如何追踪沙漠蝗虫群？
沙漠蝗虫在几个月的大量降雨的繁殖条件下数量倍增，目前正在以数十亿的数量涌向东非地区，造成了联合国粮食及农业组织（FAO）所谓的 "对粮食安全的空前威胁"以及东非七十年来最严重的蝗虫潮。联合国负责人道主义事务和紧急救援的副秘书长马克-洛科克说：“我们确实有机会把这个问题扼杀在萌芽状态，但是现在已经没有时间再来纠结这个问题了。”
认识到对知情控制行动以及蝗虫追踪的迫切需要，联合国已经发布了几个全面的数据集和开源工具。特别是分析蝗虫叛乱有四个关键方面：移动迹象、天气和气候、遏制蝗虫繁殖的方法和其对农业影响。
在本指南中，我们将深入研究公共数据和工具，使个人调查者能够了解和监测快速发展的国际六大危机。
追踪蝗虫动向
跟踪蝗虫发展的最佳资源是蝗虫中心，这是由联合国粮农组织组织的集中数据源。该门户网站提供了对跳虫群和蜂群的地理和时间敏感的可视化信息，这些数据是由受影响国家提交给粮农组织的报告串联而成的。
绿点代表存在跳虫群，它们是尚未发育、尚未长出翅膀、用杀虫剂更容易消灭的沙漠蝗虫。红点代表成年蝗虫群，即破坏力更强、可以远距离飞行的蝗虫群。
我们可以通过拖动鼠标来浏览沙漠蝗虫地图，通过双击来放大特定区域，或者使用用户界面右下方的缩放按钮。点击左边的栏，可以打开一个菜单，在特定的时间段和蝗虫类型上过滤数据集。
在上面的例子中，我们对地图进行过滤，以显示2020年1月3日（3月1日）和2020年1月6日（6月1日）之间最近的蝗虫目击事件。值得注意的是，过去三个月的蝗虫案例主要集中在两个水域周围：阿曼湾和图卡纳湖，靠近埃塞俄比亚、肯尼亚和乌干达。
为了扩大数据收集的规模，粮农组织呼吁受影响地区的人们通过一款名为eLocust3m的应用程序报告蝗虫的踪迹，该应用程序在安卓和IOS系统上都可以使用。
在该软件中，用户启用位置跟踪，提交包括蝗虫群的相关细节和照片证据的报告。所有受沙漠蝗虫影响的前线国家都有一个国家蝗虫控制中心，这些报告最初都是在那里收到的。
来自每个国家的数据随后被整理成一个文件，每天发送到罗马的粮农组织总部，并且会在那里得到进一步验证核实。粮农组织还对当地用户小组进行培训，以掌握蝗虫实时动态。
分析与第二高峰
自1985年以来，联合国还保留了关于沙漠蝗虫的数据，该数据集包括45年的关于蝗群、跳虫、独居蝗虫以及受影响地区的生态和土壤条件的信息，全部可以下载。
我们通过绘制过去6个月内所有关于蝗虫群和跳虫群的报告来展示可以进行的分析类型。在这个例子中，我们使用了蝗虫和蜂群数据集，以及基本的Python代码。
在该图中，今年1月下旬出现了蝗虫数量的重大高峰，这对应了主要新闻机构关于蝗虫的国际报道时间，并促使价值超过5000万美元的杀虫剂和援助包送往东非。
可视化还显示，我们正处于5月初开始的第二次沙漠蝗虫的大高峰中，跳虫群的数量超过了1月份高峰的150%。如果让所有的跳虫都成熟为成年蝗虫，后果则不堪设想。成年蝗虫几乎不可能被追踪和消灭，因为它们可以在一天内飞行50至150公里。相反，当地专家以蝗虫卵和跳虫为目标，因为它们没有翅膀，流动性较差，所以更容易控制。
这张图没有考虑到每个蝗虫群的规模。平均而言，每一代蝗虫的繁殖数量都是上一代的20倍，这意味着6月份的蝗虫群的影响可能比1月份的蝗虫群严重得多。认识到消除这些蝗虫群的紧迫性，世界银行于2020年5月21日批准了一项5亿美元的援助计划，向非洲和中东国家提供援助。
为了问责制和监测控制行动切实实行，蝗虫中心还提供了一个关于蝗群、跳虫、蝗虫控制行动数量的每周追踪器，以监测其数量的每周变化。
预测未来动向
到目前为止，我们的工具仅仅只向我们展示已经发生的事情，比如1月份埃塞俄比亚、索马里和肯尼亚的蝗虫数量激增；到2月份，蝗群在中东地区肆虐农作物；到4月份，蝗群已经向东迁移到印度的拉贾斯坦邦。然而，要预测沙漠蝗虫的未来动向，我们需要考虑其他数据来源。
据粮农组织的科学家称，有几个复杂的因素影响着蝗虫群体的移动，包括大气压力、温度、风、雨、进入繁殖地和附近的食物来源。尤其是风，是蝗虫群未来飞行路线的一个有价值的指标。
我们使用windfinder（https://www.windfinder.com/）来获取该地区的风速地图。
在上图中，风速用颜色表示，其中紫色代表小于6公里/小时的轻风，绿色代表35至43公里/小时的强风。风的方向由白色箭头表示。
非洲内陆地区的风，如乌干达、南苏丹和埃塞俄比亚，仍然相对平静，风速较低。相比之下，阿拉伯海沿索马里海岸产生的风要强得多。沙漠蝗虫进入中东很大程度上得益于这种天气模式，因为当强风出现时，蝗群可以越过红海。
图中红框显示在更远的东部也有吹向印度的强风。
4月份，数百万蝗虫已经进入印度拉贾斯坦邦。虽然沙漠蝗虫追踪器显示，往年蝗虫通常在拉贾斯坦邦停留，但大风已经把蝗虫群带到了印度的七个中心州。这在巴基斯坦-印度边境地区尤其明显，那里目前聚集了大量成熟的蝗群。
目前的风向是东北方向的新德里，而巴基斯坦-印度边境的蝗虫数量很多，人们对蝗虫群进入印度首都有很大的担忧。印度的新闻反映了这种担忧，新德里已经准备好与害虫的遭遇了。
天气和下雨
蝗虫在强降雨期过后会茁壮成长。降雨使土壤湿润，滋养植物，形成理想的繁殖条件；根据美国宇航局的中继站首席科学家的说法，沙质湿润土壤的地区与蝗虫活动的增加直接相关。
有许多监测降雨的公共工具，包括Windfinder，它提供过去一周的累积降水数据。然而，NASA的Worldview（https://worldview.earthdata.nasa.gov/）能显示过去二十年的降雨和土壤湿度数据。
数据源可以添加到Woldview的图层标签中；在这种情况下，我们添加 "降水率 "数据。降水强度用颜色表示，从绿色到红色代表0.1毫米/小时到53.0毫米/小时的降水。
在 "世界观 "的底部，有一个 "摄像机 "按钮，使我们能够查看风暴云和雨水随时间推移的进展。在整个2018年和2019年，超过8个气旋在印度洋形成，导致东非的降雨量异常的高。
2019年10月至12月期间，"非洲之角 "的降雨量是其平均水平的四倍。这段时期的大雨与蝗虫的成功繁殖直接相关，1月份的跳虫数量激增。虽然非洲的短雨季已经结束，但印度的季风季节正在开始。从6月到9月，潮湿的西南风暴云，从印度南部开始，将席卷整个国家，可能会引发蝗虫繁殖的另一个高峰。
监测降雨数据和风暴云的移动将是当地分析和遏制蝗虫群增长的关键所在。特别是，在即将到来的几周内遇到高水平降水的地区，特别是在成熟的蝗虫群附近，必须进行监测，并在控制行动中优先考虑，以阻止蝗虫的繁殖。
农业报告
农业数据对于我们了解这场危机的影响至关重要。据联合国估计，2020年将有2500万东非人遭受粮食短缺。其次，农业数据对于跟踪蝗虫的移动和根据该地区耕地和绿化的变化提供杀虫剂的应用也至关重要。
我们使用由农业分析初创公司Gro-Intelligence开发的蝗虫建模工具（https://app.gro-intelligence.com/displays/WdK0QlkqK），测量受蝗虫群影响的农田公顷数。
该模型是基于从NASA卫星数据中获得的每个地区的NDVI水平。NDVI代表归一化差异植被指数，是一个基于红外扫描的植物绿色度和植被健康的指标。
较深的区域代表低于预期的NDVI水平，表明蝗虫的影响。在过去的六个月里，受影响的总面积急剧增加；在受影响最严重的地区，南苏丹的Gedarif，损失已经超过300万公顷。
该模型没有考虑到除蝗虫以外的因素，如气候变化和耕作方式，这些因素也可能使NDVI水平偏离历史平均水平。考虑到这一点，农业影响数据应作为一种补充，而不是替代关于蝗虫存在的实地报告。
Gro-Intelligence公司大约每月更新两次数据；我们可以并排显示对比两个时间段的影响图，这是识别蝗虫存在和移动的一个有用的技巧，变得 "更黑 "的区域代表该时间段内有蝗虫存在。
在上面的例子中，显示了埃塞俄比亚南部两个时间段（左边是4月6日，右边是5月8日）的相同作物图。在这一个月里，该地区的NDVI水平发生了一些变化；最引人注目的是图尔卡纳湖上方埃塞俄比亚奥莫的高亮区域周围。当我们进一步检查高亮区域的数据时，到4月6日，奥莫南部有188,600公顷的耕地受到影响，而到5月8日则有717,575公顷。
相比之下，邻近地区的变化要温和得多。因此，我们已经确定了一个蝗虫活动高度集中的地区。
相关视频
几乎每一个蝗虫群经过的主要城市，都会有个人发布看到蝗虫的视频。许多与蝗虫活动有关的最初视频和媒体都上传到了Twitter。这些帖子既与确认蝗虫的存在有关，也记录了蝗虫群的视觉和人类影响。
一个特别值得关注的地方是斋浦尔，一个拥有400万人口的庞大城市，是印度拉贾斯坦邦的首府。斋浦尔距离新德里只有241公里，据说是受蝗虫影响最严重的地方之一。
我们可以使用Twitter的地理编码搜索功能，找到标有其经度和纬度的推文。在Twitter的搜索栏中，要显示斋浦尔100公里范围内所有含有蝗虫一词的地理标签的推文，输入的内容是 "蝗虫地理编码。26.885147,75.650472, 100公里"。
筛选到只有视频，在该地区有几十个第一手的蝗虫目击资料。最早的视频是5月10日在斋浦尔100公里外的圣地阿杰梅尔-沙里夫附近：
“今天下午5点15分，在阿杰梅尔-沙里夫市，一大波看起来像沙漠蝗虫的巨大白色羽毛生物袭击了天空....。愿所有的人都平安无事......”
来自阿杰梅尔谢里夫的Dua's pic.twitter.com/0NXz8DMBNT- Haji Syed Salman Chishty-Gaddi Nashin-AjmerSharif (@sufimusafir) May 10, 2020
在联合国的数据集中，我们还可以通过过滤 "LOCNAME "标签来搜索特定地点，只显示拉贾斯坦邦地区的数据。5月10日的视频对应的是5月9日在拉贾斯坦邦看到的最大蝗虫群的报告，其规模是先前蝗虫群的24倍。
之前有两份5月6日的蝗虫报告没有反映在Twitter的搜索中，因为它们的位置在斋浦尔100公里以外；当我们扩大搜索范围时，5月7日的视频却被选中了。联合国的报告和Twitter的帖子之间有一天的偏差，这可能是时差、目击的延迟或拍摄视频和在Twitter上发布的延迟的累积结果。
在这个例子中，我们能够通过确定日期和地点，将第一手的蝗虫群视频与联合国报告联系起来。相关性是验证数据的关键，并通过结合每种蝗虫追踪方法所特有的信息（即图像、蝗虫群大小、农业影响），增加我们对蝗虫群的了解。
结 论
蝗虫在历史上一直是一个令人头疼的问题，不仅因为它们的移动具有不可预测性，而且还具有跨国界性。协调和互通情报的工作对于当地应对人员和非政府组织缓解这一危机至关重要。了解数据对于通过预测蝗虫群的移动、确定蝗虫的繁殖区域以及指导杀虫剂和控制行动来控制这一疫情至关重要。
下面将列出本文用到的辅助工具及网址：
Locust Hub: https://locust-hub-hqfao.hub.arcgis.com/
Swarm Dataset: https://locust-hub-hqfao.hub.arcgis.com/datasets/swarms-1?showData=true
Windspeed: https://www.windfinder.com/
Weather and Rainfall: https://worldview.earthdata.nasa.gov/
Agricultural Impact: https://app.gro-intelligence.com/displays/WdK0QlkqK
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