Un nuovo rapporto rivela lo scioccante pedaggio degli incendi boschivi sulla fauna selvatica australiana

Un koala di nome Paul della riserva naturale del lago Innes si sta riprendendo dalle sue ustioni in terapia intensiva al Port Macquarie Koala Hospital il 29 novembre 2019 a Port Macquarie, in Australia.

Quasi 3 miliardi di animali sono stati uccisi o spostati dai devastanti incendi boschivi australiani del 2019 e del 2020, secondo una nuova ricerca. Si tratta di circa il triplo delle stime precedenti .

Questa cifra sbalorditiva include 143 milioni di mammiferi, 180 milioni di uccelli e 51 milioni di rane e, cosa più sconvolgente, 2,46 miliardi di rettili, secondo una nuova prima analisi mondiale commissionata dal World Wide Fund for Nature . È quello che Dermot O'Gorman, CEO del World Wildlife Fund Australia, ha definito "uno dei peggiori disastri della fauna selvatica nella storia moderna".

Le nuove scoperte, prodotte da un team di 10 scienziati, sono preliminari con un rapporto finale previsto per il mese prossimo . Ma mentre i risultati sono ancora in fase di definizione, gli autori sono fiduciosi che la cifra di quasi 3 miliardi non cambierà.

Questo è il primo rapporto che abbia mai esaminato l'impatto degli incendi sulla fauna selvatica a livello continentale e ha utilizzato diversi metodi per giungere alle sue conclusioni. Per stimare il numero di mammiferi colpiti, i ricercatori hanno esaminato i dati pubblicati in precedenza. Per stimare gli impatti sulle popolazioni di rettili, hanno creato modelli basati su un database globale sulle popolazioni di rettili. Per guardare gli uccelli, hanno analizzato oltre 100.000 indagini sul conteggio degli uccelli e, per i numeri sulle rane, hanno sovrapposto le mappe della popolazione con l'impatto degli incendi sui torrenti e sulle zone umide. Per gli animali che sono sfuggiti inizialmente agli incendi violenti, le probabilità di sopravvivere non erano particolarmente alte a causa della mancanza di cibo e riparo in seguito .

“I risultati provvisori sono scioccanti. È difficile pensare a un altro evento in qualsiasi parte del mondo a memoria d'uomo che abbia ucciso o spostato così tanti animali ", ha detto in una nota Dermot O'Gorman, CEO di WWF-Australia.

Il rapporto offre una stima piuttosto che un censimento sul campo degli animali persi, sebbene la cifra di 3 miliardi possa effettivamente essere prudente perché tralasciano alcune specie. A causa della scarsità di dati rilevanti, non sono stati in grado di analizzare gli effetti sulle popolazioni di invertebrati, pesci e tartarughe. Altre ricerche hanno dimostrato che gli incendi hanno spinto almeno 113 specie più vicino al limite dell'estinzione .

"Quando si pensa a quasi 3 miliardi di animali nativi sul percorso degli incendi, è assolutamente enorme, è un numero difficile da comprendere", ha detto Dickman.

La stagione degli incendi boschivi 2019-20 è stata catastrofica per l'Australia anche al di là della fauna selvatica. Gli incendi hanno infuriato su 46 milioni di acri , un'area grande il doppio del Portogallo (di questo, la nuova analisi guarda a 28,3 milioni di acri). Nel corso dell'estate austriaca dall'inferno, Sydney ha ospitato l' aria più tossica del pianeta a causa del fumo, ha detto che il fumo ha circondato il mondo e le emissioni di carbonio dell'Australia sono raddoppiate . Il cambiamento climatico ha svolto un ruolo decisivo nell'aumentare il calore e nel rendere più severo il clima degli incendi.

F stagioni IRE come quello che è appena passato diventerà più probabile come il pianeta si riscalda . Per prepararsi a ciò che accadrà , il rapporto chiede ai leader mondiali di identificare modi per proteggere habitat cruciali, migliorare la gestione degli incendi e la programmazione di prevenzione e sviluppare  strategie di risposta rapida per aiutare gli animali colpiti. Anche fermare l'inquinamento da carbonio è una buona idea.

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Lo scopo principale è tenere traccia dell'auto del robot in qualsiasi momento. La posizione e il riconoscimento accurati possono aiutare il robot a comprendere l'ambiente circostante e la navigazione può essere utilizzata per capire dove andare dopo. Di solito ci sono molti sensori nelle auto a guida autonoma. Oltre al GPS, è comune utilizzare più telecamere per osservare l'ambiente come un occhio umano. Es: Tesla ha 8 telecamere. Puoi anche usare Lidar per ottenere la mappa di profondità. :Waymo. Abbiamo anche bisogno di sensori per ottenere funzioni di guida autonoma. La differenza tra le auto per le consegne a guida autonoma e le auto a guida autonoma A prima vista, le auto per le consegne a guida autonoma (denominate auto per le consegne) sono molto simili alle auto a guida autonoma, ma in realtà ci sono molte differenze. La velocità, il percorso e la portata dei camion per le consegne sono diversi. I camion per le consegne camminano sul marciapiede e si muovono alla velocità delle persone che camminano. Rispetto alla guida ad alta velocità che le auto a guida autonoma devono affrontare, i camion per le consegne sono meno pericolosi e richiedono precisione e calcoli La latenza è bassa. I camion per le consegne sono relativamente convenienti da testare. Le auto a guida autonoma devono affrontare una varietà di scenari, come città o montagne, deserti o neve. Le aree che affrontiamo sono piccole e ogni area può avere forme del terreno o climi diversi, che possono essere ottimizzati per aree diverse. Gli scenari di utilizzo sono diversi e il costo è diverso, il prezzo di una Tesla è diverso dal prezzo di un camion per le consegne e anche i sensori che possono essere utilizzati sono diversi. Tesla ha una grande capacità della batteria e una forte potenza di calcolo che può essere supportata.I veicoli per le consegne devono ottimizzare il consumo di energia e ridurre continuamente i costi dell'hardware per raggiungere lo scopo della consegna a basso costo. Come sta lavorando il nostro team? Guardando il team da un punto di vista non tecnico, ci sono le seguenti caratteristiche. Il team è completo. Circa la metà del nostro team è uno scienziato (scienziato applicato) e metà di un ingegnere (ingegnere del software), e tutti hanno problemi legati ai robot sfondi. Tra questi, ci sono da senior a neolaureati, e diversi membri si sono uniti dall'inizio di questo progetto Scout e hanno una buona conoscenza dell'architettura e dello sviluppo del software. Da quando sono entrato a far parte del team, i membri non sono cambiati molto, i membri sono stabili e l'operazione è relativamente fluida. Il capo (manager) comunica senza problemi con il team Il capo ha un incontro con tutti 1-1 ogni settimana per discutere i vari problemi incontrati nel lavoro. Poiché il capo ha un background ingegneristico (PhD), discute spesso dello stato di avanzamento del progetto, se ci sono ostacoli (Blocker), o come Brainstorm può migliorare la precisione dell'algoritmo, un po' come un incontro settimanale tra un istituto di ricerca e un professore. Oltre a discutere del progetto, il capo chiederà di volta in volta se ha riscontrato problemi, problemi con il funzionamento della squadra o dell'organizzazione e così via. A volte non osano lamentarsi, e se i piccoli problemi non vengono risolti, possono accumularsi in problemi più grandi. Se il capo discute con un atteggiamento aperto e incoraggia il team a sollevare il problema, ci sarà la possibilità di risolverlo il prima possibile. Tra questi, un collega ha sollevato un problema relativo a On-call, e il capo ne ha poi discusso con tutti i partecipanti alla riunione del team e ha raggiunto un consenso.Le opinioni negative sono molto preziose.In una riunione, il capo ha aperto un sondaggio con un questionario condotto dall'intera organizzazione per discutere con tutti. Amazon attribuisce inoltre grande importanza all'istituzione del meccanismo (sistema, processo). Dopo aver riscontrato un problema, penserà a come migliorare il processo in modo che errori simili possano essere trovati più facilmente e presto e corretti. Che progetto hai realizzato? Principalmente progetti relativi alle immagini, incluso il miglioramento degli algoritmi esistenti, l'aumento del tasso di successo e della disponibilità. Esiste anche un progetto sulla "posizione iniziale del robot", comunemente noto come problema di inizializzazione.

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