علوم · خفافيش الغابات
98 مليون نداء للخفافيش قد تكشف أي غابات إنجلترا تحتاج إلى حماية أوثق
يكشف مسح شمل 310 مواقع غابية إنجليزية نشاط الخفافيش على نطاق هائل. وتعتمد قيمته في الحفاظ على الطبيعة على سجلات الأنواع التي جرى التحقق منها—لا على اعتبار النداءات إحصاءً للأعداد.
الفيديو بلغته الأصلية
النص المفرّغ · جارٍ التحميل
مترجم عن الأصل الإنجليزي.
متابعة القصةاليوم 1
1 تقرير8 وسائل إعلامية19 مصدرًا1 فيديو
بالنسبة إلى من يقرر كيفية إدارة غابة، قد تُغيّر معرفة أن خفاشًا مهددًا يستخدمها ما ينبغي حمايته. فقد يظل حيوان أغفلته المسوح السابقة معتمدًا على ذلك الموئل. وهذا هو الوعد العملي لجهد الاستماع الهائل في غابات إنجلترا: الكشف عن أماكن أُغفلت أهميتها، لا مجرد جمع مزيد من أصوات الحياة البرية.
جمع المسح الوطني لخفافيش الغابات أكثر من 98 مليون نداء للخفافيش من 310 مواقع غابية، فيما يساعد الذكاء الاصطناعي الباحثين على رصد الأنواع وتحديدها ضمن 217 تيرابايت من التسجيلات. وأعلنت هيئة أبحاث الغابات وكلية لندن الجامعية هذه الأرقام في 30 أكتوبر 2026. والحجم مثير للإعجاب؛ أما الاختبار المتعلق بالحفاظ على الطبيعة فهو ما يستطيع الباحثون إثباته على نحو موثوق استنادًا إلى هذه البيانات. 10 9
الحقائق الأساسية
أفادت هيئة الإذاعة البريطانية (BBC) برصد خفافيش ذات الأذنين العريضتين في مناطق لم يُسبق تسجيلها فيها، ولا سيما في جنوب غرب إنجلترا. ويصنف صندوق الحفاظ على الخفافيش الخفاش ذا الأذنين العريضتين، Barbastella barbastellus، على أنه مهدد في كل من بريطانيا العظمى وإنجلترا. وقد يمنح تسجيل مؤكد لهذا النوع النادر دعاة الحفاظ على الطبيعة سببًا لإمعان النظر في إحدى الغابات. 1 18
لكن الأدلة المتاحة لا تحدد الغابات بعينها التي تقف وراء تلك الاكتشافات المعلنة. وتثبت المعلومات الأساسية للمشروع النطاق الإجمالي للمسح، من دون أن تؤكد بصورة مستقلة تمركز الخفافيش ذات الأذنين العريضتين المسجلة حديثًا في الجنوب الغربي. لذلك ينبغي أن تظل هذه النتيجة الجغرافية منسوبة إلى هيئة الإذاعة البريطانية، لا أن تُعرض على أنها خريطة مفصلة منشورة لمواضع انتشار هذا النوع. 1 10
التسجيل الجديد لا يعني التعافي
من المهم التمييز بين اكتشاف خفاش وإثبات تغير في أوضاعه. فالتسجيل الأول يخبر الباحثين بأن الحيوان رُصد في ذلك المكان، لكنه لا يخبرهم بأنه وصل إليه مؤخرًا فحسب. وقد يكشف الاستماع الأكثر فعالية عن حياة برية لم ترصدها المسوح السابقة.
كما أن الرصد الجديد وحده لا يثبت التكاثر أو اتساع النطاق أو تزايد أعداد النوع. فهذه أسئلة مختلفة تتطلب أدلة إضافية. والاكتشافات المعلنة للمسح مؤشرات واعدة على استخدام الموائل، وليست دليلًا على تعافي الخفافيش ذات الأذنين العريضتين.
ويتطلب العدد الإجمالي للنداءات في العنوان قدرًا مماثلًا من الحذر. فالخفاش الواحد قد يطلق نداءات مرارًا، لذا لا يمكن تحويل أكثر من 98 مليون نداء إلى أكثر من 98 مليون حيوان. وتساعد التسجيلات الصوتية الباحثين على دراسة النشاط وتحديد الأنواع؛ لكنها ليست، بحد ذاتها، إحصاءً للأعداد.
وتتسق الأرقام الدقيقة للمشروع أيضًا مع الوصف الأولي لهيئة الإذاعة البريطانية، الذي أشار إلى أكثر من 90 مليون نداء من أكثر من 300 غابة. فهذه كانت حدودًا دنيا، وليست أعدادًا متضاربة. ومع أن اسم المشروع وبعض الإعلانات تستخدم إطارًا وطنيًا أو بريطانيًا، فإن هذه المواقع الـ310 عينة من الغابات الإنجليزية، لا تغطية مكافئة للمملكة المتحدة بأكملها، ولا تشمل كل غابة في إنجلترا. 1 10 14
تذكر هيئة الإذاعة البريطانية (BBC) أن أجهزة التسجيل عملت على مدى أكثر من ثلاث سنوات. ولم يُحدَّد بدقة تاريخ بداية تلك الفترة ونهايتها. وبشكل منفصل، يشير فهرس بيانات المشروع إلى أن الشراكة قائمة منذ 2021؛ ولا ينبغي الخلط بين هذا التاريخ وبين بداية مؤكدة لفترة التسجيل التي امتدت ثلاث سنوات. 12 14
من تصنيف آلي إلى دليل
تقود هيئة أبحاث الغابات وصندوق الحفاظ على الخفافيش المشروع، الذي تموّله إدارة البيئة والغذاء والشؤون الريفية عبر برنامج تقييم رأس المال الطبيعي والنظم الإيكولوجية. وتشارك فيه أيضًا كلية لندن الجامعية، المعروفة باسم UCL. ومن بالغ المشقة تحليل هذا الحجم من التسجيلات الصوتية يدويًا بالكامل. وتجعل المعالجة الآلية الأرشيف أكثر سهولة في الاستخدام. 3 9 12
تُعالج التسجيلات من خلال نظام تصنيف الأصوات التابع لصندوق الحفاظ على الخفافيش. ويرصد الذكاء الاصطناعي أصوات الخفافيش ويساعد على تصنيفها بحسب النوع باستخدام أنماط في المخططات الطيفية الصوتية—وهي صور تعرض الصوت عبر التردد والزمن. ولا تحدد الوثائق المتاحة على نحو قاطع المصنِّف الأساسي الدقيق أو إصدار البرنامج، لذلك لا يوجد هنا ما يبرر إسناد النتائج إلى اسم نموذج معين أو نسبة دقة محددة. 8 1
الخطوة الحاسمة هي التحقق: التمييز بين تصنيف أنتجته آلة وسجل بيولوجي جرى التثبت منه. وبالنسبة إلى نوع نادر، فهذه ليست ملاحظة تقنية هامشية. فقد يتوقف اعتبار غابة ما موئلًا لخفاش مهدد على قدرة الباحثين على تأكيد أن النداء المسجل يعود إليه فعلًا.
تتضمن مجموعة البيانات النموذجية للمشروع لعام 2024، بحسب وصفها صراحة، تصنيفات آلية لنداءات تحديد الموقع بالصدى لدى الخفافيش لم تخضع للتحقق. وينطبق هذا الوصف على المثال؛ ولا يثبت أن كل نتيجة في المسح الأوسع لم تخضع للتحقق. وتُدرج مجموعة بيانات منفصلة في الفهرس باسم «نشاط الخفافيش المتحقق منه». وبالمثل، فإن وجود هذه السجلات المدققة لا يعني أن جميع النداءات البالغ عددها 98 مليونًا قد جرى التحقق منها كلٌّ على حدة. ولا تزال نسبة ما جرى التحقق منه على مستوى المسح كله غير واضحة. 3 14
هنا يصبح العدد الهائل أقل أهمية من جودة سجلات بعينها. فرصد موثق بوضوح ومرتبط بغابة معينة يمكن أن يفيد في تقييم الموئل. أما كمية ضخمة من التصنيفات غير المؤكدة فلا تؤدي الغرض نفسه لمجرد أنها ضخمة.
تقول هيئة أبحاث الغابات إن جميع خفافيش المملكة المتحدة تعتمد على الغابات للتغذي أو المبيت أو التنقل بين الأماكن. ولذلك قد تتجاوز قيمة المسح اكتشاف الأنواع النادرة: إذ يمكن أن تساعد صورة أفضل عن أنواع الخفافيش التي تستخدم الغابات المختلفة في تحديد الموائل المهمة وتوجيه الإدارة المستقبلية. 16
ما لم يُثبت بعد هو حدوث تغيير محدد في الإدارة، أو إعلان موقع جديد منطقة محمية، أو تحسن مقاس في أعداد الخفافيش نتيجة هذا المسح. ويتمثل إنجازه المباشر في زيادة كبيرة في القدرة على الاستماع. ويتطلب تحويل ذلك إلى مكاسب للحفاظ على الطبيعة ربطًا واضحًا بين سجلات الأنواع التي جرى التحقق منها والغابات التي تستخدمها تلك الحيوانات والقرارات المتعلقة بتلك الغابات.
لذا فإن التفاصيل المفيدة التالية ملموسة: أي الغابات تضم الخفافيش ذات الأذنين العريضتين التي سُجلت حديثًا، وكيف جرى التحقق من هذه الرصود، وما الذي سيفعله المديرون على نحو مختلف. وستكون لهذه الإجابات أهمية للخفافيش أكبر من أهمية رقم آخر مثير للإعجاب.
كما بُثّ 14 سطرًا
- Recorders captured more than 98 million bat calls in England's woodlands. AI is helping researchers identify species and potentially overlooked habitat for vulnerable bats. How much can those recordings tell us about which woodlands need protection?
- The National Woodland Bat Survey collected 217 terabytes of recordings from 310 woodland sites. Those totals sharpen the earlier description of more than 90 million calls from more than 300 woodlands. The earlier figures were lower bounds, so the more precise numbers fit within them.
- An individual bat can call repeatedly. Researchers can use those sounds to investigate activity and identify species, but turning call totals into animal numbers would give a misleading picture of how many bats live in these woods.
- The survey covers English woodlands, with devices recording over three years. Barbastelles have reportedly been detected in previously unrecorded areas, especially south-west England. The 310 sites represent a sample of English woodland, rather than equivalent coverage across the whole United Kingdom.
- Forest Research and the Bat Conservation Trust lead the project. Defra funds it through its Natural Capital and Ecosystem Assessment programme. The partnership has operated since 2021. That partnership date is separate from the three-year recording period, whose exact beginning and end haven't been specified.
- The barbastelle is classified as Vulnerable in both Great Britain and England. Finding this rare bat in a woodland where its presence had gone unrecorded could change how that habitat's importance is understood, giving conservationists a reason to examine it more closely.
- A first record tells us that a bat was detected there. Better listening can reveal animals that earlier surveys missed. Researchers would need other evidence to show that barbastelles are moving into new territory, breeding there, or increasing in number. The new detections alone can't demonstrate population recovery.
- AI detects bat sounds and helps classify calls by species using patterns in spectrograms. These are pictures of sound across frequency and time. The Bat Conservation Trust's Sound Classification System processes the recordings, while verification separates an automated label from a checked biological record.
- University College London, known as UCL, is involved in the project. At this scale, analysing the audio by hand would be extremely laborious. Automated processing makes the collection more practical to use, but the conservation value depends on how reliably researchers identify the species behind the calls.
- The project's 2024 example dataset explicitly contains unvalidated automated call classifications. For a rare species, checking a label has practical consequences. A woodland's apparent importance could depend on whether researchers can confirm that the call really belongs to that bat.
- A separate dataset contains Verified Bat Activity records. The example's unvalidated status applies to that example, while the verified dataset provides checked activity evidence. Its existence doesn't mean all 98 million calls were individually checked. The survey-wide share verified isn't clear.
- All UK bats depend on woodland for feeding, roosting or travelling between places. That makes the survey useful beyond the rare-species discoveries. A clearer picture of which species use different woods can help researchers identify important habitat and guide future woodland management.
- The recordings can reveal where bats are active and help identify habitat that deserves closer attention. Turning that information into conservation decisions requires clearly documented species records. The survey's practical promise rests on connecting verified detections with the woods those animals use.
- The next details needed are which woodlands contain the newly recorded barbastelles, how those detections were checked, and what management decisions will follow. No specific management change or measured improvement in bat populations has yet been demonstrated by this survey.
المصادر
19 مصدرًا8 وسائل إعلامية1 فيديو1 نص وكالة
خريطة المصادر
تتبّع الأدلة التي يستند إليها هذا التقرير. تعرض الخريطة صلاته، وتفتح الروابط أدناه المصادر المذكورة في المقال.
تُحمّل خريطة المصادر أثناء قراءتك.
حُدّثت الترجمة في
سجل التعديلات
- r1نُشر للمرة الأولى.
