Benjamin S. Robb va hamkorlari tomonidan tayyorlangan “Predicting where to restore migrations with wildlife crossing structures: pronghorn and the remnants of lost migrations” nomli tadqiqot yovvoyi hayvonlar o‘tish inshootlari nafaqat hozir ham davom etayotgan migratsiya yo‘llarini himoya qilish, balki yo‘llar tomonidan o‘tmishda kesib tashlangan va bugun ko‘zga ko‘rinmay qolgan migratsiyalarni qayta tiklash uchun ham ishlatilishi mumkinligini ko‘rsatadigan keng qamrovli harakat ekologiyasi ramkasini taqdim etadi.

Tadqiqot markazida Shimoliy Amerikaning xos tuyoqli sutemizuvchilaridan biri bo‘lgan pronghorn (Antilocapra americana) turadi. Tadqiqotchilar Vayomingning janubidan o‘tuvchi US Interstate 80, ya’ni I80 avtomagistrali va unga bog‘liq to‘siq tizimlari pronghorn harakatlari uchun deyarli o‘tib bo‘lmaydigan to‘siq hosil qilganini tahlil qiladi. Maqolada keltirilgan ma’lumotlarga ko‘ra, I80 ga 15 km ichida yaqinlashgan 207 ta GPS yoqali pronghorn ichidan atigi 8 tasi bu to‘siqni muvaffaqiyatli kesib o‘tgan. Bu topilma avtomagistral faqat o‘lim xavfi emas, balki migratsion xulqni uzib qo‘yadigan katta ekologik to‘siq ham ekanini ko‘rsatadi.

Tadqiqotning asosiy muammosi shundan iborat: agar bir yo‘l endi hayvonlar tomonidan kesib o‘tilmasa, zamonaviy GPS ma’lumotlarida o‘sha yo‘lning narigi tomoniga o‘tgan migratsiya yo‘llari ko‘rinmay qoladi. Bunday vaziyatda o‘tish inshootlarini qayerga joylashtirish kerak? Klassik yondashuv hayvonlar hozir ham o‘tadigan joylarni yoki transport vositalari bilan to‘qnashuvlar ko‘p bo‘ladigan nuqtalarni asos qilib oladi. Ammo yo‘qolgan migratsiyalarni tiklash uchun bu yetarli emas, chunki kuzatiladigan o‘tishning o‘zi yo‘q. Tadqiqotchilar bu bo‘shliqni to‘ldirish uchun uch bosqichli bashorat ramkasini ishlab chiqadi: avval mavsumiy habitatlarni aniqlash, so‘ng bu habitatlar orasidagi ehtimoliy migratsion koridorlarni modellashtirish, oxirida esa bashoratlarni mustaqil ma’lumot bilan tekshirish.

Tadqiqotda 2002–2020 yillar oralig‘ida to‘plangan, 7 ta pronghorn populyatsiyasini qamrab olgan va jami 1051 animal-year GPS yoqa ma’lumotlari ishlatiladi. Tadqiqotchilar avval resource selection functionlar orqali yozgi va qishki habitatlarni aniqlaydi. So‘ngra migratsiya ehtimoli yuqori bo‘lgan ikki populyatsiyadan o‘rgatilgan cost-distance modellari yordamida, I80 bo‘lmaganda pronghornlar qaysi yo‘nalishlar bo‘ylab migratsiya qilishi mumkinligini bashorat qiladi. Natijada I80 bo‘ylab taxminan 600 km uzunlikdagi kesim uchun yovvoyi hayvonlar o‘tish joyi qurilsa pronghorn migratsiyalarini qayta tiklash ehtimoli yuqori bo‘lgan nuqtalarni ko‘rsatadigan issiqlik xaritasi ishlab chiqiladi.

Tadqiqotning kuchli tomoni — bashorat qilingan tarixiy migratsiya koridorlarini mustaqil ma’lumotlar bilan tekshirishidir. Tadqiqotchilar model yuqori bog‘liqlik ko‘rsatgan hududlarning pronghorn-avtomobil to‘qnashuvi nuqtalari hamda yovvoyi hayvonlar uchun maxsus loyihalanmagan mavjud pastki o‘tish joylarida kamera orqali kuzatilgan pronghorn foydalanishi bilan mos kelishini bildiradi. Ayniqsa kuz mavsumida o‘tish joyidan foydalanish bilan bashorat qilingan bog‘liqlik toifasi o‘rtasida Spearman korrelyatsiyasi = 0.514 va p = 0.035 topiladi. Bahorda korrelyatsiya 0.409 va p = 0.082 bo‘lib, biroz zaifroq, ammo yo‘nalish jihatidan o‘xshashdir. Bundan tashqari, pronghorn jasadlari yozuvlariga asoslangan o‘tish urinishlari model eng yuqori bog‘liqlik deb bashorat qilgan koridorlarda tasodifga nisbatan sezilarli darajada ko‘proq to‘planadi.

Ushbu tadqiqot yo‘l ekologiyasi va migratsion koridorlarni tiklash nuqtayi nazaridan muhim konseptual burilish taklif qiladi. O‘tish inshootlari ko‘pincha faqat transport vositalari bilan to‘qnashuvlarni kamaytirish uchun rejalashtiriladi. Bu maqola esa o‘tish joylari bundan ham kattaroq ekologik vazifani bajarishi mumkinligini — o‘tmishda uzilib qolgan migratsion xulqni qayta bog‘lashni — ilgari suradi. Biroq ish preprint bo‘lib, hakamlikdan o‘tmagan; taklif qilingan ramka landshaft miqyosida nomzod hududlarni ishlab chiqaradi, ammo muhandislik imkoniyati, ijtimoiy qabul, mahalliy yer sharoiti va o‘tishdan keyingi monitoring kabi bosqichlar alohida bajarilishi kerak.

Dunyo bo‘ylab avtomobil yo‘llari, temir yo‘llar, to‘siqlar va boshqa inson yaratgan chiziqli obyektlar hayvonlar harakatini tobora cheklab bormoqda. Migratsiya qiluvchi tuyoqlilar uchun bu muammo ayniqsa dolzarb. Chunki bu turlar yilning turli davrlarida turli hududlarga ehtiyoj sezadi. Qishda qor kamroq bo‘lgan, energiya sarfi pastroq yoki oziqqa kirish saqlanib qolgan hududlarga; yozda esa bolalash, yaylovdan foydalanish va yaxshiroq o‘simlik qoplamiga yetish mumkin bo‘lgan hududlarga ko‘chadi. Bu harakat faqat individual xulq emas, balki populyatsiya darajasidagi hayot strategiyasidir.

Pronghornlar ham shu ko‘chmanchi hayot strategiyasining yorqin namunasidir. Shimoliy Amerikaning ochiq landshaftlariga moslashgan bu tur katta hududlarda mavsumiy harakatlar qiladi. Ammo avtomagistrallar va to‘siqlar bu harakatlarni uzib qo‘yishi mumkin. Tadqiqotda tahlil qilingan I80 Vayoming bo‘ylab taxminan 600 km cho‘zilgan katta to‘siq sifatida tavsiflanadi. Avtomagistral faqat yo‘l yuzasi emas; u transport oqimi, to‘siqlar, chekka infratuzilma va o‘tishga mos bo‘lmagan tuzilmalar bilan birga pronghorn harakatini jiddiy cheklaydi.

Tadqiqotning eng muhim chiqish nuqtalaridan biri — zamonaviy yovvoyi hayvonlar o‘tish joylarini rejalash ko‘pincha kuzatilgan o‘tishlarga tayanishidir. Agar hayvonlar hali ham bir yo‘lni kesib o‘ta olsa, GPS yoqa ma’lumotlari o‘tish nuqtalarini ko‘rsatadi. Avtomobil to‘qnashuvi ma’lumotlari ham qayerlarda o‘tish urinishlari yoki yo‘l foydalanishi ko‘proq ekanini ochib beradi. Bunday holda o‘tish inshootlari mavjud harakat koridorlari yo‘l bilan kesishgan joyga qo‘yilishi mumkin.

Ammo yo‘qolgan migratsiyalar uchun vaziyat boshqacha. Agar yo‘l yoki to‘siq tizimi hayvonlarning o‘tishini deyarli butunlay to‘xtatsa, GPS ma’lumotlarida endi yo‘lning narigi tomoniga o‘tgan aniq yo‘llar ko‘rinmaydi. Tarixiy migratsiya koridorlarining batafsil joylashuvi ham ko‘pincha mavjud emas. Shu sababli “hayvon o‘tgan joyni topib, u yerga o‘tish joyi qur” degan klassik yondashuv ishlamaydi. Chunki hayvon endi o‘ta olmaydi. Tadqiqotchilar shu sabab savolni teskari qo‘yadi: bugungi mavsumiy habitatlar va hayvonlar harakat afzalliklari yordamida, to‘siq qurilishidan oldin mavjud bo‘lgan bo‘lishi mumkin bo‘lgan migratsion koridorlarni bashorat qilib bo‘ladimi?

Bu savol yovvoyi hayvonlarni boshqarish nuqtayi nazaridan juda muhim. O‘tish inshootlari qimmat. Tadqiqotda bir overpass uchun 2007 yilda taxminan 5 million dollar xarajat misoli keltiriladi. Bunday qimmat inshootni noto‘g‘ri joyga qurish nafaqat iqtisodiy yo‘qotish, balki boy berilgan himoya imkoniyati hamdir. Shu sababli yo‘qolgan migratsiyalarni qayta ochish uchun o‘tish joylari sezgi bilan emas, balki turning harakat ekologiyasiga asoslangan bashoratlar bilan belgilanmog‘i kerak.

Tadqiqotchilar ishlab chiqqan ramka uch asosiy bosqichdan iborat. Birinchi bosqich — I80 ning ikki tomonidagi yozgi va qishki habitatlarni aniqlash. Ikkinchi bosqich — pronghornlar bu mavsumiy habitatlar orasida harakat qilayotganda landshaftning qaysi xususiyatlaridan ta’sirlanishini modellashtirish. Uchinchi bosqich — shu ikki ma’lumotni birlashtirib, I80 bo‘ylab qayerlarda tarixiy migratsiya koridorlari mavjud bo‘lgan bo‘lishi mumkinligini xaritalash va bashoratlarni mustaqil ma’lumot bilan tasdiqlash.

Birinchi bosqichda tadqiqotchilar Resource Selection Function, ya’ni RSFdan foydalanadi. RSF hayvonlar qaysi habitat xususiyatlarini tanlashini va qaysilaridan qochishini tushunish uchun ishlatiladigan statistik yondashuvdir. Bu yerda maqsad pronghornlarning yoz va qish mavsumlarida qaysi hududlarni yuqori ehtimol bilan tanlashini bashorat qilishdir. Tadqiqotda 2002–2020 yillar oralig‘idagi GPS yoqa ma’lumotlari ishlatiladi va jami 1051 animal-year ma’lumot 7 populyatsiya bo‘yicha tahlil qilinadi.

RSF modelida migratsiya vaqtida olingan GPS nuqtalari chiqarib tashlanadi; chunki bu bosqichda maqsad migratsiya yo‘lini emas, mavsumiy habitatdan foydalanishni aniqlashdir. Yozgi davr iyun–sentyabr, qishki davr esa dekabr–fevral sifatida belgilanadi. Har bir individning mavsumiy maydoni %99 kernel density estimate bilan ifodalanadi. So‘ng bu hududlardan foydalanilgan va foydalanish mumkin bo‘lgan nuqtalar tanlanadi.

Tadqiqotning metodologik jihatdan ehtiyotkor tomoni — tanlovning masshtabga bog‘liqligini tan olishidir. Hayvon katta miqyosda hudud tanlaganda bir omillarga, o‘sha hudud ichida kichik patch tanlaganda boshqa omillarga javob berishi mumkin. Shu sababli tadqiqotchilar ham home range darajasida, ham patch darajasida tahlil qiladi. Bundan tashqari, har ikki daraja uchun turli makoniy buffer masshtablari sinovdan o‘tkaziladi. Home range darajasi uchun 0.25 km–15 km, patch darajasi uchun 0.05 km–1.5 km oralig‘idagi buffer tanlovlari ishlatiladi.

RSF modellarida pronghorn habitat tanloviga ta’sir qilishi mumkin bo‘lgan 10 ta predictor ishlatiladi: slope, heat load, topographic position, river density, sagebrush cover, herbaceous cover, annual cover, integrated NDVI, fence density va major highway density. Bular pronghorn ekologiyasi uchun mazmunli o‘zgaruvchilardir. Masalan, slope harakat xarajatini o‘zgartirishi mumkin; sagebrush va herbaceous cover oziq va qoplama bilan bog‘liq bo‘lishi mumkin; fence va highway density esa inson yaratgan to‘siq ta’sirini bevosita ifodalaydi.

RSF modellar mixed-effects conditional Poisson modellar bilan quriladi. Bu tanlov individ va populyatsiyalar orasidagi farqlarni inobatga olish uchun qilingan. Har bir animal-year uchun random intercept ishlatiladi va ular populyatsiya ichida nested bo‘ladi. Model tanlash to‘liq modeldan orqaga qarab olib tashlash orqali amalga oshiriladi va eng parsimonious model 2 ΔAIC ichida tanlanadi. Bashorat sifati esa uch martalik cross-validation va Spearman rank correlation bilan baholanadi.

Bu bosqichda tadqiqotchilar muhim qo‘shimcha test o‘tkazadi. GPS ma’lumotlarining katta qismi I80 yaqinidagi pronghornlarni ham o‘z ichiga olgani uchun, I80 ning to‘siq ta’siri habitat tanlov bashoratlarini buzishi mumkin. Masalan, pronghornlar sifatli habitatni ishlatmoqchi bo‘lsa ham, avtomagistral sababli u yerga kira olmasligi mumkin. Shu sabab tadqiqotchilar I80 dan 15 km dan uzoqda bo‘lgan individlar bilan RSF modellarini qayta quradi. Bu to‘siq ta’siridan kamroq buzilgan habitat afzalliklarini baholashga yordam beradi.

Natijalar RSF modellarining habitat foydalanishini yuqori aniqlikda bashorat qilganini ko‘rsatadi. Tadqiqotda barcha modellar uchun Spearman rank correlation qiymatlari 0.8 dan yuqori ekani aytiladi. Bu model habitat sifati oshgan sari GPS nuqtalarining ham shu hududlarda to‘planganini muvaffaqiyatli ushlaganini bildiradi. Bundan tashqari, pronghornlar umumiy holda tekisroq hududlarni, ma’lum yo‘nalishdagi qiyaliklarni va pastroq fence density ga ega joylarni tanlagani qayd etiladi.

Tadqiqot I80 ning habitat tanlovini cheklaganiga qo‘shimcha dalil ham keltiradi. I80 yaqinidagi pronghornlar ayniqsa yozda, patch darajasida, I80 dan uzoq pronghornlarga qaraganda pastroq sifatli habitatdan foydalangani bildiriladi. Aksincha, I80 atrofidagi 15 km maydonning umumiy landshaftga nisbatan biroz yuqoriroq sifatli habitatga ega ekani qayd etiladi. Bu birga qaralganda, pronghornlar atrof-muhit yomonligi sabab emas, balki to‘siq tufayli yaxshiroq hududlarga kira olmagani uchun pastroq sifatli habitatdan foydalanayotgan bo‘lishi mumkin degan xulosani tug‘diradi.

Ikkinchi bosqichda tadqiqotchilar mavsumiy habitatlar orasidagi ehtimoliy migratsiya yo‘llarini bashorat qilish uchun cost-distance modellarini quradi. Cost-distance yondashuvi hayvon landshaft bo‘ylab harakat qilayotganda ayrim hududlardan osonroq, boshqalaridan esa qiyinroq o‘tishini faraz qiladi. Qiyalik, zich yo‘l tarmog‘i yoki mos bo‘lmagan qoplama harakat xarajatini oshirishi mumkin; ayrim o‘simlik qoplami yoki ochiq landshaft xususiyatlari esa harakatni osonlashtiradi.

Tadqiqotda cost-distance modellar harakat xulqi eng ko‘p kuzatilgan ikki populyatsiya asosida o‘rgatiladi: Sublette va Medicine Bow. Sublette uchun 29 ta kuzgi va 47 ta bahorgi migratsiya; Medicine Bow uchun 57 ta kuzgi va 40 ta bahorgi migratsiya ishlatiladi. Boshqa besh populyatsiyadagi migratsiyalar model bahosi uchun chetda qoldiriladi: 30 ta kuzgi va 50 ta bahorgi migratsiya. Migratsiyalar bahor uchun fevral–iyun orasida boshlanganlar, qolganlari kuz deb tasniflanadi.

Migratsiya yo‘llaridagi autocorrelationni kamaytirish uchun har bir individning migratsiya nuqtalari kamida 1.5 km oralig‘ida bo‘lishi uchun siyraklashtiriladi; bu amaliyot ma’lumotlar to‘plamida %77 qisqarish hosil qiladi. Shuningdek, 10 nuqtadan kam bo‘lgan migratsiyalar chiqarib tashlanadi va shu sabab 99 ta migratsiya ma’lumotdan yo‘qotiladi. Bu tafsilot muhim, chunki model to‘g‘ri ishlashi uchun yetarli sonli va yo‘nalishli harakat nuqtalari kerak bo‘ladi.

Cost-distance modellarida pronghorn harakatiga ta’sir qilishi mumkin deb hisoblangan 6 ta predictor ishlatiladi: slope, aspect, roads ga masofa, rivers ga masofa, sagebrush cover va herbaceous cover. Tadqiqotchilar har bir migratsiya uchun kuzatilgan GPS nuqtalarining model bashorat qilgan least-cost corridor yuzasi bilan qanchalik mos kelishini maksimum likelihood doirasida baholaydi.

Bu yondashuvning kuchli tomoni shundaki, koridor bashorati faqat tadqiqotchining sezgisiga emas, balki hayvonning haqiqiy harakat xulqiga asoslanadi. Ish buni oddiy chiziqli regressiyaga qiyoslaydi: bu yerda bashorat qilingan chiziq — migratsiya uchun eng ehtimolli past xarajatli yo‘l; kuzatilgan GPS nuqtalari — bog‘liq o‘zgaruvchi; landshaft xususiyatlari esa tushuntiruvchi o‘zgaruvchilardir. Shunday qilib, model hayvon qaysi landshaft xususiyatlari orqali harakat qilishini o‘rganadi.

Cost-distance natijalari mavsumiy farqlarni ko‘rsatadi. Ikkala populyatsiyada ham kuzgi migratsiyalar yuqori slope tomonidan to‘siladi va vegetation cover covariate’laridan sezilarli darajada ta’sirlanmaydi. Bahorgi migratsiyalarda esa sagebrush cover harakatni osonlashtiradi, yuqori herbaceous cover va katta slope esa harakatni qiyinlashtiradi. Bu natija pronghorn migratsiyasi faqat eng qisqa masofa emasligini, balki landshaft xususiyatlari va mavsumiy sharoitlar bilan shakllanishini ko‘rsatadi.

Model validatsiyasida kuzgi cost-distance modellar straight-line modelga qaraganda yaxshiroq natija beradi. Medicine Bow modelida predicted corridor maydoni straight-line modelga nisbatan %9 kichik, Sublette modelida esa %23 kichik chiqadi. Bu bir xil GPS nuqtalarini qamrab olish uchun ancha tor va mazmunli koridor bashorati olinayotganini bildiradi. Bahorda esa cost-distance modellar straight-line modeldan yaxshiroq ishlamaydi. Bu mavsumiy farq model har doim bir xil kuchli emasligini va ayniqsa bahorgi migratsiyalar boshqa yoki kamroq ekologik o‘zgaruvchilar bilan tushuntirilishi mumkinligini ko‘rsatadi.

Uchinchi bosqichda tadqiqotchilar I80 bo‘ylab tarixiy migratsiya koridorlarini bashorat qiladi. Buning uchun avval yoz va qish habitat sifati xaritalari ishlatiladi. Har ikki mavsumda ham habitat yaroqliligining 80-persentildan yuqori bo‘lgan hududlaridan 3,000 tadan tasodifiy nuqta olinadi. So‘ng I80 ning qarama-qarshi tomonidagi turli mavsum nuqtalari bilan tasodifiy juftlash amalga oshiriladi. Juftlar orasidagi masofa ma’lumotlar to‘plamida kuzatilgan minimum va maksimum migratsiya masofasiga mos ravishda 30 km–300 km oralig‘ida saqlanadi.

Jami kuzgi va bahorgi uchun 6,000 ta start-end pairing yaratiladi. Bu juftliklar Sublette va Medicine Bow cost-distance modellari bilan ishlanadi va jami 12,000 probability surface hosil qilinadi. Har bir sirt hayvonning ma’lum boshlang‘ich va tugash nuqtalari orasidagi bir piksel orqali migratsiya qilish ehtimolini ifodalaydi. Bu yuzalar mavsum va model bo‘yicha birlashtiriladi.

Faqat boshlang‘ich va tugash nuqtalarining makoniy tartibidan kelib chiqadigan bog‘liqlikni ajratish uchun tadqiqotchilar bashoratlarini null spatial prediction orqali normallashtiradi. So‘ng Sublette va Medicine Bow modellardan chiqqan qatlamlar ko‘paytiriladi, bu esa ikki model bir vaqtning o‘zida yuqori bog‘liqlik bergan hududlarni ajratib ko‘rsatadi. Yakunda mavsumiy bog‘liqlik qatlamlari log transform qilinadi va besh persentil toifasiga bo‘linadi. Shunday qilib I80 bo‘ylab qaysi hududlar eng ehtimolli tarixiy migratsion koridorlar bo‘lishi mumkinligi xaritalanadi.

Bu xaritalarning eng muhim natijasi yuqori bog‘liqlik hududlarining ayniqsa Wamsutter va Rawlins atrofida jamlanishidir. Tadqiqotda bu ikki hudud I80 ning janubidagi qishki hududlarni shimoli-g‘arb, shimol va shimoli-sharqdagi yozgi hududlar bilan bog‘laydigan muhim corridor network sifatida tasvirlanadi. Bundan tashqari Green River ning g‘arbi, Rawlins ning sharqi va g‘arbi, Laramie ning g‘arbi hamda tog‘ vodiylari yoki daryolar bilan parallel tor koridor tarmoqlari ham ajralib chiqadi.

1-shakl tadqiqotning umumiy mantiqini vizuallashtiradi. Panel A da o‘tib bo‘ladigan to‘siqlarda GPS yoqa izlari to‘g‘ridan-to‘g‘ri o‘tish nuqtalarini ko‘rsatishi; ammo o‘tib bo‘lmaydigan to‘siqlarda hayvonlar o‘ta olmagani uchun bu usul bo‘shliq qoldirishi tasvirlanadi. Panel B da mavjud bir pastki o‘tish joyidan o‘tayotgan uchta pronghorn fotosurati keltiriladi. Bu pastki o‘tish joyi yovvoyi hayvonlar uchun maxsus ishlab chiqilmagan bo‘lsa-da, kam miqdordagi foydalanish ham model validatsiyasi uchun qiymatli ma’lumotdir. Panel C da Vayoming bo‘ylab I80 ustidagi GPS yoqa harakatlari, kam uchraydigan crossing nuqtalari va tavsiya etilgan crossing hududlari xaritada ko‘rsatiladi. Bu vizual I80 ning pronghorn harakatlari uchun qanchalik kuchli to‘siq ekanini aniq namoyish etadi.

2-shakl esa tadqiqotning eng muhim xaritasini beradi. Panel A da kuz mavsumi uchun bashorat qilingan tarixiy pronghorn migratsion koridorlari ko‘rsatiladi. Rang shkalasida qizilga yaqin hududlar 80–100 persentil bog‘liqlik sinfini, ya’ni eng kuchli koridor nomzodlarini bildiradi. Wamsutter–Rawlins liniyasi aniq ajralib turadi. Panel B da pronghornlarning I80 bo‘ylab avtomobillar bilan to‘qnashgan, ya’ni o‘tishga uringan nuqtalari ko‘k markerlar bilan ko‘rsatiladi. Bu nuqtalarning yuqori bog‘liqlik koridorlari bilan mos kelishi modelning mustaqil ma’lumot bilan qo‘llab-quvvatlanganini ko‘rsatadi. Panel C va D da esa kuz va bahor uchun kamera ma’lumotlari hamda mavjud pastki o‘tish joylaridagi pronghorn foydalanish ko‘rsatkichlari keltiriladi.

Model validatsiyasi tadqiqot ishonchliligi uchun juda muhim. Tadqiqotchilar mavjud pastki o‘tish joylariga o‘rnatilgan kameralar bilan pronghorn foydalanishini kuzatadi. Kuzda 17 ta inshoot, bahorda 19 ta inshoot kuzatiladi. Kuzda bashorat qilingan connectivity bin bilan pronghorn o‘tish joyidan foydalanish ulushi o‘rtasida Spearman rank correlation = 0.514 va p = 0.035 topiladi. Bahorda bu munosabat 0.409 va p = 0.082 darajasida bo‘ladi. Bahorgi natija klassik 0.05 ahamiyatlilik chegarasidan o‘tmaydi, ammo yo‘nalish jihatidan model kutganiga mos.

Ikkinchi validatsiya manbasi — pronghorn-avtomobil to‘qnashuvi ma’lumotlaridir. Vayoming transport departamenti tomonidan 2009–2019 yillarda to‘plangan pronghorn jasad yozuvlari ishlatiladi. Jami 314 ta carcass location crossing attempt ko‘rsatkichi sifatida olinadi. Tadqiqotchilar eng yuqori bog‘liqlik konturi ichida va tashqarisida crossing attempt nisbatini hisoblaydi. Kuz va bahor xaritalarida o‘tish urinishlari yuqori bog‘liqlik koridorlarida tasodifga nisbatan sezilarli darajada ko‘proq to‘plangani topiladi; har ikki mavsum uchun p < 0.001 qayd etiladi.

Bu topilma tadqiqotning asosiy da’vosini mustahkamlaydi. Model faqat habitat va cost-distance farazlaridan hosil qilingan xarita emas; u mustaqil collision va kamera ma’lumotlari orqali haqiqiy pronghorn xulqiga bog‘lanadi. Hayvonlarning o‘tishga uringan va muvaffaqiyatsiz bo‘lgan joylari model “bu yerda tarixiy migratsiya koridori bo‘lishi mumkin” degan joylar bilan mos tushadi. Bu yovvoyi hayvonlar o‘tish joylarini faqat collision kamaytiruvchi infratuzilma emas, balki migratsiyani tiklovchi vosita sifatida ham rejalash mumkinligini ko‘rsatadi.

Tadqiqot muhokama qismida bu natijalar himoya rejalashtirish nuqtayi nazaridan nimani anglatishini tushuntiradi. O‘tish inshootlari bugunga qadar ko‘proq davom etayotgan migratsiyalarni himoya qilish yoki transport vositasi bilan to‘qnashuvlarni kamaytirish uchun ishlatilgan. Ammo yo‘llar bilan butunlay uzib tashlangan migratsiyalar ham mavjud. Bunday yo‘qolgan migratsiyalar uchun o‘tish joylari yangi tiklash vositasi bo‘lishi mumkin. Biroq buning uchun o‘tmishda qayerda migratsiya bo‘lganini taxmin qiluvchi ramka kerak. Ushbu tadqiqot aynan shunday ramkani taklif qiladi.

Ajralib turgan nomzod hududlardan biri Wamsutter va Rawlins atrofi. Bu joylarda bashorat qilingan koridorlar I80 ning janubidagi qishki hududlarni shimoldagi yozgi hududlar bilan bog‘laydi va bir nechta populyatsiya uchun foyda berishi mumkin. Tadqiqot shuningdek bu koridorlar pronghorn to‘qnashuvlarining eng ko‘p bo‘lgan hududlari bilan kesishishini va ikki GPS yoqali pronghornning hozirgi, ammo yovvoyi hayvonlar uchun maxsus bo‘lmagan pastki o‘tish joyidan o‘tganini bildiradi.

Pronghornlarning pastki o‘tish joylariga munosabati ham muhim. Tadqiqot pronghornlar odatda underpass dan ko‘ra overpass dan foydalanishga kamroq moyil ekanini aytadi. Bu o‘tish inshooti dizaynida faqat joy emas, balki inshoot turi ham muhimligini ko‘rsatadi. Pronghorn koridori uchun overpass ba’zi hollarda underpass dan yaxshiroq bo‘lishi mumkin. Biroq mavjud pastki o‘tish joylari, interfeyslar yoki machinery underpasses kabi ochiqliklar kamroq xarajatli retrofit imkoniyatlarini ham beradi.

Green River Basin ning g‘arbiy qismidagi bashoratlar ham tarixiy nuqtayi nazardan e’tiborga loyiq. Tadqiqot bu hududda arxeologik ov joylari va pronghorn bonebed yozuvlari o‘tmishda shimol-janub mavsumiy harakatlarni tutib qolgan inson faoliyati bilan bog‘liqligini qayd etadi. Zamonaviy Sublette va Uinta-Cedar pronghorn suruvlari ham I80 ning qarama-qarshi tomonlarida qishlaydi va to‘siqqa perpendikulyar yo‘nalishda migratsiya qiladi. Shu sababli modelning g‘arbiy koridor bashoratlari tarixiy va zamonaviy ekologik dalillar bilan uyg‘un ko‘rinadi.

Tadqiqotning kengroq ahamiyati harakat ekologiyasidagi ma’lumot va metodlarni himoya muhandisligiga bog‘lashidadir. GPS yoqa ma’lumotlari hayvonlarning habitatdan foydalanishi va harakat xulqi haqida juda batafsil ma’lumot beradi. Cost-distance modellar va maksimum likelihood yondashuvi esa bu harakatlarni statistik jihatdan eng ehtimolli koridorlarga aylantirishga yordam beradi. Shunday qilib o‘tish joylarini rejalash faqat yo‘l bo‘yidagi o‘lim yozuvlariga emas, balki hayvonning mavsumiy ehtiyojlari va landshaft ustida qanday harakat qilishiga asoslanadi.

Bu yondashuv iqlim o‘zgarishi sharoitida ham muhim. Tadqiqot extreme weather events ko‘payar ekan, pronghorn kabi harakat qilib yomon sharoitlardan qochadigan turlar uchun bog‘liqlik yanada muhim bo‘lishini bildiradi. Qor chuqurligi, qurg‘oqchilik, o‘simlik qoplami o‘zgarishi yoki issiqlik stressi hayvonlarni boshqa hududlarga ko‘chishga majbur qilishi mumkin. Agar avtomagistrallar va to‘siqlar bu harakatni to‘xtatsa, populyatsiyalar xavf ostida qoladi. Demak o‘tish inshootlari nafaqat bugungi migratsiyalarni, balki kelajakdagi iqlimga moslashuv imkoniyatini ham qo‘llab-quvvatlashi mumkin.

Tadqiqot global yo‘l fragmentatsiyasi kontekstiga ham joylashtiriladi. 100 km² dan katta roadless hududlar quruqlikning atigi %7 ini tashkil etadi; qolgan %93 qismi inson ta’siri bilan parchalangan landshaftlardan iborat. Shu sababli himoya strategiyalari faqat buzilmagan hududlarni saqlash bilan cheklanib qolmasligi kerak. Inson izi ichidagi yashash hududlarini qayta bog‘lash ham zarur. Yovvoyi hayvonlar o‘tish joylari bu tiklash yondashuvining aniq vositalaridan biridir.

Tadqiqotning kuchli tomonlari katta GPS ma’lumotlar to‘plami, ko‘p masshtabli RSF yondashuvi, hayvon harakati bilan kalibrlangan cost-distance modellar, mustaqil tasdiqlash ma’lumotlari, I80 bo‘ylab keng landshaft miqyosidagi bashorat va collision/kamera ma’lumotlari bilan model sinovi birgalikda ishlatilganidadir. Bundan tashqari tadqiqot faqat mavjud o‘tishlarni himoya qilishni emas, yo‘qolgan migratsiyalarni qayta tiklashni ham maqsad qilgani uchun yo‘l ekologiyasi adabiyotidagi kam o‘rganilgan bo‘shliqqa e’tibor qaratadi.

Cheklovlar ham ochiq ko‘rsatilishi kerak. Birinchisi, ish hakamlikdan o‘tmagan preprintdir. Ikkinchisi, cost-distance modellar yo‘nalishli harakat va aniq start-end nuqtalarini faraz qiladi. Shu sababli stopover yoki qaytish harakatlari ma’lumotdan chiqarib tashlangan. Bu ramka katta va sifatli GPS to‘plamlarini talab qilishini anglatadi. Agar ma’lumot siyrak bo‘lsa yoki harakat juda murakkab/yo‘nalishsiz bo‘lsa, modelni qo‘llash qiyinlashadi.

Uchinchi cheklov — model mavjud habitat va bog‘liqlik sharoitlariga tayanganidir. Yer foydalanish, energetika rivoji, yangi yo‘llar, to‘siqlar yoki iqlim o‘zgarishi kelajakda habitat yaroqliligini o‘zgartirishi mumkin. Tadqiqot ramkaning kelajakdagi habitat yoki antropogen rivojlanish prognozlarini ham o‘z ichiga olishi mumkinligini aytadi, ammo hozirgi qo‘llanish amaldagi sharoitlarga asoslanadi. To‘rtinchi cheklov shuki, model landshaft miqyosida nomzod hududlar beradi. Yakuniy o‘tish joyi uchun muhandislik imkoniyati, topografiya, mulk huquqi, ijtimoiy qabul va xarajat tahlillari kerak bo‘ladi.

Beshinchi cheklov — o‘tish qurilgandan keyin uning samaradorligini kuzatish zaruriyati. Model yuqori bog‘liqlik ko‘rsatgan joyga inshoot qurish avtomatik tarzda migratsiya qaytishini kafolatlamaydi. Hayvonlarning inshootni o‘rganishi, ijtimoiy o‘tishi, atrofdagi to‘siq tartibi, inson faoliyati va inshoot turi natijaga ta’sir qiladi. Shu sabab tadqiqot ramka yirik va ko‘p tarmoqli tiklash loyihasining faqat birinchi bosqichi ekanini urg‘ulaydi.

Tadqiqot aytayotgani bilan aytmayotganini ajratish muhim. Ish I80 bo‘ylab ma’lum nuqtalarda o‘tish joyi qurilsa pronghorn migratsiyasi aniq qaytishini isbotlamaydi. Shuningdek, har bir bashorat qilingan koridor muhandislik nuqtayi nazaridan darhol amalga oshiriladi demaydi. Aksincha, ish yo‘qolgan migratsiyalarni tiklash uchun qaysi hududlar ekologik jihatdan eng istiqbolli nomzod ekanini bashorat qiladigan va bu bashoratlarni mustaqil xulq ma’lumotlari bilan qo‘llab-quvvatlaydigan ramka taklif qiladi.

Shu sabab tadqiqotning eng kuchli xabari shunday: agar yo‘llar hayvon migratsiyasini butunlay kesib tashlagan bo‘lsa, o‘tish joylarini rejalash faqat mavjud o‘tish nuqtalarini izlab qilinmasligi kerak. Yo‘qolgan koridorlar mavsumiy habitatlar va hayvon harakat afzalliklari orqali qayta taxmin qilinmog‘i lozim. Bunday yondashuv yovvoyi hayvonlar o‘tish joylarini faqat collision kamaytiruvchi infratuzilma emas, balki ekologik jarayonlarni qayta bog‘lovchi tiklash vositalariga aylantiradi.

Tadqiqot usuli va natijalari

Tadqiqot usuli uch asosiy bosqichdan iborat: mavsumiy habitatlarni aniqlash, migratsion koridorlarni shakllantiruvchi landshaft xususiyatlarini modellashtirish va I80 bo‘ylab yo‘qolgan tarixiy migratsiya koridorlarini bashorat qilib, mustaqil ma’lumotlar bilan tasdiqlash.

1. Tadqiqot tizimi va asosiy muammo

2. Ma’lumotlar to‘plami

3. Bosqich 1: Mavsumiy habitatlarni RSF bilan aniqlash

RSF predictor to‘plami:

RSF topilmalari:

• RSF modellar habitatdan foydalanishni kuchli darajada bashorat qilgan; barcha modellarda Spearman rank correlation > 0.8 qayd etiladi.
• Pronghornlar umumiy miqyosda ko‘proq tekis hududlar va ma’lum qiyalik xususiyatlarini tanlagan; patch darajasida esa pastroq fence density li hududlar muhim bo‘lgan.
• I80 dan 15 km uzoqdagi individlar bilan qurilgan modellar to‘siq ta’siridan kamroq buzilgan habitat afzalliklarini bashorat qilish uchun ishlatilgan.
• I80 yaqinidagi pronghornlar ayniqsa yoz patch darajasida kutilgandan pastroq sifatli habitatdan foydalangani topilgan.
• I80 atrofidagi habitatning umumiy landshaftga nisbatan biroz yuqoriroq sifatli bo‘lishi past foydalanish atrof-muhit yomonligidan emas, balki to‘siq ta’siridan kelib chiqishi mumkinligini ko‘rsatadi.

4. Bosqich 2: Cost-distance modellar bilan migratsion xulqni modellashtirish

Cost-distance predictor to‘plami:

Cost-distance topilmalari:

• To‘rt cost-distance modelning barchasi tasodifiy covariate li null modeldan ko‘ra ko‘proq axborotli bo‘lgan.
• Kuzda pronghorn migratsiyalari yuqori qiyalik tomonidan to‘silgan.
• Kuzgi migratsiyalarda vegetation cover covariate’larining aniq ta’siri topilmagan.
• Bahorda sagebrush cover harakatni osonlashtirgan; yuqori herbaceous cover va katta slope harakatni qiyinlashtirgan.
• Kuzda cost-distance modellar straight-line modelga qaraganda yaxshiroq bashorat bergan.
• Medicine Bow modelida corridor maydoni straight-line modelga nisbatan %9 kichik, Sublette modelida %23 kichik topilgan.
• Bahorda cost-distance modellar straight-line modeldan yaxshi ishlamagan.

5. Bosqich 3: I80 bo‘ylab tarixiy koridorlarni bashorat qilish

Xaritalash topilmalari:

• Kuzgi va bahorgi bashorat qilingan koridorlar umumiy holda o‘xshash hududlarda jamlangan.
• Eng yaqqol keng bog‘liqlik hududi janubiy-markaziy Vayomingda, ayniqsa Wamsutter atrofida joylashgan.
• Rawlins atrofi bir nechta populyatsiyani bog‘lay oladigan muhim corridor network sifatida ajralib chiqadi.
• Green River ning g‘arbi, Rawlins ning sharqi va g‘arbi, Laramie ning g‘arbi hamda daryo/tog‘ vodiylari bo‘ylab tor corridor tarmoqlari bashorat qilingan.
• Wamsutter va Rawlins atrofidagi koridorlar I80 ning janubidagi qishki hududlarni shimoli-g‘arb, shimol va shimoli-sharqdagi yozgi hududlar bilan bog‘laydi.

6. Mustaqil validatsiya: kamera ma’lumoti

7. Mustaqil validatsiya: pronghorn-avtomobil to‘qnashuvi ma’lumoti

8. Shakllarning ilmiy ma’nosi

• 1A-shakl: O‘tish mumkin va o‘tib bo‘lmaydigan to‘siqlarda o‘tish joyi rejalash muammosini konseptual ko‘rsatadi. O‘tish mumkin bo‘lgan to‘siqlarda GPS yoqa izlari bevosita o‘tish nuqtalarini ko‘rsata oladi; o‘tib bo‘lmaydigan to‘siqlarda esa hayvon o‘ta olmagani uchun tarixiy koridor joylari taxmin qilinishi kerak.
• 1B-shakl: Mavjud bir pastki o‘tish joyi yonida harakat qilayotgan uchta pronghornning foto/kamera namunasi ko‘rsatiladi. Bu inshoot yovvoyi hayvonlar uchun maxsus qurilmagan bo‘lsa-da, kam foydalanishlar ham model validatsiyasi uchun ma’lumot beradi.
• 1C-shakl: Vayomingda I80 bo‘ylab GPS yoqa harakatlari va kam uchraydigan crossing namunalari xaritalanadi. 207 pronghorndan faqat 8 tasining I80 ni kesib o‘tishi to‘siq kuchini vizual qo‘llab-quvvatlaydi.
• 2A-shakl: Kuz uchun bashorat qilingan tarixiy pronghorn migratsiya koridorlarini ko‘rsatadi. Qizil hududlar eng yuqori bog‘liqlik, ya’ni 80–100 persentil corridor nomzodlaridir. Wamsutter va Rawlins atrofi aniq ajraladi.
• 2B-shakl: Pronghornlarning I80 bo‘ylab avtomobillar bilan to‘qnashgan, ya’ni o‘tish urinishlari qilgan nuqtalarini ko‘rsatadi. Bu nuqtalarning yuqori connectivity hududlari bilan mos kelishi modelni tasdiqlashga hissa qo‘shadi.
• 2C–D shakllar: Kuz va bahorda mavjud pastki o‘tish joylarida kamera bilan kuzatilgan pronghorn foydalanish foizlarini ko‘rsatadi. Bu foydalanish darajalari bashorat qilingan koridor sinflari bilan taqqoslangan.

9. Asosiy natijalar

• Yo‘qolgan migratsiyalarni tiklash uchun o‘tish joylari faqat mavjud o‘tish ma’lumotlariga tayanib belgilanmasligi kerak.
• Mavsumiy habitat bashorati va cost-distance corridor modeling birgalikda ishlatilsa, o‘tmishda mavjud bo‘lgan bo‘lishi mumkin bo‘lgan migratsion koridorlar bashorat qilinishi mumkin.
• I80 Vayomingda pronghorn harakati uchun kuchli to‘siq hosil qiladi; 207 individdan faqat 8 tasi to‘siqni muvaffaqiyatli kesib o‘tgan.
• RSF modellar pronghorn habitat foydalanishini yuqori aniqlikda bashorat qilgan; Spearman korrelyatsiyalari 0.8 dan yuqori.
• Kuzgi cost-distance modellar straight-line modelga qaraganda torroq va yaxshiroq koridor bashoratlarini bergan.
• Wamsutter va Rawlins atrofi I80 bo‘ylab o‘tish inshootlari uchun kuchli nomzod corridor network sifatida ajralib chiqadi.
• Model bashoratlari mustaqil kamera va pronghorn-avtomobil to‘qnashuvi ma’lumotlari bilan qo‘llab-quvvatlangan.
• O‘tish inshootlari faqat to‘qnashuvni kamaytirish uchun emas, balki uzilib qolgan migratsiyalarni qayta tiklash uchun ham ishlatilishi mumkin.

10. Kuchli tomonlar

• Katta va uzoq muddatli GPS yoqa ma’lumotlar to‘plamidan foydalanadi.
• Yetti populyatsiya va 1051 animal-year ma’lumot bilan landshaft miqyosida tahlil qiladi.
• Habitat tanlovi va koridor bashoratini bitta ramkada birlashtiradi.
• Cost-distance modellarini real hayvon migratsiyalari bilan kalibrlaydi.
• Bashoratlarni kamera va to‘qnashuv yozuvlari kabi mustaqil ma’lumotlar bilan tasdiqlaydi.
• Yo‘l o‘tish joylarini faqat collision mitigation emas, migration restoration vositasi sifatida ko‘radi.

11. Cheklovlar

• Ish hakamlikdan o‘tmagan preprintdir.
• Cost-distance modellar yo‘nalishli harakat va ma’lum start-end nuqtalarini faraz qiladi.
• Stopover va qaytish harakatlari chiqarib tashlangani uchun ayrim migratsion murakkabliklar modelga kirmagan bo‘lishi mumkin.
• Ramka katta va sifatli GPS ma’lumot to‘plamini talab qiladi; ma’lumot siyrak joylarda qo‘llash qiyin.
• Bahorgi cost-distance modellar straight-line modeldan yaxshiroq ishlamagan.
• Model mavjud habitat va landshaft sharoitlariga tayanadi; kelajakdagi yer foydalanishi va iqlim o‘zgarishi o‘tish ustuvorliklarini o‘zgartirishi mumkin.
• Xaritalar landshaft miqyosida nomzod hududlarni beradi; yakuniy o‘tish joyi uchun muhandislik, xarajat, yer egaligi va ijtimoiy qabul tahlillari kerak.
• O‘tish qurilgandan keyin migratsiya haqiqatan tiklanganini o‘lchash uchun uzoq muddatli monitoring talab qilinadi.

Manba va usul izohi

Ushbu maqola Benjamin S. Robb, Tristan A. Nuñez, Jerod A. Merkle, William J. Rudd, Hall Sawyer, R. Scott Gamo, Patrick Burke, Jeffrey L. Beck va Matthew J. Kauffman tomonidan tayyorlangan “Predicting where to restore migrations with wildlife crossing structures: pronghorn and the remnants of lost migrations” nomli ishga asoslanib tayyorlangan. Ishda muallif aloqalari University of Wyoming, Wyoming Cooperative Fish and Wildlife Research Unit, Wyoming Migration Initiative, Wyoming Department of Transportation, Wyoming Game and Fish Department, Western Ecosystems Technology va U.S. Geological Survey bilan berilgan.

Manba turi, matnda ochiq ko‘rsatilgan “This preprint research paper has not been peer reviewed” iborasi sababli hakamlikdan o‘tmagan preprint / ilmiy maqola loyihasi sifatida baholanishi kerak. Matnda shuningdek draft article ilmiy hakamlik maqsadida tarqatilgani va hali USGS tomonidan nashr uchun tasdiqlanmagani aytiladi. Shu sababli topilmalar rasmiy USGS pozitsiyasi yoki yakuniy siyosat xulosasi sifatida talqin qilinmasligi kerak.

Bu kontent tayyorlanayotganda ishda berilgan pronghorn GPS yoqa ma’lumotlar to‘plami, I80 to‘siq ta’siri, 1051 animal-year ma’lumot, 7 populyatsiya, RSF model yondashuvi, home range va patch masshtablari, cost-distance modellar, Sublette va Medicine Bow trening populyatsiyalari, 600 km I80 kesimi, Wamsutter va Rawlins atrofidagi tahminiy koridorlar, kamera validatsiya ma’lumotlari, pronghorn-avtomobil to‘qnashuvi yozuvlari, Spearman korrelyatsiyalari, p-qiymatlar, 1 va 2-shakllardagi xaritalar hamda tadqiqot cheklovlari asos qilib olindi.

Matnda mavjud bo‘lmagan aniq tiklash kafolati, tavsiya qilingan o‘tish joylarining muhandislik jihatdan bevosita amalga oshirilishi, barcha pronghorn populyatsiyalari uchun bir xil natija, hakamli nashr qabulі yoki USGS rasmiy siyosat xulosasi kabi iboralar qo‘shilmagan. Tadqiqotning asosiy hissasi yovvoyi hayvonlar o‘tish joylarini yo‘qolgan migratsiyalarni qayta tiklash uchun qayerga joylashtirish mumkinligini bashorat qiladigan, harakat ekologiyasiga tayangan va mustaqil ma’lumotlar bilan tekshirilgan landshaft miqyosidagi qarorlarni qo‘llab-quvvatlovchi ramka taklif qilishidir.