青藏高原的野生动物监测（2/2）：新工具靠得住吗？
技术进步往往革新野生动物监测。成功监测老虎种群后，红外相机技术广泛用于猫科动物的调查，包括青藏高原的雪豹。航空调查早已广泛应用于北美和非洲的野生有蹄类监测。无人机有可能突破青藏高原有蹄类监测的瓶颈，然而鲜有试验。新工具如何能新局面？
吃力的尝试
2015年5月初，我和同事晓星在普若岗日冰川西南90公里的羌塘荒野吃力地攀爬着。缺氧和大风令一切运动痛苦不堪。看似平缓的小山丘，爬起来也漫长无尽。当终于抵达高点，喘匀了气息，我们架起两台单筒望远镜，寻找和记录目之所及的野生食草动物。然后，我们沿数条2公里长的随机样线徒步，记录野生动物。
这是国际野生生物保护学会（WCS）的一项野外工作：测试一种合适的监测方法，掌握工作区域（约4000平方公里）内野生有蹄类种群的动态变化。所谓“合适的监测方法”，受限于监测目标和可用资源：监测对象是什么？监测结果准备说明什么？打算付出多少人力、时间、和资金？
我们测试的“距离取样法”，也是理查德·哈里斯二十多年前在野牛沟应用的方法。探测概率是关键：一群藏羚羊在那里，被你发现的概率是多少？对于开阔草原上的有蹄类动物，距离观察者越远、被发现的可能性越小。不考虑探测概率，难以准确估计动物的数量。距离取样法能根据动物到样线或样点的距离来估算探测概率。
我和晓星希望比较“样点法（制高点）”和“样线法”的数据收集效率。如果应用距离取样法，需要多大投入才能探测到藏羚羊和野牦牛种群10%、20%、30%的变化？
在羌塘初春的冷风中挣扎多日，我们遗憾而肯定地发现：距离取样法很美好，但要求太高。关键在于“遇见率”：每公里样线或每个样点上能发现多少群动物。要能发现种群的变化，监测结果要有一定的精度，也就是“估算精度”。拿大磅秤称小苹果，显然难以发现差别。要达成一定的估算精度，遇见率越低，样线总长度或者样点数量就得越大，也就是“监测强度”越大。对藏羚羊适用的监测强度，却远远不足以监测野牦牛的数量变化。
人疲马倦，必须另辟蹊径。我们想有一双飞翔的眼睛。
飞翔的眼睛
为了调查动物数量，野外生物学家们早已上天了。航空调查广泛应用于北美和非洲的野生动物监测。杰克曼（H. Jachman）在1991年的论文中声称，要调查非洲象的密度，相较于航空调查，徒步调查的准确度和效率都很低。
但可以想像，“上天”的代价很高。除了财力、物力的高消耗，统计甚至显示，飞机失事是近几十年来野外生物学家的最主要死因。高消耗，意味着可持续性差，这将导致监测失效。
卫星监测也是类似。若想在一大片区域内，利用卫星图像调查地球上的动物数量，除了南极的帝企鹅，还没有其它案例。即使能应用于青藏高原，各方面的挑战也是巨大的，比如自然环境障碍（如，云层遮蔽）、图像分辨率过低、需要大量劳力（在卫星照片上辨识动物）、图像费用高昂等。
十年来，民用无人飞行系统（Unmanned Aircraft System, UAS），或者简称无人机的发展，为克服这些障碍带来了曙光。无人机使用比较简单、可重复利用、安静、飞得低，也相对便宜。操作人员可以设定航路，满足数理统计的样线需求。也可灵活搭载不同形式的图像／视频装置，比如热感镜头，来完成不同的调查任务。
无人机在野生动物监测方面的应用，发展时间较短。大多数尝试还停留在“能否有效发现动物”。动物特征与飞行参数，影响着发现效率，比如，动物的体型、皮毛与颜色，以及地形、日光角度、飞行高度等。
2012年，比利时根布修斯农业大学的 Ce ́dric Vermeulen尝试用无人机调查非洲象。这年2月份，他们来到西非加纳，将一架轻型无人机发射升空。
图1. Gatewing ×100无人机。来自Vermeulen et al. 2013。
该无人机（Gatewing ×100）为电力驱动，重2公斤，翼展1米，巡航速度80公里每小时，最大飞行时长40分钟。它装备了GPS和惯性导航装置，可在100-750米高度飞行，并通过软件设定其航路和降落地点。这架飞机可抵御6级风力飞行。它自带VHF天线，如果坠机，可在180公里范围内定位。机身寿命约为40-50次起降。单人可以完成完整的操作流程。摄像装置的图片分辨率可从30毫米（100米高度）到200毫米（600米高度）。
研究人员首先测试野生动物对飞行高度100米的无人机的反应，以及飞行高度在100和300米时各种动物的可见度。结果显示，野生动物们对飞行器几乎无动于衷。动物可见度则和物种有关，在100米高度大象乃至幼仔清晰可见，但其它物种很难直观识别。
图2 大象洗澡的照片（a) 地面人员拍摄的照片。(b)无人机拍摄的照片。黄色虚线为两张照片对比的参考线。(c)无人机照片的局部放大。
为调查大象数量，无人机在一周之内飞了10条样线（每条样线10公里），共拍摄了2732幅可用图像，平均每分钟拍摄28幅。根据图像，4名工作人员分别独立完成动物计数，然后交叉检查取得共识。随后，应用航空调查常用的Jolly Method方法来分析种群数量。研究人员通过图像共确认了34头大象个体，并估计该区域大象密度为2.47头每平方公里。由于调查强度不够，密度估计结果的精度较低（变异系数：36.10%）。另外，无人机的飞行速度和视宽很好地避免了重复计数问题。
这么干要花多少钱呢？每天可调查6小时，可覆盖7.2平方公里。不考虑人工成本，无人机每小时要花521元（人民币）。也就是说，每天要花2,084元，每平方公里434元。
对于羌塘乃至青藏高原广袤草地上的大型食草动物监测，无人机有巨大的潜力，同时有许多技术挑战。无人机调查避免了起伏地型对地面观察者的视线阻碍，可以提高数据收集的准确性。飞行比徒步和开车都要快，单位时间内可以覆盖更多的区域。但是，除非无人机有足够的续航及抗风能力，单位面积的调查成本可能提升。此外，是否能从图像上辨识物种（藏羚羊还是藏原羚，野牦牛还是家牦牛，藏野驴还是马），还需要测试。
目前，利用无人机严谨地调查大型哺乳动物种群数量的成功案例还很少，也鲜有研究者比较无人机和其它调查方法的优劣。近年来，无人机的研发和销售在中国繁荣无匹，迫切希望看到科研人员和厂商在野生动物调查方面的合作。
隐秘的视线
对于藏羚羊或者野牦牛，不考虑监测成本的话，无论是传统的地面调查还是使用无人机，都可以给出可靠的种群数量估计。但是，如果监测对象是行踪诡秘且数量稀少的食肉猛兽呢？调查人员再敬业、视力再好，也往往看不到匍匐在他头顶不远处的雪豹。崎岖复杂的地形，也会让无人机搭载的热成像毫无施展之处。
痕迹调查法可以粗略评估物种的分布，但无法估算食肉动物的绝对数量／密度。分子生物学的发展让“粪便”在食肉动物种群数量估计方面很是吃香。但是通过粪便DNA估算种群数量往往需要较大的采样量，后期实验室成本也较高。
相比之下，红外触发相机陷阱技术（infrared-triggered camera-trapping）简直是天赐的礼物。几十年前，在印度的森林中， WCS的Ullas Karanth完善了红外相机技术在老虎监测的应用。不过直到2005年前后，数码照相技术与红外相机技术的结合，才极大地提升了红外相机在野生动物监测中的应用。今天，全世界的山川沟谷中，无数的红外相机正等待着“捕捉”下一头从其面前经过的珍禽异兽。
红外相机操作简单、对环境几乎不会产生干扰、适应各种地型和气候条件、而且工作起来“不舍昼夜”。
图3 红外相机拍摄到的雪豹。画面右侧为另一台隐秘的相机。 图自Jackson et al. 2005.
拍摄到某种动物，可以至少证明该物种曾在某个区域内存在。若想估算调查区域内目标动物的种群数量／密度，则需要周密的准备。相机部署、动物个体识别和和模型分析，这三个核心环节缺一不可。
以雪豹为例，至少从一开始，监测人员就需要清晰地回答以下问题：
你是否已经知道目标种群的大致活动范围？
你准备覆盖多大面积的区域？为什么？
你需要部署多少台相机、采用什么部署模式？为什么？
你准备采取什么样的相机拍摄设置？为什么？
你真的了解你的相机吗？
在调查时间段内，你觉得能否捕捉到足够多的雪豹图像？为什么？
你准备采用什么方法从图像上识别雪豹个体？为什么？
你准备采用什么模型方法估算种群密度？为什么？
你是否有足够且合格的人力，可以完成方案设计、相机部署、数据回收、以及数据分析？
目前，在猫科动物的红外相机调查监测方面，应用最广泛的是“捕获－标记－重捕获（CMR）”模型。这是数十年前，美国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框架估算种群数量，需要基于图像辨识动物个体，区分张三和李四。比如雪豹、豹和老虎，可以根据斑点或条纹识别个体。
没法从图像上识别个体的动物怎么办？比如狼、棕熊，以及大多数小型食肉动物和几乎所有的食草动物。2008年，在伦敦动物学会的狭小办公室里，Marcus Rowcliffe博士提出了“随机相遇模型（REM）”。该模型不需从图像上辨识个体，而是首先估计动物被红外相机探测到的概率、进而估计数量。
Marcus的方法有很多成功案例，但也存在较大争议。他承认局限性，至今仍在积极完善这一框架，也会常常陷入辩论。Marcus不担心辩论、甚至批评，他认为这个领域需要更多的尝试。他说，“我们已经停滞很久了。”
工具的目的
欲善其事，必利其器。青藏高原的野生动物监测当然需要尝试新工具、新技术。然而，我们看过太多失败的尝试：新工具在仓库里蒙上灰尘，调查报告在文件柜里酣眠。没有目的的工具，只是浪费了珍贵的保护资源。
拿红外相机来说，我们在媒体上看到许多红外相机发现各种动物的报道。云南发现了云豹、玉树发现了金钱豹、墨脱发现了新猕猴。这另我们欢欣鼓舞。发现隐秘的物种、引起公众的关注，确实是红外相机应用的应有之义。时至今日，估计没有哪个保护区、动物研究机构和保护组织没有用过红外相机。在西藏的珠穆朗玛和羌塘，在青海的三江源，在川西山地，在甘肃的祁连山，在新疆的天山，许许多多红外相机正在等待雪豹的出现。除了发现动物的喜悦，可能需要更进一步：认真讨论并实践红外相机如何监测雪豹种群的变化。
2009年-2012年，国际雪豹基金会用红外相机对蒙古南部戈壁Tost山脉的雪豹种群持续监测了四年。监测发现：尽管表面上看来，该种群稳定、有活力，但是，成年雪豹的性别比例发生了变化，原来是公的多，现在是母的多。
“以雌性为主 49 30733 49 15288 0 0 2983 0 0:00:10 0:00:05 0:00:05 3104每年都有幼崽出生，似乎可以确保该区域的种群安全。但是监测表明这种状况能很快发生改变。雄性雪豹的减少可能是持续人为压力的指标之一。”
国际雪豹基金会不过是用40台红外相机，覆盖1684平方公里的山地，每年夏季持续拍摄2个月。在青藏高原，几乎每个雪豹相关的项目都能达到这样的投入，但目前还没有哪项工作报道过雪豹种群的变化。
只有准备充分的头脑，才能充分发挥工具的效用。北京大学生命科学院的李晟博士梳理了红外相机在我国野生动物研究与保护中的应用。红外相机技术可以提供基础数据，支撑个体、种群、群落、和景观四大尺度上的研究／监测活动。
图4 红外相机技术在野生动物监测／研究中的应用方向。 图自李晟 等 2014.
无人机呢？不少机构已经在考虑无人机在动物调查中的应用。当然，除了动物调查，无人机还可以用来监控非法破坏活动，比如盗猎和开矿。我们期待这些尝试的经验。
参考文献：
李晟，王大军，肖治术，李欣海，王天明，冯利民，王云，（2014）红外相机技术在我国野生动物研究与保护中的应用与前景。生物多样性，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：
燕山亭，英国伦敦帝国理工大学生物学硕士，国际野生生物保护学会工作人员，2012年起在西藏羌塘从事野生动物研究及保护工作。 邮箱：rockylxc@hotmail.com
期待与志同道合的小伙伴一起，靠谱地谈论青藏高原的野生动物保护。
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