影響力のあるメンター、トレーナー、協力者を見つける

私たちの標準化されたトレーニング・カリキュラムは、現地で保全や保全技術に携わる女性専門家(学者、実務家、政府専門家)によって提供される。彼女たちは講師としてだけでなく、指導者や協力者としての役割も果たします。地元の女性のロールモデルを中心に据えることで、参加者が地域の研究・保全コミュニティとの結びつきを強めながら、自らのキャリアへの道筋を描けるよう支援している。私たちは、保全技術に携わる女性としての課題について率直な対話ができる包括的な環境を育み、正式な研修期間を超えて永続的なメンター関係を築くよう努めています。

しかし、私たちが取り組もうとするジェンダー・ギャップは、特定の技術分野における女性トレーナーを特定し、採用することを困難にする可能性があります。そこで私たちは、参加者のサポート体制を広げるため、3つの役割を明確にしました:

  • メンター:メンター:セッションをリードし、継続的な指導を行う地元の女性のロールモデル。
  • 味方:男女平等とインクルーシブなトレーニング・スペースへのコミットメントを積極的に支援する男性トレーナーやファシリテーター。
  • トレーナー:国際組織チームのメンバーで、追加の指導や後方支援を行う。

これらの人物は共に、コンテンツを提供し、参加者の成長を促し、保全技術における多様なリーダーシップの模範となる上で重要な役割を果たしています。

  • 次世代を担う自然保護活動家の育成に対する、女性リーダーたちの強い関心。
  • 各分野や組織における女性の能力開発を支援しようとする支援者の関心の高まり。
  • 質の高いメンターやアライの出席と謝礼を支援するための資金援助
  • 私たちは行動規範を定め、メンターやアライがプログラム期間中および終了後にどのように生徒と関わるべきかについて、前もって明確な期待を定めています。
  • 保全技術の専門知識だけでなく、トレーニングの経歴を持つメンターやアライが望ましい。
  • 可能な限り、中堅とベテランのメンターを組み合わせ、自然保護活動のさまざまな段階について参加者に話すことができる人を求める。
  • 支援的で安全な環境を作るため、男性の協力者を慎重に選ぶ必要がある。
  • ワークショップでは、男性のアライやトレーナーが入れない女性だけのスペースを維持・育成する。
地元機関とのパートナーシップの形成

ホスト校は、教室での授業とフィールドでの指導の両方をサポートする能力があるかどうか、テクノロジーが重要な役割を果たすような積極的な保護活動に取り組んでいるかどうかに基づいて選ばれる。例えば、タンザニアのRISEグルーメティ基金は理想的な研修先であり、教育施設や学生の宿泊施設を提供し、密猟防止やサイ保護プログラムなど、テクノロジーを活用した積極的な取り組みを実施しています。

さらに私たちは、女性やキャリアの浅い自然保護活動家のための教育を推進するという私たちのコミットメントを共有し、地元の自然保護・研究コミュニティと強い絆を持ち、テクノロジーを自然保護の実践に取り入れることにリーダーシップを発揮している教育機関を優先します。このようなパートナーシップは、私たちのプログラムが持続可能であると同時に、目指すコミュニティに深く浸透していくために不可欠です。

  • 教育、スキルアップ、エンパワーメントの分野で一致したビジョンを持つ現地パートナー
  • ホスト組織や協力組織内の女性による現場での支援
  • 保全技術分野における経験豊富な現地の教育者やトレーナーのネットワーク
  • 地元の自然保護、研究、政府のネットワークと強い結びつきを持つホスト機関は、研修講師や指導者となる経験豊富な女性専門家を特定し、採用するのに最適な立場にある。
  • すでに他の研修プログラムを運営している教育機関には、既存のインフラや物流システムが整っていることが多く、学生コホートを支援するのに十分な環境が整っている。
  • さまざまな保全技術が活発に使用されている現場は、学生にとって、実社会で使用されている貴重なツールに実際に触れる機会となる。
  • プログラムのビジョン、特に男女平等とエンパワーメントに関するビジョンを共有することは、女性たちがコミュニティを築き、専門的に成長し、リーダーシップ・スキルを身につけることができる安全で協力的な環境を作るために不可欠である。
現地NGOや学校との教育の共同デザイン

アリバダ・クラブの成功には、地元のNGOや教育部門との強力なパートナーシップが欠かせない。こうしたパートナーシップにより、プリニシペのウミガメ保護やケニアの生物多様性モニタリングなど、地域特有の保全優先事項を反映したカリキュラムのカスタマイズが可能になった。協力的な計画により、クラブは地域のニーズに対応し、永続的な影響を与えることができる。

効果的なパートナーシップは、相互の信頼と目標の共有にかかっている。現地のNGOは専門知識と背景を提供し、教育部門は学校への統合を促進する。アースレンジャー・テックアワードのような賞の受賞は、プログラムの効果を証明することでパートナーシップを強化する。

パートナーシップの構築と維持には、明確なコミュニケーションと目標の共有が必要です。パートナーとの定期的な協力関係は、目的とリソースの調整を助け、プログラムが適切でインパクトのあるものであり続けることを保証します。長期的な関係を重視することは、プログラムの持続可能性と拡張性を促進します。

地元の若者を保護管理者として力づける

アリバダ・クラブは、自然保護のニーズに合わせた実践的なSTEM教育を提供している。十分な教育を受けていない地域の放課後プログラムを通じて提供されるカリキュラムは、地域の保全課題を授業に取り入れ、生徒と環境との深いつながりを育んでいる。生徒たちはGPS、マイクロコンピューター、生物音響モニタリングなどのツールを使って実践的な経験を積み、これらの技術が生物多様性の保全をどのように支援しているかを学ぶ。この教育により、地元の青少年は、将来の自然保護リーダーを育成しながら、個人と地域社会の両方の成長に不可欠な技術的スキルを身につけることができる。

これを可能にする主な要因としては、地元NGO(Fundação Príncipe、Fundação Maio Biodiversidade、Ol Pejeta Conservancyなど)とのパートナーシップや、教育部門との連携が挙げられる。ノートパソコン、マイクロキット、3Dプリンターなど、手ごろな価格の技術へのアクセスは非常に重要である。アースレンジャー・テックアワードのような寄付者からの支援は、規模拡大と技術導入を促進し、生徒たちが成功するためのツールを確実に手に入れることを可能にしている。

カリキュラムに地域社会の保全優先事項を反映させるには、地元のパートナーの早期参加が不可欠である。一貫した資金源を確立することで、クラブの持続可能性を確保する。生徒と教師からのフィードバックを繰り返し得ることで、カリキュラムを継続的に改善し、関連性と影響力を高めることができる。

植生進化の主な要因

一般化加法モデル(GAM)を用いて、植生動態に対する自然および人為的要因の影響を調査した。このモデルは、植生の変化と主要な要因の間の非線形関係を評価した:

  • Spartina alternifloraは、主に塩分濃度や波高などの海洋環境変数の影響を受けた。
  • フラグミテス(Phragmites australis)とスエダサルサ(Suaeda salsa)は、降水量、人為的圧力(養殖など)、種間競争の影響を受けた。

これらの要因を理解することで、適応的な生態系管理と外来種対策を支援することができる。

GBFとの整合:GBF目標6と8をサポートする。
貢献:予測モデルは、測定可能な原動力に関する洞察を提供することで、消極的な保全を改善する。

  • GAMは要因と植生変化の間の複雑で非線形な相互作用を効果的に捉えた。
  • 環境と人間活動のデータセットを統合することで、ドライバー帰属の頑健性が高まった。
  • 長期的な予測精度を高めるためには、継続的なデータ収集とモデルの改良が不可欠である。
  • 生態学的要因のメカニズム的理解は、将来を見据えた保全戦略の開発を支える。
湿地植生の時空間特性分析

1990年から2022年までの保護区内の湿地植生の長期的な分布パターンを明らかにするため、時空間分析を行った。

  • 図1Aは、植生の空間パターンの経年変化を示している。
  • 図1Bは、海陸勾配に沿った植生被覆率を示している。

生態学的変化を定量化するために、景観パターン指数、移動モデル、拡大縮小動態などの分析ツールが用いられた。

主な結果

  • Spartina alternifloraは高い空間凝集性を示したが、時間の経過とともに減少傾向を示した。
  • フラグミテス(Phragmites australis)とスアエダサルサ(Suaeda salsa)は、より大きな分断を示し、空間的な広がりは増加していた。
  • 植生の移動は著しい不均質性を示し、陸海の勾配に沿って明確な帯状の分布を示した。

GBFの整合:GBFターゲット2に合致。
貢献:測定可能な成果は、復元計画を強化し、統一された管理アプローチのギャップを埋める。

  • 時間的・空間的不均質性により、多角的な分析手法が必要となる。
  • 空間的な分析は、目標とする保全・管理戦略に情報を与える重要な生態学的洞察を提供する。
  • 植生動態の時間的・空間的不均質性は、多面的な分析アプローチを必要とする。
  • 空間的分析により、重要な生態学的パターンが明らかになり、目標とする管理戦略に役立った。
データの定量化とデータベース化

包括的な地理空間データベースが開発され、リモートセンシングから得られた植生被覆データと、主要な環境・気候・人為的変数が統合された。土壌塩分濃度、海面水温、海水塩分濃度、養殖池の位置などの指標を含み、強固な分析基盤を提供。

GBFとの整合:GBFターゲット21をサポート。
貢献:多様なデータ層を統合して全体的な分析を行い、断片的な保全データセットに付加価値を与える。

  • フィールドでの検証により、リモートセンシングによる解釈の正確性が確認された(図1、2参照)。
  • データベースは空間データと環境データの統合を容易にし、多変量解析と生態学的モデリングをサポートした。
  • 正確なグランドトゥルースデータは、リモートセンシングの出力を検証し、データベースの信頼性を確保するために不可欠である。
  • 十分に構造化されたマルチソースデータベースは、解析効率を向上させ、より高度な相関関係や因果関係の研究を可能にする。
湿地の植生タイプの識別

植生指標の時系列は、ノイズを減らし、主要な表現学的特徴を抽出するために、ガウシアンフィッティングを用いて平滑化した。ランダムフォレスト深層学習アルゴリズムを適用して、湿地の植生を3つの支配的なタイプに分類した:Spartina alternifloraPhragmites australisSuaeda salsaである。1990年から2022年までの分類精度を現地調査によって検証した。

GBFとの整合:GBF目標6に貢献。
貢献スパルティナ・オルタニフロラ(Spartina alterniflora)を正確に特定し、重点的な防除を行うことで、外来種の影響を軽減し、生物多様性の主要な脅威に対処する。

  • ガウス曲線のフィッティングにより、生の植生指標曲線のノイズを効果的に最小化し、分類精度を向上させた。
  • ランダムフォレスト・アルゴリズムは、種間のスペクトルの違いを利用し、ロバストな特徴抽出と信頼性の高い同定を可能にした。
  • 植生水分や構造的属性に関連するスペクトル特徴は、種間の分離性を著しく向上させた。
  • 長期的な分類の信頼性を向上させるためには、カーブフィッティングやノイズ除去などの前処理ステップが不可欠であった。
財務の健全性

運用コストを削減できるソーラー・ソリューションは、農家にとって非常に魅力的である。タジキスタンでソーラーパネルとポンプを設置する場合、現行のエネルギー料金からすると、投資回収期間は現在約8年から10年である。しかし、農家の費用の約半分を負担するこのプロジェクトにより、送電網を利用できる農家では、この投資回収期間を半分に短縮することができる。一方、送電網を利用できない農家は、園芸や農業に従事していないことが多い。ディーゼル発電機を使っている農家もいるが、これはコストを大幅に上昇させ、大気汚染の原因にもなる。このような場合、ソーラー・ソリューションの設置が効果的な代替手段となりうる。

エビデンスに基づく実践と持続可能性のためのモニタリングと評価

このビルディング・ブロックでは、コミュニティがモニタリングに参加し、市民科学やアクセス可能なデータ・プラットフォームを活用することで、地元の知識が順応的管理に反映され、マングローブ再生の長期的な成功に貢献することを重視している。

効果的なモニタリングと評価は、マングローブ再生における適応管理と長期的な成功のために必要です。CBEMRを実施するにあたり、国際湿地保全連合は、測定可能で関連性のある指標に沿った、明確に定義された目標と目的を持つ再生計画を 策定しました。

正確で一貫性のあるデータ収集を確実にするため、調査、現地観察、リモートセンシング、マングローブ再生追跡ツールの使用など、さまざまな方法が採用されました。このツールは、グローバル・マングローブ・ウォッチのプラットフォームと統合され、再生の進捗状況を記録・追跡するための標準化された枠組みを提供し、実務者間の学習と情報交換を促進した。

標準化されたCBEMRトレーニングや、マングローブの回復モニタリングに市民科学の イニシアチブを統合するためのツールの提供を通じて、ラム郡とタナ郡のマングローブ・チャンピオンの能力を強化した

国や州のマングローブ管理委員会など、コミュニティからのフィードバックや 意見を反映するためのプラットフォームを 作ることで、地元の知識や視点が順応的な管理戦略に組み込まれるようにする。モニタリング・データを意思決定に活用し、プロジェクト戦略を適応させることで、キタンガニやパテの修復地のような修復活動は継続的に改善され、効果を最大化し、長期的な成功を収めている。

ケニアでCBEMRアプローチを実施する中で、私たちは次のことを学んだ:

  • 適応的な管理が重要である:モニタリング・データにより、継続的な学習と、観察された結果に基づく修復戦略の適応が可能になった。
  • コミュニティの関与が必要である:生態系と日常的に接しているコミュニティが修復活動のモニタリングに参加することで、オーナーシップが強化され、地元の知識が意思決定に反映される。
  • データへのアクセス性と透明性は不可欠である:モニタリング結果を利害関係者と共有することで、説明責任を果たし、協力と相互学習を促進する。
  • 長期的なモニタリングが必要である:長期的な進捗を追跡することで、修復活動の長期的な影響に関する貴重な洞察を得ることができる。