Novos
processos permitem o rastreamento de espécies individuais
de aves na migração
A
nova tecnologia BirdFlow tem aplicações diretas
na conservação de aves
23/07/2026 – Pesquisadores
do Laboratório de Ornitologia de Cornell, da Universidade
de Massachusetts e da Universidade de Illinois desenvolveram
uma técnica que combina dados do projeto eBird com
radares meteorológicos para identificar quais espécies
de aves estão migrando. Publicada nas revistas Global
Ecology and Biogeography e Movement Ecology, a pesquisa
usa mais de 2 bilhões de registros de observadores
de aves e integra o projeto BirdFlow, que utiliza inteligência
artificial para prever os movimentos migratórios
das aves na América do Norte.
Os pesquisadores desenvolveram
o BirdFlow Migration Traffic Rate (BMTR), ferramenta que
identifica rotas migratórias e calcula estimativas
semanais por espécie, inclusive em áreas sem
cobertura de radar. Segundo Adriaan Dokter, o sistema permite
identificar quais espécies são mais provavelmente
responsáveis pelos movimentos detectados pelos radares
meteorológicos.
A segunda abordagem do projeto
BirdFlow integra dados de rastreamento individual de aves
— como GPS, telemetria Motus e anilhamento —
para reconstruir padrões de migração
em escala continental. Com isso, os pesquisadores criaram
modelos de migração para 153 espécies
de aves da América do Norte, abrangendo diversas
ordens e famílias.
Os pesquisadores validaram
o método BirdFlow ao comparar suas estimativas com
28 anos de dados de 152 radares meteorológicos na
América do Norte, encontrando forte concordância.
O modelo também foi confirmado com rastreamento por
GPS de aves, mostrando previsões realistas de migração.
Segundo Dokter, a integração de dados individuais
de espécies melhora significativamente a precisão
das previsões de movimento populacional das aves.
A nova tecnologia BirdFlow
tem aplicações diretas na conservação
de aves, ajudando a reduzir o risco de colisões durante
períodos de migração intensa, já
que diferentes espécies enfrentam riscos variados.
Segundo a pesquisadora Yuting Deng, o método também
pode ser usado para monitorar a disseminação
de doenças, como a gripe aviária, ao rastrear
rotas migratórias de espécies, especialmente
aves aquáticas.
O pesquisador Yangkang Chen
afirma que o BirdFlow pode apoiar pesquisas em ecologia
migratória, conservação, vigilância
de doenças, segurança da aviação
e divulgação científica. As novas metodologias
permitem estudar a migração em escala ampla
— ao longo de todo o ciclo anual e em muitas espécies
— revelando que populações da mesma
espécie podem seguir rotas diferentes e enfrentar
condições e riscos distintos.
A equipe planeja integrar
o BMTR a sistemas como o BirdCast, que atualmente não
identifica espécies com precisão. O projeto
BirdFlow também ampliou sua base de modelos validados
de 4 para 60 no software BirdFlowR. Os pesquisadores destacam
que a metodologia pode ser expandida globalmente, dependendo
da disponibilidade de dados de ciência cidadã,
melhorando o monitoramento da migração de
aves em escala mundial.
Saiba mais: Ethan Plunkett
et al, Novas estimativas do tráfego migratório
de aves em escala continental usando dados de ciência
participativa, Ecologia Global e Biogeografia (2026). DOI:
10.1111/geb.70236
Yangkang Chen et al, Modelagem da migração
em nível populacional de aves da América do
Norte por meio da integração de dados com
o BirdFlow, Ecologia do Movimento (2026). DOI: 10.1186/s40462-026-00651-z
Criado em 2015, dentro do
setor de pesquisa da Agência Ambiental Pick-upau,
a Plataforma Darwin, o Projeto Aves realiza atividades voltadas
ao estudo e conservação desses animais. Pesquisas
científicas como levantamentos quantitativos e qualitativos,
pesquisas sobre frugivoria e dispersão de sementes,
polinização de flores, são publicadas
na Darwin Society Magazine; produção e plantio
de espécies vegetais, além de atividades socioambientais
com crianças, jovens e adultos, sobre a importância
em atuar na conservação das aves.
Da Redação,
com informações de agências internacionais
Matéria elaborada com auxílio de inteligência
artificial
Fotos: Reprodução/Pixabay
