多目标监测的贝叶斯方法：野生动物保护中动态信息需求的适应性解决方案

本研究针对野生动物长期监测中信息需求动态变化的核心挑战，创新性提出目标高效监测（GEM）框架。研究人员通过构建贝叶斯整合种群模型（BIPM）耦合种群状态动态与采样规则，以加拿大猞猁（Lynx canadensis）为模型物种进行模拟验证。结果显示93%的模拟中95%可信区间覆盖真实参数，成功实现监测目标动态调整与种群参数精准估计的双重突破，为濒危物种保护提供了灵活高效的新范式。

　　

在野生动物保护领域，长期监测项目常陷入两难困境：既需要持续稳定的数据流评估种群趋势，又必须应对随认知深入不断变化的科学问题。传统监测方案如适应性监测需经冗长的程序化审查才能调整目标，而快速变化的环境条件与保护决策的时效性要求形成尖锐矛盾。以加拿大猞猁（Lynx canadensis）为例，这种被美国列为受威胁物种的猫科动物种群波动剧烈，其监测需求会随种群状态（如个体发现→繁殖确认→数量评估）呈现可预测的阶段性变化，但现有框架难以实现这种无缝转换。

针对这一科学难题，研究人员创新性提出目标高效监测（Goal Efficient Monitoring, GEM）框架。该框架通过贝叶斯整合种群模型（Bayesian Integrated Population Model, BIPM）将种群状态变化与动态过程相耦合，并设计自适应采样规则。研究选择加拿大猞猁作为模型物种，因其在美国落基山脉北部存在小种群波动、性别组成敏感等典型监测挑战，且其不同种群状态（繁殖潜力、孤立个体群、单一个体、未出现）直接关联着差异化的保护管理措施。

关键技术方法包括：1）构建四状态BIPM模型，整合性别特异性种群参数（N_f,t, N_m,t）与繁殖参数（p.litter）；2）设计五阶段采样规则体系，根据前期认知动态调整监测策略；3）采用蒙特卡洛模拟验证框架稳健性，设置100次重复×11年×5种初始种群场景；4）通过马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法进行参数估计，设置3链×40万迭代的采样方案。

研究结果部分显示：

1. 模型性能验证：在初始14个体的模拟种群中，BIPM对总数量N_t的预测覆盖率达98.5%，繁殖状态（z2_t）判断准确率100%。关键参数如成年雌性数量（N_f,t）的相对均方根误差（RRMSE）为0.0157，生存率s的估计误差仅8.1%。

2. 多场景适用性：在新建立的小种群（1雌1雄）模拟中，维持繁殖潜力概率ψ₄₄的预测覆盖率达94.2%；而孤立个体群（3同性个体）持续存在的概率ψ₃₃预测表现最优（覆盖率100%）。唯一局限出现在单一个体持续预测（ψ₂₂覆盖率44.0%），反映单纯存在性数据对生存率估计的局限性。

3. 观测过程优化：遗传标记检出率p_genetic（RRMSE=0.00498）比个体检出率p（RRMSE=0.0191）估计更精确，印证分层观测策略的效率优势。72.7%的模拟时段成功升级至"雌雄个体是否存在"的监测层级。

讨论部分强调，GEM框架的创新价值体现在三个维度：首先，其状态转换机制（Ψ_t矩阵）首次实现监测问题演化与种群动态的数学耦合，如繁殖潜力状态ψ₄₄的精准预测（误差0.00115）为保护干预提供先导指标。其次，采样规则的阶梯设计突破传统监测的刚性结构，在加拿大猞猁案例中实现监测强度随认知程度自动调节，避免早期阶段过度投入遗传鉴定等昂贵方法。最后，BIPM的潜变量估计能力使出生事件（B_t）等不可直接观测参数仍保持99.9%的区间覆盖，拓展了监测数据的科学价值。

该研究发表于《Ecological Modelling》的实践意义在于：为气候变化背景下濒危物种的快速监测响应提供标准化框架；其设计的ψ₄₄等状态转换指标可直接对接《美国濒危物种法案》的管理触发机制；提出的"监测-模型"反馈架构对生物入侵监测、物种重引入评估等场景具有普适参考价值。未来研究可探索将移民参数纳入状态转换矩阵，以更好适应连通种群（metapopulation）的监测需求。