在欧洲大陆，随着有蹄类动物种群扩张与道路网络密集化发展，有蹄类动物-车辆碰撞(UVC)已成为严峻的生态与安全问题。葡萄牙作为典型案例，其野猪(Sus scrofa)、马鹿(Cervus elaphus)和狍(Capreolus capreolus)种群增长与道路建设同步加速，每年造成重大经济损失和生态影响。然而，此前缺乏对UVC时空规律的全国性系统研究，制约了精准防控措施的制定。

为填补这一空白，阿威罗大学生物系Rita Tinoco Torres领衔的研究团队，联合葡萄牙生物多样性研究中心等机构，在《Mammalian Biology》发表了全国首项UVC时空模式研究。团队创新性地整合了葡萄牙国家宪兵队(GNR)2019-2022年记录的3,374例UVC数据，采用广义线性模型(GLM)分析时空与环境变量的影响。研究特别关注昼夜节律、月相、狩猎季(10-2月)、繁殖季等时间维度，以及半径1km缓冲区内森林、农林业等6类土地覆盖的空间特征。

关键技术方法包括：1) 基于GNR的全国性UVC数据库构建；2) 使用suntools和lunar软件包计算日落时间与月相；3) 采用QGIS 3.16.11进行1000m缓冲区土地利用分析；4) 应用k-fold交叉验证评估模型性能(AUC>0.75)。

研究结果揭示出显著的物种特异性模式：

1. 时间分布规律

• 野猪碰撞高峰出现在狩猎季(OR=1.35)和繁殖季(9-12月)，与发情期活动增强相关。83.6%的UVC涉及该物种，且多发生在日落后3小时内。
• 马鹿和狍呈现晨昏双峰模式，碰撞风险在日出/日落2-3小时内最高，符合其晨昏性活动特征。
• 月相分析显示满月期间野猪碰撞风险增加12%，可能与月光增强活动有关。

2. 环境驱动因素

• 降水呈现非线性效应：当月降水量达130-140mm时，野猪碰撞风险达到峰值，而狍碰撞随降水增加而减少。
• 森林覆盖呈现"钟形曲线"效应：当缓冲区森林面积达120-150公顷时，三类物种碰撞风险均达到最大值。
• 城市化率每增加10%，碰撞风险降低18-25%，印证了有蹄类动物对城市区域的回避行为。

3. 空间异质性

• 农林业区域对马鹿(OR=1.51)和狍(OR=1.18)碰撞有显著促进作用。
• 灌木丛覆盖率增加可降低野猪碰撞风险，可能与隐蔽性增强有关。

讨论部分指出，该研究首次量化了葡萄牙UVC的多维度驱动机制，其创新价值体现在：1) 证实狩猎活动会使野猪碰撞风险提升35%，为调整狩猎管理提供依据；2) 揭示月相对UVC的影响存在物种差异，完善了现有理论认知；3) 建立的预测模型(AUC 0.777-0.846)可直接应用于导航系统的碰撞预警功能开发。

研究建议采取时段特异性防控策略，如在黄昏时段启动动态限速、开发基于月相的预警系统等。这些发现不仅适用于葡萄牙，也为其他欧洲国家解决类似人兽冲突提供了范式参考。未来研究需进一步整合交通流量数据，以区分动物活动与人类出行对UVC的交互影响。

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