《Journal of Environmental Management》：Estimating the value of a nation's terrestrial border biosecurity system
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入侵有害生物（invasive pests）对动植物健康构成的威胁是一个严重关切。估算入侵有害生物在国家层面的影响必须避免重复计算（double-counting）。评估入侵物种（invasive species）的影响需要一种空间显式（spatially e
入侵有害生物（invasive pests）对动植物健康构成的威胁是一个严重关切。估算入侵有害生物在国家层面的影响必须避免重复计算（double-counting）。评估入侵物种（invasive species）的影响需要一种空间显式（spatially explicit）的方法；最佳途径是基于资产（asset-based）的框架，而不是汇总单个有害生物的后果。研究人员估算了不同有害生物和资产层级的生物安全（biosecurity）价值。
**论文解读：基于资产的空间显式生物经济模型评估国家陆域边境生物安全系统价值**
**研究背景与问题**
生物安全（biosecurity）保护经济、环境、社会和文化资产免受入侵物种（invasive species）——包括有害生物、疾病和杂草——的侵害。各国通常在国家边境之前、边境以及边境之后实施多层防控措施。入侵物种一旦突破防线，可能造成巨大的经济损失和环境损害。例如，白蜡窄吉丁在北美造成街树损害及管理成本估计30年达9亿美元；加纳暴发高致病性禽流感后，若未实施生物安全控制，家禽业潜在损失可达4.16亿美元；秋粘虫在津巴布韦的入侵使家庭人均收入降低44%、饥饿发生概率增加17%。这些案例说明，评估生物安全系统避免的潜在损害具有重要的政策意义。
然而，现有生物安全经济评估多聚焦于单一威胁物种、单一干预措施或生物安全系统的特定组成部分。大规模研究常将不同来源的损害直接汇总，容易造成重复计算，从而高估总损害；同时，许多研究假设多个威胁物种对同一资产的损害相互独立，这也可能导致经济损害被夸大。目前尚未有大规模经济分析能够同时考虑多种威胁物种在不同时间和空间上对多种资产（单独或共同）的影响。为此，研究人员提出了生物安全价值模型（Value of Biosecurity Model），采用基于资产的空间显式方法，以澳大利亚陆域边境生物安全系统为案例，估算该系统在保护陆地环境、相关产业及社会文化资产方面的经济价值，并分解不同威胁物种对不同资产类别的损害。
**研究内容与核心结论**
该模型模拟威胁物种的建立、局部扩散和跳跃扩散，及其与脆弱资产在空间上的共同出现。研究人员比较了两种情景：边境生物安全系统“开启”（有系统）和“关闭”（无系统）。两种情景的损害差即为生物安全系统避免的损害；再减去系统运行成本，得到系统净现值。案例研究选取了40个功能组（functional group）威胁物种，覆盖16个资产子类，模拟未来50年并运行50,000次迭代。结果显示，无系统时累计损害中位数为6,719.5亿澳元；有系统时降至3,466.7亿澳元，即系统避免了48.4%的损害。扣除104.5亿澳元系统运行成本后，该系统的净现值为3,140亿澳元（95%覆盖区间：1,564.7–4,668.6亿澳元），平均投资回报为30:1（95%覆盖区间：15:1–45:1）。这是首次对国家尺度陆域边境生物安全系统进行综合货币估值。
**关键方法**
研究人员构建了生物经济空间显式模拟模型（生物安全价值模型）。首先，基于国际生态系统服务分类（Common International Classification of Ecosystem Services，CICES）将受保护资产划分为自然资本和物理资本，进而细分为5种资产类型和16个资产子类，并利用每公顷、每人等不同方法将年价值分配到2500 m分辨率的栅格像元。然后，将威胁物种归并为40个功能组，从“风险-回报资源分配”（Risk-Return Resource Allocation，RRRA）模型获取建立率、扩散率和减产率等参数。建立事件采用泊松过程模拟，建立概率受人口密度加权；扩散包括局部扩散和跳跃扩散，跳跃目的地按人口加权和距离衰减函数抽样。损害按像元和资产汇总，多物种共存时采用乘法整合减产率，避免重复计算。案例数据来自澳大利亚大陆（含塔斯马尼亚）的公开统计、土地覆被和人口数据集，资产价值估计基于Stoeckl等的研究，参数来源于Hafi等的研究。
**研究结果**
**空间和时间上对建立的影响**
通过比较系统开与关的模拟结果，研究人员发现生物安全系统不仅减少了建立次数，还延迟了建立时间。无系统时，模型预测澳大利亚平均每年发生27.5次建立事件，50年累计1,376次；有系统时建立次数降至每年5.2次，50年累计260次，减少了81%。模型还预测，红火蚁（red imported fire ant，RIFA）在布里斯班、悉尼和墨尔本未来20年内建立的概率，在无系统时为100%，有系统时降至20%；广谱病毒在西澳大利亚小麦带流行的概率因系统作用而减半。
**资产损害的不均衡分布**
模型允许单独评估每个资产子类的损害，从而识别从中受益最大的资产类别。农业是最大的受益者，避免损害达2,103.3亿澳元；其次是伴侣动物（183.3亿澳元）、娱乐/美学（158.3亿澳元）和侵蚀控制（127.1亿澳元）。在市场交易的资产（如农业、基础设施）占避免损害总额（3,252.6亿澳元）的77.51%；非市场价值资产（如调节、文化服务）占22.47%。按资产类型看，供给型资产占避免损害总额的66.48%（2,162.4亿澳元），调节型资产占13.59%（441.9亿澳元）。时间维度上，受动物疾病影响的资产（如农业、伴侣动物、休闲马）在无系统时损害快速积累后进入平台期，受益曲线近似对数增长；而环境类资产（如水、碳固定、侵蚀控制）的受益则从较低基础开始随时间稳定增加。
**讨论与结论**
讨论部分指出，生物安全价值模型框架证明了基于资产的国家级生物安全价值评估的可行性。模型的净现值和投资回报率（30:1）凸显了持续和战略性生物安全投资的必要性。模型能够模拟多种投资情景，支持政策决策和资源分配。然而，该模型也存在局限性：环境资产数据稀缺，案例仅纳入6项调节服务；若增加更多环境资产层（如养分循环、栖息地/庇护所、土壤形成等），红火蚁的损害估计将从约600亿澳元增至仅新南威尔士州就超过1,600亿澳元。物种清单需动态更新，以纳入新出现的高风险威胁（如桃金娘锈病、卡纳尔黑穗病）。模型目前仅考虑边境措施，未包括边境前和边境后干预；输入参数为静态，可能无法完全反映长期动态过程；模型尚未用独立观测数据进行经验验证，因此结果应视为指示性而非精确预测。未来改进方向包括估计边际回报、引入动态参数以及纳入气候变化和贸易格局变化的影响。
研究结论翻译：总而言之，研究人员将生物安全价值模型框架作为生物安全风险管理决策的重要增强工具。该模型整合了多种物种，但通过避免重复计算防止高估入侵物种对同一资产的损害。以澳大利亚案例研究，研究人员展示了该模型在国家尺度上评估陆域边境生物安全措施并分解损害在时间、空间和资产类型上的能力。最后，讨论了模型的优势和局限性以及未来改进方向。生物安全价值模型为生成生物安全威胁损害的可靠估计提供了稳健框架，从而支持政策制定者更明智、更高效地分配有限的生物安全资源。
