鸟类群落结构的函数,生境类型,和干扰,摩尔国家公园的北部地区(加纳)

文摘

研究评估因素,影响鸟类栖息地偏好,多样性和摩尔国家公园的空间分布。鸟被确定使用点计数抽样方法,虽然分类技术进行了确定环境因素对鸟类栖息地偏好的影响。总共有4951人属于131种被确定在四种生境类型湿(n= 3033)和干(n= 1648)。尽管高丰度和丰富的鸟类在林地和灌丛带栖息地,草原栖息地是最多样化,由于高空间均匀分布的鸟类。森林大火、补缀的性质和动物践踏鸟组合的关键环境因素和栖息地偏好和占了62.02%和81.82%两个季节的变化。罕见的鸟像白背秃鹰(NT)和白发的秃鹰(CR)、短尾鹰鹰(NT),和Woolly-Necked鹳(VU),具有高环保问题,建议加强保护工作,在萨赫勒地区的统治地位Bush-sparrow可能是由于其广泛的栖息地偏好和对环境条件的适应能力在这些栖息地。这些物种栖息地质量可以作为指标,如果未来情景限制他们的运动或分布在狭窄的范围内的栖息地。

1。介绍

研究鸟类栖息地选择和使用一直建立在鸟类生态功能的研究领域(1- - - - - -4]。早期生境利用理论的特点是生境特征和物种丰度的相关模型(5,6),后来演变成模型,涉及(即密度依赖性。“ideal-free分布”和“ideal-despotic分配”模型)7,8]。最近,生境利用的研究表明,许多因素,如景观结构(9- - - - - -11],巢捕食[12,竞争11],种内吸引[13),食品供应,气候变量,疾病,和人类活动14),可以影响“理想”和“自由”的动物是如何通过景观和移动时选择的栖息地。生境研究假设一个新的紧迫感,部分结果的重要性将栖息地和人口统计信息纳入保护计划(15),鉴于最近的报告对全球鸟人口下降(16),主要与生境转换(17,18]。但Pulliam (19]和Caughley [15)认为,没有保证个体的存在在一个给定的栖息地生境质量正相关。这是因为,在缺乏行为或生活史信息,没有办法知道如果发现有任何轴承选择的个体差异(12,20.]。Pulliam和能源部10)和马丁(20.]因此得出结论,栖息地偏好,而被认为是自适应没有演示增加健身的首选栖息地。

尽管这些观点对鸟类栖息地的关系,研究表明特定的鸟类与特定栖息地(21,22),因此他们对栖息地变化作出快速反应23- - - - - -25]。鸟类已被用作评估代理人栖息地变化的影响(26),视为好的栖息地质量的预测与变化,涉及它们的栖息地27- - - - - -29日]。其他栖息地质量指标,如hemeroby,广泛用于植物生态学表明干扰的最优水平的一个物种的栖息地(30.]。Hemeroby缩放在一系列十——或者五点分数,更高的分数Hemeroby意味着更高层次的干扰(30.]。

栖息地植被结构(一个典型的植物区系类型)是重要的在构建禽流感社区(31日,32),因此,他们的相对丰度是通常与植被相关的社区(33]。营养结构经常被认为是主要的直接因素确定在哪里以及如何使用资源的物种。例如,Sage松鸡(Centrocercus urophasianus)与艾草(Artemesia tridentata)、石鸡(Alectoris石鸡)与cheatgrass (叶片tectorum)和Chestnut-backed美洲山雀(Parus rufescens)似乎遵循花旗松的分布(Pseudotsuga menziesii)在加州34]。Sudan-Guinea草原生态区的加纳,栖息地的丧失继续在受保护的和不受保护的领域被认为威胁鸟类生存(25),植被结构的维护是至关重要的维持鸟人口。Skowno和债券(35)观察到一个强大的影响,植被结构(即。,mosaic of trees, shrubs, and open grassland in mesic African savannas) on bird-habitat use compared to floristic composition. However, MacNally [36)表明,鸟类栖息地植物区系的关系往往受到观测的规模。MacNally [36)得出结论,重要的是要考虑不同观测尺度,以确定结构和植物区系的属性的相对重要性的栖息地。

虽然野生动物吸引游客表示满意(即大型哺乳动物)和环境(37),观鸟是最没有魅力,可能是因为对他们喜欢的栖息地,缺乏信息沟通,证实栖息地转变。鉴于其适合作为重要的作用在加强生物多样性和生态系统变化(16,27),鸟类等野生动物景点MNP和其他游戏储备,在非洲的风景。因此,理解bird-floristic栖息地偏好和影响他们的空间分布是关键的因素在发展中正确的保护措施,将维持观鸟,作为生态旅游驱动的一部分。尽管先前的研究已经建立多样的鸟类在MNP的存在38)和生物地理学重要的发现,这项研究并没有探讨栖息地偏好和(dis)相似的鸟类物种组合各种植物的生境类型和它们的栖息地偏好影响因素和空间分布。鸟类分布模式和可能的机制的发现这些模式的潜在可能的机制是至关重要的由于受到人类的土地利用强度,继续改变可用性、质量和分布的栖息地(支持本地鸟类物种39]。这项研究集中在理解鸟类群落结构组合作为栖息地偏好函数和影响的预测因素在不同季节MNP的空间分布。因此,我们假设预测因素不会改变鸟:(i)丰度和丰富的栖息地,(ii)成分差异的栖息地,(3)季节性不会影响丰度和丰富的变化,最后,(iv)过程,结构组合在不同栖息地中不会改变的栖息地,以及季节性的过渡。

2。材料和方法

2.1。研究区域

鼹鼠国家公园(MNP),这个研究,是最大的野生动物保护区在加纳和大部分苏丹北部的林地加纳。它位于北部地区的加纳和占地面积4577公里²。它的一个主要旅游目的地在北部地区,以及加纳最大的保护区。该地区位于地理坐标9°11′和10°10′N和1°之间22′,2°13′W和海拔120到490米海拔(图1)。年平均气温是28°C,从12月26°C 3月31°C。平均年降雨量为1100毫米,减少在公园的北部(1000毫米40]。摩尔国家公园是开放的主要植被类型草原林地,点缀着草(41]。至少有344种不同种类的鸟在摩尔国家公园和重点保护的网站在加纳,保护37流行Sudan-Guinea稀树大草原生态区鸟类(40]。

2.2。抽样程序

研究区域内进行的一项调查,绘制出指定的植被类型和使用的样点鸟人口普查。我们采用点计数抽样设计采用普查鸟类,毕比et al。(42],萨瑟兰[43,赫托等。44)方法在干(2017年1月至5月)和湿季节(June-October, 2017)。我们计算周围的鸟类25米范围内的观察者在四块,占地60 m×50 m (3000 m²四个植被类型(即)。,grassland, woodland, riparian, and shrubland). These vegetation types were selected because they represented the general vegetation composition in Mole National Park. The distance between each plot to the other was 100 m and randomly demarcated. Birds that were detected outside the 25 m radius, but still found within the demarcated boundaries of the plot, were counted and considered as being within the fixed-radius [42,44]。我们选择了一个25米半径,因为我们倾向于比较鸟丰度,均匀分布,在不同植被类型丰富。点估算的鸟在一天做两次,早上凌晨(06:30-09:30点和下午(下午15:30-17:30点),当温度很低,大部分的鸟类喂食,铲,或嵌套。飞过的小鸟都没有算,因为我们假定它们的栖息地偏好没有强烈与植被类型中发现摩尔国家公园。我们避免了执行鸟数在有风的日子里,因为可视化的鸟类可能是困难的。鸟类识别完成视觉使用鸟加纳密钥由借贷和Demey [45)和调用,使用鸟测深技术。八周的数据收集在11月到2月期间2016 - 2017。各个采样点的GPS坐标。环境因素,即森林大火、动物践踏、侵蚀,分布在每个样地,进行评估,以确定这些因素导致了鸟的变化丰富,均匀度,和丰富性,穿过四个植被类型。这些环境因素的严重程度和范围的基础上评估其威胁鸟类,以下提供的指南(46]。分数从1到4(1是较小的影响,4影响最大)被用来评估范围和严重程度的威胁。“范围”更准确的比例被称为研究区受特定的威胁在过去5年(100%)对应于总站点区域(46),而严重干扰或威胁的强度研究中区域。分数分配如下:4:发现的威胁是在站点区域(50%);3:15 - 50%的威胁是传播研究区;2:威胁是分散(5 - 15%);1:威胁是本地化(< 5%)。评估区域干扰进行了60 m×50米内每种生境类型。这是因为所有的干扰都观察到在这周边初步调查。之后,我们进一步分类的干扰水平等级的威胁Salafsky等提供的指导方针。47]。他们如下:威胁被认为是全面的包含所有可能的物品时至少在更高水平的层次结构),一致(确保条目在给定水平的分类是相同类型的,可扩展的(启用新项目添加到分类,如果他们被发现),和排他(只允许任何物品被放置在一个细胞内的层次)(46]。

3所示。数据分析

3.1。物种丰度分布

鸟类多样性的丰度作为衡量量化使用等级丰富模型(48]。在每一个栖息地,我们列出了一些鸟类 ,代表一个个体,和物种的数量 ,由个人,表示最丰富的物种和丰富的 (49]。因此,序列的相对频率= (= 1…K)构成频率分布的每个物种的个体数通常被称为物种丰度曲线(49]。

然后安装几何模型(GS)的物种数据(原始丰度)使用回归模型方法49),来确定社区聚集在每个栖息地。为了测试这个模型的方法是使用零假设()那只鸟丰度和均匀度分布并没有在一年的四个不同的栖息地。所有的物种在一年的四个样本块/栖息地(四个栖息地)排名从最在排名最丰富的丰富的曲线(49]。每个物种等级标注在x轴和y轴上的丰富策划。

几何级数,如果对数尺度用于丰富,物种完全沿着直线下降,根据模型方程 ,一个物种丰度,R是各自的等级,然后呢和优化拟合参数(50]。协方差分析(ANCOVA)应用于测试便悄然的斜率的显著差异的四个栖息地,而皮尔逊卡方检验()一起被用来确定观察到分布的拟合优度统计不同g模型。悲伤的模型主要是用来测量的干扰对群落结构的影响51),而几何级数(提出悲伤模型)代表物种分布均匀度较低,并提供一个好的适合简单的社区特点是少数物种的高优势(48]。频率分布的形状提供了一个洞察的鸟类多样性研究下的社区。

基于单独的稀疏技术(52)是用来比较跨四个栖息地鸟类丰富(稀疏曲线)。稀疏曲线是由随机的重采样多次样品,然后策划物种的平均数量在每个样本(53]。因此,稀疏生成预期的物种数量在一个小的集合个人(或)吸引了大量的随机样本样本。稀疏曲线, ,被定义为 (52),是团体的数量仍然存在的子”“不到每次至少一组从这个子样品丢失,总项数,组的总数,总项数群吗 (53,54]。因此,GS的线性模型是适合每个稀薄运行为了建立林地的山坡上的95%置信区间。

稀疏方法,纸浆包和基于单独的,允许有意义的标准化和数据集的比较(51)和已用于鸟类数量(如。,(55]]。

最后,Renyi多样性排序方法(56)是用于量化和比较栖息地鸟类多样性现状,初步分析后,导致各种多样性指数。因此,Renyi多样性排序有能力协调不同的技术和开发生物多样性指数分析(例如,Berger-Parker Shannon-Wiener,辛普森's_1-D多样性指数)使其生物多样性比较复杂,选择正确的工具测量(48]。Renyi [56)扩展的香农熵的概念(57),通过定义的熵α(α≥0,α≠1)的概率分布 。多样性配置值(h - alpha)计算每个组件频率的物种(丰度成比例=物种的丰富性i /总丰度)和一个尺度参数()从零到正无穷 (58]。所有分析鸟类丰富、丰富性和多样性排序进行使用过去的版本。3.06软件包(59),其中包含强大的算法在克雷布斯表示(60]。

先验的正常数据分布进行了测试,使用Shapiro-Wilk测试。这是确定适当的统计检验(即主题数据。、参数或非参数数据分析方法)61年]。克鲁斯卡尔-沃利斯H测试(rank-based非参数检验方法)被用来确定总体鸟类丰富明显在四个不同的社区。Mann-Whitney U测试两两比较适用于测试,鸟类丰富度的差异四个社区。一个配对以及用于测试显著差异在鸟类丰富,丰富,干湿之间均匀分布,为Windows使用GraphPad棱镜5统计软件。典范对应分析(CCA) [62年)确定司机栖息地的质量和执行对鸟类的影响偏好,使用易康姆。exe版本。1.4 [63年]。CCA直接任命的方法产生的产品环境数据的可变性,以及物种的多样性数据(61年]。

4所示。结果

4.1。物种丰度和结构分布

Shapiro-Wilk测试显示,数据不是正态分布(p = 0.83)。总共有4951个人属于鸟类131种被确定在四种生境类型湿(= 3033)和干(= 1648(表)的季节1)。大多数鸟类的林地被检测出(旱季=557年,湿季= 981),而草原栖息地是最少的记录(旱季= 262,湿季= 447)。的意思是鸟丰富多样的显著(= 21.72,p < 0.0007,克鲁斯卡尔-沃利斯H测试)在旱季和范围在7.3±1.2 SE,在林地社区5.8±1.1,3.6±0.3 SE和2.8±0.21在草原社区。雨季还显示显著差异在鸟类丰富在四个社区(= 27.74,p < 0.0004,克鲁斯卡尔-沃利斯H测试)和远程之间8.6±1.3 SE和林地7.4±1.4,4.7±1.5 SE和草原栖息地(表2.8±1.71)。物种丰度分布(SAD)安装在几何级数分布(GS)模型和显示通用干燥的显著差异(= 6.534,(regr) = 0.0005,ANCOVA交互x物种等级)和湿法(= 7.32,(regr) = 0.0001,ANCOVA交互x物种等级)(数据2和3、表2)。然而,从个人的栖息地,我们观察到显著的变化在鸟类丰富沿着山坡灌丛带悲伤的曲线的栖息地(斜率)= -0.292±0.08,= -0.36,= 0.0007),而草原(= -0.122±0.09,= -0.18= 0.20)和河岸栖息地(= -0.009±0.08,= -0.01,= 0.91)没有任何明显的变化在旱季丰富(表2,图2)。虽然在雨季,一般鸟类丰富多样的栖息地,林地(= 0.231±0.07,= 0.28,= 0.001)和草原(= 0.231±0.07,= 0.28,= 0.001)栖息地显示最高的鸟类丰富(表的变化2,图3)。比较便悄然的四个网站允许一个特定的栖息地质量的区别,对鸟丰度的影响。因此,排名丰度曲线的形状通常显示从个人栖息地鸟类优势和均匀度的差异,这表明他们在争夺食物和空间相对成功。

跨四个栖息地鸟类群落组合排名显示,物种最丰富最丰富(数字2和3)。因此,少于六个物种(萨赫勒Bush-sparrow,Gymnoris dentata;Longed-tail光滑的燕八哥,Lamprotornis caudatus;Black-flycatcher北部,Melaenornis edolioides;欧洲斑驳的捕蝇草,Ficedula hypoleuca;塞内加尔Eremomela,Eremomela pusilla;和葡萄酒的鸽子Streptopelia vinacea)是最丰富的,发现在所有四个栖息地在潮湿的季节。这些物种构成样本总数的4.95% (= 121)。在旱季,这些物种的栖息地偏好相当有限,因为他们并不是发生在所有的栖息地。萨赫勒Bush-sparrow,Gymnoris dentata(典型的居民鸟),是最丰富的在干燥(= 69)和湿法(= 86)季节,最少关注(LC)保护状态。塞内加尔Eremomela,Eremomela pusilla(= 79,一个典型的食虫鸟),是第二个最丰富的物种在四个栖息地但只有在雨季中发现。这个物种的出现在湿季预计,他们主要以昆虫为食。罕见的物种如Ground-hornbill北部,Bucorvus abyssinicus排名,是最悲伤的曲线在草原(= 4,旱季),而短尾鹰,Terathopius ecaudatus(= 1),Wooly-necked股票,Ciconia episcopus(= 1),保护濒临威胁(NT)和脆弱的状态(VU),分别是排名最低的林地和灌丛带栖息地,在雨季(图3,附件1)。这些物种包括一些罕见的物种保护问题(如白背秃鹰,欺骗非洲(NT),受宠的秃鹰,Trigonoceps枕(CR),仅限于少干扰部分林地。

佩戴头盔的珍珠鸡,Numida 30种(= 45)是最主要的物种在旱季,反映在其能够经受严酷环境条件(例如,森林大火),在每年的这个时候都很常见。黄鹂鸣鸟,Hypergerus atriceps(n= 4)和Yellow-fronted Tinkerbird,Pogoniulus chrysoconus(n = 4),在河岸区排名最小的物种,只有在遇到雨季。他们大多局限于地区的昆虫和坐果树丰富。

4.2。在四个栖息地鸟类丰富的季节性趋势

插值便悄然的四个栖息地,与纸浆包稀疏,我们观察到显著增加鸟类丰富从干到湿季节(以及= -9.59,p < 0.002)(图4)。我们发现鸟在旱季丰富性是最高的灌丛带栖息地(= 40),而在雨季,这是林地(= 73(图)4)。草原栖息地持续记录干(物种丰富度最低= 14)和湿法(= 35)季节。比较鸟中丰富的栖息地在旱季透露灌丛带栖息地从草原(最富有的相比以及= 2.75,p < 0.006)和河岸栖息地(以及= 2.57,p < 0.011),但没有显示出与林地首选物种变异(以及= -0.19,p = 0.84)。在雨季,我们同样观察到类似鸟类丰富林地和草地之间的显著变化(以及= 4.47,p < 0.00012)和河岸栖息地(以及= 2.37,p < 0.018)。然而,林地和灌丛带栖息地的鸟类丰富显示无显著差异(以及= 0.078,p = 0.94)。

4.3。在四个栖息地鸟类多样性配置文件

观察到的鸟类群落结构的差异(即。,abundance, evenness, and richness) are shown in the Renyi diversity ordering (Figure5)。通常,Renyi多样性曲线表现出明显的紧弯向低的α多样性指数和高值范围值。尽管鸟类多样性在干燥之间没有显著性差异(Hc =0.087, =0.83克鲁斯卡尔-沃利斯测试)和湿法(=0.17,=0.98,克鲁斯卡尔-沃利斯检验季节,这个概要文件从草地物种栖息地的多样性在两个赛季出现略高。这个观察与悲伤的浅自然曲线(数据2和3),并清楚地反映在Renyi排序(图5),尽管物种丰度和丰富(基于单独的稀疏)在这个最小的栖息地。草原物种表现出引人注目的α()值0.04和3.96,这与多样性指数的1.99和1.51(旱季)和1.99和1.39(雨季),分别。这些多样性指数表明网站在物种和栖息地,丰富空间均匀分布。

林地和灌丛带出现高度相似的形象和多样性最低,特别是在雨季两栖息地几乎认不出从低到高α范围值。的α值这两个栖息地介于0.04和3.96之间,与相应的多样性指数1.980 - -1.32(林地)和1.981 - -1.33(灌丛带(图)5)。这些多样性值显示密切相似的丰富性和最丰富的物种的比例。总的来说,我们发现之间的关系α价值观和多样性指标,特别是在高无穷大(α>∞),穿过四个栖息地多样性指数和优势种的比例也较低。

4.4。环境预测鸟类栖息地偏好

鸟的CCA祝圣礼图呈现了信息结构组合,由环境因素在四个栖息地。旱季,CCA祝圣礼透露的species-environment相关轴I和II,森林大火(r= -0.836,p < 0.0001)和侵蚀(= 0.638,p < 0.0001)影响草地,河岸首选物种的丰度和丰富,分别(图6、表3)。然而,在灌木地和林地栖息地,大多数物种像棕榈仁秃鹰,Gypohierax angolensis;白背秃鹰,非洲石膏;和Brown-Capped胡说之人,Pellorneum fuscocapillus森林大火,倾向于被吸引到postincidences,剩下的尸体。罕见的物种如白背秃鹰,欺骗非洲(CR),被这个扰动影响有限的分布。物种像Spur-winged凫,Vanellus spinosus,纳马族人的鸽子,Oena capensis,对破碎和动物践踏(= 0.89,p < 0.0001,轴,沿着河岸在部分区(图6、表3和4)。总体而言,轴I和II联合方差占81.82%在四个栖息地鸟类多样性(图6、表3)。

在雨季,鸟结构组合通常显示鸟类丰富度的增加和空间分布四个栖息地(图7),尽管species-environmental因素对轴(即相关性强。补缀的性质,= 0.85)和二世(即。,动物践踏,=(图0.88)7、表5)。这两个轴(58.56%和3.46%)轴共同解释62.02%的变异鸟组合造成的环境因素(表5)。而来自草原栖息地的物种丰富度尤其是最低和受侵蚀条件(以前的动物践踏活动后,= -0.951,p < 0.0001)(图7、表6),其余三个栖息地,而物种显示更加宽容的补缀的性质和动物践踏的条件。例子包括布鲁斯的鸽子(Treron waalia),非洲灰犀鸟(Tockus nasutus在林地,红嘴犀鸟(Tockus erythrorhynchus),黄冠Gonolek (Laniarius barbarus),布什petronia萨赫勒Bush-sparrow (Gymnoris dentata)。

纵向剖面的变化的物种组合四个栖息地(数字6和7)反映了悲伤的前面分析中观察到的类似的趋势曲线和个人稀疏的结果(数据2,3,4)。

5。讨论

多项研究表明,植被生境类型中起着至关重要的作用在构建鸟社区(31日,32,64年,65年]。这是在我们的研究结果证实林地和灌丛带栖息地支持最高的鸟类丰富和丰富性,可能由于对嵌套/保护植被,可用性的食物,和更少的捕食可访问性。尽管丰度高,丰富的鸟类的林地和灌丛带,总体影响森林大火的发生影响鸟类多样性。这可能是由于他们的不均匀分布,特别是在旱季,食品资源和质量筑巢地点是有限的。这个场景倾向于增加鸟类栖息地的争夺这些资源在部分地方发现,导致他们的空间分布不均匀。物种均匀度分布被认为是生态系统的多样性的关键措施之一,已经被许多科学家(如。,(66年,67年]]量化生物多样性。

观察鸟的变化组合habitat-specific表明他们的吸引力,这是受到进化或环境修改摩尔国家公园。鸟类,像White-shouldered黑甲,Melaniparus guineensis;塞内加尔batis,Batis senegalensis;Yellow-fronted金丝雀,Crithagra mozambicus,嵌套等选择棘手的伍迪物种被发现Ziziphus mauritiana从捕食可能是寻求保护。萨赫勒Bush-sparrow的统治地位,Gymnoris dentata,和塞内加尔eremomela,Eremomela pusilla在干燥和潮湿的季节,可能是由于其广泛的栖息地偏好和固有的能力来适应环境条件在这些栖息地。这些物种栖息地质量可以作为指标,如果未来情景限制他们的运动或分布在狭窄的范围内的栖息地。Sekercioglu [68年)报道,鸟类中遇到各种栖息地类型表明他们的公差范围广泛的生态条件。更是如此,他们的人口规模通常取决于可用性的食物,气候变量,和其他因素之间的相互作用的环境像人类交互,巢捕食,和疾病14]。

鸟在旱季丰度下降,尤其是草原associates与其余三个栖息地相比,可能是由于频率和强度的山火栖息地,往往影响粮食供应,减少植被提供庇护和支持鸟巢,并增加在捕食可访问性(由于更少的地面覆盖)。相对较少的影响森林大火在林地和灌丛带栖息地鸟类,包括罕见的物种如Wooly-necked股票,Ciconia episcopus,和白背秃鹰欺骗非洲(NT),具有高环保问题,可能是由于更少数量的载油量,早期植物发芽,燃烧后(这是作为管理工具减少燃油负载或鼓励早期植被生长),以及隔夜的尸体。这些物种的生存,postbushfire发生,表明林地和灌丛带栖息地所扮演的关键角色功能生活阶段。这些威胁附近或脆弱的保护这些鸟的地位,由于人类活动的干扰,可能会逐步发展使用他们的直接线索(即自适应策略。、遗传和感官机制),生存在他们的栖息地。

在加纳北部地区的研究揭示出森林大火的影响——鸟人口储备,特别是在旱季(69年]。Sallabanks,沃尔特斯和Collazo [70年)也报道鸟postmortality山火。尽管森林大火的副作用和补缀的性质对鸟类在这项研究中,观察到其他研究而发现一些物种丰富度的增加旱地鹬(Bartramia longicauda)和黄色的风筝,Milvus aegyptius后,燃烧和放牧活动(70年]。这些不同的反应山火的鸟类可能是由于他们的宽容或弹性水平在不同燃烧的频率和强度。其他环境因素,即捕食和食物短缺71年),农业实践和城市发展72年- - - - - -74年栖息地的分裂),(72年,75年],砍伐红树林植被[76年),和森林砍伐24),已报告在其他生态系统影响鸟类种群。最近的报告表明,鸟类已经灭绝了以极高的速度,估计有1000到10000倍的自然背景率(16]。国际自然保护联盟(IUCN)”红色名单”也表明记录的证据表明灭绝的速度恶化全球物种间从小岛。因此,最小的鸟类记录在草原栖息地部分副鸟类更容易解释说,草原森林大火爆发,因为相对数量的燃料装载和易于燃烧,林地,灌丛带河岸植被。

尽管每个物种在草原的鸟类数量,Renyi多样性配置文件,而显示这个栖息地在这两个季节里最多样化。意大利乳清干酪和燕麦属66年)和Dazzo et al。67年)报道,浅斜坡下降(高多样性社区)的指标更均匀地分布,陡峭的山坡上。因此,Renyi多样性配置文件的形状是影响他们的均匀度77年]。

预测未来鸟类栖息地的特定偏好可能因为人口生境异质性的影响将由生境利用修改行为,由于实际使用的子集的栖息地将决定人口的人口78年]。因此,bird-floristic栖息地偏好在摩尔国家公园可以帮助预测长期的时空分布和丰富的鸟类。

6。结论

一般来说,在摩尔国家公园鸟类更与林地和灌丛带栖息地,这是反映在悲伤和个人稀疏的结果分析。然而,鸟结构组合的变化表明他们的吸引力habitat-specific和由环境干扰像森林大火,破碎,和动物的践踏。我们也观察到季节性影响鸟类丰富和丰富动力学和相关的高丰富雨季对捕食可用性食物和植被。罕见的物种保护高关注(例如,受宠的秃鹰,Trigonoceps枕(CR);Wooly-necked股票,Ciconia episcopus(VU);和白背秃鹰欺骗非洲(NT)),在林地和灌丛带栖息地,建议加强林地栖息地保护的必要性,通过控制山火,减少燃料的负载,并限制大象破坏植被。象这两个栖息地的破坏限制可以通过建造更多的酒吧公园,稀疏分发整个保护区的象群。合成效应将导致减少压力的几个酒吧发现林地和灌丛带的栖息地。这些干预措施可能有助于增加鸟类丰富,丰富,甚至他们的空间分布。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者声明没有任何的利益冲突,对本文研究的出版物。

确认

作者感谢摩尔国家公园护林员和导游为他们的援助在实地调查。这项研究是由作者自筹资金。

补充材料

这可以在附录1中找到,它描述了鸟类识别列表及其保护现状,对世界自然保护联盟全球”红色名单“数据库。LC =最少关注;元=威胁附近;CR =关键的威胁;和VU =脆弱(IUCN, 2011)(补充材料)

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