飛機噪聲與人為干擾對麻雀驚飛距離的影響

潘汝南 ，趙樹蘭 ，多立安

（1.天津師范大學生物多樣性調控與機場鳥擊防御研究中心，天津300387；2.天津師范大學生命科學學院，天津300387）

驚飛距離（Flush initiation distance，FID）是指鳥類耐受不了干擾源的持續接近而開始驚飛時干擾源與鳥類之間的距離，反映了鳥類對外界干擾的耐受性和適應性，FID越短，說明鳥類的耐受性越高，適應性越強[1].動物通常將人視為潛在的捕食者，人類活動造成的非致命性干擾刺激（包括噪音）與捕食風險具有類似作用[2]，會影響動物感知到的捕食風險，進而影響其逃避行為[3].因此，通常采取人類接近的方法測量鳥類FID，所得結果能反映鳥類對人為干擾的耐受性[4].

麻雀（Passer montanus）是天津濱海國際機場鳥類群落中的優勢物種，為機場內廣性分布排名第一的鳥類[5].麻雀雖小，但集群數量可達百只，在圍界區、草地、場內建筑區活動，尤其是在機場進行割草作業時，草地里的昆蟲受驚亂飛，會吸引大群麻雀覓食[6].趙煥樂等[7]在對扎蘭屯成吉思汗機場的鳥類調查中，綜合7個因子計算鳥類威脅飛行安全的危險值，結果證實麻雀為嚴重危險鳥類.根據美國聯邦航空管理局的數據，麻雀和部分水鳥最有可能造成撞擊甚至引起飛機損壞，破壞飛行安全[8].據統計，全世界每年鳥擊事故約一萬次，麻雀撞擊次數排名居高不下[9].

目前人類對于鳥類行為影響的研究主要集中在不同生境對鳥類群落的影響[10]、人為干擾對鳥類鳴聲[11]、捕食與繁殖的影響[12]等方面，國內鳥類驚飛距離研究多集中在單一干擾因子的影響方面[13].在機場這種特殊噪音環境下，多個干擾因子對麻雀驚飛距離的影響未見報道.鳥擊事故的發生很大程度上是由于機場干擾因子改變了鳥類的FID，導致鳥類無法準確判斷飛機位置，使其在躲避高速飛行的飛機時發生誤撞.本研究在天津濱海國際機場內選取了2個樣點，分別為距離跑道最近且噪聲分貝最高的樣點1和距離跑道最遠且有人類居住的樣點2，分析飛機起降噪音、實驗者著裝顏色和移動速率3個干擾因子作用下麻雀FID的變化，為機場飛行安全和驅鳥隊防范工作提供理論依據[14-15].

1 方法

1.1 自然概況

天津濱海國際機場位于天津市東麗區，該地區屬于暖溫帶半濕潤大陸季風氣候，四季分明，平均氣溫11.4～12.9℃，1月最冷，平均氣溫-4℃，7月最熱，平均氣溫26℃.春季多風，干旱少雨；夏季炎熱，雨季集中；秋季氣爽，冷暖適中；冬季寒冷，干燥少雪.全年降水量510～680 mm，降水主要集中在夏季.全年日照約2 700 h，無霜期一般為200～250 d，年平均風速為2～4 m/s.

機場飛行區內的植物以禾本科和菊科為主，種子為食谷鳥類提供了豐富的食源.春季優勢植物為苦菜（Sonchus oleraceusv）和夏至草（Lagopsis supina）；夏季為夏至草、刺兒菜（Cirsium setosum）、蘆葦（Phragmites australis）、鵝絨藤（Cynanchumchinense）和葎草（Humulus scandens）；秋季為虎尾草（Chloris virgata）和牛筋草（Eleusine indica）.機場嚴重危險鳥類以留鳥和夏候鳥為主：春夏季優勢種為家燕（Hirundo rustica）、喜鵲（Pica pica）、麻雀（Passer montanus）、金腰燕（Hirundo daurica）、紅尾伯勞（Lanius cristatus）和東方大葦鶯（Acrocephalus orientalis）；秋冬季以留鳥和冬候鳥為主，優勢種為珠頸斑鳩（Streptopelia chinensis）、云雀（Alauda arvensis）、喜鵲、麻雀和小嘴烏鴉（Corvus corone）.麻雀在全年均為優勢種.

1.2 樣點設置

機場占地面積1 283 hm2，飛行區面積700 hm2，航站樓面積11.6 hm2，飛行區硬化道面積240 hm2，土面區約460 hm2.現有跑道長3 600 m，東西方向有2條跑道（34L-16R 和 34R-16L），有A、B、C、W 4條平行滑行道以及N、P2條垂直聯絡道.飛行區圍界長約26km，排水渠總長度約31 km，飛行區有4座排水泵站.

經過對機場的實地考察并結合地理位置特點，選取2個泵站作為樣點，如圖1所示.樣點1距離跑道最近，平均噪聲在4個泵站內最高，無飛機經過時平均噪聲為76 dB，有飛機經過時平均噪聲為106 dB，地被植物區有較多雜草，緊鄰飛機起降跑道，圍界緊鄰天津民航大學，有水塘.樣點2為距離跑道最遠且有人類居住的七號泵站，平均噪聲在4個泵站內最低，無飛機經過時平均噪聲為68dB，有飛機經過時平均噪聲為90 dB，附近為地被植物區，有豐富水域，有低矮建筑群供機場火警人員居住，還堆放了一些材料和垃圾.

圖1 機場飛行區內鳥類調查樣點示意圖Fig.1 Sketch map of sampling sites of bird survey in the airport

1.3 研究方法

2016年3月—2017年2月，選擇晴朗、少霧、無大風天氣，借助激光測距望遠鏡（Rasger T600PRO）觀察麻雀飛行行為.數據采集期間，由于麻雀為＜150 g的小型物種，根據M?ller等[16]的調查結果，測量起始距離為30 m，以恒定速率（0.5 m/步）向目標個體直線移動，且不作任何隱蔽.將觀察時間分為春夏（3月—8月份）和秋冬（9月—翌年2月份）兩大自然季節[17].結合機場內特殊環境選取3個干擾因素：有無飛機起降噪音（With or without take-off，只記錄波音737客機經過頭頂時引起麻雀驚飛的噪音分貝，約為97 dB）、實驗者著裝是紅色還是灰色（Red or gray，實驗者全身穿著同色衣服，戴同色帽子）[18]和移動速率（Run fast or walk slowly，3步/s為快跑，1步/s為慢走）[19].3個因素組合成8組，分別為第1組（有起降/紅色/快跑）、第2組（無起降/紅色/快跑）、第 3組（有起降/灰色/快跑）、第 4組（無起降/灰色/快跑）、第 5組（有起降/紅色/慢走）、第 6組（無起降/紅色/慢走）、第 7組（有起降/灰色/慢走）、第8組（無起降/灰色/慢走）.每組采集30個樣本，共240個樣本.在選定的2個差異較明顯的樣點內，不同季節使用同樣方法采集，共960個樣本.在接近麻雀的同時，注意觀察目標個體的行為變化，當麻雀無法耐受觀察者的接近開始驚飛逃走時測量值為FID，同時記錄下噪聲分貝、人為干擾等級、日期時間等信息.

1.4 數據統計分析

使用SPSS 22.0和Excel 2007進行數據處理與分析，所有數據均以平均值±標準差表示.在樣本分布特征分析中，運用單因素方差分析和Bonferroni法分別對2個樣點內不同季節的8個小組進行差異性檢驗.在相關性分析中，采用Spearman相關分析法分析有無飛機起降、衣服顏色、移動速率與麻雀FID的相關性.采用T檢驗分析同一樣點內不同季節與干擾方式對麻雀FID的影響以及相同季節下不同樣點與干擾方式對麻雀FID的影響.

2 結果與分析

2.1 不同干擾類型對麻雀FID的影響

3個干擾因子隨機組合下，不同季節麻雀的FID如表1所示.由表1可以看出，不同處理組麻雀FID的大小排序：第1組＞第3組＞第5組＞第7組＞第2組＞第4組＞第6組＞第8組.綜合樣點1和樣點2的結果可知：干擾強度越大（有起降/紅色/快跑），麻雀的FID越大；干擾強度越?。o起降/灰色/慢走），麻雀的FID越小.不同季節間的比較結果表明，同一處理組的麻雀在秋冬季節的FID均大于春夏季節的數值.比較2個樣點的相同處理組，樣點1的FID均大于樣點2的數值.

表1 不同樣點、不同季節麻雀的FIDTab.1 FID of Passer montanus in different sample sites and seasons m

分別對同一季節2個樣點間和同一樣點在不同季節內麻雀FID差異的統計學意義進行T檢驗，結果如表2所示.

表2 樣點間和季節間麻雀FID的獨立T檢驗Tab.2 Independent test of FID of Passer montanus among groups or seasons

由表2看出，盡管2個樣點相同處理組在秋冬季的FID高于春夏季，但差異不具有統計學意義（P＞0.05）.在春夏季節，無飛機起降/慢走的干擾下（處理組6和處理組8），樣點1的FID顯著高于樣點2的數值（P＜0.05）；在秋冬季節，有飛機起降/紅色/快跑和無飛機起降/慢走的干擾下，樣點1的FID顯著高于樣點2的數值（P＜0.05）.

對樣點1和樣點2在不同季節的組間差異進行Bonferroni多重比較，結果分別如表3和表4所示.

表3 樣點1不同季節Bonferroni法多重比較結果Tab.3 Multiple comparison test（Bonferroni）in different seasons in sample site 1

表4 樣點2不同季節Bonferroni法多重比較結果Tab.4 Multiple comparison test（Bonferroni）in different seasons in sample site 2

從表3可以看出，樣點1在春夏季干擾最強的第1組與第6組和第8組的差異具有高度統計學意義（P＜0.01），與第4組的差異具有統計學意義（0.01＜P＜0.05）；干擾最弱的第8組與第3組和第5組的差異具有高度統計學意義；第3組和第6組的差異具有高度統計學意義，第5組和第6組的差異具有統計學意義.在秋冬季，第1組與第4組、第6組和第8組的差異具有高度統計學意義，與第2組的差異具有統計學意義；第8組與第3組和第5組的差異具有高度統計學意義；第3組和第6組的差異具有高度統計學意義，第5組和第6組的差異具有統計學意義.總的來看，有顯著差異的組別中均含有無飛機起降這一干擾因子，并且干擾因子差異越多的實驗組，對麻雀FID的影響越顯著.

在樣點2中，春夏季8個處理組間的差異比較結果與樣點1基本一致.秋冬季，除了第1組和第2組的差異不具有統計學意義，其他組別的差異比較結果也和樣點1基本相同.在樣點2全年的調查中，有無飛機起降對于麻雀FID影響的差異較樣點1顯著降低.

2.2 單個干擾因子對于麻雀驚飛距離的影響

分析有無飛機起降、著裝顏色和移動速率3個因素與麻雀FID的相關性，結果如表5所示.

表5 兩樣點干擾因子與麻雀驚飛距離的相關系數Tab.5 Correlation coefficients of interference factor and FID in two sample sites

由表5可以看出，2個樣點中均是有無飛機起降與麻雀FID的相關系數最大，相關性具有高度統計學意義（P＜0.01）；其次是實驗者移動速率，相關性也具有高度統計學意義（P＜0.01）；著裝顏色對麻雀FID的影響最小，但相關性也具有統計學意義（0.01＜P＜0.05）.

3 討論與結論

鳥類行為是其對生理變化和環境變化做出的整體性反應.噪聲是棲息地中的一種環境因子，環境中的噪音會使動物感知到被捕食風險增加.在機場環境中，當飛機噪聲一直存在且長期作用于鳥類時，就會導致鳥類的警戒性提高，驚飛距離（FID）增加[20].對鳴禽來說，當噪聲超過42 dB時，林地鳥類的種群密度開始下降，噪聲增大時，會對鳥類鳴叫產生“掩蓋效應”，從而改變鳥類對于周圍環境的判斷以及種群間的交流[21].本研究中，樣點1和樣點2飛機起降的噪音都遠遠大于鳥鳴聲的40 dB，因此機場內的麻雀對噪聲的耐受性低，其FID普遍高于市區、公園等地的鳥類[22-23].在飛機噪聲的驚擾下，麻雀并未朝遠離干擾源的方向飛行，而是沒有固定方向地驚飛[20].據民航總局的鳥擊調查報告，鳥擊事故有很大比例發生在飛機起降時，這與飛機起降產生的巨大噪音干擾存在一定的關系[24].2個樣點中，實驗者著裝顏色在機場這個特殊生境內對麻雀FID的影響低于其他2個干擾因子，這與葉淑英等[13]對公園中麻雀的研究結果不太一致，可能是機場內飛機過大的起降噪音或者較大的體積與飛行速度干擾了麻雀對于顏色的判斷，也可能是麻雀本身對顏色敏感程度較低[25]

秋冬季麻雀的FID高于春夏季，這與M?ller等[26]的研究結果一致，可能與機場內的生境有關.春夏季禾本科和菊科等植物生長茂盛，秋冬季植物枯萎，鳥類躲避場所減少，從而麻雀的FID增加.另一方面，季節對不同干擾方式下麻雀FID的影響并不顯著，這是因為機場這個特殊環境開闊度高，植被類型較簡單，沒有高大茂盛的喬木、灌木，而復雜的植被結構能夠增加鳥類對人為干擾的耐受性[27].

鳥類的FID在很大程度上反映它對人為干擾的耐受性和適應性，當長期生活在人為干擾程度較高的環境中時，鳥類的FID值會減小，即對人為干擾表現出較強的耐受性，對人的適應性也隨著干擾程度的提高而增強[4].本研究中，麻雀在有人類居住的樣點2比樣點1中有著更短的FID，這可能是因為樣點2長期有消防人員居住，麻雀對于人類的防范性降低，表現出更高的耐受性.在樣點1觀察到紅隼在有汽車低速（20 km/h）靠近時，FID只有20 m，但實驗者下車行走靠近時的FID更大，說明樣點1內的鳥類對飛機、汽車有一定的耐受性，但對于人為干擾的耐受性不高.這與Mcleod等[28]利用不同交通工具接近對鳥類FID的影響結果相似，即徒步接近時的FID大于車輛接近時的FID.

綜上所述，機場環境中，飛機起降噪音對麻雀FID的影響最大，其次是實驗者的移動速率，實驗者著裝顏色的影響最小.秋冬季麻雀的FID高于春夏季.麻雀在噪聲低且有人居住的樣點2中有著更短的FID，表現出更強的耐受性.