《Journal of Applied Ecology》：How big is enough? Movement-informed zoning for African swine fever mitigation
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非洲猪瘟（African swine fever, ASF）在欧洲野猪种群中传播，但界定感染缓冲区（infectious buffer area，即所有报告病例加上周围可能存在感染动物活动的缓冲区）的指导方针基本统一，多依赖固定半径缓冲区或标准化框架，未明确考
非洲猪瘟（African swine fever, ASF）在欧洲野猪种群中传播，但界定感染缓冲区（infectious buffer area，即所有报告病例加上周围可能存在感染动物活动的缓冲区）的指导方针基本统一，多依赖固定半径缓冲区或标准化框架，未明确考虑栖息地空间异质性或野猪移动生态学特征。研究人员旨在确定应围绕受感染野猪尸体设置的缓冲区大小，以支持感染缓冲区的划定。研究人员分析了来自欧洲46个研究地点的527头野猪的GPS数据，采用结合首次通过时间（first-passage time, FPT）与Cox比例风险（Cox proportional hazards, CPH）模型的两步方法，估计野猪离开不同大小区域（即空间尺度）的风险。研究人员调查了离开风险如何随时间及环境梯度变化，并利用模型提供了灵活、基于科学的工具，在考虑景观组成和异质性而非规定适用于所有情境的固定值的基础上，指导感染野猪尸体周围缓冲区大小的确定。研究发现，半径与离开风险之间呈负指数关系，且离开风险随时间增加，较小半径的风险增加更为迅速。景观同质性、地形崎岖度和人为压力增加了离开风险，且在小尺度上效应更强。与其他预测因子相反，农田比例在大空间尺度上对离开风险产生强烈影响，尤其是在农田比例较高时。在整个欧洲，约8 km的缓冲区大小可能足以覆盖大多数感染焦点（即受感染野猪尸体，考虑14天感染期和5%的野猪离开该区域的概率），但在某些地区可能需要长达20 km的缓冲区以有效限制野猪移动。综合与应用：研究结果强调了对情境特异性适应性感染缓冲区的需求。感染尸体周围8 km的缓冲区可限制受感染野猪扩散的风险，但在高度异质景观或人类影响较大的区域可缩减至5 km。在农业景观中可能需要更大的缓冲区。研究人员提供了可直接为政策制定和野生动物疾病应对策略提供信息的空间显式输出（缓冲区大小），该方法可适用于任何其他传染病。
论文解读：基于野猪移动行为科学的非洲猪瘟缓冲区大小界定
**研究背景与科学问题**
非洲猪瘟（African swine fever, ASF）是由非洲猪瘟病毒引起的高度传染性疾病，自2007年在格鲁吉亚暴发以来，已持续在欧洲大陆传播并不断加剧，对畜牧业经济、生态平衡和动物健康构成严重威胁。野猪（*Sus scrofa*）是ASF在欧洲的野生宿主，其自然移动是病毒非人为传播的主要驱动因素。然而，ASF病毒在环境中生命力强、可通过直接接触或环境间接传播，且目前缺乏有效疫苗和治疗手段，使得预防和区域控制成为疫情管理的核心策略。在野猪种群中管理ASF的通行做法是在检测到病例的周围划定管理区域，其核心组成部分为“感染缓冲区”（infectious buffer area），即围绕感染检测点（通常为ASF阳性野猪尸体）设定一个空间范围，预期该范围内可能出现其他感染个体。
当前感染缓冲区的划定实践存在显著问题。各国采用的缓冲区大小差异明显，例如保加利亚曾采用20 km半径、比利时15 km、捷克共和国6 km，这些数值多基于专家经验、监测数据的可得性以及物流和财政限制，普遍采用固定半径方法。这种做法未明确考虑栖息地适宜性和野猪移动生态学的空间异质性。固定尺寸的缓冲区可能在某些地区规模不足，无法有效限制感染动物扩散，导致疾病蔓延；在另一些地区则可能过大，造成管理效率低下和经济负担加重，过度限制农民、林业人员和狩猎者的正常活动。鉴于野猪行为具有显著可塑性，同质化的管理标准难以适应不同景观条件下野猪的实际移动规律。基于此，研究人员提出假设：需要通过量化野猪在不同空间尺度下的移动生态学特征，发展一种基于动物移动行为的科学方法，以指导围绕感染焦点确立缓冲区大小，从而为ASF的风险管理提供因地制宜的决策工具。
**研究材料与方法**
为系统评估野猪离开不同大小区域的风险，研究人员利用了欧洲广泛的GPS追踪数据库（EUROBOAR数据库），涵盖2005年至2022年间来自13个欧洲国家46个研究地点的527头野猪，共分析1,059,304个定位点，划分为2732个轨迹段。分析方法采用两步策略：首先，使用首次通过时间（first-passage time, FPT）分析量化野猪在不同半径圆形区域内停留的时间，即居留时间；其次，将FPT计算的居留时间作为响应变量，构建Cox比例风险（Cox proportional hazards, CPH）模型（附个体随机效应项），将离开该区域作为一个时间事件，估计离开风险随时间、空间尺度（半径1至20 km）和环境变量变化的函数。环境预测变量涵盖景观组成（各类森林、农田、草地、灌木地、永久水体比例以及小型木本特征密度）、地形（地形崎岖度指数）、人为压力（森林景观完整性指数与人类改造指数）以及气候因素（气温与降水量）。为探讨环境效应的尺度依赖性，模型包含预测因子与空间尺度的交互项。研究人员基于模型输出，制作了欧洲尺度的空间预测图，确定在设定风险阈值和时间窗口下，使野猪离开概率低于阈值的最小半径作为“最优缓冲区大小”，并开发了交互式在线工具供管理者灵活查询。
**研究结果与分析**
**空间尺度、时间与环境预测因子对离开风险的影响**：CPH模型结果显示，在任意时间点，野猪离开某区域的风险随空间尺度增大呈非线性下降，且随时间延长而非线性增加；较小半径的缓冲区风险增加更迅速。在基准条件下，风险随阔叶林、针叶林、混交林、草地、灌木地和水体比例的增加而升高，表明由单一土地覆盖类型主导的更同质化景观与高风险相关；小型木本特征和地形崎岖度亦增加风险。交互项则揭示环境预测因子的效应强烈依赖于所考虑的空间尺度。
**预测风险的时间与环境模式**：在14天的时间窗口中，预测的离开风险随各种土地覆盖类型比例的增加而升高；在小尺度上环境预测因子的效应更强，在大尺度上效应减弱，但农田比例例外，其影响在大空间尺度上持续存在，特别是在农田比例高的情况下。人为压力指标在小尺度上显著提高了风险。森林景观完整性指数在1 km尺度上降低了风险，但在3 km及以上尺度作用方向改变，转为增加风险。
**最优缓冲区大小的确定**：基于模型预测的欧洲空间图显示，在14天风险窗口和0.01、0.05和0.10的风险阈值下，全欧洲的平均最优缓冲区半径分别为11.01±4.51 km、8.23±3.89 km和6.89±3.39 km。欧洲各地最优缓冲值的强空间变异支持了景观结构与环境背景的影响。异质区域（如巴伐利亚森林国家公园）可采用较小缓冲区，而同质区域（如阿尔卑斯山）则需要更大缓冲区。
**与既往疫情缓冲区大小的比较**：将预测结果与实际应用中成功根除ASF疫情的比利时（2017-2018年，实际采用15 km）及捷克共和国（2018年，实际采用6 km）案例对比，基于0.05风险阈值和14天时间窗口，预测平均最优缓冲区分别为比利时4.31 km和捷克4.08 km；将风险阈值降至0.01则分别增至5.71 km和6.07 km，后者已接近或达到两个国家实际使用并成功阻断传播的缓冲区尺度，验证了方法的真实性与实用性。
**讨论与结论**
研究揭示的风险随时间增长趋势反映了野猪自然扩散以满足资源需求的行为模式，而这一时间模式并非统一，而是受到空间尺度和环境条件的强烈调节，说明栖息地质量和停留时间共同影响移动决策。在较大空间尺度上，由于半径已接近家域面积，个体主要在家域内活动，风险下降并趋于平稳。较小的空间尺度仅代表家域的一部分，个体经常探索并离开，因此风险更高且更受时间和当地环境条件影响。人为压力因素迫使野猪限制在安全区域活动，导致家域面积缩小但在有限区域内移动更频繁。农田景观因其开阔性和与之相关的狩猎压力，即使在较大的空间尺度上也持续增加野猪的离开风险，反映了野猪对农用地的部分适应。研究表明，风险估算必须与疾病进展和传播窗口紧密对接。总体而言，在欧洲大部分地区，在14天的感染期内，围绕感染尸体设置约8 km的缓冲区可将受感染野猪的扩散风险控制在5%以下；在高度异质的景观或人类影响较大的地区，缓冲区可缩减至5 km；而在农田比例较高的同质农业景观中，缓冲区可能需要扩大至20 km甚至更多。研究开发的空间显式输出结果和交互式工具为政策制定者提供了直接的决策支持，使其能够根据局部环境条件、可接受风险阈值和时间窗口灵活调整缓冲区大小，从而提升ASF防控措施的有效性与成本效率。该框架的应用潜力不限于ASF，可推广至其他传染病的管理，具有重要的生态学与管理学意义。
