《Ecological Modelling》：The human-bear conflict radar: An operational ecological digital twin for forecasting and monitoring conflict between humans and European brown bears (
Ursus arctos) in Bulgaria
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人熊冲突雷达是生态学领域首批投入业务化运行的数字孪生（Digital Twin, DT）系统之一。该系统持续以近实时方式更新冲突事件的观测数据。其输出结果包括近期冲突风险预测以及棕熊扩散预测。该雷达系统基于最新信息促进对冲突事件的快速响应。该数字孪生系统以保加
人熊冲突雷达是生态学领域首批投入业务化运行的数字孪生（Digital Twin, DT）系统之一。该系统持续以近实时方式更新冲突事件的观测数据。其输出结果包括近期冲突风险预测以及棕熊扩散预测。该雷达系统基于最新信息促进对冲突事件的快速响应。该数字孪生系统以保加利亚中央巴尔干国家公园及其周边地区为研究区域，整合历史与实时数据源，构建冲突风险预测模型与棕熊扩散模型。冲突风险预测采用随机森林（Random Forest）模型，基于栖息地适宜性、栖息地破碎化程度、距核心熊区距离以及核心熊区外月度熊活动水平四个关键变量。棕熊扩散模型基于GPS追踪数据与数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM），刻画了熊在冲突事件后的水平与垂直扩散模式。该雷达系统每月更新冲突风险预测，每5分钟更新近实时冲突事件报告及熊扩散预测，并将二者结合生成局部48小时冲突风险预测。研究结果表明，该数字孪生系统能够为熊响应团队提供重要的决策支持信息，有助于减少冲突对人类和熊双方的负面影响。
论文解读
一、研究背景与问题
生态系统的有效管理建立在对其持续监测的基础之上。在人类活动影响日益加剧的背景下，生态系统正进入前所未有的变化状态，快速响应和预防性管理的需求日益迫切。数字孪生（Digital Twin, DT）作为生态学领域的新兴方法论，能够通过持续更新的虚拟模型为决策者提供最新预测信息，有望满足这一需求。然而，生态学领域的数字孪生研究仍处于起步阶段，大多数系统仍处于原型阶段，尚未实现自动化数据更新或与终端用户的连接。目前仅有极少数数字孪生系统达到业务化运行水平，鹤雷达（Crane Radar）便是少数例外之一。
人兽冲突（Human-Wildlife Conflict, HWC）是数字孪生技术能够发挥重要作用的领域之一。人兽冲突指人类与非人类动物之间的负面互动，对双方均造成不利后果：人类遭受生计损失或人身伤害，而野生动物则常面临致命报复，导致区域种群衰退甚至灭绝。导致人兽冲突增加的关键因素包括人类向自然空间的扩张、气候变化以及物种重新定殖。
在此背景下，研究人员选择保加利亚中央巴尔干国家公园及其周边地区的人熊冲突（Human-Bear Conflict, HBC）作为案例研究。欧洲棕熊（Ursus arctos）作为机会主义杂食动物，分布广泛且对人类具有潜在危险，与人类有着悠久的负面互动历史。保加利亚的棕熊种群规模存在争议，学术研究估计上限约为500只，其中大部分分布于里拉-罗多彼山脉，中央巴尔干山脉的种群数量估计不超过79只。在保加利亚，熊造成的损害需要在报告后三天内由地方当局、林业官员和区域环境监察部门人员到场处理。尽管已有预防措施如分发牧羊犬和电围栏，但冲突仍持续发生。目前虽然正在收集损害数据，但鲜有研究探讨其分布、相关因素及对当地社区的影响，更未尝试利用这些数据进行冲突预防。
为支持熊响应团队的工作，研究人员开发了人熊冲突雷达（HBC Radar）：一个用于监测和预测保加利亚中央巴尔干国家公园人熊冲突事件的数字孪生系统。该系统旨在提供可用于冲突事件准备和响应的关键信息，以减轻冲突对人类和熊双方的影响。
二、主要技术方法
研究人员采用多种关键技术方法构建该数字孪生系统。数据来源包括CORINE土地覆盖数据、数字高程模型（DEM）、2007至2019年间15只佩戴GPS项圈的棕熊遥测数据、研究人员使用Cluey移动数据采集应用收集的熊存在迹象点和巡查轨迹、以及来自Cluey和区域环境监察部门（RIEW）的人熊冲突事件记录。冲突风险预测采用随机森林（Random Forest）模型，输入四个关键变量：熊栖息地适宜性（基于贝叶斯方法构建）、栖息地破碎化程度（使用landscapemetrics包计算）、距核心熊区距离以及核心熊区外月度熊活动水平。模型性能通过空间分块交叉验证和分层五折交叉验证评估。熊扩散模型基于GPS数据与DEM，通过分析时间间隔与水平扩散距离之间的双峰关系（前10小时呈指数函数，10小时后呈有理函数）以及垂直扩散关系构建，采用留三只熊交叉验证评估模型性能。
三、研究结果
3.1 数字孪生系统架构
HBC雷达系统的研究区域涵盖中央巴尔干国家公园及其周边地区，包括人类关联栖息地和大片山毛榉林。研究团队由生态建模人员、技术专家和当地熊研究人员组成，在2023至2025年间通过协作迭代方式开发该系统。系统初始需求包括追踪冲突事件后的熊以便定位、追踪冲突事件的时空分布、以及识别全年最高风险位置以优化预防措施部署。HBC雷达每月更新冲突风险预测，每5分钟更新近实时冲突事件报告，并展示冲突事件后熊扩散的实时预测。该熊扩散预测还用于判断新冲突事件是否由参与先前事件的同一只熊引起。最终，冲突风险预测与扩散预测相结合，生成局部48小时冲突风险预测。
3.2 冲突风险预测模型
冲突风险预测采用随机森林模型，使用164个人熊冲突事件记录和约200个伪不存在点（pseudo-absence points）。由于样本量不足以按冲突类型分别计算风险，所有记录合并为集体冲突事件风险。四个预测变量通过经验探索和专家知识确定：熊栖息地适宜性、栖息地破碎化、距核心熊区距离和核心熊区外月度熊活动水平。栖息地适宜性栅格采用贝叶斯方法构建，适宜性评分分类为适宜（HSS≥10）、部分适宜（HSS 5-10）和不适宜（HSS<5）。栖息地破碎化通过计算三类栖息地之间的边界数量生成。核心熊区由熊专家研讨会确定，距离栅格通过raster包的distance函数生成。月度熊活动变量基于GPS数据分析各月熊在核心区内外的活动百分比。模型通过空间分块交叉验证评估性能，计算AUC和TSS指标，并与逻辑回归和梯度提升模型进行比较。由于最终模型AUC和TSS值较高，研究人员还进行了消融研究以排除数据泄漏的可能性。
3.3 熊扩散模型
熊扩散模型基于GPS数据和DEM构建。数据经过聚合使GPS定位时间间隔在个体内和个体间保持一致。研究人员系统采样不同滞后（lag）的GPS定位对，滞后值包括1、2、3、5、7、9、12、14、18、21和25，以获取时间间隔与距离之间的关系。水平扩散关系呈双峰分布：前10小时内遵循指数函数形式dist = e^(β?+β?·ln(Δt))，10小时后遵循有理函数形式dist = a·Δt/(b+Δt)，其中a代表熊活动半径的渐近线，b代表熊扩散到该半径一半距离所需时间。垂直扩散关系采用指数函数拟合。模型采用留三只熊七折交叉验证评估性能，95%置信区间通过500次自助抽样获得。研究人员承认在置信区间上拟合最小二乘回归缺乏标准统计程序，因此将数据聚合为等大小分箱后在每箱的50%和95%置信边界上拟合模型，并承认该程序显著降低了数据方差从而膨胀了R2值。
四、讨论与结论
讨论部分指出，HBC雷达是生态学领域首批投入业务化运行的数字孪生系统之一，实现了持续数据更新和终端用户连接。该系统通过整合预测建模与近实时数据提供，在减轻数据需求的同时结合了两类工具的优势。研究人员讨论了部署过程中面临的困难，包括数据获取的限制、模型验证的挑战以及将系统整合到实际决策流程中的问题。研究结论表明，HBC雷达能够为熊响应团队提供冲突风险短期预测和冲突事件后熊扩散的实时预测，这些信息可用于冲突事件的准备和响应，从而减少冲突对人类和熊双方的负面影响。该系统代表了数字孪生技术在人兽冲突缓解领域的创新应用，为未来生态数字孪生系统的开发提供了重要参考。研究人员还指出了未来发展的潜在路径，包括系统的进一步优化和在其他区域的推广应用。
