道路野生动物相机盗窃风险的贝叶斯生存分析：距离、交通量与部署策略的影响机制

本研究针对道路野生动物监测相机（CT）频繁被盗导致数据损失的问题，通过贝叶斯生存分析量化了距离城镇远近、车辆交通频率、道路闸门存在及部署策略对盗窃风险的影响。结果表明：增加与城镇距离、降低车辆活动频率、设置道路闸门及改进相机隐蔽性可显著提升相机存活率（P<0.05），而人类步行活动频率无显著影响。该研究为野外相机部署提供了实证依据，对优化野生动物监测方案具有重要指导意义。

　　

在生态学研究和保护生物学领域，相机陷阱（Camera Traps, CT）已成为监测野生动物种群动态、评估物种丰富度以及研究人类与野生动物相互作用的关键工具。然而，当这些设备被部署在道路等人类活动频繁区域时，面临着一个严峻挑战——盗窃风险。以往研究表明，相机盗窃不仅造成高昂的设备损失，更会导致数据缺失、采样偏差和研究中断，迫使研究人员不得不在理想监测位置与设备安全之间进行艰难权衡。尽管已有研究提出多种防盗策略（如加强物理固定、添加警示标识、优化伪装等），但关于道路闸门设置、交通流量、城镇距离等环境因素对盗窃风险的具体影响始终缺乏量化分析。

针对这一研究空白，塔斯马尼亚大学Laura M. Cardona团队在《Biodiversity and Conservation》发表了题为“Survival analysis of wildlife cameras on roads exposed to theft”的原创性研究。该研究基于澳大利亚塔斯马尼亚地区长达四年的野外监测数据（涵盖564个相机位点、总计316,372个陷阱日），采用贝叶斯生存模型（Bayesian survival modelling）首次量化了多因素对相机盗窃风险的联合影响。

研究团队主要运用了以下关键技术方法：1) 基于大规模相机陷阱网络（Cuddeback X-Change model 1279）的野外监测技术，覆盖塔斯马尼亚多植被类型区域；2) 利用MegaDetector v5自动化图像识别系统量化车辆与人类步行活动频率（Relative Activity, RA）；3) 针对区间删失数据（interval-censored data）开发的贝叶斯比例风险模型，解决了盗窃确切时间未知的统计难题；4) 通过空间分析计算相机位点与最近城镇的Great Circle Distance；5) 采用留一交叉验证（LOO-CV）进行模型性能比较。

研究结果

Parametric form of the hazard function

通过14种参数化风险函数模型比较，发现韦布尔分布（Weibull model）最能拟合相机盗窃风险的时间模式（形状参数k=0.4）。盗窃风险在相机部署初期最高，随后随时间逐渐降低，表明早期暴露是设备损失的关键阶段。

Covariate analysis with model comparison using the Weibull hazard function

模型比较显示：距离城镇远近（DT）、车辆活动频率（V-RA）、道路闸门（G）及部署经验（DE）是预测盗窃风险的核心变量，而人类步行活动频率（H-RA）无显著影响。最佳模型参数估计表明：

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  距离城镇每增加一个标准差单位（约32公里），风险降低25.9%
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  存在道路闸门可使风险降低59.3%
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  车辆活动频率每增加1个单位（log(RA+1)），风险上升200.4%
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  2019年后采用的“经验化部署策略”（含强化伪装和红外闪光技术）比初期部署风险降低49.2%

预测场景分析

在最有利条件下（远距离城镇+闸门存在+低车辆活动+经验化部署），相机存活时间可达最不利条件（近城镇+无闸门+高车辆活动+初期部署）的205倍，凸显多因素协同防护的重要性。

讨论与意义

本研究首次通过严谨的生存分析揭示了道路相机盗窃的时空规律和环境影响机制。车辆活动频率较人类步行活动更具风险预测力，可能与车辆便于实施非法活动（如盗伐、偷猎）及快速逃离现场有关。道路闸门通过物理限制和心理威慑（提高犯罪感知风险）双重机制降低盗窃概率，这与城市犯罪学中的“环境设计预防犯罪”理论相契合。距离城镇的负相关效应反映了犯罪地理学的“距离衰减规律”，但研究者也指出该关系可能受地区社会经济因素调节。

部署经验的显著效应证实了适应性策略的有效性，包括：1) 基于历史盗窃模式优化位点选择；2) 增强植被伪装减少视觉暴露；3) 优先选用红外闪光模块（减少夜间可见性）。但研究者也指出这些措施存在权衡：过度伪装可能遮挡相机视野导致误触发或物种识别困难，而红外闪光虽降低被盗风险，却会牺牲彩色成像能力和部分物种的形态学识别特征。

该研究的框架为不同生态社会背景下的相机防盗策略提供了可推广的分析方法。实践建议包括：优先选择设有闸门的远距离城镇道路、降低服务检查频次以减少人类活动痕迹、结合社区宣教提升公众对监测项目的接受度。未来研究方向需聚焦：1) 盗窃动机的社会心理学调查；2) 特定车辆类型（如越野车vs摩托车）的差异化风险；3) 无线数据传输技术的防数据丢失应用；4) 自伪装相机设备的开发。

通过将生态监测技术与犯罪预防科学交叉融合，本研究不仅提升了野生动物监测数据的完整性，更为人类活动频繁区域的生物多样性研究提供了方法论范式。