修士研究
Master’s research
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景观构造对城市绿地鸟类—植物种子散布相互作用网络的影响
即使在高度城市化的环境中,城市绿地仍可能通过鸟类介导的种子散布维持重要生态功能。本研究利用粪便DNA metabarcoding 重建城市公园中的鸟类—植物相互作用网络,并探讨公园周边景观构造与网络结构差异之间的关系。
1. 背景(Background)
城市化会改变栖息地结构、连通性和资源分布,从而不仅影响物种多样性,也可能改变物种之间的相互作用方式。鸟类种子散布连接了鸟类群落与植物更新过程,对城市绿地的生态功能维持以及潜在的外来植物扩散都具有重要意义。相比仅关注“有多少物种”,将鸟类—植物关系以“相互作用网络”的方式量化,有助于从功能层面理解城市绿地在不同景观条件下的生态稳定性与可持续管理方向。
2. 研究目的 (Objectives )
(1)构建 多个城市公园的鸟类—植物种子散布相互作用网络(基于粪便样本的DNA鉴定)。
(2)量化 网络结构指标(如网络密度、模块度等),比较不同公园间相互作用结构差异。
(3)检验 公园周边的景观构造(必要时结合城市化压力要素)是否与网络结构变化相关,并评估结论稳健性(敏感性分析)。
(4)识别 在网络中贡献较高、可能具有关键生态作用的鸟类类群/物种。
3. 研究地点 (Study system )
以 13个城市公园 为研究对象。通过 GIS 量化公园周边的景观特征,并在多个空间尺度上评价(例如以公园边界向外扩张的环状缓冲区/多尺度 buffer 结构)。
4. 方法(Methods)
(1) 样本采集
使用规范化的调查与采样流程获取鸟类粪便样本,用于后续DNA分析。
(2) DNA metabarcoding(食性/散布植物与鸟类鉴定)
从粪便样本中提取DNA,鉴定鸟类种与植物分类群信息。
从“鸟类—植物”共同出现的证据中推断种子散布的相互作用配对。
(3) 网络构建与网络指标计算
基于相互作用配对构建鸟类—植物网络(必要时采用多层网络框架)。
计算网络结构指标(如密度、模块度等),用于比较不同公园之间相互作用结构的差异及其潜在简化/同质化趋势。
(4) 景观指标与统计建模
基于遥感/土地利用数据计算景观构造指标,并与网络指标建立统计关系。
根据需要开展模型选择或敏感性分析,以检验“控制某些变量后景观效应是否仍存在”。
5. 图表
调查地点的距离都心从近到远的13个公园(图片来源:Google map)。
调查时间:2023年4月~2024年1月