尽管自50年前通过1973年《濒危野生动植物种国际贸易公约》（CITES）于今天设立的第一个世界野生动物日以来，野生动物贩运活动一直受到有效干扰，但最新发布的一项关于世界上最稀有的龟种之一犁铧龟的案例研究突显了仍有很大的改进空间。

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在《美国国家科学院院刊》上发表的一篇新论文中，马里兰大学副教授梅雷迪斯·戈尔和她的合著者——来自南加州大学密歇根州立大学斯坦利·E·格里菲斯分校的巴布森学院的艾米莉·格里芬、比斯特拉·迪尔基纳和亚伦·费伯、阿拉巴马大学伯库·B·凯斯金、，科罗拉多州立大学的约翰·麦克唐纳（John Macdonald）详细介绍了2018年在马达加斯加索拉拉及其周围绘制犁铧龟位置的工作；附近村庄；已知的贩运途径和过境路线；以及与这些领域相关的贩运风险的数量。大约50名利益攸关方还分享了可能在偷猎者贩运过程中发挥作用的更多定性信息，如文化和精神意义的路径、潮汐对决策的影响；以及偷猎者会面计划活动的地点。

这些信息被绘制在一张透明的塑料薄片上，该薄片被放置在该地区的彩色地图上。这些信息随后被数字化到地理信息系统中，造成了研究人员称之为“混乱”的局面，但却为有效打击这些犁铧龟贩运网络提供了新的信息。

戈尔解释道：“我们的科学团队采用了跨学科和跨部门的方法来思考、衡量和分析数据。”。“我们不仅能够改变数据格局，以阐明水路对非法供应链的恢复力有多重要，而且能够利用传统上被边缘化的声音——女性——的见解，使技术空间数据正常化。”

戈尔和她的合著者认为，如果像这样的过程与计算科学、运营工程和供应链管理方面的最新进展相结合，研究人员可以极大地破坏野生动物贩运网络，从而保护更多的动物，比如已经濒临灭绝的犁铧龟。

南加州大学计算机科学和工业与系统工程副教授比斯特拉·迪尔基纳表示：“在我们庆祝世界野生动物日之际，我们最近的工作突显了跨学科合作解决复杂的全球野生动物贩运问题的迫切需要。”。“我很荣幸有机会与一个跨学科团队合作，以综合我们不同学科如何合作打击非法野生动物贩运和贸易的路线图。特别是，我很高兴深入思考机器学习和优化中的数据驱动方法可以为这一重要努力带来的优势。”

展望未来，研究人员认为，随着跨学科合作的增加，自然资源保护主义者可能有一天能够预测贩运者将走哪条路，当地人可以接受培训的目标地区，并有权在防止野生动物贩运方面发挥作用，更好地分配有限的资源以产生最大的干预影响，等等。

戈尔说：“很容易反思自世界野生动物日首次庆祝以来所取得的一系列保护成就。”。“我们希望，未来跨学科科学将为保护部门带来更多的高回报投资，最重要的是通过提高对变化环境中野生动物贩运网络模式变化和变化的认识。”

Advancing interdisciplinary science for disrupting wildlife trafficking networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2023; 120 (10) DOI: 10.1073/pnas.2208268120

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2023. .