改进足迹计数法估算种群密度：通过追踪博茨瓦纳卡拉哈里大型草食动物提升日移动距离估算精度

本研究针对野生动物种群密度估算中FMP(Formozov-Malyshev-Pereleshin)公式的关键参数——日移动距离(M)的估算难题，开发了低成本的前向追踪技术，为5种缺乏基础数据的草食动物获取高精度M值。通过整合区域生态特征校准异速生长模型，建立基于觅食策略的校正系数，最终在2800km2保护区内完成11种草食动物的密度估算，为低密度环境下的野生动物监测提供了创新方法。该研究凸显了传统追踪技术与土著知识的科学价值，成果发表于《Movement Ecology》。

　　

在生物多样性保护的全球背景下，野生动物种群监测面临巨大挑战——传统方法难以兼顾大范围覆盖与低密度物种检测。足迹调查法(FMP公式)虽能通过足迹计数推算绝对种群密度(D)，但其核心参数日移动距离(M)的获取长期依赖GPS项圈等昂贵技术，且异速生长模型在干旱区存在系统性低估。这一瓶颈严重制约了该技术在博茨瓦纳卡拉哈里等典型低密度生态系统的应用。

比利时鲁汶大学(Université Catholique de Louvain)联合博茨瓦纳豹类生态与保护中心的研究团队，创新性地开发了基于土著追踪专家的前向追踪技术。通过72天实地工作获取61条高精度24小时移动轨迹，首次建立了5种关键草食动物(大羚羊、红麋羚、大捻角羚、跳羚、鸵鸟)的M值数据库。研究进一步整合20种哺乳动物的生态特征，将异速生长模型校正精度提升至R²=0.97，最终在2800km²保护区内完成11种草食动物的季节密度估算。该成果不仅验证了传统知识与现代科学的协同潜力，更为全球干旱区生态系统监测提供了标准化方案，发表于《Movement Ecology》。

关键技术包含：(1)前向追踪法：由认证追踪专家沿动物24小时足迹进行GPS秒级记录；(2)异速生长校正：基于体重-M标度规则(β₀=-0.11/0.147, β₁=0.26/0.421)建立社会性猎食者(校正系数4.698±0.370)与草食动物(1.917±0.097)的双重校准体系；(3)FMP密度估算：通过公式D=(π/2)(x/SM)将255km月度样线足迹数转化为种群密度，采用BCa自助法计算95%置信区间。

【新实证M值的获取】
通过标准化前向追踪协议，研究首次获得卡拉哈里地区5种草食动物的精确M值：大羚羊(10.47±1.40km)、红麋羚与大捻角羚(均约5.84km)、鸵鸟(5.16km)、跳羚(1.79km)。追踪成功率85.9%，单次成本约110美元，较GPS项圈降低90%以上。

【时间稳定性验证】
线性回归显示，除鸵鸟可能随旱季进展增加移动距离(β₁=0.097km/天,p=0.003)外，其余物种M值在5-8月保持稳定(p>0.05)，支持将均值作为旱季代表性参数。

【异速生长模型校正】
模型选择证实社会性猎食者(如棕鬣狗、非洲野犬)的校正斜率显著高于草食动物(4.698 vs 1.917)。该差异源于食性策略——社会性物种需更大范围搜寻分散食物，而跳羚因依赖盐沼出现唯一负偏差(M_实证=1.79km < M_模型=2.31km)。

【保护区内密度估算】
应用校正后M值显示：小羚羊(8.3只/100km²)与剑羚(7.2只)为优势种，蓝角马(0.3只)和跳羚(0.1只)种群衰退显著。干季密度普遍降低30-50%，反映资源稀缺的生态压力。

这项研究通过三重创新解决了保护生物学的关键难题：首先，前向追踪技术以非侵入方式实现M值的高通量获取；其次，生态策略驱动的校正模型将异速生长估算误差降低67%；最后，标准化协议使FMP公式的应用范围扩展至11个物种。特别值得注意的是，研究通过CyberTracker认证体系将土著追踪专家的传统知识转化为科学数据，这种"技术-社区"协同模式为全球生物多样性监测提供了范式转移。正如作者强调，在气候变化加剧的背景下，此类低成本、高精度的监测方法对卡拉哈里等脆弱生态系统的长期保护具有不可替代的价值。