Американские малиновки теперь мигрируют на 12 дней раньше, чем в 1994 году

Каждой весной американские малиновки мигрируют на север из разных частей США и Мексики, пролетая до 250 миль в день, чтобы достичь мест гнездования в Канаде и на Аляске. Там они проводят короткое лето в бешеной спешке, чтобы найти пару, построить гнездо, вырастить потомство и набрать вес перед долгим перелётом обратно на юг.

Изменение климата делает сезонные ритмы менее предсказуемыми, а весна во многих частях Арктики наступает раньше. Меняют ли малиновки сроки своей миграции, чтобы успевать за этими изменениями, и если да, то как они понимают, когда лететь? Хотя многие животные корректируют сроки миграции, факторы, движущие этими изменениями, оставались плохо изученными.

Новое исследование, опубликованное в Environmental Research Letters, показывает, что миграция малиновок начинается раньше примерно на пять дней за десятилетие. Это исследование также впервые выявило условия окружающей среды вдоль маршрута миграции, которые помогают птицам успевать за сменой сезонов. Ведущий автор Рут Оливер выполнила эту работу, получая докторскую степень в обсерватории Земли Ламонт-Доэрти Колумбийского университета.

На озере Слейв в Канаде, остановке для перелётных птиц, исследователи в течение четверти века фиксировали сроки весенней миграции. Их визуальные наблюдения и учёты с помощью сетей показали, что с 1994 года малиновки мигрируют примерно на пять дней раньше за каждое десятилетие.

Чтобы понять, какие факторы вызывают более раннюю миграцию, Оливер и соавтор статьи, ассоциированный исследовательский профессор Ламонта Натали Боэлман, поняли, что нужно изучить пути перелёта отдельных птиц.

Их решением стало прикрепление к птицам крошечных GPS-«рюкзачков» после отлова на озере Слейв в середине миграции. «Мы сделали эти маленькие шлейки из нейлоновой нити, — объяснила Оливер. — Она проходит вокруг шеи, вниз по груди и между ног, затем обратно к рюкзачку». Устройство весит меньше пятицентовика — достаточно мало, чтобы не мешать полёту. Исследователи ожидают, что тонкая нейлоновая нить со временем разрушится, и рюкзачки отпадут.

Исследователи надели такие рюкзачки на 55 малиновок, отслеживая их перемещения с апреля по июнь. Благодаря точным данным GPS команда смогла связать передвижения птиц с метеоданными о температуре воздуха, глубине снега, скорости ветра, осадках и других условиях, которые могут помогать или мешать миграции.

Результаты показали, что малиновки начинают движение на север раньше, когда зимы тёплые и сухие, и позволяют предположить, что локальные условия окружающей среды по пути помогают им корректировать график полёта.

«Наиболее последовательным фактором оказались снежные условия и время таяния. Это совершенно новое понимание, — сказала Оливер. — Мы в целом предполагали, что птицы должны реагировать на доступность пищи — когда тает снег и появляются насекомые, — но у нас никогда не было таких данных».

Боэлман добавила, что «с таким количественным пониманием того, что важно для птиц во время миграции, мы можем разрабатывать прогностические модели», предсказывающие реакцию птиц по мере дальнейшего потепления климата. «Поскольку сроки миграции могут косвенно влиять на репродуктивный успех особи, понимание факторов, контролирующих время миграционных событий, важно».

На данный момент кажется, что сигналы окружающей среды помогают малиновкам успевать за сдвигами сезонов. «Недостающий элемент — в какой степени они уже используют пределы своей поведенческой гибкости или сколько ещё резерва у них осталось?» — сказала Оливер.

Поскольку исследование зафиксировало птиц в середине миграции, данные отслеживания не отражают полный путь перелёта. Чтобы преодолеть это ограничение, исследователи планируют проанализировать ткани из перьев и когтей малиновок, собранные при креплении GPS-шлеек, чтобы оценить, где каждая птица провела предыдущую зиму и лето.

В долгосрочной перспективе Оливер надеется использовать GPS-трекеры для решения других загадок, например, какая часть изменения сроков миграции связана с обнаруженными поведенческими реакциями, а какая — с естественным отбором в меняющейся среде или другими факторами.

«Такой тип работы станет действительно крутым, когда мы сможем отслеживать особей на протяжении всей их жизни, и это уже на горизонте с точки зрения технологических возможностей, — сказала она. — Думаю, это действительно поможет нам распутать некоторые сложности этих вопросов».