Команда исследователей создала новый метод моделирования для оценки популяции животных, находящихся на свободном выгуле, и при этом обнаружила, что обезьян Старого Света, макак, было гораздо меньше, чем ожидалось.
Кандидат наук. Кандидат Сюэин Чжу из Школы гуманитарных наук Университета Западной Австралии был соавтором статьи, опубликованной в журнале Science Advances.
Чжу сказал, что точная оценка численности популяций животных, находящихся на свободном выгуле, с использованием неинвазивных методов, таких как изображения с фотоловушек, была ограничена отсутствием индивидуальной идентификации, небольшим количеством обследованных территорий и размером наборов данных.
«Отслеживание передвижения животных с использованием методов маркировки и повторной поимки или GPS-меток предлагает решение, но оно неизбежно нарушает передвижение и поведение видов и требует большого количества научных ресурсов и квалифицированной рабочей силы», — сказал Чжу.
«Мы создали гибкую модель и использовали ее для оценки верхнего предела популяции длиннохвостых макак — дикого животного , которого часто считают вредителем».
Длиннохвостая макака, Macaca fascularis, является приматом, обитающим в странах Юго-Восточной Азии, таких как Филиппины, Малайзия, Индонезия, Бирма, Индия, Вьетнам, Камбоджа, Лаос и Таиланд, и имеет долгую историю жизни рядом с людьми.
Исследователи создали карты предпочтений среды обитания на основе данных об окружающей среде и GPS, используя модель вероятности распределения и объединили их с данными фотоловушек, выборками расстояний по трансектам и прямыми наблюдениями для получения оценки.
Исследование показало, что популяция длиннохвостых макак может быть на 80% меньше, чем ожидалось ранее.
«Мы рекомендуем расставить приоритеты и улучшить меры по сохранению этого вида, продолжая отслеживать и изучать тенденции в динамике его популяции », — сказал Чжу.
«Кроме того, мы с оптимизмом смотрим на использование данных гражданской науки и поощряем их интеграцию в программы охраны дикой природы, чтобы повысить доступность данных».
Моделирование, разработанное исследователями, является гибким, что делает его пригодным для изучения многих видов, предоставляя масштабируемый и неинвазивный инструмент для сохранения дикой природы.