结合不同的相机陷阱调查：空间偏差和设计变异对大尺度生态推断的影响

《Journal of Biogeography》：Combining Disparate Camera-Trap Surveys: Impacts of Spatial Bias and Design Variation on Large-Scale Ecological Inference

　　

目的：结合来自多个调查的相机陷阱（camera trap）数据具有解决大尺度生态和保护问题的潜力。但个体调查在研究设计上可能差异显著，并且在大尺度上，这些调查通常不构成空间代表性样本。在此，研究人员使用来自Snapshot USA和Snapshot Europe这两个近大陆级合作项目的数据，探索大规模采样偏差（sampling bias）和采样设计变异（variation in sampling design）如何影响生态推断（ecological inference）。
地点：美国大陆和欧洲。
时间范围：2019–2023。
主要研究类群：体重>300 g的陆生哺乳动物。
方法：研究人员使用逻辑回归（logistic regression）分析了环境变量如何影响采样位置的选择；使用广义线性模型（generalized linear models, GLM）分析了环境变量如何影响研究设计的多个方面（采样位置的数量和间距、沿道路/小径的采样位置比例、调查持续时间）。研究人员使用负二项回归（negative binomial regression）检验设计变量是否影响物种摄影率（photographic rate）、是否在未包含在模型中时导致遗漏变量偏差（omitted variable bias, OVB）、或是否影响物种与环境变量的关系。
结果：两个区域的采样位置均避开了农业比例高且远离道路的区域，并优先选择森林（在欧洲仅在高海拔地区）。在美国，采样进一步避开了高海拔和极端降水。这些相同的变量也预测了研究设计的变异，且设计变量普遍影响哺乳动物的摄影率。忽略设计变异很少导致环境变量关系系数的偏差（遗漏变量偏差），但设计变量与环境变量之间的交互作用更为常见。
主要结论：对于超出手头数据的推断，研究者必须考虑多源研究（multi-source study）中固有的空间采样偏差，正如在公民科学（citizen science）背景下通常所做的那样。虽然生态推断通常对忽略设计变异具有稳健性，但研究者应考虑到设计变异可能影响、交互甚至掩盖其特定数据和目标中感兴趣的环境关系。

**论文解读：结合不同相机陷阱调查中的空间偏差与设计变异对大尺度生态推断的影响**

**研究背景与问题**
相机陷阱（camera trap）技术因其能在广阔区域内快速积累调查数据并检测到稀有和隐蔽物种，已成为研究陆地哺乳动物群落的重要工具。随着全球范围内相机陷阱调查的普及，通过整合多个独立调查的数据来回答大尺度生态和保护问题的潜力日益凸显。然而，这些多源研究（multi-source study）通常由不同研究者设计并执行，在研究设计上存在显著差异，包括采样点数量、空间布局、放置位置（沿道路/小径或随机）、调查持续时间等。同时，在大尺度上，这些调查的采样点分布往往并非空间代表性样本，而是偏向于可达性高、环境条件适中的区域。这种非随机采样和设计变异可能对生态推断造成混淆，例如，环境变量与设计变量之间的相关性可能导致遗漏变量偏差（omitted variable bias, OVB），并掩盖或扭曲物种与环境关系。尽管公民科学（citizen science）领域已广泛关注非代表性采样问题，但在多源相机陷阱研究中尚未被系统评估。为此，研究人员利用Snapshot USA和Snapshot Europe两个近大陆级合作项目的数据，系统探究环境变量如何影响采样位置选择和研究设计变异，以及这些变异如何影响大尺度生态推断。该研究发表在《Journal of Biogeography》。

**研究内容与结论**
研究人员通过整合Snapshot USA（2019–2023，245个子项目，3929个采样点）和Snapshot Europe（2019–2023，105个子项目，1667个采样点）的部署数据和物种记录，运用逻辑回归（logistic regression）分析采样偏差，广义线性模型（generalized linear models, GLM）分析环境变量与设计变量的关系，以及负二项回归（negative binomial regression）检验设计变量对物种摄影率（photographic rate）的影响、遗漏变量偏差和交互作用。主要结论如下：采样位置存在显著偏差，两个区域均避开农业占比高和远离道路的区域，偏好森林；在美国还回避高海拔和极端降水。环境变量也预测了设计变量的变异，但方向与预期部分不符。设计变量（如采样点数量、间距、沿道路比例、调查持续时间）普遍影响物种摄影率，但忽略设计变异很少导致环境关系系数的偏差（仅在3个案例中观测到OVB）；然而，设计变量与环境变量之间的交互作用更为常见，50%的检验交互作用显著，表明物种对环境变量的响应依赖于设计条件。例如，当大量相机沿道路放置时，郊狼（coyote）对开发用地的回避更强；当相机间距较大时，森林覆盖的选性增强。这些发现表明，在整合多源相机陷阱数据时，必须考虑采样偏差和设计变异，尤其需关注交互作用对生态推断的潜在影响。

**主要关键技术方法**
研究采用以下关键方法：1）逻辑回归（logistic regression）评估采样偏差，将子项目区域与背景点对比，分析环境变量（年均温、年降水、海拔、到最近道路距离、土地覆盖类型）对采样概率的影响，并纳入森林与可达性指标的交互作用，使用AIC选择最优模型，以ROC曲线下面积（AUC）评估判别能力。2）广义线性模型（GLM）分析环境变量（海拔、到道路距离、土地覆盖）对四个设计变量（采样点数量、平均间距、沿道路相机比例、调查持续时间）的影响。3）负二项回归（negative binomial regression）检验设计变量对物种独立记录数（摄影率）的加性效应、遗漏变量偏差（OVB）以及设计变量与环境变量的交互作用。样本来源：Snapshot USA和Snapshot Europe项目，由独立研究者贡献数据，采样时间覆盖2019–2023年，研究区域为美国大陆和欧洲（含部分土耳其）。

**研究结果**

**3.1 数据**
选取Snapshot USA 245个子项目（3929个采样点）和Snapshot Europe 105个子项目（1667个采样点）。子项目间采样点数量（美国：6–158；欧洲：2–62）、相机间距（美国：86–5213 m；欧洲：158–5181 m）、调查持续时间（美国：15–123天；欧洲：22–92天）和沿道路相机比例（0–1）均存在显著变异。

**3.2 采样设计**
**3.2.1 采样偏差**
通过逻辑回归（logistic regression）比较采样点与背景点，发现两个区域均避开了农业占比高和远离道路的区域。美国还偏向低海拔，回避极端降水；欧洲采样与气候变量无关。森林选择性与可达性交互：在美国，随开发用地增加（即可达性增加），森林选择性增强；在欧洲，随海拔升高（即可达性降低），森林选择性增强。逻辑回归的AUC为0.78（美国）和0.74（欧洲）。

**3.2.2 环境变量与设计变量**
通过广义线性模型（GLM）分析，环境变量与设计变量存在一定关系，但方向与预期部分不符。在美国，采样点数量随海拔升高而减少，随开发用地比例和到道路距离增加而增加；相机间距随到道路距离和开发用地比例增加而增加。在欧洲，采样点数量随海拔升高和森林比例减少而增加；相机间距随到道路距离增加而增加，随农业比例增加而减少。两个区域均未发现环境变量对沿道路相机比例的显著影响。调查持续时间仅在欧洲随海拔升高而增加。

**3.3 采样设计的影响**
针对各区域8种常见物种，通过负二项回归（negative binomial regression）分析：设计变量加性效应显著影响5种（美国）和4种（欧洲）物种的摄影率，其中沿道路相机比例对所有影响的物种均呈正效应。遗漏变量偏差（OVB）罕见，10个（美国）和9个（欧洲）物种-变量组合中仅3例出现偏差，且仅欧洲松鼠（Eurasian Squirrel）在加入采样点数量后揭示了被掩盖的森林正效应。交互作用分析显示，沿道路相机比例与开发用地比例交互显著（美国4种、欧洲2种），所有案例中，沿道路相机比例越高，物种对开发用地的回避越强或选择越弱；平均相机间距与森林比例交互显著（美国2种、欧洲1种），所有案例中，间距越大，对森林的选择或回避越强。

**总结讨论与结论**
讨论部分指出，多源相机陷阱调查的采样偏差源自环境因素和研究者特征（如可达性、研究兴趣、法律限制），需通过逻辑回归等方式识别并纳入模型，或采用加权方法（如公民科学中常用的选择概率权重）或联合建模来消除偏差。设计变异对摄影率的加性影响可通过随机效应吸收，但交互作用可能掩盖或扭曲环境关系，因此研究者应特别关注相机放置位置（沿道路/小径）对物种生态响应的调节作用。研究结论强调：相机陷阱数据具有努力量精确、分类可验证等优势，但仍受主观选择影响。非随机采样和设计变异是多源数据收集的特征而非缺陷，研究者应仔细考虑复合数据的采样背景，并鼓励进一步研究非随机采样和设计变异的驱动因素及其对典型指标（如物种出现、活动模式、多样性）的影响，以充分利用全球相机陷阱调查的潜力。

**研究结论翻译**：相机陷阱相比许多其他生物多样性数据源具有固有优势。每次检测（及非检测）都与精确的努力量测量相关联，且照片可由独立专家验证。这些特征降低了检测率变异性和分类鉴定的不确定性，使相机陷阱数据集较少受其他大规模监测项目中易出现的严重偏差影响。尽管如此，我们仍表明相机陷阱数据受到部署者主观选择的影响。从某种意义上说，非随机采样和设计变异是许多独立观察者进行大规模数据收集的特征，而非缺陷。有限标准化是允许广泛参与此类项目的权衡。随着研究人员和公民科学家广泛采用，多源相机陷阱研究将继续在解决大尺度野生动物生态和保护问题中发挥关键作用。我们建议未来的多源研究仔细考虑其复合数据的采样背景，并鼓励进一步研究非随机采样和设计变异的驱动因素及其对典型指标的影响，以便更好地利用全球相机陷阱调查的潜力。