Jaragua-Bahoruco-Enriquillo Biyosfer Rezervi ve özellikle Dominik Cumhuriyeti'nin Independencia ve Bahoruco illerindeki yerel yönetimleri ve çevre toplulukları temsil eden alt konseyleri aracılığıyla çeşitli eylemler uygulanmıştır.

• Liderler ve kilit toplum üyeleri nezdinde alan ve önemi hakkında farkındalığı artırmaya yönelik faaliyetler
• KA hakkında bilgilendirme materyalleri (posterler, duvar resimleri, infografikler) hazırlandı ve kilit yerlerde (okullar, kiliseler, halk merkezleri, yerel halk, özel kuruluşlar ve toplum) dağıtıldı
• Ekoturizm faaliyetlerini ve alternatif geçim kaynaklarını desteklemek için yerel rehberlere eğitim
  
  
  

Nakit ürün entegrasyonu bileşeni, ağaçlandırma çalışmalarını kısa vadeli gelir elde etme ile ilişkilendirerek ağaç yönetimini teşvik etmeyi amaçlamıştır. Ağaçların hayatta kalma oranlarına ve GAP eğitimine katılımlarına göre değerlendirilen en iyi performans gösteren çiftçilere soya fasulyesi ve yer fıstığı gibi nakit ürün girdileri verildi. Bu ürünler, yerel topraklara uyumlulukları, pazar talebi ve tarımsal ormancılık sistemlerini tamamlama yetenekleri nedeniyle seçildi. Çiftçiler soya fasulyesi veriminde ortalama %12 (350 kg/ dönüm) ve yer fıstığı veriminde ortalama %10 (240 kg/ dönüm) artış elde ederken, gelirleri soya fasulyesi için ortalama 1.050.000 UGX (285 $) ve yer fıstığı için ortalama 900.000 UGX (244 $) oldu. Nakit ürünlerin eklenmesi, çiftçileri tarımsal ormancılık sistemlerini sürdürmeye teşvik ederek kısa vadeli ihtiyaçlar için ağaç kesimini azaltmıştır.

Topluluk düzeyinde ağaç dikiminin temel amacı, tarımsal ormancılık yoluyla yerel geçim kaynaklarını geliştirirken büyük ölçekli ekosistem restorasyonu sağlamaktır. Proje, ağaç dikimi için 425 çiftçiyi harekete geçirmek üzere dört toplulukla ortaklık kurmuş ve 73.867 fide dağıtmıştır. Çiftçilere ağaç dikim teknikleri, malçlama, haşere ve hastalık yönetimi ve toprak verimliliğinin artırılması da dahil olmak üzere İyi Tarımsal Ormancılık Uygulamaları (GAP) konusunda eğitim verildi. Grevillea robusta ve Agrocarpus gibi ağaç türleri, hızlı büyümeleri, kereste üretim potansiyelleri ve mikro iklimleri ve toprak yapısını iyileştirme yetenekleri nedeniyle seçildi. Ağaç dikim faaliyetleri, erozyon ve kuraklığa eğilimli bozulmuş arazilere odaklanarak sel kontrolü, biyoçeşitlilik restorasyonu ve ekosistem kaybını etkin bir şekilde ele aldı.

Toplum temelli kalıcı fidanlıkların amacı, yerel kapasite oluştururken ağaçlandırma çalışmaları için yüksek kaliteli, dayanıklı fidelerin üretilmesini sağlamaktır. Dört proje bölgesinin (Luwero, Mbale, Busia ve Kapchorwa) her birinde, temel araçlar, sulama tesisleri ve eğitimli fidanlık operatörleri ile donatılmış birer merkezi fidanlık kurulmuştur. Tohumlar, tam büyüme ve sertleşme sürecine izin vermek ve fidelerin hayatta kalma standartlarını karşılamasını sağlamak için erken teslim edildi (Aralık 2023-Ocak 2024). Fidanlıklarda, yerel iklim koşullarına uyum sağlama, kuraklığa dayanıklılık ve toprak stabilizasyon özellikleri nedeniyle seçilen Grevillea ve Agrocarpus gibi çok amaçlı ağaç türlerinden 96.423 fide üretildi. Fidanlıklar aynı zamanda çiftçilerin iyi tarımsal ormancılık teknikleri, tohum çoğaltma, haşere kontrolü ve fide yönetimi tekniklerini öğrendikleri eğitim merkezleri olarak da hizmet vermiştir.

Bu, PyroSense'in platformu için hayati önem taşıyan tüm bilgiler için kapsamlı bir alım mekanizmasıdır. Amacı, birden fazla kaynaktan gerçek zamanlı veri toplayarak sistemin doğru analiz ve etkili karar verme için gereken girdiye sahip olmasını sağlamaktır.

PyroSense, agnostik ve son derece uyumlu bir veri dizisini entegre eder:

1. Çevresel IoT Sensörleri stratejik olarak yerleştirilir ve sürekli olarak gerçek zamanlı CO2, sıcaklık ve nem verileri toplar. MQTT, LoRa, Sigfox ve NBIoT ile uyumlu, tür ve protokol bakımından agnostiktirler ve geniş entegrasyon sağlarlar. Verimlilik için, bakımı en aza indiren uzun ömürlü pillere (10 yıla kadar) sahiptirler.

2. Sabit kameralar ve dronlar yüksek çözünürlüklü görüntüler ve canlı video yakalar. Entegre Vision AI, duman veya yangın gibi anormallikleri tespit etmek için bu görsel verileri gerçek zamanlı olarak işler.

3. PyroSense, yerel hava durumu istasyonlarından ve uydulardan veri toplar. Ayrıntılı yerel verileri geniş uydu kapsamı ile birleştirmek, mevcut hava durumu hakkında kapsamlı bir anlayış sağlar.

4. CBS, arazi, bitki örtüsü, altyapı vb. haritalar dahil olmak üzere temel mekansal bilgiler sağlar.

5. İtfaiyeciler Giyilebilir cihazlar gerçek zamanlı biyometriyi izler. Yapay zeka, yorgunluk veya ısı stresi gibi risk modellerinin tanınması için verileri geliştirir. Yakındaki ekiplere veya kontrol merkezlerine gerçek zamanlı uyarılar gönderilerek proaktif müdahaleye olanak sağlanır.

Amfibiler kuşlara ya da memelilere kıyasla daha fazla tehdit altındadır ve daha hızlı azalmaktadır. Amfibi popülasyonları iklim değişikliği, chytrid mantarı ve tür kaçakçılığı gibi diğer antropojenik faktörler gibi birçok faktör nedeniyle azalmaktadır. Bununla birlikte, amfibilere yönelik tehdit seviyesi şüphesiz düşük tahmin edilmektedir çünkü 1294 tür (%22,5), sadece 78 kuş türüne (%0,8) kıyasla değerlendirilemeyecek kadar az bilinmektedir(Stuart vd., 2004).

Bu bilgi açığı, Ribbit gibi eğitim araçlarının bilimsel araştırmaların demokratikleştirilmesindeki hayati öneminin altını çizmektedir. Ribbit gibi uygulamalar, ekolojik izlemenin önündeki engelleri azaltarak pasif gözlemcileri aktif koruma katılımcılarına dönüştürmektedir. Eğitim teknolojileri, vatandaş bilim insanlarının hassas ekosistemlerin anlaşılmasına ve korunmasına doğrudan katkıda bulunmalarını sağlayarak, yeterince araştırılmamış bölgelerde genişletilmiş veri toplama yoluyla kritik araştırma sınırlamalarını ele almaktadır.

Bu yenilikçi platformlar, bilimsel katılım için erişilebilir yollar sağlarken, biyoçeşitlilik sorunları hakkında halkın farkındalığını artırıyor. İyi kurulmuş araştırma altyapılarına sahip kuş odaklı uygulamaların aksine, anuran koruma kapsamlı vatandaş bilimi platformlarından yoksundur. Ribbit, bireyleri amfibi araştırmalarına önemli katkılarda bulunmaları için güçlendirerek, veri eksikliğini gidererek ve işbirliğine dayalı, teknoloji destekli çevre yönetimi yoluyla küresel koruma çabalarını destekleyerek bu kritik boşluğu dolduruyor. Dört dilde 800'den fazla amfibi türü hakkında çağrı türü, fotoğraf, CITES bilgileri (türlerin ticaretinin yapılıp yapılmadığı veya ticari amaçlarla kullanılıp kullanılmadığı, GBF hedef 5 ve 9'a hitap eder), IUCN durumu (türlerin tehlike altında olup olmadığı, GBF hedef 4'e hitap eder) ve hayvan davranışı ve üreme hakkında genel bilgiler içeren ilk uygulamadır.

Vatandaş bilimi uygulamalarının doğa meraklılarının ilgisini çekerken biyolojik çeşitliliğin izlenmesine yardımcı olduğu gösterilmiştir(Callaghan vd., 2019). Örneğin, Avustralya Müzesi'nin bir uygulaması olan FrogID, kullanıcıların kimliği insan doğrulayıcılar tarafından doğrulanan kurbağa çağrılarını kaydetmelerine olanak tanır. FrogID bugüne kadar istilacı türlerin izlenmesi(Rowley ve Callaghan, 2023), IUCN kırmızı liste değerlendirmelerinin bilgilendirilmesi (Gallagher vd., 2024), yangın etkilerinin değerlendirilmesi (Mitchell vd., 2023), kentleşme etkilerinin anlaşılması (Callaghan vd.,2020) ve kurbağa çağrı davranışlarının incelenmesi(Liu vd., 2022) ile ilgili makaleler yayınlamıştır. Amacımız, Ribbit ile benzer sonuçları dünyanın dört bir yanındaki anuran türleriyle ve daha kısa bir zaman diliminde elde etmektir. Bugüne kadar, FrogID ekibinin 18.000'den fazla çağrıdan oluşan bir birikimi var, bu da uygulamamızla büyük ölçüde azaltılabilir, çünkü makine öğrenimi algoritmalarının uygulanmasıyla işlem süresi büyük ölçüde azalır.

Uygulamamızın beta testinin ilk turunda 50 kullanıcı kimlik tespiti için kayıt gönderdi. Geri bildirimler olumlu olmuştur: konu uzmanları kaydettikleri türün Ribbit tarafından tahmin edilen türle eşleştiğini belirtmiş ve doğa meraklıları kendilerini yeni bir anuran türüyle tanıştıran veya tanıdık anuranları türün adı ve en yaygın seslendirmesi aracılığıyla yeniden tanımalarına olanak tanıyan "Günün Kurbağası" özelliğinden keyif almışlardır (GBF hedef 11).

Dünya çapındaki modern hayvanat bahçeleri ve akvaryumlar, hayvan bakımı, türlerin korunması ve halk eğitimi alanlarındaki uzmanlıklarıyla eşsiz fırsatlar sunmakta ve modern koruma ve bilimsel araştırmalar için güçlü bir temel oluşturmaktadır. GAIA Girişimi, bu kurumlarla yakın işbirliği içinde çalışarak ve onların ürettiği veri ve içgörülerden yararlanarak, in-situ ve ex-situ koruma çabaları arasındaki boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır. İnsan bakımı altındaki hayvanlar, türlerin biyolojilerini, davranışlarını ve çevresel değişikliklere verdikleri tepkileri anlamak için değerli modeller olarak hizmet edebilir. Ayrıca, hayvanat bahçelerinin kontrollü koşulları, hayvan kaynaklı sensörler ve yapay zeka sistemleri gibi gelişmiş teknolojilerin vahşi doğada kullanılmadan önce daha öngörülebilir ve erişilebilir ortamlarda geliştirilmesine ve test edilmesine olanak tanır.

Bu yapı taşının temel odak alanları şunlardır:

• Sensör verilerine yönelik yapay zeka boru hattının geliştirilmesi için referans ve eğitim verilerinin oluşturulması. Etiketleri büyük bir büyük kuş kafesinde esaret altındaki akbabalara yerleştirerek ve davranışlarını eşzamanlı olarak kaydederek, yapay zekanın eğitimi için eşleştirilmiş bir veri kümesi oluşturabildik. Eğitilmiş yapay zeka ile beslenme gibi ilgili davranışları tespit etmek için hayvanları gözlemlemeye artık gerek yoktur; yapay zeka, sensör verilerinden davranışları çok güvenilir bir şekilde tahmin edebilir ve bize hedef hayvanların yaşamları boyunca davranışları hakkında içgörü sağlar.
• Eğitim ve halk katılımı: Zoo Berlin, GAIA'nın bulgularını eğitim programlarına entegre etmekte ve medya ilişkileri ve halka erişim konularında işbirliği yaparak biyolojik çeşitliliğin korunması ve teknolojik yenilikler konusunda halkın farkındalığını ve katılımını teşvik etmektedir. Ziyaretçilere en yeni araçlar ve bunların yaban hayatının korunması üzerindeki etkileri tanıtılmaktadır.

Tek tek hayvanlar üzerinde minimum ve yalnızca kesinlikle gerekli etkiye sahip olmak GAIA Girişiminin temel hedefidir. Hem aslanlar hem de akbabalar için Berlin Hayvanat Bahçesi ve Berlin Tierpark'ta kapsamlı test prosedürleri (Alman Hayvan Testleri ve Hayvan Refahı sistemi dahilinde) uygulanmıştır. Teknikler hem hayvanat bahçesi hayvanları hem de vahşi yaşam için veteriner uzmanlar tarafından geliştirilmiş ve test edilmiştir ve güvenli ve katı hayvan refahı hususlarıyla uyumlu olarak kabul edilmektedir. Ayrıca, hem GAIA bünyesinde hem de diğer araştırma grupları tarafından, ilgili türlerin etiketlenmesi ve yakalanmasının etkileri hakkında uzun vadeli deneyim ve veriler bulunmaktadır. Örneğin, akbabaların etiketlenmesinin kuşların refahı, sağlığı veya üremesi üzerinde herhangi bir zararlı etkisi olmadığı kanıtlanmıştır. Akbabaların küpelerle uzun yıllar yaşadıkları, benzer hareket ve yiyecek arama davranışlarına sahip oldukları ve yavruladıkları tespit edilmiştir.

GAIA'nın Berlin Hayvanat Bahçesi ile ortaklığı, GBF'nin 21. hedefi olan "Biyolojik Çeşitlilik Eylemini Yönlendirmek için Bilginin Mevcut ve Erişilebilir Olmasını Sağlamak" anlamında Girişimin iletişim ve bilgi aktarımı hedeflerini de vurgulamaktadır. Bu faaliyet alanı sadece biyoçeşitliliğin korunması ve teknolojik yenilikler konusunda farkındalık yaratmak için daha geniş kitleleri hedeflemekle kalmayıp aynı zamanda ulusal ve uluslararası düzeyde siyasi karar vericileri de hedeflemektedir. GAIA, örneğin Almanya ve Namibya'daki siyasi paydaşlara danışmada ve Belçika'nın Bruges kentinde düzenlenen IUCN Bölgesel Koruma Forumu 2024'e katılmada çok aktif olmuştur.

Ekolojik araştırmalar ve GAIA kullanım durumları için, uzak vahşi bölgelerde uzun bir süre boyunca farklı hayvan türlerinin davranışlarını güvenilir ve doğru bir şekilde tanımak gerekir. Bunu yapmak için GAIA bilim insanları, GPS ve ivme verilerinden davranış sınıflandırması yapabilen ve örneğin hayvan küpeleri takılmış beyaz sırtlı akbabaların herhangi bir zamanda ve yerde tam olarak ne yaptığını bize söyleyebilen bir yapay zeka (AI) geliştirdi ve eğitti. Bu yapay zeka sonunda doğrudan GAIA hayvan künyeleri üzerinde çalışacak ve sensör verilerinden davranışsal bilgiler üretecektir. İkinci adımda, bilim insanları bu şekilde sınıflandırılan davranışları etiketlerden gelen GPS verileriyle birleştirdi. Mekânsal kümeleme için algoritmalar kullanarak, belirli davranışların daha sık meydana geldiği yerleri belirlediler. Bu şekilde, akbabaların beslendiği mekânsal ve zamansal olarak ince çözümlenmiş konumlar elde ettiler. Son olarak GAIA, yeni etiket sisteminin entegre kamerası tarafından çekilen fotoğrafları analiz edecek görüntü tanıma için bir yapay zeka geliştiriyor. Tüm bu algoritmalar doğrudan etiket üzerinde çalışacak ve verimli gömülü veri işleme gerçekleştirebilecek. Bu aynı zamanda, özellikle idareli ve az miktarda veri ile çalışması gereken görüntü tanıma yapay zekasına çok özel talepler getirmektedir. Bu amaçla GAIA ekipleri seyrek yapay zeka için uygun stratejiler ve modeller geliştirmektedir.

Bu yeni karkas tespit hattı, türlerin yok olmasını durdurmada ve insan-yaban hayatı çatışmalarını yönetmede önemli bir varlıktır ve bu nedenle GBF hedef 4 ile uyumludur. Boru hattı, akbabaların ölümünün ya da akbabaların beslendiği hayvanın ölümünün hızlı bir şekilde tespit edilmesini sağlar. Her iki senaryo da türlerin yok oluşunu durdurmakla ilgilidir: Karkaslardaki zehirlenme, birçok akbaba türünün popülasyonlarındaki düşüşe önemli ölçüde katkıda bulunmaktadır. Akbabalar yiyecek ararken sosyal stratejiler kullandıklarından, zehirlenmiş bir karkas yüzlerce kuşu öldürebilir. GAIA Girişimi'nden bilim insanları, akbabaların etiketlenmesinin ölümlerin erken tespit edilmesine ve karkasın kaldırılmasına olanak sağladığını göstermiştir. Akbabaların etiketlenmesi ve burada açıklanan yapay zeka boru hatlarının kullanılması, daha fazla ölüm vakasını önemli ölçüde azaltabilir. İkinci olarak, tehdit altındaki türlerin kaçak avlanma olaylarının erken tespiti, kaçak avlanmanın yerel olarak tamamen durdurulmasını sağlayabilir ve neslinin tükenmesiyle mücadeleye önemli ölçüde katkıda bulunabilir.

Uydular ve uçaklar, iklim ve ekosistemlerimizi daha iyi anlamamıza yardımcı olan çevresel verilerin uzaktan toplanmasında çok önemli bir rol oynamaktadır. Genellikle uçaklardan, balonlardan veya uydulardan yapılan uzaktan algılama, geniş alanları ve uzak bölgeleri uzun süreler boyunca izlememize olanak tanır. Bu "gökyüzündeki gözler" karadaki gözlemlerin paha biçilmez tamamlayıcılarıdır ve okyanus ve hava akımlarını, arazi örtüsü değişikliklerini ve iklim değişikliğini anlamamıza yardımcı olur. Bununla birlikte, hayvanlar da olağanüstü duyulara ve yaşam alanlarındaki değişiklikleri tespit etmek için eşsiz bir yeteneğe sahiptir. GAIA, hayvanların yeteneklerini uzaktan algılama teknolojileriyle birleştirerek gezegenimizi izleme ve anlama becerimizi geliştirmeyi amaçlamaktadır. Hayvanlar, ekosistemlerindeki ince ve dramatik değişiklikleri algılamalarını ve kritik olayları tespit etmelerini sağlayan üstün duyusal yeteneklere ve davranış stratejilerine sahiptir. Örneğin akbabalar "nöbetçi türler" olarak hareket eder ve uzaktan algılama kavramını yeni boyutlara taşıyabilir. Yiyecek aramak için düzenli olarak geniş alanlarda devriye gezerler ve emisyon, ek kaynak ya da onarım olmadan çalışırlar. Dahası, devriyelerine olağanüstü vizyonları ve leş bulma misyonları rehberlik eder. Devriye gezme şekilleri, ne aradıkları ve bizi yönlendirdikleri olaylar belirli çevresel değişiklikler ve ekolojik olaylarla bağlantılı olabilir.

GAIA, akbaba kaynaklı uzaktan algılama potansiyelinden tam olarak faydalanmak için iki temel hususa odaklanmaktadır. İlk olarak, hareketlerini ve davranışlarını ayrıntılı zamansal ve mekansal ölçeklerde izlemek için akbabalara güçlü izleme cihazları takılmaktadır. İkinci olarak, hayvanların ne gözlemlediğini ve ne yaptığını daha iyi anlamak için yeni teknolojik çözümler geliştirilmektedir. Bunlar arasında entegre bir kamera içeren yeni geliştirilmiş bir kamera etiketi, davranış tespiti ve görüntü tanıma için yapay zeka algoritmaları ve uzak bölgelerde gerçek zamanlı kapsama için uydu bağlantısı yer alıyor. Bu araçlarla hayvanlar, uydu görüntülerinden daha yüksek çözünürlük ve özgüllükle daha hızlı görüntü yakalayabilir ve çevreleri hakkında veri sağlayabilir. Bu yenilikçi yaklaşım, doğayı hayvanların gözünden görmemizi sağlıyor.

GAIA minimum atık stratejisini benimsemiştir: Sadece kesinlikle gerekli olan teknik ekipman kullanılmakta ve geliştirilmektedir. Tasmalar ve künyeler ya uzun süre kalır (örneğin akbabalar) ya da veri elde etmek için rutin olarak toplanır (örneğin aslanlar). Arazide hiçbir verici kalmaz: Bir verici düşerse veya etiketi taşıyan hayvan ölürse, yeri tespit edilir ve araziden çıkarılır. Bu şekilde GAIA sistemi, ekosistemler için önemli faydaları olan bir "iz bırakmayan" sistemdir.