物种监测方面的能力建设和知情决策

技术架构和监测计划的实施确保了物种及其环境信息大数据库的可用性。数据的可用性是确保公园工作人员(管理人员、护林员、技术人员等)在领土和物种管理战略方面做出明智决策的关键。此外,在当地设计监测计划及其参数,不仅提高了公园工作人员的管理能力,还提高了其改进能力,并最终将其应用于不同物种甚至其他现象的监测。

最根本的是要确保共同设计过程,这样公园技术人员不仅是解决方案的受益者和最终用 户,而且还能够拥有和自我调整监测方案。为此,需要对工作人员的能力进行初步诊断,然后针对发现的薄弱环节开展具体培训。

目前,摄像机数据存储在摄像机内部,技术人员必须手动访问和下载数据。为了完全实现这一架构,最好能集成一个双数据存储设备,同时使用设备的存储空间和云服务。我们的目标是完成这一集成,实现自动流程,减少分配给监控流程的时间。

实施良好的 Silvopartorilian 实践

该模块的目标是为畜牧业生产者提供技术参数,以便根据其生产单位的特点实施最佳的林牧系统,同时为恢复该地的生态系统服务做出贡献。

在以下三个领域实施了良好农业规范:1)动物及其管理,包括饲养、健康和动物福利;2)环境和生产,包括土壤、水和饲料,以及废物、粪便和污水管理;3)生产基础设施,包括清洁和产品安全方面的设施、设备和工具。

  1. 让生产者认识到采用良好的林牧做法能给其生产单位带来的好处。
  2. 在经验丰富、成果显著的高素质专业人员的陪同下,以相关的最新内容培训畜牧业生产者。
  3. 以技术参观作为培训的补充,在参观过程中可以看到已实施措施的成果,以及从所做改变中受益的人们的见证。
  • 这需要畜牧业生产者在技术准备(参加培训课程和实地考察)、系统改进、遵守计划和行动连续性纪律等方面做出高度承诺,同时实现预期成果。
  • 为了使参加者全身心投入,培训过程必须具有针对性和教学启发性;这就要求对培 训过程进行良好的规划,主要侧重于培训过程的持续时间和质量。
  • 所有培训材料都应是中介性的,并以实践为导向,以便农民能够毫无困难地将其付诸实践。
声学监测和分析

该项目的声学部分具有特殊意义,因为它在自动检测超过 138 个物种方面发挥了关键作用,其中 95 个物种被纳入了我们的模式匹配算法。这为今后几年对该地区的持续监测奠定了坚实的基础,使我们能够观察各种环境因素如何影响物种的存在。

我们之所以能够成功探测到物种,得益于从设备中收集到的数据以及我们建立的战略合作伙伴关系,特别是与雨林联系公司的合作。此外,当地专家在验证物种是否存在方面也发挥了至关重要的作用。

综合被动声学监测与人工智能技术相结合,共鉴定出 95 个物种。物种丰富度与低冠森林覆盖率之间存在正相关。此外,声景分析显示了与不同季节和栖息地类型相关的变化。然而,试点项目遇到了稀有物种训练数据有限的挑战。为了缓解这一问题,我们在不同季节进行了多轮传感器部署。

国际研讨会

本次研讨会由海南省外事侨务办公室、海南省自然资源和规划厅、海南省生态环境厅、海南省林业厅指导;中国社会科学院生态文明研究院大数据实验室、中国社会科学院生态文明研究院研究智库、中国科学院动物研究所、中国科学院西双版纳热带植物园、清华大学碳中和研究院、清华大学环境与生态高等交叉研究院、华为技术有限公司、中国科学院生态环境研究所、中国科学院西双版纳热带植物园、中国科学院西双版纳热带植物园、中国科学院西双版纳热带植物园、中国科学院西双版纳热带植物园、中国科学院西双版纳热带植物园、中国科学院西双版纳热带植物园、中国科学院西双版纳热带植物园、中国科学院西双版纳热带植物园、中国科学院西双版纳热带植物园、中国科学院西双版纳热带植物园,海南大学、海南师范大学、海南省院士联合会、国际竹藤中心三亚研究基地等。

为期两天的研讨会围绕 "热带雨林旗舰物种--长臂猿的保护""热带雨林生物多样性保护 "等主题,采取线上与线下活动相结合的方式进行。

在海南国家公园研究院成立三周年和第八个国际长臂猿日(2022 年 10 月 24 日)到来之际,海南省林业厅、五指山市人民政府、海南绿岛热带雨林公益基金会、海南国家公园研究院共同主办了以 "保护热带雨林-实现生态价值 "为主题的 "2022 热带雨林国际保护研讨会",会议得到了全球生态基金会(EFG)的大力支持。

会议取得了以下具体成果:

  • 签署《全球长臂猿保护网络宪章》。
  • l 宣布在海南国家公园研究院成立首个GGN秘书处,并在全球发布GGN标识。
  • 这是我国首批5个国家公园中,国内第一个由保护研究组织发起成立的珍稀物种保护国际组织,具有历史意义。
  • 以GGN联合IUCN SSA的形式,发布以长臂猿为代表的全球长臂猿网络保护宣言。
  • 结合 KBA 案例,介绍《海南热带雨林国家公园重点保护物种名录》,正式发布《海南热带雨林国家公园重点保护物种名录》。
识别建模

由于特征数量过多,提取特征后采用 10 倍交叉验证的 SVM-RFE 对特征的重要性进行排序,然后依次添加特征进行 LDA 分类,记录准确率随所选特征数量的变化,最后记录最佳特征数量作为后续分类的输入(见图 8)。LDA 分类的最高准确率为 89.2%(pre)/95.6%(pre + n×mR0)。

由于使用固定窗口数提取的 MFCC 在 LDA 分类中的结果都不优于 GMM 拟合方法(6 窗口:86.6%;10 窗口:88.5%;100 窗口:<80%),因此我们仅使用 GMM 拟合方法提取的特征来测试其他分类器的有效性。在这个测试中,我们随机选取 20% 的数据作为测试集,其余数据用于训练分类器,每个核函数重复训练 10 次,以记录准确率的分布情况。其中,当仅使用 pre 作为 MRU 时,GMM 的分类效果较差,而当使用 pre + n×mR0 作为 MRU 时,效果总体上好于仅使用 pre。

有许多分类器可用于个体识别。考虑到分类器的性能和可能性,本研究比较了在长臂猿生物声学或人类声音模式识别领域开发较多的三种分类器的分类效果,即(1)线性判别分析(LDA)、(2)支持向量机(SVM)和(3)GMM(通过确定待测数据与现有数据之间的相似性进行分类)。

确定了声纹特征提取的基本方法,初步建立了海南长臂猿个体声音识别的系统方法。初步结果表明,现有的系统方法比较可靠,达到了项目的预期目标。我们认为,在对长臂猿的声音进行识别时,可以采用多种方法,其中使用 pre + n×mR0 作为 MRU、使用 GMM 拟合方法提取声纹特征、使用线性 SVM 进行分类的方法效果会更好。在后续工作中,将不断补充珍稀个体数据,完善算法系统设计,赋予分类器识别未知个体的能力,综合评价系统性能,最终实现海南长臂猿个体声音的识别。

声音模式分析

532 个海南长臂猿声学样本的人工筛选工作已经完成,其中包括使用便携式记录仪对长臂猿进行追踪观察时获得的样本和使用自动记录仪获得的样本。在筛选过程中,初步将录音质量分为高、中、低三种。最终从 7 个呼叫者那里获得了 44 份高质量录音。这 7 位个体呼叫者分别是 GAM1、GBM1、GBSA、GCM1、GCM2、GDM1、GEM1,其中 "G "后面的字母代表家庭组编号,"M/S "后面的字母代表成年男性/亚成年男性个体编号。只有约 40.9% 的记录是人工记录的。所有自动记录的原始文件由王继超教授团队提供,相关数据在海南国家公园研究院备份。

梅尔-频率倒频谱系数(MFCCs)是在人类听觉的基础上,弱化高频信息后通过倒频谱提取频率包络特征的一种方法[1],在人类和生物声学领域有着广泛的应用。本研究利用 MFCC 和一阶、二阶差分(△、△2)实现自动特征提取。

目前已确定雄性海南长臂猿的 5 个特征音(图 1),包括 boom 音、aa 音、预调音、调制-R0 音和调制-R1 音。

根据声学生态位假说,不同物种的叫声在时域和频域上存在差异(见图 2),因此提取特定频率范围内的特征可以大大降低噪声的影响,而且划分的频率范围越小,越有可能排除更多的噪声。此外,当每个最小识别单元(MRU)的结构相同时,识别难度也会大大降低。

鉴于上述情况,在本阶段的研究中,我们分别尝试了(1)只使用 pre 和(2)使用 pre + n×mR0 作为 MRU,并比较了分类结果,以便在后续工作中确定最合适的特征提取方式。就语音标注而言,上述所有步骤都可以通过 R 语言代码自动实现。

实验监测系统

实验性监测系统由一组参数组成,用于跟踪物种的行为、访客的移动方式和风险检测:

  • 全球定位系统(GPS)发射器:这些发射器用于数据收集和下载调度;巢穴周围有一个分区。
  • Axis Station软件:Axis Loitering Guard 可追踪移动物体,并在超过阈值时触发警报(例如,用户在路径上存在 x 时间)、声音警报和通知。Axis 防卫器可检测互动事件(例如,鸟儿离开下一个目标,两个用户离开路径)。
  • 对潜在的死亡、潜在的领地驱逐、巢穴缺席、巢穴附近的用户和噪音阈值发出警报。
  • 其他与用户类型和波涅利鹰繁殖过程有关的步道使用数据。
  • 关于猛禽空间流动性的年度报告、关于互动和关键事件的半年度报告。

最重要的是要有一个简单易用的软件,并将所需参数编入程序。最重要的是,要使参数尽可能与具体的监测需求相关,并尽可能简明扼要,以便公园管理人员能够进行适当的跟踪并对任何警报做出反应。

需要注意的是,涉及野生动物的某些情况是无法控制的。例如,在我们的案例中,我们面临着一对博内利鹰的繁殖失败,这在一定程度上改变了监测目标。

虽然目前正在探索使用基于人工智能的更复杂的警报管理软件,但像Axis Station 这样的简单软件也能满足要求,开始制定一个通知重大风险事件的有效监控计划。警报前管理以及数据收集和分析的流程和程序需要根据过程中的经验教训定期进行优化。

安装技术基础设施

技术基础设施包括沿附近小径安装的两个摄像头,用于监控游客流量,以及在巢穴前安装的一个全景摄像头,这两个摄像头已于 2022 年 10 月安装完毕。摄像机由太阳能电池板供电,还集成了麦克风,可检测噪音干扰。2022 年 12 月安装的两个 GPS 发射器用于跟踪这对老鹰的行为。摄像机的数据传输是通过点对点微波天线和单独的互联网线路进行的。信息存储在 NAS 和华为云上。GPS 装置包括一个小型太阳能电池板,数据通过无线电频率传输到 Move Bank 云。

要使这一组成部分取得成功,必须依靠技术设备(全球定位系统跟踪器和照相机)、允许数据传输的无线连接以及存储系统。人的能力也很关键,要知道如何以及在哪里安装设备,以避免对物种造成干扰,确保物种的繁殖周期不受影响。

与许多实验项目一样,监测计划遇到了技术上的挑战,主要是由于连接问题以及需要协调各种系统和团队。法律行政方面的考虑,如数据使用和安装权限,在实施这一组成部分时也至关重要。

关于 GPS 跟踪器,根据不同的地理区域对发射器进行编程,可以优化位置接收并改进数据更新,以应对可能出现的紧急查询。此外,事实证明,在日照较弱的月份,雌鸟身上的双太阳板发射器比雄鸟身上的单太阳板发射器更有效。

巢穴摄像机的安装需要足够的距离,以避免干扰,同时确保良好的图像分辨率。在这种情况下,需要一个更高分辨率的设备,以便很好地解读鸟类行为、识别环志个体及其猎物,以及实现自动报警。

将咖啡发展措施纳入林业政策

这一组成部分的目的是制定符合咖啡种植的农林业管理政策,并将其与国家林业发展政策联系起来,以应对市场和适用国际立法的挑战。

从根本上说,有必要推广激励政策(经济和/或商业),促进咖啡种植园的农林业发展,同时促进林业部门小木材价值链的发展。

这需要两个主要因素:

  1. 有能力调整林业计划,在不影响咖啡生产的前提下,兼顾农林业因素,同时保持森林政策的精神。
  2. 围绕咖啡种植园的农林业问题促进部门间对话,以确定技术和政治上的契合点。

为了说明这一组成部分,我们以危地马拉的森林激励计划--PROBOSQUE--为例;该计划对农林模式中的森林激励方式进行了调整,改变了参数,将咖啡种植纳入其中,产生了更大的影响。

  1. 制定明确的森林政策框架,首先,确定其作为公共政策的目标范围、预期受益对象和实施的预期结果;其次,确定能够和应该产生协同作用的问题,以实现森林政策的目标。
  2. 整合公共政策工具,实现与其他生产部门的互动。危地马拉林业激励计划--PROBOSQUE--始于 1996 年,至今仍在继续实施。
  1. 需要制定试点倡议,以评估和/或测试不同利益相关方在调整公共政策工具方面的技术假设;在这种情况下,需要评估和/或测试公共林业部门和有组织的私营咖啡部门。
  2. 不同利益相关者之间需要进行广泛的内部和外部讨论与磋商,以实现不同部门的利益,同时不影响利益相关者应履行的机构和法律任务。
  3. 需要编制技术材料,以便向潜在的利益相关者宣传和传播有关公共政策工具所提供的新模式的信息。
通过联合生计建设和平的综合方法

PEACECORE 项目以可持续的、具有气候意识的生计支持为工具,为尼日利亚高原州 6 个地方政府辖区的农牧民恢复传统并创造新的贸易和交流机会。其目的是以互惠互利的经济关系取代消极的冲突行为,同时通过第一个组成部分支持调解和对话。来自受冲突影响社区的参与者聚集在一起,接受各种有机农业和乳制品价值链机会、合作社的成立和运营以及冲突解决方面的培训。通过这些努力,我们得以将相互冲突的农牧民生计群体聚集在一起,围绕价值链达成贸易协定并组建合作社,包括有机肥料供应、用于煤球生产的牛粪和作物废料供应、饲料和饲草生产、乳制品和豆腐生产等。

  1. 选择对双方都有利的价值链,如饲料生产、有机肥料。
  2. 德国国际合作机构在实施农业和发展计划方面享有盛誉,这意味着参与者愿意信任这一进程。
  3. 有冲突的合作伙伴愿意找到解决冲突的办法。
  4. 为项目和倡议提供资源,如技术技能和设备、资金等,这意味着参与者可以创建有形的结构和运作。
  1. 建立信任以及让参与者参与项目干预的各个阶段都至关重要。
  2. 增加现有业务和产品的价值是参与的第一步。
  3. 只要新想法和新流程能带来益处,就会受到欢迎。
  4. 使用连接器(双方共同需要的东西)至关重要。