城市公園春季聲景觀與植被結構的關系

趙伊琳,白梓彤 ,王 成,*,殷魯秦,孫振凱,張 昶,孫睿霖,徐 詩,邊 琦,孫寶強

1 中國林業科學研究院林業研究所,國家林業和草原局林木培育重點實驗室,北京 100091

2 國家林業和草原局城市森林研究中心,北京 100091

3 天津財經大學藝術學院,天津 300222

“月出驚山鳥,時鳴春澗中”,“百囀千聲隨意移,山花紅紫樹高低”,正如古典文學中所描述的,聲景觀,尤其是生物聲景觀,早在古代就受到了人們的關注。在古典園林中,“聲音”成為了人們營造意境的重要手段。無錫寄暢園的八音澗是古人營造聲景觀,表現自然幽谷溪澗聲音之美的典型?？梢?從古至今,人們對于景觀的要求都不止局限在視覺上,優美的聲景觀能帶給人更豐富而立體的體驗[1]。

“聲景觀”——來自景觀中所有聲音的集合——這一術語在1969年首次被Southworth 在城市規劃領域文獻中使用[2-3]。聲景觀不是恒定的,其在空間和時間上都是異質的。這種變化在每個生態系統(自然和城市)中都很普遍,可以通過特定的聲學特征來定義和表征[4]?！奥暰吧鷳B學”這一研究領域及其理論框架于2011年由Bryan C. Pijanowski等正式提出[7],該領域強調聲音的生態特性及其時空模式[3]。聲景生態學研究通過記錄和量化聲音信息為解析區域景觀和生態特征、長期監測動物群落動態、評估環境生物多樣性水平和生態完整性提供了新的研究理論與視角[5]。

將聲學數據從時域轉換為頻域(如通過傅里葉變換),提供了研究景觀中有機體信號流動的新思路。聲學指標可以作為跨時空尺度的生態系統功能的表征,能夠客觀地描述或評估聲景觀總體的表現和特征[8],作為表征生態系統功能的度量,其比傳統的物理調查具有更小的侵入性和更高的準確度[6]。Boelman等開發的生物聲學指數(BIO),是錄音中頻譜振幅和頻帶數目的函數[9],該指數被證明與夏威夷森林中的鳥類數量密切相關[10-11]。聲學多樣性指數(ADI)[12]計算每個1 kHz頻帶信號功率占用的香農多樣性指數。能夠有效反映聲學活動總體差異,例如黎明合唱和夜間活動之間或不同生境之間的區別[13]；歸一化聲景指數(NDSI)[14]已被證明可以反映景觀中的季節性和晝夜變化,能夠描述動物與人類之間的相互作用[14],也被證明與生境中鳥類的存在有關[15]。

由于聲景生態學仍處于起步階段,因此存在許多研究空白,對這些部份的研究將使聲景技術在長期而有效的生態系統功能和生物多樣性監測以及城市或綠地聲景觀規劃與管理方面從理論變成實際的應用。隨著城市快速發展,越來越多的自然景觀轉換為城市景觀,在人類主導的系統中保持生態完整性將是一項至關重要的管理挑戰。因此,了解聲景觀時空動態及其在城市地區中應用于聲景觀監測的潛力至關重要[16]。

但迄今為止,大多數聲景觀研究在自然保護區或森林中進行,很少有研究描述高度城市化地區城市公園的聲景觀特征。此外,在城市尺度聲景觀的研究對植物特征的提取常常停留在景觀類型[16-17]、歸一化植被指數[17]或植被蓋度[18]等較宏觀的水平分布特征。而生境是生物活動的直接環境,喬木群落的垂直異質性與分層結構的復雜性能夠極大的增加生物的棲息空間[19],目前仍缺乏對于植被結構的標準量化方法,這可能會影響對于植物環境與生物聲景觀關系的研究。因此,在本研究中,記錄并描述了北京五環內二十個城市公園的聲景觀特征。此外,為了確定植被群落結構對生物聲景觀的影響,將植被因子降維后用于植被結構類型的劃分,解析植被結構與生物聲景觀的關系。這些生態聲學指數隨后可服務于城市規劃者、社區決策者與開發商,以實現科學管理綠地聲環境及監測聲景觀變化。

1 研究方法

1.1 研究地點選擇

北京(115°24′—117°30′E,39°38′—41°05′N)是中國的首都和世界第二大城市。平均海拔43.5m。在城市發展過程中,北京城區形成典型的同心環結構,城市化梯度隨著環數增加而逐漸減小。截至2015年底,北京市常住人口達到2170.5萬人[20],人口密度隨著環數量的增加而逐漸減小。五環(城區)內的綠化面積占城市總面積的32.8%。城市公園是北京最重要的綠地。這些公園營建主要面向市民使用,同時兼具城市生態系統保護與生物多樣性改善的作用。因此,有必要研究城市公園不同植被結構下生物聲景觀特征及城市綠化規劃與管護策略。北京五環內,沿北-南、西北-東南、西-東、西南-東北截面,根據北京市環狀分布格局從2環到5環(位于五環外沿的奧林匹克森林公園北園除外),選擇20個公園(圖1),面積從2 hm2到200 hm2不等。此后,基于公園面積聚類結果,在各公園內選擇1—5個固定樣點,共計60個。各樣點所處的坡向、海拔高度相似,以便于后續比較分析。由于空間具有自相關性,選擇的公園至少間隔1km。

圖 1 5環內20個城市公園位置Fig.1 Location of 20 urban parks inside 5th ring road灰色圓點為20個城市公園：AS：奧林匹克森林公園(北園)；YD：玉東公園；HD：海淀公園；BJ：北極寺公園；SD：四得公園；LY：柳蔭公園；XL：興隆公園；RT：日壇公園；ZS：中山公園；YT：月壇公園；LL：玲瓏公園；LS：老山城市公園；XW：宣武藝園；LP：藺圃園；TT：天壇公園；FY：豐益公園；KD：看丹公園；FH：福海公園；LJ：老君堂公園；BH：碧海公園

1.2 聲音數據采樣方法

每處樣點放置1臺聲音采集器(Zoom H5,Zoom Inc.,千代田區,東京,日本,System 2.40),于4月選擇晴朗無風的4d進行24h連續監測(4月10日—4月14日),且所有樣地測定均確保同步進行。

聲音采集器(Zoom H5),采樣率為44100Hz,采樣位為16bit,立體聲采樣,音頻格式為WAV。同時設置高通濾波器為220Hz,可消除部分電流雜音。Zoom H5是一款商用數字錄音設備,帶有兩個內置單向電容麥克風,具有良好的聲音可靠性,并已成功用于其他聲景生態學研究[13, 15, 18, 21]。聲音采集器應放置在群落中心位置,選擇長勢良好的喬木,固定在距地面2m位置。收音結束后,利用Python對聲音樣本進行系統隨機抽樣,每隔15min采集1min[22],共得到345600段1min音頻文件。

1.3 樣地植被調查

以采樣點為中心,設置20m×20m植被調查樣地。植被結構調查分為2個垂直層次：(1)所有高于1.5m木本植物種類、胸徑(cm)、高度(m)、樹冠高(m)等[21]；(2)灌叢和地被層種類和數量。此外,測量并計算了樣地內葉高多樣性(Foliage Height Diversity, FHD)[23-24]。為了避免主觀估計誤差,群落植被調查全部由2名調查員共同完成。根據Wunderle的研究,葉高多樣性(FHD)在每一個樣點的東、南、西、北四個方向每隔4m確定一點測量,每個方向3個測量點,每個樣點共12個測量點。在各測量點記錄各高度水平空間(距離地面高度)是否有植物葉片,包括<0.5,0.6—1.0,1.1—2.0,2.1—4.0,4.1—6.0,6.1—8.0,8.1—10.0和>10m。最后,利用Shannon多樣性指數計算得到FHD[25]。其他計算的植被垂直變量還包含樹高變異指數(TCV)、喬木平均高度(TAH)、平均樹冠高(CAH)。植被結構的水平方向變量包括：喬木層蓋度(TC)、喬木層α多樣性(TD)、灌木和地被層蓋度(SGC)及α多樣性(SGD)。

1.4 數據分析

1.4.1聲景觀分析

聲景觀中的不同實體如鳥類、兩棲動物、哺乳動物、風和機械等產生不同頻率的聲音。生態系統中聲音主要包括三種:生物聲(Biopony)——有機體發出的生物聲音,通常為中高頻率(2—11kHz)；人工聲(Anyhrophony)——人類或人造物體產生的聲音,通常頻率較低(1—2kHz)；地球物理聲(Geophony)——自然過程(如風和雨)產生的聲音,可能超越整個聲譜(1—11 kHz)[3, 7, 26]。

聲景觀分析使用R統計計算環境。通過soundecology包中的“multiple sounds”功能,在2—11,025HZ區間內計算和可視化了共23040條聲音樣本。已排除0—1 kHz中的數據,其很大程度上來自風[27]。

(1)聲學指數計算

本研究中使用了聲景觀研究中被廣泛認可的3個聲學指數：聲學多樣性指數(Acoustic Diversity Index,ADI)[13]、生物聲學指數(Bioacoustic Index,BIO)[9]、歸一化聲景指數(Normalized Difference Soundscape Index,NDSI)。ADI將聲譜劃分為多個頻帶,并計算每個頻帶中超過- 50db的聲音所占比例。BIO計算各頻段曲線下與分貝值相關的面積,即與聲級和鳥類所使用的頻帶數目相關的函數。NDSI通過計算人工聲與生物聲的比率衡量生境人為干擾程度[14],公式為：

其中生物聲被定義為2—11 kHz的頻率范圍,人工聲則被定義為屬于1—2kHz范圍。NDSI的低值表明人工聲優勢,高值則表示生物聲優勢。研究針對每個樣點的聲音數據進行整理,分別對各樣點聲學指數的日變化進行可視化。黎明合唱是鳥類歌唱活動的高峰,被定義為從日出前2h開始到此后2h結束的時期[18]。

(2)聲強度計算

基于R自動計算的功率譜密度(Power Spectral Density, PSD)。所有的音頻文件被劃分為10個1 kHz頻率區間后計算- 50dbfs以上聲音的歸一化功率譜密度。計算每個頻率間隔的PSD值,可定量的描述其相對貢獻,反映聲事件的功率隨時間和頻率的變化[28]。

1.4.2樣地植被類型劃分

為了識別和解釋僅城市公園(n=60)樣地中聲景觀與植被的關系,創建了聲學指數與植被因子的斯皮爾曼(Spearman)相關矩陣,并指導后續分析。

為了進一步解釋樣地植被對聲景觀影響,選擇相關性分析中統計學顯著的因子進行進一步分析：對樣地的6個植被變量進行主成分分析(PCA)和最大方差法歸一化旋轉以方便解釋。PCA將6個變量轉換為三個主要成分(前三軸(Dim1—Dim3)解釋了總方差的70%以上)。確定了三個軸中絕對負載值> 0.5的植被變量.

為了進一步劃分植被結構類型,通過k-means聚類算法對Dim1—Dim3進行聚類分析。通過計算不同樣本間植物信息的歐式距離來判斷個案間的相近關系,依據解釋變量方差的積累值的閾值(“手肘法”,Elbow Method)進行k值的選擇。使用V值,即簇內距與簇間距的比值作為聚類結果的評價標準,通過比較不同k值對于V值的影響,選擇最佳K值。據此,將采樣點進行聚簇,并按聚類分布圖統計出所有樣地植被類別。使用Kruskal-Wallis(K-W檢驗)與多重比較,分析各樣地類型中聲景觀的特征與差異。本節數據分析與可視化基于Python 3.9.0平臺。

2 結果與分析

2.1 城市公園聲景觀日動態

2.1.1城市公園聲學指數日變化特征

在聲景觀音頻錄制期間,繪制每天24h內NDSI、BIO、ADI指數的變化圖(圖2)。為方便比較,指數已進行歸一化處理?？傮w來說,三種聲學指數的日變化模式呈現相似的模式,揭示了與之相對應的生態過程[7, 29]。具體變化過程來看,NDSI和ADI變化趨勢都呈現單峰型,BIO則呈現多峰分布。所有聲學指數在黎明鳥類合唱時上升,在5：00—6：00達到最高峰,之后逐步下降,直到鳥類傍晚合唱時再次略微上升。其中ADI逐步下降,直到第二日清晨的黎明合唱前至最低值,此后迅速上升。NDSI則于傍晚7：00左右降至最低點,此后波動上升,在黎明合唱前出現短暫的小幅下降,此后繼續上升至峰值。

圖2 歸一化聲學指數(NDSI、BIO、ADI)的日變化 Fig.2 Daily variation normalized acoustic indices (NDSI, BIO, ADI)

所有聲學指數都能準確反映出黎明合唱——在溫帶國家,這一春季最明顯的鳥類保衛繁殖區域、試圖吸引伴侶或召集同伴的生態活動。正如歸一化植被指數(NDVI)評價植被健康一樣,NDSI綜合考慮生態系統生物聲和人為干擾,因此被用來評價生態系統健康狀況[18]。NDSI顯示了北京城市公園內人類活動在傍晚20：00達到一天中的高峰,這反映了北京公園人類活動的實際情況,也符合其他關于城市公園公眾行為研究[30]。夜間較高的NDSI反映了該指數對夜間生物活動敏感,例如直翅目昆蟲等[31]。黎明前NDSI的小幅下降可能代表了從夜間聲學信號向白天不同信號種類的過渡。綜合來看,NDSI的日變化模式為聲學生態位假說提供了支持[32]：兩棲動物和昆蟲傾向于在夜間發信號以規避鳥類及掠食者,因為聲學生態位是動物爭奪聲音維度空間的有限資源[15]。

BIO在黎明合唱后小幅下降后仍保持較高數值,直到正午。這可能與人群在城市公園內的活動相關。這點驗證了[33]在英國城市地區的研究結果。BIO基于頻譜幅度的變化來計算的,反映了景觀中聲音的強度。BIO被證明與鳥類發聲次數[34]和鳥類物種豐富度相關[9]。但當直接在城市地區應用BIO時,其結果可能被人聲干擾。因此,本文在進行后期分析時,只采用未受到人聲干擾的黎明期間數據。ADI測量聲譜熵多樣性[13],與鳥類多樣性和物種活動有關[35]。BIO和ADI在16：00—19：00的小幅上升,反映了北京城市公園內鳥類群落的傍晚合唱,而二者較低的夜間值表明其對北京城市公園的夜間生物聲不夠敏感。

總體而言,北京城市公園生物聲的日變化顯著,由鳥類鳴聲主導,具有明顯的黎明合唱特征。

2.1.2城市公園聲景觀強度特征

將PSD在24h內的變化情況進行匯總,可視化沿頻率區間的聲強(圖3)。最低頻率功率值(1—2 kHz)在日出后波動上升,在晚上8時達到峰值,并在黎明前保持穩定,然后在日出前下降到最低點。與1—2 kHz相比,2—11 kHz(生物聲)的PSD日變化呈現相反模式。2—3 kHz的聲景強度峰值出現在凌晨5—6時,這段時間正好是日出時間。之后急劇下降,然后隨著波動緩慢下降,直到第二天黎明。3—4 kHz除在傍晚有相對更明顯的波動上升外,與2—3 kHz具有非常相似的模式。4—5 kHz則重點突出了鳥類的傍晚合唱。這可能反映了春季雌性到達繁殖地時,雄性開始減少黎明合唱,而在黃昏合唱期間具有更明顯的歌聲。該部分聲音變化特征可能反映了雄性鳥類生殖期鳴聲規律變化[36]。總體來看,2—5 kHz變化規律符合鳥類活動。5—11 kHz區間具有相似的模式：在夜間持續波動上升,直到黎明前(凌晨4時)達到最高值,在日出后急劇下降,然后在6—7時之間保持相對平穩。

圖3 共10個頻率區間內聲功率譜密度日變化Fig.3 Power Spectral Density daily variation of all 10 frequency intervals圖中虛線標注了每個頻率區間一天中的強度峰值及其所對應的時間節點

2.1.3城市公園聲學生態位特征

基于ANH假設,聲景觀內不同頻率的聲強變化可能反映了不同聲學群落的信息。因此,為了進一步揭示不同類型聲音的變化,反映聲音生態位,本研究可視化了1—2 kHz,2—5 kHz, 5—11 kHz頻率區間在一天中占全部聲景觀的比例,以及其中聲學生態位的變化(圖4)。最低頻率功率值(1—2 kHz)在一天中一直占據最大比重,最高達到90%以上,表明大部分時間人工聲主導了城市公園聲景觀,主要包括車輛噪音、交談聲、廣場舞等。此外,本研究發現聲學生態位存在重合現象。在1—2 kHz發現了黑斑側褶蛙(Pelophylaxnigromaculatus)和長耳鸮 (Asiootus)在夜間出現,但最低頻區間的主要音源仍是人工聲。

生物聲中2—5 kHz的鳥類鳴聲占據了主導地位。鳥類的聽覺敏感頻率在1—4 kHz[37],而城市鳥類最主要的鳴聲頻率在2.3和2.4 kHz之間[38],例如北京最常見的鳥類喜鵲(Picapica)和四聲杜鵑(Cuculusmicropterus)。他們的合唱為黎明前后生物聲在一天中的最高占比貢獻了主要力量。而4—5 kHz的傍晚合唱由于此時也處于高強度的人工聲,其在整體聲景觀中未能得到明顯表現。5—11 kHz所貢獻的絕對聲音雖然能量非常低,但他們仍能共同反映了在夜間主導聲景觀的昆蟲的鳴聲規律[18],例如聲音最響亮的蟋蟀(Grylloidea)、螽斯(Tettigoniidae)等。昆蟲發出的聲音比鳥類的聲音頻率高,也出現不同的峰值時間段,說明在城市背景下各自占有不同的聲學生態位(圖4)。

圖4 北京城市公園聲強(watts/kHz)相對比例及其生態位日變化圖Fig.4 Percent of total soundscape power (watts/kHz) and acoustic niches variation for frequency intervals

2.2 樣地植被特征對聲景觀的影響

樣地植被特征因子與聲學指標的相關性分析證實了植被與聲景特征之間的顯著關系(表1)。在植被結構復雜的樣地中,NDSI較高,這些植物群落具有復雜的分層結構,無論是喬木層或灌草層,都具有較高的覆蓋度。BIO則在具有高大喬木以及更高喬木樹冠的樣地中更高。相似地,在具有高大喬木的植被類型中,聲學多樣性(ADI)也更高。這反映了城市生境中大樹對聲學群落的具有重要的正面作用。大樹能夠提供更多的結構復雜性[39-40],包括較大的樹冠,枯死的樹枝和空洞,這些小樹所不能具有的結構能夠為無脊椎動物、爬行動物、鳥類和哺乳動物提供重要的食物和生境資源[41]。但灌草層的植物多樣性則對ADI具有一定負面影響。這可能是因為有較多灌草多樣性的地塊往往種植草坪,具有很高的人為管護強度,包括隨季節更替地被,高頻率的修剪、除草、農藥的使用。這些人為干擾影響城市野生動物活動,尤其是地面筑巢物種,因此其聲學多樣性也相應地減少。

表1 聲學指數和樣地植被變量的斯皮爾曼秩相關矩陣(n=60)Table 1 Spearman rho correlation of habitat factors with acoustic indices (n=60)

2.3 植被與聲景觀的關系

2.3.1植被類型組成

根據相關分析結果,選擇對聲學指數具有影響的六個樣地植被變量進行進一步分析(雖然變量TC也在統計學上顯著,但由于其相關系數過小,因此予以剔除)。PCA將六個變量轉換為三個主要成分(其解釋了總方差的70%以上)。確定了三個PC中絕對負載值> 0.5的植被變量(表2)。

表2 樣地植被變量的主成分分析結果Table 2 Principal component analysis of the variables that responded to the vegetation structure

變量TAH和CAH控制第一軸(Dim 1,絕對載荷>0.6,表1),并且它們的組合得到相關性的支持(r=0.73,P<0.001)。因此,Dim 1主要區分了樣地植被中喬木層高度。變量SGC、FHD和TCV區分了第二軸(Dim 2,絕對載荷>0.5)。TCV主要定義了樣地中喬木層的垂直復雜度,SGC衡量灌木和地被層,FHD則綜合衡量了樣地喬灌草層的垂直結構。因此本研究確定了Dim 2主要與樣地的垂直復雜度相關。Dim 3反應了灌草層多樣性信息。

進一步,依據PCA結果,通過 k-means算法對植物群落進行劃分。聚類最佳k值為3,即60個樣地被劃分為3種具有植被結構特點的植被類型,樣地聚簇結果如圖5。劃分的4種樣地植被類型分別為：灌草層發達型(SG型,n=30)、垂直結構發達型(V型,n=22)、高大喬木型(T型,n=8)。

圖 5 樣地在PCA排序軸(Dim1—3)上的2維和3維展開圖Fig.5 The 2-D and 3-D distribution of sampling sites in PCA圖中三種顏色代表聚類分析結果：黃色為SG型、綠色為V型、紫色為T型

2.3.2不同樣地植被類型中聲景觀特征

所有樣地植被類型中,黎明時段的聲學指數都顯著高于全日值(圖6),反映了鳥類黎明合唱(dawn chorus)充滿活力,聲音更大,頻率更高的特點。對聲學指數進行非參數獨立樣本克魯斯卡爾.沃利斯(K-W)檢驗和多重比較結果表明,在95%置信區間內,BIO和NDSI在三種樣地植被類型中具有顯著差異(BIO:χ2=14.8,P<0.001; ADI:χ2=20.7,P<0.001)。NDSI在黎明合唱期間數值受到樣地植被垂直結構變化的最大影響。NDSI在具有發達植被垂直結構的V型樣地植被類型中最高,而在具有高大喬木,疏林草地的T型樣地植被類型中最低。與NDSI不同,BIO則在T型中最高,在灌草層發達但喬木層低矮的SG型中最低。ADI則在不同植被類型間未發現顯著差異。結果表明不同結構的植被,可能導致不同的生物群落,同時形成種類豐富的聲景觀。

圖6 聲學指數在不同樣地植被類型間的差異Fig.6 Differences of acoustic indices in different vegetation types

3 討論

本研究量化(圖2、3)并可視化(圖3)了北京二十個城市公園內60個樣地的聲景觀特征與動態,可以將其視為北京城市公園聲景觀研究的基線記錄。隨著聲音數據被量化為聲景觀模式并通過這些聲指數的可視化,可以更好地總結出一種有效的方法,以跟蹤和評估隨時間和空間變化生態系統的健康狀況,并更好地理解聲景觀在生態過程中的作用[7]。

本研究對1—11kHz所有頻率段在24h的變化模式的可視化能夠反應包括鳥類、昆蟲等聲學群落的活動與相關的生態過程,其中幾乎所有頻率段都強調了非常清晰的黎明合唱,其具有一天中最高的功率,這與以前的研究非常一致[15, 17, 21, 42]。此外,每個頻率段不同的模式為聲學生態位假說提供了支持。這是聲學群落分配聲音資源的結果[12]。研究表明,動物可以調節其呼叫頻率以適應嘈雜和復雜的聲學環境,從而減少噪聲干擾。

長期以來,植被結構在鳥類組合的決定中起著重要作用[43]。大多數關于聲景觀的研究都在自然保護區或森林中進行研究,這是首個探討北京城市地區聲景觀與植被關系的定量研究。研究結果證明了在城市環境中,植被結構同樣對聲景觀具有重要作用,這與前人的發現一致[15, 28, 44]。此外,相比于水平特征,植被垂直結構對聲景觀具有更明顯的影響。當垂直異質性越強,冠層高度不均勻或植被多層時,生物聲強度以及聲學多樣性也越強。除了為鳥類和其他野生動物提供更豐富的棲息地和食物資源,公園中復雜的垂直植物空間也可能因為限制公眾進入,為城市野生動物提供躲避人類活動的避難所。NDSI是衡量生物聲景觀和人類干擾強度的綜合指標,其在V型植被類型中的顯著升高可以證明這一點。在更開放的植被環境中較低NDSI,也反映了人們對公園中散布著高大樹木的開放景觀的偏好[45]。大樹是城市公園的關鍵結構[39]。隨著大樹數量的增加,它們對聲學群落的積極影響也增加了。Chitra等人提出與其他植被結構相比,喬木是影響公園整體聲景觀的最重要變量[46]。大樹能為無脊椎動物和脊椎動物提供更更富的食物和微生境資源,比如更多的花朵、花粉,花蜜,種子等[39, 40]。根據統計結果,高大樹木T型植被類型在所有公園中最少,反映了北京城市公園中大樹的損失。而城市環境中大樹的損失可能產生深遠的生態后果,是生態可持續性的巨大威脅[47]。

因此,在城市公園建設中,保留原生植被群落以及“近自然”的植物規劃理念是可取的。然而,當前大部分公園的植物規劃仍以“審美”為主要目的。本研究表明,設計公園時,植物的選擇以及豐富的植被群落結構對于維持城市野生動物群落至關重要。由于喬木是最重要的植被結構之一[39, 48],因此其樹種、規格的選擇,以及食源性樹種的合理種植至關重要。

北京的深度綠化工程,例如“百萬畝平原造林”為候鳥提供了更多的棲息地,但是如果沒有合理的城市森林管理策略,城市生物多樣性的收益預期則會大大降低[49]。因此,除了不斷推進綠化工程,本文建議重視城市森林的有效管理。

高強度的管護和隨季節更替地被植物在城市公園中很常見,以這種方式創造的優美景觀確實可以吸引游客并達到增加綠色娛樂價值的效果[50]。此外,北京城市公園常使用農藥控制昆蟲爆發,這將嚴重影響城市野生動物,尤其是鳥類的繁殖[51]。地被層也是鳥類食物來源地之一[52],建議在保留供游客休憩草坪區域的基礎上,在公園的部份區域減少人為管護強度,允許地被長高、緩掃落葉、有機地表覆蓋的使用[53],將有利于例如,地面巢鳥類如普通燕鷗,或地面捕食鳥類,如家麻雀(Passerdomesticus)等鳥類筑巢與覓食[54]。此外,這些措施也可以一定程度上改善除鳥類外的其他生物,例如蝴蝶或昆蟲的生境質量[49]。這些舉措具有促進城市生物多樣性的潛力,但是需要系統的監測和評估,以確保實現積極的效果。本研究為利用聲學指數作為植被狀況對生物多樣性價值的替代方法提供了證據,顯示了聲景觀方法作為評估城市生態系統健康狀況的快速工具的潛力。

4 結論

對城市綠化的監控不足,無法滿足其對生物多樣性供應和生態系統支持的關鍵作用。在北京沒有聲景觀歷史數據的情況下,本文首次對城市公園聲景觀數據進行系統地收集與統計,分析了春季聲景觀的時間動態變化與跨頻率區間變化特征,結果反映了不同聲學群落的存在與活動,驗證了聲學生態位假說。本研究結果可以基準,進一步與物種數據結合。相關和主成分分析表明,不同結構的植被,導致不同的生物群落,同時形成種類豐富的聲景觀；其中,植物群落的垂直結構對聲景觀質量和多樣性具有更重要作用。這種關系可以用于景觀規劃以及衡量管理策略對生物多樣性的進展和影響。本研究在發展低成本城市生態系統資源評估,和低侵入性生物多樣性管理方面具有重要的潛在應用價值,能夠指導相關戰略規劃和決策制定。