安玉鑫 吳 偉 王毅鴻 鄭 雯 許 青

(東北林業(yè)大學，哈爾濱，150040)

近年來氣候的異常變化引起了人們的高度重視，全球變暖毋庸置疑。目前更多研究顯示北大西洋濤動(NAO)、厄爾尼諾-南極濤動(ENSO)以及北極濤動(AO)等大氣環(huán)流模態(tài)對這種氣候的變化影響存在較大影響[1-4]。生物學家和生態(tài)學家越來越關注全球氣候變化如何影響動植物的分布、物候和生活史特征。北極濤動(AO)是一種異常大氣環(huán)流型，它的影響尺度能夠跨越整個半球，對北半球的高維度地區(qū)尤為重要[5]。Kellner等對美國玉米帶與氣候變化之間進行了研究，并認為ENSO和AO在農業(yè)生產和規(guī)劃存在潛在影響[6]；Cleary等發(fā)現(xiàn)受ENSO誘導的婆羅洲森林火災和生境隔離影響蝴蝶物種豐富度和群落組成[7]；張海勝等研究了北冰洋浮游植物、浮游動物和葉綠素a的年際變化及其與ENSO和AO的關系[8]；包光在海拉爾地區(qū)樟子松(PinussylvestrisVar.mongolica)年輪生長的研究中發(fā)現(xiàn)，10年尺度上AO能夠通過溫度和降水顯著影響蒙古海拉爾地區(qū)樟子松的徑向生長[9]。這些研究均表明生物對AO的變化會做出相應的反應。

AO的變化對我國的氣溫有重要影響，導致很多極端天氣現(xiàn)象。張自銀、龔道溢等在AO與東亞氣候之間進行了系統(tǒng)的研究，發(fā)現(xiàn)AO與東亞冬季風之間存在顯著的相關性，并且對我國的降水也有個一定影響[10-11]；張麗等對吉林省冬季氣溫異常研究中指出，冬季氣溫與AO關系極其密切[12]；陳建宇等對內蒙古極端天氣事件研究中指出，AO與極端指數有顯著相關，其中冷指數尤其明顯[13]；孟鑫等發(fā)現(xiàn)東北冬季氣溫變化異常與AO相關性顯著，并且11 月 AO 是可預測東北冬季氣溫變化的一項重要因子[14]。大部分研究表明AO能夠顯著影響我國北方地區(qū)冬季氣溫和降水[15-16]。

鳥類對環(huán)境和氣候變化非常敏感，鳥類的飛行能力極強，所以鳥類常被看作氣候變化對生態(tài)系統(tǒng)影響的先鋒指示物種，而氣候變化被認為是鳥類遷徙時間變化的主要驅動力[17]。本文研究了1998—2018年間的黑龍江省帽兒山鳥類環(huán)志站春季10種雀形目(Passeriformes)候鳥遷徙時間的變化，通過對春季遷徙的首到日、峰值日、結束日與相應階段氣溫、降水數據以及北極濤動指數(Arctic Oscillation Index，AOI)進行相關分析，探討了當地春季鳥類遷徙時間與氣溫和AOI的關系。

1 資料來源與方法

所使用的鳥類環(huán)志資料取自東北林業(yè)大學帽兒山鳥類環(huán)志站(45°24′N，127°39′E)，該站地處張廣才嶺西北部，原始林為溫帶針闊混交林，現(xiàn)主要植被類型為天然次生闊葉林。該區(qū)域處于北半球溫帶大陸性東部季風區(qū)，常年受到東亞季風的影響，年均溫為2.9℃，年均降雨723 mm，年均蒸發(fā)1 094 mm。

選擇褐柳鶯(Phylloscopusfuscatus)、紅喉歌鴝(Calliopecalliope)、黃喉鹀(Emberizaelegans)、黃眉柳鶯(Phylloscopusinornatus)、灰背鶇(Turdushortulorum)、灰頭鹀(Emberizaspodocephala)、巨嘴柳鶯(Phylloscopusschwarzi)、田鹀(Emberizarustica)、燕雀(Fringillamontifringilla)、棕眉山巖鷚(Prunellamontanella)10種雀形目鳥類，它們的環(huán)志量大且為當地夏候鳥或旅鳥?；?998—2018年環(huán)志記錄(2013年春季缺乏數據未統(tǒng)計，燕雀和巨嘴柳鶯缺1998年數據)，對其遷徙時間進行整理；每種鳥類使用首到日、峰值日和結束日共3組數據來反映其遷徙時間特點，10種候鳥共得到30組數據。首到日取值為環(huán)志數量累加到環(huán)志總數的5%時所對應的日期；峰值日取值為指環(huán)志數量累加到環(huán)志總數的50%時所對應的日期；結束日取值為環(huán)志數量累加到環(huán)志總數的95%時所對應的日期[18-19]。

由于10種雀形目鳥類的首到日、峰值日、結束日均發(fā)生在3—5月，因此截取與相對應的20年間1—5月AOI進行相關性分析。使用 1998—2018 年間1—5月AOI月平均值，在美國國家海洋和大氣管理局網站(http：//www.cpc.ncep.noaa.gov)取得。

氣象數據來源于中國氣象數據網中國地面國際交換站氣候資料月值數據集，選取距離帽兒山環(huán)志站較近的哈爾濱市氣象站(編號N50953，45°56′ N，126°34′ E)、尚志市氣象站(編號N50968，45°13′N，127°58′E)、通河市氣象站(編號N50963，45°58′N，128°44′E)3站的1998—2018年逐月平均氣溫和降水量資料。

對AOI、鳥類遷到時間、3站的月平均溫度和月降水量相互的關系使用Pearson相關性分析并進行顯著性檢驗，P<0.05為顯著相關，P<0.01為極顯著相關。

所有的相關性分析均在SPSS 19.0上完成。

2 結果

2.1 鳥類遷徙時間與AOI之間相關分析

通過對10種候鳥春季遷徙首到日、峰值日和結束日與1—5月月平均AOI之間進行相關分析，結果發(fā)現(xiàn)(表1)。

1月、4月、5月AOI與10種候鳥的遷徙時間均無顯著相關。而2、3月AOI對其存在影響較為明顯。2月AOI數值增加幾乎使所有鳥類春季遷徙時間提前，10種候鳥的首到日、峰值日和結束日共30組數據中，有29組(占96.67%)與2月AOI呈負相關關系(表1)，其中有10組(占33.3%)候鳥的遷徙時間呈顯著負相關(P<0.05)。而3月AOI對候鳥遷徙時間影響不如2月影響明顯，10種候鳥的30組遷徙時間數據中，有20組(占66.67%)與3月AOI呈負相關，僅有3組(占10%)鳥類的時間特征值呈顯著負相關(P<0.05)。由于這些鳥類春季平均遷徙時間均發(fā)生在3月以后，可見它們對AOI變化所產生的反應具有明顯的滯后效應。

表1 鳥類遷徙時間與AOI之間相關分析Tab.1 Correlation analysis between migration time of birds and AOI

續(xù)表1

注：P<0.05，顯著相關*；P<0.01，極顯著相關**
Notes：P<0.05，significant correlation*.P<0.01，Very significant correlation**

田鹀、棕眉山巖鷚、黃喉鹀、燕雀和灰頭鹀5種鳥類的其首到日與2月AOI呈現(xiàn)顯著負相關(P<0.05)，占所研究10種候鳥的50%；3月AOI僅與黃喉鹀和灰背鶇的首到日呈顯著負相關(P<0.05)。與AOI具有顯著相關的鳥類平均首到日均發(fā)生在4月18日之前。

2月AOI與棕眉山巖鷚、黃喉鹀和田鹀3種候鳥遷徙峰值日存在顯著負相關(P<0.05)，占所研究10種候鳥的30%；而且它們的平均峰值日均在4月9日之前。3月AOI與黃喉鹀遷徙峰值日也存在顯著負相關(r=-0.506，P=0.023)。燕雀的平均峰值日發(fā)生在4月23日，其與2月AOI盡管相關性不顯著，但相關系數較高(r=-0.400，P=0.090)，說明其遷徙受到2月AOI仍然較大。

AOI變化對候鳥遷徙結束日的影響明顯不如對首到日和峰值日的影響大。2月AOI變化僅與棕眉山巖鷚和田鹀的結束日呈顯著負相關性(P<0.05)。它們的結束日發(fā)生在4月22日之前，是遷徙結束較早的前2種鳥類。3月AOI與所有鳥類遷徙結束日均不存在顯著相關性(P>0.05)。

由此可見，2月AOI與早春鳥類的遷到時間之間存在相關性，并且2月AOI越大，鳥類遷徙到來的時間越早。遷徙首到日、峰值日或結束日若發(fā)生在4月下旬以前，2月AOI波動幾乎對其都有顯著的影響。

2.2 氣溫、降水與鳥類遷徙時間之間相關性分析

鳥類的遷徙時間受不同氣候因子的影響，而氣溫和降水是其中較為關鍵的因素。為了確定這兩個因素對春季候鳥影響所發(fā)揮的作用的不同，使用同期氣溫和降水對春季候鳥的遷徙時間波動的影響進行了分析。哈爾濱、尚志、通河3個氣象站與研究鳥類的遷徙時間同期氣溫與降水的月平均值進行了相關性分析。結果(表2)顯示，幾乎所有鳥類春季遷徙時間會隨著同期氣溫的增加而提前，僅紅喉歌鴝的峰值日(r=0.119，P=0.618)和結束日(r=0.147，P=0.537)與同期氣溫變化呈正相關，但相關性不顯著，但其遷到日與同期氣溫顯著負相關(r=-0.639**，P=0.002)。首到日與同期氣溫呈現(xiàn)顯著負相關(P<0.05)鳥類有田鹀、棕眉山巖鷚、黃喉鹀、燕雀、灰頭鹀和紅喉歌鴝等6種；峰值日與同期氣溫呈現(xiàn)顯著負相關(P<0.05)鳥類有棕眉山巖鷚、黃喉鹀、田鹀、灰頭鹀和巨嘴柳鶯等5種；結束日與同期氣溫呈現(xiàn)顯著負相關(P<0.05)鳥類有田鹀、黃喉鹀、燕雀、棕眉山巖鷚等4種。遷徙期前5種候鳥，氣溫對其均有顯著的影響。而4月下旬以后，氣溫對鳥類遷徙時間的影響逐漸減弱。

表2 氣溫、降水與鳥類遷徙時間之間相關性分析Tab.2 Correlation analysis between air temperature，precipitation and migration time of birds

注：P<0.05，顯著相關*；P<0.01，極顯著相關**
Notes：P<0.05，significant correlation*.P<0.01，very significant correlation**

3站同期月平均降水量對不同候鳥遷徙期的影響差別較大。10種候鳥的首到日、峰值日和結束日共30組數據，有18組數據(占40%)顯示隨著同期降雨量的增加而遷徙期提前，其中灰背鶇的峰值日和褐柳鶯的結束日與同期降雨量呈顯著的負相關(P<0.05)。而其余數據顯示遷徙時間會因為同期降雨量的增加而遷徙期滯后，其中田鹀、棕眉山巖鷚、黃喉鹀和巨嘴柳鶯的首到日與同期降雨量呈顯著的正相關(P<0.05)?？梢?，與氣溫變化比較，降水對鳥類春季遷徙時間的影響缺乏一致性。東北地區(qū)春季氣溫持續(xù)上升較為穩(wěn)定，而降水受局地因素影響大且短期變化影響因素復雜。因此可以推測降水因素對鳥類遷到時間的影響不及對溫度因素的影響穩(wěn)定。

2.3 AOI與氣溫、降水之間相關性分析

東北地區(qū)冬季和初春的氣溫和降水受AOI影響極為明顯[10-16]。本研究對1998—2018年3站春季逐月平均氣溫和平均降水量與AOI進行相關分析，結果與上述研究相一致(表3)。

2月AOI與2、3月3站平均降水量顯著呈負相關(P<0.05)，與3月3站平均氣溫呈極顯著正相關(P=0.007)，同時4月氣溫也受到2月AOI的顯著影響(r=0.479，P=0.033)；3月AOI與同期3站平均氣溫呈顯著正相關(r=0.502，P=0.024)。3月以后AOI對3站平均氣溫和降水的影響明顯減弱(P>0.05)。可見2月AOI對本地氣溫的影響明顯存在滯后效應，而且比對降水的滯后效應影響表現(xiàn)更明顯(表3)。

表3 AOI與氣溫、降水之間相關性分析Tab.3 Correlation analysis of AOI with air temperature and precipitation

注：P<0.05，顯著相關*；P<0.01，極顯著相關**
Notes：P<0.05，significant correlation*.P<0.01，very significant correlation**

3 討論

光周期對候鳥的遷徙時間起到了決定性作用[20]，這使得在大尺度年周期范圍內各種候鳥的遷徙時間保持相對穩(wěn)定。同時氣溫和降水在不同年份也會對春季候鳥的遷徙時間波動產生一定的影響。研究顯示，春季候鳥的遷到時間會由于氣溫的上升而提前，如Butler發(fā)現(xiàn)在北美地區(qū)，氣溫變化對部分鳥類的春季遷回期產生影響[21]；Kullberg等研究發(fā)現(xiàn)，在瑞典氣候變暖的背景下，春季中短距離遷徙鳥類出現(xiàn)了早到現(xiàn)象，并且這種現(xiàn)象大于長距離遷徙鳥類早到現(xiàn)象，此外這種現(xiàn)象在瑞典南部大于中部[22]；楊麗慧等發(fā)現(xiàn)在家燕(Hirundorustica)、四聲杜鵑(Cuculusmicropterus)到達江蘇大豐市的時間隨城市溫度的上升而會出現(xiàn)提早的現(xiàn)象[23]；李顯達等通過對黑龍江省高峰鳥類環(huán)志站鳥類遷徙數據分析發(fā)現(xiàn)，春季紅脅藍尾鴝的環(huán)志數量會隨著氣溫增高而環(huán)志量越大[24-25]。研究結果證實，研究地雀形目鳥類的遷徙時間會隨著春季氣溫的上升而顯著提前，這在早春(4月下旬以前)對北遷的鳥類影響極為明顯。4月下旬以后，盡管氣溫變化會對鳥類遷徙時間產生影響，但這種影響會逐漸減弱。而降水的發(fā)生會使得鳥類遷徙時間提前或滯后，這是由于北方春季降雨并不能持續(xù)而穩(wěn)定地對春季鳥類遷徙產生影響導致的。東北地區(qū)早春氣溫變化較為劇烈，4月中旬以后，隨著氣溫的回升，氣溫的波動逐漸相對開始平穩(wěn)[26]，氣溫變化對鳥類的春季遷徙期影響逐漸變得不明顯。

鳥類遷徙時間的變化會對北大西洋濤動(NAO)、南方濤動(SO)、北極濤動(AO)等一些大氣環(huán)流的變化做出敏銳地反應[27-28]，如Kim等研究北大西洋濤動(NAO)與寬翅鷹(Buteoplatypterus)春季遷移時間之間的關系中表明二者呈較強的負相關[29]；Miller-Rushing等的發(fā)現(xiàn)所研究的32種鳥類中有6種鳥類的平均到達時間與南極濤動指數(SOI)呈正相關、2種鳥類與北大西洋濤動指數(NAOI)呈正相關[2]。研究發(fā)現(xiàn)，10種雀形目鳥類中有5種鳥類的遷徙時間特征會受到2月AOI的上升而顯著提前，并且這些鳥類的遷徙時間均發(fā)生在4月下旬以前，4月下旬以后遷到的鳥類盡管也受到AOI的這種影響，但這種影響會逐漸變得不顯著。

AO的變化對我國東北地區(qū)冬季和春季的氣溫和降水有明顯的影響[30]，對研究地春季逐月平均氣溫和平均降水量與AOI進行相關分析，結果與上述研究結果相一致。研究證實，2月AOI對4月下旬以前候鳥遷徙時間的影響極為明顯，并且遷徙時間對AOI的反應具有明顯的滯后現(xiàn)象，所以可以根據AOI的變化提前預測當年早春候鳥的遷徙時間。它們之間的聯(lián)系，是由于氣溫波動在中間起到了關鍵的連接作用。

4 結論

綜上所述，得出以下結論：(1)20年間數據分析顯示，東北地區(qū)早春雀形目候鳥遷徙時間的變化能夠反映出AOI的波動，AOI上升會使春季候鳥遷徙時間提前。但春季遷徙時間較晚的鳥類對這種反應會逐漸減弱。(2)雀形目鳥類春季候鳥遷徙時間受當地同期的氣溫變化和降水的影響較為明顯。遷徙時間較早的鳥類與氣溫變化呈現(xiàn)顯著的負相關，早春氣溫的波動會使遷徙時間較早(4月下旬以前)的鳥類遷徙時間發(fā)生明顯變化。遷到較晚的鳥類(4月下旬以后)會對氣溫變化反應不明顯。降水對候鳥遷徙時間變化存在影響但不穩(wěn)定。(3)AOI和早春候鳥遷徙時間的變化的聯(lián)系，是由于氣溫波動在它們之間起到了關鍵的連接作用。(4)春季遷徙時間較早的鳥類遷徙時間對AOI的反應具有明顯的滯后現(xiàn)象，2月AOI對3、4月春季候鳥遷徙時間的影響極為明顯，所以根據AOI的變化可以預測當年早春候鳥的遷徙時間。