《Global Ecology and Conservation》：A model-based decision support framework for siting communication tower infrastructure to reduce adverse effects on a sagebrush-obligate species
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本刊推荐：为解决通信塔基础设施扩张对北美西部蒿草生态系统及代表性物种大榛鸡（Centrocercus urophasianus）种群的不利影响问题，研究人员开展了一项为期25年（1996–2020）的模型研究。研究通过构建分层种群状态空间模型（SSM），结合雄性大榛鸡求偶场（lek）计数数据，分析了通信塔密度和邻近度对大榛鸡表观丰度年变化率（λ?）的时空影响。结果表明，通信塔密度和邻近度在距塔址12.5公里范围内均与λ?呈负相关。研究进一步开发了决策支持框架，用于指导未来通信基础设施的选址，以最小化对大榛鸡种群的影响。该研究为协调关键基础设施发展与濒危物种保护提供了科学依据。
在北美西部广袤的蒿草（Artemisia spp.）生态系统中，大榛鸡（Centrocercus urophasianus）被视为生态系统健康的“指示物种”。然而，过去一个世纪以来，人类活动范围的不断扩大，尤其是向偏远地区的扩张，导致了生态系统的大规模退化和破碎化。曾经遍布历史分布区的蒿草生态系统，如今面积已不足其历史范围的一半。在各种人为干扰因素中，通信塔基础设施的快速建设是一个相对新近但发展迅猛的领域。现代通信技术对于经济发展和偏远社区至关重要，但其相关基础设施，特别是高耸的通信塔，可能对蒿草生态系统及其野生动物群落产生未知的不利影响。这些影响及其潜在的缓解措施，长期以来缺乏深入的研究和理解。
为了填补这一知识空白，一项发表在《Global Ecology and Conservation》上的研究，对通信塔基础设施在过去25年（1996–2020）间对大榛鸡种群的影响进行了深入探讨。研究人员旨在量化通信塔的分布与密度，评估其对大榛鸡种群年变化率（λ?）的影响，并最终构建一个决策支持框架，以指导未来通信基础设施的选址，从而最大限度地减少对大榛鸡种群的负面影响。
研究人员综合运用了多种关键技术方法来开展这项大规模研究。首先，他们从美国联邦通信委员会（FCC）、美国国土基础设施基础层数据（HIFLD）等多个公共数据库中，收集并验证了研究区域内通信塔的位置和建设年份信息，建立了一个时空数据库。其次，研究依赖于由多个政府机构和非营利组织遵循标准化协议收集的大榛鸡雄性求偶场（lek）最大计数数据，这些数据作为种群表观丰度的年度指标。核心的分析方法采用了分层贝叶斯状态空间模型（State-Space Model, SSM），该模型能够将观测误差（如计数不完美）与真实的种群动态过程（状态过程）分离开来，从而更准确地估计种群变化率（λ?）。模型纳入了多种环境协变量，包括植被覆盖（如蒿草覆盖度、树木覆盖度、一年生禾草覆盖度）、地形特征（如海拔、地形崎岖度指数TRI）、气候因子（如标准化降水指数SPI）以及多种人为基础设施（如道路、油气井、输电线）的密度和邻近度。为了确定每个协变量最相关的空间尺度，研究采用了潜在的指标尺度选择方法，测试了1公里、2公里、4.8公里、8公里和12.5公里半径范围内的效应。此外，研究还利用模型参数进行了空间模拟，绘制了种群变化率（λ?）的预测图，并针对选定的感兴趣区域（ROI）进行了决策支持分析，模拟新建通信塔对当地大榛鸡种群的潜在影响。
2.2.1. Lek Count Surveys
研究人员使用了1996年至2020年期间，在爱达荷州、内华达州、俄勒冈州和加利福尼亚州东北部研究区域内，遵循标准化协议收集的大榛鸡求偶场（lek）调查数据。每年春季，调查人员在日出前30分钟至日出后90分钟的时间内进行三次计数，并记录每次求偶场上观察到的雄性大榛鸡的最大数量作为该年度丰度的指数。
2.2.2. Tower Data Acquisition
通信塔数据来源于美国地质调查局（USGS）的通信塔清单数据库，并结合了联邦通信委员会（FCC）等多个公共数据库的记录。通过谷歌地球（Google Earth）卫星影像对塔的位置进行验证，并估算缺失的建设年份，最终构建了研究时期内通信塔位置的年度空间图层。
2.3. Statistical Analyses
研究采用分层贝叶斯状态空间模型（SSM）来估计每个求偶场点的年变化率（λ?）。该模型包含一个状态过程，描述种群数量的真实变化，以及一个观测过程，将观测到的计数数据与潜在的真实数量联系起来。模型允许种群增长率（r）受到环境协变量的影响，并考虑了区域性的差异（通过聚类截距）和密度依赖性。通过潜在的指标尺度选择方法，为每个环境协变量确定了最具影响力的空间尺度（例如，通信塔邻近度在12.5公里尺度，蒿草覆盖度在4.8公里尺度）。研究还使用了指标变量选择方法（Bayesian indicator variable selection）来筛选有统计支持的环境协变量和交互作用。最终模型仅保留了得到强统计支持（贝叶斯因子BF ≥ 3）的变量。
3.1. State-space Model
模型结果显示，在研究期间，大榛鸡种群整体呈下降趋势（平均λ? = 0.983）。统计分析提供了强有力的证据，表明在距求偶场12.5公里范围内，通信塔站点的密度（β? = -0.023）和邻近度（β? = -0.018）均对大榛鸡的年变化率（λ?）产生显著的负面影响。距离塔址越近，负面影响越大：在0-1公里范围内，λ?预计下降约12.78%；在1-5公里范围内，下降约8.01%；在5-10公里范围内，下降约2.72%。此外，当存在一个或多个通信塔时，每增加一个塔/平方公里，λ?会进一步下降约1.1%。研究还发现通信塔邻近度与一年生禾草覆盖度之间存在显著的交互效应（β? = -0.034），表明在一年生禾草覆盖度高的地区，通信塔的负面影响会加剧。其他对环境产生负面影响的因素按效应强度依次为树木覆盖度（β? = -0.021）和一年生禾草覆盖度（β? = -0.020）。而较高的海拔（β? = 0.021）和较大的蒿草覆盖度（β? = 0.019）则对λ?有正面影响。
3.2. Mapping Population Change
基于模型参数的空间预测表明，从1996年到2020年，大榛鸡栖息地的预期年变化率（λ?）从0.996下降到0.980，总体下降了约1.6%。这导致约27,130平方公里的区域从预期种群稳定或增长（λ? ≥ 1）转变为预期种群下降（λ? < 1），占测绘总面积的10.2%。
3.3. Decision Support Analyses
研究利用模型参数开发了决策支持框架，通过模拟在三个选定的感兴趣区域（分别位于爱达荷州东部、内华达州中部和俄勒冈州东南部）新建通信塔的情景，计算了每个潜在塔址可能导致的10年内大榛鸡表观数量损失的指数。模拟结果生成了空间梯度风险图，清晰地显示了在不同位置建设新塔对当地大榛鸡种群的潜在影响程度，从而为选址决策提供了直观的依据，有助于识别对种群影响最小的合适地点。
该研究的结论明确指出，通信塔基础设施的扩张与大榛鸡种群数量的下降存在关联，这种影响在考虑并排除了其他多种环境干扰因素后依然显著。通信塔的影响范围可达12.5公里，且其负面影响会因附近入侵性一年生禾草的存在而加剧。尽管本研究未深入探讨其具体机制，但研究人员推测可能的原因包括：通信塔为乌鸦（Corvus corax）等大榛鸡的捕食者提供了栖息和筑巢的支架，从而增加了捕食压力；塔结构产生的光污染和噪音可能干扰大榛鸡的行为（如孵卵）；以及大榛鸡可能主动避开这些存在潜在风险的新型垂直结构。
这项研究的意义重大。首先，它首次在大空间尺度和长时间序列上，系统性地评估了通信塔基础设施对大榛鸡种群的影响，并成功地将这种影响从其他复杂的环境因素中分离出来。其次，研究构建的决策支持框架具有实际应用价值，可以为通信行业、土地管理者和政策制定者提供科学工具，在规划和审批新的通信塔建设项目时，能够评估和最小化其对敏感野生动物种群的潜在影响，从而实现基础设施建设与生物多样性保护之间的平衡。最后，研究结果强调，在蒿草生态系统这类天然缺乏高大结构的生态系统中，引入人造垂直结构可能产生独特的、影响深远的干扰。这一认识不仅适用于大榛鸡，也可能适用于其他依赖开阔栖息地的物种，对全球范围内草原和稀树草原等生态系统的保护管理具有启示意义。研究的发现可以纳入更广泛的蒿草生态系统保护规划中，为长期可持续的土地利用和物种保护策略提供信息。
