কানাস বিশ্ববিদ্যালয় (কেটিইউ) এর অধ্যাপক রাইটিস মাস্কেলিয়েনাস বলেছেন, “বনগুলি প্রকৃতির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বাস্তুতন্ত্রের মধ্যে রয়েছে, ক্রমাগত বিকশিত হয়, তবুও তাদের পর্যবেক্ষণ প্রায়শই বিলম্বিত হয়।” জলবায়ু পরিবর্তন, কীটপতঙ্গ এবং মানুষের ক্রিয়াকলাপ বনগুলিকে আমরা ট্র্যাক করার চেয়ে দ্রুত রূপান্তরিত করে – কিছু পরিবর্তন কেবল তখনই স্পষ্ট হয়ে যায় যখন ক্ষতিটি ইতিমধ্যে অপরিবর্তনীয় হয়।
কেটিইউ গবেষকরা উদ্ভাবনী প্রযুক্তিগত সমাধানের প্রস্তাব দিচ্ছেন: একটি উদ্ভাবনী বন পুনর্জন্ম মডেল এবং একটি শব্দ বিশ্লেষণ ব্যবস্থা যা বনের অবস্থার পূর্বাভাস দিতে পারে এবং বাস্তব সময়ে পরিবেশগত পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে পারে।
বন ব্যবস্থাপনা আজ ক্রমবর্ধমান পরিবেশগত পরিবর্তনগুলির দ্বারা চ্যালেঞ্জযুক্ত যা সাম্প্রতিক বছরগুলিতে তীব্র হয়েছে। “বিশেষত লিথুয়ানিয়ার মতো অঞ্চলে বনগুলি শীতকালীন তাপমাত্রার ক্রমবর্ধমান সংবেদনশীল। কারণগুলির সংমিশ্রণ গাছগুলিকে দুর্বল করে তোলে, তাদের কীটপতঙ্গগুলির জন্য আরও দুর্বল করে তোলে,” মাস্কেলিয়েনাস বলেছেন।
বিজ্ঞানীর মতে, ফরেস্টারদের ভিজ্যুয়াল ইন্সপেকশনস বা ট্র্যাপ-ভিত্তিক মনিটরিংয়ের মতো traditional তিহ্যবাহী পর্যবেক্ষণ পদ্ধতিগুলি আর পর্যাপ্ত নয়। তিনি ব্যাখ্যা করেন, “বনাঞ্চলে যা ঘটছে তা অবিচ্ছিন্নভাবে পর্যবেক্ষণ করার মতো পর্যাপ্ত লোক আমাদের কাছে থাকবে না।”
বন সুরক্ষা উন্নত করতে, কেটিইউ গবেষকরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) এবং ডেটা বিশ্লেষণ নিয়োগ করেছেন। এই প্রযুক্তিগুলি কেবল রিয়েল-টাইম বন পর্যবেক্ষণকেই নয়, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণকেও সক্ষম করে, পরিবেশগত পরিবর্তনের প্রতিক্রিয়া হিসাবে প্রাথমিক হস্তক্ষেপের অনুমতি দেয়।
এসজলবায়ু পরিবর্তন দ্বারা বিশেষত আক্রান্ত গাছগুলি
একটি মূল সমাধান হ’ল বন পুনর্জন্ম গতিশীলতা মডেল, যা পূর্বাভাস দেয় যে কীভাবে বনগুলি বৃদ্ধি পাবে এবং সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তিত হবে। মডেল গাছের বয়সের গোষ্ঠীগুলি ট্র্যাক করে এবং বৃদ্ধি এবং মৃত্যুর হার বিশ্লেষণ করে এক বয়স থেকে অন্য বয়সে গাছের পরিবর্তনের সম্ভাবনাগুলি গণনা করে।
রিয়েল টাইম কম্পিউটার সেন্টারের (আরএলকেএসসি) প্রধান, ডেটা বিশ্লেষণ বিশেষজ্ঞ, অধ্যাপক রবার্টাস ডামেভিভিয়াস, মডেলের মূল সুবিধাগুলি চিহ্নিত করেছেন: এটি সনাক্ত করতে পারে যে কোন গাছের প্রজাতি বিভিন্ন পরিবেশের সাথে সবচেয়ে উপযুক্ত এবং কোথায় সেগুলি রোপণ করা উচিত তা সনাক্ত করতে পারে।
“এটি জলবায়ু পরিবর্তনের বিরুদ্ধে স্থিতিস্থাপকতা বাড়ানোর জন্য মিশ্র বনকে পুনরায় প্রতিস্থাপনের পরিকল্পনায় সহায়তা করতে পারে, পাশাপাশি নির্দিষ্ট প্রজাতিগুলি কোথায় এবং কখন কীটপতঙ্গগুলির পক্ষে আরও ঝুঁকিপূর্ণ হয়ে উঠতে পারে, প্রতিরোধমূলক ব্যবস্থাগুলি সক্ষম করে। এই সরঞ্জামটি বন সংরক্ষণ, জীববৈচিত্র্য রক্ষণাবেক্ষণ এবং বাস্তুতন্ত্রের পরিষেবাগুলিকে বনভূমির মালিকদের জন্য তহবিল বরাদ্দ এবং ক্ষতিপূরণ অনুকূলকরণের মাধ্যমে সমর্থন করে,” মাস্কেলিয়াস বলেছেন।
মডেলটি উন্নত পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে। মার্কভ চেইন মডেল গণনা করে যে কীভাবে একটি বনাঞ্চলের বর্তমান পরিস্থিতি এবং সম্ভাব্য বৃদ্ধি এবং মৃত্যুর হারের উপর ভিত্তি করে একটি বনকে এক রাজ্য থেকে অন্য রাজ্যে স্থানান্তরিত করে। কেটিইউর ইনফরম্যাটিক্সের অধ্যাপক অনুষদ ব্যাখ্যা করেছেন, “এটি আমাদের ভবিষ্যদ্বাণী করতে দেয় যে কতগুলি তরুণ গাছ বেঁচে থাকবে বা রোগ বা কীটপতঙ্গের কারণে মারা যাবে বা মারা যাবে, আরও অবহিত বন পরিচালনার সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে,” কেটিইউর ইনফরম্যাটিকস অধ্যাপক অনুষদ ব্যাখ্যা করেছেন।
অধিকন্তু, একটি বহুমাত্রিক সময় সিরিজের পচন বনের বৃদ্ধিতে দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতাগুলিকে মৌসুমী পরিবর্তন বা অপ্রত্যাশিত পরিবেশগত কারণ যেমন খরা বা কীটপতঙ্গ প্রাদুর্ভাব থেকে পৃথক করে। এই পদ্ধতিগুলির সংমিশ্রণে বন বাস্তুসংস্থানগুলির আরও বিস্তৃত দৃষ্টিভঙ্গি সরবরাহ করে, বিভিন্ন পরিবেশগত অবস্থার অধীনে আরও সঠিক পূর্বাভাসের অনুমতি দেয়।
লিথুয়ানিয়ার বনের পরিস্থিতি নির্ধারণের জন্য মডেলটিও প্রয়োগ করা হয়েছে, এটি প্রকাশ করে যে স্প্রস গাছগুলি বিশেষত জলবায়ু পরিবর্তনের দ্বারা প্রভাবিত হয়, গ্রীষ্মে দীর্ঘ শুকনো সময়কাল এবং উষ্ণ শীতের কারণে ক্রমবর্ধমান দুর্বল হয়ে পড়ে। “স্প্রুস গাছগুলি, যদিও তারা তরুণ বনাঞ্চলে দ্রুত বৃদ্ধি পায়, পরবর্তী জীবনের পর্যায়ে উচ্চতর মৃত্যুর হার অনুভব করে This এটি পরিবেশগত চাপের প্রতিরোধের হ্রাসের সাথে যুক্ত,” মাস্কেলিয়েনাস বলেছেন।
বন শব্দগুলি বাস্তুতন্ত্রের স্বাস্থ্য প্রকাশ করে
গবেষকদের দ্বারা বিকাশিত আরেকটি সরঞ্জাম হ’ল একটি শব্দ বিশ্লেষণ ব্যবস্থা যা প্রাকৃতিক বনের শব্দগুলি সনাক্ত করতে পারে এবং অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করতে পারে যা বাস্তুতন্ত্রের ব্যাঘাত বা মানুষের ক্রিয়াকলাপকে নির্দেশ করতে পারে। শব্দ বিশ্লেষণ বন ডিজিটাইজেশনের একটি গুরুত্বপূর্ণ অঙ্গ হয়ে উঠছে, রিয়েল-টাইম পরিবেশগত পর্যবেক্ষণ এবং সম্ভাব্য হুমকির জন্য দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে।
কেটিইউ আরএলকেএসসি পিএইচডি শিক্ষার্থী আহমদ কুর্থোবি দ্বারা প্রস্তাবিত এই মডেলটি দ্বি-দিকনির্দেশক দীর্ঘ স্বল্প-মেয়াদী মেমরি (বিআইএনএসটিএম) মডেলের সাথে একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) সংমিশ্রণে উদ্ভাবনী।
“সিএনএন শব্দগুলি বর্ণনা করে এমন বৈশিষ্ট্যগুলি স্বীকৃতি দেয় এবং সরবরাহ করে, তবুও সময়ের সাথে সাথে শব্দগুলি কীভাবে পরিবর্তিত হয় তা বোঝার পক্ষে যথেষ্ট নয় That এজন্য আমরা বিলস্টম ব্যবহার করি, যা অস্থায়ী ক্রমগুলি বিশ্লেষণ করে,” মাস্কেলিয়েনাস ব্যাখ্যা করে।
এই হাইব্রিড মডেলটি কেবল যথাযথভাবে স্থির শব্দগুলি সনাক্ত করে না, যেমন পাখির ধ্রুবক চিপ্পিং, তবে গতিশীল পরিবর্তনগুলি চিহ্নিত করে যেমন হঠাৎ বনভূমি ছোঁড়া শব্দ বা বাতাসের তীব্রতার পরিবর্তন।
“উদাহরণস্বরূপ, পাখির গানগুলি তাদের ক্রিয়াকলাপ, প্রজাতির বৈচিত্র্য এবং মাইগ্রেশনে মৌসুমী পরিবর্তনগুলি পর্যবেক্ষণ করতে সহায়তা করে। হঠাৎ হ্রাস বা পাখির শব্দগুলিতে উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি পরিবেশগত সমস্যার সংকেত দিতে পারে,” মাস্কেলিয়েনাস বলেছেন।
এমনকি গাছ-উত্পাদিত শব্দগুলি যেমন বাতাস, পাতার চলাচল বা শাখা ভাঙার কারণে সৃষ্ট, খরা বা অন্যান্য স্ট্রেসারের কারণে গাছগুলিতে বাতাসের শক্তি বা কাঠামোগত পরিবর্তনগুলি নির্দেশ করতে পারে।
গবেষকরা সম্মত হন যে অন্যান্য পরিবেশগত পরিবর্তনগুলি পর্যবেক্ষণের জন্য মডেলটিও অভিযোজিত হতে পারে: “আমাদের মডেল পশুর শব্দগুলি যেমন ওল্ফ হোলস, হরিণ সঙ্গমের কল, বা বন্য শুয়োরের ক্রিয়াকলাপ সনাক্ত করতে পারে, তাদের চলাচল এবং আচরণের ধরণগুলি পর্যবেক্ষণ করতে সহায়তা করে। শহরাঞ্চলে এটি শব্দ দূষণ বা তীব্রতা ট্র্যাক করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।”
সমাধান নিজেই কেবল কাগজে একটি উদ্ভাবন নয়। সাউন্ড অ্যানালাইসিস সিস্টেমটি সহজেই কেটিইউ উন্নত স্মার্ট ফরেস্ট ইন্টারনেট অফ থিংস (আইওটি) – বন 4.0 এ সংহত করে।
“ফরেস্ট ৪.০ আইওটি ডিভাইসগুলি আগামীকালের বাস্তুতন্ত্রের নীরব অভিভাবকদের মতো, আমাদের বনাঞ্চলের হার্টবিটকে বাস্তব সময়ে বিশ্লেষণ করে এবং এমন একটি বিশ্বকে উত্সাহিত করে যেখানে প্রযুক্তি প্রকৃতির কথা শোনায়,” কেটিইউ আইওটি বিশেষজ্ঞ অধ্যাপক এজিডিজাস কাজানভিয়াস ব্যাখ্যা করেছেন।
বর্তমানে, ফরেস্টারদের দ্বারা ব্যবহৃত কিছু মডেল জটিল পরিবেশগত গতিশীলতাকে ওভারসিম্প্লাইফাই করে এবং প্রজাতির প্রতিযোগিতা, পরিবেশগত প্রতিক্রিয়া লুপগুলি এবং জলবায়ু পরিবর্তনশীলতা বিবেচনা করতে ব্যর্থ হয়। ফলস্বরূপ, বনগুলি বিভিন্ন কারণগুলিতে কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানাবে তা সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা একটি চ্যালেঞ্জ হিসাবে রয়ে গেছে।
“এই কারণেই এই উন্নত প্রযুক্তিগুলি বন ব্যবস্থাপনার ভবিষ্যতের প্রতিনিধিত্ব করে,” অধ্যাপক মাস্কেলিয়েনাস উপসংহারে পৌঁছেছেন।