鄒麗麗,陳洪全

鹽城師范學(xué)院城市與規(guī)劃學(xué)院,江蘇鹽城224002

基于面板數(shù)據(jù)模型的水鳥對(duì)濕地景觀格局響應(yīng)

鄒麗麗,陳洪全

鹽城師范學(xué)院城市與規(guī)劃學(xué)院,江蘇鹽城224002

由于濕地內(nèi)的水鳥分布與景觀偏好存在相關(guān)性，所以，選取2000，2005，2009年的米埔濕地內(nèi)15個(gè)分區(qū)的水鳥數(shù)據(jù)和景觀格局?jǐn)?shù)據(jù)，構(gòu)建能充分利用三維數(shù)據(jù)特征的面板數(shù)據(jù)模型。結(jié)果顯示：濕地面積及邊緣長(zhǎng)度能最大程度地吸引本區(qū)內(nèi)水鳥棲息；斑塊數(shù)量，最大斑塊面積比，形狀指數(shù)等也影響水鳥對(duì)濕地景觀的吸引力?？傊?，水鳥適宜在景觀類型豐富且景觀內(nèi)斑塊面積較為寬廣的區(qū)域棲息。

面板數(shù)據(jù)模型;水鳥;濕地景觀

近年來，城市化迅猛發(fā)展，濕地景觀格局變化較大，隨之未來也帶給濕地水鳥巨大的生存危機(jī)。尋求景觀格局與水鳥之間的動(dòng)態(tài)響應(yīng)關(guān)系，逐漸成為當(dāng)前地理學(xué)、生物學(xué)和生態(tài)學(xué)界人士共同研究的一個(gè)熱點(diǎn)問題[1]。通過景觀格局特征變化分析生物對(duì)棲居環(huán)境選取，前人已經(jīng)多了較多的研究，也取得了較好的成果[2]。但是，從景觀格局水平出發(fā)，借助數(shù)理統(tǒng)計(jì)的思路，來探討濕地水鳥與景觀格局關(guān)系，暫時(shí)還沒有一個(gè)有效的方法[3]。為此本文借用經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用相對(duì)較成熟的面板數(shù)據(jù)模型，選取相應(yīng)的景觀指數(shù)和水鳥數(shù)據(jù)進(jìn)行空間相關(guān)性探討[4]，為保護(hù)眾多瀕危水鳥，乃至協(xié)調(diào)整個(gè)濕地生態(tài)系統(tǒng)，提供可參考意見。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)來源

米埔-后海灣濕地因?yàn)榈攸c(diǎn)偏遠(yuǎn)和行政區(qū)劃的敏感而避免了過度開發(fā)。無大量人為干擾的米埔，幾十年來一直是本區(qū)水鳥棲息的天堂，擁有豐富的底棲動(dòng)植物資源。以香港米埔濕地為例（如圖1），通過數(shù)理模型來用定量的方法探討水鳥對(duì)于棲息地景觀格局變化的響應(yīng)關(guān)系。同時(shí)也是其它珍稀瀕危物種的重要棲息地，經(jīng)停地，其生態(tài)環(huán)境保護(hù)的意義十分重大，因此長(zhǎng)期以來有關(guān)專家對(duì)此展開了長(zhǎng)期的研究[5]。

圖1 香港米埔濕地研究區(qū)Fig.1 Mai Po Wetland Site in Hong Kong

本文水鳥數(shù)據(jù)來源于香港米埔濕地內(nèi)后海灣拉姆薩爾濕地水鳥普查計(jì)劃月統(tǒng)計(jì)報(bào)告[6]。該項(xiàng)水鳥數(shù)據(jù)選自2000年至今所有水鳥統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；遙感影像數(shù)據(jù)選取2000年2月，2005年3月和2009年4月的Landsat TM及相應(yīng)QB影像數(shù)據(jù)；水鳥數(shù)據(jù)選取的是2000年2月，2005年3月，2009年4月的米埔濕地水鳥統(tǒng)計(jì)月報(bào)數(shù)據(jù)。遙感影像2～4月遙感影像季節(jié)變化不大，地表覆被變化具備可比性，適宜做詳細(xì)的水鳥對(duì)景觀特征響應(yīng)分析。

1.2 面板數(shù)據(jù)模型

利用面板數(shù)據(jù)建立模型主要有三個(gè)好處：首先由于觀測(cè)值的增多，可以增加估計(jì)量的抽樣精度。其次對(duì)于固定效應(yīng)回歸模型能得到參數(shù)的一致估計(jì)量，甚至有效估計(jì)[7]。符合本文的需要，為此，本文選擇面板數(shù)據(jù)模型量化水鳥與景觀格局指數(shù)的關(guān)系。選取的水鳥采樣數(shù)據(jù)與景觀格局現(xiàn)狀數(shù)據(jù)彼此對(duì)應(yīng)，故在模型的影響形式上采用固定效應(yīng)響應(yīng)方式。

構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型的第一步是確定模型的形式，可以通過協(xié)方差檢驗(yàn)來分析，為此，確定兩個(gè)假設(shè)條件：

假設(shè)1：斜率在不同的橫截面樣本點(diǎn)上和時(shí)間上都相同，但截距不同。

假設(shè)2：截距和斜率在不同的橫截面樣本點(diǎn)和時(shí)間上都相同。

如果不能拒絕假設(shè)2，則選用混合回歸模型，不需要進(jìn)一步的檢驗(yàn)。如果拒絕了假設(shè)2，則可以判定模型是變系數(shù)或變截距中的一種，需要進(jìn)一步檢驗(yàn)假設(shè)1，則應(yīng)選變截距模型。如果拒絕了假設(shè)1，則應(yīng)選擇變關(guān)系模型。

2 結(jié)果與分析

2.1 指標(biāo)因子選取

香港米埔濕地一共分為15個(gè)區(qū)景觀格局變化數(shù)據(jù)以及相應(yīng)水鳥統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，作為構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)，根據(jù)水鳥與本研究區(qū)15個(gè)分區(qū)的景觀格局指數(shù)的相關(guān)性，以及參考水鳥的生活習(xí)性和生理特征對(duì)濕地景觀的依賴性[8]，本文選取景觀格局指數(shù)相關(guān)性低于0.5，且與水鳥數(shù)量相關(guān)性高于0.5的7個(gè)景觀指標(biāo)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型。主要包括：總面積(TA)，總邊緣長(zhǎng)度(TE)，斑塊數(shù)（NP），核心斑塊面積比（LPI），斑塊大小（ACV），景觀形狀指標(biāo)（SMD），景觀異質(zhì)性指標(biāo)（EAM）7個(gè)景觀格局指標(biāo)。

所選指標(biāo)既反映了斑塊形狀的不規(guī)則程度，形狀指數(shù)的大小或形狀的不規(guī)則程度等景觀特征，這些景觀特征不僅影響生物種的發(fā)育、擴(kuò)展、收縮和遷移，同時(shí)也影響著物種分布、生產(chǎn)力水平，而且還影響著生物的擴(kuò)散、動(dòng)物的覓食以及物質(zhì)能量的遷移與循環(huán)。具有較好的探討價(jià)值。為了消除量綱數(shù)據(jù)模擬的影響，本文首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，再對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。

2.2 模型設(shè)定

實(shí)施對(duì)這兩個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn)可以用F統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算方法。分別對(duì)三種情形的模型采用最小二乘法估計(jì)，可以得到三種情形的殘差平方和。詳見模型檢驗(yàn)表1。

表1 F統(tǒng)計(jì)量和H臨界值表Table 1 F statistics and H critical value

由于統(tǒng)計(jì)量F2(0.63974)

2.3 結(jié)果與檢驗(yàn)

運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型，考察了米埔濕地的景觀格局分布的7個(gè)指標(biāo)對(duì)米埔濕地的水鳥的影響及其作用機(jī)理和路徑依賴，為水鳥在米埔濕地分布具有一定差異性提供了一定的規(guī)律。不變參數(shù)的面板數(shù)據(jù)模型如下表2所示。

表2 混合面板數(shù)據(jù)模型參數(shù)及概率P值Table 2 The parameters and probabilities in mixed panel data model

從模型檢驗(yàn)結(jié)果來看，模型所有系數(shù)的顯著性水平檢驗(yàn)都低于0.005，符合回歸模型的檢驗(yàn)要求，另外，R2為0.958，基本上能夠反映模型模擬水平較好，模型符合基本要求。從回歸系數(shù)的權(quán)重看：總面積（TA）、總邊緣長(zhǎng)度（TE）和斑塊數(shù)（NP）是主要影響水鳥空間分布的數(shù)量的指標(biāo)。其中影響最大的TA，其次是TE，最后是板塊NP。TA反映的是水鳥活動(dòng)空間的大小，TA越大，水鳥越多，說明水鳥的活動(dòng)空間是有一定的容納能力，水鳥存在數(shù)量與空間大小成正比。TE反映水鳥適宜區(qū)邊緣長(zhǎng)度的大小，研究區(qū)景觀破碎化程度越高，水鳥數(shù)量越少，水鳥適宜生在在開闊的，認(rèn)為干擾較少的區(qū)域。例如在MPST及ST兩個(gè)區(qū)，都是人工養(yǎng)殖的魚塘，水鳥的數(shù)量并不多。而在DBA的區(qū)域景觀類型簡(jiǎn)單，水鳥數(shù)量較多。其余的最大板塊面積比（LPA）及分維數(shù)指數(shù)也不同程度影響了水鳥的分布，主要表現(xiàn)為自然景觀的大小和類型在不同程度上也吸引了水鳥的棲息。核心板塊大?。ˋCV）、形狀指數(shù)（SMD）對(duì)于水鳥的影響不大。總之，景觀面積，邊緣長(zhǎng)度及斑塊數(shù)主要影響水鳥的空間分布，其次核心斑塊面積比及形狀指數(shù)略微影響水鳥對(duì)棲息地的選擇。本文模型模擬結(jié)果較好，基本上綜合反映了本區(qū)水鳥的空間分布特征，模擬結(jié)果基本符合水鳥現(xiàn)存狀態(tài)，與前人研究的部分結(jié)論基本相符。

3 結(jié)論與討論

利用面板數(shù)據(jù)模型模擬水鳥與景觀格局指數(shù)變化的關(guān)系，最終確定的混合回歸模型，各項(xiàng)檢驗(yàn)結(jié)果也證明了模型的精確程度，較高，達(dá)到了較好的模擬結(jié)果。模型結(jié)果顯示：總面積、總邊緣長(zhǎng)度及斑塊數(shù)量對(duì)水鳥的影響最大，能最大程度的吸引本區(qū)內(nèi)水鳥的棲息。水鳥對(duì)于景觀類型豐富且景觀內(nèi)斑塊面積較為寬廣的區(qū)域棲息，主要原因是水鳥的各種生理特征和生活習(xí)性決定水鳥還是需要各種濕地景觀的存在。但是對(duì)于擅長(zhǎng)飛行，且本身活動(dòng)范圍廣的水鳥來說，較大較為寬廣的斑塊大小也是影響水鳥生存和棲息的重要因素。

但由于采集的長(zhǎng)時(shí)間序列的水鳥及其景觀響應(yīng)數(shù)據(jù)存在困難，本文僅以3期，歷時(shí)10年數(shù)據(jù)為例，得到相關(guān)結(jié)果，在后續(xù)的研究中，加以搜集和補(bǔ)充。試圖獲得更多水鳥與景觀環(huán)境的辯證關(guān)系，為今后水鳥的估計(jì)和水鳥的保護(hù)提供可參考的意見。

[1]李秀珍,布仁倉(cāng),常禹,等.景觀格局指標(biāo)對(duì)不同景觀格局的反應(yīng)[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2004,24(1):123-134

[2]白軍紅,歐陽華,楊志鋒,等.濕地景觀格局變化研究進(jìn)展[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2005,24(4):36-45

[3]葛振鳴,王天厚,周曉,等.上海崇明東灘堤內(nèi)次生人工濕地鳥類冬春季生境選擇的因子分析[J].動(dòng)物學(xué)研究,2006,27(2):144-150

[4]BaltagiBH,LiD.PredictioninthePanelDataModelwithSpatialCorrelation[J].AdvancesinSpatialScience,2004,1(2):283-295

[5]TungF,RoyPS.LandscapedynamicsintheMaiPoRamsarWetlandsite[J].GeoinformaticsforTropicalEcosystems,2003:539-553

[6]Carey GJ,Yu YT.Shorebird monitoring at the Mai Po inner deep bay ramsar site:Shorebird Monitoring Report 1999-2000[R].Hong Kong:Hong Kong Bird Watching Society,2000

[7]Martínez Espi?eira R,Lantz V.Environmental Kuznets curves for bird abundance in Canada:an examination of alternative regression models using panel data[J].Romanische Forschungen,2010(1):111-113

[8]Giusti M,Innocenti C,Canese S.Predicting suitable habitat for the gold coral Savalia savaglia(Bertoloni,1819) (Cnidaria,Zoantharia)in the South Tyrrhenian Sea[J].Continental Shelf Research,2014,81(12):19-28

Response of Waterfowls to the Layout of Wetland Landscape Based on Panel Data Model

ZOU Li-li,CHEN Hong-quan
College of City and Planing/Yancheng Teachers University,Yancheng 224002,China

There was a correlation between waterfowl distribution and landscape preference,so data of waterfowls and landscape layouts in fifteen areas of Mai Po Wetland in 2000 a,2005 a and 2009 a were selected to establish the panel data model using fully 3D characteristics.The results showed that the area and length of wetland were able to attract waterfowls to inhabit in this area;numbers of patches,area ratio in the largest patch,the diversity indexes and so on in a wetland landscape impacted waterfowls’selection for habitat.In a word,waterfowls are good at inhabiting in the diversity and wider patches of landscape.

Panel data model;shorebird;wetland landscape

Q958.118;X503.224

A

1000-2324(2016)06-0917-03

2016-07-05

2016-08-18

江蘇省教育廳項(xiàng)目:灘涂養(yǎng)殖高氮廢水排放量估算及其對(duì)近海域富營(yíng)養(yǎng)化影響研究(61421542002);江蘇省高校自然科學(xué)重點(diǎn)項(xiàng)目:江蘇沿海大規(guī)模圍墾下潮灘沉積動(dòng)力過程及生態(tài)修復(fù)研究(14KJA170006)

鄒麗麗(1983-),女,博士,講師,主要研究方向?yàn)闈竦厣鷳B(tài)學(xué)、GIS研究.E-mail:sysuzoulili@126.com