摘要: 东北虎（Panthera tigris altaica）是体型最大的猫科（Felidae）动物之一，是极具代表性的珍稀野生动物。现有研究表明，我国野生东北虎种群遗传多样性较低、近交水平较高。尽管目前我国野生东北虎的数量在逐步增长，但通过人工干预来提高野生东北虎的遗传多样性会更利于其数量的恢复，通过野化放归进行遗传拯救是一种关键策略，但实施遗传拯救之前，必须确定圈养个体与现存野生个体间的遗传关系。采用粪便DNA的高通量测序数据组装了51只横道河子圈养东北虎和13只完达山、老爷岭等地的野生东北虎的线粒体基因组，分析两者之间的关系，评估线粒体基因组的遗传多样性。结果表明：圈养东北虎的遗传多样性高于野生种群，所有遗传变异均为无害。部分圈养个体与野生种群同属一个进化支，且具有野生种群所不包含的遗传变异，可用于实施遗传拯救。此外，圈养种群存在显著的遗传分化，一个与当前野生种群关系很远的分支可能代表未知的地理种群，因此，建议对该远缘分支开展野外来源的追溯，确定其谱系地理学地位和保护价值，使其成为恢复野外历史遗传多样性的后备资源。

摘要: 以大型哺乳动物东北虎（Panthera tigris altaica）为例，通过使用圈养东北虎监测影像数据集（ATRW），采用YOLOX算法对东北虎进行目标检测研究，检测速度为87.59张/s,0.50阈值准确率(mAP_0.50)为97.32%,0.75阈值准确率(mAP_0.75)为75.10%，模型总参数量为8.938×10～6。通过筛选无锚框算法，对选出的YOLOX算法进行轻量化、添加注意力机制及网络损失函数的优化，优化后的算法检测速度提升1.74张/s,mAP_0.50准确率提升1.02个百分点，mAP_0.75准确率提升1.53个百分点，模型的总参数量减少18.47%。算法改进后，在提升识别准确率的同时，有效降低了检测算法依托硬件的需求，为东北虎的野外行为研究、保护生物多样性及东北虎的野外相关数据收集提供了检测算法。

摘要: 东北虎（Panthera tigris altaica）重识别对于东北虎的行为研究以及保护具有重要意义，针对在自然环境中东北虎难以被重新识别的问题，提出了一种结合指导学习和特征擦除的东北虎重识别方法。设计了一个包括全局流和局部流的双流网络，局部流以分割后的前景图作为输入，使网络更关注前景部分，全局流以原图作为输入，通过局部流指导全局流学习细粒度特征，同时将模型最后全连接层（FC）的各类别权重参数之间的差异作为指导进行特征擦除，以擦除后的特征向量训练网络，从而增强特征向量中更多元素的辨别能力，最后在测试阶段只使用全局流。在野外东北虎重识别（ATRW）数据集上对该方法进行评估，在单摄像机条件下，m AP达到92.1%；在交叉摄像机条件下，m AP达到72.9%，试验结果表明方法有效。

摘要: 了解东北虎（Panthera tigris altaica）的历史分布和数量动态对加速虎栖息地连通，恢复历史分布区，促进中俄共同保护野生东北虎集合种群具有重要的指导意义。20世纪初期，东北虎曾分布在俄罗斯远东地区南部、朝鲜半岛、中国长白山脉和松花江流域，数量近3 000只。猎捕和栖息地丧失导致东北虎数量急剧下降。20世纪40年代，远东地区东北虎数量仅剩锡霍特山脉中部的20～30只。20世纪中期以后，苏联政府采取了东北虎禁猎、禁捕令、扩大保护地和边境管控等综合保护措施，解除了东北虎的濒危状态，促进了种群复苏和分布区扩大。2015年俄罗斯东北虎种群数量恢复到523～540只，呈现稳步向中俄边境扩展之势。俄罗斯在原生态完好、食物丰富和人为干扰少的东北虎西北历史分布区，将野外救助的幼虎野化放归大自然，建立了稳定的东北虎小型种群，这项试验对于拓展大型猫科动物种群分布区具有重要国际意义。21世纪初，东北虎在中国总数减少到十余只。2017年，中国开展东北虎豹国家公园试点，通过整合自然保护地，东北虎处境开始好转，种群恢复刚刚走出低谷，呈现增长态势，当前的主要工作任务是：一方面优化整合自然保护地，畅通跨界生态廊道，加快边境区东北虎向中方迁徙扩散，壮大中国东北虎繁殖种群；另一方面实施东北虎野化放归计划，突破幼虎野化训练技术瓶颈，在历史分布区创建新的东北虎野外繁殖种群。

摘要: 对圈养动物进行正强化行为训练是国内外动物园发展的大趋势，近几年国内各地动物园也陆续开展训练，并取得一定成果。南宁市动物园从2020年10月对1只东北虎（Panthera tigris altaica）开展正强化行为训练，利用指令和响片的正向引导，加以食物作为奖励，培养期望行为。经过训练，东北虎可不必麻醉、保定，能主动配合训练员完成定位、口腔检查、前爪检查、尾部抽血和串笼的训练项目，这减少了应激反应，也减轻了饲养员的工作量，表明正强化行为训练能提高动物福利，对训练员开展日常工作能起到积极作用。