En ny algoritm gör det lättare för ekologer och naturvårdare att hitta platser för fladdermusplatser – vilket minskar sökområdena med nästan 375 gånger deras tidigare storlek. Tekniken kombinerar mikrofondetektordata med en fladdermusrörelsemodell för att identifiera optimala sökningsområden och förutsäga sovplatser.
Teamet, från Cardiff University och University of Sussex, säger att deras metod kan minska stora sökområden på över 3 km x 3 km, istället för att lokalisera potentiella övernattningsplatser i betydligt mindre landskap på 250 m x 250 m, ungefär storleken på åtta fotbollsplaner .
Deras resultat, presenterade i Royal Society Open Science , kan leda till arbetsbesparingar på mer än 90 %, vilket frigör tid för ekologer och naturvårdare för att stödja fladdermuspopulationer och deras livsmiljöer, som är skyddade enligt brittisk lag.
Studiens seniorförfattare Dr. Thomas E. Woolley, lektor vid Cardiff University's School of Mathematics, sa:"Förutom att fladdermöss är en skyddad art är fladdermöss viktiga för vår miljö - att kontrollera skadedjur, pollinera blommor och träd och sprida deras frön. För att säkerställa att deras befolkningar förblir skyddade, växande och omhändertagna måste ekologer kunna hitta sina platser.
"Men det här är en extremt mödosam process och innebär att man söker igenom stora regioner för att hitta vad som ofta är små boplatser. Vårt tillvägagångssätt förenklar denna nål i en höstackssituation med identifiering av raster, vilket avsevärt minskar sökområdena för både yrkesverksamma och frivilliga som arbetar med naturvård."
Arbetet bygger på teamets tidigare forskning och utvecklar en modell från bandata på större hästskofladdermöss för att bättre förstå hur de rör sig och engagerar sig i sin miljö.
Den resulterande algoritmen använder mikrofondetektordata om var de större hästskofladdermössen befinner sig och rörelsemodellen för att förutsäga var de kom ifrån.
Teamet testade algoritmen mot kända rastplatser för att mäta dess noggrannhet. Uppgifterna kom från sex akustiska undersökningar utförda med inspelningsenheter speciellt kalibrerade för att fånga högfrekventa fladdermussamtal vid fyra olika brittiska moderskapsplatser i Devon.
Dr. Woolley tillade, "Även när vi inte exakt förutsäger platsen för en känd sovplats, identifierade vår algoritm områden nära boplatser som hittades senare, vilket betonade tillförlitligheten hos vår modell."
Teamet planerar att vidareutveckla algoritmen för att inkludera terräng- och väderdata för ännu mer exakta förutsägelser.
Professor Fiona Mathews från University of Sussex och en annan av tidningens författare sa:"Att planera strategiskt för att skydda nätverket av rastplatser som fladdermöss behöver i ett landskap är nästan omöjligt.
"Tidigare forskningsmetoder är mycket arbetsintensiva med individer som rapporterar tillbaka till när de först hörde fladdermöss av en viss art efter solnedgången. Dessa tidpunkter kan sedan användas för att spåra tillbaka till platsen.
"Vår nya metod utnyttjar det faktum att automatiserade fladdermusdetektorer nu är allmänt tillgängliga. Vi ser fram emot att testa metoden med andra arter i sommar."
Förutom att effektivisera arbetsbelastningen för naturvårdare och ekologer, säger teamet att forskningen också kan uppmuntra byggföretag att använda hållbara byggmetoder och därigenom minska miljöpåverkan från byggnader på omgivande livsmiljöer.
Dr. Woolley tillade:"Att veta var fladdermössplatserna är kommer att hjälpa företag att undvika att bygga i dessa områden. Detta kommer att stödja deras byggansökningar som går via lokala myndigheter, som har en skyldighet att underhålla och vårda miljön."
Mer information: Lucy Henley et al, En enkel och snabb metod för att uppskatta fladdermössplatser, Royal Society Open Science (2024). DOI:10.1098/rsos.231999
Journalinformation: Royal Society Open Science
Tillhandahålls av Cardiff University
