En lo que los autores creen que es uno de los primeros estudios en examinar el impacto del cambio climático en el momento de la migración de las aves a escala continental, los investigadores informan que los migrantes de primavera probablemente pasarían ciertas paradas antes de lo que lo harían hace 20 años.Además, la temperatura y el tiempo de migración se alinearon estrechamente, y los mayores cambios en el tiempo de migración ocurrieron en las regiones que se calentaron más rápidamente. Los cambios de tiempo fueron menos aparentes en otoño, agregaron.
Escribiendo en Cambio climático de la naturaleza , el investigador principal Kyle Horton de la Universidad Estatal de Colorado CSU, con el investigador de inteligencia artificial Dan Sheldon de la Universidad de Massachusetts Amherst y el autor principal Andrew Farnsworth del Laboratorio de Ornitología de Cornell, describen cómo analizaron 24 años de datos de radar delAdministración Nacional Oceánica y Atmosférica NOAA para este estudio de la migración nocturna de aves.
Horton describe la amplitud de la investigación, que observó los comportamientos migratorios nocturnos de cientos de especies que representan miles de millones de aves, como "críticamente importante" para comprender y aprender más respuestas sobre los patrones migratorios cambiantes ". Ver cambios en el tiempo a escalas continentales esrealmente impresionante, especialmente teniendo en cuenta la diversidad de comportamientos y estrategias utilizadas por las muchas especies que capturan los radares ", dice, y agrega que los cambios observados no necesariamente significan que los migrantes estén al ritmo del cambio climático.
Farnsworth dice que la investigación del equipo respondió, por primera vez, a preguntas clave sobre las aves y el cambio climático. "La migración de las aves evolucionó en gran medida como respuesta al cambio climático", señala. "Es un fenómeno global que involucra miles de millones de aves anualmente.Y no es una sorpresa que los movimientos de las aves sigan los climas cambiantes. Pero la forma en que las agrupaciones de poblaciones de aves responden en una era de cambios tan rápidos y extremos en el clima ha sido una caja negra. Capturar escalas y magnitudes de migración en el espacio y el tiempo ha sido imposiblehasta hace poco."
Horton dice que este acceso a los datos y la computación en la nube mejoró en gran medida la capacidad del equipo para sintetizar los hallazgos. "Para procesar todos estos datos, sin la computación en la nube, habría tomado más de un año de computación continua", señala.En cambio, el equipo redujo los números en aproximadamente 48 horas.
Como señala Sheldon en UMass Amherst, estos vuelos de aves han sido registrados durante décadas por la red de los Servicios Meteorológicos Nacionales de radares meteorológicos que escanean constantemente, pero hasta hace poco estos datos estaban fuera del alcance de los investigadores de aves, en parte porqueLa magnitud de la información y la falta de herramientas para analizarla solo hicieron posibles estudios limitados.
Para este estudio, Amazon Web Services proporcionó acceso a los datos. Además, una nueva herramienta, "MistNet", desarrollada por Sheldon y sus colegas de UMass Amherst con otros en el Laboratorio Cornell, utiliza el aprendizaje automático para extraer datos de aves del registro de radary para aprovechar los archivos de datos de radar de décadas de duración. El nombre se refiere a las "redes de niebla" finas, casi invisibles, que los ornitólogos utilizan para capturar aves migratorias.
Como explica Sheldon, MistNet automatiza el procesamiento de un conjunto de datos masivo que ha medido la migración de aves en los Estados Unidos continentales durante más de dos décadas, con excelentes resultados en comparación con los humanos que trabajan a mano. Utiliza técnicas de visión por computadora para diferenciar las aves de la lluviaen las imágenes, un obstáculo importante que había desafiado a los biólogos durante décadas. "Históricamente, una persona tenía que mirar cada imagen de radar para determinar si contenía lluvia o pájaros", señala. "Desarrollamos 'MistNet', un sistema de inteligencia artificialpara detectar patrones en imágenes de radar y eliminar la lluvia automáticamente "
El grupo de Sheldon hizo mapas anteriores de dónde y cuándo ocurrió la migración en los últimos 24 años y los animó para ilustrar, por ejemplo, las áreas de migración más intensas en los Estados Unidos continentales en un corredor aproximadamente a lo largo y justo al oeste del río Mississippi.MistNet también permite a los investigadores estimar la velocidad de vuelo y las tasas de tráfico de las aves migratorias.
Horton en CSU dice que la falta de cambio en los patrones de migración de otoño fue un poco sorprendente, aunque la migración también tiende a ser "un poco más desordenada" durante esos meses. "En la primavera, vemos ráfagas de migrantes que se mueven aExplicó. "Sin embargo, durante el otoño, no hay tanta presión para llegar a los lugares de invernada, y la migración tiende a moverse a un ritmo más lento y puntuado".
Agrega una combinación de factores que hace que la migración de otoño sea más difícil de estudiar, agrega. En el otoño, las aves no compiten por las parejas y el ritmo para llegar a su destino es más relajado. También hay un rango de edad más amplio de aves que migran, ya quelos jóvenes finalmente se dan cuenta de que también necesitan migrar.
Horton dijo que los hallazgos tienen implicaciones para comprender los patrones futuros de la migración de las aves, ya que las aves dependen de los alimentos y otros recursos mientras viajan. Bajo el cambio climático, el momento de la floración de la vegetación o la aparición de insectos puede estar fuera de sincronía con el pasode las aves migratorias. Dicen que incluso cambios sutiles podrían tener consecuencias negativas para la salud de las aves migratorias. En el futuro, los investigadores planean expandir su análisis de datos para incluir Alaska, donde el cambio climático está teniendo impactos más graves que en los 48 estados más bajosen los EE.UU
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Materiales proporcionado por Universidad de Massachusetts Amherst . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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