Coupling historical prospection data and a remotely-sensed vegetation index for the preventative control of Desert locusts

Wanderheuschrecken gehören zu den Heuschreckenarten, die einen saisonalen Polyphänismus zeigen, der sich in einem gregären Verhalten ausdrückt, das die Entwicklung von großen, verheerenden Gruppen und Schwärmen fördert. Das präventive Management von Wüstenwanderheuschrecken zielt darauf ab, Ernteschäden zu verhindern, indem die Populationen unter Kontrolle gehalten werden bevor sie hohe Dichten erreichen und wandernde Massenschwärme bilden können. Die Gebiete für potenzielle Aggregationen von Wüstenwanderheuschrecken sind riesig und müssen für ein effektives präventives Management durch Erfassungsteams kontrolliert werden. Die derzeitige Herausforderung besteht darin, sagen zu können, wo in Abhängigkeit von lokalen meteorologischen und Vegetationsbedingungen Erfassungen stattfinden sollten. In dieser Untersuchung analysierten wir mithilfe von verschiedenen Modellen der logistischen Regression die Beziehung zwischen historischen Erfassungsdaten von Beobachtungen der Wüstenwanderheuschrecken zwischen 2005 und 2009 und den räumlich-zeitlichen Statistiken eines Vegetationsindex, der durch Fernerkundung gewonnen wurde. Der Vegetationsindex war der zusammengesetzte, normalisierte Differenz-Vegetations-Index (NDVI), der alle 16 Tage mit einer räumlichen Auflösung von 250 m (MOD13Q1 vom MODIS-Satelliten) gegeben war. Die Statistiken, die aus diesem Index ermittelt wurden, waren: (1) räumliche Mittelwerte auf verschiedenen Skalen rund um den Kontrollpunkt, (2) relative Unterschiede in der Variation des NDVI während der Zeit vor der Kontrolle und (3) die großräumige Zusammenfassung der Vegetationsmenge. Das Bezugssystem aus mehreren Modellen zeigte, dass die Vegetationsentwicklung eineinhalb Monate vor der Erfassung zu den besten Vorhersagefaktoren für die Anwesenheit der Wanderheuschrecken zählte. Es zeigte sich auch, dass die lokale Vegetationsqualität nicht ausreichte, um die Anwesenheit von Wanderheuschrecken vorherzusagen. Die Vegetationsmenge auf einer Skala von einigen Kilometern war ein besserer Indikator, variierte jedoch nicht-linear und spiegelte damit die spezifischen Biotoptypen wider, welche die Entwicklung von Wüstenwanderheuschrecken förderten. Unter der Verwendung des besten logistischen Regressionsmodell und der NDVI-Daten konnten wir ein Vorhersagemodell für die Wahrscheinlichkeit entwickeln, mit der Wanderheuschrecken in bestimmten Gebieten gefunden werden. Diese Methodik sollte helfen, den Erfassungsaufwand aufgrund der vorhergesagten Wahrscheinlichkeit für die Anwesenheit der Wanderheuschrecken viel effektiver auf spezifische Bereiche der Aggregationsgebiete zu fokussieren.