声学监测产生了信息性的蝙蝠种群密度估计
Meredith L Hoggatt1, Clarissa A Starbuck1, Joy M O'Keefe1
1Department of Natural Resources and Environmental Sciences University of Illinois at Urbana-Champaign Urbana Illinois USA.
Ecology and evolution
|February 23, 2024
概括
通过被动声学调查,可以使用通用的随机遭遇模型估计夏季印第安纳州蝙蝠密度. 这种方法显示了蝙蝠种群的变化,为保护管理提供了有价值的工具.
科学领域:
- 生态生态学 生态生态学
- 保护生物学 保护生物学
- 声学 声学 在声学上.
背景情况:
- 传统的蝙蝠种群估计仅限于冬季冬眠,阻碍了夏季种群评估.
- 准确的夏季蝙蝠种群数据对于有效的野生动物管理至关重要.
- 声学调查为基于捕捉的方法提供了一个潜在的更具成本效益和高效的替代方案.
研究的目的:
- 评估通用随机遭遇模型 (GREMs) 的有效性,以使用声学数据估计印第安纳蝙蝠 (Myotis sodalis) 种群密度.
- 评估诸如年份,流动期和保护区等因素对密度估计的影响.
主要方法:
- 从2019-2021年收集了密苏里州6个保护区的51个地点的声学数据.
- 应用GREM,包括呼叫计数,信号/检测角度和天气数据,以估计蝙蝠密度.
- 分析了年,流动期和保护区对模型密度输出的影响.
主要成果:
- 电流期是蝙蝠密度的最重要的预测因素.
- 平均预测蝙蝠密度从飞行前 (46只蝙蝠/公里2) 到飞行后 (74只蝙蝠/公里2) 增加了60%.
- 火流期对密度的影响在不同保护区之间有所不同.
结论:
- 被动声学调查,当用GREM分析时,提供了蝙蝠密度的信息和时间响应估计.
- 这种声学方法对蝙蝠种群的长期监测充满希望,特别是对于像印第安纳蝙蝠这样的物种.
- 需要进一步的研究来完善GREM参数,包括蝙蝠行为和检测特征,并在已知种群规模的地区验证该方法.
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