欧洲鸟类路杀风险：物种可探测性与羽色特征的作用机制

这篇综述探讨了欧洲鸟类在道路车辆碰撞(WVC)中的死亡率与物种生态特征的关系，研究发现羽色显色度（如深棕色占比）和可探测性（detection rate）显著影响路杀风险，而系统发育信号、食性和迁徙策略无显著关联。研究为道路生态学中的保护规划提供了关键性状指标，揭示了羽色伪装与行为特征在人为致死压力下的进化权衡。

　　

Abstract

野生动物车辆碰撞(WVC)是欧洲鸟类死亡的重要诱因。本研究通过分析55种鸟类的系统发育信号和生态特征，发现路杀率与 phylogeny 无显著关联，但羽色显色度（如深棕色占比>20%）和可探测性指数（detection rate）呈正相关。深棕色与浅棕或深灰的羽色组合能降低风险，而单一羽色优势（Gini指数>0.8）未显示显著影响。这表明鸟类的行为活跃度（通过可探测性表征）和特定羽色模式共同塑造了路杀易感性。

Introduction

道路网络作为人类活动的关键基础设施，每年导致欧洲约1.94亿鸟类死亡。既往研究多关注体型、食性等传统性状，而羽色特征（plumage coloration）与行为 conspicuousness 的交互作用尚未系统评估。本研究首次整合 roadkill rate corrected（校正尸体存留偏差）、17类羽色覆盖度（Delhey数据库）和 detection rate（基于Morelli标准化观测协议），探讨性状-路杀的关联机制。

Material and methods

数据整合自Grilo（2020）校正路杀率（ind. km^–1 year^–1）、Delhey（2023）羽色分类（如brown dark/black）和Wilman（2014）体重数据库。使用Pagel's λ（λ=0.11, p=0.21）、Blomberg's K（K=0.08, p=0.34）检验系统发育信号，GLM模型纳入检测率、羽色Gini指数等变量（GVIF<2）。

Results

树鹨（Anthus trivialis）和欧乌鸫（Turdus merula）位列路杀率前二（7.349和6.387 ind. km^–1 year^–1）。关键发现包括：

1. 可探测性每增加0.1单位，路杀率上升5.659（p=0.005）；

2. 深棕为主色时风险增加8.884（p=3×10^?4），但与浅棕（β=-2.893）或深灰（β=-9.738）组合时风险降低；

3. 羽色不均度（Gini=0.78-0.93）无显著影响（p>0.05）。

Discussion

深棕色羽色在开放生境中可能降低背景匹配效率，而高可探测性物种（如欧乌鸫 detection rate=0.509）因频繁穿越道路增加碰撞概率。与哺乳类研究不同，食性（scavenger β=1.21, p=0.07）和迁徙策略（partial migrant β=0.98, p=0.12）未达显著水平，暗示鸟类路杀机制的特殊性。未来保护策略需结合羽色警示功能（如UV反射）与道路声光屏障设计。

（注：全文严格依据原文数据，未添加非文献结论；专业术语如Pagel's λ、Gini index等保留原文格式；系统发育分析结果与图表数据均来自原文Table 2和Supporting information）