随着人口的增长与社会经济的快速发展,20世纪以来全球城市面积快速增加,城镇化比例迅速提升,城市已成为全球陆地面积中最重要的组成部分之一(Reba et al,2016)。城市区域中包括大面积的不透水地面和建成区,但也镶嵌分布有为数众多、大...
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随着人口的增长与社会经济的快速发展,20世纪以来全球城市面积快速增加,城镇化比例迅速提升,城市已成为全球陆地面积中最重要的组成部分之一(Reba et al,2016)。城市区域中包括大面积的不透水地面和建成区,但也镶嵌分布有为数众多、大小不一的绿地、水体、湿地等地块。这些地块具有与建成区迥异的小环境特征(Li et al,2024),可以为各类动物提供适宜生境或短期停歇地,从而在整体上构成高度异质性的镶嵌景观(Dearborn&Kark,2010)。虽然城市扩张会给区域生物多样性带来负面影响,但管理得当的城市以及其周边的农田等区域仍有机会维持丰富且独特的生物多样性,在全球生物多样性保护中起到至关重要的作用(Locke et al,2019)。
种群密度估计对野生动物的保护和管理至关重要,也是动物生态学和保护生物学备受关注的研究热点,但对大中型兽类种群数量的准确估算一直面临挑战。红外相机是哺乳动物调查中普遍采用的工具,也是克服这一挑战的一种经济有效的方法。目前国际上已有多种方法采用红外相机数据估算不可个体识别动物的种群密度,但相关技术在我国的应用案例较少,本文旨在为国内研究者应用红外相机数据估算动物种群密度提供参考。首先,我们介绍了随机相遇模型(randomencounter model,REM)、随机相遇与停留时间(random encounter and staying time,REST)模型、相机前停留时间(time in front of the camera,TIFC)模型以及红外相机距离取样(cameratrapdistancesampling,CTDS)这四种模型的基本原理和假设;其次,描述了这些模型在野外调查中的技术要点,并给出数据处理与分析的建议;最后,总结了每个模型的数据需求、优点和缺点。虽然我国目前拥有估算种群密度的大量红外相机数据源,但有很多物种的数量尚未知晓,也没有一种方法对所有红外相机数据都是最优的,所以我们建议研究者在了解所研究动物类群的生活史和生态需求基础上,根据模型假设确定合理的采样和分析方案,扩大这些方法的应用,为我国重要物种的保护和保护地建设提供科学指导。
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