研究，一部分的特别功能为什么在热带地区狩猎很重要?

评价利用当地生态知识在大空间尺度上监测被猎杀的热带森林野生动物

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 实地调查
  • 利用当地生态知识评估耗竭
  • 现场数据的可靠性
  • 预测变量
  • 数据分析
• 结果
  • 当地的损耗
  • 解释定居点周围的损耗
  • 预测聚落周围的耗竭
  • 预测普查部门消耗
• 讨论
  • 限制
  • 管理意义和未来研究
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

保护生物多样性需要监测物种、栖息地和社会生态系统的人类层面(Danielsen et al. 2009)。监测之所以重要，是因为它能够发现意外的变化，可以提高公民和决策者的意识，并允许制定和评估管理干预措施(Wintle等人，2010年，Jones等人，2013年)。

全球范围的分析可以为生物多样性丧失的模式提供有用的见解(Collen et al. 2009)，但它们无法阐明威胁在局部到区域范围内的异质性或保护干预措施的有效性。如果没有可靠的、可重复的、具有足够严谨性、空间复制性和长期可持续性的监测系统，其有效性是未知的(Jenkins等，2003年，Lindenmayer和Likens, 2009年)。然而，财政和人力资源普遍有限，特别是在发展中国家(Waldron et al. 2013)，而且生物多样性调查的成本效益因分类而异(Gardner et al. 2008)。尽管遥感可以探测到热带森林的损失和某些形式的退化，但它忽略了诸如过度狩猎等隐蔽的威胁(Peres et al. 2006)。热带森林脊椎动物的减少速度快于森林覆盖率(Jenkins等，2003年)，因此仅量化森林砍伐就会低估动物群的耗损。由于热带森林脊椎动物具有重要的生态作用(Stoner等人，2007年)和营养重要性(Milner-Gulland等人，2003年)，大量的就地工作致力于监测热带森林脊椎动物。

在景观尺度上监测生物多样性的分布和丰度是困难和昂贵的(Jones 2011)，这限制了空间和时间复制(Danielsen et al. 2005)。样线普查通常用于调查热带森林野生动物(例如，Peres和Palacios 2007)，但它们需要大量的采样工作(de Thoisy et al. 2008)，而且往往仅限于少数地点(Ceballos和Ehrlich 2002)。低检出率往往得出的丰度估计具有较高的不确定性，对于更受保护关注的稀有物种(Peres 2000, Munari et al. 2011)，限制了检测丰度变化的潜力(Plumptre 2000)。相比之下，基于本地的方法可以提供大规模的物种分布和丰度的成本效益监测(Silvertown 2009)，并可以通过授权当地利益相关者更好地管理自己的自然资源来提供长期可持续性(Danielsen等人，2009年，Luzar等人，2011年)。

森林物种的相对丰度(或存在-缺失)可以通过监测猎人每单位努力的捕获量(CPUE)来推断，允许进行空间和时间比较(Puertas和Bodmer, 2004, Sirén等，2004)。这可以说是一种有效的方法，因为熟练的中心地点狩猎者的观察者表现和总体调查工作往往超过传统的生物多样性调查。然而，CPUE的估计可能受到狩猎技术、栖息地类型和猎人的捕食选择性的影响(Rist等人，2008年，Levi等人，2009年，Parry等人，2009年)。此外，猎物收获研究可能需要至少12个月对猎人的努力和收获进行密集监测。因此，CPUE的估计往往只能从单个社区获得(例如，Sirén et al. 2004)，从而限制了在更大的地理范围内对被开发人口状况做出可靠预测的可能性。因此，开发可在许多社区中复制的方法对于有效的保护策略至关重要，因为多种人类和生物物理驱动因素会影响野生动物种群(Meijaard et al. 2011)。

新的技术已经出现，利用当地或传统的生态知识(以下简称LEK)来监测物种分布和种群趋势随时间的变化(Ferguson等人1998,Anadón等人2009,Turvey等人2014)。经验观察和当地专家的生态知识可以提供与当前科学知识相等或超过的、具有成本效益和稳健的自然系统理解(Gagnon and Berteaux 2009, Meijaard et al. 2011, Beaudreau and Levin 2014)。将LEK纳入监测和管理(Moller等人，2004年)也很有吸引力，因为它可以提高社区参与(Ban等人，2009年)，并为可持续资源利用提供新的见解(Berkes和Folke, 1998年)。我们开发了一种技术，通过对农村猎人的快速采访来确定占用区域，监测巴西亚马逊大片森林中被猎杀的森林野生动物的消耗。我们评估了我们访问的161个定居点的物种损耗程度是由人口和景观特征决定的，并探讨了这些本地趋势是否在景观尺度上成立。最后，我们估算了整个亚马孙州研究物种的耗竭情况，这是在人力和财力有限的情况下开发监测广阔热带森林地区被猎杀物种的工具的重要第一步(Waldron et al. 2013, Parry et al. 2014)。亚马逊是巴西最大的州，157万平方公里，有97.6%的原始森林覆盖率仍然完好无损(Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 2013)。

方法

实地调查

我们评估了亚马逊州内亚马逊河(= Solimões)的7条主要支流(图1A)沿线的狩猎影响，这些河流选择在距离州首府玛瑙斯不同距离的地方。作为预选标准，这些河流彼此相距遥远，城市中心靠近大河的汇合处，不被道路一分为二，避免土著领土或保护区。在2007年2月至11月的10-21天的调查中，我们使用一艘船和当地召集的工作人员沿着主要河流轴旅行，主要河流轴被定义为人类居住的整个河岸带，从当地城市中心到任何给定河流上的最后一个活动家庭(≤749公里旅行距离)。我们的船员熟悉当地居民，并在一条特定的河流上有多年，甚至是终生的经验，这有助于识别离散的定居点，并有助于与河流居民进行可靠的沟通。我们用全球定位系统(GPS)绘制了所有定居点的地图，包括流向上游的孤立家庭(总数为383户)。沿着下游，我们对其中的161个定居点(范围为1-281户，平均值为8.3户，中位数为3户)进行了详细的采访，这些定居点是通过随机分层抽样选择的。

利用当地生态知识评估耗竭

我们试图利用农村猎人毕生的野外经验和最近的观察来评估被猎杀的森林野生动物的损耗(sensu Turvey et al. 2014)。通过要求亚马逊猎人确定他们直接或间接遇到特定物种的最近地点，我们利用了他们的LEK，即通过对一个地区或物种的广泛观察而获得的知识和见解(Huntington 2000)。因此，我们的方法可以与传统生态知识(TEK)的研究区分开来，后者研究的是知识、实践或信仰的主体，通过适应过程进化，并通过文化传播代代相传(Berkes et al. 2000)，例如社会禁忌(Colding and Folke 2001)。我们关注的是LEK的一个特定维度，即猎人通过直接目击或间接迹象识别当地物种存在的能力。其他形式的LEK也被用于监测野生动物种群，包括猎人对目标种群的评估，例如，人口统计学、身体状况和单位捕捞努力(Bodmer和Robinson, 2004年，Moller等人，2004年，Rist等人，2008年)。

关于动物存在/不存在的标准化问题针对一个定居点中所有可用的猎人(范围= 1-5名受访猎人)和其他对野生动物和狩猎有多年当地知识的社区成员。我们用这些问题来评估10种亚马逊狩猎脊椎动物或其同类物种的当地耗竭情况，包括4种灵长类动物、4种有蹄类动物、1种狩猎鸟类和1种龟壳类爬行动物(附录1，表A1)，它们对猎人的偏好(Jerozolimski和Peres 2003)和对人类剥削的耐受力(Peres 2000)各不相同。我们试图在每个定居点周围为猎人和其他有知识的社区成员所熟悉的每个游戏物种建立最小损耗区(Flesher和Ley 1996)。在过去的12个月里，他们被要求确定最近的一个地方，在那里他们看到过、听到过(声音的发源地)，或者通过足迹或粪便间接检测到某个物种。这种方法被用来确定一个给定物种缺失的区域。猎人通常会找到一个当地已知的森林区域，如第二生长区或巴西坚果树(Bertholletia excelsa)他们在那里发现了一个特定的物种。我们确定了到达那里最快的方法，即步行、乘坐摩托化或非摩托化的独木舟，并确定了当猎人直接无阻碍地旅行时的最短旅行时间。然后，我们利用GPS在亚马逊多个地点记录的几年来的平均旅行速度(步行:每小时4公里)，计算出与定居点的大约距离^－1，非机动独木舟:5公里每小时^－1，电动独木舟:9公里每小时^－1）.

现场数据的可靠性

在记录LEK时，确定本地专家可能是有问题的(Davis和Wagner 2003)。然而，在亚马逊地区的农村，大多数体格健全的男性都从事狩猎活动，因此找到知识丰富的线人很容易(Luzar et al. 2011)。然而，面试者的动机可能会对回答产生偏见，特别是当与面试者存在明显的利益冲突时(Danielsen et al. 2005, Grant and Berkes 2007)。因此，我们使用了几种方法来识别和减少我们从猎人记录的数据中的偏差。首先，在采访(由LP进行)之前，我们与猎人和社区成员就我们的研究目标进行了一般性的讨论。帕里称自己是一名独立于任何政府组织的研究人员，比如负责执行环境法的巴西环境与可再生自然资源研究所(IBAMA)，尽管自给自足的狩猎在巴西并不违法。然后我们使用三角测量技术来验证数据质量和响应可靠性(Jick 1979)。例如，最近的发射(击杀)被用来提供损耗距离的内部验证，反之亦然(Parry 2009)。例如，我们认为猎人偶尔会杀死附近的大型哺乳动物。我们交叉验证了回答(Meijaard et al. 2011)，包括对物种和狩猎活动的熟悉程度，随后询问了我们的船员(他们都有森林开采的经验，经常出现在采访中)和邻近定居点的居民关于给定定居点的狩猎模式。 On no occasion did we perceive, nor boat crews or residents report, any suspicion over the reliability of the depletion distances reported. On the rare occasions that hunters from the same settlement disagreed over minimal depletion distances, we used the estimate of the hunter judged to be most reliable, which was generally the individual who spent more time hunting.

预测变量

我们测试了人类住区变量和景观变量(表1)对研究物种消耗距离的解释和预测能力(见附录1)。人类住区变量包括人类人口密度(HPD;5公里半径内每平方公里人口)、居民点规模(户)、居民点增长(1991-2007年Δ户)、居民点年龄(建立以来的年份)。景观变量包括到最近的原始森林的距离(km)、高地陆地植被覆盖度(TF;半径5公里以内的百分比)、到最近的城市中心的河流流动距离(公里)以及河流的特性。我们还将人口普查部门作为一个更大规模的分析单元。市政当局是巴西的地方政府单位，每一个都有一个行政中心和周围的农村地区，为了全国人口普查的目的，市政当局被细分为这些部门。我们测量了每个部门的三个特征:HPD来自2007年全国人口普查(IBGE 2007)、DIS (Parry等人2010)和TF覆盖率(Hess等人2003)。

数据分析

我们首先评估了8个候选解释变量对当地动物区系耗竭的独立影响。传统的模型选择技术不适用于解释变量之间高度的多重共线性(Graham 2003)，因此我们使用了一种称为分层划分的方法(见附录1)。我们的目标是开发亚马亚马河流域每个狩猎物种的人口普查区被消耗的比例的预测模型。我们试图验证三个预测因子(HPD, TF, DIS)与动物区系耗竭之间的关系，这些预测因子来自我们访问过的定居点的访谈数据，以及所有未访问过的定居点的空间位置和人口规模。这些区域捕获了HPD(0.002 > 10.6人km²)、TF(0.0 > 0.99)和DIS (16 > 749 km)的高水平变化。

为了估计扇区内的损耗，我们需要预测未被访问但已绘制的定居点周围损耗区的大小(n = 222)。我们首先开发了走访过的定居点周围损耗距离的最小广义线性模型(GLMs)，使用了我们对走访过和未走访过的定居点(HPD，家庭数量，TF, DIS)进行测量的四个变量。使用ArcGIS 10.1 (ESRI 2012)，我们将未走访的居民点周围预测的耗竭区与走访过的居民点周围报告的耗竭区(图1B、C)相结合，以估计部门级耗竭(比例，见附录1)。最后，预测亚马亚马河其他地区普查区的动物耗竭。我们导出了基于gis的部门损耗估计，并拟合了最小glm，利用我们对所有部门都有测量的三个变量来预测人口普查部门损耗(n = 1752个农村人口普查部门;变量:HPD, TF, DIS)。我们将我们的预测输出到一个GIS，并删除了每个研究物种已知地理范围多边形之外的人口普查部门的消耗估计，基于空间信息http://www.natureserve.org/infonatura/(哺乳动物)和http://www.iucnredlist.org/(鸟)。所有统计分析均使用统计平台R 3.1.0 (Gentleman and Ihaka 2014)实现。

结果

当地的损耗

总的来说，最大的损耗距离依次为森林龟(Chelonoidis蜘蛛猴、蜘蛛猴(Ateles belzebuth而且答:chamek)、毛猴(Lagothrix迦南，l . poeppigii,l . lagothricha),貘(Tapirus terrestris)和两种西雀(Pecari tajacu而且Tayassu pecari；图2 a)。消耗距离最小的是两种中型灵长类动物，即萨基猴(Pithecia irrorata而且p .白色的)及卷尾猴(宿务apella),大鸟(Mitu tuberosum，m . tomentosum，Crax globulosa,c . alector)和红花鹿(有关于马札马美国）.

解释定居点周围的损耗

我们的8个候选人类住区和景观变量解释了大型森林脊椎动物物种消耗距离变化的很大比例，其中8个物种的模型拟合R²≥0.51(较低的R²值为红花鹿和萨基猴;每个物种的显著预测因子数量(p < 0.05，在分层划分结果随机化之后)从5个(毛猴、白唇雀和curassow)到1个(蜘蛛猴)不等。4个预测因子(HPD、DIS、TF和河流同一性)是最重要的，因为它们都解释了6个物种耗竭的显著变化。对于这些物种，这些变量解释的独立效应的平均百分比为:24% (HPD)， 13% (DIS)， 9% (TF)和43%的河流同一性。人类人口密度是四种有蹄类动物，卷尾猴和毛猴消耗的重要驱动因素。貘、白唇野猪、三种灵长类动物(毛猴、卷尾猴和萨基猴)和游鸡在远离城市中心的定居点附近的耗损程度明显较低。四种有蹄类动物加上毛猴和乌龟在TF含量较高的地区消耗明显较少。长毛猴、白唇雀和鸻在更大的定居点附近明显减少，而貘在更老的定居点附近则严重减少。

河流的同一性是6个物种枯竭的重要决定因素，这在很大程度上反映了里约热内卢Aracá(里约热内卢Negro的一条支流)上许多物种全部或接近消失。在快速增长的定居点附近，白唇雀和curassow的消耗明显更大(对这些物种的平均影响= 29%)。当居民点距离原始森林较远时，猕猴只能在显著较远的地方遇到，而卷尾猴则显著靠近居民点(平均效应= 17%)。在更古老的定居点附近，貘的数量明显减少(6%的影响)。综上所述，通过分离共线景观和聚落变量的独立影响，我们表明HPD是农村聚落周围动物资源枯竭的主要驱动因素，许多物种在未被洪水淹没和远离城市中心的地区枯竭程度明显较低。

预测聚落周围的耗竭

聚落水平耗竭距离的预测(最小GLM)模型仅被限制在4个变量中，用于估计我们调查的河流沿岸未被访问的聚落的耗竭(附录1，表A3)。这些变量解释了四种有蹄类动物检测距离的相当大的方差(貘:R²= 0.68;红花鹿:R²= 0.67;白唇雀:R²= 0.50;有颈草原猴:R²= 0.43)和长毛猴(R²= 0.44)。卷尾猴(R²= 0.31)和curassow (R²= 0.30)的模型拟合较低，而saki猴、陆龟和蜘蛛猴的模型拟合极低。

在较偏远的聚落周围，有9种物种的耗损程度明显较低，对四种有蹄类动物的影响(系数)更强(图3A)。例如，在距离最近的城市中心50公里的旅行距离上，我们预测貘只会在距离居民点8.6公里的地方遇到(图4A)。在距城镇100公里处损耗距离降至4.9公里，而在距城镇300公里处损耗距离仅为0.5公里。在人口稠密的地区，有九种物种的数量明显减少。虽然定居点的大小(图3C)和火奴力(图3D)都是白唇草原猴和毛猴的显著消耗驱动因素，但其他物种的消耗要么由定居点的大小(对乌龟和毛猴的影响最强)决定，要么由火奴力(对白唇草原猴的影响最强)决定。对毛猴的预测表明，一个由20个家庭组成的聚落周围的损耗距离(9.7公里)是一个只有5个家庭的聚落(4.2公里;图4 e)。

陆地覆盖对四种有蹄类动物的消耗有负面影响(图3B)。在季节性洪水(várzea)占主导地位的地区(例如，只有25%的TF)，我们预测在距离居民点6.4公里处会遇到白唇雀，而在TF占主导地位的地区(75%)，在距离居民点1.2公里处会遇到白唇雀(图4D)。总体而言，预测模型显示，在远离城市中心的居民点附近，有9个物种的枯竭程度明显较低，而在人类居民较多的地区，枯竭程度较高。四种有蹄类物种在季节性洪水森林为主的地区消耗更多。从访谈中得出的耗竭估计和对未到访定居点的耗竭预测表明，在更敏感的物种之间(例如，毛猴;图1B)及较不敏感的雀(例如有颈雀(Pecari tajacu；图1C)到猎压。

预测普查部门消耗

最小GLMs为所有R物种在41个普查区区内的区系耗竭提供了强有力的预测_dev²≥0.58(平均R_dev²= 0.76)使用三个预测因子:HPD、DIS和TF(附录1，表A4，图A1)。在远离城市中心的人口普查区，貘和长毛猴的消耗明显较少。例如，在距离城市中心50公里甚至100公里处，貘的耗竭率仍然很高(分别预测72%和56%的区域耗竭率)，而在距离城市中心300公里处，貘的耗竭率仅为7%(图5A)。四种物种的负相互作用表明，它们在偏远地区的枯竭程度明显较低，但这种关系仅在TF覆盖率较高时成立。

貘、白唇雀、蜘蛛猴和乌龟在HPD较高的区域耗竭得更明显，而在TF较高的区域，毛猴和萨基猴耗竭得更少。火奴鲁鲁pd效应最强的白唇雀，预计在人烟稀少的人口普查区(0.1人平方公里)内，只会从10%的区域消失，而在1人平方公里时将上升到29%^－2，在3人公里时损耗89%^－2(图5)。物种对TF的依赖程度不同:绒猴和蜘蛛猴对TF的依赖程度最强，而猕猴对TF的依赖程度最弱。毛猴的耗竭率从50:50 TF: várzea景观的94%下降到90% TF的10%(图5F)。总的来说，在远离城市中心或人烟稀少的tf主导部门，耗损最低。

我们使用普查区动物群耗竭的预测模型来估计大规模的耗竭模式(图2B)。据估计，亚马孙州陆龟的消耗最为严重，占该州活动范围的39%。然而，如果只考虑5个对定居规模预测模型拟合(R²≥0.43)较好的物种，绒猴和白唇雀的总耗损估计为17%，其次是貘(13%)、颈雀(11%)和红锦鹿(7%)。严重枯竭的普查区在空间上呈密集分布(图6)。例如，从西到东，覆盖主里约热内卢Solimões-Amazonas两侧约100公里宽的狭长地带(图6A)，预计大部分将没有白唇鸻，这是由于人口密集和TF森林的高地区域有限(附录1，图A1)。据预测，沿主河道、主要支流(里约热内卢Juruá，里约热内卢Purús，里约热内卢Madeira)的大部分地区以及城市中心100公里内的长毛猴数量将严重减少(图6B)。然而，在亚马逊州内，也有大片地区的动物群耗竭率可能很低。例如，尽管毛猴的总损耗估计为203,048平方公里，但这主要是由于人口普查区部分损耗造成的(图6B，附录1，图A3)。耗损率≥90%的扇区仅覆盖42,255平方公里(占其范围的4%)，而耗损率< 10%的扇区覆盖769,240公里(占其范围的64%)。轻度枯竭地区主要局限于主要二级支流之间的河间带(图6A-D)，远离城市中心，人烟稀少，以大面积的TF森林为主。

讨论

研究结果表明，当地生态知识(LEK)可以与人口密度、城市距离和土地形态等定量数据相结合，准确预测亚马逊森林野生动物的局部耗竭。熟练的乡村猎人可以清楚地识别出他们定居点附近最近发现10种大型脊椎动物的地点(Flesher和Ley 1996年)，如果当地存在的话。我们还在景观和区域尺度上实现了动物群耗竭的可靠估计，这对于评估实现保护目标的进展至关重要，但使用传统生态技术往往无法实现(Jones 2011)。因此，我们的研究结果证实，使用基于lek的访谈在大空间尺度上监测热带森林脆弱物种是有效和高效的(Meijaard et al. 2011, Turvey et al. 2014, Abram et al. 2015)。据我们所知，这是第一个使用LEK对多个被猎杀物种的消耗水平进行定量预测的研究。我们概述了我们研究结果的保护和管理意义，并考虑了该方法在监测热带森林狩猎可持续性方面的潜力。

我们的研究结果表明，在开发监测方法方面取得了进展，这些方法可以广泛复制，以分离多种压力对濒危物种的影响(Meijaard et al. 2011)。通过在亚马逊7个主要流域的161个定居点进行采访，我们可以分离出物种特有的耗损驱动因素，并确定哪些物种对人类干扰最敏感。四种物种(毛猴、貘和两种草原雀)严重减少，对定居点和景观驱动因素的反应具有高度可预测性。体型较大的物种容易被过度开发(Peres和Palacios 2007, Levi et al. 2011)，因为猎人偏好和较低的内在增长率(Bodmer 1995)。令人担忧的是，我们估计这四种野生动物在亚马逊地区的11-17%的假定范围内都没有出现，尽管该州保留了98%的原始森林(Instituto national de Pesquisas Espaciais 2013)。主要通航河流沿线的严重耗竭与广阔的河间地区的低水平干扰形成对比，这些地区人烟稀少，远离城市中心(图6)。这种异质性削弱了粗尺度全球分析(例如，Grenyer等人，2006年)的效用，该分析假设物种范围内的分布均匀(Hurlbert和Jetz, 2007年)。事实上，保护区以外的森林野生动物普遍耗竭的广泛假设(Redford and Sanderson 2000, Terborgh 2000)很少得到检验，而且普遍缺乏耗竭的数据(Schwartzman et al. 2000, Jones 2011)。尽管采访揭示了鹬猴和蜘蛛猴的大量减少，但这些物种(特别是蜘蛛猴)的预测模型不那么可靠，降低了对大规模估计的可能准确性的信心。

在偏远或人口稀少的地区，有九种物种的数量较少。城市距离的影响，包括距离城市中心100多公里处貘和白唇草原雀的严重损耗，表明亚马逊小城市的丛林肉类消费对森林野生动物有深远的影响。Parry等人(2014)发现，亚马逊城镇中79%的城市家庭食用野生动物肉，包括西野猪肉(19%的家庭在过去12个月内食用过)、貘肉(15%)和毛猴肉(3%)。城市附近的动物群的减少，结合城市丛林肉消费的证据(Parry等人，2014,van Vliet等人，2014)，意味着森林地区的持续城市化并不一定会缓解濒危物种的压力(Wilkie等人，2011)。此外，我们在人口密集的农村地区观察到的更大的耗损与已知的农村自给狩猎对亚马逊野生动物的影响是一致的(Peres 2000, Peres和Palacios 2007)。就消耗的野味总生物量而言，这也与更大程度上依赖于在人口密集地区具有快速生活史的耐收获物种相一致(Peres 2011年)。该地区的河流居民现在住在城市中心附近(Parry et al. 2010)，所以大多数农村亚马逊人可能生活在(并依赖于)相对空旷的森林中(Redford 1992)。除了粮食安全问题外，生态上重要物种的丧失或减少可能导致生态系统功能的改变(Stoner等人，2007年，Wright等人，2007年)。最后，我们表明，除了人类压力之外，景观特征也会影响当地野生物种的占用率。具体来说，猎人通常必须走得更远，才能在季节性洪水森林为主的地区遇到野生动物(várzea)，这在一年中的一半时间里不适合大多数大型陆生脊椎动物(Haugaasen和Peres 2005)。

限制

需要进一步的实地研究来验证和完善我们的损耗预测(Keane 2013)。例如，可以通过要求猎人向研究人员展示发现特定物种的最近位置来验证估计的准确性和精确度(Flesher和Ley 1996年)，从而允许地理参考。虽然与原生林的距离只能解释两种物种在局部范围内的耗竭，但如果包括森林覆盖或土地利用的测量，就可能提高大规模预测的准确性。然而，洪泛平原森林的森林覆盖难以估计，区分古老的次生林和原生林需要广泛的地面真相(Grainger 2008)。后者会有问题，因为大型脊椎动物对次生林的耐受力各不相同(Parry et al. 2007)。我们可能低估了狩猎的影响，因为我们只测量了存在-缺失，而不是相对丰度，相对丰度可以用绝对丰度来校准(Moller等，2004年，Anadón等，2009年)。然而，获得可靠的相对丰度测量需要在给定地点密集的数据收集(Rist等人，2008年，Parry等人，2009年)，与提出的快速评估访谈的效率相反。最后，物种之间的直接比较可能会因其可检测性的潜在差异而产生偏差(Yoccoz et al. 2001)。

管理意义和未来研究

我们的方法可以提供一种在大空间尺度上监测狩猎可持续性的经济有效的方法。例如，政策制定者可以使用人类人口普查数据或人口模型来探索人类生育转变或城乡迁移对可持续利用保护区或土著领土内被猎杀野生动物的影响。机构可以选择投资于实地访谈，要么通过对野生动物的有针对性的监测来解决具体的管理问题，要么通过监测监测来发现未知的未知因素(Wintle等人，2010年)。访谈可以调整为包含额外的问题，以检测被猎杀物种相对丰度的时间变化(Ziembicki et al. 2013)，以及绘制冲突和威胁(Abram et al. 2015)。测量检测距离也可以通过阐明动物群丰度的时间趋势来支持基于社区的监测吗?一个使用这种方法数年的社区将被提醒过度狩猎，并能够制定和审计管理干预措施(Jones et al. 2013)，如禁捕区或特定物种的限制(Puertas和Bodmer 2004)。可持续狩猎是农村生计和粮食安全的一个重要问题，因此可能这种监测的地方动机将是重要的(Singh et al. 2014)。然而，只有当当地利益攸关方积极且平等地参与决策过程，而不仅仅是数据收集的代理时，监测才具有真正的参与性(Brook and McLachlan 2008, Jones et al. 2013)。更多的地方参与也会使监测结果更快地转化为管理行动(Danielsen等，2010年)。

结论

使用快速访谈来评估消耗是监测热带森林狩猎可持续性的一项重要进展。我们开发了一种具有成本效益的监测技术，该技术使用了当地的生态知识，可以广泛复制，非常适合资源有限和空间广泛的热带环境(Danielsen等人2010年，Waldron等人2013年)。这是令人鼓舞的，因为当地资源用户提供的关于物种特定耗竭的信息可以与当前的科学知识相一致(Gagnon和Berteaux 2009, Turvey等人，2013,Ziembicki等人，2013,Beaudreau和Levin 2014)。利用人口普查数据和地理变量扩大我们对动物区系耗损的预测，可以为政策制定者提供一个难得的机会，以审核国家保护目标的进展情况(Jones 2011)。我们的研究表明，狩猎已经导致了濒危物种在其假定活动范围内的大片区域的枯竭，甚至在原始森林仍然完好无损的160万平方公里的巴西亚马孙州也是如此。这种消耗是由农村和城市地区的丛林肉类消费造成的，有证据表明城市需求的影响(Fa et al. 2015)延伸到亚马逊地区。令人担忧的是，过度狩猎对生态系统功能(Stoner et al. 2007)和人类粮食安全(Golden et al. 2011)构成了威胁。然而，当当地利益相关者被授权监督和管理他们自己的资源时(Brook and McLachlan 2008, Danielsen et al. 2010)，更有可能改善管理，这突出了快速调查的弱点。然而，我们的研究结果证实，当地生态知识是在数据匮乏的环境中监测被猎杀物种的宝贵信息来源。

文献引用

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