一、核心数据来源：构建预测的 “数据基础”

1. 生态与物种数据（生物特性基础）

• 野猪基础生态参数：通过文献调研或实地观测获取，包括：
  • 栖息地偏好：如植被类型（灌丛、阔叶林、农田边缘）、地形（坡度＜30° 的缓坡、阴坡）、海拔范围（多为 200-1500 米，因区域而异）；
  • 食物资源关联：与农作物分布（玉米、红薯地）、天然食物（坚果林、浆果灌木）、水源距离（＜500 米）的相关性；
  • 活动节律：昼夜活动高峰（晨昏、夜间）、季节迁移规律（冬季向低海拔觅食）。
• 种群与历史活动数据：通过红外相机历史记录、狩猎记录、人兽冲突报告（如农田破坏点、道路碰撞点），获取野猪已出现的 “存在点数据”（presence data），作为模型训练的核心样本。

2. 环境与地理数据（空间约束条件）

• 遥感与地形数据：
  • 植被数据：通过卫星遥感影像（如 Landsat、Sentinel-2）提取 NDVI（归一化植被指数）、植被类型（阔叶林 / 针叶林 / 灌丛）、植被覆盖度，反映食物和隐蔽条件；
  • 地形数据：利用 DEM（数字高程模型）获取海拔、坡度、坡向、地形起伏度，识别野猪偏好的平缓地形；
  • 土地利用数据：区分农田、林地、居民区、道路等，反映人类干扰强度和食物资源分布。
• 气象与气候数据：
  • 温度、降水：影响野猪的活动时间（如夏季高温时段活动减少）和食物生长（如降水影响植物丰度）；
  • 季节变化：结合历史数据，建立不同季节（繁殖期、食物匮乏期）的环境变量权重。

3. 实时监测数据（动态更新依据）

• 红外相机网络：在潜在栖息地布设红外相机，记录野猪出现的时间、数量、个体特征（成年 / 幼猪），生成实时活动轨迹数据；
• GPS 追踪数据：对捕获的野猪个体佩戴 GPS 项圈（需符合动物伦理），获取高频率（如每小时 1 次）的位置信息，分析其活动范围（家域）、核心觅食区、迁移路线；
• 人类活动数据：通过交通流量监测、农田耕作记录、居民点分布，量化人类干扰强度（如距道路＜500 米的区域活动概率降低）。

二、科技手段与模型构建：从数据到预测的核心环节

1. 空间分析技术：整合多维度数据

• GIS（地理信息系统）：
  • 将生态参数、环境数据、监测点坐标等空间化，叠加成 “因子图层”（如植被类型图层、坡度图层、食物分布图层）；
  • 通过缓冲区分析（如水源 500 米缓冲区、农田边缘 100 米缓冲区）、叠加分析，识别多因子叠加的 “潜在适宜区”。
• 遥感解译与时序分析：
  • 利用时序遥感数据（如逐月 NDVI 变化），动态监测植被生长状态，预测食物资源变化对野猪活动的影响（如农作物成熟期的农田吸引力增强）；
  • 通过土地利用变化检测（如林地开垦为农田），实时更新栖息地适宜性。

2. 机器学习与预测模型：量化活动概率

• 模型输入：以野猪存在点（如红外相机记录的坐标）为因变量，环境因子（植被、地形、食物、人类干扰）为自变量；
• 模型输出：生成栅格化的 “活动概率图”（如 1km×1km 网格），概率越高表示该区域被野猪活动的可能性越大。

3. 动态预测与实时更新

• 时序模型优化：结合季节变化（如繁殖期、冬季）和环境动态（如农作物成熟时间），对模型参数进行周期性调整（如每月更新一次食物分布因子权重）；
• 实时数据反馈：将红外相机、GPS 项圈的新数据接入模型，通过在线学习（如增量随机森林）更新预测结果，提高短期（如未来 7 天）活动区域的预测精度；
• 风险等级划分：根据预测概率将区域划分为 “高风险区”（概率＞70%）、“中风险区”（30%-70%）、“低风险区”（＜30%），为防控措施提供优先级依据。

三、技术落地与应用场景：预测结果的实际价值

1. 精准防控资源配置

• 在 “高风险区” 优先部署防护措施：如农田边缘加密围栏、安装红外驱避器；道路高风险段增设警示标志和防撞护栏；
• 优化巡逻路线：指导护林员、农户在预测的活跃时段（如晨昏）对高风险区重点巡逻，提高防控效率。

2. 人兽冲突预警

• 向靠近高风险区的农户、居民推送预警信息（如手机 APP 通知、村广播），提醒避免在野猪活跃时段（夜间）单独外出；
• 对山区公路管理部门提供 “野猪穿越高风险时段 - 路段” 预测，联动交管部门临时限速或加强夜间照明。

3. 生态保护与种群管理

• 预测野猪潜在扩张区域，为自然保护区规划提供依据（如划定核心栖息地与缓冲带）；
• 结合种群数量预测，为科学捕猎配额制定提供数据支持（如高风险区种群密度超过阈值时启动调控）。

四、挑战与优化方向

• 数据质量与覆盖度：偏远地区监测数据不足可能导致预测偏差，需通过 “citizen science”（公众上报）补充数据，或优化红外相机布设策略（如基于初步预测的高潜力区优先布设）；
• 模型解释性提升：复杂模型（如神经网络）的 “黑箱” 问题可能影响决策信任度，需结合 SHAP 值、部分依赖图等工具解析关键影响因子（如 “距农田＜200 米” 是核心驱动因子）；
• 多物种协同预测：野猪活动可能与天敌（如豹、狼）、猎物（如鹿类）存在关联，未来可整合多物种数据，提升预测的生态合理性。

总结