“Šume su među najvažnijim ekosistemima u prirodi, stalno se razvijaju, ali monitoring šuma često kasni”, kaže Rytis Maskeliūnas, profesor na Tehnološkom univerzitetu u Kaunasu (KTU).
Klimatske promjene, štetnici i ljudska aktivnost transformiraju šume brže nego što ih možemo pratiti, a neke promjene postaju očite tek kada je šteta već nepovratna.
Istraživači s KTU-a predlažu inovativni model regeneracije šuma i zvučni sistem analize koji može predvidjeti stanje šuma i otkriti promjene okoliša u stvarnom vremenu.
Prema mišljenju Maskeliūnasa, tradicionalne metode praćenja kao što su šumarske vizualne inspekcije ili praćenje bazirano na zamkama više nisu dovoljne. “Nikada nećemo imati dovoljno ljudi da neprestano promatramo što se događa u šumama”, objašnjava on.
Kako bi poboljšali zaštitu šuma, istraživači KTU-a upotrijebili su umjetnu inteligenciju (AI) i analizu podataka.
Jedno od ključnih rješenja je model dinamike regeneracije šuma, koji predviđa kako će šume rasti i mijenjati se tijekom vremena. Model prati dobne skupine stabala i izračunava vjerovatnoće prijelaza stabala iz jedne dobne skupine u drugu analizirajući stope rasta i smrtnosti.
“Ovakvi modeli mogu pomoći u planiranju ponovne sadnje mješovitih šuma kako bi se povećala otpornost na klimatske promjene, kao i predvidjeti gdje i kada bi određene vrste mogle postati osjetljivije na štetočine, omogućavajući preventivne mjere. Ovaj alat podržava očuvanje šuma, održavanje bioraznolikosti i usluge ekosistema optimiziranjem raspodjele sredstava i naknada za vlasnike šuma”, kaže Maskeliūnas.
Još jedan alat koji su razvili istraživači je sistem za analizu zvuka koji može identificirati prirodne šumske zvukove i otkriti anomalije koje mogu ukazivati na poremećaje ekosistema ili ljudsku aktivnost. Analiza zvuka postaje važan dio digitalizacije šuma, omogućujući praćenje okoliša u stvarnom vremenu i brži odgovor na potencijalne prijetnje.
Izvor: ScienceDaily
Prevod: AbrašMEDIA