高海拔森林垂直结构对黑白仰鼻猴栖息地偏好的行为特异性与季节性影响

为解决濒危物种黑白仰鼻猴(Rhinopithecus bieti)在高海拔复杂生境中的行为适应性机制问题，研究人员结合无人机LiDAR技术、长期行为观测与相机陷阱数据，揭示了垂直森林结构(如冠层高度CH、植被垂直分布VVD)对其觅食、睡眠等行为的季节性调控作用，并量化人类干扰的负面影响。该研究为高山灵长类保护提供了三维生境管理的科学依据。

　　

在横断山脉的高海拔暗针叶林中，黑白仰鼻猴(R. bieti)面临着严酷的生存挑战：冬季低温、食物短缺与人类活动干扰交织，迫使这种中国特有濒危灵长类发展出独特的行为适应策略。然而，传统调查方法难以捕捉复杂三维森林结构与猴群行为的精细关联，制约了保护策略的精准制定。针对这一难题，云南大学等机构的研究团队在《Ecological Informatics》发表了一项突破性研究，首次将无人机LiDAR技术、长达10年的行为观测与相机陷阱数据融合，揭示了垂直森林结构如何塑造猴群行为的时间与空间格局。

研究团队运用无人机LiDAR获取19 km²
栖息地的厘米级三维结构数据（包括冠层高度CH、冠层起伏比CRR等12项指标），结合2008-2018年551天的GPS行为记录（摄食FE、移动MO、昼夜睡眠DS/NS）和2017-2018年156个相机陷阱的干扰数据。通过机器学习算法（XGBoost、随机森林RF等5种模型）和SHAP值解析，量化了生境变量对行为的影响权重。

季节性行为变异
数据分析显示：旱季猴群夜间睡眠时间显著延长（12.78±0.08 h vs. 雨季12.01 h），但单次移动距离增加（63.18±1.48 m/0.5h），符合能量节约策略；雨季睡眠点间距扩大（昼夜分别达690.48±62.45 m和616.83±39.52 m），可能与寄生虫规避或食物资源分布相关。

垂直结构主导栖息地选择
机器学习模型表明：

1. 觅食行为：旱季偏好冠层连通度高（冠层间隙CG少）、中等高度（约15 m）区域，雨季转向矮树宽冠生境；
2. 睡眠行为：昼夜均选择高大乔木（CH>20 m），但旱季昼眠点冠层覆盖度（CC）更高，可能与保温需求相关；
3. 人类干扰（HU）在所有行为中均呈负相关，尤其在摄食时回避显著。

技术革新与生态启示
该研究通过LiDAR三维建模与可解释机器学习，首次量化了垂直结构对高山灵长类行为的梯度影响。发现猴群通过动态调整空间利用策略应对季节变化：旱季依赖稳定地衣资源时趋向保守移动，雨季则扩大活动范围以利用新生植被。研究强调保护需重点关注：

1. 维持森林垂直异质性（特别是15-25 m冠层）；
2. 建立季节性核心区（如冬季低海拔睡眠点）；
3. 严格控制放牧活动（GA）等人类干扰。

这项研究为高山生态系统保护提供了范式——将动物行为节律与三维生境管理结合，其技术框架（LiDAR+机器学习）可推广至其他树栖物种研究。未来需关注气候变化下地衣资源动态与猴群适应性响应的长期监测。