科学家现在可以用雷达和天气数据预测鸟类迁徙

对许多美国人和加拿大人来说，季节变化的标志性景象是在迁徙过程中，一群成群的加拿大鹅呈“V”字形从头顶飞过。

这些鸟因体型大、数量多且叫声响亮而引人注目。但每年秋季和春季，有数十亿其他美国鸟类在几乎毫无声响的情况下迁徙，并在夜间进行旅程。

黑暗的掩护可以保护迁徙的鸣禽——如莺、麻雀和金丝雀——免受老鹰等饥饿捕食者的侵害。但它们的旅程面临着不同的挑战：高楼、明亮的灯光以及人类造成的其他危险。

当天气条件有利时，这些鸟类会成群出行，有时一个晚上就有数亿只鸟类迁徙。但在此之前，很难准确预测这些迁徙高峰何时何地会发生。

研究人员周四在《科学》杂志上宣布了一种预测每天有多少鸟类飞向天空的新方法。他们结合了雷达、机器学习——一种人工智能——以及天气预报来开发这一工具。

晴朗天气下的迁徙

鸟类是否会在某个夜晚出行取决于天气。它们喜欢温暖的温度和有利的风。

“鸟类对短期天气周期非常敏感，”该研究的负责人、牛津大学研究员 Benjamin Van Doren 说。“一个晚上可能什么都没发生，然后第二天晚上就会有大量的鸟类经过。”

“由于迁徙是如此有规律地成群进行，我们可以确定那些有大量鸟类经过的相对少数几天，并采取有针对性的保护措施，例如关闭灯光，”Van Doren 说。

用雷达追踪鸟类迁徙

为了研究鸟类活动与天气之间的关系，科学家们首先需要大量的鸟类数据。他们转向了历史雷达数据数据库。

“自从雷达在第二次世界大战前后发明以来，人们就一直在使用雷达研究鸟类，”Van Doren 说。“它变得越来越先进，覆盖的区域越来越广，并且随着时间的推移，其影响力也越来越大。”

现在，科学家们终于能够实现一个长期的愿景：在大陆尺度上追踪迁徙。

对于我们这些非鸟类学家来说，我们从天气预报中对雷达最为了解。然而，当你看到天气雷达时，气象学家已经移除了迁徙季节出现的鸟类“云”。

为了进行这项新研究，科学家们首先不得不反其道而行之：从雷达数据中移除降水，只关注鸟类。

康奈尔鸟类学实验室的博士后研究员、该论文的合著者 Kyle Horton 教会了一台计算机如何做到这一点，他首先手动将雷达图像标记为降水或鸟类。

然后，他使用“机器学习”让计算机自行找出区分两者的最佳特征。这使他能够自动从海量的雷达数据中去除云层，这是一项手动完成会过于庞大的任务。

然后，研究人员可以利用雷达数据，以前所未有的规模研究鸟类对天气波动的反应。他们考察了过去 23 个春季迁徙季节里，美国全境的迁徙模式，并按天进行分析。

一旦他们理解了过去的模式，他们就能着手开发一个预测未来的工具。

预测未来

“这项工作已经进行了 20 年，”另一位未参与此项研究的康奈尔鸟类学实验室研究员 Andrew Farnsworth 说。

“这项研究有潜力带来有趣的生物学发现和实际的保护应用，”Farnsworth 说。“潜在影响巨大。”

Farnsworth 和 Horton 在本周早些时候就城市灯光对迁徙鸟类的致命影响，在《纽约时报》上发表了一篇评论文章，以响应一年一度的“9·11 纪念灯光秀”。该灯光秀向天空射出光柱，勾勒出双子塔的轮廓。

鸟类在夜间会被灯光吸引，原因尚不清楚。这会导致迷失方向以及因撞击建筑物而死亡。

纽约市的纪念活动恰好与秋季迁徙高峰期接近，曾对过往的鸟类造成特别严重的伤害。但在过去几年里，研究人员与官员合作，通过在鸟类因迷失方向而“纠缠”在灯光中的情况发生时，仅关闭灯光几分钟，极大地减轻了其影响。

这正是那种有助于全国各地迁徙鸟类避开灯光城市的保护措施。有了这项新研究，现在可以提前预测这些以及其他努力将会在何时何地产生最大的影响。

Farnsworth 估计，大部分迁徙发生在短短的 10 天内。Van Horen 表示，他们将能够利用新的数据集更精确地估算这些数字。

“说服市政当局和民众，在各个层面改变他们的行为并不容易，”Farnsworth 解释道。“但实际上，在每个春季和秋季，只有很小一部分时间，却有很大比例的鸟类在移动。

“我们现在有了独特的机会，可以认真思考如何进行这种新的动态保护。”

Farnsworth、Horton 和 Van Doren 周二晚上都在纽约市参加了灯光秀。他们报告说，灯光只关闭了两次。第一次是因为鸟类高度集中且迷失方向；第二次是由于一只美洲红start 死亡。