MLGDO · 埃托沙保护模拟器

情景模式

k₁ 正常年份：标准威胁参数，季节调整生效。

人员 & 预算

总人员 N295

地面护林员 r₁160

快速响应队 r₇55

无人机 r₄10

消防设备 r₈★40

★ 灵敏度最高 S=+0.332

社区联络员 r₆35

威胁动态 ρ / φ

偷猎 ρ₁0.85

野火 φ₂0.40

人兽冲突 ρ₃0.70

栖息地 ρ₄0.90

偷猎衰减 α₁0.30

野火衰减 α₂0.10

模型约束

Sigmoid θ C16.0

协同 δ C40.10

卫星覆盖 x₅0.60

A区优先权重1.50

鲁棒性 Γ2

湿季车辆 C60.70

区域保护目标 P*

A区犀牛核心0.91

B区盐沼0.84

C区边界缓冲0.82

D区内部区0.72

资源效能 η

护林员 vs 偷猎0.55

消防设备 vs 野火0.75

快响队 vs 偷猎0.70

无人机 vs 偷猎0.65

联络员 vs 人兽0.60

地图视图

策略快速预设

[init]就绪，请调整参数并运行。

全园保护指数 P(g,t) 月份：— | 223单元格 · 每格10×10 km

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🦏

0.925

黑犀牛 SII

IUCN CR · 旗舰物种

📊

0.691

PPI 饱和上限

ρ₁=0.85 持久偷猎天花板

🔥

+0.332

消防设备灵敏度 S

全局最高 — B区野火瓶颈

👥

390

最优人员编制

+32% → PPI 0.638

⚠️

0.550

E[PPI] 期望值

四情景概率加权均值

🧬

+2.0%

GA 优化增益

遗传算法 30代 vs 贪心

情景对比分析 295人基准编制

情景	概率	年均 PPI	A区 PPI	主要影响因子	状态
k₁ 正常年份	0.50	0.619	0.916	标准威胁，季节调整	基准
k₂ 极端干旱	0.20	0.485	0.877	野火扩散 φ₂×1.8	警戒
k₃ 执法松弛	0.20	0.506	0.845	反偷猎效能×0.7	危险
k₄ 复合威胁	0.10	0.422	0.796	干旱 + 执法松弛叠加	严峻
★ 最优 390人	—	0.638	0.929	GA 优化区域权重	最优
关键发现：执法松弛（PPI=0.506）比极端干旱（PPI=0.485）危害更持久 — 制度因素重于自然灾害

核心模型方程速查 MLGDO 框架

威胁演化方程

H_s(g,t+1) = ρ_s·H̃_s(g,t) + Σ_g' φ_s·H̃_s(g',t)·e^−α_sd + ε^k_s

局部持久 + 空间扩散 + 随机扰动

保护度 sigmoid 映射

p_s(g,t) = σ( θ · (H^safe_s − H̃_s) / (H^safe_s + ε) )

θ=6，双阈值：H^safe对应p=0.5，H^target对应p≥0.88

互补概率联合削减

Δ^total_s(g,t) = 1 − Π_r(1 − Δ_r,s(g,t))

各资源协同非线性叠加

人员饱和曲线（拟合）

PPI(N) = 0.6910 · (1 − e^−0.00657N)

N≈450 后边际收益急剧递减

物种重要性指数

SII(m) = 0.40·End + 0.30·Eco + 0.15·Endem + 0.15·Vul

黑犀牛 SII=0.925（最高）

无人机–快响协同

η^eff_r4,s1 = η_r4,s1 · (1 + δ_syn·𝟙[r7共部署])

δ_syn=0.10，共部署时效能+10%

基准情景 k₁ 月度 PPI 速查表 295人 · 正常年份

月份	1月	2月	3月	4月	5月	6月	7月	8月	9月	10月	11月	12月	年均	目标P*
A区	0.88	0.89	0.90	0.91	0.92	0.92	0.93	0.93	0.93	0.93	0.93	0.93	0.916	0.91
B区	0.62	0.62	0.63	0.63	0.64	0.64	0.65	0.65	0.65	0.65	0.64	0.65	0.638	0.84
C区	0.48	0.49	0.51	0.52	0.53	0.54	0.54	0.54	0.54	0.54	0.54	0.54	0.522	0.82
D区	0.14	0.14	0.15	0.15	0.16	0.16	0.16	0.16	0.16	0.16	0.16	0.16	0.154	0.72
全园	0.555	0.559	0.572	0.577	0.588	0.592	0.596	0.597	0.599	0.600	0.599	0.601	0.578	0.843

🌞 干季（6–10月）：车辆效能降低，护林员巡逻增加10%，无人机配额+1/月。 🌧 湿季（11–2月）：车辆预算削减30%，转向传感器与无人机监测。

🌍 MLGDO框架迁移对比 — 三园区 §8 迁移应用

参数	埃托沙（纳米比亚）	克鲁格（南非）	亚马逊（巴西）
面积	22,935 km²	19,485 km²	~994,000 km²
主要威胁	偷猎·野火	跨境偷猎 ρ=0.88	非法采矿·伐木
无人机效能 η	0.65	0.70（开阔草原）	0.40（冠层遮蔽）
卫星依赖度	0.60	0.65	0.85（冠层限无人机）
旗舰物种 SII	黑犀牛 0.925	白/黑犀牛 0.91	亚马逊河豚 ~0.82
E[PPI] 预测	0.550	0.57–0.62	0.45–0.55
建议编制	390人	420–480人	1,200–2,000人†
新增资源类型	—	+空中侦察艇	+河流巡逻艇 r₉
地形阻抗κ（特殊）	盐沼 2.5	灌丛 1.8	密林 4.0 · 河流 3.5

✅ 不变核心（5项）：Sigmoid映射 · 双阈值框架 · 互补概率削减 · 情景树(K=4) · 三层GA优化
🔧 可调参数：网格尺寸κ · 威胁类型(ρ,φ,α) · 效能矩阵η · SII物种权重 · 区域阈值q*
† 亚马逊估算基于分散枢纽巡逻艇模型，与护林员制公园不可直接比较

📅 12月行动计划（基于埃托沙降水与威胁季节数据）

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综合保护指数 PPI

—

期望值 E[PPI]

—

Σ pₖ·PPIₖ

运行仿真后显示

区域保护值 vs 目标

干预后平均威胁 H̄ₛ

灵敏度指数 Sₓ（390人基准）

决策变量 xᵣ,ᵍ — 区域合计

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🎯 政策建议

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📋 运行历史对比

暂无历史记录

🦏 物种风险联动评估

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💰 成本效益分析

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