野生大熊猫种群数量调查方法研究进展

大熊猫(Ailuropodamelanoleuca)是中国特有珍稀野生动物,被誉为野生动物保护领域的"旗舰物种"。大熊猫种群数量的变化可以实时反应大熊猫种群动态,提供大熊猫分布区域、栖息地质量等最直接的信息,是制定大熊猫保护方案的基础,也是有效实施大熊猫保护措施的前提。综述了几种传统野生大熊猫种群数量调查方法(包括直接计数法、数学模型法、距离-咬节分析法及分子生物学方法),以及近年来最新应用于野生动物种群数量调查的红外相机技术、足迹鉴定法,讨论了传统方法中可能存在的问题、分析新方法的应用前景,并针对今后的野生大熊猫种群数量调查提出了一些建议与展望。     

大熊猫野化放归中的遗传学分析

大熊猫为我国特有的濒危物种,由于人类活动的影响,其生境遭到破碎化以致孤立小种群间基因流受限制,严重威胁野生孤立小种群的续存。野化放归以复壮并建立能自我维持的野生种群是物种保护的一种有效措施,这在国内外已有成功先例。野化放归圈养大熊猫以复壮野生种群是大熊猫保护的重要策略之一。然而,破碎化生境阻碍了小种群间的基因交流,加剧了因近交和遗传漂变带来生存力下降的危机。因此大熊猫的放归必须首先考虑其遗传背景,以改善种群基因库为目的。综合微卫星与线粒体等分子标记分析显示,现存野生大熊猫种群和圈养种群仍具有中等或以上的遗传水平,具有较大的进化潜力,这为大熊猫野化放归提供了遗传学支持。另外,小相岭和大相岭种群的遗传水平最低,应首先考虑这些种群的复壮,并且对秦岭种群进行特殊管理与保护。大熊猫的野化放归应着重于野放个体亲缘度的合理选择、基因丰富度的优先选择和有害基因的反向选择等三个遗传因素。本文旨在综合分析大熊猫现存种群遗传现状及其在野化放归中的决策性,以期为大熊猫野化放归提供参考依据。     

野生大熊猫现状、面临的挑战及展望

截至2003年底,我国野生大熊猫种群数量达1596只,分布在陕西、四川和甘肃3省的45个县境内,总栖息地面积达2304991hm^2。与第2次大熊猫调查相比,野生大熊猫生存状况已得到改善,分布范围扩大、栖息地面积增加、种群数量进一步增长。本文在第3次大熊猫调查的基础上,就野生大熊猫种群及栖息地现状进行了分析,指出未来保护大熊猫所面临的3个方面的挑战,即来自物种自身生物学特性的挑战、栖息地破碎化及隔离小种群未来命运的挑战以及大熊猫保护与社区经济发展需求相冲突的挑战。作者还就我国大熊猫保护前景进行了展望,即自然保护区数量将进一步增加,栖息地状况将进一步改善;种群数量在总体保持稳定的基础上将逐步增长,但局部小种群灭绝风险将加剧;圈养种群将形成能自我维持的种群,圈养个体通过培训将逐步放归到隔离野生小种群中以改变其命运。     

基于椭圆脐点突变模型的大熊猫生存状态研究

得益于有力的保护,大熊猫受威胁等级由"濒危"降为"易危"。根据全国大熊猫调查数据,近年来,大熊猫野生种群与栖息地面积总体上均处于持续增加态势;同时,大熊猫栖息地破碎化与局域种群隔离也呈加剧的趋势。两相对比,形成悖论现象,难以正确认知当前大熊猫的生存状态。大熊猫作为高度特化的K对策大型动物,其生存高度依赖于栖息地生态系统,极易受栖息地丧失与破碎化的影响。对大熊猫生存状态的研究,不应局限于栖息地或种群等单项指标的变化,而应基于系统科学的整体视角。结合全国第三、四次大熊猫调查数据,对大熊猫野生种群数量与栖息地及潜在栖息地的面积进行复相关分析,发现大熊猫野生种群数量与栖息地、潜在栖息地的面积之间存在着高度显著正相关,表明三者之间存在着稳定而密切的耦合关系,进而建立了大熊猫种群与栖息地、潜在栖息地之间的耦合函数。突变理论作为一种成熟的系统科学理论,提供了较完备的数学方法,利用系统中少量的关键指标便可实现对系统行为的刻画。基于突变理论,以大熊猫分布区生态系统为研究对象,选取了大熊猫种群数量、栖息地与潜在栖息地的面积为系统关键指标,利用种群与栖息地、潜在栖息地之间的耦合函数,构建了"大熊猫—栖息地"系统椭圆脐点突变模型,对生态系统的稳定性进行研究。发现虽然野生种群数量、栖息地与潜在栖息地的面积均持续增长,但严峻的局域种群生存危机与栖息地的高度破碎化,从总体上削弱了系统的稳定性,大熊猫分布区生态系统的稳定性处于持续下降态势,且濒临系统临界状态,生态系统具有较大的退化压力,大熊猫的生存危机依然严峻。     

野生大熊猫行为谱及PAE编码系统

行为谱是动物行为学研究的基础。大熊猫(Ailuropoda melanoleuca)是生物多样性保护中的旗舰物种,其行为生态的研究备受关注,然而由于大熊猫数量稀少且警惕性强,很难在野外进行观察,有关其行为谱等基础行为研究结果主要是基于圈养大熊猫的观察研究。为了促进野生大熊猫行为学的深入研究,2015年1月—2016年6月,2018年8月— 2019年4月我们在卧龙自然保护区基于红外相机图片和视频数据,利用PAE编码系统建立了野生大熊猫行为谱和PAE编码系统。研究共计在14种环境背景中记录到大熊猫12种姿势、52种动作、56种行为。一方面,本研究结果基本涵盖了大熊猫的主要行为,并发现了一些未在圈养大熊猫行为谱中记录到的行为,如野生大熊猫利用植物的茎进行自我除雪行为;另一方面丰富了观察大熊猫行为的环境因素。以上结果为深入研究野生大熊猫行为生态学提供了基础信息。       

武夷之水

正以大熊猫、东北虎豹、亚洲象、藏羚羊等珍稀物种为代表,建立一批国家公园、国际观乌基地、世界珍稀野生动植物种源基地,开展自然保护和生态体验基础设施建设。实施极度濒危野生动物和极小种群野生植物拯救保护,改善和扩大栖息地,开展野外种群复壮。建设野生动植物救护繁育中心和基因库、执法查没野生动植物制品储存展示中心。开展国家级自然保护区生态本底调查,构建自然保护区和野生动植物监测、监管与评价预警系统。摘编自《林业发展"十三五"规划》     

秦岭中段野生动物多样性的红外相机监测数据库平台介绍

秦岭地处我国中西部, 生物地理位置重要, 拥有丰富的生物多样性, 有大熊猫(Ailuropoda melanoleuca)、秦岭羚牛(Budorcas bedfordi)、金丝猴(Rhinopithecus roxellana)和朱鹮(Nipponia nippon)等4个秦岭森林旗舰物种, 被称为“秦岭四宝”。利用红外相机技术开展秦岭野生动物的非损伤性监测不仅可以为秦岭山系提供物种名录信息, 还可以为了解秦岭野生动物的行为和活动格局提供科学数据。清华大学环境学院生态团队自2009-2020年在秦岭中段南坡先后实施了7个项目, 对秦岭南坡的4个保护区进行了野生动物监测, 面积达1,113 km ²(26.5 km × 42 km), 红外相机位点数267个, 相机日数152,160天, 共获取红外相机照片855,260张。共鉴定出27种野生兽类和63种野生鸟类, 并应用这些照片数据开展了信息挖掘工作, 对野生动物行为、稀有物种、与生境的关系, 以及人为活动对野生动物的影响等领域进行了研究, 已取得部分成果。在此基础上建立了“秦岭中段野生动物多样性的红外相机监测数据库平台”, 供团队内部及合作者使用。通过10年的监测, 我们提出未来研究建议: (1)对于非常偶见的物种, 还需要更长的时间并在更多样化的生境布设相机, 以获取更多影像数据评估其现状; (2)数据库需要在更大程度和深度上进行信息挖掘, 尤其在种间关系、物种-生境关系、种群动态等方面; (3)对典型大种群数量的物种(如秦岭羚牛和野猪Sus scrofa)及食物链顶端大型捕食动物(如金钱豹Panthera pardus)进行种群动态研究, 为整个秦岭生态系统的健康持续提供科学支撑; (4)利用数据库的数据及今后红外相机监测数据进行野生动物疾病的发生发展监测研究。     

微卫星标记在大熊猫研究中的应用进展

大熊猫是我国保护最为成功、研究最为深入的珍稀动物之一,可以为其它珍稀濒危物种的保护研究工作提供参考。20世纪70年代末期借助无线电颈圈,大熊猫的生态学研究工作取得了突破性进展,近20年来微卫星标记和非损伤性遗传取样技术的联合使用,将大熊猫的保护研究工作提升到一个崭新的高度。本文在综合所有已发表大熊猫微卫星标记的基础上,梳理了微卫星标记在圈养大熊猫亲子鉴定与遗传管理,野生大熊猫个体识别与种群数量调查、遗传多样性评估、扩散和种群遗传结构研究中的应用情况,并着重介绍了其中29个重要的微卫星标记。同时指出目前微卫星标记的使用存在标记选择不统一、等位基因读数无统一规程等问题,并对应用前景进行了前瞻。     

自然保护区生态旅游对野生动物的影响

目前中国的很多自然保护区开展了生态旅游,但这类活动对野生动物的影响研究却十分薄弱,因此十分有必要在介绍欧美、澳洲学者的研究进展基础上,针对我国的研究现状,提出该领域的研究方向、监测和管理策略.自然保护区的生态旅游活动主要有野生动物观赏、徒步行走、摄影、野外宿营、山地车或雪地车、电动或机动艇游湖、溪涧漂流、环境教育、社区访问等,旅游活动类型、范围、强度、时空分布等是影响对野生动物干扰大小的主要因素.生态旅游对野生动物的影响包括直接影响(个体的行为反应和生理指标改变、繁殖力降低、种群分布和物种组成的改变等)和间接影响(生境破坏、外来种散布和环境污染等).国外生态旅游对鸟类的影响研究较多,主要集中鸟类的惊飞反应、取食、能量消耗、繁殖等方面;对兽类影响的研究主要集中在行为、生理指标改变、种群数量等方面.我国未来的研究应注重收集基础性研究数据和深入探讨一些理论与应用问题,要运用多种技术手段对自然保护区野生动物的行为、生理、种群动态、物种多样性、生境质量、游客的时空分布、态度和行为等进行长期监测,而后将其结果应用到野生动物、生境以及游客的管理决策中去.另外,研究中应重视自然科学和社会科学的多学科交叉融合.     

基于发育网络识别模型的大熊猫面部识别

个体识别是动物行为学与生态学研究工作的基础,也是制定珍稀野生动物保护政策的重要依据。为了丰富大熊猫个体识别和种群数量调查的方法,我们于2017年7月分别在四川省雅安市碧峰峡大熊猫基地和四川省汶川县耿达镇的中华大熊猫苑共计拍摄18只大熊猫个体,每只大熊猫拍摄6~13张高质量面部照片（共计131张）,利用发育网络（Developmental Network）建立大熊猫面部识别模型。利用此模型对存在部分背景的大熊猫面部照片进行识别检测,得到的个体识别率为79.41%,对完全去除背景的大熊猫面部照片进行识别检测,得到的个体识别率为58.82%。研究表明,发育网络具有足够的大熊猫个体识别能力,不同背景比例的照片对大熊猫个体识别的实际结果具有较大的影响。随着发育网络识别模型的发展,我们建议更多的野生动物保护研究者结合这一技术深入地开展珍稀野生动物（如大熊猫）个体识别研究,逐步提高识别准确度,并应用到关键区域大规模的动物调查中。     

Impact of livestock on giant pandas and their habitat

Livestock production is one of the greatest threats to biodiversity worldwide. However, impacts of livestock on endangered species have been understudied, particularly across the livestock–wildlife interface in forested protected areas. We investigated the impact of an emerging livestock sector in China's renowned Wolong Nature Reserve for giant pandas. We integrated empirical data from field surveys, remotely sensed imagery, and GPS collar tracking to analyze (1) the spatial distribution of horses in giant panda habitat, (2) space use and habitat selection patterns of horses and pandas, and (3) the impact of horses on pandas and bamboo (panda's main food source). We discovered that the horse distribution overlapped with suitable giant panda habitat. Horses had smaller home ranges than pandas but both species showed similarities in habitat selection. Horses consumed considerable amounts of bamboo, and may have resulted in a decline in panda habitat use. Our study highlights the need to formulate policies to address this emerging threat to the endangered giant panda. It also has implications for understanding livestock impacts in other protected areas across the globe.     

Automatically detecting the wild giant panda using deep learning with context and species distribution model

The giant panda is a flagship species in ecological conservation. The infrared camera trap is an effective tool for monitoring the giant panda. Images captured by infrared camera traps must be accurately recognized before further statistical analyses can be implemented. Previous research has demonstrated that spatiotemporal and positional contextual information and the species distribution model (SDM) can improve image detection accuracy, especially for difficult-to-see images. Difficult-to-see images include those in which individual animals are only partially observed and it is challenging for the model to detect those individuals. By utilizing the attention mechanism, we developed a unique method based on deep learning that incorporates object detection, contextual information, and the SDM to achieve better detection performance in difficult-to-see images. We obtained 1169 images of the wild giant panda and divided them into a training set and a test set in a 4:1 ratio. Model assessment metrics showed that our proposed model achieved an overall performance of 98.1% in mAP_0.5 and 82.9% in recall on difficult-to-see images. Our research demonstrated that the fine-grained multimodal-fusing method applied to monitoring giant pandas in the wild can better detect the difficult-to-see panda images to enhance the wildlife monitoring system.     

移地与圈养大熊猫野外放归的探讨

移地是指将生物有机体从一个区域自由释放到另一区域的移动,通常包括引入、重引入以及复壮等3 种类型。野生动物的移地有较悠久的历史。在许多国家,通过移地以维持濒危野生动物种群在野外的长期续存已成为保护生物学上的一种重要手段。影响圈养动物野外放归成功的因素主要来自物种生物学特性、自然环境、社会生物学以及放归方式等几方面,同时,放归亦给基础生态学研究带来了新的机遇与挑战。大熊猫是我国特有的珍稀兽类,分布在秦岭、岷山、邛崃山、大相岭、小相岭以及凉山等几大隔离的山系。由于部分山系栖息地的高度破碎以及隔离小种群普遍面临的来自种群及环境等随机因素的影响,单纯依靠就地保护的措施可能并不足以保证这些隔离小种群在野外长期续存。在圈养大熊猫种群数量不断增加的情况下,将圈养个体放归野外以复壮孤立小种群应是一种有效的保护手段,同时,随着大熊猫栖息地质量的逐步改善,圈养大熊猫野外放归的时机亦逐步成熟。文中尚就圈养大熊猫放归野外之前亟待解决的问题进行了讨论。     

Giant panda reintroduction: factors affecting public support

Reintroducing captive-born individuals of some extirpated flagship animal species is a helpful and remedy measure for promoting biodiversity conservation, and a successful reintroduction relies heavily on public support. However, little information is available on the factors affecting the public support for reintroduction of large carnivore species. In order to evaluate public support and willingness to pay for the Giant Panda Reintroduction Project (GPRP), we conducted 1100 interviews in August 2014 at Huaying city, Sichuan, China, close to where captive-born giant pandas (Ailuropoda melanoleuca) will be reintroduced. The results showed that local people strongly support this project and that 78.5 % of them are willing to pay an annual contribution. Per capita annual payments averaged USD31, and the potential value of donations to the GPRP in Huaying is about 11 million USD per year. Factors like interviewees’ residential area, occupation, education level, liking of wildlife, level of concern for wildlife conservation, the degree of familiarity with giant pandas, and the frequency of visiting captive giant pandas significantly affected their attitudes and willingness to pay for the project. The notion of “because I love pandas” was the main reason why respondents were willing to pay for the project; respondents’ doubts about the appropriate use of donated funds made them be unwilling to pay for the project. The results suggest that the GPRP is highly and socially acceptable amongst locals due to perceived social, economic and ecological benefits of the reintroduction. These findings clearly indicate, for the chances of reintroduction to be most socially accepted, governments should improve management and accountability when using donated funds, and create more opportunities for the public to engage with giant pandas, thereby encouraging people to become involved in conservation work benefiting conservation for the giant pandas and other endangered species.     

兰渝高速公路和兰渝铁路对大熊猫活动及其栖息地保护的影响

加快公路、铁路等重大基础交通设施建设是当前扩大内需促进经济增长的一项重要举措.这些基础设施建设将可能对某些珍稀濒危物种产生负面的生态影响.通过实地样方调查和访问调查,初步分析与评价了兰渝高速公路、兰渝铁路的建设与运营对大熊猫活动及其栖息地保护的影响.虽然它们的建设与运营不会影响岷山山系的大熊猫,但将会影响到西秦岭山系青木川+曹家河栖息地的大熊猫.它们不仅由于穿越大熊猫的潜在栖息地而使其栖息地的破碎化加剧,还进一步孤立了青木川+曹家河栖息地的大熊猫种群.然而,现有的公路S206线与大团鱼河等地理障碍所造成的隔离,又使兰渝高速公路和兰渝铁路的建设与运营实际追加的对周边大熊猫种群的隔离影响并不大.由于东北侧临近大熊猫栖息地,道路建设和运营所产生的各种噪音还将可能会影响大熊猫种群在局部区域的活动与扩散.为了更好地保护大熊猫种群及其栖息地,就兰渝高速公路和兰渝铁路的建设提出了相应的管理建议.     

Modeling activity patterns of wildlife using time‐series analysis

The study of wildlife activity patterns is an effective approach to understanding fundamental ecological and evolutionary processes. However, traditional statistical approaches used to conduct quantitative analysis have thus far had limited success in revealing underlying mechanisms driving activity patterns. Here, we combine wavelet analysis, a type of frequency‐based time‐series analysis, with high‐resolution activity data from accelerometers embedded in GPS collars to explore the effects of internal states (e.g., pregnancy) and external factors (e.g., seasonal dynamics of resources and weather) on activity patterns of the endangered giant panda (Ailuropoda melanoleuca). Giant pandas exhibited higher frequency cycles during the winter when resources (e.g., water and forage) were relatively poor, as well as during spring, which includes the giant panda's mating season. During the summer and autumn when resources were abundant, pandas exhibited a regular activity pattern with activity peaks every 24 hr. A pregnant individual showed distinct differences in her activity pattern from other giant pandas for several months following parturition. These results indicate that animals adjust activity cycles to adapt to seasonal variation of the resources and unique physiological periods. Wavelet coherency analysis also verified the synchronization of giant panda activity level with air temperature and solar radiation at the 24‐hr band. Our study also shows that wavelet analysis is an effective tool for analyzing high‐resolution activity pattern data and its relationship to internal and external states, an approach that has the potential to inform wildlife conservation and management across species.     

秦岭大熊猫种群扩散格局及研究方法

种群扩散格局是研究种群扩散规律和机制的关键信息,也是制定物种保护对策的重要基础。大型动物种群扩散格局研究方法为扩散生态学研究的薄弱领域,并制约扩散生态学的发展。以秦岭大熊猫为研究对象,根据2000年以来的种群调查数据,基于大熊猫领域的特性,利用GIS的扩展区分析功能和景观分析方法研究了大熊猫种群分布区及动态;基于聚集的特性,利用GIS的核密度分析功能对大熊猫种群多度和聚集状况及空间变化进行了分析。发现2012年的秦岭大熊猫种群分布区较2000年增加5.5%(即15307.8hm~2),高密度种群聚集区从2处变成1处,种群聚集程度进一步增加、聚集格局的完整性大大提升,尤以中密度聚集区增长最显著,种群格局呈明显的分布区扩张、聚集度增加的态势。表明基于物种的生物学特性,立足于种群分布和多度格局变化,通过长期调查和监测可以有效掌握物种的种群扩散格局;大型动物可根据其生物学特性探索可行的方法与量化种群扩散的参数来研究其扩散格局,从而促进大型动物种群扩散研究的开展。