हाल ही में अतिक्रमण किए गए देशों में Cameraria ohridella के आक्रमण गतिशीलता की पूर्वानुमान: मान्यता से भविष्यवाणी तक

सारांश जैविक अतिक्रमणों की मानवजनित उत्पत्ति होती है, और हालांकि कई प्रजातियाँ नए अतिक्रमण किए गए क्षेत्र में अपने दम पर फैलने में सक्षम होती हैं, लंबे दूरी के वितरण घटनाएँ जो फैलने की दरों को तेज करने के लिए दिखाई गई हैं, अक्सर मानव गतिविधियों से संबंधित होती हैं। एक पिछली अध्ययन में, जर्मनी में घोड़े के चेस्टनट की पत्तियों के कीट Cameraria ohridella के फैलाव के कई अतिक्रमण मॉडलों के प्रदर्शन की तुलना की गई, दिखाते हुए कि गुणात्मक और मात्रात्मक दृष्टिकोण से सबसे अच्छा मॉडल मानव जनसंख्या घनत्व के प्रभाव को ध्यान में रखते हुए एक स्तरित वितरण मॉडल था। फ्रांस में 4 वर्षों (2000–2004, 5274 अवलोकन बिंदु) में इसी तरह के डेटा एकत्र किए गए। इन डेटा का उपयोग जर्मनी के सबसे उपयुक्त मॉडलों के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए किया गया और फ्रांस में कीट के फैलाव का मॉडलिंग करने के लिए किया गया। जर्मनी में विकसित स्तरित वितरण मॉडल, जो मानव जनसंख्या घनत्व में भिन्नताओं को ध्यान में रखता है, ने फ्रांस के अतिक्रमण का पूर्वानुमान लगाया, जो वह क्षेत्रों में पूर्वानुमानित शक्ति के समान स्तर पर था जहाँ इसे विकसित किया गया था। यह सुझाव देता है कि समान पारिस्थितिकी परिस्थितियों वाले नए अतिक्रमण किए गए देश में अपेक्षित पूर्वानुमान का समान स्तर देखा जा सकता है। हमने 2005 से 2008 तक यूके में भविष्य के अतिक्रमण गतिशीलता का पूर्वानुमान लगाने के लिए मॉडल का उपयोग किया, जो Cameraria के देश में 2002-2004 में पहले अवलोकनों के आधार पर था। पूर्वानुमानों पर विभिन्न प्रचलित पारिस्थितिकी परिस्थितियों की रोशनी में चर्चा की जाती है। संश्लेषण और अनुप्रयोग। इस अध्ययन में विकसित मॉडल और पूर्वानुमान नए अतिक्रमण किए गए देश में एक पूर्वानुमान मॉडल के कुछ उदाहरणों में से एक प्रदान करते हैं, और अन्य अतिक्रमण करने वाले जीवों के फैलने की खोज करने के लिए एक सरल मॉडलिंग फ्रेमवर्क प्रदान करते हैं। Cameraria के मामले में, इसके फैलाव को रोकने या धीमा करने के लिए बहुत कुछ नहीं किया जा सकता है, लेकिन हमारा मॉडल, वितरण और फैलाव की दर में बदलाव का पूर्वानुमान लगाकर, संभावित नुकसानदायक कीट जनसंख्या कहाँ और कब प्रकट होने की संभावना है, का अग्रिम चेतावनी प्रदान करता है।