冰雪灾害对野生动物的影响及恢复重建的几点思考

今年初,我国南方地区的持续高强度雨雪冰冻天气,给林业资源和生产造成极大损失.2月26日至3月3日,我作为国家林业局保护司派遣的灾后恢复重建工作组成员,赴安徽对自然保护区和野生动植物受灾状况进行了专项调研.这次冰雪灾害发生强度大、持续时间长、影响范围广,给野生动物造成不同程度的损失.我们的调查时间虽然有限,有些地区因冰雪封路未能抵达,但通过实地考察、样线调查、委托调查、走访农户和召开座谈会等方式,对考察地区野生动物的整体受灾状况有了初步了解.     

北京地区樱桃园鸟害特点分析

在北京市海淀区的部分樱桃园,针对樱桃园的害鸟种类和数量、樱桃损失率、受害特点、果农常用的驱鸟方法等情况进行调查。结果发现:北京樱桃园害鸟主要为喜鹊、灰喜鹊和树麻雀,另外还有少量的白头鹎、灰椋鸟和八哥等。鸟害对樱桃造成的产量损失率介于(4.44±4.12)%(直接计数法)～(7.00±1.92)%(入户走访)之间;危害部位多集中在樱桃树的上部(占57.6%)。围绕害鸟造成的樱桃损失率,着重讨论了与国外研究结果存在差异的主要原因。根据野外害鸟的危害特点,提出了害鸟综合防治的建议。     

基于Chirplet语图特征和深度学习的鸟类物种识别方法

目的深度学习在鸟类物种识别的应用是目前的研究热点，为了进一步提高识别效果，提出一种基于鸟鸣声的Chirplet语图特征和深度卷积神经网络的鸟类物种识别方法。方法引入线性调频小波变换(Chirplet transform，CT)计算鸟鸣声信号的语图，输入深度卷积神经网络VGG16模型中，通过对语图进行分类实现鸟类物种的识别。以北京市松山国家自然保护区实地采集的18种鸟类为研究对象，利用Chirplet变换、短时傅里叶变换(short-time fourier transform，STFT)和梅尔频率倒谱变换(Mel frequency cepstrum transform，MFCT)计算得到3个不同的语图样本集，对比分别采用不同的语图样本集作为输入时鸟类物种识别模型的性能。结果结果表明:Chirplet语图作为输入时，测试集的平均识别准确率(mean average precision，MAP)达到0.9871，相对于其他两种输入，得到了更高的MAP值，而且在训练时达到最大MAP值的迭代次数最小。结论采用不同的语图特征作为输入，直接影响深度学习模型的分类性能。本文计算的Chirplet语图的鸣声区域相比STFT语图和Mel语图更为集中，特征更明显。因此，Chirplet语图更适合于基于VGG16模型的鸟类物种识别，可以得到更高的MAP值和更快的识别效率。      

基于GAP分析的海南山鹧鸪保护研究

根据掌握的海南山鹧鸪分布资料及植被、地形数据,结合自然保护区的分布,确定其适宜栖息地分布范围内物种的调查空白地区和保护空白地区,明确海南山鹧鸪保护格局现状,分析保护空缺。结果表明,海南山鹧鸪的适宜栖息地主要分布在海南中部和南部山地,整个分布区面积为13 900km2,适宜栖息地面积为12 280 km2;仅1 140km2被保护区覆盖,占整个分布区总面积的8.2%。保护空白地区主要分布于海南中北部山地。     

中国常见农业害鸟及其防治研究进展

鸟害是近些年来给农业生产带来损失的主要原因之一。在德国,某些葡萄园由椋鸟造成的损失可达80%,而在美国加利福尼亚州,每年因鸟害造成的农业经济损失为300万~400万美元;在中国,鸟害对农业带来的损失也很大。本研究对我国主要农业鸟害信息及其防治方法进行了简要分析。目前我国所用的鸟害防治方法都不能起到既生态环保又根除危害的作用,因此,要控制鸟害就必须对特定农作物的鸟害进行研究,制定出有针对性的防治方法。     

北京松山国家级自然保护区鼠类群落多样性与结构变动分析

啮齿动物是哺乳动物中种类最多、数量最多、分布最广的一个类群。在自然界中啮齿动物是一些食肉动物的主要食物来源,是陆地上许多类型生态系统中食物链的重要环节。近年来,国内外对啮齿类群落的研究已有很多报道(张知彬等,2001;武晓东等,1999;2000;杨扬等,2008;周旭东等,2004;Aragon et al.,2009;Courtalon et al.,2010;Tibault etal.,2010)。组成群落的各个物种随气候、小生境和食物的变化,它们种群数量和生活史性状等各因子便会变化。由此群落的物种组成、空间结构、多样性和种间关系等,也随时间而变化(曾宗永,1994)。     

如何提高“动物学”课程野外实习的效果

针对"动物学"课程野外实习课时少、经费有限的现状,对整个野外实习过程进行了改革与创新,通过建立合适的实习基地、编写符合实习地地理生态情况与物候条件的实习指导书、细化实习步骤、查找不足等途径,激发了学生探索自然的兴趣、培养了学生的科研素养,为基础研究型人才的培养搭建了平台。     

基于GIS和MaxEnt技术对濒危物种褐马鸡的保护空缺分析

自然保护区网络的设计对濒危物种及其生境的保护至关重要。地理信息系统(GIS)和MaxEnt模型作为一种有效而可靠的工具已广泛应用在野生动物的管理和自然保护区设计中。褐马鸡是中国特有的濒危雉类,当前存在3个分隔的地理种群。由当前已知分布点,采用最小凸多边形法(MCP)分别划定3个分布区,并设计分布区外20 km的缓冲距离为研究区域。在研究区内,针对褐马鸡及其生境的保护已建立8个国家级和8个省级自然保护区网络。根据褐马鸡栖息地特征选择11个生境因子为预测背景,基于45个当前分布点利用MaxEnt模型预测褐马鸡当前的潜在适宜生境。由MaxEnt模型检验可知,训练集和测试集的平均遗漏率(OR)分别0.10和＜0.35。训练集和测试集的AUC 均值分别为0.957 5和0.898 5,AUC标准偏差为0.040 6,模型预测精确度较高。在GIS10.0软件中,由所选的10%TPLT阈值(0.30)将预测概率图转化为Presence/Absence二值图,并分析当前自然保护区对适宜生境的保护状况。研究发现当前自然保护区存在一定的保护空缺,有18 896 km2适宜生境未受保护;省级自然保护区在适宜生境保护中起到关键的连接作用,在保持褐马鸡适宜生境的完整性和连通性中不可或缺。建议相关保护部门明确省级自然保护区的边界,制定可供GIS分析的省级自然保护区的数字图层,为今后自然保护区网络的规划和设计提供技术支撑。      

朱鹮

The Crested Ibis(Nipponia nippon,Plates Ⅰ and Ⅱ)(Ciconiiformes: Threskiomithidae)is a mediumsized wading bird,ranging in length from 57.5 to 84.0 cm,with a longish neck and legs,a red featherless face with a crested white head.Its most distinctive morphological character is the long,slender and decurved bill,perfectly adapted for probing in water and mud,or even in cracks on dry ground.The nonbreeding adult is white,with orange cinnamon tones in the tail and flight-feathers.The long bill is black with a red tip.Its red legs do not extend beyond the tail in flight(Hoyo et al.,1992).