Методическая статья

Города как интерфейсы возникновения зоонозных опасностей: развитие системы городского наблюдения за клещем и дикой природой в Нью-Йорке

716 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/69755

⸱

10 марта 2026 г.

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
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

В этой статье

Краткое содержание

Существует критическая необходимость контролировать, как клещи и их хозяева реагируют на урбанизацию. Этот протокол описывает шаги по разработке стандартизированной системы городского наблюдения за клещей и дикой природой, которая позволит осуществлять адаптивное управление в ответ на возникающие опасности, передающиеся клещами в городских условиях.

Аннотация

Опасности, переносимые клещами в городских ландшафтах, растут, однако остаются критические пробелы в понимании риска заболеваний, передающихся клещами, через градиенты урбанизации. С потерей естественной среды обитания по всему миру городские зелёные зоны могут стать критически важной средой обитания для дикой природы с разными последствиями для появления болезней, переносимых клещами. Столичный район Нью-Йорка обладает самой высокой плотностью населения и географическим покрытием среди всех городов США, при этом включает обширную сеть зелёных зон. Эти городские зелёные зоны различаются по окружающему покрову и связности, предоставляя важные убежища и среду обитания для сотен видов городской дикой природы, которые исторически были недостаточно изучены. Насколько авторам известно, не существует городских систем наблюдения за клещами, которые могли бы отслеживать, как клещи и их хозяева реагируют на городскую среду и появляются в них. Для устранения этого разрыва была разработана долгосрочная система мониторинга городских клещей и дикой природы на градиенте урбанизации от Нью-Йорка до Лонг-Айленда, штат Нью-Йорк. Здесь мы описываем процесс работы с разнообразной группой партнёров для разработки, внедрения и обслуживания парной системы ловли дикой природы и наблюдения за клещами. Процесс начался с создания консультативного комитета экспертов по болезням, передающимся клещами, и партнёров по управлению дикой природой, которые предоставили советы и обратную связь для совместной работы над следующими этапами: 1) первичная визуализация и определение градиента урбанизации, 2) потенциальный выбор зелёных зон, 3) разрешения на участки, 4) выбор камер и места для сбора клещей, 5) размещение камер для дикой природы, 6) сбор клещей, 7) идентификация клещей, 8) фотоидентификация с помощью камеры дикой природы и 9) обслуживание и отчетность результатов по пересечению. По мере того как Нью-Йорк и другие города мира продолжают расти, совместные проекты, такие как система городского наблюдения за клещей и дикой природой, могут генерировать знания, которые помогут людям реагировать на возникающие зоонозные опасности в городской среде.

Введение

Большая часть человеческого населения мира живёт в городских районах, которые стабильно растут как по численности, так и по географическойплощади 1. Хотя расширение городов является одной из главных угроз глобальномубиоразнообразию 1,2,3, городские территории также всё чаще управляются для создания среды обитания для дикой природы через городское озеленение, поскольку естественные среды обитания изменяются ифрагментируются 4,5,6,7. Сочетание плотных человеческих популяций и дикой природы в городах может привести как к положительным (например, ощущению связи с природой)8, так и к вредному (например, передаче зоонозных заболеваний)9 взаимодействиям между человеком и дикой природой. Исторически дикая природа в городских системах была недостаточноизучена 10, что создаёт критический разрыв для понимания устойчивости дикой природы, риска зоонозных заболеваний11 и сосуществования человека и дикой природы12 в меняющемся мире.

Северо-восточная часть США (США) интенсивно урбанизирована13 и является горячей точкой появления черноногих клещей (Ixodes scapularis) и клещев,передающихся клещей 14, с пространственными различиями риска в регионе15. Болезни, переносимые клещами, такие как болезнь Лайма, являются наиболее часто сообщаемыми заболеваниями, передающимися переносчиками в США, с почти 500 000 случаев вгод 14. В штате Нью-Йорк чёрноногие клещи передают несколько патогенов, представляющих общественное значение, включая Borrelia burgdorferi (возбудитель болезни Лайма), Anaplasma phagocytophilum (агент анаплазмоза), Babesia microti (агент бабезиоза) и вирус Powassan (возбудитель болезни Powassan)16. Помимо черноногого клеща, длиннорогий клещ (Haemaphysalis longicornis) быстро закрепился на северо-востоке после своего недавнеговнедрения 17,18, а другие местные переносчики клещей, такие как клещ с одинокой звездой (Amblyomma americanum), способный вызывать синдром альфа-гал19, увеличиваются в популяции и расширяют ареал насевер 20,21, создавая новые проблемы для общественного здравоохранения.

Хотя опасности, переносимые клещами в городах,увеличиваются на 15,22, большинство исследований клещей сосредоточены на сельских и пригородныхрайонах 22,23,24, что создаёт критические пробелы в понимании экологии патогенов, переносимых клещами, через градиенты урбанизации и в городских зелёных зонах 15,25. Активное наблюдение за клещами, дикой природой и хищниками-хозяевами необходимо для формирования основанных на доказательствах местных методовуправления 26.

Нью-Йорк (Нью-Йорк) имеет самое большое население среди всех городов в США13. В 2020 году, по оценкам, в пяти районахНью-Йорка проживало около >8,4 миллиона человек, а >20,1 миллиона человек — в более широкомстоличном районе 13. Хотя в Нью-Йорке средняя плотность жилья выше (примерно 4700 жилых единиц на км²), чем в любом другом городе США13, город также содержит более 29 000 акров (14% от территории покрытия) парковых территорий, управляемых Департаментом парков и отдыха Нью-Йорка27, которые обеспечивают важную среду обитания и убежища для сотен видов дикой природы28, 29. Город расположен вдоль Атлантического миграционного пути — миграционного пути миллионов птиц30,31, и недавно был вновь заселен несколькими видами мезомлекопитающих, в частности восточным койотом (Canis latrans x Canis lycaon)32, полосатым скунсом (Mephitis mephitis)33 и белохвостым оленем (Odocoileus virginianus)34.

Поскольку Нью-Йорк инвестирует в озеленение35, частота взаимодействий между человеком и дикой природой, вероятно,увеличится на 36. Хотя увеличение городского биоразнообразия может свидетельствовать о здоровойэкосистеме 37 и восстановить ощущение природы вгородской жизни 38, взаимодействие с городской дикой природой также может привести к передаче зоонозныхпатогенов 11,39. Городские млекопитающие, такие как обыкновенный енот (Procyon lotor), представляют интерес в этом отношении, поскольку они могут быть более устойчивыми к урбанизации, чем другие крупныемлекопитающие 40,41 и способствовать передаче зоонозных патогенов вгородских районах 42. Белохвостые олени являются ещё одним видом, представляющим интерес, поскольку их присутствие в городских зелёных зонах увеличивает численность клещей и повышает риск болезниЛайма на 25,43.

В пределах города Нью-Йорк действует масштабная программа наблюдения за переносчиками, управляемая Департаментом здравоохранения; Однако клещи не так широко обследуются в самых городских зелёных зонахгорода (44, 45, 46). Интенсивность слежения за клещей на соседнем уровнеокругов варьируется — 47,48, что затрудняет сравнение межмуниципальных границ. Было проведено множество исследований городских опасностей, переносимыхклещами, 17, 17, 18, 43, 46, 49 и дикой природы33, 34, 50, 51 в пределах города, что даёт ценную информацию о том, как клещи, патогены, переносимые клещами, и дикая природа могут реагировать на городскую среду и использовать её. Однако влияние урбанизации на опасности, переносимые клещами, и сообщества дикой природы выходит за пределы ядра города по градиентамурбанизации 15, 52, 53 и 54. Насколько авторам известно, не существует городских систем наблюдения за клещами, которые могли бы отслеживать, как клещи и их хозяева появляются в условиях градиентов урбанизации. Чтобы помочь жителям Нью-Йорка реагировать на новые опасности, переносимые клещами, и сосуществовать с дикой природой, разнообразная группа партнеров из Нью-Йорка работала над созданием системы городского наблюдения за клещей и дикой природой (TWUSS) на градиенте урбанизации от Нью-Йорка до Лонг-Айленда, штат Нью-Йорк.

figure-introduction-1
Рисунок 1. Шаги по проектированию, внедрению и поддержанию системы городского наблюдения за клещей и дикой природой. Стрелки обратной связи отображаются между возможным выбором зелёных зон, разрешением на участки и выбором площадок для сбора клещей и камер дикой природы. Фигура создана с помощью BioRender. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

До создания TWUSS был сформирован консультативный комитет, в который вошли ключевые партнёры по управлению дикой природой и эксперты по экологии опасностей, переносимых клещами, которые предоставили советы и отзывы по проекту трансекта (см. рисунок 1). Ежемесячные встречи проводились для определения целей проекта, на которых было согласовано, что основной научной целью является включение участков, охватывающих градиент урбанизации, связность среды обитания и размер участка. Включение нескольких консультантов включало глубокие местные знания региона. Например, обратная связь между партнёрами помогла спланировать возможность того, чтобы сеть зафиксировала динамику расширения и распространения койотов наЛонг-Айленде 32. Обратная связь от партнёров также способствовала включению сайтов, где менеджеры были готовы предоставить доступ, общественные группы могли помогать с камерами дикой природы и/или фотомаркировкой, а члены команды имели личные связи, обеспечивающие доступ к объектам.

Камеры-ловушки для дикой природы (также называемые камерами для тропы или охотничьих камер; далее — камеры дикой природы) широко приняты как неинвазивный и относительно недорогой метод сбора данных о дикой природе, изменив способ регулярного проведения исследованийдикой природы 55,56. Камеры дикой природы позволяют собирать большие объёмы изображений, которые невозможны традиционными методами полевыхнаблюдений 57. Городская информационная сеть по дикой природе (UWIN) разработала дизайн трансекта для захвата камер для дикой природы, который используется совместно с городами-партнёрами по всему миру для мониторинга местного распределения дикой природы поградиентам 58. Конструкция трансекта UWIN была адаптирована, а камеры для наблюдения за дикой природой сочетались с коллекциями клещей при создании TWUSS (см. рисунок 1). «Tick drags» использовались для отбора проб клещей как стандартный метод оценки ихплотности 59. Для отбора проб был выбран нимфальный этап жизни, так как нимфальные клещи являются основным переносчиком патогенов, переносимых клещами, к человеку. Поэтому отбор клещей проводился с конца мая по конец июля в соответствии с пиковой активностью нимфальных I. scapularis клещей на северо-востоке US60.

Для присоединения городского партнёра к сети UWIN основным требованием является создание как минимум одного трансекта, способного вместить 25-30 объектов для камер дикой природы: 58; нет требования по минимальной длине, и трансект не обязан идти по прямой линии. В соответствии с требованиями сети UWIN в любой зоне, используемой дикой природой, включая задниедворы 58. Однако TWUSS сосредоточен на общественных или полуобщественных зелёных зонах, включая городские парки, кладбища, лесные заповедники, гольф-поля или большие сады для размещения камер дикой природы, чтобы фиксировать распространение более чувствительных целевых видов, таких как белохвостый олень искунсы. Трансект Нью-Йорка имеет длину 55 км и ширину 4 км, разделённый на десять сегментов по 5 км. В 2022 году в каждом сегменте было создано по четыре станции с камерами дикой природы, всего 40 точек отбора проб от Бруклина до округа Нассау, штат Нью-Йорк. В 2023 году был добавлен дополнительный участок на Статен-Айленде, штат Нью-Йорк. Для сбора клещей поля для гольфа были исключены из-за использования инсектицидов и активного управления клещей, что может мешать данным61, в результате чего 29 объектов с камерами дикой природы также стали местами для сбора клещей.

TWUSS отличается от других систем наблюдения за клещеми проектированием градиента урбанизации и сочетанием стандартизированных методов сбора данных о клещах и дикой природе 26,62,63. Многие государственные и негосударственные учреждения занимаются мониторингомклещей 64. Однако большинство усилий по слежке за клещей имеют ограниченную цель — выявление их присутствия и опираются на пассивные, нестандартизированные методы наблюдения 62,63,65. Методы пассивного наблюдения (то есть отчёты о клещах на платформах общественной науки) преимуществом по сравнению с активными методами наблюдения благодаря низкой стоимости и относительной попытке поддерживать62,66, но не позволяют глубоко понять пространственные и временныетенденции 63. В 2020 году Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) опубликовали комплексное руководство по активному мониторингу клещей, содержащее подробные инструкции по проведению тракинга клещей, но содержит только общие рекомендации по выбору участка59, что является критически важным шагом для оценки рискаклещей 67. Кроме того, современные методы наблюдения за клещей редко включают парный мониторинг дикой природы, несмотря на тесную связь экологии клещей с их хозяевами(68,69). Институт городской дикой природы приложил большие усилия для стандартизации мониторинга дикой природы по градиентам урбанизации через создание программы UWIN58, и существует потенциал для расширения таких сетей для центрирования целей OneHealth 70. Объединяя стандартизированные методы сбора клещей и мониторинга дикой природы по градиенту урбанизации, TWUSS позволяет содержательно сравнивать динамику популяций клещей и хозяев дикой природы там, где активные усилия по наблюдению былиограничены 22.

Дизайн TWUSS наиболее подходит для городских районов, где присутствуют дикая природа, клещи и патогены, которые они переносят, расширяются ареал или выходятна 64,70. Ключевым недостатком является зависимость от разрешений партнёров и значительные усилия, необходимые для поддержания трансекта. Здесь мы представляем процесс установления трансдисциплинарного сотрудничества для проектирования, внедрения и обслуживания парной системы ловли камер для дикой природы и наблюдения за клещами.

Протокол

Были получены разрешения от соответствующих регулирующих органов на доступ к объекту, установку камер для дикой природы и проведение сбора клещей на каждом участке.

1. Визуализация и разграничение исходного градиента трансекта

ПРИМЕЧАНИЕ: Хотя существует множество способов количественно оценитьурбанизацию 71, структурные компоненты непроницаемой поверхности и плотности жилья в сочетании с лесным покровом являются наиболее распространёнными метриками, используемыми в исследованиях урбанизации и дикой природы и/иликлещей 25,72,73.

  1. Используйте ArcGIS pro или любое другое предпочитаемое программное обеспечение для ГИС, чтобы визуализировать метрики урбанизации в исследуемом регионе. Используйте процент непроницаемой поверхности и плотность жилья для классификации урбанизации и процент покрытия деревьев для визуализации зелени и качества среды обитания дикойприроды 74.
    1. Получите растровый файл с процентной непроницаемостью поверхности из самой актуальной опубликованной Национальной базы данных по наземным покровам (NLCD)75. Для плотности жилья используйте данные переписи населенияСША 13 или набор плотности жилья Silvis76. Получите процент покрытия кроны деревьев изNLCD 75.
    2. Храните все наборы данных в папке проекта на локальном или серверном диске. Добавляйте каждый слой данных в проект с помощью кнопки Add Data на вкладке Map . Выберите каждый слой данных из папки проекта и добавляйте их по одному, повторяя этот процесс для всех слоёв данных.
    3. Для растра с непроницаемыми поверхностями установить символику в виде городских интенсивных «боксов» (категорий) на основе стандартизированныхкатегорий 77: высокая городская интенсивность (>80% непроницаемые поверхности), средняя городская интенсивность (50%-79% непроницаемые поверхности), низкая городская интенсивность (20%-49% непроницаемые поверхности) и открытое пространство (>20%). Чтобы применить эту символику, кликните правой кнопкой мыши по растровому слою в панели Содержание , выберите Символику, измените символику Primary на Classify и определите классы в соответствии с указанными категориями интенсивности города.
    4. Для слоя плотности жилья установите символику стандартизированных городских категорий плотности жильякак 78: городские (>1 000 домов на км2), пригородные (147,06–1 000 домов на км2) и пригородные (6,18-147,05 домов на км2). Чтобы применить эту символику, кликните правой кнопкой мыши по слою в панели Содержимое , выберите Символику, измените символику Primary на Unique Values и назначите классы, соответствующие указанным категориям плотности жилья.
    5. Для слоя покрова деревьев сохраняйте символику в непрерывном диапазоне от 0 до 100%.
  2. Определите, где существует градиент урбанизации в регионе для предварительного размещения прохода шириной 4 км, включающего каждую категорию урбанизации, как определено в шагах 1.1.3 и 1.1.4. (Рисунок 2).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Если нет чёткого линейного градиента для размещения трансектов, трансект можно разбить на сегменты длиной 5 км, чтобы образовать нелинейный переход, который сохраняет разные уровни урбанизации и содержит минимум четыре участка на каждом сегменте.
  3. Разместить трансект так, чтобы он удовлетворял следующим условиям, при этом при этом адекватно фиксируя градиент:
    1. Зафиксировать интересные зелёные зоны и убедиться, что станции с камерой дикой природы могут быть размещены на расстоянии не менее 1 км друг от друга, чтобы считаться пространственно независимыми для обычных городских мезомлекопитающихи птиц 79,80 (Рисунок 2).
    2. Разместить трансект так, чтобы покрыть зелёные зоны, интересные для сотрудников, или качественные пространства (>38% покрытия кроныдеревьев 81), которые сохранят внутрифрагментную гетерогенность зелёного покрова (то есть большой, лесистый парк в самых городских сегментах).
    3. Выберите кнопку «Измерение » на вкладке «Карта », чтобы помочь определить положение и расстояние прохождения трансекта.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Убедитесь, что при определении точной линии пересечения необходимо более четырёх мест на сегмент, так как некоторые потенциальные участки могут быть или стать непригодными для использования по разным причинам (например, отсутствие разрешения на размещение камер дикой природы или неподходящая среда обитания при проверке земли).

2. Потенциальный выбор зелёных зон: определить потенциальные зелёные зоны для размещения камер дикой природы и сбора клещей в исследуемой зоне

  1. Определите каждое зелёное пространство внутри границы трансекта, скачав shapefile Protected Areas Database of the United States (PAD-US) и добавив его на карту после шага 1.1.2. 82.
  2. Рассчитайте размер (площадь) и процент покрытия кроны деревьев внутри каждого зелёного пространства из слоя данных о покрытии кроны деревьев.
    1. Во вкладке «Анализ » выберите кнопку «Инструменты », чтобы открыть панель геопроцессинга .
    2. Чтобы рассчитать размер каждого зелёного пространства, используйте инструмент Calculate Geometry Attributes . Выберите слой зелёного пространства как входные признаки, затем создайте новое поле по размеру и выберите область как свойство. Выберите нужную единицу области и координатную систему и нажмите Run , чтобы инструмент завершил действие.
    3. Чтобы рассчитать процент покрытия кроны деревьев в каждой зелёной зоне, используйте инструмент зональной статистики . Выберите слой зелёного пространства как входный растр или данные объектовой зоны, затем выберите имя или уникальный идентификатор каждого зелёного пространства как поле зоны , а слой покрытия кроны деревьев — как растр входного значения. Далее выберите Mean как тип статистики и нажмите Run , чтобы инструмент завершил действие.
  3. Для мест установки камер для дикой природы:
    1. Выберите городские парки, гольф-поля, кладбища и природные заповедники/территории для площадок с камерой дикой природы, так как они часто занимают большинство зелёных зон в мегаполисах и часто используются как площадки для камер дикой природы для исследований, связанных сUWIN 6.
    2. Задайте символику для процентного слоя кроны деревьев следуя шагу 1.1.3., классифицируя участки в каждом сегменте трансекта как густо покрытые лесом (>38% покрытия деревьев) или слабо покрытые лесами (<38% покрытия кроны деревьев)81 с учётом различий в качестве среды обитания между локациями камер дикой природы втрансекте 83. В каждом сегменте пересечения определите две зелёные зоны с густо заросшими лесами и две с немного заросшими лесами в качестве потенциальных площадок для размещения камер дикой природы (рисунок 3).
  4. Для сбора клещей фильтруйте общественные парки, природные заповедники и сады, чтобы включать только зелёные зоны площадью ≥5 гектара и ≥20% общего покрытия кроны деревьев, обеспечивая включение не менее 800 м лесной тропы(25, 59 и 84).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Избегайте выбора гольф-полей для сбора клещей из-за использования инсектицидов61.

3. Разрешение на объект

  1. Определите контакты для каждого выбранного зелёного пространства с помощью интернет-поисковых систем или партнёрских сетей, чтобы получить доступ к объекту и разрешение на установку камер для дикой природы и проведение сбора клещей.
    1. Создайте и распространите одностраничный обзор проекта среди указанных контактов по электронной почте или телефону. Результаты, изложенные в этом одностраничном обзоре, могут включать доступ к фотографиям черезстраницу 85 проекта Wildlife Insights, ежегодные отчёты с камер дикой природы и полученную информацию о местных популяциях клещей. Для парков и общественных природных территорий, используемых в трансекте, получите разрешения через соответствующие департаменты парков или муниципальные службы. Получите письменное разрешение (то есть подтверждение по электронной почте) для всех частных помещений, используемых в трансекте, без официального процесса получения разрешения.

4. Выбор камер для дикой природы и места для сбора клещей

  1. Для выбора места для камеры дикой природы создайте случайную точку внутри каждой границы зелёных зон, чтобы определить потенциальное местоположение камер дикой природы.
    1. Откройте панель геообработки и выберите инструмент «Создать случайные точки ». Выберите слой зелёного пространства как класс ограничивающих признаков и выберите Запуск.
    2. Для зелёных зон, достаточно больших для двух станций размещения камер дикой природы, одновременно генерируйте две рандомизированные точки с минимальным расстоянием 1 км, выбрав минимально допустимое расстояние как 1 км.
    3. Генерируйте новые случайные точки, если они не находятся в слабо или густо заросшей лесной среде (рисунок 3). Эти случайно сгенерированные точки могут подвергаться незначительным изменениям во время посещения объектов, и, вероятно, будет получена обратная связь по размещению камер дикой природы в зависимости от того, что владельцы сочтут приемлемым.
  2. Для мест сбора клещей выберите места для перетаскивания клещей в радиусе 500 м от камеры дикой природы по трём разным типам трансектов: 1) край тропы, 2) внутренний лес и 3) край лесаи газона 25 (рисунок 4). Убедитесь, что восемь полных трансектов длиной 100 м могут быть перетащены.
    1. Используйте спутниковые снимки или доступные карты троп для каждой зелёной зоны, чтобы определить два потенциальных 100-метровых транзектов каждого типа транзекта.
    2. Выберите ещё два транзекта в любом типе среды обитания, чтобы пройти 800 м, обеспечив расстояние ≥10 м друг от друга.
    3. Если края лесного газона отсутствует, выберите дополнительные 200 м в качестве внутренней и пересечения тропы.
  3. Рассчитайте процент покрытия деревьев, процент непроницаемой поверхности и плотности жилых домов в радиусе 2 км вокруг каждого места размещения камер дикой природы на протяжении трансекта.
    1. Добавьте координаты каждой камер-ловушки на карту проекта ArcGIS с помощью кнопки «Добавить данные ». В панели геообработки ArcGIS Pro выберите инструмент Pairwise Buffer . Выберите слой точек камеры как входные признаки и установите расстояние на 2 км. Нажмите «Запустить », чтобы создать буфер.
    2. Используйте инструмент зональной статистики , описанный в шаге 2.2.3. Рассчитывать процент покрытия кроны деревьев, процент непроницаемой поверхности и плотность жилья в пределах буфера 2 км вокруг каждой камерыловки.
    3. Проверьте, что все уровни урбанизации представлены и что градиент урбанизации адекватно отражается с помощью размещения камер для наблюдения дикой природы и мест сбора клещей в каждом сегменте трансекта (рисунок 5).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Шаги 5 и 6 включают необходимые полевые работы, которые могут подвергнуть сотрудников полевой команды опасностям ирискам 86. Безопасность на местах является неотъемлемой частью успеха. Соблюдайте установленные правила безопасности для планирования безопасных и эффективныхполевых работ 86.

figure-protocol-1
Рисунок 3. Пример 5-километрового участка трансекта TWUSS. На рисунке показана трансект TWUSS (серая пунктирная линия) с четырьмя точками для камер дикой природы (чёрные круги), расположенными внутри зелёных зон (чёрные контуры), а также область отбора проб с помощью клещей (красные круги) вокруг камер дикой природы. Базовый слой изображает переклассифицированный древесный слой как густо (зелёный) или светло-белый лес, чтобы отражать качество местной среды обитания. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

figure-protocol-2
Рисунок 4. Пример настройки поля для сбора клещей, показывающего парную камеру для дикой природы и транзекты для перетаскивания клещей. Центральная чёрная точка символизирует размещение камеры дикой природы в густо заросшей лесом части зелёного пространства; красная пунктирная линия указывает радиус 500 м вокруг камеры, в рамках которого проводятся тик-драги; 100-метровые сплошные красные линии обозначают каждый тип трансекта, обозначенные как «Лес/газонный край», «Интерьер» и «Тропа». В качестве базовой карты используются спутниковые снимки Google Earth. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

5. Развертывание камеры дикой природы

  1. Выполните следующие подготовительные шаги за несколько недель до развертывания камер дикой природы:
    1. Проведите инвентаризацию оборудования и имейте под рукой достаточно камер для дикой природы, карт памяти, замков и ящиков для каждого развертывания.
    2. Подготовьте достаточно свежих батареек для каждой камеры для полной замены. Большинство моделей камер для дикой природы требуют 6-8 батареек AA.
    3. При каждом следующем развертывании камер дикой природы дважды проверяйте, что все данные из предыдущего сезона были скачаны с карт памяти и сохранены.
    4. Создайте ярлык с кратким описанием проекта и соответствующей контактной информацией (например, постоянным адресом электронной почты проекта). Распечатайте этикетку и надёжно прикрепите её к верхней части каждого блока камеры дикой природы с помощью прозрачной упаковочной ленты (см. дополнительный файл 1).
    5. Помечайте каждую камеру с дикой природой уникальный номер Camera ID и маркируйте SD-карту с таким же идентификатором, желательно связанную с именем сайта.
    6. Назначьте дату и время для каждой ловушки для дикой природы.
    7. Настройте параметры камеры дикой природы следующим образом: многосъёмка (3 фотографии), задержка камеры (30 с), время работы устройств (24 часа), качество изображения/размер изображения (минимум 16 МП).
      ПРИМЕЧАНИЕ: См.ссылку 87 для получения дополнительной информации о рекомендуемых настройках камеры дикой природы.
  2. Во время посещения объектов выбирайте подходящие деревья для размещения камеры дикой природы в пределах 50 м от случайно сгенерированной точки для этого пространства.
    1. Разместите камеру дикой природы на уровне колена (~50 см) в месте, не видимом с троп, и наведите её в сторону от движения людей (например, троп, дорожки), чтобы минимизировать обнаружение человека. Не размещайте камеры, направленные прямо на восток или запад, чтобы избежать солнечных бликов.
    2. Удалите крупные листки травы, листья или другие объекты, которые могут мешать работе датчиков камеры (расстояние обнаружения 80 футов) в ветреную погоду. Это также снижает срабатывание ложной камеры.
    3. Проверьте, что камера с дикой природой расположена параллельно земле.
  3. Разместить камеры дикой природы на ≥28 дней в каждом месте в январе, апреле, июле и октябре для фиксации сезонных изменений в использовании и заселениях сред обитания дикойприроды 58.

6. Сбор тиков с помощью перетаскивания

ПРИМЕЧАНИЕ: Возьмите образцы на каждом участке 2-3 раза с конца мая по конец июля, чтобы получить реплики примерно во время пикового периода поиска нимфальных клещей на северо-востоке США (скорректируйте временные рамки для других регионов и/или видов клещей и этапов жизни), при общем расстоянии перетаскивания 800 м при каждом посещении объекта. Полные 800 м не обязательно должны бытьпоследовательными — 25,59.

  1. Выполните следующие шаги в начале полевого сезона перед счётом сбора клещей:
    1. Подготовьте все необходимые материалы для перетаскивания клещей.
      1. При ношении одноразовых лабораторных перчаток (латексных или нитриловых перчаток) наполняйте 2-3 флакончика по 1,5 мл на планируемый переход с минимальным объёмом 500 мкл 85% EtOH или РНК/ДНК-щитом.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Используйте 85% EtOH для сохранения клещей и бактериальных патогенов, а также используйте РНК/ДНК-щит, если представляет интерес сохранение РНК (то есть вирусы, передающиеся клещей)88. Обеспечьте правильное хранение EtOH в соответствии с требованиями безопасности лабораторий учреждения.
      2. Распечатайте достаточное количество технических листов для каждого запланированного перехода (см. Дополнительный файл 2).
      3. Положите все материалы для сбора клещей (щипцы, перманентные маркеры, подготовленные флаконы, прозрачную пластиковую ленту для обильного сбора личинок, письменные приборы для ведения заметок) в поясную сумку для использования в полевых условиях. Подготовьте по одной поясной сумке для каждого сборщика данных.
    2. Оцените длину шага каждого сборщика полевых данных, заставляя сборщику трижды пройти 10-метровый перерез и вычислить среднюю длину шага.
    3. Соблюдайте следующие меры предосторожности для личной безопасности при сборе клещей:
      1. Подготовьте светлую одежду с длинными рукавами для использования в полевых условиях (например, белый комбинезон) для улучшения видимости обнаружения клещей на персонале.
      2. Не менее чем за 24 часа до сбора клещей обрабатывайте одежду и обувь средствами с инсектицидом, содержащим 0,5%перметрина 59 , и дайте высохнуть на воздухе. Следуйте рекомендациям производителя по повторному нанесению по мере необходимости.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Избегайте использования инсектицидов на коже, так как это может привести к передаче инсектицидов в ткань для защиты от клещей и снизить активностьклещей 89.
      3. Перед прибытием на поле заправьте штаны вноски No59.
      4. В ходе протокола сбора клещей проверяйте одежду и кожу на наличие клещей и немедленно удаляйте прикреплённые клещей с помощьющипцов 59.
  2. Выполните следующие шаги для проведения каждого перетаскивания тика:
    1. Разрешите 30 мин-1 час на 100 м пересечения, хотя точное время зависит от плотностиклещей 89.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Избегайте взятия проб клещей, когда растительность влажная, так как это навлажнит ткань и затруднит прикреплениеклещей 89.
    2. В техническом листе запишите следующее: 1) время суток, 2) погодные условия (температура, ветер и относительная влажность) с помощью метеометра, и 3) координаты широты/долготы в начале перехода с помощью телефона или другого GPS-устройства с точностью минимум 10 м.
    3. Разложите белую вельветовую или фланелевую ткань длиной 1 м × 1 м по земле, чтобы ткань была полностью развернута и чтобы как можно большая часть её поверхности соприкасалась с лесной подстилкой илигазоном.
    4. Медленно пройдите 10 м, таща ткань за собой, затем остановитесь и осмотрите ткань на наличие клещей. 89
    5. Внимательно осмотрите ткань на наличие клещей. Разместите ткань при достаточном освещении, систематически сканируйте ткань слева направо и сверху вниз и наблюдайте за движением.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Перетягивания должны проводиться по 100-метровым транзектам, а перетягивающие ткани проверяться с интервалом 10 м, чтобы клещи не ползали или не сползали сткани 59.
    6. Соберите всех клещей, присутствующих с щипцем, и поместите их в 1,5 мл консервативные флаконы с 85% EtOH или РНК/ДНК-щитом. Используйте разные флаконы для каждого 100-метрового перехода с уникальным номером трансекта.
      1. Если на ткани много личинок, собирайте их с помощью прозрачной упаковочнойленты 89.
    7. Фиксируйте количество клещей, собранных каждые 10-метровый интервал вдоль 100-метрового перехода, по возможности определяя виды и стадии жизни.
    8. Фиксируйте основной тип растительности (например, преимущественно опавшая листья, неухоженная травянистая или ухоженная трава) на каждом 10-метровом сегменте (см. Дополнительный файл 2).
    9. В конце каждого 100-метрового пересечения перепроверьте обе стороны ткани на наличие клещей и запишите время окончания и GPS-координаты перед переходом к следующему переходу.

7. Идентификация клещей

  1. Используйте расчленённый микроскоп для определения вида и стадии жизни всех собранных клещей, следуя таксономическим ключам для распространённых клещей висследовании 90,91,92,93.
  2. Разделить виды и жизненные стадии, представляющие интерес (например, нимфы I. scapularis ) в новые флаконы, заполненные 85% EtOH или РНК/ДНК-щитом и маркированные соответствующим номером трансекта.
  3. Создайте таблицу для ввода информации о идентификации клещей для каждого собранного и обработанного флакона.
    1. Свяжите таблицу идентификации тиков с техническим листом поля по идентификатору трансекта.

8. Маркировка и анализ фотографий с помощью камеры дикой природы

  1. Загружайте фотографии с каждой камеры дикой природы и сезонного развертывания в локальную или онлайн-базу данных для маркировки фотографий (например, Wildlife Insights или Zooniverse). Использование платформы, которая автоматически удаляет изображения людей, помогает избежать проблем с конфиденциальностью.
  2. Убедитесь, что метаданные для загруженных фотографий содержат информацию об объекте и периоде сбора.
  3. Помечайте все фотографии, идентифицируя виды животных с помощью онлайн-базы данных, созданной для исследований фотоловок дикой природы (например, Wildlife Insights) или с помощью любого другого программного обеспечения, сохраняющего метаданные фотографий.

9. Обслуживание трансектов и отчетность результатов

  1. Устанавливайте долгосрочные цели управления трансектами, участников и лидерство.
  2. Создавать и поддерживать базу данных (например, папку с общим диском) с документами, содержащими важную информацию о объектах, включая координаты размещения камер дикой природы, координаты перетягивания тиков, информацию о доступе к объекту, контакты управляющих земельными участками и информацию о доступе обработанных данных.
  3. Ведите основную таблицу, соединяющую информацию о месте (то есть метрики урбанизации), количество клещей на вид на собранный этап жизни и список уникальных видов дикой природы, зарегистрированных на каждом участке в каждом сезоне проектного года.
    1. Создавайте итоговые отчеты, адаптированные для каждого управляющего земельными участковами и/или местного участника, включая сводки данных по камерам дикой природы и клещам, чтобы поддерживать вовлечённость участников в проект.

Результаты

Линия трансекта была расположена так, чтобы запечатлеть градиент урбанизации, охватывающий три округа от Нью-Йорка до Лонг-Айленда, штат Нью-Йорк (рисунок 2).

figure-results-1
Рисунок 2. Карты трансекта над градиентом урбанизации. (A) Интенсивность урбанизации, представленная непроницаемой поверхностью с процентом NLCD. (B) Плотность жилья на основе переписных блоков. (C) Процент покрытия кроны деревьев, полученный на основе данных NLCD. (D) Спутниковые снимки, показывающие трансект, используемый для сбора клещей и установки камер наблюдения за дикой природой. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Все участки для сбора камер дикой природы и клещей для трансекта Нью-Йорка (n = 44 и n = 38 соответственно) были размещены в общественных парках (n = 21, n = 23), гольф-полях (n = 6, n = 0), кладбищах (n = 5, n = 3), природных заповедниках (n = 9, n = 9) и общественных садах (n = 3, n = 3) (Таблица 1).

Тип зелёных зонКоличество мест с фотоловушкамиКоличество пунктов для сбора клещей
Общественный парк2123
Природный заповедник99
Общественный сад33
Кладбище53
Гольф-поле60
Общее количество объектов4438

Таблица 1: Сводка по количеству объектов для сбора камер и клещей по типу зелёных зон.

Расчёт процентного покрытия кроны деревьев, процента непроницаемой поверхности и плотности жилых домов в радиусе 2 км от каждого места размещения камер дикой природы показал, что размещение камер дикой природы в каждом сегменте трансекта эффективно фиксировало среднее и распространение (четыре участка) в городских метриках вдоль градиента урбанизации от Нью-Йорка до Лонг-Айленда (Рисунок 5). Поскольку в каждом сегменте прохода были выбраны два густолесистых участка и два слабо заросших участка, вариации процентного покрытия кроны деревьев в пределах 100 м от каждой камеры показали, что качество местной среды обитания вокруг каждой камеры не сильно различается (низкийR2) по градиенту урбанизации (рисунок 5D).

figure-results-2
Рисунок 5. Характеристики окружающей среды вокруг камер наблюдения за дикой природой по всему трансекту. В каждом 5-километровом сегменте трансекта (1-10) с запада на восток размещены четыре камеры для наблюдения за дикой природой, и (A) процент непроницаемой поверхности, (B) плотность жилья и (C) покрытие деревьев пологов отображаются в радиусе 2 км от каждой ловушки. (D) Покрытие кроны деревьев в радиусе 100 м от размещения камеры дикой природы отражает разнообразие качества микросреды в выбранных зелёных зонах. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

С момента запуска системы TWUSS весной 2022 года по лето 2023 года сбор полевых данных привёл к 4 928 дням камерного ловли дикой природы и сбору 3 421 нимфального черноногого клещей, 575 нимфальных клещей одиночной звезды и 329 нимфальных длиннорогих клещей на всех участках (Таблица 2).

Виды нимфальных клещейОбщее количество собранных
Amblyomma americanum (Одинокая звезда)575
Haemaphysalis longicornis (Длиннорогий)329
Ixodes scapularis (Черноногий)3421
Все нимфальные клещи4325

Таблица 2: Сводка коллекций нимфальных клещей по видам на всех 38 участках и двух годах отбора проб (2022-2023).

По фотографиям с камеры дикой природы было выявлено 34 уникальных вида на всех камерах (см. дополнительный файл 3 для полного списка видов), включая 16 видов млекопитающих и 16 видов птиц (рисунок 6). Камеры дикой природы были настроены для отслеживания активности мезомлекопитающих, и были зафиксированы следующие семь видов мезо-млекопитающих: восточный койот (Canis latrans var.), рыжий лис (Vulpes vulpes), енот (Procyon lotor), виргинский опоссум (Didelphis virginiana), полосатый скунс (Mephitis mephitis), белохвостый олень (Odocoileus virginianus) и сурок (Marmota monax).

figure-results-3
Рисунок 6. Коллекция репрезентативных изображений, зафиксированных по всему трансекту, включая мезо-млекопитающих, мелких млекопитающих, птиц, домашних животных и людей. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Благодаря внедрению протокола TWUSS был создан первый совместный городской трансект мониторинга опасностей клещей и дикой природы на градиенте урбанизации. Ранее опубликованное исследование, основанное на этой системе наблюдения, связало метрики урбанизации по градиенту, данные о ключевых клещах (белохвостых оленей) с камер дикой природы и данные о сборе клещей для выявления каскадных эффектов урбанизации на заселение дикой природы и интенсивность рискаклещей 25. Это исследование показало, что увеличение связности зелёных зон, увеличение покрытия кроны деревьев и уменьшение непроницаемой поверхности иерархически увеличивают вероятность присутствия белохвостых оленей, что значительно предсказывает численность клещей нимфальной I. scapularis в каждом зелёном пространстве (Рисунок 7, Таблица 3)25.

figure-results-4
Рисунок 7. Репрезентативный график модели получается результатом парного проектирования камеры дикой природы и трансекта для сбора клещей . (A) Функциональная связность как самый сильный предиктор вероятности населённости белохвостого оленя. (B) Количество нимфальных черноногих клещей как значимая функция населённости белохвостых оленей. Для участка A модель заселения была создана с использованием фотографий белохвостых оленей, снятых с камер дикой природы, снятых в период 2022–2023 годов. Для графика B точки указывают количество клещей, собранных на поле в 2022-2023 годах на 1600м² отбора, а регрессионная линия и стандартная ошибка представляют отрицательный прогноз биномиальной модели. Ось y ограничена <300 тиками для визуализации. Рисунок адаптирован и воспроизведен с разрешения Lilly и др. 202525 Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Тип моделиПеременная откликаКомпонент моделиОценкаSEzP( >|z|)
Модель заполняемости на один сезонЗанятость оленей(Перехват)3.041.791.70.09
Функциональная связность11.094.082.72< 0.01
Модель заполняемости на один сезонЗанятость оленей(Перехват)−1,531.04−1,480.14
Процент покрытия кроны деревьев6.152.272.7< 0.01
Модель заполняемости на один сезонЗанятость оленей(Перехват)−1,260.91−1,390.16
Процент непроницаемой поверхности−5,852.24−2,62< 0.01
Отрицательная биномиальная обобщённая линейная смешанная модель эффекта. Место и год были включены как случайные эффекты.Численность нимфальных черноногих клещей(Перехват)−9.040.81−11.17< 0,001
Занятость оленей4.430.577.79< 0,001
В пределах покрытия деревьев в зеленых зонах процент0.030.012.330.02

Таблица 3: Результат репрезентативной модели результатов проектирования парной камеры дикой природы и транзекта для сбора клещей. Результаты модели заселения, показывающие основные предикторы заселения оленей; Отрицательные результаты биномиальной обобщённой линейной смешанной модели показывают численность нимфальных черноногих клещей в зависимости как от населённости оленей, так и от процентного покрытия кроны деревьев в зелёных зонах. Таблица адаптирована и воспроизведена с разрешения Lilly и др. 202525

Дополнительный файл 1. Пример этикетки для камеры с замком дикой природы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 2. Пример технического листа для сбора клеков. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 3. Список из 34 уникальных видов, зафиксированных камерами NYC Wildlife Transect и визуально идентифицированных исследователями. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Обсуждение

Благодаря внедрению TWUSS этот протокол демонстрирует, как спроектировать парный трансект мониторинга клеща и дикой природы, фиксирующий градиент урбанизации. Репрезентативные результаты этой системы позволили выявить факторы опасности клещей в масштабах ландшафта и дикой природе вгородских районах 25. Ключевые данные хозяев клещей из дизайна парной камеры дикой природы также использовались для выявления районов в Нью-Йорке, которые могут быть недавно подвергнуты повышенномуриску 25. Это подчёркивает важность постоянного мониторинга клещей и дикой природы в городах по мере роста урбанизации по всему миру, подчёркивая необходимость стандартного проектирования и методологий наблюдения70. Репликация TWUSS в городах, где возникают опасности, переносимые клещами, позволила бы провести масштабное сравнение городских ландшафтных показателей, определяющих распределение клещей и дикой природы— 25,70.

Трансект TWUSS охватывает различные типы зелёных зон, практики управления и юрисдикции по управлению землёй, при этом 20 различных групп по управлению землями требуют разрешения на установку камер для дикой природы и сбор клещей. Таким образом, TWUSS опирается на участие различных участников, и данные свидетельствуют о том, что местное участие может повысить долгосрочный успех систем наблюдения заклещеми (94,95) и усилий по сохранению дикой природы и биоразнообразия, включая городскиеусловия 96, 97, 98, 99. Сотрудничество с муниципальными департаментами парков и здравоохранения способствовало увеличению размещения знаков в зелёных зонах, где собирались черноногие клещи, а также целенаправленному мониторингу переносчиков со стороны муниципального департамента здравоохранения, где были недавно выявлены опасности, переносимые клещами.

С объёмом собранных данных возникает масштабная задача обработки данных, идентификации клещей и идентификации сфотографированных видов дикой природы. Поддержание организованной общей базы данных проекта (шаг 9.2), содержащей всю информацию и данные о проекте, было ключевым для успеха TWUSS, поскольку обязанности по управлению проектом переходили в руки в течение его создания. Кроме того, классификация клещей и фотографические данные могут стать эффективным способом для младших исследователей и волонтёров участвовать в проекте и повысить интерес как к видам дикой природы, так и к опасностям клещей, населяющих их местные зелёные зоны. Благодаря TWUSS образовательные возможности для студентов были интегрированы в проект через участие в обработке трансектных данных. За два года с момента запуска TWUSS более 30 младших исследователей (студентов бакалавриата и магистратуры) внесли вклад в классификацию изображений и идентификацию клещей, и для многих из них это был первый исследовательский опыт. Помимо создания возможностей для студентов университетов, были проведены различные инициативы по взаимодействию с сообществом совместно с Нью-Йоркской академией наук и Girl Scouts. Благодаря этим мероприятиям активные исследователи, занимающиеся трансектом, работают в паре с общественными организациями, чтобы способствовать практическому обучению и развитию интереса к местным клещам и городской дикой природе. Благодаря этим проектам молодые волонтёры научились устанавливать камеры для дикой природы, собирать данные и резюмировать наблюдения.

В будущем есть потенциал для дополнительных трансектов в Нью-Йорке. По мере роста TWUSS огромный объём изображений, собираемых каждой камерой дикой природы, может ограничить прогресс исследований из-за медленного процесса классификацииизображений 100. Недавние технологические достижения, включая внедрение алгоритмов машинного обучения для обработки данных с камер дикой природы, могут помочь сократить этот временнойотставание. TWUSS использует онлайн-платформу (шаг 8.1), которая использует модели машинного обучения для начальной классификации изображений и оптимизирует управление, анализ и обмен данными с камерловушками для дикой природы из TWUSS.

Помимо этих положительных результатов, TWUSS сталкивалась с проблемами городских полевых работ, такими как вандализм или кража камер дикой природы. За первые два года сбора данных (апрель 2022 — январь 2024) было украдено четыре камеры дикой природы, а три из них были повреждены (то есть полностью или частично разбиты), что привело к уровню замены камер дикой природы в 2% за разработку, что соответствует другим городским исследованиям58. Адаптация этикетки замка камер для дикой природы (шаг 5.1.4) и тщательное обеспечение размещения камер (шаг 5.2.1) вдали от интенсивной активности человека и троп стали ключевыми шагами для снижения краж и вандализма. В будущем может потребоваться дополнительное устранение неполадок: перемещение камеры дикой природы на новое дерево размещения или вывод из эксплуатации участка, если кража и вандализм станут неконтролируемыми.

Камеры дикой природы, такие как используемые в TWUSS, часто оптимизированы для захвата средних и крупныхмлекопитающих 55, оставляя пробел в наблюдении за сообществом мелких млекопитающих и птиц. Мелкие млекопитающие являются доминирующими резервуарными хозяевами для многих патогенов, переносимыхклещами 23 , поэтому добавление целевого живого отлова в подгруппе участков по градиенту урбанизации позволит провести более комплексный мониторинг за хозяином клещей и патогенным сообществом. Аналогично, хотя на захваченных снимках было обнаружено множество видов птиц, камеры дикой природы не могут точно отслеживать разнообразие птиц, некоторые из которых являются резервуарными хозяевами дляклещей 102. Поэтому также рекомендуется добавить подсчёт точек птиц, туманную сетку или пассивное аудионаблюдение.

В заключение, опыт проектирования и внедрения TWUSS выделяет некоторые вызовы, возможности и лучшие практики для разработки парного проекта по городской экологии клещей и дикой природы с разнообразной группой участников по всему городу. Каждая камера дикой природы и клещ, собранный в трансекте TWUSS, являются результатом отношений, установленных и поддерживаемых между исследователями и сотрудниками местного департамента парков, руководителями городских районов, управляющими землями заповедников, смотрителями поля для гольфа, персоналом кладбища и многими другими людьми с разным интересом к опасностям, переносимым клещами, и городской дикой природой. Построение успешных совместных исследовательских отношений и вовлечения участников требует времени и усилий, которые необходимо учитывать при проектировании и реализации проектов городской экологиив городах 96,103,104,105. По мере расширения городов по всему миру совместные проекты, такие как TWUSS, помогают людям реагировать на новые зоонозные опасности, сосуществовая с дикой природой в городских условиях.

Раскрытие информации

У авторов нет никаких конфликтов интересов, о которых можно было бы заявлять.

Благодарности

Эта работа была поддержана стипендией Национального научного фонда (грант #10328000) и программой Национального научного фонда «Связанные естественные человеческие системы 2/динамика интегрированных социально-экологических систем» (CNH2/DISES) (премия #1924061). Финансирование также было предоставлено Центрами по контролю и профилактике заболеваний в поддержку Северо-Восточного регионального центра передового опыта в области заболеваний, передающихся через переносчики: Центр обучения и оценки (NEVBD-TEC) (Премия #NU50CK000633). Её содержание полностью лежит в ответственности авторов и не обязательно отражает официальную позицию Центров по контролю и профилактике заболеваний, Департамента здравоохранения и социальных служб или Национального научного фонда.

Мы также хотели бы выразить признательность за поддержку Городской сети информации о дикой природе, особая благодарность доктору Сету Маглу, доктору Мэйсону Фидино и Кимберли Ривере при создании нашего трансекта для ловли камер для дикой природы. Мы благодарим членов лаборатории экоэпидемиологии и студентов Колумбийского и Барнардского колледжа, которые помогали с советами, подготовкой, полевой работой, идентификацией клещей и/или фототегами, включая доктора Мередит ВанАкер, доктора Ничара Грегори, Сонг-Джу Ли, Алексиса Ангуло, Ханну Чен, Молли Дурава, Ребекку Гарсию, Айдина Левина, Джейка Миллера, Сафу Мухаммада, Девору Гордин и Адару Анисман. Мы также благодарим Город Нью-Йорк Паркс и Рекреацион, округ Нассау, город Норт-Хемпстед, Альянс земель Норт-Шор, Национальный департамент парков штата Нью-Йорк, Парки штата Нью-Йорк, кладбище Грин-Вуд, кладбище Эвергринс, кладбище Мэйпл-Гроув, Олд Вестбери Гарденс, SUNY Old Westbury и экологически ориентированных управляющих гольф-полями за доступ к проведению исследований в их зелёных зонах. Это исследование проводилось на землях коренных народов Ленапе, Матинекок, Меррик, Ниссаког и Масапеквас.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
1x1 м белый велюровый или фланелевый тракторный полотнищеEcoloogy Supplies0015TМожно купить готовое или изготовить по инструкции, изложенной в CDC 2020 или Salomon et al. 2020.
32+ ГБ SD карта памятиSanDiskSDSDXXO-032G-GN4INДля хранения фото
Батарейки (большинство камер требуют AA)DuracellMN1500B20 Для питания камер
Регулируемый замок для камерыMoultrie (бренд Python)MCA-21667Для закрепления камер
Брюки для камерыBrowningBTC-SB-SMДля закрепления камер
Ремешок для установки камерыMoultrieMCA-12667Для размещения камер
Прозрачный пластиковый скотчNANAДля маркировки ящиков для камер и для сбора большого количества личинок. Любая марка подходит.
Диссекционный микроскопAmScopeSM-1BSX-64SДля идентификации клещей
DNA/RNA SheildZymo researchR1100-250Для хранения клещей
Eppendorf Safe-Lock Tubes 1.5 мл - MicrotubeFisher scientific05-402-941.5 мл флаконы для хранения клещей
Этиловый спирт 200 пробThermo scientificT038181000Для хранения клещей
КарманNANAДля хранения/организации материалов для сбора клещей в полевых условиях. Любая марка подходит.
Тонкое постоянное маркерыStaedtler55580-PK10Для маркировки трубок для клещей
ПинцетFisher scientific12-000-121Для сбора клещей с ткани и идентификации под микроскопом 
GIS SoftwareNANAМожет быть использован ArcGIS, QGIS или R в зависимости от предпочтений пользователя
Kestrel 3000 Weather MeterKestrel Meters830Для измерения климатических / погодных условий
Фотоловушка с датчиком движения (рекомендуется Browning strike force pro)BrowningBTC-5PX-1080Для фотографирования диких животных 
Письменный инструмент (ручка или карандаш)NANAДля заполнения бланков данных. Любая марка подходит.

Ссылки

  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).

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

Похожие статьи