В некоторых частях Арктики весна приходит раньше, как и некоторые перелетные птицы. Но исследователям еще предстоит получить четкое представление о том, как изменение климата меняет жизнь тундры. Это начинает меняться по мере того, как автоматические инструменты для отслеживания птиц и других животных в отдаленных местах появляются в сети, давая исследователям массу подсказок о том, как дикая природа адаптируется к более высоким температурам и более неустойчивой погоде.
В новом исследовании, опубликованном в журнале Science Advances, исследователи из Колумбийского университета описывают способ быстрого просеивания тысяч часов полевых записей, чтобы оценить, когда певчие птицы достигли своих нерестилищ на Северном склоне Аляски. Они обучили алгоритм на подмножестве данных, чтобы выделить пение птиц из шума ветра, грузовиков и другого шума, а также оценить количество времени, которое птицы тратят на пение и крики каждый день, когда они прибывают в массовом порядке.
Исследователи также запустили алгоритм на своих данных без обучения, чтобы увидеть, сможет ли он самостоятельно различать песни птиц и приблизительно определять дату прибытия. В обоих случаях оценки компьютера почти совпали с тем, что заметили люди-наблюдатели в полевых условиях. Их неконтролируемый метод машинного обучения потенциально может быть распространен на любой набор данных о вокализациях животных.
"Наши методы могут быть переоснащены, чтобы обнаруживать прибытие птиц и других говорящих животных в места обитания с высокой сезонностью", - сказала ведущий автор исследования Рут Оливер, аспирант Колумбийского университета. «Это может позволить нам отслеживать крупномасштабные изменения в том, как животные реагируют на изменение климата».
Хотя эти инструменты относительно просты, они могут ускорить анализ наборов акустических данных, содержащих информацию о биоразнообразии, ценную для защитников природы и других, говорит Эндрю Фарнсворт, исследователь из Корнельской лаборатории орнитологии, который не участвовал в исследовании.
«Архив акустических записей расскажет вам, как меняется биоразнообразие с течением времени», - сказал он. «Понимание динамики прилета певчих птиц и времени размножения - это путь к размышлениям об изменении климата и о том, как температура, погода и снегопады влияют на различные виды».
Певчих птиц, как известно, трудно выследить в дикой природе. Их миграции охватывают тысячи миль, а их тела слишком малы, чтобы их можно было пометить приемниками GPS. Используя новый подход, Натали Болман, эколог из Колумбийской обсерватории Земли Ламонт-Доэрти, и ее коллеги установили микрофоны в предгорьях хребта Брукс на Аляске, чтобы подслушивать два конкретных вида, которые прилетают каждую весну, чтобы спариваться и выращивать своих детенышей: белые -венценосные воробьи и лапландские длинношпорники.
Начиная с 2010 года, команда записывалась в течение пяти сезонов с регулярными интервалами с начала мая по июль. Они надеялись определить, когда прилетят птицы и изменится ли состав видов, поскольку растения, предпочитающие более высокие температуры, расширят свой ареал. Белолобые воробьи предпочитают древесные кустарники, а лапландские длинношпорники - открытые луга. Ожидается, что к 2050 году в этом районе будут преобладать кустарники, и воробьи могут в конечном итоге вытеснить длинношпорников и других адаптированных к тундре птиц.
На следующем этапе своего исследования команда надеется доработать инструмент, чтобы различать воробьев и длинношпорников среди других видов, чтобы выявлять тенденции на уровне популяции.
Идентификация видов - сложная проблема, которую пытаются решить другие исследователи. В Корнелле Фарнсворт и его коллеги используют инструменты глубокого обучения в проекте под названием BirdVox для классификации записей криков перелетных птиц в ночное время, когда нужно отфильтровать меньше конкурирующего шума. Компания Wildlife Acoustics, расположенная недалеко от Бостона, создает недорогие полевые регистраторы и разрабатывает программное обеспечение для отслеживания прилета и отлета птиц, а также лягушек, летучих мышей и китов по издаваемым ими звукам.
«Мы хотим знать, какие виды существуют, когда людей нет», - говорит Фарнсворт. «Мы пытаемся научить машину классифицировать звуки так, как это делает человеческий мозг».
Чем длиннее набор данных, тем выше вероятность того, что появится сигнал об изменении климата. Для Боулмана пять лет оказались слишком короткими для региона, известного большими годовыми колебаниями погоды и температуры, которые, по-видимому, становятся все более экстремальными с изменением климата. В недавнем исследовании в Oecologia, основанном на данных наблюдений, команда сообщила, что и воробьи, и длинношпорники, по-видимому, рассчитывали свое прибытие и размножение в соответствии с местными условиями; когда в 2013 году поздняя весна задержала таяние снега на 10 дней, птицы прилетели на 3-6 дней позже обычного и вылупились птенцы на 4-10 дней позже.
«Однако до сих пор неясно, как певчие птицы справятся, если весна наступит даже раньше или позже, чем в период нашего исследования», - сказал Боелман. «Виды также рассчитывают свою миграцию и размножение с длиной дня, которая не меняется с изменением климата. Виды, чья миграционная реакция жестко привязана только к длине дня, могут не адаптироваться к изменяющейся среде."
Другие авторы: Дэн Эллис, Columbia Engineering; Хелен Чмура, Джесси Краузе, Джонатан Перезе и Джон Вингфилд, Калифорнийский университет в Дэвисе; Шаннан Свит, Корнельский университет; и Лаура Гоф, Университет Таусона.
Исследование финансировалось Управлением полярных программ Национального научного фонда и программ для аспирантов; грант в размере 200 000 долларов от Колумбийского института науки о данных; и Эксперимент НАСА по арктико-бореальной уязвимости.