方法论“野生动物研究”
如前所述，EER的主要目的之一；是“ 生物指标监测和评估系统设计”的信息生成，因此，已将捕获野生动物主要类群的信息的方法设计为与允许设计方案。
抽样方法（信息获取）的主要特征是抽样的容易程度，抽样的执行速度，当地参与者的参与以及数据库的生成，从而可以对调查进行监测。
至。生物数据收集
用于获取快速生态评估（REA）的基本生物学数据的方法将基于：
丰度指标
将根据以下指标建立丰度指标：
- 每行进距离观察或听到的脚印或动物的数量；鸟类的听觉计数；已建立的固定点的鸟类计数点；山丘或新兴树木的猛禽普查。
哺乳动物的相对丰度指数
固定宽度的样条线将用作采样单位，其长度会根据不同的区域而变化，同样地，样条线的宽度也可以根据所使用的间隙，路径或道路的特征来定义。在每个区域中，将在核心区域和缓冲区域中定义特定的采样区域，以每小时2公里的速度沿着寻找哺乳动物或足迹的路径或已建立的间隙行走。找到足迹后，物种，日期和发现地点将记录在设计的田间收集表格中（附件2）。
轨道将根据Aranda（2000）和Carrillo等人（1999）进行标识。将越过足迹（横断面）的轨迹将记录为观察值。当轨道在整个样带上延伸时，它们也将被视为观察。如果是群居物种（例如鱼），则将一组动物或足迹记录为一次观察。在灵长类动物的特定情况下，当找到一个组时，会将其记录为观察值。所有采样样条都将进行地理参考，并使用磁带或GPS确定其距离。
丰富度的指标将通过对动物的足迹（足迹，粪便，灵长类动物，歌曲，其他动物）的观察次数除以以公里为单位的踪迹长度和每公里的个体数来计算。（见附件2“信息收集表”）
鸟类的相对丰度指数
为了确定鸟类的丰度指数，将使用Whitacre（1991）描述的方法，该方法包括：
机会计数：使用06:00至08:00之间的时间。这些将包括步行建立的小径，记录观察到的鸟类种类以及每只鸟类的个体数量。将记录路线的开始和结束时间，并对行进路线的长度进行估算，以使采样标准化。但是，此信息将不会用于统计比较。
听觉计数：包括记录所有物种以及从确定的采样点开始60分钟内听到的每个物种的个体数目。除上述提到的区域外，其余区域使用的方法。
通过计算点数（PC）进行采样：此技术将包括（研究人员）留在森林中或森林外的几个预定点中，并记录观察到的鸟类物种和所述物种的个体数量。听了10分钟。采样将在最活跃的鸟类活动期间的黎明进行，该活动从上午5:45到上午9:00进行。在每个区域中，将有4到8个计数点，所有点都将使用GPS进行地理参考。此方法适用于机会计数中提到的那些区域以外的其他区域。
猛禽的计数：猛禽的普查将从视野良好的山丘上或新兴树木顶部的角度进行。在两个小时内，应记录猛禽种类的数量以及猛禽种类的数量以及每种物种的数量；也就是说，在上午9:30到上午11:30之间
薄雾网的使用：薄雾网的使用以及捕获，标记和捕获方法的应用已广泛用于估算鸟类数量。薄雾网由非常细腻且耐久的“尼龙”线制成。它们的长度可以从2到12 m不等，可以是黑色，灰色，深绿色，白色等。它们安装在两个支架（木头，金属管和其他支架）之间，可以在研究期间固定并保持其伸长。它们可以安装在森林步道，空地上，绑在树枝上，甚至在空旷的地方（Bleitz，1970）。
通过将每种物种的个体数除以计数点数，可以获得鸟类的相对丰度指数。因此，该指数表示为：人数除以计数点。
b。财富和多样性指数
衡量物种多样性和丰富性的最简单方法是计算单位面积内物种的数量。但是，此计数本身有两个主要限制：首先，由于未考虑存在物种的丰度，因此它是未加权的度量。第二个限制是指物种数量取决于样品的大小。
测量这些参数的基本问题是，不可能对社区的所有单个物种进行计数，因此，在其测量中没有提取任何指标。根据收集的类型，费率比其他方法更好。
对于自然保护区，将使用两个指数来确定物种的丰富度和多样性。 Margalef指数（等式1）将用于测量鸟类和哺乳动物物种的丰富度，其主要优点是消除了样本量的影响，但不允许比较两个社区之间的丰富度。数值从0开始波动，数值越大，财富越大。
鸟类和哺乳动物物种的多样性也将使用香农-韦弗指数（H'，方程式2）来确定，该指数是最简单且广泛使用的指数之一，它的优点是与动物的大小无关。样本（Brower等； 1989），这意味着它在很少的计数数据（鸟类，哺乳动物，植物和其他）上工作良好，但是在分散的小样本中会产生很大的偏差。它还允许在社区，区域，建筑群和其他区域之间进行统计比较。索引取值从0到最大接近6（非常罕见）; 因此，索引值越高，区域的多样性就越大。
C。通过nebline网络捕获数据分析
当鸟类被网捕时，可以用编号的铝环或塑料环标记；鸟类被释放然后被重新捕获。在鸟类上标记会提供有关物种运动的信息，其中许多是来自地球不同部分的移民。有了这些数据，就有可能了解人口动态。根据Almeida（1981）引用的Seber（1972）的研究，报告鸟类的寿命，生长，年龄和性别也很重要。 Robbins（1978）在标记和重新捕获鸟类方面表现出以下优势：
- 确定存在的物种；区分常住物种与非常住物种；帮助确定领土的大小；帮助确定种群的大小；y以与成年男性相同的方式允许对女性和青少年进行人口普查。
斯坦（Stam）等人。（1960）使用彼得森的原理计算了马里兰州某些物种的种群，该理论基于以下理由：“如果标记并释放了一些鸟类，则下一个样本中被标记的鸟类比例与较早标记的可以估算原始人口。这种关系由以下公式表示：
Bailey（1951），被Stam等人引用。（1960），给出了计算变量N的标准偏差的公式：
哪里：
N =标记期间存在的鸟类总数。
M =在标记期间标记并释放的鸟的数量。
C =在采样期间捕获的鸟类总数（带有或不带有标签）。
R =采样期间被捕获（被标签捕获）的鸟的数量。
同一作者确认，使用此方法进行的人口估计基于以下假设：
- 标记不会随机出现或消失；带标记的和未标记的个体之间的死亡率没有差异；带标记的和未标记的个体的分布是随机的；群体中的个体数量保持不变，没有进入或消失的迹象。带标签和未标记的鸟的输出对于带标签和未标记的个体，动物的行为和捕获效率是相同的。
通过捕获，标记和重新捕获来估计鸟类数量的方法中需要的这些假设已成为许多作者进行的许多研究和观察的主题。Almeida（1981）引用的Cormack（1968）指出，捕获和重新捕获研究的困难在于随机分布，相等的脆弱性以及与行为相关的其他因素。
Eberhardt（1969）根据捕获频率分析了野生动物种群的不同估计。他研究了10种动物的40个数据集，得出的结论是，捕获-捕获研究的许多数据表明违反了基本假设，也就是说，所有动物的捕获概率似乎都不相同。
前面提到的作者提到，领土行为的简单事实提倡了一种与“随机分布”假设相反的论点。它还表明，有证据表明性别和年龄影响捕获强度，还必须考虑死亡率和移民。
Almeida（1981）引用的Roff（1973）研究了一些用于标记和夺回分析的统计检验。它表明在某些条件下测试是不够的。其中最重要的是，就捕获可能性而言，分层的种群无法与同质种群区分开。应用的测试是：
- 重新捕获频率模型的卡方检验用于分析相等捕获概率的Poisson检验和Leslie检验通过回归分析，可以看到多个封闭种群样本的相等捕获概率。
作者得出的结论是，有相当多的证据表明，就捕获的可能性而言，动物种群总体上并不均一。
在网络中，最初的捕获率很高，随着时间的推移而降低，因此捕获了附近更多的鸟类，后来学会避开网络。最终，高渐近线捕获率取决于非居民个体的数量（Mac Arthur和Mac Arthur，1974年）。
前述作者指出，这种趋势在某些物种中比在其他物种中增长更多，并且似乎在热带地区比在温带地区更加突出。最后他们得出结论，鸟类种群由两部分或更多部分组成，第一部分由拥有领土的居民（称为居民）组成，这些居民经常受到可能的捕获，通常几乎全部被捕获，标记和释放，第二种是过渡鸟类（非定居者和候鸟），它们似乎以几乎恒定的强度穿过网的地点，无论网运行了多少天，每天都会出现一些新的未标记个体的捕获。 。
Otis等人（1978）分析了渔获物概率变化的三种基本类型：
- 捕获概率随时间变化，捕获概率随行为而变化，并且捕获概率针对每只动物而各不相同。
Botkin和Miller（1974）研究了鸟类的死亡率和成活率，并得出结论认为假定的恒定死亡率是不正确的。Almeida（1981）引用的Chapman（1954）分析了各种统计模型以估计生物种群。他得出结论，对出生和死亡过程的研究；与随机分布有关的过程以及迁徙活动必然与估计人口问题有关，只有在也有相关问题时才能完全解决。
由于先前提出的缺点，因此无法在这项工作中使用传统的捕获和重新捕获方法来估计种群。
d。面试
将对靠近核心地区的社区居民（猎人，渔民，农民，社区负责人和资源卫士）进行半结构化访谈，以确定该物种是否存在。这些信息将是分析的一部分，是对自然保护区关键区域和动物物种使用的讨论的一部分。
和。资料分析
将绘制鸟类和哺乳动物每种物种的相对丰度指数，分别位于该值的Y轴和X轴上该物种存在的不同位置。以同样的方式，这些指数将用于两个区域的曼恩-威尼检验，以比较每个区域中某个物种的丰度差异，从而比较区域之间以及保护单元和缓冲区之间。对于Shannon-Weaver指数，将使用t型学生检验进行比较，以确定区域之间或区域之间多样性的差异是否显着。在后一种情况下，将分别对鸣禽和猛禽进行分析。
信息获取表格
在附件2中，您可以看到用于收集野生动植物，哺乳动物和鸟类类群实地信息的表格。
表格1“鸟类计数点”
表格2“ Visual的视觉普查”
表格3“审核鸟数”
表格4“捕获在薄雾网中”
表格5“横断面的哺乳动物”
表格6“特殊动物”
表格7“动物观察访谈”
第三阶段“信息整合”（最终内阁）
在第一阶段和第二阶段的基础上，将汇总收集的主要和次要信息以建立以下结果：
至。结果
植被：
从植被野外研究获得的主要结果是：
- 圣地亚哥-拉巴拉自然保护区和蒙特克里斯托国家公园的自然保护区植被覆盖区，缓冲区和影响区域地图；植物群落划界图；植物群落植物组成的生态变量；群落的理想分布图处于不同串行时期的植物（连续的）；用于植物群落和主要生态变量叠加的植物群落数字化基础；具有丰富，稀有，受威胁和具有保护价值的树木和灌木的清单；植物群清单在每个采样区域内的总体水平；植物和人为群落的特征；用于生成野生动物分布和丰富分布图的植物群落数据库；记录结果的文件。
野生动物
- 哺乳动物和鸟类的相对丰富度指标；哺乳动物和鸟类的丰富度和多样性指数；自然保护区宏观管理区中哺乳动物和鸟类的比较分布图；自发动植物和确定的家禽的清单（清单）；按管理的宏观区域，水生动物和鸟类的相对分布的数据库和专题图，生态变量之间的关系基于：1.群落结构（动植物）; 2.鉴定种群；3.查明生态系统碎片化的发生率与频率和丰度的比较变量与该地区以前的研究比较。
结果的整合将在技术文档（EER报告）中进行介绍，该技术文档将以描述性和统计形式包含从办公室和现场工作阶段获得的结果。此外，还将建立一个数据库，以及关于植物生态系统，哺乳动物和鸟类分布和丰富的结果的专题图（印刷和数字化）。
