在开放的自然生态系统中，沿道路最佳布置野生动物穿越设施的位置

线性基础设施通过栖息地破碎化和增加车-动物碰撞影响野生动物，本研究提出基于栖息地邻近性、连通性和碰撞模式的数据驱动选址方法，以印度沙漠国家公园63公里国道为例，通过系统调查和机器学习模型确定动物 crossings 优先路段，发现交通流量、可视性障碍和栖息地连通性是主要影响因素，为开放自然生态系统（ONE）的生物廊道规划提供新策略。

　　

摘要

线性基础设施通过分割栖息地和增加车辆与动物的碰撞对野生动物产生负面影响。通过采取适当的缓解措施，可以减少经济发展与生态过程之间的这种冲突。根据动物的活动方式和穿越模式来规划这些措施，可以优化投资和效果，但在开放自然生态系统（ONE）中，这仍然具有挑战性，因为动物不会沿着固定的路径移动。因此，基于数据来确定缓解结构位置的方法非常有限，尤其是在开放自然生态系统中。在这里，我们描述了一个数据收集和分析流程，用于根据邻近栖息地、连通性和车辆与动物碰撞模式来优先选择需要设置缓解结构的道路段。我们以印度拉贾斯坦邦沙漠国家公园内的11号国道63公里路段为例进行了演示，研究的重点物种是钦卡拉瞪羚（Gazella bennettii）和沙漠狐（Vulpes vulpes pusilla）。我们通过系统的野外调查收集了物种出现情况和车辆与动物碰撞的数据。利用栖息地使用模型确定了这些物种的核心栖息地，并通过图论在道路10公里影响范围内对其连通性进行了建模。我们使用可通行性和逻辑回归模型计算了碰撞概率。将连通性、碰撞率和物种丰度这些指标叠加在一起，得出了道路段的综合优先级评分，随后选出了排名前10%的路段。考虑到动物的活动范围，为钦卡拉瞪羚每5公里确定了一个路段，为沙漠狐每2公里确定了一个路段用于设置野生动物穿越设施。基于478次钦卡拉瞪羚和81次沙漠狐出现的栖息地使用模型显示出了较高的分类准确性。碰撞情况受到车辆频率、路边视线障碍、栖息地连通性和动物相遇率的影响。分别有11段和19段道路被优先考虑用于钦卡拉瞪羚和沙漠狐的穿越设施。因此，我们展示了一种数据驱动的策略，用于管理基础设施与野生动物之间的冲突，并解决最大覆盖范围问题，这可以为保护受威胁开放自然生态系统中的野生动物迁徙和景观连通性提供策略依据。