航空危害排名是否忽视了受保护关注的鸟类在美国野生动物撞击事件中的情况?

《TRANSPORTATION RESEARCH PART D-TRANSPORT AND ENVIRONMENT》:Do aviation hazard rankings overlook conservation-concern birds in U.S. wildlife strikes?

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月12日 来源:TRANSPORTATION RESEARCH PART D-TRANSPORT AND ENVIRONMENT 8.7

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   摘要 机场将飞机与鸟类集中在一起,共享同一空间,使野生动物撞击事件成为飞行安全问题,并已成为鸟类死亡的一个有据可查的来源。我们分析了1990年至2025年间343,997条美国野生动物撞击记录,采用了一个经过校正报告增长、对每次撞击严重度进行建模、并按航空危害与保护状态对物

  

摘要

机场将飞机与鸟类集中在一起,共享同一空间,使野生动物撞击事件成为飞行安全问题,并已成为鸟类死亡的一个有据可查的来源。我们分析了1990年至2025年间343,997条美国野生动物撞击记录,采用了一个经过校正报告增长、对每次撞击严重度进行建模、并按航空危害与保护状态对物种进行排名的框架。一个检测感知的计数模型将撞击率真实上升幅度限定在3.4至8倍之间,低于被广泛引用的报告率上升十四倍。一个随机参数有序Probit模型表明,发动机吸入和体重主导了严重度,且体重的效应在较高撞击速度下变得更加多变。保护性加权使310个被排名物种中的112个排名变动超过30位,提升了空中食虫鸟、迁徙莺类和草原鸣禽,包括被评定为易危的烟囱燕。结果支持按地区和季节实施针对性减缓措施,同时保护飞机和衰退鸟类。

引言

交通系统越来越被理解为不仅是工程网络,还是重塑野生动物移动、死亡和存续的生态力量(Forman和Alexander, 1998, Loss等, 2015)。对于陆上交通方式,交通生态学领域已迅速发展成熟,数十年的道路生态学研究量化了公路和铁路如何分割栖息地并杀死动物,并开发了仔细的方法来计算被系统性漏记的碰撞事件(Bíl等, 2017, Santos等, 2016)。相比之下,航空领域受到的关注远少于此,尽管机场是建成环境中最密集管理的栖息地岛屿:大型、长满草地、点缀水体的地块嵌入城市与农业景观中,恰恰在飞机最脆弱之处吸引鸟类(DeVault等, 2011)。飞机与野生动物之间的碰撞事件,即野生动物撞击事件,因此同时是一个飞行安全隐患和鸟类反复死亡的来源。在美国,这些事件被记录在国家野生动物撞击数据库(NWSD)中,由美国联邦航空管理局(FAA)和农业部(USDA)联合维护,现已包含跨越三十多年的数十万条记录(Dolbeer等, 2026)。

在同一时期,保护账册的另一侧变得越来越严峻。自1970年以来,北美鸟类种群减少了大约三十亿只,且损失集中在草原鸟类、空中食虫鸟和长距离迁徙鸟类(Nebel等, 2010, Rosenberg等, 2019)。这些正是机场环境所选择的类群。为可视性和排水而维护的修剪草地支持草原鸣禽,其上空的开阔天空承载着燕、雨燕和夜鹰追逐的昆虫猎物(Blackwell等, 2016a, DeVault等, 2013)。因此,机场将衰退物种集中在碰撞事件最有可能被记录的地方,这使得撞击数据库成为针对最需要保护的物种的一种人为压力的异常直接记录。

NWSD通常被视为安全数据集,分析直接依赖于报告的撞击记录。先前的研究已处理了该问题的若干重要部分,但这些努力大体上保持分离。

一条工作线聚焦于航空危害。描述性排名按撞击频率、损坏率和飞行影响对物种排序,它们仍是机场野生动物管理的操作标准(Dolbeer等, 2026, Dolbeer等, 2000, Ross等, 2025)。基于性状的分析表明,损坏概率随鸟类体重急剧增加(DeVault等, 2011),而相关的经济学研究根据撞击特征估计预期维修成本,包括使用机器学习填补缺失的成本字段(Altringer等, 2021, Anderson等, 2015)。主要局限在于,这些方法使用记录的撞击频率和损坏对物种进行排名,而保护状态未被纳入排名过程(DeVault等, 2018, Dolbeer等, 2000)。

第二条工作线处理不完美观测。道路生态学研究通常使用尸体存续和搜索者效率方法来校正不完全且随时间变化的检测,从而从部分观测计数估计发生量(Bíl等, 2017, Santos等, 2016)。在航空领域,准实验研究使用错配的项目采用和机场内变异,以估计危害管理项目如何影响观测到的撞击风险(Altringer等, 2024),而公民科学和天气雷达数据已被结合以解释撞击的时空模式(Nilsson等, 2021)。然而,这些检测感知方法尚未被直接纳入撞击数据库,其中报告计数通常仍被视为感兴趣的观测结果。

第三部分研究聚焦于保护优先级。人为鸟类死亡评估综述将交通与建筑物、猫和能源基础设施并列为应共同考虑的压力的来源(Calvert等, 2013, Loss等, 2015),而大陆性评估使用威胁状态和种群趋势对物种进行排名(Rosenberg等, 2019)。这些保护框架对于识别令人担忧的物种很有价值,但它们未包含单次撞击的航空后果。因此,它们本身无法识别航空安全与生物多样性优先级最可能发生冲突的地方。

美国的机场受两项指向相反方向的联邦义务约束。根据FAA指南,持证机场必须进行野生动物危害评估并实施管理计划以减少野生动物对航空运营构成的风险(Dolbeer等, 2018, Dolbeer和Wright, 2009)。根据《迁徙鸟类条约法》(MBTA),未经许可猎捕受保护的迁徙鸟类是被禁止的(美国国会, 1918),数据库中约88%的鸟类撞击涉及该法涵盖的物种。因此,仅按航空后果评分的危害排名给运营商没有依据来区分针对丰富且增加的物种的管理行动与针对已记录大陆性衰退物种的相同行动,尽管两者在第二项义务下成本非常不同。这一权衡无法通过单一指标排名来解决,因为单一指标中不包含保护成本可以出现的项。使该成本明确且量化,这使两项义务可以相互衡量,而非一项被应用而另一项被吸收为外部性。因此,透明的保护性加权在某种意义上是监管要求,而非学术上的改良,它同样也是野生动物冲突研究所倾向的非致死性、基于栖息地和时机的减缓措施的先决条件(Blackwell等, 2016a, DeVault等, 2013)。

综合来看,这三部分研究处理了互补的问题部分,但它们尚未在一个单一的NWSD框架内被整合。没有任何已发表研究同时(1)校正影响哪些碰撞被记录的时间变化自愿报告,(2)将每次撞击损坏建模为异质性有序结果,其中性状效应可能跨事件变化,以及(3)将这些结果转化为考虑航空损坏风险和全球或大陆保护状态的物种排名。每个缺口都有不同的含义。若不考虑报告变化,记录的撞击计数变化可能被解释为底层危害环境的变化。固定系数严重度模型可能掩盖物种性状与严重结果之间关系跨撞击的重要变异。同时,以航空为主的排名未能识别生物多样性关切也可能很大的物种。因此,这些组成部分最好共同考虑,因为基于未调整频率或平均损坏关系的保护性加权排名可能将这些早期局限带入最终优先级设置中。

三个问题组织了本研究,每个问题映射到框架的一层。第一个问题问1990—2025年美国报告野生动物撞击率上升的多少反映了报告增长而非生态变化,以及可以对真实变化放置什么界限;这是A层的工作,即检测感知的计数模型,意味着将记录的计数视为由估计的报告概率稀释的潜在发生计数,而非发生本身。第二个问题问哪些物种、在哪些地区和季节中联合最大化航空严重度和鸟类保护成本,以及这一双重风险优先集合是否偏离传统的仅航空排名;这结合了B层,即有序损坏过程的严重度模型,意味着数据库记录的有序但不等距的损坏类别,以及基于其输出的冲突指数。第三个问题问从撞击叙述中提取的生态先行指标是否提供超出编码字段的解释或预测价值,这是C层的工作。

在回答这些问题时,我们做出四项贡献:一个异质性感知的严重度模型,其性状效应跨撞击在均值和方差上均变化;一个按地区和季节解决的保护性加权双重风险冲突指数,按航空危害和保护成本联合排名物种;对报告非平稳性的显式处理,以界定真实趋势而非报告单一未识别的数字;以及一项叙述增强分析,报告文本帮助与不帮助之处。这些被组织成一个模块化的三层框架(图1),在1990至2025年间??=343,997条美国野生动物撞击记录上进行估计。

本文其余部分组织如下。第2节回顾相关工作,第3节描述数据和保护来源。第4节详述三层框架以及促发检测校正的识别逻辑,第5节按问题报告结果,涵盖受限趋势、严重度模型与冲突分歧、叙述分析和机场级案例研究。本文通过对交通生态学框架定位研究发现、阐明安全和保护含义并陈述结论来结束。

文章片段

相关工作

野生动物撞击的文献沿几条多产但大多分离的路线发展成熟。一条按航空风险对物种和地点排名;另一条估计货币成本;第三条研究报告、检测和发生预测;邻近的交通生态学和安全文献提供了用于不完美观测、严重度异质性和叙述数据的成熟工具。我们围绕这些机制而非时间顺序组织本综述。中央

数据

分析整合了撞击记录、暴露度量、功能性状、保护状态和土地覆盖。表1总结了来源、从每个来源提取的变量、每个在框架中的作用及其覆盖率。主要记录是NWSD,由FAA和USDA联合维护(Dolbeer等, 2026)。我们分析1990至2025年间??=343,997条撞击记录。

表2总结了分析样本的组成。A面板显示公共FAA导出

建模框架

分析被组织成一个模块化的三层框架,将产生撞击的过程与记录它们的过程分开,然后将每次撞击严重度转化为保护性加权的冲突度量。图1总结了设计。一个潜在发生强度λ_at描述在机场a在月t鸟类与飞机实际碰撞的频率;一个报告过滤器q_at控制碰撞进入NWSD的概率;它们的乘积产生观测计数

结果

我们按研究问题组织结果。第5.1节限定1990—2025年报告撞击上升中有多少在报告校正后仍然有效。第5.2节报告严重度模型、组件损坏架构以及作为本文中央保护发现的冲突与危害分歧。第5.3节评估叙述先行指标的解释和预测价值。贯穿始终,我们强调效应大小和平均边际效应而非

讨论

通过交通生态学的镜头解读NWSD改变了它被认为记录什么。机场不是中性背景,而是被管理的栖息地岛屿,一片在开发矩阵中设置的大型修剪草地、静水和开阔天空,撞击记录是使用它的鸟类的部分观测死亡账册(DeVault等, 2013, Forman和Alexander, 1998)。大多数先前工作仅将该数据库视为安全数据集并分析,仿佛报告的

结论性意见

本文使用模块化的三层框架分析了1990至2025年间343,997条美国野生动物撞击记录,将发生、报告、严重度和保护成本视为不同对象。发现按各针对的受众分组如下。1.

关于罢工数据分析的方法学进展

检测感知计数模型将报告行为的非平稳性视为估计对象而非注意事项,将特定严重程度的报告概率与……(原文在此处被截断)

**CRediT作者贡献声明**

Amir Rafe:原稿撰写、可视化、软件开发、方法学、调查研究、数据整理、概念构思。

Subasish Das:审阅与编辑、验证、监督指导、方法学、概念构思。

Amir Rafe | Subasish Das

德克萨斯州立大学 土木工程系,美国得克萨斯州圣马科斯市大学大道601号,邮编78666
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