王晓军
- 作品数：4 被引量：6H指数：1
- 供职机构：唐家河国家级自然保护区更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金四川省科技计划项目博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：生物学政治法律建筑科学更多>>
- 国家公园社区适应性协同治理框架及其实践成效——以大熊猫国家公园唐家河片区A社区为例
- 2023年
- 【目的】适应性协同治理是一种适用于国家公园社区复杂系统的治理理论,对协调保护与发展的矛盾、推进人与自然和谐共生大有裨益。【方法/过程】基于相关研究构建了一个具有操作性的国家公园社区适应性协同治理框架,并以大熊猫国家公园唐家河片区A社区的适应性协同治理实践为例,采用跟踪调查和访谈等方法,考察了A社区的治理成效及其背后的驱动机制。【结果/结论】适应性协同治理框架分为准备、过程、更新3个阶段,每个阶段包含了相应的适应性治理环节和协同治理关键变量;A社区的实践结果验证了该框架的有效性,能够在动态条件下可持续地推进多方协作共同达成治理目标。研究对中国国家公园社区治理实践具有理论与借鉴意义。
- 何茜王晓军谌利民庄优波
- 关键词：风景园林国家公园
- 岷山山系川金丝猴群的社会结构——以唐家河国家级自然保护区川金丝猴为例被引量：5
- 2015年
- 为进一步深入理解不同地理区域川金丝猴群的社会结构特点,于2014年3—7月,采用焦点动物取样法对岷山山系唐家河国家级自然保护区辅助投食成功的一个川金丝猴群进行了观察。研究表明：该猴群共有138只个体,包括16只成年雄性,48只成年雌性,11只亚成年雌性,3只亚成年雄性,36只青少年猴以及24只婴幼猴;猴群中成年个体与未成年个体的比例为0.86∶1。唐家河川金丝猴群具有典型的重层社会结构：即由11个一雄多雌单元（one-male units,OMUs）组成2个繁殖分队（breeding band）,并分别与1个密切联系的全雄单元（all-male unit,AMU）共同构成。其中,每个OMU分别由6~15只个体组成,平均为10.64只±2.77只;AMU共21只个体,以青少年个体最多,占61.9%。方差分析表明：2个繁殖分队中的OMU大小差异无统计学意义（P〉0.05）。
- 范元英黎大勇黄小富李艳红谌利民王晓军夏万才胡杰
- 关键词：川金丝猴社会结构岷山山系
- 气候和土地利用与空间结构在影响大熊猫同域分布大中型哺乳动物物种丰富度中的相对作用被引量：1
- 2021年
- 气候因子和土地利用因子是影响生物多样性分布格局的两个主要驱动因素。然而,当前关于气候因子和土地利用因子对生物多样性影响的研究主要集中在物种层面上,在群落水平上对生物多样性的影响依然知之甚少。本研究以大熊猫同域分布大中型哺乳动物为研究对象,结合物种丰富度数据、气候数据、土地利用数据以及经纬度数据,构建基于不同变量组合的多元线性模型,并通过模型拟合优度比较和方差分解等方法,探讨气候因子、土地利用因子和空间结构在影响大熊猫同域分布大中型哺乳动物物种丰富度中的相对作用。结果表明:(1)四川省大熊猫分布的五大山系内的大中型哺乳动物在属数和物种数方面差异较大。其中岷山山系的属数和物种数最高,分别为25属和28种,凉山山系的属数和物种数最低,分别为19属和20种,五大山系内排名前五的优势种分别为大熊猫、羚牛、野猪、中华斑羚、中华鬣羚;(2)大熊猫同域分布大中型哺乳动物物种丰富度在空间分布上差异较大。所有10 km×10 km栅格内的物种数在1-14之间,平均值为6.199±3.475;(3)完全模型(包含所有气候变量、土地利用变量和空间结构变量的模型,CLS)的拟合优度要好于其它6类模型,且包含土地利用变量模型的拟合优度要好于没有包含的模型;(4)气候变量、土地利用变量和空间结构变量共同解释了大熊猫同域分布大中型哺乳动物物种丰富度43.0%的空间变异,其中,土地利用变量对物种丰富度的解释率最高,单独解释率为23.2%,气候变量和空间结构变量的解释率则相对较低,单独解释率分别为6.3%和9.3%。这些研究结果说明土地利用因素是影响大熊猫同域分布大中型哺乳动物物种丰富度最为关键的驱动因素。因此,提高森林覆盖率,减少人为干扰和使用,是实现对大熊猫同域分布哺乳动物综合保护的关键。
- 李丹王晓军赵旭喆周宏洪明生韦伟韩菡唐俊峰张泽钧
- 关键词：气候因子哺乳动物物种丰富度
- 褪去戎装留本色英雄儿郎守河山
- 2022年
- 有一种责任,是平凡中的坚守,有一种担当,是急流勇退,在大熊猫国家公园唐家河片区,有这样一位用坚守诠释责任和担当,在平凡中践行初心使命的共产党员,他就是退役军人黄绪波。黄绪波,出生于1973年12月,四川青川人,1991年12月入伍,1994年12月退伍后进入四川省唐家河国家级自然保护区工作,现任大熊猫国家公园唐家河片区关虎中心站站长(八级职员)。
- 张正凤王晓军孙玉斌(图)
- 关键词：退役军人中心站担当
