La biblioteca más grande de sonidos de murciélagos se ha compilado para identificar a los murciélagos de sus llamadas en México, un país que alberga muchas de las especies de la Tierra y tiene una de las tasas más altas de extinción y pérdida de hábitat.
Un equipo internacional dirigido por científicos de la UCL, la Universidad de Cambridge y la Sociedad Zoológica de Londres ZSL, desarrolló la biblioteca de llamadas de referencia y una nueva forma de clasificar las llamadas para identificar y diferenciar rápida y exactamente entre las especies de murciélagos.
Es la primera vez que se intenta la clasificación automática de llamadas de murciélagos para una gran variedad de especies, la mayoría de ellas previamente señaladas como difíciles de identificar acústicamente.
Los investigadores dicen que el método puede usarse para monitorear el cambio de biodiversidad y completar la información sobre la distribución de especies de murciélagos en regiones remotas y poco estudiadas en México. También podría ampliarse para su uso en otras áreas del Neotrópico, que incorpora América del Sur y Central,y las islas del Caribe y Florida.
"Las encuestas de audio se utilizan cada vez más para monitorear el cambio de la biodiversidad, y los murciélagos son especialmente útiles para esto, ya que son una especie indicadora importante, que contribuyen significativamente a los ecosistemas como polinizadores, dispersores de semillas y supresores de las poblaciones de insectos.explorar su entorno, podemos caracterizar las comunidades de murciélagos en diferentes regiones a largo plazo y medir el impacto del rápido cambio ambiental ", explicó la autora principal, la Dra. Verónica Zamora-Gutiérrez, de la UCL y la Universidad de Cambridge.
"Antes era difícil hacer que muchas especies de murciélagos tengan llamadas muy similares y difieran en qué tan bien se pueden detectar. Superamos esto usando algoritmos de aprendizaje automático junto con información sobre jerarquías para identificar automáticamente diferentes especies de murciélagos".
Para el estudio, publicado en Métodos en ecología y evolución , los investigadores se aventuraron en algunas de las áreas más peligrosas de México, principalmente en los desiertos del norte, para recoger 4,685 llamadas de 1,378 murciélagos individuales que representan 59 de las ~ 130 especies encontradas en México.
La mayoría de las áreas no se habían muestreado antes y los datos recopilados, junto con información adicional de los colaboradores, proporcionaron llamadas para el 69% de las especies, el 79% de los géneros y el 100% de las familias de murciélagos en México. El clasificador cubrió43% de las especies, 51% de los géneros y 100% de las familias.
El equipo probó la precisión del clasificador de llamadas al agrupar murciélagos y descubrió que era 72% exacto a nivel de especie, 91.7% exacto a nivel familiar, 77.8% exacto a nivel de género, 82.5% exacto a nivel de gremio - una especieagrupación que refleja las preferencias de los murciélagos para buscar alimento y hábitat. Es la primera vez que se utilizan con éxito los gremios en lugar de las especies para identificar grupos funcionales.
La coautora, la profesora Kate Jones, UCL y ZSL, dijo: "Hemos demostrado que es posible identificar a los murciélagos de manera confiable y rápida en áreas mega-diversas, como México, y esperamos que esto aliente la adopción de este método paramonitorear los cambios en la biodiversidad en otras áreas de puntos críticos de biodiversidad, como América del Sur. Nuestra capacidad de mapear fácilmente las comunidades ecológicas es imprescindible para comprender el impacto del Antropoceno e implementar medidas de conservación efectivas ".
El equipo ahora planea desarrollar un programa de monitoreo de ciencia ciudadana para murciélagos mexicanos para recopilar más información sobre las llamadas de murciélagos. También desarrollarán herramientas más robustas para la identificación de murciélagos utilizando el sitio web Bat Detective que les permitirá refinar los algoritmos de aprendizaje automático utilizadospor el software.
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Materiales proporcionado por University College London . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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