贝叶斯决策理论在不确定情境下的野生动物管理：从推断到行动

生态学家日益被期望在不确定情境下为管理决策提供信息，但大多数分析工作流程仅停留在统计推断层面。这种断层限制了生态模型的实际影响，尤其是在野生动物管理等高风险情境中，决策必须在生态、经济和社会目标之间进行权衡。贝叶斯决策理论提供了一种连贯的框架，将后验分布的不确定性传递到通过效用函数量化替代行动后果。尽管该理论具有强大的理论基础，在生态学中仍未得到广泛应用。本文提出了使用标准贝叶斯工具实现贝叶斯决策理论的实用工作流程。我们以两个案例研究进行说明：第一，法国的狼管理，其中决策在野 populations 动态不确定的情况下，涉及选择能移除的狼的数量。第二，荷兰的入侵性水獭管理，其中决策涉及在空间上分配固定的控制资源。在这两种情况下，都从后验模拟计算预期效用，显式地考虑不确定性和权衡。结果表明，最优决策呈现为在竞争目标之间的妥协。在狼案例中，最优捕获在移除收益和 population 风险之间取得平衡。在水獭案例中，最优资源随 population 减少的重要性而增加，并在各省之间不均匀分配。这些例子表明，贝叶斯决策理论可作为标准推断的直接延展来实现。通过使权衡显式化，它增强了透明度、可重复性和对管理的相关性。更广泛地说，它为将生态模型与决策集成提供了灵活的基础。