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2009年到2011年期间的两个冬季,在黄泥河自然保护区采用样线法对保护区内有蹄类动物冬季栖息地选择进行研究。在2009年11月到2010年2月的第一个冬季,共计设置了47条样线,样线总长度179.2km。调查了81个野猪栖息地利用样方,72个马鹿栖息地利用样方,109个狍栖息地利用样方,72个狍卧息地利用样方和109个对照样方。在2010年11月到2011年2月的第二个冬季,共计设置了12条样线,样线总长度182.3km。测定了57个野猪栖息地利用样方,56个马鹿栖息地利用样方,124个狍栖息地利用样方,115个狍卧息地利用样方和157个对照样方。在每一个样方内准确测定了海拔、坡度、坡向、坡位、隐蔽级、郁闭度、食物丰富度、灌丛盖度、树胸径、人为干扰距离、林型、针叶树、裸岩、雪深和倒木15类生态因子。通过比较对照样方以及有蹄类动物栖息地选择利用样方前后两个冬季中生态因子的差异性,分析了各生态因子在前后两个冬季的可获得性及有蹄类动物在前后两个冬季栖息地选择变化规律。通过分析黄泥河自然保护区有蹄类动物冬季栖息地选择利用样方和对照样方的差异性,评价了15类生态因子对黄泥河自然保护区内野猪、马鹿和狍冬季栖息地选择的影响。研究结果如下：1))χ2检验和非参数估计两独立样本Mann-Whitney U秩和检验表明：在研究期间的前后两个冬季里,被测定的15类生态因子在黄泥河自然保护区内可获得性稳定。短期内三种有蹄类动物对这些生态因子的选择规律均没有发生显著性变化。2)野猪冬季栖息地选择χ2检验和两独立样本Mann-Whitney U秩和检验以及Bonferroni置信区间判别法表明：在黄泥河自然保护区冬季,野猪喜欢选择坡度较缓的阳坡、平均海拔582m、隐蔽级中等、食物丰富度和树胸径较高、雪被较浅、人为干扰距离较远及有倒木的阔叶林生境,避开选择半阳坡、阴坡、上坡位、针阔混交林和针叶林生境。二元逻辑斯蒂回归分析表明食物丰富度、树胸径、林型、人为干扰距离、雪深和坡向是影响黄泥河自然保护区野猪冬季栖息地选择的关键因子,隐蔽级和坡位是次要因子。由这8个生态因子组成的二元逻辑斯蒂回归模型为：Z=-17.09+0.661×坡向(1)+2.455×坡向(2)-2.184×坡位(1)-0.899×坡位(2)-0.213×隐蔽级+0.164×食物丰富度+0.370×树胸径+0.001×人为干扰距离+6.805×林型(1)+4.506×林型(2)-0.075×雪深,其选择利用概率为P(z)=ez/1+ez,该模型整体正确预测率为96.5%。3)马鹿冬季栖息地选择χ2检验和两独立样本Mann-Whitney U秩和检验以及Bonferroni置信区间判别法表明：在黄泥河自然保护区冬季,马鹿喜欢选择平均海拔652m、缓坡、雪被较浅、树胸径和隐蔽级中等、食物丰富度和灌丛盖度较高、人为干扰距离较远的针阔混交林生境,避开选择阴坡和针叶林生境。二元逻辑斯蒂回归分析表明食物丰富度、人为干扰距离、林型、坡向和雪深是影响黄泥河自然保护区马鹿冬季栖息地选择的关键因子,坡度和隐蔽级是次要因子。由这7个生态因子组成的最终二元逻辑斯蒂回归模型为：Z=-46.834+0.060×坡度+1.815×坡向(1)+8.865×坡向(2)+0.175×隐蔽级+0.512×食物丰富度+0.003×人为干扰距离+11.808×林型(1)+12.097×林型(2)-0.118×雪深,其选择利用概率为P(z)=ez/1+ez,该模型整体正确预测率为98.7%。4)狍冬季栖息地选择χ2检验和两独立样本Mann-Whitney U秩和检验以及Bonferroni置信区间判别法表明：在黄泥河自然保护区冬季,狍喜欢平均海拔596m,位于坡度较缓的中坡位阳坡,雪被较浅,树胸径、隐蔽级和郁闭度中等,食物丰富度和灌丛盖度较高以及有倒木的针阔混交林生境,避开选择阴坡、上坡位、下坡位、阔叶林、针叶林和有裸岩的生境。二元逻辑斯蒂回归分析表明食物丰富度、雪深、郁闭度、林型、海拔、坡度和隐蔽级是影响黄泥河自然保护区狍冬季栖息地选择的关键因子,坡向是次要因子。由这8个生态因子组成的最终二元逻辑斯蒂回归模型为：Z=-0.008×海拔-0.043×坡度+1.027x坡向(1)+1.652x坡向(2)+0.093×隐蔽级+0.080x郁闭度+0.116×食物丰富度-1.018×林型(1)+1.337×林型(2)0.078×雪深,其选择利用概率为P(z)=ez/(1+ez),该模型整体正确预测率为89.8%。而狍在卧息时则喜欢选择位于阳坡中坡位的平坡,平均海拔586m,树胸径、隐蔽级和郁闭度中等,雪被较浅,食物丰富度和灌丛盖度较高以及有倒木的针阔混交林生境,尤其喜欢在针阔混交林生境中的针叶树下卧息,避开选择阴坡、上坡位、下坡位、阔叶林、针叶林和有裸岩的生境。二元逻辑斯蒂回归分析表明树胸径、食物丰富度、针叶树、海拔和雪深是影响黄泥河自然保护区狍冬季卧息地选择的关键因子,坡度、裸岩、隐蔽级和坡向是次要因子。由这9类生态因子组成的最终二元逻辑斯蒂回归模型为z=27.765-0.079×海拔-0.231×坡度+25.342×坡向(1)+19.331×坡向(2)+0.623×隐蔽级-0.546×树胸径-14.378×裸岩(1)-26.207×针叶树(1)-1.063×雪深,其选择利用概率为P(z)=ez/1+ez,该模型整体正确预测率为98.9%。