青藏高原的野生動物監測：新工具靠得住嗎？

導語：技術進步往往革新野生動物監測。成功監測老虎種群後，紅外相機技術廣泛用於貓科動物的調查，包括青藏高原的雪豹。航空調查早已廣泛應用於北美和非洲的野生有蹄類監測。無人機有可能突破青藏高原有蹄類監測的瓶頸，然而鮮有試驗。新工具如何能打開新局面？

吃力的嘗試

2015年5月初，我和同事曉星在普若崗日冰川西南90公里的羌塘荒野吃力地攀爬著。缺氧和大風令一切運動痛苦不堪。看似平緩的小山丘，爬起來也漫長無盡。當終於抵達高點，喘勻了氣息，我們架起兩台單筒望遠鏡，尋找和記錄目之所及的野生食草動物。然後，我們沿數條2公里長的隨機樣線徒步，記錄野生動物。

這是國際野生生物保護學會（WCS）的一項野外工作：測試一種合適的監測方法，掌握工作區域（約4000平方公里）內野生有蹄類種群的動態變化。所謂「合適的監測方法」，受限於監測目標和可用資源：監測對象是什麼？監測結果準備說明什麼？打算付出多少人力、時間、和資金？

我們測試的「距離取樣法」，也是理查德·哈里斯二十多年前在野牛溝應用的方法。探測概率是關鍵：一群藏羚羊在那裡，被你發現的概率是多少？對於開闊草原上的有蹄類動物，距離觀察者越遠、被發現的可能性越小。不考慮探測概率，難以準確估計動物的數量。距離取樣法能根據動物到樣線或樣點的距離來估算探測概率。

我和曉星希望比較「樣點法（制高點）」和「樣線法」的數據收集效率。如果應用距離取樣法，需要多大投入才能探測到藏羚羊和野氂牛種群10%、20%、30%的變化？

在羌塘初春的冷風中掙扎多日，我們遺憾而肯定地發現：距離取樣法很美好，但要求太高。關鍵在於「遇見率」：每公里樣線或每個樣點上能發現多少群動物。要能發現種群的變化，監測結果要有一定的精度，也就是「估算精度」。拿大磅秤稱小蘋果，顯然難以發現差別。要達成一定的估算精度，遇見率越低，樣線總長度或者樣點數量就得越大，也就是「監測強度」越大。對藏羚羊適用的監測強度，卻遠遠不足以監測野氂牛的數量變化。

人疲馬倦，必須另闢蹊徑。我們想有一雙飛翔的眼睛。

飛翔的眼睛

為了調查動物數量，野外生物學家們早已上天了。航空調查廣泛應用於北美和非洲的野生動物監測。傑克曼（H. Jachman）在1991年的論文中聲稱，要調查非洲象的密度，相較於航空調查，徒步調查的準確度和效率都很低。

但可以想像，「上天」的代價很高。除了財力、物力的高消耗，統計甚至顯示，飛機失事是近幾十年來野外生物學家的最主要死因。高消耗，意味著可持續性差，這將導致監測失效。

衛星監測也是類似。若想在一大片區域內，利用衛星圖像調查地球上的動物數量，除了南極的帝企鵝，還沒有其它案例。即使能應用於青藏高原，各方面的挑戰也是巨大的，比如自然環境障礙（如，雲層遮蔽）、圖像解析度過低、需要大量勞力（在衛星照片上辨識動物）、圖像費用高昂等。

十年來，民用無人飛行系統（Unmanned Aircraft System, UAS），或者簡稱無人機的發展，為克服這些障礙帶來了曙光。無人機使用比較簡單、可重複利用、安靜、飛得低，也相對便宜。操作人員可以設定航路，滿足數理統計的樣線需求。也可靈活搭載不同形式的圖像／視頻裝置，比如熱感鏡頭，來完成不同的調查任務。

無人機在野生動物監測方面的應用，發展時間較短。大多數嘗試還停留在「能否有效發現動物」。動物特徵與飛行參數，影響著發現效率，比如，動物的體型、皮毛與顏色，以及地形、日光角度、飛行高度等。

2012年，比利時根布修斯農業大學的 Ce ?dric Vermeulen嘗試用無人機調查非洲象。這年2月份，他們來到西非迦納，將一架輕型無人機發射升空。

圖1. Gatewing ×100無人機。來自Vermeulen et al. 2013。

該無人機（Gatewing ×100）為電力驅動，重2公斤，翼展1米，巡航速度80公里每小時，最大飛行時長40分鐘。它裝備了GPS和慣性導航裝置，可在100-750米高度飛行，並通過軟體設定其航路和降落地點。這架飛機可抵禦6級風力飛行。它自帶VHF天線，如果墜機，可在180公里範圍內定位。機身壽命約為40-50次起降。單人可以完成完整的操作流程。攝像裝置的圖片解析度可從30毫米（100米高度）到200毫米（600米高度）。

研究人員首先測試野生動物對飛行高度100米的無人機的反應，以及飛行高度在100和300米時各種動物的可見度。結果顯示，野生動物們對飛行器幾乎無動於衷。動物可見度則和物種有關，在100米高度大象乃至幼仔清晰可見，但其它物種很難直觀識別。

圖2 大象洗澡的照片（a) 地面人員拍攝的照片。(b)無人機拍攝的照片。黃色虛線為兩張照片對比的參考線。(c)無人機照片的局部放大。

為調查大象數量，無人機在一周之內飛了10條樣線（每條樣線10公里），共拍攝了2732幅可用圖像，平均每分鐘拍攝28幅。根據圖像，4名工作人員分別獨立完成動物計數，然後交叉檢查取得共識。隨後，應用航空調查常用的Jolly Method方法來分析種群數量。研究人員通過圖像共確認了34頭大象個體，並估計該區域大象密度為2.47頭每平方公里。由於調查強度不夠，密度估計結果的精度較低（變異係數：36.10%）。另外，無人機的飛行速度和視寬很好地避免了重複計數問題。

這麼干要花多少錢呢？每天可調查6小時，可覆蓋7.2平方公里。不考慮人工成本，無人機每小時要花521元（人民幣）。也就是說，每天要花2,084元，每平方公里434元。

對於羌塘乃至青藏高原廣袤草地上的大型食草動物監測，無人機有巨大的潛力，同時有許多技術挑戰。無人機調查避免了起伏地型對地面觀察者的視線阻礙，可以提高數據收集的準確性。飛行比徒步和開車都要快，單位時間內可以覆蓋更多的區域。但是，除非無人機有足夠的續航及抗風能力，單位面積的調查成本可能提升。此外，是否能從圖像上辨識物種（藏羚羊還是藏原羚，野氂牛還是家氂牛，藏野驢還是馬），還需要測試。

目前，利用無人機嚴謹地調查大型哺乳動物種群數量的成功案例還很少，也鮮有研究者比較無人機和其它調查方法的優劣。近年來，無人機的研發和銷售在中國繁榮無匹，迫切希望看到科研人員和廠商在野生動物調查方面的合作。

隱秘的視線

對於藏羚羊或者野氂牛，不考慮監測成本的話，無論是傳統的地面調查還是使用無人機，都可以給出可靠的種群數量估計。但是，如果監測對象是行蹤詭秘且數量稀少的食肉猛獸呢？調查人員再敬業、視力再好，也往往看不到匍匐在他頭頂不遠處的雪豹。崎嶇複雜的地形，也會讓無人機搭載的熱成像毫無施展之處。

痕迹調查法可以粗略評估物種的分布，但無法估算食肉動物的絕對數量／密度。分子生物學的發展讓「糞便」在食肉動物種群數量估計方面很是吃香。但是通過糞便DNA估算種群數量往往需要較大的採樣量，後期實驗室成本也較高。

相比之下，紅外觸發相機陷阱技術（infrared-triggered camera-trapping）簡直是天賜的禮物。幾十年前，在印度的森林中， WCS的Ullas Karanth完善了紅外相機技術在老虎監測的應用。不過直到2005年前後，數碼照相技術與紅外相機技術的結合，才極大地提升了紅外相機在野生動物監測中的應用。今天，全世界的山川溝谷中，無數的紅外相機正等待著「捕捉」下一頭從其面前經過的珍禽異獸。

紅外相機操作簡單、對環境幾乎不會產生干擾、適應各種地型和氣候條件、而且工作起來「不舍晝夜」。

圖3 紅外相機拍攝到的雪豹。畫面右側為另一台隱秘的相機。 圖自Jackson et al. 2005.

拍攝到某種動物，可以至少證明該物種曾在某個區域內存在。若想估算調查區域內目標動物的種群數量／密度，則需要周密的準備。相機部署、動物個體識別和和模型分析，這三個核心環節缺一不可。

以雪豹為例，至少從一開始，監測人員就需要清晰地回答以下問題：

你是否已經知道目標種群的大致活動範圍？

你準備覆蓋多大面積的區域？為什麼？

你需要部署多少台相機、採用什麼部署模式？為什麼？

你準備採取什麼樣的相機拍攝設置？為什麼？

你真的了解你的相機嗎？

在調查時間段內，你覺得能否捕捉到足夠多的雪豹圖像？為什麼？

你準備採用什麼方法從圖像上識別雪豹個體？為什麼？

你準備採用什麼模型方法估算種群密度？為什麼？

你是否有足夠且合格的人力，可以完成方案設計、相機部署、數據回收、以及數據分析？

目前，在貓科動物的紅外相機調查監測方面，應用最廣泛的是「捕獲－標記－重捕獲（CMR）」模型。這是數十年前，美國丹佛野生生物研究中心的David Otis 博士和WCS的Ullas Karanth博士所奠定的框架。用CMR框架估算種群數量，需要基於圖像辨識動物個體，區分張三和李四。比如雪豹、豹和老虎，可以根據斑點或條紋識別個體。

沒法從圖像上識別個體的動物怎麼辦？比如狼、棕熊，以及大多數小型食肉動物和幾乎所有的食草動物。2008年，在倫敦動物學會的狹小辦公室里，Marcus Rowcliffe博士提出了「隨機相遇模型（REM）」。該模型不需從圖像上辨識個體，而是首先估計動物被紅外相機探測到的概率、進而估計數量。

Marcus的方法有很多成功案例，但也存在較大爭議。他承認局限性，至今仍在積極完善這一框架，也會常常陷入辯論。Marcus不擔心辯論、甚至批評，他認為這個領域需要更多的嘗試。他說，「我們已經停滯很久了。」

工具的目的

欲善其事，必利其器。青藏高原的野生動物監測當然需要嘗試新工具、新技術。然而，我們看過太多失敗的嘗試：新工具在倉庫里蒙上灰塵，調查報告在文件櫃里酣眠。沒有目的的工具，只是浪費了珍貴的保護資源。

拿紅外相機來說，我們在媒體上看到許多紅外相機發現各種動物的報道。雲南發現了雲豹、玉樹發現了金錢豹、墨脫髮現了新獼猴。這另我們歡欣鼓舞。發現隱秘的物種、引起公眾的關注，確實是紅外相機應用的應有之義。時至今日，估計沒有哪個保護區、動物研究機構和保護組織沒有用過紅外相機。在西藏的珠穆朗瑪和羌塘，在青海的三江源，在川西山地，在甘肅的祁連山，在新疆的天山，許許多多紅外相機正在等待雪豹的出現。除了發現動物的喜悅，可能需要更進一步：認真討論並實踐紅外相機如何監測雪豹種群的變化。

2009年-2012年，國際雪豹基金會用紅外相機對蒙古南部戈壁Tost山脈的雪豹種群持續監測了四年。監測發現：儘管表面上看來，該種群穩定、有活力，但是，成年雪豹的性別比例發生了變化，原來是公的多，現在是母的多。

「以雌性為主，每年都有幼崽出生，似乎可以確保該區域的種群安全。但是監測表明這種狀況能很快發生改變。雄性雪豹的減少可能是持續人為壓力的指標之一。」

國際雪豹基金會不過是用40台紅外相機，覆蓋1684平方公里的山地，每年夏季持續拍攝2個月。在青藏高原，幾乎每個雪豹相關的項目都能達到這樣的投入，但目前還沒有哪項工作報道過雪豹種群的變化。

只有準備充分的頭腦，才能充分發揮工具的效用。北京大學生命科學院的李晟博士梳理了紅外相機在我國野生動物研究與保護中的應用。紅外相機技術可以提供基礎數據，支撐個體、種群、群落、和景觀四大尺度上的研究／監測活動。

圖4 紅外相機技術在野生動物監測／研究中的應用方向。 圖自李晟 等 2014.

無人機呢？不少機構已經在考慮無人機在動物調查中的應用。當然，除了動物調查，無人機還可以用來監控非法破壞活動，比如盜獵和開礦。我們期待這些嘗試的經驗。

參考文獻：

李晟，王大軍，肖治術，李欣海，王天明，馮利民，王雲，（2014）紅外相機技術在我國野生動物研究與保護中的應用與前景。生物多樣性，22（6）：685-695

Vermeulen, C., Lejeune, P., Lisein, J., Sawadogo, P. & Bouche, P. (2013) Unmanned aerial survey of elephants. PLOS ONE, 8(2), e54700.

Julie LINCHANT, Jonathan LISEIN, Jean SEMEKI,Philippe LEJEUNE, & Cédric VERMEULEN (2015) Are unmanned aircraft systems(UASs) the future of wildlife monitoring? A review of accomplishments andchallenges. Mammal Review, 45 (2015)239–252

David L. Otis, Kenneth P. Burnham, Gary C.White, David R. Anderson (1978) Statistical Inference from Capture Data onClosed Animal Populations. WildlifeMonographs, (Oct., 1978), pp. 3-135

Jackson, Rodney M., Jerry D. Roe, RinchenWangchuk and Don O. Hunter. (2005) Surveying Snow Leopard Populations withEmphasis on Camera Trapping: A Handbook. The Snow Leopard Conservancy, Sonoma,California (73 pages)

SharmaK, Bayrakcismith R, Tumursukh L, et al. (2014) Vigorous dynamics underlie a stablepopulation of the endangered snow leopard Panthera uncia in Tost Mountains,South Gobi, Mongolia[J]. PloS one, 2014, 9(7): e101319.

撰稿：

| 野性高原 |期待與志同道合的小夥伴一起，靠譜地談論青藏高原的野生動物保護

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