郭 殿 繁，臧 淑 英，那 曉 東

(黑龍江省普通高等學(xué)校地理環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/哈爾濱師范大學(xué),黑龍江 哈爾濱 150025)

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扎龍保護(hù)區(qū)丹頂鶴棲息地適宜性評(píng)價(jià)

郭 殿 繁，臧 淑 英*，那 曉 東

(黑龍江省普通高等學(xué)校地理環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/哈爾濱師范大學(xué),黑龍江 哈爾濱 150025)

結(jié)合TM影像和ENVISAT ASAR(HH/HV)數(shù)據(jù)，以扎龍保護(hù)區(qū)丹頂鶴棲息地為研究對(duì)象，在分布式定量提取評(píng)價(jià)因子(植被類型、生境結(jié)構(gòu)、巢下水深、植被蓋度、人為干擾)的基礎(chǔ)上，建立HSI模型對(duì)丹頂鶴棲息地質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，并根據(jù)實(shí)測(cè)巢址空間分布情況對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明：基于主觀專家知識(shí)建立的HSI模型得到丹頂鶴高適宜棲息地面積為48 km2，適宜棲息地面積為265 km2，低適宜棲息地面積為385 km2,不適宜棲息地面積為1 403 km2，結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，得出高適宜、適宜和低適宜棲息地巢址共占實(shí)測(cè)巢址的92.86%，不適宜棲息地巢址占7.14%。經(jīng)檢驗(yàn)HSI模型對(duì)淡水沼澤濕地典型水禽棲息地的質(zhì)量評(píng)價(jià)有良好的適用性。

扎龍保護(hù)區(qū)；適宜性評(píng)價(jià)；評(píng)價(jià)因子；HSI

0 引言

21世紀(jì)生物棲息地喪失和物種滅絕是生物多樣性保護(hù)面臨的兩大挑戰(zhàn)[1]。扎龍保護(hù)區(qū)是我國(guó)丹頂鶴重要的繁殖棲息地，但由于自然和人為因素干擾，保護(hù)區(qū)水位下降和水體富營(yíng)養(yǎng)化程度不斷加劇，丹頂鶴的生存面臨一定的威脅。丹頂鶴棲息地適宜性評(píng)價(jià)則是制訂有效的丹頂鶴棲息地保護(hù)措施及管理計(jì)劃的基礎(chǔ)和前提[2]。

針對(duì)目前丹頂鶴棲息地現(xiàn)狀，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在景觀生態(tài)學(xué)與保護(hù)生物學(xué)理論的指導(dǎo)下，借助3S技術(shù)開展了大量丹頂鶴生境的監(jiān)測(cè)和質(zhì)量評(píng)價(jià)研究[3-9]。已有丹頂鶴生境評(píng)價(jià)研究選取的評(píng)價(jià)因子大都是植被類型、積水狀況、道路、鐵路等因子?；谙裨闹脖环诸惤Y(jié)果無(wú)法反映水禽巢址選擇過程對(duì)于集中連片蘆葦沼澤的生境需求。統(tǒng)計(jì)水禽巢域范圍內(nèi)蘆葦沼澤濕地所占的比例可以有效識(shí)別出適宜丹頂鶴巢址選擇的區(qū)域。鄒紅菲等[10]研究表明巢下水深也是影響丹頂鶴巢址選擇的因素，但巢下水深作為評(píng)價(jià)因子在棲息地質(zhì)量評(píng)價(jià)中應(yīng)用較少，其提取方法多是基于光學(xué)遙感影像，而水在可見光和近紅外波段具有較低的反射率，難以監(jiān)測(cè)到植被冠層下的積水狀況。

本文基于Landsat TM和ENVISAT ASAR等多源數(shù)據(jù)，利用合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)對(duì)植被冠層下的水較敏感的特性[11,12]，結(jié)合丹頂鶴生境需求，綜合運(yùn)用遙感和GIS技術(shù)對(duì)植被類型、生境結(jié)構(gòu)、水深等微生境因子進(jìn)行分布式定量提取，并運(yùn)用主觀專家知識(shí)建立HSI模型，對(duì)丹頂鶴棲息地質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),為保護(hù)區(qū)管理，尤其是為珍禽棲息地的管理和建設(shè)提供理論依據(jù)，對(duì)于區(qū)域生物多樣性保護(hù)具有重要的科學(xué)意義和實(shí)用價(jià)值。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

扎龍國(guó)家級(jí)濕地自然保護(hù)區(qū)位于松嫩平原西部，是我國(guó)首批被列入《國(guó)際重要濕地名錄》的濕地之一。地理坐標(biāo)為46°52′～47°32′N，123°47′～124°37′E，總面積約21萬(wàn)hm2,保護(hù)區(qū)地處中緯度半濕潤(rùn)半干旱區(qū)，屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候，平均海拔144 m。濕地沼澤類型組成中以蘆葦沼澤面積最大，總蓋度達(dá)80%～90%，構(gòu)成以蘆葦沼澤為單優(yōu)勢(shì)種的植物群落，還有少量的漂筏苔草沼澤、苔草沼澤、香蒲沼澤等植被。據(jù)調(diào)查,該地區(qū)有鳥類269種，以鶴類種類多、數(shù)量大而聞名[13]。

2007年4月下旬至5月上旬，開展地面調(diào)查，借助12倍、40倍的望遠(yuǎn)鏡搜索丹頂鶴巢址并用差分GPS進(jìn)行定位、編號(hào)。依據(jù)生境調(diào)查方法[7]，考慮遙感像元空間尺寸(分辨率30 m×30 m)，采用間隔不低于180 m距離為測(cè)量點(diǎn)，進(jìn)行微生境因子的測(cè)量，記錄土地覆蓋類型、植被類型、植被蓋度、巢下水深及采樣點(diǎn)的地理坐標(biāo)。本次調(diào)查并準(zhǔn)確定位14個(gè)丹頂鶴巢址(圖1)，這部分野外采樣數(shù)據(jù)用作生境因子的遙感反演及其精度驗(yàn)證。

圖1 扎龍保護(hù)區(qū)丹頂鶴巢址分布

Fig.1 The nest site map of red-crowned crane in Zhalong Nature Reserve

本研究數(shù)據(jù)源包括2007年7月Landsat-5 TM遙感影像(空間分辨率為30 m)、2007年6月ENVISAT ASAR數(shù)據(jù)、HH和HV極化兩幅影像(波長(zhǎng)5.6 cm，入射角19.2°～26.7°，像元分辨率12.5 m)以及覆蓋研究區(qū)1∶5萬(wàn)地形圖(1986年)14幅。在ENVI4.7環(huán)境中，對(duì)研究區(qū)TM影像進(jìn)行波段合成，以1∶5萬(wàn)地形圖在影像上選取地面控制點(diǎn)，進(jìn)行幾何精糾正和配準(zhǔn)，殘差控制在0.5個(gè)像元內(nèi)，糾正到統(tǒng)一的高斯投影下。運(yùn)用歐空局提供的NEST(Next ESA SAR Toolbox)軟件包對(duì)ENVISAT ASAR原始數(shù)據(jù)進(jìn)行提取并由幅度圖像得到能量圖像，輻射定標(biāo)得到后向散射系數(shù)圖像，并進(jìn)行GAMMA MAP濾波以抑制圖像相干斑噪聲。參照具有精確地理坐標(biāo)的TM影像對(duì)ENVISAT ASAR影像進(jìn)行幾何校正和重采樣，糾正后影像空間分辨率為30 m。在ArcGIS9.3環(huán)境中，數(shù)字化地形圖的等高線和高程點(diǎn)，使用Kriging插值法生成數(shù)字高程模型(DEM)，像元大小30 m，轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的高斯投影，并由此提取坡度圖。

2 棲息地適宜性評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建

2.1 評(píng)價(jià)因子的確定

評(píng)價(jià)因子的選取是棲息地適宜性評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。本研究從丹頂鶴生境需求的角度考慮并結(jié)合已有研究成果，最終選擇植被類型、生境結(jié)構(gòu)、巢下水深、植被蓋度、人為干擾因素5個(gè)因子作為丹頂鶴棲息地的質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)。1)根據(jù)已有研究，丹頂鶴巢址100%選擇在蘆葦沼澤濕地[14-18]，可見蘆葦沼澤濕地是丹頂鶴巢址選擇的首選因素；2)丹頂鶴巢址選擇傾向于集中連片的蘆葦沼澤[19，20]，故丹頂鶴巢域蘆葦沼澤濕地所占的比例可作為其棲息地質(zhì)量評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)；3)當(dāng)巢下水深超過50 cm時(shí)，丹頂鶴會(huì)棄巢或用喙拖巢到巢下水深低于50 cm的位置[16]，可見適宜的水深是丹頂鶴巢址選擇的重要影響因素；4)丹頂鶴巢址和覓食需要一定的隱蔽條件，植被蓋度則反映其隱蔽條件的好壞；5)丹頂鶴是群居動(dòng)物，道路和村屯等人為干擾也是影響丹頂鶴棲息地選擇的一個(gè)因素。

2.2 評(píng)價(jià)因子的獲取

2.2.1 植被類型和生境結(jié)構(gòu)的提取 本研究采用隨機(jī)森林分類方法對(duì)研究區(qū)地表覆蓋類型進(jìn)行分類。通過分層隨機(jī)采樣方法，以Landsat-5 TM影像和1∶5萬(wàn)地形圖作為參考數(shù)據(jù)選取13 900個(gè)訓(xùn)練樣本。采用R統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，選取的預(yù)測(cè)變量包括：光譜特征數(shù)據(jù)(TM1-5、7，NDVI，NDWI，PC1，BRIGHTNESS，GREENNESS和WETNESS)、雷達(dá)影像數(shù)據(jù)(HH和HV)和2個(gè)地形輔助數(shù)據(jù)(DEM和SLOPE)。目標(biāo)變量包括水域、旱地、水田、草地、居民地、蘆葦沼澤地、鹽堿地7種類型。從分類結(jié)果中提取出蘆葦沼澤的空間分布范圍作為質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，并將蘆葦沼澤的像元值設(shè)為1，非蘆葦沼澤的值設(shè)為0。丹頂鶴生境結(jié)構(gòu)(巢域范圍蘆葦沼澤濕地所占百分比)提取中，結(jié)合鄒紅菲等[7]的研究成果，取丹頂鶴平均的巢域范圍為55 hm2，對(duì)蘆葦沼澤圖層進(jìn)行鄰域統(tǒng)計(jì)分析，得到巢址內(nèi)的生境結(jié)構(gòu)圖層。

2.2.2 淹水范圍和巢下水深的提取 在保護(hù)區(qū)淹水范圍提取中，利用合成孔徑雷達(dá)(SAR)對(duì)植被冠層下的水較敏感的特性，首先結(jié)合野外調(diào)查數(shù)據(jù)，選取36個(gè)感興趣區(qū)域(ROI)，其中淹水植被ROI為12個(gè)，非淹水植被ROI為10個(gè)，明水面ROI為8個(gè)，裸土ROI為6個(gè)。每個(gè)ROI大約包含200個(gè)像元，盡量減少ROI中混合像元個(gè)數(shù)。提取相應(yīng)HH/HV和HH/VV極化影像的后向散射系數(shù)值，對(duì)比各類景觀類型后向散射系數(shù)的差異。選用HH/HV和HH/VV極化的后向散射系數(shù)影像作為預(yù)測(cè)變量，以ROIs作為訓(xùn)練樣本，建立分類回歸樹(Classification and Regression Tree,CART)模型提取淹水范圍。根據(jù)實(shí)測(cè)水深與大比例尺地形圖建立的DEM進(jìn)行回歸統(tǒng)計(jì)分析(圖2)，得到淹水范圍的邊界水位，用邊界水位減淹水區(qū)范圍內(nèi)的地形高程值得到空間化的水深因子，按照丹頂鶴巢址的適宜水深進(jìn)行分級(jí)，分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)如表1。

圖2 實(shí)測(cè)水深與DEM之間回歸統(tǒng)計(jì)分析

Fig.2 Regression statistical analysis diagram between actual water depth and DEM

表1 丹頂鶴巢址下適宜水深分級(jí)

Table 1 The appropriate water depth classification under the red-crowned crane nest

高程范圍(m)分級(jí)144．9≤DEM<145．11144．2≤DEM<144．90．66143．6≤DEM<144．20．33DEM<143．6&DEM>145．10

2.2.3 植被蓋度和人為干擾因素的提取 結(jié)合TM遙感影像，采用線性光譜分解法提取研究區(qū)的植被蓋度信息，根據(jù)研究區(qū)的實(shí)際情況選取混合光譜的組分，包括植被像元、不透水面與明水面。運(yùn)用最小噪聲分離(MNF Rotation)技術(shù)降低TM數(shù)據(jù)維數(shù)，選取前3個(gè)波段計(jì)算純凈像元指數(shù)(PPI)，構(gòu)建n維可視化窗口選取端元。使用線性波譜分離(Linear Spectral Unmixing)工具進(jìn)行線性波譜分離得到植被蓋度圖層。本研究針對(duì)道路與村屯的矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行距離制圖，得到柵格數(shù)據(jù)圖層，將所有柵格除以最大柵格值轉(zhuǎn)換為值域?yàn)?～1的人為干擾適宜性專題圖層。

2.3 評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建

本研究應(yīng)用上述確定的因子作為評(píng)價(jià)因子，設(shè)Z1為植被類型、Z2為生境結(jié)構(gòu)、Z3為巢下水深、Z4為植被蓋度、Z5為人為干擾。通過野外調(diào)查和已有研究可知植被類型直接反映了食物情況，基于植被類型提取的生境結(jié)構(gòu)因子能從物種的視角選擇食物來(lái)源豐富的巢址位置，植被類型和生境結(jié)構(gòu)是丹頂鶴巢址選擇的主控因子，所以用Z1與Z2同其他因子相乘。適宜的水深是丹頂鶴巢址選擇的一項(xiàng)重要指標(biāo)，植被蓋度則反映丹頂鶴覓食的隱蔽條件，居民點(diǎn)和道路反映人類活動(dòng)對(duì)丹頂鶴棲息環(huán)境的干擾，綜合應(yīng)用層次分析和專家打分法確定Z3、Z4和Z5的權(quán)重。結(jié)合美國(guó)地理調(diào)查局國(guó)家濕地研究中心魚類與野生生物署于20世紀(jì)80年代初提出的HSI模型[21]，根據(jù)研究區(qū)物種的生境需求建立如下評(píng)價(jià)模型：

3 結(jié)果與分析

3.1 評(píng)價(jià)因子的獲取結(jié)果及其驗(yàn)證

通過上述因子獲取方法可以得到各評(píng)價(jià)因子的專題圖(圖3)。植被類型采用兼容多光譜遙感圖像、雷達(dá)影像數(shù)據(jù)與輔助地學(xué)數(shù)據(jù)的隨機(jī)森林分類方法，兩個(gè)隨機(jī)采樣的過程保證了隨機(jī)性，使其不會(huì)出現(xiàn)過度擬合現(xiàn)象，分類樹集合更加穩(wěn)定。結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)植被類型因子提取結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，建立誤差混淆矩陣，得出隨機(jī)森林分類結(jié)果對(duì)沼澤濕地的生產(chǎn)者精度和用戶精度分別為72.7%和91.4%，表明該方法可較好地提取植被類型。

圖3 評(píng)價(jià)因子圖層

Fig.3 The layers of evaluation factors

基于雷達(dá)影像的后向散射系數(shù)并結(jié)合CART模型提取的淹水范圍，可較好地識(shí)別濕地植被冠層下的淹水范圍。結(jié)合DEM和實(shí)測(cè)水深回歸分析可得適宜水深等級(jí)范圍。水深因子圖層中1表示最適宜水深區(qū)域，空白區(qū)代表非淹水區(qū)。對(duì)水深因子結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)合156個(gè)野外實(shí)測(cè)水深樣本，基于誤差混淆矩陣計(jì)算用戶精度和總精度，得出CART算法對(duì)非淹水植被分類的總精度和Kappa系數(shù)分別為83.61% 和0.68，制圖精度和用戶精度都在85%以上，表明基于雷達(dá)數(shù)據(jù)并結(jié)合CART算法能較好提取植被淹水范圍，從而有效地提取丹頂鶴巢下水深。

對(duì)采用線性波譜分離方法得到的植被蓋度結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，運(yùn)用實(shí)測(cè)植被蓋度對(duì)預(yù)測(cè)植被蓋度進(jìn)行精度驗(yàn)證(圖4)，結(jié)果表明預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值有很高的相關(guān)性(R2=0.942)，該方法適用于提取濕地區(qū)域的植被蓋度。在人為干擾因子提取中，該研究對(duì)道路和村屯進(jìn)行距離制圖得到人為干擾評(píng)價(jià)因子圖層。

圖4 植被蓋度預(yù)測(cè)的散點(diǎn)圖

Fig.4 Scatter diagram of vegetation coverage prediction

3.2 丹頂鶴棲息地適宜性評(píng)價(jià)結(jié)果及檢驗(yàn)

通過建立的HSI模型可得扎龍保護(hù)區(qū)丹頂鶴棲息地適宜性評(píng)價(jià)結(jié)果(圖5，見封2)，將其分為4個(gè)等級(jí)并統(tǒng)計(jì)每個(gè)等級(jí)的面積和實(shí)測(cè)巢址數(shù)量(表2)。

表2 不同生境適宜性范圍內(nèi)的實(shí)測(cè)巢址數(shù)量

Table 2 The actual number of nest site of different habitat suitability scope

適宜性等級(jí)面積(km2)實(shí)測(cè)巢址數(shù)HSI值高適宜4850．75～1適宜26560．5～0．75低適宜38520．25～0．5不適宜140310～0．25

從圖5可以看出，適宜性高的區(qū)域都集中在中部的核心區(qū)，低適宜和不適宜區(qū)域均分布在北部和南部的緩沖區(qū)和實(shí)驗(yàn)區(qū)。結(jié)合得到的評(píng)價(jià)因子圖層分析原因，核心區(qū)的蘆葦沼澤分布廣泛，為丹頂鶴的棲息提供充足的食物來(lái)源，而且丹頂鶴巢域范圍蘆葦沼澤所占比例非常高，從物種視角滿足其對(duì)蘆葦沼澤的生境需求。核心區(qū)的水深等級(jí)均在0.33以上，植被蓋度較高，同時(shí)受道路和村屯的干擾程度較低，相比緩沖區(qū)和實(shí)驗(yàn)區(qū)更適宜作為丹頂鶴的巢址。

結(jié)合實(shí)測(cè)的14個(gè)巢址對(duì)評(píng)價(jià)模型得到的結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)得出：有5個(gè)位于高度適宜區(qū)，6個(gè)位于適宜區(qū)，2個(gè)位于低適宜區(qū)，僅有1個(gè)巢址落在不適宜區(qū)(表2)。野外實(shí)測(cè)巢址個(gè)數(shù)占適宜丹頂鶴棲息區(qū)域的78.6%，表明該模型能夠較準(zhǔn)確地根據(jù)生境特征評(píng)價(jià)丹頂鶴巢址的適宜性。

4 結(jié)論與討論

本研究突破了傳統(tǒng)的以點(diǎn)代面的棲息地適宜性評(píng)價(jià)方法，結(jié)合丹頂鶴生境需求并借助遙感手段定量提取研究區(qū)丹頂鶴棲息地的生境因子及其空間結(jié)構(gòu)特征(植被類型、生境結(jié)構(gòu)、巢下水深、植被蓋度與人為干擾)，在此基礎(chǔ)上建立主觀專家知識(shí)的HSI模型，評(píng)價(jià)研究區(qū)丹頂鶴棲息地的質(zhì)量。主要結(jié)論有：1)基于隨機(jī)森林兼容多光譜遙感圖像與輔助地學(xué)數(shù)據(jù)的機(jī)器分類方法提取植被類型，由于在樹生成過程中引入兩個(gè)隨機(jī)變量，提高了對(duì)數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力，使其具有更高分類精度和穩(wěn)定性。同時(shí)該分類方法的輸入數(shù)據(jù)既可以是離散變量，又可以是連續(xù)變量，并有良好的多源數(shù)據(jù)兼容性，尤其是兼容高維數(shù)據(jù)。2)采用鄰域統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)提取丹頂鶴巢域范圍內(nèi)的蘆葦沼澤所占比例，從物種的視角考慮巢址選擇所需聚集度指數(shù)高的蘆葦沼澤斑塊，改善了基于像元尺度的植被類型提取的局限性，宏觀反映了物種的生境結(jié)構(gòu)。3)結(jié)合Envisat ASAR合成孔徑雷達(dá)圖像對(duì)淹水范圍的提取，其HH/HV和HH/VV極化方式對(duì)淹水植被與非淹水植被的后向散射系數(shù)差異明顯，可較好地識(shí)別濕地植被冠層下的淹水范圍，同時(shí)改善了光學(xué)影像分類中的光譜異質(zhì)現(xiàn)象，抑制了淹水植被的錯(cuò)分現(xiàn)象。

本文結(jié)合物種生境需求建立HSI模型，綜合多種生境因子對(duì)丹頂鶴繁殖棲息地適宜性評(píng)價(jià)，將評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)測(cè)巢址數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，一致性達(dá)到78%以上。該評(píng)價(jià)方法適宜于淡水沼澤濕地典型水禽棲息地的質(zhì)量評(píng)價(jià)研究。因?yàn)檫b感反演各評(píng)價(jià)因子本身存在誤差，包括植被類型、植被蓋度、巢下水深等，而且在建模過程中由于主觀賦權(quán)又引入一部分誤差，造成評(píng)價(jià)結(jié)果中誤差的累積。下一步應(yīng)提高因子反演精度，選擇數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型進(jìn)行適宜性評(píng)價(jià)，為水禽棲息地管理提供獲取當(dāng)前保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量與確定優(yōu)先保護(hù)區(qū)域的新方法。

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Habitat Suitability Evaluation of Red-Crowned Crane in Zhalong National Nature Reserve

GUO Dian-fan,ZANG Shu-ying,NA Xiao-dong

(KeyLaboratoryofRemoteSensingMonitoringofGeographicEnvironment,CollegeofHeilongjiangProvince,HarbinNormalUniversity,Harbin150025,China)

It is of great significance for the protection of the red-crowned crane to evaluate habitat suitability.Combined the TM image and ENVISAT ASAR data,five evaluation factors (vegetation types,vegetation fraction,water depth under the nest,human disturbance and spatial composite features of habitat structure) are applied to conduct distributed quantitative inversion based on the research object of red-crowned crane habitats in Zhalong National Nature Reserve.The HSI model was established to evaluate red-crowned crane habitat quality,and the evaluation results were verified according to the location of actual nest space distribution.The results show that the area of most suitable habitat of the red-crowned crane is 48 km2based on the HSI model which was established by subjective expert knowledge.The area of the suitable habitats is 265 km2,the area of the less suitable habitats is 385 km2,and the area of the unsuitable habitats is 1 403 km2.Combined with the measured data validation,the result shows that most suitable habitat,suitable habitat and low suitable habitat account for 92.86% in the measured nests,unsuitable habitat accounts for 7.14%.The HSI model established in the research has a good applicability for evaluating quality of the typical freshwater marsh wetland waterfowl habitat through testing,and provides important guiding significance for reserve management and construction.

Zhalong National Nature Reserve;suitability evaluation;evaluation factors;HSI (Habitat Suitability Index)

2014-04-17；

2014-09-27

國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(41030743)；國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(41001243)；教育部科學(xué)技術(shù)重點(diǎn)項(xiàng)目(212046)；哈爾濱師范大學(xué)青年學(xué)術(shù)骨干資助計(jì)劃項(xiàng)目(11XQXG21)

郭殿繁(1991-)，男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)檫b感與生態(tài)環(huán)境。*通訊作者E-mail：zsy6311@163.com

10.3969/j.issn.1672-0504.2015.01.012

X176;TP79

A

1672-0504(2015)01-0054-05