Yöntem makalesi

Zoonotik Tehlike Ortaya Çıkışının Arayüzleri Olarak Şehirler: New York Şehri Kene ve Yaban Hayatı Kentsel Gözetim Sisteminin Geliştirilmesi

713 görüntüleme

⸱

DOI:

10.3791/69755

⸱

10 Mart 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
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

Bu makalede

Özet

Kenelerin ve yaban hayatı konakçılarının kentleşmeye nasıl tepki verdiğini izlemek için kritik bir ihtiyaç vardır. Bu protokol, kentsel ortamlarda ortaya çıkan kene kaynaklı tehlikelere yanıt olarak uyarlanabilir yönetimi mümkün kılacak standartlaştırılmış Kene ve Yaban Hayatı Kentsel Gözetim Sistemi geliştirme adımlarını özetlemektedir.

Özet

Kentsel peyzajlarda kene kaynaklı tehlikeler artıyor, ancak kentleşme gradyanları boyunca insan kene kaynaklı hastalık riskini anlamada kritik boşluklar hâlâ artıyor. Küresel olarak doğal habitatın kaybıyla birlikte, kentsel yeşil alanlar vahşi yaşam için kritik bir yaşam alanı sağlayabilir ve kene kaynaklı hastalıkların ortaya çıkışında çeşitli sonuçlar doğurabilir. New York City metropol alanı, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki herhangi bir şehir arasında en yüksek insan nüfus yoğunluğuna ve coğrafi ayak izine sahiptir ve geniş bir yeşil alan ağı barındırmaktadır. Bu kentsel yeşil alanlar, çevredeki arazi örtüsü ve bağlantı açısından çeşitlilik gösterir ve tarihsel olarak yeterince incelenmemiş yüzlerce kentsel yaban hayatı türü için önemli bir sığınacaq ve yaşam alanı sağlar. Yazarların bildiği kadarıyla, kenelerin ve yaban hayatı konaklarının kentsel ortamlarda nasıl tepki verdiğini ve ortaya çıktıklarını izleyen kentsel kene gözetim sistemleri yoktur. Bu boşluğu gidermek için, New York Şehri'nden Long Island, NY'ye kadar bir kentleşme gradyanı boyunca uzun vadeli kentsel kene ve yaban hayatı gözetim sistemi geliştirildi. Burada, çeşitli ortaklardan oluşan bir grupla birlikte eşleştirilmiş bir yaban hayatı kamera yakalama ve kene gözetim sistemi tasarlamak, uygulamak ve sürdürmek sürecini anlatıyoruz. Süreç, kene kaynaklı hastalıklar uzmanları ve yaban hayatı yönetimi ortaklarından oluşan bir danışma komitesinin kurulmasıyla başladı; bu komiteler, aşağıdaki adımları iş birliğiyle yürütmek için içgörüler ve geri bildirim sağladılar: 1) ilk kentleşme gradyan görselleştirmesi ve tanıması, 2) potansiyel yeşil alan seçimi, 3) saha izinleri, 4) yaban hayatı kamerası ve kene toplama alanı seçimi, 5) yaban hayatı kamerası yerleştirme, 6) kene toplama, 7) kene tanımlama, 8) yaban hayatı kamerası fotoğraf tanımı ve 9) geçiş bakım ve raporlama sonuçları. New York Şehri ve dünyanın diğer şehirleri büyümeye devam ederken, Tick and Wildlife Kentsel Gözetim Sistemi gibi işbirlikçi projeler, kentsel ortamlarda ortaya çıkan zoonotik tehlikelere insanların yanıt vermesine yardımcı olacak bilgi üretebilir.

Giriş

Dünyanın insan nüfusunun çoğunluğu, hem nüfus hem de coğrafi ayak izi açısından istikrarlı bir şekilde artan kentselalanlarda yaşamaktadır 1. Kentsel genişleme, küresel biyolojik çeşitlilik 1,2,3 için başlıca tehditlerden biri olsa da, kentsel alanlar da giderek daha fazla vahşi yaşam için yaşam alanı sağlamak için yönetilmektedir; çünkü doğal yaşam alanları değişir ve parçalanır 4,5,6,7. Şehirlerdeki yoğun insan nüfusları ile yaban hayatının birleşimi, hem olumlu (örneğin doğayla bağlantı hissetmek)8 hem de zararlı (örneğin, zoonotik hastalık bulaşması)9 insan-yaban hayatı etkileşimlerine yol açabilir. Tarihsel olarak, kentsel sistemlerdeki yaban hayatı yeterince incelenmemiştir10, bu da değişen dünyada yaban hayatının kalıcı yaşamı, zoonotik hastalık riski11 ve insan-yaban hayatı birlikteyaşamı 12 anlamasında kritik bir boşluk yaratmıştır.

Kuzeydoğu Amerika Birleşik Devletleri (ABD) yoğun şekilde kentleşmiş13 ve kara bacaklı keneler (Ixodes scapularis) ile kene kaynaklı hastalıkların ortaya çıkışı için bir sıcaknoktadır 14; bölge genelinde risk farklılıkları vardır15. Kene kaynaklı hastalıklar, örneğin Lyme hastalığı, ABD'de en çok rapor edilen vektör kaynaklı hastalıktır; yılda yaklaşık 500.000 vakaile 14. New York eyaletinde, siyah bacaklı keneler Borrelia burgdorferi (Lyme hastalığı ajanı), Anaplasma phagocytophilum (Anaplasmosis ajanı), Babesia microti (Babesiosis ajanı) ve Powassan virüsü (Powassan virüsü hastalığının ajanı) dahil olmak üzere halk sağlığı açısından endişe duyulan birkaç patojeni bulaştırır. Kara bacaklı keneye ek olarak, uzun boynuzlu kene (Haemaphysalis longicornis) yakın zamanda tanıtılmasından sonra Kuzeydoğu'da hızla yerleşmiştir(17,18) ve alfa-gal sendromu19'a neden olabilen tek yıldız kenesi (Amblyomma americanum) gibi diğer yerli kene vektörleri de nüfus artışı ve yayılım alanınıkuzeye doğru genişletmektedir (20,21), bu da yeni halk sağlığı sorunları yaratmaktadır.

Kentsel kene kaynaklı tehlikelerartsa da 15,22, çoğu kene araştırması kırsal ve banliyöalanlarına odaklanmıştır 22,23,24; bu da kentleşme gradyanlarında ve kentsel yeşil alanlarda kene kaynaklı patojenlerin ekolojisini anlamada kritik boşluklaryaratmaktadır 15,25. Kenelerin, yaban hayatı konakçılarının ve konak yırtıcıların aktif gözetimi, kanıta dayalı yerel yönetim uygulamalarını bilgilendirmek için gereklidir26.

New York Şehri (NYC), ABD'deki en büyük insan nüfusuna sahip şehirdir.13. 2020 yılında, NYC'nin beş ilçesinde tahmini >8,4 milyon kişiyaşıyordu: 13, daha geniş metropol alanında ise >20,1 milyon kişi13. NYC, ABD'deki diğer tüm şehirlerden daha yüksek ortalama konut yoğunluğuna (yaklaşıkkm2 başına yaklaşık 4700 konut birimi) sahip olsa da.13, şehirde ayrıca NYC Parklar ve Rekreasyon Departmanı27 tarafından korunan 29.000 dönümden fazla park alanı (arazi örtüsünün %14'ü) bulunmaktadır; bu alan, yüzlerce yaban hayatı türü için önemli bir yaşam alanı ve sığınacağı sağlar28, 29. Şehir, milyonlarca kuşun göç yolu olan Atlantik Uçuş Yoluboyunca yer almakta olup, son zamanlarda doğu çakal (Canis latrans x Canis lycaon)32, çizgili kokar (Mephitis mephitis)33 ve beyaz kuyruklu geyik (Odocoileus virginianus)34 gibi birçok mezo-memeli türü tarafından yeniden yerleşilmiştir.

NYC35'i yeşilleştirmeye yatırım yaparken, insan-yaban hayatı etkileşimlerinin sıklığı muhtemelenartacak 36. Kentsel biyolojik çeşitlilikteki artışlar sağlıklı bir ekosisteminişareti olabilir ve kentsel yaşama doğa duygusunu gerikazandırabilirken, kentsel yaban hayatıyla etkileşimler ayrıca zoonotik patojenlerin yayılmasına dayol açabilir 11,39. Sıradan rakun (Procyon lotor) gibi kentsel uyum sağlamış memeliler bu açıdan ilgi çekici türlerdir çünkü diğer büyük memelilere göre kentleşmeye daha dayanıklıolabilirler ve kentsel alanlarda zoonotik patojenlerin yayılmasını aracılık edebilirler42. Beyaz kuyruklu geyikler de ilgi çekici bir türdür; çünkü kentsel yeşil alanlarda varlıklarının kene bolluğunu artırdığı ve Lyme hastalığı riskiniartırdığı bulunmuştur 25,43.

NYC şehir sınırları içinde, Sağlık Bakanlığı tarafından yürütülen güçlü bir vektör gözetim programı bulunmaktadır; Ancak, keneler şehrin en kentsel yeşil alanlarında(44,45,46) bu kadar kapsamlı şekilde incelenmemiştir. Bitişik ilçe düzeyindeki kene gözetim çalışmalarıyoğunluk olarak 47,48 olarak değişiyor, bu da belediye sınırları arası karşılaştırmaları zorlaştırıyor. Şehir sınırları içinde kentsel kene kaynaklıtehlikeler 17,18,43,46,49 ve vahşi yaşam (33,34,50,51) üzerine birçok çalışma yapılmış; bu çalışmalar, kenelerin, kene kaynaklı patojenlerin ve yaban hayatının kentsel ortamlara nasıl yanıt verip kullanabileceği konusunda değerli bilgiler sunmaktadır. Ancak, kentleşmenin kene kaynaklı tehlikeler ve yaban hayatı toplulukları üzerindeki etkileri, kentleşmegradyanları 15,52,53,54 üzerinden şehrin çekirdeğinin ötesine uzanır. Yazarların bildiği kadarıyla, kentleşme gradyanları boyunca kenelerin ve yaban hayatı konaklarının çevrelerde nasıl ortaya çıktıklarını izleyen kentsel kene gözetim sistemleri bulunmamaktadır. New Yorkluların ortaya çıkan kene kaynaklı tehlikelere yanıt vermelerine ve yaban hayatıyla bir arada yaşamalarına yardımcı olmak için, NYC'nin çeşitli ortaklarından oluşan bir grup, NYC'den Long Island, NY'ye kadar kentleşme eğimi boyunca Kene ve Yaban Hayatı Kentsel Gözetim Sistemi (TWUSS) geliştirmek için çalıştı.

figure-introduction-1
Şekil 1. Kene ve Yaban Hayatı Kentsel Gözetim Sistemi'nin tasarımı, uygulanması ve bakımı için adımlar. Potansiyel yeşil alan seçimi, alan izni ve kene toplama ile vahşi yaşam kamera alanlarının seçimi arasında geri besleme okları gösterilir. BioRender ile oluşturulan figür. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

TWUSS kurulmadan önce, ana yaban hayatı yönetim ortakları ve kene kaynaklı tehlike ekolojisi uzmanlarından oluşan bir danışma komitesi oluşturulmuş, transekt tasarımı hakkında içgörüler ve geri bildirim sağlamıştır (Şekil 1). Proje hedeflerini belirlemek için aylık toplantılar yapıldı ve birincil bilimsel hedefin kentleşme, habitat bağlantısı ve yama büyüklüğü gibi alanları kapsayacağı kabul edildi. Birden fazla danışmanın dahil edilmesi, bölgenin derin yerel bilgisini içeriyordu. Örneğin, ortaklar arasındaki geri bildirimler, ağın Long Island32'de çakal genişleme ve yayılma dinamiklerini yakalama olasılığını planlamaya yardımcı oldu. Ortak geri bildirimleri, yöneticilerin erişim sağlamaya istekli olduğu bilinen sitelerin dahil edilmesini kolaylaştırdı, topluluk grupları vahşi yaşam kameraları ve/veya fotoğraf etiketleme konusunda yardımcı olabilir ve ekip üyelerinin siteye erişimi sağlayan kişisel bağları vardı.

Yaban hayatı kamera tuzakları (aynı zamanda patika veya av kameraları olarak da adlandırılır; bundan sonra vahşi yaşam kameraları olarak adlandırılacaktır) vahşi yaşam hakkında veri toplamak için istilacı olmayan ve nispeten düşük maliyetli bir yöntem olarak yaygın olarak benimsenmiş ve yaban hayatı çalışmalarının rutin olarak yapılma biçiminideğiştirmiştir 55,56. Yaban hayatı kameraları, geleneksel saha gözlem yöntemleriyle mümkün olmayan büyük miktarda görüntü verisinin toplanmasınısağlar 57. Kentsel Yaban Hayatı Bilgi Ağı (UWIN), üye partner şehirler arasında küresel olarak paylaşılan ve kentselgradyanlar 58 boyunca yerel yaban hayatı dağılımlarını izlemek için ortak bir vahşi yaşam kamerası yakalama transekt tasarımı geliştirmiştir. UWIN transekt tasarımı uyarlanmış ve vahşi yaşam kameraları TWUSS'un oluşturulmasında kene koleksiyonlarıyla eşleştirilmiştir (Şekil 1). "Kene sürüklenmeleri", kene yoğunluklarını tahmin etmek için standart bir yöntemolarak kullanılan bir yöntem olarak kullanılmıştır 59. Kenelerin timf yaşam evresi, insanlara kene kaynaklı patojenlerin baskın vektörüdür. Bu nedenle, kene örneklemesi, Mayıs sonundan Temmuz sonuna kadar Kuzeydoğu US60'daki zirve I. scapularis kene aktivitesiyle uyumlu olarak gerçekleştirilmiştir.

Bir şehir ortağının UWIN ağına katılabilmesi için temel gereklilik, 25-30 vahşi yaşam kamera istasyonu alanını barındırabilecek en az bir transektkurmaktır 58; Minimum uzunluk şartı yoktur ve transektin düz bir çizgi takip etmesine gerek yoktur. UWIN ağı gereksinimleri için, vahşi yaşam kameraları istasyonları vahşi yaşam kullandığı herhangi bir alanda, arkabahçeler 58 dahil olmak üzere kurulabilir. Ancak TWUSS, şehir parkları, mezarlıklar, orman koruma alanları, golf sahaları veya vahşi yaşam kameralarının yerleştirildiği büyük bahçeler gibi halka açık veya yarı kamusal yeşil alanlara odaklanır; böylece beyaz kuyruklu geyik ve kokarcalar gibi daha hassas hedef türlerin dağılımını yakalamak için vahşi yaşam kameralarıyerleştirilmiştir 6. NYC transekti 55 km uzunluğunda ve 4 km genişliğindedir ve on beş 5 km uzunluğunda segmente ayrılmıştır. 2022 yılında her segmentte dört vahşi yaşam kamera istasyonu kuruldu ve Brooklyn'den Nassau County, NY'ye kadar toplam 40 vahşi yaşam örnekleme noktası sağlandı. 2023 yılında Staten Island, NY'de ek bir segment eklendi. Kene toplama alanları için, böcek ilaçları ve aktif kene yönetimi kullanımı nedeniyle golf sahaları hariç tutulmuştur; bu daverilere müdahale edebilir 61 ve 29 vahşi yaşam kamera alanı da kene toplama alanı haline gelmiştir.

TWUSS, kentleşme gradyanı transekt tasarımı ve standart kene ile vahşi yaşam veri toplama yöntemlerinin eşleştirilmesiyle diğer kene gözetim sistemlerindenfarklıdır 26,62,63. Birçok devlet ve sivil toplum kuruluşu kene gözetimiile ilgilenmektedir 64. Ancak, çoğu kene gözetim çabasının amacı sınırlı olarak kene varlığını tespit etmekte ve pasif, standartlaşmamış gözetimyöntemlerine dayanmaktadır 62,63,65. Pasif gözetim yöntemleri (yani topluluk bilimi platformlarındaki kene raporları), düşük maliyetli ve göreceli çabalarıyla aktif gözetim yöntemlerine göreavantajlıdır ancak mekânsal ve zamansal eğilimlerin derinlemesine anlaşılmasına olanak tanımaz. 2020 yılında, Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri (CDC), aktif kene gözetimine dair kapsamlı bir rehber yayımladı; bu rehber, kene sürüklenmesi için ayrıntılı talimatlar içerirken, ancak sadece genel rehber yer alır; bu da kene tehlikesini değerlendirmek için kritik biradım olan 59. Ayrıca, mevcut kene gözetim yöntemleri, kene ekolojisi vahşi yaşam konakçılarıyla sıkı sıkı bağlantılı olmasına rağmen, nadiren eşleştirilmiş yaban hayatı izlemesiniiçerir 68,69. Kentsel Yaban Hayatı Enstitüsü, UWIN58'in kurulmasıyla kentleşme gradyanları boyunca yaban hayatı izlemeyi standartlaştırmak için büyük çabalar göstermiş ve bu ağların One Healthhedefleri 70'i merkeze alacak şekilde genişletilmesi potansiyeli vardır. TWUSS, kentleşme gradyanı boyunca standart kene toplama ve yaban hayatı izleme yöntemlerini birleştirerek, aktif gözetim çabalarının sınırlı olduğu durumlarda kene ve yaban hayatı konakçı popülasyon dinamiklerinin anlamlı karşılaştırmalarınaolanak tanır 22.

TWUSS tasarımı, vahşi yaşam, kene ve bulaştırdıkları patojenlerin bulunduğu, yayılma alanının genişlediği veya ortaya çıktığı kentsel alanlardaen uygundur 64,70. Dikkat edilmesi gereken önemli bir sınırlama, partner izinlerine bağımlılık ve transektin sürdürülmesi için gereken büyük çabadır. Burada, eşleştirilmiş bir vahşi yaşam kamerası yakalama ve kene gözetim sistemi tasarlamak, uygulamak ve sürdürmek için disiplinlerarası bir iş birliği kurma sürecini sunuyoruz.

Protokol

Bölgeye erişim, vahşi yaşam kameralarının yerleştirilmesi ve her alanda kene toplama işlemleri için ilgili yönetim organlarından izinler alındı.

1. Başlangıçta transekt gradyan görselleştirmesi ve belirlemesi

NOT: Kentleşmeyinicelendirmenin birçok yolu olsa da, geçirimsiz yüzey ve konut yoğunluğu ile birleşen orman örtüsü yapısal bileşenleri, kentleşme ve yaban hayatı ve/veya kene çalışmalarında en yaygın kullanılanmetriklerdir 25,72,73.

  1. ArcGIS pro veya diğer tercih edilen CBS yazılımlarını kullanarak çalışma bölgesi için kentleşme metriklerini görselleştirin. Kentleşmeyi kategorize etmek için yüzde geçirimsiz yüzey ve konut yoğunluğu, yeşilliği ve vahşi yaşam alanı kalitesini görselleştirmek için yüzde ağaç örtüsü kullanın74.
    1. En güncel yayımlanmış Ulusal Arazi Örtü Veritabanı (NLCD)75'ten yüzde geçirimsiz yüzey raster dosyasını edinin. Konut yoğunluğu için ABD Nüfus Sayımıveri 13 veya Silvis Konut yoğunluk veriseti 76 kullanın. NLCD75'ten ağaç örtüsü yüzdesini alın.
    2. Tüm veri setlerini yerel veya sunucu sürücüsündeki bir proje klasöründe sakla. Her veri katmanını Harita sekmesindeki Veri Ekle butonu ile projeye ekleyin. Proje klasöründen her veri katmanını seçip teker teker ekleyin; bu süreç tüm veri katmanları için tekrarlanın.
    3. Geçirimsiz yüzey rasteri için, semboloji, standart kategoriler77'ye göre kentsel yoğunluklu 'çöp' (kategoriler) olarak ayarlayın: yüksek kentsel yoğunluk (>%80 geçirimsiz yüzeyler), orta kentsel yoğunluk (%50-79 geçirimsiz yüzeyler), düşük kentsel yoğunluk (%20-49 geçirimsiz yüzeyler) ve açık alan (>%20). Bu sembolajiyi uygulamak için, İçerikler panelindeki raster katmanına sağ tıklayın, Semboloji'yi seçin, Birincil semboloji'yi Sınıflandır ve sınıfları belirtilen kentsel yoğunluk kategorilerine göre tanımlayın.
    4. Konut yoğunluğu şekil dosyası katmanı için, standart kentsel yoğunluk kategorileri için semboloji, konut yoğunluğunun standart olarak belirlenmesi: kentsel (km2 başına >1.000 ev), banliyö (km2 başına 147,06-1.000 ev) ve banliyö dışı (km2 başına 6,18-147,05ev). Bu sembolajiyi uygulamak için, İçerikler panelinde katmana sağ tıklayın, Semboloji'yi seçin, Birincil semboloji'yi Benzersiz Değerler olarak değiştirin ve belirtilen konut yoğunluk kategorilerine karşılık gelen sınıfları atayın.
    5. Ağaç örtü tabakası için semboloji, %0-100 arasında sürekli bir aralık olarak tutulun.
  2. Bölgede kentleşme gradyanı nerede bulunduğunu, her kentleşme kategorisini içeren 4 km genişliğinde bir transektin ön yerleştirilmesi için belirlenir; bu durum 1.1.3 ve 1.1.4'te tanımlandığı gibi. (Şekil 2).
    NOT: Transekt yerleşimi için net doğrusal kentleşme gradyanı yoksa, transekt 5 km uzunluğunda segmentlere bölünerek farklı kentleşme seviyelerini yakalayan ve her segmentte en az dört alan içeren doğrusal olmayan bir transekt oluşturulabilir.
  3. Transekti aşağıdaki koşulları karşılayacak şekilde konumlandırın ve gradyanı yeterince yakalarken:
    1. İlgi çekici yeşil alanları yakalayın ve yaban hayatı kamera istasyonlarının en az 1 km arayla yerleştirildiğinden emin olun, böylece yaygın kentsel mezo-memeliler ve kuşlar için mekânsal olarak bağımsız kabuledilebilsin (Şekil 2).
    2. Transekt, işbirlikçilerin ilgisini çeken yeşil alanları veya yüksek kaliteli alanları (>%38 ağaç örtüsü81) kapsayacak şekilde konumlandırın; bu alanlar yeşil örtüde parça içi heterojenliği koruyacak (yani en kentsel segmentlerde büyük, ormanlık bir park).
    3. Transekt konumunu ve mesafesini belirlemek için Map sekmesinde Ölçüt butonunu seçin.
      NOT: Kesin transekt çizgisini belirlerken, bazı potansiyel alanlar çeşitli nedenlerle kullanılamaz veya kullanılamaz hale gelebilir (örneğin, yaban hayatı kamerası yerleştirme izni olmaması veya zemin doğruluğunda uygun olmayan habitat) her segment için en az dört konumdan fazla yer olduğundan emin olun.

2. Potansiyel yeşil alan seçimi: Çalışma alanında vahşi yaşam kameralarının yerleştirilmesi ve kene koleksiyonları için potansiyel yeşil alanları belirleyin

  1. Kesin sınır içindeki her yeşil alanı Amerika Birleşik Devletleri Koruma Alan Veritabanı (PAD-US) şekil dosyasını indirip 1.1.2. adımı takip ederek haritaya ekleyerek belirleyin. 82.
  2. Her yeşil alandaki ağaç örtüsü örtüsünün boyutunu (alanını) ve ağaç örtüsünün yüzdesini ağaç örtü veri katmanından hesaplayın.
    1. Analiz sekmesinde, Jeoişlemleme panelini açmak için Araçlar butonunu seçin.
    2. Her yeşil alanın boyutunu hesaplamak için Geometri Niteliklerini Hesapla aracını kullanın. Yeşil alan katmanını Giriş Özellikleri olarak seçin, ardından boyut için yeni bir Alan oluşturun ve Alan'ı Özellik olarak seçin. İstediğiniz Alan Birimi ve Koordinat Sistemini seçin ve işlemi tamamlamak için Run tuşuna basın.
    3. Her yeşil alandaki ağaç örtüsünün yüzdesini hesaplamak için Zonal İstatistik aracını kullanın. Yeşil alan katmanını Giriş Rasteri veya Özellik Bölgesi Verisi olarak seçin, ardından her yeşil alanın adını veya benzersiz kimliğini Bölge Alanı olarak ve ağaç örtü katmanını Giriş Değeri Rasteri olarak seçin. Sonra, Istatistikler Türü olarak Mean'ı seçin ve işlemi tamamlamak için Çalıştır'a basın.
  3. Yaban hayatı kamerası yerleştirme alanları için:
    1. Şehir parkları, golf sahaları, mezarlıklar ve doğal koruma alanları/alanları vahşi yaşam kamera alanları için seçin; çünkü bunlar genellikle metropol alanlardaki çoğu yeşil alanı oluşturur ve UWIN ile ilgili çalışmalar için yaygın olarak vahşi yaşam kamera alanıolarak kullanılır 6.
    2. Ağaç örtü tabakasının yüzde sembolojisini 1.1.3. adımda belirleyin; transektin her segmentindeki alanları yoğun ormanlık (>%38 ağaç örtüsü) veya hafif ormanlık habitat (<%38 ağaç örtüsü)81 olarak sınıflandırın; böylece transekt83'teki vahşi yaşam kamera konumlarındaki habitat kalitesindeki farklılıkları hesaba katmak. Her kesin segment içinde, yoğun ormanlık alanlara sahip iki yeşil alan ve hafif ormanlık alanlara sahip iki yeşil alan potansiyel vahşi yaşam kamera yerleştirme alanları olarak belirleyin (Şekil 3).
  4. Kene toplama için, kamu kullanımına yönelik parklar, doğa koruma alanları ve bahçeler yalnızca ≥5 hektar alan ve %≥20 toplam ağaç örtüsü olan yeşil alanlar dahil olacak şekilde filtreleyin; böylece kene örnekleme yöntemleri en az 800 m ormanlık patikahabitatını (25,59,84) kapsayabilir.
    NOT: Böcek kullanımı61 nedeniyle kene toplama alanları için golf sahalarını seçmekten kaçının.

3. Site izni

  1. İnternet arama motorları veya ortak ağlar kullanarak her seçilen yeşil alan için kişileri belirleyin; böylece site erişimi ve vahşi yaşam kameraları yerleştirme izni alın ve kene toplama izni alın.
    1. Projenin bir sayfalık genel özetini tespit edilen kişilere e-posta veya telefon yoluyla gönderin. Bu tek sayfalık genel değerlendirmede özetlenen sonuçlar, Wildlife Insights projesisayfa 85 üzerinden fotoğraflara erişim, yıllık yaban hayatı kamera raporları ve yerel kene popülasyonları hakkında ortaya çıkan bilgileri içerebilir. Transektte kullanılan parklar ve kamuya açık doğal alanlar için, ilgili parklar/belediye departmanları aracılığıyla izinler alın. Transektte kullanılan tüm özel alanlar için resmi bir izin olmadan yazılı izin (yani e-posta onayı) alın.

4. Vahşi yaşam kamerası ve kene toplama alanı seçimi

  1. Yaban hayatı kamerası alanı seçimi için, her yeşil alan sınırı içinde rastgele bir nokta oluşturarak potansiyel vahşi yaşam kamerası konumlarını belirleyin.
    1. Jeoişlemleme panelini açın ve Rastgele Noktalar Oluştur aracını seçin. Yeşil alan katmanını Kısıtlama Özellik Sınıfı olarak seçin ve Run'u seçin.
    2. İki vahşi yaşam kamera yerleştirme istasyonunu barındıracak kadar büyük yeşil alanlarda, Minimum İzin Verilen Mesafe 1 km olarak seçilerek en az 1 km mesafeli iki rastgele nokta aynı anda oluşturulur.
    3. Yeni rastgele noktalar hafif veya yoğun ormanlık habitata girmiyorsa oluşturun (Şekil 3). Bu rastgele oluşturulan noktalar, saha ziyaretleri sırasında küçük değişikliklere tabi olabilir ve arazi sahiplerinin kabul edilebilir gördüğü şeye bağlı olarak vahşi yaşam kameralarının yerleştirilmesiyle ilgili geri bildirim muhtemelen olacaktır.
  2. Kene toplama alanları için, vahşi yaşam kamerasının 500 m yarıçapında keneleri üç farklı transekt türü boyunca sürüklemek için konumlar seçin: 1) yol kenarı, 2) iç orman ve 3) orman-çimkenarı 25 (Şekil 4). Sekiz 100 m tam transektin sürüklenebileceğinden emin olun.
    1. Her yeşil alan için uydu görüntüleri veya mevcut patika haritalarını kullanarak her transekt türünden iki potansiyel 100 m transekti tespit edin.
    2. Herhangi bir habitat tipinde ek iki transekt seçerek 800 m mesafeyi tamamlayarak her sürüklenmenin birbirinden ≥10 m aralı olmasını sağlar.
    3. Orman-çim kenarı yoksa, iç ve patika geçişi olarak ek 200 m seçin.
  3. Transekt boyunca her vahşi yaşam kamera yerleştirme alanının etrafında 2 km yarıçapında ağaç örtüsü, yüzde geçirimsiz yüzey ve konut yoğunluğu hesaplayın.
    1. Her kamera tuzak yerleştirme koordinatlarını ArcGIS proje haritasına Veri Ekle butonu ile ekleyin. ArcGIS pro'nun Jeoişlem panelinde, Çiftli Buffer aracını seçin. Giriş Özellikleri olarak kamera tuzak noktaları katmanını seçin ve Mesafeyi 2 km olarak ayarlayın. Tamponu oluşturmak için Çalıştır'a tıklayın.
    2. Bölgesel İstatistik aracını adım 2.2.3'te tarif edildiği gibi kullanın. her kamera tuzağının çevresindeki 2 km'lik tampon içindeki ağaç örtüsü yüzdesi, yüzde geçirimsiz yüzey ve konut yoğunluğunu hesaplamak.
    3. Tüm kentleşme seviyelerinin temsil edildiğini ve kentleşme gradyanının, her transekt segmentinde yaban hayatı kameraları ve kene toplama alanlarının yerleştirilmesiyle yeterince yakalandığını doğrulayın (Şekil 5).
      NOT: 5. ve 6. adımlar, saha ekibi üyelerini tehlike ve risklere maruz bırakabilecek gerekli saha çalışmalarınıiçerir 86. Saha güvenliği başarının ayrılmaz bir parçasıdır. Güvenli ve etkili saha çalışması planlamak için belirlenmiş güvenlikyönergelerine uymak 86.

figure-protocol-1
Şekil 3. TWUSS transektinin 5 km'lik bir bölümüne örnek. Şekil, TWUSS transektini (gri kesik çizgi) ve dört vahşi yaşam kamera alanı (siyah daireler) yeşil alanlar (siyah konturlar) içinde ve vahşi yaşam kameralarının etrafında kene sürükleme alanı (kırmızı daireler) gösterilmektedir. Temel katman, yeniden sınıflandırılan ağaç örtü tabakasını yoğun (yeşil) veya hafif (beyaz) ormanlarla kaplı olarak gösterir ve yerel yaşam kalitesini temsil eder. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

figure-protocol-2
Şekil 4. Eşleştirilmiş bir vahşi yaşam kamerası ve kene sürükleme transektlerini gösteren bir kene toplama alanı örneği. Ortadaki siyah nokta, yoğun ormanlık bir yeşil alandaki vahşi yaşam kameralarının yerleşimini temsil eder; kırmızı kesik çizgi, kameranın etrafında 500 m yarıçapı ve içinde tick sürüklenmelerinin yapıldığını gösterir; 100 metrelik düz kırmızı çizgiler her transekt tipini temsil eder ve "Orman/çim kenarı", "İç" ve "Patika" olarak etiketlenir. Google Earth uydu görüntüleri temel harita olarak kullanılır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

5. Vahşi yaşam kameralarının devreye alınması

  1. Yaban hayatı kamerası kurulumundan birkaç hafta önce aşağıdaki hazırlık adımlarını tamamlayın:
    1. Ekipmanların envanterini yapın ve her görev için yeterli vahşi yaşam kameraları, hafıza kartları, kilitler ve kilit kutuları bulundurun.
    2. Her vahşi yaşam kamerası için tam bir değişim için yeterli miktarda taze pil hazırlayın. Çoğu yaban hayatı kamera modeli 6-8 AA pil gerektirir.
    3. Her sonraki vahşi yaşam kamerası kurulumunda, önceki sezona ait tüm verilerin hafıza kartlarından indirilip kaydedildiğinden emin olun.
    4. Kısa bir proje açıklaması ve ilgili iletişim bilgileri (örneğin, kalıcı bir proje e-posta adresi) içeren bir etiket oluşturun. Etiketi basın ve her vahşi yaşam kamerası kilitli kutusunun üstüne şeffaf ambalaj bandı ile sıkıca yapıştırın ( Bkz. Ek Dosya 1).
    5. Her vahşi yaşam kamerasını benzersiz bir Kamera Kimliği numarasıyla etiketleyin ve aynı ID'yi içeren bir SD kartı da ideal olarak site adıyla ilişkilendirin.
    6. Her vahşi yaşam kamera tuzağı için tarih ve saati belirleyin.
    7. Vahşi yaşam kamerası parametre ayarlarını şu şekilde ayarlayın: çoklu çekim (3 fotoğraf), kamera gecikmesi (30 s), ünitelerin çalışma süresi (24 saat), görüntü kalitesi/görüntü boyutu (en az 16 MP).
      NOT: Önerilen yaban hayatı kamerası ayarları hakkında ek detaylar içinreferans 87'ye bakınız.
  2. Saha ziyaretlerinde, o alan için rastgele oluşturulan noktadan 50 m içinde vahşi yaşam kamerası yerleştirmek üzere uygun ağaçlar seçin.
    1. Vahşi yaşam kamerasını diz yüksekliğinde (~50 cm) patikalardan görünmeyecek bir yere yerleştirin ve insan trafiğinden (örneğin yürüyüş yolları, yürüyüş yolları) uzaklaştırarak insan algılamalarını en aza indirin. Güneş parlamasını önlemek için kameraları doğrudan doğuya veya batıya bakan şekilde yerleştirmeyin.
    2. Rüzgarlı koşullarda kamera sensörlerine (80 ft algılama mesafesi) engel olabilecek büyük çim yaprakları, yapraklar veya diğer nesneleri çıkarın. Bu aynı zamanda sahte kamera tetikleyicilerini de azaltır.
    3. Yaban hayatı kamerasının yere paralel hizalı olduğundan emin olun.
  3. Ocak, Nisan, Temmuz ve Ekim aylarında her konumda vahşi yaşam alanı kullanımı ve doluluk oranındaki mevsimsel farklılıkları yakalamak için vahşi yaşam kameraları ≥28 gün süreylekonuşlandırılır.

6. Kene sürüklemesiyle kene toplama

NOT: Mayıs sonu ile Temmuz sonu arasında her alandan 2-3 kez örnekleyin; Kuzeydoğu ABD'de kara bacaklı kene nimfal arama döneminin zirvesinde replikalar elde edin (diğer bölgeler ve/veya kene türleri ve ilgi çekici yaşam evreleri için zaman dilimini ayarlayın), her saha ziyaretinde toplam sürükleme mesafesi 800 m'dir. Tam 800 m ardışıkolmak zorunda değil 25.59.

  1. Kene toplamaya başlamadan önce tarla sezonunun başında aşağıdaki adımları tamamlayın:
    1. Kene sürüklemek için gereken tüm malzemeleri hazırlayın.
      1. Tek kullanımlık laboratuvar eldivenleri (örneğin lateks veya nitril eldiven) takılırken, planlanan transekt başına 2-3 adet 1,5 mL şişe doldurun; minimum hacim 500 μL %85 EtOH veya RNA/DNA Shield olsun.
        NOT: Kenelerin ve bakteriyel patojenlerin korunması için %85 EtOH kullanın ve RNA koruma ilgi çekiyorsa (yani kene kaynaklı virüsler) RNA/DNA Shield kullanın.88. EtOH'nun kurumsal laboratuvar güvenlik yönergelerine uygun şekilde saklanmasını sağlayın.
      2. Her planlanan transekt için yeterli veri sayfası yazdırın (bkz. Ek Dosya 2).
      3. Tüm kene toplama malzemelerini (forseps, kalıcı kalemler, hazırlanmış şişeler, bol larva toplamak için şeffaf plastik bant, not tutmak için yazı gereci) sahada kullanılmak üzere bir bel çantasına yerleştirin. Her saha veri toplayıcısı için bir bel çantası hazırlayın.
    2. Her alan veri toplayıcısının adım uzunluğunu, veri toplayıcısının 10 m transekti üç kez yürütmesini ve ortalama adım uzunluğunu hesaplayarak tahmin edin.
    3. Kene toplama sırasında kişisel güvenlik için aşağıdaki önlemleri alın:
      1. Personelde kene tespit edilmesinin görünürlüğünü artırmak için sahada kullanılmak üzere açık renkli uzun kollu kıyafetler (örneğin, beyaz tulum) hazırlayın.
      2. Kene toplamalarından en az 24 saat önce, giysi ve ayakkabıları %0,5 permetrin59 içeren böcek ilaçlarıyla tedavi edin ve hava kurutmaya bırakın. Ürün üreticisi yönergelerine uygun şekilde tekrar uygulanır.
        NOT: Cilt üzerinde böcek ilaçları kullanmaktan kaçının, çünkü bu, böcek ilaçlarının kene sürükleyici bezine bulaşma riskini artırabilir ve kene aktivitesiniazaltabilir 89.
      3. Sahaya varmadan önce pantolonuçorapların içine sok, 59.
      4. Kene toplama protokolü boyunca, kıyafetleri ve ciltini kene için kontrol edin ve hemen penss59 kullanarak yapışkan keneleri çıkarın.
  2. Her tik sürüklenmesini yapmak için aşağıdaki adımları tamamlayın:
    1. 100 m transektte 30 dakika-1 saat izin verin, ancak gereken tam zaman keneyoğunluğu 89'a bağlıdır.
      NOT: Bitki örtüsü ıslakken kenelerden örnek almaktan kaçının, çünkü bu sürükleme bezini nemlendirir ve kene89 eklentisini engeller.
    2. Veri sayfasına şu bilgileri kaydedin: 1) günün saati, 2) hava koşulları (sıcaklık, rüzgar ve göreli nem) bir hava ölçeri ile ve 3) enlem/boy koordinatları bir telefon veya başka bir GPS cihazı ile en az 10 m hassasiyetle transektin başında.
    3. 1 m × 1 m uzunluğundaki beyaz corduroy veya flanel sürükleme bezini yere serin; kumaşın tamamen açıldığından ve yüzey alanının mümkün olduğunca büyük kısmının orman zemini veya çim59 ile temas etmesini sağlayın.
    4. Bezi arkadan sürükleyerek yavaşça 10 m yürüyün, sonra durup bezi kene olup olmadığını kontrol edin. 89
    5. Kumaşı dikkatlice kene olup olmadığını inceleyin. Bezi yeterli ışıkta konumlandırın, bezi soldan sağa ve yukarıdan aşağıya sistematik olarak tarayın ve hareketi gözlemleyin.
      NOT: Sürüklemeler 100 m transektlerde yapılmalı ve kenelerin kumaştan sürünmesini veya düşmesini önlemek için 10 m aralıklarla sürükleme bezleri kontroledilmelidir. 59.
    6. Bulunan tüm keneleri forsepsle toplayın ve %85 EtOH veya RNA/DNA Shield içeren 1,5 mL koruma şişelerine yerleştirin. Her 100 m transekt için benzersiz bir transekt numarasıyla etiketlenmiş farklı bir şişe kullanın.
      1. Kumaşta bol larva varsa, şeffaf ambalajbandı 89 ile toplayın.
    7. 100 m transekt boyunca her 10 m aralıkta toplanan kene sayısını veri sayfasına kaydedin, mümkün olduğunda türleri ve yaşam evresini belirleyin.
    8. 10 m segmentte başlıca bitki örtüsünü (örneğin, çoğunlukla yaprak çöpleri, bakımsız otlu veya bakımlı çim) kaydedin ( Bkz. Ek Dosya 2).
    9. Her 100 metrelik transektin sonunda, kumaşın her iki tarafında kene olup olmadığını tekrar kontrol edin ve bitiş zamanı ile GPS koordinatlarını kaydedin, ardından bir sonraki transektte geçin.

7. Kene tanımlama

  1. Toplanan tüm kenelerin türlerini ve yaşam evresini belirlemek için bir diseksiyon mikroskobu kullanın; çalışma90,91,92,93'te yaygın keneler için taksonomik anahtarları takip etmektedir.
  2. İlgi duyulan türler ve yaşam evreleri (örneğin, I. scapularis nimfleri) %85 EtOH veya RNA/DNA Kalkanı ile doldurulmuş ve ilgili transekt numarasıyla etiketlenen yeni şişelere ayrılır.
  3. Toplanan ve işlenen her kene şişesi için kene tanımlama bilgilerini girmek üzere bir tablo oluşturun.
    1. Tik tanımlama tablosunu saha veri sayfasına transekt kimliği ile bağlayın.

8. Vahşi yaşam kamerası fotoğraf etiketleme ve analiz

  1. Her vahşi yaşam kamerasından ve mevsimlik dağıtımdan fotoğrafları yerel veya çevrimiçi bir veritabanına yükleyerek fotoğraf etiketleme (örneğin, Wildlife Insights veya Zooniverse). Otomatik olarak insanların fotoğraflarını kaldıran bir platform kullanmak, gizlilik endişelerini önlemeye yardımcı olabilir.
  2. Yüklenen fotoğraflar için meta verilerin site ve toplama süresi hakkında bilgi içerdiğinden emin olun.
  3. Tüm fotoğrafları, yaban hayatı kamera tuzaklama araştırmaları için oluşturulmuş çevrimiçi bir veritabanı (örneğin, Wildlife Insights) veya fotoğraf meta verilerini saklayan herhangi bir yazılım kullanarak hayvan türlerini belirleyerek etiketleyin.

9. Transekt bakım ve raporlama sonuçları

  1. Uzun vadeli transekt yönetim hedefleri, katılımcılar ve liderlik belirleyin.
  2. Yaban hayatı kamerası yerleştirme koordinatları, tick sürükleme koordinatları, site erişim bilgileri, arazi yöneticisi bağlantıları ve işlenmiş veri erişim bilgileri gibi ilgili site bilgilerini içeren bir veritabanı (örneğin paylaşılan sürücü klasörü) oluşturun ve sürdürün.
  3. Saha bilgilerini (örneğin kentleşme metrikleri), toplanan yaşam evresi başına tür başına kene sayısını ve her mevsim, proje yılı için her sahada kaydedilen benzersiz vahşi yaşam türlerinin listesini birbirine bağlayan ana bir tablo bulundurun.
    1. Her arazi yöneticisi ve/veya yerel katılımcıya özel yıl sonu raporları oluşturun; katılımcıların projeye dahil edilmesi için vahşi yaşam kamerası ve kene veri özetleri de dahil ediliyor.

Sonuçlar

Kesin çizgi, New York Şehri'nden Long Island, NY'ye kadar üç ilçeyi kapsayan kentleşme gradyanını yakalamak üzere konumlandırılmıştır (Şekil 2).

figure-results-1
Şekil 2. Kentleşme gradyanı üzerindeki transektin haritaları. (A) NLCD yüzde geçirimsiz yüzeyle temsil edilen kentleşme yoğunluğu. (B) Nüfus sayımı blok birimlerine dayalı konut yoğunluğu. (C) NLCD verilerinden elde edilen ağaç örtüsü yüzdesi. (D) Kene toplama ve vahşi yaşam kameralarının açılması için kullanılan transekti gösteren uydu görüntüleri. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

NYC transekti için tüm yaban hayatı kamera ve kene toplama alanları (sırasıyla n = 44 ve n = 38) kamu parklarına (n = 21, n = 23), golf sahalarına (n = 6, n = 0), mezarlıklara (n = 5, n = 3), doğa koruma alanlarına (n = 9, n = 9) ve halka açık bahçelere (n = 3, n = 3) yerleştirildi (Tablo 1).

Yeşil alan tipiKamera tuzak noktalarının sayısıKene toplama alanlarının sayısı
Kamu parkı2123
Doğa koruma alanı99
Halka açık bahçe33
Mezarlık53
Golf Sahası60
Toplam alanlar4438

Tablo 1: Yeşil alan türüne göre vahşi yaşam kamera ve kene toplama alanlarının sayısının özeti.

Her yaban hayatı kamerası yerleştirme alanının 2 km yarıçapında oranında ağaç örtüsü, geçirimsiz yüzey yüzdesi ve konut yoğunluğu hesaplaması, her transekt segmentindeki yaban hayatı kamerası yerleşiminin, NYC'den Long Island, NY'ye kadar kentselleşme gradyanı boyunca kentsel metriklerdeki ortalama ve yayılımı (dört alan) etkili şekilde yakaladığını gösterdi (Şekil 5). Her transekt segmentinde iki yoğun ormanlık alan ve iki hafif ormanlık alan seçildiğinden, her yaban hayatı kamerasının 100 m içinde ağaç örtüsü oranındaki değişkenlik, her yaban hayatı kamerasının çevresindeki yerel habitat kalitesinin kentleşme gradyanı boyunca çok farklı olmadığını (düşük R2) göstermiştir (Şekil 5D).

figure-results-2
Şekil 5. Transekt boyunca vahşi yaşam kameraları çevresindeki çevresel özellikler. Batıdan doğuya doğru her 5 km'lik transekt segmentine (1-10) dört yaban hayatı kamerası yerleştirilir ve (A) yüzde geçirimsiz yüzey örtüsü, (B) konut yoğunluğu ve (C) ağaç örtüsü, her yaban hayatı kamera tuzağının 2 km yarıçapında gösterilir. (D) Yaban hayatı kamerasının yerleşiminin 100 m çapında ağaç örtüsü, seçilen yeşil alanlardaki mikrohabitat kalitesinin çeşitliliğini temsil eder. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

TWUSS sisteminin 2022 baharından 2023 yazına kadar başlatılmasından bu yana saha veri toplama sonucu 4.928 vahşi yaşam kamera yakalama günü ve tüm alanlarda 3.421 nimfal kara bacaklı kene, 575 nimfal tek yıldız kenesi ve 329 nimfal uzun boynuzlu kene toplanmasına yol açmıştır (Tablo 2).

Nimfal kene türleriToplanan toplam sayı
Amblyomma americanum (Yalnız yıldız)575
Haemaphysalis longicornis (Uzun boynuzlu)329
Ixodes scapularis (Kara bacaklı)3421
Tüm nimfal keneler4325

Tablo 2: Tüm 38 alan ve iki örnekleme yılı (2022-2023) boyunca türlerin özeti nimfal kene koleksiyonları.

Vahşi yaşam kamera fotoğraflarından, tüm kameralarda 34 benzersiz tür tanımlanmıştır (tam tür listesi için Ek Dosya 3'e bakınız), bunların 16 memeli türü ve 16 kuş türü vardır (Şekil 6). Yaban hayatı kameraları mezo-memeli aktivitesini hedefleyecek şekilde yapılandırıldı ve aşağıdaki yedi mezo-memeli türü gözlemlendi: Doğu çakalı (Canis latrans var.), kırmızı tilki (Vulpes vulpes), rakun (Procyon lotor), Virginia opossumu (Didelphis virginiana), çizgili kokarca (Mephitis mephitis), beyaz kuyruklu geyik (Odocoileus virginianus) ve yer domuzu (Marmota monax).

figure-results-3
Şekil 6. Kesin boyunca çekilen temsil edici görüntüler koleksiyonu; mezo-memeliler, küçük memeliler, kuşlar, evcil hayvanlar ve insanlar yer alıyor. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

TWUSS protokolünün uygulanmasıyla, kentleşme gradyanı boyunca ilk bağlı kentsel kene tehlikesi ve yaban hayatı izleme transekti oluşturulmuştur. Bu gözetim sisteminden türetilen daha önce yayımlanan bir çalışma, gradyan üzerindeki kentleşme metriklerini, yaban hayatı kameralarından elde edilen anahtar taş kene konakçısı (beyaz kuyruklu geyik) verilerini ve kene toplama verilerini ilişkilendirerek kentleşmenin vahşi yaşam konakçı yerleşimi ve kene tehlike yoğunluğu üzerindeki zincirlemeetkilerini belirlemiştir. Bu çalışma, artan yeşil alan bağlantısı, artan ağaç örtüsü ve azalan geçirimsiz yüzeyin beyaz kuyruklu geyiklerin yerleşim olasılığını hiyerarşik olarak artırdığını bulmuştur; bu da her yeşil alanda nimfal I. scapularis kenelerinin bolluğunu önemli ölçüde öngörmektedir (Şekil 7, Tablo 3)25.

figure-results-4
Şekil 7. Eşleştirilmiş yaban hayatı kamerası ve kene toplama transekt tasarımından elde edilen temsil model grafik sonuçları. (A) Beyaz kuyruklu geyiklerin yerleşim olasılığının en güçlü öngörücüsü olarak fonksiyonel bağlantı. (B) Beyaz kuyruklu geyiklerin yerleşim oranının önemli bir fonksiyonu olarak nimfal siyah bacaklı kene sayısı. A alanı için, doluluk modeli, 2022-2023 yıllarında çekilen beyaz kuyruklu geyik fotoğrafları kullanılarak oluşturuldu. B grafiki için, noktalar 2022-2023 yıllarında 1600m2 örnekleme başına sahada toplanan kene sayısını gösterir ve regresyon çizgisi ile standart hata negatif binom model tahminini temsil eder. Y ekseni görselleştirme için <300 tik ile sınırlıdır. Şekil, Lilly ve ark. 2025 izniyle uyarlanmış ve çoğaltılmıştır.Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Model tipiYanıt değişkeniModel bileşeniTahminSEzP( >|z|)
Tek sezonluk doluluk modeliGeyik yerleşimi(Kesme)3.041.791.70.09
Fonksiyonel bağlantı11.094.082.72< 0.01
Tek sezonluk doluluk modeliGeyik yerleşimi(Kesme)−1.531.04−1.480.14
Ağaç Örtüsü Yüzdesi6.152.272.7< 0.01
Tek sezonluk doluluk modeliGeyik yerleşimi(Kesme)−1.260.91−1.390.16
Yüzde geçirimsiz yüzey−5.852.24−2.62< 0.01
Negatif binomial genelleştirilmiş lineer karışık etki modeli. Alan ve yıl rastgele etkiler olarak dahil edilmiştir.Nimfal siyah bacaklı kene bolluğu(Kesme)−9.040.81−11.17< 0.001
Geyik yerleşimi4.430.577.79< 0.001
Yeşil alan içinde yüzde ağaç örtüsü0.030.012.330.02

Tablo 3: Eşleştirilmiş yaban hayatı kamerası ve kene toplama transekt tasarımından temsil eden model çıktısı. Doluluk modeli sonuçları, geyik yerleşiminin en önemli öngörücülerini gösteriyor; Negatif binom genelleştirilmiş lineer karışık etkiler modeli sonuçları, hem geyik doluluğu hem de yeşil alandaki ağaç örtüsü yüzdesinin fonksiyonu olarak nimfal siyah bacaklı kene bolluğunu göstermektedir. Tablo, Lilly ve ark. 202525 izniyle uyarlanmış ve çoğaltılmıştır

Ek Dosya 1. Örnek vahşi yaşam kamerası kilit kutusu etiketi. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 2. Örnek tick toplama veri sayfası. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 3. NYC Yaban Hayatı Transekti yaban hayatı kameraları tarafından yakalanan ve araştırmacılar tarafından görsel olarak tanımlanan 34 benzersiz türün listesi. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışma

TWUSS'un başlatılması sayesinde, bu protokol kentleşme gradyanını yakalayan eşleştirilmiş kene ve yaban hayatı izleme transektinin nasıl tasarlanacağını gösterir. Bu sistemden elde edilen temsilli sonuçlar, kentsel alanlarda kene tehlikesinin peyzaj ölçeği ve vahşi yaşam ev sahibi faktörlerininbelirlenmesine olanak sağlamıştır 25. Eşleştirilmiş yaban hayatı kamera tasarımından elde edilen temel kene kostağı verileri, New York Şehri'nde yeni yüksek risk alabilecek bölgeleri belirlemek içinde kullanılmıştır 25. Bu, kentleşme arttıkça şehirler geneleri ve yaban hayatının sürekli izlenmesinin önemini vurguluyor ve standart gözetim tasarımı ve metodolojilerine olan ihtiyacıvurguluyor. TWUSS'un kene kaynaklı tehlikelerin ortaya çıktığı şehirlerde çoğaltılması, kene ve yaban hayatı konaklarının dağılımını yönlendiren kentsel peyzaj metriklerinin büyük ölçekli karşılaştırılmasınaolanak tanır 25,70.

TWUSS transekti çeşitli yeşil alan türlerini, yönetim uygulamalarını ve arazi yönetimi yetkilerini kapsar; 20 farklı arazi yönetim grubu vahşi yaşam kamerası yerleştirme ve kene toplama izinleri talep etmektedir. Bu nedenle, TWUSS çeşitli işbirlikçilerinin katılımına dayanır ve kanıtlar, yerel katılımcı katılımının kene gözetimsistemlerinin 94,95 ve kentsel bağlamlar dahil olmak üzere yaban hayatı ve biyolojik çeşitlilik koruma çabalarının uzun vadeli başarısını artırabileceğinigöstermektedir 96,97,98,99 . Belediye parkları ve sağlık departmanlarıyla iş birliği, siyah bacaklı kenelerin toplandığı yeşil alanlarda işaretlerin artmasına ve kene kaynaklı tehlikelerin yeni tespit edildiği belediye sağlık departmanı tarafından hedefli vektör gözetimine katkıda bulundu.

Toplanan yoğun veri miktarıyla birlikte, veri işleme, kene tanımlama ve fotoğraflanan yaban hayatı türlerinin tanımlanması gibi büyük bir görev ortaya çıkar. Tüm proje bilgileri ve verilerini içeren organize bir paylaşılan proje veritabanı (adım 9.2) sürdürmek, TWUSS'nin başarısının anahtarı olmuştur; bu zaman proje yönetimi sorumlulukları kuruluşu boyunca el değiştirmiştir. Ayrıca, kene sınıflandırması ve fotoğraf verileri, genç araştırmacılar ve gönüllülerin projeye katılmasını ve yerel yeşil alanlarda yaşayan vahşi yaşam türlerine ve kene tehlikelerine olan ilgiyi artırmasını etkili bir yol haline getirebilir. TWUSS aracılığıyla, öğrenciler için eğitim fırsatları transekt veri işleme katılımı yoluyla projeye entegre edilmiştir. TWUSS'un başlatılmasından bu yana geçen iki yılda, 30'dan fazla genç araştırmacı (lisans ve yüksek lisans öğrencileri) görüntü sınıflandırması ve kene tanımlamasına katkıda bulundu ve birçoğu için bu ilk araştırma deneyimiydi. Üniversite öğrencileri için fırsatlar yaratmanın yanı sıra, New York Bilimler Akademisi ve Kız İzciler ile birlikte çeşitli topluluk katılım çalışmaları yürütülmüştür. Bu tanıtım faaliyetleri sayesinde, transektte aktif araştırmacılar topluluk kuruluşlarıyla eşleştirilerek yerel keneler ve kentsel yaban hayatı hakkında uygulamalı öğrenme ve heyecan sağlanır. Bu projeler sayesinde genç gönüllüler vahşi yaşam kameralarını nasıl yerleştireceğini, veri toplamayı ve gözlemleri özetlemeyi öğrendi.

Gelecekte daha fazla NYC transekti potansiyeli var. TWUSS büyümeye devam ettikçe, her vahşi yaşam kamerası aracılığıyla toplanan görüntü verisi hacmi, görüntüsınıflandırma sürecinin yavaş olması nedeniyle araştırma ilerlemesini sınırlayabilir. Yaban hayatı kamera verilerini işlemek için makine öğrenimi algoritmalarının dahil edilmesi gibi son teknolojideki ilerlemeler, bu zaman gecikmesiniazaltmaya yardımcı olabilir. TWUSS, ilk görüntü sınıflandırması için makine öğrenimi modelleri kullanan ve TWUSS'tan elde edilen vahşi yaşam kamera tuzakları verilerinin yönetimi, analizi ve paylaşımını kolaylaştıran çevrimiçi bir platform (adım 8.1) kullanır.

Bu olumlu sonuçların yanı sıra, TWUSS kentsel saha çalışmalarının zorluklarıyla da ilgilendi; örneğin vandalizm veya yaban hayatı kameralarının çalınması. Veri toplamanın ilk iki yılında (Nisan 2022-Ocak 2024) dört yaban hayatı kamerası çalınmış, üçü hasar görmüş (yani tamamen veya kısmen parçalanmış), bu da her dağıtımda %2 vahşi yaşam kamerası değişimi oranına yol açmıştır ki bu da diğer kentsel yaban hayatıçalışmalarıyla 58 tutarlıdır. Vahşi yaşam kamerası kilit kutusu etiketinin uyarlanması (adım 5.1.4) ve yaban hayatı kameralarının yoğun insan faaliyetlerinden ve izlerden uzak bir şekilde yerleştirilmesini (adım 5.2.1) dikkatlice sağlamak hırsızlık ve vandalizmi azaltmanın temel adımlarıydı. Gelecekte vahşi yaşam kamerasını yeni bir yerleştirme ağacına taşımak veya hırsızlık ile vandalizm yönetimsiz hale gelirse bir alanı emekliye çıkarmak gibi ek sorun giderme işlemleri gerekebilir.

TWUSS'ta kullanılan yaban hayatı kameraları genellikle orta ve büyük memelileriyakalamak için optimize edilmiştir 55, bu da küçük memeli ve kuş topluluğunun gözetiminde boşluk bırakır. Küçük memeliler, birçok kene kaynaklı patojenin baskın rezervuarkonakçısıdır 23 ve bu nedenle kentleşme gradyanındaki bir alt kümede hedefli canlı tuzaklama eklenmesi, kene konakçısı ve patojen topluluğunun daha kapsamlı gözetimini mümkün kılar. Benzer şekilde, çekilen görüntülerde çok sayıda kuş türü tespit edilmiş olsa da, vahşi yaşam kameraları kuş çeşitliliğini doğru şekilde izleyemiyor; bunların bazıları kene102 için rezervuar konakçılarıdır. Bu nedenle, kuş nokta sayıları, sis ağı veya pasif sesli gözetim eklenmesi de önerilir.

Sonuç olarak, TWUSS'nin tasarımı ve uygulanması deneyimi, şehir çapında çeşitli katılımcılarla eşleştirilmiş kene ve yaban hayatı kentsel ekolojisi araştırma projesi geliştirmek için bazı zorlukları, fırsatları ve en iyi uygulamaları ortaya koymaktadır. TWUSS transektine yerleştirilen ve toplanan her vahşi yaşam kamerası, araştırmacılar ile yerel park departmanı personeli, kasaba liderleri, doğa koruma arazi yöneticileri, golf sahası bahçe görevlileri, mezarlık personeli ve kene kaynaklı tehlikelere ve kentsel yaban yaşamına farklı yatırım ve ilgi gösteren birçok kişi arasında kurulan ve sürdürülen bir ilişkinin sonucudur. Başarılı işbirlikçi araştırma ilişkileri ve katılımcı katılımı oluşturmak zaman ve çaba gerektirir; bu çaba şehirlerde kentsel ekoloji projelerinin araştırma tasarımı ve uygulanmasına dahil edilmelidir. 96,103,104,105. Dünyanın dört bir yanındaki şehirler genişledikçe, TWUSS gibi işbirlikçi projeler, insanların ortaya çıkan zoonotik tehlikelere yanıt vermelerine ve kentsel ortamlarda yaban yaşamıyla birlikte yaşamasına yardımcı olabilir.

Açıklamalar

Yazarların beyan edecek herhangi bir çıkar çatışması yoktur.

Teşekkürler

Bu çalışma, Ulusal Bilim Vakfı Lisansüstü Araştırma Bursu (hibe #10328000) ve Ulusal Bilim Vakfı'nın Entegre Doğal İnsan Sistemleri 2/Entegre Sosyo-Çevresel Sistemler Dinamikleri (CNH2/DISES) programı (Ödül #1924061) tarafından desteklenmiştir. Ayrıca, Kuzeydoğu Bölgesel Vektör Yoluyla Geçilen Hastalıklar Mükemmeliyet Merkezi: Öğretim ve Değerlendirme Merkezi (NEVBD-TEC) (Ödül #NU50CK000633) destekleyen Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri tarafından da finansman sağlanmıştır. İçeriği yalnızca yazarların sorumluluğundadır ve Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri, Sağlık ve İnsan Hizmetleri Bakanlığı veya Ulusal Bilim Vakfı'nın resmi görüşlerini mutlaka temsil etmemektedir.

Ayrıca, Kentsel Yaban Hayatı Bilgi Ağı'nın desteğini teşekkür etmek isteriz; özellikle Dr. Seth Magle, Dr. Mason Fidino ve Kimberly Rivera'ya vahşi yaşam kamera yakalama transektimizi kurarken teşekkür ederiz. Eko-Epidemiyoloji laboratuvarı üyelerine ve Columbia ile Barnard College öğrencilerine, Dr. Meredith VanAcker, Dr. Nichar Gregory, Sung-Joo Lee, Alexis Angulo, Hanna Chen, Molly Durawa, Rebecca Garcia, Aidyn Levin, Jake Miller, Safa Muhammad, Devorah Gordin ve Adara Anisman gibi kişilere teşekkür ederiz. Ayrıca, New York Şehri Parklar ve Rekreasyon, Nassau County, North Hempstead Kasabası Kasabası (North Shore Land Alliance), New York State DEC, New York State Parks, Green-Wood Mezarlığı, Evergreens Mezarlığı, Maple Grove Mezarlığı, Old Westbury Bahçeleri, SUNY Old Westbury ve ekolojik açıdan eğilimli golf sahası yöneticilerine yeşil alanlarında araştırma yapma erişimi için teşekkür ederiz. Bu araştırma Lenape, Matinecock, Merrick, Nissaquogue ve Massapequas yerli topraklarında yürütülmüştür.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
1x1 m white corduroy or flannel drag clothEcoloogy Supplies0015TCDC 2020 veya Salomon et al. 2020 tarafından belirtilen talimatları izleyerek hazır satın alınabilir veya oluşturulabilir.
32+ GB SD bellek kartıSanDiskSDSDXXO-032G-GN4INFotoğraf depolama için
Piller (çoğu kamera AA gerektirir)DuracellMN1500B20 Kameraları çalıştırmak için
Kamera ayarlanabilir kilitli kablosuMoultrie (Python marka)MCA-21667Kameraları sabitlemek için
Kamera güvenlik kutusuBrowningBTC-SB-SMKameraları sabitlemek için
Kamera tutamak montaj kayışıMoultrieMCA-12667Kameraları yerleştirmek için
Şeffaf plastik paketleme bandıNANAYaban hayatı kamera kilit kutularını etiketlemek ve büyük miktarda larva toplamak için. Herhangi bir marka işe yarar.
Diseksiyon mikroskobuAmScopeSM-1BSX-64SKeneleri tanımlamak için
DNA/RNA KoruyucuZymo researchR1100-250Kene depolama için
Eppendorf Güvenli Kilit Tüpleri 1,5 mL - MikrotüpFisher scientific05-402-94Kene depolama için 1,5 ml'lik şişeler
Etanol 200 proofThermo scientificT038181000Kene depolama için
Bel çantasıNANAAlan çalışmasında kene toplama malzemelerini tutmak/düzenlemek için. Herhangi bir marka işe yarar.
İnce uçlu kalıcı kalemlerStaedtler55580-PK10Kene tüplerini etiketlemek için
ForsepsFisher scientific12-000-121Keneleri bezden toplamak ve mikroskopla tanımlamak için 
CBS YazılımıNANAKullanıcı tercihine bağlı olarak ArcGIS, QGIS veya R kullanılabilir
Kestrel 3000 Hava Durumu ÖlçerKestrel Meters830İklim / hava koşullarını ölçmek için
Hareketle tetiklenen kamera tuzağı (Browning strike force pro önerilir)BrowningBTC-5PX-1080Yaban hayatını fotoğraflamak için 
Yazı aracı (kalem veya kurşun kalem)NANAVeri sayfalarını doldurmak için. Herhangi bir marka işe yarar.

Kaynaklar

  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).

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Kentsel Kenet G zetimiYaban Hayat Kamera TuzaklamasKenelerin Ta d Hastal klarKentsel Ye il AlanlarKentle me GradyanKenet ToplamaYaban Hayat Konak larKenet Tan mlamaKentsel Yaban Hayat zleme

İlgili makaleler