Designing compact, connected and gap-free reserves with systematic reserve site selection models
Conception de réserves compactes, connectées et sans trous par des modèles de sélection systématique de sites de réserve
Résumé
Protected areas play a crucial role in current global policies to mitigate the erosion of biodiversity and systematic reserve site selection models are increasingly involved in their design. These models address the optimisation problem that seeks to cover spaces hosting biodiversity features with nature reserves at a minimum cost for human activities. To increase the likelihood of a successful implementation, reserves need to be spatially consistent. Widely used decision support tools such as Marxan and PrioritizR commonly enforce compactness indirectly by penalising the reserve perimeter in the objective function. Few other optimisation models explicitly consider spatial properties such as limited fragmentation, connectivity of selected sites, and buffer zones around them, etc. So far, no reserve site selection model can guarantee the production of a connected, compact, and gap-free reserve all at once. The impossibility of designing reserve solutions with desirable spatial properties using existing models makes it difficult to implement such solutions in the real world. Therefore, we propose a mixed-integer linear program to build a reserve that is connected, compact, and gap-free. To enforce these spatial attributes within a reserve site selection model, we used a multicommodity flow approach. We tested the computational feasibility of our model on generated instances and the real instance of Fernando de Noronha. The results indicate that a single model can be used to enforce compactness, connectivity, and the absence of gaps. Using this optimisation model, conservation practitioners can design reserve solutions with desirable spatial properties, thereby increasing the likelihood of a successful implementation.
Les aires protégées jouent un rôle crucial dans les politiques internationales actuelles visant à atténuer l'érosion de la biodiversité et les modèles de sélection systématique de sites de réserve sont de plus en plus mobilisés pour leur conception. Ces modèles traitent le problème d'optimisation qui vise à couvrir les espaces abritant des éléments de biodiversité par des réserves naturelles à un coût minimal pour les activités humaines. Pour augmenter les chances d'une mise en œuvre réussie, les réserves doivent être cohérentes spatialement. Les outils d'aide à la décision largement utilisés, tels que Marxan et PrioritizR, augmentent généralement la compacité de manière indirecte en pénalisant le périmètre de la réserve dans la fonction objectif. Quelques autres modèles d'optimisation prennent explicitement en compte les propriétés spatiales telles que la fragmentation, la connectivité des sites sélectionnés et les zones tampons qui les entourent, etc. Jusqu'à présent, aucun modèle de sélection de sites de réserve ne peut garantir la production d'une réserve simultanément connectée, compacte et sans trous. L'impossibilité de concevoir des réserves avec des propriétés spatiales souhaitables à l'aide des modèles existants rend difficile la mise en œuvre de ces solutions dans le monde réel. Par conséquent, nous proposons un programme linéaire mixte en nombres entiers pour construire une réserve connectée, compacte et sans trous. Pour appliquer ces attributs spatiaux dans un modèle de sélection de site de réserve, nous avons utilisé une approche de flot multi-commodités. Nous avons testé la faisabilité numérique de notre modèle sur des instances générées et sur l'instance réelle de Fernando de Noronha. Les résultats indiquent qu'un modèle unique peut être utilisé pour contraindre la réserve à être connectée, compacte et sans trous. Grâce à ce modèle d'optimisation, les acteurs de la conservation peuvent concevoir des solutions de réserve présentant des propriétés spatiales souhaitables, augmentant ainsi les chances d'une mise en œuvre réussie.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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