保护生态系统是遏制气候变化和维持生态系统服务(《全球生物多样性框架公约》目标 11)的关键,而生态系统服务与全球 50% 以上的 GDP 密切相关。本世纪将有 100 多万种物种面临灭绝的威胁;然而,由于现有的数据缺口偏重于全球北部的观测,因此选择保护哪些地区具有挑战性。增加全球南部的生物多样性数据量对于保护濒危物种至关重要,因为这些物种在全球南部的生物多样性热点地区密度很高。两栖动物的发声方式多种多样,是声学识别的理想选择,也是至关重要的生态系统指标(Estes-Zumpf 等人,2022 年),超过 40% 的物种面临灭绝风险(Cañas 等人,2023 年)。增加全球 7000 多种两栖动物的标注数据将加强保护工作,减少脆弱生态系统的知识缺口。通过使用公民科学平台来帮助减少生物多样性的损失,我们将帮助当地建立起对这些重要栖息地的环境管理(GBF 目标 20)。
eBird 是与生物多样性相关的最大公民科学项目,拥有来自世界各地用户的 1 亿条鸟类观测数据。这些观察结果有助于 "在一个简单的科学框架内,通过收集的物种清单记录鸟类的分布、丰度、栖息地使用和趋势"。(Sánchez-Clavijo 等人,2024 年)。
iNaturalist 是另一款使用计算机视觉算法进行物种识别的公民科学应用程序,在减少生物多样性损失方面也被证明是成功的。迄今为止,该应用程序在全球范围内的观测次数已超过 200,000,000 次,每月观测次数达 600 万次。在 iNaturalist 上,研究级的观测数据会与 GBIF 共享,而GBIF 则会将这些知识用于政策决策、研究和社区建设(GBIF,2023 年)。
目前,我们的应用程序可识别全球 71 种青蛙和蟾蜍。虽然其中许多物种被世界自然保护联盟(IUCN)认定为 "最不受关注物种"(LC),但我们确实拥有一个世界自然保护联盟濒危物种--南方钟蛙(Ranoidea raniformis)。由于缺乏濒危物种,因此需要不同的从业人员参与生物声学生态监测。增加有关脆弱物种的数据点有助于利用数据驱动的洞察力为决策提供信息。当地社区和原住民将是增加应用中物种数量的关键资产,因为他们的当地知识使我们能够跟踪偏远地区的物种。
我们最初设定的目标是减少全球南部地区的数据缺口。然而,要获得足够多的全球南部稀有、隐蔽和濒危物种的数据来训练我们的模型,证明是一项挑战。因此,为了提高模型性能,我们将注意力转向了全球范围内尽可能多的物种。让世界各地的用户参与进来,将为全球南部等数据匮乏地区带来更多记录,使我们能够在未来利用更多濒危、稀有和隐蔽物种的数据重新训练我们的模型。
这种用户参与完全符合多个目标,其中最明显的是 GBF 目标 20:加强生物多样性的能力建设、技术转让和科技合作。但其他目标也是这一基石的关键所在:通过增加数据点,我们将能够识别外来入侵物种,从而实现 GBF 目标 6,以及通过向用户隐瞒野生物种的位置,保护野生物种免遭非法贸易。这与全球生物多样性框架目标 5 一致,该目标旨在"确保野生物种的可持续、安全和合法采伐与贸易"。