揚州泰州國際機場鳥類多樣性及鳥擊防控

陳婉, 袁思佳, 錢汝恩, 張俊, 胡超超,4,*, 常青,*

揚州泰州國際機場鳥類多樣性及鳥擊防控

陳婉1, 袁思佳2, 錢汝恩2, 張俊3, 胡超超2,4,*, 常青2,*

1. 江蘇開放大學環境生態學院, 南京 210036 2. 南京師范大學生命科學學院, 南京 210046 3. 揚州泰州國際機場, 揚州 225831 4. 南京師范大學分析測試中心, 南京 210046

鳥類群落多樣性研究對機場鳥擊防控有重要意義。國內機場現今均采用物種豐富度和均勻度等傳統物種多樣性指標來評價機場周邊地區的鳥類群落, 該方法缺乏物種的生態系統功能和系統發育相關信息。為闡明機場鳥類群落多樣性特點, 本文以揚州泰州國際機場為研究區域, 進行為期一年的調查, 從物種多樣性、功能多樣性、譜系多樣性三個層次來研究。本研究共記錄鳥類71種, 隸屬13目33科, 雀形目鳥類物種數最多, 其次為鸻形目。從居留型看, 候鳥較多; 從區系上看, 廣布種鳥類最多, 古北界和東洋界鳥類都較少。春季的FRic高于其他季節, 春、夏季的FEve和FDis高于秋冬季。FDiv在季節間無顯著性差異, 群落物種的離散程度差異較小, 季節變化對FRic、FEve、FDis具有顯著影響。各生境的FRic、FEve、FDiv無顯著差異, FDis在濕地與草坪間存在顯著性差異。棲息地類型的交錯分布支持多種功能性狀的鳥類, 使得各生境的鳥類功能分布無顯著差異。譜系多樣性分析發現, 鳥類群落呈現譜系發散趨勢。結合鳥類多樣性指數、分布系數及重要值, 嚴重危險鳥類有6種, 包括斑嘴鴨()、珠頸斑鳩()、夜鷺()、喜鵲()、家燕()、八哥()。結合季節和生境的群落多樣性特征, 機場需針對性地開展機場生態環境治理, 以應對危險鳥類在機場區域的活動。

鳥擊; 物種多樣性; 功能多樣性; 譜系多樣性

0 前言

鳥擊(birdstrike)是指鳥或蝙蝠撞擊航空器并造成一定經濟損失的情況, 對飛機的安全飛行構成嚴重威脅[1]。近5年來, 鳥擊成為中國民航運輸類飛機第一大事故征候類群, 占總事故征候的26.2％。鳥擊事件不僅會損壞飛機部件、影響正常航班造成巨大經濟損失, 嚴重時會導致機毀人亡的悲劇[2]。因此, 鳥擊防范工作已成為整個航空業高度重視的安全管理工作之一。

近年來, 我國鳥擊防范研究取得了一定進展。例如, 對各機場及周邊區域的鳥類生物多樣性進行調查, 分析其多樣性特征, 對飛行安全有威脅的鳥類進行危險等級評估[3]; 通過研究食物(如昆蟲、植物)等生境因子與鳥類的關系, 最大限度減少食物來降低鳥類出現的頻率[4–5]; 通過對鳥擊殘留物的鑒定, 可以有效地確定高危鳥種并進行防范[6–7]。目前鳥擊防范工作, 以調查鳥類多樣性為主, 以研究生境因子和鳥擊殘留物鑒定為輔。國內機場現今均采用傳統的多樣性指標(物種豐富度和均勻度等)來衡量鳥類多樣性, 只用物種相對豐度的大小表征物種的重要性, 沒有提供物種的生態系統功能和系統發育相關性的信息[8]。為了更立體地闡明鳥類群落結構, 很多研究都在傳統多樣性的基礎上引入功能多樣性(functional diversity, FD)和譜系多樣性(phylogenetic diversity, PD), 以更好地表征群落多樣性[9–10]。目前許多機場鳥類群落的調查都未涉及功能多樣性和譜系多樣性。結合這兩項指標, 能提供更多與群落構建有關的信息, 揭示不同生態過程對鳥類群落構成的影響[11], 為機場鳥擊防范提供更立體的數據支持。

揚州泰州國際機場(以下簡稱揚泰機場)位于揚州市江都區丁溝鎮境內, 距揚州市區約30 km、距泰州市區約20 km。2018年, 機場全年旅客吞吐量238.42萬人次, 不僅是江蘇省重要的民用機場, 也是華東地區的干線機場和備降機場之一。經過多年的擴建和發展, 機場及周邊區域的生態環境日趨復雜多樣, 鳥擊防范工作也面臨著前所未有的挑戰。針對這一現狀, 本研究于2019年7月到2020年6月, 對揚泰機場飛行區與機場周邊區域鳥類多樣性進行調查, 結合物種多樣性、功能多樣性、譜系多樣性對鳥類群落進行系統分析, 并對鳥類的危險性等級進行評估, 為鳥擊防范提供更系統的數據支持。

1 研究區域與研究方法

1.1 研究區概況

揚泰機場所處地為沖擊平原, 灌溉渠道縱橫交錯, 周邊生境復雜, 具有河流、農田、綠化林帶、池塘、草坪等生境。揚泰機場跑道兩側土道面的植被比較單一, 泥土土層較薄, 植被主要為一些單子葉植物, 缺乏大型樹木。

1.2 生境劃分及樣線設置

根據機場飛行區與凈空區的鳥類棲息地與活動情況, 將機場及周邊生境劃分為機場草坪、居民區、濕地、林地、農田五種。在機場內布設1條樣線, 機場外東南西北各布設1條樣線, 樣線長度為5 km, 單側寬度為50 m。調查時間為2019年7月到2020年6月, 每月調查一次, 各樣線均共計12次調查。

1.3 研究方法

1.3.1 調查方法

采用樣線法[12]對揚泰機場及周圍鳥類進行調查。手持博冠10×42雙筒望遠鏡在日出后3 h內和日落前3 h內以1—2 km·h-1的行走速度觀察并記錄樣線內鳥類的種類、數量以及棲息地類型。調查在天氣晴朗、風力不大(一般在3級以下)的條件下進行。根據江蘇省氣候特點, 本文將2020年3月至5月的數據統計為春季調查的數據, 2020年6月和2019年7、8月統計為夏季的數據, 2019年9月至11月數據統計為秋季調查, 2019年12月和2020年1、2月劃為冬季調查數據。

鳥類鑒定、分類地位、居留型劃分參考《中國鳥類分類與分布》第三版。

1.3.2 分析方法

物種累積曲線: 在實際的生物群落調查中, 想全面調查很難。物種累積曲線(species accumulation curve, SAC)在物種豐富度估計以及抽樣充分性判斷方面應用很多, 其模型描述了隨著抽樣量的加大物種數增加的狀況, 是判斷調查充分性的有效工具[13]。

鳥類密度: 單位面積范圍內鳥類個體數量, 其計算公式為=/(2)(ind·hm-2)[14], 其中為樣線內記錄的鳥類數量,為該次調查樣線長度,為該次調查樣線單邊寬度(50 m)。

鳥類分布系數:= (/+/)×100%, 式中,與分別表示機場鳥類調查的樣線總數與生境總數,與分別表示某種鳥類出現的樣線數與生境數。根據分布系數, 將鳥類分為廣性分布(100%—200%)、中性分布(50%—100%) 和狹性分布(0%—50%)[15]。

多樣性分析:

采用Shannon-Wiener多樣性指數進行物種多樣性分析, 采用Simpson指數進行優勢度分析, 采用Pielou均勻度指數進行均勻度分析, 計算公式分別為

式(1)—(3)中,P為鳥類物種的個體數占所有鳥類物種個體總數的比例。

功能多樣性指標包括功能豐富度(functional richness, FRic)、功能均勻度(functional evenness, FEve)、功能離散度(functional divergence, FDiv)和功能分異度(functional dispersion, FDis)。其中, FRic、FEve、FDiv是三個互補的指標[16], FDis是基于功能性狀空間距離的指標[17]。這些指標構成了研究功能多樣性的框架。FRic表示群落占據的功能空間體積。FEve是描述功能性狀空間中物種數分布的均勻性, 先利用性狀空間內的各個物種(點)生成總長度的最小路徑圖, 再分別計算各物種多度在該路徑圖上分布的均勻度。FDiv表明物種數是如何沿功能性狀軸分布的。FDis是先將各物種的數量視為“質量”, 求出群落內物種的“質心”后求得各物種距質心距離均值的偏差。本研究選生物量、食性和取食層作為覓食和棲息生境選擇有關的性狀, 其中生物量是連續變量, 食性(食軟體動物、食魚、食植和其他食肉)和取食層(水下、水面、地面-水面混合、地面)是分類變量[18]。

群落譜系多樣性研究首先根據調查結果建立物種庫, 然后從Birdtree (http://birdtree.org)上以Ericson All Species為建樹資源下載對應物種的2000棵隨機樹, 再利用beast2中的TreeAnnotator 2.4.1軟件合成合一樹。根據合一樹, 計算種間平均距離(mean pairwise distance, MPD)和最近種間譜系距離(mean nearest taxon distance, MNTD)。為了確定共生物種在譜系上是聚集還是發散, 使用獨立的交換算法隨機生成999個物種豐富度和發生頻率與所觀察到的群落相同的群落(零模型, null model), 并計算零模型MPD和MNTD的平均值。將觀測到的MPD和MNTD與該平均值作比較, 計算譜系親緣關系指數(nearest relative index, NRI)和最近種間親緣關系指數(nearest taxon index, NTI)。計算公式為:

/=(null-obs)∕null(4)

式中Mobs為或的觀測值,null為隨機產生的999個或MNTD零模型模擬值的平均值,null為999個隨機值的標準差。若和大于0, 表示群落譜系聚集, 反之群落譜系發散[19]。

危險指數: 重要值()=(相對數量成分＋相對時間成分＋相對空間成分＋相對重量成分)/4, 式中, 相對數量成分=(某種鳥的個體數/數量最多的鳥種個體數)×100, 相對時間成分=(某種鳥出現的調查次數/總調查次數)×100, 相對空間成分=(某種鳥出現的樣線數/總樣線數)×100, 相對重量成分=(某種鳥的體重/體重最重的鳥體重)×100[20]。將調查中觀察到鳥類的飛行高度分為0—5、5—30、30—50、50—100和100 m以上5個等級, 鳥類的風險系數分別賦值為0.1、0.5、1.0、0.5、0.1[21]。危險指數=重要值×風險系數。危險指數≥25定為嚴重危險, 15≤危險指數<25定為很危險, 5≤危險指數<15定為較危險, 危險指數<5定為一般危險[22]。

1.4 數據處理

物種多樣性使用vegan包diversity函數[23], 功能多樣性使用FD包dbFD函數[24], 譜系多樣性使用picante包sesmpd和sesmntd函數[25], 所有指數用gvlma包gvlma函數進行正態性檢驗, 使用vegan包plot函數繪制物種累計曲線和箱型圖。使用multcomp包aov函數對不同指數做單因子方差分析(one-way ANOVA), 若存在顯著性差異, 則用Tukey HSD函數做多重比較; 使用t.test函數對NRI和NTI做單組樣本均值t檢驗(One-sample t-test), 判斷其是否顯著區別于0。數據統計整理用Excel 2016完成。數據處理和繪圖在R 4.0.2中完成[26]。

2 結果與分析

2.1 物種組成

本調查共記錄鳥類71種, 總計10177只, 分別隸屬于13個目, 33個科(表1)。其中雀形目鳥類居多(18科, 37種), 其次是鸻形目鳥類(3科, 13種)。全年觀測數量最多的是麻雀(), 其次是喜鵲()、八哥()、云雀()、烏鶇()。根據季節型劃分: 留鳥22種, 占總數31%; 旅鳥18種, 占總數25%; 夏候鳥25種, 占總數35%; 冬候鳥6種, 占總數9%。根據區系劃分: 廣布種63種, 占88.74%; 古北界4種, 占5.63%; 東洋界4種, 占5.63%。

2.2 種群數量

全年鳥類物種數有一定的季節性變化, 在春季秋季出現的最多, 共記有48 種, 占據了調查全部鳥類的67%; 而冬季出現了鳥類物種數的最低值為37種, 占全部種數的51%。從全年的變化來看, 在春季的鳥類物種數有一個明顯的峰值(圖1)。

從鳥類個體數量的季節分布來看, 全年在秋季月份鳥類數量最多, 而在其余三個季節, 鳥類個體數量稍有減少(圖1)。

2.3 物種累積曲線

基于抽樣次數的物種累積曲線上升趨勢平穩, 其后面逐漸變成一條漸近線(圖2), 表明在這一年對機場鳥類的調查抽樣量充分。

表1 機場及周邊鳥類所屬分類單元

圖1 揚泰機場鳥類物種數以及個體數的季節分布

Figure 1 Seasonal distribution of the number of species and individuals at Yangzhou Taizhou International Airport

Figure 2 Species accumulation curve based on the samples of survey

2.4 群落多樣性的季節變化

Shannon-Wiener指數在各季節間存在顯著性差異(3, 56=6.53,<0.05; 春a, 夏ab,秋b,冬b; 字母相同表示兩者間無顯著性差異, 字母不同表示兩者存在顯著性差異, 下同)。Simpson指數存在顯著性差異(3, 56=4.81,<0.05; 春a,夏ab,秋b,冬b)。Pielou均勻性指數存在顯著性差異(3, 56=5.98,<0.05; 春a,夏ab,冬b,秋b)。FRic存在顯著性差異(3, 56=3.45,<0.05; 春a,夏ab,秋ab,冬b)。FEve存在顯著性差異(3, 56=6.08,<0.05; 夏a,春a,秋ab,冬b)。FDiv無顯著性差異(3, 56=1.35,=0.28)。FDis存在顯著性差異(3, 56=3.04,<0.05; 春a,夏ab,冬b,秋b)(圖3)。

2.5 機場鳥類分布狀況

本次調查在機場內發現43種鳥類, 以雀形目、鸻形目為主; 在機場外發現56種鳥類, 以雀形目、鸻形目、鵑形目為主。在發現的71種鳥類中, 廣性分布的有20種鳥類, 中性分布的有13種鳥類, 狹性分布的有38種鳥類。可見, 揚泰機場以狹性分布的鳥類為主。

不同生境的鳥類分布存在一定差異。不同生境的Shannon-Wiener指數存在顯著性差異(4, 39=4.33,<0.05; 林地a,農田a,濕地ab,草坪ab,居民區b)。Simpson指數存在顯著性差異(4, 39=3.63,<0.05; 林地a,農田a,濕地ab,草坪ab,居民區b)。Pielou均勻性指數無顯著性差異(4, 39=1.67,=0.18)。FRic(4, 39=0.90,=0.48)、FEve(4, 39=0.87,=0.49)、FDiv(4, 39=2.29,=0.08)無顯著性差異。FDis存在顯著性差異(4, 39=2.80,<0.05; 濕地a,農田a,林地ab,居民區ab,草坪b)(圖4)。

2.6 機場鳥類譜系多樣性

總體上揚泰機場NRI顯著大于0(= 10.94,= 59,< 0.001), 呈現為譜系聚集, NTI顯著大于0(= 6.00,= 59,< 0.001), 呈現為譜系聚集。

2.7 鳥類危險性分析

揚泰機場嚴重危險的鳥類有斑嘴鴨()、珠頸斑鳩()、夜鷺()、喜鵲、家燕()、八哥6種; 很危險的鳥類有白鷺()、池鷺()、灰椋鳥()等8種; 較危險的鳥類有鳳頭麥雞()、牛背鷺()、灰喜鵲()等17種; 一般危險的鳥類有東方鸻()、小杓鷸()、小鴉鵑()等40種。

3 討論

在為期一年調研中記錄71種鳥類, 以雀形目和鸻形目鳥類為主, 麻雀和喜鵲等留鳥數量最多, 這與沈陽桃仙機場[22]、重慶江北機場[27]的研究一致。機場周邊林地里面常見留鳥集群活動, 且林地上層有大量的喜鵲巢穴。揚泰機場位于中國候鳥東部遷徙路線上, 候鳥和旅鳥的數目較多。揚泰機場廣布種的占比很高, 這與機場生境異質化有很大關系[28]。機場及周邊地區富含草地、林地、濕地、農田等多種生境, 且林下又有不同程度的灌木, 棲息地的多樣化容易吸引廣布種鳥類在機場周邊筑巢覓食[29]。

全年鳥類物種數和個體數量有一定的季節性變化, 在春季和秋季最多, 這與春秋遷徙季候鳥和旅鳥的活動有很大關系。進入越冬期后鳥類活動相對穩定, 記錄的鳥類物種數和個體數量都較低。春夏季由于經常能見到麻雀、喜鵲等留鳥的集群, 因此均勻度高于秋冬季, 導致春夏季物種多樣性高于秋冬季[30]。

春季的FRic明顯高于其他季節, 表明春季群落在功能空間上占據的體積較大[16]。春夏季的FEve和FDis高于秋冬季。FEve體現群落內物種對有效資源的利用效率[31], FDis描述物種功能和性狀空間中物種組(若干物種聚集在一起)所處位置的差異程度[17]。一方面, 春夏兩季植被成熟, 食物資源增加, 能夠提供大量的捕食生態位, 鳥類物種多樣性較高, 在多維生態位空間內的物種分布較秋冬季廣[32]。另一方面, 春季候鳥遷徙期和夏季留鳥和候鳥的繁殖消耗大量能量, 需捕食以補充能量, 揚泰機場棲息地食物資源對其繁殖或遷徙有著直接作用[33], 因此春夏季鳥類群落利用有效資源的效率較秋冬季高, 在性狀空間內所處位置的差異也高于秋冬季。FDiv為群落物種在功能空間內的離散程度。各季節的FDiv無顯著性差異, 表明各季節群落物種的離散程度差距不大, 不同季節物種及物種數的改變影響FRic、FEve、FDis的變化, 導致春夏兩季的功能多樣性高于秋冬季。

圖3 揚泰機場鳥類群落各季節的多樣性指標

Figure 3 Biodiversity metrics of bird communities in different seasons at Yangzhou Taizhou International Airport

圖4 揚泰機場各生境鳥類群落的多樣性指標

Figure 4 Biodiversity metrics of bird communities in different habitats at Yangzhou Taizhou International Airport

機場周圍不同生境的鳥類多樣性有很大區別。林地、農田、濕地生境的物種數高于機場內草坪和居民區。林地和濕地生境可為留鳥和候鳥提供隱蔽場所和食物資源, 而農田適合麻雀等眾多以采食農作物的留鳥生存[34], 內部的水域又為鷺科、鸻鷸類等候鳥提供覓食和棲息場所[35], 因此這幾種生境的多樣性指標較高。居民區內人為干擾大, 吸引鳥類的主要是人工綠化帶, 其鳥種多為麻雀、八哥等人類伴生鳥種, 因此多樣性較低。機場內草坪由于人工打理, 草本植物保持在合適的高度, 鳥類難以獲得食物資源和隱蔽場所, 因此物種和功能多樣性較低[36]。各生境的FRic、FEve、FDiv無顯著差異, 僅濕地與草坪的FDis存在顯著性差異。雖然揚泰機場及其周邊地區的生境異質性高, 棲息地類型多樣化, 但各棲息地的分布較為均勻, 生境交錯分布, 可以支持多種功能性狀的鳥類, 因此各生境的功能多樣性指標無明顯差異。

綜合鳥類的體重、數量、遇見頻率及生境利用率等因素對飛機安全飛行的影響, 對鳥類危險等級進行劃分。機場內6種嚴重危險鳥類3種為留鳥, 3種為候鳥。留鳥全年在機場出沒, 喜鵲活動范圍廣且經常集群在機場里覓食, 珠頸斑鳩和八哥由于食性廣容易進入機場活動。斑嘴鴨和夜鷺體型較大, 且在春秋遷徙季活動頻繁, 對飛行安全危險較大, 需重點防范。在很危險和較危險鳥類中, 鷺科和鸻鷸類鳥類等候鳥占多數, 需在遷徙期防范。

揚泰機場NRI和NTI顯著大于0, 表明揚泰機場的鳥類群落譜系呈聚集趨勢, 生境過濾主導鳥類群落的構建。這表明生境對于揚泰機場鳥類群落的構建有著重要作用。因此需及時排除生境內部影響鳥類活動的因素, 以防范鳥擊事件的發生。

基于研究結果, 對揚泰機場鳥擊防范提出以下建議: (1)整治機場草坪。機場內, 草地生態環境是主要的食物鏈源頭, 成為機場內吸引鳥類的主要因素。可以通過控制植被的高度及群落結構的方法來有效切斷鳥類、昆蟲以及小型嚙齒類動物的食物來源和隱蔽場所, 從而降低機場對鳥類的吸引。(2)在遷徙和繁殖季節, 關注鳥類在機場周邊的覓食、遷徙等活動, 防止鳥類撞擊飛機。(3)防止雨后形成臨時的明水區, 及時去除周圍水塘的挺水植物, 不給水鳥提供隱蔽的場所, 降低水鳥在其中活動的頻率。

致謝:感謝國家科技資源共享服務平臺-國家地球系統科學數據中心-長江三角洲分中心(http://nnu. geodata.cn:8008)提供數據支撐。感謝揚州泰州國際機場對鳥類調查提供幫助。

[1] MCKEE J, SHAW P, DEKKER A, et al. Problematic Wildlife[M]. Switzerland, Springer International Publishing, 2016.

[2] JEFFERY R F, BUSCHKE F T. Urbanization around an airfield alters bird community composition, but not the hazard of bird-aircraft collision[J]. Environmental Conservation, 2018, 46(2): 1–8.

[3] 廖峻濤, 呂鴻, 張峰, 等．昆明長水國際機場飛行區鳥類飛行高度及鳥撞風險評估[J]. 云南大學學報(自然科學版), 2018, 40(1): 192–200.

[4] 李永民, 李東偉, 聶傳朋, 等．阜陽機場草叢動物群落特征與食蟲鳥類相關性[J]．生態學雜志, 2017, 36(3): 734–739.

[5] 徐潔, 高晉, 劉進偉, 等．南京祿口國際機場昆蟲月際發生規律及其與鳥類關系[J]．生態學雜志, 2018, 37(7): 2045–2050.

[6] Yang Rong, Wu Xiaobin, Yan Peng, et al. Using DNA barcodes to identify a bird involved in a bird strike at a Chinese airport[J]. Molecular Biology Reports, 2010, 37(7): 3517–3523.

[7] 高云. 武漢天河國際機場鳥擊特點分析及防范對策[J]. 野生動物學報, 2018, 39(4): 820–826.

[8] TSCHARNTKE T, TYLIANAKIS J M, RAND T A, et al. Landscape moderation of biodiversity patterns and processes eight hypotheses[J]. Biological Reviews, 2012, 87: 661–685.

[9] LI Chunlin, ZHANG Yong, ZHA Daode, et al. Assembly processes of waterbird communities across subsidence wetlands in China: A functional and phylogenetic approach[J]. Diversity and Distributions, 2019, 16(42): 1–12.

[10] 丁志鋒, 梁健超, 馮永軍, 等. 澳門城市棲息地斑塊中鳥類群落功能和譜系多樣性[J]. 生態學雜志, 2020, 39(4): 1238–1247.

[11] 張敏, 車先麗, 彭逸生, 等. 廣東雷州灣和汕頭沿海濕地越冬水鳥多樣性[J]. 生態與農村環境學報, 2020, 36(5): 553–559.

[12] 許龍, 張正旺, 丁長青．樣線法在鳥類數量調查中的運用[J]．生態學雜志, 2003, 22(5): 127–130.

[13] 李巧. 物種累積曲線及其應用[J]．應用昆蟲學報, 2011, 48(6): 1882–1888.

[14] 高瑋, 楊志杰. 人工落葉松林中冬季鳥類混合群的相互關系研究[J]．動物學雜志, 1991, 26(4): 9–12.

[15] 侯建華, 武明錄, 胡永富, 等．森林/草原過渡地帶鳥類群落空間結構研究[J]．動物學報, 2001, 47(S1): 148–156.

[16] VILLéGER S, MASON N W H, MOUILLOT D. New multidimensional functional diversity indices for a multifaceted framework in functional ecology[J]. Ecology, 200889(8): 2290–2301.

[17] LALIBERTé E, LEGENDRE P. A distance-based framework for measuring functional diversity from multiple traits[J]. Ecology, 2010, 91(1): 299–305.

[18] WILMAN H, BELMAKER J, SIMPSON J, et al. EltonTraits 1.0: Species-level foraging attributes of the world's birds and mammals[J]. Ecology, 2014, 95(7): 2027.

[19] SUKUMARAN J, HOLDER M T. DendroPy: A Python library for phylogenetic computing[J]. Bioinformatics, 2010, 26(12): 1569–1571.

[20] 欒曉峰, 胡思軍, 徐宏發．上海農耕區鳥類群落特征及與幾種生境因子的關系[J]．動物學研究, 2004, 25(1): 20–26．

[21] 王麗君, 周立志, 萬政云, 等．駱崗機場鳥類多樣性及鳥擊風險分析[J]．野生動物, 2010, 31(3): 127–130．

[22] 丁振軍, 李東來, 萬冬梅, 等. 沈陽桃仙國際機場鳥類多樣性及鳥撞防范[J]. 生態學雜志, 2015, 34(9): 2561–2569.

[23] OKSANEN J, BLANCHET FG, FRIENDLY M, et al. vegan: Community Ecology Package. R package Version 2.5-6[CP/OL]. R Core Team, 2019 [2020-11-05]. https://CRAN.R-project.org/package=vegan/.

[24] LALIBERTé E, LEGEBDRE P, SHIPLEY B. FD: Measuring functional diversity (FD) from multiple traits, and other tools for functional ecology. R package Version 1.0-12[CP/OL]. R Core Team, 2014 [2020-11-05]. https://CRAN.R-project.org/package=FD/.

[25] KEMBEL S W, ACKERLY D D, BLOMBERG S P et al. picante: Integrating Phylogenies and Ecology. R package Version 1.8.2[CP/OL]. R Core Team, 2020 [2020-11-05]. https://CRAN.R-project.org/package=picante/.

[26] R CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing [CP/OL]. Beijing, China, 2020 [2020-06-30]. https://www.r-project.org/.

[27] 吳雪, 杜杰, 李曉娟,等. 重慶江北機場鳥類群落結構及鳥擊防范[J]. 生態學雜志, 2015, 34(7): 2015–2024.

[28] FISCHER C, FLOHRE A, CLEMENT LW, et al. Mixed effects of landscape structure and farming practice on bird diversity[J]. Agriculture Ecosystems & Environment, 2011, 141(1): 119–125.

[29] SCHüTZ C, SCHULZE C H. Functional diversity of urban bird communities: effects of landscape composition, green space area and vegetation cover[J]. Ecology and Evolution, 2015, 5(22): 5230–5239.

[30] 柳毅, 徐煥然, 袁紅, 等. 天津濱海國際機場鳥類群落結構及多樣性特征[J]. 生態學雜志, 2017, 36(3): 740–746.

[31] 路興慧, 臧潤國, 丁易, 等. 撫育措施對熱帶次生林群落植物功能性狀和功能多樣性的影響[J]. 生物多樣性, 2015, 23(1): 79–88.

[32] ZENG Qing, REID J, SAINTILAN N, et al. Contrasting diversity patterns of breeding anatidae in the northern and southern hemispheres[J]. Ecology and Evolution, 2019, 9(17): 9990–10003.

[33] 王勇, 許潔, 楊剛, 等. 城市公共綠地常見木本植物組成對鳥類群落的影響[J]. 生物多樣性, 2014, 22(2): 196–207.

[34] 韋定菊, 趙俊松, 李波, 等. 滎經縣農耕區鳥類群落多樣性[J]. 四川農業大學學報, 2016, 34(4): 499–504.

[35] 張芳, 王淼, 鐘稚昉, 等. 鹽城自然保護區典型農田不同作物期的鳥類群落及其對生境的利用[J]. 生態科學, 2019, 38(2): 36–44.

[36] CONKLING T J, BELANT J L, DEVAULT T L, et al. Impacts of biomass production at civil airports on grassland bird conservation and aviation strike risk[J]. Ecological Applications, 2018, 28(5):1168–1181.

Avian diversity and bird strike avoidance at Yangzhou Taizhou International Airport

CHEN Wan1, YUAN Sijia2, QIAN Ruen2, ZHANG Jun3, HU Chaochao2,4,*, CHANG Qing2,*

1.College of Environment and Ecology, Jiangsu Open University (The City Vocational College of Jiangsu), Nanjing 210036, China2. School of Life Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China 3. Yangzhou Taizhou International Airport, Dinggou, Yangzhou225831, China 4. Analytical and Testing Center, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China

Investigating the diversity of bird community surrounding the airport plays an important role in bird strike avoidance. Traditional taxonomic diversity is used in Chinese airports to evaluate bird communities, however, this cannot provide information on the ecosystem functions and phylogeny of the species. In order to investigate the diversity of bird communities, we conducted a one-year survey at Yangzhou Taizhou International Airport and studied it from three aspects: taxonomic, functional and phylogenetic diversity. A total of 71 species were recorded, belonging to 13 orders and 33 families. Most of the birds were widely-distributed species, and migrant birds accounted for a relatively high proportion in the community. FRic in spring was higher than in other seasons, and FEve and FDis in spring and summer were higher than in autumn and winter. There was no significant difference in FDiv in each season. The variation of FRic, FEve and FDis was influenced by seasonal species and the number of species. There were no significant differences in FRic, FEve, and FDiv in each habitat, only the FDis of wetland and grassland were significantly different. The intersperse distribution of multiple habitats supported birds with multiple functional traits, so that the functional distribution of birds in each habitat had no significant difference. Phylogenetic diversity analysis revealed that the bird community in the airport showed a trend of overdispersion. Furthermore, the bird strike risk index for each bird species was calculated by multiplying the importance value and risk index. Severe risk birds included,,,,,. Combining the community diversity characteristics of different seasons and habitats, the airport needs to carry out targeted environmental management to deal with the activities of dangerous birds in the airport area.

bird strike; taxonomic diversity; functional diversity; phylogenetic diversity

10.14108/j.cnki.1008-8873.2022.06.023

Q145

A

1008-8873(2022)06-193-09

2020-10-25;

2020-11-29

江蘇省自然科學基金項目(BK20181076); 江蘇省高校青藍工程項目(2019SZJS-003)

陳婉(1987—), 女, 江蘇開放大學環境生態學院, E-mail: 544934275 @qq.com

通信作者:胡超超 (1986—), 男, 高級實驗師, E-mail: huweichen@126.com; 常青 (1966—), 男, 教授, E-mail: changq@njnu.edu.cn

陳婉, 袁思佳, 錢汝恩, 等. 揚州泰州國際機場鳥類多樣性及鳥擊防控[J]. 生態科學, 2022, 41(6): 193–201.

CHEN Wan, YUAN Sijia, QIAN Ruen, et al. Avian diversity and bird strike avoidance at Yangzhou Taizhou International Airport[J]. Ecological Science, 2022, 41(6): 193–201.