楊 博 郭陶然 鄭思俊 徐洲鋒 吳奕辰 張 浪*
國內(nèi)外大都市普遍缺少生物多樣性監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),都市生態(tài)修復(fù)工作面臨生物多樣性監(jiān)測(cè)技術(shù)瓶頸。研究創(chuàng)新應(yīng)用公眾參與和人工智能APP生命觀察(Biotracks),開展上海市域草本植物多樣性監(jiān)測(cè),其主要過程為監(jiān)測(cè)者按技術(shù)規(guī)程拍攝一定范圍內(nèi)各種草本植物的照片,基于Biotracks進(jìn)行植物識(shí)別,獲得草本植物的屬、種和空間坐標(biāo)?;诠娭驹刚叽罅俊⒊掷m(xù)的監(jiān)測(cè),可形成植物多樣性監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)。該方法簡單靈活,尤其適用于景觀破碎化程度高、空間異質(zhì)性強(qiáng)的城市化地區(qū)。公眾志愿者數(shù)量眾多、覆蓋范圍廣,監(jiān)測(cè)工作一般為公益性質(zhì),通常利用閑暇時(shí)間,可進(jìn)行長期監(jiān)測(cè)。該方法具有成本低、范圍廣、可持續(xù)性強(qiáng)等特點(diǎn),有助于儲(chǔ)備都市生物多樣性監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)。研究基于已獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行了初步分析,得出草本植物種類的城鄉(xiāng)差異與群落高度的梯度變化,驗(yàn)證了該方法的可行性,具有未來應(yīng)用潛力。該方法尚處于探索階段,監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)規(guī)模較小,數(shù)據(jù)積累較為有限,不可避免存在一定的誤差,經(jīng)檢驗(yàn),誤差符合統(tǒng)計(jì)學(xué)要求。研究成果對(duì)開發(fā)生物多樣性監(jiān)測(cè)技術(shù)、開展都市生態(tài)修復(fù)工作具有積極的借鑒意義。
公眾參與;人工智能;鄉(xiāng)土草本植物多樣性;監(jiān)測(cè)技術(shù);種類;頻次;上海
城鄉(xiāng)生物多樣性監(jiān)測(cè)因難度極高、意義重大已成為生態(tài)環(huán)境、城鄉(xiāng)規(guī)劃、風(fēng)景園林等學(xué)科的交叉研究熱點(diǎn)問題[1]。中國各大城市均已建立了成熟的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng),但普遍缺少生物多樣性監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),這是未來重點(diǎn)發(fā)展方向之一[2-3]。本研究目標(biāo)在于探索一種應(yīng)用于都市環(huán)境,基于公眾參與和人工智能技術(shù)的生物多樣性監(jiān)測(cè)方法,旨在通過公眾智慧和力量,積累都市生物多樣性大數(shù)據(jù),促進(jìn)都市生態(tài)保育與修復(fù)工作。當(dāng)前研究處于探索性階段,文章重點(diǎn)在于探討該監(jiān)測(cè)方法的技術(shù)特點(diǎn)和應(yīng)用潛力。
草本植物是城鄉(xiāng)生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)成要素,在城鄉(xiāng)生物多樣性方面具有極為重要且無可替代的生態(tài)功能[4],掌握草本植物多樣性數(shù)據(jù)是開展都市生態(tài)修復(fù)工作的必要信息基礎(chǔ)。草本植被監(jiān)測(cè)難度較高,傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)技術(shù)在該領(lǐng)域存在技術(shù)瓶頸:植株較小、易受喬灌木遮擋,遙感技術(shù)很難進(jìn)行拍攝和分辨;分布廣、差異大,開展樣方調(diào)查的人力成本高、耗時(shí)長;生長周期較短、變化快,進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的成本極高。該技術(shù)瓶頸長期未受到重視,目前仍未得到有效解決,這造成中國各大城市普遍缺少城鄉(xiāng)草本植物多樣性、空間分布、動(dòng)態(tài)趨勢(shì)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù),嚴(yán)重限制了人們深入開展草本植被監(jiān)測(cè)研究和生態(tài)修復(fù)工作,故亟待開發(fā)有針對(duì)性的監(jiān)測(cè)技術(shù)。此外,《國務(wù)院辦公廳關(guān)于科學(xué)綠化的指導(dǎo)意見》(國發(fā)辦〔2021〕19號(hào))明確要求“科學(xué)選擇綠化樹種草種,積極采用鄉(xiāng)土樹種草種進(jìn)行綠化”“全面監(jiān)測(cè)林草資源狀況變化、構(gòu)建空天一體化綜合監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)體系”,因此,開展城鄉(xiāng)草本植被監(jiān)測(cè)研究工作意義重大。
本研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新應(yīng)用公眾參與科學(xué)研究方法,基于已廣泛使用的植物識(shí)別智能App生命觀察(Biotracks)[5],依托“都市生境研究志愿者”團(tuán)隊(duì),開展了上海市域范圍的草本植物多樣性監(jiān)測(cè)工作,探索形成基于公眾參與(Public Participation)和人工智能(Artificial Intelligent)的生物多樣性監(jiān)測(cè)技術(shù)方法(簡稱公眾智慧監(jiān)測(cè)法)。文章對(duì)公眾智慧監(jiān)測(cè)法的技術(shù)特點(diǎn)、應(yīng)用潛力等展開深入探討。
20世紀(jì)60年代至80年代,國際上相繼建設(shè)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),如聯(lián)合國陸地生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)(TEMS)、中國生態(tài)系統(tǒng)研究網(wǎng)絡(luò)(CERN)、歐洲森林生態(tài)系統(tǒng)研究網(wǎng)絡(luò)(CRLTER)、美國長期生態(tài)學(xué)研究網(wǎng)絡(luò)(USLTER)等,相關(guān)網(wǎng)絡(luò)基本由政府機(jī)構(gòu)、大學(xué)和科研單位聯(lián)合架構(gòu),由分布各地的監(jiān)測(cè)臺(tái)站組成[6]。目前世界上最大的生物多樣性保育項(xiàng)目是泛歐洲生態(tài)網(wǎng)絡(luò)(Pan-European Ecological Network,PEEN),監(jiān)測(cè)對(duì)象主要包括土壤、溫度、植被、鳥類和哺乳類動(dòng)物等,監(jiān)測(cè)技術(shù)主要采用遙感結(jié)合實(shí)地監(jiān)測(cè)的方法[7]。
中國環(huán)境監(jiān)測(cè)起步較晚,20世紀(jì)70年代以前,只有重點(diǎn)城市建有環(huán)境監(jiān)測(cè)站,開展環(huán)境污染調(diào)查和區(qū)域環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)。生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)主要依靠天、空、近地遙感技術(shù),結(jié)合地面監(jiān)測(cè)站,形成一體化監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。在生物監(jiān)測(cè)方面,監(jiān)測(cè)對(duì)象目前多為森林植被或綠化植被,除內(nèi)蒙古、新疆等?。ㄗ灾螀^(qū))外,很少開展草本地被監(jiān)測(cè)。各大城市現(xiàn)有監(jiān)測(cè)平臺(tái)(尤指進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)平臺(tái),不包括基于歷史文獻(xiàn)整理的專類數(shù)據(jù)庫)很少具有除喬木植被以外的生物多樣性監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。
20世紀(jì)末至今,隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展,國際生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域上出現(xiàn)了公民參與科學(xué)研究的熱潮。國外以鳥類監(jiān)測(cè)為主要特色,已形成國際性的鳥類監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)E-Bird,公眾可獲取該平臺(tái)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),包括物種、地理信息、照片等,還可在該平臺(tái)組建監(jiān)測(cè)團(tuán)隊(duì),基于手機(jī)APP進(jìn)行監(jiān)測(cè)記錄。國內(nèi)發(fā)展也極為迅猛,近10年來出現(xiàn)了多種植物識(shí)別手機(jī)APP,鳥類、昆蟲聲音識(shí)別APP等。中科院昆明植物研究所開發(fā)的“生命觀察”(Biotracks)軟件平臺(tái),對(duì)草本植物識(shí)別的精度很高,只要拍攝到清晰的花、果、葉或植株照片,一般能準(zhǔn)確識(shí)別,識(shí)別結(jié)果還提供兩個(gè)額外的可能備選項(xiàng),輔助識(shí)別人進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)判斷,因此能夠支撐公眾參與生物多樣性研究,具有先進(jìn)性和代表性。本研究團(tuán)隊(duì)基于該軟件平臺(tái)開展了上海市域范圍的草本植物多樣性監(jiān)測(cè),在國內(nèi)尚屬首次,研究工作具有應(yīng)用創(chuàng)新性和實(shí)踐探索性。
公眾智慧監(jiān)測(cè)法適用于專業(yè)科學(xué)研究、公民科學(xué)研究和自然教育等場(chǎng)景。依托人工智能圖像識(shí)別技術(shù)和軟件平臺(tái),非生物學(xué)專業(yè)的公眾志愿者也能夠快速開展生物識(shí)別和坐標(biāo)定位,特別適用于缺乏足夠人力物力、需要進(jìn)行長期監(jiān)測(cè)的工作場(chǎng)景。公眾志愿者能夠主動(dòng)搜尋生物多樣性高的生境,開展重點(diǎn)抽樣調(diào)查時(shí)的效率更高,其監(jiān)測(cè)記錄帶有空間信息坐標(biāo),特別適用于國土生態(tài)空間規(guī)劃、都市生態(tài)修復(fù)等領(lǐng)域。
公眾智慧監(jiān)測(cè)法的主要流程分為三部分:(1)組建公眾志愿者團(tuán)隊(duì)。團(tuán)隊(duì)規(guī)模無特別限制,以人員監(jiān)測(cè)范圍能夠覆蓋整個(gè)重點(diǎn)研究區(qū)域?yàn)橐恕#?)培訓(xùn)公眾志愿者監(jiān)測(cè)技術(shù)。本研究制定三步監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)程,即在拍攝草本植物時(shí),至少拍攝三張照片:第一張是植物特征細(xì)節(jié)照片,如花、果、葉;第二張是植物全株照片,同時(shí)可以拍攝到相鄰植株;第三張是植物生長的環(huán)境背景照片,便于了解植株生長環(huán)境。培訓(xùn)可采用網(wǎng)上培訓(xùn)、現(xiàn)場(chǎng)示范等方式,后者效果最佳,志愿者在現(xiàn)場(chǎng)會(huì)提出操作細(xì)節(jié)問題,有助于講師結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景講解監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)程。(3)開展實(shí)地監(jiān)測(cè),監(jiān)測(cè)時(shí)間一般為公眾志愿者閑暇時(shí)間,也可組織志愿者團(tuán)隊(duì)開赴樣地進(jìn)行集中調(diào)查。
公眾智慧監(jiān)測(cè)法的優(yōu)勢(shì)主要為成本低、效率高、可持續(xù)性強(qiáng)。該方法無需專業(yè)設(shè)備,僅用智能手機(jī)聯(lián)網(wǎng)即可開展工作;監(jiān)測(cè)工作具有公益性質(zhì),志愿者一般在居住或工作地附近開展監(jiān)測(cè),因此人力、通勤、餐飲和時(shí)間成本都較低,但團(tuán)隊(duì)組織者需投入較多精力維護(hù)好團(tuán)隊(duì)監(jiān)測(cè)研究熱情。經(jīng)過培訓(xùn)的公眾志愿者會(huì)主動(dòng)遴選監(jiān)測(cè)對(duì)象及生境,避免大量監(jiān)測(cè)常見草本植物,有針對(duì)性地搜尋少見、不易被發(fā)現(xiàn)的草本植物,因此調(diào)查效率較高。志愿者基于興趣和熱情,會(huì)主動(dòng)進(jìn)行調(diào)查,在不同季節(jié)進(jìn)行監(jiān)測(cè)記錄,因此該方法的可持續(xù)性較強(qiáng)。
本研究監(jiān)測(cè)范圍為上海市域,監(jiān)測(cè)從2021年4月正式開始,截至7月29日,已形成6 008條監(jiān)測(cè)記錄。監(jiān)測(cè)到草本植物837種、145科。監(jiān)測(cè)志愿者106人,30條以上記錄者共35人。志愿者常住地分布于全市各地,中心城居多,郊區(qū)相對(duì)較少,但監(jiān)測(cè)記錄數(shù)郊區(qū)較多,中心城相對(duì)較少,因此將外環(huán)內(nèi)五區(qū)合并計(jì)算。由于崇明區(qū)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)過少,且屬于島嶼,地理環(huán)境特殊,故本文未將其納入研究范疇(圖1)。
1. 監(jiān)測(cè)點(diǎn)范圍示意圖
雖然軟件識(shí)別準(zhǔn)確度較高,但監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)仍存在一定誤差,如使用者拍攝的照片不夠清晰,會(huì)造成無法識(shí)別或識(shí)別錯(cuò)誤。為減小誤差,課題組事先專門制定了監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)程,要求分三步拍攝植物照片(花果葉細(xì)部特征、植株整體、背景環(huán)境),并多次開展線上、線下志愿者培訓(xùn)活動(dòng),在工作中也進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)示范,而后才開始實(shí)地監(jiān)測(cè)。監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)形成后,還設(shè)置了系統(tǒng)后臺(tái)識(shí)別糾正環(huán)節(jié),由專業(yè)人員結(jié)合上傳的照片及識(shí)別結(jié)果進(jìn)行糾正,進(jìn)一步減少了錯(cuò)誤,因此具有較高的可靠性。
表1 監(jiān)測(cè)記錄統(tǒng)計(jì)表
本文采用變異系數(shù)法對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)可用性檢驗(yàn)詳見表1,檢驗(yàn)對(duì)象為平均每次記錄的植物種數(shù),為便于直觀理解,按平均10次記錄的植物種數(shù)進(jìn)行計(jì)算。只有一次記錄的物種可能不夠準(zhǔn)確,為保障記錄的可靠性,挑選具有2次以上記錄數(shù)的種類進(jìn)行計(jì)算,變異系數(shù)計(jì)算方法見公式(1)。
式中,CV為變異系數(shù),SD為標(biāo)準(zhǔn)偏差,Mn為平均值。在進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析時(shí),如果變異系數(shù)大于15%,則要考慮該數(shù)據(jù)可能不正常,應(yīng)該剔除。根據(jù)表1中的每10次記錄種數(shù),標(biāo)準(zhǔn)差為0.4,平均值為3.6,變異系數(shù)為11%,小于15%,故數(shù)據(jù)正常,可以進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。
上海是高密度城市,城市地區(qū)的人口和建構(gòu)筑物高度密集,與鄉(xiāng)村地區(qū)的生態(tài)環(huán)境差異極大,形成了城鄉(xiāng)二元生態(tài)空間格局。研究基于中國地圖_CGCS2000的居住地?cái)?shù)據(jù),結(jié)合已獲取的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(圖2),進(jìn)行城鄉(xiāng)空間格局中草本植物科、種差異特征分析。
2. 居住地范圍示意圖
表2 居住地與非居住地的草本植物前20科對(duì)比表
分析采用居住地空間圖層、非居住空間圖層提取監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),分別統(tǒng)計(jì)草本植物科、種信息,對(duì)比分析其差異特征。分析結(jié)果顯示上海草本植物的城鄉(xiāng)差異,在科層級(jí)不顯著,排名前20的差異率為9%;在種層級(jí)顯著,排名前30的差異率為47%,詳見表2、表3??撇町惒伙@著、種差異顯著的現(xiàn)象,是當(dāng)前鄉(xiāng)土草本植物多樣性動(dòng)態(tài)演替過程的呈現(xiàn):(1)科差異不顯著,反映城鄉(xiāng)草本植物多樣性在城市快速開發(fā)前,歷史上處于相近的水平;(2)種差異顯著,反映出城市開發(fā)建設(shè)與鄉(xiāng)土草本植物多樣性之間的交互關(guān)系,城市環(huán)境對(duì)草本植物物種具有“人工篩選”作用(包括生長環(huán)境條件與人工干預(yù)強(qiáng)度),只有適生草本植物才能在城市環(huán)境中繁衍,因此形成鄉(xiāng)土草本植物在種層級(jí)的顯著差異。在排名前30的草本植物中,外來入侵物種、植株較小的鄉(xiāng)土草本植物在城市空間排名靠前,反映城市鄉(xiāng)土草本植物多樣性具有退化趨勢(shì),不僅存在外來物種入侵的問題,還可能存在草本植物群落結(jié)構(gòu)退化問題。
表3 居住地與非居住地的草本植物前30種對(duì)比表
為進(jìn)一步分析論證草本植物群落結(jié)構(gòu)是否存在退化問題,需要對(duì)植物群落的特征指標(biāo)進(jìn)行城鄉(xiāng)梯度分析。選取草本植物平均高度作為特征指標(biāo),草本植物平均高度是指一定區(qū)域內(nèi)主要植物品種的株高平均值,可以代表區(qū)域植物群落的平均高度,能夠間接反映植物群落的結(jié)構(gòu)層次和生物量。
本文采用歸一化植被指數(shù)的近20年(2000 — 2020年)動(dòng)態(tài)差異進(jìn)行城鄉(xiāng)空間劃分,該分區(qū)方式具有創(chuàng)新性。該分區(qū)方法具有以下優(yōu)勢(shì):(1)更為合理,如果采用行政分區(qū),按市區(qū)、郊區(qū)劃分,此類分區(qū)是行政管理的轄區(qū),與生態(tài)現(xiàn)象無直接內(nèi)在關(guān)聯(lián)。(2)更為統(tǒng)籌,草本植物演替的影響因子較多,如環(huán)境條件(土壤、光照、風(fēng)環(huán)境、微氣候等)、人工干擾(除草劑的使用、綠化植被的改變、土壤種庫的改變等),上述因子不僅數(shù)量眾多,且都屬于微觀層面的影響因子,不同影響因子組合可能產(chǎn)生相近的植被演替現(xiàn)象[8]。為統(tǒng)籌把握城鄉(xiāng)植被演替過程,研究采用增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI),該指數(shù)對(duì)植被變化的監(jiān)測(cè)具有更高的靈敏性和優(yōu)越性,在草地退化監(jiān)測(cè)、草地資源定量分析等研究中應(yīng)用廣泛[9]。(3)數(shù)據(jù)易于獲取且持續(xù)性強(qiáng),該數(shù)據(jù)為公開數(shù)據(jù)(MODIS遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品,MOD13A3),有利于開展動(dòng)態(tài)分析研究。
通過近20年植被指數(shù)動(dòng)態(tài)分析,可按植被指數(shù)變化類型(增加、不變、減少)形成上海植被演變空間格局(圖3、圖4),空間辨率為1 km×1 km。植被指數(shù)增長區(qū)主要為上海市邊緣地帶和中心城,該區(qū)域?yàn)榻?0年內(nèi)城市化建設(shè)最少的區(qū)域,邊緣地帶基本無城市化建設(shè),森林植被能夠持續(xù)生長,新生灘涂濕地逐漸向高等級(jí)濕地植被演替,因此植被指數(shù)增加;中心城在20年前已基本建設(shè)完畢,植被砍伐的情況少,植樹造林、喬木穩(wěn)定生長的情況多,因此植被指數(shù)增加。農(nóng)田區(qū)域因植被變化少,因此植被指數(shù)基本不變。外環(huán)外城市擴(kuò)展建設(shè)區(qū),近20年從農(nóng)林用地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化,植被砍伐的情況多,新建綠地規(guī)模比原始植被少,且新栽種的喬木郁閉度有限,因此植被指數(shù)降低。
3. 上海植被遙感解譯數(shù)據(jù)差值分析圖(2000 — 2020年)
4. 上海植被遙感解譯數(shù)據(jù)克里金差值分析圖(2000 — 2020年)
基于植被指數(shù)動(dòng)態(tài)變化值進(jìn)行空間分區(qū),能夠區(qū)分植被及其生長環(huán)境的差異,該分區(qū)與其鄉(xiāng)土草本植物多樣性不具有空間自相關(guān)性,但具有生態(tài)學(xué)關(guān)聯(lián),因此基于上述分區(qū)開展分層抽樣統(tǒng)計(jì)具有可行性?;谝韵聝牲c(diǎn)可排除圖3、圖4與草本植物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)之間的空間自相關(guān)性:(1)上海近自然草地規(guī)模較小,草本植被在圖中的面積極??;(2)草本植物植株極小且會(huì)被喬灌木遮擋,無法被遙感衛(wèi)星拍攝到。該圖與草本植物多樣性有生態(tài)學(xué)關(guān)聯(lián),客觀反映了上海區(qū)域地表覆被的動(dòng)態(tài)變化,對(duì)植被動(dòng)態(tài)變化有較強(qiáng)的解釋力,植被指數(shù)穩(wěn)定可說明植被及其生長環(huán)境穩(wěn)定、受人工干擾程度低,穩(wěn)定的植被群落可維持較高的鄉(xiāng)土草本植物多樣性。
分析采用分層簡單隨機(jī)抽樣法,排除了監(jiān)測(cè)點(diǎn)空間分布不均勻可能造成的統(tǒng)計(jì)問題。根據(jù)植被指數(shù)分區(qū),各區(qū)具同質(zhì)性,為空間抽樣統(tǒng)計(jì)學(xué)上的同一個(gè)層,可采用簡單隨機(jī)抽樣法,不要求監(jiān)測(cè)點(diǎn)均勻分布。研究的志愿者及其采樣地點(diǎn)都非預(yù)先知曉或刻意指定,志愿者的位置、活動(dòng)范圍、監(jiān)測(cè)樣地皆具隨機(jī)性,等同于簡單隨機(jī)抽樣。通過分層抽樣結(jié)合監(jiān)測(cè)頻次排序法,排除了監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)量不平衡對(duì)樣本的影響:同一層的監(jiān)測(cè)數(shù)量級(jí)相同,具有同層可比性;同一層的監(jiān)測(cè)數(shù)轉(zhuǎn)化為排序后,作用等同于數(shù)量級(jí)歸一化;對(duì)不同層提取前30位進(jìn)行比較,本質(zhì)上與監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)量級(jí)無關(guān),故可排除監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)量不平衡對(duì)分析的影響。
為將柵格圖轉(zhuǎn)化為面圖層,進(jìn)行了克里金差值處理,詳見圖4、圖5。根據(jù)該分區(qū),分別提取草本植物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),形成各區(qū)草本植物品種目錄,選擇其中監(jiān)測(cè)頻次排名前30的植物品種,根據(jù)植物智網(wǎng)站的株高信息,統(tǒng)計(jì)不同分區(qū)排名前30的植物平均高度。植株高度的確定需考慮兩種情況,如植株高度為區(qū)間值,選用植株高度中位數(shù);如植株高度過高,與上海常見情況不符,調(diào)整為上海常見的植株高度,統(tǒng)計(jì)結(jié)果詳見圖6。1區(qū)為植被指數(shù)減少區(qū),主要為城市擴(kuò)張開發(fā)區(qū)域,以居住區(qū)、工業(yè)區(qū)為主;2區(qū)為植被指數(shù)不變區(qū),主要為農(nóng)田;3區(qū)為郊區(qū)植被指數(shù)增長區(qū),主要為城市森林、濕地等;4區(qū)為市區(qū)植被指數(shù)增長區(qū),主要為外環(huán)內(nèi)高密度城市化區(qū)域。分析結(jié)果顯示,上海草本植物平均高度呈現(xiàn)顯著的城鄉(xiāng)梯度差異,主要表現(xiàn)為草本植物平均高度從城市邊緣地帶向中心城區(qū)逐漸降低,反映出鄉(xiāng)土草本植被群落的退化趨勢(shì)。
5. 上海植被動(dòng)態(tài)演變分區(qū)示意圖(2000 — 2020年)
6. 基于植被動(dòng)態(tài)演變分區(qū)的草本植物平均高度分析圖
本研究創(chuàng)新構(gòu)建了基于公眾參與和人工智能技術(shù)的生物多樣性監(jiān)測(cè)方法(公眾智慧監(jiān)測(cè)法),通過對(duì)草本植物的監(jiān)測(cè)研究實(shí)踐,論證了其可行性和實(shí)用性。研究集中數(shù)據(jù)采集耗時(shí)約4個(gè)月,參與志愿者一百余人,監(jiān)測(cè)工作主要利用志愿者閑暇時(shí)間,監(jiān)測(cè)范圍為上海市各區(qū),開展了4次線下培訓(xùn)和2次線上培訓(xùn)工作。通過實(shí)際獲得的草本監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),檢測(cè)了數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)可用性,利用該數(shù)據(jù)分析了上海鄉(xiāng)土草本植物的生物多樣性特征,發(fā)現(xiàn)了鄉(xiāng)土草本植物的城鄉(xiāng)梯度差異與演變趨勢(shì)。通過上述探索研究,文章認(rèn)為該方法確實(shí)具有成本低、效率高、可持續(xù)性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì),未來應(yīng)用潛力巨大。該方法宜與自然教育等公益活動(dòng)聯(lián)合開展,能夠激發(fā)公眾參與城市生態(tài)建設(shè)的熱情,有利于普及科學(xué)知識(shí)和生態(tài)文明建設(shè)大政方針,具有極佳的社會(huì)效益和生態(tài)效益。未來研究宜進(jìn)一步豐富應(yīng)用領(lǐng)域,如面向小尺度生態(tài)修復(fù)項(xiàng)目開展監(jiān)測(cè)研究,探索其在實(shí)際工程項(xiàng)目中的應(yīng)用潛力;宜進(jìn)一步開展監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)程標(biāo)準(zhǔn)化研究,形成可讀性更強(qiáng)、更易于掌握的規(guī)范性技術(shù)文件,提高監(jiān)測(cè)效率和數(shù)據(jù)質(zhì)量;宜進(jìn)一步探究公眾參與生物多樣性監(jiān)測(cè)的組織方法與活動(dòng)形式,為可持續(xù)的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)不斷注入新的活力。