Tin tức

GIS và Nỗ lực tái hoang dã

20/08/2021 GeoLink Thu Giang 0 Nhận xét

(English below)

Phục hồi các hệ sinh thái đến mức mà các hệ sinh thái này có thể tự duy trì là mục tiêu chính của các nỗ lực tái hoang dã. Hơn nữa, tái hoang dã được coi là một khía cạnh quan trọng trong việc cân bằng các mối đe dọa tự nhiên, đặc biệt là sự xâm lấn của con người, đồng thời giúp phục hồi sức khỏe toàn cầu, giúp giảm thiểu biến đổi khí hậu và các mối đe dọa lâu dài tiềm ẩn khác.

 

Việc tái hoang dã thường có nghĩa là hệ sinh thái tự nhiên cần phải can thiệp tương đối ít khi hệ sinh thái phát triển, nơi các loài thực vật và động vật bản địa có thể giúp tăng cường sức khỏe của hệ sinh thái theo thời gian và đạt được sự cân bằng bền vững.

Mặc dù việc tái hoang dã phần lớn được xem là cần thiết, nhưng các câu hỏi đặt ra là loại nào cần được tái hoang dã, đó là loài động thực vật nào và các nỗ lực nên tập trung vào đâu? Càng ngày, nghiên cứu càng đưa ra câu trả lời cho những câu hỏi này, trong đó GIS ngày càng là một phần trong nỗ lực giúp tái hoang dã các khu vực khác nhau.

Các nghiên cứu xem xét việc tái hoang dã đã chỉ ra rằng các hệ sinh thái tự nhiên có thể phục hồi tương đối nhanh chóng, đôi khi với sự trợ giúp tối thiểu hoặc không có sự trợ giúp của con người. Ví dụ, ở châu Âu, người ta đã chỉ ra rằng đất có rừng có thể được phục hồi trong các trang trại bị bỏ hoang, nơi chiều cao tán cây tiếp cận với các khu rừng già hơn trong vòng khoảng 50 năm sau khi các trang trại gần rừng bị bỏ hoang.

Sử dụng GIS để tái hoang dã theo phương pháp tiếp cận chiến lược
Tuy nhiên, về mặt sử dụng GIS và phương pháp tiếp cận không gian, lợi ích là việc tái hoang dã có thể được thực hiện một cách chiến lược hơn nếu các loài cụ thể hỗ trợ việc tái hoang dã có thể được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu không gian.

Một ví dụ gần đây về nỗ lực tái hoang dã tận dụng các phương pháp tiếp cận không gian để cải thiện quyết định về nơi cần tái hoang dã bao gồm một dự án đã phát triển một khuôn khổ có tên là Quy hoạch không gian cho nỗ lực tái hoang dã (Spore). Trong trường hợp này, một khung mô hình có thể được tích hợp với khung không gian nơi lớp phủ đất được mô hình hóa cho sự thay đổi dựa trên sự can thiệp (ví dụ, con người thả một loài nhất định).

Các mô hình tính đến cấu trúc cảnh quan và ảnh hưởng của các loài du nhập vào cấu trúc đó. Ví dụ, trong trường hợp sử dụng trên đảo Guam, chim sáo đá Micronesian (Aplonis opaca) đã được chọn để đưa vào các khu vực cụ thể nơi loài chim này có thể phát tán hạt giống. Hòn đảo đã bị tàn phá bởi những con rắn do con người đưa vào, chúng ăn thịt chim và các loài phát tán hạt giống khác, dẫn đến việc hòn đảo bị loại bỏ bởi các loài thực vật bản địa.

Các nhà nghiên cứu hiện đã xác định được đâu là vị trí tốt nhất để giới thiệu loài chim này để tối đa hóa các nỗ lực tái tạo có khả năng dẫn đến đạt được lợi ích lớn hơn trong việc phát tán thực vật bản địa trên đảo. Bằng cách mô hình hóa nơi các cây hiện có có thể được đưa vào trồng lại và xác định nơi mà cây khế có thể thành công, nỗ lực sau đó có thể ước tính cách các cây bản địa có thể được phân tán hiệu quả hơn.

Nguồn dữ liệu để phân tích mã hóa với GIS
Ở quy mô lớn hơn, các nỗ lực cũng đã xem xét dữ liệu bao gồm nhiều hơn dữ liệu duy nhất về lớp phủ. Ví dụ, các nhà nghiên cứu cũng đã kết hợp dữ liệu dài hạn để đưa ra dự đoán về nơi mà việc tái hoang dã có khả năng thành công nhất ở châu Âu.
Dữ liệu kết hợp ánh sáng nhân tạo, khả năng tiếp cận của con người bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng giao thông hiện có, năng suất hệ sinh thái và các khu vực rõ ràng, sự sai lệch của thảm thực vật ở các khu vực được dự báo có thể sẽ bị bỏ hoang vào năm 2040. Điều này đã khiến các nghiên cứu ước tính các khu vực trên phần lớn châu Âu về nơi có khả năng tái hoang dã thành công nhất, với Trung và Đông Âu cho thấy khả năng thành công lớn hơn trong việc ctái hoang dã dựa trên dữ liệu được tổng hợp và lớp phủ đất của con người sẽ thay đổi do sự thay đổi tự nhiên và do con người gây ra.

Ngoài các nghiên cứu đã được công bố, các nhà quản lý và nhà nghiên cứu đang đánh giá phạm vi các loài động vật được giới thiệu trở lại, chẳng hạn như bò rừng châu Âu. Trong trường hợp này, nhà nghiên cứu sử dụng ArcGIS để lập bản đồ phạm vi tiềm năng của bò rừng bằng cách sử dụng dữ liệu về lớp phủ thực vật có sẵn.
Sau đó, các nhà nghiên cứu có thể dự đoán phạm vi có thể có của bò rừng và những khu vực nào có khả năng là môi trường sống tốt nhất cho phạm vi cần thiết của chúng bằng cách sử dụng dữ liệu lớp phủ hiện có. Điều này cho thấy bằng cách kết hợp dữ liệu không gian với các ước tính về tiềm năng môi trường sống dựa trên lớp phủ đất, các nhà nghiên cứu có thể dự đoán tốt hơn các môi trường sống có khả năng thành công nhất của bò rừng, từ đó cung cấp cho họ thông tin về những nơi tốt nhất để thả bò rừng.
Tái hoang dã cải thiện môi trường sống tự nhiên
Việc tái hoang dã được coi là rất quan trọng trong nỗ lực cải thiện môi trường sống trên khắp thế giới. Một số người đã tranh luận rằng các phương pháp canh tác tốt hơn cũng rất quan trọng. Việc tái hoang dã có thể sẽ rất quan trọng nếu các hệ sinh thái được phục hồi hoàn toàn. Từ nghiên cứu hiện có, GIS và các phương pháp tiếp cận không gian có thể sẽ rất quan trọng để ước tính nơi mà các nỗ lực làm lại có khả năng thành công nhất và đưa ra quyết định tốt hơn về những gì cần xây dựng lại.

------

 

GIS and Rewilding Efforts
Restoring ecosystems to a level where these ecosystems are self-sustaining is a major goal of rewilding efforts. Furthermore, rewilding is seen as a key aspect of balancing natural threats, particularly from human encroachment, while helping to restore global health, helping to mitigate climate change and potentially other long-term threats.

Rewilding often means the natural ecosystem should require relatively little intervention as the ecosystem develops, where the native plants and animals could help to increase the health of the ecosystem over time and reach a sustainable balance.

While rewilding is largely seen as needed, the questions that arise is what type of rewilding is needed, that is which animal and plant species, and where should efforts focus? Increasingly, research is providing answers to these questions, where GIS is increasingly part of efforts to help rewild different regions.

Studies that have looked at rewilding have shown that natural ecosystems can recover relatively quickly, sometimes with minimal or no human help. For instance, in Europe, it was shown that forested lands can be restored in abandoned farms, where tree canopy heights approach older woodlands within about 50 years after abandonment of farms near woodlands.
Using GIS to Strategy Approach Rewilding
In terms of using GIS and spatial approaches, however, the benefit is that rewilding can be done more strategically if particular species that aid in rewilding can be made by using spatial data.

A recent example of rewilding efforts taking advantage of spatial approaches to improve decisions on where to rewild include a project that developed a framework called Spatial Planning of Rewilding Effort (Spore). In this case, a modeling framework can be integrated with the spatial framework where landcover is modeled for change based on an intervention (e.g., human release of a given species).

The models account for landscape structure and the effect of introduced species on that structure. For example, in the use case on the island of Guam, the Micronesian starling (Aplonis opaca) was selected to be introduced into specific areas where the bird can spread seeds. The island has been ravaged by human-introduced snakes, which ate birds and other seed dispersers, leading to the island being denuded of native plant species.

Researchers have now identified where are the best locations for the bird to be introduced so as to maximize rewilding efforts that are likely to lead to reaching greater benefit in native plant dispersal on the island. By modeling where existing plants can be reintroduced, and determining where the starling could succeed, the effort could then estimate how native plants could be more effectively dispersed.

Data Sources for Analyzing Rewilding with GIS
On a larger scale, efforts have also looked at data that encompass more than only landcover data. For instance, researchers have also incorporated longer-term data to make projections on where rewilding will likely have the most success in Europe.
Data incorporating artificial light, human accessibility using existing transport infrastructure, ecosystem productivity, and areas that have evident, vegetation deviation in areas projected to be likely abandoned by 2040. This has led researches to estimate areas across much of Europe on where rewilding will likely have the most success, with central and eastern Europe showing potentially greater success in rewilding based on the data incorporated and human land cover that will change due to natural and human-induced change.

In addition to published research, managers and researchers are assessing the range of reintroduced animals, such as the European bison. In this case, ArcGIS is used by the researcher to map the potential range of bison using the available plant cover data.
Researchers can then predict the likely range of the bison and what areas are potentially the best habitat for their required range using the existing landcover data. What this shows is that by combining spatial data with estimates of habitat potential based on landcover, researchers can better predict likely habitats where bison could succeed the most, thereby presenting them with information about the best places to release the bison.
Rewilding Improves Natural Habitat
Rewilding is seen as crucial in efforts to improve habitat around the world. Some have debated that better farming practices are also critical. Rewilding is likely to be critical if ecosystems are to be restored fully. From existing research, GIS and spatial approaches will likely be important to estimate where rewilding efforts will likely have the most success and make better decisions about what to rewild. 

Geolink tổng hợp từ Gislounge

Bình luận

VIẾT BÌNH LUẬN CỦA BẠN:

popup

Số lượng:

Tổng tiền: