Neue Studie legt nahe, dass sich die Erwärmung der Meere negativ auf die Aggregationsmuster der Belugawale auswirkt

Bis vor kurzem war es aufgrund technologischer Einschränkungen schwierig, das Aggregationsverhalten von Belugawalen effektiv zu untersuchen. Da der Klimawandel weiter voranschreitet und die Meeresoberflächentemperaturen schnell ansteigen, wird die Fähigkeit dazu zu einer Priorität und erfordert Methoden, mit denen Daten vollständig und genau erfasst werden können.

Zu diesem Zweck hat ein Forscherteam der spanischen Universitäten Cádiz, Alicante und Leon Deep Convolutional Neural Networks (CNNs) verwendet, um frei zugängliche Satellitenbilder aus arktischen Gebieten Kanadas, Russlands und des US-Bundesstaates Alaska zu analysieren um die Anwesenheit von Belugawalen in diesen Gebieten eindeutig zu identifizieren, die Meeresoberflächentemperaturen (SSTs) mit Beluga-Aggregationsmustern zu vergleichen und – basierend auf Daten des Zwischenstaatlichen Gremiums für Klimaänderungen (IPCC) – drei repräsentative Konzentrationspfadszenarien (RCP) zu erstellen Ende des 21. Jahrhunderts.

Die Arbeit erscheint In Grenzen in der Meereswissenschaft.

Im Jahr 2017 – dem Jahr der letzten Bewertung dieser Art – hatte die IUCN Belugawale (Delphinapterus leucas) in die Schutzkategorie „Am wenigsten besorgniserregend“ auf der Roten Liste eingestuft. Allerdings leben diese Wale in isolierten arktischen Gewässern und sind zum Schutz vor Raubtieren wie Orcas und zur Ernährung auf Meereis angewiesen. Im Eis wachsende Algen ziehen Fische an, die eine Hauptnahrungsquelle der Belugas darstellen.

Im Jahr 2020 veröffentlichte Forschungsergebnisse haben ergeben, dass das Eis in der Arktis möglicherweise noch vor dem Ende dieses Jahrhunderts im Sommer verschwinden könnte.

Forschungsteams haben zuvor Luftaufnahmen direkt zur Beobachtung von Walen eingesetzt; Allerdings ist diese Methode teuer, zeitaufwändig und kann aufgrund ihrer Reichweitenbeschränkung zu unvollständigen Daten führen. Insbesondere in sich schnell erwärmenden Meeren ist die Genauigkeit von Artenverteilungsmodellen (SDMs), die durch Luftaufnahmen erstellt werden, zeitlich begrenzt.

Ende des 20. Jahrhunderts begannen Forscher mit der Nutzung Fernerkundungsbilder um Daten über einzelne Wale und Ansammlungen zu sammeln, aber für Studien mit Meeressäugetieren hat sich die alleinige Anwendung dieser Methode auch als ungenau erwiesen.

Satellitenbilder treffen auf ein tiefes CNN

Das Forschungsteam hinter dieser neuen Studie fragte sich, ob die Anwendung einer KI-Bildanalyse auf Satellitenbilder eine Lösung darstellen könnte, und griff auf hochauflösende (weniger als 1 Meter/Pixel) Satellitenbilder der arktischen Küsten zu, die zwischen 2007 und 2020 aufgenommen wurden. Sie trainierten zunächst ein tiefes CNN Modell zur Identifizierung von Belugawalen basierend auf einer Reihe kostenloser Bilder von Google Earth und Mapbox. Von den 1.400 Bildern im Set zeigte die Hälfte Belugas und die andere Hälfte Eisberge.

Die Forscher bauten das Volumen der Trainingsdaten auf, indem sie einige der Bilder zufällig umdrehten, andere auf zufällige Faktoren zwischen null und 360 Grad drehten, einige davon beschnitten und Bildskalen und Helligkeitsstufen anpassten. Nachdem sie das Modell getestet hatten, trainierten sie es weiter anhand von 700 Luftbildern, „in denen jeder Belugawal innerhalb eines Begrenzungsrahmens markiert ist (die Gesamtzahl der Begrenzungsrahmen beträgt 846)“, schreiben sie.

Zwei der Forscher bewerteten jedes Bild visuell und versahen es mit Daten zu seiner Klasse (Eisberge oder Wale) und der Anzahl der Wale. Dabei nutzten sie Walbeobachtungs-Websites, um das Vorhandensein von Belugas in den abgebildeten Gebieten zu überprüfen. Sie verglichen Bilder von denselben Orten zu unterschiedlichen Zeitpunkten, um Belugas vom Meeresboden zu unterscheiden. Diese Arbeit wurde wichtig, um später im Prozess die Genauigkeit des Modells zu bestimmen.

Schließlich wandte das Team sein Modell auf Bilder an, in denen die Wale höchstwahrscheinlich anwesend waren, und nutzte es, um die Wale innerhalb bestimmter Gitterzellen zu erkennen und zu zählen und um Aggregationsmuster zu analysieren. Allerdings stellten Eisberge ein Problem dar.

„Leider war die Genauigkeit der Modelle in Gebieten, in denen es Eisberge ähnlicher Größe wie Belugawale gab, nicht gut (weniger als 50 % Genauigkeit) und die Bilder wurden fotointerpretiert, um Belugawale manuell zu erkennen“, stellen die Forscher fest.

Insgesamt entdeckte das Team 1.980 Belugas innerhalb von elf Ansammlungen in bestimmten arktischen Gebieten Kanadas, Russlands und der USA; Sechs dieser Aggregationen wurden durch Satellitenbilder und Deep-Learning-Modelle aufgedeckt.

Sie bestätigten auch einen „signifikanten Zusammenhang“ zwischen Beluga-Ansammlungen und Meeresoberflächentemperaturen, was auf mehr Ansammlungen in kälteren Gewässern hinweist.

Sie weisen darauf hin, dass die mittleren Aufzeichnungen der Meeresoberflächentemperatur in diesen Gebieten in den letzten Jahrzehnten zugenommen haben, und schreiben: „Unsere Ergebnisse zeigen, dass die SST in den drei Szenarien bis 2050 voraussichtlich um mindestens ein Grad ansteigen wird, jedoch von 1,5 °C auf 3 °C.“ von 2050 bis 2100, abhängig vom RCP-Szenario, wobei die nördlichen Gebiete in den drei RCP-Szenarien am stärksten betroffen sind.“

Gewonnene Erkenntnisse

Im Hinblick auf die Verbesserung des Prozesses der Walerkennung stellt das Team fest, dass die Automatisierung dieses Prozesses aufgrund der geringen räumlichen Auflösung der verfügbaren Bilder von Belugawalen (die etwa 5 Meter lang sind) neue Strategien erfordert, beispielsweise einen Fokus auf deren Identifizierung Gruppen und nicht einzeln. Aufgrund ihrer Farbe, Form und Größe können Einzelpersonen zu leicht mit Eisbergen verwechselt werden.

Die Forscher diskutieren auch aktuelle Veränderungen des Meereises; In vielen Bereichen geht er heute früher zurück und schreitet später voran als in den vergangenen Jahrzehnten. Auf der Grundlage der Daten des 2021 veröffentlichten IPCC-Berichts geht diese neue Studie davon aus, dass die Standorte der elf Beluga-Ansammlungen bis zum Ende dieses Jahrhunderts einen Anstieg der Wassertemperatur um bis zu 3 °C erleben könnten.

„Dies könnte wiederum dazu führen, dass sich ihre Verbreitungsmuster in kühlere südliche Gebiete verschieben, was zu einer Überschneidung mit der Verbreitungsverschiebung anderer Meeressäugetierarten nach Norden führt, was zu einem verstärkten Lebensraum- und Ressourcenwettbewerb führt oder sogar zu einem drastischen Bevölkerungsrückgang führt, abhängig von der Fähigkeit der Arten, sich an neue Klimaszenarien anzupassen.“ „, schreibt das Team.

„In diesem Szenario empfehlen wir eine sofortige und globale Reduzierung der Gasemissionen und den Schutz der Gebiete der Belugawale vor dem Seeverkehr, wenn wir diese gefährdete Art erhalten wollen“, schließen sie.

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