利用光探测与测距（LiDAR）技术来阐明影响东方鞭鸫数量的森林结构状况

《Forest Ecology and Management》：Leveraging Light Detection and Ranging (LiDAR) to elucidate forest structural conditions that influence eastern whip-poor-will abundance

本研究利用LiDAR数据与自主录音单元（ARUs），分析宾夕法尼亚州鞭尾夜莺繁殖季栖息地特征，发现种群与森林覆盖率、橡树占比正相关，与不透水面积负相关，并揭示LiDAR衍生的冠层异质性和高度对种群呈二次影响，为森林管理提供依据。

　　东部北美森林正面临着严重的退化问题，这些问题源于土地利用历史以及多种因素的共同作用，进一步削弱了森林的结构复杂性，从而导致许多物种的数量下降。因此，许多机构及其保护合作伙伴正在采用以栖息地为核心的保护措施。随着空中激光雷达（LiDAR）数据的日益丰富，科学家们有机会量化森林中对野生动物生存至关重要的微尺度结构特征。其中，东部夜莺（Antrostomus vociferus）就是一个需要多样化森林结构条件以满足其繁殖季节栖息地需求的物种。本研究利用空中LiDAR数据和自动录音装置（ARUs）来识别影响东部夜莺繁殖季节种群数量的森林结构要素，并在宾夕法尼亚州进行具体分析。通过机器学习分类器对ARUs收集的音频数据进行处理，我们能够识别东部夜莺的鸣叫，并创建每日的监测记录以估算其相对种群数量。结果显示，东部夜莺在334个调查地点被检测到，占总调查地点的41%。其种群数量与森林覆盖率和橡树林覆盖率呈正相关，而与不透水表面覆盖率呈负相关。此外，东部夜莺的种群数量还受到森林结构的影响，与两个LiDAR衍生的变量——树冠异质性和300米范围内的树高——之间存在二次关系。基于这些发现，我们预测了东部夜莺的种群数量和栖息地管理潜力，并提出了相应的保护建议。

东部北美森林是北美地区生物多样性最丰富的生态系统之一，这种多样性部分源于数千年来的森林动态，这些动态形成了复杂的森林结构。生态演替和各种频率和强度的干扰因素，如火灾、天气事件以及破坏性野生动物活动，共同塑造了这些森林的结构特征。复杂的森林结构对许多物种来说至关重要，不仅有助于维持生物多样性，还为它们提供了多样化的生存条件。然而，近年来东部森林面临着前所未有的挑战，这些挑战正在导致森林条件的退化，并威胁相关生物多样性。大多数当代东部森林的形成是由于欧洲殖民时期广泛的土地利用，如农业开发和全砍伐，这使得森林的组成和结构复杂性低于殖民前的水平。干扰因素的抑制、过度的鹿啃食、入侵物种的扩散以及不可持续的伐木行为都在加剧东部森林的退化。森林退化不仅威胁某些植物群落的生存（如橡树），还可能导致森林内部和整个森林景观的结构复杂性降低。因此，一些依赖多样化森林结构的物种，如东部森林鸟类，正经历显著的数量下降。为了应对这一问题，大多数州和联邦机构已经采取了主动的森林管理措施，以增强或创造适合这些物种的栖息地。

由于鸟类在选择资源时涉及多种空间尺度，从景观层面的领地选择到微尺度的觅食、栖息和繁殖地点，制定有效的栖息地管理指南是一项挑战。然而，野生动物监测技术的进步，如自动录音装置（ARUs），使得保护科学家能够更全面地评估影响物种分布和种群动态的因素。尽管如此，识别与微尺度植被结构之间的关联仍然困难，因为收集此类数据存在一定的限制，尤其是在大量调查地点的情况下。LiDAR技术衍生的数据集为研究人员提供了新的工具，使他们能够更深入地理解野生动物与微尺度森林结构之间的关系，这些关系在传统的植被调查中难以捕捉。研究表明，LiDAR衍生的指标在识别结构关联方面比现场收集的指标更有效，同时也比其他公开数据集（如多分辨率土地特征国家土地覆盖数据库）更具优势。因此，LiDAR技术在保护许多濒危野生动物物种方面具有重要意义，尤其是那些受到超越单个林分尺度的栖息地因素影响的物种，如东部夜莺。

东部夜莺是一种迁徙的夜莺，主要在东部北美地区繁殖。近年来，东部夜莺的种群数量显著下降，这在多个州的野生动物行动计划中被列为最需要保护的物种之一。其数量下降被认为部分源于繁殖地早期演替条件的丧失。大量研究表明，东部夜莺的分布和数量受到多种景观和林分因素的影响，包括林分密度和不透水表面覆盖率。尽管以往的研究对东部夜莺的保护和管理提供了重要指导，但目前尚缺乏关于森林结构如何在大范围空间尺度上影响其数量的系统性研究。

本研究利用最近收集的空中LiDAR数据，分析了东部夜莺与森林结构之间的关系，涵盖了宾夕法尼亚州的公共和私人森林。据我们所知，这是首次利用LiDAR技术来深入了解该物种的栖息地关系。此外，本研究还展示了如何通过整合LiDAR数据来识别野生动物与栖息地之间的关系，这些关系在传统方法下难以实现。我们的研究目标是：1）识别与东部夜莺高种群数量相关的森林结构特征；2）在宾夕法尼亚州创建一个高分辨率的东部夜莺种群预测地图，以识别重要的保护区域和未来的栖息地管理重点。我们假设东部夜莺的种群数量在具有高水平的水平复杂性的林分中最高，这些林分包括具有多样化演替条件的森林，因为该物种倾向于利用林缘区域。此外，我们还推测，那些包含成熟和中等早期演替森林的区域可能具有最高的种群数量，因为该物种需要同时具有年轻和成熟森林的环境。鉴于森林结构只是影响东部夜莺种群数量的众多因素之一，我们在分析中还考虑了多个景观变量。我们假设种群数量与森林覆盖率和橡树主导的森林类型呈正相关，而与不透水表面覆盖率呈负相关。

研究区域涵盖了宾夕法尼亚州的公共和私人森林，这些森林包括了从近期清伐和部分木材采伐到成熟、密闭树冠森林的各种结构条件。大多数林分被归类为橡树-山毛榉类型或北方硬木类型。具体来说，林分的结构特征取决于其干扰历史，包括自然和人为因素的影响。例如，火灾、木材采伐和规定的森林火灾等周期性干扰有助于维持林分的结构多样性，而长期的干扰抑制则可能导致林分结构的简化。

研究结果表明，东部夜莺在334个调查地点被检测到，占所有调查地点的41%。我们的最佳模型包含了检测变量（MR和Day）、LiDAR变量的线性和二次项（p95和SD p95）以及三个景观变量（橡树比例、森林比例和平均不透水表面比例）。过分散参数（?）为1.03，表明没有显著的过分散现象。因此，我们使用AICc（修正后的Akaike信息准则）来进行模型选择。通过这些模型，我们不仅能够预测东部夜莺的种群数量，还能够识别那些在当前条件下具有高种群数量的区域，以及那些通过多样化树冠结构的森林管理具有潜力提高局部种群数量的区域。

本研究提供了关于影响东部夜莺种群数量的景观和森林结构条件的重要见解。通过模型预测，我们还能够识别当前条件下东部夜莺种群数量较高的区域，以及那些通过多样化树冠结构的森林管理可能显著提升种群数量的区域。这些成果为利用LiDAR数据进行野生动物栖息地关系研究提供了新的例证，同时也为未来的森林管理实践提供了科学依据。研究结果表明，东部夜莺的种群数量在具有复杂年龄结构和自然过程（如森林演替）和周期性干扰（无论是自然还是人为）的密集森林和橡树主导的景观中最高。当前的东部森林正经历前所未有的挑战，这些挑战正在导致森林结构的简化、退化和中性化，这不仅影响了森林的生态功能，也对依赖多样化森林结构的物种构成了威胁。因此，保护和管理这些森林的关键在于通过公共和私人土地的努力，维持具有复杂年龄结构和自然演替过程的森林，同时引入适当的干扰机制，以增加树冠的高度多样性。这种综合性的森林管理策略对于恢复和维持东部夜莺的种群数量至关重要。