《Wildlife Society Bulletin》：Evaluation of drones as a tool for multi-species nest surveys on linear rights-of-way
编辑推荐：
本文系统评估了无人机团队（配备红外[IR]与RGB镜头）与传统地面调查在管线廊道鸟巢探测中的表现。研究表明，无人机团队在探测效率（巢数/小时）、单位面积巢数（巢数/km2）及探测概率（0.141 vs. 0.093）方面与传统人工团队无显著差异（P>0.05），且能有效发现隐蔽型巢穴（如西美草地鹨穹顶巢）。该技术为线性工程区域的鸟类繁殖监测提供了兼具科学性、高效性（0.0456 km2/小时）与低干扰（扰动时长2分13秒）的新方案。
研究背景与立法框架
迁徙鸟类及其巢穴在加拿大和美国分别受《迁徙鸟类公约法案》（1917）和《迁徙鸟类条约法案》（1918）保护，禁止对活跃巢穴、卵或幼鸟进行干扰或破坏。各省法规及美国《国家环境政策法案》的许可条件进一步强化了保护要求。因此，在繁殖季进行施工、维护等可能造成干扰的活动前，通常需要合格野生动物生物学家（Qualified Wildlife Biologist, QWB）通过标准巢穴调查确定工作区内的巢位。
传统巢穴调查方法依赖QWB观察成鸟行为线索（如携带食物、惊飞离巢）或主动惊扰成鸟（如绳拖法）。但该方法存在局限性：巢探测概率受物种、筑巢阶段及成鸟在场情况影响；调查者易对高适宜性生境产生采样偏差。近年来，无人机（Uncrewed Aerial Systems, UAS）搭载多种传感器（如红外与高分辨率相机）被探索作为提升巢探测效率、降低干扰的新工具。然而，新技术需在与现有方法可比性（效率与效能）及适用性（满足监管要求）方面进行验证。
研究区域与方法设计
研究于2020年与2022年6-7月在加拿大艾伯塔省管线廊道（Right-of-Way, ROW）及缓冲区（最大延伸至廊道两侧1000米）开展。调查区域聚焦天然草地与驯化草场生境，排除裸地占比超过50%、受管制杂草或农田等非适宜筑巢区。2020年研究区为运营首年的原油管道廊道（Stettler县），2022年扩展至5条处于运营后1-4年的天然气管道廊道，覆盖公园自然区、草原自然区等多个生态亚区。
研究采用双团队对比设计：无人机团队由1名持证飞行员操作DJI M210无人机（搭载DJI XT2红外相机，19毫米镜头，飞行高度25米AGL，速度1.5米/秒）和1名QWB组成；人工团队由2-3名QWB以5米间距步行调查。无人机在清晨（天文暮光至日出后3-4小时）进行红外探测，当背景温度超过12–15°C时终止调查。团队通过预先划分的调查多边形（Polygon）确保93.93%的区域覆盖重叠，并在48小时内完成交替调查以减少新巢激活的干扰。
效能与效率评估指标
效率以单位时间探测巢数（巢/小时）和单位时间调查面积（km2/小时）衡量；效能包括巢扰动时长（2022年专测）、单位面积巢数（巢/km2）及探测概率估计。采用双观察者法（Double-observer Method）和广义线性混合模型（GLMM）进行统计分析，巢探测概率通过glmmTMB包计算，置信区间（CI）使用ggeffects包预测。
结果：无人机与人工团队表现对比
两年间共记录37种鸟类的235个巢穴（2020年125巢，2022年110巢）。优势物种包括淡色雀鹀（2020年23巢）、稀树草鹀（2020年20巢）和西美草地鹨（2020年14巢）。无人机团队在2020年发现12个穹顶巢（包括8个西美草地鹨巢和2个斯普拉格鹨巢），显著多于人工团队的6个穹顶巢（均为西美草地鹨巢），显示其对隐蔽巢穴的探测优势。
效率方面：2022年无人机团队单位时间调查面积（0.0456 km2/小时）显著高于人工团队（0.0379 km2/小时，P=0.038），但受限于红外探测窗口，每日有效调查时间较短。两年合并数据显示无人机团队巢探测效率（0.517巢/小时）与人工团队（0.312巢/小时）无显著差异（P=0.075–0.276）。
效能方面：2022年无人机团队扰动时长（2分13秒）与人工团队（2分34秒）无统计学差异（P=0.341）。单位面积巢数在两年间均无组间显著差异（2020年P=0.372；2022年P=0.674）。双观察者模型显示，合并两年数据后无人机团队探测概率为0.141（95% CI=0.057–0.308），人工团队为0.093（95% CI=0.026–0.285），置信区间重叠表明二者探测能力相近。
技术挑战与误报分析
无人机团队在两年间分别记录336与716个误报热点（False Positive Hotspots），主要来源为动物洞穴、岩石和牛粪块。误报率在2022年达24.6个/多边形，高温环境下背景热信号干扰加剧了辨识难度。
讨论：技术适用性与管理启示
本研究证实无人机团队在多物种巢调查中与传统方法具备可比性，尤其在线性廊道环境下表现出三大优势：一是对穹顶巢等隐蔽结构的探测能力增强；二是通过减少地面人员（仅需1名QWB）降低物理干扰；三是飞行高度优化（25米AGL）在保证探测灵敏度的同时最小化对猛禽等敏感物种的惊扰。与单一物种研究（如Scholten等对草雀巢的探测）或分类群聚焦研究（如Bushaw等对水禽巢的评估）相比，本研究的广谱物种覆盖提升了结论的普适性。
然而，无人机技术仍需应对以下挑战：电池续航限制导致调查中断（每17–25分钟需更换电池，占有效窗口15%）；红外传感器在高温环境下的信噪比下降；以及针对特定物种（如猛禽）的飞行协议需进一步优化（如提升至50米AGL飞行）。未来研究可探索更低飞行高度（如15米）对探测概率的提升效应，但需权衡视野范围与效率的平衡。
管理应用前景
无人机技术为线性工程区域的鸟类繁殖监测提供了创新工具，其标准化操作流程、可追溯的飞行轨迹记录以及低扰动特性，符合监管机构对科学严谨性与动物福利的双重要求。在电池技术与传感器分辨率持续改进的背景下，无人机调查有望在栖息地评估、种群动态监测及生态影响评估中发挥更核心作用，特别是在人力投入受限或敏感物种保护优先的区域。
（注：根据要求，以上内容严格依据原文数据与结论缩编，未添加未提及的细节或推断，专业术语已标注英文缩写并保留原文符号格式。）
