Using Machine Learning Approch to Predict the Effect of Urbanization on Avian Biodiversity - Sarra SEKAK; Basma KHERAIFI (My University, 2025)
This study was conducted in urban habitats across 22 sites in the city of Souk Ahras, located in the extreme northeast of Algeria. Two survey rounds were carried out using the IPA method (Point Abundance Index) to assess the composition, abundance, and spatial distribution of urban bird species according to four levels of urbanization: City Center, Periphery, Suburban, and Peri-urban areas. A total of 50 species belonging to 28 families were recorded, More than 20% of the observed species are threatened, and 16 are endemic to the Maghreb and/or North Africa, highlighting the ecological and heritage value of urban birdlife in this region. Species richness, abundance, and diversity showed strong variation along the urbanization gradient. The City Center, heavily impacted by human activity, was dominated by opportunistic species such as Passer domesticus and Cyanistes carerleus., which benefit from anthropogenic resources like food waste and shelter. In contrast, the Suburban and Peri-urban zones host more sensitive species typical of natural environments, such as Turdus merula, Sylvia atricapilla and Certhia brachydactyla, which are considered sensitive to urbanization, to refine the ecological analysis, machine learning techniques such as Random Forest, SVM (Support Vector Machines), and XGBoost were used. These models enabled the prediction of urbanization levels based on the composition of bird communities. Some species, notably Cyanistes careruleus, Passer domesticus et Motacilla alba, proved to be good bioindicators of urban pressure, These results demonstrate the value of combining field ecology and machine learning for improved urban biodiversity management, by identifying sensitive areas and key species to protect as part of appropriate conservation policies and sustainable development efforts. ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- أُجريت هذه الدراسة في 22 موقعًا حضريًا داخل مدينة سوق أهراس، الواقعة في أقصى الشمال الشرقي للجزائر. تم تنفيذ جولتين من المسح باستخدام طريقة مؤشر الوفرة النقطي (IPA) بهدف تقييم تركيب وتوزيع ووفرة الطيور الحضرية حسب أربعة مستويات من التمدن: مركز المدينة، الضواحي القريبة، المناطق شبه الحضرية، والمناطق المحيطة بالمدينة.تم تسجيل ما مجموعه 50 نوعًا من الطيور تنتمي إلى 28 عائلة. أكثر من 20٪ من الأنواع الملاحظة مصنفة كمهددة، و16 نوعًا منها مستوطن في منطقة المغرب العربي و/أو شمال إفريقيا، مما يبرز الأهمية البيئية والتراثية للطبيعة الحضرية في هذه المنطقة.أظهرت الغنى النوعي والوفرة والتنوع البيولوجي تباينًا كبيرًا على طول التدرج الحضري. فقد ساد مركز المدينة، المتأثر بشكل كبير بالأنشطة البشرية، أنواعٌ انتهازية Passer domesticus و Cyanistes carerleus ، والتي تستفيد من الموارد الناتجة عن الإنسان مثل بقايا الطعام والملاجئ الاصطناعية. وعلى النقيض من ذلك، احتضنت المناطق شبه الحضرية والمحيطة بالمدينة أنواعًا أكثر حساسية، نموذجية للبيئات الطبيعية، مثل. Turdus merula, Sylvia atricapilla, Certhia brachydactyla ، والتي تُعد ضعيفة التحمل للتمدّن.ولتعميق التحليل البيئي، تم استخدام تقنيات تعلم الآلة مثل "الغابة العشوائية" (Random Forest) و"آلات الدعم الناقل" (SVM) و"XGBoost"، مما مكّن من التنبؤ بمستويات التمدن بناءً على تركيبة جماعات الطيور. وقد تبيّن أن بعض الأنواع، Passer domesticus, Motacilla alba, Cyanistes careruleus، تُعد مؤشرات حيوية فعالة للضغط الحضري.تُبرز هذه النتائج أهمية الجمع بين علم البيئة الميداني و أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين إدارة التنوع البيولوجي في المدن، من خلال تحديد المناطق الحساسة والأنواع الرئيسية التي تستدعي الحماية، وذلك ضمن سياسات مناسبة للحفاظ على البيئة وجهود التنمية المستدامة. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Cette étude a été menée sur 22 sites urbains dans la ville de Souk Ahras, située à l’extrême nord-est de l’Algérie. Deux passages d’inventaire ont été réalisées en utilisant la méthode IPA (Indice Ponctuel d’Abondance) afin d’évaluer la composition, l’abondance et la distribution spatiale des espèces d’oiseaux urbains selon quatre niveaux d’urbanisation : Centre-ville, périphérie immédiate, zone suburbaine et zone Périurbaine. Au total, 50 espèces appartenant à 28 familles ont été recensées. Plus de 20 % des espèces observées sont menacées, et 16 sont endémiques au Maghreb et/ou à l’Afrique du Nord, ce qui souligne la valeur écologique et patrimoniale de l’avifaune urbaine de cette region, La richesse spécifique, l’abondance et la diversité ont montré une forte variation le long du gradient d’urbanisation, Le centre-ville, fortement impacté par l’activité humaine, est dominé par des espèces opportunistes telles que Passer domesticus et Cyanistes carerleus, qui profitent des ressources anthropiques comme les déchets alimentaires et les abris artificiels. En revanche, les zones suburbaine et périurbaine accueillent des espèces plus sensibles, typiques des milieux naturels, telles que Turdus merula, Sylvia atricapilla et Certhia brachydactyla, considérées comme peu tolérantes à l’urbanisation.Pour affiner l’analyse écologique, des techniques d’apprentissage automatique telles que Random Forest, SVM (Support Vector Machines) et XGBoost ont été utilisées. Ces modèles ont permis de prédire les niveaux d’urbanisation à partir de la composition des communautés d’oiseaux. Certaines espèces, notamment Cyanistes careruleus, Passer domesticus et Motacilla alba, se sont révélées être de bons bioindicateurs de la pression urbaine.Ces résultats démontrent l’intérêt de combiner l’écologie de terrain et les outils d’intelligence artificielle pour une meilleure gestion de la biodiversité urbaine, en identifiant les zones sensibles et les espèces clés à protéger dans le cadre de politiques de conservation appropriées et d’une démarche de développement durable.
Keywords: Point Abundance Index; urbanization gradient; machine learning techniques; bioindicators; conservation. طريقة مؤشر الوفرة النقطي. التدرج الحضري; تقنيات تعلم الآلة; مؤشرات حيوية; الحفاظ Indice Ponctuel d’Abondance; gradient d’urbanisation; techniques d’apprentissage automatique; bioindicateurs; conservation.