জলপাখির আবাসস্থল নির্বাচন বোঝার জন্য স্কেল এবং ল্যান্ডস্কেপ বৈশিষ্ট্য গুরুত্বপূর্ণ।

প্রজাতি (পাখি):প্রাচ্য সাদা সারস (সিকোনিয়া বয়সিয়ানা)

জার্নাল:রিমোট সেন্সিং

সারাংশ:

দক্ষ সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার কৌশল বিকাশের জন্য প্রজাতি-পরিবেশ সম্পর্ক স্পষ্ট করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। তবে, প্রজাতির বন্টন এবং আবাসস্থলের বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্যের অভাবের কারণে এই কাজটি প্রায়শই জটিল হয়ে ওঠে এবং স্কেল এবং ল্যান্ডস্কেপ বৈশিষ্ট্যের প্রভাব উপেক্ষা করার প্রবণতা থাকে। এখানে, আমরা পোয়াং হ্রদে শীতকালীন সময়ে জিপিএস লগারের সাহায্যে ১১টি প্রাচ্যীয় সাদা স্টর্ক (সিকোনিয়া বয়সিয়ানা) ট্র্যাক করেছি এবং দিনের কার্যকলাপের বন্টন অনুসারে ট্র্যাকিং ডেটা দুটি ভাগে (খাবার এবং বাসা বাঁধার অবস্থা) ভাগ করেছি। তারপরে, বাসস্থান নির্বাচনের বৈশিষ্ট্যগুলি মডেল করার জন্য একটি তিন-পদক্ষেপের মাল্টিস্কেল এবং মাল্টিস্টেট পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছিল: (১) প্রথমত, আমরা দৈনিক চলাচলের বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে এই দুটি রাজ্যের জন্য স্কেলের অনুসন্ধান পরিসর কমিয়েছি; (২) দ্বিতীয়ত, আমরা প্রতিটি প্রার্থী পরিবর্তনশীলের অপ্টিমাইজড স্কেল চিহ্নিত করেছি; এবং (৩) তৃতীয়ত, আমরা প্রাকৃতিক বৈশিষ্ট্য, মানুষের ব্যাঘাত এবং বিশেষ করে ল্যান্ডস্কেপ গঠন এবং কনফিগারেশনের সাথে সম্পর্কিত একটি মাল্টিস্কেল, মাল্টিভেরিয়েবল বাসস্থান নির্বাচন মডেল ফিট করি। আমাদের অনুসন্ধানে দেখা গেছে যে সারসদের আবাসস্থল নির্বাচন স্থানিক স্কেলের সাথে পরিবর্তিত হয়েছে এবং এই স্কেলিং সম্পর্কগুলি বিভিন্ন আবাসস্থলের প্রয়োজনীয়তা (খাওয়া বা বাসা বাঁধা) এবং পরিবেশগত বৈশিষ্ট্যের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ ছিল না। সারসদের খাদ্য সংগ্রহের আবাসস্থল নির্বাচনের জন্য ল্যান্ডস্কেপ কনফিগারেশন আরও শক্তিশালী ভবিষ্যদ্বাণীকারী ছিল, যখন বাসা বাঁধা ল্যান্ডস্কেপ গঠনের প্রতি আরও সংবেদনশীল ছিল। একই সময়ের স্যাটেলাইট চিত্র থেকে প্রাপ্ত উচ্চ-নির্ভুল স্থানিক-টেম্পোরাল স্যাটেলাইট ট্র্যাকিং ডেটা এবং ল্যান্ডস্কেপ বৈশিষ্ট্যগুলিকে একটি বহু-স্কেল বাসস্থান নির্বাচন মডেলে অন্তর্ভুক্ত করা প্রজাতি-পরিবেশগত সম্পর্কের বোঝাপড়াকে ব্যাপকভাবে উন্নত করতে পারে এবং দক্ষ পুনরুদ্ধার পরিকল্পনা এবং আইন প্রণয়নের পথ দেখাতে পারে।