《Biodiversity》：Evaluating the feeding habitat of the Asian elephant (Elephas maximus) using integrated field surveys and remote sensing
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人类改造景观中的亚洲象（Elephas maximus）保护需要关于食性、饲料可得性、景观变化和移动屏障的信息。在孟加拉国Chunati野生动物保护区（CWS），研究人员重新分析了来自187堆粪便样本和791个植被样方的记录、多时相Landsat分类数据、一项
人类改造景观中的亚洲象（Elephas maximus）保护需要关于食性、饲料可得性、景观变化和移动屏障的信息。在孟加拉国Chunati野生动物保护区（CWS），研究人员重新分析了来自187堆粪便样本和791个植被样方的记录、多时相Landsat分类数据、一项探索性的铁路穿越点清查以及一处野生动物过境点的闭路电视（CCTV）监测记录。粪便-物种矩阵包含来自49科142个植物类群的888次检测。粪便组成在采样月份间（置换多元方差分析[PERMANOVA]，伪-F8,178 = 5.24，R2 = 0.191，p = .001）和森林管护区之间（伪-F6,180 = 2.64，R2 = 0.081，p = .001）均存在差异，尽管离散度的差异需谨慎解读。14个重点植被类群在月份和管护区间也存在变异，但效应量较小。其相对丰度与粪便检测排序不一致，这符合非比例资源利用模式，而非正式的偏好检验。在8461.1公顷的分析景观范围内，从2000年到2022年，制图森林面积减少了376.6公顷。农业用地的生产者精度仅为45.3%，因此农田-休耕地的变化仍存在不确定性。研究人员共记录了16处潜在的铁路穿越地点，并通过50次CCTV检测确认了过境点的使用，但未估算穿越概率或缓解措施的有效性。这些发现支持对饲料组成、森林变化和铁路热点区域进行标准化监测。
研究背景与意义
大型植食动物对陆地生态系统结构与功能的影响已有充分记载，其栖息地改造、种子传播和摄食行为深刻影响着热带景观的植被动态与生物多样性。亚洲象（Elephas maximus）曾广泛分布于南亚和东南亚，但由于农业扩张、定居点和基础设施开发，其分布范围持续萎缩。孟加拉国东南部的Chunati野生动物保护区（CWS）是亚洲象重要的栖息地和移动廊道，然而横穿该区域的Dohazari–Cox’s Bazar铁路构成了人为屏障，带来干扰和碰撞风险。此前对该区域大象食性和景观变化的研究尚不系统，缺乏将粪便食性分析、植被调查、遥感土地覆被变化与铁路穿越监测相结合的综合性评估。为此，研究人员开展了本项研究，旨在：（1）刻画粪便食性组成的时间与空间变异；（2）比较粪便检测结果与14种重点潜在饲料类群的植被样方组成；（3）描述2000至2022年间CWS分析景观的土地覆被变化，并明确分类不确定性；（4）编录铁路穿越地点并汇总野生动物过境点的CCTV监测记录。
研究方法概述
本研究综合运用多种关键技术手段。首先，基于56条100米长的样线在2021年12月至2022年11月期间采集了187堆粪便样本和791个10米×10米植被样方数据，通过植物学参考材料鉴定粪便中未消化的植物碎片，获得142个植物类群的888次检测记录。其次，利用五期干季无云Landsat影像（2000、2005、2010、2015、2022年），计算归一化差值水体指数（NDWI）、归一化差值建筑指数（NDBI）和归一化差值植被指数（NDVI），采用固定优先级决策树规则进行互斥的土地覆被分类，并对2022年分类结果进行了精度验证。第三，沿铁路走廊开展了探索性的穿越点清查，记录足迹、粪便、踩踏痕迹等证据。第四，收集了2024年1月至2025年2月的野生动物过境点CCTV日志，统计检测次数和群体规模。统计分析方面，采用基于Bray–Curtis相异度的置换多元方差分析（PERMANOVA）和多元离散度分析（PERMDISP）检验粪便和植被组成的时空差异。
研究结果
采样努力量与粪便食性组成：采样在9个月份和7个管护区间分布不均，月份粪便样本量从11月的5堆到2月的40堆不等。187堆粪便共检出142个植物类群和49科，最频繁的类群包括最大野古草（Thysanolaena maxima，68次）、对叶榕（Ficus hispida，65次）、甜根子草（Saccharum spontaneum，61次）、波罗蜜（Artocarpus heterophyllus，58次）、梨竹（Melocanna baccifera，57次）和大蕉（Musa paradisiaca，51次）。禾本科（Poaceae，29.1%）、桑科（Moraceae，15.4%）和芭蕉科（Musaceae，11.4%）是主导科。
时间与空间组成变异：粪便组成在月份间（伪-F8,178 = 5.24，R2 = 0.191，p = .001）和管护区间（伪-F6,180 = 2.64，R2 = 0.081，p = .001）均存在显著差异，但多元离散度也显著，表明PERMANOVA结果不能单纯归因于组中心差异。植被组成同样在月份和管护区间存在变异，但效应量很小（R2分别为0.035和0.022）。
与重点植被类群的比较：所有14个重点植被类群均在粪便中被检出，但相对排序不同。野牡丹（Melastoma malabathricum）、臭茉莉（Clerodendrum viscosum）和土栾儿（Pueraria tuberosa）在植被丰度中占比较大但在粪便检测中占比较小，而波罗蜜和芭蕉属（Musa spp.）则相反。这种不匹配反映了非比例资源利用，而非正式偏好检验。
土地覆被分类与变化：2022年规则分类图的总体精度为83.7%，Kappa值为0.76，但农业用地生产者精度仅45.3%，表明与休耕地存在严重混淆。在8461.1公顷的分析景观内，制图森林面积从2000年的7463.9公顷（88.2%）减少到2022年的7087.3公顷（83.8%），净减少376.6公顷（5.0%）。不透水面从39.3公顷增长到97.2公顷。森林变化呈非线性轨迹，2010至2015年有所恢复后再次下降。
铁路穿越清单与过境点检测：探索性清查记录了16处潜在穿越地点（7处活跃、9处季节性），但缺乏标准化调查时间和检测概率估计。CCTV日志记录了50次检测，共73头大象个体或重复出现，中位群体大小为1头，证实了大象使用了过境点。监测期间确认了一起可独立验证的大象-火车碰撞致死事件（2024年10月13日）。
讨论与结论
讨论部分：粪便食性分析揭示了广泛的食性基础（142个类群、49科），月份解释了约19%的组成差异、管护区解释了约8%，支持时空异质性。显著的PERMDISP结果提示存在组内变异，加之月份样本量不均衡，需谨慎解读。粪便检测与14种重点植被类群的对比虽具生物学信息，但窄于正式偏好研究，可能反映选择性取食、消化率差异、取食与排便地点的空间分离以及植被样方对可食用植物的不完全代表。土地覆被序列显示动态景观格局，但农业分类精度低和早期年份缺乏独立验证限制了详细生态推断。边界审计揭示官方CWS面积（约7764公顷）与分析掩膜（8461.1公顷）存在差异，未来需将所有年份重裁至法定边界并计算误差校正转移矩阵。16处穿越地点和CCTV检测确认了过境点使用但无法量化缓解有效性，需结合标准化监测方案（如相机陷阱、轨迹样带、GPS遥测）进一步评估。
研究结论：CWS景观中的亚洲象利用了广泛的植物种类，粪便组成呈现时空异质性。粪便检测与14种重点植被类群的差异符合非比例资源利用模式，但不构成正式偏好检验。土地覆被序列表明森林镶嵌体正在变化，但边界和分类限制要求保守解读。穿越清单和CCTV记录识别了候选铁路热点并确认了过境点使用，但未能量化缓解效果。因此，保护规划应将栖息地保留与恢复同标准化的、基于证据的铁路监测及场地特定可行性评估相结合。
