基于红外相机的校园绿地集水池生物多样性提升效果研究

李 娴 张晓琪 马云晖 张莉妍 窦钰宁 张征恺

（西北农林科技大学风景园林艺术学院，杨凌 712100）

校园绿地是城市中重要的生物栖息地岛屿，也是城市居民休闲活动的重要场所。集水池是重要的绿色基础设施，对生物多样性提升具有较高的价值，并可能受植被和水体等因素的影响。以西北农林科技大学校园为研究地，利用红外相机技术，在不同层次植被和水体条件下设置模拟集水池，探究校园绿地的集水池对鸟类、小型兽类多样性的提升效果。在2022年7-9月间共获得有效照片1 398张，记录到鸟类20种，小型兽类6种。研究发现，在不同层次植被和水体条件下，集水池附近的鸟类物种β多样性的嵌套组分比例高于空间周转组分。植被层次和水体距离对集水池的鸟类物种丰富度贡献显著，对兽类丰富度贡献不显著。在靠近水体（距离<30 m）时，鸟类丰富度随着层次的增加而增加，在远离水体（距离>30 m）时，乔木+草本植被的鸟类丰富度显著高于单草本层和乔木+灌木+草本多层植被。小型兽类丰富度受植被层次和水体距离的作用不明显。在优势种多度的影响方面，植被层次对集水池附近的乌鸫多度贡献显著（P<0.05），水体距离作用不明显。植被层次越简单，集水池附近乌鸫的多度越高。在远离水体时，集水池附近流浪猫的多度随植被稀疏程度增加而显著增加（P<0.05），在靠近水体时，作用不明显。基于此，建议在城市园林规划设计中，于远离水体处设置集水池，并控制单层草本植被在绿地中的比例，以期在完善雨水收集系统的同时，更有效地提高生物多样性。

生物多样性；城市绿色基础设施；红外相机；校园绿地；集水池

当前中国城市绿地建设中，普遍存在模式简单、绿量缺少、轻视城市生态环境和生物多样性的问题[1]。城市生物多样性是提高城市绿地系统生态功能的前提，也是城市绿化水平的重要标志[2]。中共中央国务院办公厅于2021年印发的《关于进一步加强生物多样性保护的意见》指出要构建完备的生物多样性保护监测体系，其中包括持续推进生物多样性调查监测。校园绿地作为与城市居民关系最密切的城市绿地，其生物多样性监测是城市生物多样性监测体系的重要一环[3]。

校园绿地作为城市绿地的重要组成部分，是城市环境中重要的栖息地岛屿[4]。而在诸多城市生物多样性的相关研究中，研究范围主要聚焦在城市公共绿地上，关于校园绿地的研究相对较少[4]。研究校园绿地生物群落结构多样性对城市绿地营造有重要意义[3-5]。

城市动物保护是衡量城市生态系统健康状况的重要指标[5-8]。城市鸟类和小型兽类群落结构多样性作为城市生物多样性的重要组成部分和环境质量的重要评价指标，其相关研究具有重要意义[4-11]。鸟类是城市生物多样性的重要组成部分，对城市环境具有指示作用[12-13]。小型兽类是生态系统中的重要组成部分，对维持生态系统结构功能完整发挥着重要作用[14-17]，其群落结构是生态环境的重要标志[18]，可以反映生态系统的特征[19]。小型兽类群体常栖息于复杂多样的城市绿地生态系统中，具有较高的物种多样性、较大的种群数量和重要的生态功能，同时也是城市绿地中鸟类的主要捕食者[20-22]。因此，鸟类和小型兽类的多样性监测对提升城市环境质量和可持续性具有积极意义。

城市绿地为城市野生动物提供了栖息地和庇护所[23]。研究表明，鸟类的分布、种群密度等均可能受到栖息地环境质量的直接影响[13]。绿地斑块的植物组成、植被层次以及到其他生境斑块的距离是影响鸟类在生境斑块内停歇、觅食、繁殖、迁移的主要因素[14]。另外，良好的水体可以为鸟类提供食物、延长停留时间和提升物种数量[24-25]。关于小型兽类群落结构及其与环境关系的相关研究已有不少[15-16]。由于小型兽类具有较高的环境依赖性，不同地区的自然状况不同，小型兽类群落结构差异较大[16]。通常空间异质性越高，即地形变化、植物种类、植被结构以及小生境等物理环境越复杂，其动物群落的多样性也越高[26-28]。可见，生境异质性、植被结构以及水体是影响城市鸟类和小型兽类群落多样性的主要因素。

集水池是设置于绿地或其他公共设施中用于雨洪调节的绿色基础设施，可为生物提供生存环境。不同类型的集水池也影响着生物多样性的种类及分布[23]，同时收集场地内的多余雨水，缓解雨洪压力，并对场地建筑的影响程度较低[29]。相关研究显示，集水池在为人类提供生态系统服务的同时，对生物多样性保护具有较高的潜在价值，并可能是鸟类生存的关键要素[30]，在维持区域生物多样性方面发挥着核心作用[31-33]。研究表明，在校园内设立的集水池，可以吸引鸟类觅食、饮水或洗澡，显著提高生物多样性[34]。水资源紧缺现已成为制约半干旱地区发展和生物多样性提升的重要因素，校园绿地水资源的利用方式和利用效率对全社会具有重要的参考意义[29]。因此，借助集水池等设施提升半干旱地区雨水的多功能利用，探究此类绿色基础设施对城市绿地生物多样性的影响很有必要。

红外相机技术具有成本低、隐蔽性强、受环境因素影响小、效率高、对动物干扰小，且能全天24 h不间断监测等优点，是监测野生动物的有效方法[35-36]。其照片数据可以分析野生动物的物种分布、种群数量、种群密度、行为和生境利用等信息[37-38]。城市绿地具有动态性强、人为干扰频繁的特征，然而少有研究采用红外相机进行生物多样性定点监测。如何让红外相机在城市环境中发挥优势，仍需要进一步探索和实践。

校园绿地集水池对生物多样性提升具有较高的价值，并可能受植被和水体等因素的影响，但缺少相关的定点监测研究。为进一步探究集水池在不同栖息地环境下与校园绿地生物多样性水平的关系，本研究以西北农林科技大学校园绿地为研究区，利用红外相机技术，在不同植被层次和水体条件下设置模拟集水池，探究不同植被层次和水体条件下校园绿地集水池对鸟类、小型兽类多样性提升效果的差异。以期为城市绿地生物多样性和生态栖息地功能提升提供科学依据，为城市绿地规划设计提供理论依据和方法参考。

1 研究区概况

本研究主要在西北农林科技大学南校区进行（图1）。该校区坐落于陕西省杨凌农业高新技术产业示范区，占地面积124 hm2，北靠黄土高原，南邻渭水，校园地形北高南低。当地气候温暖湿润，具有夏季高温多雨、秋季多阴雨、冬季寒冷干燥等明显的大陆性季风气候特征。校园植被以落叶阔叶植物为主，植物种类丰富，其中木本植物涉及54科119属[39]，校园内生境类型丰富多样[24]。

图1 研究区域Fig. 1 Study area

2 实验方法

2.1 实验设置

2.1.1 样地分布

结合校园绿地的实际情况和特征，本研究选取6处典型样点（图2）。使用无人机（DJI Air 2s）对所选样地进行航拍以确定各样点的生境类型和周围环境状况。各样点植被层次和水体条件概况如表1所示。

表1 样点分类Tab. 1 Sample sites classification

图2 样点分布Fig. 2 Sample sites location

2.1.2 红外相机设置

在预调查之后，于2022年6月26日进行红外相机的布设。选择样地内靠近中心，人为活动少、较隐蔽的地点安放红外相机，型号为Forsafe H805。相机安装在树干上，离地大约50 cm使用扎带将相机固定并设置告示牌，避免其他人为干扰（图3）。此外，每台相机镜头前方1 m处埋设模拟集水池装置（650 mm×400 mm×150 mm），内部容积约为0.035 m（3640 mm×390 mm×140 mm），并在池内放置少量石块，周围布置树枝，为鸟类的停歇提供便利（图4）。所有相机设置统一参数：工作模式设置为拍照+摄像模式，先连拍3张照片，然后摄像10 s，触发时间间隔5 s，监控时段为每日16:00到次日的10:00。照片分辨率20 MP，视频分辨率3 840×2 160 P，每周回收照片和视频数据并对集水装置补水，每2个月更换相机电池并重新设定相机时间与北京时间保持一致[40]。2022年6月2日至7月17日为设备调试期，期间布设相机和埋设集水池的扰动痕迹基本消失。

图3 相机实景Fig. 3 The photo of infrared camera placement

图4 集水池Fig. 4 Water collection pool

2.2 数据处理

将2022年7月至9月获得的6台红外相机所拍摄的照片利用山水自然保护中心提供的AI空拍识别助手在线工具（http://cameratrap-ai.hinature.cn/）进行筛选，初步剔除人类活动和空拍照片。按照中国鸟类观察手册[41]进行人工物种识别，以红外相机在户外由前一日16时至次日10时的一个监控周期为一个相机工作日。同一部相机在30 min内连续拍摄的同种动物照片只定义为该物种的1张独立有效照片[42]。记录照片拍摄日期、动物种类和数量等信息。

2.3 分析方法

2.3.1 描述性统计

以初步数据为基础，统计物种的种类、有效照片数量。将红外相机拍摄有效照片数量占总数量5%以上的物种作为优势种[42]，分别统计鸟类和小型兽类的优势种。

2.3.2 指标计算

采用物种丰富度、周物种丰富度、物种β多样性（Baselga分解法）和优势种周物种相对多度指数（Weekly Relative Abundance Index，WRAI）4个指标，按鸟类和小型兽类分别统计。7-9月是繁殖季末期到迁徙季初期，每周物种和数量变化较大[39]，因此采用周丰富度和周相对多度的指标进行分析。

周物种相对多度指数[35]计算见公式（1）。其中Ai为第i类动物的第几周独立有效照片数；T为本周内相机总工作日。

Baselga的加和分解法[44]把两两生境之间的Sørensen成对相异性指数（Pairwise Sørensen Dissimilarity（)βso，r公式（2））分解为空间周转组分（βsim，公式（3））和嵌套组分（βsne，公式（4））。其中a表示两两生境间共有的物种数，b表示在第一个生境中存在而第二个生境不存在的物种数，c表示在第二个生境中存在而第一个生境不存在的物种数。

2.3.3 双因素方差分析

通过双因素方差分析按样点分类比较水体距离和植被层次对鸟类和小型兽类活动的影响。比较变量为鸟类和兽类的优势种周物种丰富度和周相对多度。周次以第一张有效照片日期开始，7 d定义为1个周次，若周内无有效工作日，该周次不进行统计。

3 分析结果

3.1 鸟类和小型兽类群落特征

2022年7月至9月，6台红外相机共获得19 912张照片，其中有效照片日数总计64 d。有效鸟类和兽类照片1 398张，记录的鸟类共20种，由4目12科组成（图5），鸟类优势种（有效照片数超过总数的5%）为灰喜鹊、乌鸫、乌灰鸫、山斑鸠和白颊噪鹛（图6）。雀形目鸟类有9科16种，非雀形目有鸟类3科4种。国家保护的有益的或者有重要经济、科学研究价值的鸟类15种，18种鸟类在IUCN物种红色名录中均属于无危类群。

图5 鸟类优势种的有效照片数量Fig. 5 The number of valid photos of bird species

图6 小型兽类的有效照片数量Fig. 6 The number of valid photos of small mammals

3.2 不同植被结构、水体距离分组的群落差异

不同植被层次和水体条件下的物种丰富度差异较大，在距离水体超过30 m的分组中，双层植被的鸟类丰富度最高为16种；单层植被的鸟类丰富度最低，仅出现麻雀。小型兽类的丰富度，在多层植被和距离水体不超过30 m的生境中最多共5种；距离水体超过30 m的分组中，双层植被和多层植被的小型兽类组成相同共3种，分别是猫、狗和蒙古兔。

鸟类周物种丰富度的双因素方差分析结果显示，植被层次和水体距离之间不存在交互作用，其中植被层次的主效应显著（P<0.05）。距离水体不超过30 m的分组中，植被层次为单层、双层、多层分组的鸟类周物种丰富度平均值依次增多。距离水体超过30 m的分组中，双层植被平均值最高（图7）。

图7 不同植被结构与水体距离下鸟类物种丰富度Fig. 7 Bird species richness under different vegetation structures and water body distance conditions

小型兽类的周物种丰富度的双因素方差分析结果显示，植被层次和水体距离两个变量之间不存在交互作用（P>0.05），且主效应均不显著（P>0.05）。水体距离超过30 m的分组中，植被层次为单层、双层、多层分组的小型兽类周物种丰富度平均值依次增多。水体距离不超过30 m的分组中，双层植被平均值最低（图8）。

图8 不同植被结构与水体距离下小型兽类物种丰富度Fig. 8 Species richness of small mammals at different distances between vegetation structures and water bodies

如表2所示，在总体上不同植被层次与水体距离分组中的鸟类物种组成的嵌套组分比例高于空间周转组分。其中，相同水体距离，不同层次植被分组的鸟类物种组成的嵌套组分比例高于空间周转组分。水体距离不超过30 m条件下，不同植被层次之间的嵌套组分βsne∈［0.13～0.29］，空间周转组分βsim∈［0～0.13］；水体距离超过30 m条件下，不同植被层次之间嵌套组分βsne∈［0.21～0.88］，空间周转组分βsim∈［0～0.10］。相同植被层次（多层或双层），不同水体距离分组的鸟类物种组成的空间周转组分比例高于嵌套组分。双层植被条件下，距离水体超过30 m与不超过30 m之间的样点的嵌套组分βsne=0，周转组分βsim=0.19。多层植被条件下，远离水体与靠近水体之间的样点的嵌套组分βsne=0.06，周转组分βsim=0.3。

表2 不同植被结构与水体距离分组间的鸟类β多样性Tab. 2 β diversity of different vegetation structure and water body distance groups

3.3 植被层次、水体距离对鸟类和小型兽类优势种多度的影响

在对植被层次和水体距离对鸟类优势种周物种相对多度的分析中，乌鸫、灰喜鹊、白颊噪鹛、山斑鸠的周物种相对多度数据均符合等方差性，且满足正态分布，两种因素之间不存在交互作用（P>0.05）。植被层次对乌鸫的影响显著（P<0.05），植被层次分别为单层、双层、多层分组的乌鸫的多度依次减少（图9-a）。对灰喜鹊，植被层次和水体距离的主题效应均不显著（P>0.05），水体距离超过30 m的分组的灰喜鹊多度高于水体距离不超过30 m的分组（图9-b）。白颊噪鹛的两种因素的主体效应不显著（图9-c），且样本数较少，参考价值不高。山斑鸠的两种因素的主体效应也不显著（图9-d）。乌灰鸫的多度满足正态分布，但不符合等方差性。由于红外相机在水体距离超过30 m，单层植被和多层植被两个生境中没有记录到乌灰鸫的活动照片，无法判断是否具有交互作用以及两种因子的作用（图9-e）。

小型兽类优势种流浪猫的周物种相对多度符合等方差性，满足正态分布，结果发现植被层次和水体距离对流浪猫的多度具有交互作用（P<0.05)。植被层次的单独效应：单层植被中，水体距离对流浪猫的多度的单独效应显著（P <0.05），水体距离超过30 m的分组的流浪猫多度高于距离水体不超过30 m的分组；双层和多层植被不显著。水体距离的单独效应：距离水体超过30 m的分组中，植被层次对多度的单独效应显著（P<0.05），多层、双层、单层植被的流浪猫多度依次增多（图9-f）；水体距离30 m以下的分组不显著。其他兽类优势种样本数较少，不具有参考性。

图9 不同植被结构与水体距离分组中鸟类、兽类优势种的周相对多度（其中a-e为鸟类优势种的周相对多度，f为流浪猫的周相对多度）Fig. 9 Weekly relative abundance of dominant species of birds and mammals in different vegetation structure and water body distance groups

4 讨论

4.1 影响校园绿地集水池对鸟类和小型兽类招引效果的因素

4.1.1 植被结构与水体距离的影响

（三）能培养学生的创新能力。在倡导素质教育的今天，语文教育也把培养学生的创新能力作为重要的一个方面。如前段时期流行的新概念作文。所谓新概念，就是让学生挣脱传统作文模式的束缚，大胆开辟新路。我们最近的中考、高考题中也对创新的能力有了进一步的要求。语文教育在培养学生创新能力中可起到一定作用。课堂教学可多角度多层次多途径的训练学生的思维能力，鼓励学生的创新思维，完善学生的思想品质。

通过比较在集水池的吸引下鸟类和小型兽类在不同植被层次和水体距离分组的周物种丰富度，以及鸟类和小型兽类优势种周物种相对多度，发现影响两类群物种多样性的因素存在交互作用。

水体距离对鸟类物种丰富度的主效应不显著这和研究并不相同[13]，说明集水池在对鸟类提供水源的方面具有一定的替代作用。集水池通过弥补距离池塘水体较远生境的水体供给，为远离水体生境鸟类提供饮水、觅食、洗澡的便利条件，影响鸟类的分布和种群密度。

在集水池的吸引下，植被层次对优势种乌鸫的周物种相对多度的效应显著，这与张征恺等[14]研究提出的绿地斑块的植被层次结构是鸟类在生境斑块内停歇、觅食的主要因素是一致的，且植被层次分别为多层、双层、单层分组的乌鸫的周相对多度依次增多。然而，另一优势种灰喜鹊的周物种相对多度植被层次主效应并不如预期中显著。这可能与灰喜鹊自身的生态习性有关。灰喜鹊主要栖息于次生林和人工林内，活动范围广泛且多变[45-46]，因此受植被层次的影响不明显，这与武欣慧等的研究[13]一致。

在集水池的吸引下，水体距离对灰喜鹊和乌鸫的效应存在差异。灰喜鹊距离水体超过30 m的分组相对多度高于30 m内有水体的分组。结合彭子嘉的研究，良好的水体可以为鸟类提供食物，提升物种数量[21-22]，乌鸫和灰喜鹊在水体距离因素相对多度分析中却并没有得到这样的结果。这可能是因为乌鸫食性较杂[47]，校园内适合乌鸫的食源植物多，其对大面积水体的依赖性有限。

植物层次和水体距离对流浪猫的影响存在交互作用。流浪猫在各层植物结构下，远离水体的相对多度明显高于靠近水体；远离水体的情况下，随着植被层次的减少流浪猫相对多度依次增加。这表明在远离水体且植被单一的生境，集水池对流浪猫更具有吸引力。这可能是由于植被单一的生境利于流浪猫进行捕食，在具有水体补充时更倾向于停留在此。未来需要结合捕食行为、活动规律等证据进行验证。

4.1.2 流浪动物的影响

本研究通过对比发现鸟类和流浪猫偏好生境不同，这可能与它们捕食鸟类的行为有关[48]，校园内的鸟类可能已具有回避流浪猫的习惯。此外，鸟类在夏季多在双层或多层等植被结构丰富的区域活动以躲避高温，而流浪猫是典型的夜行动物，夜晚温度适宜，无需考虑遮阴问题。具体原因有待未来进一步研究。

4.2 红外相机监测技术在城市绿地的应用

以往研究通常将同一部相机拍摄的间隔超过30 min的相邻有效照片（包含同物种照片）定义为独立有效照片[35-37]。然而城市环境中，鸟类密度高，加之集水池的吸引，本研究经常会出现同一群鸟、同一只兽类短时间不断访问同一个样点的情况。如采用以往的规则可能造成物种多度的统计结果虚高。因此，本研究采取的有效照片的标准为：不同动物的连续或非连续图像，同一动物超过30 min的时间间隔的连续或非连续图像，其中如果确定是同一个动物个体即使超过30 min也认定为无效照片。基于此规则的研究结果，具有较好的分析效果，未来还需要补充样本量，进行验证。

4.3 研究展望

4.3.1 增加采样层次与分类

本研究依据植被层次和水体距离分析了6类生境中集水池对鸟类、小型兽类多样性的提升作用，然而植被的开阔程度、人类干扰等因素尚未考虑在内。另外，本研究中的红外相机设置在地面附近，但许多鸟类会在植被中上层活动。树栖相机可能是捕捉潜在的有效工具，可以记录难以进入的树栖生态系统并观察树栖物种的活动模式，为未来野生动物研究更好地评估地面以上的动物活动提供有效途径[49]。因此，未来的研究中需要考虑更多环境变量，覆盖更多植被层次，特别是非地面区段，更加系统地进行对比分析，构建生物多样性研究的多尺度相机网络。

4.3.2 进行长周期监测

在实验观察中发现，部分样点在人为割草后出现鸟类聚集觅食的现象，但因实验周期较短，尚缺乏具有统计意义的数据来探究其中的原因。以往研究表明，人类活动干扰，包括人类活动所引起的生境变化，是影响鸟类数量的重要因素[13]。样点范围内的割草活动可能直接改变样点的植被结构，造成自生灌丛消失，草本层高度大幅降低。从而造成一些偏好灌丛的食虫鸟数量减少[50-51]，偏好草坪的城市适宜鸟类数量增加[52]。本次研究主要集中在夏季，而类似割草、浇水灌溉、排干池塘等园林管理手段也具有周期性变化。此外不同季节的鸟类食物组成，如果实、种子、昆虫等也具有很大差异，因此未来还需要通过多季节长周期进行观察发现更多的规律。

4.3.3 关注城市流浪动物

流浪动物是城市的重要生态问题，它们的栖息地偏好与城市人居健康关系密切。关于流浪猫狗，本研究仅是发现了一些简单规律。以往研究表明城市中的流浪猫对当地物种影响很大，其捕食行为可能会提高城市绿地中鸟类的死亡率，从而对鸟类的生存造成严重威胁。据统计，在美国，流浪猫每年会杀死13～40亿只鸟类[21-22]。本研究发现不同植被和水体距离的集水池对流浪猫狗的吸引力存在差异。但这些流浪动物对鸟类饮水、觅食和洗澡活动造成的干扰尚不明确，仍需要通过其他手段分析流浪猫狗在城市绿地中的活动规律及对鸟类的影响。

5 结论

在集水池的吸引下，对不同植被层次与水体距离分析表明，远离水体的双层植被结构物种最丰富，鸟类物种组成的嵌套组分比例高于空间周转组分，生境异质性对校园绿地鸟类群落的形成起主要作用。

水体距离对鸟类物种丰富度的主效应不显著，说明集水池在对鸟类提供水源方面具有一定的替代作用，对鸟类的多样性具有影响。在集水池的吸引下，植物结构和水体距离在对鸟类丰富度的影响上不存在交互作用，其中植被效应更明显。当靠近水体时，鸟类丰富度随植被层次增加而增加。当远离水体时，集水池附近的双层植被丰富度最高。两种因素对兽类丰富度的影响均不显著。

植物结构和水体距离在对优势种乌鸫和灰喜鹊多度的影响上不存在交互作用。乌鸫的多度随植被稀疏程度增加而显著增加。植被层次和水体距离对猫多度的影响存在交互作用，当远离水体时，集水池附近流浪猫的多度随植被稀疏程度增加而显著增加。当靠近水体时，植被的影响不明显。

由于高校校园面积大，活动人群多，其中的校园绿地虽为附属绿地，但与城市绿地的生态属性类似，可以视为城市绿地。根据本研究结果，对今后城市绿地规划设计建设提出以下建议：（1）在未来城市园林绿地的设计中，在远离水体生境处设置集水池等小型水体，利用天然降水结合人工补水，为鸟类和小型兽类提供饮水、洗澡的水体。（2）在距离大面积水体较远距离生境处可适当增加双层植被的植物群落，利于提升鸟类群落的均匀程度。（3）在较大面积水体周边应提升植被群落结构的复杂程度，改善周边小气候，尤其应多种植冠大阴浓的高大乔木为鸟类提供夏季遮阴条件，营造良好的栖息地环境。（4）可以将集水池与绿地景观设计相结合。通过将植物种植与地形相结合，设置雨水花园、下沉式绿地、生态植草沟等，通过分散的小规模水体进行源头处理促进雨水资源的利用，实现低影响开发，构建海绵城市。集水池亦可与景观建筑结合构建绿色屋顶，改善小气候，为鸟类提供良好的栖息地。通过集水池和景观要素的有机结合，可将生态思想融入城市绿地景观，在美化环境的同时，以较低成本，提升景观功能，促进雨水调蓄，以期进一步构建生物多样性友好型城市。

致谢：

感谢山水自然保护中心提供的AI空拍识别助手工具及账号，使本研究可以高效快速地完成数据筛选工作；感谢西北农林科技大学林学院研究生刘文辉同学在红外相机照片的物种识别工作中提供的帮助。