[ad_1]
ربما نشهد الآن الانقراض الجماعي السادس بمعدلات مثيرة للقلق في جميع أنحاء العالم. ويتميز هذا الانقراض بالخسارة السريعة للأنواع بسبب الأنشطة البشرية مثل تدمير الموائل والتلوث وتغير المناخ. وعلى عكس حالات الانقراض الجماعي السابقة، التي كانت ناجمة عن أحداث طبيعية، فإن الانقراض الجماعي الحالي مدفوع بالتأثير البشري – مثل النمو السكاني والتلوث والأنواع النباتية الغازية والصراع بين البشر والحياة البرية.
وتتعرض الثدييات الكبيرة للخطر بشكل خاص، في أفريقيا وأماكن أخرى. على سبيل المثال، أصبح ما يقرب من 60% من الحيوانات العاشبة البرية ــ مثل الفيلة وأفراس النهر ــ مهددة بالفعل بالانقراض.
إننا في احتياج إلى استراتيجيات فعّالة للحفاظ على الأنواع والتعافي منها. ولتطوير هذه الاستراتيجيات، يتعين علينا أن نعرف كيف تسير الأمور مع أعداد حيوان معين، وإذا كان هذا الحيوان في حالة انحدار، فما الذي يسبب ذلك.
إحدى الأدوات المفيدة هنا هي النموذج، الذي يستخدم علم الأحياء والرياضيات والإحصاء وبرامج الكمبيوتر.
المشكلة هي أنه لا يوجد ما يكفي من هذه النماذج الواقعية والفعّالة للثدييات الكبيرة. وهناك نقص في البيانات المناسبة، فضلاً عن أن بناء هذه النماذج معقد.
كنت جزءًا من فريق عمل على تطوير نموذج للمساعدة في سد هذا الفراغ. وهو أول نموذج يوضح كيفية تفاعل مجموعات الثدييات الكبيرة مع بعضها البعض ومع بيئتها مع دمج بيولوجيتها التفصيلية. ويعتمد النموذج على بيانات قيمة موجودة ويمكن تعديله ليناسب أنواعًا مختلفة من الحياة البرية.
لقد قمنا باختبار النموذج على مجموعات من الظباء الكبيرة في شرق أفريقيا. ومن خلال النتائج، تمكنا من استنتاج أن العوامل التي أدت إلى الانخفاض الهائل في أعداد الظباء الكبيرة كانت فقدان الموائل والصيد الجائر والقتل على يد الحيوانات المفترسة.
إن معرفة الأسباب التي تؤدي إلى انخفاض أعداد الحيوانات أمر بالغ الأهمية. تلعب الثدييات الكبيرة دورًا بالغ الأهمية في النظم البيئية. كما أن التغيرات التي تطرأ على أعدادها سوف تؤثر أيضًا على العديد من الأنواع الأخرى وقد تتسبب في انقراض الأنواع المرتبطة بها.
كيف يعمل النموذج
يجمع نموذجنا بين أنواع مختلفة من البيانات، مثل الحجم الإجمالي للسكان من المسوحات الجوية وإحصاءات المركبات الأرضية، مع البيانات المتوقعة حول أرقام السكان. وهذا يسمح لنا بتقدير وتتبع اتجاهات السكان التي لا يمكن التقاطها من خلال نوع واحد من البيانات. وهو يأخذ في الاعتبار عوامل مثل عمر الحيوان وجنسه وطول فترة الحمل وفترة الفطام وعدد العجول لكل ولادة في السنة ومعدلات المواليد والبقاء على قيد الحياة والتأثيرات البيئية مثل هطول الأمطار ودرجة الحرارة.
في الأساس، يبدأ النموذج بتخمينات مدروسة، ثم يقوم بتحديث هذه التخمينات مع معالجة المزيد من البيانات المرصودة.
يمكن للنموذج أن يخبرنا عن أسباب التراجع بطريقتين.
أولا، يكتشف العوامل (مثل هطول الأمطار) التي لها تأثير سلبي قوي على أشياء مثل معدلات المواليد، أو البقاء على قيد الحياة، أو التجنيد، ويظهر بالضبط كيف تؤثر هذه العوامل على بعضها البعض.
ثانياً، يسمح لنا هذا النموذج باستخدام المحاكاة لمعرفة كيف يؤدي تغيير أحد هذه العوامل، مع إبقاء العوامل الأخرى دون تغيير، إلى تغيير السكان من خلال التأثير على خصائصه الرئيسية (مثل معدل المواليد).
اختبار النموذج على topi
لقد اختبرنا نموذجنا على مجموعات التوپي الموجودة في كينيا وتنزانيا ودول أفريقية أخرى. لقد اخترنا التوپي لأنه من الحيوانات العاشبة الكبيرة التي تتناقص أعدادها.
التوپي هو ظبي أنيق يتراوح وزنه بين 91 كجم و147 كجم، وله وجه طويل وقرون ملتوية بشكل فريد. ويوجد أحد أكبر تجمعات التوپي المتبقية في شرق أفريقيا في نظام مارا سيرينجيتي البيئي الأعظم، الذي يمتد على الحدود بين كينيا وتنزانيا.
منذ عام 1977، قامت مديرية مسوحات الموارد والاستشعار عن بعد في كينيا بمراقبة أعداد وتوزيع حيوانات التوپي وغيرها من الحيوانات العاشبة البرية الكبيرة والثروة الحيوانية، باستخدام المسوحات الجوية في المراعي في البلاد، والتي تغطي 88% من كينيا.
وبناءً على هذه البيانات، يمكننا أن نرى أن أعداد الأنواع انخفضت بشكل مستمر وملحوظ (بنسبة 84.5%) في النظام البيئي لمحمية ماساي مارا في كينيا بين عامي 1977 و2022، حتى تلك الموجودة في مناطق الحفاظ المحمية.
ويشير هذا التراجع إلى ارتفاع خطر الانقراض إذا استمر هذا الاتجاه. وهو أمر يثير القلق بشكل خطير، حيث انقرضت أنواع أخرى من الظباء، مثل الظباء الرمادية، في منطقة مارا خلال العقود الأخيرة.
ولكن الأسباب لم يتم تحديدها بشكل كامل.
لقد قمنا بإدخال بيانات المسح الجوي والأرضي في النموذج على جهاز كمبيوتر على فترات شهرية. يسمح هذا النهج للنموذج بالتقاط أنماط في الاتجاهات والديناميكيات على نطاق شهري. كما يسمح لنا برؤية توزيع المواليد شهريًا، وتوقيت المواليد، ومدى ولادة العديد من الإناث في نفس الوقت تقريبًا، ونسبة الإناث في السكان اللاتي يلدن، والعدد الإجمالي للأفراد من كل عمر وجنس في كل شهر، ونسبة الصغار الذين يبقون على قيد الحياة حتى سن البلوغ.
يبدأ النموذج بالتخمينات الأولية بناءً على المعرفة الموجودة، ثم يعمل على تحسين التخمينات مع معالجة المزيد من البيانات الفعلية.
إنها تنتج نتائج تتوافق مع الأنماط التي لوحظت في انخفاض أعداد السكان، وموسمية الولادات، وعدد الحيوانات التي تبقى على قيد الحياة حتى تصبح صغارًا أو حتى مرحلة البلوغ.
وبناءً على هذه النتائج، نرى أن الانخفاض في أعداد التوپي ناجم عن مزيج من انخفاض أعداد الإناث البالغات، وانخفاض معدلات بقاء المواليد الجدد، وانخفاض التجنيد في فئة البالغين لأن معظم صغار السن (أكثر من 95%) يموتون قبل أن يصبحوا بالغين.
وبناءً على هذا النموذج، نعزو هذه التغيرات إلى التأثيرات الناجمة عن التغيرات البيئية والأنشطة البشرية والافتراس. على سبيل المثال، بما أن الحيوانات البالغة هي الأقل حساسية للتغيرات المناخية، فإن هذا يشير إلى أن عوامل أخرى ــ مثل فقدان الموائل أو تدهورها، أو الصيد الجائر أو معدلات الافتراس المرتفعة ــ من المرجح أن تساهم في هذا الانحدار.
اشترك مجانًا في النشرة الإخبارية AllAfrica
احصل على آخر الأخبار الأفريقية مباشرة إلى صندوق بريدك الإلكتروني
نجاح!
انتهى تقريبا…
نحن بحاجة إلى تأكيد عنوان بريدك الإلكتروني.
لإكمال العملية، يرجى اتباع التعليمات الموجودة في البريد الإلكتروني الذي أرسلناه إليك للتو.
خطأ!
حدثت مشكلة أثناء معالجة طلبك. يرجى المحاولة مرة أخرى لاحقًا.
ويعمل النموذج الجديد على تعزيز فهمنا لديناميكيات أعداد الحيوانات العاشبة الكبيرة، بالإضافة إلى تأكيد المعرفة الموجودة.
من خلال الجمع بين أنواع مختلفة من البيانات من مصادر مختلفة، يساعد النموذج في تقدير وتتبع تفاصيل السكان المهمة التي لا يمكن لنوع واحد من البيانات أن يظهرها بمفرده. على سبيل المثال، لأول مرة يتم التقاط بيانات يمكنها تتبع العدد الإجمالي للمواقع لكل عمر وجنس في كل شهر، وعدد الإناث البالغات من المواقع الجاهزة للحمل والمراحل المختلفة للحمل. تقدر هذه الطريقة أيضًا التغيرات في إجمالي عدد المواقع حسب العمر والجنس في جميع المناطق الأربع في مارا، حتى في المناطق التي لا تحتوي على بيانات أرضية مباشرة عن العمر والجنس.
تحسين وتحسين النموذج
ويقوم الفريق الآن بتوسيع النموذج ليشمل المزيد من الميزات (مثل تأثير أعداد الماشية)، وجعله سهل الاستخدام، وتطبيقه على المزيد من أنواع الحياة البرية، وتقييم فعالية إجراءات الإدارة الجارية والمخطط لها.
إن تحسين فهمنا للعوامل التي تؤدي إلى خسائر الثدييات الكبيرة من شأنه أن يضمن اتخاذ الإجراءات الصحيحة للحفاظ على البيئة. كما سيضمن عدم إهدار الموارد لأن الحلول قد تشمل الاستثمار في البنية الأساسية الكبرى، وتغيير سياسات الحفاظ على الحياة البرية وإنتاج الثروة الحيوانية، وتغيير إنفاذ القانون وإعادة تأهيل موائل الحياة البرية – وكلها مكلفة.
جوزيف أوغوتو، باحث أول وإحصائي، جامعة هوهنهايم
[ad_2]
المصدر