四川荷花海国家森林公园地处四川省甘孜藏族自治州康定市西南部，位于普沙绒乡莲花湖村境内，地理位置为东经101°19′15′′—101°33′10′′，北纬29°32′30″—29°53′32′′。区域属高山峡谷地貌，海拔在 3400~5 100m之间，其地貌类型以中山和高山为主，面积16 481hm²。由于受青藏高原大陆性气候和季风气流的影响，具有日照多，气温低，冬长干冷，夏凉多低温，无霜期短，四季不分明等典型气候特征。同时因公园内海拔高差悬殊，气候垂直变化十分明显。森林公园年平均气温7℃左右，积温4000~4520℃，年日照时数>2000 h，年均降水量300~1000 mm，年蒸发量1200~2300 mm，无霜期50~160 d。区域植物物种丰富、群落构成复杂、区系成分复杂、植被垂直带谱完整。

2021年3月至2021年9月，利用ArcMap10.6将研究区域划分为1 km×1 km的标准公里网格，并根据区域地形地貌、海拔、林分、沟系走向及野外可通过性等因素，在河谷地带连续选取了40个公里网格作为红外相机的放置网格（见图1），每个网格布设1台，共布设红外相机（易安卫士L720）40台。相机工作模式统一设置如下：拍摄时长为24 h连续工作；拍摄模式为拍照+视频模式，间隔3 s，连拍3张，录像时长15 s；灵敏度设置为高。并将相机布设于距离地面0.5~1 m的隐蔽树干或岩石缝中，并详细记录像机位点GPS信息及其生境类型。相邻相机布设位点间距不少于100 m^[13]，且每台红外相机安放兼顾区域海拔梯度和生境类型。相机工作前，确保相机镜前无遮挡、视野开阔,并避免阳光直射干扰拍摄^[14]。

图  1  四川荷花海国家森林公园红外相机布设图

Figure 1.  Distribution layout of infrared camera traps in Sichuan Hehuahai National Forest Park

将采集到的红外相机影像数据及其相机位点和生境信息分类储存备份，并统一上传至生物数据平台管理系统 （datawild.cn），并通过Cam-era Data Management System对采集的数据进行处理，最后导出Excel数据表汇总分析。其中，兽类物种名及其分类参考《中国兽类名录（2021版）》^[15]、中国兽类图鉴（第2版）^[16]，保护级别参考《国家重点保护野生动物名录》（2021年版），濒危等级参考世界自然保护联盟红色名录（IUCN，2019年）和濒危野生动植物种国际贸易公约（CITES，2019年）。

利用物种相对多度指数（RAI）指标衡量区域兽类种群相对数量^[17]，计算如下：

RAI=（有效探测数/总有效工作日）×100

其中有效探测数表示物种独立有效记录条数，总有效工作日指总的相机监测日。从拍摄到此物种的第一张照片开始，之后30 min内同一位点上连续拍摄到的相同物种的照片记为1次有效探测，且监测日为单台红外连续工作24 h定义为1个有效监测日。

利用物种空间占域率（SS）评估物种区域分布范围^[18]，计算如下：

SS=物种监测点位数/监测位点数×100

其中，物种监测点位数指某种物种出现的相机位点数，监测位点数指正常工作的相机位点总数。

本研究期间，共布设40个相机监测位点，有效相机监测位点共计38个（遗失1台、损坏1台），累计有效监测日5124 d，捕获到有效记录28829条，其中，识别到种的兽类有效记录5723条，鉴定出兽类4目9科17种（见表1）。

本次研究共监测到兽类17种，隶属4目9科，其中鲸偶蹄目CETARTIODACTYLA种类最多，有4科7种，其次是食肉目CARNIVORA，有3科6种，灵长目PRIMATES种类最少，仅1科1种。偶蹄目和食肉目的监测物种总数占总的兽类监测物种种数的76.47%。监测到的兽类种类中，被列入国家重点保护野生动物的有11种，其中国家一级重点保护野生动物3种：豹Panthera pardus、林麝Moschus berezovskii、马麝Moschns chrysogaster；国家二级重点保护野生动物8种：猕猴Macaca mulatta、黑熊Ursus thibetanus、黄喉貂Martes flavigula、黄鼬Mustela sibirica、豹猫Prionailurus bengalensis、毛冠鹿Elaphodus cephalophus、水鹿Cervus equinus、岩羊（Pseudois nayaur）、中华鬣羚（Capricornis milneedwardsii）。在IUCN物种红色名录（Red List）中，并评估为“濒危（EN）”级别的兽类有两种，分别是马麝和林麝；被评估为“易危（VU）”级别的兽类有6种，分别是黑熊、黄喉貂、猪獾、豹、水鹿、中华鬣羚；被评估为“近危（NT）”级别的兽类有2种，分别是毛冠鹿、黄鼬。在濒危野生动植物种国家贸易公约（简称CITES公约）中，列入“附录I”的有3种：黑熊、豹、中华鬣羚。列入“附录Ⅱ”的有4种：马麝、林麝、豹猫、猕猴；列入“附录Ⅲ”的有3种：黄喉貂、黄鼬、喜马拉雅旱獭（Marmota himalayana）。

本次监测到的17中兽类中，毛冠鹿的相对多度指数（RAI）最高，其独立有效记录数达2145个，是本次监测到数量最多的物种。相对多度指数排名前三位的兽类是毛冠鹿（41.86）、岩羊（16.82）、猕猴（4.31），其余均在4以下（详见表2），最低的是豹，有效记录数2，其相对多度指数仅为0.04，是本次监测到数量最少的兽类物种。

监测结果显示，记录到的兽类物种中以毛冠鹿网格占域率最高，为67.5%，其监测海拔范围在3450 m至4120 m，是本次监测分布最广的物种。网格占域率排名前三的兽类是毛冠鹿（67.50）、中华鬣羚（35.00）、黄喉貂（17.50）。网格占域率最低的是黄鼬、豹、隐纹花松鼠（Tamiops swinhoei），均仅在1个网格中监测到（详见表2）。

野生动物多样性监测是生物多样性资源管理的基本步骤，也是森林公园开展保护管理工作的基础^[7]。通过对四川荷花海国家森林公园开展红外相机初步监测，获得了森林公园部分兽类的分布信息。此次监测也是四川荷花海国家森林公园建立以来首次利用红外相机对区内兽类的监测记录，证实了部分兽类在森林公园的存在，更是为物种真实存在提供了有力的证据。通过监测原来分布的一些重要珍稀物种在本次监测中未被记录到，包括狼、小熊猫、雪豹等，这可能与本次相机布设以及环境影响的变化有关，四川荷花海国家森林公园物种的原始记录大多来自传统的痕迹法、访问调查法等，缺乏实体标本，加上区域人为活动干扰以及环境的变化，使得区域物种数据的准确性有待考证。同时，本次红外相机监测布设仅限于森林公园的部分区域，仅占森林公园总面积的24.39%，未能覆盖到整个森林公园，使得对整个森林公园的监测不够充分。同时相机在收取的过程，发现因客观因素导致红外相机的遗失，影响森林公园的监测成效。为了更加准确监测区域物种情况，尤其对雪豹、狼等数量稀少且活动海拔较高、活动范围较大的物种还需要扩大监测范围，增强监测力度，同时采用多样调查方法相结合以获得更加全面、科学有效的调查结果，全面掌握森林公园野生动物多样性现状。

红外相机技术在促进我国自然保护地野生动物资源调查中发挥着日益重要的作用^[8]。本次监测获得数据和信息，进一步完善了森林公园内野生动物名录，丰富了动物多样性基础信息，为保护区野生动物的生态学研究和保护管理提供了重要的数据。本次监测中对地栖性的大中型兽类有较好的监测效果，特别是对部分物种的行为生态等收集了许多基础的视频影像资料，为深入开展物种研究提供了基础。然而基于红外相机本身的局限性，对非地栖性的兽类以及小型兽类的监测仍然不足，仅凭红外相机照片和视频难以进行准确的鉴定，因此使得收取的照片中部分小型兽类及鸟类未能准确鉴定。同时，在红外相机的安放过程中，也会因为人为选点以及安装的差异等影响相机的监测效果。因此有必要建立覆盖森林公园区域及其周边的系统监测体系，并采用最新的监测设备，并加强监测设备的管理维护，系统监测评估森林公园境内的动物种群动态，从而助力森林公园生态系统稳定性和多样性的保护管理。

本次对四川荷花海国家森林公园开展大型兽类监测，完成40台红外相机安放，收回38台（其中1台损坏， 1台遗失）。经红外相机收取的数据分析确认四川荷花海国家森林公园境内分布的大型兽类种类有17种（其中国家一级保护动物有3种，分别是豹、林麝、马麝，国家二级保护动物有8种，分别是猕猴、黑熊、黄喉貂、豹猫、毛冠鹿、水鹿、岩羊、中华鬣羚）。

一是持续加强调查研究，围绕四川荷花海国家森林公园动物资源分布现状，持续开展野生动植物资源调查研究，全面摸清区域野生动植物资源分布现状，深化野生动植物资源调查保护，探讨以四川荷花海国家森林公园为载体的野生特种动植物观赏游的开发应用。

二是强化日常巡护管理，依托四川荷花海国家森林公园管理局和区域农牧民群众，结合公园境内的野生动植物资源分布现状，加强巡护管理，同时，围绕保护巡护及防火、野生动物反盗猎、种群数量栖息地的日常管护及修复、环境卫生清理及生物多样性数据等开展技术理论培训，强化日常管理。

三是深化保护网格监测，充分利用红外相机技术持续开展网格化监测，扩大监测面积和时长，强化红外相机的维护管理和安全，全覆盖的监测四川荷花海国家森林公园资源现状。

四是全面开展保护宣传，充分利用传统媒介和新媒体开展野生动植物的保护及防火宣传，提高区域农牧民的保护意识，同时通过制作纪录片，讲好保护故事和保护巡护人员的故事。

致谢 感谢四川荷花海国家森林公园管理局工作人员向旭、高勇、王雪梅、冷军、伍元海、刘林等人参与野外红外相机安装与数据回收，感谢四川省大熊猫科学研究院李生强提供技术支持，在此一并致谢。