La contaminación lumínica hace que los pájaros de todo el mundo canten más tiempo cada día
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En su análisis de más de 500 especies de aves diurnas, también señalan que las aves más expuestas a la luz, ya sea por tener ojos grandes o por utilizar nidos abiertos, son las más afectadas por la contaminación lumínica en este sentido.
Los científicos saben que la contaminación lumínica, que afecta al 23 % del planeta, está influyendo en los patrones de actividad regulados por el ciclo circadiano de luz y oscuridad en determinadas especies.
Este nuevo estudio, publicado hoy en Science es el primero en documentar este fenómeno en aves de diferentes especies, en distintos lugares de todo el mundo y en diferentes estaciones. No está claro si estos impactos son positivos, negativos o neutros para la aptitud física de las aves, pero «documentar estos efectos sobre la aptitud física y frenar la contaminación lumínica son retos para la conservación en el siglo XXI», señalaron Pease y Gilbert.
Hasta aquí el resumen realizado por Becky Ham para la American Association for the Advancement of Science (AAAS).
Como divulgador pertinaz -en lo personal disfruto del canto y la compañía de las aves silvestres que se han acercado a vivir a la ciudad de Santa Rosa, La Pampa, en Argentina, donde resido, quizá porque el medio ambiente en el que nacieron, y se desarrollaron, ha cambiado y buscan alimentarse y prosperar en un entorno en el que la mayoría de los humanos los ignoran por completo. Bien, sigamos.
En el artículo SIU research finds birds in light polluted areas stay up late (Una investigación de la SIU descubre que las aves en áreas con contaminación lumínica se quedan despiertas hasta tarde), con la firma de Kim Rendfel y la contribución de Tim Crosby, nos muestran la tenacidad de dos docentes - Pease y Gilbert - a los que les interesa la conservación de la vida silvestre.
¿Por qué las aves cantan más allá del día? #
Las aves que están activas durante el día cantan más tarde en la noche en lugares con importante contaminación lumínica, según una investigación realizada por un profesor de Carbondale de la Universidad del Sur de Illinois y su colega, escribió Rendfel.
Pease y Gilbert analizaron datos recopilados en todo el mundo, comparando más de 180 millones de vocalizaciones de aves en un solo año con imágenes satelitales globales.
“Nos sorprendieron nuestros hallazgos: bajo los cielos nocturnos más brillantes, el día de un pájaro se extiende casi una hora”, dijo Pease.
El proyecto surgió en el afán de los docentes afán por entusiasmar a los estudiantes universitarios con las aves. Dos años atrás, Pease instaló una computadora con micrófono incorporado en el Centro de Educación al Aire Libre Touch of Nature, de la SIU, para transmitir el canto de las aves en el Edificio de Agricultura del campus principal, a casi 13 kilómetros al norte, donde se ubican su departamento y otros.
Y apareció BirdWeather #
Luego, Pease empleó BirdWeather, un ‘aparato’ de una tecnológica que fabrica sofisticados dispositivos de grabación con wifi, GPS y sensores conectados a la base de datos BirdNET y a su aprendizaje automático, proveniente del Laboratorio de Ornitología de la Universidad de Cornell y de la Universidad Tecnológica de Chemnitz. El panel de BirdWeather proporcionó una mejor visualización de las especies de aves presentes en la zona.
BirdWeather desbloquea los sonidos de la naturaleza, en casa o en movimiento, ¡reconociendo más de 6000 especies globales automáticamente!, señala la publicación de HookedOnTech.com en YouTube.
“Por décadas, hemos mejorado constantemente nuestra capacidad para predecir la ubicación de las especies y su número. Pero BirdWeather ha permitido la investigación del comportamiento a gran escala geográfica y temporal. Pudimos empezar a comprender, a una escala sin precedentes, cómo las aves respondían conductualmente a las fuerzas humanas”.
Así como las cámaras de seguimiento revelaron el comportamiento de los mamíferos las 24 horas del día unos 25 años atrás, BirdWeather, junto con BirdNET, ahora puede hacerlo por las aves.
Con BirdNET, Pease y Gilbert utilizaron aprendizaje automático para convertir las vocalizaciones de las aves en visualizaciones llamadas espectrogramas, con un patrón visual distintivo para cada especie. BirdNET luego comparó este patrón con los espectrogramas de más de 6000 especies de su base de datos.
“El algoritmo de aprendizaje automático permite analizar grabaciones de audio las 24 horas del día, los 7 días de la semana, que de otro modo tomarían siglos escuchar”, dijo Pease. “Neil y yo somos los primeros, que sepamos, en aplicar y analizar los datos de BirdWeather de esta manera. Tenemos muchas opciones de investigación, pero primero nos centramos en cómo las aves responden a la contaminación lumínica global, una preocupación creciente tanto para los humanos como para la vida silvestre”.
Pease observó que, en promedio, las aves se quedaban despiertas una hora más allá de su hora habitual de dormir. Los tiempos reales variaban según la especie.
La pregunta final —¿el impacto es positivo, negativo o neutral?— requerirá más investigación. Las aves podrían tener más tiempo para buscar alimento y aparearse, pero una hora menos de sueño podría ser perjudicial para su salud.
“Esto es ciencia ciudadana en su máxima expresión”, dijo Pease. “Una tecnología diseñada para que la gente observe las especies en sus propios jardines ha recopilado una cantidad de datos sin precedentes desde 2021: más de 1.400 millones de vocalizaciones de más de 11.000 lugares en todo el mundo. Neil y yo estamos decididos a seguir aplicando esta tecnología a la conservación de la vida silvestre”.
Cita #
- El artículo Light pollution prolongs avian activity, cuyos autores son Brent S. Pease & Neil A. Gilbert, fue publicado en Science.
Agradecimientos #
Pease y Gilbert agradecen a J. Popp por sus servicios de ilustración científica, al equipo de BirdWeather (T. Clark, V. Parashchak y S. Pohlenz) por el desarrollo del programa BirdWeather y a los miles de voluntarios que desplegaron dispositivos de escucha para BirdWeather. Agradecemos a los tres revisores anónimos por sus comentarios constructivos que mejoraron el manuscrito.
Financiamiento #
- El trabajo fue financiado en parte por la beca McIntire-Stennis Formula a través del National Institute of Food and Agriculture (Instituto Nacional de Alimentos y Agricultura de Estados Unidos) y la beca McIntire-Stennis Formula ILLZ 22-R002 (a B.S.P.).