情報生成

生態系やその動植物に対する人間の脅威は、研究や情報発信の主な焦点となっている。

生物科学部は、生成されたデータが正確で信頼性が高く、いつでもどのような読者にも利用可能であることを保証するために、統合データ管理に取り組んでいます。

これらの情報は、地域レベルでの意思決定に利用される。

  1. ブエノスアイレス大学生物科学部では、学生を自然空間に参加させる革新的なプログラムを実施している。
  2. 情報の生成は、学生がカリキュラム計画の一環として取り組むものであり、継続的かつ質の高い方法で情報を生成することができる。

以前は、環境問題は情報管理とリンクしていなかったため、計画プロセスにギャップが生じていた。

自然保護のあるべき姿に基づき、提案された都市自然保護区は、コミュニティを構成する学生たちによる学術的な情報に基づいて管理されている。

卒業生へのフォローアップ

このプログラムには、プログラムの "フェロー "となる卒業生と協力し、その後の参加者を支援することも含まれている。

卒業生を継続的に訓練し、彼らが後進を指導できるようにする。

ボーイスカウトのような、すでに実績のあるグループとの連携。

子どもたちは仲間から多くのことを学び、時には教師から学ぶよりもずっと多くのことを学ぶ。

卒業生をフォローアップすることで、こうした若者たちが自然の育成と持続可能な開発に貢献し続ける機会を与えている。

入賞者への賞品

参加者全員が研修プログラムに参加する中、優勝者は南極への特別旅行を手にした。

その旅では、気候ステーションや現地を監視する科学者たちについても学んだ。そこで彼らは、すべてのものが相互に関連していること、そして自分たちの地元のプロジェクトが地元レベルで気候に影響を与えていることを目の当たりにした。

1)資金調達:各遠征には資金が必要であり、それはプログラムのスポンサー企業によって管理されていた。

2)自然保護地域の科学者や管理者との合意。訪問地は一般公開されていないため、訪問には適切な許可を得る手続きが必要だった。

南極に子どもたちを連れて行くにはとてもお金がかかり、ごく少数のチームしか連れて行くことができなかった。そこで私たちは、より多くのチームに賞品を与えるようにし、より多くの子どもたちが学習体験をし、より多くの子どもたちが入賞者に選ばれるような、大勢が訪れることのない他の自然保護区に連れて行くようにした。

トレーニング・プログラム

有意義な学習という変革は、参加者にとって、知識と自然との触れ合いという要素が、4つの重要な価値観を含め、集約されたときにこそもたらされる:1)人格形成、2)秩序、3)尊敬、4)団結または連帯。

各活動、各遠征は、感覚的、感情的な訓練を伴う参加者の学習の強化をもたらす。

カーラ・ウィーロック財団の場合、すべてのプログラムを開発し、各旅行のロジスティクスを計画し、契約書を作成し、資金を求めたのは彼女だった。そのために、彼女は日々、さらにプロフェッショナルにならなければならないという継続的な学習プロセスにも身を置いていた。

その過程で、子どもたちは学び、トレーナーは子どもたちから学び、親は子どもたちから学び、学校は生徒たちから学び、そしてプログラムはパフォーマンスを向上させるために、それぞれの遠征先で学ぶという学習モデルが生まれた。

行動の呼びかけ

メキシコ・シティの公立学校に対し、5人の児童と1人の生徒を対象に、学校での環境プロジェクトを提案するよう呼びかける。

公立学校での呼びかけを可能にする文部省との協定。

1.子どもたちも教師も、環境プロジェクトに取り組むことの意味について明確ではなかったので、この点を考慮する必要があった。

2.政府を関与させ続ける作業は、政府が変わるたびに管理しなければならないため複雑であり、非常に疲れる努力となる。そこで現在、卒業するためには子どもたちが学校で環境プロジェクトを準備しなければならないという法的な取り組みを検討している。

地域訪問と教育

人的干渉情報を狙い、管理・保護要員を適時に組織し、コミュニティ訪問、特別検査などを実施する。関係者に対しては、口頭での警告、法的な警告や教育、「自然保護区管理規則」に基づく記録の登録などを行います。

特定された情報によると、フォローアップ作業は時間内に行われ、主要な管理エリアと主要な管理群衆が確立され、長期的な適時性を持って、我々はコミュニティにプロジェクトを導入し、コミュニティの収入を増やすことができます。

長年のデータと組み合わせることで、代表的かつ参考的なデータを得ることができる。警告教育を開始する際には、利益相反を減らし、資源保護の意識を向上させる方法や方法に注意を払うべきである。

データ復元と識別

管理局では、職員、人の活動情報、動物資源情報に基づき、事務員を配置し、データの識別、分類、入力を行う。事務員は、人の活動の写真を区別し、人員の特定の情報(コミュニティの人員かどうか)を決定する。

1.計画に基づき、カメラデータをタイムリーに再生・鑑定する。

2.機材を定期的にメンテナンスする。

3.カメラデータの識別を統一すること。

4.発見された人為的行為に対しては、直ちにフォローアップ作業を実施すること。

5.報酬と罰のメカニズムに対応すること。

1.データの混乱を避けるため、カメラのデータカードに統一した番号を付ける。

2.故障したカメラは適時に交換してください。

3.データを識別する固定スタッフを配置する。

カメラレイアウトとデータ収集

保護区の地理的特徴、季節的特徴、コミュニティの分布、主要な天然資源と組み合わせて、フィールドワーカーはこの地域の主要道路や渓谷の河口にモニタリングサイトを設置し、カメラの配置には「2台の明るいカメラと1台の暗いカメラ」を使用する、つまり、2台のカメラはレンズの向き、距離、画質を考慮し、死角になる部分を残さずに進入者の正面の鮮明な写真やビデオが撮れるようにし、3台目のカメラは最初の2台のカメラの安全性を重視し、隠密性が高く見つかりにくい場所に設置する。

1つ目は、カメラ設置者が赤外線カメラのレイアウト技術に精通していること、2つ目は、カメラ設置場所を適切に選択できること、3つ目は、作業計画が実際の状況と組み合わされていること、4つ目は、それに対応する報酬と罰のメカニズムである。

第一に、無効な写真の数を減らすために、カメラのパラメータ、向き、高さが正しくなければならない。第二に、カメラの紛失率を減らすために、カメラは適切に隠された場所に設置されなければならない。

マッピング調査のためのパートナーシップの設定

ペルピニャン大学は保護区の長年のパートナーであり、多くの学者が保護区の科学評議会のメンバーであり、定期的に多くのモニタリングプロジェクトに参加している。彼らは2015年から2019年までの最新の管理計画の起草に携わり、管理者に期待されることや、遭遇する様々な問題への対応を明確にすることに貢献した。現場が近いため、保護区はこれらの研究者にとってまさに野外実験場となっている。ペルピニャン大学はすでに、保護区内の岩盤の3Dマッピングを30cmの精度で行っている(PJ参照)。このマッピングによって、我々はこの地域をよりよく理解し、この精度の結果を得るために使用するリソースを適合させることができた。このような地形に関する知識、技術的な機器の使いこなし、そして正確な仕様書によるゲジオナイの期待のおかげで、我々はこのモニタリングの適切かつ公正な費用を得ることができた。

監督の期待に応えられるパートナーを見極めることが重要だった。この地域で実施された広範なモニタリングのおかげで、私たちは目的を適合させ、以前の調査によって残されたギャップを埋めることができた。パートナーが現場を熟知していることで、この調査を実施しやすくなった。最後に、調査中に使用したさまざまなツールを使いこなすことで、モニタリングを最善の方法で実施することができた。

このモニタリングの実施には、上流での多大な議論が必要だった。新しい技術によって、以前の調査で明らかになったギャップを埋めることが可能になった。こうした新しいリソースのおかげで、当初から適切なパートナーを特定する必要があった。このような準備によって、期待を的中させることが可能となり、その結果、このモニタリングによって発生するコストを削減することができたのである。

保護区の浅瀬のマッピングを完成させるためにドローンを使用する。

海岸付近は水深が浅いため、リモートセンシングが可能な透明度の高いこれらの海域では、ソナーを使用することができなかった。今回のモニタリングで浅い沿岸水域のマッピングを完成させるため、1回の遠出でPhantom 4MDドローンを使用したところ、特に水深が浅いため、Posidoniaの観点からPeyrefite地帯を明確に解釈することができた。2回目の出張では、「タインズ」海岸沿いの他のオルソフォトを入手することができた。時間がなく、天候も悪かったため、ピン・パラソル地区のオルソフォトは撮影できなかった。ドローンを使って、海草の群生地や枯れたマットを水の透明度から正確にとらえたオルソフォトを撮影することができた。

これらのシステムを選択したのは、調査地の特徴によるものである。アルベール海岸は、地中海で最も透明度の低い場所のひとつである。これら3つのモニタリングシステムを組み合わせて使用することで、様々な場所の水面データを取得することができ、その結果、その変化を決定することができた。また、この地域に関する知識も、モニタリングを円滑に進めるのに役立った。

調査地域のさまざまな条件に機器を適合させる必要がある。今回のモニタリングでは、3地点のうち2地点で3つの機材の組み合わせが検証された。草地が最も深かった3つ目の地点では、ドローンは使用できなかった。しかし、他の2つの方法と地上からの実測を組み合わせることで、非常に満足のいく補完的な結果が得られた。