 99- 104.

[25]Harich F K, Treydte A C, Sauerborn J, Owusu E H. People and wildlife: Conflicts arising around the Bia Conservation Area in Ghana. Journal for Nature Conservation, 2013, 21(5): 342- 349.

[26]Sapkota S, Aryal A, Baral S R, Hayward M W, Raubenheimer D. Economic analysis of electric fencing for mitigating human-wildlife conflict in Nepal. Journal of Resources and Ecology, 2014, 5(3): 237- 243.

[27]VerCauteren K C, Lavelle M J, Hygnstrom S E. A simulation model for determining cost-effectiveness of fences for reducing deer damage. Wildlife Society Bulletin, 2006, 34(1): 16- 22.

[28]http://wwf.panda.org/what_we_do/how_we_work/conservation/species_programme/species_news/species_news_archive.cfm?9223/Elephants-get-a-chilli-reception.

基金項目:國家自然科學基金項目(41271552)

收稿日期:2015- 09- 13;

修訂日期:2015- 12- 24

*通訊作者

Corresponding author.E-mail: xu-jianying@163.com

DOI:10.5846/stxb201509131888

Typical characteristics of farmlands in Wolong National Natural Reserve in Sichuan Province damaged by wildlife and the measures for mitigation

XU Jianying*, HUAN Yuting, KONG Ming

CollegeofResource,EnvironmentandTourism,CapitalNormalUniversity,Beijing100048,China

Abstract：Currently, damage to farmlands due to wildlife and human-wildlife conflicts has become a challenge for the management of reserves. Damage ascribed to wildlife is a universal phenomenon in and around natural reserves, leading to human-wildlife conflicts and seriously impairing the effectiveness of biodiversity conservation. Essentially, wildlife damage and human-wildlife conflicts occur when there is a shared landscape or habitat between humans and wildlife, leading to an increase in competition for space and resources. Therefore, it is necessary to research and discriminate typical characteristics of shared landscape for damage mitigation. Here we used the Wolong Natural Reserve as a case study site, interviewed 186 local residents living in the reserve, collected information concerning 170 farms, and then analyzed and identified the key characteristics of damaged farmlands with the Binary logistic regression model. Akaike Information Criterion (AIC) was used to choose the three optimal models. The results revealed a significant correlation between wildlife damage farmland characteristics such as crop type planted, distance from farmland, distance from a rural road, and use of fences (with P values<0.01). Furthermore, we subsequently discuss the reasoning behind the existence of these correlations and the mechanisms affecting them. Specifically, farmlands growing corn and cabbage were more likely to be damaged because both these crops are palatable to wild animals. Farmlands located closely to forests had a higher probability of being damaged by wild animals. More than 60% farmland was converted into forested area by the Grain for Green Program, creating areas that could act as a corridor or stepping stone for wild animals to more readily access farmlands. The distance of the farmland from a rural road played an important role in decreasing wildlife damage, since the road in the reserve hindered access to wild animals as well as their activities. Interestingly, statistically, the farmlands protected by fences had a higher probability of being damaged by wild animals. We believe that the local fence was not effective due to its poor durability and vulnerability to certain animals, such as wild boar and porcupine. After completing our analyses, we proposed the following wildlife damage mitigation measures: (1) farmlands should be managed according to their ranked risks to wildlife damage, (2) local residents should adjust or change their crop structure, and (3) local reserve managers should plan and regulate damaged farmland in a unified manner in order to increase the effectiveness of mitigation measures. In the long term, it is necessary to alleviate local dependence on agriculture and transform community focuses to alternative economic activities not related to farming such as tourism.

Key Words:wildlife damage; farmland characteristics; mitigation measures; Wolong National Natural Reserve; nature reserve management

徐建英, 桓玉婷, 孔明.臥龍自然保護區野生動物肇事農地特征及影響機制.生態學報,2016，36(12):3748- 3757.

Xu J Y, Huan Y T, Kong M.Typical characteristics of farmlands in Wolong National Natural Reserve in Sichuan Province damaged by wildlife and the measures for mitigation.Acta Ecologica Sinica,2016，36(12):3748- 3757.