Wetlands dynamics analysis: a case study of Keoladeo National Park (India), the wintering grounds of West Siberian white crane population

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The work is devoted to the study of the dynamics of the wetlands area in the Keoladeo National Park (Bharatpur province, Rajasthan, India) over the past decades in connection with changes in climatic parameters to assess the wintering conditions of the endangered West Siberian White Crane population (Leucogeranus (=Grus) leucogeranus Pallas, 1773). The article presents the results of a statistical analysis of the main meteorological parameters (average maximum and minimum temperatures of the surface layer of the atmosphere in 1971–2022, average precipitation per year and from October to March (the wintering period of West Siberian White Crane) in 1958–2021); the results of an analysis of the ratio of areas of different types of habitats according to remote sensing data in 1972–2022; the results of statistical analysis of the volume of water entering the park from the Ajahn Bund reservoir in 1980–2010. During the study period, a significant increase in the average maximum and minimum temperatures of the winter period was revealed, which, along with the absence of a significant trend towards an increase in the average amount of precipitation and an increase in the number of dry years, indicates a warming climate with an increase in its aridity. A statistically significant reduction in the area of habitats suitable for West Siberian White Crane has been established. This indicates a significant decrease in the water level in the Keoladeo wetlands, both due to increased evaporation and a significant reduction in the volume of water entering the park from the reservoir. The results of the study show that in the conditions of observed climate changes, the main regulators of the water level and the state of the ecosystem of the Keoladeo wetlands are agricultural users, whose water consumption increases with increasing aridity of the climate.

About the authors

Stepan L. Boldyrev

Arctic Research Center

Email: boldyrev-92@internet.ru

researcher of Biodiversity Sector

Russian Federation, Salekhard

Alyona Y. Levykh

Arctic Research Center

Author for correspondence.
Email: aljurlev@mail.ru

candidate of biological sciences, leading researcher of Biodiversity Sector

Russian Federation, Salekhard

Dmitry O. Zamyatin

Department for External Relations of Yamal-Nenets Autonomous Okrug

Email: nauka89@mail.ru

deputy head of Division for the Coordination of Scientific Activities

Russian Federation, Salekhard

References

  1. Ильяшенко Е.И. Белый журавль – стерх. М., 2014. 36 с.
  2. Кумар А., Гописундар К.Ш., Ануп К.Р. Национальный парк Кеоладео (Гана) // Атлас ключевых территорий для стерха и других околоводных птиц Западной и Центральной Азии / ред.-сост. Е.И. Ильяшенко. Барабу, 2010. С. 105–109.
  3. Rai V. Modeling a wetland system: the case of Keoladeo National Park (KNP), India // Ecological Modelling. 2008. Vol. 210, iss. 3. P. 247–252. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2007.07.031.
  4. Dwevedi R., Deo V., Sethy J., Gupta R., Mylswamy M. Performance of imputation-based models in predicting breeding population trend of a near-threatened bird in changing water regime: A 36-year long-term case study of Painted Stork, Mycteria leucocephala // Journal of Applied and Natural Science. 2021. Vol. 13, iss. 3. P. 1072–1082. doi: 10.31018/jans.v13i3.2876.
  5. Сорокин А.Г., Шилина А.П. Стерх – Grus leucogeranus (Pallas, 1773). Западная популяция // Красная книга Российской Федерации. Том «Животные». 2-е изд. М.: ФГБУ «ВНИИ Экология», 2021. С. 680–682.
  6. Climate Research & Services Pune [Internet] // IMD Data Supply Portal. India Meteorological Department. https://dsp.imdpune.gov.in.
  7. Water sector [Internet] // Government of Rajasthan. https://water.rajasthan.gov.in.
  8. Science for a changing world [Internet] // United States Geological Survey. https://glovis.usgs.gov/app.
  9. Kshetri T.B. NDVI, NDBI & NDWI calculation using Landsat 7, 8 // GeoWorld. 2018. Vol. 2. P. 32–34.
  10. Черепанов А.С. Вегетационные индексы // Геоматика. 2011. № 2. С. 98–102.
  11. McFeeters S.K. The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features // International journal of remote sensing. 1996. Vol. 17, iss. 7. P. 1425–1432. doi: 10.1080/01431169608948714.
  12. Морозова В.А. Расчёт индексов для выявления и анализа характеристик водных объектов с помощью данных дистанционного зондирования [Электронный ресурс] // Современные проблемы территориального развития. 2019. № 2. https://terjournal.ru/2019/id85.
  13. Лакин Г.Ф. Биометрия: учеб. пособие. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Высшая школа, 1990. 350 с.
  14. Ивантер Э.В., Коросов А.В. Элементарная биометрия: учеб. пособие. 3-е изд., испр. и доп. Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2013. 110 с.
  15. Конвенция о водно-болотных угодьях, имеющих международное значение, главным образом, в качестве местообитаний водоплавающих птиц // United Nations – Treaty Series. 1976. Vol. 996. P. 260–264.
  16. Chopra K., Adhikari S.K. Environment development linkages: modelling a wetland system for ecological and economic value // Environment and Development Economics. 2004. Vol. 9, iss. 1. P. 19–45. doi: 10.1017/s1355770x03001037.
  17. You H., Fan H., Xu L., Wu Y., Liu L., Yao Z. Poyang lake wetland ecosystem health assessment of using the wetland landscape classification characteristics // Water. 2019. Vol. 11, iss. 4. doi: 10.3390/w11040825.
  18. Zou L., Hu B., Qi S., Zhang Q., Ning P. Spatiotemporal variation of Siberian crane habitats and the response to water level in Poyang Lake Wetland, China // Remote Sensing. 2021. Vol. 13, iss. 1. doi: 10.3390/rs13010140.
  19. Frederick P., Gawlik D.E., Ogden J.C., Cook M.I., Lusk M. The White Ibis and Wood Stork as indicators for restoration of the everglades ecosystem // Ecological indicators. 2009. Vol. 9, iss. 6. P. 83–95. doi: 10.1016/j.ecolind.2008.10.012.
  20. Gao Y., Xie Y.-H., Zou D.-S. Hydrological regime change and its ecological responses in East Dongting Lake, China // Ecohydrology & Hydrobiology. 2020. Vol. 20, iss. 1. P. 142–150. doi: 10.1016/j.ecohyd.2019.07.003.
  21. Zhang D., Zhou L., Song Y. Effect of water level fluctuations on temporal-spatial patterns of foraging activities by the wintering Hooded Crane (Grus monacha) // Avian Research. 2015. Vol. 6, iss. 1. doi: 10.1186/s40657-015-0026-x.
  22. Wang W., Fraser J.D., Chen J. Distribution and long-term population trends of wintering waterbirds in Poyang Lake, China // Wetlands. 2019. Vol. 39. P. 125–135. doi: 10.1007/s13157-017-0981-6.
  23. Senner N.R. Moore J.N., Seager S.T., Dougill S., Kreuz K., Senner S.E. A salt lake under stress: Relationships among birds, water levels, and invertebrates at a Great Basin saline lake // Biological Conservation. 2018. Vol. 220. P. 320–329. doi: 10.1016/j.biocon.2018.02.003.
  24. Chastant J.E., Gawlik D.E. Water level fluctuations influence wading bird prey availability and nesting in a subtropical lake ecosystem // Waterbirds. 2018. Vol. 41, iss. 1. P. 35–45. doi: 10.1675/063.041.0105.
  25. Zhao H., Wang Y., Xu B., Chen X., Jiang Z. Exploring an efficient habitat index for predicting population and abundance of migratory birds in Poyang Lake Wetland, South China // Acta Ecologica Sinica. 2018. Vol. 38, iss. 6. P. 381–390. doi: 10.1016/j.chnaes.2018.04.004.
  26. Gnass Giese E.E., Howe R.W., Wolf A.T., Niemi G.J. Breeding birds and anurans of dynamic coastal wetlands in Green Bay, Lake Michigan // Journal of Great Lakes Research. 2018. Vol. 44, iss. 5. P. 950–959. doi: 10.1016/j.jglr.2018.06.003.
  27. Chen B., Cui P., Xu H., Lu X., Lei J., Wu Y., Shao M., Ding H., Wu J., Cao M., Liu G. Assessing the suitability of habitat for wintering Siberian cranes (Leucogeranus leucogeranus) at different water levels in Poyang lake area, China // Polish Journal of Ecology. 2016. Vol. 64, iss. 1. P. 84–97. doi: 10.3161/15052249pje2016.64.1.008.
  28. Wang Y., Gong M., Zou C., Zhou T., Wen W., Liu G., Li H., Tao W. Habitat selection by Siberian Cranes at their core stopover area during migration in Northeast China // Global Ecology and Conservation. 2022. Vol. 33. doi: 10.1016/j.gecco.2021.e01993.
  29. Urfi A.J. The Painted Stork: ecology and conservation. New York: Springer, 2011. 163 р. doi: 10.1007/978-1-4419-8468-5.
  30. Gawlik D.E. The effects of prey availability on the numerical response of wading birds // Ecological Monographs. 2002. Vol. 72, iss. 3. P. 329–346. doi: 10.1890/0012-9615(2002)072[0329:teopao]2.0.co;2.
  31. Xia S., Yu X., Fan N. The wintering habitats of migrant birds and their relationship with water level in Poyang Lake, China // Resources Science. 2010. Vol. 32, iss. 11. P. 2072–2078.
  32. Bai J., Zhang H., Zhou H., Li S., Gao B., Chen P., Ma L., Xu Z., Zhang Z., Xu C., Ruan L., Ge G. Winter coexistence in herbivorous waterbirds: Niche differentiation in a floodplain, Poyang Lake, China // Ecology and Evolution. 2021. Vol. 11, iss. 23. P. 16835–16848. doi: 10.1002/ece3.8314.
  33. Reid J.R., Colloff M.J., Arthur A.D., McGinness H.M. Influence of catchment condition and water resource development on waterbird assemblages in the Murray-Darling Basin, Australia // Biological Conservation. 2013. Vol. 165. P. 25–34. doi: 10.1016/j.biocon.2013.05.009.
  34. Wen L., Rogers K., Saintilan N., Ling J. The influences of climate and hydrology on population dynamics of waterbirds in the lower Murrumbidgee River floodplains in Southeast Australia: Implications for environmental water management // Ecological Modelling. 2011. Vol. 222, iss. 1. P. 154–163. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2010.09.016.
  35. Frederick P.C., Ogden J.C. Pulsed breeding of long-legged wading birds and the importance of infrequent severe drought conditions in the Florida Everglades // Wetlands. 2001. Vol. 21, iss. 4. P. 484–491. doi: 10.1672/0277-5212(2001)021[0484:pbollw]2.0.co;2.
  36. Gutreuter S., Bartels A.D., Irons K., Sandheinrich M.B. Evaluation of the flood-pulse concept based on statistical models of growth of selected fishes of the Upper Mississippi River system // Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. 1999. Vol. 56, iss. 12. P. 2282–2291. doi: 10.1139/f99-161.
  37. Gupta N.K., Jethoo A.S., Gupta S.K. Rainfall and surface water resources of Rajasthan State, India // Water Policy. 2016. Vol. 18, iss. 2. P. 276–287. doi: 10.2166/wp.2015.033.
  38. Manwani M., Chauhan S. Trends of rainfall and urban water supply in Rajasthan State // International Journal of Creative Research Thoughts (IJCRT). 2021. Vol. 9, iss. 8. P. 732–746.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Picture 1

Download (453KB)
Indexing metadata
3. Picture 2

Download (235KB)
Indexing metadata
4. Picture 3

Download (84KB)
Indexing metadata
5. Picture 4

Download (82KB)
Indexing metadata
6. Picture 5

Download (318KB)
Indexing metadata
7. Picture 6

Download (96KB)
Indexing metadata
8. Picture 7

Download (1MB)
Indexing metadata
9. Picture 8

Download (121KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 Boldyrev S.L., Levykh A.Y., Zamyatin D.O.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».