我们的研究表明数学让寻找蝙蝠栖息地变得更容易

寻找蝙蝠很难。它们体型小，速度快，主要在夜间飞行。但我们的新研究可以改善环保人士寻找蝙蝠栖息地的方式。我们开发了一种新算法，可以大大减少需要搜索的区域，从而节省时间并降低劳动力成本。

当然，你可能想知道我们为什么要寻找蝙蝠。但这些会飞的哺乳动物是天然的害虫控制者和传粉者，它们有助于传播种子。因此，它们对于我们环境的健康贡献巨大。

尽管蝙蝠栖息地非常重要，但它们也受到人类活动的威胁，例如照明、噪音和土地使用增加。为了确保我们能够研究和改善蝙蝠种群的健康，我们需要找到它们的栖息地。但寻找蝙蝠栖息地就像大海捞针。

我们之前的工作测量并模拟了大马蹄蝠在飞行中的运动。有了这样的模型，我们就可以根据蝙蝠的栖息位置预测它们的位置。但栖息位置往往是我们不知道的。

我们的新研究将我们之前的蝙蝠运动数学模型与从被称为“蝙蝠探测器”的声学记录器收集的数据相结合。这些蝙蝠探测器被放置在环境周围并留在那里几个晚上。

通过声音观看

蝙蝠使用回声定位，这使它们在飞行时能够“用声音看东西”。如果这些超声波叫声在距离蝙蝠探测器10到15米的范围内发出，该设备就会被触发进行记录，从而准确记录蝙蝠出现的时间和地点。

录音还提供了有关该物种身份的线索。大马蹄蝠发出非常独特的“颤音”叫声，频率几乎正好是82kHz，因此我们可以轻松判断该物种是否存在。

假设蝙蝠探测器的电池可以使用几个晚上，其存储卡未满，并且设备没有被盗或破坏，那么我们可以使用蝙蝠叫声数据生成一张地图，显示每个探测器位置的蝙蝠叫声比例。

我们的模型还可用于根据给定的栖息地预测蝙蝠叫声的比例。因此，我们将环境分成一个网格，并模拟从每个网格方块飞出的蝙蝠。模拟结果最能重现蝙蝠探测器数据的网格方块或方块将是最有可能的栖息地位置。

然后，这个简单的算法可以应用于整个地形，这意味着我们可以创建一张可能的栖息地位置图。剔除最不可能包含栖息地的区域意味着我们将搜索空间缩小到最初调查区域的1%以下。简化寻找蝙蝠栖息地的过程可以让生态学家将更多的时间花在保护项目上，而不是费力地搜索。

2022年，我们开发了一款应用，利用公开数据预测蝙蝠飞行路线。目前，该应用可以帮助生态学家、开发者或地方当局规划人员了解蝙蝠如何利用环境。但是，它需要先指定栖息地，而这些信息并不总是已知的。我们的新研究消除了这一障碍，使该应用更易于使用。

我们的工作提供了一种识别可能的栖息地的方法。然后可以通过直接观察特定特征或在附近位置捕捉蝙蝠并使用无线电跟踪跟踪它们回家来验证这些估计。

在过去二十年中，蝙蝠探测器已从简单的手持设备发展成为可以连续几天收集数据的高性能设备。然而，它们通常仅用于识别蝙蝠物种。我们已经证明，它们可用于识别最有可能包含蝙蝠栖息地的区域，从而揭示有关这些最隐秘的动物的关键信息。

我们希望这将为生态学家提供进一步的工具来优化初始麦克风探测器的位置，从而提供一种检测蝙蝠栖息地的整体方法。