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人类与野生动物冲突（HWC）导致农业受损。研究人员在伊朗东南部开展印度冠豪猪（ICP）造成农作物损害的空间风险研究，确定了关键环境变量，找出风险斑块和热点。这为缓解人 - 豪猪冲突、保护物种和农业提供了依据。
在广袤的自然界中，人类与野生动物的关系日益复杂。随着人类活动范围不断扩张，越来越多的野生动物栖息地被侵占，这引发了一系列人类与野生动物的冲突（Human-Wildlife Conflict，HWC）。印度冠豪猪（Indian crested Porcupine，ICP）作为一种分布广泛的大型亚洲啮齿动物，在许多地方成为了与人类冲突的焦点。它会啃食农作物、破坏果园树木，给农业生产带来严重损失，威胁着当地居民的生计。而且，人们为了保护农作物，常常采取捕杀等措施，这又进一步影响了 ICP 的种群数量和生态平衡。因此，深入了解 ICP 造成农作物损害的风险区域，找到缓解冲突的有效方法，成为了亟待解决的问题。
来自伊朗胡齐斯坦农业科学与自然资源大学（University of Khuzestan）和吉罗夫特大学（University of Jiroft）的研究人员针对这一问题展开了研究。他们的研究成果发表在《Scientific Reports》上，为解决人 - 豪猪冲突提供了重要参考。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先，通过收集 2015 - 2023 年伊朗东南部锡斯坦 - 俾路支斯坦、霍尔木兹甘和克尔曼三省的 124 起农业损害冲突记录，并进行空间滤波处理，最终得到 111 条独立记录用于后续分析。同时，选取了 30 个环境变量，涵盖人类相关因素、土地覆盖、水资源、保护措施、地形和气候条件等方面。之后，利用 R 软件包 MaxentVariableSelection 进行变量筛选，并运用 R 软件包 Biomod2 进行空间风险建模，综合使用了 5 种预测模型，包括广义线性模型（Generalized Linear Model，GLM）、多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines，MARS）、最大熵模型（Maximum Entropy，MaxEnt）、广义提升模型（Generalized Boosting Model，GBM）和随机森林（Random Forest，RF），以此来评估 ICP 造成农业损害的空间风险。
下面来看具体的研究结果：
- 变量贡献：通过 MaxentVariableSelection 筛选出 9 个用于空间风险建模的环境变量，经 VIF 分析均未被排除。在 Biomod2 分析中，所有模型表现出色，GBM 得分最高。影响空间风险建模的关键因素有距离村庄的距离、果园密度、农田密度和归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）。距离村庄越远，农业受损概率下降；果园和农田密度越大、NDVI 值越高，受损概率上升。距离保护区（Conservation Areas，CAs）越远，受损概率降低；最干旱季节平均温度和降水量的变化也与受损概率相关12。
- 空间风险斑块：研究共识别出 9 个空间风险斑块，约占研究区域的 8%。其中最大的三个斑块 Patch1、Patch2 和 Patch3 位于研究区域的西南部、西部和西北部，占所有预测农业损害区域的 80%。CAs 覆盖了预测空间风险斑块的约 8%3。
- 农作物损害热点：农作物损害热点主要集中在研究区域的西部，且主要分布在 Patch1 和 Patch2 中，风险斑块和热点的重叠率约为 85%。优化热点分析显示，这些热点区域仅有 2.4% 位于 CAs 内4。
研究结论和讨论部分指出，该研究预测了 ICP 造成农业损害的空间风险斑块。距离村庄的距离、果园密度、农田密度和 NDVI 是影响农业损害空间风险的关键因素，研究区域西部最易发生人 - ICP 冲突。研究还发现大部分高风险损害区域（92%）位于 CAs 之外。此前研究多关注 ICP 的栖息地适宜性，且常忽略人类相关因素。本研究中，果园和农田靠近村庄是影响 ICP 冲突的重要因素，NDVI 表明其适宜范围包括林地。为缓解冲突，可采取保护波斯豹（ICP 的自然捕食者）、在农田和果园周围设置围栏、加强对农民的教育等措施，提高农民对 ICP 生物学特性的了解，以及认识到 ICP 在生态系统中的作用，避免过度捕杀。
这项研究意义重大，它明确了影响 ICP 造成农业损害的关键因素和高风险区域，为制定针对性的保护和管理策略提供了科学依据，有助于缓解人 - 豪猪冲突，促进农业可持续发展和生物多样性保护，为其他地区解决类似问题提供了参考范例。
