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RIO previsto para gaviotas de pico corto basado en un conjunto de aprendizaje automático. Los datos de entrenamiento se representan en la parte superior (puntos rosas = presencia; puntos verdes = ausencia). crédito: Informática ambiental (2023). doi: 10.1016/j.ecoinf.2023.102364
Estudio reciente publicado en Informática ambiental Un equipo de investigadores de la Universidad de Alaska Fairbanks ha utilizado inteligencia artificial para arrojar más luz sobre el intercambio de hábitat entre gaviotas de pico corto.
Las gaviotas suelen vivir a lo largo de las costas y cerca de fuentes de agua como ríos. Se alimentan de insectos, otros pequeños mamíferos, peces o aves.
El equipo descubrió que de mayo a agosto, las gaviotas de pico corto ocupaban áreas que normalmente eran refugio para los cuervos en busca de alimento. Estos incluyen estacionamientos de supermercados, restaurantes de comida rápida y otras estructuras artificiales, como plataformas de grava artificial y vertederos.
Este estudio es el primero en recopilar un conjunto de datos de tres años utilizando un método de investigación oportunista basado en la ciencia ciudadana para incluir una gran muestra de gaviotas y otras aves subárticas en la Alaska urbana. El estudio proporciona una instantánea actual de la transformación del hábitat en paisajes urbanos.
El profesor de la UAF Falk Heitman, primer autor de este artículo, y su equipo utilizaron modelos de inteligencia artificial a los que se les proporcionaron predictores (variables ambientales para ubicaciones específicas) para extrapolar información sobre la aparición de gaviotas. similar, Estudio previo Análisis de distribución del gran búho gris.
En este estudio, los investigadores utilizaron datos del censo de EE. UU., así como datos municipales urbanos, como distancias a carreteras, restaurantes, vías fluviales y estaciones de transferencia de desechos.
«El uso de conjuntos de datos socioeconómicos como el censo de Estados Unidos es un verdadero punto de inflexión», afirmó Moriz Steiner, estudiante de posgrado en el laboratorio de Huitman. «Nos permite reflejar el entorno del mundo real y simular una situación lo más fiel posible a la naturaleza al incluirlos como variables en los modelos».
Los resultados sugieren que el movimiento de las gaviotas desde hábitats naturales a un entorno más urbano es estimulado por la disponibilidad de alimentos humanos, así como por los cambios industriales.
«Están aprovechando la oportunidad perdida que los humanos han dejado atrás», dijo Hoytman, asociado con el Instituto de Biología Ártica de la UAF.
Las gaviotas de pico corto, conocidas como gaviotas de Mew hasta 2021, son omnívoras y muy adaptables. Si bien las gaviotas pueden encontrar más alimento en los basureros y graveras, el alimento suele ser perjudicial para la longevidad y puede provocar la muerte. Los alimentos fácilmente disponibles en los contenedores de basura, especialmente en los restaurantes de comida rápida, pueden ser mortales para las aves debido a las grandes cantidades de sal, grasa, azúcar y contaminantes.
Las gaviotas también son buenos indicadores de enfermedades en el ecosistema.
El equipo encontró un aumento en los huéspedes de enfermedades a medida que las gaviotas, a veces hasta 200 aves en cada lugar, se congregan en el verano. Las gaviotas transmiten enfermedades infecciosas como la gripe aviar y la salmonella, que pueden transmitirse a los humanos. Según no relacionados EstanciaEl primer brote registrado de salmonella asociado con gaviotas ocurrió en 1959 y se registró en Norteamérica en Ketchikan.
«Se sabe que las gaviotas son vectores importantes de enfermedades. Sufren mucho a causa de la influenza aviar. Lo que mostramos en los mapas son esencialmente reservorios de enfermedades que coinciden con la evolución humana», dijo Heitman, quien también está designado en la Facultad de Medicina de la UAF. Ciencias naturales y matemáticas.
Para Hoytman, estos estudios son sólo otra señal de que lo que se conoce como “vida silvestre” está cambiando.
«Este tipo de información proporciona una imagen más completa de cómo el impacto humano en el medio ambiente está cambiando lo que conocemos como natural», dijo Hoytman. «Esperamos que el uso del aprendizaje automático nos ayude a abogar por una mejor conservación de la vida silvestre».
más información:
Falk Huetmann et al., Predicción basada en modelos de las vacantes de verano en áreas urbanas subárticas: análisis de datos de acceso abierto de varios años para el «intercambio de nichos» por gaviotas de pico corto, Informática ambiental (2023). doi: 10.1016/j.ecoinf.2023.102364