L’intelligence artificielle a été utilisée par la Wildlife Conservation Society (WCS) pour révéler 119 nouveaux points chauds de biodiversité océanique dans l’ouest de l’océan Indien – et elle rapporte que ces emplacements n’ont qu’un « faible chevauchement » avec les aires marines protégées (AMP) existantes.
WCS, basée à New YorkLe zoo du Bronx, a pour mission de sauver la faune et les espaces sauvages du monde entier et applique son programme mondial de conservation dans tous les océans du monde et dans près de 60 pays.
L’organisation a mis au point un nouveau modèle d’IA pour permettre aux scientifiques de cartographier les zones présentant des concentrations particulièrement élevées d’espèces de poissons et de coraux. Il indique que, comme peu de ces points chauds sont actuellement protégés ou conservés, les résultats offrent une opportunité importante pour le déploiement de nouvelles AMP par les 11 pays concernés.
Il s'agit des Comores, du Kenya, de Madagascar, de Maurice, de Mayotte, du Mozambique, de la Réunion, des Seychelles, de la Somalie, de l'Afrique du Sud et de la Tanzanie, avec d'autres sites identifiés dans les eaux internationales.
Les plus grandes concentrations nationales de points chauds se trouvaient au large de Madagascar (23), du Mozambique (19) et de la Tanzanie (18), et les pays avec les points chauds individuels les plus élevés étaient la Tanzanie, le Mozambique, les Comores et le Kenya.
Plus rapide et plus précis
"Divers modèles prédictifs ont été créés au cours des 10 ou 15 dernières années, mais ils n'étaient pas très précis pour faire des prédictions empiriques", a expliqué le directeur des sciences marines du WCS, le Dr Tim McClanahan. « Aujourd’hui, grâce à l’augmentation des vitesses de calcul et à une disponibilité accrue et meilleure des données open source, les modèles sont devenus moins chers, plus rapides et plus précis que jamais. »
Le modèle WCS AI a été produit en associant des données océanographiques haute résolution à des études détaillées dans l'eau réalisées par des scientifiques de terrain. Le modèle a divisé la région en « cellules récifales » de 6.25 km afin d'identifier celles qui contenaient le plus grand nombre d'espèces de poissons et de coraux.
"Nous disposions de données réelles provenant d'enquêtes sous-marines recueillies sur plusieurs de ces sites, ce qui nous a permis d'utiliser les données pour entraîner et tester l'exactitude des modèles", a déclaré McClanahan.
« Maintenant que le processus de test a révélé la grande solidité des modèles, nous pouvons les utiliser pour prédire le nombre attendu d'espèces, même dans les zones où nous ne disposons pas encore de données – ce qui, espérons-le, permettra aux communautés et aux pays de les trouver plus facilement. donner la priorité aux nouvelles zones protégées.
Toutes les AMP ne visent pas à protéger des niveaux élevés de biodiversité, souligne WCS, certaines étant créées pour aider à gérer des zones importantes pour les pêcheurs artisanaux ou pour protéger des populations en déclin d'espèces emblématiques telles que les dugongs.
Cependant, il indique que l'identification précise de l'emplacement des points chauds de la biodiversité du pays est importante pour la mise en œuvre des objectifs mondiaux, tels que l'objectif 30×30 visant à protéger et à conserver au moins 30 % des terres et des eaux dans le monde d'ici 2030.
« Experts » et anecdotes
"Nous avons constaté que parmi les sites les plus riches en biodiversité de ces 11 pays, beaucoup n'étaient pas du tout protégés", a déclaré McClanahan. « La plupart des AMP ne disposent pas de données suffisantes pour étayer leur désignation. » Il a déclaré que beaucoup d’entre eux ont été désignés sur la base d’« avis d’experts » et d’anecdotes d’observation plutôt que de données et de modèles.
« Ce qui manque souvent, ce sont des données réelles qui nous disent : où se trouvent les zones les plus riches en biodiversité dans chaque pays ? Quels endroits seront les plus résilients au climat ? De quelles régions les gens comme les pêcheurs dépendent-ils le plus pour leur alimentation et leurs revenus ? C’est le type de données dont nous avons besoin pour prendre les meilleures décisions. Ce nouveau modèle améliore la capacité à prendre les bonnes décisions.
L'étude a été réalisée grâce au soutien d'une subvention du Département américain de l'intérieur et de l'Agence pour le développement international et est publiée dans Conservation Biology.
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