二个区域的封闭种群的标记重捕模型

通过引入区域的初始比例因子,考虑了二个区域A与B的封闭种群标记重捕模型,再利用完整的极大似然函数和多项分布函数的性质,给出了当个体在不同区域的个体捕捉率相等时的二个区域之间的转移概率与各区域的初始比例的求法,推导出在不同区域的个体捕捉率不相等但个体低转移率条件下二个区域的封闭种群的标记重捕模型的参数表达式,并用实例说明。     

蝙蝠的采集标记与重捕

介绍了不同栖息环境中蝙蝠的采集方法,并对蝙蝠的标记方法,标记工具,注意事项以及蝙蝠重捕后对标记环的回收等进行了介绍,可为蝙蝠生态,分类等的研究提供参考。     

占域模型的原理及在野生动物红外相机研究中的应用案例

占域模型解决了探测率常常被忽略的问题, 所需数据要求简单, 具有数据来源广泛、经济高效等优点, 越来越多地应用在野生动物监测和研究中。本文综述了占域模型的概念、基本原理及其近年来在国内外的应用进展, 并以红外相机数据为基础, 总结了占域模型所要求的数据采集、处理和分析等流程和基本原则, 同时以广东车八岭国家级自然保护区的花面狸(Paguma larvata)作为研究案例, 展示了占域模型的数据分析过程。最后根据近年来的发展和应用, 总结了占域模型的应用范围和发展趋势以及研究中存在的主要问题。     

标记-重捕技术研究果园异色瓢虫种群动态

利用标记-重捕技术,对果园异色瓢虫的种群动态进行了估测,结果表明,6月14日至6月28日生防美国杂交杏李园异色瓢虫的种群数量为1058．97头,存活率为0．5534,新增数量为525．48头,将理论标记异色瓢虫在种群中的总数和实际标记释放总数进行配对样本t检验,95％置信区间上下限相差不超过59．43头,试验结果和理论值精度较高。     

标记重捕法在中华白海豚种群动态研究的应用及建议

早期的中华白海豚考察主要依赖样线调查法了解其资源分布,而近期研究更多采纳标记重捕法获取种群动态信息。在辨识个体的基础上,后者能够获取多种种群参数开展种群生存力分析。本文回顾在我国海域开展的中华白海豚种群动态研究进展及各地区种群标记重捕数据的累积情况;通过数据模拟评估努力值如何影响种群大小统计的误差和偏差;综合阐述野外考察方案设计、标志筛选和数据处理对数据分析的潜在影响;强调模型拟合优度检验和模型选择的重要性;最后,针对比较不同时期或不同方法获取的种群信息时的常见误解提出我们的意见。本文旨在帮助完善我国中华白海豚的后期资源监测工作。     

基于红外相机数据评估华南地区豹猫的种群密度和活动节律

可靠的种群密度数据对野生动物的保护和管理十分重要。豹猫(Prionailurus bengalensis)是中国分布最广且常见的猫科动物, 但野生种群密度估算的研究并不多。本研究于2020年6月至2021年5月在香港新界嘉道理农场暨植物园开展红外相机调查, 利用空间标记-重捕法估算当地豹猫的种群密度并用核密度估计方法分析其活动节律。本次调查以网格方式布置红外相机, 在约1.5 km²的研究范围之内设置了19个相机位点, 每个位点安装2台相机以获取豹猫身体两侧花纹来进行个体识别。连续12个月调查共捕获113次有效的豹猫拍摄事件, 当中仅61次事件的照片足够清晰以进行个体识别。基于种群封闭的要求, 我们以2个月为单位将12个月的数据分为6个采样期去分析豹猫种群密度, 结果显示仅两个采样期的估算值最为准确, 分别为0.64 ± 0.31 (0.26-1.55)只/km²和0.87 ± 0.48 (0.31-2.40)只/km², 是已知全球豹猫密度最高的地点之一。结果还发现, 雨季研究地点的豹猫并无明显的日活动节律, 在旱季则偏夜行-晨昏行性多一些, 但也有一定的日间活动; 雨季和旱季的日活动节律无显著差异。本研究是首次以个体识别配以空间标记-重捕模型对中国大陆地区豹猫种群密度调查的研究; 我们也提出一些关于红外相机架设方法的建议, 以提高照片个体识别的准确度并增加重捕次数, 最后提高密度估算的准确度。本研究也进一步证明豹猫适应性极强, 在活动节律上表现出极高的可塑性, 在严格保护下可以恢复健康的种群。     

标记重捕法对模式产地霸王岭睑虎种群资源调查

霸王岭睑虎Goniurosaurus bawanglingensis是海南岛特有种,自2002年被命名以来,因种群数量小、分布区窄、栖息地破碎化等因素被《中国生物多样性红色名录》列为易危(VU)等级,种群资源现状尚不清楚。2018年7—8月,根据霸王岭睑虎种群分布,在模式产地霸王岭国家级自然保护区内选择了2个样区,首次采用植入电子标签的标记重捕法对种群密度、性比、窝卵数、成幼比等开展调查,并比较了雌雄个体的形态特征。结果显示:样区A种群密度为846只/hm^2,性比1.6∶1,成幼比7∶1;样区B种群密度为591只/hm 2,性比1.2∶1,成幼比10∶1。窝卵数为1~3枚,87%的窝卵数为2枚。身体量度特征(除吻长外)在两性间差异无统计学意义。研究结果进一步补充了霸王岭睑虎的基础生态学资料,可为资源状况评估和保护提供依据。此外,本研究证实了植入电子标签是对睑虎属Goniurosaurus物种野外标记研究的一种简单、有效的方法,可对动物进行长期标记。     

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。     

三江源国家级自然保护区内云塔村雪豹种群动态

种群监测可为物种研究和保护提供关键信息和依据。雪豹(Panthera uncia)作为亚洲高山生态系统的顶级捕食者和旗舰种, 一直是研究和保护的重点, 但其难以到达的栖息地、隐秘的行踪和广阔的家域使其监测工作开展难度较大, 雪豹种群动态研究较为匮乏。本研究在2013年10月至2019年1月期间, 使用当地社区维护的红外相机, 监测三江源国家级自然保护区通天河沿保护分区内青海省玉树州哈秀乡云塔村雪豹种群的密度和动态, 共识别出35只雪豹个体。基于数据质量较好的2015、2016、2017年连续3年的红外相机数据各年截取3个月数据, 使用空间标记-重捕模型估算种群数量和密度, 发现当地雪豹种群和成年个体密度基本维持稳定, 种群增长率为1.02, 但监测期间雪豹个体更替明显, 平均个体更替率为0.44, 并且围绕两片雪豹核心利用区域发生了领域取代。推测雪豹种群具有较多个体更替和领域取代是因为种群处在雪豹潜在扩散通道上, 或调查范围未覆盖完整种群。本研究是国内首次对雪豹进行较为长期的种群动态监测和分析, 研究结果体现了动态监测的重要性, 也显示出以当地社区为主体监测哺乳动物种群的可能性。     

中国的野生动物红外相机监测需要统一的标准

采用及时、可靠的方法对物种开展有效监测是生物多样性保护的基础。红外相机技术可以获得兽类物种的影像、元数据和分布信息, 是监测生物多样性的有效途径。这项技术在野外便于部署, 规程易于标准化, 可提供野生动物凭证标本(影像)以及物种拍摄位置、拍摄日期与时间、拍摄细节(相机型号等)等附属信息。这些特性使得我们可以积累数以百万计的影像资料和野生动物监测数据。在中国, 红外相机技术已得到广泛应用, 众多机构正在使用红外相机采集并存储野生动物影像以及相关联的元数据。目前, 亟需对红外相机元数据结构进行标准化, 以促进不同机构之间以及与外部保护团体之间的数据共享。迄今全球已建立有数个国际数据共享平台, 例如Wildlife Insights, 但他们离不开与中国的合作, 以有效追踪全球可持续发展的进程。达成这样的合作需要3个基础: 共同的数据标准、数据共享协议和数据禁用政策。我们倡议, 中国保护领域的政府主管部门、机构团体一起合作, 共同制定在国内单位之间以及与国际机构之间共享监测数据的政策、机制与途径。     

野生动物监测技术和方法应用进展与展望

野生动物是生态系统研究和保护管理的重要生物类群, 对调控生态系统结构和功能, 维持生态系统健康平衡具有显著作用。科学监测数据是野生动物研究、保护、管理决策的前提基础, 但由于传统监测技术的限制, 野生动物的多样性特征及其与环境、生态系统的平衡机制未得到充分关注和研究。随着自动化、智能化、信息化技术的发展及应用, 野生动物监测技术和方法出现较大突破和变革。该文论述了近年来野生动物监测研究领域的重要新技术, 包括红外相机技术、全球定位系统(GPS)追踪技术、DNA条形码技术和高通量测序技术等。通过综合介绍相关的基础概念、基本原理, 该文总结了新技术的应用优势和重大应用进展, 同时探讨了新技术应用中存在的问题, 并对未来野生动物监测技术的发展趋势进行了展望。     

New method of monitoring remote wildlife via the Internet

A new system of monitoring remote wildlife via the Internet was developed. The system consists of a QuickTime streaming server with a digital PC camera and a recipient computer with monitoring software. Results of field experiments were fine. Wildlife (raccoon dogs and feral cats) inhabiting a forest remote from the observer were monitored and photographed automatically when detected. Data and frame rates were 35–300 kilobits per second and 3–14 frames per second, respectively, depending on the network traffic. This system is applicable wherever a broadband network is available and thus has great potential for ecological research.     

红外相机技术在我国野生动物监测中的应用: 问题与限制

红外相机(camera traps)作为对野生动物进行“非损伤”性采样的技术, 已成为研究动物多样性、种群生态学及行为学的常用手段之一。其发展和普及为中国野生动物多样性和物种保育研究带来了诸多机会。如今, 国内大多数自然保护区都在运用红外相机技术开展物种监测工作。本文结合20年来已发表的相关研究, 从内容、实验设计以及发展趋势方面, 总结了目前红外相机技术在应用过程中出现的共性问题; 并就相机对动物的干扰性、影像识别、研究的适用范围及安全保障四个方面, 对该项技术在实践中存在的限制进行了探讨。最后结合红外相机技术未来的发展方向, 提出了建立技术规范、数据集成和共享、影像数据版权维护、提高监测效率等问题。     

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。     

Efficient single-survey estimation of carnivore density using fecal DNA and spatial capture-recapture: a bobcat case study

Population density estimates are necessary to inform management and conservation, yet are difficult to obtain for cryptic species such as carnivores, and often require intensive sampling. We implemented a single-survey, closed session, scat sampling protocol to estimate bobcat density using fecal DNA and spatial capture-recapture at two sites over five sessions in Virginia, USA. We employed a Poisson encounter model to allow for multiple detections on scat transect segments over a single collection interval, and compared single session and multistrata (closed, multi-site, multisession) spatial capture-recapture (SCR) approaches to estimate density for each site and session. We found improved precision for most estimates using the multistrata SCR approach, sharing data on baseline detection and individual movement across sites and sessions. We suggest the summer session estimates are representative of the resident population, that differences in density between summer and winter are representative of potential net recruitment, and that differences between consecutive summer sessions are representative of the net recruitment realized for the population (dependent on survival and emigration). Finally, we assessed factors affecting precision in single session model estimates and provide recommendations to improve detection and reduce credible intervals that may be applicable across the bobcat range and to other carnivore species. The single survey transect methodology provides flexibility in monitoring carnivore populations specifically, or as part of concurrent monitoring for multiple carnivore species. This methodology has potential to dramatically increase the effectiveness of conservation and management dollars, improving our ability to monitor carnivore populations and assess conservation needs and actions.     

红外相机安放于地面和林冠层对野生动物监测结果的影响

红外相机技术在野生动物研究中日趋普及, 逐渐成为重要的生物多样性监测手段。过去的监测常局限于地面, 而针对林冠层的监测较少, 这对野生动物的多样性评估影响尚未可知。为此, 本研究在生物多样性丰富的碧罗雪山南段, 将20台红外相机分别拍摄地面层(0.5-1.5 m)和林冠层(5-10 m)配对比较, 累计拍摄2,319个有效相机日, 平均每对相机同步进行112.5 d的监测。监测期间共拍摄到44种野生动物(不包括鼠形啮齿类), 其中兽类20种, 鸟类24种; 冠层和地面红外相机监测的物种相似度为29.54%; 15种动物仅拍摄于林冠层, 16种动物仅拍摄于地面, 13种动物拍摄于两个林层。研究结果表明不同林层监测的物种组成存在显著差异, 林冠层与地面层监测都具有不可替代性; 不同林层红外相机的监测手段也能用于研究野生动物的空间选择和生态位分化。红外相机监测中根据目标物种的习性在相应的林层设置相机能提高物种发现率; 为全面掌握区域森林生态系统野生动物的多样性, 红外相机监测需要兼顾不同林层这一点需要在监测规范中明细。     

On continuous-time capture-recapture in closed populations

Schofield et al. (2018, Biometrics 74, 626–635) presented simple and efficient algorithms for fitting continuous-time capture-recapture models based on Poisson processes. They also demonstrated by real examples that the standard method of discretizing continuous-time capture-recapture data and then fitting traditional discrete-time models may lead to information loss in population size estimation. In this article, we aim to clarify that key to the approach of Schofield et al. (2018) is the Poisson model assumed for the number of captures of each individual throughout the study, rather than the fact of data being collected in continuous time. We further show that the method of data discretization works equally well as the method of Schofield et al. (2018), provided that a Poisson model is applied instead of the traditional Bernoulli model to the number of captures for each individual on each sampling occasion.