《Avian Research》：Spatiotemporal patterns of bird strikes at civil airports across China inferred from DNA barcoding (2012–2024)
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本研究为填补中国民用机场鸟击事件宏观研究的空白，利用DNA条形码技术（COI， Cyt b， 12S rRNA），对2012-2024年间收集的12732份鸟击残留物进行了物种鉴定与时空分析。研究首次在全国尺度上揭示了鸟击事件涉及的410种鸟类，并识别出家燕、云雀等少数高风险迁徙物种主导了鸟击风险。结果显示，鸟击事件在秋季和华东地区最为高发，并且首次关注到蝙蝠在航空危害中被低估的角色。该成果不仅为中国机场的野生动物管理提供了实证依据，也为全球鸟击风险模型补充了来自快速发展的亚太地区的关键数据。
鸟类与飞机相撞，尤其是鸟击，是全球民航业面临的持续且日益严重的威胁。国际民航组织（ICAO）的数据显示，此类事件不仅威胁飞行安全，还会因飞机损伤、航班延误和维护造成巨大的经济损失。随着全球空中交通的扩展以及更安静、鸟类不易察觉的涡扇发动机飞机的普及，此类事件的频率和严重性都在上升。尽管北美和欧洲的机场鸟类相撞事件已得到广泛研究，但在像中国这样航空业高速发展的区域，大范围的评估仍然稀缺。中国拥有极其丰富的鸟类多样性，这与多样的栖息地、复杂的地形和长期的气候稳定有关。然而，尽管空中交通和民航基础设施快速发展，中国关于野生动物与飞机相撞的研究仍然有限，现有研究大多集中在主要机场的案例报告或本地监测。因此，了解鸟击物种的分类学身份和生态特征，对于降低航空风险至关重要。
传统上，通过形态学评估撞击残留物来识别物种往往受到样本不完整或降解的阻碍。DNA条形码技术作为一种强大且广泛采用的技术，可以从微量残留物中进行精确的物种鉴定，从而促进建立准确的撞击数据库并制定管理策略。整合分子鉴定与生态分析，为将物种身份与鸟击风险模式联系起来提供了新的机遇。为了应对这些知识空白，研究人员收集并分析了2012年至2024年间从中国民用机场收集的鸟击残留物的DNA条形码数据集。
这项研究发表在国际期刊《Avian Research》上，旨在填补中国在此领域的宏观研究空白，为制定适应性管理策略提供科学依据。研究人员开展了一项为期超过十年的全国性评估。
本研究采用了几项关键技术方法：首先，在样本收集与处理方面，研究覆盖了分布在中国各地的130个民用机场。从2012年1月至2024年12月，系统性地收集了所有研究机场的撞击残留物（包括羽毛、肌肉组织和血液），并通过干燥或浸泡在95%乙醇中保存。样本均采集自飞机表面粘连的鸟类残留物，并在南京师范大学的实验室于-20°C下长期保存。其次，在DNA提取与条形码鉴定方面，使用DNeasy Blood & Tissue Kit从组织样本中提取总基因组DNA。物种鉴定采用了线粒体DNA条形码区域，对鸟类使用了三个线粒体标记：细胞色素c氧化酶亚基I（COI）基因、细胞色素b（Cyt b）基因和12S核糖体RNA（12S rRNA）基因。对于哺乳动物（主要是蝙蝠）撞击残留物，则使用通用引物L14724和H15915对线粒体Cyt b基因进行物种鉴定。最后，在统计分析方面，研究量化了鸟类多样性，并使用Bray-Curtis和Jaccard指数评估了区域和季节间的群落相似性。使用单因素方差分析（ANOVA）评估季节间鸟击丰度和多样性的差异，并进行事后比较。
研究结果揭示了多方面的发现：
3.1. 中国民用机场野生动物撞击统计
DNA条形码成功鉴定了12,327份样本，其中10,261份被归类为鸟类，2035份为哺乳动物，31份为其他动物。在鸟类中，共涉及410个物种，分属19个目和68个科。物种累积曲线平稳上升，表明采样捕获了大部分物种和多样性模式。撞击事件最频繁的物种是家燕（Hirundo rustica， 955次），其次是欧亚云雀（Alauda arvensis， 496次）和金腰燕（Cecropis daurica， 372次）。除了鸟类，本研究还识别出2035起蝙蝠撞击事件。
3.2. 鸟类群落结构
雀形目（Passeriformes）记录的鸟类科数最多，包含36科和6543次撞击记录，其次是鸻形目（Charadriiformes， 8科， 1084次）、夜鹰目（Caprimulgiformes， 2科， 753次）和鹈形目（Pelecaniformes， 2科， 536次）。在保护状况方面，有三种鸟类被列为极危（CR），四种为濒危（EN），八种为易危（VU）。此外，有七种鸟类被列为中国国家一级保护野生动物，六十五种为国家二级保护物种。
3.3. 时间动态
总体而言，2012年至2024年间，野生动物撞击事件数量和涉及的野生动物物种数量均呈增加趋势（2020年至2023年COVID-19大流行期间除外）。季节对鸟击事件数量和多样性指数均有显著影响。鸟击事件的发生率表现出显著的季节性差异，冬季记录最低（467次），秋季最高（3668次）。物种丰富度也在冬季最低（120种），在秋季最高（320种）。香农-维纳指数和辛普森指数在秋季最高，冬季最低。分析揭示了季节性的鸟类组成变化，秋季记录了320种，春季310种，夏季209种，冬季120种。有66个物种为四个季节共有，代表核心群落。季节独特性也很明显，秋季、春季、夏季和冬季分别有58、59、21和14个物种是独有的。
3.4. 空间异质性
根据中国民航局划分的七个地理区域，华东地区记录的撞击频率最高（5413次撞击，331个物种，76个独有物种），而新疆地区报告的最低（90次撞击，42个物种，5个独有物种）。区域间的物种组成存在显著差异。华东地区和中南地区共享的物种数量最多（203个）。相比之下，新疆地区与其他地区的重叠度始终最低。在七个区域的前10位鸟击物种中，家燕出现在所有区域，其次是金腰燕、欧亚云雀和红喉歌鸲，各出现在6个区域。散点图分析突出了12种鸟类对总鸟击事件贡献过大，是机场野生动物管理的关键目标。
4. 讨论
本研究首次对中国民用机场超过十年的野生动物物种组成和时空动态进行了全国性评估。结果表明，鸟类占已识别病例的绝大部分（83.24%），其次是哺乳动物（16.51%）和一小部分其他动物（0.25%）。尽管记录了广泛的分类学多样性，但撞击风险不成比例地集中在一小部分高风险物种上。家燕、欧亚云雀和金腰燕在多个机场占据了很大比例的撞击事件。撞击事件还涉及了一些受关注的保护物种，这带来了在确保航空安全的同时保护脆弱种群的双重挑战。
鸟击数量在季节和地区间差异很大，这很可能受到迁徙、留居和当地栖息地条件的影响。秋季表现出最高的撞击频率，这与大量候鸟沿中国三条主要迁徙路线南迁相吻合。从空间上看，华东地区表现出最高的撞击频率和物种丰富度，这可能归因于其位于东亚-澳大利西亚候鸟迁徙路线上且拥有重要的中途停留栖息地。相比之下，新疆地区的频率水平最低，反映了其地理隔离和独特的生态特征。显著的时空变化主要是由季节性迁徙动态、区域机场相对于主要迁徙路线的位置以及当地物种组成的差异所驱动。
鉴于鸟类占已识别撞击事件的80%以上，并且近70%的鸟击发生在迁徙季节，管理策略应明确优先考虑季节性动态和特定区域的风险特征。明显的季节和空间模式强调了适应性管理策略的必要性。除了鸟击，大量蝙蝠撞击事件的发生凸显了在机场危害评估中将蝙蝠与鸟类一同考虑的必要性。将蝙蝠纳入监测和管理框架至关重要。未来的工作应侧重于将生态过程与应用风险管理联系起来。整合大规模迁徙数据、扩展分子参考数据库以及改进对蝙蝠等报告不足类群的检测，将增强预测能力，并确保制定动态、基于证据的策略以减少野生动物撞击。
总而言之，这项研究首次利用DNA条形码技术，对中国民用机场超过十年（2012-2024年）的野生动物撞击事件进行了全国性评估。结果表明了广泛的分类学多样性，但撞击风险主要由少数高风险迁徙物种主导。发生率和丰富度均表现出显著的时空变化，在秋季迁徙期间和华东地区达到峰值，而冬季和新疆地区水平最低。此外，还记录了2035起蝙蝠撞击事件，强调了在航空危害评估中需要将哺乳动物与鸟类一同考虑。这些发现共同表明，中国的鸟击和蝙蝠撞击事件强烈地受到迁徙和区域栖息地模式的影响，因此呼吁在机场采取适应性的、基于证据的野生动物管理策略，这些策略需对季节性动态敏感，并包含多种生物类群。
