城市环境变量与鸟类多样性的回归分析

本文以鸟类物种多样性为因变量，城市建成环境为自变量分析哪些环境变量对鸟类物种多样性的提升产生较大的影响。

研究通过对鸟类物种多样性的5个变量的Pearson相关性分析（表5），选择在生物多样性评价中利用最普遍且与其他变量之间的相关系数更高的多样性指数（Shannon-Wiener指数）作为因变量。

选择与香浓-威纳多样性指数中度相关以上^[4]的变量共15个作为自变量，包括：绿地斑块总面积，绿地斑块边缘面积比，绿地斑块密度，最大绿地斑块面积，最大绿地斑块边缘面积比，景观结合度指数和景观聚合度指数7个生态用地变量；乔木覆盖面积，地被面积，地被覆盖用地比例，乔木平均高度和地被种类5个植被格局变量。建筑密度，绿地率，容积率3个开发强度变量^[5]。为避免变量间的量纲差异对回归分析的影响，对各变量进行了标准化处理。

2.2.1　鸟类多样性指数与三类建成环境自变量的多元线性回归

运用SPSS软件中的“逐步”变量选取方式对分析样本数据展开多元线性回归分析。在SPSS软件中，回归模型共进行了2次构建，调整R2为0.695，回归模型整体的F检验显著性和系数t检验的显著性均小于0.05，共线性检验中方差变异系数VIF均小于10，没有明显的多重共线性（表6），残差满足一定的正态性分布。

表5　研究区域鸟类物种多样性的五个变量之间的相关分析（Pearson相关）
Table 5　Pearson correlation analysis of five avian diversity variables

注：*在0.05水平（双侧）上显著相关；**在0.01水平（双侧）上显著相关。(www.xing528.com)

表6　研究区域鸟类多样性指数与三类建成环境变量的回归分析
Table 6　Regression analysis of bird diversity index and three types of built environment variables

回归分析结果显示，对鸟类多样性指数有最显著影响的建成环境变量是标准化后的建筑密度和乔木平均高度。建筑密度越高，意味着人类活动占据的空间越多，而留给鸟类栖居的地面空间随之减少。而乔木平均高度则体现了向垂直空间延伸的生态位可以为鸟类提供更广阔的离地生境，使鸟类在与人类交错的时空中寻找到自己在城市中的合理位置。

2.2.2　鸟类多样性指数与生态用地、植被格局变量多元回归分析

考虑到在实际规划设计中，开发强度的确定是社会、经济、环境多维度的博弈过程，较难从生物多样性的单一视角提出调控要求，因此设定在开发强度一定的状态下，对生态用地和植被格局的12个自变量与鸟类多样性指数再次进行逐步回归。在SPSS软件中，回归模型共进行了4次构建，调整R2为0.602，回归的F值、回归系数的T值均通过检验（表7），共线性检验与残差正态性检验也均能通过，满足回归模型的前提假设。

表7的回归分析显示，在开发强度确定的状况下，对鸟类多样性指数有最显著影响的建成环境变量依次为标准化后的景观结合度指数、乔木平均高度、地被种类、地被覆盖用地比例。景观结合度指数反映生境的连通程度，连通性越好的地块，越能吸引各种不同鸟类以一定规模汇集到生境中，从而使得鸟类多样性指数越高。乔木层通常为在树丛取食的植食性、虫食性和杂食性鸟类的主要食性空间生态位，也是树上筑巢鸟类的主要巢居和繁殖空间生态位，乔木平均高度越高，鸟类可以用作休憩、食性和巢居空间的垂直生态位越多，对物种多样性越有利。地被的种类和覆盖用地比例体现的是地面种植的密度与丰富度，尤其对于地面取食的鸟类而言，亦提供了更多的食性和休憩空间。在容积率、建筑密度等开发强度确定的情况下，地面空间被植被覆盖的程度越高，植被种类越丰富，对鸟类物种多样性越有利。