Nova metoda za modeliranje populacija životinja u slobodnom rasponu otkriva da je broj makaka manji od očekivanog

Nova metoda za modeliranje populacija životinja u slobodnom rasponu otkriva da je broj makaka manji od očekivanog

Tim istraživača kreirao je novu metodu modeliranja za procenu populacije slobodnih životinja i na taj način otkrio da postoji mnogo manji broj majmuna Starog sveta, makaka, nego što se očekivalo.

Dr. Kandidat Ksueiing Zhu, sa Škole ljudskih nauka Univerziteta Zapadne Australije, bio je koautor rada objavljenog u Science Advances.

Zhu je rekao da je tačna procena veličine populacije životinja koje se nalaze u slobodnom rasponu korišćenjem neinvazivnih metoda, kao što su slike zamke kamere, ograničena nedostatkom individualne identifikacije, malim brojem anketiranih oblasti i veličinom skupova podataka.

„Praćenje kretanja životinja korišćenjem metoda obeležavanja i ponovnog hvatanja ili GPS označavanja nudi rešenje, ali neizbežno ometa kretanje i ponašanje vrste i zahteva mnogo naučnih resursa i obučenog rada“, rekao je Žu.

„Napravili smo fleksibilan model i koristili ga da procenimo gornju granicu populacije dugorepog makaka; divlje životinje koja se često smatra štetočinom.

Dugorepi makak, Macaca fascicularis, primat je poreklom iz zemalja jugoistočne Azije, kao što su Filipini, Malezija, Indonezija, Burma, Indija, Vijetnam, Kambodža, Laos i Tajland, i ima dugu istoriju života zajedno sa ljudima.

Istraživači su kreirali mape preferencija staništa, zasnovane na podacima o životnoj sredini i GPS-u, koristeći model verovatnoće distribucije i kombinovali ih sa podacima iz kamernih zamki, uzorkovanja udaljenosti transekta linija i direktnih opažanja da bi proizveli procenu.

Studija je otkrila da bi populacija dugorepih makaka mogla biti i do 80% manja nego što se ranije očekivalo.

„Preporučujemo da se daju prioritet i poboljšaju mere očuvanja ove vrste, nastavljajući da prati i proučava trendove u dinamici njene populacije“, rekao je Žu.

„Pored toga, mi smo optimisti u pogledu korišćenja podataka iz nauke o građanima i podstičemo njihovu integraciju u više očuvanja divljih životinja kako bismo povećali dostupnost podataka.

Modeliranje koje su razvili istraživači je fleksibilno, što ga čini pogodnim za proučavanje mnogih vrsta koje pružaju skalabilan, neinvazivan alat za očuvanje divljih životinja.