Когда в Орегоне появился новый, более агрессивный штамм патогена, который вызывает внезапную гибель дуба, ученые и заинтересованные стороны объединились, чтобы попытаться защитить уязвимые деревья и ценную лесную промышленность региона.
Внезапная смерть дуба представляет собой серьезную угрозу. С 1994 года болезнь погубила миллионы деревьев в Калифорнии и Орегоне. Если болезнь распространится из изолированной вспышки в округе Карри, штат Орегон, на соседний округ Кус, последствия могут быть серьезными: сокращение заготовки древесины на 15%, потеря 1200 рабочих мест и около 58 миллионов долларов потери заработной платы. Отчет Департамента лесного хозяйства штата Орегон.
Исследователи из Центра геопространственной аналитики Университета штата Северная Каролина обратились за помощью в штате Орегон, предложив Tangible Landscape, интерактивную модель, которая позволяет людям с любым уровнем навыков вручную управлять сложными имитационными моделями и совместно изучать сценарии управления решения.
Хотя прогностические модели могут дать полезные прогнозы о том, куда может попасть патоген, с ними может быть сложно работать, так как требуется опыт кодирования или технического программного обеспечения, говорит Девон Гайдос, ведущий автор статьи в Philosophical Transactions of the Royal Society. B: Биологические науки и докторант штата Северная Каролина.
«Система Tangible Landscape значительно упрощает работу, потому что люди могут взаимодействовать с моделью на ощупь, а не через код или компьютер», - говорит Гайдос. «Люди могут добавлять объекты в 3D-модель ландшафта, чтобы представить различные типы управления, а затем одним нажатием кнопки мы видим, как это действие может повлиять на распространение болезни в течение нескольких секунд."
Модель также позволяет участникам учитывать бюджеты на борьбу с заболеванием, чтобы опробовать различные подходы, чтобы остановить его распространение, как в больших, так и в малых масштабах, говорит Гайдос.
«Вы можете думать о нашей модели распространения болезни как о прогнозе погоды: знание того, какая погода может быть сегодня днем, может помочь вам решить, хотите ли вы взять с собой зонтик на работу», - объясняет она. «Точно так же знание того, как возбудитель может распространяться в течение следующего года, может помочь людям собрать ресурсы, выяснить, какие области должны быть нацелены на эпиднадзор или управление, и запросить финансирование».
Исследователи использовали метод совместного моделирования, потому что болезнь может затронуть многих заинтересованных лиц в Орегоне - частных землевладельцев, производителей древесины, менеджеров Лесной службы США, племенные группы, которые считают деревья таноак священными, и тысячи местных жителей, в том числе занятых в лесная промышленность. Они начали с работы с дюжиной местных и региональных экспертов, чтобы учиться друг у друга.
Идея совместного создания моделей с заинтересованными сторонами заключается в том, что, вовлекая людей, которые больше всего пострадали, вы как ученый получите более качественные данные, потому что у них есть много информации о местной динамике и на- наземного управления, которого вы, возможно, не знаете», - говорит Гайдос.
"Все дело в совместной работе в качестве партнеров, чтобы формулировать вопросы и проблемы, улучшать модели и решать, как использовать эти результаты для устойчивых решений", - добавляет соавтор Росс Ментемейер, профессор государственного лесного хозяйства и экологических ресурсов штата Северная Каролина и директор Центр геопространственной аналитики.
В этом случае команда обнаружила, что некоторые данные, используемые в модели, должны быть более точными в мелком масштабе - участники проблемы могли помочь с этим. Кроме того, модель должна была показывать влияние решений через более частые промежутки времени, чтобы отразить сложность полевых операций.
Команда также узнала, что коллективные действия имеют первостепенное значение. Ментемейер отмечает, что «всего лишь несколько несговорчивых землевладельцев, отказывающихся от управления, могут позволить патогену избежать карантина и подвергнуть регион огромному экономическому риску».
После внесения корректировок исследователи планируют использовать обновленную версию Tangible Landscape с большей группой заинтересованных сторон в Орегоне, а также проводить новые исследования.
«Все больше и больше заинтересованных сторон проявляют интерес к использованию модели, и Департамент лесного хозяйства штата Орегон хочет использовать ее для экономического анализа ситуации и тестирования различных сценариев управления на будущее», - говорит Гайдос.
«Мы рады сотрудничать с другими командами и применять наш подход к моделированию для прогнозирования и контроля новых инфекционных заболеваний среди других популяций растений, животных и человека», - говорит Минтемейер.