Ev sahibi kurumlar, hem sınıf hem de saha temelli eğitimi destekleme kapasitelerine ve teknolojinin anlamlı bir rol oynadığı aktif koruma mücadelelerine katılımlarına göre seçilmektedir. Örneğin, Tanzanya'daki RISE Grumeti Fonu, eğitim tesisleri, öğrenci konaklama yerleri sunan ve kaçak avcılıkla mücadele ve gergedan koruma programları gibi aktif, teknoloji destekli girişimler yürüten ideal bir eğitim yeridir.

Ayrıca, kadınlar ve kariyerinin başındaki korumacılar için eğitimi ilerletme taahhüdümüzü paylaşan, yerel koruma ve araştırma topluluklarıyla güçlü bağları olan ve teknolojiyi koruma uygulamalarına entegre etme konusunda liderlik gösteren kurumlara öncelik veriyoruz. Bu ortaklıklar, programımızın hem sürdürülebilir olmasını hem de hizmet etmeyi amaçladığı topluluklara derinlemesine yerleşmesini sağlamak için çok önemlidir.

Yerel STK'lar ve eğitim departmanları ile kurulan güçlü ortaklıklar Arribada Kulüplerinin başarısı için kritik öneme sahiptir. Bu ortaklıklar, müfredatın Príncipe'de deniz kaplumbağalarının korunması veya Kenya'da biyoçeşitliliğin izlenmesi gibi topluma özgü koruma önceliklerini yansıtacak şekilde özelleştirilmesini sağlamaktadır. İşbirliğine dayalı planlama, kulüplerin yerel ihtiyaçlara cevap vermesini ve kalıcı bir etkiye sahip olmasını sağlamaktadır.

Arribada Kulüpleri, öğrencilere çevresel izleme ve sorun çözmeye yönelik pratik uygulamaları öğretmek için koruma teknolojisini STEM müfredatlarına entegre etmektedir. Öğrenciler, koruma sorunlarını ele almak için GPS haritalama, biyoakustik veri analizi, mikrobilgisayar programlama ve 3D baskı öğrenirler. Prototipler tasarlıyor, biyoçeşitlilik verilerini analiz ediyor ve 3D tarama kullanarak doğal örneklerin dijital kütüphanelerini oluşturarak öğrendiklerini doğrudan koruma çabalarına uyguluyorlar.

Arribada Kulübü, koruma ihtiyaçlarına göre uyarlanmış uygulamalı STEM eğitimi sağlamaktadır. Yetersiz hizmet alan topluluklarda okul sonrası programlar aracılığıyla sunulan müfredat, yerel koruma sorunlarını derslere dahil ederek öğrenciler ve çevreleri arasında derin bir bağ kurmaktadır. Öğrenciler GPS, mikrobilgisayarlar ve biyoakustik izleme gibi araçlarla pratik deneyim kazanarak bu teknolojilerin biyolojik çeşitliliğin korunmasını nasıl desteklediğini öğreniyor. Bu eğitim, yerel gençleri hem kişisel hem de toplumsal gelişim için gerekli teknik becerilerle güçlendirirken geleceğin koruma liderlerini de yetiştiriyor.

Proje bulguları, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok akademik ve kamusal platform aracılığıyla yayılmıştır:

• Ocean-Land-Atmosphere Research 'te (bir Bilim Ortağı Dergisi) akademik bir makale.
• American Association for the Advancement of Science in China'nın resmi medyası olan AAASScience WeChat Kamu Platformunda öne çıkan içerik.
• Yangtze Nehri Deltası Pilot Bölgesine bir vaka çalışması katkısı.
• NSFC destekli büyük oşinografik araştırma projelerine entegrasyon.

GBF Hizalaması: GBF Hedef 20 ile uyumludur.
Katkı: Ölçeklenebilir metodolojileri paylaşarak küresel koruma çabalarını geliştirir.

Doğal ve antropojenik etkenlerin bitki örtüsü dinamikleri üzerindeki etkisi Genelleştirilmiş Eklemeli Model (GAM) kullanılarak araştırılmıştır. Bu model, bitki örtüsü değişiklikleri ile temel faktörler arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri değerlendirmiştir:

• Spartina alterniflora öncelikle tuzluluk ve dalga yüksekliği gibi denizel çevresel değişkenlerden etkilenmiştir.
• Phragmites australis ve Suaeda salsa ise yağış, antropojenik baskılar (ör. su ürünleri yetiştiriciliği) ve türler arası rekabetten etkilenmiştir.

Bu etkenlerin anlaşılması, uyarlanabilir ekosistem yönetimini ve istilacı türlerin kontrolünü destekler.

GBF Uyumu: GBF Hedefleri 6 ve 8'i destekler.
Katkı: Tahmine dayalı modeller, reaktif korumayı geliştirerek ölçülebilir sürücü içgörüleri sunar.

1990'dan 2022'ye kadar koruma alanı içindeki sulak alan bitki örtüsünün uzun vadeli dağılım modellerini ortaya çıkarmak için uzamsal-zamansal analiz yapılmıştır.

• Şekil 1A, bitki örtüsünün mekânsal örüntülerinde zaman içinde meydana gelen değişiklikleri göstermektedir.
• Şekil 1B, deniz-kara gradyanı boyunca bitki örtüsü yüzdesini sunmaktadır.

Ekolojik değişiklikleri ölçmek için peyzaj deseni endeksleri, göç modelleri ve genişleme-daralma dinamikleri gibi analitik araçlar kullanılmıştır.

Anahtar Bulgular

• Spartina alterniflora yüksek mekânsal kümelenme sergilemiş ancak zaman içinde azalan bir eğilim göstermiştir.
• Phragmites australis ve Suaeda salsa daha fazla parçalanma ve artan mekânsal kapsam sergilemiştir.
• Bitki örtüsü göçü önemli bir heterojenlik ve kara-deniz eğimi boyunca net bir bant dağılımı sergilemiştir.

GBF Hizalaması: GBF Hedef 2 ile uyumludur.
Katkı: Ölçülebilir sonuçlar restorasyon planlamasını geliştirir ve tek tip yönetim yaklaşımlarındaki boşlukları doldurur.

Uzaktan algılamadan elde edilen bitki örtüsü verilerini temel çevresel, iklimsel ve antropojenik değişkenlerle bütünleştiren kapsamlı bir jeo-uzamsal veri tabanı geliştirilmiştir. Toprak tuzluluğu, deniz yüzeyi sıcaklığı, deniz suyu tuzluluğu ve su ürünleri yetiştiriciliği havuzlarının konumlarını kapsayan metrikler sağlam bir analitik temel oluşturmuştur.

GBF Hizalaması: GBF Hedef 21'i desteklemektedir.
Katkı: Bütünsel analiz için çeşitli veri katmanlarını entegre ederek parçalı koruma veri kümelerine değer katar.

Bitki örtüsü indeksi zaman serileri, gürültüyü azaltmak ve temel fenolojik özellikleri çıkarmak için Gauss uydurma kullanılarak yumuşatılmıştır. Sulak alan bitki örtüsünü üç baskın türe sınıflandırmak için rastgele bir orman derin öğrenme algoritması uygulanmıştır: Spartina alterniflora, Phragmites australis ve Suaeda salsa. 1990'dan 2022'ye kadar sınıflandırma doğruluğu saha araştırmaları ile onaylanmıştır.

GBF Hizalaması: GBF Hedef 6'ya katkıda bulunur.
Katkı: Hedeflenen kontrol için Spartina alterniflora 'yı doğru bir şekilde tanımlayarak istilacı türlerin etkisini azaltır ve önemli bir biyoçeşitlilik tehdidini ele alır.

Google Earth Engine (GEE) platformu kullanılarak, 1990-2022 yılları arasındaki Landsat serisi uzaktan algılama verileri TM5, ETM+ (Landsat 7), OLI (Landsat 8) ve OLI (Landsat 9) sensörlerini kapsayacak şekilde sistematik olarak elde edilmiştir. Sonraki analizler için veri kalitesini sağlamak amacıyla, anahtar spektral bantlar (yakın kızılötesi (NIR), kırmızı ve yeşil) seçildi ve birleştirildi.

GBF Hizalaması: GBF Hedef 21'i desteklemektedir.
Katkı: Gerçek zamanlı, doğrulanmış veri setleri ile karar verme sürecini geliştirir ve teknolojik yenilik yoluyla mevcut koruma çabalarına değer katar.