Ряд мероприятий был реализован через биосферный заповедник Харагуа-Бахоруко-Энрикильо и, в частности, через его субсоветы, представляющие местные органы власти и окрестные сообщества в провинциях Индепенденсия и Бахоруко Доминиканской Республики.

• Мероприятия по повышению осведомленности лидеров и ключевых членов сообщества о территории и ее значении
• Подготовка и распространение информационных материалов об ООПТ (плакаты, фрески, инфографика) в ключевых местах (школы, церкви, общественные центры, местные государственные, частные организации и общество)
• Обучение местных гидов для развития экотуризма и альтернативных источников средств к существованию
  
  
  

Компонент интеграции товарных культур был направлен на стимулирование ухода за деревьями путем увязывания усилий по лесовосстановлению с получением краткосрочного дохода. Фермеры, добившиеся наилучших результатов, которые оценивались по показателям выживаемости деревьев и участия в тренингах GAP, получали в качестве вознаграждения средства производства товарных культур, таких как соевые бобы и арахис. Эти культуры были выбраны с учетом их приспособленности к местным почвам, рыночного спроса и способности дополнять системы агролесоводства. Фермеры добились увеличения урожайности соевых бобов (350 кг/акр) в среднем на 12% и арахиса (240 кг/акр) на 10%, а доходы составили в среднем 1 050 000 южнокорейских юаней (285 долларов) для соевых бобов и 900 000 юаней (244 доллара) для арахиса. Включение товарных культур стимулировало фермеров поддерживать свои системы агролесоводства, сокращая вырубку деревьев для удовлетворения краткосрочных потребностей.

Основная цель посадки деревьев на уровне общин - масштабное восстановление экосистем и повышение уровня жизни местного населения с помощью агролесоводства. В рамках проекта в партнерстве с четырьмя общинами было мобилизовано 425 фермеров для посадки деревьев и распространено 73 867 саженцев. Фермеры прошли обучение надлежащей практике агролесоводства (GAP), включая методы посадки деревьев, мульчирование, борьбу с вредителями и болезнями, а также повышение плодородия почвы. Такие виды деревьев, как Grevillea robusta и Agrocarpus, были выбраны благодаря их быстрому росту, потенциалу производства древесины и способности улучшать микроклимат и структуру почвы. Мероприятия по посадке деревьев были сосредоточены на деградированных землях, подверженных эрозии и засухе, что позволило эффективно решить проблемы борьбы с наводнениями, восстановления биоразнообразия и потери экосистем.

Цель создания постоянных питомников на базе общин - обеспечить производство высококачественных, жизнестойких саженцев для лесовосстановления, одновременно наращивая местный потенциал. В каждом из четырех районов проекта (Луверо, Мбале, Бусия и Капчорва) было создано по одному централизованному питомнику, оснащенному необходимыми инструментами, ирригационными установками и обученными операторами питомника. Семена были доставлены в ранние сроки (декабрь 2023 г. - январь 2024 г.), чтобы обеспечить полный рост и закаливание саженцев, а также соответствие их стандартам выживаемости. В питомниках было выращено 96 423 саженца многоцелевых видов деревьев, включая гревиллею и агрокарпус, которые были отобраны с учетом их приспособленности к местным климатическим условиям, засухоустойчивости и свойств стабилизации почвы. Питомники также служили учебными центрами, где фермеры обучались передовым методам агролесоводства, размножению семян, борьбе с вредителями и методам ухода за саженцами.

Это комплексный механизм сбора всей информации, необходимой для платформы PyroSense. Его цель - собирать данные в режиме реального времени из разных источников, обеспечивая систему исходными данными, необходимыми для точного анализа и принятия эффективных решений.

PyroSense интегрирует агностический и высокосовместимый массив данных:

1. Экологические IoT-датчики размещены в стратегически важных местах и непрерывно собирают данные о CO2, температуре и влажности в режиме реального времени. Они не зависят от типа и протокола, совместимы с MQTT, LoRa, Sigfox и NBIoT, что обеспечивает широкую интеграцию. Для повышения эффективности они оснащены долговечными батареями (до 10 лет), что сводит к минимуму техническое обслуживание.

2. Стационарные камеры и беспилотники снимают изображения высокого разрешения и видео в реальном времени. Интегрированный искусственный интеллект Vision AI обрабатывает эти визуальные данные в режиме реального времени, чтобы обнаружить аномалии, такие как дым или огонь.

3. PyroSense собирает данные с местных метеостанций и спутников. Сочетание подробных местных данных с широким спутниковым покрытием позволяет получить полное представление о текущей погоде.

4. ГИС предоставляет базовую пространственную информацию, включая карты местности, растительности, инфраструктуры и т. д.

5. Пожарные Носимые устройства отслеживают биометрические показатели в режиме реального времени. ИИ улучшает данные для распознавания моделей риска, усталости или теплового стресса. Оповещения в реальном времени отправляются в ближайшие команды или центры управления, что позволяет принять упреждающие меры.

Амфибии находятся под большей угрозой и сокращаются быстрее, чем птицы или млекопитающие. Популяции амфибий сокращаются под воздействием множества факторов, таких как изменение климата, грибок хитрида и другие антропогенные факторы, например, незаконная торговля видами. Однако уровень угрозы для амфибий, несомненно, недооценен, поскольку 1294 вида (22,5%) слишком плохо известны для оценки, в то время как птиц всего 78 (0,8%)(Stuart et al., 2004).

Этот дефицит знаний подчеркивает жизненно важное значение образовательных инструментов, таких как Ribbit, для демократизации научных исследований. Снижая барьеры для экологического мониторинга, такие приложения, как Ribbit, превращают пассивных наблюдателей в активных участников природоохранной деятельности. Образовательные технологии позволяют гражданским ученым вносить непосредственный вклад в понимание и защиту уязвимых экосистем, устраняя критические ограничения в исследованиях путем расширения сбора данных в малоизученных регионах.

Эти инновационные платформы повышают осведомленность общественности о проблемах биоразнообразия и одновременно предоставляют доступные пути для научного взаимодействия. В отличие от приложений, ориентированных на птиц, с хорошо развитой исследовательской инфраструктурой, для сохранения ануранов не хватает комплексных платформ гражданской науки. Ribbit восполняет этот критический пробел, позволяя людям стать важнейшими участниками исследований амфибий, переломить ситуацию с нехваткой данных и поддержать глобальные усилия по сохранению природы с помощью совместной, технологически подкрепленной заботы об окружающей среде. Это первое приложение, содержащее информацию о более чем 800 видах амфибий на четырех языках, включая название вида, фотографию, информацию CITES (не являются ли виды предметом незаконного оборота или использования в коммерческих целях, что соответствует целям 5 и 9 ГБФ), статус МСОП (находятся ли виды под угрозой исчезновения, что соответствует цели 4 ГБФ) и общую информацию о поведении и размножении животных.

Было доказано, что приложения для "гражданской науки" помогают в мониторинге биоразнообразия и одновременно привлекают любителей природы(Callaghan et al., 2019). Например, приложение FrogID, разработанное Австралийским музеем, позволяет пользователям записывать голоса лягушек, идентичность которых проверяется людьми. На сегодняшний день в FrogID опубликованы работы, связанные с мониторингом инвазивных видов(Rowley and Callaghan, 2023), информационным обеспечением оценок красных списков МСОП(Gallagher et al., 2024), оценкой воздействия пожаров (Mitchell et. al., 2023), пониманием последствий урбанизации(Callaghan et al., 2020) и изучением поведения лягушачьих призывов(Liu et al., 2022). Наша цель - добиться таких же результатов с помощью Ribbit, с видами ануранов по всему миру и в более короткие сроки. На сегодняшний день команда FrogID накопила более 18 000 звонков, которые можно значительно сократить с помощью нашего приложения, так как время обработки значительно сокращается благодаря применению алгоритмов машинного обучения.

В ходе первого раунда бета-тестирования нашего приложения 50 пользователей предоставили записи для идентификации. Отзывы были положительными: эксперты отметили, что записанный ими вид совпал с видом, предсказанным Ribbit, а любителям природы понравилась функция "Лягушка дня", которая знакомит их с новым видом ануранов или позволяет заново познакомиться со знакомыми ануранами по названию и наиболее распространенной вокализации вида (цель GBF 11).

Современные зоологические сады и аквариумы по всему миру предоставляют уникальные возможности, внося свой опыт в уход за животными, сохранение видов и просвещение населения, формируя прочную основу для современных природоохранных и научных исследований. Тесно сотрудничая с этими учреждениями и используя генерируемые ими данные и идеи, инициатива GAIA направлена на преодоление разрыва между усилиями по сохранению видов in-situ и ex-situ. Животные, находящиеся под опекой человека, могут служить ценными моделями для изучения биологии, поведения и реакции видов на изменения окружающей среды. Кроме того, контролируемые условия зоологических садов позволяют разрабатывать и тестировать передовые технологии, такие как переносимые животными датчики и системы искусственного интеллекта, в более предсказуемых и доступных условиях, прежде чем внедрять их в дикой природе.

Основные направления этого блока включают:

• Генерация эталонных и обучающих данных для разработки конвейера ИИ для сенсорных данных. Установив метки на грифов в неволе в большом вольере и одновременно перекодировав их поведение, мы смогли создать парный набор данных для обучения ИИ. С обученным ИИ больше не нужно наблюдать за животными, чтобы определить соответствующее поведение, например, кормление; ИИ может очень надежно предсказывать поведение по данным датчиков, давая нам представление о поведении целевых животных на протяжении всей их жизни.
• Образование и привлечение общественности: Берлинский зоопарк включает результаты работы GAIA в свои образовательные программы и сотрудничает со СМИ и общественностью, способствуя повышению осведомленности и участию общественности в сохранении биоразнообразия и технологических инновациях. Посетителей знакомят с передовыми инструментами и их влиянием на сохранение дикой природы.

Минимальное и только строго необходимое воздействие на отдельных животных - ключевая цель инициативы GAIA. Для львов и грифов были проведены обширные испытания (в рамках немецкой системы тестирования животных и обеспечения их благополучия) в Берлинском зоопарке и Берлинском тирпарке. Методики были разработаны и проверены ветеринарными экспертами как для зоопарков, так и для диких животных и считаются безопасными и совместимыми со строгими соображениями благополучия животных. Кроме того, как в GAIA, так и в других исследовательских группах накоплен многолетний опыт и данные о влиянии меток и ошейников на соответствующие виды животных. Например, доказано, что мечение грифов не оказывает пагубного влияния на самочувствие, здоровье и размножение птиц. Оказалось, что грифы живут много лет с метками, имеют схожее поведение при передвижении и добыче пищи, а также потомство.

Партнерство GAIA с Берлинским зоопарком также подчеркивает задачи Инициативы в области коммуникации и передачи знаний в соответствии с целью 21 GBF "Обеспечить наличие и доступность знаний для руководства действиями по сохранению биоразнообразия". Эта область деятельности направлена не только на широкую общественность для повышения осведомленности о сохранении биоразнообразия и технологических инновациях, но и на лиц, принимающих политические решения на национальном и международном уровнях. GAIA активно консультирует политические круги в Германии и Намибии, а также участвует в Региональном форуме МСОП по сохранению биоразнообразия 2024 в Брюгге, Бельгия.

Для экологических исследований, а также для использования GAIA необходимо надежно и точно распознавать поведение различных видов животных в течение длительного периода времени в отдаленных районах дикой природы. Для этого ученые GAIA разработали и обучили искусственный интеллект (ИИ), который может выполнять классификацию поведения на основе данных GPS и ускорения и точно определять, что делают, например, белоспинные грифы, снабженные животными метками, в любое время и в любом месте. В конечном итоге этот ИИ будет работать непосредственно с животными-метками GAIA и генерировать поведенческую информацию из данных датчиков. На втором этапе ученые объединили классифицированное таким образом поведение с данными GPS, полученными с меток. Используя алгоритмы пространственной кластеризации, они определили места, где определенные виды поведения встречались чаще всего. Таким образом, они получили пространственно-временное разрешение мест, где грифы кормились. Наконец, что не менее важно, GAIA разрабатывает искусственный интеллект для распознавания изображений, который будет анализировать фотографии, сделанные встроенной камерой новой системы меток. Все эти алгоритмы будут работать непосредственно на метке и смогут выполнять эффективную встроенную обработку данных. Это также предъявляет особые требования к ИИ для распознавания изображений, который должен работать особенно экономно и с небольшими объемами данных. С этой целью команды GAIA разрабатывают соответствующие стратегии и модели для разреженного ИИ.

Эта новая система обнаружения туш животных является ключевым активом в предотвращении вымирания видов и урегулировании конфликтов между человеком и дикой природой, поэтому она соответствует цели 4 GBF. Конвейер позволяет быстро обнаружить смерть стервятника или животного, которым стервятники питаются. Оба варианта важны для предотвращения вымирания видов: Отравление тушами животных вносит значительный вклад в сокращение популяций многих видов грифов. Поскольку в поисках пищи грифы используют социальные стратегии, одна отравленная туша может погубить сотни птиц. Ученые из инициативы GAIA показали, что маркировка грифов позволяет обнаружить смерть на ранней стадии и удалить тушу. Пометка грифов и использование описанных здесь механизмов искусственного интеллекта могут существенно сократить дальнейшую смертность. Во-вторых, раннее обнаружение случаев браконьерства в отношении угрожаемых видов может полностью остановить браконьерство на местах и внести значительный вклад в борьбу с вымиранием.

Спутники и самолеты играют важнейшую роль в сборе данных об окружающей среде на расстоянии, помогая нам лучше понять наш климат и экосистемы. Дистанционное зондирование, часто осуществляемое с самолетов, воздушных шаров или спутников, позволяет нам наблюдать за большими территориями и удаленными регионами в течение длительного времени. Эти "глаза в небе" являются бесценным дополнением к наземным наблюдениям, помогая нам понять океанские и воздушные течения, изменения почвенного покрова и изменения климата. Однако животные также обладают необычными чувствами и уникальной способностью обнаруживать изменения в своей среде обитания. Объединив возможности животных с технологиями дистанционного зондирования, GAIA стремится расширить наши возможности по мониторингу и пониманию нашей планеты. Животные обладают превосходными сенсорными способностями и поведенческими стратегиями, которые позволяют им чувствовать тонкие и резкие изменения в своих экосистемах, а также обнаруживать критические инциденты. Грифы, например, выступают в роли "видов-дозорных" и могут поднять концепцию дистанционного зондирования на новую высоту. Они регулярно патрулируют огромные территории в поисках пищи, работая без выбросов, дополнительных ресурсов или ремонта. Кроме того, в своих патрулях они руководствуются исключительным зрением и задачей найти туши. То, как они патрулируют, что ищут и к каким происшествиям приводят, может быть связано с конкретными изменениями в окружающей среде и экологическими событиями.

Чтобы полностью использовать потенциал дистанционного зондирования с помощью грифов, GAIA сосредоточилась на двух важных аспектах. Во-первых, к стервятникам прикрепляются мощные устройства слежения, позволяющие отслеживать их перемещения и поведение в подробных временных и пространственных масштабах. Во-вторых, разрабатываются новые технологические решения для лучшего понимания того, что наблюдают и делают животные. К ним относятся недавно разработанная метка с интегрированной камерой, алгоритмы искусственного интеллекта для определения поведения и распознавания изображений, а также спутниковая связь для охвата удаленных регионов в режиме реального времени. С помощью этих инструментов животные могут получать изображения и данные о своем окружении быстрее, с более высоким разрешением и точностью, чем спутниковые снимки. Этот инновационный подход позволяет нам увидеть природу глазами животных.

GAIA придерживается стратегии минимальных отходов: Используется и развивается только то техническое оборудование, которое является абсолютно необходимым. Ошейники и метки либо остаются надолго (например, грифы), либо собираются регулярно (например, львы) для получения данных. Передатчики не остаются в ландшафте: если передатчик падает или животное, носящее метку, умирает, его находят и удаляют из ландшафта. Таким образом, система GAIA - это система "не оставляющая следов", приносящая значительную пользу экосистемам.