ಆಧುನಿಕ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಐತಿಹಾಸಿಕ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ಪೂರ್ವದ ಸಣ್ಣ ಬಿಳಿ-ಮುಂಭಾಗದ ಗೂಸ್ ಅನ್ಸರ್ ಎರಿಥ್ರೋಪಸ್‌ನ ಬೇಸಿಗೆಯ ಆವಾಸಸ್ಥಾನಗಳ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ಜಾತಿಗಳು (ಪಕ್ಷಿಗಳು):ಚಿಕ್ಕ ಬಿಳಿ ಮುಂಭಾಗದ ಹೆಬ್ಬಾತು (ಆನ್ಸರ್ ಎರಿಥ್ರೋಪಸ್)

ಜರ್ನಲ್:ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ವಿಕಸನ

ಸಾರಾಂಶ:

"ಬೂದು" ಹೆಬ್ಬಾತುಗಳಲ್ಲಿ ಚಿಕ್ಕದಾದ ಲೆಸ್ಸರ್ ವೈಟ್-ಫ್ರಂಟೆಡ್ ಗೂಸ್ (ಅನ್ಸರ್ ಎರಿಥ್ರೋಪಸ್) ಅನ್ನು IUCN ಕೆಂಪು ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ದುರ್ಬಲ ಎಂದು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಶ್ರೇಣಿಯ ರಾಜ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೂರು ಜನಸಂಖ್ಯೆಗಳಿವೆ, ಕಡಿಮೆ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾದ ಪೂರ್ವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ರಷ್ಯಾ ಮತ್ತು ಚೀನಾ ನಡುವೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿ ಪ್ರದೇಶಗಳ ತೀವ್ರ ದೂರಸ್ಥತೆಯು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಭೇಟಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ಚಳಿಗಾಲದ ಸ್ಥಳಗಳಿಂದ ಪಕ್ಷಿಗಳನ್ನು ದೂರದಿಂದಲೇ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದರಿಂದ ಅವುಗಳ ಬೇಸಿಗೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಅನ್ವೇಷಣೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮೂರು ವರ್ಷಗಳ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ GPS ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, A. ಎರಿಥ್ರೋಪಸ್‌ನ ಹನ್ನೊಂದು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಚೀನಾದ ಪ್ರಮುಖ ಚಳಿಗಾಲದ ತಾಣದಿಂದ, ಈಶಾನ್ಯ ರಷ್ಯಾದ ಬೇಸಿಗೆ ಮತ್ತು ವೇದಿಕೆಯ ತಾಣಗಳಿಗೆ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾಯಿತು. ಆ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಪಡೆದ ಡೇಟಾವನ್ನು, ನೆಲದ ಸಮೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸಾಹಿತ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳಿಂದ ಬಲಪಡಿಸಲಾಯಿತು, A. ಎರಿಥ್ರೋಪಸ್‌ನ ಬೇಸಿಗೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಹಿಂದಿನ ಸಾಹಿತ್ಯವು ತೇಪೆಯ ಬೇಸಿಗೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಮಾದರಿಯು ಪಕ್ಕದ ಬೇಸಿಗೆಯ ಆವಾಸಸ್ಥಾನ ಶ್ರೇಣಿ ಸಾಧ್ಯ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೂ ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗಿನ ಅವಲೋಕನಗಳು ಮಾದರಿಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಾದ್ಯಂತ A. ಎರಿಥ್ರೋಪಸ್ ಇರುವುದನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಆವಾಸಸ್ಥಾನಗಳು ಲ್ಯಾಪ್ಟೆವ್ ಸಮುದ್ರದ ಕರಾವಳಿಯಲ್ಲಿ, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಲೆನಾ ಡೆಲ್ಟಾದಲ್ಲಿ, ಯಾನಾ-ಕೋಲಿಮಾ ತಗ್ಗು ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಲೆನಾ, ಇಂಡಿಗಿರ್ಕಾ ಮತ್ತು ಕೋಲಿಮಾದಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ನದಿಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಕಿರಿದಾದ ನದಿತೀರದ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚುಕೊಟ್ಕಾದ ಸಣ್ಣ ತಗ್ಗು ಪ್ರದೇಶಗಳು. ಎ. ಎರಿಥ್ರೋಪಸ್ ಇರುವಿಕೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು 500 ಮೀ ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಎತ್ತರವಿರುವ ಹೇರಳವಾದ ಜೌಗು ಪ್ರದೇಶಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನದಿತೀರದ ಆವಾಸಸ್ಥಾನ ಮತ್ತು ಜೂನ್-ಆಗಸ್ಟ್ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 55 ಮಿಮೀ ಬೆಚ್ಚಗಿನ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದ ಮಳೆ ಮತ್ತು ಸುಮಾರು 14 ° C ಸರಾಸರಿ ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹವಾಮಾನದೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಮಾನವ ಅಡಚಣೆಯು ಸ್ಥಳದ ಸೂಕ್ತತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ, ಮಾನವ ವಸಾಹತುಗಳಿಂದ ಸುಮಾರು 160 ಕಿ.ಮೀ ದೂರದಲ್ಲಿ ಜಾತಿಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಮೇಣ ಇಳಿಕೆ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಣಿ ಪ್ರಭೇದಗಳ ದೂರಸ್ಥ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ದೂರದ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಜಾತಿಗಳ ವಿತರಣಾ ಮಾದರಿಗಳ ದೃಢವಾದ ಅಂದಾಜುಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಜ್ಞಾನ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ತ್ವರಿತ ಜಾಗತಿಕ ಬದಲಾವಣೆಯ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪರಿಸರ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸಂರಕ್ಷಣಾ ನಿರ್ವಹಣಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವಲ್ಲಿ ಜಾತಿಗಳ ವಿತರಣೆಯ ಉತ್ತಮ ಜ್ಞಾನವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.