遷徙蒼鷺繁殖期及種群發展趨勢預測方法探討

劉雙

摘要：遷徙蒼鷺通常是指春季遷來東北等地區繁殖，秋季遷離繁殖地到南方越冬的蒼鷺，在朝陽為夏候鳥。筆者于2009～2019年，結合“遼寧最大蒼鷺種群生活史研究”項目，對遷徙型蒼鷺繁殖期及種群發展趨勢預測方法進行了探討。

關鍵詞：蒼鷺；繁殖期；種群；預測

研究地位于朝陽縣七道嶺鎮蘇家營子村，外界稱為蒼鷺村，距朝陽市區46公里，蒼鷺種群在該地棲息繁殖已達100多年，其間經過兩次本地短距離遷移。蘇家營子村四面低山環繞，植被豐富，植物群落多樣性和物種多樣性較高，居民房前屋后及河灘楊柳科樹木高大。良圖溝河從村北流入，沿村西山根彎肘型向東南流淌，河灘兩側多為楊柳構成的防護林。這條河流是遼西地區少見的長流水河，從未干枯過，在干旱年份，也只是流量減小、河道變窄而已。該河水質優良，常年保持在Ⅰ～Ⅱ級標準，河中魚蝦蛙等資源豐富。

2.1 蒼鷺種群生活史各階段發生時間預測方法

蒼鷺種群生活史各階段發生時間預測采用期距法，主要利用當地積累多年或多次有關蟲害發生規律的資料分析總結當地某害蟲任何兩種現象（如蟲態）之間的時間間隔，這種有規律的帶必然性的時間間隔叫作“期距”。整理多年或多次的平均期距和標準差，對某害蟲下一個現象的日期進行預測。預測公式： f=hi+（xi±sx），式中：f為預測時期出現日期，hi為預測時期前某個時期的實際日期，xi為理論期距值，sx為標準差。

2.2 蒼鷺種群各階段的數量發展趨勢預測方法

采用2009～2019年調查數據，應用“Microsoft Office Excel2003”做回歸分析。打開“Microsoft Excel”，點擊“圖標向導”，選擇成對的自變量x和因變量y數據列，點擊“x、y散點圖”。點擊“添加趨勢線”，在“趨勢預測/回歸分析類型”的線性、對數、多項式、乘冪、指數等類型中，采用相關關系系數r2值大于0.95的方程式作為蒼鷺種群發展趨勢預測回歸模型。

3.1 蒼鷺種群生活史各階段發生時間預測

根據2009～2019年調查的蒼鷺從遷來始見時間到南遷末期時間，各生活時段點時間（見表1），計算出以下生活時段間的期距值和標準差（見表2）。

蘇家營子蒼鷺繁殖群2013年遷來始見日期為3月4日，即“hi”為3月4日，“xi±sx”為35±4=31～39天，在3月4日基礎上加31天和39天，得2013年蒼鷺產卵始見期為4月5～12日，實際調查為4月8日，在預測區間值內。

3.2 蒼鷺種群各階段的數量發展趨勢預測

根據2009～2019年調查數據，應用“Excel2013”建立數學回歸預測模型。

蒼鷺遷來數量預測回歸模型：y=0.001x2+0.9541x+188.51 r2=0.9874。式中：x為蒼鷺遷來前的鳥巢調查數據（個）；y為蒼鷺遷來數量預測值（只）；r2為相關系數。

蒼鷺幼鳥離巢數量預測回歸模型：y=0.0025x2+2.3044x+449.39 r2=0.9898。式中：x為蒼鷺遷來前的鳥巢調查數據（個）；y為蒼鷺幼鳥離巢數量預測值（只）；r2為相關系數。

幼鳥保存數量預測回歸模型：y=0.8315x+1.1701 r2=0.9956。式中：x為蒼鷺遷來數量（只）；y為蒼鷺幼鳥離巢數量預測值（只）；r2為相關系數。

蒼鷺南遷數量預測回歸模型：y=1.88568x+1.1624 r2=0.9912。式中：x為蒼鷺遷來數量（只）；y為蒼鷺南遷數量預測值（只）；r2為相關系數。

預測模型檢驗舉例：蘇家營子蒼鷺繁殖群遷來前的鳥巢調查數據為2 5 8個，預測蒼鷺遷來數量，應用模型y=0.001x2+0.9541x+188.51計算，得y=66.564+246.157+188.51=501 .231（只），實際調查值為498只，相差3只，在允許范圍之內。

應用期距預測法對蒼鷺種群某階段發生時間進行預測和建立數學回歸模型對蒼鷺種群各階段的數量發展趨勢預測，均未見相關報道。經檢驗，應用期距法預測時間與調查時間相符；應用回歸模型對蒼鷺種群數量預測，預測值在允許范圍之內。