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为解决传统利用分布（UD）模型发展缓慢等问题，研究人员开展瞬态空间利用动态研究，发现新动态特征，意义重大。
在生态和疾病研究的舞台上，动物的活动空间与疾病的传播范围一直是备受瞩目的焦点。长久以来，定量研究动物运动时，利用分布（UD）这一概念占据着重要地位，它能描述个体在特定时间处于某位置的概率，常用于量化动物的家域或领地范围。基于 UD 的模型也为理解动物运动机制和空间结构关系立下了汗马功劳。然而，随着时代发展，运动研究走向大数据与轨迹统计建模，这类模型的发展却慢了下来。传统的基于偏微分方程（PDE）的 UD 模型，常局限于稳态（equilibrium）解，忽视了瞬态（非稳态）的 UD 动态，也就是在稳定前空间利用模式随时间的演变过程。但越来越多证据表明，空间利用模式大多处于过渡状态，只关注稳态可能会遗漏大量关键信息，而且瞬态空间利用模式的预测对生态保护和疫情管理更有指导价值 。
为了填补这些空白，来自美国佐治亚大学、英国斯旺西大学等机构的研究人员 Yun Tao、Valeria Giunta 等人展开了深入研究。他们的研究成果发表在《Movement Ecology》上，为相关领域带来了全新的视角与方法。
在研究中，研究人员用到的关键技术方法主要有以下几种：一是采用基于 PDE 的方法，通过 Fokker–Planck 方程描述动物运动行为和对环境条件的响应；二是利用 FiPy 这个强大的开源 PDE 求解器来获取瞬态 UD，FiPy 基于标准有限体积法，用 Python 编写，具备诸多优势；三是通过优化离散化平流项的近似方案，采用显式 Van Leer 通量分裂法提高 UD 解的精度；四是结合经典和新的案例研究，对模型进行验证和分析。
下面来看具体的研究结果：
- 案例研究 1：扩展机制性家域（领地）分析：研究人员重新审视了基于气味介导的领地形成模型。在这个模型里，两个个体为防御外来入侵，会在各自巢穴附近留下气味标记。研究人员通过模拟发现，从同一地点释放的两个避免气味的个体最终会达到稳态 UD，这重现了经典研究的结果，即存在一个相互回避的 “缓冲区”。而瞬态 UD 分析则揭示了更多有趣的细节：“缓冲区” 在领地分离过程中出现得相对较早；每个动物在对手巢穴附近的活动会先短暂增加，之后随着对手标记积累迅速撤退；随着时间推移，领地内部使用更均匀，“缓冲区” 的活动水平也可能增加；并且在 UD 稳定后，“缓冲区” 内的气味标记仍会持续积累。将模型扩展到二维景观上四个个体的情况时，还观察到环状气味标记分布的出现与消失，这暗示着可能会形成瞬态疾病热点。
- 案例研究 2：纳入异质景观结构：以往研究对景观异质性如何影响空间利用模式在稳态 UD 附近之外的情况关注较少。研究人员通过追踪异质景观上的瞬态 UD，以模拟野生动物重新安置为例，发现个体在资源丰富区域移动速度会减慢。引入线性景观元素（类似有多个天桥的道路）后，运动障碍会使动物可能出现的位置范围扩大，这一结果能为建设运动走廊的决策提供参考，以提高目标个体的存活率。
- 案例研究 3：整合空间利用和种群动态：在种群层面，离散随机事件（如出生、死亡、疾病爆发）会导致个体运动行为改变，而这些改变又会影响未来种群动态。研究人员引入一种混合方法，通过迭代模拟瞬态 UD 和空间代理模型（ABM）来捕捉这种反馈。以房屋间的疫苗接种运动为例，研究发现按照 “在易感个体多的区域放慢速度接种，在疾病患病率高的区域撤离” 的规则部署医疗人员，能形成一个保护 “气泡”，集中接种力量并抑制疾病传播。这种方法还能评估不同管理策略的效果。
研究结论和讨论部分指出，瞬态空间利用分析意义重大。它可以重新评估家域和领地等基础生态概念，推动其定义从静态向动态转变，更准确地反映生物现实。在疾病传播模型方面，结合瞬态动物空间利用动态，有望识别影响疾病爆发的关键因素，揭示大规模疫情的起源和驱动因素。在野生动物管理中，预测瞬态 UD 能帮助评估野生动物迁移的成功率和遭遇危险的频率。此外，研究也指出了未来的研究方向，如将模型扩展到多吸引子共存的场景、研究环境变化导致的空间不稳定对生物多样性和公共卫生的影响，以及改进参数化方法，更好地将经验数据与实时预测相结合等。这项研究为运动生态学、疾病生态学和流行病学等领域开辟了新的研究方向，有助于提升对复杂生物系统的预测能力 。
