人-野猪共生存区的可行性探究：基于最大熵模型(MaxEnt)的人兽冲突风险评估与空间格局解析

针对中国江西省野猪危害防控试点区人兽冲突加剧问题，研究人员采用MaxEnt模型整合203个冲突点位与15种环境变量，首次提出"人-野猪共生存区(HBS)"概念。研究发现：陡坡远离居民区的农林过渡带更易形成HBS区，防控设施投资与共生存区面积呈正相关，高标准农田冲突率较低。该研究为平衡生态保护与民生安全提供了空间规划依据，成果发表于《Trees, Forests and People》。

　　

在生态保护与民生发展的博弈中，野猪(Sus scrofa)已成为全球人兽冲突(Human-Wildlife Conflict, HWC)的典型代表。随着中国天然林保护工程实施，野猪种群在江西等地区呈现爆发式增长——该省2019年野猪密度达2.3只/km²，年均造成2.1亿元农作物损失，甚至发生致命攻击事件。更棘手的是，2000-2023年野生动物保护法全面禁猎政策与快速扩张的野猪活动范围形成尖锐矛盾，迫使国家林草局(NFGA)在2021年启动"野猪危害防控试点"，并于2023年将野猪移出"三有动物"名录。这一政策转折亟需科学依据，而传统研究多聚焦单一物种分布或冲突记录，缺乏对"人-野猪共生存区(Human-Wild Boar Co-survival Zone, HBS)"这一动态平衡空间的量化界定。

江西省林业局联合科研团队选择资溪、崇义、修水三个国家级试点县开展研究。这些区域具有典型代表性：资溪推行"生态优先"战略，拥有高标准农田和发达生态产业；崇义作为"江西绿宝石"森林覆盖率高，经济作物价值突出；修水则是全省面积最大、山区占比65%的农业大县。研究人员创新性地将保险理赔数据（涵盖水稻、花生、油菜损失）与456份农户问卷相结合，通过SDM Tools消除空间自相关后，最终筛选出203个有效冲突点。

研究采用生态位建模的标杆方法——最大熵模型(MaxEnt)，输入15个环境变量（如坡度、居民点距离、GDP网格数据等），通过五重交叉验证构建冲突风险指数(Conflict Risk Index, CRI)模型。结果显示模型预测精度卓越，训练集AUC值达0.939-0.945。令人惊讶的是，年度农田生产潜力空间分布成为最强预测因子（贡献率26.1-53.4%），其次是坡向（4.1-9.1%）和居民点距离（7.7-8.3%）。通过CRI分级将研究区划分为无冲突(NA)、低冲突(LC)、中冲突(MC)和高冲突(HC)区，发现共生存区（LC+MC）占18.62%，其中修水因山地广布导致HC区占比最高（3.03%），而资溪通过生态产业发展使NA区达81.18%。

研究结果揭示了三个突破性发现：首先，共生存区范围与防控设施投资呈正相关，如资溪通过GEP核算机制将生态价值转化为经济补偿，显著扩大了可控冲突区；其次，冲突热点呈现明显空间异质性，农林过渡带是"主战场"，而高标准农田冲突较少，这颠覆了传统认为"农田越集中风险越高"的认知；第三，地形因子与人类活动产生交互作用——坡度>25°且距居民点>500米的区域更易形成稳定共生存区，这为精准防控提供了空间靶点。

讨论部分深入剖析了政策启示：研究证实通过"空间分区-分级管控"策略可实现人兽共存，例如在HC区实施生态移民或作物结构调整，在LC区建立物理隔离带和预警系统。该成果直接支撑了2023年野猪名录调整决策，并为其他野生动物冲突管理提供范式。当然，研究存在数据源偏差（依赖保险数据可能低估偏远地区冲突）、季节动态缺失等局限，未来将通过红外相机网格和DNA溯源技术完善模型。

这项发表于《Trees, Forests and People》的研究，首次用空间显式方法界定人兽共存边界，其价值不仅在于创建MaxEnt模型的技术路线，更在于提出"可控冲突阈值"这一治理理念——当冲突维持在LC-MC区间时，反而能促进社区参与保护。正如作者Xiaodi Zhao强调的："共生存区不是消除冲突，而是通过科学配置让冲突成为生态调节的缓冲带"。这一思想对中国正在构建的国家公园体系中的社区协调机制具有重要借鉴意义。