十八大以来, 党和政府提出“美丽中国”、“生态文明”体制建设, 构建以国家公园为主体的自然保护地体系, 亟需对现有保护区内野生动植物本底资源进行全面清查和物种编目评估。近5年, 大多数国家级自然保护区均布设了红外相机用于野生动物调查和评估。然而, 在
红外相机监测与研究过程中面临一系列新的问题, 如种群和群落相关评价指标的计算和认识仍有待完善, 基于红外相机技术的常规监测与动态评估仍有待全面推广和实施。
针对我国自然保护区红外相机清查与编目评估问题, 肖治术等(2018)以广东车八岭国家级自然保护区全境清查为例, 提出基于
红外相机技术逐步建立我国自然保护区野生动物本底清查和评估的解决方案, 为我国自然保护区开展基于
红外相机技术的陆生脊椎动物规范化监测与动态评估提供参考, 并推动我国以国家公园为主体的自然保护地体系开展自然资源监测与评估的标准化体系建设。
针对我国目前
红外相机数据分析中相对多度指数(relativeabundance index, RAI)存在的主要问题, 陈立军等(2018a)综述了国内外物种相对多度指数的不同计算方法, 阐述了不同RAI计算方法的优势与局限, 分析了RAI相关指数在我国野生动物编目与评估中的应用情况。
肖文宏等(2018a)通过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并提供R代码。
肖文宏等(2018b)进一步针对基于可识别个体的物种如何通过空间标记重捕模型来估计种群密度进行阐述, 并概述了标记–重捕模型的基本原理、特点以及国内外的应用, 特别是近年来发展出的空间标记–重捕模型。总结了从相机布设到数据分析的具体流程、操作原则, 并以四川青城山森林公园的家猫为例, 展示了应用红外相机数据通过空间标记–重捕模型估计种群密度和数量的基本步骤。
陈立军等(2018b)对动物活动节律研究以及应用红外相机数据研究动物活动节律的方法进行梳理,采用核密度估计方法, 利用广东车八岭国家级自然保护区的
红外相机监测数据, 分析了鸡形目鸟类的活动节律, 阐述了单物种和多物种的活动节律以及种间作用对动物日活动节律的影响。
从上到下依次为：白鹇、灰胸竹鸡、白眉山鹧鸪
以广东车八岭国家级自然保护区和四川青城山森林公园收集的
红外相机数据为案例, 采用占域模型、空间标记重捕模型和活动节律等方法, 研究了物种多度、分布、行为以及保护区的自然资源监测与评估等内容, 便于国内同行参考应用。
