National mapping of hyperdiverse insect communities beyond named species
196 मालासे ट्रैप्स (Malaise traps) से प्राप्त मानकीकृत डीएनए मेटाबारकोडिंग को क्रम-विशिष्ट संयुक्त प्रजाति वितरण मॉडल के साथ एकीकृत करके, इस अध्ययन ने स्वीडन में 11,694 कीट टैक्सों के राष्ट्रीय वितरण को सफलतापूर्वक मानचित्रित किया, जिससे यह प्रकट हुआ कि जबकि अज्ञात "डार्क टैक्सों" (dark taxa) का आधा हिस्सा विविधता का निर्माण करते हैं और व्यापक समृद्धि पैटर्न को दर्शाते हैं, विभिन्न कीट क्रमों के बीच विशिष्ट स्थानिक भिन्नताएं मौजूद हैं।
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पृथ्वी पर जीवन सबसे अधिक प्रचुर मात्रा में कहाँ है, इसे समझने के लिए वैज्ञानिक लंबे समय से विशिष्ट स्थानों में प्रजातियों की गिनती पर भरोसा करते रहे हैं। हालाँकि, यह दृष्टिकोण कीटों के रूप में मौजूद जीवन की विशाल मात्रा का सामना करने पर एक दीवार से टकरा जाता है। ये नन्हे जीव भूमि पर जंतु विविधता का अधिकांश हिस्सा बनाते हैं, फिर भी उनमें से अधिकांश के बारे में हम न तो उनके नाम जानते हैं और न ही यह कि वे वास्तव में कहाँ रहते हैं। जैव विविधता का मानचित्रण करने की पारंपरिक विधियों के लिए विशेषज्ञों को प्रत्येक कीट को हाथ से पहचानने की आवश्यकता होती है, जो एक धीमी, महंगी और पूरे देश में लागू करना असंभव प्रक्रिया है। फलस्वरूप, कीट जीवन के मानचित्र अक्सर अधूरे रह जाते हैं, जो केवल उन कुछ प्रजातियों को दिखाते हैं जो अच्छी तरह से ज्ञात हैं, जबकि कीट जगत का विशाल बहुमत अदृश्य बना रहता है। ज्ञान का यह अंतराल संरक्षण के लिए एक महत्वपूर्ण बाधा है, क्योंकि हम उसे सुरक्षित नहीं कर सकते जिसे हम देख या मानचित्रित नहीं कर सकते।
स्वीडन के शोधकर्ताओं द्वारा किया गया एक नया अध्ययन बिना हर एक जीव को नाम दिए इस अंतर को पाटने का एक तरीका प्रदान करता है। डीएनए मेटाबारकोडिंग (DNA metabarcoding) नामक एक आधुनिक तकनीक को उन्नत कंप्यूटर मॉडलिंग के साथ जोड़कर, टीम ने स्वीडन के लिए कीट विविधता का पहला राष्ट्रीय स्तर का मानचित्र तैयार किया, जिसमें नामित प्रजातियां और कई अनाम प्रजातियां दोनों शामिल हैं। शोधकर्ताओं ने देश भर में कीटों को पकड़ने के लिए 196 जाल लगाए, फिर हजारों विशिष्ट समूहों की पहचान करने के लिए उनके डीएनए को निकाला और अनुक्रमित (sequence) किया। जिन समूहों को वे नाम नहीं दे सके, उन्हें छोड़ने के बजाय, उन्होंने उन्हें जैव विविधता की वैध इकाइयों के रूप में माना। एक सांख्यिकीय ढांचे का उपयोग करते हुए जो कई प्रजातियों के वितरण को एक साथ मॉडल करता है, उन्होंने भविष्यवाणी की कि ये हजारों समूह पूरे देश में कहाँ रहते हैं। परिणाम कीटों की समृद्धि का एक विस्तृत चित्र है जो एक स्पष्ट पैटर्न प्रकट करता है: कीट विविधता दक्षिण में उच्चतम है और उत्तर की ओर लगातार घटती है, लेकिन यह व्यापक रुझान एक जटिल वास्तविकता को छिपाता है जहाँ कीटों के विभिन्न समूहों के अपने अलग-अलग हॉटस्पॉट होते हैं।
अध्ययन में 11,694 विशिष्ट कीट समूहों पर ध्यान केंद्रित किया गया, एक ऐसी संख्या जिसमें 5,160 नामित प्रजातियां और 6,534 समूह शामिल हैं जिन्हें शोधकर्ता "डार्क टैक्स (dark taxa)" कहते हैं। ये डार्क टैक्स आणविक समूह (molecular clusters) हैं जिनमें औपचारिक प्रजाति नाम का अभाव है, जो कीट जीवन के उस विशाल हिस्से का प्रतिनिधित्व करते हैं जो वर्गीकरण की दृष्टि से अनसुलझा है। शोधकर्ताओं ने पाया कि ये अनाम समूह उनके द्वारा मानचित्रित किए गए कुल कीट समुदाय के आधे से अधिक हिस्से का निर्माण करते हैं। हालांकि वे नामित प्रजातियों की तुलना में थोड़े कम जाल में पकड़े गए थे, फिर भी डार्क टैक्स ने कुल मानचित्रित प्रचुरता में 51.9% का योगदान दिया। इसका अर्थ यह है कि यदि शोधकर्ताओं ने अनाम कीटों को अनदेखा कर दिया होता, तो वे देश की आधी से अधिक जैव विविधता को खो देते। इन डार्क टैक्स के स्थानिक पैटर्न नामित प्रजातियों के समान ही थे, जो विविधता के उसी सामान्य दक्षिण-से-उत्तर गिरावट का पालन करते हैं। यह सुझाव देता है कि वैज्ञानिक नाम की कमी का मतलब यह नहीं है कि कोई कीट समूह परिदृश्य के लिए अदृश्य है; वे अपने नामित चचेरे भाइयों की तरह ही पर्यावरणीय स्थितियों के प्रति प्रतिक्रिया करते हैं।
हालाँकि, अध्ययन ने यह भी खुलासा किया कि कीट विविधता की समग्र तस्वीर समान पैटर्न वाले समूहों का एक सरल योग नहीं है। जब शोधकर्ताओं ने कीटों के विशिष्ट ऑर्डर्स (orders), जैसे कि मक्खियों, भृंगों (beetles) या पतंगों (moths) को देखा, तो उन्होंने पाया कि प्रत्येक समूह का अपना अनूठा भूगोल है। जबकि कुल प्रचुरता मानचित्र ने दक्षिण से उत्तर की ओर एक मजबूत ढाल (gradient) दिखाई, यह पैटर्न सभी समूहों का प्रतिनिधित्व नहीं करता था। उदाहरण के लिए, स्टोनफ्लाई (stoneflies) की प्रचुरता वास्तव में उत्तर और पश्चिम में उच्चतम थी, जो एक ऐसा वितरण दिखाती है जो समग्र रुझान के लगभग विपरीत है। इसी तरह, कैडिसफ्लाई (caddisflies) ने राष्ट्रीय पैटर्न के साथ कोई स्पष्ट संबंध नहीं दिखाया। इसका अर्थ है कि एक क्षेत्र में कीटों की कुल प्रजातियों की संख्या दिखाने वाला मानचित्र कुछ समूहों के लिए विशिष्ट उच्च-विविधता वाले क्षेत्रों को मिस कर सकता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि देश का केवल एक बहुत छोटा हिस्सा ही ऐसा है जो दस या उससे अधिक विभिन्न कीट ऑर्डर्स के लिए एक साथ हॉटस्पॉट के रूप में कार्य करता है। यह रेखांकित करता है कि जैव विविधता की सुरक्षा के लिए एक एकल समग्र मानचित्र से परे देखने और विभिन्न कीट समूहों की विशिष्ट आवश्यकताओं और वितरणों को समझने की आवश्यकता है।
शोधकर्ताओं ने एक परिष्कृत मॉडलिंग दृष्टिकोण का उपयोग किया जिसने उन्हें पूरे देश में प्रत्येक कीट समूह की उपस्थिति की भविष्यवाणी करने की अनुमति दी, यहाँ तक कि उन क्षेत्रों में भी जहाँ कोई जाल नहीं लगाया गया था। उन्होंने अपने मॉडलों का परीक्षण जाल से प्राप्त वास्तविक डेटा के विरुद्ध किया और पाया कि भविष्यवाणियां अत्यधिक सटीक थीं, जिन्होंने उच्च सटीकता के साथ स्थलों की प्रचुरता को सही ढंग से रैंक किया। मॉडलों ने दिखाया कि अनाम डार्क टैक्स नामित प्रजातियों जितने ही अनुमान योग्य थे, जो इस विचार को चुनौती देता है कि हमें किसी प्रजाति के वितरण को मानचित्रित करने से पहले उसका नाम जानना आवश्यक है। अध्ययन में यह भी नोट किया गया कि हालांकि नामित और अनाम समूहों के बीच समग्र प्रचुरता पैटर्न समान थे, लेकिन अनाम समूहों का भौगोलिक दायरा औसतन थोड़ा छोटा था। यह अंतर कीट ऑर्डर्स के बीच भिन्न था, जहाँ कुछ समूहों में अनाम टैक्सों का दायरा बड़ा था और अन्य में छोटा था। ये सूक्ष्मताएं बताती हैं कि हालांकि विविधता के व्यापक पैटर्न सुदृढ़ हैं, व्यक्तिगत समूहों के विशिष्ट वितरण सार्थक तरीकों से भिन्न हो सकते हैं।
यह कार्य जैव विविधता निगरानी के लिए एक स्केलेबल पथ प्रदर्शित करता है। अनाम समूहों के आणविक डेटा को फेंकने के बजाय उन्हें बनाए रखकर, शोधकर्ता कीट जगत की कहीं अधिक पूर्ण तस्वीर पकड़ने में सक्षम रहे। परिणामी मानचित्र यह समझने के लिए एक आधार रेखा प्रदान करते हैं कि कीट जीवन कहाँ केंद्रित है और कहाँ दुर्लभ है, जो संरक्षण योजना के लिए मूल्यवान जानकारी प्रदान करता है। अध्ययन पुष्टि करता है कि राष्ट्रीय जैव विविधता मानचित्रण के लिए टैक्सोनोमिस्ट द्वारा प्रत्येक प्रजाति को नाम दिए जाने की प्रतीक्षा करने की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, मानकीकृत डीएनए नमूनाकरण और संयुक्त प्रजाति वितरण मॉडल का उपयोग करके, वैज्ञानिक अब विस्तृत, राष्ट्रीय स्तर के मानचित्र बना सकते हैं, भले ही उस समूह का अधिकांश हिस्सा वर्गीकरण की दृष्टि से अनसुलझा क्यों न हो। यह दृष्टिकोण पहचान के व्यापक पैटर्न और विचलन का पता लगाने की अनुमति देता है, जिससे विस्तृत क्षेत्रीय सर्वेक्षणों को निर्देशित करने और उस दुनिया में संरक्षण के लिए क्षेत्रों को प्राथमिकता देने में मदद मिलती है जहाँ कीट विविधता पर बढ़ता दबाव है।
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