Biodiver Sci  2014 , 22 (6): 685-695 https://doi.org/10.3724/SP.J.1003.2014.14203

Orginal Article

红外相机技术在我国野生动物研究与保护中的应用与前景

李晟1**, 王大军1, 肖治术2, 李欣海2, 王天明3, 冯利民3, 王云4

1 .北京大学生命科学学院, 北京 100871
2 .中国科学院动物研究所, 北京 100101
3 .北京师范大学生命科学学院, 北京 100875
4 .中国交通运输部科学研究院, 北京 100029

Camera-trapping in wildlife research and conservation in China: review and outlook

Sheng Li1*, Dajun Wang1, Zhishu Xiao2, Xinhai Li2, Tianming Wang3, Limin Feng3, Yun Wang4

1. School of Life Sciences, Peking University, Beijing 100871
2. Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101
3. School of Life Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875
4. China Academy of Transportation Sciences, Beijing 100029

通讯作者:  * 通讯作者 Author for correspondence. E-mail: shengli@pku.edu.cn* 通讯作者 Author for correspondence. E-mail: shengli@pku.edu.cn

责任编辑:  Sheng LiDajun WangZhishu XiaoXinhai LiTianming WangLimin FengYun Wang

收稿日期: 2013-09-25

接受日期:  2014-11-13

网络出版日期:  2014-11-20

版权声明:  2014 《生物多样性》编辑部 版权所有.《生物多样性》编辑部

基金资助:  国家自然科学基金(31270567, 31200410)

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摘要

20年来, 红外相机技术在国内外野生动物研究、监测与保护中得到了广泛应用。基于红外相机技术, 我国在野生动物生态学研究、动物行为学研究、稀有物种的探测与记录、动物本底资源调查、生物多样性监测及保护地管理与保护评价等领域取得了众多成果。目前, 数学模型、统计分析方法和新的概念正在促进红外相机技术在野生动物监测研究与保护管理中的发展和推广应用。同时, 随着红外相机技术的成熟、成本降低和应用普及, 这一技术也将会被更多的野生动物研究人员、管理人员和自然保护区管理者所采用, 并成为全国各级保护地和区域生物多样性监测研究的关键技术和方法。今后, 建立并完善系统化的监测网络和数据共享平台、开发新一代的数据分析方法与模型, 将是此项技术进一步发展和应用的主要方向。

关键词: 红外相机 ; 野生动物保护 ; 监测指标 ; 种群参数 ; 生态学模型

Abstract

During the last two decades, infrared-triggered camera-trapping has been widely used in wildlife and biodiversity research and conservation. In the areas of wildlife ecology research, animal species inventory, biodiversity monitoring and protected area management in China, considerable outputs have been produced by scientific research and conservation applications based on camera-trapping. This technique has been successfully used to detect rare or elusive species, conduct biodiversity inventory, study animal behavior, estimate population parameters, and evaluate the effectiveness of protected area management. Along with the rapid development of modern ecological analysis and modeling tools, camera-trapping will play a more important role in wildlife research at various levels. Meanwhile, along with improvements in techniques, decreasing cost and increasing application interests, camera-trapping will be adopted by more researchers, wildlife managers and protected areas, and can be used for systematic wildlife monitoring using standard protocols. Efforts devoted to its future development and applications should focus on establishing systematically-designed monitoring networks and data-sharing protocols, and developing new analytical approaches and statistical models specifically based on camera-trapping data.

Keywords: camera-trapping ; wildlife ecology ; monitoring index ; population parameter ; ecological modeling

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李晟, 王大军, 肖治术, 李欣海, 王天明, 冯利民, 王云. 红外相机技术在我国野生动物研究与保护中的应用与前景[J]. , 2014, 22(6): 685-695 https://doi.org/10.3724/SP.J.1003.2014.14203

Sheng Li, Dajun Wang, Zhishu Xiao, Xinhai Li, Tianming Wang, Limin Feng, Yun Wang. Camera-trapping in wildlife research and conservation in China: review and outlook[J]. Biodiver Sci, 2014, 22(6): 685-695 https://doi.org/10.3724/SP.J.1003.2014.14203

在野生动物研究领域, 红外相机技术是红外触发相机陷阱技术(infrared-triggered camera-trapping)的简称, 也被称作红外触发拍摄技术(infrared- triggered photography), 通常也被简称为红外相机技术。该技术是相机陷阱调查技术(camera-trapping)中的一类, 是指使用红外感应设备在无人在场操作的情况下, 自动拍摄野生动物的静态照片或动态影像的技术与方法(Cutler & Swann, 1999)。红外相机装置的核心部件是红外/热传感器。根据红外传感器工作原理的不同, 可以把红外相机分为被动式和主动式两种(图1)。通常, 广义的红外相机技术还包括相关的相机数据分析方法、模型和原理框架。

图1   被动式(A)与主动式(B)红外相机装置工作原理示意图(绘图: 于薇)

Fig. 1   The mechanism of passive (A) and active (B) infrared-triggered camera-trapping devices

红外相机的前身为采用多种机械方式(绊绳、踏板等)触发的相机陷阱(camera trap), 其历史可以追溯到19世纪末20世纪初, 用来拍摄和记录野生动物(Sanderson & Trolle, 2005; Kucera & Barrett, 2011)。20世纪90年代中期以后, 采用红外传感器的相机陷阱被摄影家、生物学家、猎人等越来越广泛地用于各个领域(Kucera & Barrett, 2011)。2005年前后, 数码照相技术与红外相机技术相结合, 生产出了新一代数码红外相机装置, 性能得到极大提升, 有力地促进了其在野生动物研究中的应用。2010年之后, 数码红外相机的性能得到进一步完善, 价格也大幅下降, 被广泛应用于野生动物种群监测、多样性调查、种群密度评估等科研和保护工作(Cutler & Swann, 1999; O’Connell et al., 2011; 李勤等, 2013)(图2A)。

红外相机技术在我国野生动物研究与保护中的应用与国外基本同步, 也开始于20世纪90年代中期, 首先在云南省高黎贡山地区(马世来和Harris, 1996)和台湾地区(Pei, 1995; 裴家骐, 1998), 被用于野生动物物种分布的记录和活动模式的研究。2002年开始, Li等(2010b)在西南地区的有关自然保护区推广和普及红外相机调查技术, 与传统的生物多样性监测相结合, 以建立更为有效和标准化的大中型兽类监测网络。随后, 红外相机技术在国内被越来越多地应用于野生动物的科研、保护和管理。随着2010年之后此技术的进一步普及, 相关的研究成果从2013年开始呈现出快速增长(图2B)。

本文首先回顾红外相机技术在我国野生动物监测研究和保护管理中取得的重要进展, 然后将根据近年来国内外的发展趋势, 探讨我国红外相机技术进一步应用的前景。

图2   20世纪90年代中期以来全球(A)和国内(B)应用红外相机技术的野生动物研究文献篇数。(A)全球英文学术论文数量。数据来源为Web of ScienceTM期刊论文数据库。我们以“camera trap”和“camera trapping”为主题检索词, 统计每年发表的英文科学论文数量。检索的学科领域包括: 生态学, 动物学, 生物多样性保护, 环境科学, 生物学, 鸟类学, 林学, 行为学和进化生物学。非野生动物相关的文献已被剔除。(B)国内研究发表的学术论文数量(英文为灰色, 中文为黑色)。数据来源包括中国知网CNKI中文期刊数据库、中国期刊网全文数据库、Web of ScienceTM期刊论文数据库和作者的收集(以上数量统计均只计数发表在学术刊物上的研究论文, 不包括与红外相机技术和数据相关的研究报告、会议摘要、学术专著、新闻报道、科普著作等)。

Fig. 2   Annual publication of peer-reviewed articles on wildlife research involving camera-trapping since mid-1990s. (A) Number of articles published in English globally. Data source: Web of ScienceTM database. Searching key words: “camera trap” and “camera trapping”. Searched area: Ecology, Zoology, Biodiversity Conservation, Environment Science, Biology, Ornithology, Forestry, Ethology and Evolution. Articles that are not related to wildlife are excluded. (B) Number of articles of research conducted in China (grey for articles published in English, black for that in Chinese). Data source: CNKI database, Web of ScienceTM database, and the authors’ collection. (Only include articles published on peer-reviewed academic journals, not include the project reports, conference abstracts, monographs, news reports, educational articles etc. that involving camera trapping)

1 应用领域及研究进展

1.1 野生动物本底资源调查

红外相机装置隐蔽和能够持续工作的特点使其十分适合用于探测活动隐秘、数量稀少的动物。由于前期研究与历史数据的缺乏, 我国许多区域野生动物本底资源仍不清楚, 科学家和保护管理者对很多地区野生动物物种的组成与分布等本底信息了解很少。因此, 红外相机被用于探测和记录众多珍稀物种在特定区域内的存在与否, 包括荒漠猫(Felis bieti)(Yin et al., 2007)、华南虎(Panthera tigris amoyensis)(Tilson et al., 2004)、印支虎(P. t. corbetti)(Feng et al., 2008)、雪豹(Uncia uncia)(马鸣等, 2006)、远东豹(Panthera pardus orientalis)(Feng et al., 2011)、华北豹(P. p. japonensis)(宋大昭等, 2014), 并用于研究野外难以观察的夜行性倭蜂猴(Nycticebuspygmaeus)和蜂猴(N. bengalensis)(余梁哥等, 2013)。近年来红外相机被越来越广泛地应用于自然保护区和偏远地区的生物多样性本底调查, 作为野外调查的重要手段之一, 记录这些区域内生活的大中型兽类和大型地栖鸟类的情况(卢学理等, 2005; 刘芳等, 2012)。据不完全统计, 目前我国各地通过红外相机所记录的兽类已超过100种, 鸟类已超过150种(来自首届野生动物多样性红外相机监测培训研讨会提交的墙报资料, 2014), 充分显示了运用红外相机技术调查兽类和地栖性鸟类本底资源的优势。

1.2 动物行为学研究

红外相机能够在野外24 h不间断地持续工作, 因此在野生动物的行为学研究中, 被用来评估雉类(Li et al., 2010a; 赵玉泽等, 2013)、小型食肉类(Chen et al., 2009)和有蹄类(李明富等, 2011; 章书声等, 2012)等多种动物的活动节律和时间分配。按照“特定时间段内动物被红外相机记录到的概率与其本身活动强度成正相关”的前提假设, 基于红外相机的照片拍摄率可确定目标物种的活动强度指数(relative activity index, RAI), 从而评估目标物种的日活动强度和日活动节律(李明富等, 2011)。利用红外相机拍摄的视频片段, 还可研究大型猫科动物(如东北虎(P. t. altaica)和远东豹)领地标记行为(冯利民, 个人交流)。此外, 红外相机还被用来确定在四川岷山的森林生态系统中取食动物尸体的食肉类和食腐类动物的类别(Wang et al., 2012; Huang et al., 2014), 记录青藏高原上雪豹等食肉动物的气味标记行为(Li et al., 2013), 记录和监测阿尔金山北坡野生动物对于水源地的利用(薛亚东等, 2014), 记录巢捕食行为(王佳佳等, 2014; 李敏等, 2014)。

1.3 种群及群落参数估算

1.3.1 种群数量及密度

估算动物种群的数量及密度是红外相机技术应用中的重点。对于能够根据动物体表特征进行个体识别的物种, 红外相机获取的调查数据可以在“标记-重捕”模型(Mark-Recapture Model或Capture- Recapture Model)的理论框架下, 使用专用数据分析软件(例如MARK, CAPTURE等)(表1)估算此物种的种群大小和密度(Karanth, 1995; Karanth & Nichols, 1998)。个体识别可以基于动物本身的自然特征, 例如猫科动物的体表斑纹(Karanth, 1995; Jackson et al., 2006), 也可以基于人为标记, 例如佩戴的耳标、颈圈的编号等(Carthew & Slater, 1991; Martorello et al., 2001)。其中, 红外相机在可基于自然特征进行个体识别的动物中应用最为广泛, 在国内被用于估算雪豹(马鸣等, 2006)、东北虎等大型猫科动物的种群现状。Royle等(2009)还开发出空间“标记-重捕”模型(Spatially Explicit Capture-Recapture, SECR), 充分考虑了不同动物个体在调查位点空间阵列中移动时, 经过特定位点的概率和在此位点上被探测到的概率, 将传统的非空间封闭种群模型和描述点过程的模型相结合, 形成一个等级模型(Hierarchical Model), 采用贝叶斯方法对此模型输出的数据进行累加分析, 从而更加准确地估算目标物种的种群密度。不过, “标记-重捕”模型能够适用的物种种类比较有限, 大部分的野生动物物种不具有个体特异性的体表特征, 难以通过照片进行个体识别。

表1   红外相机

Table 1   

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近年来, Rowcliffe等(2008)发展出一个基于动物个体随机运动和相机探测模式的理论框架, 通过测量动物个体或群体移动速度、相机设置的方位和朝向、动物被相机记录时的距离和角度, 利用气体分子碰撞率模型计算单个动物个体或群体被红外相机探测到的概率, 进而估算出研究区域内动物个体或群体的总数量。章书声等(2013)利用气体分子碰撞率模型对浙江古田山森林生态系统中啮齿类的密度进行了估算。但是, 由于动物个体随机运动的前提假设与现实情况中的动物运动模式之间存在较大差异, 这一模型的应用还有很多局限(Foster & Harmsen, 2012), 迫切需要发展一些新的种群模型来估计种群密度。

1.3.2 种群相对多度

估算动物种群的数量和密度(绝对多度)对数据的质量、相机的野外设置和后期的数据分析有比较高的要求, 需要花费比较大的人力和物力。因此, 在很多野生动物调查和管理项目中, 更为简单、直观的相对多度指标实际上得到了更广泛的应用。相对多度是基于相机拍摄率计算得到指数(通常表述为相对多度指数Relative Abundance Index), 用以代表动物种群的相对数量, 指数越高, 表明此物种的种群数量越大。相对多度指数的数值不能转换为绝对的种群数量, 不同物种的相对多度指数之间的比较则更需要谨慎, 因为除了与种群数量相关之外, 红外相机对特定物种的拍摄率还会受到动物体型、行为模式、社会结构等方面的影响(Li et al., 2012b)。李晟等(2014)基于红外相机数据计算了秦岭南坡同域分布的7种有蹄类在不同海拔段的相对多度指数, 以研究有蹄类动物群落的组成和垂直分布特征。肖治术等(2014a)应用红外相机数据分析了四川汶川地震后龙溪-虹口自然保护区内光光山峡谷区的兽类和鸟类的相对丰度。

1.3.3 占有率

占域模型(Occupancy Analysis Model)由Mackenzie等(2002, 2006)提出, 可以在目标物种占据某区域但不能每次都被探测到的情况下, 通过多次重复调查, 从而科学地估算单次调查对目标物种的探测概率(detection probability), 进而估算出特定位点或区域被目标物种占有的概率。由于可以方便地把每个位点上的调查历史分为若干连续的重复取样单元, 红外相机调查的数据十分适合采用这种模型进行分析(Mackenzie et al., 2006)。近年来, 此模型已被国内研究者用于多种野生动物红外相机调查数据的分析(Li et al., 2010a, 2012a; Wang et al., 2014), 物种的占有率和探测概率也被越来越广泛地用作红外相机调查或监测项目中的重要种群参数(Li et al., 2012a)。

1.3.4 群落内物种丰度

无论采用哪种调查方法, 随着调查工作量的增加, 都可以绘制出物种丰度累积曲线(species accumulation curve; Li et al., 2012b), 进而估算调查区域内特定动物类群的物种数。通过把红外相机调查数据的总工作量划分为若干连续的重复取样单元, 可以利用在 “标记-重捕”模型的基础上发展的SPECRICH2 程序(http://mbr-pwrc.usgs.gov/software/specrich2.shtml)(Rexstad & Burnham, 1991; Hines et al., 1999), 估算大中型陆栖动物群落的物种丰度(Li et al., 2012b)。Li等(2012b)使用此模型估算了四川王朗自然保护区内大中型兽类群落的物种丰度, 并与传统的痕迹样线监测数据进行了对比。该研究结果显示: 模型估算出的物种丰度高于调查中直接记录到的物种数, 而红外相机监测比传统的痕迹样线监测更为有效; 红外相机与痕迹样线相结合, 则能够更全面、更高效地记录到区域内的物种。Si等(2014)在物种增长曲线的基础上, 探讨了要完整记录动物群落内物种丰度所需的最少红外相机工作量。

1.3.5 群落动态

依托标准化的红外相机监测平台, 结合生态学模型与统计方法, 就可以通过长期连续的监测, 评估动物群落的总体动态变化。O’Brein等(2010)基于占域模型设计的野生动物图片指数(Wildlife Picture Index, WPI), 就是一个在群落水平上评估野生动物变化趋势的指标, 并已经在中南美洲等地区得到了实践应用(Ahumada et al., 2013)。在我国, 还未见有基于红外相机数据的动物群落动态的研究发表, 但随着监测数据的积累, 目前已经有研究者在开展这方面的工作。可以预期, 在今后两年内将有相关成果发表, 以填补国内这方面的空白。

1.4 生物多样性监测与保护管理

1.4.1 保护区动物监测

我国各级自然保护区和其他保护地(protected area)是我国生物多样性保护的重要区域, 而对这些保护区内野生动物进行清查和长期监测, 是各级自然保护区的重要职责之一。在以大中型地栖野生动物为主要保护或管理对象的森林生态系统类型的保护区中, 样线调查(计数目击或痕迹多度)是传统的动物种群监测和调查的主要手段。目前, 红外相机技术正在广泛用于这些保护区野生动物的监测研究和保护管理中(Martins et al., 2007, Li et al., 2010b; 武鹏峰等, 2012)。在荒漠生态系统类型的保护区内, 这项技术也得到了越来越广泛的应用。薛亚东等(2014)在阿尔金山北坡的研究显示, 基于水源地的红外相机监测是荒漠生态系统有效的野生动物调查方法, 所获取的数据和信息可以为荒漠地区水资源管理和保护提供参考。相比传统监测手段, 红外相机调查可以提供更为准确的数据和更为丰富的信息, 例如动物出现的具体时间、先后次序和社会结构等(李晟, 2009; Li et al., 2010a)。通过将红外相机调查技术与传统监测方法的整合, 新的监测体系在工作效率、成本花费、数据质量和数据深入挖掘的潜力等方面都可以得到相当程度的改善(Li et al., 2010b, 2012b)。因此, 在四川、陕西、吉林等地的自然保护区体系中, 红外相机技术作为一种新的监测方法, 已经被纳入保护区的大中型地栖野生动物监测系统, 不仅仅在单个保护区内, 还在涉及相邻多个保护区的范围内, 建立起局域性的系统化监测网络(Li et al., 2010b)。相关的保护区主管部门也正在编写相应的地方性行业技术标准(古晓东等, 个人交流), 以对红外相机调查技术在保护区内的应用进行标准化规范。

1.4.2 保护地管理成效评估

除了自然保护区之外, 在我国还广泛存在着多种多样的其他保护地(protected area)类型, 包括国家公园、森林公园、社区保护地等。在保护地的管理中, 红外相机技术被用于获取野生动物分布数据, 通过建模和统计分析来评估野生动物的数量和分布对于保护行动的响应(Wang et al., 2006)、保护地管理措施的有效性(Li et al., 2012a)和特定栖息地类型中野生动物群落的多样性和不同营养级结构的完整性(Datta et al., 2008; McShea et al., 2009)。红外相机可以在调查中同时获取不同野生动物物种的分布和多度数据, 使得我们可以在这些评估中对调查区域内的整个大中型兽类群落作出分析, 估算各个物种的种群参数, 判明保护地的保护行动对哪些物种具有正面的作用。Li等(2012a)使用标准化的红外相机调查方案, 对我国西南地区一系列的自然保护区和林场的大中型兽类进行了系统的取样和调查。结果显示, 保护地的管理水平高低对大部分大中型兽类物种的栖息地占有率都有显著的正向影响, 大中型兽类群落可以作为评估森林类型保护地的管理成效的指示类群。随着红外相机在保护地日常工作和监测研究中的逐渐普及, 可以预见其应用也将越来越广泛。

1.4.3 尺度生物多样性监测与评估

目前, 国内已经建立起若干区域性和全国性的大尺度红外相机监测网络, 包括北京大学与史密森研究院(Smithsonian Institution)合作自2002年起在西南地区依托自然保护区建立起的大中型兽类监测网络(李晟, 2009; Li et al., 2010b), 北京师范大学自2007年起在东北地区建立的针对大型猫科动物及其猎物的监测网络(Feng et al., 2011), 中国科学院自2011年起结合中国森林生物多样性监测网络(CForBio)建立起的红外相机监测体系(肖治术等, 2014c), 国家林业局和东北林业大学合作成立的猫科动物研究中心自2012年起在东北虎、豹主要分布的部分林业局或保护区建立的红外相机监测平台。这些经过系统设计的红外相机网络将成为我国生物多样性监测研究的基础平台, 为大中型兽类、地栖性鸟类的多样性现状评估和动态监测提供系统的数据和信息。

1.5 猫科动物专项调查与研究

猫科动物的调查研究是当前红外相机技术应用最为成功的领域之一。相机陷阱技术在发展早期, 就已被用于虎的拍摄和调查上(Champion, 1927)。目前, 红外相机技术已经广泛应用于世界范围内的猫科动物物种调查。猫科动物每个个体身体上的斑点或者条纹图形都是独一无二的, 可以识别出个体, 再结合“标记-重捕”模型来有效估算种群密度和种群生存参数等信息, 这是红外相机技术能在该领域获得广泛成功应用的主要原因之一。

中国猫科动物拥有占世界约1/3的物种, 分布于中国境内的大部分生境和生态系统(Smith et al., 2008)。猫科动物作为生态系统顶级捕食者, 处于食物链的顶端, 在生态系统中扮演重要角色。然而, 中国猫科动物的保护和调查研究一度非常滞后, 其主要原因是猫科动物行踪诡异、很难直接观察, 过去只能依赖历史资料记载、传统问卷调查、足迹识别、样线调查等方法, 然而其结果的可靠性和应用条件一直存在争议(Riordan, 1998; Karanth, 1988, 1998; 冯利民等, 2013); 并且中国猫科动物野生生态学研究缺乏长期积累, 对行为学和足迹识别等缺乏经验和知识, 导致无法掌握和有效评估猫科动物的野外种群分布、数量及动态情况。这也是导致中国境内虎、豹、雪豹等物种保护拯救措施滞后的重要原因之一(Tilson et al., 2004; Lu et al., 2010)。随着红外相机技术的快速发展, 该技术首先在确定雪豹、印支虎、远东豹、东北虎、华北豹、云豹(Neofelis nebulosa)、亚洲金猫(Catopuma temminckii)、荒漠猫的存在与分布调查中得到成功应用(马鸣等, 2006; Feng et al., 2008, 2011; Feng & Jutzeler, 2010; Sanderson et al., 2010; 肖文宏, 2014), 并被用于系统评估西南地区各山系猫科动物及其猎物的分布现状(Li et al., 2010c)。目前, 红外相机技术在虎、豹、雪豹3种濒危大型猫科动物种群现状、猎物种群资源、捕食者-猎物之间的关系、日活动节律和栖息地生境适宜性评价等研究中已经取得了很大的进展(马鸣等, 2006; 冯利民, 2011; 肖文宏, 2014; 宋大昭等, 2014)。另外, 中国在猫科动物的保护方面开始注重长期生态学研究。例如, 自2007年北京师范大学建立的“中俄边界东北虎、远东豹及有蹄类动物多样性长期监测平台”, 使用红外相机技术对中国东北虎、远东豹及其猎物开展全面系统的调查, 已经逐步获得了这两个珍稀濒危物种在中国境内的种群现状、扩散和定居动态、领域大小等。例如, 他们首次报道了东北虎在中国的繁殖行为(Wang et al., 2014)。随着长期积累, 目前红外相机技术的应用已逐步扩展到种群动态和行为等研究, 这必将极大促进中国大型猫科动物的保护。同时, 由于目前国内研究的热点主要集中于受人关注的大型猫科动物, 而同样在生态系统中占有重要地位的其他中小型猫科动物的调查研究长期滞后, 应该尽快将红外相机技术应用于相关的调查研究中。

从研究方法进展来看, 近几年发展起来的空间“标记-重捕”模型SECR和占域模型已广泛应用于大型猫科动物及猎物的基础生态学研究中(Carter et al., 2012; Gopalaswamy et al., 2012; Sunarto et al., 2012; Athreya et al., 2013)。红外相机调查技术成为“标记-重捕”模型和占域模型数据调查的主要方式之一。这些研究方法的应用也必将推动中国猫科动物的研究和保护。

1.6 野生动物通道监测与道路交通影响研究

近年来, 我国一些区域采用红外相机对野生动物通道利用情况和道路交通对野生动物的影响进行评估与研究。对青藏铁路动物通道的监测表明, 藏羚羊(Pantholops hodgsonii)已基本适应了桥梁通道, 2007年上迁与回迁全部利用通道, 其中可可西里通道利用率最高(Xia et al., 2007; 李耀增等, 2008; 付鹏等, 2011; 封托等, 2013)。另外, 青藏铁路大量的小桥也被藏羚羊、藏野驴(Equus kiang)、藏原羚(Procapra picticaudata)、狼(Canis lupus)、沙狐(Vulpes corsac)、高原兔(Lepus oiostolus)等利用(张洪峰等, 2009)。发现大中型食草动物、中小型食肉动物对不同类型通道的偏好性差异不显著, 并发现犬科动物喜欢小桥和涵洞(封托等, 2013)。在道路交通对野生动物的影响评估方面, 王云等(2013)在毗邻长白山国家级自然保护区的环长白山旅游公路, Wang等(2014)在穿越巴基斯坦红其拉甫国家公园的中巴喀喇昆仑公路沿线均使用红外相机, 调查并监测了公路沿线野生动物的分布与活动情况。

2 发展趋势分析

2.1 建立和完善我国野生动物红外相机监测网络与监测数据共享平台

无论在国内还是国际上, 建立系统性的红外相机监测网络与数据共享平台都是公认的一个发展方向(肖治术等, 2014b, c)。在国内, 目前已经建立起若干区域性和全国性的红外相机监测研究网络; 在国际上, 也已建成若干类似的网络并持续运转, 例如“热带生态监测网络(TEAM)”。这些已有的红外相机监测网络已经成为全球和区域生物多样性监测和环境变化监测的平台, 持续提供有关大中型地栖动物的“大数据”, 在国内和国际科研与保护管理相关领域中起到了不可替代的作用。中国科学院动物研究所研发了基于红外相机数据的野生动物多样性监测图像数据管理系统CameraData(http://camer- adata.ioz.ac.cn, 于2013年9月起开始运行), 有力地推动了我国野生动物红外相机监测研究网络的形成和发展(肖治术等, 2014c)。但是, 目前这些网络之间在方案设计、调查规程、数据格式等方面都不尽相同, 在一定程度上限制了数据与信息的共享和进一步应用。今后, 完善现有的红外相机监测网络, 推动网络之间调查规程的统一和标准化, 促进网络之间的整合, 将是需要研究者和管理者们共同努力的方向之一。

红外相机技术作为野生动物研究、保护与管理中一项相对较新的工具, 其效力和优势在实践中已经得到了充分检验, 已在全国范围内被众多的自然保护区、林场、科研院所和高等院校等单位所使用。随着该技术的快速普及, 众多的使用单位和使用者对于调查方案设计、相机的操作规程、数据管理与分析方法的培训产生了巨大的需求。近年来, 相关的单位和研究者已经面向红外相机的使用者举办了一系列的培训班和研讨会, 对于该技术的普及和推广起到了积极的作用。

在红外相机技术中, 设备的更新换代、数据分析方法的创新与发展都非常迅速, 因此, 加强各研究团队和单位之间的合作交流, 推动不同区域、不同单位之间的数据共享, 将有力地促进我国相关领域整体研究水平的快速提升。具体的内容可以包括以下方式: 建立红外相机研究人员的工作网络, 创建不同单位间双边和多边的合作机制, 开发新一代基于互联网的红外相机数据库和数据平台, 设立不同数据集之间交换的元数据标准和数据共享协议。

2.2 开发并完善新的种群和群落参数分析模型

与传统调查方法不同, 目前用于红外相机监测数据分析的有关种群和群落参数的模型仍处于发展阶段。虽然“标记-重捕”模型在基于动物个体识别的分析中已经得到了成功的应用, 但由于大多数物种无法通过照片进行个体识别, 亟待建立和发展新的种群和群落参数分析模型。这是目前红外相机技术进一步发展所面临的重要瓶颈之一。在国内, Si等(2014)和李欣海等(个人交流)已在这些领域开展了有益的尝试。

2010年之后, 红外相机技术在我国野生动物监测研究中的应用出现了快速增长, 但大多数研究都局限于生物多样性编目和分布现状报道, 集中在单一时间断面的种群和物种水平, 而探究格局与机理的高质量研究成果较少, 仅有少量研究涉及到多物种共存和物种间交互作用(肖文宏, 2014; 王放, 个人交流)。随着更多的科研力量与资源的投入, 以及更长时间的数据与经验的积累, 以红外相机为技术手段的研究应进一步着眼于动物群落乃至生态系统、景观的层次, 从现象到机理, 从静态到动态, 对动物多样性分布格局、动物群落的结构与动态维持机制、动植物相互作用等生态学问题开展深入研究, 从而提升我国在生态学和保护生物学领域的总体科研水平和影响力。

(责任编委: 蒋学龙 责任编辑: 时意专)

致谢: 文中两幅红外相机工作原理示意图由于薇协助绘制, 特此感谢。

作者声明没有竞争性利益冲突.

作者声明没有竞争性利益冲突.


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