Kuzey Amerika'da bilim insanları, göçmen kuş sürülerini izlemek için on yıllardır hava radarı verilerine başvurdu. Radarda kuşlar kara bulutlara benzeyen belirsiz lekeler halinde göründüğünden, sürü içinde hangi türün bulunduğunu ya da nereye gittiğini anlamak mümkün değildi. BirdFlow adlı yeni araç bu sınırı aşıyor: eBird uygulamasından toplanan vatandaş bilimi gözlemlerini hava radarı verileri ve yapay zeka ile birleştirerek tür bazında göç yoğunluğunu tahmin ediyor ve rotaları öngörüyor.
Aracı geliştiren ekip, Cornell University, University of Massachusetts ve University of Illinois Urbana-Champaign araştırmacılarından oluşuyor. Global Ecology and Biogeography ile Movement Ecology dergilerinde yayımlanan iki çalışma, BirdFlow'un Kuzey Amerika'da göç eden türleri birbirinden ayırt edebildiğini gösteriyor.
Cornell Lab of Ornithology'de doktora sonrası araştırmacı ve her iki çalışmanın ortak yazarı olan Yuting Deng, Mongabay'a verdiği video röportajda aracın işleyişini bir örnekle açıkladı: "Diyelim ki Alaska'da kışlayan Wilson ötleğenini takip etmek istiyoruz. Tam olarak nereye gidiyorlar? Doğu ve batı popülasyonlarının göç zamanlaması benzer mi? Hangi rotaları kullanıyorlar? İşte BirdFlow burada devreye giriyor."
Deng, modelin haftadan haftaya kuşların konumunu olasılık temelinde hesapladığını ekledi: "BirdFlow için sadece birinci haftadan ikinci haftaya kuşların konumunu soruyoruz. Örneğin, bir konumdaki kuşların çevredeki diğer konumlara uçma olasılığı nedir?"
BirdFlow'un temelinde, Cornell tarafından geliştirilen eBird uygulamasının devasa veri kümesi yatıyor. eBird ekibi, yıllar içinde uygulama üzerinden kaydedilen 2 milyar gözlemi kullanarak kuş dağılımı ve bolluğunun haftalık haritalarını üretti. BirdFlow ekibi bu veriden yola çıkarak "BirdFlow Göç Trafiği Oranı" adını verdikleri bir metrik geliştirdi; bu metrik her tür için haftalık göç yoğunluğunu kestirebiliyor. Modeller, 152 hava gözlem istasyonundan elde edilen 30 yıllık veriyle doğrulandı. Ayrıca GPS, halkalama ve radyo telemetri verileri modele entegre edilerek Kuzey Amerika'da görülen 153 göçmen kuş türü için haftalık rota öngörüleri sağlandı.
Tür bazında göç verisi, koruma çalışmalarında belirleyici bir öneme sahip. Hangi tehdit altındaki türün ne zaman ve nerede hareket ettiği bilinmeden etkili koruma önlemleri alınamıyor. Veriler, havacılık yöneticilerinin uçaklarla çarpışma riski taşıyan büyük kuşları izlemesine de yardımcı olabilir. ABD genelinde, göç mevsiminde kuşların binalara çarpmasını önlemek için geceleri ışıkların kapatılmasını teşvik eden kampanyalar yürütülüyor. Deng, "bazı kuş grupları binalarla çarpışmaya daha yatkın" olduğu için bu kampanyalarda tür bilgisinin belirleyici olduğunu vurguladı.
BirdFlow verilerinin bir başka kullanım alanı da kuş kaynaklı bulaşıcı hastalıkların izlenmesi. Federal ve eyalet kurumlarının şimdiden verilere ilgi gösterdiğini aktaran Deng, "Belirli yabani kuş türleri için bir tahmin oluşturup göç menzillerinin kümes hayvanı çiftlikleriyle nasıl örtüştüğünü görmek istiyorlar. Bu çiftliklerde bir salgın çıkarsa, kuşların hastalıkları nerelere taşıyabileceğini takip edebilirler" dedi.
Ekip, ilerleyen dönemde belirli kuş grupları için uyarı sistemleri oluşturmayı planlıyor. Deng, halkın hangi türü koruduğunu bildiğinde daha fazla katılım gösterebileceğini ve koruma gruplarıyla havacılık yöneticilerinin daha hedefli önlemler alabileceğini belirtti.
