Forscher der Cornell Lab of Ornithology, der University of Massachusetts und der University of Illinois haben ein innovatives Verfahren zur artenspezifischen Erfassung von Vogelzügen entwickelt. Die Methode kombiniert Daten aus dem partizipativen Forschungsprogramm eBird mit Wetterradar-Technologien und löst damit ein langjähriges Problem der Migrationsüberwachung: Radar erkennt zwar Flugbewegungen, lässt jedoch keine Rückschlüsse auf die beteiligten Arten zu. Die Ergebnisse wurden in den Fachzeitschriften Global Ecology and Biogeography sowie Movement Ecology vorgestellt. Der Kern der Entwicklung ist das BirdFlow-Projekt, das KI-Modelle nutzt, um Populationsbewegungen zu berechnen. Die erste Neuerfindung, BirdFlow Migration Traffic Rate (BMTR), basiert auf mehr als zwei Milliarden Einträgen von Bürgerforschern. Sie ermöglicht wochengenaue, artenspezifische Schätzungen der Migrationsströme über Nordamerika hinweg. Selbst in Regionen mit unvollständiger Radardeckung liefert das Modell belastbare Daten zu etablierten Zugkorridoren. Projektleiter Adriaan Dokter hebt hervor, dass BMTR die am wahrscheinlichsten beteiligten Arten aus den reinen Radarmessungen ableitet. Ein zweiter Ansatz integriert individuelle Verfolgungsdaten per GPS, Motus-Funksender und Ringmarkierungen, um populationsspezifische Wanderungen zu rekonstruieren. Damit wurden Modelle für 153 nordamerikanische Zugvogelarten aus 14 Ordnungen und 39 Familien erstellt. Die Validierung erfolgte durch den Abgleich mit 28 Jahren Wetterradardaten von 152 Stationen sowie mit Echtzeit-GPS-Trackings. Die starke Korrelation bestätigt die biologische Plausibilität und hohe Präzision der Algorithmen. Die praktische Relevanz der Technologie ist unmittelbar. Sie unterstützt den Artenschutz durch Risikoprognosen, etwa bei der Vorhersage von Fensterkollisionen, die je nach Vogelgruppe unterschiedlich ausgeprägt sind. Zudem eröffnen sich Anwendungsmöglichkeiten im Seuchenmonitoring. Forschungsteams prüfen bereits den Einsatz von BirdFlow zur Verfolgung der Ausbreitung von Vogelgrippe unter Wasservögeln. Yangkang Chen, der für die Modelloptimierung verantwortlich war, betont das breite Potenzial für Migrationsökologie, Naturschutzplanung, Luftfahrt-Risikobewertung und öffentliche Sensibilisierung. Zukünftig soll BMTR direkt in bestehende Vorhersagesysteme wie BirdCast integriert werden, die bisher nur aggregierte Flugdichten, aber keine Artzuordnungen lieferten. Das BirdFlow-Modellarchiv wurde auf 60 validierte Algorithmen erweitert, die über die Software BirdFlowR zugänglich sind. Bei ausreichend datentechnischer Abdeckung durch Citizen Science ist eine globale Skalierung des Systems denkbar. Die Methoden ermöglichen erstmals eine durchgängige Analyse über gesamte Artenverbreitungsgebiete, den jährlichen Zyklus und hunderte Spezies hinweg und bieten so eine fundierte Grundlage für das Management wandernder Populationen.