基于鳥類多樣性保護的武漢都市圈生態網絡構建探索

摘 要 生態網絡有助于提高區域景觀連通性，增加斑塊之間的物質能量和基因交流，對生物多樣性保護具有重要意義。既往研究側重于從經驗主義或基于圖論等理論探索景觀模型構建方法，較少針對具體物種的長時序觀測數據建立“物種—環境”相關性模型從而構建生態網絡。隨著《武漢都市圈發展規劃》獲國家發改委正式批復，武漢都市圈成為第7個獲批的國家級都市圈。以武漢都市圈為例，基于長達15年（2007—2021年）的鳥類長期觀測數據和城鄉環境數據，探究城鄉環境特征對鳥類多樣性的影響機制，識別重要鳥類棲息地的空間分布，構建以鳥類為指征的生態源地—生態廊道—生態網絡保護體系。此外，基于城市擴張模型分析生態網絡被侵占風險，對其進行重要性和敏感性分級，識別鳥類多樣性保護的難點和痛點。有望為面向鳥類多樣性保護的都市圈層面生態網絡建設提供實證支撐，為國土空間規劃中面向生物多樣性保護的都市圈層面重要生態空間劃定與生態修復提供理論參考。

關 鍵 詞 鳥類多樣性；生態網絡；公眾科學；城市擴張；武漢都市圈

文章編號 1673-8985（2024）04-0123-09 中圖分類號 TU984 文獻標志碼 A DOI 10.11982/j.supr.20240417

生物多樣性保護關乎生態系統的韌性和人類福祉[1-2]，它是指來自陸地、海洋和其他水生生態系統及其所屬生態復合體的生物體間的多樣性，包括物種內部、物種之間和生態系統的多樣性[3-4]。世界自然基金會（WWF）發布的《地球生命力報告2020》指出，1970—2016年間全球野生動物種群數量下降了68%，且22%的植物有滅絕風險。生物多樣性喪失將嚴重影響生態過程和生態系統的韌性，阻礙其在調節氣候、降低污染、授粉、固碳等方面發揮關鍵作用，進而對人類獲得食物、纖維、水、能源、藥物和其他遺傳物質造成威脅[5]。生物多樣性喪失已不單是環境問題，更關乎人類福祉和全球安全。

城市中常見的野生動物——鳥類，是目前國際公認指示生物多樣性的物種[6]，它們對于城市環境變化的響應具有典型性與代表性。一方面由于鳥類相對容易識別和獲取，鳥類生態學發源較早，學界已具備相對豐富的鳥類相關信息積累[7]；另一方面由于鳥類是高度可移動的物種，對小尺度的棲息地環境與大尺度的區域環境變化均有響應。盡管城市為鳥類提供了水源、食物來源和居所，城市建設中對綠地與水體的破壞壓縮了鳥類的生存空間，對鳥類多樣性產生了巨大威脅。

隨著《武漢都市圈發展規劃》獲國家發改委正式批復，武漢都市圈成為第7個獲批的國家級都市圈。江河密布、濕地眾多的武漢都市圈位于全球重要候鳥遷徙路線之一的“東亞—澳大利亞候鳥遷徙路線”上，既是候鳥遷徙的重要中轉站和越冬區，也是青頭潛鴨等珍稀鳥類的繁殖地。因此，作為我國中部最具影響力的城市發展集群，有必要厘清武漢都市圈城鄉環境變化對鳥類多樣性的影響，科學劃定重要生態源地和廊道并構建生態網絡，為面向鳥類多樣性保護的都市圈層面生態網絡構建樹立典范。

1 相關研究

從基于景觀生態學模型的生態網絡規劃，到制定生物多樣性保護的專項計劃并出臺相關支撐文件，最后落到生境修復和營造具體措施以確保城市生物多樣性保護規劃的落地實施——城市生物多樣性保護的規劃研究正逐步精細化[8]。然而，具體物種保護規劃研究進展相對緩慢。一方面由于物種保護規劃需要物種觀測和田野調查作為支撐，比較耗費人力物力。另一方面，城市建成環境與鳥類多樣性的關聯性研究向實踐應用的轉化較少；既有研究多采用經驗主義，依據物種分布記錄，以區域內物種特有性和受威脅程度確定保護措施，或采用模型估計區域內生物多樣性，包括植被覆蓋率、景觀斑塊連接度、綜合物種多樣性指數等指標[9]，但上述方法大多圍繞棲息地或生境質量的提升，而較少從城市乃至城市群層面探索面向鳥類多樣性保護的重要棲息地判別及保護方法。

隨著城市化的快速推進，基于鳥類對城市生態環境和居民福祉的重要性開展城市背景下的生物多樣性保護研究顯得尤為重要，我國針對鳥類多樣性影響機制的研究仍主要在自然棲息地開展，以不同生境鳥類群落結構及其動態變化為主[10]，而從城市建成環境入手，結合地域代表性鳥類的生態學習性和棲息地偏好對鳥類多樣性的時空影響機制的研究則不足。城市建成環境對鳥類多樣性的影響機制是識別重要鳥類棲息地的關鍵切入點。生物多樣性研究視角下，城市建成環境包括人工環境（如建筑、道路、車輛、人流、噪聲、污染物）和自然基底（如林地、水體、草地、濕地等）兩部分[11]。既往研究多從棲息地尺度和區域/景觀尺度分別探討城市建成環境對鳥類多樣性的影響[12]。棲息地尺度下往往關注小氣候（熱環境、風速、溫度）、水（含沙量、PH值、微生物含量）、植物（與動物多樣性相關）、噪聲水平等微觀環境或當地特有的環境特征。區域/景觀尺度的顯著環境要素可分為：（1）土地覆蓋，即綠地面積、水域面積、不透水表面面積等[13-14]到特定類型區域的距離，如距離城市中心的距離、距離綠地的距離、距離水體的距離等[15]。（2）景觀生態學指標，即景觀連接度、斑塊密度等[16-18]。這一尺度下既往研究較多關注城市灰綠空間比例及景觀格局，僅有個別研究探討了城市社會要素對生物多樣性的影響，包括土地利用變化、人類活動等[19-20]。

公眾科學（citizen science）通常指公眾參與科學研究并產生新知識的有意識的合作過程，其參與者是不分地域的非專家群體[21]，通過借助大量來自普通公眾的非職業科學家、科學愛好者或志愿者，進行數據采集、分析、應用等活動。公眾科學形式的鳥類調查與傳統鳥類調查相比，擴大了調查和評估的范圍，增強了數據采集能力，為鳥類研究提供了大量數據，彌補了傳統調查的不足，能有效完善生物多樣性本底資料，或可為區域視角下的城市鳥類多樣性時空影響機制提供支撐[22-23]。

生態網絡起源于島嶼生物地理理論，指在空間中利用線性廊道將破碎的景觀斑塊進行有機聯系，維持區域內生物多樣性、景觀完整性的網絡體系[24]。當前生態網絡構建研究側重于利用景觀生態學相關模型對生物棲息地和遷徙廊道進行定量分析，包括采用描述要素或區域景觀總體特征的景觀格局指數法[25-26]，以及遵循“生態源地識別—綜合阻力面構建—生態網絡生成”的基本模式的圖論算法、電路理論、最小累計阻力模型、斑塊重力模型等具體模型手段構建區域生態網絡[27]。其中最小累計阻力模型通過計算物種在不同生態源地間運動所需要耗費的代價，反映物種運動的潛在可能性及趨勢，能較好地模擬較大尺度內景觀要素間的相互關系，被廣泛應用于生態網絡構建與優化研究與實踐中[28-29]。

本研究以武漢都市圈為研究對象，根據2007—2021年鳥類長期觀測數據和2009、2014、2019年城鄉環境數據，識別鳥類多樣性和城鄉環境演變特征，探究武漢都市圈城鄉環境特征對鳥類多樣性的影響機制，評估武漢都市圈潛在鳥類多樣性，利用最小累計阻力模型構建由鳥類棲息地和鳥類遷移廊道組成的生態網絡，進而以城市擴張對鳥類棲息地和生態廊道的侵占風險為依據，對生態網絡進行重要性和敏感性分級，識別鳥類多樣性保護的難點和痛點，為武漢都市圈生態網絡建設提供科學依據，為面向生物多樣性保護的國土空間規劃和重要生態空間保護與修復工程提供參考，研究框架如圖1所示。

2 研究區概況

武漢都市圈（見圖2）是以我國中部最大城市武漢為中心，覆蓋周邊100 km范圍內的8個大中型城市（黃岡、鄂州、黃石、孝感、咸寧、仙桃、天門、潛江）而構成的城市聯合體，是湖北省經濟要素最為密集、最具活力的地區。武漢都市圈生態本底條件優越，生態要素齊全，生境類型豐富，分布有山脈、森林、河流、湖泊、草原等多種土地覆蓋類型。南北環繞有以幕阜山、大別山余脈為主的低山丘陵，中部分布有梁子湖、湯遜湖、魯湖、東湖、沉湖等重要湖泊，形成了以山脈、水系為骨干，以山、林、江、湖為基本要素的多層次、多功能、復合型、網絡化的區域生態體系。武漢都市圈鳥類資源豐富，目前已觀測到的鳥類共417種，占全國鳥類總數的28%。其中，國家一級保護鳥類12種，如東方白鸛、黑鸛等；國家二級保護鳥類67種，如白額雁、鴛鴦、灰鶴等。

3 研究方法與數據

3.1 數據來源與預處理

3.1.1 鳥類分布數據

從“中國觀鳥記錄中心”網站（見表1）檢索2007—2021年武漢都市圈的觀鳥記錄共5 831條，觀鳥報告內信息包括鳥類名稱、種、目、科、數量、觀測地點、觀測時間等。篩選2007—2011年、2012—2016年、2017—2021年3期內每年重復觀測次數≥3次的觀鳥記錄，分別得到鳥類觀測點62個、95個、308個，觀測到386種、108 410只鳥類。分別計算3期鳥類觀測點的鳥類多度（abundance）、豐富度（richness）、多樣性（diversity）3類指標（見圖3）。

式中：n表示每次觀測中觀測到的鳥類物種數；mi表示該次觀測中第i個物種的個體數；pi表示第i個物種占該次觀測到的物種總個體數的比例。

通過自然對數法將鳥類多度、鳥類豐富度、鳥類多樣性3類指標進行歸一化處理，通過R語言psych包采用因子分析法對3類指標進行降維處理。其中，fa函數進行主成分分析，經過正交旋轉后得到武漢都市圈的總體鳥類多樣性。因子分析結果如表2所示，公因子1對武漢都市圈總體鳥類多樣性的解釋度達0.79，滿足本研究的精度需求。

3.1.2 城市環境數據

（1）土地利用數據：根據Zenodo數據知識庫獲取相應3期30 m精度的武漢都市圈土地利用數據，將武漢都市圈土地利用類型劃分為農田、森林、灌木、草地、水體、裸地和不透水表面7類，得到武漢都市圈2009年、2014年、2019年的土地利用數據。

（2）夜間燈光數據：本研究選擇2009年第4版的DMSP/OLS全球夜間燈光影像及2014年和2019年NPP/VIIRS全球夜間燈光影像，精度為1 000 m。由于DMSP/OLS全球夜間燈光影像和NPP/VIIRS全球夜間燈光影像分別由不同傳感器檢測完成，因此這3期數據需要進行預處理后才能使用。首先，為消除DMSP/OLS夜間燈光數據內部之間存在的差異，對DMSP/OLS夜間燈光數據進行逐步校正和飽和校正，并進行年內融合。然后，采用像元模擬法建立DMSP/OLS和NPP/VIIRS兩種夜間燈光數據之間的相互校正模型，得到可比較的2009年、2014年、2019年的夜間燈光數據。

（3）人口密度數據：Worldpop人口密度數據是基于各國人口普查和官方人口估計數據，通過隨機森林模型（Random Forest）生成的年度人口密度數據集，精度為1 000 m。根據武漢都市圈2009年、2014年和2019年人口統計年鑒，對該數據進行校正，得到可比較的武漢都市圈2009年、2014年、2019年的人口密度數據。

（4）景觀格局指數：通過Fragstats軟件，利用武漢都市圈2009年、2014年、2019年土地利用數據，提取森林、灌木、草地，評估武漢都市圈3期景觀格局動態變化。本研究從景觀破碎度、景觀斑塊形狀和景觀多樣性3方面進行景觀格局變化分析，選取斑塊密度（PD）、最大斑塊指數（LPI）、邊緣密度（ED）、斑塊形狀指數（LSI）、聚集度指數（AI）、香農多樣性指數（SHDI）、香農均勻度指數（SHEI）7種景觀格局指數進行景觀格局變化分析。

上述數據名稱和來源見表1和圖4。

3.2 研究方法

3.2.1 廣義線性混合模型

首先通過共線性研判對自變量進行篩選，利用R語言Imer4程序包通過廣義線性混合模型（Generalized Linear Mixed Model）探究武漢都市圈城鄉環境特征對鳥類生物多樣性的影響機制，并利用MuMin函數計算模型解釋度，提取顯著影響的環境要素和相關性系數，通過空間反演預測武漢市鳥類多樣性空間分布。

3.2.2 最小累計阻力模型

最小累計阻力模型（Minimum Cumulative Resistance，MCR）通過模擬出發地與目標地之間的最短成本距離以確定物種遷移的最佳路徑，是模擬生態廊道的常用方法之一。本研究利用反函數對潛在武漢都市圈生物多樣性評估結果進行變換得到阻力面，通過ArcGIS中Spatial Analyst—距離分析—成本距離及成本路徑工具生成最短成本路徑并結合自然本底條件繼續篩選，得到生態廊道，從而構建武漢都市圈生態網絡。

3.2.3 FLUS模型

FLUS模型由基于神經網絡的適宜性概率計算模塊（BP-ANN）和基于自適應慣性機制的元胞自動機模塊（CA）組成。BP-ANN模塊需輸入土地利用變化驅動因子，本研究通過武漢都市圈30 m分辨率DEM數據得到的高程和坡度作為決定土地利用的主要因素。設置神經網絡訓練采樣比例（本研究設置為2%），并選用隨機采樣模式進行各類用地的訓練樣本采樣（本文訓練隱藏層數設置為12），實現神經網絡訓練。結合標準化處理后各驅動因子分布狀況，計算得到各土地利用類型轉換的適宜性概率結果。然后確定不同土地利用類型相互轉換難易程度矩陣（0表示不允許轉換，1表示可自由轉換），預設各土地利用類型變化數量的目標，再通過自適應慣性機制的元胞自動機模塊進行模擬，模擬迭代目標次數為300，鄰域大小為3×3，最終實現武漢都市圈2024年、2029年、2034年城市擴張模擬結果[30]。

4 結果與分析

4.1 顯著影響鳥類多樣性的環境要素

通過廣義線性混合模型，構建“鳥類多樣性—城鄉環境要素”回歸模型（見表3）。結果表明，人口密度和夜間燈光亮度與鳥類多樣性呈顯著負相關，而土地利用數據中的林地面積、水體面積和反映總體景觀格局的邊緣密度指數與鳥類多樣性呈顯著正相關，且人口密度、夜間燈光亮度對鳥類多樣性的負面影響強于土地利用，其他城鄉環境要素則對鳥類多樣性的影響不明顯。根據回歸結果構建武漢都市圈潛在鳥類多樣性分布模型，模型解釋度達41%，模型預測結果精度較高。

4.2 重要鳥類棲息地判別和生態廊道構建

潛在鳥類多樣性模擬結果（見圖5）表明，在東北部大別山、南部幕阜山等山區，以及漲渡湖、沉湖等重要水體區域鳥類多樣性水平較高，而在武漢市三環線以內等城市建設水平較高、人口密度較大的城市中心區鳥類多樣性水平較低，整體呈現城區低郊區高的特點。

在ArcGIS中將潛在鳥類多樣性模擬結果分級，并結合武漢都市圈“三區三線”劃定及重要自然本底要素，提取26處重要鳥類棲息地作為生態源地，總面積18 841.52 km2，占研究區總面積的32.08%。通過最小成本路徑模型，結合生態源地空間分布，篩選確定得到5條生態廊道，廊道總長度為85.33 km。

由生態源地及生態廊道構成的生態網絡可整體概括為“一心一鏈兩屏四軸”：梁子湖生態綠心是武漢都市圈內面積最大、鳥類多樣性最高、最為完整的濕地斑塊，以梁子湖為中心，沿長江展開的生態綠鏈和以南北兩側山林為主的兩道生態屏障形成了武漢都市圈生態網絡的基本骨架，再由跨越長江、聯通南北的4條生態綠軸串聯各湖泊、河流、山體等生態源地，構建了以保護生物多樣性為導向的武漢都市圈生態網絡安全格局。

4.3 基于FLUS模型的生境敏感性評價

以2014年武漢都市圈土地利用數據為基礎，利用FLUS模型，對2019年武漢都市圈土地利用進行模擬預測（見圖6，表4），模擬精度Kappa系數達0.8，滿足本研究的精度需求。在此基礎上，以2019年土地利用數據分別對2024年、2029年、2034年土地利用變化進行預測。到2034年，武漢都市圈不透水表面的面積增幅最大，相比2019年增大了2.49%，城市化水平顯著提高，林地面積預計增長0.7%，水體面積預計下降1.07%。這表明武漢都市圈生態保護措施有一定成效，但水體保護措施仍有待加強。

根據生態源地被侵占面積對比，對生態源地進行敏感性等級劃分（見圖7）。大別山等林地生態源地和長江、東湖等水體生態源地被侵占面積極大，劃定為五級敏感生態源地，總面積達8 284.22 km2。幕阜山、漲渡湖區域被侵占面積較大，劃定為四級敏感生態源地，總面積達6 014.48 km2。其余生態源地被侵占面積較少，因此劃定為三級、二級、一級敏感生態源地，總面積依次為2 487.89 km2、1 226.08 km2、828.85 km2。

結合武漢都市圈常見林鳥、常見水鳥及珍稀鳥類在生態源地的空間分布，對生態源地進行重要性等級劃分。幕阜山、大別山、長江、沉湖、梁子湖、東湖區域鳥類多樣性評估結果極高，且有較多珍稀鳥類（黃胸鹀、東方白鸛、青頭潛鴨、黑鸛、白鶴、白胸翡翠等）分布，劃定為五級重要生態源地，總面積達14 991.00 km2。武湖、龍感湖、湯遜湖、后官湖、漲渡湖、野豬湖鳥類多樣性評估結果較高，有一定珍稀鳥類分布，劃定為四級重要生態源地，總面積達368.46 km2。其余生態源地鳥類多樣性評估結果較低，同時源地自身面積較小，因此劃定為三級、二級、一級重要生態源地，總面積依次為796.15 km2、1 633.02 km2、1 052.89 km2。幕阜山、大別山、長江、東湖、漲渡湖區域同時具有較高等級的重要性和敏感性，在后續規劃及管理保護中需重點保護。

根據生態源地敏感性與重要性分級結果，提取敏感性與重要性分級均在四級及以上的生態源地斑塊作為剛性保護區（見圖8）。其中，大別山、幕阜山為武漢都市圈南北兩側山體屏障，漲渡湖、東湖、湯遜湖長期以來是武漢都市圈濕地鳥類的重要棲息地和越冬區，長江流域濕地更是世界生物多樣性最豐富的區域之一，在確保上述區域鳥類多樣性保護關鍵斑塊得到有效保障的同時，對其余生態源地斑塊進行彈性引導，構建剛性控制與彈性保護相結合的可持續發展的武漢都市圈生態網絡格局。

5 結論與討論

本研究以武漢都市圈為研究對象，基于長達15年的鳥類長時序觀測數據和多源城鄉環境數據，建立二者之間的廣義線性混合模型，探究城鄉環境變化對鳥類多樣性的影響機制，提取顯著影響鳥類多樣性的環境要素構建預測鳥類多樣性分布的評價指標。結果顯示，夜間燈光亮度、人口密度對鳥類多樣性造成的負面影響較大，而林地、水體面積增加則對鳥類多樣性有顯著正面影響，同時，景觀邊緣密度對鳥類多樣性也有一定促進作用。因此在生物多樣性保護規劃中增加林地水體生境時應盡量減少人為干擾的影響，同時在生境修復過程中重點關注斑塊形狀的復雜度，增加棲息地的異質性和復雜性。

此外，本研究根據模擬潛在鳥類多樣性結果判別重要鳥類棲息地并構建武漢都市圈生態網絡，通過城市擴張模擬獲取鳥類棲息地敏感性評價結果，對生態空間敏感性與重要性評價以及構建剛彈結合的城市生態安全格局具有重要作用。結果顯示，武漢都市圈重要鳥類棲息地主要分布于南北兩側山體及長江兩岸重要湖泊濕地，形成“一心一鏈兩屏四軸”的生態網絡格局，但幕阜山、大別山、長江、東湖、漲渡湖等鳥類棲息地生態敏感性較高，未來城市擴張進程中被侵占的風險較大，需重點保護。

5.1 城市建成環境對鳥類多樣性的影響機制

武漢都市圈鳥類多樣性空間分布同時受人為因素和自然因素的影響。由結果可知，反映城市化水平的人口密度、夜間燈光亮度與鳥類多樣性呈顯著負相關，與既往研究相符。這是由于城市化水平較高的區域受人為干擾的影響較大，缺乏足夠的棲息地，加上食物匱乏導致大量鳥類難以適應城市環境。此外，有研究指出，夜間燈光對鳥類的進食、睡眠、繁殖等生理行為有廣泛影響[31]，因此在城市建成區形成了鳥類多樣性的洼地。土地利用數據中林地面積[32-33]、水體面積[34-36]與鳥類多樣性呈顯著正相關，這是由于林地及水體生境中多樣的植被組成在提供更多隱蔽空間的同時，還提高了生境異質性[37]，不僅能夠滿足包括樹鷚、黑臉噪鹛、白鷺、灰頭麥雞等常見林鳥、水鳥棲息，也吸引了青頭潛鴨、白鶴、黑鸛等珍稀瀕危鳥類[38]。而不透水表面、農田等其他土地利用類型對鳥類多樣性的影響不明顯，可能由于本研究所采用的數據精度有限，無法反映城市建成區內部土地利用變化對鳥類多樣性的影響。在景觀水平上，邊緣密度是景觀形狀復雜度的直觀反映，邊緣密度與鳥類多樣性呈顯著正相關，表明景觀被邊界分割的程度越高，鳥類多樣性越大。這可能由于生境形狀越復雜，產生的邊緣效應越強，而水鳥基于食物的密度而非食物本身的營養或能量來覓食，因此形成了具有豐富食物資源的邊緣區域，給大量鳥類提供了良好的棲息環境[39-40]。

5.2 重要鳥類棲息地分布與生態網絡構建

武漢都市圈重要鳥類棲息地空間分布結果反映了不同城市McYBsLoSNpwmsMGZIAmXhY4CcSVP91GQNQiuNh6XL1w=環境對鳥類多樣性的友好程度，林地和水體構成了鳥類棲息地的主要土地利用類型，與依托重要鳥類棲息地提取的生態廊道一起形成了外部由山體組成生態屏障，內部由水系組成水網，由廊道串連起外部山體和內部水網形成山水相依的生態網絡格局。但武漢都市圈西部仙桃市、天門市、潛江市的生態空間較少，與生態網絡的聯系較為薄弱，東西部的景觀聯系有待加強?？梢酝ㄟ^修復生態斷裂點、建設踏腳石和生態廊道差異化保護提升都市圈生態網絡的穩定性，更好地發揮生態系統的服務價值[41-42]。此外，要準確評估當前城市生物多樣性保護規劃的進程，確定每一階段保護措施的重點，并實施全生命周期管理與保護。隨著城市的發展定期監測與反饋，對當下的干預措施進行調整，確保生物多樣性保護規劃的良性效益[43]。

5.3 城市擴張對生態網絡的風險影響

未來城市建設用地仍處于增長趨勢，2019—2024年增長速度較快，2024—2034年有所放緩。到2034年，建設用地預計將增加2.49%，主要向北部幕阜山方向及東部延長江發展，長江兩岸建設用地擴張較為明顯，孝感、鄂州、黃石周邊零星碎片狀建設用地顯著增多。同時，隨著建設用地的擴張，水體和林地受到大面積侵占，其中幕阜山北部被侵占面積將達到28.44 km2，大別山南部被侵占面積將達到82.41 km2，林地斑塊破碎化程度日益加重。水體生態源地中，長江被侵占面積將達到108.31 km2，東湖被侵占面積將達到3.49 km2，漲渡湖被侵占面積將達到77.19 km2，嚴重影響重要河湖自然形態及其流動性和連通性[44]。在未來城鎮開發建設中既要保護生態安全，又要為城市的社會經濟發展保留必要的剛性保護空間，規范管控對生態功能不造成破壞的有限人為活動，嚴格控制土地管理與相關政策法規，堅持保護有限、自然恢復為主，與人工修復相結合的原則，并結合實際明確生態修復時序安排，定期開展鳥類多樣性調查檢測，加強關鍵棲息地保護和遺傳資源保存，確保生態安全和社會穩定，協調好生物多樣性保護和城市擴張的平衡，踐行綠色發展戰略[45]。

本研究采用鳥類公眾科學數據以探究城市建成環境對鳥類多樣性的時空影響機制，但亦存在如鳥類觀測點空間分布不均勻等缺陷。在后續研究中，應考慮完善數據來源如通過組織周邊城市進行更為詳實的鳥類多樣性調查，并結合地域性鳥類的分布，為面向鳥類多樣性保護的武漢都市圈生態網絡建設提供實證支撐，為國土空間規劃中面向生物多樣性保護的重要生態空間劃定與生態修復提供理論參考。

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基金項目：國家自然科學基金青年基金“平原水網城市建成環境對鳥類多樣性的影響機制與規劃響應”（編號52208083）；第74批中國博士后科學基金面上資助項目“長江流域生態空間對鳥類多樣性的影響機制與空間優化研究”（編號2023M742694）；湖北省文旅廳重點項目“基于‘生態—文化’耦合評價的長江國家文化公園（湖北段）四類功能區識別與規劃建議”（編號HCYK2022Z08）資助。