融入风景园林因子的生境单元制图法及在公园鸟类微生境研究中的应用

张颖 朱建宁

公园绿地是城市范围内最重要的鸟类栖息地类型之一[1]，公园设计管理中有意识地进行生境营造，对城市生物多样性保护非常重要。然而，鸟类对生境的选择存在差异，选择偏好在城市与野外环境下也有所不同[2]。因此，了解现有公园的生境组成及其能服务的鸟类组团，对绿地生境设计与质量提升十分必要。

Forman[3]将生境单元（biotope）定义为特定尺度下环境条件一致的景观单元，例如一片开敞的草地或一处湿地。生境单元制图（biotope mapping）是景观生态学研究中的一个方法，是依据特定动植物集合识别、划分和记录不同土地使用、覆盖类型的过程[4]38；是一种能够有效提供群落生境质量分布、景观单元类型等信息的方法[5]。该方法产生于20世纪70年代的欧洲[6]，后广泛应用于世界各地自然保护和城乡规划领域中的物种和生境保护、土地利用规划管理以及不同尺度的景观规划和管理。根据研究对象和目的不同，又可分为针对需要保护特定物种进行的选择性生境单元制图（selective biotope mapping）与针对某个研究区域综合发展研究的全面性生境单元制图（comprehensive biotope mapping）。德国、英国、瑞典、日本等国家都先后开展该项工作，以期为景观规划和环境保护提供最基础的生态信息[7-8]。

过往研究中，生境单元制图往往作为生物多样性相关分析的底图和数据基础[4,9]，并由于卫星图像的普及，这一方法得到了长足的发展和更广泛的运用。Bentley等[10]使用遥感影像对低流量水力条件的水生生境进行制图并提出保护策略。Li等[11]将洛杉矶地区的城市生境进行分类，叠加鸟类等生物的数据进行单元制图，将其结果作为城市生物多样性评估框架的基础。Jalkanen等[12]通过生境制图叠加生物数据与专家意见，构建城市生物多样性空间在城市中的优先级顺序。在园林绿地尺度下研究案例相对较少，Gungoroglu等[13]对桥峡谷国家公园（Koprulu Kanyon National Park）进行多层级的生境单元制图，共获取102种生境类型及它们的分布信息，为公园的保护与开发提供支撑。绿地尺度下的研究多从保护生物学或林学、生态学相关因子出发对生境信息进行记录，少有从绿地设计者的角度构建分类和制图体系。

笔者试图从风景园林视角出发，以鸟类作为目标类群，在现有的生境单元制图方法基础上，融入风景园林因子，构建城市园林绿地尺度下的生境单元制图体系。运用图谱的方式对公园现有微栖息地进行识别、分类及面积、位置等指标的确认[14]。将生境组团与鸟类集团分布情况进行联系，分析生境组成、比例、结构对鸟类多样性产生的影响，为风景园林师后续进行生境修复或营造设计提供参考。

1 研究区域

为尽可能排除公园面积、形状[15]、连接度、人类干扰[16]等外部结构因子与影响因子，建立公园内部景观覆盖与植被结构为主要参照的分类系统。本研究选取北京市柳荫公园[17]、青年湖公园[18]、大望京公园[19]3个城市中小型综合公园作为研究对象。3个公园均建成10年以上，植被结构趋于稳定，都含有较集中的水面和浅水区域，核心区域景观分布集中，在中小型公园中生境类型较为典型全面。三者服务半径类似，主要服务对象为周边居民，游人干扰适中且稳定。柳荫公园紧邻青年湖公园，两者在外部连接度、面积、绿地形态方面均高度相似，东西长约550 m，南北宽350 m，面积均在17 hm2左右。大望京公园核心面积28 hm2，总面积33.4 hm2，约为前者的2倍，可作为对照。绿地形态相对细长。南北长约1 km，东西最宽处为450 m。

绿地内部方面，柳荫公园在地形、水系、植物层次方面更为精细丰富，着重塑造了许多曲径通幽的小空间。青年湖公园主要是围绕中心水面设置环路游览，空间较为简洁敞亮。另外，柳荫公园为市级陆生野生动物疫源疫病监测站，对公园生境进行了有意识的生境管理。大望京公园内部有带状水系贯通，植物空间多样，种植精细，活动场地丰富。

2 研究方法

2.1 研究数据

1）高分辨率遥感影像。近年来高分影像逐渐在栖息地分类与制图中得到应用，常用于地物结构复杂及小范围典型区域研究中[20]。本研究使用2017年9月拍摄的高分二号遥感影像，空间分辨率为0.95 m，经过正射校正后，通过ENVI-IDL软件对各公园地块进行边界裁剪作为后续制图及分析底图（图1、2）。

1 鸟类栖息地分类与风景园林要素间的相关性及后续因子选择Correlation between bird habitat classification and landscape architecture elements and subsequent factor selection

2生境单元构成过程The process of habitat unit formation

2 ）实地调查数据。数据分为鸟类调查与植物调查2部分。调研采用样线法、样点法结合的方式。在晴朗无风的早晨进行鸟类调研，调研团队匀速在样线上行进，使用双筒望远镜记录沿途出现的鸟类种类、数量、分布生境特征及栖息模式[21]。在鸟类调查的同时，通过照片测量法对样线沿线的植被垂直结构进行记录[22]14，并对典型样点的植被种类及结构进行统计。

3）其他数据。本研究还使用高清卫星影像、公园平面设计图纸对研究结果进行辅助。

2.2 因子选择及分类系统建立

2.2.1 因子选择

因子的选择综合考虑风景园林师可控的设计要素与影响鸟类栖息分布的绿地变量。风景园林基本设计要素包含水体、地形、植物、建筑、铺装、构筑物等。这些要素所集合构成的地表景观覆盖区域在鸟类栖息地分类体系中也被归类为不同的生境类型，两者在分类体系上呈现部分重合（图1）。此外在城市鸟类的相关研究中，微生境尺度上，绿地结构的异质性及鸟类与栖息地结构的密切关系是鸟类选择性分布的主要原因[23]。生境的水平结构与垂直结构均对鸟类的分布与生境内鸟类丰富度产生决定性影响[24-25]。水平结构主要指地表景观的覆盖类型，尤其是植被水平结构，如乔木结构复杂度等[26]。垂直结构主要指生境在垂直方向上的层次，如植被层次、灌木盖度[27]等；综合考虑上述变量，本研究以鸟类栖息地单元作为框架，以地表景观覆盖与植被结构作为分类系统建立的主要参照因子[6]22，以栖息地分类中未涉及的其他园林要素因子如地形、铺装等作为次要参照因子。

2.2.2 分类系统建立

依据上述因子的变化特点，分类系统共有4个层次。第一个层级的单元划分以《生物多样性观测技术导则》中对鸟类栖息地的分类为依据，以土地覆盖类型为基础划分出7个一级生境类别[28]；第二个层级单元的划分依据为景观覆盖的类别情况及生境水平结构，三级单元则通过生境垂直结构情况来进行划分，具体通过二级单元相互垂直叠加来实现。其中，风景园林要素中的植物、水、建筑分别与一级单元中林地、水域，二级单元中的建筑对应。其余要素则通过四级单元引入地形、铺装、驳岸形式等作为补充分类依据。得出生境单元构成流程（图2）和具体构成内容（表1），微生境单元的边界则根据遥感分类结果中景观单元的自然边界来界定。

表1 生境单元分类层级及主要类型Tab.1 Habitat unit classification and types in each class

2.3 制图步骤

2.3.1 遥感解译

本研究使用面向对象的遥感影像分类方法[29]，对裁剪过后的影像进行分类处理。首先，通过多尺度分割法（multi-resolution segmentation process）对公园影像进行切割。切割过后，先通过阈值分类法（threshold classification）对样点公园内的水系进行提取，提取区间为0～55。引入归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI），对植被与人工表面进行区分。绿地内植被盖度较大，因此提取人工表面，提取区范围为–0.1～0.29。乔木、灌木、草地三类一级单元都有植被覆盖，在波段表现上相似程度高，因此使用监督分类法（supervised classification）对其进行进一步区分。选择、校验样本后，对各类别层次的对象最邻近值进行配置，配置特征包含波段、纹理等参数，并在此基础上进行分类。

利用多时相遥感可以对部分人工林的树种进行识别[30]。本研究基于冬季、夏季影像的差异提取二级生境中针叶林、针阔混交林覆盖的范围，通过目视解译与波段值变化的读取，确认阔叶林与阔叶混交林的范围。

2.3.2 制图

制图分为两大步骤。第一步为初步制图。将遥感分类结果导入ArcGIS，并将其与分辨率更高的卫星影像进行校对，修正分类尤其是植物的水平结构误差，随后根据分类边界绘制出生境单元图谱。初步制图结果能划定单元边界，且对一级生境单元及部分二、三级单元反映较为准确。对于多层林中的灌木、地被的丰富度，地形坡度等变量则需要通过其他数据来补充判定[13]115。

第二步为补充制图，即将其他数据判定的生境单元结果与初步制图的结果进行叠加，形成最终的生境单元图谱。具体步骤分别为：通过实地调研中所记录的树种及拍摄的照片，对多层林中的灌木、地被以及植被结构特征进行判定；通过计算对植物盖度等级进行判定；通过高程数据对地形情况进行判定。

2.4 制图结果分析

除获得公园的生境组成图外，制图结果的数据分析包含2个部分。1）通过Fragstats 4.2软件量化公园各级、各类别生境单元的生境结构情况，包括面积、最大斑块、数量、斑块密度、公园整体的景观多样性等。2）通过鸟类调研与生境制图情况的叠加，得出鸟类在公园生境中分布的空间情况与频次。再进行聚类分析，得出相似微生境单元偏好的鸟类分组情况，并对每组鸟类出现过的各生境，进行面积加权出现频率值（Fi）计算，判断每组鸟类的首选、次选微生境类型[31]。计算公式为：

式中，Fi表示单位面积下，某种鸟类在i生境的出现概率。Ni为这种鸟类在i生境中出现的面积加权频数，（N1+N2+…Ni…+Nx）为该鸟类所出现过的所有生境类型的面积加权频数之和。ni为鸟类在i生境的出现频数。Si为i类生境的面积，S为所有类型生境面积总和。

3 结果与分析

3.1 各公园微生境单元制图与生境组成情况分析

通过3个样本公园的微生境制图（图3～5）图纸可目视获取绿地中各类生境的组成①、分布和空间关系。为了对公园微生境的组成情况进一步量化，本研究通过Fragstats 4.2对生境类型（class）、公园整体生境情况（landscape）2个层面进行了格局计算，可得出公园中每类最小级别——四级微生境单元的占地面积（class area, CA）、构成比例（percent of landscape, PLAND）、微生境单元数量（number of patches, NP）、斑块密度（patch density, PD）、最大斑块指数（largest patch index, LPI）的情况②，以及香农多样性指数（Shannon’s diversity index, SHDI）和辛普森多样性指数（Simpon’s diversity index, SIDI）。根据对四级单元数据的整理可得到一、二、三级生境单元的类型及生境构成占比情况（表2、3）。

3 青年湖公园生境单元制图The biotope mapping result of Qingnianhu Park

4 柳荫公园生境单元制图The biotope mapping result of Liuyin Park

5 大望京公园生境单元制图The biotope mapping result of Dawangjing Park

表2 各公园生境单元类型、数量及多样性组成Tab.2 The types, quantity and diversity composition of each park

表3 公园微生境结构组成Tab.3 The landscape structure composition of microhabitat in parks单位：%

3.1.1 公园生境组成类型分析

一、二级单元表征公园绿地的地表覆盖和景观水平结构，根据表2可知，3个公园的整体景观水平情况较为类似，一级单元组成相同，都含有较大面积的水域、丰富的林地、活动设施等。二级单元组成中，柳荫公园的生境种类略多一筹，主要差异为柳荫公园的水系生境更为丰富，包含挺水、浮叶、混交水生种植区域，大望京公园和青年湖公园则较简单，只有部分水面种植挺水植物。另外，3个公园的林地地面层组成略有差别。青年湖公园缺少独立的地被区域，如无顶层覆盖的花卉种植区。大望京公园则多出了大面积的裸地，柳荫公园则地被层构成形式丰富多样。三级单元反映了植被竖向的多样性及乔、灌、草3个层次的二级单元相互组合种类的多寡。与三级单元数量差值对比可发现，大望京公园的三级单元组合最多，主要是源于其在地面层中含有较多面积的裸地，多出了乔、灌两层与裸地的搭配数量。四级单元主要补充描述了以往城市鸟类学者在绿地研究中所忽视的，但在风景园林中十分重要的地形等要素。由最终四级单元统计结果与三级单元的差值可见，柳荫公园的地形变化类型最丰富，大望京公园次之，青年湖公园则地形较为平整，与不同类型植被组团产生的搭配少。

综合来看，3个公园中，柳荫公园的微生境组成类型更为丰富，达到42种。青年湖公园则相对简单，为25种。这一变化规律与SHDI的计算结果相吻合，柳荫公园的SHDI值达到了3.00，大望京公园次之，青年湖公园在对比之下稍低，为2.64。但从SIDI来看，虽然整体生境种类数量有差异，但3个公园生境在空间上分布都较为均匀。

3.1.2 公园生境组成结构分析

由表3可知，植被盖度方面，3个公园的总体乔木盖度接近。在青年湖公园中，阔叶林面积占绝对优势，针阔叶林比约为1∶9；大望京公园则较为均衡，为1∶3左右。灌木和地被盖度差异较大。柳荫公园的灌木和地被盖度都最高，分别达到26.2%和33.5%，大望京公园则较低。3个公园植物垂直盖度的比较情况也相同，柳荫公园单层林仅占6.9%，主要为双层林多层林。其余2个公园则植物种植更为通透，单层林占比较高，尤其是大望京公园，达到32.8%。3个公园的建筑、场地等人工表面和坡地面积占比较为接近，水域占比有一定差异。需要注意的是，柳荫公园虽然地形变化丰富，但坡地总体占地面积不大，地形处理精细。大望京公园、青年湖公园则起伏趋势简单，偏向于集中的大面积缓坡。

3.2 鸟类在微生境中的分布情况与生境偏好分析

鸟类调查结果显示，3个样本公园中共记录到34种鸟类，共计数量541只。根据鸟种在绿地中的栖息、捕食、运动等行为特点，可大致归为以下几类鸟类组团[22]：食虫拾取集团（insectivorous collecting, IC）；食虫探取集团（insectivorous pecking, IP）；食虫飞取集团（insectivorous flying catching, IF）；杂食性拾取集团（omnivorous collecting, OC）；植食拾取集团（herbivorous collecting, HC）；植食探取集团（herbivorous pecking, HP）；食肉飞取集团（raptorial flying catching, RF）；水生拾取集团（aquatic collecting, AC）；水生潜取集团（aquatic diving catching, AD）。总结30种鸟类在各公园绿地中的空间分布情况（图3～5）。

根据统计，柳荫公园中记录到的鸟类种数最多，为22种，鸟类出现总频次为130次。大望京次之，记录到的鸟种为18种，鸟类出现总频次最大，为292次。青年湖公园在鸟类种类和出现总频次上都最少，分别为15种和119次。根据鸟类在绿地各类具体微生境类型中出现的频率，本研究通过聚类分析法，对记录到的鸟类进行绿地生境偏好分组，对不同鸟类在公园绿地微生境的偏好特点进行归纳。并通过对比其鸟类组团归属，验证其可靠性。聚类方法为系统聚类（MINITAB）。喜鹊（Pica pica）、灰喜鹊（Cyanopica cyanus）、麻雀（Passer montanus）由于对城市环境适应性极强，几乎分布于所有类型生境中，紫背苇鳽（Ixobrychus eurhythmus）结合调研时间与出现地点判断为迷鸟，因此不参与计算。

聚类结果显示（图6），不同鸟类间被线联结的位置越靠近树状结构末端，说明在调查结果中，鸟类栖息的微生境结构越类似，相反则说明对生境的偏好相距甚远。根据聚类结果，取联结距离5以下，作为分组界限，记录到的鸟类主要可被划分为水生、陆生两大组团共7组。7组的鸟类面积加权出现频率（Fi）分布如图7所示。占比越高说明鸟类对这类生境的利用率越高。雀鹰（Accipiter nisus）由于观测到位于高空滑翔，未能位于任何一种具体生境中。

6 鸟类微生境偏好聚类树状图The minitab result of birds’ habitat preference

7 各组鸟类在各类栖息地中的面积加权出现频率累积图Cumulative graph of area weighted frequency of groups of birds

水鸟记录到的样本较少，分布较为集中，分组树状较为简单，大致可细分为陆生鸟类与水生鸟类2组。其中小䴘（Podiceps ruficollis）和鸳鸯（Aix galericulata）多被观察位于水面中心区域，绿头鸭（Anas platyrhynchos）、苍鹭（Ardea cinerea）、黑水鸡（Gallinula chloropus）则多位于岸线附近的浅水地带，黑水鸡有部分被观察位于苇丛。陆生鸟类的分类树状结构较为复杂，除乌灰鸫（Turdus cardis）和金翅雀（Chloris sinica）外，主要可分为两大组、5小组。第一大组中，组I多为食虫探取（IP）鸟类集团，以大斑啄木鸟（Dendrocopos major）为代表，多分布于乔灌木层发达的平坦裸地地带；组II白头鹎 （Pycnonotus sinensis）、珠颈斑鸠（Spilopelia chinensis）的城市适应力较强，生境典型特征不明显，距离树状连接处较远。组IV、组V组成的第二大组习性很类似，多分布位于公园中灌木、地被层均很发达的平地上，乔木层主要以阔叶林为主。这些鸟类除黄腹山雀（Parus venustulus）外都属于食虫拾取（IC）鸟类集团，推测是由于灌木层虫类丰富导致的。同时这些鸟类大都体型小，推测坡地活动对其热量损耗太大，喜爱在平地活动；组III的鸟类集团属性不明显，多为出现频次较小的鸟类，以丝光椋鸟（Sturnus sericeus）、燕雀（Fringilla montifringilla）为代表的鸟类组群主要分布于乔木层发达的缓坡裸地生境中。

综合来看，依据各微生境分布频率的聚类结果与鸟类行为集团的分类趋势大致吻合，并在其基础上进一步做出了生境偏好上的细分。但也存在个别鸟类如乌灰鸫、金翅雀等，与鸟类学研究不太吻合的情况。推测主要为样本量缺失，乌灰鸫在北京地区少见，调查中仅在大望京公园的竹林中被观测到一次。金翅雀虽为常见鸟类，但仅被记录到2次，均位于其他鸟类记录较少的微生境中。另外，综合7组鸟类的分布特性来看，灌木发达的生境、地形平坦的生境较受鸟类的欢迎。

4 结论与展望

4.1 结论

通过对3个样本公园的生境单元制图以及景观指数计算、聚类分析结果可得出以下结论：

1）生境组成方面，3个公园中柳荫公园的微生境种类最为丰富，大望京公园次之，青年湖公园相对较少。柳荫公园在生境组成结构方面也表现出更高的竖向盖度和自然空间占比，在SHDI计算中得分最高。这一趋势也与鸟类多样性的调查结果吻合，一定程度上印证了鸟类多样性与绿地的微生境数量、景观丰富度等指标存在正向相关性。但在本研究中，公园面积与鸟类多样性并未存在明显的相关性，仅与鸟类数量存在正向相关。可能是由于仅3个公园的样本量局限性，或是所选公园的面积差异梯度不够大导致的。

2）鸟类分布方面，通过对鸟类数据在微生境制图上的叠加，进一步明确了鸟类在公园具体微生境中的分布位置及频次，为后续鸟类微生境偏好分组与特征提取、公园微生境效率的计算提供了基础。诠释了生境单元制图作为生物多样性后续分析的基础和底图这一作用。

3）经过对鸟类在各微生境特征分布频率进行聚类研究，发现鸟类在城市公园微生境中的分布偏好与其行为集团的归属相关，且可根据园林要素的结构特征进行进一步细分，为园林师进行针对性的生境营造提供参考。如食虫鸟类偏好灌木、地被丰富的生境。杂食性鸟类则常在少地被覆盖自然裸地中出现。除此之外，小体型鸟类喜爱在平坦地带活动，但也有部分鸟类多出现在缓坡区域。研究结果符合鸟类学和鸟类生境相关研究的基本规律。

4）本研究提供了一种将风景园林因子融入生境研究的制图模式，便于从风景园林师角度更好地理解、架构生境，从而为园林中的生境设计提供有效的信息支撑基础。笔者将制图结果叠加鸟类数据进行计算，前文所述结论与前人在城市鸟类学得到的相关结论吻合，并在微生境尺度下进一步细化，说明了该方法具有可行性。生境单元制图法在绿地小尺度研究中仍然适用，且能够进一步扩展。

4.2 讨论与展望

生境单元制图是绿地生境的基础图谱，也是数据集合，既可表征各类生境的位置、类型、形态等空间信息，也可获取生境相关的面积、占比等数据，从而为进一步量化研究做准备。

它是一种多尺度适用的方法，制图的关键在于根据研究目标和尺度的不同，选择合适的影响因子，建立精细程度不一的生境分类体系，从而对各生境斑块进行区分、信息统计，对进一步的生物保护、多样性研究进行基础支持。

以往的研究案例中，生境单元制图在城市范围内常被用作指导大尺度空间综合规划的基础参考，其研究目的更多用于区分人、大型哺乳动物、鸟类等大类别物种的适宜生境斑块分布、等级、重要程度。所以，绿地在这些制图结果中更多地作为单一斑块类别出现，分类系统简单。然而，城市绿地本身的生物多样性也值得关注，城市公园既是园林师规划下的城市绿地，也是鸟类及其他动物的重要栖息地。栖息地分类体系本身与园林要素与组成部分多有重合，加上高分遥感影像的不断发展，使得对城市生境的进一步精细化研究成为可能。本研究在这一背景下做出了对公园这一小尺度绿地进行选择性生境单元制图的尝试。侧重于从风景园林师的视角出发，构建结合鸟类生境知识与风景园林因子的制图方法，并测试其运用在具体鸟类微生境研究中的可行性，为日后城市绿地微生境研究打下基础。旨在为风景园林师在绿地设计中更好地服务于生物多样性和物种保护提供思路。

当然，制图对于对绿地中的生境研究只是基础的一步。通过制图结果推演、分析生境结构中的内部逻辑，各生境单元间的连接的外部逻辑，挖掘深层的空间机制，才是使得风景园林设计服务于生物多样性，提升绿地质量的关键所在。

注释(Notes)：

① 各公园生境构成表格可在OSID中获取。

② 各公园指数运算结果可在OSID中获取。

图表来源(Sources of Figures and Tables)：

所有图表均为作者绘制。