방법 논문

인수공통전적 위험 발생의 경계로서의 도시: 뉴욕시 진드기 및 야생동물 도시 감시 시스템 개발

713 조회수

⸱

DOI:

10.3791/69755

⸱

2026년 3월 10일

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Ecology, Evolution, and Environmental Biology, Columbia University, 2NYC Bird Alliance, 3School of Biological Sciences, University of Canterbury, 4Mianus River Gorge, 5Cornell University, 6Hofstra University, 7City of New York Parks & Recreation

* These authors contributed equally

이 논문에서

요약

진드기와 그 야생동물 숙주가 도시화에 어떻게 반응하는지 모니터링하는 것이 매우 중요합니다. 이 프로토콜은 도시 환경에서 새롭게 발생하는 진드기 매개 위험에 대응하여 적응적 관리를 가능하게 하는 표준화된 진드기 및 야생동물 도시 감시 시스템 개발 단계를 제시합니다.

초록

도시 경관에서 진드기 매개 위험이 증가하고 있지만, 도시화 구도를 넘어 인간 진드기 매개 질병 위험을 이해하는 데는 여전히 심각한 공백이 남아 있습니다. 전 세계적으로 자연 서식지가 사라지면서, 도시 녹지는 진드기 매개 질병 발생에 다양한 영향을 미치는 야생동물에게 중요한 서식지를 제공할 수 있습니다. 뉴욕시 대도시권은 미국 내 모든 도시 중 인구 밀도와 지리적 발자국이 가장 높으며, 방대한 녹지 공간을 포함하고 있습니다. 이 도시 녹지 공간들은 주변 토지 피복과 연결성 면에서 다양하며, 역사적으로 연구가 부족했던 수백 종의 도시 야생동물에게 중요한 피난처이자 서식지를 제공합니다. 저자들이 아는 한, 진드기와 그 야생동물 숙주가 도시 환경에서 어떻게 반응하고 출현하는지 모니터링하는 도시 진드기 감시 시스템은 없습니다. 이 격차를 해소하기 위해 뉴욕시에서 롱아일랜드(뉴욕)까지 도시화 구간을 따라 장기 도시 진드기 및 야생동물 감시 시스템이 개발되었습니다. 여기서는 다양한 파트너들과 협력하여 쌍으로 야생동물 카메라 포획 및 진드기 감시 시스템을 설계, 구현, 유지 관리하는 과정을 설명합니다. 이 과정은 진드기 매개 질병 전문가와 야생동물 관리 파트너로 구성된 자문 위원회 구성으로 시작되었으며, 이들은 다음과 같은 단계를 협력적으로 진행할 수 있도록 통찰과 피드백을 제공했습니다: 1) 초기 도시화 구배 시각화 및 경계 설정, 2) 잠재적 녹지 선정, 3) 부지 허가, 4) 야생동물 카메라 및 진드기 수집 부지 선정, 5) 야생동물 카메라 설치 6) 진드기 채집, 7) 진드기 식별, 8) 야생동물 카메라 사진 식별, 9) 횡단 유지 및 보고 결과. 뉴욕시와 전 세계 다른 도시들이 계속 성장함에 따라, 진드기 및 야생동물 도시 감시 시스템과 같은 협력 프로젝트는 도시 환경에서 새롭게 발생하는 인수공통전적 위험에 대응하는 데 도움이 되는 지식을 창출할 수 있습니다.

서론

전 세계 인구의 대다수는 인구와 지리적 면적이 꾸준히 증가하는 도시 지역에 거주하고 있습니다. 도시 확장이 전 세계 생물다양성에 대한 주요 위협 중 하나인 반면, 도시 지역은 자연 서식지가 변화하고 단편화됨에 따라 도시 녹지를 통해 야생동물 서식지를 제공하는 관리가 점점 더 이루어지고 있습니다 4,5,6,7. 도시 내 밀집된 인구와 야생동물의 결합은 긍정적(예: 자연과의 연결감)8과 부정적(예: 인수공통전병 전파)을 모두 초래할 수 있습니다. 역사적으로 도시 시스템 내 야생동물은 충분히 연구되지 않았으며, 이는 변화하는 세상에서 야생동물의 지속성, 인수공통감염 위험11, 인간-야생동물 공존12를 이해하는 데 중요한 격차를 만들었습니다.

미국 북동부(U.S.)는 강도 높은도시화층이며, 검은다리진드기(Ixodes scapularis)와 진드기 매개 질병 발생14의 핫스팟입니다. 지역 내 공간적 위험 차이는15입니다. 라임병과 같은 진드기 매개 질병은 미국에서 가장 많이 보고된 매개체 매개 질병으로, 연간 약 50만 건의 사례가 발생한다14. 뉴욕주에서는 검은다리 진드기가 보렐리아 부르그도르페리(라임병 병원체), 아나플라스마 식세포필럼(아나플라스마스 병원체), 바베시아 마이크로티(바베시아스 병원체), 포와산 바이러스(파와산 바이러스 병 병원체) 등 여러 공중보건 병원체를 전파합니다16. 검은다리진드기 외에도, 긴뿔진드기(Haemaphysalis longicornis)는최근 도입된 이후 북동부에서 빠르게 자리 잡았으며, 알파-갤 증후군을 일으킬 수 있는 외딴 진드기(Amblyomma americanum)와 같은 다른 토종 진드기 매개체들도 개체 수가 증가하고 북쪽으로 분포 범위를 확장하고 있으며, 20,21 새로운 공중보건 과제를 제기하고 있습니다.

도시 진드기 매개 위험이 증가하고 있음에도 15,22, 대부분의 진드기 연구는 농촌 및 교외 지역에 집중되어 있으며, 도시화 구도와 도시 녹지 공간 전반에 걸쳐 진드기 매개 병원체 생태를 이해하는 데 중요한 공백이 생겼습니다. 진드기, 야생동물 숙주, 숙주 포식자에 대한 적극적인 감시는 근거 기반 지역 관리 관행을 알리기 위해 필요하다26.

뉴욕시(NYC)는 미국 내 모든 도시 중 가장 인구가 많은 도시입니다. 2020년에는 뉴욕시 5개 자치구(13)에 약 >840만 명이 거주했고, 광역 대도시권에는 >2,010만 명이 거주했습니다. 뉴욕시는 미국 내 다른 도시보다 평균 주택 밀도가 높음에도 불구하고(약 4700가구/km²), 도시는 또한 뉴욕시 공원 및레크리에이션국이 관리하는 29,000에이커(토지 피면의 14%)가 넘는 공원지를 보유하고 있으며, 수백 종의 야생동물에게 중요한 서식지와 보호구역을 제공합니다 28, 29. 이 도시는 수백만 마리의 새들이 이동하는 경로인 대서양 이동 경로(Atlantic Flyway)를 따라 위치해 있으며, 최근에는 동부 코요테(Canis latrans x Canis lycaon)32, 줄무늬 스컹크(Mephitis mephitis)33, 흰꼬리사슴(Odocoileus virginianus)34 등 여러 중간-포유류 종이 재정착했습니다.

뉴욕시가35번 재친환경에 투자함에 따라 인간과 야생동물의 상호작용 빈도는36번 증가할 가능성이 큽니다. 도시 생물다양성의 증가는 건강한 생태계의 신호일 수 있으며(37), 도시 생활에 자연의 감각을 되살릴 수 있습니다(38), 도시 야생동물과의 상호작용은 인수공통전염병 병원체의 전파를 초래할 수도 있습니다(11,39). 일반 너구리(Procyon lotor)와 같은 도시 적응 포유류는 다른 대형 포유류보다 도시화에 더 관대하며, 도시 지역에서 인수공통전염병 전파를 매개할 수 있어 관심 대상입니다40,41. 흰꼬리사슴은 도시 녹지 공간에서의 존재가 진드기 개체수를 증가시키고 라임병 위험을 증가시키는 것으로 밝혀져 또 다른 관심종입니다25,43.

뉴욕시 시내 경계 내에는 보건부가 운영하는 강력한 매개체 감시 프로그램이 있습니다; 하지만 진드기는 도시의 가장 도시적인 녹지 공간(44, 45, 46)에서 그렇게 광범위하게 조사되지 않습니다. 인접한 군 단위의 진드기 감시 강도는47,48로 다양하여 시 경계 간 비교가 어렵습니다. 도시 내 진드기 매개 위험 17,18,43,46,49와 야생동물 33,34,50,51에 대한 여러 연구가 이루어져 있어, 진드기, 진드기 매개 병원체, 야생동물이 도시 환경에 어떻게 반응하고 활용할 수 있는지에 대한 귀중한 통찰을 제공합니다. 하지만 진드기 매개 위험과 야생동물 공동체에 미치는 도시화 영향은 도시 중심부를 넘어 도시화 구도15, 52, 53, 54를 넘어 확장됩니다. 저자들이 아는 한, 도시화 구사를 넘어 진드기와 야생동물 숙주가 어떻게 출현하는지 모니터링할 도시 진드기 감시 시스템은 없습니다. 뉴욕시민들이 새롭게 등장하는 진드기 매개 위험에 대응하고 야생동물과 공존할 수 있도록 돕기 위해, 다양한 뉴욕시 파트너들이 뉴욕시에서 롱아일랜드(롱아일랜드)까지 도시화 구두를 따라 진드기 및 야생동물 도시 감시 시스템(TWUSS)을 개발하기 위해 노력했습니다.

figure-introduction-1
그림 1. 진드기 및 야생동물 도시 감시 시스템 설계, 실행 및 유지 관리 단계. 잠재적 녹지 공간 선택, 부지 허가, 진드기 채취 및 야생동물 카메라 위치 선택 간의 피드백 화살표가 표시됩니다. BioRender로 만든 피규어입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

TWUSS 설립 이전에는 주요 야생동물 관리 파트너들과 진드기 매개 위험 생태학 전문가들로 구성된 자문 위원회가 구성되어 트랜섹트 설계에 대한 통찰과 피드백을 제공했습니다(그림 1). 프로젝트 목표를 설정하기 위해 매월 회의가 열렸으며, 주요 과학적 목표는 도시화, 서식지 연결성, 패치 크기의 구달을 아우르는 부지를 포함하는 것임에 동의했습니다. 여러 명의 자문가를 포함함으로써 지역에 대한 깊은 지역 지식을 반영했습니다. 예를 들어, 파트너 간의 피드백은 롱아일랜드32에서 코요테 확장 및 확산의 역학을 네트워크가 포착할 가능성을 계획하는 데 도움을 주었습니다. 파트너 피드백은 관리자들이 접근 권한을 제공하는 것으로 알려진 장소, 야생동물 카메라 및 사진 태그 부착 등 지역 단체가 야생동물 카메라 및 사진 태그 작업을 도울 수 있는 장소, 그리고 팀원들이 현장 접근을 가능하게 하는 개인적 인맥을 가진 장소 포함을 촉진하는 데 기여했습니다.

야생동물 카메라 트랩(트레일 카메라, 게임 카메라라고도 함; 이하 야생동물 카메라라 함)은 야생동물 데이터를 수집하는 비침습적이고 비교적 저렴한 방법으로 널리 채택되어 야생동물 연구의 일상적인 방식을 혁신하고 있습니다55,56. 야생동물 카메라는 전통적인 현장 관찰 방법으로는 불가능한 방대한 양의 영상 데이터를 수집할 수 있게 합니다57. 도시 야생동물 정보 네트워크(UWIN)는 전 세계 회원 파트너 도시 간에 공유되어 도시 구경58 전반에 걸쳐 지역 야생동물 분포를 모니터링하는 야생동물 카메라 트래핑 트랜섹트 설계를 개발했습니다. UWIN 트랜섹트 설계가 적용되었고, 야생동물 카메라와 진드기 수집이 결합되어 TWUSS 제작이 이루어졌습니다(그림 1). 진드기 밀도를 추정하는 표준 방법으로 '틱 드래그'가 사용되었습니다. 진드기의 유충 생활 단계가 표본화되었는데, 이는 진드기가 인간에게 진드기를 옮기는 병원체의 주요 매개체이기 때문입니다. 따라서 진드기 샘플링은 5월 말부터 7월 말까지 미국 북동부 US60에서 유충 I. scapularis 진드기 활동 정점과 일치하여 수행되었습니다.

도시 파트너가 UWIN 네트워크에 가입하려면 최소 1개의 트랜섹트를 구축해야 하며, 이 트랜섹스는 25-30개의 야생동물 카메라 스테이션 사이트58을 수용할 수 있어야 합니다; 최소 길이 요구사항은 없으며, 트랜섹트가 직선을 따라야 할 필요도 없습니다. UWIN 네트워크 요구사항에 따라, 야생동물이 이용하는 모든 지역에 야생동물 카메라 스테이션을 설치할 수 있으며, 뒷마당58도 포함됩니다. 하지만 TWUSS는 도시 공원, 묘지, 산림 보호구역, 골프장, 대형 정원 등 공공 또는 반공공 녹지 공간에 집중하여 흰꼬리사슴과 스컹크와 같은 민감한 표적 종의 분포를 포착하기 위해 야생동물 카메라 배치를 수행합니다. 뉴욕시 트랜섹트는 길이 55km, 폭 4km이며, 길이 5km씩의 10개 구간으로 나뉩니다. 2022년에는 각 구간별로 4개의 야생동물 카메라 스테이션이 설치되어 브루클린에서 뉴욕 나소 카운티까지 총 40개의 야생동물 샘플링 장소가 운영되었습니다. 2023년에는 뉴욕 스태튼 아일랜드에 추가 구간이 추가되었습니다. 진드기 채집 분야에서는 골프장이 살충제 사용과 활발한 진드기 관리 때문에 제외되었으며,이는 데이터에 방해가 될 수 있습니다. 이로 인해 29개의 야생동물 카메라 사이트도 진드기 수집 장소가 되었습니다.

TWUSS는 도시화 구배 트랜섹트 설계와 표준화된 진드기 및 야생동물 데이터 수집 방법의 조합 26,62,63에서 다른 진드기 감시 시스템과 차별화됩니다. 많은 정부 및 비정부 기관들이 진드기 감시에 참여하고있습니다. 그러나 대부분의 진드기 감시 노력은 진드기 존재를 감지하는 제한된 목적을 가지고 있으며, 수동적이고 비표준화된 감시 방법에 의존합니다 62,63,65. 수동적 감시 방법(즉, 커뮤니티 과학 플랫폼에서의 진드기 보고서)은 적극적 감시 방법보다 비용이 낮고 상대적으로 유지에 필요한 노력 면에서 유리하지만, 공간적·시간적 추세에 대한 깊은 이해는 허용하지 않는다63. 2020년, 미국 질병통제예방센터(CDC)는 진드기 드래그 수행에 대한 상세한 지침을 포함한 능동적 진드기 감시에 관한 종합 가이드를 발표했으나, 진드기 위험67 평가에 중요한 단계인사이트 선정 59에 대해서는 일반적인 지침만 포함하고 있습니다. 또한, 현재 진드기 감시 방법에는 진드기 생태가 야생동물 숙주와 밀접하게 연결되어 있음에도 불구하고 쌍으로 이루어진 야생동물 모니터링이 거의 포함되지 않습니다68,69. 도시 야생동물 연구소는 UWIN58 설립을 통해 도시화 구단 전반에 걸쳐 야생동물 모니터링을 표준화하기 위해 큰 노력을 기울였으며, 이러한 네트워크를 One Health Goals70의 중심으로 확장할 잠재력이 있습니다. 도시화 구배를 따라 표준화된 진드기 수집 방법과 야생동물 모니터링을 결합함으로써, TWUSS는 적극적인 감시 노력이 제한된 진드기와 야생동물 숙주 개체군 역학을 의미 있게 비교할 수 있게 합니다22.

TWUSS 설계는 야생동물, 진드기 및 이들이 전파하는 병원체가 존재하거나 분포 범위가 확장되거나 새로 나타나는 도시 지역에 가장 적합합니다. 주목해야 할 주요 제한 요소는 파트너 권한 의존성과 트랜섹트 유지에 필요한 큰 노력입니다. 여기서는 야생동물 카메라 포획과 진드기 감시 시스템을 설계, 구현, 유지하기 위한 학제간 협력 구축 과정을 소개합니다.

프로토콜

각 부지에 야생동물 카메라 설치, 진드기 채취를 위한 허가를 적절한 관리 기관으로부터 받았습니다.

1. 초기 트랜섹트 구배 시각화 및 경계

참고:도시화를 수치화하는 방법은 여러 가지가 있지만, 불투수성 표면과 주거 밀도의 구조적 요소와 숲 피복이 도시화 및 야생동물 및/또는 체크 25,72,73 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 지표입니다25, 72, 73.

  1. ArcGIS pro나 다른 선호하는 GIS 소프트웨어를 사용하여 연구 지역의 도시화 지표를 시각화하세요. 도시화를 분류할 때 불투수 표면 및 주거 밀도 비율을, 나무 캐노피 덮개를 사용해 녹지와 야생동물 서식지 품질을 시각화할 수 있습니다:74.
    1. 가장 최신에 발행된 국립 토지 덮개 데이터베이스(NLCD)에서 퍼센트 불투수 표면 래스터 파일을 얻으세요75. 주택 밀도는 미국 인구조사 데이터13 또는 Silvis 주택 밀도 데이터셋76을 사용하세요. NLCD75에서 나무 캐노피 비율 측정을 확인하세요.
    2. 모든 데이터셋을 로컬 또는 서버 드라이브의 프로젝트 폴더에 저장하세요. 맵 탭의 Add Data 버튼을 사용해 각 데이터 레이어를 프로젝트에 추가하세요. 프로젝트 폴더에서 각 데이터 레이어를 선택해 하나씩 추가하고, 이 과정을 모든 데이터 레이어에 반복하세요.
    3. 불투수성 표면 래스터의 경우, 표준화된 범주77을 기반으로 도시 강도 '빈'(범주)으로 기호를 설정하세요: 높은 도시 강도(>80% 불투수면), 중간 도시 강도(50%-79% 불투수면), 낮은 도시 강도(20%-49% 불투수면), 그리고 개방 공간(>20%). 이 기호를 적용하려면 목차 창에서 래스터 레이어를 우클릭하고, 심볼로지를 선택한 뒤, 주요 심볼로지를 분류로 변경한 뒤, 지정된 도시 강도 범주에 따라 클래스를 정의하세요.
    4. 주택 밀도 셰이프파일 계층의 표준화된 도시 강도 범주별 심볼로지를78개로 설정하세요: 도시(>km²당 1,000가구), 교외(km²당 147.06-1,000가구), 외곽(km²당 6.18-147.05가구). 이 심볼로지를 적용하려면 목차 창에서 레이어를 우클릭하고, 심볼로지를 선택한 뒤, 주요 심볼로지를 고유 값으로 변경하고, 지정된 주거 밀도 카테고리에 대응하는 클래스를 할당하세요.
    5. 나무 캐노피 덮개 층의 경우, 심볼로지를 0-100%의 연속 범위로 유지하세요.
  2. 각 도시화 범주를 포함하는 4km 폭의 트랜섹트를 예비 배치하기 위해 해당 지역 내 도시화 구배가 어디에 있는지 식별하세요. 이 구도는 1.1.3 및 1.1.4 단계에서 정의된 것입니다. (그림 2).
    참고: 트랜섹트 배치에 명확한 선형 도시화 구배가 없으면, 트랜섹트를 5km 길이의 구간으로 나누어 비선형 트랜섹트로 만들 수 있으며, 이 트랜섹트는 도시화 수준을 모두 포착하고 각 구간당 최소 4개의 지점을 포함합니다.
  3. 트랜섹트를 다음 조건을 충족하면서도 경배를 적절히 포착하도록 위치하세요:
    1. 관심 있는 녹지 공간을 포착하고, 야생동물 카메라 스테이션을 최소 1km 간격으로 배치하여 일반적인 도시 중간포유류와 조류에게 공간적으로 독립적이라고 간주하도록 해야 합니다79,80 (그림 2).
    2. 트랜섹트를 협력자가 관심 있는 녹지나 고품질 공간(>38% 나무 캐노피 덮개81)을 덮도록 배치하여 녹지 피복 내 조각 내 이질성을 유지할 수 있는 공간(즉, 가장 도시 구간의 대규모 숲 공원)을 포함하도록 배치하세요.
    3. 지도 탭에서 측정 버튼을 선택하여 트랜섹트 위치와 거리를 결정하는 데 도움을 주세요.
      참고: 정확한 트랜섹트 라인을 결정할 때는 각 구간당 최소 4개 이상의 위치를 선택해야 하며, 일부 잠재적 공간은 여러 가지 이유(예: 야생동물 카메라 설치 허가 미가 또는 지상 진실 시 부적합한 서식지)로 인해 사용 불가능해질 수 있습니다.

2. 잠재적 녹지 공간 선정: 연구 지역 내 야생동물 카메라 설치 및 진드기 수집을 위한 잠재적 녹지 식별

  1. 미국 보호구역 데이터베이스(PAD-US) 셰이프파일을 다운로드하여 1.1.2 단계에 따라 지도에 추가하여 트랜섹트 경계 내 모든 녹지 공간을 식별합니다. 82.
  2. 나무 캐노피 피복 데이터 레이어에서 각 녹지 공간 내 나무 캐노피 덮개량의 크기(면적)와 비율을 계산하세요.
    1. 분석 탭에서 도구 버튼을 선택해 지리 처리 창을 엽니다.
    2. 각 녹지 공간의 크기를 계산하려면 Calculate Geometry Attributes 도구를 사용하세요. 녹지공간 레이어를 입력 특징으로 선택한 후, 크기에 대해 새 필드를 만들고 Property로 Area를 선택하세요. 원하는 면적 단위와 좌표계를 선택하고 실행 버튼을 눌러 도구를 실행하세요.
    3. 각 녹지 공간 내 나무 캐노피 비율을 계산하려면 Zonal Statistics 도구를 사용하세요. 녹지 공간 레이어를 입력 래스터 또는 특징 구역 데이터로 선택한 후, 각 녹지공간의 이름이나 고유 ID를 존 필드로, 나무 캐노피 덮개 계층을 입력 값 래스터로 선택하세요. 다음으로, 통계 유형으로 'Mean'을 선택하고 '실행'을 눌러 도구를 실행하세요.
  3. 야생동물 카메라 설치 장소:
    1. 일부 도시 공원, 골프장, 묘지, 자연 보호구역/지역은 대도시 지역의 대부분 녹지 공간을 차지하며 UWIN 관련 연구의 야생동물 카메라 사이트로 흔히 사용되기 때문입니다6.
    2. 1.1.3 단계에 따라 나무 수관 덮개 비율 층에 기호를 설정하여, 트랜섹트 각 구간 내 지역을 울창한 숲(>38% 나무 수관 덮개) 또는 가벼운 숲 서식지(<38% 나무 수관 덮개)81 로 분류하여 트랜섹트83의 야생동물 카메라 위치 간 서식지 품질 차이를 고려합니다. 각 트랜섹트 구간 내에서, 울창한 숲이 우거진 녹지 두 곳과 약간 숲이 우거진 두 곳을 야생동물 카메라 설치 장소로 식별합니다(그림 3).
  4. 진드기 채취의 경우, 공공 공원, 자연 보호구역, 정원을 필터링하여 ≥5헥타르 크기의 녹지 공간과 ≥20%의 전체 나무 덮개 피복을 포함하도록 하며, 진드기 샘플링 방법이 최소 800m의 산림 산책로 서식지25, 59, 84를 포함할 수 있도록 해야 합니다.
    참고: 살충제 사용으로 인해 진드기 수집 장소로 골프장을 선택하는 것을 피하세요.

3. 부지 허가

  1. 인터넷 검색 엔진이나 파트너 네트워크를 이용해 각 녹지 공간의 연락처를 파악하여 현장 접근 허가와 야생동물 카메라 설치, 진드기 채취 허가를 받으세요.
    1. 프로젝트에 대한 한 페이지 개요를 작성하여 이메일이나 전화로 지정된 연락처에게 배포하세요. 이 한 페이지 개요에서 제시된 결과물에는 Wildlife Insights 프로젝트85페이지를 통한 사진 접근, 연간 야생동물 카메라 보고서, 그리고 지역 진드기 개체군에 관한 정보 등이 포함될 수 있습니다. 횡단선에 사용되는 공원 및 공공 자연 지역의 경우, 해당 공원/시 당국에서 허가를 받으세요. 공식 허가 절차 없이 트랜섹트 내 모든 사유 공간에 대해 서면 허가(즉, 이메일 확인)를 받아야 합니다.

4. 야생동물 카메라 및 진드기 수집 장소 선정

  1. 야생동물 카메라 위치 선정을 위해, 각 녹지 공간 경계 내에 무작위 지점을 생성하여 잠재적인 야생동물 카메라 위치를 결정합니다.
    1. 지오프로세싱 창을 열고 무작위 점 생성 도구를 선택하세요. 그린스페이스 레이어를 제약 특성 클래스로 선택하고 Run을 선택하세요.
    2. 두 개의 야생동물 카메라 배치 스테이션을 포함할 만큼 충분한 녹지의 경우, 최소 허용 거리 를 1 km로 선택하여 최소 간격 1km의 두 무작위 지점을 동시에 생성합니다.
    3. 만약 가벼운 숲이나 울창한 숲이 우거진 서식지 내에 속하지 않는다면, 새로운 무작위 지점을 생성한다(그림 3). 이 무작위로 생성된 지점들은 현장 방문 시 약간의 변경이 있을 수 있으며, 토지 소유자가 허용 가능하다고 판단하는 야생동물 카메라 위치에 대한 피드백이 있을 가능성이 큽니다.
  2. 진드기 채취 지점의 경우, 야생동물 카메라 반경 500m 이내에서 진드기를 세 가지 서로 다른 트랜섹트 유형(1) 트레일 가장자리, 2) 내부 숲, 3) 숲-잔디 가장자리25 (그림 4)를 따라 드래그할 위치를 선택하세요. 8개의 100m 완전 트랜섹트를 끌어올릴 수 있도록 하세요.
    1. 각 녹지 공간마다 위성 이미지나 이용 가능한 트레일 지도를 사용하여 각 트랜섹트 유형별 100m 트랜섹트 두 개를 식별하세요.
    2. 서식지 유형에 상관없이 추가로 두 개의 트랜섹트를 선택하여 800m를 완성하며, 각 항력은 서로 ≥10m 간격을 유지하도록 합니다.
    3. 숲과 잔디 가장자리가 없다면, 추가로 200m 구간을 내부 및 트레일 횡단으로 선택하세요.
  3. 각 야생동물 카메라 설치 지점 주변 2km 반경 내 나무 캐노피 피복률, 불투수성 표면 비율, 서거지 밀도를 계산합니다.
    1. 각 카메라 트랩 배치의 좌표를 Add Data 버튼을 사용해 ArcGIS 프로젝트 맵에 추가하세요. ArcGIS pro의 지오프로세싱 창에서 쌍별 버퍼 도구를 선택하세요. 카메라 트랩 포인트 레이어를 입력 특징 으로 선택하고 거리를 2km로 설정 하세요 . 버퍼를 생성하려면 실행(Run )을 클릭하세요.
    2. 2.2.3단계에서 설명한 대로 지역 통계 도구를 사용하세요. 각 카메라 트랩 주변 2km 완충 범위 내에서 나무 캐노피 덮개, 불투수면 비율, 거주지 밀도를 계산하는 것입니다.
    3. 모든 도시화 수준이 반영되어 있으며, 각 트랜섹트 구간에 야생동물 카메라와 진드기 채취 지점을 배치하여 도시화 구배가 적절히 포착되었는지 확인하세요(그림 5).
      참고: 5단계와 6단계는 필요한 현장 작업을 포함하며, 현장 팀원들이 위험과 위험에 노출될 수 있습니다86. 현장 안전은 성공의 필수 요소입니다. 안전하고 효과적인 현장 작업 계획을 위해 확립된 안전 지침을 준수하세요86.

figure-protocol-1
그림 3. TWUSS 횡단의 5km 구간 예시입니다. 그림은 녹색 공간(검은 윤곽선 안에 배치된 4개의 야생동물 카메라 사이트(검은 원)과 야생동물 카메라 주변의 진드기 끌기 샘플링 구역(빨간 원)을 보여주는 TWUSS 트랜섹트(회색 점선). 기저층은 재분류된 나무 덮개층을 지역적 서식지 품질을 나타내기 위해 조밀한 녹색(녹색) 또는 약간 하얀 숲으로 묘사합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

figure-protocol-2
그림 4. 야생동물 카메라와 진드기 드래그 트랜섹트를 쌍으로 보여주는 진드기 채집 현장 설치 예시. 중앙의 검은 점은 울창한 숲 공간 내 야생동물 카메라 위치를 나타냅니다; 빨간 점선은 카메라 주변 500m 반경을 나타내며, 이 안에서 틱 드래그가 이루어집니다; 100m 길이의 빨간 실선은 각 트랜섹트 유형을 나타내며, "숲/잔디 가장자리", "내부", "트레일"로 라벨이 붙어 있습니다. 구글 어스 위성 이미지가 기본 지도로 사용됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

5. 야생동물 카메라 배치

  1. 야생동물 카메라 설치 몇 주 전에 다음 준비 단계를 완료하세요:
    1. 장비 재고를 점검하고, 각 배치에 필요한 야생동물 카메라, 메모리 카드, 자물쇠, 금고함을 충분히 준비하세요.
    2. 각 야생동물 카메라를 완전히 교체할 수 있도록 충분한 새 배터리를 준비하세요. 대부분의 야생동물 카메라 모델은 6-8개의 AA 배터리를 필요로 합니다.
    3. 이후 야생동물 카메라 배치 시, 이전 시즌의 모든 데이터가 메모리 카드에서 다운로드되어 저장되었는지 반드시 확인하세요.
    4. 간단한 프로젝트 설명과 관련 연락처(예: 영구 프로젝트 이메일 주소)를 포함한 라벨을 만드세요. 라벨을 출력하여 투명 포장 테이프를 사용해 각 야생동물 카메라 잠금 상자 상단에 안전하게 부착하세요( 보완 파일 1 참조).
    5. 각 야생동물 카메라에 고유한 카메라 ID 번호를 붙이고, SD 카드에는 같은 ID를 붙이고, 이상적으로는 사이트 이름과 연동하세요.
    6. 각 야생동물 카메라 트랩의 날짜와 시간을 정하세요.
    7. 야생동물 카메라 매개변수 설정을 다음과 같이 조정하세요: 다중 촬영(3장), 카메라 지연(30초), 유닛 작동 시간 24시간, 이미지 품질/화면 크기(최소 16 MP).
      참고: 권장 야생동물 카메라 설정에 대한 추가 세부사항은참고 문헌 87 을 참조하십시오.
  2. 현장 방문 시, 해당 공간에 무작위로 생성된 지점에서 50m 이내에 야생동물 카메라 설치에 적합한 나무를 선택하세요.
    1. 야생동물 카메라를 무릎 높이(~50cm)에 설치하고, 산책로에서 보이지 않는 위치에 설치하고, 사람의 접근(예: 산책로, 보도)에서 멀리 기울여 인간의 탐지를 최소화하세요. 햇빛 눈부심을 막기 위해 카메라를 동쪽이나 서쪽을 직접 향하지 마세요.
    2. 바람이 부는 조건에서 카메라 센서(감지 거리 80피트)에 방해가 될 수 있는 큰 풀잎, 잎, 기타 물체를 제거하세요. 이로 인해 잘못된 카메라 트리거도 줄어듭니다.
    3. 야생동물 카메라가 지면과 평행하게 정렬되어 있는지 확인하세요.
  3. 1월, 4월, 7월, 10월 동안 각 장소에 ≥28일간 야생동물 카메라를 배치하여 야생동물 서식지 이용 및 점유 비율의 계절별 변동을 포착하세요58.

6. 틱 드래그를 통한 틱 수집

참고: 각 지점을 5월 말부터 7월 말까지 2-3회 샘플링하여 미국 북동부에서 검은다리진드기 유충 탐색 정점기(다른 지역 및 진드기 종, 생활 단계에 따라 시간 조정)에 맞춰 복제 샘플을 얻으세요. 각 지점 방문 시 총 800m 이동 거리를 확보합니다. 800m 전체 구간은 반드시 연속25.59마일 아니에요.

  1. 진드기 채취를 시작하기 전에 밭 시즌 초에 다음 단계를 완료하세요:
    1. 진드기 끌기에 필요한 모든 재료를 준비하세요.
      1. 일회용 실험실 장갑(예: 라텍스 또는 니트릴 장갑)을 착용한 상태에서, 계획된 트랜섹트당 최소 500 μL 85% EtOH 또는 RNA/DNA Shield를 담아 1.5mL 바이알 2-3개를 채웁니다.
        참고: 진드기와 박테리아 병원체 보존에는 85% EtOH를 사용하고, RNA 보존이 관심 있을 경우(예: 진드기 매개 바이러스)88. 기관 실험실 안전 지침에 따라 EtOH의 적절한 저장을 보장합니다.
      2. 각 계획된 트랜섹트에 대해 충분한 데이터시트를 출력하세요( 보조 파일 2 참조).
      3. 진드기 수집 재료(겸자, 영구 마커, 준비된 바이알, 유충 채취용 투명 플라스틱 테이프, 기록용 필기구)를 현장에서 사용할 수 있도록 힙색에 넣으세요. 현장 데이터 수집기마다 허투리 하나씩 준비하세요.
    2. 각 필드 데이터 수집기의 걸음 길이를 추정하는데, 데이터 수집기가 10m 트랜섹트를 세 번 걸으며 평균 걸음 길이를 계산합니다.
    3. 진드기 채취 시 개인 안전을 위해 다음과 같은 예방 조치를 취하세요:
      1. 현장에서 사용할 밝은 색상의 긴팔 옷(예: 흰색 작업복)을 준비하여 진드기 발견을 더 잘 보이게 합니다.
      2. 야외 진드기 채취 최소 24시간 전에는 0.5% 퍼메트린59 가 함유된 살충제 제품으로 의류와 신발을 처리하고 자연 건조시키세요. 필요 시 재도포는 제품 제조사 지침을 따르세요.
        참고: 피부에 살충제를 사용하는 것은 살충제가 진드기 끌기 천으로 옮겨져 진드기 활동이 감소할 위험이 있으므로 피하세요.
      3. 현장에 도착하기 전에 바지를 양말 안에 집어넣었다.
      4. 진드기 채취 프로토콜 동안 옷과 피부에 진드기가 있는지 확인하고, 부착된 진드기는 즉시 집자59로 제거하세요.
  2. 각 틱 드래그를 수행하기 위해 다음 단계를 완료하세요:
    1. 100m 횡단면당 30분에서 1시간을 허용하되, 정확한 시간은 진드기 밀도89에 따라 달라집니다.
      참고: 식생이 젖어 있을 때는 진드기 샘플링을 피하세요. 이는 드래그 천을 적셔서 진드기 부착89번 작업을 방해할 수 있습니다.
    2. 데이터시트에 다음 사항을 기록하세요: 1) 하루 중 시간, 2) 기상 조건(온도, 바람, 상대 습도)을 기상 계측기를 사용, 3) 트랜섹트 시작 지점의 위도/경도 좌표를 휴대폰이나 기타 GPS 기기로 최소 10m 정확도로 기록하세요.
    3. 1m × 1m 길이의 흰색 코듀로이 또는 플란넬 드래그 클로스를 땅 위에 펼쳐 완전히 펼치고 가능한 한 많은 표면적이 숲 바닥이나 잔디에 닿도록하세요.
    4. 천을 끌고 10m 천천히 걷다가 멈춰서 천에 진드기가 있는지 점검하세요. 89
    5. 천을 꼼꼼히 살펴봐 진드기가 있는지 확인해. 천을 적절한 빛 속에 놓고, 좌우, 위에서 아래로 체계적으로 천을 스캔하며 움직임을 관찰하세요.
      참고: 드래그는 100m 트랜섹트로 수행해야 하며, 진드기가 기어가거나 천에서 떨어지는 것을 방지하기 위해 드래그 클로스는 10m 간격으로 점검해야 합니다.
    6. 겸자로 발견된 모든 진드기를 수집하여 85% EtOH 또는 RNA/DNA Shield가 포함된 1.5mL 보존 바이알에 넣으세요. 각 100m 트랜섹트마다 고유한 트랜섹트 번호가 붙은 다른 바이알을 사용하세요.
      1. 천에 유충이 풍부하면 투명 포장 테이프89로 채취하세요.
    7. 데이터시트의 100m 횡단면을 따라 10m 간격마다 수집된 진드기 수를 기록하고, 가능하면 종과 생활 단계를 식별하세요.
    8. 10m 구간당 주요 식생 유형(예: 주로 낙엽, 관리되지 않은 초본, 관리된 풀)을 기록하세요( 보충 파일 2 참조).
    9. 100m 트랜섹트가 끝날 때마다 천의 각 면을 다시 점검하고 종료 시간과 GPS 좌표를 기록한 후 다음 트랜섹트로 진행하세요.

7. 진드기 식별

  1. 해부 현미경을 사용해 연구에서 흔히 볼 수 있는 진드기의 분류학적 키(90,91,92,93)를 따라 수집한 모든 진드기의 종과 생활 단계를 식별합니다.
  2. 관심 있는 종과 생활 단계(예: I. scapularis nymph)를 85% EtOH 또는 RNA/DNA Shield로 채운 새로운 바이알에 넣고 관련 트랜섹트 번호를 표지합니다.
  3. 수집 및 처리한 각 진드기 바이알에 대한 진드기 식별 정보를 입력하는 스프레드시트를 만드세요.
    1. 진드기 식별 스프레드시트와 현장 데이터시트를 트랜섹트 ID로 연결하세요.

8. 야생동물 카메라 사진 태깅 및 분석

  1. 각 야생동물 카메라와 계절별 배치 사진을 로컬 또는 온라인 데이터베이스(예: Wildlife Insights나 Zooniverse)에 업로드하여 사진 태그를 부착하세요. 사람 이미지를 자동으로 삭제하는 플랫폼을 사용하면 개인정보 보호 문제를 피할 수 있습니다.
  2. 업로드된 사진의 메타데이터에 사이트와 수집 기간에 관한 정보가 포함되는지 확인하세요.
  3. 야생동물 카메라 포획 연구를 위해 구축된 온라인 데이터베이스(예: Wildlife Insights)나 사진 메타데이터를 보유한 기타 소프트웨어를 사용해 동물 종을 식별하여 모든 사진을 태그하세요.

9. 횡단 유지 및 결과 보고

  1. 장기적인 트랜섹트 관리 목표, 참가자, 리더십을 설정하세요.
  2. 야생동물 카메라 위치 좌표, 틱 드래그 좌표, 부지 접근 정보, 토지 관리자 연락처, 처리된 데이터 접근 정보 등 관련 사이트 정보를 담은 문서가 포함된 데이터베이스(예: 공유 드라이브 폴더)를 생성하고 유지합니다.
  3. 현장 정보(즉, 도시화 지표), 수집된 생애 단계별 진드기 수, 그리고 각 프로젝트별로 시즌별로 기록된 고유 야생동물 종 목록을 연결하는 마스터 스프레드시트를 유지하세요.
    1. 각 토지 관리자 및/또는 지역 참여자에 맞춘 연말 보고서를 작성하고, 야생동물 카메라와 진드기 데이터 요약을 포함하여 참가자들이 프로젝트에 참여할 수 있도록 하세요.

결과

트랜섹트 라인은 뉴욕시에서 롱아일랜드(NY)까지 세 개 카운티에 걸쳐 도시화 구배를 포착하기 위해 배치되었습니다(그림 2).

figure-results-1
그림 2. 도시화 구배를 따라 횡단면을 그린 지도입니다. (A) NLCD의 불투수면 비율로 나타내는 도시화 강도. (B) 인구조사 블록 단위를 기반으로 한 주택 밀도. (C) NLCD 데이터에서 도출된 나무 수관 덮개 비율. (D) 진드기 채취와 야생동물 카메라 배치에 사용되는 트랜섹트를 보여주는 위성 이미지. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

뉴욕시 횡단면의 모든 야생동물 카메라 및 진드기 채집 지점(각각 n = 44, n = 38)은 공공 공원(n = 21, n = 23), 골프장(n = 6, n = 0), 묘지(n = 5, n = 3), 자연 보호구역(n = 9, n = 9), 공공 정원(n = 3, n = 3) 내에 배치되었습니다(표 1).

녹지 공간 유형카메라 트랩 사이트 수진드기 채취 장소 수
공원2123
자연 보호구역99
공공 정원33
묘지53
골프 코스60
총 사이트들4438

표 1: 녹지 공간 유형별 야생동물 카메라 및 진드기 채취지 수 요약.

각 야생동물 카메라 설치 지점 반경 2km 내 나무 수관 덮개 비율, 불투수면 비율, 주거 밀도를 계산한 결과, 각 트랜섹트 구간 내 야생동물 카메라 배치가 뉴욕시에서 롱아일랜드, NY까지 도시화 구배를 따라 도시 지표의 평균과 4개 지점의 분포를 효과적으로 포착했음을 알 수 있었습니다(그림 5). 각 트랜섹트 구간에서 두 개의 울창한 숲과 두 개의 경지림 지역이 선정되었기 때문에, 각 야생동물 카메라 100m 이내의 나무 수관 덮개 비율 변화는 각 야생동물 카메라 주변의 지역 서식지 품질이 도시화 구배에 걸쳐 크게 차이가 없음을 보여주었습니다(낮은 R2).

figure-results-2
그림 5. 트랜섹트 전역에 설치된 야생동물 카메라 주변의 환경 특성. 서쪽에서 동쪽으로 5km 구간(1-10) 구간마다 4개의 야생동물 카메라가 설치되며, 각 야생동물 카메라 트랩 반경 2km 이내에 (A) 불투수 표면 덮개, (B) 서거지 밀도, (C) 나무 덮개 덮개가 표시됩니다. (D) 야생동물 카메라 위치 반경 100m 이내의 나무 덮개는 선택된 녹지 내 미세 서식지 질의 다양성을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

2022년 봄부터 2023년 여름까지 TWUSS 시스템이 시작된 이래, 현장 데이터 수집으로 4,928일의 야생동물 카메라 포획일과 3,421마리의 유충 검은다리 진드기, 575마리의 유충 론스타 진드기, 329마리의 유충 긴뿔진드기가 수집되었습니다(표 2).

유충 진드기 종총 수집 수량
Amblyomma americanum (외로운 별)575
헤마피살리스 롱기코르니스 (긴 뿔)329
Ixodes scapularis (검은다리)3421
모든 약충 진드기4325

표 2: 38개 지점 전부와 두 차례 샘플 채집 연도(2022-2023)에 걸친 종별 유충 진드기 수집 요약.

야생동물 카메라 사진에서 모든 카메라에서 34종의 독특한 종이 확인되었으며(전체 종 목록은 보충 파일 3 참조), 이 중 16종은 포유류, 16종은 조류입니다(그림 6). 야생동물 카메라는 중간포유류 활동을 포착하도록 구성되었으며, 다음과 같은 7종의 중간포유류가 관찰되었습니다: 동부 코요테(Canis latrans var.), 붉은 여우(Vulpes vulpes), 너구리(Procyon lotor), 버지니아 주머니쥐(Didelphis virginiana), 줄무늬 스컹크(Mephitis mephitis), 흰꼬리사슴(Odocoileus virginianus), 그리고 마멋(Marmota monax).

figure-results-3
그림 6. 중간포유류, 소형 포유류, 조류, 가축, 인간 등 트랜섹트 전반에 걸쳐 포착된 대표적인 이미지 모음입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

TWUSS 프로토콜의 시행을 통해 도시화 구배를 따라 최초의 결합형 도시 진드기 위험 및 야생동물 모니터링 횡단선이 확립되었습니다. 이 감시 시스템에서 도출된 이전에 발표된 연구는 경사에 걸친 도시화 지표, 야생동물 카메라의 핵심 진드기 숙주(흰꼬리사슴) 데이터, 진드기 수집 데이터를 연결하여 도시화가 야생동물 숙주 점유와 진드기 위험 강도에 미치는 연쇄 효과를 식별했습니다25. 이 연구는 녹지 공간 연결성 증가, 나무 수관 덮개 증가, 불투수성 표면 감소가 흰꼬리사슴 점유 확률을 계층적으로 높여, 각 녹지 공간 내 유충 I. scapularis 진드기 개체 수를 유의미하게 예측하는 결과를 발견했습니다(그림 7, 표 3)25.

figure-results-4
그림 7. 쌍으로 이루어진 야생동물 카메라와 진드기 수집 트랜섹트 설계에서 나온 대표적인 모델 플롯. (A) 기능적 연결성은 흰꼬리사슴 점유 확률의 가장 강력한 예측 변수입니다. (B) 흰꼬리사슴 점유의 중요한 변수로서 유충 검은다리 진드기 수가 중요한 역할을 한다. 그래프 A의 점유 모델은 2022-2023년에 설치된 야생동물 카메라에서 촬영한 흰꼬리사슴 사진을 사용해 생성되었습니다. 그래프 B의 경우, 포인트는 2022-2023년 현장에서 수집된 틱 수를 1600 m² 의 샘플링에서 나타내며, 회귀선과 표준오차는 음의 이항 모델 예측을 나타냅니다. y축은 시각화를 위해 < 300틱으로 제한됩니다. 도형은 Lilly 등의 허가를 받아 각색 및 복제되었습니다. 202525. 이 도표의 확대 버전을 보려면 여기를 클릭해 주세요.

모델 유형응답 변수모델 구성 요소추정치SEzP( >|z|)
단일 시즌 점유 모델사슴 점유(가로채기)3.041.791.70.09
기능적 연결성11.094.082.72< 0.01
단일 시즌 점유 모델사슴 점유(가로채기)−1.531.04−1.480.14
퍼센트 나무 캐노피 커버6.152.272.7< 0.01
단일 시즌 점유 모델사슴 점유(가로채기)−1.260.91−1.390.16
불투수면 비율−5.852.24−2.62< 0.01
음의 이항 일반화 선형 혼합 효과 모델. 부지와 연도는 무작위 효과로 포함되었습니다.유충 검은다리 진드기 개체수(가로채기)−9.040.81−11.17< 0.001
사슴 점유4.430.577.79< 0.001
녹지 공간 내 수관 덮개 비율0.030.012.330.02

표 3: 쌍을 이루어 야생동물 카메라와 진드기 수집 트랜섹트 설계를 통해 나온 대표성 모델 결과. 사슴 점유의 주요 예측 변수를 보여주는 점유 모델 결과; 음의 이항 일반화 선형 혼합 효과 모델 결과는 녹지 공간 내 사슴 점유율과 나무 수관 덮개 비율에 따라 유충 검은다리 진드기 개체수가 증가함을 보여줍니다. 표는 Lilly 외 2025년25쪽의 허가를 받아 수정 및 복제되었습니다.

보충 파일 1. 예시: 야생동물 카메라 잠금 상자 라벨. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보조 파일 2. 진드기 수집 데이터시트 예시. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

보조 파일 3. 뉴욕시 야생동물 횡단 야생동물 카메라로 포착되어 연구자들이 육안으로 확인한 34종의 고유 종 목록. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.

토론

TWUSS의 도입을 통해 이 프로토콜은 도시화 구배를 포착하는 쌍 진드기와 야생동물 모니터링 트랜섹트를 설계하는 방법을 보여줍니다. 이 시스템의 대표 결과는 도시 지역에서 진드기 위험의 경관 규모와 야생동물 숙주 요인을 식별하는 데 기여했습니다25. 쌍 야생동물 카메라 설계의 주요 진드기 숙주 데이터는 뉴욕시 내에서 새로 위험이 높아진 지역을 식별하는 데에도 사용되었습니다25. 이는 전 세계적으로 도시화가 진행됨에 따라 진드기와 야생동물에 대한 지속적인 모니터링의 중요성을 강조하며, 표준 감시 설계와 방법론의 필요성을 강조합니다70. 진드기 매개 위험이 나타나고 있는 도시 전역에서 TWUSS를 복제하면, 진드기와 야생동물 숙주 분포를 좌우하는 도시 경관 지표를 대규모로 비교할 수 있을 것입니다25,70.

TWUSS 횡단면은 다양한 녹지 공간 유형, 관리 관행, 토지 관리 관할구역에 걸쳐 있으며, 20개의 서로 다른 토지 관리 단체가 야생동물 카메라 설치와 진드기 수집 허가를 요구합니다. 따라서 TWUSS는 다양한 협력자들의 참여에 의존하며, 지역 참여자들의 참여가 진드기 감시 시스템94,95와 야생동물 및 생물다양성 보전 노력, 특히 도시 상황에서의 성공노력 96,97,98,99를 포함한 장기적인 성공을 향상시킬 수 있음을 시사합니다 . 시 공원 및 보건부와의 협력으로 검은다리 진드기 채집 구역 내 표지판이 늘어나고, 진드기 매개 위험이 새로 확인된 곳에서는 시 보건부가 표적 매개체 감시를 실시했습니다.

방대한 양의 데이터가 수집됨에 따라 데이터 처리, 진드기 식별, 그리고 촬영된 야생동물 종의 식별이라는 큰 과제가 따릅니다. 모든 프로젝트 정보와 데이터를 포함하는 체계적인 공유 프로젝트 데이터베이스(단계 9.2)를 유지하는 것은 설립 기간 동안 프로젝트 관리 책임이 바뀌면서 TWUSS의 성공에 핵심적이었습니다. 또한, 진드기 분류와 사진 데이터는 주니어 연구자와 자원봉사자들이 프로젝트에 참여하고 지역 녹지 공간에 서식하는 야생동물 종과 진드기 위험에 대한 관심을 높이는 효과적인 방법이 될 수 있습니다. TWUSS를 통해 학생들은 트랜섹트 데이터 처리 참여를 통해 교육 기회를 프로젝트에 통합되었습니다. TWUSS 시작 이후 2년 동안 30명 이상의 주니어 연구자(학부 및 석사 과정 학생)가 이미지 분류와 진드기 식별에 기여했으며, 그들 중 다수에게는 이것이 첫 연구 경험이었습니다. 대학생들을 위한 기회를 창출하는 것 외에도, 뉴욕 과학 아카데미와 걸스카우트와 함께 여러 지역사회 참여 노력이 진행되었습니다. 이러한 홍보 활동을 통해 트랜섹트에 참여하는 활발한 연구자들은 지역 단체와 협력하여 지역 진드기와 도시 야생동물에 대한 실습과 흥미를 촉진합니다. 이 프로젝트를 통해 청소년 자원봉사자들은 야생동물 카메라 설치, 데이터 수집, 관찰 기록 요약 방법을 배웠습니다.

앞으로 추가 뉴욕시 횡단선이 도입될 가능성이 있습니다. TWUSS가 계속 성장함에 따라, 각 야생동물 카메라를 통해 수집되는 방대한 이미지 데이터 양은 이미지 분류100 과정이 느려져 연구 진행을 제한할 수 있습니다. 최근 기술 발전, 예를 들어 야생동물 카메라 데이터를 처리하는 머신러닝 알고리즘의 도입은 이러한 시간 지연을 줄이는 데 도움이 될 수있습니다. TWUSS는 초기 이미지 분류를 위해 머신러닝 모델을 사용하는 온라인 플랫폼(step 8.1)을 활용하며, TWUSS의 야생동물 카메라 트랩 데이터의 관리, 분석 및 공유를 간소화했습니다.

이러한 긍정적인 결과 외에도, TWUSS는 야생동물 카메라 파괴나 도난과 같은 도시 현장 조사의 문제들도 다루었습니다. 데이터 수집 첫 2년(2022년 4월부터 2024년 1월까지) 동안 4대의 야생동물 카메라가 도난당했고, 3대는 완전 또는 부분적으로 파손되어 배치당 2%의 야생동물 카메라 교체율이 발생했으며, 이는 다른 도시 야생동물 연구와 일치합니다58. 야생동물 카메라 잠금 상자 라벨(단계 5.1.4)을 맞춤 제작하고, 야생동물 카메라를 인간 활동과 흔적에서 떨어진 곳에 세심히 설치하는 것(단계 5.2.1)이 도난과 기물 파손을 줄이는 핵심 단계였습니다. 도난과 기물 파손이 통제 불가능해질 경우 야생동물 카메라를 새로운 배치 나무로 옮기거나 현장을 철수시키는 등 추가 문제 해결이 필요할 수 있습니다.

TWUSS에서 사용되는 야생동물 카메라는 중대형 포유류를 촬영하도록 최적화되어 있어 소형 포유류 및 조류 군집에 대한 감시에 공백이 있습니다. 소형 포유류는 많은 진드기 매개 병원체의 주요 저장소 숙주이므로(23), 도시화 구배 구간의 일부 지점에서 표적 생포를 추가하면 진드기 숙주와 병원체 군집에 대한 보다 포괄적인 감시가 가능해질 것입니다. 마찬가지로, 촬영된 이미지에서 수많은 조류 종이 검출되었지만, 야생동물 카메라는 진드기의 저장소 숙주인 조류 다양성을 정확히 모니터링하지 못하고있습니다. 따라서 조류 포인트 카운트, 미스트 그물, 수동 오디오 감시 기능을 추가하는 것도 권장됩니다.

결론적으로, TWUSS 설계 및 구현 경험은 다양한 도시 전역 참여자들과 함께 진드기와 야생동물 생태학 연구 프로젝트를 쌍으로 개발하는 데 있어 도전 과제, 기회, 모범 사례를 강조합니다. TWUSS 트랜섹트에 설치된 각 야생동물 카메라와 진드기 수집은 연구자와 지역 공원 부서 직원, 타운십 리더, 자연보호구역 토지 관리자, 골프장 관리인, 묘지 직원 등 진드기 매개 위험과 도시 야생동물에 다양한 관심과 투자를 가진 여러 사람들 간의 관계에서 구축되고 유지되는 결과입니다. 성공적인 협력 연구 관계와 참여자 참여를 구축하려면 시간과 노력이 필요하며, 이는 도시 내 도시 생태학 프로젝트 설계 및 실행에 반드시 반영되어야 합니다. 96,103,104,105. 전 세계 도시들이 확장함에 따라, TWUSS와 같은 협력 프로젝트는 사람들이 도시 환경에서 야생동물과 공존하면서 새롭게 발생하는 인수공통감염 위험에 대응하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

공개 사항

저자들은 이해 상충을 신고할 필요가 없습니다.

감사의 글

이 연구는 미국 국립과학재단 대학원 연구 펠로우십(보조금 #10328000)과 국립과학재단의 결합 자연 인간 시스템 2/통합 사회-환경 시스템 동역학(CNH2/DISES) 프로그램(수여금 #1924061)의 지원을 받았습니다. 또한 질병통제예방센터(CDC)로부터 벡터 매개 질병 우수 센터 교육 및 평가 센터(NEVBD-TEC) 지원을 위해 자금이 제공되었습니다(수상 #NU50CK000633). 내용 내용은 전적으로 저자들의 책임이며, 질병통제예방센터(CDC), 보건복지부, 국립과학재단의 공식 입장을 반드시 대표하지는 않습니다.

또한 도시 야생동물 정보 네트워크(Urban Wildlife Information Network)의 지원에 감사드리며, 야생동물 카메라 트래핑 트랜섹트 설치에 있어 세스 매글 박사, 메이슨 피디노 박사, 킴벌리 리베라에게 특별히 감사드립니다. 에코 역학 연구실과 콜롬비아 및 바나드 칼리지 학생들, 조언, 설치, 현장 조사, 진드기 식별 및/또는 사진 태깅에 도움을 주신 분들, 여기에는 메러디스 밴애커 박사, 니차르 그레고리 박사, 이성주, 알렉시스 앙굴로, 한나 첸, 몰리 듀라와, 레베카 가르시아, 에이딘 레빈, 제이크 밀러, 사파 무함마드, 데보라 고딘, 아다라 아니스만 등이 포함됩니다. 또한 뉴욕시 공원 및 레크리에이션, 내소 카운티, 노스 헴스테드 타운, 노스 쇼어 랜드 얼라이언스, 뉴욕주 환경환경청, 뉴욕 주립공원, 그린-우드 묘지, 에버그린 묘지, 메이플 그로브 묘지, 올드 웨스트버리 가든, SUNY 올드 웨스트버리, 그리고 친환경적 관심 있는 골프장 관리자분들께 그들의 녹지 공간에서 연구를 수행할 수 있는 기회를 제공해 주셔서 감사드립니다. 이 연구는 레나페, 마티네콕, 메릭, 니사쿼그, 매사페콰스 원주민 토지에서 수행되었습니다.

재료

```html
이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
1x1 m 흰색 코듀로이 또는 플란넬 드레이그 천Ecoloogy Supplies0015TCDC 2020 또는 Salomon et al. 2020에 설명된 지침에 따라 사전 제작을 구매하거나 제작할 수 있습니다.
32+ GB SD 메모리 카드SanDiskSDSDXXO-032G-GN4IN사진 저장용
배터리(대부분의 카메라는 AA 필요)DuracellMN1500B20카메라 전원용
카메라 조절 가능한 잠금 케이블Moultrie (Python 브랜드)MCA-21667카메라 보호용
카메라 보안 박스BrowningBTC-SB-SM카메라 보호용
카메라 트랩 장착 스트랩MoultrieMCA-12667카메라 배치용
투명 플라스틱 패킹 테이프NANA야생 동물 카메라 잠금 상자 라벨 부착 및 대량 유충 수집용. 어떤 브랜드나 작동합니다.
해부용 현미경AmScopeSM-1BSX-64S진드기 식별용
DNA/RNA 보호제Zymo researchR1100-250진드기 보관용
Eppendorf Safe-Lock Tubes 1.5 mL - MicrotubeFisher scientific05-402-94진드기 보관용 1.5 ml 바이알
에탄올 200 프루프Thermo scientificT038181000진드기 보관용
팬니팩NANA현장에서 진드기 수집 자료를 보관/정리하기 위한 용도. 어떤 브랜드나 작동합니다.
세밀한 팁의 영구 마커Staedtler55580-PK10진드기 튜브 라벨 부착용
포셉Fisher scientific12-000-121천에서 진드기를 수집하고 현미경으로 식별하기 위한 용도
GIS 소프트웨어NANA사용자 선호도에 따라 ArcGIS, QGIS, 또는 R을 사용할 수 있음
Kestrel 3000 기상 계측기Kestrel Meters830기후/기상 조건 측정용
모션 트리거 카메라 트랩(Browning strike force pro 권장)BrowningBTC-5PX-1080야생 동물 사진 촬영용
문구류(펜 또는 연필)NANA데이터 시트 작성용. 어떤 브랜드나 작동합니다.
```

참고문헌

  1. Seto, K. C., Güneralp, B., Hutyra, L. R. Global forecasts of urban expansion to 2030 and direct impacts on biodiversity and carbon pools. Proc Natl Acad Sci. 109 (40), 16083-16088 (2012).
  2. Rastandeh, A., Jarchow, M. Urbanization and biodiversity loss in the post-COVID-19 era: complex challenges and possible solutions. Cities Health. 5 (sup1), S37-S40 (2021).
  3. Venter, O., Sanderson, E. W., Magrach, A., Allan, J. R., Beher, J., et al. Sixteen years of change in the global terrestrial human footprint and implications for biodiversity conservation. Nat Commun. 7 (1), 12558 (2016).
  4. Egerer, M., Buchholz, S. Reframing urban "wildlife" to promote inclusive conservation science and practice. Biodivers Conserv. 30 (7), 2255-2266 (2021).
  5. Lerman, S. B., Narango, D. L., Andrade, R., Warren, P. S., Grade, A. M., et al. Wildlife in the city: human drivers and human consequences. Urban Ecol Its Nat Chall. , 37-66 (2020).
  6. Gallo, T., Fidino, M., Lehrer, E. W., Magle, S. B. Mammal diversity and metacommunity dynamics in urban green spaces: implications for urban wildlife conservation. Ecol Appl. 27 (8), 2330-2341 (2017).
  7. Ives, C. D., Lentini, P. E., Threlfall, C. G., Ikin, K., Shanahan, D. F., et al. Cities are hotspots for threatened species. Glob Ecol Biogeogr. 25 (1), 117-126 (2016).
  8. Soulsbury, C. D., White, P. C. L. Human-wildlife interactions in urban areas: a review of conflicts, benefits and opportunities. Wildl Res. 42 (7), 541-553 (2015).
  9. Ellwanger, J. H., Byrne, L. B., Chies, J. A. B. Examining the paradox of urban disease ecology by linking the perspectives of Urban One Health and Ecology with Cities. Urban Ecosyst. 25 (6), 1735-1744 (2022).
  10. Magle, S. B., Hunt, V. M., Vernon, M., Crooks, K. R. Urban wildlife research: Past, present, and future. Biol Conserv. 155, 23-32 (2012).
  11. Combs, M. A., Kache, P. A., VanAcker, M. C., Gregory, N., Plimpton, L. D., et al. Socio-ecological drivers of multiple zoonotic hazards in highly urbanized cities. Glob Change Biol. 28 (5), 1705-1724 (2022).
  12. König, H. J., Kiffner, C., Kramer-Schadt, S., Fürst, C., Keuling, O., et al. Human-wildlife coexistence in a changing world. Conserv Biol. 34 (4), 786-794 (2020).
  13. . 2020 Population Distribution in the United States and Puerto Rico Available from: https://www.census.gov/library/visualizations/2021/geo/population-distribution-2020.html (2021)
  14. Kugeler, K. J., Schwartz, A. M., Delorey, M. J., Mead, P. S., Hinckley, A. F. Estimating the Frequency of Lyme Disease Diagnoses, United States, 2010-2018. Emerg Infect Dis. 27 (2), 616-619 (2021).
  15. Diuk-Wasser, M. A., VanAcker, M. C., Fernandez, M. P., Reisen, W. Impact of Land Use Changes and Habitat Fragmentation on the Eco-epidemiology of Tick-Borne Diseases. J Med Entomol. 58 (4), 1546-1564 (2021).
  16. Piedmonte, N. P., Shaw, S. B., Prusinski, M. A., Fierke, M. K. Landscape Features Associated With Blacklegged Tick (Acari: Ixodidae) Density and Tick-Borne Pathogen Prevalence at Multiple Spatial Scales in Central New York State. J Med Entomol. 55 (6), 1496-1508 (2018).
  17. Tufts, D. M., Goodman, L. B., Benedict, M. C., Davis, A. D., VanAcker, M. C., et al. Association of the invasive Haemaphysalis longicornis tick with vertebrate hosts, other native tick vectors, and tick-borne pathogens in New York City, USA. Int J Parasitol. 51 (2), 149-157 (2021).
  18. Rochlin, I., Benach, J. L., Furie, M. B., Thanassi, D. G., Kim, H. K. Rapid invasion and expansion of the Asian longhorned tick (Haemaphysalis longicornis) into a new area on Long Island, New York, USA. Ticks Tick-Borne Dis. 14 (2), 102088 (2023).
  19. Young, I., Prematunge, C., Pussegoda, K., Corrin, T., Waddell, L. Tick exposures and alpha-gal syndrome: A systematic review of the evidence. Ticks Tick-Borne Dis. 12 (3), 101674 (2021).
  20. Childs, J. E., Paddock, C. D. THE ASCENDANCY OFAMBLYOMMA AMERICANUMAS A VECTOR OF PATHOGENS AFFECTING HUMANS IN THE UNITED STATES*. Annu Rev Entomol. 48, 307-337 (2003).
  21. Raghavan, R. K., Peterson, A. T., Cobos, M. E., Ganta, R., Foley, D. Current and Future Distribution of the Lone Star Tick, Amblyomma americanum (L.) (Acari: Ixodidae) in North America. PLOS ONE. 14 (1), e0209082 (2019).
  22. Diuk-Wasser, M. A., Fernandez, P., Vanwambeke, S. O. Tick-Borne Diseases in Urban and Periurban Areas: A Blind Spot in Research and Public Health. Annu Rev Entomol. , (2025).
  23. Kilpatrick, A. M., Dobson, A. D. M., Levi, T., Salkeld, D. J., Swei, A., et al. Lyme disease ecology in a changing world: consensus, uncertainty and critical gaps for improving control. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 372 (1722), 20160117 (2017).
  24. Yuan, Q., Llanos-Soto, S. G., Gangloff-Kaufmann, J. L., Lampman, J. M., Frye, M. J., et al. Active surveillance of pathogens from ticks collected in New York State suburban parks and schoolyards. Zoonoses Public Health. 67 (6), 684-696 (2020).
  25. Lilly, M. V., Davis, M., Kross, S. M., Konowal, C. R., Gullery, R., et al. Functional connectivity for white-tailed deer drives the distribution of tick-borne pathogens in a highly urbanized setting. Landsc Ecol. 40 (5), 87 (2025).
  26. Tan, Q., Zhang, C., Xia, J., Wang, R., Zhou, L., et al. Information-guided adaptive learning approach for active surveillance of infectious diseases. Infect Dis Model. 10 (1), 257-267 (2024).
  27. . A Stronger, More Resilient New York Available from: https://www.nyc.gov/site/sirr/report/report.page (2013)
  28. Seewagen, C. L., Slayton, E. J. Mass Changes Of Migratory Landbirds During Stopovers In A New York City Park. Wilson J Ornithol. 120 (2), 296-303 (2008).
  29. Stark, J. R., Aiello-Lammens, M., Grigione, M. M. The effects of urbanization on carnivores in the New York metropolitan area. Urban Ecosyst. 23 (2), 215-225 (2020).
  30. Seewagen, C. L., Slayton, E. J., Guglielmo, C. G. Passerine migrant stopover duration and spatial behaviour at an urban stopover site. Acta Oecologica. 36 (5), 484-492 (2010).
  31. Rivel, D., Rosenheim, K. . Birdwatching in New York City and on Long Island. , 338 (2016).
  32. Nagy, C., Weckel, M., Monzón, J., Duncan, N., Rosenthal, M. R. Initial colonization of Long Island, New York by the eastern coyote, Canis latrans (Carnivora, Canidae), including first record of breeding. Check List. 13 (6), 901-907 (2017).
  33. Bradfield, A. A., Nagy, C. M., Weckel, M., Lahti, D. C., Habig, B. Predictors of Mammalian Diversity in the New York Metropolitan Area. Front Ecol Evol. 10, (2022).
  34. VanAcker, M. C., DeNicola, V. L., DeNicola, A. J., Aucoin, S. G., Simon, R., et al. Resource selection by New York City deer reveals the effective interface between wildlife, zoonotic hazards and humans. Ecol Lett. 26 (12), 2029-2042 (2023).
  35. Elmqvist, T., Fragkias, M., Goodness, J., Güneralp, B., Marcotullio, P. J., et al. . Urbanization, Biodiversity and Ecosystem Services: Challenges and Opportunities. , (2013).
  36. Aronson, M. F., Lepczyk, C. A., Evans, K. L., Goddard, M. A., Lerman, S. B., et al. Biodiversity in the city: key challenges for urban green space management. Front Ecol Environ. 15 (4), 189-196 (2017).
  37. Harrison, P. A., Berry, P. M., Simpson, G., Haslett, J. R., Blicharska, M., et al. Linkages between biodiversity attributes and ecosystem services: A systematic review. Ecosyst Serv. 9, 191-203 (2014).
  38. Vuorisalo, T., Lahtinen, R., Laaksonen, H. Urban biodiversity in local newspapers: a historical perspective. Biodivers Conserv. 10 (10), 1739-1756 (2001).
  39. Sokolow, S. H., Nova, N., Pepin, K. M., Peel, A. J., Pulliam, J. R. C., et al. Ecological interventions to prevent and manage zoonotic pathogen spillover. Philos Trans R Soc B Biol Sci. 374 (1782), 20180342 (2019).
  40. Lesmeister, D. B., Nielsen, C. K., Schauber, E. M., Hellgren, E. C. Spatial and temporal structure of a mesocarnivore guild in midwestern north America. Wildl Monogr. 191 (1), 1-61 (2015).
  41. Santini, L., González-Suárez, M., Russo, D., Gonzalez-Voyer, A., von Hardenberg, A., et al. One strategy does not fit all: determinants of urban adaptation in mammals. Ecol Lett. 22 (2), 365-376 (2019).
  42. Pither, R., O'Brien, P., Brennan, A., Hirsh-Pearson, K., Bowman, J. Predicting areas important for ecological connectivity throughout Canada. PLOS ONE. 18 (2), e0281980 (2023).
  43. VanAcker, M. C., Little, E. A. H., Molaei, G., Bajwa, W. I., Diuk-Wasser, M. A. Enhancement of Risk for Lyme Disease by Landscape Connectivity, New York, New York, USA. Emerg Infect Dis. 25 (6), 1136-1143 (2019).
  44. The City of New York Department of Health and Mental Hygiene. . 2025 Comprehensive Mosquito Surveillance and Control Plan. , (2025).
  45. Bajwa, W., Kennedy, A., Vincent, Z., Heck, G., Riaj, S., et al. Five human pathogens detected by tick surveillance in New York City parks, 2014-2015. J Med Entomol. , tjae014 (2024).
  46. Bajwa, W., Kennedy, A., Vincent, Z., Heck, G., Riaj, S., et al. Earliest records of the Asian longhorned tick (Acari: Ixodidae) in Staten Island, New York, and subsequent population establishment, with a review of its potential medical and veterinary importance in the United States. J Med Entomol. , tjae019 (2024).
  47. . Tick Surveillance Program Available from: https://www.suffolkcountyny.gov/Departments/Health-Services/Public-Health/Preventive-Services/Arthropod-borne-Diseases/Tick-Surveillance-Program (2025)
  48. . Tick Information Available from: https://www.nassauswcd.org/Tick-Information (2025)
  49. Bastard, J., Gregory, N., Fernandez, P., Mincone, M., Card, O., et al. Cascading effects of mammal host community composition on tick vector occurrence at the urban human-wildlife interface. Ecosphere. 15 (8), e4957 (2024).
  50. Munshi-South, J., Nagy, C. Urban park characteristics, genetic variation, and historical demography of white-footed mouse (Peromyscus leucopus) populations in New York City. PeerJ. 2, e310 (2014).
  51. Henger, C. S., Herrera, G. A., Nagy, C. M., Weckel, M. E., Gormezano, L. J., et al. Genetic diversity and relatedness of a recently established population of eastern coyotes (Canis latrans) in New York City. Urban Ecosyst. 23 (2), 319-330 (2020).
  52. McKinney, M. L. Urbanization, Biodiversity, and Conservation: The impacts of urbanization on native species are poorly studied, but educating a highly urbanized human population about these impacts can greatly improve species conservation in all ecosystems. BioScience. 52 (10), 883-890 (2002).
  53. Bradley, C. A., Altizer, S. Urbanization and the ecology of wildlife diseases. Trends Ecol Evol. 22 (2), 95-102 (2007).
  54. Gallo, T., Fidino, M., Gerber, B., Ahlers, A. A., Angstmann, J. L., et al. Mammals adjust diel activity across gradients of urbanization. eLife. 11, e74756 (2022).
  55. Burton, A. C., Neilson, E., Moreira, D., Ladle, A., Steenweg, R., et al. REVIEW: Wildlife camera trapping: a review and recommendations for linking surveys to ecological processes. J Appl Ecol. 52 (3), 675-685 (2015).
  56. Vélez, J., McShea, W., Shamon, H., Castiblanco-Camacho, P. J., Tabak, M. A., et al. An evaluation of platforms for processing camera-trap data using artificial intelligence. Methods Ecol Evol. 14 (2), 459-477 (2023).
  57. Schneider, S., Taylor, G. W., Linquist, S., Kremer, S. C. Past, present and future approaches using computer vision for animal re-identification from camera trap data. Methods Ecol Evol. 10 (4), 461-470 (2019).
  58. Magle, S. B., Fidino, M., Lehrer, E. W., Gallo, T., Mulligan, M. P., et al. Advancing urban wildlife research through a multi-city collaboration. Front Ecol Environ. 17 (4), 232-239 (2019).
  59. Diuk-Wasser, M. A., Hoen, A. G., Cislo, P., Brinkerhoff, R., Hamer, S. A., et al. Human Risk of Infection with Borrelia burgdorferi, the Lyme Disease Agent, in Eastern United States. Am J Trop Med Hyg. 86 (2), 320-327 (2012).
  60. Bekken, M. A. H., Soldat, D. J., Koch, P. L., Schimenti, C. S., Rossi, F. S., et al. Analyzing golf course pesticide risk across the US and Europe-The importance of regulatory environment. Sci Total Environ. 874, 162498 (2023).
  61. Clow, K. M., Leighton, P. A., Pearl, D. L., Jardine, C. M. A framework for adaptive surveillance of emerging tick-borne zoonoses. One Health. 7, 100083 (2019).
  62. Eisen, R. J., Paddock, C. D. Tick and Tickborne Pathogen Surveillance as a Public Health Tool in the United States. J Med Entomol. 58 (4), 1490-1502 (2020).
  63. Petersen, L. R., Beard, C. B., Visser, S. N. Combatting the Increasing Threat of Vector-Borne Disease in the United States with a National Vector-Borne Disease Prevention and Control System. Am J Trop Med Hyg. 100 (2), 242-245 (2019).
  64. Mader, E. M., Ganser, C., Geiger, A., Harrington, L. C., Foley, J., et al. A Survey of Tick Surveillance and Control Practices in the United States. J Med Entomol. 58 (4), 1503-1512 (2021).
  65. Kopsco, H. L., Xu, G., Luo, C. Y., Rich, S. M., Mather, T. N. Crowdsourced Photographs as an Effective Method for Large-Scale Passive Tick Surveillance. J Med Entomol. 57 (6), 1955-1963 (2020).
  66. Švec, P., Hönig, V., Zubriková, D., Wittmann, M., Pfister, K., et al. The use of multi-criteria evaluation for the selection of study plots for monitoring of I. ricinus. ticks - Example from Central Europe. Ticks Tick-Borne Dis. 10 (4), 905-910 (2019).
  67. Wisely, S. M., Glass, G. E. Advancing the Science of Tick and Tick-Borne Disease Surveillance in the United States. Insects. 10 (10), 361 (2019).
  68. Thompson, A. T., White, S. A., Doub, E. E., Sharma, P., Frierson, K., et al. The wild life of ticks: Using passive surveillance to determine the distribution and wildlife host range of ticks and the exotic Haemaphysalis longicornis, 2010-2021. Parasit Vectors. 15 (1), 331 (2022).
  69. Murray, M. H., Surasinghe, T., Gelmi-Candusso, T., Sander, H. A., Lilly, M., et al. Multicity research networks are needed to address global One Health challenges. BioScience. , biaf106 (2025).
  70. Seress, G., Lipovits, &. #. 1. 9. 3. ;., Bókony, V., Czúni, L. Quantifying the urban gradient: A practical method for broad measurements. Landsc Urban Plan. 131, 42-50 (2014).
  71. Moll, R. J., Cepek, J. D., Lorch, P. D., Dennis, P. M., Tans, E., et al. What does urbanization actually mean? A framework for urban metrics in wildlife research. J Appl Ecol. 56 (5), 1289-1300 (2019).
  72. Gandy, S. L., Hall, J. L., Plahe, G., Watkinson, K., Johnson, D., et al. The dependence of urban tick and Lyme disease hazards on the hinterlands. Nat Cities. 2 (10), 948-957 (2025).
  73. Magle, S. B., Lehrer, E. W., Fidino, M. Urban mesopredator distribution: examining the relative effects of landscape and socioeconomic factors. Anim Conserv. 19 (2), 163-175 (2016).
  74. Dewitz, J. . National Land Cover Database (NLCD) 2021 Products. , (2023).
  75. Hammer, R. B., Stewart, S. I., Winkler, R. L., Radeloff, V. C., Voss, P. R. Characterizing dynamic spatial and temporal residential density patterns from 1940-1990 across the North Central United States. Landsc Urban Plan. 69 (2), 183-199 (2004).
  76. Homer, C., Dewitz, J., Jin, S., Xian, G., Costello, C., et al. Conterminous United States land cover change patterns 2001-2016 from the 2016 National Land Cover Database. ISPRS J Photogramm Remote Sens. 162, 184-199 (2020).
  77. Theobald, D. M. Landscape Patterns of Exurban Growth in the USA from 1980 to 2020. Ecol Soc. 10, 1 (2005).
  78. Stanley, D., Gehrt, P. D., Seth, P. D., Riley, P. D., Brian, L., et al. . Urban Carnivores. , (2010).
  79. Sauer, J. R., Link, W. A., Fallon, J. E., Pardieck, K. L., Ziolkowski, D. J. The North American Breeding Bird Survey 1966-2011: Summary Analysis and Species Accounts. North Am Fauna. 1 (79), 1-32 (2013).
  80. Endreny, T., Sica, F., Nowak, D. Tree Cover Is Unevenly Distributed Across Cities Globally, With Lowest Levels Near Highway Pollution Sources. Front Sustain Cities. 10, 2 (2020).
  81. . Protected Areas Database of the United States (PAD-US) Available from: https://www.census.gov/library/visualizations/2021/geo/population-distribution-2020.html (2024)
  82. Parsons, A. W., Forrester, T., Baker-Whatton, M. C., McShea, W. J., Rota, C. T., Schmid, B., Baldwin, I. T., Schmid, B., Kéry, M., Kühn, I. Mammal communities are larger and more diverse in moderately developed areas. eLife. 7, e38012 (2018).
  83. Diuk-Wasser, M. A., Gatewood, A. G., Cortinas, M. R., Yaremych-Hamer, S., Tsao, J., et al. Spatiotemporal Patterns of Host-Seeking Ixodes scapularis Nymphs (Acari: Ixodidae) in the United States. J Med Entomol. 43 (2), 166-176 (2006).
  84. Lilly, M. V., Konowal, C. R. Wildlife Insights: New York City UWIN Camera-trappingTransect. Wildlife Insights. , (2025).
  85. Daniels, L. D., Lavallee, S. Better Safe than Sorry: Planning for Safe and Successful Fieldwork. Bull Ecol Soc Am. 95 (3), 264-273 (2014).
  86. Palencia, P., Vicente, J., Soriguer, R. C., Acevedo, P. Towards a best-practices guide for camera trapping: assessing differences among camera trap models and settings under field conditions. J Zool. 316 (3), 197-208 (2022).
  87. Xu, G., Siegel, E., Fernandez, N., Bechtold, E., Daly, T., et al. Active Surveillance of Powassan Virus in Massachusetts Ixodes scapularis Ticks, Comparing Detection Using a New Triplex Real-Time PCR Assay with a Luminex Vector-Borne Panel. Viruses. 16 (2), 250 (2024).
  88. Salomon, J., Hamer, S. A., Swei, A., Machtinger, E. . A Beginner's Guide to Collecting Questing Hard Ticks (Acari: Ixodidae): A Standardized Tick Dragging Protocol. 20 (6), 11 (2020).
  89. Pratt, S. D., Littig, K. S. . Ticks of public health importance and their control. , 42 (2025).
  90. Durden, L. A., Keirans, J. E. Key to the Nymphs of the Genus Ixodes of the United States. Nymphs of the Genus Ixodes. (Acari: Ixodidae) of the United States: Taxonomy, Identification Key, Distribution, Hosts, and Medical/Veterinary Importance. , (2005).
  91. Keirans, J. E., Litwak, T. R. Pictorial Key to the Adults of Hard Ticks, Family Ixodidae (Ixodida: Ixodoidea), East of the Mississippi River. J Med Entomol. 26 (5), 435-448 (1989).
  92. Dubie, T. R., Grantham, R., Coburn, L., Noden, B. H. Pictorial Key for Identification of Immature Stages of Common Ixodid Ticks Found in Pastures in Oklahoma. Southwest Entomol. 42 (1), 1-14 (2017).
  93. Kopsco, H. L., Mather, T. N. Tick-Borne Disease Prevention Behaviors Among Participants in a Tick Surveillance System Compared with a Sample Of Master Gardeners. J Community Health. 47 (2), 246-256 (2022).
  94. Sakamoto, J. M. Progress, challenges, and the role of public engagement to improve tick-borne disease literacy. Curr Opin Insect Sci. 28, 81-89 (2018).
  95. Sterling, E. J., Betley, E., Sigouin, A., Gomez, A., Toomey, A., et al. Assessing the evidence for stakeholder engagement in biodiversity conservation. Biol Conserv. 209 (159), 171 (2017).
  96. Brooks, J., Waylen, K. A., Mulder, M. B. Assessing community-based conservation projects: A systematic review and multilevel analysis of attitudinal, behavioral, ecological, and economic outcomes. Environ Evid. 2 (1), 2 (2013).
  97. Apfelbeck, B., Snep, R. P. H., Hauck, T. E., Ferguson, J., Holy, M., et al. Designing wildlife-inclusive cities that support human-animal co-existence. Landsc Urban Plan. 200, 103817 (2020).
  98. Magle, S. Lessons learned about steering a large urban wildlife research network from theory to practice. Urban Ecosyst. 26 (6), 1685-1691 (2023).
  99. Harris, G., Thompson, R., Childs, J. L., Sanderson, J. G. Automatic Storage and Analysis of Camera Trap Data. Bull Ecol Soc Am. 91 (3), 352-360 (2010).
  100. Leorna, S., Brinkman, T. Human vs. machine: Detecting wildlife in camera trap images. Ecol Inform. 72, 101876 (2022).
  101. Ginsberg, H. S., Buckley, P. A., Balmforth, M. G., Zhioua, E., Mitra, S., Buckley, F. G. Reservoir Competence of Native North American Birds for the Lyme Disease Spirochete, Borrelia burgdorferi. J Med Entomol. 42 (3), 5 (2005).
  102. Pickett, S. T. A., Cadenasso, M. L., Rademacher, A. M. Coproduction of place and knowledge for ecology with the city. Urban Ecosyst. 25 (3), 765-771 (2022).
  103. Toomey, A., Smith, J., Becker, C., Palta, M. Towards a pedagogy of social-ecological collaborations: engaging students and urban nonprofits for an ecology with cities. Urban Ecosyst. 26 (2), 425-432 (2023).
  104. Mach, K. J., Lemos, M. C., Meadow, A. M., Wyborn, C., et al. Actionable knowledge and the art of engagement. Curr Opin Environ Sustain. 42, 30-37 (2020).

재인쇄 및 허가

이 JoVE 논문의 텍스트 또는 그림 재사용 허가 요청

허가 요청

태그

관련 논문