利用社交媒体数据揭示南非游隼与地中海隼的分布动态与生态互作

本刊推荐：为应对全球变化下物种监测的挑战，研究人员利用Facebook?、eBird?和iNaturalist?等社交媒体平台，开展了针对南非游隼（Falco peregrinus）与地中海隼（F. biarmicus）的持续性研究。通过分析2702条观测记录（含5070张图像），发现自2017年起两类隼的观测频次显著上升，地理分布覆盖南非全部9省，并揭示了其在捕食行为、种内与种间互作等方面的生态差异。该研究凸显了公民科学数据在弥补生物多样性知识缺口方面的重要价值，为优化多平台数据收集策略提供了实践依据。

　　

在全球变化和人类活动加剧的背景下，生物多样性监测面临巨大挑战。传统监测方法受限于资金、人力和技术条件，许多物种的分布与生态习性仍缺乏系统研究。这一困境在发展中国家尤为显著——南非作为全球生物多样性热点地区，其猛禽种群动态长期缺乏持续追踪数据。游隼（Falco peregrinus）和地中海隼（Falco biarmicus）作为南非地区同域分布的中大型猛禽，因其飞行速度快、栖息地偏远等特点，常规监测手段难以全面覆盖。更值得注意的是，城市化进程对两类隼的适应策略提出了不同要求：游隼已被证实可高效利用城市环境，而地中海隼更倾向自然岩壁栖息地。这种生态位分化如何影响其分布格局与人机互动，成为研究者关注的核心问题。

针对上述问题，Kyle T. Govender等研究人员在《Journal of Ornithology》发表论文，创新性地利用社交媒体平台（Facebook?、eBird?和iNaturalist?）收集公民科学数据，系统分析了两类隼在南非的分布规律、行为特征及生态互作。研究表明，社交媒体数据不仅能有效补充传统监测的空白，还可揭示物种对环境变化的响应机制，为保护策略制定提供科学依据。

本研究主要采用多平台社交媒体数据采集技术，通过关键词检索与跨平台去重处理，获取截至2024年8月31日的公开观测记录。数据涵盖南非全境9个省，包含图像内容分析与行为分类（飞行、捕食、休息、种内及种间互作）。采用统计检验（卡方检验、Kruskal-Wallis检验及方差分析）比较物种间及省份间的差异，并通过社区验证与图像交叉核对保障数据可靠性。

研究结果

1. 社交媒体数据概况

共收集到2702条观测记录（5070张图像），其中游隼1154条（2404张图像），地中海隼1548条（2666张图像）。Facebook?贡献了最大比例的观测数据（游隼44.0%，地中海隼39.0%），其次为iNaturalist?和eBird?。地中海隼在观测数量上显著多于游隼（p<0.001），反映其更高的可见度或公众报告频次。

2. 观测时间趋势

自2017年起，两类隼的观测数量显著上升，COVID-19疫情期间（2021-2024年）进一步增长。游隼的观测峰值出现在2018年后，而地中海隼的观测增长早于2017年。这一趋势与公民科学平台普及及公众生态意识提升密切相关。

3. 地理分布差异

两类隼分布于南非全部9省，但存在明显空间分异：地中海隼在7个省（东开普、自由州、夸祖鲁-纳塔尔、林波波、姆普马兰加、西北省和北开普）的观测数量占优，而游隼在西开普省和豪登省更常见。西开普省是游隼图像记录的核心区域（占总图像59.6%），北开普省则为地中海隼的主要观测区（34.7%）。

4. 行为模式分析

休息行为是最常见的图像内容（游隼43.3%，地中海隼46.3%），其次为飞行（游隼31.7%，地中海隼32.4%）和捕食行为（游隼17.9%，地中海隼15.8%）。种内互作与种间互作记录较少，可能受限于观测难度或公众报告偏好。

5. 种内与种间互作

游隼的种内互作以积极行为为主（68.3%），包括育幼和嬉戏；消极行为（26.7%）多表现为抢夺食物与空中争斗。地中海隼的种内互作同样以积极行为为主（54.3%），但中性行为比例较高（33.0%）。种间互作中，两类隼均倾向于对其他物种发起攻击（游隼40.4%，地中海隼51.9%），主要对象为其他猛禽（如Verreaux's Eagle）和鸦科鸟类（如Pied Crow）。

6. 捕食行为与食性

游隼与地中海隼均以鸟类为主要猎物（分别占捕食图像68.4%和69.5%）。游隼的非鸟类猎物占比极低（蝙蝠0.9%，昆虫0.2%），而地中海隼的食性更广，包含昆虫（6.0%）、啮齿类（0.7%）和爬行类（1.2%）。未识别猎物比例较高（游隼28.8%，地中海隼22.4%），反映公众物种识别能力存在局限。

结论与意义

本研究证实了社交媒体数据在生态学研究中的巨大潜力。通过整合多平台公民科学数据，研究人员首次系统揭示了两类隼在南非的分布热点、行为偏好及生态互作差异。地中海隼的广泛分布与食性多样性体现其生态适应性，而游隼对西开普省的高度依赖则提示其栖息地特异性。时间趋势分析进一步表明，公众参与度的提升可直接转化为监测效力的增强。

然而，数据质量仍受限于公众报告的随机性与物种识别误差。未来需通过标准化培训、多平台数据交叉验证及人工智能辅助鉴定提升数据可靠性。本研究为类似生物多样性监测项目提供了范式，尤其在资金与人力有限地区，社交媒体可成为低成本、高覆盖的监测工具。从保护实践角度看，研究结果可直接指导优先保护区的划定与人类活动管理（如城市开发对猛禽栖息地的影响）。此外，研究强调的种间竞争与资源利用模式，为理解猛禽群落动态提供了新视角。