甘肃白水江自然保护区的有效性：大熊猫生境评价与生态安全预警

大熊猫适宜栖息地面积占研究区面积的40.7%（图6-2），金丝猴、羚牛、斑羚和野猪的比例略高于大熊猫。其余3种的比例均小于40%。图6-3显示了核心区内8个物种的适宜生境面积占总适宜生境面积的比例。8个物种所占比例较高，表明所选物种的适宜生境位于核心区。结果表明，核心区具有较高的保护效果。然而，红腹角雉和野猪所占比例相对较低（约60%），表明这2个物种约40%的适宜栖息地位于核心区（缓冲区和实验区）之外，这意味着这2个物种受到人类活动的影响。

图6-2　适宜生境与自然保护区总面积之比

图6-3　核心区适宜生境与适宜总面积之比

注：A为大熊猫；B为金丝猴；C为羚牛；D为血雉；E为斑羚；F为大陆羚羊；G为红角雉；H为野猪。

需要保护的物种数量巨大，但很难为所有受保护的物种建立自然保护区。因此，有必要选择代理种建立自然保护区。人们普遍认为，保护代理种将自动有益于共生物种（Kang etal，2013）。因此，利用代理种作为一种保护管理策略在我国已被广泛采用。源于这样一种假设：许多濒危物种具有相似的分布和栖息地。然而，由代理种建立的保护区能否保护其他濒危物种是一个挑战（Wesner etal，2012）。但目前，使用代理种是建立自然保护区的最佳方式（Daniel，1998；Caro etal，1999）。(www.xing528.com)

白水江国家级自然保护区是以大熊猫为代理种建立的。结果表明，该保护区具有较高的保护效果。一方面，大熊猫适宜栖息地与7种目标物种的空间一致性较高。另一方面，核心区已覆盖了8个物种适宜栖息地的主要区域。然而，目前核心区的范围仍然不包括选定物种的部分适宜区域，特别是红腹角雉和野猪（图6-3）。如果部分适宜区域被排除在核心保护区之外，这些物种可能受到来自人类活动的更高压力。这表明，自然保护区在保护该地区整体生物多样性方面的效力需要提高。因此，需要对现有核心区的边界进行修改，以便能够涉及排除在外的合适生境。例如，一些区域（见彩图47中的黄色圆圈）应包括在修改后的核心区内，因为这些区域包含保护物种的适宜栖息地的大面积区域。建议保护区核心区的范围应结合潜在丰富度确定。以研究区为例，根据潜在丰富度（表6-7），当潜在丰富度为3时，新核心区占保护区总面积的比例为53.5%，新核心区的面积百分比比现有核心区高4.1%。潜在丰富度为1时，新核心区占总面积的比例为77.3%，比现有核心区高27.9%。

当前，关于对代理种建立的自然保护区有效性的研究，得出了不同的结果（Grantham etal，2010）。以大熊猫为代理种建立的秦岭自然保护区网络的同域分布物种得到了很好的保护（Xu etal，2014），这与我们的研究结果是一致的。而如果在只关注大熊猫保护的保护策略下，王朗自然保护区内只有25.4%的羚牛栖息地会得到保护（Kang etal，2013）。不同的研究结果可能与研究区域不同位置、空间尺度、空间分辨率、代理种类型和分析方法有关。此外，大熊猫自然保护区的生物多样性是温带最高的（Mackinnon，2008），保护大熊猫及其栖息地产出的生态价值是维持现有保护区成本的10～27倍（Weietal，2018）。

研究发现，虽然7个物种的主要栖息地被大熊猫栖息地所包含，但7个物种的栖息地与大熊猫栖息地的相关性很低。这可能是微生境分离的缘故。人们普遍认为，微生境分离是同域哺乳动物生态位划分的最基本形式，因为它有助于多种物种共存（Wei et al，2018）。先前的研究发现，同域物种通常通过三个主要生态位维度，即空间（Campbellet al，2007）、食物（Siemers et al，2006）和活动时间（Jacobs et al，2009；Jiang et al，2013），划分资源利用来避免过度的种间竞争。如果同域物种想要在相似的重叠分布区域和谐共存，它们需要在至少一个空间维度上显示一些生态位差异，以减少过度的种间竞争，例如在饮食分化、饲养地点、微生境选择方面（Weietal，2018）。这些差异的存在可能导致同域物种的相互适应，并减少竞争，以促进它们的长期共存。

评价自然保护区的有效性主要基于专家意见、相关分析和判别函数分析。在我们的研究中，使用了一种验证有效的栖息地模型方法，提出了潜在丰富度的概念，它为自然保护区、功能区，尤其是核心区的划分提供了一个有意义的界定标准。从而更科学合理地建立自然保护区，保护野生动物物种。此外，只要有适当的物种分布点和明确的空间环境变量，这种方法可以在不同的尺度上进行。

尽管如此，我们的方法的概括性仍然存在不确定性。首先，仅对8个物种的适宜生境进行了评价，占研究区野生动物保护物种总数的14.8%。这8个物种不能代表所有的需保护的物种。因此，未来的研究需要尽可能多地纳入更多的濒危物种。其次，模型预测精度因模型类型（Guisan etal，2000）和环境变量的可用性而异。本研究采用了少量的环境变量，应选取更多的环境变量来提高预测精度。最后，我们的研究在白水江国家级自然保护区进行，而其他地区的代表性不足。进一步的研究应着眼于大熊猫的整个地理范围，对大熊猫作为代理种建立的整个自然保护区网络的有效性进行综合评价，这将为大熊猫国家公园的规划建设提供新的思路。