Selon les chercheurs, le modèle peut être reproduit dans des paysages montagneux avec un biais d’échantillonnage minimal, une facilité d’échantillonnage et une estimation robuste de la densité.
Des ours noirs d’Asie capturés par un piège photographique dans le sanctuaire de faune de Daranghati, dans l’Himachal Pradesh. Photo: Institut de la faune de l’Inde
Des scientifiques du Wildlife Institute of India, Dehradun et du département forestier de l’Himachal Pradesh ont calculé la densité et la population d’ours noirs asiatiques dans deux aires protégées (AP) de l’Himachal Pradesh sans identifier les animaux individuels à l’aide d’échantillons de poils ou d’images de pièges photographiques.
Ils l’ont fait en utilisant un modèle statistique relativement nouveau connu sous le nom de modèle spatial de présence-absence. Ils ont utilisé des pièges photographiques comme dans le modèle traditionnel de capture-recapture spatiale. Cependant, contrairement à elle, ils n’ont pas eu à faire deux séances de piégeage photographique.
« La première session de piégeage par caméra dans le modèle de capture-recapture est utilisée pour identifier les individus à travers diverses caractéristiques. Ensuite, une deuxième série de pièges photographiques est effectuée pour confirmer s’il s’agit du même individu ou d’un autre », a déclaré Ankita Bhattacharya, l’un des principaux auteurs de l’étude de WII. Terre à terre.
Les caractéristiques et caractéristiques identifiables de manière unique comprennent les rayures chez les tigres et les rosettes chez les léopards et les jaguars. Chaque individu a un modèle unique.
Les ours noirs asiatiques ont aussi une marque blanche en « V » sur la poitrine, c’est pourquoi ils sont appelés « ours lunaires ». Mais le motif n’est visible que lorsque l’animal est en position dressée sur ses pattes postérieures. Il est donc difficile d’identifier les ours noirs d’Asie grâce à des méthodologies d’échantillonnage telles que le piégeage par caméra et les observations directes.
Mais les chercheurs du WII et du département des forêts n’avaient pas à le faire. En effet, les critères du modèle présence-absence sont différents. « Une chose dont ce modèle a besoin pour calculer la densité et la population est le nombre de captures dans un piège photographique. Un autre s’appelle le paramètre de mouvement », a déclaré Bhattacharya.
« Nos pièges permettaient de capturer plusieurs ours ou d’autres animaux sauvages chaque jour. Nous avons considéré 24 heures comme une seule capture. Cela signifie que dans cet intervalle de 24 heures, que nous ayons eu une ou cinq captures d’ours, nous avons considéré qu’il s’agissait d’une seule détection », a-t-elle déclaré.
Ainsi, s’il y avait cinq captures en une journée, les chercheurs ne les considéraient pas comme cinq ours. Ainsi, dans une session de 35 jours, s’il y avait 30 jours de capture d’ours, les chercheurs l’ont considéré comme pareil (30 captures).
Le paramètre de mouvement signifie combien d’ours noirs peuvent être vus dans la mémoire tampon d’un piège photographique particulier. « Nous connaissions déjà le domaine vital habituel d’un ours noir d’Asie. En utilisant ces informations, nous avons ensuite déduit combien d’ours se déplaçaient à une distance fixe d’un piège photographique spécifique », a déclaré Bhattacharya.
Les scientifiques ont calculé que la densité de population des ours pour le sanctuaire de faune de Darangati était de 2,50 individus par 100 km2 et que le paramètre de déplacement était de 2,25 km.
La densité de population de Rupi Bhaba était de 0,3 individu par 100 km2 tandis que le paramètre de déplacement était de 2,86 km.
« L’extrapolation des densités pour les zones de piégeage a produit des estimations d’abondance de 11 individus à Daranghati et de deux individus dans le Rupi Bhaba », ont écrit les chercheurs.
Un animal vulnérable
Les chercheurs affirment que la nouvelle méthode peut être utile pour recueillir des informations sur cette espèce étant donné les immenses défis qu’un tel processus implique généralement.
L’ours noir d’Asie est l’une des huit espèces existantes (existantes) d’ursidés (la famille des ours) avec l’ours noir américain, l’ours du soleil, l’ours à lunettes, l’ours brun, l’ours polaire, l’ours paresseux et le panda géant. .
Il est répandu dans toute l’Asie, de l’Himalaya à l’Extrême-Orient russe. Il a été classé comme vulnérable dans la liste rouge des espèces menacées de l’Union internationale pour la conservation de la nature et est également inscrit à l’annexe I de la CITES et à l’annexe I de la loi de 1972 sur la faune (protection).
Les ours se trouvent dans 83 zones protégées de l’Inde, réparties dans cinq États et 2 territoires de l’Union dans l’Himalaya. Ils habitent une plage altitudinale de 1 200 à 3 300 mètres, qui peut s’étendre jusqu’à 4 300 mètres.
En outre, c’est l’une des grandes espèces de carnivores ayant des interactions négatives avec les humains dans l’Himalaya indien, ont noté les chercheurs.
Jusqu’à présent, les méthodes utilisées pour déterminer l’état de la population d’ours noirs d’Asie en Inde se limitaient à des questionnaires, des enquêtes de signes et un échantillonnage génétique à l’aide d’échantillons de poils.
« Cette (notre étude) fournira une feuille de route pour gérer et atténuer les interactions négatives à l’avenir, ainsi que pour surveiller la démographie, la tendance de la population et le statut des ours noirs asiatiques dans l’Himalaya indien », ont écrit les chercheurs.
Estimation de la population d’ours noirs d’Asie dans la région himalayenne de l’Inde à l’aide de pièges photographiques a été publié le 10 juillet dans le BioOne journal. Les auteurs sont Ankita Bhattacharya, Nilanjan Chatterjee, Kunal Angrish, Dharamveer Meena, Bitapi C Sinha et Bilal Habib.
