El cambio climático está afectando el momento de la migración de las aves, pero ¿se están adaptando las aves lo suficientemente rápido?

El radar meteorológico revela que la migración de primavera está ocurriendo antes a escala continental que hace 20 años.

Un estudio reciente, uno de los primeros de su tipo, muestra que las aves migratorias en toda América del Norte están en movimiento antes que nunca como resultado del cambio climático ( ref ). El estudio analizó 24 años de datos de radar meteorológico, que revelaron que los migrantes de primavera pasan paradas migratorias particulares antes que hace 20 años. Los datos también mostraron que la temperatura y el momento de la migración están estrechamente asociados, con los mayores avances en la migración que ocurren durante temporadas inusualmente cálidas, en latitudes más altas y en otras áreas que se están calentando más rápidamente.

El radar meteorológico registró décadas de migraciones de aves en América del Norte

El cambio climático está causando una variedad de cambios en el momento de una serie de eventos importantes de la historia de la vida en plantas y animales. Por ejemplo, en las aves migratorias, su demanda máxima de presas de insectos, o de semillas maduras o bayas puede ocurrir después de que su suministro máximo de recursos requerido ya haya pasado para la temporada. Tal falta de coincidencia en el momento de la disponibilidad de recursos y la necesidad de ese recurso puede afectar a las plantas e insectos, así como a las aves que dependen de ellos, y esta asincronía puede conducir al crecimiento demográfico desbocado de algunas especies, o a la extinción de otras.

A pesar de la necesidad de una comprensión integral de los efectos del cambio climático en los ecosistemas, tales estudios son raros, principalmente debido al acceso limitado a datos relevantes.

Este autor principal inspirado, Kyle Horton, profesor asistente en la Universidad Estatal de Colorado que estudia la migración de aves, murciélagos e insectos utilizando una variedad de herramientas y enfoques, incluidos datos de radar, acústica y ciencia ciudadana. El trabajo de su vida se centra en un puñado de preguntas básicas sobre migración, incluidas estrategias de vuelo de aves, cambios fenológicos a largo plazo, estimaciones de población, impactos de la luz artificial y pronósticos de migración.

Para hacer este estudio, el profesor Horton colaboró ​​con el ecólogo computacional Daniel Sheldon de la Universidad de Massachusetts Amherst, que se especializa en desarrollar algoritmos para dar sentido a grandes conjuntos de datos para ayudar a la toma de decisiones sobre el medio ambiente, y Andrew Farnsworth, investigador asociado en el Laboratorio Cornell de Ornitología que usa el radar meteorológico para rastrear la migración de las aves y aprender cómo está respondiendo al cambio climático.

Juntos, el profesor Horton y sus colaboradores examinaron 24 años de datos de radar recopilados por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA). Aunque NOAA ha registrado vuelos migratorios de aves durante décadas, hasta ahora solo se han podido realizar estudios limitados debido a la enorme cantidad de datos registrados por la red de radares meteorológicos de NOAA que escanea constantemente.

Para usar estos datos, el profesor Sheldon y sus colaboradores en UMass Amherst y en el Cornell Bird Lab desarrollaron una nueva herramienta informática, 'MistNet', que utiliza técnicas de visión por computadora para diferenciar las aves de la lluvia en las imágenes de radar, un obstáculo importante que desafió a los científicos por décadas ( ref ). (Su nombre se deriva de las redes ultrafinas, casi invisibles, ampliamente utilizadas por los ornitólogos para capturar aves).

"Históricamente, una persona tenía que mirar cada imagen de radar para determinar si contenía lluvia o pájaros", dijo el profesor Sheldon. "Desarrollamos 'MistNet', un sistema de inteligencia artificial para detectar patrones en imágenes de radar y eliminar la lluvia automáticamente".

MistNet también automatiza el procesamiento del conjunto masivo de datos de aves migratorias que se acumuló en los Estados Unidos continentales durante más de dos décadas.

“Este es un avance realmente importante. Nos permite pasar de ideas limitadas del siglo XX al conocimiento del siglo XXI y la acción de conservación ”, dijo el profesor Sheldon.

El profesor Sheldon agregó que MistNet es el "último y mejor aprendizaje automático" para extraer datos de aves del registro de radar, lo que permite a los científicos explotar el tesoro de la información sobre migración de aves en los archivos de datos de radar de décadas.

"Para procesar todos estos datos, sin la computación en la nube, se necesitaría más de un año de computación continua", señaló el profesor Horton. Pero increíblemente, el equipo redujo los números en solo 48 horas.

Los datos, que registraron los comportamientos migratorios nocturnos de miles de millones de aves individuales de cientos de especies, son "críticamente importantes" para comprender mejor sus patrones migratorios estacionales.

"Ver cambios en el tiempo a escalas continentales es realmente impresionante, especialmente teniendo en cuenta la diversidad de comportamientos y estrategias utilizadas por las muchas especies que capturan los radares", dijo el profesor Horton.

"La migración de aves evolucionó en gran medida como respuesta al cambio climático", coincidió el Dr. Farnsworth en un comunicado de prensa.

“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 ”, explicó el Dr. Farnsworth. “Pero la forma en que las poblaciones de aves responden en una era de cambios climáticos tan rápidos y extremos ha sido una caja negra. Capturar escalas y magnitudes del cambio migratorio con el tiempo ha sido imposible hasta hace poco ”.

Las aves migratorias son críticamente importantes para el correcto funcionamiento de los ecosistemas. Por ejemplo, comen insectos, arañas, frutas y semillas, y distribuyen semillas por el paisaje. Además, las aves migratorias suelen detenerse periódicamente durante sus viajes al forraje.

Y, sin embargo, a pesar de sus migraciones de primavera más tempranas, las aves aparentemente no siguen el ritmo del cambio climático. Por lo tanto, puede haber un desajuste creciente entre la fecha en que las aves llegan a sus territorios de reproducción y las fechas pico para las plantas en flor, los insectos emergentes y otros recursos de los que dependen las aves reproductoras y sus polluelos.

La migración de otoño no mostró cambios significativos

Aunque la migración de primavera y otoño se ve igual, estos dos eventos de la historia de la vida son provocados por diferentes cosas. Como resultado, las aves migran a diferentes velocidades en primavera versus otoño, y a veces, también siguen diferentes rutas migratorias.

"En la primavera, vemos estallidos de migrantes, que se mueven a un ritmo bastante rápido, en última instancia, para llegar al lugar de reproducción", explicó el profesor Horton. "Sin embargo, durante el otoño, no hay tanta presión para llegar a los terrenos de invernada, y la migración tiende a moverse a un ritmo más lento y puntiagudo".

Las aves no solo no compiten por los territorios de reproducción o las parejas en otoño, sino que a los adultos a menudo se les unen grandes cantidades de juveniles que hacen el viaje migratorio por primera vez, lo que significa que las aves no tienen ninguna prisa por llegar a sus lugares de invernada. Esto hace que la migración de otoño sea más difícil de estudiar.

¿Qué es lo siguiente? El profesor Horton y sus colaboradores ya están ampliando su análisis para incluir Alaska, donde el cambio climático está ocurriendo más rápido y tiene impactos más graves que en los 48 estados más bajos.

Fuentes:

Kyle G. Horton, Frank A. La Sorte, Daniel Sheldon, Tsung-Yu Lin, Kevin Winner, Garrett Bernstein, Subhransu Maji, Wesley M. Hochachka y Andrew Farnsworth (2019).   La fenología de la migración nocturna de aves ha cambiado a escala continental , Nature Climate Change , publicado en línea el 16 de diciembre de 2019 antes de la impresión | doi: 10.1038 / s41558-019-0648-9

Tsung ‐ Yu Lin, Kevin Winner, Garrett Bernstein, Abhay Mittal, Adriaan M. Dokter, Kyle G. Horton, Cecilia Nilsson, Benjamin M. Van Doren, Andrew Farnsworth, Frank A. La Sorte, Subhransu Maji y Daniel Sheldon (2019) . MistNet: Medición de la migración histórica de aves en los Estados Unidos utilizando datos archivados de radares meteorológicos y redes neuronales convolucionales , Métodos en Ecología y Evolución 10 (11): 1908-1922 | doi: 10.1111 / 2041-210X.13280

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