理论模拟器在基于风险的入侵物种监测优化中的应用：风险分布与监测策略的交互效应

针对非本土物种(NIS)早期监测效率不足的问题，研究人员开发了理论监测模拟器，通过比较随机、风险导向和强风险导向三种监测策略在不同风险分布下的表现，发现风险导向策略在偏态风险分布中检测时间缩短50%，但过度聚焦高风险位点可能导致监测失败。该研究为优化NIS监测方案提供了量化工具，发表于《NeoBiota》。

　　

随着全球化进程加速，非本土物种(Non-indigenous Species, NIS)通过船舶压载水、水产养殖等途径扩散至新环境，已成为全球生物多样性丧失的第二大驱动因素。仅1970-2017年间，NIS造成的经济损失就高达1.288万亿美元。尽管早期检测与快速响应(EDRR)被公认为最有效的管理策略，但欧洲约70%的国家缺乏系统的海洋NIS监测计划，现有监测往往依赖偶然发现。这种被动局面亟需科学解决方案——如何在高成本限制下，设计出最高效的风险导向监测方案？

为解决这一难题，英国环境、渔业和水产养殖科学中心的研究团队开发了创新型理论监测模拟器，通过量化不同风险分布下监测策略的效能差异，为优化监测设计提供决策支持。该成果发表于生态学权威期刊《NeoBiota》。研究团队采用R语言构建的模拟器包含三大核心模块：风险分布生成器（模拟指数型、均匀型等NIS引入-定殖概率）、监测策略模拟器（随机、风险导向Vr_s
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)和强风险导向Vhr_s
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)策略）以及敏感性-弹性分析模块。研究整合了英国海岸线10,249个5km×5km网格的实际风险数据（来自Site Prioritisation Tool模型），通过10,000次蒙特卡洛模拟评估检测时间、检测失败率等关键指标。

风险分布决定策略效能
在指数型风险分布（少数高风险位点主导）下，风险导向策略的中位检测时间（0.41年）比随机监测（0.85年）缩短52%，1年检测概率达75%。但强风险导向策略虽初期表现相似（0.47年），却有10.68%的监测失败率，因其过度忽视中低风险位点。

敏感性分析揭示关键参数
当监测位点增至20个时，强风险导向策略的中位检测时间飙升至17.61年（风险导向仅4.11年）。弹性分析显示，访问频率的25%下降会使检测时间弹性系数达2.21，而方法检测概率低于0.5时，随机策略效能急剧恶化。

实际应用验证
基于英国海岸线数据的Scenario A（航运风险加权）显示，风险导向策略1年检测概率达90%，显著优于随机监测的53%。但Scenario C（影响风险加权）中，强风险导向策略意外表现最佳（中位检测时间0.27年），揭示策略选择需结合具体风险模式。

这项研究首次系统量化了风险分布形态与监测策略的交互效应，突破性地证明：最优策略并非简单地"越高风险越密集监测"，而需平衡检测速度与覆盖率。该模拟器已开源共享，其模块化设计可扩展至陆地生态系统或流行病监测领域。正如作者Hannah Tidbury指出："真正的科学价值在于揭示——有效的风险管理不是追求理论最优解，而是建立对系统复杂性的认知框架。"这一成果为各国制定《生物多样性公约》履约方案提供了关键技术支撑，特别是对港口城市等入侵热点区域的监测资源配置具有直接指导意义。