Новый метод оценки популяций диких животных показал, что макак меньше, чем считалось

Исследователи разработали новый метод моделирования для оценки численности свободно живущих животных. Применив его к макакам, они обнаружили, что популяция этого вида обезьян Старого Света может быть значительно меньше ожидаемой.

Соавтор исследования, опубликованного в Science Advances, аспирантка Университета Западной Австралии Сюэин Чжу отметила, что точная оценка численности диких животных неинвазивными методами (например, с помощью фотоловушек) ограничена отсутствием индивидуальной идентификации особей, малым числом обследуемых районов и размером наборов данных.

«Отслеживание перемещений животных методами мечения и повторного отлова или с помощью GPS-меток нарушает естественное поведение вида и требует значительных научных ресурсов и квалифицированного труда», — пояснила Чжу.

Учёные создали гибкую модель и использовали её для оценки верхнего предела популяции длиннохвостой макаки (Macaca fascicularis) — вида, часто считающегося вредителем.

Этот примат, родом из стран Юго-Восточной Азии (Филиппины, Малайзия, Индонезия, Мьянма, Индия, Вьетнам, Камбоджа, Лаос, Таиланд), давно соседствует с человеком.

Исследователи объединили несколько источников данных:

• Карты предпочтения среды обитания, созданные на основе экологических и GPS-данных с помощью модели вероятности распределения.
• Данные фотоловушек.
• Учёт по трансектам с измерением расстояний.
• Данные прямых наблюдений.

Ключевой вывод: популяция длиннохвостой макаки может быть до 80% меньше, чем предполагалось ранее.

«Мы рекомендуем уделить приоритетное внимание мерам по сохранению этого вида и продолжить мониторинг динамики его популяции, — заявила Чжу. — Кроме того, мы оптимистично оцениваем потенциал данных гражданской науки и призываем активнее использовать их в природоохранной деятельности для увеличения объёма доступной информации».

Разработанная модель является гибкой и подходит для изучения многих видов, предоставляя масштабируемый неинвазивный инструмент для охраны дикой природы.