1 平台简介
自然保护地是我国生物资源集中分布区, 是我国大部分动植物的资源和标本采集原生地, 是野生动物、植物、微生物资源与标本的战略储存库, 在我国自然资源保护和保存中具有极其重要的地位。然而, 我国大部分自然保护地是在抢救性保护的基础上建立的, 在资源调查和生物标本采集方面不够全面, 主要标本通常是常见的动植物种和国家重点保护物种, 忽视了大多数物种, 如具有潜在经济价值、对国家今后可持续发展具有重要意义的常见种等。因此, 自然保护地内还有大量的生物资源亟待整理整合。
自然保护区生物标本资源共享子平台(下文简称“子平台”)是国家科技基础条件平台建设项目国家标本资源共享平台的6个子平台之一, 始建于2005年, 由国家林业和草原局作为牵头主管部门, 中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所为牵头单位, 上百家各类自然保护地、高校以及科研院所共同参与。子平台通过制定野生动植物资源调查、标本采集、标本描述、基础信息获取、资源共享等自然保护地相关技术标准, 以推动全面、系统和科学地开展自然保护地动植物资源调查, 采集植物、脊椎动物、昆虫和土壤动物标本, 进行生物标本鉴定、整理和信息化整合, 建成自然保护地生物资源共享平台和服务系统, 进而实现自然保护地生物资源及其实物与标本的共享, 成为科学研究的基础平台和科学知识普及的重要途径, 并为国家制定资源与环境发展战略提供科学依据。
经过多年积累, 子平台已制定完善了57个自然保护地的生物标本采集、整理、整合、共享、资源调查等相关标准规范, 整合各类自然保护地生物标本上百万份。在生物标本数据库的基础上, 子平台建立了自然保护区红外相机图像数据库、地理信息数据库、物种名录数据库、数字标本数据库、珍稀濒危动物多媒体数据库、基本情况介绍数据库、文献资料库等自然保护地相关专题数据库, 并于2018年新增设国家公园体制建设专栏, 对国家公园相关政策进行集中展示和解读。子平台汇集了自然保护地的生物标本资源、共享标准规范、多个专题数据库等方面的信息, 初步建成了以自然保护地生物标本为核心, 集保护地保护管理、科研巡护、社区发展、科普宣教等于一体的自然保护区“百科全书”共享平台, 是一个开放、动态发展的多功能系统服务平台。子平台通过门户网站“中国自然保护区生物标本资源共享平台” (
2 红外相机数据库介绍
红外相机技术具有长期性、准确性、隐蔽性、非损伤性等优点, 十分适合探测数量稀少、活动隐蔽的野生动物(O’Connell et al, 2011; 李晟等, 2014)。近年来, 红外相机技术被越来越多地应用于野生动物科研、保护与管理(刘芳等, 2012, 2014; Xue et al, 2015a, b; 李佳等, 2016a, b)。2013年, 子平台增设野生动物红外相机数据库专栏, 旨在促进该技术在我国野生动物监测研究、保护管理中的发展和推广应用, 同时为社会公众了解生物多样性提供平台。
子平台牵头单位自主编程开发了红外相机数据管理系统(图1), 实现了对红外相机拍摄到的野生动物图像(本文所指图像包括照片和视频)的数据收集、规范存储、标准化分析, 并通过门户网站实现数据共享功能。牵头单位负责收集各类保护地内基于红外相机的野生动物图像数据(图2), 组织专业人员进行整理、鉴定, 并将鉴定结果上传至子平台红外相机数据库。子平台红外相机图像以自然保护地为单元, 全部向公众免费开放, 不定期举办红外相机技术培训(包括调查方案设计、物种鉴定、数据规范化处理、成果展示等)、科普教育、公众宣传等相关活动。截至2019年6月30日, 子平台红外相机数据库已上传16.34万张完成鉴定的野生动物图像, 公众可随时下载查阅相关信息。子平台牵头单位每年调研各类保护地, 论证保护地收集红外相机数据的可行性, 从而扩充参建单位。目前, 参与单位有祁连山国家公园(青海片区)、青海三江源国家级自然保护区中铁-军功分区(下文简称中铁-军功分区)、湖北神农架国家公园等13个自然保护地(表1)。同时, 利用红外相机拍摄到的野生动物图像制作了大熊猫(Ailuropoda melanoleuca)、秦岭羚牛(Budorcas bedfordi)、雪豹(Panthera uncia)、野骆驼(Camelus ferus)等多个物种视频专题。
图1
图1
自然保护区生物标本资源共享子平台红外相机数据库管理系统界面。该系统自动提取布设点编号、照片总数、照片名称、拍摄到的图像日期、时期; 人工填写物种类型、物种名称、数量、物种性别。点击保存按键, 信息自动保存至后台Access数据库。图示红外相机在陕西长青国家级自然保护区拍到的成年雌性川金丝猴照顾幼体。
Fig. 1
Interface of camera-trapping database management system in Nature Reserves Biological Specimen Resources Sharing Sub-platform. The system automatically extracts sites ID, the total no. of photographs, photograph name, the date and time of photograph. Type, name, no. and gender of species should be manually filled in. After clicking save button, the information is automatically saved in Access database. The picture shows baby golden moneys stay with adult golden monkeys in the Changqing National Nature Reserve (photo taken by camera-trap).
图2
图2
自然保护区生物标本资源共享子平台红外相机数据库管理流程
Fig. 2
Management process of the camera-trapping database in Nature Reserves Biological Specimen Resources Sharing Sub-platform
表1 自然保护区生物标本资源子平台红外相机监测区域基本信息表(截至2019年6月)
Table 1
| 名称 Name | 省区 Province | 保护地级别 Protective state | 面积 Area (km2) | 经度 Longitude | 纬度 Latitude | 起始年 Start year | 结束年 End year | 有效相机位点 Effective camera site | 独立照片 Independent photograph | 有效工作日 Effective camera-days | 发表与否 Published | 布设方式Setting way |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 祁连山 Qilianshan (QLS) | 青海 Qinghai | 国家公园 National park | 15,800 | 99.53° E | 38.24° N | 2017 | 2019 | 126 | 9,675 | 12,096 | Yes | 公里网格 Grid |
| 中铁-军功 Zhongtie- Jungong (ZT-JG) | 青海 Qinghai | 国家级 保护区 National reserve | 7,700 | 100.09° E | 35.06° N | 2015 | 2015 | 37 | 698 | 2, 984 | Yes | 样线 Line transect |
| 神农架 Shennongjia (SNJ) | 湖北 Hubei | 国家公园 National park | 152 | 110.24° E | 31.46° N | 2010 | 2016 | 278 | 6,125 | 30,877 | Not | 样线 Line transect |
| 后河 Houhe (HH) | 湖北 Hubei | 国家级 保护区 National reserve | 402 | 110.60° E | 30.09° N | 2017 | 2019 | 179 | 8,536 | 44,960 | Not | 公里网格 Grid |
| 松山 Songshan (SS) | 北京 Beijing | 国家级 保护区 National reserve | 45 | 115.81° E | 40.52° N | 2010 | 2010 | 210 | 2,203 | 6,300 | Yes | 公里网格 Grid |
| 长青 Changqing (CQ) | 陕西 Shaanxi | 国家级 保护区 National reserve | 229 | 107.63° E | 33.61° N | 2014 | 2017 | 624 | 28,861 | 93,606 | Not | 公里网格 Grid |
| 壶瓶山 Hupingshan (HPS) | 湖南 Hunan | 国家级 保护区 National reserve | 666 | 110.73° E | 30.00° N | 2012 | 2015 | 20 | 4,440 | 19,592 | Yes | 公里网格 Grid |
| 高望界 Gaowangjie (GWJ) | 湖南 Hunan | 国家级 保护区 National reserve | 42 | 110.09° E | 28.68° N | 2012 | 2013 | 50 | 2,826 | 6,406 | Yes | 植被类型 Vegetation |
| 凤阳山 Fengyangshan (FYS) | 浙江 Zhejiang | 国家级 保护区 National reserve | 153 | 119.16° E | 27.86° N | 2008 | 2016 | 58 | 8,208 | 28,256 | Yes | 公里网格 Grid |
| 尖峰岭 Jianfengling (JFL) | 海南 Hainan | 国家级 保护区 National reserve | 451 | 108.91° E | 18.74° N | 2014 | 2015 | 57 | 5,383 | 14,715 | Yes | 固定监测样地 Monitoring network |
| 铜壁关 Tongbiguan (TBG) | 云南 Yunnan | 省级 保护区 Provincial reserve | 517 | 97.61° E | 24.54° N | 2017 | 2017 | 17 | 527 | 3,059 | Yes | 样线 Line transect |
| 罗布泊 Luobupo (LBP) | 新疆 Xinjiang | 国家级 保护区 National reserve | 22,800 | 91.55° E | 40.33° N | 2010 | 2012 | 7 | 6,655 | 7,098 | Yes | 水源点 Water site |
| 敦煌西湖 Dunhuangxihu (DHXH) | 甘肃 Gansu | 国家级 保护区 National reserve | 6,600 | 93.34° E | 40.14° N | 2012 | 2013 | 4 | 257 | 2,626 | Yes | 水源点 Water site |
3 野外监测方案
安装红外相机时, 要充分考虑自然保护地的生态系统类型、保护对象、地形地貌、道路可通达性等因素, 设计不同的野外监测方案。目前, 红外相机野外监测方案有: (1)公里网格抽样方法。主要利用GIS技术将调查区域划分为1 km × 1 km、2 km × 2 km或5 km × 5 km的网格, 作为放置红外相机调查位点的地理参照, 每个网格内放置1-2台红外相机, 抽样强度超过30%, 覆盖主要生境类型。子平台在祁连山国家公园(青海片区)、陕西长青、浙江凤阳山等自然保护地, 均采用公里网格抽样方法监测野生动物。(2)森林动态监测样地抽样方案。目前, 我国许多保护地内设置有森林动态监测样地, 子平台在部分样地如海南尖峰岭森林动态监测样地内放置红外相机, 获取样地中动物名录及其分布信息, 掌握样地中一些重要物种的分布、种群大小和活动规律, 为深入研究尖峰岭动植物之间的关系提供基础数据。(3)水源地监测方案。基于水源地的红外相机监测是荒漠生态系统野生动物的有效调查方法, 荒漠地区水资源极度缺乏, 水源地是荒漠动物赖以生存的地区, 将红外相机放置于水源点附近, 有利于观察野生动物活动规律, 研究物种共存机制。子平台已在新疆罗布泊、甘肃敦煌西湖等荒漠区域采用水源地监测方案调查野生动物。(4)栖息地监测方案(样线调查)。该方法的前提是对研究区域内野生动物的分布已有一定的了解, 从而在其主要栖息地按样线法安装红外相机。如子平台已在中铁-军功分区和湖北神农架国家公园野生动物主要栖息地采用样线调查方法对野生动物进行监测。
这里以陕西长青国家级自然保护区为例介绍详细的监测方案。2014年4月至2017年10月, 总共利用100台红外相机(型号为Ltl 6210)对长青国家级自然保护区进行系统调查。在安装红外相机前, 利用ArcGIS 10.1 (ESRI Inc., Redlands)将整个保护区划分为117个2 km × 2 km的大网格, 再将每个大网格细分为4个1 km × 1 km的小网格, 将1-2台红外相机放置在1 km × 1 km小网格内, 4-6个月后, 将红外相机移到同一个2 km × 2 km大网格中的另一个1 km × 1 km小网格中, 两台相机至少相距300 m (图3)。
图3
图3
陕西长青国家级自然保护区红外相机布设位点
Fig. 3
Camera-trapping locations in the Changqing National Nature Reserve, Shaanxi
4 数据库存储与分析
将同一个保护地收集的红外相机图像按相机编号分别存入文件夹中, 每个文件夹以相机放置日期和相机编号命名。对文件夹中的图像进行重命名处理, 使每个图像都有唯一编号, 以相互区别。例如, 青海祁连山照片编号QLS-20170521-10-0005, QLS代表祁连山, 20170521代表红外相机放置日期, 10是相机编号, 0005是照片编号。当前图像物种识别主要通过人工鉴定, 而在野生动物监测过程中, 红外相机会拍摄大量空白或无法鉴定的图像, 子平台正在努力改进方法, 积极探索如何降低无效图像数量、提高图像识别度。子平台将红外相机图像归为兽类、鸟类、空白图像、无法鉴定、工作人员、其他人员和其他共7类。同时将每个图像的物种名称、拍摄日期和时间、数量、性别、生境等重要信息建立Access数据库, 对收集到的图像数据进行存储和整理。
野生动物图像的物种鉴定主要参考《中国鸟类野外手册》(约翰·马敬能等, 2000)和《中国兽类野外手册》(Smith和解焱, 2009); 物种分类系统和中国特有物种主要参考《中国哺乳动物多样性(第2版)》(蒋志刚等, 2017)和《中国鸟类分类与分布名录(第三版)》(郑光美, 2017); 物种保护等级主要参考《国家重点保护野生动物名录》(
5 物种名录
子平台牵头单位使用红外相机调查技术, 于2010-2019年间在全国13个不同类型保护地开展兽类和鸟类资源调查, 总共放置了1,667个有效相机位点, 累计27.25万个有效工作日, 已鉴定完成8.41万张(总共21.51万张图像)独立图像(表1), 待处理图像约2 T, 有近500台红外相机正在野外进行监测。
红外相机拍摄到80种野生兽类, 隶属9目23科。其中劳亚食虫目1科2种, 攀鼩目1科1种, 灵长目1科4种, 鳞甲目1科1种, 食肉目7科30种, 奇蹄目1科1种, 偶蹄目5科19种, 啮齿目4科16种, 兔形目2科6种(附录1)。在记录到的野生兽类中, 国家I级重点保护野生动物有大熊猫、雪豹、川金丝猴(Rhinopithecus roxellana)、穿山甲(Manis pentadactyla)等16种; 国家II级重点保护野生动物有棕熊(Ursus arctos)、猞猁(Lynx lynx)、中华斑羚(Naemorhedus griseus)等20种。穿山甲和野骆驼被IUCN濒危物种红色名录列为极危; 菲氏叶猴(Trachypithecus phayrei)、豺(Cuon alpinus)、马麝(Moschus chrysogaster)等7种列为濒危; 云豹(Neofelis nebulosa)、荒漠猫(Felis bieti)、黑麂(Muntiacus crinifrons)等10种列为易危; 熊猴(Macaca assamensis)、兔狲(Otocolobus manul)、金猫(Pardofelis temminckii)等10种列为近危。穿山甲、马麝、云猫(Pardofelis marmorata)等9种被《中国脊椎动物红色名录》列为极危; 石貂(Martes foina)、兔狲、西藏马鹿(Cervus wallichii)等9种被列为濒危; 大熊猫、熊猴、大灵猫(Viverra zibetha)等17种列为易危; 藏野驴(Equus kiang)、赤麂(Muntiacus vaginalis)、貉(Nyctereutes procyonoides)等19种列为近危。大熊猫、红白鼯鼠(Petaurista alborufus)、藏原羚(Procapra picticaudata)等13种为中国特有物种。红外相机调查的13个保护地中, 有9个拍摄到豹猫(Prionailurus bengalensis), 其次是野猪(Sus scrofa)和猪獾, 出现在8个保护地内。
红外相机拍摄到200种野生鸟类, 隶属13目41科。其中鸡形目1科20种, 雁形目1科2种, 鸽形目1科4种, 鹃形目1科3种, 鸻形目1科1种, 鹈形目1科1种, 鹰形目1科10种, 鸮形目2科5种, 咬鹃目1科1种, 犀鸟目1科1种, 啄木鸟目1科5种, 隼形目1科3种, 雀形目28科144种(附录1)。在记录到的野生鸟类中, 国家I级重点保护野生动物有海南山鹧鸪(Arborophila ardens)、白颈长尾雉(Syrmaticus ellioti)、胡兀鹫(Gypaetus barbatus)等8种; 国家II级重点保护野生动物有红腹角雉(Tragopan temminckii)、斑尾鹃鸠(Macropygia unchall)、红隼(Falco tinnunculus)等28种。海南孔雀雉(Polyplectron katsumatae)、草原雕(Aquila nipalensis)和猎隼(Falco cherrug)被IUCN濒危物种红色名录列为濒危; 海南山鹧鸪、仙八色鸫(Pitta nympha)和黄腹角雉(Tragopan caboti)列为易危; 斑尾榛鸡(Tetrastes sewerzowi)、胡兀鹫、秃鹫(Aegypius monachus)等6种列为近危。海南孔雀雉被《中国脊椎动物红色名录》列为极危; 海南山鹧鸪、灰孔雀雉(Polyplectron bicalcaratum)、蓝背八色鸫(Pitta soror)等5种列为濒危; 金雕(Aquila chrysaetos)、白眉山鹧鸪(Arborophila gingica)、白颈长尾雉等6种列为易危; 血雉(Ithaginis cruentus)、高山兀鹫(Gyps himalayensis)、红头咬鹃(Harpactes erythrocephalus)等24种列为近危。灰胸竹鸡(Bambusicola thoracicus)、黄腹山雀(Pardaliparus venustulus)、宝兴歌鸫(Turdus mupinensis)等16种为中国特有物种。红外相机调查的13个保护地中, 有8个拍摄到虎斑地鸫(Zoothera aurea), 其次是灰头绿啄木鸟(Picus canus)、红嘴蓝鹊(Urocissa erythrorhyncha)和红胁蓝尾鸲(Tarsiger cyanurus), 出现在7个保护地内。
红外相机记录到大量小型啮齿类动物, 但由于体型较小, 且多在夜间活动, 未能进行有效的物种识别。同时, 还拍摄到家犬、家猫、家牛、家羊、家马、家驴、家猪、家鸡等家畜和家禽(附录1)。
6 成果展示
目前, 子平台利用红外相机技术在野生动物本底资源调查、行为学研究、稀有物种探测、人为干扰等领域取得重要成果。(1)本底资源调查。随着子平台的快速发展, 越来越多的保护区参与子平台建设。目前已调查了北京松山、浙江凤阳山、湖北后河、陕西长青、湖南高望界等各类保护地的本底资源, 为保护地管理和长期监测提供数据支持和指导(刘芳等, 2012, 2014; 李佳等, 2018)。(2)动物行为学研究。基于平台监测数据, 已分析了库姆塔格地区野生动物对水源利用的生态规律(Xue et al, 2015a, 2018)、神农架地区红腹角雉活动节律及季节性迁徙(李佳等, 2017)和秦岭羚牛活动时间和空间变化规律(Li et al, 2020)。(3)人类活动对野生动物的影响。李佳等(2015, 2017)分析了神农架地区人类活动对野生动物的影响, 初步明确野生动物适应人类干扰的策略; 通过对青海三江源中铁-军功分区放牧强度对野生动物影响的研究, 揭示了有蹄类如何调整自身活动规律, 从而避免与家畜竞争(李佳等, 2016a)。(4)稀有物种探测。利用红外相机探测到雪豹、豺、穿山甲、斑尾鹃鸠等濒危物种的存在与分布(Xue et al, 2015b; 李佳等, 2016b)。(5)其他。Li等(2017, 2018)通过红外相机调查技术收集濒危野生动物分布, 评估气候变化背景下秦岭地区濒危物种脆弱性, 从而为制定濒危物种适应气候变化保护对策提供科学依据; 李广良等(2014)利用红外相机调查了神农架野生动物分布规律。
7 下一步计划
随着红外相机技术的成熟、成本的降低和应用的普及, 这一技术将成为全国各类保护地地栖、半地栖大中型野生动物监测的主要手段(张履冰等, 2014; 肖治术, 2016)。目前国内大多数自然保护地的野生动物本底资源信息仍未摸清, 部分区域甚至缺乏调查记录, 未开展野生动物长期监测的工作。因此, 进一步推广和普及红外相机技术, 让国内更多自然保护地开展野生动物监测工作, 仍将是未来的主要任务。同时, 子平台将与国内主流媒体合作, 开展科普教育和公众宣传, 让更多人了解并参与生物多样性保护工作。
红外相机已拍摄了大量野生动物图像, 如何进行海量数据管理、物种鉴定、数据分析及成果报告撰写, 并将这些数据信息及时反馈给科研工作者、管理决策部门和共享给公众, 将成为子平台下一步工作重点。红外相机在野外监测过程中会拍摄大量无效或无法识别物种的图像, 子平台牵头单位将与红外相机研发商积极探讨如何降低拍摄无效图像数量、提高图像识别度的创新技术。同时, 将进一步引入深度学习技术, 努力实现无效照片自动识别功能, 高效完成物种识别。
受自然保护地主管部门委托, 子平台牵头单位将筹建我国自然保护地生物多样性监测平台。利用红外相机监测野生动物是自然保护地生物多样性监测平台的重要内容, 子平台牵头单位将建设自然保护地红外相机数据共享平台, 制定调查设计、监测技术、数据格式等统一标准化方案, 逐步完善我国自然保护地野生动物红外相机监测网络。
附录 Supplementary Material
附录1 自然保护区生物标本资源子平台红外相机数据库已鉴定野生动物物种名录(截至2019年6月)
Appendix 1 Identified wildlife species list of camera-trapping database in Nature Reserves Biological Specimen Resources Sharing Sub-platform (Up to June 2019)
参考文献
Red List of China’s Vertebrates
中国脊椎动物红色名录
China’s mammal diversity (2nd edition)
中国哺乳动物多样性(第2版)
Distribution of wildlife surveyed with infra-red cameras in the Shennongjia National Nature Reserve
利用红外相机研究神农架自然保护区野生动物分布规律
Effect of tourist roads on mammal activity in Shennongjia National Nature Reserve based on the trap technique of infrared cameras
基于红外相机技术调查神农架旅游公路对兽类活动的影响
Identifying potential refugia and corridors under climate change: A case study of endangered Sichuan golden monkey (Rhinopithecus roxellana) in Qinling Mountains, China
Daily activity rhythm of Temminick’s Tragopan (Tragopan temminckii) based on infrared camera monitoring
基于红外相机监测分析的红腹角雉日活动节律
Assessing vulnerability of giant panda to climate change in the Qinling Mountain of China
DOI:10.1002/ece3.2981
URL
PMID:28616195
[本文引用: 1]
Climate change might pose an additional threat to the already vulnerable giant panda (Ailuropoda melanoleuca). Effective conservation efforts require projections of vulnerability of the giant panda in facing climate change and proactive strategies to reduce emerging climate-related threats. We used the maximum entropy model to assess the vulnerability of giant panda to climate change in the Qinling Mountains of China. The results of modeling included the following findings: (1) the area of suitable habitat for giant pandas was projected to decrease by 281 km(2) from climate change by the 2050s; (2) the mean elevation of suitable habitat of giant panda was predicted to shift 30 m higher due to climate change over this period; (3) the network of nature reserves protect 61.73% of current suitable habitat for the species, and 59.23% of future suitable habitat; (4) current suitable habitat mainly located in Chenggu, Taibai, and Yangxian counties (with a total area of 987 km(2)) was predicted to be vulnerable. Assessing the vulnerability of giant panda provided adaptive strategies for conservation programs and national park construction. We proposed adaptation strategies to ameliorate the predicted impacts of climate change on giant panda, including establishing and adjusting reserves, establishing habitat corridors, improving adaptive capacity to climate change, and strengthening monitoring of giant panda.
Camera-trapping survey of diversity of mammals and birds in Fengyang Mountain of Zhejinag Province, China
利用红外相机调查浙江凤阳山兽类和鸟类多样性
Using camera traps to survey mammals in Zhongtie-Jungong area of Sanjiangyuan National Nature Reserve, Qinghai Province
利用红外相机调查青海三江源国家级自然保护区中铁-军功分区兽类资源
Spatial and temporal activity patterns of Golden takin (Budorcas taxicolor bedfordi) recorded by camera trapping
DOI:10.7717/peerj.10353
URL
PMID:33304652
[本文引用: 1]
Understanding animals' migration, distribution and activity patterns is vital for the development of effective conservation action plans; however, such data for many species are lacking. In this study, we used camera trapping to document the spatial and temporal activity patterns of golden takins (Budorcas taxicolor bedfordi) in Changqing National Nature Reserve in the Qinling mountains, China, from April 2014 to October 2017. Our study obtained 3,323 independent detections (from a total of 12,351 detections) during a total camera trapping effort of 93,606 effective camera trap days at 573 sites. Results showed that: (1) the golden takin's utilization distributions showed seasonal variation, with larger utilization distributions during spring and autumn compared to summer and winter; (2) the species was recorded at the highest elevations in July, and lowest elevations in December, with the species moving to higher-elevations in summer, lower-elevations in spring and autumn; (3) during all four seasons, golden takins showed bimodal activity peaks at dawn and dusk, with activity intensity higher in the second peak than the first, and overall low levels of activity recorded from 20:00-06:00; and (4) there were two annual activity peaks, the first being in April and the second in November, with camera capture rate during these two months higher than in other months, and activity levels in spring and autumn higher than in summer and winter. This study is the first application of camera traps to assess the spatial and temporal activity patterns of golden takins at a population level. Our findings suggest that the proposed national park should be designed to include golden takin habitat and that ongoing consistent monitoring efforts will be crucial to mitigating novel and ongoing threats to the species.
Barred Cuckoo Dove (Maropygia unchall) found in Longquan, Zhejiang Province, China
浙江龙泉发现斑尾鹃鸠
Camera-trapping in wildlife research and conservation in China: Review and outlook
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
Using infra-red cameras to survey wildlife in Beijing Songshan National Nature Reserve
利用红外相机调查北京松山国家自然保护区的野生动物物种
Using camera trap to investigate animal diversity in Hunan Gaowangjie National Nature Reserve
利用红外相机调查湖南高望界国家级自然保护区鸟兽多样性
Disturbance-mediated mammal persistence and abundance-area relationships in Amazonian forest fragments
DOI:10.1111/j.1523-1739.2007.00797.x
URL
PMID:18173486
[本文引用: 1]
10,000 ha), relatively undisturbed forest patches to maximize persistence and maintain baseline abundances of Neotropical forest mammal species.]]>
Camera Traps in Animal Ecology: Methods and Analyses
Wildlife resource inventory using camera-trapping in natural reserves in China
红外相机技术促进我国自然保护区野生动物资源编目调查
Activity patterns of wild Bactrian camels (Camelus bactrianus) in the northern piedmont of the Altun Mountains, China
Records of the dhole (Cuon alpinus) in an arid region of the Altun Mountains in western China
Activity patterns and resource partitioning: Seven species at watering sites in the Altun Mountains, China
Monitoring diversity and abundance of mammals with camera traps: A case study on Mount Tsukuba, central Japan
Infrared camera traps in wildlife research and monitoring in China: Issues and insights
红外相机技术在我国野生动物监测中的应用: 问题与限制
