研究鸟类群落结构与环境因子之间的关系是近年来研究的热点内容。这一研究有助于了解鸟类分布的重要环境因子,从而为鸟类保护和环境建设提供理论依据。为了全面了解天童国家森林公园鸟类分布与环境因子之间的关系,本研究于2017年7月至2018年6月,对天童国家森林公园的鸟类群落进行了调查研究。本文在调查过程中在6个样带中选取六种不同的生境,对生境中鸟类群落的组成、群落结构、群落间相似性进行了分析;应用典范对应分析(CCA)和生物-环境变量相关性分析(BIOENV)法探究天童地区鸟类与环境因子之间的关系,找出影响天童地区鸟类分布的关键环境因子;同时利用聚类分析,依据鸟类对森林的依赖性对鸟类进行集团划分,比较集团内部鸟类对环境因子选择的差异性;并从生态位角度探讨了典范对应分析中同一组鸟类对环境因子选择的差异性。内容如下:1.鸟类群落结构通过为期一年的调查,共记录到鸟类87种,属于11目33科。以生态类群分:分为鸣禽、陆禽、游禽、涉禽、猛禽、攀禽、走禽,其中鸣禽所占种类最多,占鸟类种类的78%。以居留类型分:留鸟有48种,占鸟类种类的55%;候鸟24种,其中冬候鸟19种,约占鸟类种类的22%,夏候鸟5种;旅鸟14种;迷鸟1种。从区系角度分:东洋界43种,约占鸟类种类的50%;古北界鸟类36种,约占鸟类种类的41%;广布种8种。依食性组成可分:杂食性鸟类数量最多,占38%;其次是食虫鸟,数量占32%;肉食性鸟类,数量占17%;食虫鸟、食种鸟、食谷鸟数量共占13%。本文研究表明,从鸟类一年中不同时期角度考虑,鸟类多样性指数和丰富度指数在越冬期最高;从生境角度考虑,鸟类多样性指数在竹林草地生境最高,丰富度指数在阔叶林最高。利用相似性系数比较不同生境之间的相似性,结果表明阔叶林与针阔混交林相似度最高,其值为0.680,针阔混交林和农田次之,阔叶林和湿地的相似度最低。比较同一时期不同生境发现,鸟类丰富度和多样性在阔叶林、针阔混交林、竹林草地相对丰富;比较同一生境不同时期发现,鸟类丰富度在越冬期和秋迁期相对丰富。2.天童国家森林公园鸟类-环境因子分析本研究采用BIOENV分析和典范对应分析(CCA)探讨影响天童地区鸟类分布的关键环境因子。在鸟类生态学中,初次采用BIOENV分析方法分析鸟类分布与环境因子之间的关系。通过BIOENV丰度矩阵与环境因子矩阵的相关性分析,得到结果为,春迁期与鸟类分布相关性最为紧密的环境因子子集为乔木高度、树木胸径、乔木盖度、草本灌丛盖度,相关系数为0.534;繁殖期与鸟类分布相关性最为密切的环境因子子集为乔木高度、树木胸径、乔木盖度,相关系数为0.770;秋迁期影响鸟类分布的关键环境因子子集为树木胸径、乔木高度、乔木盖度、草本灌丛盖度,相关系数高达0.830;越冬期影响鸟类分布的关键环境因子子集为树木胸径、乔木高度、乔木盖度,相关系数为0.396。建立生境-物种、生境-环境因子两个矩阵,运用典范对应分析法(CCA),最终分析得出物种与环境因子之间的关系。研究结果表明,与鸟类分布正相关性较强的环境因子为乔木高度、乔木盖度、树木胸径、草本灌丛盖度,与BIOENV分析法得到的结果相同。典范对应分析(CCA)不仅可以分析出与鸟类分布正相关的环境因子,而且能分析出负相关的环境因子。在本文的研究结果中,人为直接干扰是影响大多数鸟类分布的负相关环境因子,但是对少部分较亲人鸟类则是正相关环境因子。干扰因素中,人为间接干扰因素距路距离对鸟类分布影响不大。BIOENV分析和典范对应分析(CCA)得到结果基本一致,说明这两种分析结果具有准确性和可靠性。BIOENV分析的结果能够更直观的显示出环境因子与鸟类的正相关性,而典范对应分析(CCA)的结果在显示鸟类分布的关键环境因子的同时,还能显示出负相关和相关性较弱的环境因子,可弥补BIOENV的缺陷。3.同一集团鸟类对环境因子选择的分析运用SPSS软件,采用最远邻元素聚类分析法,根据鸟类对森林的依赖程度,将鸟类划分为森林专性种、森林广幅种和非森林鸟类,非森林鸟类又根据实地观测现象划分为完全非森林鸟类和不完全非森林鸟类。集团分析结果发现,同一种鸟类在不同时期处于不同的森林依赖性集团。如栗背短脚鹎(Hemixos castanonotus),在春迁期、秋迁期和越冬期,均属于森林专性种,但在繁殖期则属于非森林鸟类。为了探究同一集团鸟类对环境因子的选择有无一致性,将同一鸟类集团内鸟种与典范对应分析结果做对比。研究结果得出,同一集团内鸟类对环境因子的选择没有严格的一致性,如在森林专性种中,春迁期灰眶雀鹛(Alcippe morrisonia)、栗背短脚鹎、红头长尾山雀(Aegithalos concinnus)属于同一集团,但在CCA排序图中,灰眶雀鹛更偏向于亲乔木高度,红头长尾山雀和栗背短脚鹎更偏向于亲隐蔽度。4.典范对应分析中同一组鸟类生态位分析使用Levins指数法测定鸟类在生境类型维度上的生态位宽度,生态位重叠采用Cowll、Futuyma提出的生态位重叠指数计算。对典范对应分析中同一组内鸟类进行生态位重叠比较分析,探究同一组内鸟类之间是否具有较高的生态位重叠值。分析结果为同一组内鸟类并未表现出绝对的高重叠值,也即变化差异较大,如白鹡鸰(Motacilla alba)与灰鹡鸰(Motacilla cinerea),其在CCA排序图上相距较近,属于同一组鸟类,对环境因子的选择极为相似,但这两者的生态位重叠值偏低。