جامعة حسن الدين الإندونيسية تطرح إطارًا تعاونيًا لجمع بيانات الأعشاب البحرية لعام 2025

أخبار ar.wedoany.com، قدمت البروفيسورة روهاني أمبو-رابي من جامعة حسن الدين الإندونيسية، بالتعاون مع عدة مؤسسات على المستوى الوطني، إطارًا تعاونيًا متعدد أصحاب المصلحة لمعالجة مشكلة التشتت طويل الأمد وعدم توحيد منهجيات جمع بيانات الأعشاب البحرية في البلاد. نُشرت هذه الدراسة على الإنترنت في 18 أكتوبر 2025، وستُنشر رسميًا في العدد 271 من مجلة "إدارة المحيطات والسواحل" (Ocean and Coastal Management) بتاريخ 1 يناير 2026.

تلعب مروج الأعشاب البحرية دورًا حيويًا في التنوع البيولوجي والأمن الغذائي والتخفيف من تغير المناخ، لكنها تشهد تدهورًا متسارعًا عالميًا بسبب الأنشطة البشرية. تتطلب الحماية الفعالة جمع بيانات موحدًا ورسم خرائط دقيق، إلا أن البيانات في إندونيسيا ظلت متفرقة لفترة طويلة بسبب عدم اتساق المنهجيات وضعف التنسيق، مما أعاق رسم الخرائط وأدى إلى ازدواجية الجهود. يركز الإطار الجديد على التحديات المتمثلة في محدودية الدعم المالي ونقص البيانات الموحدة الميدانية وبيانات الخرائط، ويضع أربع استراتيجيات رئيسية: إنشاء شراكة وطنية لرسم خرائط الأعشاب البحرية، وتوحيد المبادئ التوجيهية لجمع البيانات، وتحديد جامعي البيانات من خلال المسوحات، وعقد ورش عمل لبناء القدرات لتدريب جامعي البيانات على جمع بيانات الأعشاب البحرية وتقدير الكربون. تمكن هذه الاستراتيجيات من إنشاء مجموعة بيانات موحدة وعالية الجودة يمكن استخدامها في رسم الخرائط على المستوى الوطني، كما تعمل على تحسين التنسيق بين أصحاب المصلحة.

صرحت البروفيسورة أمبو-رابي، نقلاً عن هذه الدراسة، بأنها تأمل في أن يساعد هذا الإطار الجديد في حل مشكلة التباين المستمرة، مع اتخاذ إندونيسيا كحالة دراسية. تدعم هذه الدراسة الهدف 14 (الحياة تحت الماء) من أهداف الأمم المتحدة للتنمية المستدامة، والذي يتطلب الإدارة المستدامة وحماية النظم البيئية البحرية والساحلية، كما تساهم في الهدف 2 (القضاء على الجوع) والهدف 13 (العمل المناخي) من خلال تعزيز النظم الغذائية المستدامة وتحسين مراقبة النظم البيئية للكربون الأزرق. وأضافت البروفيسورة أمبو-رابي أن هذا الإطار يمكن أن يكون نموذجًا عمليًا للدول الساحلية والأرخبيلية الأخرى التي تواجه تحديات مماثلة في تشتت بيانات الأعشاب البحرية، ومحدودية التنسيق، ورصد النظم البيئية على نطاق واسع.

معرف DOI المرجعي: https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2025.107968

تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com