摘 要：基于陸海統籌思想以促進候鳥棲息地生態環境改善、提升物種多樣性、加強種群交流為目標，識別分析“中轉站”域內生境狀況并提出修復建議。通過從MSPA模型、景觀連通度分析、結合大連市重要鳥類棲息地選取重要棲息地斑塊，通過電路理論模擬鳥類隨機移動，識別侯鳥生態廊道與重要廊道節點，以構建生境安全格局。研究結果識別出研究區內生態保護區、關鍵區、待修復區。其中待修復區根據生態安全性重要程度進行分級，并提出針對性修復策略。本文構建的候鳥生境安全格局可為候鳥遷棲息地保護提供科學依據。

關鍵詞：東亞-澳大利西亞遷飛區；候鳥遷徙；生態廊道；電路理論

中圖分類號：X171.1 文獻標識碼：A 文章編號：1673-9655（2025）01-00-10

0 引言

候鳥必須在遷徙飛行前囤積大量的脂肪，有些候鳥的體重在幾周內就可增加一倍。在漫長的遷徙途中，為了達到定時“加油”的目的，中途停歇的“中轉站”必須有合適的棲息地和充足的食物[1]。隨著城市化快速發展，在高強度的人類活動以及不合理的土地利用下，生態環境遭受嚴重破壞[2]，部分“中轉站”候鳥棲息地數量變少、質量下降，同時城市生態空間孤島化和破碎化現象顯著[3]，失去關鍵的棲息地可能會導致遷徙鳥類無法找到足夠的食物和安全停靠點從而對它們的生存和繁殖造成威脅，候鳥棲息地的保護迫在眉睫。同時候鳥分布廣泛，進行大面積遷徙飛行，需要對整個“中轉站”景觀進行管理以保護它們[4]，這意味著除了確定關鍵的保護地點外，還需要加強棲息地間的連通性，構建“健康”生態廊道。充分了解威脅候鳥種群動態區域的空間分布，并分析提出針對性策略是應最優先考慮的有效保護行動。

在2023全球濱海論壇會議“遷徙物種保護的濱海協同主題論壇”上國家林業和草原局野生動植物保護司副司長萬自明指出：“東亞—澳大利西亞遷飛區涉及全球22個國家，每年有超過210種的5000多萬只遷徙水鳥利用該遷飛區進行遷徙，是全球九大遷飛區中最大最繁忙的遷飛區域。保護東亞—澳大利西亞遷飛區候鳥及其棲息地，對于保護生物多樣性，構建地球生命共同體具有重要意義。”中國黃（渤）海候鳥棲息地系列遺產地和提名地位于黃海生態區中國一側沿岸，對東亞-澳大利西亞候鳥遷飛路線上的、超過20種受脅鳥種的生存具有關鍵作用[11]。據大連市自然資源局政務信息可知，大連市兩處世界自然遺產提名地位于黃海生態區咽喉位置，是候鳥長途飛行的重要停歇、覓食、繁殖地，是成百上千萬遷徙性水鳥的遷徙“中轉站”，尤其是蛇島-老鐵山自然保護區，更是位于遼東半島尖端，是跨海峽飛行候鳥的重要落腳點，區域的生態環境好壞直接影響遷徙候鳥的生存狀況。構建生態廊道對于鳥類保護尤為重要，在2024年6月4日，國家發展改革委會同財政部、國家林草局編制的《候鳥遷飛通道保護修復中國行動計劃（2024—2030年）》中也明確提出健全保護網絡。同時，大連市自然資源局公布，2024年7月26日在印度新德里舉行的第46屆聯合國教科文組織世界遺產委員會會議上，審議通過對中國黃（渤）海候鳥棲息地遺產地（第一期）世界自然遺產邊界進行調整，將包括大連蛇島-老鐵山候鳥棲息地在內的我國5處重要候鳥棲息地擴展納入。

鳥類保護重視度逐漸提升，對于鳥類棲息地保護尤為突出。許海鋒等[5]通過估算生境適宜性指數分析區域內棲息地分布和生境質量；孫傳諄等[6]基于invest模型評估棲息地生態服務與功能；王洪昌等[7]通過搭建具有自適應損失函數的ResNet34雙任務網絡模型，實現同時識別鳥種及其棲息地類型。這些學者[5-7]從棲息地的類型及生境質量等角度進行深入研究，隨著研究的進一步深入[8-10]，部分學者也注意到鳥類在棲息地間遷徙飛行，不僅要關注單個棲息地生態水平，也需建立多個棲息地間的聯系。王春曉等[8]基于CLUE-S模型預測土地利用情景以鳥類最大遷徙距離為閾值構建生態網絡，計算連通性指數土地利用變化對鳥類棲息地連通性影響；楊錫濤[9]等運用最小阻力模型建設及張萍[10]等通過最小阻力模型與電路理論相結合的混合模型構建鳥類生態廊道。已有的研究結果表明，構建生態廊道逐漸成為維持鳥類種群持續生存繁衍最有效的手段之一，生態學家和保護生物學家都建議通過建設生態廊道，以有效地連接形狀和大小不同的鳥類棲息地，減少棲息地被擠壓的負面影響[9]。

本研究基于陸海統籌思想，綜合考慮候鳥棲息、覓食、繁衍等生活習性以及景觀連通性等多重因素識別陸、海候鳥棲息地，運用最小阻力模型假設鳥類在遷移和擴散過程中穿越異質景觀空間需要克服一定的“阻力”構建阻力面[12]，運用電路理論模型參照電路中電子隨意游走的特點來模仿候鳥擴散路徑構建陸海聯通的候鳥生態廊道，并分析重要生態廊道節點[13]。從而識別出生態保護區、生態關鍵區、生態修復區，提升候鳥遷徙“中轉站”生境網絡質量。

1 研究區域概況和數據來源

1.1 研究區域概況

大連市位于120°58′E～123°31′E、38°43′N～ 40°10′N，總面積12574 km2，位于遼東半島最南端，三面環海（圖1）。大連擁有海岸帶2200 km有余，島嶼眾多，海島（礁）約有538個，其中無居民海島498個。海濱的灘涂濕地是水鳥由南向北遷徙時的重要停歇地和覓食地，每年春季數十萬只候鳥遷徙途經大連地區。黃渤海沿岸濕地是水鳥南北遷徙的重要驛站，是東亞-澳大利西亞水鳥遷徙路線的重要組成部分。同時，在大連一些島嶼繁殖的數萬只鷗類、鷺類，也完全依賴灘涂濕地取食。

1.2 數據來源

本研究使用的數據包括：大連市鳥類鳥種、數字高程模型、歸一化植被指數、大連市自然保護區、大連市海岸線矢量地圖、土地利用類型、路網河網建筑矢量地圖、人口密度分布矢量圖，數據來源詳見表1。為保證研究的嚴謹性和科學性，將坐標統一為GCS-WGS_1984，并將柵格數據重采樣為 30 m的分辨率。

1.3 研究框架

本文通過閱讀國內外文獻、新聞資訊確認提出研究背景，提出科學研究問題。基于MSPA模型、GIS空間分析、最小阻力模型、電路理論等技術方法識別棲息地、生態廊道，構建生態安全格局。并對研究區域內待修復區域提出修復策略（圖2）。

2 研究方法

2.1 焦點物種選擇

早在1997年，Lambeck就已經提出進行生物保護的焦點物種途徑，其通過分析區域環境中生物所面臨的主要威脅，找出面對威脅下最需要保護的焦點物種，假設焦點物種需要被滿足，那么所有物種的需要也都可以得到滿足[14]。焦點物種的選擇要結合物種棲息地喪失或者生態環境破碎化威脅、對其他物種的影響、棲息地類型是否包括研究區域的主要棲息地類型、生物學的代表性與典型性以及公眾關注度等原則[15]，選擇結果影響生態網絡的建設和優化[16]。根據記錄大連目前候鳥有22目63科173屬346種，結合大連市候鳥種群的特點，參考以往文獻運用焦點物種選取模型[9]（公式1）篩選出具有代表性的鳥種，以實現保護大多數候鳥，保護生物多樣性的目的[17]。

式中：U—綜合得分；Vi—各項評價值指標：瀕危程度、保護等級、生境代表性、是否重要遷徙物種、是否中國特有、分布范圍、水鳥優勢度7項指標的得分。選取滿足的物種為焦點物種，再根據候鳥的生活習性將其分為三類：水域沼澤鳥類、森林鳥類、低山農田鳥類。

2.2 棲息地識別

棲息地是野生動物賴以生存的空間，是指能為物種生存或繁殖使用的所有環境因素的總和，為鳥類提供食物、繁殖環境，是鳥類躲避天敵和干擾的庇護所，是鳥類個體、種群或群落完成生活某一階段所需的環境類型[18]。本研究擬從MSPA模型、景觀連通度分析、大連市重要生態保護區選取棲息地，兼顧棲息地間的結構連通性和功能連通性[19]，同時結合大連市區域特質，以及鳥類遷徙停留情況分析，以提高棲息地選取的科學性和準確性。

2.2.1 MSPA分析

形態學空間格局分析（Morphological Spatial Pattern Analysis，MSPA）是生物棲息地研究的常用方法，是從像元的層面上識別出研究區內重要的生境斑塊和廊道等對景觀連通性起重要作用的區域[20]。通過MSPA模型將土地利用類型重分類，將適宜鳥類棲息的地類如林地、草地、水體設置為前景，其他土地利用類型設置為背景，即可運用Guidos toolbox進行圖像處理，將前景按形態分為互不重疊的七類（即核心區、橋接區、環道區、支線、邊緣區、孔隙和島狀斑塊），進而可以辨識對維持連通性具有重要意義的景觀類型。

2.2.2 景觀連通度

景觀連通度是指景觀促進或阻礙生物體或某種生態過程在源斑塊間運動的程度[21]，結合生物在景觀之間的擴散行為分析景觀在生態功能上的聯通程度。通過Conefor Sensinode軟件可以計算出斑塊間的鏈接數（NL）、組分數（NC）、整體連通度指數（IIC）和可能連通度指數（PC），綜合文獻分析[22， 23]鳥類的平均搜索范圍在30～32000 m，設置距離閾值為33 km。dPC（公式2） 值可以度量生境斑塊對景觀連通度的貢獻水平，篩選dPC＞3

連通性高的生態斑塊。

式中：—從景觀中移除斑塊k后的連通度指數PC；dPCk—與景觀連通度指數PC相對應的斑塊k的相對重要性指數，dPCk值越大，該斑塊對維持景觀連通度的貢獻越大。

2.3 候鳥遷徙阻力面

如何使鳥類遠離可以產生傷害的威脅，是保護鳥類時需要了解和考慮的重要因素。這些威脅可能包括捕殺、掠奪棲息地等人為干擾、農藥暴露、或與風力渦輪機和交通等人為障礙物發生碰撞等[24]。以棲息地為源數據，選取威脅候鳥游走的因素為阻力因子構建阻力面，阻力面是對現實情況下物種遷移難易程度進行模擬的模擬面[2]。本文選取高程、坡度、食物豐度（包括NDVI；水域沼澤鳥類食物供給能力分析、森林鳥類食物供給能力分析、低山農田鳥類食物供給能力分析）、距水源地距離（距河流、湖泊、海岸線距離）、土地利用類型、人口密度、距道路距離、距建筑距離8個阻力因子，通過計算成本距離可得到最小累積阻力面。

本研究指標按照“十四五”規劃中關于堅持海陸統籌、人海和諧、合作共贏，協同推進海洋生態保護、海洋經濟發展和海洋權益維護，加快建設海洋強國的總體要求及研究區域地理特質考慮沿海灘涂為候鳥覓食、休憩的重要區域，新增加距海岸線距離指標、識別海島棲息地。同時考慮不同鳥類生活習性：水域沼澤鳥類，陸地水域、海洋水域是其的主要食物來源地；森林鳥類林地、耕地是其主要的食物來源地；低山農田鳥類耕地、陸域水體、草地是其主要的食物來源，將土地利用類型數據進行重分類得到大連市具有不同鳥類特性的食物供給能力數據。根據參考文獻[25]將阻力因子進行分級、賦值（表3）。

2.4 基于電路理論模擬游走廊道、識別重要節點

2.4.1 候鳥生態廊道

在景觀生態學領域中，McRae最早引入電路理論，其將阻力面視為電流阻力值面，電阻高的位置電荷游走困難，利用電子隨機游走特性模擬物種在源地單元中物質能量流動路徑，識別出生物游走生態廊道[26]。根據以上理論區域中源斑塊間的聯系需要通過構建廊道來建立，候鳥游走廊道是兩個棲息地源斑塊之間阻力最低的通道，游走廊道可以增加景觀的連通性，為物種的交流和貯存提供渠道，增強種群的抗干擾能力和穩定性，給遷飛候鳥提供一個連續的棲息地網絡。本文運用GIS工具中Linkage Mapper插件，對研究區域內游走廊道進行模擬識別。

2.4.2 識別重要廊道節點

重要廊道節點的識別對候鳥廊道保護意義重大，本節通過對廊道中夾點、障礙點兩種重要節點識別進行廊道分析。夾點是游走廊道網絡中電流密度高值區域，是物種遷徙過程中的必經之地，對整個生態網絡安全穩定起至關重要的作用。在已有廊道的基礎上，運用Pinchpoint Mapper、Circuitscape，選擇all-to-one模式識別夾點。障礙點是游走廊道網絡中電流阻力值較大的區域，改善障礙點的生態環境，提升游走廊道間的連通性能為候鳥遷徙游走減小阻礙。本文運用Linkage Mapper中的Barrier Mapper工具設置最大最小半徑和搜索步長，計算累計電流恢復高值區域作為障礙點[27]。

3 結果與分析

3.1 棲息地分布

本研究運用MSPA模型基于候鳥活動范圍[10]選取核心區面積＞16 km2的生境斑塊作為備選棲息地，通過景觀連接度分析篩選出dPC數值＞3的斑塊，結合重要候鳥生態保護區域共識別出棲息地20處，主要分布在大連市的北部、中部以及南部山地林區，覆蓋多個大連市國家級森林公園和候鳥遷飛重要保護區。從圖3可見棲息地主要集中在大連市北部，北部地勢高，山地廣布，開發程度低且棲息地間連通性高，是候鳥遷徙的重要休憩地和食物源地。陸上棲息地面積約1556.06 km2，占比99.87%，海島棲息地約2.081 km2，占比0.13%。11號棲息地的面積最大，約814.76 km2占總棲息地面積的52%。鷗類、鷺類為濱海濕地候鳥多棲息覓食于沿海灘涂地區，共識別出島上棲息地3處，分布于蛇島保護區和長山群島附近。陸地、海島棲息地識別，體現海陸統籌理念，加強海陸聯系，符合候鳥遷徙連續性規律，為構建海陸候鳥空間保護格局提供新思路。

3.2 候鳥生態阻力面特征

由土地利用類型、高程、坡度等8個阻力因子構建阻力面，根據3種鳥類生活習性不同，設置食物供給能力指標，該指標包含NDVI和水域沼澤鳥類、森林鳥類、低山農田鳥類食物供給能力，依據3組不同值阻力因子構建3個阻力面（圖4）。

整體上在研究區域南部人口密集的甘井子區3個阻力面都呈現出阻力系數明顯高于其它區域的特點。分類研究水域沼澤鳥類、森林鳥類、低山農田鳥類阻力面存在著明顯差異：水域沼澤鳥類阻力面整體阻力系數偏低，阻力系數低值區出現在瓦房店西南部三臺子濕地、小高力坨子以及東部海岸線附近，此處灘涂資源豐富，海上鹽田廣布為水鳥提供豐富食物資源；森林鳥類阻力面整體阻力系數較低山農田鳥類低，在大連市東部地區阻力系數較低，東部地區分布大面積林區，英那河、莊河、碧流河、朱家隈子水庫等陸域灘涂資源；低山農田鳥類阻力面受建設用地和高程阻力因子影響阻力系數普遍偏高，阻力系數低值區和基本農田分布規律類似。這進一步說明阻力因子構建的阻力面能夠體現出研究不同鳥種類的不同生活習性以及研究區域內部自然環境狀況。

3.3 候鳥生態廊道分級

由圖5可以看出，研究區域共計20處棲息地，3類阻力面共計模擬出138條游走廊道，總長度4083.306 km，平均長度29.589 km，其中水域沼澤鳥類廊道總長度1334.335 km、森林鳥類廊道總長度1358.520 km、低山農田鳥類廊道總長度1390.451 km。整體看各廊道縱橫交錯形成網絡貫穿研究區域，三類生態廊道重疊部分少、相似性小。研究區域西北部棲息地斑塊由水庫與森里公園組成，斑塊面積小且數量較多，廊道分布密集；東部和西南部有3處海島生態源地斑塊分布，廊道多沿海岸線方向延伸。

加權成本距離與實際路徑長度的比值能夠反映生態廊道間的相對阻力大小[28]，通過對廊道進行數據分析，以自然斷點法將廊道分類為低阻力值、中阻力值、高阻力值生態廊道。統計發現研究區域低阻力值生態廊道共計38條，中阻力值廊道56條，高阻力值廊道44條。其中水域沼澤鳥類廊道中高阻力值廊道最多共計28條，多分布于濕地資源較少的研究區域西部，其他兩類廊道高、中阻力值廊道主要在瓦房店人類活動密集區；低阻力值廊道總長度為2291.639 km，占研究區域生態廊道總長度的56.12%。主要位于沿海灘涂區，灘涂區生態資源豐富，為候鳥提供生存必要的水源和食物，且沿海灘涂建筑和交通路線較少不易受到人類活動影響。

3.4 重要廊道節點分析

3.4.1 生態夾點分布特征

生態夾點是游走廊道中連通的關鍵節點[29]，是物種游走過程中大概率通過的位置，具有不可替代性。本研究設置600 m，800 m，1000 m，2000 m成本加權走廊寬度，構建生態網絡電流密度圖，發現隨成本路徑增加，夾點基本位置保持不變[30]，選取閾值為600 m提取電流密度廊道，采取自然斷點法對電流密度圖進行分類，選取電流密度最高值分類間隔，獲取生態夾點。共識別出水域沼澤鳥類夾點58個（圖5），總面積298.59 km2。

在研究區域的全域都有分布，多靠近棲息地且呈線性分布，從土地利用類型來看，夾點區域主要以河流水庫、沿海灘涂、農田附近，濕地資源廣布生態環境良好，滿足水鳥生存條件。森林鳥類夾點47個，總面積435.17 km2，在研究區域東部夾點分布較少，東部沿海地區土地利用類型主要以農田、建設用地，灘涂為主適合林鳥生存的林地面積分布較少。低山農田鳥類夾點44個，總面積258.08 km2，在研究區域北部多成點狀分布在林地之間，南部多呈線狀分布于沿海鹽田附近。基于三類遷徙候鳥分析，三類夾點在蛇島保護區和長山群島區域高度重疊，可見沿海灘涂資源是候鳥棲息覓食的重點場所，是溝通廊道間連通性的重要區域，加強沿海灘涂的保護，建設濱海生態公園、自然保護區、海島海洋公園對保障候鳥遷徙十分重要。

3.4.2 生態障礙點分布特征

生態障礙點通過清除障礙后電流恢復值的大小來識別，電流恢復值越高代表清除前綜合阻力值越大，本研究基于linkage mapper中Barrier Mapper工具識別障礙點，并用自然斷點法識別前1/3區域作為研究區域障礙點，其中前1/2為一級障礙點，其余為二級障礙點[31]，共識別出一級障礙點6個，二級障礙點83個（圖6）。一級障礙點分布在甘井子區和普蘭店區南部人口密集區域，高度聚集的城市區域對候鳥遷飛游走產生高度阻礙，改善此處生態環境不僅可以保護候鳥遷徙，并且可提高城市居住環境品質。二級障礙點大都分布在棲息地周圍與廊道轉接處，此處障礙點修復對生態系統的連通性和整體功能具有重要的提升意義。

4 候鳥生境安全格局分析

基于前文識別的重要生態區域，構建候鳥生境安全格局，將棲息地劃分為生態保護區，“夾點”劃分為生態關鍵區，同時本研究將障礙點分級為一級障礙點阻力值高，二級障礙點阻力值為次高，根據鳥類廊道設計與建設規范[32]選擇150 m為廊道寬度建立緩沖區，將廊道與障礙點進行疊加分析，廊道與一級障礙點相交視為極重要修復區，廊道與二級障礙點相交和未相交一級障礙點視為重要修復區，未相交二級障礙點視為一般修復區（圖7）。可見極重要修復區面積為18.25 km2，

此處一級障礙點聚集且與多條廊道相交，是三類候鳥遷徙過程中的必經之地，位于甘井子區東北快速路、3號橋附近，該區域為研究區域城市優先開發區，建筑密集人口集中綠地面積小，城市發展與生態保護矛盾大，需要進行針對保護和緊急修復。障礙點附近的梭魚灣公園和河流入海口兩側的綠地生態服務水平低，在候鳥游走過程中成為高阻力屏障。生態極重要修復區域首先應嚴格控制開發建設活動，其次考慮增加原有梭魚灣公園等內部濕地面積，提升單位生態斑塊的生態系統服務能力。同時創造新的適宜候鳥棲息環境，例如在淺海區域灘涂因地制宜種植蘆葦、堿蓬等土著植被，在一定程度上恢復濱海濕地生物多樣性，也為候鳥提供隱蔽、安全休憩場所；或考慮在潮間帶建設人工潮上棲息地，調節水覆蓋深度[33]，構建候鳥遷徙休憩、覓食踏腳石，減少屏障阻力增強廊道連通性。

重要修復區面積為36.92 km2，研究區南部重要修復區分布在辛寨子、前革村、鶴大高速和沈海高速交界處、普蘭店區世紀路西段等城市建設中心周圍，土地利用類型仍是以建設用地為主，多圍繞極重要修復區周圍和源地附近廊道轉角處，是廊道連通的關鍵區域。研究區域北部重要修復區多分布在源地附近的鄉村處，土地利用類型多為建設用地和耕地。一般修復區面積為5.74 km2，雖不在廊道上，但圍繞重要修復區周圍，仍是不可忽視的修復區。重要修復區域和一般修復區，依據城市發展規劃可以建設8 hm2以下的生態保育型小微濕地，遠離城鎮建設區，生態狀況良好，具有濕地的基本屬性和生態功能的同時對濕地進行多功能生境設計（multi-functional habitat design），考慮鳥類生命活動包括覓食、筑巢、繁殖、夜棲等內容，營建具備食物、水和隱蔽三大要素的濕地環境[34]。

5 結論與討論

（1）共識別出棲息地20處，其中陸上棲息地17處，面積約1556.06 km2占比99.87%，海島棲息地3處，面積約2.081 km2占比0.13%。

（2）3類阻力面共計識別出138條游走廊道，總長度4083.306 km，平均長度29.589 km，其中低阻力值廊道共計38條，中阻力值廊道56條，高阻力值廊道44條。

（3）共識別出水域沼澤鳥類夾點58個，森林鳥類夾點47個，低山農田鳥類夾點44個；共識別出障礙點89個，按照自然斷點法分級出一級障礙點6個，二級障礙點83個。

（4）基于生態源地、廊道、夾點和障礙點識別，構建的候鳥生境安全格局，將棲息地劃分為生態保護區，“夾點”劃分為生態關鍵區，將廊道與障礙點進行疊加分析劃分出極重要修復區、重要修復區、一般修復區，并針對性提出修復建議。候鳥生境安全格局構建，可以更好保護候鳥棲息地，保育候鳥物種多樣性，擴大珍稀野生候鳥的種群規模，保護黃渤海候鳥棲息地的生態環境，為候鳥在東亞-澳大利西亞遷飛保護提供策略。

大連市地勢北高南低，市內山地集中分布在北部和中部，山體相連是天然的棲息地群，碧流河、復州河、莊河、英那水庫、青云河水庫以及沿海灘涂和眾多無人島嶼等都是候鳥棲息、覓食、繁殖的重要生態斑塊。但市內水資源空間分布不均，北多南少東多西少，且地形復雜土地利用類型空間差異大，使得棲息地連通性差。因此在構建候鳥生境安全格局時，應注意廊道間阻力高值區，識別生態修復區并根據不同地區狀況提出科學合理的建議，以提升候鳥遷徙安全。

所選取的8個阻力因子中，設置距海岸線距離阻力因子考慮了候鳥種群以及研究區域為濱海城市涉及海岸線和島嶼等特殊生態環境，篩選出海島棲息地構建海上游走廊道。設置食物供給能力阻力因子分析了不同類型鳥類的覓食習性能更加準確的模擬出研究區域中各類候鳥的生活遷徙狀態，為候鳥保護提供更科學的建議。

此外，基于本研究，未來還可以繼續進行更深入研究，例如，探究精確的海上阻力因子以構建海上廊道。但同時也需要注意指標選取的全面性，評價因子等級設置的客觀性，并對生態修復區域的修復成本、是否符合城市規劃實際進行探討。

參考文獻：

[1] Franz Bairlein，Migratory birds under threat[J].Science，2016（354） ：547-548.

[2] 李倩瑜，唐立娜，邱全毅，等.基于形態學空間格局分析和最小累積阻力模型的城市生態安全格局構建--以廈門市為例[J].生態學報，2024，44（6）.

[3] 黃俊達，黃金玲，陳超勁.以自然保護地為主體的廣州市域生態網絡構建[J/OL].應用生態學報. 2024，35（1）. https：//doi.org/10.13287/j.1001-9332.202401.023.

[4] Runge， Claire A.， Watson， James E.M.， et al. Protected areas and global conservation of migratory birds[J]. Science 2015，350 （6265）：1255-1258.

[5] 許海鋒，董斌，任春秋，等.崇明東灘典型越冬候鳥生境適宜性研究[J].濕地科學， 2023，21（2）.

[6] 孫傳諄，甄霖，王超，等.基于INVEST模型的鄱陽湖濕地生物多樣性情景分析[J].長江流域資源與環境，2015，24（7）.

[7] 王洪昌，夏舫，張淵媛，等.基于深度學習算法的鳥類及其棲息地識別—以北京翠湖國家城市濕地公園為例[J/OL].生態學雜志.2023，12（20）. https：//link.cnki.net/urlid/21.1148.Q.20231220.1654.002.

[8] 王春曉，何建華，劉殿鋒，等.土地利用變化對鳥類棲息地連通性的影響——以鄂州市為例[J].生態學報，2022，42（10）：4197-4208.

[9] 楊錫濤.粵港澳大灣區水鳥生態廊道識別與生態廊道濱海區域營建模式研究[D].哈爾濱：東北林業大學，2022：16-78.

[10] Zhang P， Hu Y.，Quan Y.，et al..Identifying ecological corridors for wetland waterbirds in Northeast China[J]. Ecological Indicators， 2022（145）：109620. https：//doi.org/ 10.1016/j. ecolind.2022： 109620.

[11] 聞丞，顧蕓，黃越.中國黃（渤）海候鳥棲息地系列遺產地和提名地突出普遍價值的全球對比分析[J].自然與文化遺產研究，2020，5（4）.

[12] Mcrae B.， DicksonI B.， Keitt T.， et al. Using circuit theory to model connectivity in ecology， evolution， and conservation[J]. Ecology， 2008， 89（10）： 2712.

[13] 吳未，胡余挺，范詩薇等.不同鳥類生境網絡復合與優化——以蘇錫常地區白鷺、鴛鴦、雉雞為例[J]. 生態學報， 2016， 36（15）： 4832-4842.

[14] Lambeck R J. Focal species： A multi-species umbrella for nature conservation. Conservation Biology， 1997， 11（4）： 849-856.

[15] Dondina， O.， Orioli， V.， Chiatante， G.， et al. Practical insights to select focal species and design priority areas for conservation. Ecological Indicators， 2020， 108（1）： 105767.

[16] Lambeck， R.J.. Focal Species： A Multi-Species Umbrella for Nature Conservation： Especies Focales：Una Sombrilla Multiespecfica para Conservarla Naturaleza. Conservation Biology， 1997， 11 （4）： 849- 856.

[17] 徐雪怡.白眉山鷓鴣（Arborphilagingica）棲息地選擇與棲息地破碎化研究[D].南寧：廣西大學，2018．

[18] 史學民，秦明周，李斌，等.基于 ＭＳＰＡ和電路理論的鄭汴都市區綠色基礎設施網絡研究[J].河南大學學報.2018，48（6）：632-633.

[19] Soillep，V.Morphological segmentation of binary patterns[J].Pattern Recognition Letters，2009，30（4）：4566-459.

[20] Taylor P， Fahrig L， Henein K， et al. Connectivity is a vital element of landscape structure [J]. Oikos， 1993，68（3）：571-573.

[21] 張成，陳文波，黃芳芳.基于景觀功能連通度的鄱陽湖草洲生境斑塊重要性評價[J].中國環境科學， 2023，43（7）：3672-3687.

[22] 劉常富，周彬，何興元，等.沈陽城市森林景觀連接度距離閾值選擇[J].應用生態學報，2010，21（10） ： 2508-2516.

[23] Franz Bairlein.Migratory birds under threat Habitat degradation and loss， illegal killings， and climate change threaten European migratory bird populations[J].Science（2016）354（6312）， 547-5 48. DOl：10.11 26/science.aah6647.

[24] 徐偉振，黃思穎，耿建偉，等.基于MCR和重力模型下的廈門市生態空間網絡構建[J].西北林學院學報，2022，37（2）：264-272.

[25] 沈欽煒，林美玲，莫惠萍，等.佛山市生態網絡構建及優化[J].應用生態學報，2021，32 （9）：3288-3298

[26] 汪沁，於冉，儲昭君，等.基于生態評價與電路理論的生態安全格局構建及關鍵區域識別[J].水土保持通報，2023，43（6）：209-216.DOI：10.13961/j.cnki.stbctb.2023.06.026.

[27] 黃俊達，黃金玲，陳超勁.以自然保護地為主體的廣州市域生態網絡構建[J].應用生態學報，2024，35（1） ： 247-254.

[28] 郝夢媛，劉殿鋒.基于興趣點識別生境風險的生態網絡構建：以武漢城市圈為例[J].應用生態學報，2023，34（9） ： 2471-2480.

[29] 竇寒梅，趙銳鋒，陳喜東等.西北干旱區國土空間生態修復優先區識別——以黑河流域張掖市為例[J].應用生態學報，2024，35（2）：469-479.

[30] 付鳳杰，劉珍環，劉海.基于生態安全格局的國土空間生態修復關鍵區域識別——以賀州市為例[J].生態學報， 2021， 41（9）： 3406-3414.

[31] 閆玉玉，孫彥偉，劉敏.基于生態安全格局的上海國土空間生態修復關鍵區域識別與修復策略[J].應用生態學報， 2022，33（12） ： 3369-3378.

[32] 鳥類生態廊道設計與建設規范：DB 11/T 1878—2021[S].北京：北京市市場監督管理局，2021.

[33] Micha V. Jackson，Luis R. Carrasco，Chi-Yeung Choi，et al.Multiple habitat use by declining migratory birds necessitates joined-up conservation[J].Ecology and Evolution， 2019（9）：2505-2515.DOI：10.1002/ece3.4895.

[34] 周昕字，朱穎，孫一鳴，等.基于生物多樣性提升的棲息地生態修復-以黎里章灣蕩濕地為例[C].北京：中國建筑與建筑出版社，2022：388-394.

收稿日期：2024-09-21

基金項目：國家自然科學基金項目（41701123）。

作者簡介：段悅穎（1999-），女，遼寧師范大學碩士研究生，研究方向為國土空間規劃。

Abstract： Dalian is an important “transit station” for migratory birds in East Asia-Australasia， and is located in the throat of the Yellow （Bohai） Sea migratory bird habitat， where is an important resting， feeding and breeding place for migratory birds during their long-distance migration. Based on the idea of land-sea integration， this study identifies and analyzes the habitat conditions in the “staging area” and proposes recommendations for restoration， with the objectives of improving the ecological environment of migratory birds' habitats， enhancing species diversity， and strengthening population exchanges. By selecting important habitat patches from the MSPA model， landscape connectivity analysis， and combining important bird habitats in Dalian， we simulated the random movement of birds through circuit theory to identify migratory bird ecological corridors and important corridor nodes in order to construct a habitat security pattern. The results identified ecologically protected areas， ecologically critical areas， and areas to be restored in the study area. The areas to be restored were graded according to the importance of ecological security， and targeted restoration strategies were proposed. The habitat security pattern of migratory birds constructed in this paper could provide a scientific basis for migratory bird migration habitat protection.