Новая модель использует дешёвые данные для мониторинга биоразнообразия

Экологи из Университета штата Мичиган (MSU) разработали математическую модель, которая позволяет получать ценную информацию о редких и скрытных видах, используя лишь дешёвые данные об относительно распространённых видах в сообществе. Исследование опубликовано в журнале Conservation Biology 25 августа.

Проблема: Самые уязвимые виды часто являются наименее многочисленными и самыми трудными для наблюдения, что осложняет мониторинг биоразнообразия.

Решение: Модель использует данные типа «обнаружение-необнаружение» — самый доступный тип информации, который собирают визуально или с помощью недорогих фотоловушек. Исторически такие данные позволяли оценить только распространение вида. Новая модель «выжимает» из них гораздо больше:

Как это работает: Модель связывает динамику популяций разных видов внутри одного сообщества, позволяя информации от более распространённых видов информировать о состоянии редких и скрытных соседей. Она основана на работе 2003 года (модель Ройла-Николса) и её последующих развитиях в лаборатории Элис Зипкин.

Ограничения: Модель применима не ко всем сообществам. Она работает для видов, которые являются территориальными и не совершают далёких перемещений.

Проверка на дукерах

Модель была успешно протестирована на реальных данных о лесных антилопах — дукерах в Африке. Эти животные являются основным объектом браконьерской охоты на мясо диких животных (бушмит).

  • Данные: Информация была собрана в рамках программы TEAM с помощью фотоловушек в шести национальных парках Африки за период от 4 до 11 лет. Было проанализировано 12 видов антилоп.
  • Результат: В целом популяции дукеров в парках оставались стабильными, что говорит об эффективности охраняемых территорий. Однако в ~20% комбинаций «вид-парк» были выявлены признаки снижения численности.
  • Вывод: Причиной изменений были скорее различия между парками, чем между видами. Это даёт основу для дальнейшего изучения конкретных локальных факторов.

Разработка модели стала примером сотрудничества университета (MSU), государственных организаций (USGS) и неправительственных природоохранных организаций.