कोरल रीफ्स को विभिन्न गड़बड़ियों से लगातार खतरा बढ़ रहा है, जिससे प्रबंधकों के लिए यह पहचानना आवश्यक हो गया है कि कौन सी रीफ्स अधिक लचीली हैं और अपनी जैव विविधता और पारिस्थितिकी तंत्र के कामकाज को बनाए रखने में सक्षम हैं। लचीलापन क्षमता आकलन कोरल रीफ्स का मूल्यांकन करके यह निर्धारित करता है कि वे गड़बड़ी को झेलने में सक्षम हैं या नहीं, जिससे रीफ प्रबंधन और संरक्षण के लिए महत्वपूर्ण जानकारी मिलती है। पारिस्थितिकी तंत्र की लचीलापन गड़बड़ी के बाद स्थिति, कामकाज और संरचना को बनाए रखने या ठीक करने की क्षमता है (बॉक्स देखें) 1)। इस अध्ययन ने निर्णय विज्ञान और संकेतक डिजाइन सिद्धांत के सिद्धांतों का उपयोग करके 68 और 2008 के बीच किए गए 2022 ऐसे आकलनों का मूल्यांकन किया। अध्ययन का उद्देश्य आम तौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले लचीलापन संकेतकों की पहचान करना, लचीलापन प्रदान करने वाले प्रमुख पारिस्थितिकी तंत्र घटकों के प्रतिनिधित्व का आकलन करना और प्रबंधन उपयोग के लिए इन आकलनों को बढ़ाने के लिए सिफारिशें प्रदान करना था।  

अध्ययन ने उन विशेषताओं और प्रक्रियाओं का एक वैचारिक मॉडल विकसित किया जो कोरल रीफ पारिस्थितिकी तंत्र में पारिस्थितिक क्रियाशीलता और लचीलापन बनाए रखते हैं। लगभग सभी आकलनों में कोरल, शाकाहारी, प्रतिस्पर्धा और रीफ संरचना जैसे प्रमुख पारिस्थितिकी तंत्र घटकों का प्रतिनिधित्व करने वाले संकेतक शामिल थे। हालाँकि, अधिकांश आकलनों में कम से कम एक आवश्यक घटक का अभाव था, जिसमें अक्सर गैर-शाकाहारी मछली समूहों की बहुतायत और विविधता, कोरल, कोरल शिकारियों और बायोएरोडर्स के साथ प्रतिस्पर्धी बातचीत को शामिल नहीं किया गया था। 

कुछ मूल्यांकनों ने अपने संकेतकों के चयन के लिए एक संरचित प्रक्रिया का उपयोग किया, जैसे कि एक वैचारिक मॉडल या चयन मानदंड। इसके अतिरिक्त, केवल कुछ मूल्यांकनों ने अपने संकेतकों को वास्तविक दुनिया की गड़बड़ी के साथ मान्य किया, जिससे रीफ लचीलेपन के बारे में उनके पूर्वानुमानों की सटीकता के बारे में अनिश्चितता बनी रही। कई मूल्यांकनों ने कई संकेतकों का उपयोग किया और संचार की सरलता और आसानी के लिए इन्हें एक समग्र स्कोर में एकत्रित किया। हालाँकि, भार जैसे स्कोर को एकत्रित करने में शामिल पद्धतिगत निर्णय उनके प्रदर्शन को प्रभावित करते हैं, और कुछ मूल्यांकनों ने उनके तरीकों का विस्तृत विवरण या औचित्य प्रदान किया। समीक्षा में संकेतकों को सामान्य बनाने के महत्व पर भी प्रकाश डाला गया है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि आकलन सार्थक और विश्वसनीय रूप से लचीलेपन से संबंधित हैं। उदाहरण के लिए, इसमें आदर्श या ऐतिहासिक स्थितियों के सापेक्ष रीफ की स्थिति की तुलना करना शामिल हो सकता है। 

प्रबंधकों के लिए प्रभाव 

लेखक सुधार के लिए सुझाव देते हैं की विश्वसनीयता लचीलापन क्षमता आकलन। अधिक जानकारी के लिए बॉक्स 2 देखें। 

संकेतक चयन:  

  • चट्टान को होने वाली गड़बड़ियों या खतरों के प्रकार को स्पष्ट करें। 
  • प्रमुख स्थानीय पारिस्थितिकी तंत्र घटकों और लचीलेपन कारकों का प्रतिनिधित्व करने वाला एक संकल्पनात्मक मॉडल बनाएं और ऐसे संकेतक चुनें जो पारिस्थितिकी लचीलेपन के अधिक समग्र दृष्टिकोण के लिए इन घटकों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करते हों। 
  • चुने गए संकेतकों की सूची बनाएं और चयन प्रक्रिया का वर्णन करें। 

संकेतक परीक्षण:  

  • गड़बड़ी के दौरान और बाद में रीफ की निगरानी करें ताकि यह जांचा जा सके कि चयनित संकेतक सिस्टम की तन्यकता को सटीक रूप से दर्शाते हैं या नहीं। उदाहरण के लिए, क्या उच्च तन्यकता स्कोर वाली रीफ ब्लीचिंग घटना के दौरान कम ब्लीच हुई? 
  • अनिश्चितता, डेटा अंतराल और पूर्वाग्रहों सहित डेटा गुणवत्ता के बारे में पारदर्शिता सुनिश्चित करें।  

सामान्यीकरण:  

  • 0 और 1 के बीच चरों को मापकर डेटा को सामान्यीकृत करें ताकि उन्हें लचीलेपन के सार्थक संकेतकों में परिवर्तित किया जा सके।  
  • सटीक लचीलापन संकेतक सुनिश्चित करने के लिए सामान्यीकरण के लिए उपयोग किए जाने वाले संदर्भ (थ्रेसहोल्ड) के प्रकार का सावधानीपूर्वक चयन करें। संकेतकों (जैसे, प्राचीन चट्टानें या ऐतिहासिक स्थितियाँ) के लिए स्थानीय या क्षेत्रीय रूप से प्रासंगिक स्वतंत्र संदर्भ स्तरों का उपयोग करने से परिणामों की व्यापक व्याख्या की अनुमति मिलती है।  
  • केवल डेटासेट संदर्भों का उपयोग करके संकेतकों को सामान्य करने से बचें, क्योंकि इससे अंतिम परिणामों की व्याख्या जटिल हो सकती है 
  • साइटों को रैंक करने के लिए उच्चतम स्कोर के विरुद्ध लचीलापन स्कोर को एंकर करने के दूसरे सामान्यीकरण चरण से बचें 

समग्र संकेतक:  

  • संकेतकों को समग्र रूप में एकत्रित करते समय पद्धतिगत निर्णयों, अनिश्चितताओं और मान्यताओं पर विचार करें ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि क्या यह आवश्यक है। 
  • व्यक्तिगत संकेतकों और समग्र सूचकांकों दोनों के लिए परिणामों को ट्रैक करें और प्रस्तुत करें। 
  • संकेतकों को एकत्रित करने के लिए वैकल्पिक विकल्पों का अन्वेषण करें, उदाहरण के लिए उच्चतम (या निम्नतम) मूल्य, या ज्यामितीय माध्य लेना। 
  • किसी भी चर के भार का अनुमान लगाने के लिए मजबूत तरीकों का उपयोग करें, और अंतिम भार योजना को उचित ठहराएं, भले ही यह समान भार हो 
  • पुनरावृत्ति और व्याख्या के लिए समग्र स्कोर बनाने में की गई सभी धारणाओं और निर्णयों को संप्रेषित करें। 

प्रबंधन प्राथमिकता:  

  • मूल्यांकन परिणामों को स्थानीय प्रबंधन कार्यों और प्राथमिकता निर्धारण से जोड़ें। 
  • अपने डेटा को बड़े संरक्षण नियोजन प्रयासों में उपयोग के लिए सुलभ बनाने पर विचार करें। 

लेखक: गुडका, एम, डी. ओबुरा, ईए ट्रेमल और ई. निकोलसन  

साल: 2024 

पारिस्थितिकी और विकास में विधियाँ 15: 612–627. doi: 10.1111/2041-210X.14303 

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