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lunes, enero 30, 2023

La migración de aves nocturnas se adelantan con el clima más cálido

Las especies de aves nocturnas que migran en primavera parece que están pasado por determinadas paradas antes de cuando lo hacían hace 20 años, lo que se atribuye al cambio climático.

Según publican en la revista ‘Nature Climate Change’, investigadores han comprobado que la temperatura y el momento de la migración estaban estrechamente coordinados, y los mayores cambios en el momento de la migración ocurrieron en las regiones que se calentaron más rápidamente. Sin embargo, estos cambios fueron menos evidentes en otoño.

Kyle Horton, de la Universidad Estatal de Colorado (CSU); con el experto en inteligencia artificial Dan Sheldon, de la Universidad de Massachusetts Amherst, y Andrew Farnsworth, del Laboratorio de Ornitología de Cornell, describen cómo analizaron 24 años de radar datos de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA, por sus siglas en inglés) 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 «fundamentales» para comprender y aprender más respuestas sobre los patrones migratorios cambiantes.

«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», señala, y agrega que los cambios observados no necesariamente significan que los migrantes mantengan el ritmo del cambio climático.

Farnsworth asegura que la investigación del equipo responde, por primera vez, preguntas clave sobre las aves y el cambio climático.

«La migración de aves evolucionó en gran medida como respuesta al cambio climático -explica-. Es un fenómeno global que involucra a miles de millones de aves anualmente. Y no es una sorpresa que los movimientos de las aves sigan los cambios del clima. Pero cómo responden las agrupaciones de poblaciones de aves en una era de cambios rápidos y extremos en el clima era una incógnita. Capturar escalas y las magnitudes de la migración en el espacio y el tiempo han sido imposibles hasta hace poco», puntualiza.

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 se necesitaría más de un año de computación continua«, señala. En cambio, el equipo lo consiguió en aproximadamente 48 horas.

Como señala Sheldon, estos vuelos de aves han sido registrados durante décadas por la red de los Servicios Meteorológicos Nacionales de radares meteorológicos de escaneo constante, pero hasta hace poco estos datos estaban fuera del alcance de los investigadores de aves, en parte debido a la gran magnitud de la información y la falta de herramientas para analizarla, que solo permitieron 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 radar y 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 usan para capturar pájaros migratorios.

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 lluvia en 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 artificial para detectar patrones en imágenes de radar y eliminar la lluvia automáticamente», precisa.

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 más o menos 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 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 estallidos de migrantes que se mueven a un ritmo bastante rápido para llegar al lugar de reproducción -explica-. 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».

Una combinación de factores hace que la migración de otoño sea más difícil de estudiar, agrega. En el otoño, las aves no compiten por sus compañeros y el ritmo para llegar a su destino es más relajado. También hay un rango más amplio de edad de las aves que migran, ya que los jóvenes finalmente se dan cuenta de que también necesitan migrar.

Horton añade que los hallazgos tienen implicaciones para comprender los patrones futuros de migración de aves, porque las aves dependen de la comida 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 paso de las aves migratorias.

Señalan que incluso los 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 serios que en los 48 estados más al sur de Estados Unidos.

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