Beyond Species Richness: Empirical Assessment of a Consumption-Weighted Functional Diversity Index Across Aquatic Ecosystems
यह अध्ययन जलीय पारिस्थित प्रणालियों में एक उपभोग-भारित कार्यात्मक विविधता सूचकांक (FDI) का अनुभवजन्य मूल्यांकन करता है, जो टैक्सोनोमिक विविधता से भिन्न पैटर्न को पकड़ने वाले ट्रॉफिक संगठन के एक पूरक विवरण के रूप में इसकी उपयोगिता को प्रदर्शित करता है, साथ ही माप संबंधी विकल्पों के प्रति इसकी संवेदनशीलता को उजागर करता है और यह भी नोट करता है कि यह पारिस्थितिकी तंत्र के कामकाज की भविष्यवाणी करने में अनिवार्य रूप से सरल मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन नहीं करता है।
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जैव विविधता को अक्सर एक साधारण गणना से मापा जाता है: किसी स्थान पर कितनी विभिन्न प्रजातियां रहती हैं। लेकिन एक ही प्रजाति के सौ पेड़ों वाला जंगल, सौ अलग-अलग प्रजातियों के सौ पेड़ों वाले जंगल से पारिस्थितिक रूप से बहुत भिन्न होता है। वैज्ञानिक लंबे समय से जानते हैं कि प्रजातियों की संख्या केवल कहानी का एक हिस्सा है। असली सवाल यह है कि वे प्रजातियां अपने पर्यावरण के साथ कैसे परस्पर क्रिया करती हैं। क्या वे सभी एक ही भोजन खाते हैं? क्या वे सभी इसे एक ही दर से उपभोग करते हैं? या क्या कुछ थोड़ा खाते हैं जबकि अन्य बहुत अधिक खाते हैं, और क्या वे विभिन्न संसाधनों पर निर्भर हैं? इन पैटर्नों को समझना हमें यह देखने में मदद करता है कि एक पारिस्थितिकी तंत्र कैसे कार्य करता है, न कि केवल इसमें कितने जीवन समाहित हैं।
वर्षों से, शोधकर्ता एक एकल संख्या बनाने का प्रयास कर रहे हैं जो आहार की विविधता और खाए जाने वाले भोजन की मात्रा दोनों को समाहित कर सके। एक नया अध्ययन एक विशिष्ट गणितीय उपकरण का उपयोग करता है, जिसे इस "उपभोग-भारित" (consumption-weighted) विविधता को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और इसे तीन बहुत ही अलग जलीय वातावरणों से प्राप्त वास्तविक डेटा के विरुद्ध परखता है। इसका लक्ष्य यह सिद्ध करना नहीं था कि यह उपकरण पूर्ण है, बल्कि यह देखना था कि क्या इसे फील्ड डेटा से वास्तव में निकाला जा सकता है, यह हमें साधारण प्रजाति गणना की तुलना में प्रकृति के बारे में क्या बताता है, और क्या यह भविष्यवाणी करने में मदद करता है कि एक पारिस्थितिकी तंत्र अपना दैनिक कार्य, जैसे कि गिरी हुई पत्तियों को तोड़ना, कितनी अच्छी तरह करता है।
शोधकर्ताओं ने चीन की निचली जिनशा नदी से शुरुआत की, जो एक बड़े बांध द्वारा नियंत्रित एक विशाल जलमार्ग है। उन्होंने चार अलग-अलग समय अवधियों के डेटा का परीक्षण किया, जिसमें वार्षिक बाढ़ से पहले और बाद के समय शामिल थे। एक अवधि में, नदी मछलियों की प्रजातियों की रिकॉर्ड संख्या से भरी हुई थी, जो उच्च टैक्सोनोमिक विविधता दिखा रही थी। हालांकि, जब शोधकर्ताओं ने अपने नए सूचकांक (index) को लागू किया, जो शाकाहारी, मांसाहारी और फिल्टर-फीडर जैसे विभिन्न समूहों के भोजन सेवन को भारित करता है, तो उसी अवधि का स्कोर सबसे कम रहा। इसने एक महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान की: एक नदी मछलियों के कई प्रकारों से भरी हो सकती है, फिर भी वे मछलियाँ सभी एक ही चीज़ों को समान अनुपात में खा सकती हैं। नए सूचकांक ने आहार संबंधी इस कमी को पकड़ लिया, जिसे एक मानक प्रजाति गणना पूरी तरह से छोड़ देती। अध्ययन ने यह भी दिखाया कि परिणाम इस बात के प्रति संवेदनशील थे कि डेटा को कैसे भारित किया गया था; यदि शोधकर्ताओं ने मछली के भोजन उपभोग के अनुमान के बजाय मछली के वजन का उपयोग किया होता, तो सर्वश्रेष्ठ और सबसे खराब अवधियों की रैंकिंग पूरी तरह से बदल जाती।
इसके बाद, टीम ने सिंगापुर के बारह जलाशयों का अध्ययन किया, जो शहरी परिवेश से लेकर वनाच्छादित क्षेत्रों तक विस्तृत थे। यहाँ, उन्हें एक डेटा सीमा का सामना करना पड़ा: हालांकि वे जानते थे कि मछलियाँ क्या खाती हैं, लेकिन उन्हें यह सटीक रूप से नहीं पता था कि प्रत्येक मछली कितना उपभोग करती है। चूंकि इस सूचकांक को सही ढंग से कार्य करने के लिए प्रत्येक समूह द्वारा खाए गए भोजन की कुल मात्रा जानने की आवश्यकता होती है, इसलिए वे पूर्ण स्कोर की गणना नहीं कर सके। इसके बजाय, उन्होंने केवल आहार वाले हिस्से पर ध्यान केंद्रित किया। उन्होंने पाया कि जब केवल मछलियों को देखा गया, तो वन जलाशयों में आहार शहरी जलाशयों की तुलना में अधिक विशिष्ट प्रतीत हुआ। लेकिन जब उन्होंने कीटों और अन्य छोटे जीवों सहित संपूर्ण खाद्य श्रृंखला (food web) के दृश्य का विस्तार किया, तो यह अंतर समाप्त हो गया। इसने इस बात को रेखांकित किया कि "आहार कितने विविध हैं?" का उत्तर पूरी तरह से इस पर निर्भर करता है कि आप अपनी गिनती में किन जानवरों को शामिल करने का निर्णय लेते हैं।
अंत में, शोधकर्ताओं ने उत्तरी कैरोलिना में पांच छोटे प्रयोगात्मक झरनों में इस सूचकांक का परीक्षण किया, जहाँ वैज्ञानिकों ने पानी में अतिरिक्त पोषक तत्व डाले थे ताकि यह देख सकें कि पारिस्थितिकी तंत्र कैसे प्रतिक्रिया देता है। इन झरनों में, उनके पास इस बात का विस्तृत रिकॉर्ड था कि विभिन्न प्रकार के कीट और अन्य छोटे जीव वास्तव में कितना भोजन खा रहे थे। जैसा कि अपेक्षित था, पोषक तत्वों को जोड़ने से झरनों में बहने वाले कुल भोजन की मात्रा में भारी वृद्धि हुई। फिर भी, नया सूचकांक हमेशा ऊपर नहीं गया। कुछ झरनों में, अतिरिक्त भोजन कुछ प्रमुख प्रजातियों द्वारा ही खा लिया गया, जिससे सूचकांक गिर गया। अन्य में, भोजन को विभिन्न आहारों वाली विभिन्न प्रजातियों के बीच अधिक समान रूप से साझा किया गया, और सूचकांक बढ़ गया। इसने सिद्ध किया कि कुल खाद्य उपभोग में उछाल का अर्थ स्वतः ही एक अधिक विविध या संतुलित पारिस्थितिकी तंत्र नहीं होता है।
यह देखने के लिए कि क्या यह जटिल सूचकांक वास्तव में वास्तविक परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोगी है, शोधकर्ताओं ने इसकी तुलना एक अलग माप से की: झरनों में पत्तियाँ कितनी तेजी से सड़ती (decompose) हैं। उन्होंने पूछा कि क्या सूचकांक के मान को जानने से उन्हें वर्ष के समय को जानने की तुलना में अपघटन (decomposition) की गति की बेहतर भविष्यवाणी करने में मदद मिलती है। उत्तर 'नहीं' था। सूचकांक को अपनी भविष्यवाणियों में जोड़ने से परिणाम थोड़े कम सटीक हो गए, अधिक नहीं। यह सुझाव देता है कि हालांकि यह सूचकांक समुदाय की खाने की आदतों के संतुलन का वर्णन करने का एक परिष्कृत तरीका है, लेकिन यह आवश्यक रूप से पारिस्थितिकी तंत्र के स्वास्थ्य या दक्षता के लिए भविष्य बताने वाला यंत्र (crystal ball) नहीं है।
अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि यह उपभोग-भारित सूचकांक एक वैध और गणना योग्य उपकरण है, लेकिन यह कोई जादुई समाधान नहीं है। यह प्रकृति का एक अलग, पूरक दृष्टिकोण प्रदान करता है जो यह उजागर करता है कि भोजन कैसे साझा किया जाता है और आहार कैसे भिन्न होते हैं—ऐसे विवरण जिन्हें एक साधारण प्रजाति गणना अनदेखा कर देती है। हालांकि, यह उन विकल्पों के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है जो शोधकर्ता यह तय करने के लिए करते हैं कि किन जानवरों को शामिल किया जाए और उनके योगदान को कैसे भारित किया जाए। यह समुदाय की संरचना का सटीकता से वर्णन करता है, लेकिन यह स्वतः ही हमें यह नहीं बताता कि वह समुदाय स्वस्थ या लचीला है या नहीं। इस उपकरण का मूल्य इन छिपे हुए संसाधन उपयोग के पैटर्न को प्रकट करने की इसकी क्षमता में निहित है, बशर्ते वैज्ञानिक इसे अन्य मापों के साथ व्याख्या करें और इसकी विशिष्ट सीमाओं को समझें।
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