朱Huan分布与栖息地内农民的关系

1998到2000年间,我们在陕西省洋县应用样方法调查了朱Huan(Nipponia nippon)活动区（面积约1000平方公里）内所有正在使用的巢和部分往年的旧巢,以及主要夜宿地和觅食地,并将当地的地形,水系和居民区数字化,建立了地理信息系统数据库。通过对共空间位置的统计分析,发现朱Huan显著倾向于在村庄附近栖息。朱Huan的活动区与湿地的分布密切相关,而村庄都分布在湿地附近。朱Huan与人类保护一定的预警距离,同时也对农民的日常活动表现出一定的适应性。我们分析了朱Huan二十年来的繁殖成功率,发现它与巢址到农户的距离无关。而且,朱Huan营巢的海拔逐年降低,其主要活动区正向人口更密的低海拔农村转移。因此,我们认为朱Huan对以人类为主导的山村生态系统有良好的适应性。     

探讨我国森林野生动物红外相机监测规范

野生动物多样性是生物多样性监测与保护管理评价的关键指标,因此对野生动物进行长期监测是中国森林生物多样性监测网络(CForBio)等大尺度生物多样性监测研究计划的一个重要组成部分。2011年以来,CForBio网络陆续在多个森林动态监测样地开展以红外相机来监测野生动物多样性。随着我国野生动物红外相机监测网络的初步形成,亟待建立和执行基于红外相机技术的统一监测规范。基于3年来在我国森林动态监测样地红外相机监测的进展情况,以及热带生态评价与监测网络针对陆生脊椎动物(兽类和鸟类)所提出的红外相机监测规范,本文从监测规范和监测注意事项等方面探讨了我国森林野生动物红外相机监测的现状和未来。     

长白山森林动态监测样地鸟兽的红外相机初步监测

<正>长白山国家级自然保护区(41o41′49″–42o25′18″N,127o42′55″–128o16′48″E)位于吉林省东部,面积为196,465 ha,设立于1960年,并于1980年被列为联合国教科文组织世界生物圈自然保护区。保护区内植被垂直带明显,包括针阔混交林(1,100 m以下)、暗针叶林(1,100–1,800 m)、亚高山岳桦(Betula ermanii)林(1,800–2,000 m)和高山苔原(2,000–2,700m)等4个植被带,其中阔叶红松林为该区域的地带性植被(代力民等,2004)。长白山地区野生动植物资源十分丰富,有被子植物98科454属1,190种,兽类     

中国野生动物调查存在的问题与改进建议

一百余年前,人类就开始了相对系统的野生动物调查。目前已经建立了成熟的方法体系,并制定了相应的调查规范。最近几十年来,我国科研人员进行了大量的野生动物调查。但是,当前我国的野外调查规范还不够细致,调查者在调查时缺乏必要的约束,导致调查数据不规范、不可靠,很多重要信息缺失。突出问题有：样线信息不全,只有起点和终点的经纬度,没有自动记录的详细样线信息(如每秒记录一次的连续点位信息,含经纬度和时间);动物位点信息缺乏可信度指标(如距观测者的距离);调查时间不合理;调查地点的空间取样不均衡;记录的标准化不够(如每个观测点的观测时长不确定)等等。对此,我们参考国际通用的调查规范,提出了一些简单易行的调查要点,以便提高野外调查数据的质量。另外,我们提倡野外记录的无纸化,充分利用现有的手机应用软件(APP)和模型工具提高野外记录以及后期数据处理的效率。最后,我们提议建立固定的中国生物多样性监测样线体系,以便消除每年调查时空间取样的不确定性,更好地量化野生动物的时间动态,为野生动物的保护和管理提供依据。     

)栖息地质量的初步评价

本文应用地理信息系统,分析了朱( Nipponia nippon) 栖息地洋县的地形、植被、水域和人为干扰的地理特征,根据朱　的喜好将这4 种景观因子对朱　的适宜度进行量化,并把这4 个图层叠加,得到栖息地对朱　的综合适宜度。对比朱　的实际分布,发现朱　集中分布在适宜度较高的区域内,由此证明这4 种景观因子对朱　的重要性。另外,在部分高适宜度区域内从未发现朱　,所以可能有其它因素影响朱　的分布。     

随机森林模型在分类与回归分析中的应用

随机森林(random forest)模型是由Breiman和Cutler在2001年提出的一种基于分类树的算法。它通过对大量分类树的汇总提高了模型的预测精度,是取代神经网络等传统机器学习方法的新的模型。随机森林的运算速度很快,在处理大数据时表现优异。随机森林不需要顾虑一般回归分析面临的多元共线性的问题,不用做变量选择。现有的随机森林软件包给出了所有变量的重要性。另外,随机森林便于计算变量的非线性作用,而且可以体现变量间的交互作用(interaction)。它对离群值也不敏感。本文通过3个案例,分别介绍了随机森林在昆虫种类的判别分析、有无数据的分析(取代逻辑斯蒂回归)和回归分析上的应用。案例的数据格式和R语言代码可为研究随机森林在分类与回归分析中的应用提供参考。     

最大熵模型在物种分布预测中的优化

最大熵模型在物种分布的预测研究中得到广泛应用,但未经优化的模型的预测结果可能存在严重的拟合偏差.本文汇总了最大熵模型在取样偏差修正、模型复杂性调整、物种分布判定阈值选择以及模型检验过程中的若干优化方法.在取样偏差的修正中,空间筛除法的修正效果最好,而背景限制法表现不佳.模型复杂性受建模变量的数量、函数模式和调控系数的影响.在样本量小于建模变量的数量时需进行变量筛选,筛选标准应侧重其生态学意义,而非变量间的相关性;函数模式对模型表现影响不大,在预测结果相近情况下应选择简单模型;建模时需要调整调控系数以控制过度拟合,一般最优模型调控系数高于默认值.判定物种出现阈值应遵从客观性、等效性和判别力3个原则,敏感度和特异性加和最大是良好的阈值判定标准.模型检验可分为不依赖阈值的检验和依赖阈值的检验,在不依赖阈值的模型评估方法中,基于信息标准选择的模型表现优于基于AUC或相关系数(COR)选择的模型;在基于阈值的模型评估方法中,真实技能统计能够兼顾模型遗漏误差和错判误差,不受假设缺失影响,且受物种流行度的影响较小.     

应用红外相机监测结果估计小型啮齿类物种的种群密度

红外相机(或称相机陷阱)技术可以提供物种组成、种群数量和行为等信息,广泛应用于野生动物的监测与管理。对于可以个体识别的物种,红外相机结合标志重捕法可准确估计其种群密度。但对于不可个体识别的动物,目前尚无成熟方法来估计其种群密度。建立了一个新方法,通过模拟个体运动并匹配红外相机监测数据来估计动物的种群密度。在长白山国家级自然保护区25hm2森林动态监测样地中,以每公顷一台的密度布设红外相机,调查小型啮齿动物的种群数量。在2011年和2012年冬季分别监测41d和40d。然后,设计模型模拟不同密度下啮齿类物种的运动过程,同时记录它们在25hm2的区域内被25台相机拍摄的次数。应用随机森林算法建立回归模型来匹配模拟结果与监测结果,估计啮齿类物种在样地内的密度及其置信区间。这是一种全新的利用红外相机监测数据估计种群密度的方法,可以填补对不可个体识别物种密度估计方法的空缺。     

佛坪大熊猫种群生存力分析的初步报告

应用种群生存力分析的一些原理和方法,借助旋涡模型,对佛坪大熊猫在未来１００年的种动态进行了预测,并对其长期存活状况以及它在环境波动、迁移扩散状太民的变化、杠息地变化和不同灾变条件下的种群动态进行了模拟。结果显示：佛坪大熊猫的种群数量在１００年内大体稳定,略有下降的趋势。     

朱鹮(Nipponia nippon)种群生存力分析

到目前为止,只有一个野生朱鹮群体幸存下来,而且它的种群大小自1981年重新发现以来,一直在20只以下波动。本文应用种群生存力分析的方法,借助漩涡模型,根据朱鹮14年的种群数据,总结和预测了其种群动态,并着重研究了朱鹮的濒危程度。结果显示,按过去10余年的生存状况,朱鹮在50年内绝灭的可能性是98.5%,平均绝灭时间为15.72 年。现存种群数量很低,所以种群统计随机性对其命运有很大影响。灵敏度分析表明,当前的朱鹮种群对意外死亡和生存环境的波动较为敏感。保护工作的优先项目是对猎杀和天敌的控制以及从各个方面提高朱鹮的生活质量。