Leveraging collaborations between researchers, wildlife managers and citizen-volunteers to monitor endangered carnivore populations across space and time

विशाल और दुर्गम परिदृश्यों में जंगली जानवरों का पता लगाना संरक्षण के सबसे कठिन कार्यों में से एक है। इसके लिए न केवल यह जानना आवश्यक है कि कितने जीव मौजूद हैं, बल्कि यह भी कि वे कहाँ हैं, साल-दर-साल उनकी संख्या में कैसे बदलाव आता है, और वे जंगल में कैसे घूमते हैं। उन मायावी शिकारियों के लिए जो मानवीय संपर्क से बचते हैं, पदचिह्नों को गिनने या वाहन से उन्हें देखने जैसी पारंपरिक विधियाँ अक्सर एक पूर्ण चित्र प्रदान करने में विफल रहती हैं। इसे हल करने के लिए, वैज्ञानिकों ने आनुवंशिकी (जेनेटिक्स) और सावधानीपूर्वक गणना के संयोजन की ओर रुख किया है। जंगल में पीछे छोड़े गए जैविक नमूनों, जैसे कि मल (droppings) को एकत्र करके, शोधकर्ता प्रत्येक जानवर की पहचान करने के लिए डीएनए निकाल सकते हैं, ठीक वैसे ही जैसे किसी फिंगरप्रिंट की पहचान की जाती है। जब इन व्यक्तिगत मुलाकातों को एक विशिष्ट क्षेत्र में समय के साथ मानचित्रित किया जाता है, तो सांख्यिकीय मॉडल सरल अवलोकन की तुलना में अधिक सटीकता के साथ कुल जनसंख्या घनत्व का अनुमान लगा सकते हैं। हालाँकि, इतने जटिल कार्यक्रम को कई वर्षों तक और विशाल क्षेत्रों में चलाना महंगा है और बिना सहायता के इसे बनाए रखना कठिन है। यहीं पर स्थानीय समुदायों और सरकारी एजेंसियों की भूमिका महत्वपूर्ण हो जाती है, जो एक एकाकी वैज्ञानिक प्रयास को एक साझा मिशन में बदल देती है।

भारत के पश्चिमी घाट में, शोधकर्ताओं, वन अधिकारियों और प्रशिक्षित स्वयंसेवकों की एक टीम ने 'धोल' (एक दुर्लभ और लुप्तप्राय जंगली कुत्ता) की निगरानी की चुनौती से लोहा लिया। ये जानवर सामाजिक शिकारी हैं जो घने जंगलों में घूमते हैं, जिससे उन्हें गिनना बेहद कठिन हो जाता है। टीम ने एक सहयोगात्मक ढांचा स्थापित किया जिसने विश्वविद्यालयों के वैज्ञानिकों, राज्य वन विभाग के कर्मचारियों और स्थानीय नागरिक-स्वयंसेवकों को एक साथ लाया। 2019 से 2023 तक की अवधि के दौरान, उन्होंने छह अलग-अलग स्थलों का सर्वेक्षण किया, जिसमें तीन संरक्षित वन्यजीव अभयारण्य और उनसे सटे वन मंडल शामिल थे। जानवरों को सीधे देखने के बजाय, टीम ने ताजे मल के नमूने एकत्र करने के लिए जंगल के रास्तों पर पैदल यात्रा की। इन नमूनों को फिर एक प्रयोगशाला में भेजा गया जहाँ वैज्ञानिकों ने प्रत्येक व्यक्तिगत धोल की पहचान करने के लिए एक विशिष्ट सेट जेनेटिक मार्कर्स का विश्लेषण किया, जो उस क्षेत्र से गुजरा था। इस पद्धति ने उन्हें बिना आमने-सामने देखे, यह रिकॉर्ड बनाने की अनुमति दी कि प्रत्येक क्षेत्र में कौन से विशिष्ट कुत्ते मौजूद थे।

इन जेनेटिक प्रोफाइल से प्राप्त डेटा को एक विशेष कंप्यूटर मॉडल में डाला गया, जिसे व्यक्तियों के पता लगाए जाने के स्थान और समय के आधार पर पशु घनत्व का अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया था। परिणामों ने परिदृश्य में धोल की आबादी की एक स्पष्ट तस्वीर पेश की। वायनाड वन्यजीव अभयारण्य में, आबादी वर्षों में स्थिर दिखाई दी, जिसमें 2019 में लगभग सोलह प्रति सौ वर्ग किलोमीटर से बढ़कर 2023 में उन्नीस हो गई। हालाँकि, 2023 में व्यापक क्षेत्र को देखने पर कहानी अलग थी। घनत्व एक स्थान से दूसरे स्थान पर काफी भिन्न था, जो परमबिकुलम क्षेत्र में दस प्रति सौ वर्ग किलोमीटर से थोड़ा कम से लेकर नेम्मारा क्षेत्रीय प्रभाग में लगभग तीस तक था। यह भिन्नता दर्शाती है कि धोल की आबादी पूरे परिदृश्य में एक समान नहीं है; कुछ क्षेत्र अन्य क्षेत्रों की तुलना में बहुत अधिक संख्या का समर्थन करते हैं, जो प्रभावी प्रबंधन के लिए एक महत्वपूर्ण विवरण है।

इस परियोजना की सफलता काफी हद तक उन लोगों पर निर्भर थी जिन्होंने फील्डवर्क किया। औसतन, प्रत्येक स्थल पर हर साल शोधकर्ताओं के साथ वन विभाग के छियालीस कर्मी काम करते थे, जो नमूने एकत्र करने और लॉजिस्टिक्स संभालने में मदद करते थे। परियोजना ने स्थानीय स्वयंसेवकों को भी प्रशिक्षित किया, जिससे कुशल व्यक्तियों की एक पाइपलाइन तैयार हुई। जब शोधकर्ताओं ने पूर्व स्वयंसेवकों से उनके करियर के बारे में पूछा, तो उन्होंने पाया कि उनमें से तिरासी प्रतिशत लोग वन्यजीव संबंधी क्षेत्रों में काम करने या अध्ययन करने के लिए आगे बढ़े थे। यह सुझाव देता है कि परियोजना ने केवल कुत्तों को ही नहीं गिना; बल्कि इसने स्थानीय समुदाय के भीतर संरक्षण के लिए एक स्थायी क्षमता का निर्माण किया। उन्नत जेनेटिक उपकरणों को सरकारी कर्मचारियों और स्थानीय निवासियों के जमीनी प्रयासों के साथ जोड़कर, टीम ने बड़े, जटिल परिदृश्यों में लुप्तप्राय शिकारियों की निगरानी करने का एक व्यावहारिक तरीका प्रदर्शित किया। यह दृष्टिकोण अन्य संरक्षण प्रयासों के लिए एक स्केलेबल मॉडल प्रदान करता है, जो यह दर्शाता है कि जब विज्ञान, प्रबंधन और स्थानीय ज्ञान मिलकर काम करते हैं, तो दीर्घकालिक निगरानी कार्यक्रमों को सटीक और टिकाऊ बनाए रखना संभव है।