ライオン密度の正確で精密な推定に向けて【Powered by NICT】

Elliot Nicholas B.; Elliot Nicholas B.; Gopalaswamy Arjun M.; Gopalaswamy Arjun M.

文献

J-GLOBAL ID：201702229870801342 整理番号：17A1167278

ライオン密度の正確で精密な推定に向けて【Powered by NICT】

Toward accurate and precise estimates of lion density

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資料名：
巻： 31 号： 4 ページ： 934-943 発行年： 2017年
JST資料番号： T0549A ISSN： 0888-8892 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

動物密度の信頼性のある推定は生態学的プロセスと個体群動態を理解するための基本である。さらに,野生生物当局が意思決定を行うための評価に依存しているため,精度が保存に不可欠である。しかし,低密度で起こる広範囲の肉食動物のための密度を正確に推定するために良く知られた困難がある。近年,アジア肉食動物の密度推定されてきているが,この方法はアフリカの肉食動物,ライオン(Panthera leo)などに適用されていない。ライオンの豊度は貧弱な推論を生じる可能性があるが,それらは密度を推定し,管理や政策を特徴付けるために使用され続けている。は3か月間の調査からの観察データを使用し,マサイ・マラ国立保護区における空間ライオン密度とケニアにおける周辺保存地域を推定するためのBayes空間的に明白な捕獲被捕獲(SECR)モデルを採用した。非構造空間捕獲-再捕獲サンプリング設計は,微細空間スケールでの検出確率と密度を明示的に探索努力を組み込んだ,著者らの方法は,変化検出確率との関連でロバスト性を高めた。全体的事後平均ライオン密度は17.08(後標準偏差1.310)ライオン>1年old/100km~2と推定され,性比は女性2.2名で1男性と推定された。提案モデリングフレームワークと狭い後SDはSECR法は個体群パラメータの統計的に厳密で正確な推定をもたらすことを示し,それらは信頼性が低い資源量指数よりも優先されるべきであることを論じた。さらに,筆者らのアプローチが,異なるデータ型,種々の系で比較的短い調査期間上でのロバストな個体群推定を可能にすることを取り込むに十分柔軟であった。傾向分析は保存決定を導くために必須であるがはしばしば信頼性異なるの調査に基づく。は管理と政策決定を改善するための重要な個体群におけるライオン数を評価するための統一フレームワークを必要としている。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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自然保護 , 個体群生態学

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