了解某些物种的人数对于鸟类保护非常重要，但鸟类调查的原始数据往往低估了鸟类的丰富度。《秃鹰：鸟类学应用》的一篇新论文背后的研究人员测试了一种新的统计方法来调整它，并确认了几个数学调整，这可以为保护感兴趣的物种产生更好的种群估计。
阿尔伯塔大学的PterSlymos和他的同事们测试了一个名为“清除模型”的数学模型，该模型使用了来自北方鸟类建模项目(或BAM)的152种鸟类的计数数据，该项目涵盖了加拿大、阿拉斯加和加拿大。他们发现，在鸟类的歌唱行为中加入变异可以提高模型的准确性——鸟类在一天和一年中歌唱变化的可能性会影响它们被发现的难易程度。把单只鸟的长度从三五分钟延长到十分钟也是有益的。
索莱莫斯解释说：“随着努力，发现东西的机会会增加——人行道上的硬币、山上的熊，或者冰箱里的杏子果酱。”“我们行走、旅行、观察或倾听的次数越多，我们发现的东西就越多，但在搜索的地点数量和搜索的时间长度之间也存在权衡。这些决定多久会导致野外生物学家的行为？在我们的研究中，我们研究了计数的持续时间如何影响在一天和一年的不同时间找到不同的鸟。我们还想找到标准化不同计数持续时间的最佳方法。以及如何利用这些发现来更好地估计鸟类数量。”
然而，这不仅仅是一个数学问题——准确估计种群数量对于有效的鸟类保护非常重要，在这项研究中观察到的许多北方鸟类正在经历严重的衰退。这种新方法提供了一种结合设计中不规范的测量数据的方法。索莱莫斯说：“不同物种的种群规模是影响保护重要性的关键指标之一，但估计种群规模是一项非常具有挑战性的任务，涉及许多假设。“除了有望提供更准确的种群规模估计之外，我们的建模方法和发现也有助于鸟类调查的时机，以最大限度地增加检测到的物种数量。”
“虽然这项研究的作者提出了严格比较建模技术的结果，以便更好地从这些点估计鸟类的丰度，但他们也提供了清晰简单的建议，说明如何以及何时将他们的研究结果应用于任何预期研究时间间隔的计算，”没有参与这项研究的北方松鸟倡议科学和政策主任杰夫威尔斯补充道。“这不仅是对鸟类研究方法的丰富贡献，也是对鸟类保护的长远贡献。”
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