Sử dụng dữ liệu vệ tinh và mưa thực vật, các nhà nghiên cứu theo dõi thời điểm và nơi những vùng đất khô cằn bắt đầu xanh và dự đoán liệu ngựa vằn có làm được chuyến đi không.
Ngựa vằn ở đồng cỏ Makgadikgadi. Ảnh tín dụng: Hattie Bartlam-Brooks
Có diện tích khoảng 8.500 dặm vuông (22.000 km vuông), Okavango Delta ở Botswana là một đầu của the-dài thứ hai di cư ngựa vằn trên Trái đất, 360 dặm (580 km) khứ hồi đến Salt Makgadikgadi Chảo-muối lớn nhất hệ thống chảo trên hành tinh. Ngựa vằn đi trên một tuyến đường không được đánh dấu đưa chúng đến nơi tốt nhất tiếp theo để chăn thả, trong khi những đám mây ầm ầm trên cao của những cơn mưa cuối tháng 10 thúc đẩy sự phát triển của cây mới, lấp đầy những điểm mấu chốt trên vùng đồng bằng nội địa lớn nhất thế giới này. Trong vài tuần, cảnh quan ngập lụt có thể khiến các hệ sinh thái tuôn ra với thức ăn thô xanh cho những người di chuyển cơ bắp.
Ở trên cao, các vệ tinh quay quanh Trái đất ghi lại hình ảnh của các chuyển động của ngựa vằn trên chuyến đi sử thi này, cũng như sự thay đổi hàng ngày trong điều kiện môi trường. Ngựa vằn không cần dữ liệu để biết khi nào thời gian tìm kiếm thức ăn thô xanh tốt hơn: Sự trỗi dậy của những thảm cỏ phủ mưa là lời nhắc của chúng để khởi hành. Nhưng bây giờ, các nhà nghiên cứu đã có thể lấy dữ liệu đó và dự đoán khi nào ngựa vằn sẽ di chuyển.
Pieter Beck, cộng tác viên nghiên cứu của Trung tâm nghiên cứu Woods Hole ở Falmouth, Mass., Và ba cộng tác viên đã nghiên cứu di cư động vật theo một cách mới lạ, mà họ đã mô tả trong một bài báo đăng trên Tạp chí Nghiên cứu Địa vật lý, Biogeoscences, một ấn phẩm của Địa vật lý Hoa Kỳ Liên hiệp. Beck cho biết, trong khi việc theo dõi chuyển động của động vật bằng vệ tinh đã được thực hiện nhiều lần, Beck và nhóm của anh đã kết hợp thông tin đó với việc sử dụng sâu dữ liệu vệ tinh môi trường, sử dụng một loạt hình ảnh về sự phát triển của thảm thực vật và lượng mưa được thực hiện trong nhiều ngày và nhiều tuần. Điều này làm sáng tỏ chưa từng thấy về những gì thúc đẩy động vật di cư, ông nói, những gì họ sử dụng và cách di chuyển của động vật phản ứng với sự thay đổi môi trường.
Đồng bằng Okavango ở Botswana. Tín dụng hình ảnh: Teo Gomez
Tâm trí ngựa vằn: Một nhóm các nhà khoa học kiếm được sọc của họ
Dự án Nghiên cứu Di cư Zebra bắt đầu vào năm 2008 sau khi Hattie Bartlam-Brooks và nhóm của cô phát hiện ra sự di cư trong quá trình làm việc tại hiện trường cho Nghiên cứu Động vật ăn cỏ Okavango. Bằng chứng giai thoại về những câu chuyện chưa được xác minh trước khi những năm 1970 mô tả một cuộc di cư của ngựa vằn từ Đồng bằng Okavango đến Chảo muối Makgadikgadi vào đầu mùa mưa vào tháng 9 và tiếp tục đến tháng 4, nhưng từ năm 1968 đến 2004, hàng rào thú y đã ngăn cản ngựa vằn di cư. Hàng rào thú y đã được xây dựng để giữ trâu rừng truyền bệnh cho gia súc, đã bị gỡ xuống năm 2004. Trong vòng ba năm kể từ khi loại bỏ hàng rào thú y, ngựa vằn bắt đầu thực hiện các động tác trên con đường di cư về phía chảo muối Makgadikgadi. Những chuyển động này được ghi lại bởi các vòng cổ GPS được gắn vào ngựa vằn, cho phép các nhà nghiên cứu ghi lại chính xác chuyển động của chúng.
Ngựa vằn sống trong tự nhiên khoảng 12 năm, vì vậy con đường di cư không thể học được từ các thế hệ trước, Bartlam-Brooks nói. Cô và nhóm của mình trong lĩnh vực đã quan sát thấy những con ngựa vằn bắt đầu cuộc di cư của chúng khi bắt đầu mưa, vì vậy cô đã hợp tác với Beck để xem mức độ ảnh hưởng của môi trường trên phạm vi thời gian của hành trình ngựa vằn.
Beck đã kết hợp dữ liệu chuyển động GPS này với hình ảnh vệ tinh được thực hiện trong nhiều tháng di chuyển. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu thấy điều kiện môi trường thay đổi theo thời gian và trên toàn cảnh. Để theo dõi quá trình phủ xanh của lá cây, các nhà nghiên cứu đã dựa vào dữ liệu Chỉ số thực vật khác biệt được chuẩn hóa thu được từ Máy quang phổ hình ảnh độ phân giải vừa phải trên các vệ tinh của NASA. Các cảm biến MODIS nắm bắt các điều kiện phát triển bằng cách đo độ phản xạ của ánh sáng cận hồng ngoại từ thực vật. Nhóm nghiên cứu cũng sử dụng dữ liệu Nhiệm vụ đo lượng mưa nhiệt đới của NASA để lập bản đồ lượng mưa hàng ngày, điều này đã cho các nhà nghiên cứu biết được lượng mưa rơi trong khoảng thời gian ba giờ. Các nhà khoa học đã chuyển đổi các phép đo lượng mưa thành tỷ lệ hàng ngày và số lượng hàng tuần tích lũy và kiểm tra độ chính xác bằng cách so sánh chúng với các máy đo mưa trên mặt đất.
Beck và nhóm của anh đã học được rằng ngựa vằn không theo đồng hồ nội bộ, chúng cũng không di chuyển với tốc độ ổn định. Bằng cách kiểm tra lượng mưa hàng ngày và dữ liệu thực vật hàng tuần từ hình ảnh vệ tinh và nhập dữ liệu vào các mô hình di cư, các nhà nghiên cứu đã rất ngạc nhiên về việc họ có thể dự đoán khi nào ngựa vằn bắt đầu di chuyển và chúng di chuyển nhanh như thế nào.
Gil Bohrer, trợ lý của Gil cho biết, bằng cách so sánh kết quả của các mô hình, có thể xác định biến môi trường nào là hiệu quả nhất để dự đoán chuyển động của ngựa vằn, và sau đó sử dụng kiến thức này để thử và suy luận về cách ngựa vằn đưa ra quyết định của chúng. giáo sư khoa Kỹ thuật dân dụng, môi trường và trắc địa tại Đại học bang Ohio, người hợp tác trong dự án. Nó cho thấy chúng ta có thể tìm ra rất chặt chẽ những gì ‘làm cho ngựa vằn di chuyển.
Bill Fagan, giáo sư sinh học tại Đại học Maryland, tìm thấy hy vọng trong những khám phá của nhóm. Cuộc thảo luận của họ, về vấn đề của họ, về vấn đề của họ, đặc biệt là sự hấp dẫn như là một minh chứng cho thấy sự nhất quán và sức mạnh của các dấu hiệu mưa đối với sự thành công di cư như thế nào. Anh ấy nói rằng có thể các loài đã bị phá vỡ mô hình di cư của chúng họ từ những chuyến đi thám hiểm của người Hồi giáo được điều khiển bởi các tín hiệu môi trường. Với rất nhiều cuộc di cư vô duyên đang suy giảm trên toàn thế giới, thật tuyệt khi có một kết quả lạc quan về việc di chuyển để thay đổi.
Hình ảnh vệ tinh của Botswana từ Okavango Delta và Makgadikgadi Salt Pans. Tín dụng hình ảnh: Terra MODIS / NASA
Vệ tinh safari: Hướng dẫn ánh sáng giữa các vì sao
Có quyền truy cập vào các hình ảnh vệ tinh miễn phí của NASA, làm sáng tỏ các điều kiện môi trường mà động vật di cư phải đối mặt là điều mà Beck thấy vô giá. Các mô hình đã cung cấp cho nhóm các phương tiện để suy nghĩ như một con ngựa vằn, có ứng dụng thực tế trong các vấn đề quản lý liên quan đến con người.
Ông nói chúng tôi đang tiến gần đến giai đoạn mà đối với một số sinh vật, chúng tôi có thể sử dụng dữ liệu vệ tinh trong quản lý, ông nói.
Ông nhìn thấy khả năng sử dụng nghiên cứu của nhóm Team trong tương lai để thiết kế các mô hình sẽ giúp các nhà quản lý trò chơi, quản lý bảo tồn, nông dân và nhà điều hành tour du lịch dự đoán di cư động vật, cho dù đó là ngựa vằn hay các động vật di cư khác. Hiểu được các cơ chế thúc đẩy hành vi di cư ngày càng quan trọng, Beck nói, về mặt biến đổi khí hậu, vì động vật di cư dựa vào nhiều môi trường sống.
Nếu động vật di cư mất bất kỳ môi trường sống nào mà chúng dựa vào vì thời gian thức ăn của côn trùng nở, cây xanh, ví dụ, không còn trùng với việc di chuyển của chúng, điều này có thể gây hậu quả nghiêm trọng cho sự sống sót tiếp tục của chúng. Theo biến đổi khí hậu, mọi thứ có khả năng tăng tốc, Beck nói. Ông giải thích, nhiều cuộc di cư lớn trên Trái đất, đặc biệt là trên đất liền đã bị mất, và một số cảnh quan còn sót lại trên Trái đất nơi mà các động vật di cư không phải chia sẻ tài nguyên đất với nông nghiệp và các hoạt động khác của con người.
Chúng tôi cần biết số phận của những cuộc di cư đó là gì dưới sự thay đổi khí hậu. Hiểu biết khi động vật có thể đi qua, điều gì thúc đẩy chúng, đôi khi chúng tìm kiếm. Có thể dự đoán rằng trong tương lai là thông tin rất hữu ích để quản lý các cảnh quan đó để động vật và con người di cư có thể cùng tồn tại. Cá ngựa vằn giúp tiếp tục hành trình mà các loài động vật mới phát hiện ra và các nhà quan sát của chúng có thể cho phép chúng đối phó với những thay đổi trong chúng môi trường, một kết quả không phải là đen trắng.
Đọc thêm từ NASA