В том, что, по мнению авторов, является одним из первых исследований, посвященных изучению влияния изменения климата на сроки миграции птиц в континентальном масштабе, исследователи сообщают, что весенние мигранты, вероятно, будут проходить определенные остановки раньше, чем у них будет 20 лет. много лет назад. Кроме того, температура и время миграции были тесно связаны, причем самые большие изменения во времени миграции происходили в регионах, где потепление происходило быстрее всего. Осенью сдвиги во времени были менее очевидны, добавляют они.
Writing in Nature Climate Change ведущий исследователь Кайл Хортон из Университета штата Колорадо (CSU) вместе с исследователем искусственного интеллекта Дэном Шелдоном из Массачусетского университета в Амхерсте и старшим автором Эндрю Фарнсвортом из Корнельской лаборатории орнитологии описывают, как они проанализировали 24-летние радиолокационные данные Национального управления океанических и атмосферных исследований (NOAA) для этого исследования ночной миграции птиц.
Хортон описывает широту исследования, в ходе которого наблюдалось ночное миграционное поведение сотен видов, представляющих миллиарды птиц, как «критически важное» для понимания и получения дополнительных ответов на меняющиеся модели миграции. «Увидеть изменения во времени в континентальных масштабах действительно впечатляет, особенно учитывая разнообразие поведения и стратегий, используемых многими видами, которые захватывают радары», - говорит он, добавляя, что наблюдаемые сдвиги не обязательно означают, что мигранты идут в ногу с климатом. изменить.
Фарнсворт говорит, что исследование команды впервые дало ответы на ключевые вопросы о птицах и изменении климата. «Миграция птиц возникла в основном как реакция на изменение климата», - отмечает он. «Это глобальное явление, в котором ежегодно участвуют миллиарды птиц. И неудивительно, что перемещения птиц отслеживают изменение климата. Но то, как группы популяций птиц реагируют в эпоху таких быстрых и экстремальных изменений климата, остается загадкой. Зафиксировать масштабы и масштабы миграции в пространстве и времени до недавнего времени было невозможно».
Хортон говорит, что этот доступ к данным и облачным вычислениям значительно расширил возможности команды по синтезу результатов. «Чтобы обработать все эти данные без облачных вычислений, потребовалось бы больше года непрерывных вычислений», - отмечает он. Вместо этого команда обработала цифры примерно за 48 часов.
Как указывает Шелдон из Университета Массачусетса в Амхерсте, эти полеты птиц десятилетиями регистрировались сетью постоянно сканирующих метеорологических радаров Национальной метеорологической службы, но до недавнего времени эти данные были в основном недоступны для исследователей птиц, частично потому что огромный объем информации и отсутствие инструментов для ее анализа сделали возможными лишь ограниченные исследования.
Для этого исследования Amazon Web Services предоставила доступ к данным. Кроме того, новый инструмент «MistNet», разработанный Шелдоном и его коллегами из Университета Массачусетса в Амхерсте совместно с другими сотрудниками лаборатории Корнелла, использует машинное обучение для извлечения данных о птицах из записей радаров и использования преимуществ многолетних архивов данных радаров. Название относится к тонким, почти невидимым «туманным сетям», которые орнитологи используют для ловли мигрирующих певчих птиц.
Как объясняет Шелдон, MistNet автоматизирует обработку огромного набора данных, в ходе которых измерялась миграция птиц над континентальной частью США на протяжении более двух десятилетий, с превосходными результатами по сравнению с людьми, работающими вручную. Он использует методы компьютерного зрения, чтобы отличить птиц от дождя на изображениях, что является серьезным препятствием, которое десятилетиями бросало вызов биологам. «Исторически сложилось так, что человеку приходилось смотреть на каждое радиолокационное изображение, чтобы определить, есть ли на нем дождь или птицы», - отмечает он. «Мы разработали MistNet, систему искусственного интеллекта для обнаружения шаблонов на радиолокационных изображениях и автоматического удаления дождя».
Группа Шелдона сделала более ранние карты того, где и когда происходила миграция за последние 24 года, и анимировала их, чтобы проиллюстрировать, например, районы наиболее интенсивной миграции в континентальной части Соединенных Штатов в коридоре примерно вдоль и чуть западнее Река Миссисипи. MistNet также позволяет исследователям оценивать скорость полета и интенсивность движения перелетных птиц.
Хортон из CSU говорит, что отсутствие изменений в характере осенней миграции было немного неожиданным, хотя миграция также имеет тенденцию быть «немного более грязной» в эти месяцы. «Весной мы видим всплески мигрантов, движущихся довольно быстрыми темпами, чтобы в конечном итоге достичь мест размножения», - пояснил он. «Однако осенью не так сложно добраться до мест зимовки, и миграция имеет тенденцию двигаться более медленными и прерывистыми темпами».
Сочетание факторов делает осеннюю миграцию более сложной для изучения, добавляет он. Осенью птицы не соревнуются за партнеров, и их путь к месту назначения более спокойный. Существует также более широкий возрастной диапазон мигрирующих птиц, так как молодые в конце концов понимают, что им тоже нужно мигрировать.
Хортон сказал, что результаты имеют значение для понимания будущих моделей миграции птиц, потому что птицы во время путешествия полагаются на пищу и другие ресурсы. В условиях изменения климата сроки цветения растительности или появления насекомых могут не совпадать с пролетом перелетных птиц. Они говорят, что даже незначительные сдвиги могут иметь негативные последствия для здоровья перелетных птиц. В будущем исследователи планируют расширить свой анализ данных, включив в него Аляску, где изменение климата оказывает более серьезное воздействие, чем в 48 нижних штатах США