2025年1月,莎朗·彼得辛格(Sharon Petzinger),新泽西州dep鱼类和野生动物,濒危和非种类物种计划地点描述和历史,该地点位于爱迪生沼泽以东的爱迪生路(Edison Road1)。包含该地点的包裹是在1800年至1900年代开采用于铁的,然后在1900年代初期的石灰石。因此,所有树木被砍伐,爆破岩石,加工厂,道路,铁路和蒸汽铲用于运输所有材料。实际上,用于进入该地点的停车场和现有的未铺设道路曾经是托马斯·爱迪生(Thomas Edison)加工厂的一部分。至少至少在1960年代,该包裹继续由多个矿业公司开采锌和其他材料的私人拥有。该包裹在1980年代被管理为木材,并于1994年被州和NJ Audubon购买,以防止其开发。
River Mountains 太阳能项目 River Mountains Solar LLC/SunEdison LLC 5/12/ 20 15 Solar Clark 14 MW Luning 太阳能项目 Luning Energy LLC/First Wind EN. LLC 5/18/ 20 15 太阳能/电力线矿产 50 MW/120 kV
摘要:环境 DNA (eDNA) 有可能在稀有和濒危水生物种调查中发挥重要作用。eDNA 采样是一种非侵入性技术,对于难以调查的小型隐蔽物种,它可能是一种比传统技术更可行、更有效且更便宜的替代方法。我们使用 eDNA 调查了美国新墨西哥州查韦斯县苦湖国家野生动物保护区的 5 种濒危春季特有物种。2018 年 7 月对泉水中的 40 个水样进行了评估,以确定其中是否存在 Gambusia nobilis、Gammarus desperatus、Juturnia kosteri、Pyrgulopsis roswellensis 和 Assiminea pecos 的残留 DNA。我们在 50% 的地点检测到了 G. nobilis 的 eDNA,在 42.5% 的地点检测到了 J. kosteri 的 eDNA,在 27.5% 的地点检测到了 P. roswellensis 的 eDNA,在 20% 的地点检测到了 G. desperatus 的 eDNA,但在任何地点均未检测到 A. pecos eDNA。我们还研究了影响这些濒危物种占用模式的栖息地条件,并制定了栖息地参数阈值,以指导保护决策。盐度和溶解氧影响 G. desperatus 、 P. roswellensis 和 J. kosteri 的样本占用率,但只有溶解氧影响 G. nobilis 的样本占用率。结果强调了使用 eDNA 监测 5 种春季特有物种中的 4 种的有效性,并深入了解了每种物种的栖息地偏好,这将有助于推动保护活动。关键词:濒危物种·eDNA·占用·湿地·软体动物·鱼类
2。NET集合 - 一个由两个电线杆组成的雾状部署,通常来自1-3的A型雾状雾网,相互堆叠。典型的净组合至少5 m至9 m高,由两个或更多的网组成,彼此堆叠(没有间隙),从4 m到18 m宽。在某些情况下,例如狭窄的道路走廊,植被延伸低,单个高净组可以接受。NET组应定向,以最大程度地捕获弹跳蝙蝠的机会。例如,应尽可能地将网完全关闭旅行走廊,例如道路和步道。如果净开放式顶篷池塘,则NETS应至少高3个堆积的网,并在整个池塘上延伸。3。净夜 - 日落时打开的单个净设备连续五(5)个小时。
碳足迹评估对于打击全球变暖和促进可持续性很重要。在全球范围内,致力于生物多样性保护的组织对于维持生态系统和居住在生态系统的人们至关重要。尽管如此,这些组织由于其运营而产生了碳足迹。因此,本研究旨在评估Ezemvelo KZN野生动植物(EKZNW)的特定碳足迹,以提高其对环境含义的理解,并鼓励其在其特定任务内的可持续行为。使用温室气体协议公司会计和报告标准作为指导,研究方法研究了与Ezemvelo野生动物活动有关的直接(范围1)和间接(范围1和3)的温室气体排放(范围2和3)。结果表明,每年平均发射34,016.62吨二氧化碳(TCO2E)。这些排放中的大多数是由范围2用电量造成的,该范围占23,475.82 TCO2E,范围1排放量为7,826.20 TCO2E。此外,储量之间的排放量存在明显差异,而Imfolozi游戏储备的排放最高。这项研究的发现将EKZNW引向了生态意识的行为,通过充当教育决策的催化剂。获得的洞察力为积极的步骤铺平了道路,以降低碳排放量,协调保护工作,并具有更大的可持续性和气候弹性目标。
摘要 非法野生动物贸易是国际上日益严重的问题。偷猎动物不仅导致种群和物种灭绝,而且对生态系统和经济造成严重后果。本研究介绍了一种分子标记系统,当局可以使用它来检测和证实野生动物贩运。SNPSTR 标记将短串联重复序列与扩增子内的单核苷酸多态性相结合,以提高鉴别能力。在 FOGS(物种保护法医遗传学)项目中,我们为 74 种脊椎动物建立了 SNPSTR 标记集。平均而言,每组由 19 个 SNPSTR 标记组成,每组有 82 个 SNP。已识别出 1300 多个 SNPSTR 标记和 300 多个 STR 标记。此外,通过其生物库管道,FOGS 项目能够冷冻保存来自 91 种脊椎动物的体细胞以及来自另外 109 种物种的可行组织以供日后细胞起始,为未来的异地保护提供了策略。此外,还有更多濒危物种的固定组织和 DNA 样本被存入生物库。因此,FOGS 是一项跨学科研究,结合了分子野生动物法医和保护工具。SNPSTR 组和细胞培养信息可通过 FOGS 数据库 (https://fogs-portal.de/data) 访问,该数据库向全球科学家、研究人员、饲养员和当局开放,以保护野生动物免受非法贸易侵害。
“这是首次应用机器视觉模型来推断图像背景,以识别活体动物的销售。当卖家宣传出售动物时,广告中通常会附上动物被圈养的图像。这不同于非圈养图像,例如游客在国家公园拍摄的动物照片。使用一种称为特征可视化的技术,我们证明了我们的模型可以同时考虑图像中动物的存在以及图像中动物的周围环境。因此,可以标记可能非法出售动物的帖子,”这项研究的主要作者 Ritwik Kulkarni 博士说。
在2024年9月进行的维多利亚州未森林地区的空中调查。这些调查补充了两种灰色袋鼠物种所占据的地区的同时地面调查,以估算每个收获区中东部和西灰色袋鼠的比例。组合,这两个数据集允许对五个收获区域中每个袋鼠中存在的袋鼠数量进行统计估计。随着新的KHMP的启动,收获区的数量和边界变化了,以改善KHP的给药,并从商业收获中排除了墨尔本城市边缘的另外十个城市(图S1)。总配额(ATCW和KHP合并)被指定为每个收获区域内估计丰度的10%,对东方和西灰色袋鼠进行了单独的配额。使用时间序列建模的历史ATCW许可证数据预测,在2025年在ATCW许可下将在每个区域中被淘汰的每个物种的数量,其余的总允许的10%将分配给KHP。
利用公众支持从大量数据集中提取信息已成为准确标记相机陷阱 (CT) 图像中野生动物数据的一种流行方法。然而,对志愿者工作不断增长的需求延长了数据收集与我们得出生态推断或执行数据驱动的保护行动的能力之间的时间间隔。人工智能 (AI) 方法目前在物种检测(即图像中是否包含动物)和标记常见物种方面非常有效;然而,它对图像中很少捕捉到的物种和视觉上彼此高度相似的物种表现不佳。为了充分利用人类和人工智能分类方法的最佳优势,我们开发了一个集成的 CT 数据管道,其中人工智能提供标记图像的初始传递,但由人类监督和验证(即“人在环”方法)。为了评估分类准确度的提高,我们将人工智能和 HITL 协议生成的物种标签的精度与野生动物专家注释的“黄金标准”(GS)数据集进行比较。人工智能方法的准确性取决于物种,并与训练图像的数量呈正相关。 HITL 的共同努力使 73% 的数据集的错误率低于 10%,并降低了另外 23% 的错误率。对于两个外观相似的物种,人类输入的错误率高于人工智能。虽然与仅使用人工智能相比,将人类纳入循环会增加分类时间,但准确率的提高表明这种方法对于大批量 CT 调查非常有价值。
关于方法的新想法或对现有方法的更改,该委员会是根据《碳信贷(碳农业倡议)法》(CTH)成立的独立法定委员会。在对ACCU计划进行独立审查后,委员会重新建立了,该计划是为了确保Accus和碳信贷框架的强大而可信的声誉,并得到了参与者,购买和社区的支持。审查发现该计划本质上是合理的,并提出了16项建议,以确保其完整性并与最佳实践保持一致。澳大利亚政府接受了每个建议,并发布了一项实施计划,阐明了改革的方法和时机。