1. As florestas tropicais são conhecidas por seus sons bonitos e relaxantes, mas podem essas paisagens sonoras serem usadas para medir as mudanças na condição da #floresta? Um fio
2. Pesquisar #biodiversidade na Amazônia é muito difícil - há muitas espécies raras, muitas espécies difíceis de detectar, muitos perigos para os topógrafos e a floresta tropical é muito, muito grande!
3 Felizmente, muitos animais anunciam sua presença emitindo sons. Usamos esses sons (biofonia), juntamente com o ruído humano (antropofonia) e sons da paisagem(geofonia) para aprender mais sobre a ecologia da floresta - um campo de pesquisa relativamente novo chamado #ecoacustica
4. Como parte de seu doutorado @MMUEcolEnv recem defendido (supervisionado por @Alexander_Lees, @JosBarlow & @smarsdenmmu) @ecoacou_ollie coletou gravações de som usando monitores acústicos passivos presos em árvores. Kit parecido com câmeras traps, mas que grava continuamente.
5. Isso é ótimo, porque podemos obter informações sobre onde os animais estão e quando eles fazem coisas por longos períodos de tempo sem ter que estar na floresta nós mesmos - para que possamos evitar incomodá-los ou até afetar seu comportamento.
6. Isso significa que coletamos grandes quantidades de dados de áudio, muitas vezes muito mais do que podemos ouvir por nós mesmos. Qual é a melhor maneira de usá-lo? Este é o maior desafio que #ecoacoustics enfrenta hoje, e no qual estamos trabalhando. gph.is/g/aejP3w8
7. Algumas das gravações são completamente cobertas pelo som da chuva, como você pode esperar em uma floresta tropical! Desenvolvemos um pacote R ‘HardRain’ para que possam ser removidos ou usados como variáveis ambientais em outras análises. sciencedirect.com/science/articl…
8.Às vezes, as melhores soluções são as mais simples. Ouvir manualmente apenas algumas das gravações ainda pode produzir ótimos resultados e geralmente é mais eficaz para pesquisar #aves do que procurá-los usando pesquisas de campo tradicionais. Mas quais gravações devemos ouvir?
9. Comparamos ouvir quatro gravações longas (15 minutos) a 240 gravações curtas (15 segundos) em 29 transectos ao amanhecer. A propósito, isso dá um total de uma hora ouvindo cada método. biorxiv.org/content/10.110…
10. Descobrimos que as gravações curtas (pesquisas de alta resolução abaixo) detectaram aproximadamente 50% mais espécies de pássaros!
11 Isso provavelmente ocorre porque,mesmo durante o coro do amanhecer, diferentes grupos de pássaros cantam em momentos diferentes - maximizar a distribuição temporal das pesquisas aumenta as chances de detectar o maior número possível de pássaros. Em breve,artigo no @RSECJournal
12. Outra forma de analisar grandes quantidades de dados acústicos é usar a diversidade acústica como um indicador de biodiversidade por meio de índices acústicos. Os índices não requerem a identificação de espécies individuais, mas dependem de propriedades da paisagem sonora.
13. Os índices baseiam-se na hipótese de nicho acústico e na hipótese de adaptação acústica @sueur_jerome, um de nossos colaboradores, escreveu alguns excelentes explicações sobre isso; link.springer.com/article/10.100…
14. Existem muitos tipos diferentes de índices acústicos, mas a maioria funciona dividindo os arquivos de som por tempo e frequência e medindo a amplitude de cada um.
15. Descobrimos que 2 dos índices acústicos mais comuns - a Complexidade Acústica e o Índice Bioacústico, funcionam melhor quando medidos em compartimentos de tempo e frequência que refletem agrupamentos taxonômicos. besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.11…
16. As caixas de frequência de tempo mais estreitas evitam o mascaramento de sinal que ocorre quando espécies que vocalizam em diferentes faixas de frequência respondem divergentemente a fatores ambientais, aumentando a sensibilidade do índice acústico às diferenças na paisagem.
17. Essas bandas mais estreitas permitiram que um algoritmo de aprendizado de máquina distinguisse com precisão entre as gravações de som da floresta primária e secundária 99% do tempo, e entre cinco classes diferentes de perturbação da floresta 88,2% do tempo.
18. Dois de nossos alunos de MSc @MMU_NATSC, Jacob Taylor e Luke Clark, também têm usado índices acústicos para observar as mudanças no coro de sapos durante a noite e ao longo do ciclo anual.
19. O último método que usamos para analisar grandes quantidades de dados acústicos é treinar algoritmos para detectar e identificar tipos de chamadas específicas. gph.is/2dxzzhn
20. Isso requer muito esforço para localizar e rotular exemplos de chamadas para treinar o algoritmo. Uma vez treinados, eles podem verificar milhares de horas de dados das espécies interessantes ou raras. Aqui estão algumas chamadas Nightjar de cauda sedosa encontradas.
21. Treinamos um algoritmo usando o software Tadarida para encontrar os cantos de 10 espécies noturnas de pássaros. Aves noturnas são muito pouco estudadas na Amazônia, então esta é uma ferramenta realmente valiosa para nos ajudar a entender a #ecologia dessas espécies.
22. Usaremos esse algoritmo para comparar como as corujas, os nightjars e os potus são afetados pela perturbação da floresta, incluindo corte, queima e fragmentação da floresta.
23 Encontramos algumas espécies raras em nossas gravações. Aqui está um Potoo de asas brancas cantando em um de nossos transectos, uma espécie apenas redescoberta na década de 1980 depois de não ser registrada desde a década de 1820. É empolgante que os temos em vários transectos
24. E aqui está o que acreditamos ser um Tamanduá-bandeira (com base em gravações publicadas); o menor de sua tribo, sugando formigas perto de um de nossos gravadores!
25. Obrigado a todos nossos colaboradores, incluindo Yves Bas em @Le_Museum, @ccdevenish, @CornellBirds e muitos outros do @MMUEcolEv. Estamos entusiasmados em continuar O trabalho ecoacustico com o financiamento do BNP Bioclimate, em colaboração com a equipe EAR
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1. @RAS_network é uma rede de pesquisa internacional, principalmente entre Brasil e Reino Unido, atuando há mais de 10 anos na Amazônia. RAS desenvolve pesquisas ecológicas e interdisciplinares, incluindo abordagens econômicas e sociais.
2. Com um componente forte de trabalho de pesquisa in loco, busca fornecer divulgação científica e interação com atores locais e regionais, especialmente tomadores de decisão.
3. A rede é coordenada por 7 pesquisadores e inclui parceiros e alunos de mais de 30 instituições associados através de diversos projetos. A rede cresceu de forma orgânica e tem composição fluida.
1. @RAS_network is an international research network, mainly between Brazil and the UK, operating for over 10 years in the Amazon. RAS develops ecological and interdisciplinary research, including economic and social approaches.
2. With a strong in loco work component, it seeks to provide scientific dissemination and interaction with local and regional actors, especially decision makers.
3. The network is coordinated by 7 researchers and includes partners and students from more than 30 associated institutions through various projects. The network grew organically and has a fluid composition.