Bu yapı taşının amacı, teknik ekiplere bir ekosistemin mevcut durumunu belirlemek için gerekli biyolojik parametreleri sağlayarak söz konusu ekosistemde uygulanacak uygun restorasyon önlemlerini belirlemektir.

Biyolojik çeşitlilik durumunun teşhisi, belgesel incelemesi ve saha ziyaretleri ile gerçekleştirilir: 1) ekosistemi oluşturan kompozisyon, yapı ve farklı tabakalar dahil olmak üzere sahanın tanımlanması, 2) ekosistem hizmetlerinin tanımlanması, 3) floristik kompozisyon, 4) omurgalı ve omurgasız fauna gruplarının çeşitliliği, 5) istilacı türlerin varlığı ve 6) tehditlerin ve bozulma faktörlerinin tanımlanması.

Sosyo-ekonomik durum, belgesel inceleme ve saha ziyaretleri ile gerçekleştirilir: 1) sahanın mevcut kullanıcılarının belirlenmesi, 2) kullanıcılar tarafından yürütülen üretken faaliyetlerin tanımlanması, 3) sahanın arazi kullanım durumunun netleştirilmesi, 4) bölgede varlığı olan yerel aktörlerin belirlenmesi, 5) ekolojik olarak sürdürülebilir faaliyetlerle potansiyel yerel kalkınmanın belirlenmesi.

Saha için yeni yönetim yaklaşımı aşamalı olarak uygulanacaktır. İlgili çıktılar alanın Bilimsel Komitesi ve Natura 2000 alanının COPIL'i tarafından önerilecek ve tartışılacaktır.

Yeni yönetim planının uygulanmasının bir parçası olarak, bilimsel bir komite sahada uygulanan gelişmeleri ve doğal ortamların korunma durumunu tartışmak üzere düzenli olarak toplanacaktır. Uyumlu, paylaşılan yönetişim ve yönetimin etkinliği sahada kanıtlanmıştır.

Mevcut yönetim ilkeleri (ihracat için geç biçme gibi) olumlu olarak değerlendirilmektedir ve sürdürülmelidir. Düşük alkali turba bataklığının (kuzey kesimi) habitat ve peyzaj mozaiğini korumak amacıyla, tipik düşük alkali bataklık habitatları üzerinde yayılan kladyayı kontrol altına almak için yönetim tedbirleri düşünülmelidir. Yerel dallanma Marisque'in genişlemesini sınırlayabilir. Buna ek olarak, yönetim uygulamalarının mevcut miras türlerinin ekolojisi ve konumu ile ilişkilendirilmesi ve iyileştirilmesi gerekmektedir.

Katılımcı Restorasyon Fırsatları Değerlendirme Metodolojisi (ROAM) süreçleri sayesinde TRI, yüksek öncelikli restorasyon fırsatlarını belirleyerek, uygulanabilir restorasyon müdahale türlerini not ederek ve finans ve yatırım seçeneklerini değerlendirerek restorasyon potansiyelinin ana hatlarını çizebilmiştir. Belirlenen faaliyetler arasında ekolojik odun kömürü üretiminin teşvik edilmesi, bitkisel üretim sektörünün geliştirilmesi ve restorasyon alanlarında su noktaları inşa edilmesi yer almaktadır. TRI, bu ROAM değerlendirmelerini yerel ve ulusal paydaşların dahil edildiği üç pilot alt ulusal peyzajda, Waza, Mbalmayo ve Douala-Edea'da gerçekleştirmiştir. Her bir alanda hükümet bakanlıkları, yerel konsey temsilcileri, yerel topluluk temsilcileri ve topluluk şefleri ile ön doğrulama çalıştayları gerçekleştirilirken, değerlendirmelerin bulgularını açıklayan nihai bir rapor, Ekim 2021'de hükümet bakanlıkları, uluslararası kuruluşlar, yerel temsilciler ve şeflerden temsilcilerin yer aldığı ulusal bir doğrulama çalıştayı ile sonuçlandırılmıştır. Son halini aldıktan sonra, bilgiyi hızlı bir şekilde yaymak ve internete erişimi olmayanların ROAM değerlendirmelerini anlayabilmelerini sağlamak için ana bulguları içeren bir broşür paydaşlarla paylaşıldı.

Teknik mimarinin ve izleme programının uygulanması, hem türler hem de çevreleri hakkında büyük bir bilgi veri tabanının mevcudiyetini sağlamıştır. Veri mevcudiyeti, park personelinin (yöneticiler, korucular, teknisyenler, vb.) bölge ve tür yönetimi stratejileri söz konusu olduğunda bilinçli kararlar almasını sağlamak için kilit öneme sahiptir. Ayrıca, izleme programının ve içindeki parametrelerin yerel tasarımı, park personelinin sadece programı yönetme kapasitesini değil, aynı zamanda onu geliştirme ve nihayetinde farklı türlerin ve hatta diğer olayların izlenmesine uygulama kapasitesini de artırmıştır.

Bu yapı taşının amacı, hayvancılık üreticilerine, üretim birimlerinin özelliklerine göre en uygun silvopastoral sistemi uygulamak için teknik parametreler sağlamak ve aynı zamanda sahanın ekosistem hizmetlerinin yenilenmesine katkıda bulunmaktır.

İyi tarım uygulamaları üç alanda uygulanmıştır: 1) besleme, sağlık ve hayvan refahı dahil olmak üzere hayvan ve yönetimi; 2) toprak, su ve yemin yanı sıra atık, gübre ve atık su yönetimi ile çalışan çevre ve üretim; ve, 3) temizlik ve ürün güvenliği için tesis, ekipman ve araçlarla üretim altyapısı.

Projenin akustik bileşeni, 138'den fazla türün otomatik olarak tespit edilmesinde çok önemli bir rol oynadığı ve bunlardan 95'i örüntü eşleştirme algoritmalarımıza entegre edildiği için özel bir öneme sahiptir. Bu, önümüzdeki yıllarda bölgenin sürekli izlenmesi için sağlam bir temel oluşturuyor ve çeşitli çevresel faktörlerin türlerin varlığını nasıl etkilediğini gözlemlememize olanak tanıyor

Sempozyum, Hainan Eyaleti Dış İlişkiler Ofisi, Hainan Eyaleti Doğal Kaynaklar ve Planlama Departmanı, Hainan Eyaleti Ekoloji ve Çevre Departmanı, Hainan Eyaleti Ormancılık Departmanı tarafından yönlendirilmiştir; CASS Eko-Medeniyet Araştırma Enstitüsü'nün büyük veri laboratuvarı, CASS Eko-Medeniyet Araştırma Enstitüsü'nün araştırma düşünce kuruluşu, Çin Bilimler Akademisi Zooloji Enstitüsü, Çin Bilimler Akademisi Xishuangbanna Tropikal Botanik Bahçesi, Tsinghua Üniversitesi Karbon Nötrlüğü Enstitüsü, İleri Disiplinlerarası Çevre ve Ekoloji Enstitüsü, Huawei Technologies Co., Ltd., Hainan Üniversitesi, Hainan Normal Üniversitesi, Hainan Akademisyenler Federasyonu, Uluslararası Bambu ve Rattan Merkezi Sanya Araştırma Üssü tarafından desteklenmektedir.

İki gün süren sempozyum, "tropik yağmur ormanlarının amiral gemisi türlerinin korunması-gibbonlar" "tropik yağmur ormanlarının biyolojik çeşitliliğinin korunması" temasına odaklandı ve çevrimiçi ve çevrimdışı etkinliklerin bir kombinasyonu şeklinde gerçekleştirildi.

Özellik sayısının fazla olması nedeniyle, özellikler çıkarıldıktan sonra önem sıralamasını yapmak için 10 kat çapraz doğrulamalı SVM-RFE kullanılmış ve ardından seçilen özellik sayısıyla doğruluktaki değişimi kaydetmek için LDA sınıflandırması için özellikler sırayla eklenmiş ve son olarak en iyi özellik sayısı sonraki sınıflandırmalar için girdi olarak kaydedilmiştir (bkz. Şekil 8). LDA sınıflandırması için en yüksek doğruluk oranı %89,2 (ön) / %95,6 (ön + n×mR0) olmuştur.

Sabit sayıda pencere ile çıkarılan MFCC'lerin hiçbiri LDA sınıflandırması için GMM uydurma yönteminden daha iyi sonuçlar elde etmediğinden (6 pencere: %86,6; 10 pencere: %88,5; 100 pencere: <%80), diğer sınıflandırıcıların etkinliğini yalnızca GMM uydurma yöntemiyle çıkarılan özellikleri kullanarak test ettik. Bu testte, verilerin %20'sini test seti olarak rastgele seçtik ve verilerin geri kalanı sınıflandırıcıyı eğitmek için kullanıldı ve doğruluk dağılımını kaydetmek için her çekirdek fonksiyonu için 10 kez tekrarlandı. Bunlar arasında, MRU olarak yalnızca pre kullanıldığında GMM'nin sınıflandırma etkisi zayıfken, MRU olarak pre + n×mR0 kullanıldığında etki genellikle yalnızca pre kullanmaktan daha iyidir.