BirdFlow: новая модель для точного прогнозирования путей миграции птиц
Исследователи из Университета Массачусетса в Амхерсте и Корнеллской лаборатории орнитологии представили в журнале Methods in Ecology and Evolution новую прогностическую модель BirdFlow. Она способна с высокой точностью предсказывать следующий пункт назначения мигрирующей птицы — одну из сложнейших задач в биологии. Модель пока дорабатывается, но в течение года станет доступна учёным, а впоследствии — и широкой публике.
Проблема отслеживания миграции
Традиционные методы мечения и отслеживания отдельных особей дают ценную информацию, но их недостаточно для полной картины:
- Физическое мечение птиц в необходимых масштабах — сложно и дорого.
- Данные от помеченных птиц показывают маршруты лишь некоторых особей из конкретных локаций, но не объясняют, как могут перемещаться птицы из совершенно других мест.
Решение: данные гражданской науки и машинное обучение
Ключевым источником данных для модели стал проект eBird — один из крупнейших в мире научных проектов по биоразнообразию, управляемый Корнеллской лабораторией орнитологии. Ежегодно наблюдатели со всего мира вносят в него более 200 миллионов сообщений о встречах с птицами.
- Данные eBird показывают, где находятся птицы определённого вида каждую неделю в пределах всего ареала.
- Однако они не отслеживают отдельных особей, поэтому требуется определить вероятные индивидуальные маршруты, объясняющие видовые закономерности.
Как работает BirdFlow
- Модель использует базу данных eBird Status & Trends с оценками относительной численности птиц.
- Эти данные обрабатываются с помощью вероятностной модели машинного обучения.
- Модель "обучается" на данных GPS- и спутникового отслеживания в реальном времени, чтобы научиться предсказывать следующее перемещение отдельной птицы.
Тестирование и перспективы
Модель протестировали на 11 видах североамериканских птиц, включая американского вальдшнепа, лесного дрозда и канюка Свейнсона. Результаты показали, что BirdFlow:
- Превосходит другие модели по точности отслеживания миграции.
- Способна точно предсказывать миграционные потоки даже без данных GPS-трекинга в реальном времени. Это делает её ценным инструментом для отслеживания видов, которые могут оставаться "вне поля зрения" радаров.
"Птицы сегодня переживают быстрые environmental changes, и численность многих видов сокращается. Используя BirdFlow, мы можем объединить различные источники данных и составить более полную картину перемещений птиц", — отмечает соавтор исследования Бенджамин Ван Дорен. Это открывает exciting applications для определения направлений природоохранных действий.