通过建模潜在栖息地和捕食风险优先确定奥地利狼管理的区域

《Wildlife Biology》：Prioritizing areas for wolf management in Austria by modelling potential habitat and depredation risk

　　

欧洲狼种群的恢复重新引发了人类与野生动物之间的冲突，特别是在奥地利等国家，狼已经消失了一个多世纪。牲畜捕食仍然是紧张局势的主要来源之一，有效的管理需要坚实的空间基础进行规划。在本研究中，研究人员通过空间显式建模栖息地适宜性和牲畜捕食，为基于证据的管理奠定了基础，优先确定了狼管理的区域。研究人员开发了一个物种分布模型（SDM）来预测潜在的狼栖息地，以及一个捕食易感性模型（DSM）来识别潜在的牲畜捕食区域。两个模型均使用MaxEnt算法构建，基于经过广泛过滤的狼存在记录（n=124）和捕食事件（n=109），以及一套包含37个环境、地形、人为和牲畜相关变量的综合数据集。SDM表明，奥地利约47%的区域构成适宜的狼栖息地，主要分布在森林地区。DSM识别出奥地利23%的区域为显著的捕食易感性区域，主要驱动因素是牲畜存在和靠近森林。结合SDM和DSM，研究人员开发了一个非对称优先指数（可持续性调整风险指数，SARI），以确定更高管理关注度的区域。SARI揭示了约8000 km²（奥地利面积的9.5%）的栖息地适宜性和捕食易感性重叠区域，其中前10百分位数表示需要紧急管理干预的区域。这些区域集中在高山牧场和邻近或被森林包围的开阔景观，特别是在蒂罗尔州和克恩顿州。研究人员的发现强调了空间规划对于针对性管理策略的必要性，包括牲畜保护措施和共存倡议，以缓解热点区域的冲突并支持可持续的狼种群恢复。通过提供空间显式数据，这项研究为资源分配和基于证据的决策提供了有价值的工具，为人类与狼的有效共存铺平了道路。

**论文解读：基于潜在栖息地与捕食风险建模的奥地利狼管理优先区域识别**

**研究背景与问题**

欧洲狼（Canis lupus）种群的恢复重新引发了人类与野生动物之间的冲突，尤其在奥地利，狼已消失超过一个世纪后重新出现。牲畜捕食是冲突的主要来源，造成显著的经济和情感损失。由于奥地利畜牧业以小规模经营为主，平均每户饲养36头牛或35只羊，捕食事件对个体农户影响巨大。尽管国际保护政策（如《伯尔尼公约》和欧盟《栖息地指令》）促进了狼的恢复，但奥地利狼种群仍处于早期扩张阶段，截至2024年仅记录9个定居狼群。有效的管理需要基于空间证据进行规划，但此前缺乏针对奥地利的本土数据校准模型。因此，研究人员开展本研究，旨在通过空间显式建模栖息地适宜性和牲畜捕食来优先确定管理区域，为资源分配和证据决策提供工具。

**研究概述**

研究人员利用物种分布模型（SDM）预测潜在狼栖息地，利用捕食易感性模型（DSM）识别潜在牲畜捕食区域，并开发了可持续性调整风险指数（SARI）以整合两者，突出高管理优先区域。该研究发表在《Wildlife Biology》。

**主要关键技术方法**

研究人员使用MaxEnt算法构建SDM和DSM，基于经过四步过滤的狼存在记录（n=124）和捕食事件（n=109）以及37个环境、地形、人为和牲畜相关变量。数据来源为奥地利九个联邦州的监测数据及国家协调中心（?sterreichzentrum B?r Wolf Luchs），包括SCALP分类和基因分型。变量选择通过kuenm包进行自动筛选，使用pROC（部分受试者工作特征曲线）、AICc（Akaike信息准则校正）、AUC（曲线下面积）和TSS（真技能统计量）等标准。最终模型分别运行20次并平均，SDM额外基于10个独立数据集重复并平均。SARI指数通过非对称公式将SDM和DSM结合，并仅对二元阈值后的重叠区域应用，最终按90百分位数分类高管理需求区域。

**研究结果**

**物种分布模型（SDM）**
经变量筛选后，SDM保留5个变量：森林面积百分比、到定居点的距离、海拔、崎岖度、到森林的距离。模型平均测试AUC为0.62，TSS为0.25。二元转换显示奥地利约47.4%（±8.1%）的区域为适宜狼栖息地，主要分布在森林地区（31,657 km²）。据此估算平均可支持168±42个狼群领地，远高于2024年观测到的9个狼群，表明当前狼种群远未达到生态承载力。

**捕食风险模型（DSM）**
DSM保留5个变量：牲畜存在、到森林的距离、坡度、马鹿栖息地适宜性、到开阔地的距离。模型测试AUC为0.89，TSS为0.67，拟合效果良好。二元转换显示奥地利约23%的区域（19,340 km²）受显著捕食易感性影响，主要驱动因素为牲畜存在和靠近森林。

**可持续性调整风险指数（SARI）**
SDM和DSM弱相关（Pearson's r=0.098），重叠区域为8369 km²（占奥地利9.5%）。SARI指数应用于该重叠区域，顶部10百分位数（约4500 km²）被标记为高管理需求区域，主要位于蒂罗尔州和克恩顿州的高山牧场及森林边缘或包围的开阔景观。这些区域也是牲畜捕食事件高发区，占全国损失的98%。

**总结与讨论**

讨论部分指出，SDM识别出的适宜栖息地主要沿阿尔卑斯山脉连续分布，森林面积百分比是最强预测因子，但模型对当前尚未占据区域的预测可能低估，因为狼在扩张初期首先选择最优栖息地。DSM中牲畜存在是最重要变量，而距离森林和坡度反映了捕食行为的地形偏好。SARI指数通过非对称设计优先考虑高捕食易感性区域，适用于当前管理需求，但可调整以适配其他目标。研究强调，管理策略应结合预防措施（如牲畜保护）和反应干预（如补偿和选择性移除），但需基于系统监测和跨边界协作。结论部分翻译如下：

**结论与展望**
在过去几十年中，狼种群在欧洲实现了显著增长和扩张。这起初是保护成功的故事，但很快成为以野生动物为基础冲突的焦点，牲畜捕食成为许多牧区最明显的紧张来源。实现长期共存需要土地共享范式（Chapron et al. 2014）以及多用途景观的稳健、基于证据的数据（K?nig et al. 2020）。研究人员的建模框架通过联合绘制栖息地适宜性和捕食易感性图，识别出最急需主动管理的区域，为此做出了贡献。管理策略可以多样化，从预防措施（如牲畜保护；Eklund et al. 2017）到反应性干预（如补偿计划，辅以咨询服务）。在法律和社会可接受的情况下，干预措施可能包括有针对性的、受监管的移除（DeCesare et al. 2018）。然而，其有效性仍在争论中，且取决于具体情境（Treves et al. 2016, Kuijper et al. 2019）。可持续管理策略将需要基于系统监测、透明数据政策和跨境合作的协调、适应性管理。