天气预报为鸟类飞行的地点和时间提供了线索
新牛津大学的一项研究表明，将人工智能和天气预报结合起来，可以帮助科学家预测数百万只鸟类的活动，并支持它们的保护目标。
这项与康奈尔大学合作进行的研究发表在《科学》(Science)杂志上。研究报告称，科学家现在可以可靠地预测美国各地的鸟类迁徙浪潮，提前7天预测。它揭示了动力迁移预测的基本方法，可作为鸟类保护工具。
9月是秋季鸟类迁徙的高峰期，数以亿计的鸟类正以惊人的速度飞向南方。在这项研究中，研究人员回顾了23年来美国春季鸟类迁徙的情况，他们使用了143个气象雷达，这是一种高度敏感的传感器，科学家可以用它来监测鸟类的活动。他们过滤了降水，并训练了一个机器学习模型，将大气条件与全国的鸟类迁徙水平联系起来。该模型解释了80%的鸟类迁徙强度变化。
康奈尔大学的毕业生、牛津大学的博士生本杰明·范·多伦说:“我们大多数的鸣禽都是在夜间迁徙，它们密切关注着天气。我们的模型将天气预报转换为美国大陆的鸟类迁徙预报。
完成每年一次的迁徙需要很大的毅力，利用预测帮助科学家减少对候鸟的人为威胁，比如被城市灯光弄乱方向，或者撞到高楼大厦和电线，这些都可能阻碍他们的旅程。中途没有找到合适的栖息地停下来休息和充电，可能会导致鸟类不能按时完成它们的旅行，或者到达一个不适合繁殖的状态。
“预测鸟类飞行的地点和时间的能力对于保护目标来说是非常重要的，”合作者凯尔·霍顿说，他是康奈尔大学实验室的罗斯博士后研究员。
除了预测密集的移民潮，Van Doren和Horton还用这个模型估计了整个国家的夜间迁徙活动。在五月初的迁徙高峰期，他们说每天晚上有超过4.2亿只鸟从头顶飞过。
“我们用12个变量来模拟整个大陆候鸟的分布，”Van Doren解释说。“温度是最重要的变量。在温暖的夜晚，迁徙强度最大，可能是因为温暖的温度通常会带来有利的风和树叶和昆虫的出现。
基于这项研究的第一张移民预测地图于今年早些时候在康奈尔大学的BirdCast实验室网站(BirdCast .info)上向公众发布，每六个小时更新一次。除了可以提前三天预测鸟类活动的地图外，该网站还提供基于当前天气雷达的实时鸟类活动。
霍顿指出:“近75年来，雷达一直在照亮鸟类的活动——仍有一些完整的发现有待发现。”“随着移民活动的全面展开，我们很高兴能首次发布秋季预测。”
