估算广泛分布的灵长类动物的数量

《American Journal of Primatology》：Estimating the Abundance of Widely Distributed Primates

种群数量估计方法及长尾猴研究案例分析

　　在当今全球生物多样性保护的背景下，准确评估野生动物种群数量，尤其是广泛分布物种的种群规模，已成为科学研究和政策制定的重要环节。对于一些被认为分布范围广、数量庞大的物种，其种群数量的估算往往被忽视，因为其广泛的分布范围通常暗示着较低的保护优先级和资金投入。然而，随着某些广泛分布灵长类动物（如长尾猕猴）的保护状况受到越来越多的关注，基于数据的管理策略需要准确的种群数量估计。本文旨在回顾如何估算这些广泛分布动物的种群规模，并深入探讨对长尾猕猴这一灵长类动物的估算方法及其存在的问题，同时提出更可靠的研究方案。

### 长尾猕猴的种群规模估算挑战

长尾猕猴（*Macaca fascicularis*）广泛分布于东南亚地区，包括印度尼西亚、缅甸、菲律宾、马来西亚、文莱等地。它们在生态系统中扮演着重要角色，同时也是人类社会中的重要物种，因其在医疗研究、宠物贸易和人兽冲突中的存在而备受关注。由于其分布范围广，种群数量的估算面临诸多挑战，尤其是在缺乏系统性和代表性数据的情况下。长尾猕猴的种群数量不仅受栖息地类型的影响，还与人类活动密切相关，例如因人兽冲突而被捕杀或绝育，以及因栖息地被破坏而减少。

估算一个广泛分布物种的总数量通常需要采用多层次的调查方法。传统的种群估算方法，如直接计数、标记重捕、距离样带法和相机陷阱等，虽然在小范围调查中较为可靠，但在大范围或跨区域的估算中存在局限性。这些方法通常需要大量的人力和物力投入，且难以覆盖广泛的地理区域。因此，研究者们提出了双阶段的调查方法，即利用低成本、广泛的数据来源（如社区提供的观察记录）进行初步的相对丰度估算，再结合更精确的本地密度调查来校正估算结果。

### 双阶段调查方法的理论基础

双阶段调查方法最初由Pollock等人（2002）提出，其核心思想是将相对丰度的估算与实际密度的调查相结合，以提高估算的准确性。第一阶段通过社区提供的观察数据，估算物种在不同栖息地的相对丰度。这些数据通常是“存在-仅存在”（presence-only）数据，即仅记录了物种出现的地点，而不记录其数量。第二阶段则采用更精确的调查方法，如距离样带法或相机陷阱调查，以估算实际的种群密度。这两个阶段的数据结合，可以校正第一阶段估算中因检测率不准确而带来的偏差，从而得到更可靠的种群数量估计。

这一方法的逻辑在于，第一阶段的数据虽然具有广泛的地理覆盖，但可能缺乏代表性，尤其是在不同栖息地之间。第二阶段的数据则提供了一个更精确的检测率，从而可以将第一阶段的相对丰度转化为实际的种群密度。Pollock等人认为，这种双阶段方法是实现大规模或跨区域野生动物种群监测的唯一科学严谨的方法。

### 长尾猕猴的种群估算尝试

在众多尝试中，Koch Liston等人（2024）是首次尝试估算长尾猕猴全球种群数量的研究。他们的研究采用了Pollock等人提出的双阶段方法，即利用iNaturalist平台上的社区观察数据作为第一阶段的相对丰度估算，再结合相机陷阱数据和局部密度调查作为第二阶段的校正。然而，这一估算方法存在显著的局限性。

首先，Koch Liston等人使用了iNaturalist平台上的存在-仅存在数据，但这些数据存在明显的偏倚。iNaturalist是一个基于公众贡献的平台，其数据采集往往集中在旅游热点和人类活动频繁的地区，如马来西亚的沿海地区、泰国和印度尼西亚的爪哇岛等。而在一些较少被访问的地区，如婆罗洲和苏门答腊，这些数据的缺失可能导致估算结果出现偏差。因此，他们的相对丰度模型可能并不能准确反映整个分布范围内的种群情况。

其次，Koch Liston等人将相对丰度与密度之间的关系建模为一个简单的线性关系，但这一关系并不总是成立。在一些地区，如柬埔寨和越南，他们的密度估算非常低，而其他地区的数据则显示较高的密度。这种差异可能与当地的环境条件、人类活动强度和监测方法的差异有关。此外，他们没有充分考虑这些差异对估算结果的影响，而是直接将低密度区域的模型结果推广到整个分布范围，这显然存在问题。

### 存在的问题与改进方案

Koch Liston等人的研究虽然在方法上具有一定的创新性，但在实际应用中仍存在诸多问题。首先，他们的相对丰度模型未能充分考虑数据采集的不均衡性，导致估算结果出现偏差。其次，他们将低密度区域的模型结果用于整个分布范围的估算，忽略了不同区域之间的生态差异。此外，他们的研究没有充分考虑到人类活动对长尾猕猴种群数量的影响，这在某些地区可能是主要的驱动因素。

为了解决这些问题，本文提出了一种更为严谨的估算方法。首先，需要在广泛分布的区域内收集更多样化的存在-仅存在数据，以确保数据的代表性。这可以通过多种途径实现，例如组织专门的调查团队，结合当地居民的观察记录，或利用其他数据来源。其次，需要在多个代表性区域进行详细的密度调查，以校正相对丰度估算中的偏差。这些调查应采用多种方法，如距离样带法、相机陷阱法等，以提高估算的准确性。

此外，还需要考虑不同区域之间的生态差异和人类活动的影响。例如，在某些地区，长尾猕猴的密度可能因人类活动而显著下降，而在其他地区则可能因栖息地的保护而保持较高水平。因此，估算结果应基于这些区域的具体情况，而不是简单地将一个区域的模型结果推广到整个分布范围。

### 估算方法的改进与实施

为了提高长尾猕猴种群数量估算的准确性，本文建议采用以下改进措施：

1. **多样化数据采集**：在第一阶段，应收集更多样化的存在-仅存在数据，以确保覆盖所有可能的栖息地类型和人类活动强度。这可以通过组织专门的调查团队，结合当地居民的观察记录，或利用其他数据来源实现。

2. **详细密度调查**：在第二阶段，应在多个代表性区域进行详细的密度调查，以校正相对丰度估算中的偏差。这些调查应采用多种方法，如距离样带法、相机陷阱法等，以提高估算的准确性。

3. **考虑生态差异和人类活动影响**：估算结果应基于不同区域的具体情况，而不是简单地将一个区域的模型结果推广到整个分布范围。因此，需要在不同区域之间进行比较分析，以确定种群数量的变化趋势。

4. **提高数据质量**：在数据采集过程中，应提高数据的质量，确保数据的准确性和代表性。这可以通过标准化的数据采集方法和严格的审核流程实现。

5. **结合多种数据来源**：除了社区提供的观察数据，还应结合其他数据来源，如政府报告、学术研究和实地调查，以提高估算的可靠性。

### 未来研究方向

未来的长尾猕猴种群估算研究应更加注重数据的多样性和代表性，同时考虑不同区域之间的生态差异和人类活动的影响。此外，还需要采用更先进的统计模型，如空间泊松点过程模型，以提高估算的准确性。通过这些改进措施，研究者们可以更可靠地估算长尾猕猴的种群数量，从而为保护政策的制定提供科学依据。

总之，长尾猕猴的种群数量估算是一项复杂而重要的任务。尽管Koch Liston等人的研究为这一领域提供了新的思路，但其方法仍存在显著的局限性。通过采用更严谨的估算方法和多样的数据来源，研究者们可以更准确地评估长尾猕猴的种群数量，从而为保护这一物种提供有力的支持。