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野生动物偷猎威胁着撒哈拉以南非洲的生物多样性，对于黑犀牛（Diceros bicornis）等极度濒危物种而言，这一问题尤为严峻。纳米比亚的埃托沙国家公园（22,935平方公里）由约295名反偷猎护林员巡护，由此引出两个相互关联的操作性问题：应将有限的人力部署于何处以最大化保护收益，以及护林员数量的动态可行最小值是多少，低于该阈值时猎物种群将趋向长期衰退？本文提出一个三层数学流程，同时联合回答这两个问题，并在顺序应用各层的基础上作出三项分析扩展。 第1层生成野生动物保护潜力（Wildlife Protection Potential, WPP）场，该场结合了针对濒危物种（指数型）和丰富物种（对数型）的非线性多属性效用理论（Multi-Attribute Utility Theory, MAUT）效用函数、一个水坑吸引项，以及一个非齐次泊松过程（non-homogeneous Poisson process, NHPP）威胁强度场。第2层将巡护分配建模为Stackelberg结构下的非线性约束优化问题，并在WPP场上通过序列最小二乘二次规划（SLSQP）求解，同时纳入一个季节自适应的地形摩擦矩阵。第3层分析一个由猎物—捕食者—偷猎者三类种群构成的常微分方程（ODE）系统；通过雅可比矩阵特征值分析识别关键护林员阈值T*。 三项扩展进一步推进了基础流程。第一，一个自洽反馈回路对三层进行迭代直至达到不动点平衡；在该平衡下，部署方案在给定威胁景观条件下是最优的，而威胁景观又与该部署所诱导的种群动态相一致。第二，多目标Pareto分析刻画了捕获效率与巡护公平性之间的权衡，并识别出边际回报最大的“膝点”。第三，将来自GBIF的真实Diceros bicornis出现记录（在埃托沙边界框内n=103）作为空间先验纳入模型，从而使WPP场锚定于观测到的动物分布。 将该框架应用于埃托沙后，得到一个以水坑弧带为锚定的巡护分配方案（基尼指数约为0.77）、一个约240–260名护林员的稳定性阈值，以及相较于单次开环运行约33%的反馈回路目标增益。敏感性分析证实，无人机与传感器在线率的影响超过单纯调整人员数量。
野生动物偷猎威胁着撒哈拉以南非洲地区的生物多样性，对于黑犀牛（Diceros bicornis）等极度濒危物种而言，这一问题尤为严峻。纳米比亚的埃托沙国家公园（Etosha National Park，22,935平方公里）由约295名反偷猎巡护员巡逻，由此提出两个相互关联的行动层面问题：有限的人力应部署于何处才能使保护回报最大化，以及巡护员数量的动态可行下限是多少，低于该下限时猎物种群将转向长期衰退？我们提出了一个三层数学流程，同时解决这两个问题，并在顺序应用各层的基础上提出了三个分析扩展。
第1层生成一个野生动物保护潜力（Wildlife Protection Potential, WPP）场，该场结合了用于濒危物种的非线性多属性效用理论（Multi-Attribute Utility Theory, MAUT）效用函数（指数型）和用于丰富物种的效用函数（对数型）、一个水坑吸引项，以及一个非齐次泊松过程（non-homogeneous Poisson process, NHPP）威胁强度场。第2层在WPP场上求解具有斯塔克尔伯格（Stackelberg）结构的巡护分配问题，将其表述为带约束的非线性优化问题（SLSQP），并纳入一个随季节自适应的地形摩擦矩阵。第3层分析一个由猎物—捕食者—偷猎者三类种群构成的常微分方程（ODE）系统；通过雅可比矩阵特征值分析识别关键巡护员阈值T*。
三个扩展推进了基础流程。首先，一个自洽反馈回路对这三层进行迭代直至达到不动点平衡，在该平衡下，给定威胁景观的部署是最优的，而威胁景观又与该部署所诱导的种群动力学相一致。其次，一个多目标帕累托分析刻画了捕获效率与巡护公平性之间的权衡，并识别出边际回报最大的“膝点”。第三，来自GBIF的真实Diceros bicornis出现记录（在埃托沙边界框内n=103）被整合为空间先验，使WPP场锚定于观测到的动物分布。
将该框架应用于埃托沙后，结果得到一种以水坑弧带为锚点的巡护分配方案（基尼系数约为0.77），一个约240–260名巡护员的稳定性阈值，以及相较于单次开环运行约33%的反馈回路目标增益。敏感性分析证实，无人机与传感器的正常运行时间比巡护员人数调整更具主导性。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.11.724714v1?rss=1
🏷️ 反偷猎保护 黑犀牛保护 种群动力学 巡护优化 空间生态建模 保护生物学