基于颅骨测量的云豹物种鉴别：创新工具助力野生动物保护

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《Scientific Reports》：A web-based tool for rapid and accurate craniometric differentiation of clouded leopard species

【字体：大中小】 时间：2025年04月03日 来源：Scientific Reports 3.8

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　　在东南亚非法野生动物贸易猖獗的背景下，研究人员开展了利用颅骨形态测量区分云豹（Neofelis spp.）物种的研究。通过分析相关特征构建模型，分类准确率高。该研究成果有助于打击野生动物犯罪，也利于博物馆准确标注云豹头骨标本。

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　　在东南亚地区，非法野生动物贸易犹如一张巨大且邪恶的网，在有组织的犯罪网络推动下肆意扩张。这里丰富的野生动物资源，尤其是那些极具魅力的大型动物，成为了犯罪分子觊觎的目标。在非法交易中，云豹（Neofelis spp.）因其独特的外貌和珍贵的身体部位，深受不法分子的青睐，面临着严峻的生存危机。

目前，用于识别野生动物物种及其来源的法医工具存在诸多问题。许多工具不仅需要昂贵的技术设备，还依赖专业技术人员操作，这使得它们在农村等野生动物贸易热点地区难以推广使用。在云豹的物种鉴别方面，由于云豹属内两个物种 —— 大陆云豹（Neofelis nebulosa）和巽他云豹（Neofelis diardi）在形态上极为相似，加上其分类历史复杂，近期才被重新分类，导致市场上对云豹物种的识别困难重重。同时，大量云豹标本来源不明，给博物馆研究和保护工作带来极大阻碍。为了填补这些空白，来自英国牛津大学野生动物保护研究单位等机构的研究人员展开了深入研究，其成果发表在《Scientific Reports》上。

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研究人员为解决上述问题，运用了一系列关键技术方法。首先，他们从欧洲、北美和亚洲的博物馆收集了云豹头骨标本，详细记录了 11 个潜在的头骨特征以及 75 个形态测量变量。对于缺失的连续变量数据，采用中位数插补法处理。通过主成分分析（PCA）确定性别差异的关键预测因子，利用列联表卡方检验和逻辑回归模型分析分类预测因子，筛选出构建模型的最佳变量。最后，开发了基于 R shiny 的网络应用程序，方便用户使用。

研究结果主要从以下几个方面呈现：

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分类特征：额鼻 “凹坑” 和下第一磨牙（m₁）跟座的发育程度在大陆云豹和巽他云豹之间存在显著差异。基于这两个分类变量构建的逻辑回归模型准确率高达 97%（p<0.001），具有较高的敏感性（1.0）和特异性（0.949）。
年龄和性二态性：通过主成分分析发现，成年和亚成年云豹在头骨形状测量上有很大重叠，因此可以将两者合并分析。同时，研究还确定了颧弓长度、下颌骨长度和上颌骨长度等变量在区分云豹性别上具有显著差异。
物种分化：对于雄性云豹，以眶后宽度为单一预测因子的模型表现最佳，预测准确率为 80.6%（p<0.05），敏感性为 0.84，特异性为 0.75，AUC 值为 0.77。雌性云豹模型同样以眶后宽度为最佳预测因子，预测准确率为 85.6%（p<0.05），敏感性为 0.77，特异性为 1.0，AUC 值为 0.87。

研究结论和讨论部分指出，该研究表明利用博物馆标本数据构建的预测模型在区分云豹物种方面表现良好，强调了自然历史博物馆妥善保存和准确标注生物标本的重要性。眶后宽度这一连续测量指标以及额鼻 “凹坑” 和 m₁跟座的分类测量指标，都能有效区分两个云豹物种。此外，研究还发现云豹的性二态性程度较高，与其他大型猫科动物相当。

该研究开发的网络工具具有重要意义。它不仅能帮助偏远地区的工作人员快速准确地鉴别云豹物种，为打击野生动物非法贸易提供有力支持，还能协助博物馆馆长为来源不明的云豹头骨标本确定产地，提升这些标本在研究和教育方面的价值。这一研究成果为野生动物保护和相关研究领域开辟了新的道路，为解决野生动物贸易监管难题提供了实用的方法和思路。

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