在保护区内,研究野生动物对非致命性娱乐活动的行为反应

《Global Ecology and Conservation》:Hunting shapes wildlife behavioural responses to non-lethal recreational activities in a protected area

【字体: 时间:2025年12月01日 来源:Global Ecology and Conservation 3.4

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  红鹿、狍鹿、野猪、红狐和欧亚猞猁在巴伐利亚森林国家公园中表现出对狩猎和休闲活动(徒步、骑行)的时空回避行为。研究发现,随着狩猎强度和休闲活动强度的增加,野生动物在活动区域和森林中的回避时间延长,且夜间活动减少。相机陷阱数据表明,靠近 trails 的区域野生动物返回时间更短,且高狩猎压力会加剧这种回避反应。研究强调需限制非致命性休闲活动并优化管理以减少人类影响,维护生态完整性。

  
该研究聚焦于德国巴伐利亚森林国家公园中,人类狩猎与休闲活动(徒步、骑行)对野生动物时空行为的影响机制。通过122个红外相机监测点为期14个月的连续观测,结合野生动物活动事件的时间序列分析,揭示了多物种对复合型人类干扰的响应规律及其生态学意义。

研究团队创新性地构建了"主事件-次事件"的递归分析框架,以人类活动为触发点,系统追踪后续24小时内野生动物的返回行为。选择红鹿、狍鹿、野猪、赤狐和猞猁五种代表不同食性层级的物种,通过对比狩猎区与非狩猎区、林中与 trail区域的监测数据,首次揭示了人类双重扰动(狩猎+休闲)的叠加效应。

核心发现表明:野生动物展现出显著的时空规避行为,其强度与人类活动密度呈负相关。在低强度休闲区域(日均活动<10次),红鹿和野猪的回避行为可维持12-16小时,而高强度区域(>30次/日)的回避时间缩短至6-8小时。这种动态响应与人类活动的时间分布密切相关——当徒步和骑行活动集中在傍晚,野生动物的回避峰值会相应后移至夜间23点后,此时在非狩猎区的林中监测点,红鹿活动率仍保持基线值的75%,但在狩猎区 trail监测点则骤降至基线值的30%。

研究证实了风险干扰假说的核心机制:野生动物将人类活动普遍视为潜在威胁,且对复合型干扰具有累积效应。具体表现为:
1. 空间维度:距 trail区域越近(<100米),猞猁的回避距离可达300米,形成梯度衰减的生态缓冲带。野猪在 trail周边的植被覆盖度每降低10%,其活动回避范围扩大15米。
2. 时间维度:在日均狩猎量超过50头的月份,所有物种的回避持续时间延长2-3小时。红鹿在夜间12-16点的活动量是非狩猎区的1/5,这与其对火药声波的敏感性(声压级>85dB时回避率提升40%)密切相关。
3. 智能适应:狐狸展现出独特的行为策略,在连续3天高强度休闲活动后,其活动轨迹会提前1.5小时进入盲区,利用植被覆盖度>60%的生境进行规避。

研究首次量化了复合扰动阈值:当某区域同时存在>5次/日休闲活动和>30头/月的狩猎强度时,野生动物的活动密度将降至基线值的12-18%。这种叠加效应在食草动物中尤为显著——红鹿和野猪的回避系数分别达到0.87和0.79,而肉食性物种的回避系数仅为0.34(猞猁)和0.41(狐狸)。

在管理启示方面,研究提出了三维调控模型:
1. 空间重构:将公园划分为"核心保护区"(植被覆盖度>70%)、"缓冲带"(50-70%)和"活动区"(<50%),核心区禁止所有人类活动,缓冲带实施限时准入(每日18:00-20:00),活动区保留现有开放政策。
2. 时间调控:建立动态休眠机制,在狩猎季(6-1月)关闭30%的 trail网络,并在非狩猎季(2-5月)实施差异化照明政策,将夜间照明强度控制在2瓦/平方米以下。
3. 质量优化:通过LIDAR扫描构建0.5米精度的植被三维模型,确保 trail区域两侧50米缓冲带内植被覆盖度维持在65%以上,并定期(每季度)进行植被修复工程。

研究特别揭示了人类活动强度与物种行为响应的非线性关系:当每日休闲活动次数超过25次/平方公里时,红鹿的回避响应出现平台效应(Δ活动量<8%),而狐狸的回避系数仍呈指数增长(R2=0.93)。这提示在生态承载力评估中,需区分物种对空间密度和时间密度的敏感阈值。

该成果为欧洲森林生态系统管理提供了新的范式。通过引入"人类活动压力指数"(HAPI),可将狩猎事件数、车辆密度和植被指数进行标准化处理,实现多扰动源的整合管理。计算显示,当HAPI值<0.3时,野生动物的时空回避效应可降低至基线的35%;当HAPI>0.7时,生态系统的恢复周期将延长至6个月以上。

研究最后强调,单一物种管理策略的局限性。例如,针对红鹿设计的缓冲区在狐狸种群中无效,而优化后的综合管理方案可使所有目标物种的长期回避率降低42%。这为构建跨物种的协同保护网络提供了理论依据,建议未来研究应纳入更多濒危物种(如林狼)和非脊椎动物(如地衣指示种)的监测数据,以完善生态系统健康评估体系。
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