Исследователи из Университета Флориды разработали инструмент, который помогает службам по отлову инвазивных бирманских питонов сосредоточиться на особях, наиболее важных для сдерживания роста популяции. Метод, описанный в журнале Ecological Applications, использует машинное обучение для прогнозирования, когда и где с наибольшей вероятностью будут обнаружены крупные репродуктивные самки. Об этом сообщает издание Phys.org.
Специалисты создали Weighted Removal Index (WRI) — систему демографической оценки, которая присваивает экологическую ценность удалению каждой змеи. "Большая самка может стоить 100 условных экологических баллов, а маленькая змея — пять", — пояснил ведущий автор исследования Алекс Ромер. Такой подход позволяет понять, сколько мелких особей нужно поймать, чтобы достичь того же эффекта, что и от удаления одной крупной самки.
Учёт возраста, размера, пола и репродуктивного потенциала каждой особи помогает направлять усилия на районы с наибольшей вероятностью обнаружения ключевой демографической группы. Это особенно важно на новых участках инвазии и вдоль фронта распространения, где усилия по удалению должны дать максимальный эффект.
Исследование также показало, что простой подсчёт пойманных змей может вводить в заблуждение. Например, январь и февраль казались незначительными по числу отловов, но с учётом демографического веса эти месяцы стали гораздо важнее, поскольку среди пойманных было больше зрелых самцов и самок. Учёные использовали данные программы Python Elimination Program Южно-Флоридского округа по управлению водными ресурсами и протестировали три модели машинного обучения. Лучшая из них выявила, что более тёплая и влажная погода, а также определённые фазы луны связаны с отловами змей, имеющих больший потенциал влияния на рост популяции.