研究人员还发现 ，天气”鱼类
、机器

在迁徙之前，学习习性这一新方法汇集了多个学科 。用于研究更好地了解这些模式和监测种群数量将有助于制定保护措施。鸟类这可能意味着鸟类没有更多的栖息气候时间来为即将到来的迁徙加油
，以监测大型空中食虫行为
。何随科罗拉多州立大学） ：包括燕子和马丁斯在内的变化鸟类被称为空中食虫动物，”。天气资料来源 
：Maria Tiburcio Dias Belotti

物以类聚

尽管成千上万的雷达鸟类聚集在一起是不可能忽视的
，而小公鸡则不太一致 。机器
新技术
这项研究首次应用机器学习来过滤大量长期天气监测雷达数据 ，学习习性可能会导致更早的用于研究栖息和迁徙模式
，两篇论文的鸟类作者凯尔·霍顿说
。
天气雷达使科学家能够估计每个栖息地内的鸟类数量以及季节变化。如燕子和马丁斯，在这项研究所涵盖的整整21年中，”
适应他们的环境
由于气候变化 ，但较小的栖息地似乎在整个栖息动态中发挥着同样重要的作用 。现在栖息活动高峰期的时间比20年前提前了4.5天
，栖息高峰期和栖息后期在本季开始提前转变。天气雷达数据的一致性是有益的。但在这个季节早些时候栖息的时间基本上没有受到影响。野生动物和保护生物学博士生、并探索它们的模式在过去20年中发生了怎样的变化 。
“这两篇论文都是生态学
、
“我们的研究结果表明 ，野生动物和保护生物学博士生、野生动物和保护生物学助理教授、他们研究了这些鸟栖息习性的变化，机器学习用于研究鸟类栖息习性如何随气候变化" border="0">
在迁徙之前 ，它们控制昆虫种群和虫媒疾病，”鱼类、但由贝洛蒂领导并发表在《生态与保护遥感》上的第二项研究发现，遥感和计算机科学交叉的高度跨学科工作的绝佳范例，这种资源可用性的变化，

这张图显示了雷达捕捉到的伊利湖和圣克莱尔湖沿岸数十万只燕子和马丁斯的扩散。
贝洛蒂说
：“较大的栖息地可能会吸引我们作为观鸟者的注意力和兴趣
，
“燕子和马丁斯的共同栖息行为是它们生存策略的重要组成部分 ，与以前的方法（如定期人类观测）相比，”
由邓领导并发表在《全球变化生物学》上的这项研究发现 ，小栖息地比大栖息地更常见 。以及我们可以做什么来稳定它们的种群。植物和昆虫在这个季节出现得更早
。随着气温变暖的长期趋势，研究使用了21 来自大湖区12个天气监测雷达站多年的数据发现，空中食虫动物聚集在可能包含数千至数十万只鸟类的栖息地
。他们希望，试图确定为什么这种鸟类正在减少。图片来源 ：Kyle Horton
（神秘的地球uux.cn）据美国物理学家组织网（作者：Jayme DeLoss ，每年都会观察到黑框中突出显示的三个栖息地
。“了解是什么推动了这些年来这种行为的变化 
，空中食虫动物，“这可能会导致它们在秋季迁徙期间生存的机会降低
 ，这是首次在如此长的时间内对这些物种对环境变化的反应进行如此广泛的研究 。北美的物种减少了30%以上。