Assessment of habitat suitability, spatiotemporal distribution of Black-necked Crane (Grus nigricollis) and conservation recommendations in Qinghai Province

  • Ning Zuomei , 1, 2
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Received date: 2024-12-06

  Revised date: 2025-05-09

  Online published: 2026-03-12

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Abstract

Qinghai Province is one of the main summering and breeding grouds of Black-necked Cranes (Grus nigricollis), a national first-class protect species in China and a Near Threatened (NT) species on the IUCN Red List. However, systematic and comprehensive research on the spatiotemporal distribution of this high plateau crane species in Qinghai remains inadequate. To address this gap, we integrated multi-source data to clarify its spatial and temporal distribution patterns and potential habitat, providing a scientific basis for targeted conservation. A total of 1 178 valid distribution points from field research and citizen science platforms were used to predict habitat suitablity of Blanc-necked Crane by conducting MaxEnt model. Meanwhile, we used the point density analysis tool in ArcMap (with a 100 km radius) to characterize temporal distribution dynamics. The results show that spatially, suitable habitat of Black-necked Cranes in Qinghai Province are mostly distributed along rivers and lakes, specifically include areas around Qinghai Lake, south slope of the Qilian Mountains, upper reaches of the Yellow River in eastern Qinghai Province, Sanjiangyuan area and the east extension of Qaidam Basin. Total potential suitable habitat is 116 831 km2, it accounts for 16.7% of the total area of Qinghai Province, among which there are 2 626.6 km2 of highly suitable habitat, accounting for 0.4% of the area of the whole province. Gangca county, Qilian county, Haiyan county, Tianjun county, and Gonghe county are the top five administrative regions with the largest highly suitable areas, each exceeding 300 km2. Temporally, April to September constitutes the main residence period for Black-necked Cranes in Qinghai. The surrounding areas of Qinghai Lake, Qilian Mountains and Yushu are the three areas with the highest concentration of records. The distribution from July to August is the most scattered. Notably, 18 records (including single individuals and small groups) confirm that some cranes remain in Qinghai during the overwintering period (December–February), primarily in the Qinghai Lake vicinity and the Sanjiangyuan area. We considered this this previously unreported phenomenon may relate to the physical condition of individuals, local environmental conditions, Climate change, and population migration patterns. Jackknife test results revealed that altitude (contribution rate 31.8%), annual precipitation (18.8%), distance from rivers (16.3%), slope (8.2%), and land cover (7.7%) are the five most influential environmental factors shaping habitat suitability. Annual precipitation positively correlates with habitat suitability, likely by regulating wetland area and water depth. Wetlands and water bodies are the most preferred land cover types, while artificial surfaces (including farmland) also show relatively high suitability, reflecting the cranes’ adaptation to foraging on residual crops. Notably, highly suitable habitats overlap significantly with areas of high grazing intensity, highlighting the need for in-depth research on the coexistence mechanisms between grazing activities and cranes. Although there are potential suitable habitat in every county of Qinghai Province, the black-necked crane still faces multiple conservation challenges: only 28.06% of suitable areas are within existing protected areas; habitat degradation and fragmentation persist due to climate change and anthropogenic activities, and migration connectivity is threatened by power line collisions, a major cause of juvenile mortality. Additionally, the functional roles of most habitats (e.g., stopover, roosting or breeding sites) remain uncharacterized, limiting the effectiveness of conservation measures. To address these issues, we recommend to carry out continuous monitoring based on the spatiotemporal distribution of Black-necked cranes, clarify the functions of each distribution area, build a migration network and identify problems and barriers in the network.

Cite this article

Ning Zuomei . Assessment of habitat suitability, spatiotemporal distribution of Black-necked Crane (Grus nigricollis) and conservation recommendations in Qinghai Province[J]. Wetland Science, 2026 , 24(1) : 34 -46 . DOI: 10.13248/j.cnki.wetlandsci.20240326

黑颈鹤(Grus nigricollis)是鹤形目(Gruiformes)鹤科(Gruidae)鹤属(Grus)的大型涉禽,是国家一级保护野生动物,被IUCN列为近危(NT)物种[1]。黑颈鹤是全球15种鹤类中唯一在高原完成全部生活史的鹤类,主要分布在青藏高原和云贵高原等地区,目前全球总数约为17 389~17 610只[2]。黑颈鹤有迁徙的习性,夏季在新疆维吾尔自治区、青海省、甘肃省、四川省等地繁殖,秋季迁徙至云贵高原和西藏自治区南部等地越冬[3]
青海省是黑颈鹤的重要度夏和繁殖地之一。姚建初等[4]1978—1979年在青海省的调查结果表明,有较大片的草甸、沼泽、湖泊和河滩地区都有黑颈鹤分布。此后的研究更精确地呈现了黑颈鹤在青海省的分布情况,如青海湖周边记录到繁殖地点13处、迁徙集群地点5处[5];隆宝滩湿地及周边记录到巢址30个[6];卫星跟踪技术的运用揭示了沙珠玉河、大柴旦和茶卡是黑颈鹤迁徙路线上的重要停歇地 [7-8]
MaxEnt模型是Steven[9]于 2004 年基于 Java 平台设计的用于预测物种潜在适宜栖息地的模型,该模型基于最大熵原理,根据物种的实际地理分布点的环境变量特点得出约束条件,继而探寻最大熵在此约束条件下的可能分布,熵最大时的物种出现概率分布最接近物种的实际分布[10]。与其他物种分布模型相比,MaxEnt模型操作简单且能够在物种分布点较少的情况下有较高的预测准确性,因此被广泛应用于物种栖息地适宜性评价、物种时空分布格局等领域[11-12]
度夏和繁殖期黑颈鹤分布分散,受限于人力、物力和技术,对其在青海省的时空分布缺少系统性调查。本研究通过搜集和汇总黑颈鹤在青海省分布的历史信息和实地调查点位数据,运用MaxEnt模型,预测黑颈鹤在青海省的适宜栖息地范围、运用ArcMap点密度工具分析时间分布情况,呈现出黑颈鹤在青海省的时空分布格局,并讨论影响黑颈鹤栖息地适宜性的因素、黑颈鹤越冬期滞留青海的原因及构建黑颈鹤迁飞网络的重要性和保护威胁,最终提出保护建议,以期为这一物种的科学研究和保护行动提供参考。

1 数据与方法

1.1 研究区

青海省(31°39′N~39°19′N,89°35′E~103°04′E)位于青藏高原东北部,海拔在1 650~6 860 m之间,为高原大陆性气候[13]。青海省河湖沼泽众多,水系发达,有270多条较大的河流,湖泊面积为14 703 km2,其中面积大于0.5 km2的湖泊有563个,沼泽湿地面积为5.65 km2,主要为沼泽化草甸和内陆盐沼[13]

1.2 数据获取

1.2.1 黑颈鹤分布点位数据

黑颈鹤分布点位数据来自野外调查和公民科学平台。野外调查包括2017年9月、2018年5—6月和9月、2019年6—9月在祁连山青海侧的门源回族自治县、天峻县和祁连县以及2020—2023年在海西州及三江源地区开展的调查,主要调查方法包括样线法、样点法和直接计数法。公民科学平台包括全球生物多样性信息网络(Global Biodiversity Information Facility, GBIF, http://www.gbif.org/)和中国观鸟记录中心(https://www.birdreport.cn/),分别以“Black-necked Crane”和“黑颈鹤”为检索关键词,获得1992—2023年黑颈鹤在青海省的记录信息共1 561条。

1.2.2 环境因子数据

考虑黑颈鹤的生活习性选择环境因子,包括气候、地形和地貌、食物和水源3个方面。环境因子数据来自全球高分辨率气候数据共享平台WorldClim版本2.1[14]、国际粮农组织世界土壤数据库[15]和全球地表覆盖GlobeLand30数据集[16]。在下载得到的21个环境因子中,包括19个气候因子(bio_1~bio_19,1970—2000年均值)、2个地形地貌因子(海拔和地表覆盖),其他因子在此基础上处理获得。

1.3 数据分析方法

1.3.1 数据处理

黑颈鹤记录信息按照以下方式处理:①对其中少量无经纬度标注但有具体地点的信息通过高德开放平台的坐标拾取器(https://lbs.amap.com/tools/picker)获得经纬度信息;②去除2000年以前、计数为0及记录时间和经纬度信息完全重复的记录;③使用ArcMap10.6筛选超出研究范围及明显不合理(如位于湖中水面上)的记录并删除。最终筛选得到点位数据1 178条。
使用ArcMap 10.6从海拔数据中提取坡度和坡向;使用欧式距离工具计算生成黑颈鹤分布点的“与河流距离”和“与湖泊距离”2个因子。使用R语言的ENMTools包,计算19个气候因子的相关指数r,将分布点位和气候因子数据导入MaxEnt模型中进行试模拟,得到每个因子的贡献度,将相关指数|r|≥0.8的气候因子与贡献度结合考虑,将贡献度小的气候因子删除[17-18]。最终确定13个环境因子用于建模(表1),所有环境因子使用ArcMap 10.6处理为边界(青海省范围)和分辨率(约1 km)均相同的图层。
1 Environmental factors and source used in MaxEnt model

用于建模的环境因子及数据来源

分类 序号 代码 环境因子 数据来源
气候1bio_2平均日温差/℃WorldClim数据库2.1版
(https://worldclim.org/)
2bio_3等温性
3bio_7年气温变化范围/℃
4bio_11最冷季度平均气温/℃
5bio_12年降水量/mm
6bio_15降水季节性(变化方差)/mm
7bio_19最冷季度降水量/mm
地形和地貌8elev海拔/m国际粮农组织世界土壤数据库
(https://www.fao.org/soils-portal/data-
hub/soil-maps-and-databases/
harmonized-world-soil-database-v12/en/)
9aspect坡向由海拔数据提取
10slope坡度/°由海拔数据提取
11landcover地表覆盖(耕地、森林、草地、灌木地、湿地、水体、
苔原、人造地表、裸地、冰川/永久积雪分别赋值
10、20、30、40、50、60、70、80、90、100)
全国地理信息资源目录服务系统
GlobeLand30数据集(https://www.webmap.cn/)
食物和水源12dist_river与河流的距离ArcMap欧氏距离工具计算得到
13dist_lake与湖泊的距离ArcMap欧氏距离工具计算得到

1.3.2 MaxEnt模型的建立与评价

MaxEnt模型中有5种特征,即线性(linear, L)、二次型(quadratic, Q)、片段化 (hinge, H)、乘积型 (product, P) 和阈值性(threshold, T),使用https://rdrr.io/cran/ENMeval/man/ENMevaluate.html提供的代码,对6个特征组合(Feature Combination, FC):LLQHLQHLQHPLQHPT及0.5~4.0范围内的正则化乘数(Regularization Multiplier, RM)值进行调优,以delta AICc等数值为参考[19-20],最终确定RM=1.5和FC=LQHPT为最优参数。建模时参数设置随机选择75%的点位数据作为训练数据集,其他25%的点位数据作为测试数据集。勾选“Remove duplicate presence records(移除重复存在点记录)”保证每个栅格中只保留1个点位数据[9]。选择创建响应曲线并使用刀切法(Jackknife)评估环境因子的重要性,输出方式为逻辑输出(Logistic)。
模型预测结果的精准度采用曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)和真实技能统计(True Skill Statistics, TSS)评价,一般认为 AUC 值为 0.5~0.7 时预测精度较低;>0.7~0.8 时预测精度中等;大于 0.8 时预测精度较高[21],当TSS值超过0.55时,模型具有良好的预测效果[22]。设置模型重复运行10次,最终选择测试数据集AUC值和TSS值均为最大的一次模拟结果,进行黑颈鹤在青海省的空间分布预测。预测结果使用R语言的NicheToolBox工具确定适生区和非适生区的阈值[23]

1.3.3 点密度分析

经过筛选的1 178条黑颈鹤点位数据按月整理,使用ArcMap 10.6,以“月”为时间单位,进行点密度分析。本研究主要从视觉呈现的角度考虑,选择使用100 km为半径,进行点密度计算[24]

2 结果与分析

2.1 黑颈鹤生境适宜性预测

MaxEnt模型10次重复运算的测试数据集的AUC值为0.877±0.023,预测精度较高。选取测试数据集AUC值最大(0.900)的一次模拟结果进行分析。使用R语言NicheToolBox工具计算得到0.302为阈值,区分适宜区和非适宜区,对应的TSS值为0.727,说明模型表现良好。
模型预测的结果指示的是黑颈鹤生境适宜度的高低,数值在0~1之间,越接近1,适宜度越高,也即黑颈鹤在对应地区出现的概率越高[9]。预测结果导入ArcMap 10.6中,根据阈值重分类,0.000~0.302为非适宜区,>0.302~0.535为低度适宜区,>0.535~0.768为中度适宜区,>0.768~1.000为高度适宜区(图1)。青海省黑颈鹤生境适宜性分布呈现东部多西部少的特点,青海湖、祁连山区域较为集中,其他区域较为零散,以青海湖为中心,可以分为以下几个区域:①青海湖周边地区,主要在刚察县、海晏县和共和县;②祁连山地青海侧,主要包括祁连县、门源回族自治县和天峻县;③青海省东部黄河上游,包括贵南县西部、兴海县东部、同德县北部及泽库县和河南蒙古族自治县的部分区域;④三江源区,主要集中在玛多县扎陵湖、鄂陵湖上下游的黄河沿岸、班玛县、久治县东部;长江源区的玉树市,治多县和曲麻莱县也有零星适宜区;澜沧江源区的囊谦县;⑤柴达木盆地向青海东部的延伸地带,主要包括德令哈市东南部、乌兰县东部、都兰县东北部,茫崖市西部、格尔木市和大柴旦也有少量适宜区。从地貌上看,适合黑颈鹤的生境呈现沿河湖分布的特点。湖泊主要包括青海湖、茶卡盐湖、冬给措纳湖、扎陵湖和鄂陵湖等;河流包括祁连山地的疏勒河、黑河、大通河,青海湖周边的布哈河、哈尔盖河、甘子河、沙珠玉河,黄河上游玛多段及其支流哈曲、泽曲、长江上游玉树段和澜沧江上游囊谦段等,柴达木盆地的柴达木河、察汗乌苏河、巴音郭勒河、塔塔棱河等。模拟结果还指示了一些目前记录较少或没有记录的区域,包括茫崖市尕斯库勒湖周边,德令哈的塔塔棱河、格尔木的那棱格勒河、长江源的北麓河沿岸等。从行政区划上看,青海省各市(州)、县(市、区、自治县)均有黑颈鹤的适宜生境,总面积为116 831 km2,占青海省总面积的16.9%,其中有高度适宜区2 626.6 km2和中度适宜区26 288 km2,分别占全省面积的0.4%和3.8%。刚察县、祁连县、海晏县、天峻县、共和县是高度适宜区面积最大的5个县,均超过300 km2(表2)。
1 Distribution prediction diagram of potential suitable habitats of the Black-necked Crane (Grus nigricollis) in Qinghai Province

青海省黑颈鹤潜在适宜区分布预测示意

2 The top 15 county-level administrative regions with the largest area of potential suitable habitats for the Black-necked Crane (Grus nigricollis) in Qinghai Province

青海省黑颈鹤潜在适宜区面积较大的15个县级行政区

序号 高适宜区面积/km2 中适宜区面积/km2 低适宜区面积/km2 合计/km2 占总适宜区面积的比例/%
1 刚察县 713.56 3 062.69 3 799.27 7 575.53 6.4
2 祁连县 478.91 2 835.07 5 538.42 8 852.40 7.5
3 海晏县 354.22 1 548.61 1 887.49 3 790.32 3.2
4 天峻县 350.39 3 179.70 7 857.50 11 387.59 9.6
5 共和县 324.81 3 394.54 7 097.26 10 816.61 9.2
6 久治县 123.40 1 104.23 2 950.80 4 178.43 3.5
7 玛多县 63.94 1 934.16 5 508.37 7 506.48 6.4
8 门源县 49.23 839.52 3 099.78 3 988.53 3.4
9 玉树市 47.32 716.76 2 296.06 3 060.14 2.6
10 泽库县 24.94 815.23 2 736.60 3 576.77 3.0
11 兴海县 12.79 618.93 4 127.28 4 759.00 4.0
12 囊谦县 12.15 411.13 2 113.19 2 536.47 2.1
13 班玛县 10.87 168.16 1 161.78 1 340.81 1.1
14 乌兰县 10.23 760.24 2 885.58 3 656.05 3.1
15 曲麻莱县 6.39 370.85 3 569.73 3 946.97 3.3
环境因子方面,模型的刀切法检验结果显示,海拔、年降水量、与河流的距离、坡度和土地覆盖是重要性最高的5个环境因子(图2),对预测结果的贡献值分别为31.8%、18.8%、16.3%、8.2%和7.7%。
2 Jackknife test of environmental variables and response curves of the top 5 environmental variables with the highest contribution rate in predicting suitable habitats of the Black-necked Crane (Grus nigricollis)

黑颈鹤适宜区模型预测中环境因子的刀切法检验及贡献率最高的5个环境因子的响应曲线

表1; f中代码70对应的土地类型是苔原(表1),青海省没有此类型,并非数据缺失。]]>

2.2 黑颈鹤在青海省的时间分布

4—9月为黑颈鹤在青海省的主要分布时间段(图3)。基于实际观测的黑颈鹤点位数据进行的点密度分析发现,青海湖周边、祁连山区和玉树地区是黑颈鹤的3个密集分布区域,以5—8月表现最为明显;7—8月分布点由3个密集分布区域向其他区域扩散,其中7月累计339次记录到黑颈鹤974只次,有分布的地区最多。另外,观测数据显示,1—2月及12月,青海湖周边、玉树市、格尔木市、杂多县等地仍有黑颈鹤分布记录。
3 Distribution of Black-necked Crane (Grus nigricollis) in Qinghai Province by month in 1 year

青海省黑颈鹤在1 a内各月的分布

黑颈鹤的年活动周期划分为春季迁徙(3—4月)、度夏/繁殖期(5—9月)、秋季迁徙(10—11月)和越冬期(12月、次年1—2月) [25],其中春季迁徙和秋季迁徙合称迁移期。根据各时期的点位数据进一步识别出共和县、玉树市、刚察县、祁连县、天峻县较为活跃,度夏/繁殖期和迁移期的记录次数和个体数量均高于其他县,玛多县也有较多记录。迁移期玉树市(191只次)、共和县(191只次)、刚察县(113只次)、称多县(105只次)、乌兰县(96只次)记录到的个体数量较多(图4),且均在青海祁连山−青海湖至西藏彭波河谷和雅鲁藏布江、尼洋河流域的迁徙路线上[8]
4 Distribution of Black-necked Cranes (Grus nigricollis) in Qinghai Province during different periods

不同时期黑颈鹤在青海省的分布

3 讨论和建议

3.1 影响黑颈鹤空间分布的因素

本研究中海拔对模拟结果的影响最大(图2a),这与其他研究对黑颈鹤栖息地适宜度预测的结果相同[22,26]。对模拟结果影响最大的5个环境因子中,年降水量是唯一的气候变量,根据响应曲线,栖息地适宜性与年降水量呈正相关(图2c),对中国近40 a的黑颈鹤栖息地景观变化与个体数量之间的关系研究表明,繁殖地黑颈鹤的数量随湿地面积的增加而增加[27],年降水量应是通过影响湿地面积和水深进而影响栖息地适宜性,在未来关于黑颈鹤适应气候变化等方面的研究中,这一因素不可忽略。响应曲线显示当土地覆盖类型为湿地和水体时,黑颈鹤出现的概率也较高(0.7左右),这符合黑颈鹤依赖湿地生存的需求,但当土地覆盖类型为人造地表时,黑颈鹤出现的概率也较高(>0.7, 图2f),这可能是因为人造地表中包括农田,黑颈鹤喜欢在农田中寻找残留的农作物为食。以往有研究将“距道路距离”作为人为干扰因子用于预测,但本研究考虑到大部分点位数据来自公民科学平台,其本身可能与道路有较大相关性,故舍弃这一因子,但是可能在一定程度上忽略了道路对黑颈鹤分布的影响。另一方面,对比发现,黑颈鹤适宜区面积大的祁连县、刚察县、海晏县、共和县、久治县、玛多县等普遍具有较高的放牧强度[28],一些研究指出,放牧行为对黑颈鹤的影响体现在对其巢址的破坏、对巢期的压缩及过牧导致的湿地环境退化等方面[29-31],那么放牧活动与黑颈鹤的空间分布是协同进退还是此消彼长?因此,对黑颈鹤和家畜共存机制及放牧活动对黑颈鹤空间分布的影响还应当在更深的维度和更具体的尺度上开展研究。另外,一些历史上有过黑颈鹤繁殖记录的潜在栖息地在这次研究中却没有被搜集到相关信息,例如德令哈的巴音郭勒上游、都兰的诺木洪农场[3-4],是因为本次研究的数据偏差还是环境变化导致黑颈鹤放弃在这些地方栖息?这在今后的调查研究中需要特别关注。

3.2 部分黑颈鹤越冬期滞留青海省的原因分析

此前并无黑颈鹤在青海省越冬的报道,本次搜集到的数据中,有18条记录处于黑颈鹤的越冬期,其中大部分为单只,也有小群体(表3)。
3 Black-necked Crane (Grus nigricollis) records in Qinghai province during wintering period

越冬期滞留青海省的黑颈鹤记录信息

序号记录时间
(年-月-日)
记录地点数量/只
注:所有记录来源为中国观鸟记录中心(https://www.birdreport.cn/)。
12019-12-19互助县1
22020-12-27共和县更尕海5
32020-12-31海晏县金沙湾沿岸1
42021-12-17共和县黑马河镇1
52021-12-21玛多县玛多至玉树、囊谦路途湖泊3
62021-12-31玉树市隆宝1
72021-12-31乌兰县茶卡镇1
82015-01-13杂多县澜沧江源1
92015-01-14杂多县澜沧江源1
102016-01-07玉树市结古寺10
112019-01-28杂多县昂赛乡1
122023-01-03共和县青海湖及周边1
132023-01-04杂多县昂赛乡1
142023-01-11治多县可可西里国家级自然保护区1
152023-01-21乌兰县金子海1
162019-02-15玉树市1
172023-02-04共和县青海湖周边1
182023-02-04杂多县昂赛乡1
由于地面观察的局限性,无法确定以上记录是否能够全面地反映实际情况,但是这些记录在数年间持续出现,表明黑颈鹤在越冬期滞留在青海省的现象可能不是偶然发生的。这些点位数据主要集中在青海湖周边(共和县、海晏县)、三江源地区(玉树市、杂多县等)。黑颈鹤单只出现可能是由于受伤或营养不良而掉队被迫滞留,集群出现则另有原因。2022年1月在新疆巴州且末县吐拉牧场记录到近200只黑颈鹤越冬种群[32],这是首次被证实的黑颈鹤在高纬度地区越冬的记录,但是对这一现象的确切原因还未有研究。
根据黑颈鹤对栖息地的要求可以认为,当地必然有能够支撑种群越冬的环境条件,包括合适的庇护所、足够的食物和水源等[33]。青海湖和三江源均为气候变化敏感区,在过去几十年中气温、地温都呈持续上升的趋势,气候由干冷向暖湿化转变[34-36]。在三江源,气候变化引起了冻土退化、地下冰融化,由多年冻土融化形成的热熔湖塘数量增加,且冬季水面部分结冰的浮冰湖塘增多[37]。在青海湖,趋向暖湿化的气候促使流域内河流面积增加、生境质量变好[38]。加之三江源和青海湖都已建立了保护地,各种保护措施促进生境质量的提升[39],一些针对其他物种的保护措施可能也会为黑颈鹤的生存提供便利,如青海湖沿岸部分草场为帮助普氏原羚(Procapra przewalskii)过冬而修建的水井可能为黑颈鹤越冬提供了水源。另一方面,以往的研究发现,迁徙鸟类的亚成体与成体在迁徙模式上有所不同,它们更有可能表现出对新栖息地和觅食地的开拓性,如黑尾塍鹬(Limosa limosa)的亚成鸟在迁徙途中会在已被证明的迁徙路线之外停留[40]。通过对那曲–申扎一线的黑颈鹤卫星跟踪数据的分析发现,这一路线呈现迁徙启动时间早但迁徙过程长的特点,进而推测在中途停歇时间长的可能多是非繁殖鹤和亚成鹤,在途中多停留有助于在更大范围内选择更多的栖息地和觅食地[3]。玉树市和杂多县距离黑颈鹤在西藏自治区林芝市的越冬地较近,这些滞留的黑颈鹤是否为开拓新栖息地的非繁殖鹤?对于部分黑颈鹤在越冬期滞留青海省的现象,需要持续监测来探究其原因。

3.3 黑颈鹤迁飞网络的整合构建及现存问题

黑颈鹤迁飞网络的构建依托于关键栖息地与迁徙路线的系统性整合。已有研究和报道证实,隆宝湖、青海湖、祁连山、鄂陵湖、杂多当曲湿地等地为繁殖地,茶卡、大柴旦、察汗乌苏河、冬给措纳湖等地为迁徙停歇或夜栖场所,构成迁飞网络中的“节点”(表4)。 随着卫星跟踪技术的应用,研究人员进一步明确了黑颈鹤经青海省的主要迁徙路线,包括甘肃省盐池湾–西藏自治区林周县[41]、新疆维吾尔自治区阿尔金山–西藏自治区拉萨河[8]和青海湖−西藏自治区林芝市[7]等,构成网络中的“线路”。将这些“节点”和“线路”整合,结合迁飞动态,可以构建出青海省黑颈鹤的迁飞网络体系。
4 Validated breeding sites and stopover/roosting sites of Black-necked Crane (Grus nigricollis) during migration in Qinghai province

青海省已确认的黑颈鹤繁殖地和迁徙停歇地或夜栖地

类型地点文献来源
繁殖地(有筑巢)门源回族自治县乱海子,祁连县野牛沟乡、峨堡镇、央隆乡,天峻县木里镇、天棚湿地[42]
共和县更尕海[43]
杂多当曲湿地[44]
青海湖周边泉湾湿地、仙女湾、沙柳河口、那仁湿地、
甘子河湿地、沙岛、小泊湖、倒淌河湿地及黑马河湿地
[5]
玉树隆宝滩[6]
久治县年宝玉则[45]
称多县嘉塘草原[46]
迁徙停歇地或夜栖地大柴旦湖[41]
称多县嘉塘草原,乌兰县茶卡[8]
囊谦县昂曲、扎曲,玉树市子曲,玛多县多曲、冬给措纳湖,
都兰县察汗乌苏河、柴达木河,贵南县茫拉河,共和县沙珠玉河
[7]
然而,当前黑颈鹤迁飞网络仍存在诸多研究空白。除已明确的关键区域外(表4),其他地域在迁飞过程中的功能尚未得到充分研究与报道,亟待后续研究进行功能界定。对中国近40 a景观变化分析显示,黑颈鹤栖息地呈持续破碎化趋势[27],凸显了强化迁飞网络中各 “节点” 间连通性的重要意义。
在黑颈鹤迁徙过程中,栖息地质量问题成为主要障碍之一[32]。尽管气候趋向暖湿化使湿地面积有所增加,但是蒸发量上升、土壤湿度下降、冻土活动层增厚等气候变化衍生问题,叠加牲畜数量增加、资源开采和道路工程建设等人为因素,导致湿地整体质量下降,植被覆盖降低[47]。此外,卫星跟踪数据已经揭示了新的威胁:2020—2021年在祁连山南麓通过卫星跟踪的35只黑颈鹤中,有2只死于撞击输电线[42];2018和2019年在盐池湾佩戴卫星跟踪器的16只黑颈鹤幼鸟中,分别有40%和83.3%因撞线致死[48]。国际上对大型鸟类撞线的解决方法有加装警示装置、改建地下电网等,但是由于目前对黑颈鹤撞击电线的原因、高发区域和预防机制等问题鲜有研究,这些措施尚未在国内得到系统性应用。

3.4 保护建议

基于已有研究和追踪数据,构建青海省黑颈鹤迁飞网络,在此基础上:①建议优化保护地空间布局与功能定位。基于研究发现的适宜区与保护地空间错配(仅有28.06%的适宜区在保护地范围内,图1)、栖息地功能属性模糊的现状,建议构建全省湿地动态监测机制。重点聚焦中高度适宜区的布哈河沿岸、沙珠玉河流域、茶卡盐湖周边、黄河上游贵德县、贵南县、泽库县,以及门源回族自治县、祁连县生态敏感区等,通过整合政策工具,建立差异化保护地体系。针对繁殖地、越冬地、停歇地等不同功能分区,制定分级分类管理策略,并联合地方政府与社区,通过共管共建等机制,系统管控人为活动干扰。②建议制定栖息地质量分级提升方案。建立栖息地重要性评估矩阵,按生态功能价值划分优先级。对核心栖息地实施季度性质量评估,运用遥感监测与地面调查相结合的方法,精准识别植被退化、水体污染等关键问题,优先开展生态修复工程;对次级栖息地,通过设立公益保护基金、招募民间保护组织等方式,构建多元主体参与的协同保护模式。③建议实施迁飞网络连通性强化措施。识别祁连山、三江源等关键生态廊道及风电塔、光伏园区等潜在阻隔点。建议联合自然资源、能源等部门,优化基础设施建设规划,对已建工程实施迁飞鸟类友好型改造,加装警示标识、驱鸟装置等设施;对新建项目严格要求,将鸟类迁徙影响纳入环境影响评价,确保生态廊道完整性。④建议对本研究中发现的越冬期记录到黑颈鹤的地点展开持续监测,确认这一现象是常态还是偶然,并在充分调查研究的基础上评估保护需求。

4 结论与展望

基于 MaxEnt 模型的空间分布预测表明,青海省黑颈鹤适宜区呈现 “东多西少” 且沿河湖分布的特点,青海湖周边、祁连山地、黄河上游、三江源区及柴达木盆地延伸地带为核心分布区域,其中,刚察县、祁连县、海晏县、天峻县、共和县5县的高度适宜区面积占比突出。4—9月是黑颈鹤在青海省的主要居留期,越冬期在青海湖周边及三江源地区存在滞留现象。海拔、年降水量、距河距离、坡度和土地覆盖是影响黑颈鹤生境适宜度的关键因素。
目前的保护和研究缺少对黑颈鹤迁飞网络的整体考量,下一阶段建议开展更多实地调研,在构建青海省黑颈鹤迁飞网络的基础上,优化保护地空间布局,明确不同的栖息地的功能,区分筑巢地、迁徙停歇地或夜栖地,同时对越冬期黑颈鹤滞留地点展开持续监测并关注气候变化及新能源工程对生境的影响,以便精准掌握黑颈鹤的分布动态,有效应对栖息地质量下降、连通性不足等问题,开展更为系统的保护。
致谢:感谢全球生物多样性信息网络、中国观鸟记录中心等公共平台提供数据;感谢青海省雪联青藏高原自然保护中心、年宝玉则生态环境保护协会、青海省原上草自然保护中心等机构分享多年积累的黑颈鹤点位信息;感谢张国铭、巴特、刘炎林、王舰艇等野外工作者提供观察记录;感谢郭玉民老师的指导和同学黄中鸿、蒲真、潘政伍、李欣桐、李科的帮助。
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