Модель ареала диких животных разработана в рамках проекта по адаптации млекопитающих к изменению климата

Модель ареала диких животных разработана в рамках проекта по адаптации млекопитающих к изменению климата

В рамках проекта «Адаптация млекопитающих к изменению климата в Центральной Азии» (АМИК в ЦА) представители университета им. Гумбольдта (Берлин, Германия) разработали модель экологических коридоров для ключевых мигрирующих видов животных -  снежного барса, архара и горного козла.

Для создания этой модели ЦААИЗ и Академия наук КР представили первичные GPS - данные по миграциям животных на проектной территории и другую необходимую информацию.  

Разработчики представили предварительные результаты на встрече с участием руководителей Департамента сохранения биоразнообразия Минприроды КР, представителей Национальной академии наук КР и проектной команды из ОФ «САМР Алатоо» и ОФ «Фонд Илбирс».

Как было озвучено, модель позволяет также создать экологические коридоры между особо охраняемыми природными территориями – государственными природными заповедниками «Нарын» и «Хан-Тенгри». 

В процессе работы был проведен географический анализ с использованием космических снимков, учтены 24 переменные, определяющие места обитания и возможные коридоры. Среди них экологические и антропогенные факторы, такие как расстояние от ареала животных до населенных пунктов, ООПТ или водоемов, климатические условия, наличие кормовой базы. Эти показатели были включены в модель для прогнозирования лучших мест обитания млекопитающих и оценки благоприятных условий. Совокупность всех данных выявила ключевые участки, наиболее подходящие для жизни животных, а составленные карты потенциальной устойчивости помогли проанализировать, легко или сложно различным видам осваивать новые территории. Специалисты отметили, что большинство этих участков находится вблизи ООПТ, что подчеркивает важность сохранения этих территорий для поддержания биоразнообразия.

После обсуждения участникам встречи было принято решение о том, что представители университета Гумбольдта и команда проекта продолжит работу над проверкой данных и анализом факторов, которые могут повлиять на улучшение цифровой модели.