Des informaticiens de l’Université du Massachusetts à Amherst, en collaboration avec des biologistes du Cornell Lab of Ornithology, ont récemment annoncé dans la revue Approaches in Ecology and Evolution un nouveau modèle prédictif capable de prévoir avec précision où un oiseau migrateur ira ensuite — une des tâches les in addition difficiles en biologie. Le modèle s’appelle BirdFlow et, bien qu’il soit encore en cours de perfectionnement, il devrait être disponible pour les scientifiques dans l’année et finira par être accessible au grand public.
« Les humains essaient de comprendre la migration des oiseaux depuis très longtemps », déclare Dan Sheldon, professeur d’information et d’informatique à UMass Amherst, auteur principal de l’article et ornithologue amateur passionné. « Mais », ajoute Miguel Fuentes, auteur principal de l’article et étudiant diplômé en informatique à l’UMass Amherst, « il est incroyablement difficile d’obtenir des informations précises et en temps réel sur les oiseaux, et encore moins sur leur destination exacte. «
De nombreux efforts, passés et en cours, ont été déployés pour étiqueter et suivre des oiseaux individuels, ce qui a fourni des informations inestimables. Mais il est difficile de marquer physiquement les oiseaux en assez grand nombre – sans parler des dépenses d’une telle entreprise – pour previous une graphic suffisamment complète pour prédire les mouvements des oiseaux. « Il est vraiment difficile de comprendre remark une espèce entière se déplace à travers le continent avec des approches de suivi », explique Sheldon, « car or truck elles vous indiquent les itinéraires suivis par certains oiseaux capturés dans des endroits spécifiques, mais pas comment des oiseaux dans des endroits complètement différents pourraient se déplacer. »
Ces dernières années, il y a eu une explosion du nombre de scientifiques citoyens qui surveillent et signalent les observations d’oiseaux migrateurs. Les ornithologues du monde entier contribuent à plus de 200 hundreds of thousands d’observations d’oiseaux par an grâce à eBird, un projet géré par le Cornell Lab of Ornithology et des partenaires internationaux. Il s’agit de l’un des furthermore grands projets scientifiques liés à la biodiversité qui existe et compte des centaines de milliers d’utilisateurs, facilitant la modélisation de pointe de la distribution des espèces grâce au projet eBird Standing & Trends du Lab. « Les données d’eBird sont incroyables auto elles montrent où se trouvent les oiseaux d’une espèce donnée chaque semaine dans toute leur aire de répartition », déclare Sheldon, « mais elles ne suivent pas les individus, nous devons donc déduire les itinéraires que suivent les oiseaux individuels pour mieux expliquer l’espèce. -modèles de niveau. »
BirdFlow s’appuie sur la foundation de données Status & Developments d’eBird et ses estimations de l’abondance relative des oiseaux, puis exécute ces informations by way of un modèle d’apprentissage automatique probabiliste. Ce modèle est réglé avec des données GPS et de suivi par satellite en temps réel afin qu’il puisse « apprendre » à prédire où les oiseaux individuels se déplaceront ensuite au cours de leur migration.
Les chercheurs ont testé BirdFlow sur 11 espèces d’oiseaux nord-américains, dont la bécasse d’Amérique, la grive des bois et la buse à dos olive, et ont découvert que non seulement BirdFlow surpassait les autres modèles de suivi de la migration des oiseaux, mais qu’il pouvait prédire avec précision les flux migratoires sans le réel- temps GPS et données de suivi par satellite, ce qui fait de BirdFlow un outil précieux pour suivre les espèces qui peuvent littéralement voler sous le radar.
« Les oiseaux connaissent aujourd’hui des changements environnementaux rapides et de nombreuses espèces sont en déclin », explique Benjamin Van Doren, chercheur postdoctoral au Cornell Lab of Ornithology et co-auteur de l’étude. « En utilisant BirdFlow, nous pouvons unir différentes sources de données et brosser un tableau in addition complet des mouvements d’oiseaux », ajoute Van Doren, « avec des applications passionnantes pour guider les actions de conservation ».
