다른 많은 대형 육식 동물과 마찬가지로 브라운 곰은 최근 몇 년 동안, 특히 유럽에서 그들의 범위를 회복하고 확장하고 있습니다. 인간과의 공존을 가능하게하기 위해, 새로운 전략은 잠재적으로 거주 할 수있는 영역을 식별하거나 행동을 탐구하거나 환경에 대한 미래의 변화를 탐구하는 등 생존을 보장하는 데 중요합니다.
인간 수정 된 풍경에서 갈색 곰에 대한 일부 연구는 최근 스페인 북쪽 (생물 다양성의 연구 단위, UMIB)에 의해 개발되어 작고 고립되고 멸종 위기에 처한 칸타 브리아 갈색 곰의 인구에 중점을 둔 연구 그룹에 의해 개발되었습니다. 이 확장 인구는 약 300 명의 개인을 호스트하며 약간 연결된 두 개의 소집단으로 나뉩니다.
먼저, 연구원들은 갈색 곰의 서식지 사용 및 선택을 탐구했으며 최대 엔트로피 모델을 사용 하여이 갈색 곰에게 유리한 서식지를 발견했습니다. 분포 데이터 및 다양한 조경 변수 (고도, 경사, 식생, 인간 인프라…)를 포함하여 Maxent Software는 곰 존재를 정의한 변수와 연구 분야의 발생 가능성을 제공했습니다. 이 확률은 주로 곰이 실제로 사는 곳과의 영역이 얼마나 비슷한 지에 근거합니다.
Cantabrian Bears는 일반적으로 인구 밀도가 낮고 산림 덮개가있는 가파른 산악 지역을 선호하지만 많은 상황에 적응할 수 있습니다. 이 연구는 가장 작은 소집단이 위치한 곳에서 이용 가능한 곰의 존재에 여전히 많은 적합한 영역이 있으며, 다른 소집단의 경우 거의 모든 적합한 서식지가 이미 종에 의해 차지하고 있습니다 (개인의 밀도는 아직 최적이지 않음). 우선 순위를 식별합니다 이러한 확장 영역은 피해 예방 조치와 정보 캠페인이 이들 사람들과 갈색 곰의 임박한 공존을 더 쉽게 만들기 위해 피해 예방 조치 및 정보 캠페인이 확립 될 수 있기 때문에이 장소에 사는 인간과의 많은 갈등을 피할 수 있습니다.
.Cantabrian Brown Bears가 대부분 채식주의 자이므로, 그들이 먹는 식물의 변화와 감소와 그에 대한 피난처를 제공하는 것은이 종의 미래에 결정적 일 수 있습니다. 이 그룹은 기후 변화로 인해 곰 (밤나무, 오크, 너도밤 나무, 홀름 오크 및 블루 베리)의 음식이나 덮개 역할을하는 여러 나무의 분포의 향후 변화를 연구했습니다. 여기에는 현재와 미래에 환경 변수 (기후, 수문, 인구, 도로, 토양…)의 큰 편집이 포함되었습니다 (중간 및 비관적 인 두 가지 기후 변화 시나리오의 2050 년과 2070 년)과 기계 학습 알고리즘 임의의 산림을 사용하여 각 나무 종에 대한 데이터의 발생이 포함되었습니다. 나중에 각 나무 종의 모델은 다양한 시나리오에서 곰의 잠재적 분포에 대한 개별 예측 변수로 사용되었습니다.
결과는 미래 기후 변화 시나리오에서 거의 모든 나무 종 분포의 감소를 보여 주며, 일부는 인간 밀도가 더 높은 북쪽으로 더 낮은 지역으로 이동할 수 있습니다. 그러므로 곰은 음식과 대피소를 찾을 수있는 영토로 이사해야합니다. 이러한 변화를 탐구하면 장기적으로 위협을받는 종의 보존에 대한 새로운 비전을 제공하여 평소보다 더 큰 기대로 전략을 개발할 수 있습니다.
Cantabrian 산맥은 일반적으로 인간화 된 지역이지만 곰 영토의 대부분의 마을은 작지만. 더욱이, 도로 네트워크와 가축 양육 또는 농업과 같은 인간 활동의 존재는 곰을위한 균질 한 공간을 거의 남기지 않습니다. Cantabrian Brown Bear Research Group은 곰의 행동에 대한 다양한 구조와 인간 활동의 거리 (마을, 도로, 자연 관찰 지점…)의 영향을 연구하여 소프트웨어 Boris와 함께 10 년 동안 기록 된 80 시간의 경고 행동을 분석했습니다.
.얻어진 결과는 곰에 의한 인간 회피의 일반적인 패턴이 그들이 거주하는 인간 변형 된 풍경에 적응하고, 인프라 나 인간 활동의 근접성이 경고 행동의 증가를 유발하지 않는 것으로 보인다. 그러나 그들의 행동에 대한 명백한 영향을 나타내지 않고 개인에게 행동 할 수있는 더 미묘한 효과 (예 :생리 학적 스트레스)가있을 수 있습니다.
보존 조치를 향상시키기 위해서는 개인의 원격 측정법과 같은 기술을 포함하여 곰이 어디에서, 언제 움직이는지를보다 정확하게 알 수있는 기술과 활동의 리듬을 포함하여 더 많은 연구가 필요합니다.
