雷州湾中华白海豚栖息地选择模型研究

Habitat selection is one of the basic characters of animal ecology, thus the research of habitat selection is important in revealing the mechanism of animal distribution, population trend, biodiversity coexist and speciation. Owing to the multi-target decision making process of animal, traditional descriptive and single-factor analysis method for Indo-Pacific humpback dolphin is difficult to recognize the synthesized influences of environmental factors as well as the habitat selection mechanism. Based on the field survey of humpback dolphin and environmental factors through distance sampling in Leizhou Bay, Generalized additive models (GAMs), classification and regression trees (CART) and artificial neural networks (ANN) will be build in the present research to investigate the habitat character and predict the probability distribution of humpback dolphin. The results are helped in assessing the impacts of habitat destruction in the distribution and revealing the shape mechanisms of environment factor in habitat selection of humpback dolphin. Moreover, the building of probability distribution model in this study can guide to define the boundary of nature reserves in Leizhou Bay.

栖息地选择是动物基本生态行为特性之一，开展相关研究有利于加深对动物种群动态、时空分布特征以及同生态位物种共存机制等基本生态现象的认识。由于动物对栖息地的选择是一个多目标的非线性决策过程，基于经验的描述法和单因子分析等传统研究方法，难于深刻揭示中华白海豚栖息地选择机制和环境因子综合作用。本研究采用截线抽样法对雷州湾中华白海豚群体及其生境进行系统调查，运用广义可加线性模型、分类回归树和人工神经网络等非线性多变量建模技术，研究其栖息地特征、建立栖息地选择模型并运用模型预测宏观尺度下中华白海豚群体的分布概率。研究结果将有利于揭示环境因子对中华白海豚栖息地选择行为的塑造机制，为评估近海生态系统退化和栖息地破坏对中华白海豚影响提供依据。相关分布预测模型的建立也有利于划定雷州湾中华白海豚保护区界限。

了解濒危动物的时空分布格局、栖息地特征和栖息地选择机制是种群生态学研究基本内容之一，对保育措施的制定也具有重要的意义。本项目对湛江中华白海豚开展调查，首次将自组织图谱（SOM）和后增殖人工神经网络（BP-ANN）用于海洋哺乳动物栖息地选择研究中。结果发现：湛江中华白海豚主要有两个热带分布区域，一个均匀分布于雷州湾，另一个位于湛江港入海口北侧，SOM分析表明它们对栖息地的选择具有一定的季节性；中华白海豚主要栖息于水深低于15m，离岸距离小于3km的沙质水域；BP-ANN是构建中华白海豚栖息地选择的良好模型，该模型输出的热点分布图与实际考察动物发现位点具有很好的吻合度；湛江港出海口和硇洲岛西北水域是模型预测的适宜栖息地，但实际考察中没有发现动物分布，表明高密度的航运可能对中华白海豚的栖息地选择造成影响。根据上述结果，我们认为需要扩大目前湛江中华白海豚保护区的范围，限制渔业捕捞强度和围垦造陆的规模，并尽快制定中华白海豚核心分布区船舶航行技术规范。