2025年的5月13日至17日，成都自然博物馆|成都理工大学博物馆联合成都理工大学沉积地质研究院古生态国际研究中心，在平武县小河沟自然保护区开展了现生动植物调查与古生物地层综合科考工作。在平武县自然资源局及小河沟自然保护区管理人员的通力协作下，科考任务取得圆满成功。本次科考系统性地查明了保护区内主要植被类群与昆虫物种组成。该保护区生物多样性丰富，分布有珙桐（Davidia involucrata）、银杏（Ginkgo biloba）、红豆杉（Taxus chinensis）、巴山榧树（Torreya fargesii）、四川红杉（Larix mastersiana）、连香树（Cercidiphyllum japonicum）、水青树（Tetracentron sinense）、香果树（Emmenopterys henryi）、油樟（Cinnamomum longepaniculatum）等国家重点保护野生植物。

雨后的小河沟

从成都出发到小河沟，沿路领略了层峦叠嶂的蜀山之美，似是仙境而非人间。到达平武县后，保护区的工作人员盛情款待了我们，在短暂的休整后我们便踏开展工作。进入保护区后，映入眼帘的首先是成片的珙桐，遗憾的是，这些易于采集的珙桐已经开过花了。难免会有一种“偏我来时不逢春”的惆怅。简单的观察过后，我们便驱车进入深山。本次科考的第一站便是竹水沟，下车后保护区的护林员提醒我们小心泉边恼人的蚂蟥以及荨麻，除这些对我们略有“敌意”外，大多数山花都开的正艳。令我们感到惊奇的是，二级保护植物独蒜兰竟在沿路的峭壁上成片生长。继续前行，我们遇到了古老的第三纪孑遗树种连香树，苏老师在此为我们讲解了其为什么之前广泛分布于世界各地，而如今却只存在于很小的范围内，令我们收获颇丰。

       小河沟的漂亮花卉

          苏涛老师在讲解连香树的生长环境

夕阳西下，我们跟随大部队返回保护区驻地，在这里我们通过纪录片了解了小河沟里一群默默奉献的守山人。他们穿过茂密的森林，越过崎岖的山路，用脚步仔细丈量小河沟的每一寸土地。他们不仅要面对恶劣的自然环境，还要时刻提防狡猾的盗猎者，为保护这一片净土，将自己美好的青春年华奉献在此。我谨代表科考小队向这群伟大的守山人致敬！晚饭时间，保护区的大姐为我们提供了正宗的川菜，浓油赤酱，麻而不辣，川菜百味，正如四川人海纳百川的性格。山民自酿的五味子酒，沁人心脾，兼顾了酸、甜、苦、辣、咸五味，使人不免想到陆游在《游山西村》里的诗句：“莫笑农家腊酒浑，丰年留客足鸡豚。”晚饭过后，苏老师为我们详细讲解了如何压制出规范又漂亮的植物标本，以及标本压制的其他注意事项。

                                              大家通过纪录片了解小河沟自然保护区

                                                                     苏涛老师向队员们传授植物标本的压制方法

深夜，自然博物馆的姬老师和肖老师向大家科普如何利用昆虫趋光的习性诱捕各种昆虫，并类比了植物的向性，二者都是生物对外界刺激做出的反应。

 诱虫灯下工作的大家

小河沟的多样昆虫

在保护区的夜晚睡得格外香甜，不知是由于自然环境中的负氧离子浓度升高亦或是刻在基因里的远古秘密。虽然工作至深夜，第二天大家仍然精神抖擞，脸上都看不到丝毫倦容。清晨的小河沟是略带凉意的，大家都不约而同地加厚了自己的衣服。本次科考的第二站是马鞍渠沟，在保护区吕师傅和康师傅的带领下，我们见到了保护区内的诸多珍稀植物，如红豆杉，连香树，银杏，油樟等。突然在大家的一片惊呼中，一棵正在开花的珙桐映入眼帘，珙桐花开如白鸽展翅，仿佛欢迎着我们的到来。山前的珙桐花已谢尽芳华，山后的珙桐却在静候我们的造访。此情此景恰似白居易笔下《大林寺桃花》的意境：“人间四月芳菲尽，山寺桃花始盛开。长恨春归无觅处，不知转入此中来。“通过采集地上散落的珙桐花蕊，我们采集到了珍稀的珙桐花粉，也算是不虚此行了。

                                 保护区的吕师傅为我们开辟道路

        保护区的康师傅为我们介绍山民对不同植物的俗称

经过一上午的翻山越岭，终于到了令人期待的午餐时间，保护区大姐早上给的藜麦花卷和柴鸡蛋，配上王老师秘制的贵州蘸水，别有一般风味。贵州人对辣是有研究的，让喜欢吃清淡的我忍不住蘸了又蘸。在此感谢王老师在野外对大家的照顾。

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           惬意的午餐时光

            在保护区认真工作的大家

           安鹏程老师在讲解植物化石的形成过程

本次小河沟自然保护区科考使用了GIS技术、AI识别算法、数码摄影和现生动植物标本采集等技术结合的调查方式，通过专门开发的技术平台“翼地巡”良好的路径规划功能为这次野外设计最优考察路线，极大提高了考察效率。还可以在离线的情况下将科考路线、当地环境、物种信息等自动同步到云端，构建生态大数据平台，汇总历年调查结果，图表分析物种变化趋势分布图谱系，生态健康指数等，为科研提供科学依据。