ووفقا للبيان الصحفي الصادر عن جامعة ميامي، فإن الدراسة يمكن أن تساعد في تحديد المناطق المحمية للشعاب البحرية ذات التنوع البيولوجي العالي، من أجل توجيه الجهود المستقبلية لحمايتها.

أهمية الأقمار الصناعية لتحليل الشعاب المرجانية

وبحسب تقرير لموقع لايف تكنولوجي، فقد تم إنشاء أقمار صناعية مزودة بتقنية الاستشعار عن بعد؛ تُحدث هذه الأقمار الصناعية ثورة في الطريقة التي يدرس بها الباحثون النظم البيئية للشعاب المرجانية، حيث تلتقط صورًا عالية الدقة لسطح الأرض، مما يسمح بتحليل جوانب مختلفة من التنوع البيولوجي للكائنات والنباتات في الشعاب المرجانية، بما في ذلك الغطاء المرجاني، وتوزيع الأنواع الحية، والصحة. للشعاب المرجانية بشكل عام. .

ومن خلال تحليل صور الأقمار الصناعية، يمكن للباحثين أيضًا تحديد ورسم خرائط لأنواع مختلفة من الشعاب المرجانية والجزر المرجانية، والحصول على معلومات تساعد في فهم توزيع النظم البيئية المختلفة للشعاب المرجانية والتنوع البيولوجي المرتبط بها.

من ناحية أخرى، فإن استخدام الأقمار الصناعية في تحليل التنوع البيولوجي للشعاب المرجانية يمكن أن يوفر العديد من المزايا، بما في ذلك الحصول على تغطية صورية واسعة، حيث يمكنها التقاط صور لمساحات واسعة، مما يسمح للباحثين بدراسة التنوع البيولوجي للشعاب المرجانية على نطاق عالمي، ويوفر فهمًا شاملاً لحالة الشعاب المرجانية حول العالم.

بالإضافة إلى ذلك، توفر صور الأقمار الصناعية لقطات للأنظمة البيئية للشعاب المرجانية في وقت محدد، حتى يتمكن الباحثون من مقارنة الصور الملتقطة على فترات مختلفة لتتبع التغيرات في التنوع البيولوجي مع مرور الوقت.

رسم خرائط التنوع البيولوجي

وبحسب موقع اللجنة الاقتصادية التابعة للأمم المتحدة، فإن مصطلح “الموئل” يشير إلى جزء من النظام البيئي الذي يخلق الظروف الملائمة للوجود الطبيعي أو العيش لكائن حي، وبعبارة أخرى نوع المكان أو الموقع الذي يعيش فيه الكائن أو السكان موجود بشكل طبيعي.

ولعل أهم الموائل الموجودة على وجه الأرض هي الموائل البحرية، التي توفر موطناً للعديد من أنواع الكائنات البحرية وتدعم الحياة البحرية. ولذلك، فإن فهم ومراقبة التنوع البيولوجي للشعاب المرجانية أمر ضروري للجهود المبذولة للحفاظ على التنوع البيولوجي. ولذلك، شهدت السنوات الأخيرة تحول الباحثين إلى تكنولوجيا الأقمار الصناعية لتحليل وتقييم حالة التنوع البيولوجي للشعاب المرجانية في العالم.

وفي بيانه المتضمن في البيان الصادر عن جامعة ميامي، قال المؤلف الرئيسي للدراسة، البروفيسور ورئيس قسم علوم الأرض البحرية في كلية روزنستيل للعلوم البحرية والغلاف الجوي والأرض، سام بوركس: “كما أصبحت تكنولوجيا الاستشعار عن بعد أكثر تقدما، ونحن نواصل استخدام صور الأقمار الصناعية لرسم خرائط للموائل البيئية. وهذا يساعدنا على فهم التركيب البيولوجي والبيئي لهذه الأنظمة.

وأضاف بوركيس: “لقد أظهرنا أن هذه الخرائط يمكن استخدامها لتوجيه حماية النظام البيئي”. “إن النهج التقليدي لإجراء مسوحات الغواصين لقياس التنوع البيولوجي للشعاب المرجانية يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا، لذلك شرع فريق البحث في إيجاد طريقة جديدة تستخدم الاستشعار عن بعد لإنتاج خرائط واسعة النطاق للموائل.” في جميع أنحاء العالم”.

من ناحية أخرى، قال بيان جامعة ميامي، لإجراء هذه الدراسة، قام فريق البحث باستخراج وتحليل البيانات المتعلقة بالتنوع الذي يقاسه الغواصون من أسماك الشعاب المرجانية والأنواع المرجانية في مجموعة البيانات العالمية لمسوحات الغواصين في الشعاب المرجانية العالمية بعثة مؤسسة خالد بن سلطان للمحيطات الحية عبر المحيط الهادئ. الأطلسي والهندي، والتي تغطي خرائطها ما يقرب من ربع الشعاب المرجانية الاستوائية في محيطات الأرض.

تقييم التنوع البيولوجي للشعاب المرجانية

وبحسب البيان الصادر عن جامعة ميامي، استخدم العلماء خرائط الأقمار الصناعية للتدقيق في مدى تعقيد أنماط الموائل في قاع البحر في المحيطات، وكشفت هذه الخرائط عن ارتباطها بتنوع أنواع الكائنات الحية التي تسكنها، وهذه التعقيدات في أنماط الموائل توجد في المحيط الأطلسي والمحيط الهادئ والمحيط الهندي.

وقالت آنا باكر، طالبة الدكتوراه في قسم علوم الأرض البحرية في كلية روزنستيل للعلوم البحرية والغلاف الجوي وعلوم الأرض والمؤلفة المشاركة في الدراسة: “يوفر هذا الاكتشاف فرصة لتقييم التنوع البيولوجي للشعاب المرجانية على مستوى عالمي”. حجم. وأظهرت الدراسة أيضًا كيف يمكن الكشف عن التنوع البيولوجي لهذه النظم البيئية من خلال خرائط الأقمار الصناعية لقاع البحر.

وفي هذا السياق، قال تقرير موقع Live Technology: في حين أثبتت تكنولوجيا الأقمار الصناعية أنها أداة قيمة لتحليل التنوع البيولوجي للشعاب المرجانية، إلا أنه لا تزال هناك تحديات يجب التغلب عليها، حيث يمكن أن يؤثر الغطاء السحابي وتعكر المياه على جودة الأقمار الصناعية. الصور، مما يجعل من الصعب الحصول على بيانات دقيقة في مجالات محددة.