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        基于紅外相機技術調查浙江安吉小鯢國家級自然保護區(qū)鳥獸資源多樣性

        2023-01-31 03:00:38郎澤東俞立鵬潘德壽汪賢挺吳雪玲楊宇博朱玉蘭
        浙江林業(yè)科技 2023年1期
        關鍵詞:物種

        郎澤東,俞立鵬,潘德壽,汪賢挺,吳雪玲,楊宇博,朱玉蘭

        (1.浙江安吉小鯢國家級自然保護區(qū),浙江 湖州 330523;2.安吉縣自然資源和規(guī)劃局,浙江 湖州 330523)

        浙江安吉小鯢國家級自然保護區(qū)(原安吉縣龍王山省級自然保護區(qū),以下簡稱安吉小鯢自然保護區(qū))地處浙江省西北部安吉縣境內、天目山山脈北坡,與浙江天目山國家級自然保護區(qū)相鄰,地理坐標為119°23′48.15″~ 119°26′38.42″E,30°22′31.68″~ 30°25′12.29″N,總面積為1 242.5 hm2,森林覆蓋率為95.8%,最高峰龍王峰海拔為1 587.4 m。保護區(qū)地處中亞熱帶北緣區(qū)域,按海拔從低到高分別有亞熱帶常綠闊葉林、亞熱帶落葉闊葉林、溫性針葉林[1-2],在海拔1 300 m 處有山地沼澤植被,主要保護對象為安吉小鯢Hynobius amjiensis和銀縷梅Shaniodendron subaequale,于2017 年升格為國家級自然保護區(qū)。

        紅外相機技術是指通過自動相機系統(tǒng)來獲取野生動物圖像數據(照片和視頻),并通過這些圖像來分析野生動物的物種分布、種群數量、行為和生境利用等重要信息,從而為野生動物保護管理和資源利用提供參考[3]。紅外相機裝置隱蔽和能夠持續(xù)工作的特點使其十分適合用于探測活動隱秘、數量稀少的動物[4]。相較于傳統(tǒng)的編目調查,紅外相機技術為開展保護區(qū)全境資源本底編目評估及進一步制定清查技術規(guī)程提供了新的技術方法,使編目結果具有可重復性、可比性和長效性[5]。由于前期研究與歷史數據的缺乏,我國許多區(qū)域野生動物的本底資源仍不清楚,科學家和保護管理者對很多地區(qū)野生動物物種的組成與分布等本底信息了解很少[4]。安吉小鯢自然保護區(qū)于2018 年9 月正式開始進行長期紅外相機野外監(jiān)測工作,以實現通過紅外相機技術全面客觀地掌握保護區(qū)陸生大中型獸類和雉雞類等重要物種(類群)的種群、群落動態(tài)和分布等重要編目內容[5],并提供所記錄物種的清晰影像作為憑證標本。

        目前,安吉小鯢自然保護區(qū)最新的本底調查記錄為2014 年完成的《浙江龍王山自然保護區(qū)綜合考察報告》(未出版),共記錄鳥類142 種、獸類49 種,分別占浙江省鳥類總種數的29.4%、獸類總種數的49.5%。為進一步補充完善本保護區(qū)鳥獸資源概況,摸清保護區(qū)內野生動物的物種組成、空間分布和種群動態(tài),采用野外布設紅外相機對保護區(qū)內主要是大中型野生動物進行監(jiān)測,與保護區(qū)的動物物種歷史記錄進行比較,分析保護區(qū)內野生動物的生存和分布現狀及主要受脅因素,為保護區(qū)生物多樣性保護提供數據支撐。

        1 研究方法

        1.1 紅外相機的布設

        2018 年9 月—2020 年11 月,在保護區(qū)的馬峰庵至西關、石塢口至東關溪流兩邊和防火道上共設立紅外相機監(jiān)測位點34 個,布設紅外相機48 臺,海拔跨度范圍為500~ 1 400 m。利用手持GPS 設備對各位點定位并編號,定期收集相機數據(每6 個月收集一次,共收集4 次)。紅外相機為夜鷹SG-990V,圖片分辨率設置為1 200萬像素,視頻分辨率為1 920×1 080,均設置為全天24 h 持續(xù)工作。每次觸發(fā)連拍3 張照片與1 段20 s 的視頻,觸發(fā)間隔為1 s。相機布設位點時主要考慮野生動物生存需求及痕跡,如獸徑、糞便、足跡、食跡、毛發(fā)遺落等,并將相機固定在樹干上,底部距離地面50~ 80 cm,選擇視野開闊但避開太陽直射的方向。同時記錄紅外相機編號、安放日期、GPS 位點,未記錄生境特征。圖1 依據浙江省地圖和安吉縣地圖【地圖審核號:浙S(2020)17 號】制作,圖2 依據保護區(qū)功能分區(qū)圖(浙江省林業(yè)調查規(guī)劃設計院2015.01)制作。

        圖1 浙江安吉小鯢國家級自然保護區(qū)地理位置圖Fig.1 Geographic location of Zhejiang Hynobius amjiensis National Nature Reserve

        圖2 紅外相機布設位點(34 位點)Fig.2 Location of infrared cameras in the Reserve (34 points)

        1.2 數據處理與分析

        通過搜集所有相機拍攝到的圖片和視頻資料,整理統(tǒng)計出保護區(qū)大中型獸類和鳥類的物種名錄、位點、占有率、每個物種的相對多度指數(relative abundance index,RAI)和圖像憑證等重要內容。其中,獸類分類依據《中國哺乳動物多樣性(第2 版)》[6],鳥類分類依據《中國鳥類分類與分布名錄(第三版)》[7];保護級別依據《國家重點保護野生動物名錄》[8]和《浙江省重點保護陸生野生動物名錄》[9];瀕危等級依據世界自然保護聯(lián)盟(IUCN)和《中國生物多樣性紅色名錄》(2018)評定的瀕危等級[10];位點占有率參考網格占有率[11,5],指某一調查區(qū)域內某物種被拍到的相機位點數占所有正常工作的位點數的百分率。

        RAI 為單位調查時間(拍攝天數)內某一物種的獨立有效照片數量,即物種拍攝率[12-13],本文參考陳立軍等[14]的研究結論,采用的計算方式為每100 個相機日所獲取的目標物種的獨立有效照片數[15-16,5]。相機日:定義1 臺紅外相機持續(xù)工作24 h 為1 個有效相機日[11,17],以此作為衡量紅外相機野外工作量的單位。

        獨立有效照片:參考O’Brien 等[18],定義獨立有效照片為30 min 內同一位點出現的同一物種(照片或視頻)為1 張獨立有效照片,與拍到的動物個體數量無關。

        2 結果與分析

        2.1 物種多樣性

        調查總有效位點33 個(1 位點相機被盜),總有效相機45 臺(被盜2 臺,相機進水數據丟失1 臺),總有效相機工作日15 791 d。共獲得獨立有效照片8 067 張,其中獸類4 736 張、鳥類976 張、人類活動2 280 張、貓狗54 張、未知21 張,分別占獨立有效照片總數的58.7%、12.1%、28.3%、0.7%、0.3%。紅外相機監(jiān)測到的獸類和鳥類的種類見表1。

        表1 浙江安吉小鯢國家級自然保護區(qū)紅外相機監(jiān)測到的獸類和鳥類Tab.1 List of mammals and birds detected by infrared cameras in the Reserve

        表1 (續(xù))

        表1 (續(xù))

        由表1 可知,共鑒定出獸類7 目12 科13 種,占保護區(qū)歷史記錄獸類總數(49 種)的26.5%,獸類無新增物種;鳥類7 目19 科35 種,占保護區(qū)歷史記錄鳥類總數(142 種)的24.6%,鳥類新增1 物種,為紅尾斑鶇。本次調查記錄到國家一級保護動物3 種,分別為梅花鹿、黑麂、白頸長尾雉;國家二級保護動物7 種,分別為獼猴、鬣羚、白鷴、勺雞、蛇雕、紅隼、領鵂鹠。浙江省重點保護動物4 種,分別為花面貍、黃鼬、鼬獾、灰頭綠啄木鳥。依據最新IUCN 紅色名錄(https://www.iucnredlist.org/),近危(NT)物種有白頸長尾雉1 種,易危(VU)物種有黑麂、鬣羚、豬獾3 種。依據中國生物多樣性紅色名錄,極危(CR)物種有梅花鹿1 種,瀕危(EN)物種有黑麂1 種,近危(NT)物種有蛇雕、畫眉、花面貍、黃鼬、豬獾5 種,易危(VU)物種有白頸長尾雉、豹貓、鬣羚、小麂4 種。

        2.2 物種相對多度指數

        獸類中相對多度指數(RAI)最高的為小麂(15.97),其次為野豬(2.81)、花面貍(2.47)、豹貓(1.57)、鼠類(1.26)、華南兔(1.10)和梅花鹿(1.03)。最低的為蝙蝠類和鼬獾,均為0.01。其中,小麂的RAI(15.97)顯著高于其他物種,其獨立有效照片數為 2 522 張,占總獨立有效照片數的31.3%。相較之下,RAI排名第二的野豬(2.81),其獨立有效照片數為443 張,僅占總獨立有效照片數的5.5%。

        鳥類中相對多度指數最高的為勺雞(1.26),其次為白鷴(1.07)、棕噪鹛(0.95)、松鴉(0.66)、斑鶇(0.50)、白頸長尾雉(0.40)、虎斑地鶇(0.28),最低的為白腹鶇、栗腹磯鶇、紅隼、灰眶雀鹛等,均為0.01。

        小麂的RAI顯著高于其他種類,小麂可能已發(fā)展為安吉小鯢自然保護區(qū)的優(yōu)勢種。

        2.3 人為干擾

        從統(tǒng)計結果來看,人類活動照片數為2 280 張(RAI=14.44),占總獨立有效照片總數的28.3%,僅次于小麂(2 522 張,RAI=15.97),排名第二。人為活動集中在防火道上(2 136 張),幾乎全部為戶外旅行、登山等活動。貓、狗照片54 張。紅外相機還曾于保護區(qū)內22: 00 和1: 00 拍攝到偷獵者(后被抓獲)上山活動。說明本地區(qū)存在一定程度的人為干擾,主要類型為旅游、登山活動,應引起重視。

        3 討論與結論

        3.1 討論

        紅外相機技術重點用于大中型獸類和松鼠類等晝行性小獸調查,對鳥類調查來說,紅外相機方法對地棲鳥類(特別是雉雞類)的調查比較充分,但對森林中上層活動鳥類的調查極為有限[5],紅外相機更多適用于多在地面活動的鳥類。本研究中拍攝率較高的鳥類為地棲性的勺雞、白鷴、棕噪鹛等。在歷史記錄的5 種雞形目鳥類中,本次調查記錄到其中4 種,環(huán)頸雉Phasianus colchicus未拍攝到。可能因為其主要分布在保護區(qū)低海拔邊界及以外的農林交錯生境中,未在此次調查所覆蓋的生境中。對于保護區(qū)歷史記錄中的大中型獸類如貓科動物云豹Neofelis nebulosa、豹Panthera pardus,犬科動物狼Canis lupus、豺Cuon alpinus、狐Vulpes vulpes、貂Nyctereutes procyonoides,鼬科動物黃喉貂Martes flavigula、黃腹鼬Mustela kathiah、水獺Lutra lutra、狗獾Meles meles,中華穿山甲Manis pentadactyla、毛冠鹿Elaphodus cephalophus、小靈貓Viverricula indica、食蟹獴Herpestes urva、斑羚Naemorhedus griseus、馬來豪豬Hystrix brachyura16 種物種未曾發(fā)現。據推測,這些物種的記錄有些可能來自于空間尺度較粗糙的早期文獻記載,隨著過去數十年地區(qū)自然環(huán)境與人地關系的巨大變化,部分物種可能已經從本區(qū)域消失(區(qū)域性絕滅),如貓科和犬科動物,或僅殘存極少數個體(功能性絕滅),如中華穿山甲。值得一提的是,在浙江已銷聲匿跡二十多年的狗獾于2019 年10 月現身安吉[19]。這提醒我們不能憑短期的調查就斷定某些物種的有無,還需利用系統(tǒng)取樣的方式(如按照公里網格)布設更多的紅外相機在保護區(qū)內開展長期的監(jiān)測,以獲取這些物種是否存在的確鑿證據[20]。研究表明,相機位點與拍攝到的物種相關性明顯,表明根據公里網格安放的紅外相機是合理的[21],但也有學者指出不能“盲信”一種方法或技術,為了強調物種名錄的真實客觀性,應以樣線法、訪問調查與文獻法等方法為輔,紅外相機技術為主真實反映野外動物活動跡象[22]。另外,人類活動照片數量僅次于小麂,排名第二,幾乎全部為戶外旅行、登山等活動并拍攝到偷獵者上山活動和一些貓狗照片,說明保護區(qū)存在一定程度的人為干擾,應引起重視。

        3.2 結論

        本研究利用紅外相機技術客觀記錄了安吉小鯢自然保護區(qū)大中型獸類和鳥類野生動物資源的本底情況,為后續(xù)深入開展相關研究提供了基礎數據資料。經過為期2 年的野外監(jiān)測,利用紅外相機在保護區(qū)共拍攝到13 種獸類、35 種鳥類,分別占保護區(qū)歷史記錄的獸類和鳥類物種數的26.5%和24.6%,其中,拍攝到國家一級保護動物3 種、國家二級保護動物11 種、浙江省重點保護動物4 種;從統(tǒng)計結果看,小麂的獨立有效照片數(2 522)、位點占有率(97%)和RAI(15.97)均排名第一,其他物種的RAI均在3%以下,相對多度指數排名前五位的依次為小麂、野豬、花面貍、豹貓、鼠類和勺雞(并列第五)。一些大中型獸類在此次調查中未曾發(fā)現,現在是否還在本保護區(qū)分布或在本保護區(qū)已消亡還有待進一步研究,也可能是調查的時長和覆蓋度不夠。建議在以后的調查中,采用更加全面、細致的調查手段和技術,如紅外相機全域公里化網格布設、樣線法和樣點法結合、訪問調查與文獻法、專項調查等,不斷完善本保護區(qū)的物種資源數據庫,在此基礎上開展更加深入的研究,如物種的空間分布、活動節(jié)律、行為特征研究等。另外,保護區(qū)存在一定程度的人為干擾,主要為戶外旅行、登山等活動,并且拍攝到偷獵者上山活動和一些貓狗照片,應引起重視。

        野生動物本底資料的積累和數據庫的完善是一個長期的過程,安吉小鯢自然保護區(qū)還需加強和完善紅外相機野外監(jiān)測,建立野生動物長期監(jiān)測機制,以獲得更多有價值的監(jiān)測數據,為保護區(qū)的管理和科學研究提供重要參考依據。

        致謝:感謝浙江省森林資源監(jiān)測中心劉寶權高級工程師在制圖方面提供的幫助。

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