【摘 要】
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每年春天，数十亿只鸟在北美度过漫长的夏季，迁徙时大部分在夜间飞行，这是一场充满危险的旅程。 为了扩大并实现自动化预测，英国牛津大学的博士生本杰明·范多伦和康奈尔大学的博士后凯尔·霍顿开始进行鸟类迁徙预测研究。他们首先从天气雷达开始着手，这是监测鸟类夜间迁徙的唯一有效方法。尽管个别鸟类不能被检测到，但雷达可以揭示空气中鸟类的密度：小规模迁徙时每立方公里有60至70只鸟，大规模迁徙时鸟则多达1700
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每年春天，数十亿只鸟在北美度过漫长的夏季，迁徙时大部分在夜间飞行，这是一场充满危险的旅程。
为了扩大并实现自动化预测，英国牛津大学的博士生本杰明·范多伦和康奈尔大学的博士后凯尔·霍顿开始进行鸟类迁徙预测研究。他们首先从天气雷达开始着手，这是监测鸟类夜间迁徙的唯一有效方法。尽管个别鸟类不能被检测到，但雷达可以揭示空气中鸟类的密度：小规模迁徙时每立方公里有60至70只鸟，大规模迁徙时鸟则多达1700只。他们大规模地计算了候鸟的数量，并对当地不同天气下的鸟类迁徙活动情况进行比较，发现气温是检测晚上鸟迁徙数量的最有力的预测指标。
通过结合对气温和其它因素（如气压和风力）的预测，他们构建了一个鸟类迁徙预测系统，可以预测未来3天内的鸟类活动，并且能长期进行预测。有候鸟即将通过时，能提前向风电场运营商和入境迁徙的建筑物管理者發出警告，提醒高层建筑的业主何时关闭灯光，风电场何时在夜间时关闭涡轮机，防治数百万只鸟的死亡。
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