Effectiveness of Scat‐Detection Dogs in Determining Species Presence in a Tropical Savanna Landscape

Abstract: Most protected areas are too small to sustain populations of wide‐ranging mammals; thus, identification and conservation of high‐quality habitat for those animals outside parks is often a high priority, particularly for regions where extensive land conversion is occurring. This is the case in the vicinity of Emas National Park, a small protected area in the Brazilian Cerrado. Over the last 40 years the native vegetation surrounding the park has been converted to agriculture, but the region still supports virtually all of the animals native to the area. We determined the effectiveness of scat‐detection dogs in detecting presence of five species of mammals threatened with extinction by habitat loss: maned wolf (Chrysocyon brachyurus), puma (Puma concolor), jaguar (Panthera onca), giant anteater (Myrmecophaga tridactyla), and giant armadillo (Priodontes maximus). The probability of scat detection varied among the five species and among survey quadrats of different size, but was consistent across team, season, and year. The probability of occurrence, determined from the presence of scat, in a randomly selected site within the study area ranged from 0.14 for jaguars, which occur primarily in the forested areas of the park, to 0.91 for maned wolves, the most widely distributed species in our study area. Most occurrences of giant armadillos in the park were in open grasslands, but in the agricultural matrix they tended to occur in riparian woodlands. At least one target species occurred in every survey quadrat, and giant armadillos, jaguars, and maned wolves were more likely to be present in quadrats located inside than outside the park. The effort required for detection of scats was highest for the two felids. We were able to detect the presence for each of five wide‐ranging species inside and outside the park and to assign occurrence probabilities to specific survey sites. Thus, scat dogs provide an effective survey tool for rare species even when accurate detection likelihoods are required. We believe the way we used scat‐detection dogs to determine the presence of species can be applied to the detection of other mammalian species in other ecosystems.     

中国城市热岛时空特征及其影响因子的分析

全球气候变暖背景下,城市热岛效应会加重城市地区的热胁迫,对人类健康和生存发展提出严峻挑战.近年来我国雾-霾污染情况严重,但雾-霾对城市热岛影响的认识仍较匮乏.本研究基于MODIS遥感卫星地表温度数据,明确了我国2003~2013年白天、夜间以及四季城市热岛的空间变化,并从生物物理学和生物化学角度定量分析其控制机制.结果表明,影响我国白天城市热岛强度的主要因素为人口、农田灌溉和植被活动.纬度、降水量、反照率以及气溶胶浓度是夜间城市热岛强度的主控因子.从对比城乡粗糙度、反照率等生物物理学属性的角度,揭示了乡村背景环境对城市热岛分析的重要影响.结果表明,雾-霾治理可以缓解我国夜间城市热岛现象和热胁迫,有利于缓解区域甚至全球气候变化.     

滇西北高原湖泊剑湖演变过程及其生态环境效应分析

以滇西北高原湖泊剑湖为研究区,1974—2015年间8期遥感影像为数据源,运用遥感和地理信息系统技术,研究剑湖湖泊近40年间的时空演变过程,探析剑湖湖泊的入湖污染物及其生态环境效应变化。结果表明:近40年来剑湖湖泊面积呈现先明显减少再增加后缓慢减少的变化规律,由1974年的504.47 hm~2减至2015年的451.72 hm~2;目前剑湖水体中COD含量较低,符合地表水环境质量Ⅱ类标准;TP含量满足Ⅲ类标准;TN含量仅可满足IV类标准;剑湖入湖的主要污染源是农村生活污染和农业面源污染;随着时间的演变剑湖湖泊TN、TP污染物浓度呈上升趋势,剑湖湖泊生态系统受到极大干扰。     

扬州市2010年-2015年生态环境遥感监测研究

利用2010年-2015年的卫星遥感监测数据进行土地利用分类解译,并结合地面调查统计资料,依据生态环境状况评价系统,对扬州市"十二五"期间的生态环境进行动态监测和评价.结果显示:在2010年-2015年期间,扬州市各区县市生态环境状况等级为"良",保持不变;"十二五"末与"十一五"末相比,扬州市所辖市区和高邮市生态环境状况略有变差,其它3个区县市则无明显变化;扬州市级生态环境状况略有变差,生态环境状况指数降低1.11;在扬州地区,生态环境质量的变化主要与植被覆盖程度和水的丰度变化有关.     

基于GIS和RS的市域尺度下的植被NPP研究

在GIS和RS支持下,利用土地利用类型数据、地面气象数据和遥感影像数据,以青岛市为例,研究了市域尺度下的植被NPP空间分布特征.结果表明:青岛市NPP值为0~288 g·m-2·a-2,林地NPP值较高,耕地次之,建成区等区域最小.在小尺度区域内,NPP分布受土地利用类型影响较大,受气象因素影响较小.NPP模块在数据获取上比较容易,仅利用土地利用类型数据、地面气象数据和遥感数据就可以对陆地植被NPP进行计算,实际应用可操作性强.30 m分辨率植被NPP计算值更适宜于在市级小尺度区域内应用.     

遥感技术在环境监测中的应用研究

随着经济的发展出现了很多环境问题。遥感技术能够准确、快速的获取相关的环境信息,这已经成为现阶段我国环境监测的主要手段。本文主要对遥感技术在环境监测各个领域中的运用进行研究。     

原子吸收火焰法次灵敏线测定污水和电镀污泥中高含量的锌

对采用原子吸收火焰法次灵敏线测定污水和电镀污泥中高含量的锌进行了研究。试验结果表明：在锌浓度50．0～600．0mg/L之间,溶液锌含量与吸光度呈线性关系。线性回归方程为y＝0．000661x-0．0007,相关系数γ＝0．9998。方法检出限为25．0mg/L,相对标准误差（RSD）＜2．96％,加标回收率为92．5％～105％,与标准法的相对误差＜2．76％。     

辽宁矿山固体废弃物对环境影响遥感调查分析

辽宁矿种繁多,矿山固体废弃物产出量巨大。为了加强生态环境建设,在矿山固体废弃物对生态环境影响遥感调查的基础上,论述了矿山固体废弃物调查对象与内容、技术路线与工作方法,并分析了辽宁矿山固体废弃物产出量及矿山固体废弃物对环境的影响。     

基于遥感监测的黄海绿潮漂移路径及分布面积特征分析

本文利用2008～2012年的多源卫星遥感序列图像,动态监测各年绿潮发生的漂移路径、影响海域面积,得到各年绿潮漂移趋势、分布面积和最大分布面积出现时间。根据监测结果,划分出影响绿潮漂移路径的关键区域,并分析了2008、2009和2010年关键区域内各年绿潮漂移方向和面积变化情况。     

鄂尔多斯盆地植被覆盖动态监测与评价

基于像元分解模型,利用LANDSATNDVI数据,估算了鄂尔多斯盆地2002年7月和2010年7月植被覆盖度,以量化和可视化的形式分析了鄂尔多斯盆地2002年一2010年间植被覆盖度的时空变化特征,探寻了引起植被覆盖度变化的驱动因素。结果表明：2002年一2010年鄂尔多斯盆地植被覆盖度变化明显,平均覆盖度增加了7．35％,改善和明显改善面积增加了35．67％,退化和明显退化面积增加了1．49％。研究区植被覆盖度增加的主要原因是降雨量的增加和一系列生态建设工程的实施;减少的主要原因是恶劣的生态环境和过度的能源开发活动。