利用网络度量指导入侵物种的大规模管理

复杂的社会-环境相互依赖驱动着生物入侵，并在大空间尺度上造成破坏。对于广泛扩散的入侵，基于优化方法的管理活动定位可能因计算或数据限制而失败。在此，我们评估了一种替代方法：将入侵表示为网络并利用网络结构来指导管理位置，从而接纳复杂性。我们在景观尺度上比较了最优管理与网络引导的入侵物种管理，考虑针对美国明尼苏达州9182个湖泊之间160万次划船者移动的船只去污站选址。通过对58个县的性能研究，我们发现当入侵状态和划船者移动的完整信息已知时，性能最佳的网络引导度量达到了最优的100%中位数和下四分位数性能。我们还发现，使用不同的网络度量或信息较少时性能仍相对较高（大多数度量的中位数高于最优的80%、下四分位数高于60%），但变异性更大，尤其在下四分位数处。此外，性能在不同湖泊数量的县之间总体稳定，表明其在大规模入侵管理中的可行性。