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为解决欧洲生物雷达数据整合难题，研究人员提取相关数据，创建数据集，助力生态研究。
### 欧洲天气雷达生物数据研究：探索空中生物世界的新窗口
在广袤无垠的天空中，数十亿的动物在不断穿梭迁徙，它们的行踪神秘而又充满奥秘。长期以来，科学家们一直渴望能够深入了解这些空中动物的迁徙规律、生态习性以及它们与环境之间的复杂关系。传统的观察方法在监测动物迁徙时，面临着诸多挑战。比如，需要耗费大量的人力、物力和时间，而且监测范围有限，难以实现对大规模动物迁徙的全面、持续观测。这就如同在黑暗中摸索，难以看清整个画面。
随着科技的不断进步，天气雷达的出现为生物监测带来了新的曙光。自第二次世界大战以来，全球范围内的天气雷达网络日益庞大。这些雷达最初主要用于监测气象现象，如降水、风暴系统等。然而，科学家们发现，天气雷达不仅能够探测天气变化，还能持续记录下低空大气中数十亿动物的活动轨迹。这一意外发现，让天气雷达数据成为了生物监测领域的一座 “金矿”。它能够覆盖广阔的空域，以一种前所未有的方式为我们展现空中栖息地的情况。
但在欧洲，由于各国气象服务部门在雷达硬件、数据处理和数据可用性等方面存在差异，导致长期以来难以整合出一个统一的生物天气雷达数据集。这一现状严重阻碍了相关研究的深入开展，就像拼图缺少了关键的部分，无法完整呈现出欧洲空中动物迁徙的全貌。
为了解开这些谜团，填补这一研究空白，来自比利时自然与森林研究中心（Research Institute for Nature and Forest，INBO）、荷兰阿姆斯特丹大学生物多样性与生态系统动力学研究所（Institute for Biodiversity and Ecosystem Dynamics）等多个机构的研究人员展开了深入研究。他们通过长期的跨学科合作，包括 COST 行动 ENRAM（European Network for the Radar surveillance of Animal Movement）和 BiodivERsA 项目 GloBAM 和 HiRAD 等，成功创建了两个公开的动物运动数据集：BALTRAD_VPTS 和 UVA_VPTS。这两个数据集覆盖了 18 个国家的 141 个雷达站，时间跨度从 2008 年至 2023 年（BALTRAD_VPTS 为 2012 - 2023 年），为欧洲空中动物迁徙研究提供了前所未有的数据支持。该研究成果发表在《Scientific Data》上。
研究人员在开展研究时，运用了一系列关键技术方法。首先是数据获取，他们从 OPERA（Operational Programme for the Exchange of Weather Radar Information）和三个国家气象服务部门获取天气雷达数据，其中 BALTRAD_VPTS 数据来自 BALTRAD，UVA_VPTS 数据由阿姆斯特丹大学（University of Amsterdam，UvA）从比利时皇家气象研究所（Royal Meteorological Institute of Belgium，RMI）、德国气象局（German Meteorological Service，DWD）和荷兰皇家气象研究所（Royal Netherlands Meteorological Institute，KNMI）获得。然后，利用 vol2bird 算法对极坐标体数据（PVOL）进行处理，将其转化为生物目标的垂直剖面（VP）数据，VP 数据包含了生物目标（如鸟类、蝙蝠和昆虫）在不同高度层的密度、速度和方向等信息 。之后，从 VP 文件中提取表格数据和相关元数据，将其组合成时间序列，并转换为 VPTS CSV（v1.0）格式，最终对数据进行格式验证并存储在 Zenodo 平台上。
下面来看看具体的研究结果：
- 数据记录与格式：两个数据集均包含垂直剖面时间序列（VPTS）数据，这些数据按国家、雷达、年份和月份进行组织，文件采用 VPTS CSV v1.0 格式，其中详细记录了雷达标识符、测量时间、高度、生物信号的速度、方向、密度等多种信息。例如，通过这些数据可以了解到不同时间、不同高度上鸟类的飞行速度和方向等 。
- 地理与时间覆盖范围：BALTRAD_VPTS 包含 18 个国家 140 个地点的 151 个雷达数据，UVA_VPTS 包含 3 个国家 24 个地点的 24 个雷达数据，两个数据集共同覆盖了 141 个地点的 152 个雷达站 。在时间上，数据集跨度 16 年，涵盖了 4877 天（占总天数的 83%），数据采集间隔通常为 5 或 15 分钟 。不过，不同雷达站的数据覆盖天数差异较大，从近 4684 天（NLDHL）到仅 23 天（ESLPA）不等 。
- 分类覆盖与技术验证：天气雷达数据中的生物信号在物种识别方面存在一定局限性，除特殊情况外，通常难以精确到具体物种 。研究人员通过将数据与 VPTS CSV v1.0 表模式进行比较，对数据集格式进行了验证，发现除少数情况外，1353818545 行数据在技术上均有效 。
- 数据质量问题：研究过程中也发现了一些数据质量问题。例如，雨污染可能导致生物数据中混入降雨信息，影响生物密度的准确性；在鸟类大规模统一迁徙或受昆虫污染严重时，设定的标准差阈值（sd_vvp_threshold）可能会过滤掉部分鸟类信号，导致数据出现 “空洞”；部分垂直剖面可能会因 PVOL 数据扫描范围的限制而出现截断，影响对生物总量的评估；此外，一些国家在数据交换前对非气象信号的过滤，以及人造移动物体产生的噪声，也会对数据质量产生影响 。
综合来看，该研究创建的数据集为欧洲空中动物迁徙研究提供了重要的数据基础。尽管数据存在异质性和质量问题，但通过合理处理和分析，这些数据可用于绘制欧洲空中动物的大规模迁徙地图，研究人类活动干扰、疾病传播、航空安全等诸多问题，对推动生态研究和保护具有重要意义。同时，研究人员也指出，OPERA 目前的雷达数据存档方式调整可能会对生物信号提取产生影响，希望能在满足气象数据使用需求的同时，兼顾生物监测的需求，以充分发挥这些数据的价值。
