在受换羽频率和采样时间影响的情况下对换羽物候的估算：传统方法与基于重捕方法的比较

《The Wilson Journal of Ornithology》：Estimation of molt phenology under molt- and date-dependent sampling bias: a comparison of conventional and recapture-based methods

换羽采样偏差会影响时间表估计，通过模拟和宾夕法尼亚州Powermill数据，比较了Pimm回归和Underhill-Zucchini模型及其扩展方法。研究发现，换羽相关偏差下，含重捕数据的扩展方法更准确，日期相关偏差需选不同方法，建议根据偏差类型选择分析方法。

　　鸟类换羽是其年周期中一个关键且复杂的阶段，对个体的能量预算、飞行能力以及种群动态都有重要影响。换羽不仅涉及羽毛的替换，还可能影响鸟类的繁殖、迁徙策略和晚季的抚育行为。因此，准确了解换羽的时序特征（即换羽的开始日期和持续时间）对于全面理解鸟类的生命周期具有重要意义。然而，研究换羽时所采用的数据收集方法可能会引入偏差，从而影响对换羽时序特征的准确估计。

在本研究中，科学家们分析了26种鸣禽在宾夕法尼亚州西南部的Powdermill鸟类研究站进行换羽时的采样偏差问题。他们发现，换羽依赖性采样偏差在这些数据中非常普遍，通常表现为双峰型偏差，即换羽初期和末期的鸟类更容易被捕捉，而换羽中期的鸟类则较少被记录。这种偏差可能是由于换羽过程中飞行能力下降，导致鸟类在捕捉过程中更容易被遗漏。此外，他们还创建了模拟数据集，以研究不同类型的采样偏差对换羽时序特征估计的影响，并评估了四种常用的分析方法的性能。

研究团队使用的四种方法包括：Pimm回归（PR）、Underhill-Zucchini类型3模型（UZ3）、一种基于再捕捉数据的UZ3扩展方法（recapUZ3），以及一种新的混合模型扩展方法（recapPR）。他们发现，在换羽依赖性采样偏差存在但日期依赖性偏差不存在的情况下，PR和recapPR方法能够提供无偏差且准确的换羽开始日期和持续时间估计。其中，recapPR方法在再捕捉个体数量增加时，其估计的准确性显著提高，尤其在换羽持续时间的估计方面表现更优。相比之下，UZ3方法在存在换羽依赖性偏差时，常常产生偏差或不准确的结果，尤其是在再捕捉个体数量较少的情况下，其估计结果的变异较大。然而，当采样偏差主要表现为日期依赖性（即采样努力在换羽期间分布不均）时，PR和recapPR方法则会产生偏差或不准确的估计，此时UZ3和recapUZ3方法更为适用。

这些发现强调了换羽和日期依赖性采样偏差在换羽时序特征研究中的重要性，以及再捕捉数据在提高估计准确性方面的价值。科学家们还指出，传统的Pimm回归和Underhill-Zucchini类型3模型虽然在许多情况下已被证明是有效的，但在面对换羽依赖性采样偏差时，其局限性也变得明显。因此，他们建议在进行换羽研究时，应优先考虑使用基于再捕捉的方法，以减少偏差的影响。同时，研究团队也指出，尽管这些方法在模拟数据中表现良好，但在实际应用中仍需谨慎，特别是在采样偏差较为严重或数据量有限的情况下。

此外，研究还提到，除了上述四种方法外，还有其他方法，如Underhill-Zucchini类型2模型和双铰阈值回归法，这些方法通常结合换羽和非换羽个体的数据进行分析。然而，这些方法在处理换羽依赖性采样偏差时可能存在偏差，而基于再捕捉的扩展方法尚未被充分研究。因此，未来的研究可以进一步探讨这些方法在实际数据中的应用效果，并开发更完善的分析工具。

研究还指出，换羽时序特征的估计可能受到种群内部异质性的影响，例如性别、年龄、繁殖状态和年份等因素可能导致个体之间的换羽时间存在差异。这些异质性在实际数据中可能表现为混合分布，而当前的模拟研究中仅考虑了正态分布的个体差异。因此，未来的研究应关注这种异质性对换羽时序特征估计的影响，并探索更复杂的模型来处理这种情况。

总之，本研究的结果为鸟类换羽时序特征的估计提供了重要的方法论指导。它强调了在数据收集过程中识别和处理换羽依赖性及日期依赖性采样偏差的必要性，并推荐在可能的情况下使用基于再捕捉的分析方法以提高估计的准确性。研究还指出，即使在没有明显偏差的情况下，对估计结果进行图形化评估也是至关重要的，以确保结果与实际观察数据相符。这些结论不仅有助于改进现有的研究方法，也为未来的鸟类换羽研究提供了科学依据和实用建议。