高黎贡羚牛（央广网发 图片由中科院动物研究所提供）
央广网昆明9月19日消息（记者李健飞）面对日益严峻的生物多样性丧失，联合国于2010年通过了《生物多样性公约》爱知目标（2011-2020生物多样性战略规划）。为了落实“公约”的相关规定，原环保部编制了《中国生物多样性保护战略与行动计划》（2011-2030），中国科学院成立了中国生物多样性监测与研究网络（Sino BON）。中科院昆明动物研究所兽类生态与进化学科组作为Sino BON兽类专项网重要成员之一，在中国西南地区开展兽类多样性监测与研究。近期，中科院昆明动物所在中国西南地区红外相机监测研究中就取得了进展。
赤斑羚（央广网发 图片由中科院动物研究所提供）
高山麝（央广网发 图片由中科院动物研究所提供）
红外相机技术在地栖大中型野生动物调查与监测研究中具有突出优势，易于统一规范技术标准，所获取数据便于管理和标准化统计分析，已成为国内外兽类监测研究网络的主要技术支撑。近年来，兽类生态与进化学科组不断扩展监测范围，加大监测力度，并按统一抽样标准在多个代表不同景观类型的保护区建设红外相机监测研究网络（Li et al., 2014; Li et al., 2018）。基于前期的监测数据，研究人员利用层次贝叶斯模型对中国西南地区3个典型的景观类型（高山-亚高山区域[3500-4860m]、干热河谷区[2100-3500m]和亚热带山地森林[2000-2750m]）地栖、半地栖珍稀野生动物物种丰富度与分布进行分析，通过构建层次模型，从物种、类群和目标物种集合等多层次分析物种占有率及其与环境变量间的关联，评估不同景观中的目标类群的物种丰富度与分布。
岩羊（央广网发 图片由中科院动物研究所提供）
豺（央广网发 图片由中科院动物研究所提供）
云豹（央广网发 图片由中科院动物研究所提供）
研究发现，基于泊松分布的层次占有率模型很好地拟合了离散度较高的红外相机数据；层次模型可以整合分析多个研究地点的红外相机数据，从不同尺度分析物种丰富度与分布格局，为区域协同红外相机监测研究网络数据整合分析提供思路。模型参数的后验分布（95%置信区间）表明：在群落水平上（目标物种集合），人为干扰对物种多样性与占有率均表现出强烈的负效应，物种丰富度与海拔之间呈现出中峰模式，物种丰富度垂直分布的中峰格局对应着较低海拔的高干扰压力和较高海拔的低郁闭度；在生态类群水平上，各类群的占有率与海拔之间均呈现出明显的抛物线关系，除雉类外，人为干扰对其余类群均具有强烈负效应；在物种水平上，各物种对环境变量的响应各异，斑羚和岩羊等物种对干热河谷景观表现出强烈的偏好。虽然干热河谷区往往被认为是生物多样性的贫瘠区，研究却发现该类景观目标类群的物种丰富度甚至高于亚热带山地森林，而且是斑羚和岩羊等濒危物种的理想栖息地；因此，干热河谷区在生物多样性保护规划中不应该再被忽视。
北豚尾猴（央广网发 图片由中科院动物研究所提供）
熊猴（央广网发 图片由中科院动物研究所提供）
藏雪鸡（央广网发 图片由中科院动物研究所提供）
该研究成果以Using large spatial scale camera trap data and hierarchical occupancy models to evaluate species richness and occupancy of rare and elusive wildlife communities in southwest China为题，在线发表在Diversity and Distributions上，昆明动物所博士李学友为文章第一作者，研究员蒋学龙为通讯作者。
血雉（央广网发 图片由中科院动物研究所提供）
白腹锦鸡（央广网发 图片由中科院动物研究所提供）
白鹇（央广网发 图片由中科院动物研究所提供）
该研究得到国家重点研发计划（#2017YFC0505200）、国家自然科学基金（#31601874）、中国生物多样性监测与研究网络（Sino BON）和生态环境部生物多样性保护专项（#2110404）的支持。
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