康奈尔大学鸟类学实验室、马萨诸塞大学与伊利诺伊大学团队近日发布突破性成果，成功开发BirdFlow项目与迁徙流量率模型。该研究将气象雷达技术与eBird平台超二十亿次公民科学观测数据深度融合，首次实现北美候鸟物种级别的精准追踪与实时预测。传统雷达仅能监测鸟群密度而无法识别物种，新模型通过整合定位、遥测及环志数据有效填补盲区，经与二十八年雷达历史数据比对，验证其高度准确。目前团队已构建涵盖一百五十三种鸟类的种群移动模型。该技术具备显著的应用价值，可精准评估鸟类与建筑玻璃碰撞风险，辅助禽流感等疫病路径追踪，并服务于航空安全预警与生态研究。随着模型库扩展至六十个，系统正逐步接入现有监测网络。研究指出，该方法突破了传统大尺度迁徙研究的时空局限，未来有望在全球推广，为跨境生态保育提供关键技术支撑。