濒危沙鸡种群监测新突破：非侵入性遗传标记重捕法(GMR)与分层距离采样(HDS)的比较研究

《Biodiversity and Conservation》：How to better count elusive birds? Comparing non-invasive monitoring methods to estimate population size of the threatened Pin-tailed sandgrouse (Pterocles alchata)

本期推荐：针对濒危物种监测难题，研究人员通过开发首套Pin-tailed sandgrouse分子标记，创新性比较遗传标记重捕法(GMR)与分层距离采样(HDS)的监测效果。结果显示GMR个体识别成功率高达73.8%，种群估计精度(CV=12.8%)显著优于传统方法，为草原鸟类等隐秘物种保护提供了高精度监测方案，相关成果发表于《Biodiversity and Conservation》。

　　在生物多样性急剧衰退的当下，草原鸟类已成为欧洲受威胁最严重的类群之一，其中Pin-tailed sandgrouse（Pterocles alchata）种群在过去15年下降了20%。传统监测方法如距离采样面临小种群数据稀疏、隐秘行为导致观测偏差等挑战，而新兴的遗传标记重捕法(GMR)在哺乳动物中应用成熟却鲜少用于鸟类。针对这一空白，德国莱布尼茨野生动物研究所联合葡萄牙生物多样性研究中心等团队，在西班牙莱里达平原开展了一项开创性研究。

研究团队首先攻克技术难关，从77个候选位点中筛选出21个高多态性微卫星位点，建立首个适用于沙鸡科物种的分子标记体系。通过优化非侵入性采样策略——在繁殖前期（2022年4-5月）锁定22块休耕地的聚集区系统收集粪便（146份）和羽毛（16份），结合四重PCR复扩增和性别鉴定（CHD基因），实现个体识别成功率73.8%，基因型错误率仅5.1%（等位基因丢失）和0.1%（假等位基因）。基于此开发的GMR模型与两种HDS方案（国家沙鸡专项监测方案和农田鸟类多物种方案）进行对比。

关键技术包括：1）封闭种群贝叶斯标记重捕模型（JAGS软件实现）估计种群参数；2）多年度HDS整合2010-2022年154次观测构建趋势模型；3）栖息地质量分级（基于物种分布模型SDM）辅助密度外推；4）成本优化模拟评估采样强度与精度关系。

主要发现：
"遗传标记重捕法的优势"部分显示，GMR成功识别66个个体（35雄/30雌），估算种群105只（84-136），性比0.87，检测概率0.2且性别无差异。其精度（CV=12.8%）远超需整合12年数据的多物种HDS（CV=52.4%），后者还低估种群达53%。模拟表明HDS需10次重复调查才能达到GMR精度。

"成本优化路径"揭示：保留75%实验室样本可维持偏差<5%，但减少采样时次会增大偏倚风险。羽毛样本成功率（93.8%）显著高于粪便（73.8%），提示混合采样策略性价比最优。

"传统方法的局限性"体现在：国家专项HDS因单次调查仅获7次观测而失效；多物种HDS虽通过跨年数据共享获得估计，但依赖历史SDM模型且需假设集群大小（2.5只/群），导致不确定性倍增。

结论部分强调，GMR通过精准捕捉沙鸡季节性聚集行为窗口，结合定制分子标记，首次实现小种群高精度普查。该方案可推广至具有聚集习性的濒危鸟类（如鸨类、百灵科），建议每5年结合年度HDS形成"趋势-基数"互补监测体系。研究为欧盟共同农业政策改革中的栖息地管理评估提供了新工具，其开发的21个微卫星位点填补了Pterocliformes目遗传标记空白。

这项研究颠覆了"鸟类适合视觉的传统认知，证明对隐秘性强的草原特化物种，GMR在精度和附加信息（如性比、个体移动）方面具有不可替代性。未来方向包括开发更多濒危鸟类的物种特异性标记，以及探索环境DNA（eDNA）在干旱区的适用性改良。