В Испании ущерб от малой водяной полевки Шермана может достигать миллионов евро (например, в прошлые годы потери только в одном регионе оценивались в 10 млн евро). Ученые из Региональной службы агропродовольственных исследований и разработок (SERIDA) представили новую крупномасштабную модель дистанционного зондирования для комплексного мониторинга популяций с высоким разрешением. Система объединяет полевые данные со спутниковой информацией, что позволит осуществлять детальный и непрерывный контроль появления и распространения этих грызунов на обширных сельхозугодьях.
Наиболее пострадавшими от полевки Шермана регионами являются Астурия и Кастилия-Леон (северо-запад Испании). В этих областях популяции грызунов склонны к цикличным вспышкам численности, которые приводят к катастрофическим последствиям для фермеров.
Полевки наносят значительный урон яблоневым садам (подгрызая корни деревьев), а также пастбищам, посевам картофеля, кукурузы и свеклы. Деятельность зверьков приводит к образованию земляных холмиков, которые затрудняют работу сельскохозяйственной техники. Грызуны также являются переносчиками опасных заболеваний, включая туляремию, случаи которой фиксируются в периоды массового размножения полевок.
Разработка новой модели дистанционного зондирования грызунов проводилось под руководством исследователей из Региональной службы агропродовольственных исследований и разработок (SERIDA) Айтора Сомоано и Аны дель Серро в сотрудничестве с техническими специалистами компании Spectralgeo (Логроньо), регионального Правительства Галисии (Xunta de Galicia) и компании Tragsatec. Работа опубликована в журнале Scientific Reports.
Исследователям SERIDA удалось разработать прогностическую модель среды обитания, которая с высокой точностью (97%) определяет районы, где данный вид присутствует или может потенциально расширить свою ареал, а также оптимизированный индекс повреждений, способный оценивать численность полевок на основе уровня повреждений растительности с учетом климатической изменчивости. Кроме того, модель определяет наиболее подходящее время года для проведения мониторинга популяций полевок.
Эти инструменты позволяют заранее определить районы с более высокой вероятностью вспышки численности полевок, даже без необходимости непрерывного полевого отбора проб.
Благодаря этой системе можно внедрить более своевременное и эффективное управление этим видом, а также предупреждать фермеров и животноводов, чтобы они могли принять меры контроля до того, как ущерб станет значительным. Инструмент также может быть полезен для государственных администраций при планировании систем раннего предупреждения и в управлении ресурсами.
В целом, модель предлагает множество преимуществ:
Снижает необходимость в полевых исследованиях, которые требуют времени, квалифицированного персонала и больших затрат.Позволяет проводить периодический мониторинг больших сельскохозяйственных угодий с использованием спутниковых снимков.Способствует раннему выявлению районов, подверженных риску вспышек численности популяций.Помогает принимать более обоснованные решения о приоритетах в распределении ресурсов управления.Метод может быть применен к другим видам грызунов и к регионам со схожими условиями, способствуя использованию дистанционного зондирования в комплексной борьбе с вредителями.Данное исследование проводилось на сельскохозяйственном участке площадью приблизительно 1285 км² на северо-западе Испании, в горном регионе Анкарес (Галисия), характеризующемся неоднородным ландшафтом. В этом районе на северо-востоке провинции Луго в Галисии (граничит с Астурией и Кастилией-Леон) в период с 2021 по 2024 год были проведены два ежегодных полевых обследования (весной и осенью) с целью оценки численности полевок на основе признаков активности грызунов, зафиксированных на выбранных участках.
Обследование охватило 23 834 участка, которые в совокупности составили 8058 гектаров, затронутых этим видом. В общей сложности проведено 16 768 оценок численности.
Также были собраны данные со спутника Sentinel-2, отличающиеся высоким пространственным разрешением (10 м) и высокой частотой повторных наблюдений, что позволило проанализировать состояние растительности и получить спектральные индексы, связанные с повреждениями, причиняемыми этими полевками.
Наконец, был проведен этап моделирования с применением методов машинного обучения для разработки предикторов потенциального ущерба среде обитания и растительности, причиняемого полевками.
Источник: Regional Service for Agri-Food Research and Development.
На фото вы видите участок, пораженный A. scherman, где для определения численности видов в зависимости от повреждения растительности в потенциальных местообитаниях были применены как модель идентификации местообитаний, так и модель оптимизированного индекса повреждений. Цвет контуров представляет собой вычисленный индекс численности для каждого участка за каждый год, как показано градиентом справа. Источник: Regional Service for Agri-Food Research and Development.