Leveraging collaborations between researchers, wildlife managers and citizen-volunteers to monitor endangered carnivore populations across space and time

在广袤而崎岖的地形中追踪野生动物是保护工作中最为艰巨的任务之一。这不仅需要了解现存个体的数量，还需要知道它们在哪里、其数量每年如何变化，以及它们如何在森林中迁徙。对于那些避开人类接触的隐秘捕食者而言，传统的计数方法——如观察足迹或从车辆中观察——往往无法提供完整的图景。为了解决这一问题，科学家们转向了遗传学与细致计数相结合的方法。通过收集野外留下的生物样本（例如粪便），研究人员可以提取DNA来识别个体动物，就像识别指纹一样。当这些个体出现的记录被映射在特定区域并随时间变化时，统计模型可以比单纯的观察更准确地估算总体的种群密度。然而，在广阔的领土上多年运行这样复杂的项目既昂贵又难以持续，如果没有外界帮助。这正是当地社区和政府机构发挥关键作用之处，将一项孤独的科学工作转变为一项共同的任务。

在印度的西高止山脉，一个由研究人员、森林官员和受过培训的志愿者组成的团队应对了监测豺（dhole，一种稀有且濒危的野狗）的挑战。这些动物是群居猎手，在茂密的森林中游荡，这使得它们极难计数。该团队建立了一个协作框架，将大学科学家、州森林部门工作人员和当地公民志愿者聚集在一起。在2019年至2023年的期间内，他们调查了六个不同的地点，其中包括三个受保护的野生动物保护区及其相邻的森林分区。该团队并没有试图直接寻找动物，而是沿着森林小径行走以收集新鲜的粪便样本。随后，这些样本被送往实验室，科学家在那里分析一组特定的遗传标记，以识别经过该区域的每一只个体豺。这种方法使他们能够建立起每个区域存在哪些特定野狗的记录，而无需进行面对面的观察。

从这些遗传谱系中收集到的数据被输入到一个专门的计算机模型中，该模型旨在根据个体被检测到的时间和地点来估算动物密度。结果揭示了整个景观中豺种群的清晰图景。在瓦亚纳德野生动物保护区（Wayanad Wildlife Sanctuary），种群数量在数年间表现稳定，从2019年的每百平方公里约16只略微增加到2023年的19只。然而，观察2023年更广泛的区域时，情况则有所不同。密度在不同地点之间差异显著，从帕兰比库拉姆（Parambikulam）地区的每百平方公里不足10只，到内玛拉（Nemmara）领地部门的近30只不等。这种差异表明，豺的种群在景观分布上并不均匀；有些地区支持着更高的数量，而有些则不然，这一细节对于有效的管理至关重要。

该项目的成功在很大程度上依赖于从事实地工作的专业人员。平均每年有46名森林部门人员在每个站点与研究人员并肩作战，协助收集样本并管理物流工作。该项目还培训了当地志愿者，创造了一个专业人才的输送渠道。当研究人员询问前志愿者关于其职业发展的情况时发现，83%的人已经进入或正在从事与野生动物相关的领域学习或工作。这表明，该项目所做的不仅仅是统计野狗的数量；它还在当地社区内建立了持久的保护能力。通过将先进的遗传工具与政府工作人员及当地居民的实地行动相结合，该团队展示了一种在大型复杂景观中监测濒危捕食者的实用方法。这种方法为其他保护工作提供了一个可扩展的模型，表明当科学、管理与地方知识协同工作时，维持长期且准确且可持续的监测计划是可能的。