Айсулу Базарбаева 
Исчезновение мелких млекопитающих – это тихий кризис, который, в отличие от сокращения популяций львов или панд, остается почти незамеченным. Однако для биоразнообразия он может иметь куда более серьезные последствия. Эти виды служат важнейшими индикаторами здоровья окружающей среды, но вести за ними наблюдение невероятно сложно, ведь многие из них, занимая разные экологические ниши, выглядят почти одинаково. Теперь ученые разработали новый способ идентификации и мониторинга этих крошечных созданий по их следам, точность которого достигает 96%.
«Мы преследовали две ключевые цели, – говорит доктор Зои Джуэлл из Школы окружающей среды Николаса при Университете Дьюка, соавтор статьи в Frontiers in Ecology and Evolution. – Во-первых, найти лучший, более этичный и научно обоснованный способ мониторинга даже самых маленьких видов. А во-вторых, предоставить надежный и универсальный показатель целостности экосистемы, который можно применять регулярно, – своего рода новый пульс планеты».
Мелкие млекопитающие играют важнейшую роль в экосистемах и очень чувствительны к любым изменениям, а значит, динамика их популяций может служить ранним предупреждением об экологических нарушениях. Проблема заключается в существовании «видов-двойников», внешне почти неразличимых, что затрудняет их точный учет. Именно на таких видах – восточно-капском и кустарниковом слоновых прыгунчиках (сенги) – команда и тестировала свою технологию идентификации по следам.
«Часто различить такие виды можно только с помощью анализа ДНК, что медленно, дорого и требует вмешательства, – объясняет Джуэлл. – Но знать, кто есть кто, крайне важно. Хотя эти виды могут выглядеть одинаково, они сталкиваются с разными угрозами и играют разные роли в экосистеме. Например, в нашем исследовании один из видов сенги живет исключительно в скалистой местности, а другой – на песке, и каждый из них может служить независимым индикатором состояния своей среды».
Ключевое различие между этими сенги кроется в их лапах, которые оставляют немного разные отпечатки. Ученые решили использовать эту особенность, чтобы научить компьютерную модель различать следы кустарниковых и восточно-капских сенги, подобно тому как опытный следопыт читает следы в лесу.
Исследователи отлавливали сенги в двух южноафриканских заповедниках, Telperion и Tswalu Kalahari Reserve. Для поимки животных использовали специальные ловушки с удобной подстилкой и приманкой из овса, арахисового масла и пасты Marmite – любимого лакомства прыгунчиков. После отлова их ненадолго помещали в ящик для сбора следов, где на специальной бумаге был насыпан угольный порошок. Пробежав по нему, зверьки оставляли четкие отпечатки, после чего их невредимыми выпускали обратно в дикую природу.
Цифровые изображения следов передних лап, которые оказались самыми четкими и информативными, обрабатывались с помощью специальной программы. Она проанализировала более 100 возможных характеристик формы и размера, после чего статистический анализ выявил комбинацию из девяти самых надежных признаков, позволяющих безошибочно различать два вида сенги.
Технология идентификации по следам показала впечатляющие результаты: во всех тестах ее точность составила от 94% до 96%. Теперь этот недорогой, неинвазивный и простой метод можно использовать для анализа фотографий следов сенги, чтобы отслеживать присутствие разных видов и изменения в их популяциях. В будущем ученые планируют расширить применение технологии, создавая аналогичные модели для других видов животных и сравнивая ее эффективность с другими неинвазивными методами мониторинга.
«Мелкие млекопитающие обитают почти в каждой экосистеме на планете, и наша технология достаточно гибкая, чтобы адаптироваться к любой из них», – заключает Джуэлл.
