№11 ноябрь 2024

Портал функционирует при финансовой поддержке Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций.

Ускользающий мир

Новости федерального проекта

«Сохранение биологического разнообразия и развитие экологического туризма» 

Модель большой кошки

Восстановить популяцию переднеазиатского леопарда на Северном Кавказе поможет моделирование.

Учёные Института экологии горных территорий имени А.К. Темботова РАН совместно с коллегами из Института проблем экологии и эволюции имени А.Н. Северцова РАН создали методы пространственно-явного моделирования для количественных оценок ареала различных млекопитающих и создания геоинформационных систем. Они помогут восстановить на Северном Кавказе численность переднеазиатского леопарда. 

Переднеазиатский леопард. Фото: Сергей Трепет.

Истребление человеком, изменение среды обитания и снижение численности копытных (основных объектов охоты) привели к исчезновению переднеазиатского леопарда на территории России. Отмечаются лишь редкие единичные заходы зверей из Закавказья.

Сегодня у исследователей остались лишь разрозненные архивные данные о местах, где он обитал. Кроме того, изменились условия обитания — многие места, где раньше жил вид, теперь стали туристическими. Однако теперь появилась возможность восстановить популяцию животных в традиционных местах обитания благодаря изобретенным методам пространственно-явного моделирования.

Базовый принцип пространственно-явных моделей — разработка реалистичных моделей пространственного распределения видов с учетом сложности окружающей среды. В современной практике при моделировании в основном используются климатические показатели. Российские ученые решили применить многокомпонентную модель, учитывающую специфику горных территорий, показатели климата (температуру, осадки, солнечную радиацию и так далее), рельеф (высоту над уровнем моря, уклон и экспозицию склонов), растительность и антропогенные объекты (населенные пункты, дороги, поля, линии электропередач, газопроводы и так далее). Таким образом модель учитывает сложную структуру горных экосистем, максимально приближаясь к реальности.

Чтобы создать такую модель, необходимо на первом этапе собрать всю доступную картографическую информацию. Затем в ходе полевых исследований ученые собирают материал о местах, где обитали или обитают животные. После они совмещают информацию о встречах животного с информацией об окружающей среде по показателям температуры, осадков и так далее. В итоге формируется цифровая характеристика мест, где леопард чувствует себя комфортно. Далее программа ищет аналогичные местообитания и выдает исследователю готовую карту, где отображены пригодные для животного территории. 

«Сохранение и восстановление флаговых редких видов животных представляет собой комплексную фундаментально-прикладную задачу, позволяющую, в том числе, обеспечивать сохранение экосистем в целом. Реинтродукция животных является одним из важнейших методов сохранения и восстановления численности видов, находящихся под угрозой исчезновения», — говорит заведующий лаборатории поведения и поведенческой экологии ИПЭЭ РАН, академик РАН Вячеслав Рожнов

Проверить модель в режиме реального времени можно по данным со спутникового ошейника, надетого на леопарда. Ошейник покажет, пришёл ли леопард на территорию, предсказанную моделью.

На основе этих данных были спрогнозированы места, куда в ближайшем будущем может прийти выпущенная особь. Так один из леопардов добрался до предсказанной территории уже через полгода после выпуска. Подобные модели улучшат выбор мест выпуска в будущем, помогут провести биотехнические мероприятия, спрогнозируют пути перемещения животных и оценят возможные риски конфликта выпущенных животных и человека.

По словам ученых, предотвратить повторное исчезновение поможет борьба с браконьерством, сохранение и восстановление естественной среды обитания вида, в том числе популяции копытных.

По материалам Минобрнауки России.


Статьи по теме







Портал журнала «Наука и жизнь» использует файлы cookie и рекомендательные технологии. Продолжая пользоваться порталом, вы соглашаетесь с хранением и использованием порталом и партнёрскими сайтами файлов cookie и рекомендательных технологий на вашем устройстве. Подробнее