Птички лепка: Лепка «Красивые птички» | План-конспект занятия (старшая группа):

Содержание

Лепка «Красивые птички» | План-конспект занятия (старшая группа):

Конспект занятия по художественно-эстетическому развитию лепка

(старшей группе)

«Красивые птички»

Цель: Развивать эстетическое восприятие детей. Вызвать положительное эмоциональное отношение к народным игрушкам. Закреплять приемы лепки: раскатывание пластилина, оттягивание, сплющивание, прищипывание. Развивать творчество.

Ход занятия:

Воспитатель: Здравствуйте, ребята! Послушайте загадку:

 Рук нет, а строить умеет.

 Кто это? (птица)

Воспитатель: Сегодня на занятии мы будем лепить сказочную птицу. Каждый из вас слепит свою сказочную птицу, чтобы она была выразительной, красивой и сказочной. Прежде, чем слепить её, давайте вспомним, какие бывают способы лепки. Это конструктивный, пластический.

Воспитатель: Конструктивный — из отдельных заготовок для частей тела птицы. Делим кусок пластилина на несколько частей. Исходная форма — конусообразная — будет нужна для лепки тела, шеи, головы.  Другие поменьше,  для крыльев (два диска). Соединяем заготовки в единое целое, места соединения заглаживаем, делая переходы плавными, придавая фигуре хорошую позу. Вылепить на голове сказочной птицы небольшую коронку, а крылья и хвост можно украсить стекой, чтобы сразу было видно, что это сказочная птица. Птице надо придать такую позу, чтобы про неё можно было сказать «величавая»; «гордая»; «красивая», т.е. сделать фигурку выразительной.

Воспитатель: Пластический — изделие целиком вылепливается из одной заготовки путём вытягивания отдельных частей тела птицы. Мы отправляемся в мир сказок. А помогут нам в этом наши помощники: пластилин, стеки и др. В конце занятия подвести итог, предложить детям рассказать о работе товарища. Чтобы ребёнок обязательно находил и отличал положительные стороны.

(Под музыку дети преступают к работе. Воспитатель, помогает детям у которых появились затруднения в работе)

Итог занятия:

Воспитатель: Ребята, все вы молодцы. Какие красивые сказочные птицы у вас получились. Рассматривает с детьми работы, в которых сказочная птица изображена гордой, величавой, красивой. Делая внимание на позу, изгиб шеи, поднятую голову, красиво размахивающие крылья, веерообразный хвост.

Выставка детских работ.

Лепка Птички прилетели на кормушку и клюют зернышки

Мотивационно-проблемный

— Собрались все дети в куру.

Я – твой друг и ты – мой друг!

Дружно за руки возьмемся

И друг другу улыбнемся!

А теперь все дружно поздороваемся «Привет»!

— Ребята, что это?

— А для кого она?

— А это кто?

— Кажется она грустная. Давайте у нее спросим почему она грустная?

— Она говорит, что ей скучно одной клевать зернышки. Давайте из пластилина слепим ей друзей.

— Как вы думаете, что это за птичка?

— Сейчас я вам буду показывать птичек, а вы должны сказать, что это за птичка.

(Показываю иллюстрации птичек)

Становятся в круг.

Показывают на себя, а потом на соседа справа.

Берутся за руки.

Улыбаются друг другу.

— Привет!

— Кормушка.

— Для птичек.

— Птичка.

— Почему ты грустная?

— Да давайте.

— Снегирь.

Называют птичек, которые видят на иллюстрациях.

Стоят в кругу.

Около окна.

Сидят на своих рабочих местах.

Показ способов действий.

Демонстрация. Образец. Диалог.

Демонстрация. Образец. Дидактическая игра.

Деятельностный

2.1 Подготовка к реализации замысла

2.2 Реализация замысла

— Давайте рассмотрим нашу птичку.

— Что есть у птички?

— Какая часть самая большая: голова или туловище?

— Берем пластилин и разрезаем стекой на 2 части. Одна часть должна быть большая, а другая поменьше.

Берем пластилин, который побольше и начинаем его разогревать. Кладем его на ладонь левой руки и накрываем ладонью правой руки и катаем шар. После того как мы скатали шар берем и с одного конца вытягиваем хвостик птичке.

Берем маленький кусочек пластилина, разогреваем его. Катаем шар, вытягиваем клюв.

Теперь берем туловище птичке и прикрепляем голову к туловищу, так чтобы она хорошо держалась.

Прежде чем начать лепить мы разомнем наши пальчики.

Мы пошли на птичий двор 


Посмотреть через забор.

Важно ходит наш петух,

Спрятался он за лопух.

Зёрнышки клюют цыплята, 

И щипаются гусята.

Берем пластилин и делим его на 2 части, одно большая, другая маленькая.

— С чего начнем лепить нашу птичку?

— Какую часть нам надо взять для туловища?

— Берем большую часть и разогреваем пластилин.

— Катаем шар.

— Чего не хватает туловищу?

— Вытягиваем хвостик нашей птичке.

— А теперь, что будем лепить?

— Берем пластилин, разогреваем его и катаем шар.

— Чего не хватает нашей птичке?

— Вытягиваем клюв.

— Теперь берем туловище и прикрепляем к нему голову, так чтобы она было немного наклонена вниз.

— Несите сюда своих птичек, мы их посадим в кормушку.

Рассматривают птичку.

— Голова, туловище, крылышки, клюв, хвостик.

— Туловище.

Смотрят как лепить птичку.

Смотрят как лепить птичку.

Шагают по столу указательный и средний пальцы.

Ручки перед лицом, ладонями к себе; выглядывают из-за ладошек.

Имитация кистями походки петуха.

Закрыли глазки руками.

Постукивание подушечками пальцев по столу.

Дети пальцами показывают щипающее движение

— С туловища.

— Большую.

Разогревают пластилин.

Катают шар.

— Хвостика.

Вытягивают хвостик.

— Голову.

Берут пластилин, разогревают его, катают шар.

— Клюва.

Вытягивают клюв.

Прикрепляют голову к туловищу.

Несут птичек.

Сидят на своих рабочих местах.

Сидят на своих рабочих местах.

Сидят на своих рабочих местах.

Сидят на своих рабочих местах.

Сидят на своих рабочих местах.

Сидят на своих рабочих местах.

Рассматривание птички.

Диалог.

Показ способов действий.

Показ способов действий.

Показ способов действий.

Активизирующие вопросы. Диалог. Помощь. Похвала.

Активизирующие вопросы. Диалог. Помощь. Похвала.

Активизирующие вопросы. Диалог. Помощь. Похвала.

Презентация на тему: Птички невелички жёлтые синички!» Лепка (из пластилина )

1

Первый слайд презентации

«Птички невелички жёлтые синички!» Лепка (из пластилина )

Изображение слайда

2

Слайд 2

С жёлтой грудкою летит —  Что это за птица?  Как наряден её вид!  Звать её — …. С иница Весёлая синица Морозов не боится. Даже в минус двадцать пять Любит песни распевать!

Изображение слайда

3

Слайд 3

Синица – подвижная, энергичная, заметная птица. Природа одарила её яркой внешностью. Брюшко у неё — лимонно-жёлтое, разделённое чёрной полосой, белые щёчки.

Изображение слайда

4

Слайд 4

Синица – птица небольших размеров, с сильными лапками, коротким коническим клювом. Бегать по земле синицы не умеют, в отличие от настоящих наземных птиц. Зато, подобно воробьям, умеют скакать. В большинстве случаев синица – осёдлая или кочующая птица, иногда перелётная.

Изображение слайда

5

Слайд 5

Гнездо синица любит закрытое. Особенно ей нравится дом-дупло, выдолбленное дятлом. Но иногда синицы гнездятся в стволах или пнях гнилых, трухлявых деревьев, под крышей домов. Нередко синицы проявляют агрессию: изгоняют из своих гнезд довольно наглых воробьёв.

Изображение слайда

6

Слайд 6

Кладки у большинства видов синиц большие, по 6-10 штук, может быть и больше. Насиживает только самка, в это время самец не забывает подкармливать её. А вот пропитание новоявленным птенцам добывают уже оба родителя.

Изображение слайда

7

Слайд 7

Практическая работа

Изображение слайда

8

Слайд 8

Правила безопасности Нельзя брать пластилин в рот. Нельзя тереть глаза грязными руками. Помни, что инструменты острые. Обязательно мой руки после работы с пластилином.

Изображение слайда

9

Слайд 9

1.Подготовьте набор цветного пластина и стеку для работы.

Изображение слайда

10

Слайд 10

2. Скатайте два черных (или серых) шарика для головы и тельца птички.

Изображение слайда

11

Слайд 11

3.Налепите один шарик на другой, путем размазывания пластилина в местах стыка. Тем самым, вы надежно сцепите голову и тельце, а также в процессе работы детали деформируются до нужной формы.

Изображение слайда

12

Слайд 12

4.Подготовьте две продолговатых желтых лепешки для создания яркой жилетки птички.

Изображение слайда

13

Слайд 13

5.Налепите обе лепешки на грудочку, оставляя V-образный вырез.

Изображение слайда

14

Слайд 14

6.Прикрепите по бокам головы белые полоски.

Изображение слайда

15

Слайд 15

7.На переднюю часть мордочки прикрепите тонкий клюв. Вместо глаз можно использовать бисер, чтобы темные глазки выделялись на общем фоне.

Изображение слайда

16

Слайд 16

8.На спину налепите зеленую лепешку.

Изображение слайда

17

Слайд 17

9.Для лепки крыльев смешайте немного белого с черным пластилином. К полученной серой массе добавьте синие островки, стекой сделайте эффект перьев.

Изображение слайда

18

Слайд 18

10.Прикрепите крылышки на свои места.

Изображение слайда

19

Слайд 19

11.Сделайте продолговатый хвостик.

Изображение слайда

20

Слайд 20

12.Прикрепите хвостик.

Изображение слайда

21

Слайд 21

13.Из тонких черных ниточек смастерите лапки для птички.

Изображение слайда

22

Слайд 22

14.Прикрепите лапки к туловищу (можно их крепить на проволоку или спичку).

Изображение слайда

23

Последний слайд презентации: Птички невелички жёлтые синички!» Лепка (из пластилина )

15.Яркая весенняя певунья синичка из пластилина готова.

Изображение слайда

Лепка синички из пластилина

Как интересно лепить всевозможные фигурки из пластилина! Вы берете яркие кусочки, разминаете их в руках, придаете определенную форму, а затем соединяете в единую поделку. Конечно, настоящей сказкой данный процесс кажется детям, ведь они могут оживить любого героя, животного или птичку.

В данном уроке мы приводим подробное руководство по лепке птички синички. Все вы знакомы с такой птичкой – она очень яркая и звонкая, быть может, вы даже кормили синичек зимой вместе с ребенком. Для лепки птички нам понадобится несколько цветов пластилина, а какие они, мы расскажем ниже.

Цвета пластилина для лепки синички:

  • черный;
  • белый;
  • желтый;
  • зеленый;
  • синий или голубой;
  • оранжевый.

1. Как видно из перечня, полученная поделка будет яркой. Подготовьте все необходимые цвета. Для лепки основной детали – туловища птички – можно использовать не чисто черный, а серый или даже смешанный пластилин, поскольку на эту основу мы налепим другие цвета и дополнительные детали. Подготовьте овал.

2. Слепите черный шарик и прикрепите сверху к туловищу.

3. Грудь пернатому лучше сделать желтой, но не слишком яркой. Для этого воспользуйтесь желтым пластилином в комплексе с черным – как раз некая темная небрежность покажет правдоподобное оперение.

4. Налепите темно-желтый пластилин впереди. Всю спину, начиная с головы, покройте темно-зеленым пластилином.

5. Оформите голову. Налепите три белые лепешки, на макушку и в местах расположения глаз. Также прикрепите на голову синюю лепешку в виде берета и выведите маленький хвостик назад.

6. Сделайте тоненький хвост, скомбинировав черный и голубой пластилин, протяните массу стекой.

7. Прикрепите хвостик сзади, а сверху, как бы прикройте зеленым пластилином, продолжая туловище.

8. Сделайте симметричные крылышки, заострив детали на концах. В данном случае подойдет комбинация зеленого и синего пластилина или черного и синего.

9. Прикрепите крылья.

10. Добавьте оранжевые лапки. Черный клюв и глазки.

Яркая синичка из пластилина готова. Можете смело посадить свою поделку на дерево, птичья стая примет ее за свою родственницу и обязательно прилетит познакомиться.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.


Олеся Селихова

Об авторе: Психолог, специалист в области семейных отношений и воспитания детей. Обожаю рисование, лепку, рукоделие и любое интересное творчество. Мама двоих детей и прекрасная жена!

Конспект ОУД во второй младшей группе «Птичка» (лепка)

Екінші кіші «Б» тобындағы ұйымдастырылған оқу қызметінің конспектісі

Конспект организованной учебной деятельности во второй младшей «Б»

Өткізу күні/Дата проведения:

Тәрбиеші/Воспитатель:

Білім беру саласы/Образовательная область: «Творчество»

Пән/Предмет: Лепка

Өтпелі тақырып/Сквозная тема: «Пусть всегда будет солнце»

Тақырыбы/Тема: «Птичка»

Мақсаттары/Цели: Учить лепить несложные предметы, состоящие из нескольких частей.

1.Тәрбиелік- воспитательная: Воспитывать любовь к домашним птицам.

2.Дамытушылық развивающая: Развивать технические навыки в лепке.

3.Оқыту- обучющая: Познакомить с простейшим способом лепки птички(петушка)

Педагогикалық технологиялар /пед.технологии: игровая,здоровьесберегающая,ИКТ.

Ресурстармен қамтамасыз ету/Ресурсное обеспечение: иллюстрации с изображением петушков, пластилин, доски для лепки, стеки.

Көптілділік: пәтеш – петух — chicken.

Ұйымдастырылған оқу қызметінің барысы

1.Ұйымдастырушылық кезеңі/организационный момент:

Организует внимание детей предложением посмотреть в окно. Рассказывают о погоде: тает снег, светит солнце, когда идут утром в садик светло, птички поют на деревьях.

Сюрпризный момент: Раздается крик петушка.

Загадывает загадку: Хвост с узорами,сапоги со шпорами.Рано встает громко,звонко поет.

2. Негізі бөлімі/основная часть:

Предлагает вылепить птичку(петушка)

Показывает и объясняет способ лепки:

-катаем туловище формой «огуречик»

-катаем голову в форме шара

-соединяем голову в форме шара

— соединяем части хорошо прижимая и примазываем

-присоединяем клюв и глаза

-лепим крылышки: катаем две толстые и короткие палочки и расплющиваем их,присоединяем к туловищу с двух сторон

-делаем хвостик: катаем толстую и короткую палочку и расплющиваем один конец другой присоединяем к туловищу

-укрепляем петушка на подставке

Игра малой подвижности «Петушок золотой гребешок»

Цель: развивать внимание, координацию движений.

Игров. упр «Расскажи как»

Цель: Учить запоминать и рассказывать последовательность лепки.

Самостаятельная деятельность детей.

Оказании помощи по мере необходимости.

Анализ готовых работ

3. Қорытынды/итоговая часть:

Рефлексивная беседа: Игров. упражнение «Закончи фразу?»

Мне понравилось……..

Я запомнил…………

Я расскажу маме…………

Букет с колибри из холодного фарфора: Использование форм, лепка птички

Автор: Юлия Лесникова

Блог автора

Рецепт холодного фарфора

Способы окрашивания холодного фарфора

Идея с колибри – моего мужа. Я давно думала её осуществить, правда с какими-нибудь гибискусами…но все никак руки не доходили. Эти цветочки были сделаны месяц назад — ждали своего часа. На днях я облепила их стебельки, а потом уже решила сюда пристроить птичку (сюрприз мужу, он как раз возвращается с длительной командировки). Но данный материал не только об этом… А еще раз о «холодном фарфоре» (или другой самозастывающей массе) и самодельным формам для изготовления цветочков…

Формы можно сделать самому из жестяной банки.

Я уже показывала подобное её использование при изготовлении роз и анемонов. Эта форма,чуть сложнее, но сделать возможно (на розовом фоне заводская форма, фото из журнала).

Чаще используется с 5 зубчиками, а с 3 зубчика и используют когда вырезают 2 штучки и вкладывают друг в друга (видела в журналах так делают подснежники и крокусы, но я еще не пробовала) Вырезанная масса раскатывается, сворачивается как бы в кулечек, и склеивается раскатыванием стека внутри….

А вот если сделать такую форму можно сделать много интересного. С верхней – все понятно – можно делать отдельные лепестки и листочки. А если снизу чуть отрезать, получится форма как на фото внизу (вид сбоку). У меня отрезано с двух сторон, на разном расстоянии от начала лепестка… Трудно объяснить… Думаю по следующим фото станет понятнее.

Движемся по полукругу формочкою,далее как на 2 картинке. Так сделаны цветы в этом «букете»(типа табак что-ли))))

Подобную форму целого цветка самому сделать сложно. Но я нашла выход – движемся вырубкой по кругу….Вот вам заготовка для хризантемы или ромашки)))

Если прикладывать к самому краю — получим отдельные лепестки (рис. с белой массой) или чуть по краю, оставляя пару миллиметров запаса (рис. с зеленой массой). Отдельные лепились как чашелистики для розы, а подобная зеленая «выбитая» полоска — в чашелистике табака.

Здесь листочки с помощью вырубки,а еще пробовала разные формы ( справа) с помощью использования для края фигурных ножниц и пинцета.(то ли цветочки, то ли зонтик))

А это мои попытки в лепке фигурок, в том числе и колибри. Крылья, плавнички и хвостики формируем с помощью пинцета

Колибри покрашена тенями для век. Клюв – фломастером. При лепки в голову вставляем проволоку, облепленную массой, получаем клювик. Глаза — бисеренки…

Вставляем клювиком в цветочек…и моя птичка запарила в воздухе.

Да, там еще внизу вьюночки. Делала давно, еще с колокольчиками, обещала показать

Р.S. Позже,спустя месяца 2 увидела в инете букет с колибри иностранных мастеров. Идеи похожа в одном — цветы и колибри


Лепка птиц (в том числе перелетных) в подготовительной группе поэтапно, конспект занятия; лебедь, синичка и прочие + фото и видео

Одета ворона
Не хуже барона –
Фрак серебристый,
Черны рукава.
Голову склонит –
Ну, чем не матрона?
Ходит степенно,
Крылья в бока. (А. Гейкер)

Чёрная-пречерная ворона
вечером, когда шуршала крона
под дождём, что лился непреклонно,
пела колыбельную ребёнку —
чёрному как сажа воронёнку:
«Баю-баю, баю-бай,
спи, мой белый, засыпай». (А. Барсель)

— Здравствуй, милая ворона!
Я тебя ждала.
Как живёшь, скажи, ворона,
Как твои дела?
Я тебя в лесу встречаю
И частенько замечаю:
Что-то очень ты грустна.
Ты, случайно, не больна? —
И ворона мне в ответ:
— Я грустна? Да что ты, нет!
Просто мы такие птицы —
Не к лицу нам веселиться.
Мы ведь песен не поём,
Не сравнить нас с соловьём.
Ну, конечно, иногда
Можно каркнуть — не беда!
Но свистеть да стрекотать,
Щёлкать клювом, хохотать —
Не такие мы созданья!
До свиданья!
— До свиданья. (Н. Соболева)

Повелось так с самой древности:
Эти птицы — символ верности.
В отраженье своё глядя,
Вот скользят по водной глади,
Восхищая всех людей,
Двое белых лебедей.

Учит курица цыплят
Сторониться злых котят:
– Нет для нас опасней зверя,
Не ходите к задней двери.
Ко-ко-ко…ко-ко-ко!
Вы куда так далеко?!
У калитки Васька кот,
Он давно вас глупых ждёт!
– Эка невидаль- котёнок,-
Говорит один цыплёнок,-
Не боюсь я никого,
Даже Ваську самого!
Между тем, наш рыжий кот
Думал все наоборот;
Лёг в траву и затаился,
Лопушочками прикрылся
В ожидании победы:
– Мурр, давно я не обедал.
А закуска просто «класс»,
Вот уж я его сейчас!..
Так бы съеден был с панамой,
Да вмешалась Клуша-мама.
И давай кота клевать.
«Будешь деток обижать?!» (И. Счастнева)

Расшумелись утром куры:
«Почему ты Петя, хмурый,
Песен звонких не поёшь,
А зерно клюёшь, клюёшь?»
Ну, а Рябушка сказала:
«Петушка мне жалко стало,
Наш хороший петушок,
Золотистый, гребешок.
Пусть поёт, поёт с утра,
С добрым утром детвора!» (З. Письман)

Воробьишка-воробей,
Чик-чирик! – между ветвей,
Словно серенький комок
С дерева на ветку — скок!
Тут взлетит, туда вспорхнёт.
С мостовой зерно клюёт,
У скамеек ищет крошки,
И боится очень кошки. (Е. Пакратова)

Среди белых голубей
Скачет шустрый воробей,
Воробушек -пташка,
Серая рубашка.
Откликайся, воробей,
Вылетай-ка, не робей! (И. Демьянов)

Мы воробьи. Мы с вами круглый год.
Нас ни жара, ни холод не берёт.
Пускай, как соловьи, мы не поём,
Зато семьёю дружною живём.
Когда тепло, клюём личинок, мошек-
Зимою ждём от вас зерна и крошек.
Примите, люди, наш весёлый крик:
«Чирик, чик-чик,
Чирик, чик-чик,
Чирик!» (А. Гришин)

Ночью спят и зверь и птица,
Только ей одной не спится,-
Знает весь лесной народ:
Всё у ней наоборот.
Но сова одна лишь знает,
Отчего и что бывает
Даст сова такой совет,
Что его мудрее нет.
Всё про всех сова услышит.
Ночью в свой дневник запишет,
Кто напал и съел кого,
Как в лесу зовут его.
Силы зря она не тратит,
Но уменья не утратит
По ночам мышей ловить
И гнездо из веток вить.
Потому не суетится,
Как пугливая синица:
Та, что так для всех важна,
Суетиться не должна. (О. Фомина)

Ой ты, Совушка-Сова,
Удалая голова.
Ты ночами не летай,
И зверюшек не пугай.
Не пугай, Сова, Зайчишку,
Не пугай Лису и Мишку –
Звери тоже спать должны,
Звери просят тишины. (А. Вронский)

Петушок проснулся рано,
Разбудил он солнышко,
Засверкали в росах травы –
Изумрудов зёрнышки.
«Ты не пой, Петушок,
У нашего окошка,
Пускай Никитушка поспит
Ну, хоть ещё немножко.»
Петушку знакома жалость,
Он вернулся к курочкам:
«Ну,куда ж вы разбежались,
Маленькие дурочки?»
Ему в ответ: « Кудах-тах-тах,
К тебе спешим мы, Петя!
Ты для нас, любимый птах,
Милее всех на свете!» (Л. Юшкова)

За окном на ветке птички –
Желтогрудые синички
– Динь — день, динь — день! –
Распевают целый день.
В небе тучек стало мало,
Солнце ярко засияло.
От тепла проснулись почки,
В них проклюнулись листочки.
Тает снег, теплом простужен,
Превращается он в лужи.
Веселей резвятся птички,
Про Весну поют синички. (Т. Тарасова)

Отдохнут пускай игрушки.
Мы морозным зимним днём
С братом сделаем кормушку
И повесим за окном.
Нелегко зимою птицам,
Им в морозы много бед.
Ждём вас, милые синицы,
Прилетайте на обед.
Мы насыплем вам пшеницы
И чего-нибудь ещё.
Прилетайте к нам, синицы,
С вами очень хорошо! (В. Гвоздев)

Шустрые синички,
Птички-невелички,
Прилетают в города
На зиму, где есть еда.
А весеннею порой
Улетают в лес родной. (Л. Громова)

Петя, Петя, петушок,
Как красив твой гребешок.
На вопрос ответь нам честно.
Кто тебе придумал песню?
Я могу ответить вам.
Написал я песню сам.
В лес ходил и на опушке
Слушал песню я кукушки.
А весёлые лягушки
Мне исполнили частушки.
И вот как-то на заре
Изменил их с нотой «ре».
Записал всё я в строку,
И пою: – Ку-ка-ре-ку-у! (А. Мохарев)

Прилетела на базар,
Громко всем сказала: «Кар!
Пусть я в школе не учёна,
Но умна, ведь я – (ворона) «

Хочет с детства эта птица
Стать известною певицей.
День и ночь неугомонно
« Кар–кар–кар! « – поёт (ворона).

Серо-чёрная та птица,
Говорят, никак, певица.
Мол, как каркать прекращает,
Птицам певчим подражает.
(Ворона)

С жёлтой грудкой у окошка
Собирает шустро крошки
Отгадайте что за птица?
Называется (Синица).

Небольшая и пёстрая птица,
Не боится зимой простудиться,
ПУгощение наше ей снится,
рилетает к нам часто (Синица).

Прилетели, сели,
Песенку пропели,
Две подружки, две сестрички ,
По прозванию – … .(Синички)

Вот так птица — какова!
И не спутаешь с другой.
Может, это цифра два?
Шея выгнута дугой!
(Лебедь)

Гордая птица,
Воды не боится,
Очень пригожа,
На двойку похожа,
Как зовут, ответь!
Это белый …
(Лебедь)


Эту птицу каждый знает,
В тёплый край не улетает
Эта птица — круглый год
Во дворе у нас живёт
И чирикает она
Громко с самого утра:
– Просыпайтесь поскорей. –
Всех торопит (Воробей)

Я весь день ловлю жучков.
Уплетаю червячков,
В тёплый край я не летаю.
Здесь, под крышей обитаю.
Чик-чирик! Не робей!
Я бывалый (Воробей!)

Прилетели на зимовку
Птицы, что в морозы ловко
Скачут по деревьям, веткам
В красно-огненных жилетках.
Не узнать нам их нельзя –
Любим птичку – (Снегиря.)

Санкционная политика — наши внутренние правила

Эта политика является частью наших Условий использования. Используя любой из наших Сервисов, вы соглашаетесь с этой политикой и нашими Условиями использования.

Как глобальная компания, базирующаяся в США и осуществляющая операции в других странах, Etsy должна соблюдать экономические санкции и торговые ограничения, включая, помимо прочего, те, которые введены Управлением по контролю за иностранными активами («OFAC») Департамента США. казначейства. Это означает, что Etsy или любое другое лицо, использующее наши Сервисы, не может принимать участие в транзакциях, в которых участвуют определенные люди, места или предметы, происходящие из определенных мест, как это определено такими агентствами, как OFAC, в дополнение к торговым ограничениям, налагаемым соответствующими законами и правилами.

Эта политика распространяется на всех, кто пользуется нашими Услугами, независимо от их местонахождения. Ознакомление с этими ограничениями зависит от вас.

Например, эти ограничения обычно запрещают, но не ограничиваются транзакциями, включающими:

  1. Определенные географические области, такие как Крым, Куба, Иран, Северная Корея, Сирия, Россия, Беларусь, Донецкая Народная Республика («ДНР») и Луганская Народная Республика («ЛНР») области Украины, или любой отдельный или юридическое лицо, работающее или проживающее в этих местах;
  2. Физические или юридические лица, указанные в санкционных списках, таких как Список особо обозначенных граждан (SDN) OFAC или Список иностранных лиц, уклоняющихся от санкций (FSE);
  3. Граждане Кубы, независимо от местонахождения, если не установлено гражданство или постоянное место жительства за пределами Кубы; и
  4. Предметы, происходящие из регионов, включая Кубу, Северную Корею, Иран или Крым, за исключением информационных материалов, таких как публикации, фильмы, плакаты, грампластинки, фотографии, кассеты, компакт-диски и некоторые произведения искусства.
  5. Любые товары, услуги или технологии из ДНР и ЛНР, за исключением подходящих информационных материалов и сельскохозяйственных товаров, таких как продукты питания для людей, семена продовольственных культур или удобрения.
  6. Ввоз в США следующих товаров российского происхождения: рыбы, морепродуктов, непромышленных алмазов и любых других товаров, время от времени определяемых министром торговли США.
  7. Вывоз из США или лицом США предметов роскоши и других предметов, которые могут быть определены США.S. Министр торговли, любому лицу, находящемуся в России или Беларуси. Список и описание «предметов роскоши» можно найти в Приложении № 5 к Части 746 Федерального реестра.
  8. Товары, происходящие из-за пределов США, на которые распространяется действие Закона США о тарифах или связанных с ним законов, запрещающих использование принудительного труда.

Чтобы защитить наше сообщество и рынок, Etsy принимает меры для обеспечения соблюдения программ санкций. Например, Etsy запрещает участникам использовать свои учетные записи в определенных географических точках.Если у нас есть основания полагать, что вы используете свою учетную запись из санкционированного места, такого как любое из мест, перечисленных выше, или иным образом нарушаете какие-либо экономические санкции или торговые ограничения, мы можем приостановить или прекратить использование вами наших Услуг. Участникам, как правило, не разрешается размещать, покупать или продавать товары, происходящие из санкционированных районов. Сюда входят предметы, которые были выпущены до введения санкций, поскольку у нас нет возможности проверить, когда они были действительно удалены из места с ограниченным доступом. Etsy оставляет за собой право запросить у продавцов дополнительную информацию, раскрыть страну происхождения товара в списке или предпринять другие шаги для выполнения обязательств по соблюдению.Мы можем отключить списки или отменить транзакции, которые представляют риск нарушения этой политики.

В дополнение к соблюдению OFAC и применимых местных законов, члены Etsy должны знать, что в других странах могут быть свои собственные торговые ограничения и что некоторые товары могут быть запрещены к экспорту или импорту в соответствии с международными законами. Вам следует ознакомиться с законами любой юрисдикции, когда в сделке участвуют международные стороны.

Наконец, члены Etsy должны знать, что сторонние платежные системы, такие как PayPal, могут независимо контролировать транзакции на предмет соблюдения санкций и могут блокировать транзакции в рамках своих собственных программ соответствия.Etsy не имеет полномочий или контроля над независимым принятием решений этими поставщиками.

Экономические санкции и торговые ограничения, применимые к использованию вами Услуг, могут быть изменены, поэтому участникам следует регулярно проверять ресурсы по санкциям. Для получения юридической консультации обратитесь к квалифицированному специалисту.

Ресурсы: Министерство финансов США; Бюро промышленности и безопасности Министерства торговли США; Государственный департамент США; Европейская комиссия

Последнее обновление: 18 марта 2022 г.

Возрастная модель миграции птиц

Мат.Модель. Нац. Феном. Том. 10, № 6, 2015, с. 61-76

Возрастная модель миграции птиц

S. A. Gourley 1 и Ронгсонг Лю 2

1 Математический факультет, университет Суррей, Гилфорд, Суррей, ГУ2 7ХН, UK
2 Факультет математики и Кафедра зоологии и физиологии Университета Вайоминга, Ларами, Вайоминг, США, 82071

Автор, ответственный за переписку.Электронная почта: [email protected]

Аннотация

Предлагается подход к моделированию миграции птиц, в котором есть регион, где птицы не двигаются, а проводят время, размножаясь. Птицы покидают этот район размножения и попадают в миграционный путь, который фактически представляет собой коридор с односторонним движением, начинающийся и место размножения. Математически пролетный путь представляет собой кривую, параметризованную длиной дуги. Скорость полета зависит от положения на пролетном пути с учетом таких факторов, как ветер а также остановки птиц в различных местах для зимовки или остановки в пути.На душу населения смертность на пролетном пути зависит как от положения, так и от возраста, что позволяет увеличить риски в местах остановки из-за нападения хищников и повышенный риск для неполовозрелых птиц. А Реакция-адвекция, структурированное по возрасту уравнение, моделирует динамику популяции на пролетном пути и с помощью метода преобразования Лапласа модель сводится к скалярной задержке дифференциальное уравнение для численности взрослых птиц в месте гнездования. Вымирание получены критерии устойчивости популяции птиц и результаты компьютерного представлены симуляции.

Классификация предметов по математике: 34K20 / 34K25 / 34K60 / 92D40

Ключевые слова: миграция птиц / возрастная структура / адвекция / задержка / стабильность

Модельная оценка риска столкновения хищных птиц с ветряными турбинами

Copyright © 2012 автор(ы). Публикуется здесь по лицензии The Resilience Alliance.
Перейти к pdf-версии этой статьи

Для ссылки на эту статью установлен следующий формат:
Эйхорн, М., К. Йохст, Р. Зеппельт и М. Дрекслер. 2012. Модельная оценка рисков столкновения хищных птиц с ветряными турбинами. Экология и общество 17 (2): 1.
http://dx.doi.org/10.5751/ES-04594-170201

Исследовать

1 УФЗ-Гельмгольц Центр экологических исследований, 2 УФЗ-Гельмгольц Центр экологических исследований

РЕЗЮМЕ

Расширение использования возобновляемых источников энергии, таких как энергия ветра, является многообещающим способом смягчения последствий изменения климата.Из-за риска столкновения с лопастями ротора ветряные турбины оказывают негативное воздействие на местные популяции птиц, особенно на хищных птиц, таких как красный коршун ( Milvus milvus ). Соответствующие инструменты оценки этих эффектов отсутствовали. Чтобы восполнить этот пробел, мы разработали пространственно-экспрессивную модель на основе агентов, которая имитирует поведение красного коршуна в поисках пищи вокруг своего гнезда в ландшафте, состоящем из различных типов землепользования. Мы определили риск столкновения «Красного коршуна» с турбиной в зависимости от расстояния между ветряной турбиной и аэродромом и других параметров.Функция воздействия включает синергетические эффекты видового поведения при поиске пищи и структуры ландшафта. Риск столкновения снижается экспоненциально с увеличением расстояния. Сила этого снижения зависит от поведения хищников в поисках пищи, их способности избегать ветряных турбин и средней скорости ветра в регионе. Риски столкновений, которые оцениваются имитационной моделью, находятся в диапазоне значений, наблюдаемых в полевых условиях. Полученная функция удара показывает, что риск столкновения можно описать как агрегированную функцию расстояния между ветряной турбиной и гнездом хищников.Это позволяет легко и быстро оценить воздействие на окружающую среду (существующих или планируемых) ветряных турбин в зависимости от их пространственного расположения. Кроме того, это означает, что минимальные буферные зоны для различных ландшафтов могут быть определены безопасным способом. Этот подход к моделированию может быть распространен на другие виды птиц с поведением в поисках пищи в центре. Он представляет собой полезный инструмент для ландшафтного планирования, направленный на минимизацию воздействия энергии ветра на биоразнообразие.

Ключевые слова: риск столкновения; кормодобывающее поведение; Оценка воздействия на; индивидуальная модель; Милвус Милвус; Красный коршун; пространственная модель; энергия ветра

ВВЕДЕНИЕ

Расширение производства возобновляемой энергии поощряется по всей Европе для смягчения последствий изменения климата.Во многих странах Европы это влечет за собой увеличение количества новых наземных ветровых электростанций. Нехватка земли и конфликты в области землепользования делают эту задачу сложной (Ohl and Eichhorn 2010). Определение подходящих площадок для ветряных турбин (ВТ) требует не только удовлетворения потребностей операторов ветряных электростанций, но и учета соответствующих неблагоприятных последствий производства энергии ветром, например воздействия на здоровье человека и дикую природу.

Биологи подчеркивают потенциальные последствия для популяций птиц, такие как беспокойство и перемещение (Percival 2000, 2005, Drewitt and Langston 2006, Larsen and Guillemette 2007, Pearce-Higgins et al.2009). Столкновения приводят к высокому уровню смертности, особенно хищников, наблюдаемых вблизи WT (Erickson et al. 2001, Hunt 2002, Barrios and Rodriguez 2004, Smallwood and Thelander 2007, Lekuona and Ursúa 2007, de Lucas et al. 2008, Krijgsveld et al. др. 2009).

Настоящее исследование посвящено риску столкновения красного коршуна ( Milvus milvus ) с WT. Эта хищная птица относится к видам с самой высокой частотой ударов лопастей винта (Маммен и Дюрр, 2006 г., Государственный центр охраны птиц Бранденбурга (BSBCC), 2010 г.).Причины такой исключительно высокой частоты столкновений до конца не изучены, но некоторые факты важны. Ветряные турбины часто располагаются в открытых сельскохозяйственных ландшафтах, которые представляют собой основную среду обитания красного коршуна. Более того, поведение хищника в диапазоне (полете) в этих ландшафтах способствует гибели людей при столкновениях. Кроме того, красных коршунов привлекают районы ближе к турбине, где обычно много добычи (Dürr 2009, Jedicke 2010).

Чтобы уменьшить воздействие диких животных на хищников, таких как красный коршун, необходимо тщательно выбирать места для диких животных.В Германии, где проживает около половины мировой популяции красных коршунов, в 1990-х годах произошел неконтролируемый рост ветряных электростанций. С тех пор федеральные земли, как правило, направляют распределение WT через региональное планирование. В результате ВТ концентрируются (и будут концентрироваться в будущем) в одних районах и исключаются из других. Однако, как отмечают Мэддерс и Уитфилд (2006), решения по планированию, как правило, основываются исключительно на субъективных суждениях из-за нехватки информации о процессах, определяющих риск столкновения.

Для этой оценки были установлены различные научные подходы. Одним из возможных подходов является пространственное моделирование (с изображением ареалов обитания и поведения) для выявления областей наибольшей уязвимости для птиц в ландшафтном масштабе путем прогнозирования ареалной активности интересующих видов (Williams et al., 1996, McGrady et al., 1997, McLeod et al., 1997). др., 2003 г., Мэддерс и Уитфилд, 2006 г.). Мэддерс и Уитфилд (2006) оценили такие пространственные модели как хорошие отправные точки для оценки воздействия, поскольку они экономически эффективны и могут определять критические местоположения.Тем не менее, трудно сделать выводы о возникающем в результате риске столкновения, потому что поведение вида при поиске пищи и схемы полета не учитываются. Второй подход заключается в использовании моделей риска столкновений (CRM), впервые разработанных Такером (1996 г.) и доработанных компаниями Biosis Research (2003 г.) и Подольским (2003, 2005 гг.). Они явно рассматривают взаимодействие WT и птиц. CRM основаны на математических уравнениях, которые включают эмпирические данные в соответствии с количеством птиц, наблюдаемых в районе предполагаемой ветряной электростанции, и долей времени полета в пределах рабочего объема ротора.Кроме того, учитываются параметры WT и размер, направление полета и скорость полета целевых птиц (Madders and Whitfield, 2006). Так называемая «Модель риска столкновения диапазона» (Band et al. 2007) представляет собой CRM, широко используемую в Великобритании.

Пространственные модели способны предсказать, обитает ли вид в определенной области, но не предоставляют информацию о риске столкновения. CRM, напротив, способны прогнозировать риски столкновений, но они предназначены для конкретных проектов ветряных электростанций и требуют большого количества входных данных, основанных на полевых исследованиях (Band et al.2007).

В этом исследовании аспекты обоих подходов были включены в пространственную имитационную модель с учетом поведения красного коршуна при полете и поиске пищи, а также пространственной структуры ландшафта. Мы исследуем, как риск столкновения в ландшафте зависит от расстояния между WT и гнездом Красного Коршуна. Такая функция воздействия (IF) была предложена Эйххорном и Дрекслером (2010) в контексте ландшафтного планирования. Он описывает риск столкновения в явном пространственном, но агрегированном виде и, следовательно, представляет собой быстрый и практичный инструмент для оценки риска столкновения потенциальных участков ВТ.Однако IF, использованный Eichhorn and Drechsler (2010), прогнозирует воздействия только качественным образом и основан на ряде специальных допущений. Таким образом, ее реальный вид и зависимость от видовых и ландшафтных особенностей остаются неясными.

Для понимания крупномасштабных последствий поведения видов в конкретных ландшафтах хорошо подходят агентные или индивидуальные модели (ABM/IBM) (Huston, et al., 1988, DeAngelis and Mooij, 2005, Grimm and Railsback, 2005). ). Мы разработали ABM для количественного прогнозирования риска столкновения в зависимости от расстояния между аэродромом и WT и объединили его с конкретными результатами Band CRM.В нашем ABM «агент» представляет собой одиночную особь хищника с изменяющимся поведением в зависимости от требований среды обитания и характеристик ландшафта. Для определения вероятностей столкновений для переменных расстояний между аэродромом и ВТ были проведены виртуальные эксперименты с АВМ. Для проверки ABM применялся подход, ориентированный на шаблоны (Wiegand et al. 2003, Grimm et al. 2005), в соответствии с которым упражнения по подбору модели выполняются между смоделированными результатами и полевыми наблюдениями.

МЕТОДЫ


Чтобы смоделировать полеты красного коршуна за пищей в ответ на структуру ландшафта, модель основана на текущих знаниях о поведении красного коршуна.Такой подход, основанный на агентах, обычно позволяет оценить видовую уязвимость к конкретным временным и/или пространственным характеристикам ландшафта (например, Verboom et al., 1991, Johst et al., 2001, Wichmann et al., 2004, Rodríguez et al. 2006, Бауэр и др., 2008). Признаком беспокойства для собирателя центрального места, такого как красный коршун, является расположение WT в непосредственной близости от гнезда. Уязвимость представлена ​​риском столкновения хищника с этим WT. Мы применяем этот подход к моделированию для прогнозирования воздействия WT на красного коршуна в районе Западной Саксонии.

Описание модели

Описание модели следует протоколу ODD (обзор, концепции дизайна, детали) для описания индивидуальных и агентных моделей (ABM/IBM) (Гримм и др., 2006).

Назначение

Цель ABM – определить ежегодную смертность центрального собирателя, в данном случае красного коршуна, в зависимости от расстояния между птичьим гнездом и WT. Для этого ABM учитывает поведение вида при кормлении, а также характеристики ландшафта.Модель включает процессы, необходимые для понимания взаимодействия между птицами и WT во время поиска пищи.

Основываясь на результатах моделирования, мы получили функцию воздействия, которая количественно определяет риск столкновения как функцию расстояния от аэродрома до WT и которая сравнима с функцией Eichhorn and Drechsler (2010). Затем мы изучаем, в какой степени такой агрегированный подход может отразить синергетический эффект видоспецифического поведения при поиске пищи и структуры ландшафта на риск столкновения.

Переменные состояния и масштабы

ABM включает в себя три типа объектов: ячейки сетки, составляющие ландшафт, Red Kite и WT (см. Таблицу 1).В настоящем исследовании мы рассматриваем модельный ландшафт, модель землепользования которого аналогична Западной Саксонии в Германии. Мы выбрали этот регион, потому что он входит в основную зону распространения Red Kite по всему миру.

Агент Red Kite спроектирован так, чтобы вести себя как типичный хищник во время полетов за пищей. Информация о его поведении и реакции на ландшафт была получена из наших собственных полевых наблюдений, интервью с экспертами (Hötker, личное сообщение, 2008 г.) и из литературы (Whitfield and Madders, 2006b, Nachtigall, 2008).Рассматривались только парные самцы хищных птиц из-за их большей летной активности в период размножения. Поведение в состоянии покоя не рассматривалось, поскольку оно не увеличивает риск столкновения.

WT определяется его пространственным положением относительно гнезда красных коршунов, которое расположено в центре модельного мира, и типом землепользования ячейки.

Большинство столкновений происходит в период размножения, когда совершаются частые полеты за кормом для кормления птенцов (Маммен и Дюрр 2006, Дюрр 2009).Сезон размножения красного коршуна длится 85 дней (апрель – июнь), что определяет продолжительность пробега модели. Следовательно, мы предполагаем, что столкновения, происходящие в это время, достаточно хорошо описывают годовой риск столкновения. 24-часовой день включает не только полеты за пищей, но также периоды отдыха и ночное поведение. Основываясь на времени отсутствия в гнезде, наблюдаемом Nachtigall (2008), мы рассчитали средний «период активности» (время, в течение которого птица активна и, следовательно, отсутствует в гнезде), равный 10.6 ч/день. По оценке Nachtigall (2008), периоды отдыха составляют около 50% «периода активности», поэтому птица летает примерно 5,3 часа в день или 450 часов в 85 дней. Таким образом, один модельный год соответствует 450 часам полета. Для расчета затраченного времени при каждом прогоне модели мы записывали пройденное расстояние и делили его на скорость полета хищника (табл. 1).

Обзор процессов и планирование

ABM основан на трех процессах движения (случайный полет, направленный полет и полет вперед) и двух событийных процессах (событие столкновения и захват добычи).В начале каждого шага модели птица производит выборку условий обитания в занимаемой и соседних клетках. Возможны три условия:

  • Занятые и все соседние клетки имеют одинаковое и не худшее качество среды обитания, что приводит к процедуре случайного полета. Здесь агент перемещается на одну клетку вперед, а затем решает с определенной вероятностью (1- p f )/2 совершить полный круг вправо или влево соответственно;
  • Соседние клетки различаются по качеству среды обитания, что приводит к процедуре направленного полета.Здесь агент продвигается к одной из ячеек с лучшим качеством среды обитания и решает с вероятностью (1- p f )/2 совершить полный круг вправо или влево соответственно; и
  • Занятая ячейка имеет наихудшее качество среды обитания, инициируя процедуру полета вперед, когда агент перемещается на одну ячейку (100 м) вперед.
В рамках этих процедур выполнялись два событийных процесса: процедура «событие-столкновение» и процедура «поймай жертву».Процедура столкновения определяет, при каких условиях происходит столкновение между Red Kite и WT. Чтобы произошло столкновение, должны совпасть разные обстоятельства: раптор должен занять ячейку, где находится ВТ, он должен лететь на высоте, на которой работают лопасти винта, и он должен пройти через пораженную часть ячейки. лопастями ротора.

Если хищник пересекает зону, охваченную лопастями ротора WT, и не пытается активно избежать удара, он будет поражен лопастью.Эти обстоятельства включаются в ABM посредством определения соответствующих вероятностей:

  1. Основным условием возникновения столкновения является достижение хищником области (ячейки), где находится WT.
  2. Вероятность того, что красный коршун пролетает на высоте, охватываемой ротором WT ( p fh ). Взяв WT с высотой ступицы hh = 78 м и длиной ротора r = 41 м и используя эмпирические данные Mammen (2010), мы оцениваем вероятность p fh = 0.34.
  3. Вероятность ( p rsa ) того, что хищник пройдет зону, пораженную ротором. Чтобы получить простую оценку, предположим, что хищник летит горизонтально к поверхности земли и ортогонально к плоскости, охватываемой ротором. Учитывая, что раптор летит в пределах интервала высот, определяемого высотой ступицы ВТ ( hh ) плюс/минус одна длина лопасти несущего винта ( r ). Это приводит к тому, что полетное окно расширяется по горизонтали на ширину ячейки (w = 100 м) и по вертикали на диаметр несущего винта (2r), что дает прямоугольную площадь 2rw.Круговая площадь, охваченная лопастями ротора, равна πr 2 . Если предположить, что распределение высот полета в полетном окне является равномерным, то вероятность того, что хищник пролетит через зону обметания несущего винта, равна:
  4. Вероятность столкновения с птицей при пролете через ротор (т. е. вероятность физического столкновения p BAND ) рассчитывается с использованием этапа 2 модели риска столкновения с полосой (Band et al.2007). «Вероятность зависит от размера птицы (как длины, так и размаха крыльев), ширины и шага лопастей турбины, скорости вращения турбины и, конечно же, скорости полета птицы» (Шотландское национальное наследие (SNH)). 2000). SNH, агентство по охране природы, финансируемое правительством Шотландии, предоставляет шаблон для расчета (SNH 2010). Неопределенности скорости ветра учитываются путем использования различных значений угла наклона лопастей несущего винта, что приводит к значениям p BAND между 0.144 и 0,205.
  5. Вероятность того, что хищник распознает угрозу и активно избегает столкновения ( p av ). В большинстве случаев хищники сканируют свое окружение и активно избегают столкновений с инфраструктурой. Это поведение резюмируется вероятностью избегания p av . Оценка вероятности избегания является сложной задачей (Chamberlain et al. 2006, Whitfield and Madders 2006a, Whitfield 2009). Смейлс и Мьюир (2005) используют три произвольные вероятности уклонения 95%, 98% и 99% для моделирования риска столкновения в Австралии.Используя данные о нескольких хищных птицах на 13 ветряных электростанциях в северной Испании, Whitfield and Madders (2006b) эмпирически оценили вероятность избегания от 98% до 100% с вероятным значением 99% для красного коршуна. В настоящем исследовании мы рассматриваем четыре возможных уровня для p av : 98%, 98,5%, 99% и 99,5%.
Таким образом, если смоделированный красный коршун занимает ту же ячейку, что и ВТ, вероятность его столкновения с ВТ составляет:
(2)

Красный коршун ловит добычу и возвращается в свое гнездо, прежде чем отправиться в следующий полет за пищей.Эта процедура параметризована с использованием частотного распределения времени отсутствия в гнезде, предоставленного Nachtigall (2008), с учетом того, что ок. 50% времени отсутствия используется для полета (см. подраздел Переменные состояния и масштабы). Это частотное распределение времени полета является дискретным, обеспечивая вероятность наблюдения времени полета в пределах определенного интервала. Предположим, что в пределах каждого из этих временных интервалов время полета равномерно распределено, чтобы получить непрерывную функцию плотности вероятности времени полета (рис.1). Блок-схема АВМ с описанными процедурами приведена на рис. 2.

Соответствующие концепции дизайна

Стохастичность

Виртуальный ландшафт генерируется случайным образом, исходя из фиксированных долей различных типов среды обитания. Кроме того, поведенческие решения хищника во время полета носят в значительной степени стохастический характер и, среди прочего, зависят от вероятности p f полета вперед и функции плотности вероятности продолжительности полета (рис.1). Модель была запущена 10 000 раз, и соответствующие переменные были проанализированы статистически.

Инициализация

Ландшафт модели инициализируется путем создания случайного ландшафта для каждого запуска моделирования. Количество ячеек с определенным качеством среды обитания ( hq = 0, 1, 2, 3) фиксировано и основано на структуре ландшафта в регионе Западной Саксонии. Агент Red Kite инициализируется в гнезде, расположенном в центре модельного мира. Объект WT инициализируется в случайно выбранном месте, ограниченном двумя ограничениями.Во-первых, он может быть расположен только в подходящих ячейках среды обитания, поэтому, например, лес ( hq = 0) исключен. Во-вторых, он находится на заданном расстоянии от аэрии, которое варьируется от 100 м до 500 м с шагом 200 м и от 500 до 5000 м с шагом 500 м.

Ввод

Ввод данных используется для двух процедур. Во-первых, пропорции типов землепользования, наблюдаемые в нашем эталонном регионе Западная Саксония, используются для создания виртуального ландшафта. Для региона характерна высокая доля открытых сельскохозяйственных угодий и небольшая доля лесных массивов.Различные типы землепользования, извлеченные из реальных данных о растительном покрове (ATKIS 2007), объединены в четыре класса с разным уровнем качества среды обитания. Луга и пастбища имеют наивысшее качество среды обитания ( hq = 3) и составляют около 11% территории Западной Саксонии, качество среды обитания hq = 2 (например, пахотные земли) составляет около 55%, а качество среды обитания hq = 1 ( например, населенные пункты) составляет около 4%, в то время как площадь лесов имеет самое низкое качество ( hq = 0) и составляет около 17% ландшафта.

Взаимодействие

Агент Red Kite взаимодействует с окружающим ландшафтом, при этом качество ландшафта влияет на поведение агента в полете. Второе взаимодействие происходит между Red Kite и WT. Если условия, определенные в процессе события-столкновения (см. раздел Обзор процесса и планирование), выполняются, Red Kite сталкивается с WT.

Валидация модели поведения при поиске пищи

Мы подтвердили поведение при поиске пищи в модели, сравнив ее выходные данные с эмпирическими данными о поведении.Хотя подробные полевые данные по красному коршуну были редки, частоты проживания за пределами гнезда в определенном классе расстояния до гнезда и его максимальное расстояние до гнезда были определены Нахтигаллом (2008) и использовались для проверки.

Стратегии

Есть два параметра модели, которые преимущественно управляют полетным поведением агента Red Kite: вероятность p f полета вперед и максимальное время пребывания T на ячейке во время полетов.Из-за их неопределенностей правдоподобные значения оцениваются с помощью моделирования, ориентированного на закономерности (Гримм и др., 2005). Вероятность p f колеблется от 0 до 1, а время пребывания T колеблется от 1,2 до 12 мин (Nachtigall, личное сообщение, 2009 г.). Варьируя p f с шагом 0,1 и T с шагом 1,2 мин, и систематически комбинируя p f и T для всех значений, можно получить 110 комбинаций параметров, называемых далее стратегиями.

Определение наилучших стратегий

Чтобы определить, какая из этих стратегий обеспечивает наилучшее соответствие смоделированного и эмпирического поведения, мы запускали модель 10 000 раз для каждой стратегии и записывали частоты проживания x i хищник в четырех различных классах дальности ( i = 1,…,4) от гнезда: между 0 и 1 км ( i = 1), между 1 и 2 км ( i = 2), между 2 и 3 км ( i = 3) и более 3 км ( i = 4).Nachtigall (2008) определяет частоты для этих классов дистанций: Y 1 y 1

  • 8 = 0,6, y 2 = 0,2, y 3 = 0,15, и y 4 = 0,05 для мужчин Красные коршуны. Помимо классов расстояний, мы сравнили смоделированное максимальное расстояние от гнезда (обозначенное как k ) со значением l max = 4500 м, наблюдаемым в полевых условиях Nachtigall (2008).

    Относительное отклонение σ i x i от эмпирических данных y i для каждого класса расстояний (i) вычислялось по и среднее относительное отклонение по всем классам расстояний σ distclas by

    (4)

    Относительное отклонение σ maxdist по отношению к максимальному расстоянию вычислялось по Путем минимизации σ distclass и σ maxdist мы определили стратегии, которые лучше всего соответствуют эмпирическим данным.

    Анализ риска столкновения

    Для стратегий, которые обеспечивают наилучшее соответствие модели эмпирическим данным, мы определили риск столкновения для набора сценариев. Каждый сценарий определяется комбинацией расстояний от аэродрома до БТ и вероятности уклонения p av . Расстояние от аэродрома до WT варьируется в 11 шагов от 100 до 5000 м, а вероятность уклонения p av в три шага от 0,98 до 0,995 (см. подраздел Обзор процесса и планирование), что дает в общей сложности 48 сценариев.

    Мы прогнали модель 10 000 раз для лучших стратегий и 48 сценариев. Для каждого прогона модели генерировался случайный ландшафт с теми же пропорциями типов местообитаний, что и в исследуемом регионе, WT располагалась случайным образом на заданном расстоянии от гнезда, и мы фиксировали, произошло ли столкновение или нет. Затем для каждого сценария рассчитывался риск столкновения путем деления количества событий столкновения на количество прогонов модели.

    РЕЗУЛЬТАТЫ

    Поведение при поиске пищи

    Поведение полета в модели характеризуется вероятностью полета вперед и временем пребывания в ячейке.Для 110 различных стратегий, каждая из которых определяется комбинацией вероятности полета вперед p f и максимального времени пребывания T , относительные отклонения между смоделированными и эмпирическими данными (Nachtigall 2008) для σ distclass и σ maxdist были рассчитаны, как подробно описано в подразделе Методы «Подтверждение кормодобывающего поведения» выше.

    На рис. 3 показаны результаты подгонки модели для частот, на которых хищник наблюдается в различных классах расстояний, в зависимости от p f и T .Она сильно варьируется для p f и слабо зависит от T . Минимальное относительное отклонение σ distclass 0,17 найдено для стратегии p f = 0,4, T = 12 мин.

    Подгонка модели также применялась для максимального расстояния полета до аэродрома ( σ maxdist ) в зависимости от p f и T . Подобно σ distclass на рис.3, σ maxdist сильно варьируется для p f , но слабо зависит от T . Минимальное относительное отклонение σ maxdist равное 0,01 получается для стратегии p f = 0,3 и T = 3,6 мин.

    Две стратегии, полученные из модели, соответствуют ( p f = 0,4, T = 12 мин и p f = 0,3, T = 3.6 мин) представляют аналогичные уровни для p f (0,4 против 0,3) и значительно различаются в T (12 мин против 3,6 мин). Однако, как отмечалось выше, уровень T лишь слабо определяет отклонение между выходными данными модели и наблюдаемыми значениями (Nachtigall 2008). Таким образом, обе стратегии обеспечивают удовлетворительное соответствие модели с относительными отклонениями менее 20%. Поскольку стратегия p f = 0,4, T = 12 мин работает немного лучше по сравнению с σ distclass , тогда как стратегия ( p f

    5 = 900,000)3 и T = 3,6 мин) работает лучше для σ maxdist , мы учитываем оба при анализе риска столкновения.

    Опасность столкновения

    Подгонка нашей модели, касающейся поведения в полете, выявила две стратегии, которые соответствуют наблюдаемым полевым данным. Для этих стратегий ( p f = 0,4, T = 12 мин, рис. 4b,d, и p f = 0,3 и T = 3,6 мин, рис. 4a,c) , был выполнен анализ риска столкновения и получена функция удара.

    На рис. 4 показан риск столкновения с точки зрения годового коэффициента смертности в зависимости от расстояний от аэродрома до ВТ для четырех вероятностей избегания p av и двух различных вероятностей физического столкновения p BAND . Как и ожидалось, риск столкновения уменьшается с увеличением расстояния от аэродрома до БТ. Кривые имеют экспоненциальную форму, так что риск столкновения быстро снижается вблизи гнезда и медленнее на больших расстояниях. Эти функции воздействия показывают, что экспоненциальная зависимость (т.т. е., exp(-distance)) является более подходящим, чем колоколообразная ударная функция (т.е. exp(-distance 2 )) принятая в нашем предыдущем исследовании (Eichhorn and Drechsler 2010).

    Функция удара обычно зависит от времени пребывания T , вероятности уклонения p av и вероятности физического столкновения p BAND . Поведение в полете с более коротким временем пребывания приводит к более высокому годовому уровню смертности из-за столкновения с WT. Снижение вероятности уклонения увеличивает риск столкновения.Например, на коротких дистанциях аэрия–ВТ (<1500 м) он колеблется до 0,4 в коэффициенте смертности для p av между 0,98 и 0,995. Увеличение p BAND за счет увеличения скорости ветра показывает более высокую вероятность поражения хищника лопастью несущего винта из-за геометрических изменений лопастей несущего винта ВТ при адаптации к более высоким скоростям ветра (рис. 4а,б). по сравнению с рис. 4c,d).

    ОБСУЖДЕНИЕ

    Важным шагом на пути к повышению устойчивости развития ветроэнергетики является оценка воздействия ВЭУ на окружающую среду с точки зрения риска столкновения, который они представляют для видов птиц.Аспект, который редко исследовался для этой оценки, — это взаимосвязь между риском столкновения и расстоянием между птичьим гнездом и WT в ландшафте. Поэтому мы разработали модель на основе агентов, с помощью которой мы исследовали эту взаимосвязь для кормящихся видов хищных птиц. Среди видов, находящихся под угрозой исчезновения и подозреваемых в воздействии WT, есть красный коршун. Модель на основе агентов имитирует схемы полета красного коршуна в поисках пищи и прогнозирует ежегодные уровни смертности из-за столкновений с WT на разных расстояниях от гнезда.

    На основе этих симуляций мы смогли вывести так называемую функцию воздействия, которая описывает функциональную взаимосвязь между годовым риском столкновения и расстоянием от аэродрома до ВТ. Он объединяет взаимодействие видового поведения при поиске пищи и ландшафтной структуры, включая присутствие WT. Мы обнаружили, что риск столкновения экспоненциально снижается с увеличением расстояния между птичьим гнездом и WT. Сила этого снижения чутко зависела от реализованной вероятности уклонения p av , определяющей вероятность того, что птица активно избегает столкновения с лопастью несущего винта, и конкретного поведения птицы в полете (задаваемого параметрами T и p f , см. Таблицу 1).

    Таким образом, мы рассчитали функцию воздействия для четырех различных вероятностей уклонения, которые охватывают значения, указанные Уитфилдом и Мэддерсом (2006b), и продемонстрировали диапазон неопределенности риска столкновения. Смоделированное поведение красного коршуна в полете было подтверждено путем сравнения выходных данных модели с полевыми данными о частоте наблюдения птиц в определенных классах расстояний и максимальном расстоянии их полета до гнезда. Относительное отклонение между смоделированной и наблюдаемой частотами оказалось ниже 20%.Следует отметить, что в настоящей модели поведение красного коршуна в полете зависит от реальных условий окружающей среды, включая случайную составляющую, а не от памяти. На самом деле, некоторые участки вокруг гнезда более предпочтительны, чем другие, поскольку ожидается, что хищники смогут запомнить хорошие места для охоты (Nachtigall, личное сообщение, 2009 г.). Однако адекватные эмпирические данные отсутствуют. Возможный экспериментальный подход к получению более полных знаний о кормовом поведении птиц, например.g., спутниковая телеметрия GPS, которая успешно применялась для телеметрии миграционных перелетов (Meyburg and Pfeiffer, 2009). Подобные данные, если они доступны для поведения при ареале во время сезона размножения, могут быть включены в модель, основанную на агентах, поскольку наш подход достаточно гибок, чтобы обеспечить включение улучшенных правил перемещения.

    Поскольку сопоставимые полевые данные отсутствуют, мы косвенно подтвердили полученную функцию воздействия, используя два крупных полевых исследования (Hötker et al.2006, Дюрр 2009). В этих исследованиях не учитывалась зависимость коэффициентов смертности от расстояний от вольера до ВТ, но отслеживалось количество погибших птиц на турбину в год в разных регионах. Хёткер и др. (2006) подсчитали, что в Германии WT убивают около 100 красных коршунов в год. Предполагая равное распределение столкновений с птицами в Германии и принимая во внимание общее количество ВТ (16 500 ВТ; Bundesverband Windenergie (BWE) 2010), это приводит к годовому риску столкновения на турбину, равному 0,006.Во втором исследовании (Dürr 2009) использовались записи из немецкой федеральной земли Бранденбург, региона, соседнего с Западной Саксонией. Количество столкновений красных коршунов с WT было зарегистрировано в период с 2001 по 2009 год. На основании этих данных Дюрр (2009) оценил годовую частоту столкновений на одну турбину в 0,028. В полученной функции удара частота столкновений в этих двух исследованиях соответствует расстояниям от аэродрома до ВТ 2000–2500 м и 1300–1500 м соответственно. Эти два диапазона полученных расстояний хорошо соответствуют наблюдаемым расстояниям от гнезда до WT в регионе, а также соответствуют типичным расстояниям полета красного коршуна (Nachtigall 2008).Таким образом, полученная функция воздействия косвенно подтверждается.

    Если в ландшафте есть несколько БТ на разных расстояниях, вероятность не столкнуться ни с одним из них является произведением вероятностей не столкнуться с каждым отдельным БТ. Индивидуальные вероятности столкновений могут быть получены из производной функции удара. В качестве альтернативы модель может быть запущена одновременно с несколькими WT в ландшафте модели. Следовательно, модель также может быть использована для оценки влияния ветряных электростанций.

    Изучение последствий риска столкновения с динамикой популяции интересно, потому что неясно, приводят ли дополнительные смертности, вызванные WT, к сокращению популяции или они только компенсируют регулирование популяции в зависимости от плотности. Используя пакет программного обеспечения для анализа жизнеспособности популяции VORTEX (см. http://www.vortex9.org/vortex.html), Hötker et al. (2006) продемонстрировали четкую тенденцию к сокращению популяции, вызванную включением смертности, вызванной WT.Исследование пришло к выводу, что существует потребность в более качественных наборах данных о смертности в результате столкновения с WT. Наши расчетные коэффициенты смертности и результирующая функция воздействия могут использоваться в качестве исходных данных для такого анализа жизнеспособности популяции и, следовательно, могут напрямую способствовать более точной оценке популяционных тенденций. Кроме того, функция воздействия может быть использована для оценки размера буферных зон вокруг вольеров, в которых запрещено возведение ВЭУ, чтобы минимизировать негативное воздействие развития ветроэнергетики на птиц.

    Наш подход к моделированию можно применить и к другим видам хищников, при условии, что поведение и параметры кормодобывания будут соответствующим образом адаптированы. Возможна адаптация к другим регионам. В обоих случаях для параметризации модели требуется достаточное количество полевых данных. В частности, было бы интересно сравнить функции воздействия, полученные для разных видов и разных ландшафтов, тем самым поддерживая всестороннюю оценку экологических последствий развития ветроэнергетики.

    ЗАКЛЮЧЕНИЕ

    Анализ нашего подхода к моделированию на основе агентов показывает, что синергетические эффекты кормодобывающего поведения и структуры ландшафта могут быть отражены в агрегированном соотношении риска столкновения в зависимости от расстояния между аэри и WT. Таким образом, наш подход к получению функций воздействия с помощью агентного моделирования обеспечивает полезный инструмент в ландшафтном планировании для развития ветроэнергетики и помогает устойчивому достижению целей в области возобновляемых источников энергии.

    Полученная функция воздействия в сочетании с эколого-экономическим анализом, предложенным Эйххорном и Дрекслером (2010), позволяет определить так называемые компромиссы между производством энергии ветра и защитой от красных коршунов.Эти компромиссы показывают функциональную взаимосвязь между увеличением производства энергии ветра и результирующим воздействием на окружающую среду.

    Количественная спецификация функции воздействия для определенных видов в определенном ландшафте, включая ее подтверждение полевыми данными, важна для ее использования в конкретных процессах планирования и проектирования развития ветроэнергетики. Следовательно, для исчезающих видов необходимы достаточные полевые данные для параметризации и проверки таких моделей на основе агентов.


    БЛАГОДАРНОСТИ

    Мы хотели бы поблагодарить Winfried Nachtigall и Herman Htker за эмпирическую поддержку и советы по орнитологическим вопросам во время разработки модели. Мы также хотели бы поблагодарить Яна Энгеля и Андреаса Тиле за вдохновляющие обсуждения, техническую поддержку и советы по программированию. Авторы выражают благодарность Министерству образования и научных исследований за финансирование исследовательского проекта «Конфликты интересов в области ветроэнергетики» [Nachhaltige Landnutzung im Spannungsfeld umweltpolitisch konfligierender Zielsetzungen am Beispiel der Windenergiegewinnung] (грант No.01UN0601A, B) в рамках программы Fona «Экономика для устойчивого развития [Wirtschaftswissenschaften fr Nachhaltigkeit] (WIN). Эта работа была дополнительно поддержана Импульсным и сетевым фондом Гельмгольца через Междисциплинарную высшую школу экологических исследований им. Гельмгольца (HIGRADE)».

    ЦИТИРОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА

    АТКИС. 2007. Авторитетная топографо-картографическая информационная система ATKIS®-DGM25. Номер лицензии: 3219/07, Управление боеприпасов Саксония, Дрезден, Германия.

    Бэнд В., М. Мэддерс и Д. П. Уитфилд. 2007. Разработка полевых и аналитических методов для оценки риска столкновения с птицами на ветряных электростанциях. Страницы 259–275 в M. de Lucas, GFE Janss и M. Ferrer, редакторы. Птицы и ветряные электростанции: оценка риска и его снижение. Quercus, Мадрид, Испания.

    Барриос Л. и А. Родригес. 2004. Поведенческие и экологические корреляты смертности парящих птиц от береговых ветряных турбин. Журнал прикладной экологии 41:72–81. http://дх.doi.org/10.1111/j.1365-2664.2004.00876.x

    Бауэр, С., М. ван Динтер, К.-А. Хёгда, М. Клаассен и Дж. Мэдсен. 2008. Последствия изменения мест остановок в зависимости от климата на график миграции и приспособленность арктических гусей. Журнал прикладной экологии 77: 654–660. http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-2656.2008.01381.x

    Biosis Research. 2003. Приложение по моделированию птиц к Timewell and Meredith 2002. Приложение 6a. Отчет для Гидроэлектрической компании. Biosis Research, Мельбурн, Австралия.

    Бранденбургский государственный центр охраны птиц (BSBCC). 2010. Vogelverluste an Windenergieanlagen в Германии. Zentrale Fundkartei. Staatliche Vogelschutzwarte im Landesamt für Umweltamt, Gesundheit und Verbraucherschutz Brandenburg zusammengestellt: Тобиас Дюрр. BSBCC, Бранденбург, Германия. [онлайн] URL:
    http://www.mugv.brandenburg.de/cms/media.php/lbm1.a.2334.de/wka_vogel.xls.

    Брудерер Б. и А. Болдт. 2001. Летные характеристики птиц: I. Радиолокационные измерения скоростей. Ибис 143:178–204. http://dx.doi.org/10.1111/j.1474-919X.2001.tb04475.x

    Bundesverband Windenergie e.V. (БВЕ). 2010. Die Entwicklung der Windenergie in Deutschland 2009. [онлайн] URL:
    http://www.wind-energie.de/de/statistiken/charts/365/0/statistik.csv.

    Чемберлен, Д. Э., М. Р. Рефиш, А. Д. Фокс, М. Десхольм и С. Энтони. 2006. Влияние показателей избегания на прогнозы смертности птиц, сделанные с помощью моделей риска столкновения ветряных турбин. Ибис 148:198–202.http://dx.doi.org/10.1111/j.1474-919X.2006.00507.x

    DeAngelis, D.L., and W.M. Mooij. 2005. Индивидуальное моделирование экологических и эволюционных процессов. Ежегодный обзор экологии, эволюции и систематики 36: 147–168. http://dx.doi.org/10.1146/annurev.ecolsys.36.102003.152644

    de Lucas, M., G. F. E. Janss, D. P. Whitfield и M. Ferrer. 2008. Смертность хищных птиц на ветряных электростанциях не зависит от их численности. Журнал прикладной экологии 45:1695–1703.http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-2664.2008.01549.x

    Дрюитт А. Л. и Р. Х. У. Лэнгстон. 2006. Оценка воздействия ветряных электростанций на птиц. Ибис 148:29–42. http://dx.doi.org/10.1111/j.1474-919X.2006.00516.x

    Dürr, T. 2009. Zur Gefährdung des Rotmilans Milvus milvus durch Windenergieanlagen в Германии. Informationsdienst Naturschutz Niedersachsen 29:185–191.

    Эйххорн М. и М. Дрекслер. 2010. Пространственные компромиссы между производством энергии ветра и предотвращением столкновений с птицами в сельскохозяйственных ландшафтах. Экология и общество 15: 10. [онлайн] URL: http://www.ecologyandsociety.org/vol15/iss2/art10/.

    Эриксон В.П., Г.Д. Джонсон, М.Д. Стрикленд, Д.П. Янг, К.Дж. Сернка и Р.Е. Гуд. 2001. Столкновения птиц с ветряными турбинами: резюме существующих исследований и сравнений смертности птиц при столкновениях в Соединенных Штатах. NWCC и RESOLVE Inc., Кинг-Сити, Онтарио, Канада, и LGL Ltd. и RESOLVE Inc., Вашингтон, округ Колумбия, США.

    Гримм, В., У. Бергер, Ф.Бастиансен, С. Элиассен, В. Гино, Дж. Гиске, Дж. Госс-Кастарр, Т. Гранд, С. Хайнц, Г. Хьюз, А. Хут, Ю. Ю. Джепсен, К. Йоргенсен, В. М. Муий, Б. Мюллер, Г. Пеер, К. Пиу, С. Ф. Рейлсбэк, А. М. Роббинс, М. М. Роббинс, Э. Россманит, Н. Рюгер, Э. Странд, С. Суисси, Р. А. Стиллман, Р. Вабё, У. Виссер и Д. Л. ДеАнджелис. 2006. Стандартный протокол для описания индивидуальных и агентных моделей. Экологическое моделирование 198:115–126. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2006.04.023

    Гримм В. и С. Ф. Рейлсбэк. 2005. Индивидуальное моделирование и экология. Принстонская серия по теоретической и вычислительной биологии. Princeton University Press, Принстон, Нью-Джерси, США и Оксфорд, Великобритания. http://dx.doi.org/10.1016/S0304-3800(98)00186-0

    Grimm, V., E. Revilla, U. Berger, F. Jeltsch, W.M. Mooij, S.F. Railsback, H.H. Thulke, J. , Вайнер, Т. Виганд и Д. Л. ДеАнджелис. 2005. Шаблонно-ориентированное моделирование сложных агентных систем: уроки экологии. Наука 310:987–991. http://dx.doi.org/10.1126/science.1116681

    Хёткер, Х., К.-М. Томсен и Х. Джеромин. 2006. Воздействие на биоразнообразие эксплуатации возобновляемых источников энергии: пример птиц и летучих мышей — факты, пробелы в знаниях, потребности в дальнейших исследованиях и орнитологические рекомендации по развитию использования возобновляемых источников энергии. Michael-Otto-Institut im NABU, Бергенхузен, Германия.

    Хант, Г. 2002. Беркуты в опасном ландшафте: прогнозирование последствий смягчения последствий ударов лопастей ветряных турбин. Отчет консультанта 500-02-043F, PIER – Экологическая зона. Подготовлено для: Энергетическая комиссия Калифорнии, Сакраменто, Калифорния, США.

    Хьюстон М., Д. ДеАнджелис и В. Пост. 1988. Новые компьютерные модели объединяют экологическую теорию. BioScience 38:682–691. http://dx.doi.org/10.2307/1310870

    Jedicke, E. 2010. Rotmilan und Windkraft. Naturschutz und Landschaftsplanung 43:35.

    Йохст К., Р. Брандл и Р. Пфайфер. 2001. Добыча пищи в неоднородном и динамичном ландшафте: землепользование человеком и белый аист. Экологические приложения 11:60–69. http://dx.doi.org/10.1890/1051-0761(2001)011[0060:FIAPAD]2.0.CO;2

    Krijgsveld, K.L., K. Akershoek, F. Schenk, F. Dijkf, and S. Дирксен. 2009. Риск столкновения птиц с современными большими ветряными турбинами. Ardea – Официальный журнал Союза орнитологов Нидерландов 97:357–366. http://dx.doi.org/10.5253/078.097.0311

    Ларсен, Дж. К. и М. Гийметт. 2007. Влияние ветряных турбин на поведение зимующих обыкновенных гаг в полете: последствия для использования среды обитания и риск столкновения. Журнал прикладной экологии 44: 516–522. http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-2664.2007.01303.x

    Лекуона, Дж. М. и К. Урсуа. 2007. Смертность птиц на ветряных электростанциях Навары (север Испании). Страницы 177–192 в М. де Лукас, Г. Янс и М. Феррер. 2007. Птицы и ветряные электростанции: оценка риска и его снижение. Quercus/Liberia Linneo, Мадрид, Испания.

    Маддерс М. и Д. П. Уитфилд. 2006. Верхние хищники и оценка воздействия ветряных электростанций. Ибис 148:43–56. http://dx.doi.org/10.1111/j.1474-919X.2006.00506.x

    Mammen, U. 2010. Aktueller Wissensstand zum Konfliktfeld «Rotmilan und Windkraft». [онлайн] URL: http://www.wind-energie.de/fileadmin/dokumente/Themen_A-Z/Vogelschutz/07_Mammen_Rotmilan.pdf.

    Маммен У. и Т. Дюрр. 2006. Rotmilane und Windkraftanlagen – Konflikt oder übertreibung? APUS — Beiträge zur Avifauna Sachsen-Anhalts 13:73–74.

    МакГрэйди, М. Дж., Д. Р. А. Маклеод, С. Дж. Петти, Дж. Р. Грант и И. П. Бейнбридж. 1997. Беркуты и лесное хозяйство. Информационная записка Комиссии по лесному хозяйству 292. Комиссия по лесному хозяйству, Рослин, Великобритания.

    Маклеод, Д. Р. А., Д. П. Уитфилд, А. Х. Филдинг, П. Ф. Хауорт и М. Дж. Макгрэйди. 2003. Прогнозирование использования домашнего ареала беркутами Aquila chrysaetos в западной Шотландии. Наука о птицах 2:183–198.

    Мейбург, Б.У. и Т. Пфайффер. 2009. GPS-Satelliten-Telemetrie als neue Methode in der Forschung am Rotmilan Milvus milvus . Informationsdienst Naturschutz Niedersachsen 29:211.

    Нахтигаль, В. 2008. Der Rotmilan ( Milvus milvus , L 1758) в Саксонии и Зюдбранденбурге – Untersuchungen zur Verbreitung und ökologie. Диссертация, Мартин-Лютер-Университет Галле — Виттенберг. [онлайн]
    URL: http://sundoc.bibliothek.uni-halle.de/diss-online/08/08h318/prom.pdf.

    Ол, К. и М. Эйххорн. 2010. Несоответствие между региональным пространственным планированием развития ветроэнергетики в Германии и национальными критериями приемлемости для льготных тарифов — тематическое исследование в Западной Саксонии. Политика землепользования 27:243–254. http://dx.doi.org/10.1016/j.landusepol.2009.06.004

    Пирс-Хиггинс, Дж. В., Л. Стивен, Р. Х. У. Лэнгстон, И. П. Бейнбридж и Р. Буллман. 2009. Распределение гнездящихся птиц вокруг ветряных электростанций на возвышенностях. Журнал прикладной экологии 46:1323–1331.

    Персиваль, С. М. 2000. Птицы и ветряные турбины в Великобритании. Дикая природа Великобритании 12:8–15.

    Персиваль, С. М. 2005. Птицы и ветряные электростанции: каковы настоящие проблемы? British Birds 98:194–204.

    Подольский, Р. 2003. Модель риска столкновения с птицами (ARC). Семинар по биологическому значению NWCC, 17–18 ноября 2003 г. Национальный координационный комитет по ветру, Вашингтон, округ Колумбия, США.

    Подольский Р. 2005. Применение инструментов оценки риска: модель риска столкновения птиц. Страницы 86–87 в С. С. Шварц, редактор. Proceedings of Onshore Wildlife Interactions with Wind Developments, Research Meeting V, Лэнсдаун, Вирджиния, 3–4 ноября 2004 г.Подготовлено для Подкомитета дикой природы Национального координационного комитета по ветру. RESOLVE, Incorporated, Вашингтон, округ Колумбия, США.

    Родригес, К., К. Йохст и Дж. Бустаманте. 2006. Как типы культур влияют на успех размножения малых пустельг через качество и доступность добычи? Моделирующий подход. Журнал прикладной экологии 43: 587–597. http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-2664.2006.01152.x

    Национальное наследие Шотландии (SNH). 2000. Ветряные электростанции и птицы: расчет теоретического риска столкновения при отсутствии действий по предотвращению столкновения.Серия руководящих указаний, Природное наследие Шотландии. [онлайн] URL: http://www.snh.gov.uk/docs/C205425.pdf.

    Национальное наследие Шотландии (SNH). 2010. Оценка риска столкновения — шаблон расчета в Excel . [онлайн] URL: http://www.snh.gov.uk/docs/C234672.xls.

    Смейлз И. и С. Мьюир. 2005. Смоделировано кумулятивное воздействие на тасманского клинохвостого орла ветряных электростанций по всему ареалу этого вида. Проект №. 4857. Отчет для Департамента окружающей среды и наследия.Biosis Research Pty. Ltd.

    Smallwood, K. S., and C. Thelander. 2007. Смертность птиц в районе ветряных ресурсов на перевале Альтамонт, Калифорния. Журнал управления дикой природой 72: 215–223. http://dx.doi.org/10.2193/2007-032

    Tucker, V. A. 1996. Математическая модель столкновения птиц с роторами ветряных турбин. Журнал солнечной энергетики 118: 253–262. http://dx.doi.org/10.1115/1.2871788

    Вербум Дж., А. Шотман, П. Опдам и Дж. А. Дж.Мец. 1991. Метапопуляции европейских поползней в фрагментированных сельскохозяйственных ландшафтах. Ойкос 61: 149–156. http://dx.doi.org/10.2307/3545332

    Whitfield D. P. 2009. Предотвращение столкновений беркутов на ветряных электростанциях в соответствии с моделью риска столкновения «Band». Natural Research Ltd., Бэнчори, Великобритания.

    Уитфилд Д. П. и М. Мэддерс. 2006а. Обзор воздействия ветряных электростанций на луней-куриц Circus cyaneus и оценка показателей предотвращения столкновений. Информационная записка о естественных исследованиях 1, Natural Research Ltd., Бэнчори, Великобритания.

    Уитфилд, Д. П. и М. Мэддерс. 2006б. Получение коэффициентов предотвращения столкновений для красных коршунов Milvus milvus. Информационная записка о естественных исследованиях. Natural Research Ltd., Бэнчори, Великобритания.

    Wichmann, M.C., WRJ. Dean, and F. Jeltsch. 2004. Глобальные изменения бросают вызов желтому орлу ( Aquila rapax ): моделирование риска исчезновения с учетом прогнозируемых изменений климата и землепользования. Страус 75:204–210. http://dx.doi.org/10.2989/00306520409485446

    Виганд, Т., Ф. Йелч, И. Хански и В. Гримм. 2003. Использование модельно-ориентированного моделирования для выявления скрытой информации: ключ к согласованию экологической теории и ее применения. Ойкос 100:209–222. http://dx.doi.org/10.1034/j.1600-0706.2003.12027.x

    Williams, P.H., D. Gibbons, C. Margules, A. Rebelo, C. Humphries and R. Pressey. 1996. Сравнение горячих точек богатства, горячих точек редкости и дополнительных областей для сохранения разнообразия с использованием британских птиц. Биология сохранения 10:15–74.http://dx.doi.org/10.1046/j.1523-1739.1996.10010155.x

    Адрес корреспондента:
    Маркус Эйххорн
    Кафедра экологического моделирования
    Permoserstrae 15 / 04318 Лейпциг,
    Германия

    [email protected]

    Постдокторская степень в области моделирования численности размножающихся птиц для информирования крупномасштабной охраны природы: Висконсин

    Постдокторская позиция в области моделирования численности размножающихся птиц для информирования о крупномасштабной охране природы: Висконсин — доска объявлений о природных ресурсах Нажмите, чтобы перейти к центру дополнительных ресурсов, связанных с текущей ситуацией с COVID-19.
    Агентство
    Университет Висконсина – Мэдисон
    Местоположение
    Мэдисон, Висконсин
    Категория работы
    Назначения после докторантуры
    Зарплата
    50 000
    Дата начала
    01.08.2021
    Последняя дата подачи заявки
    01.06.2021
    Веб-сайт
    https://zuckerberg.russell.wisc.edu/opportunities/
    Описание
    Атласы гнездящихся птиц являются широко используемым инструментом мониторинга для определения охраняемых территорий и изучения влияния потери среды обитания и изменения климата на распространение видов. Атлас гнездящихся птиц Висконсина II проводился в период с 2015 по 2019 год с целью определения текущего распределения и численности гнездящихся птиц в Висконсине. В рамках этих усилий была развернута инновационная схема вторичной выборки точек для получения точных оценок размера популяции и создания пространственно точных моделей численности птиц по всему штату; В результате программы отбора проб за четыре года полевых работ было обнаружено 16 542 местоположения и 380 567 наблюдений за птицами.Мы ищем сотрудника с докторской степенью для 1) разработки пространственных моделей численности и оценок размера популяции в масштабе штата для нескольких видов птиц, 2) разработки рекомендаций для будущего отбора проб и 3) оценки оптимальности заповедных земель для отдельных видов и выявления те виды, которые хорошо представлены в существующей сети заповедных земель. Ожидается, что успешный кандидат будет регулярно встречаться с координаторами атласа, разрабатывать рукописи для рецензирования и сотрудничать с государственными исследователями и менеджерами.Этот проект будет поддерживаться Департаментом экологии лесов и дикой природы под руководством доктора Бенджамина Цукерберга (http://labs.russell.wisc.edu/zuckerberg/). Университет Висконсин-Мэдисон — один из крупнейших исследовательских университетов США. UW-Madison имеет долгую историю передового опыта в области экологии, природоохранной биологии, зоологии и науки о дистанционном зондировании. Мэдисон, штат Висконсин, неизменно считается одним из лучших мест в Соединенных Штатах для жизни, работы и учебы (http://www.wisc.edu/about/location.php). Это столица Висконсина с оживленным населением около 240 000 человек, которая сочетает в себе очарование маленького городка с большим разнообразием возможностей для отдыха и культурных мероприятий. Продолжительность назначения составляет 24 месяца, и должность может начаться уже 1 июля 2021 года, но дата начала является предметом переговоров. Заработная плата составляет 50 000 долларов США в год плюс премии. Компенсация расходов на переезд не предусмотрена. Заявки будут рассматриваться по мере поступления и начнутся немедленно.Заявки, полученные до 01 июня 2021 года, будут рассмотрены в полном объеме. Кандидаты должны отправить хорошо составленное сопроводительное письмо с кратким изложением своих исследовательских интересов и причин подачи заявки, резюме и контактную информацию для трех ссылок. Все заявки (отправляемые по электронной почте в виде одного файла PDF) следует отправлять по адресу [email protected] с пометкой «Заявка PostDoc — Атлас».
    Квалификация
    Минимальные требования включают: 1) степень доктора философии. в экологии, природоохранной биологии, биостатистике или смежных областях; 2) знание принципов и методов динамики и распределения населения птиц; 3) продемонстрировал навыки статистического программирования R и ArcGIS; 4) проявил желание и умение публиковаться в научных журналах; 5) способность сообщать (устно и печатно) результаты исследований множеству аудиторий.Успешный кандидат должен обладать отличными навыками письменного и личного общения, а также уметь работать совместно в группе. Предпочтительные навыки включают опыт проектирования или работы с широкомасштабными данными мониторинга, управления пространственными данными об окружающей среде, а также навыки моделирования распространения видов и/или оценки численности.
    Контактное лицо
    Бенджамин Цукерберг
    Контактный адрес электронной почты
    [email protected]Эду
    Добавьте постоянную ссылку в закладки.

    Моделирование Angry Birds Star Wars Blasters

    Вот мой первый снимок. Это просто показывает птицу и выстрел — по сути, то же самое, что и настоящая настоящая игра Angry Birds Star Wars (ABSW).

    Здесь нет ничего волшебного. Просто приятно видеть модель, похожую на игру.

    Теперь более реалистичный бластер. Я могу сделать это двумя способами.Во-первых, я сделаю то же самое, что и описанный выше метод, но с одним изменением. Я буду целиться в цель, но скорость будет постоянной скоростью бластера ПЛЮС скоростью птицы. Я изменил цвет, чтобы вы могли сказать, что это другой бластер.

    Здесь видна проблема — бластерный заряд не попадает в цель. Это не так уж хорошо. Почему пропускает? Ну, вы можете думать об этом как о проблеме относительной скорости. Бластерный заряд стреляет со скоростью и направлением относительно птицы.Однако нам действительно нужна скорость относительно земли. Возможно, это лучше всего описывается как векторным уравнением, так и диаграммой. Здесь я буду использовать следующие индексы: b для бластера, y для желтой птицы и g для земли. В этом соглашении v bg будет скоростью выстрела бластера относительно земли. О, вот хороший обзор основ относительной скорости.

    Итак, если вы нацелитесь прямо в цель, вы промахнетесь.Это именно то, что происходит в приведенной выше анимации. Но как мы можем сделать так, чтобы он попал? В этом случае вам нужно будет стремиться компенсировать движение птицы. Как бы Вы это сделали? Очевидно, вы бы целились ниже, если бы птица двигалась вверх, но насколько?

    В предыдущей модели направление выстрела бластера относительно земли определялось вектором от птицы к цели. В этом случае я все еще знаю этот вектор, но мне нужно найти скорость болта относительно птицы, которая даст мне желаемую наземную скорость.Позвольте мне записать это как следующее векторное уравнение.

    Но на самом деле я уже знаю, в каком направлении стрелять в эту штуку. Мне просто нужна скорость. Вот мой трюк. Я найду составляющую скорости птицы в направлении цели и прибавлю ее к скорости бластерного выстрела. Для болта он будет двигаться в направлении цели, но будет нацелен немного ниже (поэтому он тоже будет выглядеть иначе).

    Я собирался опубликовать эту анимацию, но она не сильно отличается.Позвольте мне сделать что-нибудь другое. Вот анимация, которая показывает все три модели, снятые одновременно. Я буду использовать красный цвет, чтобы представить бластерный заряд, как это происходит в реальной игре. Циан станет второй моделью, в которой бластер наводится на цель, но промахивается из-за суммы скоростей. Наконец, желтым цветом будет болт относительной скорости с исправленным прицелом. Вот что вы получите.

    Моделирование воздействия изменения климата на виды, вызывающие озабоченность (птицы) в южно-центральной части США.на основе биоклиматических переменных

    [1] Хантли Б., Коллингем Ю.С., Уиллис С.Г. и др. (2008) Потенциальное воздействие климатических изменений на европейских гнездящихся птиц. ПЛОС ОДИН 3: e1439. doi: 10.1371/journal.pone.0001439
    [2] Бомонт Л.Дж., Питман А.Дж., Поулсен М. и др.(2007) Куда исчезнут виды? Включение новых достижений в моделировании климата в прогнозы распределения видов. Glob Change Biol 13: 1368-1385.
    [3] Марини М.А., Барбет-Массин М., Лопес Л.Е. и соавт. (2009) Предсказал изменения распределения птиц, обусловленные климатом, и предсказал конфликты сохранения в неотропической саванне. Conserv Biol J Soc Conserv Biol 23: 1558-1567. doi: 10.1111/j.1523-1739.2009.01258.x
    [4] Şekercioğlu ÇH, Primack RB, Wormworth J (2012) Влияние изменения климата на тропических птиц Biol Conserv 148: 1-18.
    [5] Грегори Р.Д. (2009) Индикатор влияния изменения климата на популяции птиц в Европе. ПЛОС ОДИН 4: e4678. doi: 10.1371/journal.pone.0004678
    [6] Julliard R, Jiguet F, Couvet D (2004) Доказательства влияния глобального потепления на долгосрочную динамику популяции обычных птиц. Proc R Soc Lond B Biol Sci 271: 490-492. doi: 10.1098/rsbl.2004.0229
    [7] Берри П.М., Доусон Т.П., Харрисон П.А. и др.(2002) Моделирование потенциального воздействия изменения климата на биоклиматическую оболочку видов в Великобритании и Ирландии. Глоб Экол Биогеогр 11: 453-462. doi: 10.1111/j.1466-8238.2002.00304.x
    [8] Thuiller W (2004) Закономерности и неопределенности изменений ареалов видов при изменении климата. Glob Change Biol 10: 2020-2027.doi: 10.1111/j.1365-2486.2004.00859.x
    [9] Sax DF (2007) Экологическое и эволюционное понимание вторжений видов. Тренды Ecol Evol 22: 465-471. doi: 10.1016/j.tree.2007.06.009
    [10] Гейер Дж. (2011) Классификация нагрузок на биологическое разнообразие, вызванных изменением климата. Консерв Биол 25: 708-715. doi: 10.1111/j.1523-1739.2011.01676.x
    [11] Фоден В.Б. (2013 г.) Выявление видов, наиболее уязвимых к изменению климата в мире: систематическая оценка всех птиц, амфибий и кораллов на основе признаков. PLOS ONE 8: e65427. doi: 10.1371/journal.pone.0065427
    [12] Йешке Дж. М., Страйер Д. Л. (2008) Полезность биоклиматических моделей для изучения изменения климата и инвазивных видов. Ann NY Acad Sci 1134: 1-24. doi: 10.1196/анналы.1439.002
    [13] Доусон Т.П., Джексон С.Т., Хаус Дж.И. и др. (2011) За пределами предсказаний: сохранение биоразнообразия в условиях меняющегося климата. Наука 332: 53-58. doi: 10.1126/science.1200303
    [14] Рис М., Полл Д.Дж., Картью С.В. (2007) Факторы, влияющие на распространение желтобрюхого планера ( Petaurus australis australis ) в Виктории, Австралия. Wildl Res 34: 228. doi: 10.1071/WR06027
    [15] Соберон Дж. (2007) Гриннеллианские и элтоновские ниши и географическое распространение видов. Ecol Lett 10: 1115-1123. doi: 10.1111/j.1461-0248.2007.01107.x
    [16] Peterson AT (2011) Экологические ниши и географическое распространение .Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета.
    [17] Guisan A, Thuiller W (2005) Прогнозирование распространения видов: предложение более чем простых моделей среды обитания. Ecol Lett 8: 993-1009. doi: 10.1111/j.1461-0248.2005.00792.x
    [18] Beale CM, Lennon JJ, Gimona A (2008) Открытие климатической оболочки не выявило макромасштабных ассоциаций с климатом у европейских птиц. Proc Natl Acad Sci 105: 14908-14912. doi: 10.1073/pnas.0803506105
    [19] Хименес-Вальверде А. (2011) Доминирующее влияние климата на распространение птиц в Северной Америке. Глоб Экол Биогеогр 20: 114-118. doi: 10.1111/j.1466-8238.2010.00574.x
    [20] Пирсон Р.Г., Доусон Т.П. (2003) Прогнозирование воздействия изменения климата на распространение видов: полезны ли модели биоклиматической оболочки? Глоб Экол Биогеогр 12: 361-371.doi: 10.1046/j.1466-822X.2003.00042.x
    [21] Элит Дж., Филлипс С.Дж., Хасти Т. и др. (2011) Статистическое объяснение MaxEnt для экологов. Divers Distrib 17: 43-57. doi: 10.1111/j.1472-4642.2010.00725.x
    [22] Хантли Р.Э., Грин Р.Е., Коллинган Ю. и др.(2007) Климатический атлас европейских гнездящихся птиц. Дарем, Сэнди и Барселона: Даремский университет, 2007.
    [23] Барбет-Массин М., Туиллер В., Жиге Ф. (2012) Судьба европейских гнездящихся птиц в зависимости от климата, землепользования и сценариев расселения. Glob Change Biol 18: 881-890. doi: 10.1111/j.1365-2486.2011.02552.x
    [24] Баклин Д.Н., Базиль М., Бенскотер А.М. и соавт.(2015) Сравнение моделей распределения видов, построенных с использованием различных подмножеств предикторов окружающей среды. Дайверы Дистрибьютор 21: 23-35. дои: 10.1111/ddi.12247
    [25] Элит Дж., Литвик Дж. Р. (2009) Модели распространения видов: экологическое объяснение и прогнозирование в пространстве и времени. Annu Rev Ecol Evol Syst 40: 677-697.doi: 10.1146/annurev.ecolsys.110308.120159
    [26] BISON, 2016. Доступно по адресу: http://bison.usgs.ornl.gov/#home.
    [27] ОРНИС, 2016. Доступно по адресу: http://www.ornisnet.org/
    [28] VertNet, 2016. Доступно по адресу: http://portal.vertnet.org/search.
    [29] GAP-анализ, 2016 г. Доступно по адресу: http://gapanalysis.usgs.gov/species/viewer/species-viewer/
    [30] ArcGIS for Desktop, 2016.Доступно по адресу: http://www.esri.com/software/arcgis/arcgis-for-desktop.
    [31] Hijmans RJ, Cameron SE, Parra JL, et al. (2005) Интерполированные климатические поверхности с очень высоким разрешением для глобальных территорий суши. Int J Климатол 25: 1965-1978. doi: 10.1002/joc.1276
    [32] Дорманн К. Ф. (2013) Коллинеарность: обзор методов борьбы с ней и имитационное исследование, оценивающее их эффективность. Экография 36: 27-46. doi: 10.1111/j.1600-0587.2012.07348.x
    [33] Гама М., Креспо Д., Долбет М. и др. (2015) Прогнозирование пригодности глобальной среды обитания для Corbicula fluminea с использованием моделей распространения видов: важность различных наборов данных об окружающей среде. Ecol Модель 319: 163-169.
    [34] Talbert C (2012) Пакет программного обеспечения для вспомогательного моделирования среды обитания для VisTrails (SAHM: VisTrails) . Форт-Коллинз, Колорадо, США: Геологическая служба США.
    [35] Пояни К.А., Джонсон В.К. (1991)Глобальное потепление и водно-болотные угодья прерий: потенциальные последствия для среды обитания водоплавающих птиц. BioScience 41: 611-618. дои: 10.2307/1311698
    [36] Араужо М.Б., New M (2007) Ансамбльное прогнозирование распространения видов. Тренды Ecol Evol 22: 42-47. doi: 10.1016/j.tree.2006.09.010
    [37] Брейман Л. (2001) Случайные леса. Мах ЖЖ 45: 5-32. дои: 10.1023/A:1010933404324
    [38] Лиав А., Винер М. (2002) Классификация и регрессия с помощью randomForest. R Новости 2: 18-22.
    [39] Elith J, Leathwick JR, Hastie T (2008) Рабочее руководство по форсированным деревьям регрессии. J Anim Ecol 77: 802-813. doi: 10.1111/j.1365-2656.2008.01390.x
    [40] Филлипс С.Дж., Андерсон Р.П., Шапир Р.Е. (2006) Моделирование максимальной энтропии географического распространения видов. Ecol Модель 190: 231-259.
    [41] Филлипс С.Дж., Дудик М. (2008)Моделирование распространения видов с помощью Maxent: новые расширения и всесторонняя оценка. Экография 31: 161-175. doi: 10.1111/j.0906-7590.2008.5203.x
    [42] Leathwick JR, Elith J, Hastie T (2006)Сравнительная эффективность обобщенных аддитивных моделей и многомерных сплайнов адаптивной регрессии для статистического моделирования распределения видов. Ecol Модель 199: 188-196.doi: 10.1016/j.ecolmodel.2006.05.022
    [43] Elith J (2006) Новые методы улучшают прогнозирование распространения видов на основе данных о встречаемости. Экография 29: 129-151. doi: 10.1111/j.2006.0906-7590.04596.x
    [44] Morisette JT (2013) VisTrails SAHM: визуализация и управление рабочим процессом для моделирования среды обитания видов. Экография 36: 129-135. doi: 10.1111/j.1600-0587.2012.07815.x
    [45] Филлипс С.Дж., Дудик М., Элит Дж. и др. (2009) Смещение выбора выборки и модели распределения только присутствия: последствия для фоновых данных и данных псевдоотсутствия. Ecol Appl 19: 181-197. дои: 10.1890/07-2153.1
    [46] Средство просмотра видов.Национальная программа анализа пробелов SGS, 2016 г. Доступно по адресу: http://gapanalysis.usgs.gov/species/viewer/species-viewer/
    [47] Уилли Д., Рипер CV (2000) Перемещения молоди мексиканской пятнистой совы в первый год жизни в Каньонлендс, штат Юта. J Raptor Res: 1-7.
    [48] Кэмпбелл Х., Харрис Б.К. (1965) Массовое рассредоточение популяции и перемещение на большие расстояния чешуйчатого перепела. J Wildl Manag 29: 801-805. дои: 10.2307/3798556
    [49] VanDerWal J, Shoo LP, Graham C, et al. (2009) Выбор данных псевдоотсутствия для моделирования распределения только присутствия: как далеко вы должны отклоняться от того, что вы знаете? Ecol Модель 220: 589-594. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2008.11.010
    [50] Лю С., Берри П.М., Доусон Т.П. и др.(2005) Выбор порогов встречаемости при прогнозировании распространения видов. Экография 28: 385-393. doi: 10.1111/j.0906-7590.2005.03957.x
    [51] Лобо Дж. М., Хименес-Вальверде А., Реал Р. (2008) AUC: вводящая в заблуждение мера эффективности прогнозирующих моделей распределения. Глоб Экол Биогеогр 17: 145-151.
    [52] Stohlgren TJ (2010) Ансамблевое картирование местообитаний инвазивных видов растений. Risk Anal 30: 224-235. doi: 10.1111/j.1539-6924.2009.01343.x
    [53] Манел С., Уильямс Х.К., Ормерод С.Дж. (2001) Оценка моделей присутствия-отсутствия в экологии: необходимость учета распространенности. J Appl Ecol 38: 921-931.
    [54] Rehfeldt GE, Crookston NL, Sáenz-Romero C, et al. (2012) Североамериканская модель растительности для планирования землепользования в меняющемся климате: решение больших проблем классификации. Ecol Appl 22: 119-141. дои: 10.1890/11-0495.1
    [55] Stebbins RC (2003) Полевое руководство по западным рептилиям и амфибиям , 3 издание.Бостон: Хоутон Миффлин Харкорт.
    [56] Уоррен Д.Л., Зайферт С.Н. (2011)Моделирование экологической ниши в Maxent: важность сложности модели и эффективность критериев выбора модели. Ecol Appl 21: 335-342. дои: 10.1890/10-1171.1
    [57] Аллуш О., Цоар А., Кадмон Р. (2006)Оценка точности моделей распространения видов: распространенность, каппа и истинная статистика навыков (TSS). J Appl Ecol 43: 1223-1232. doi: 10.1111/j.1365-2664.2006.01214.x
    [58] Коэн Дж. (1960) Коэффициент согласия для номинальных шкал. Educ Psychol Meas 20: 37-46.
    [59] Swets JA (1988) Измерение точности диагностических систем. Наука 240: 1285-1293. doi: 10.1126/science.3287615
    [60] Coetzee BWT, Robertson MP, Erasmus BFN и др. (2009) Ансамблевые модели предсказывают, что важные орнитологические районы на юге Африки станут менее эффективными для сохранения эндемичных птиц в условиях изменения климата. Глоб Экол Биогеогр 18: 701-710.doi: 10.1111/j.1466-8238.2009.00485.x
    [61] Taylor KE, Stouffer RJ, Meehl GA (2011) Обзор CMIP5 и план эксперимента. Bull Am Meteorol Soc 93: 485-498.
    [62] Шеффилд Дж. (2013) Климат Северной Америки в экспериментах CMIP5.Часть I: Оценка исторических моделей континентальной и региональной климатологии. J Clim 26: 9209-9245.
    [63] Gent PR (2011) Модель климатической системы сообщества, версия 4. J Clim 24: 4973-4991. дои: 10.1175/2011JCLI4083.1
    [64] Collins WJ (2011) Разработка и оценка модели Земля-Система-HadGEM2. Модель Geosci Dev 4: 1051-1075. DOI: 10.5194/gmd-4-1051-2011
    [65] Ватанабэ М. Улучшенное моделирование климата с помощью MIROC5: средние состояния, изменчивость и чувствительность климата. J Clim 23: 6312-6335.
    [66] Block K, Mauritsen T (2013)Возбуждение и обратная связь в совместной модели MPI-ESM-LR при резком учетверении CO2. J Adv Model Earth Syst 5: 676-691. дои: 10.1002/jame.20041
    [67] Рокнер Э., Джорджетта М.А., Крюгер Т. и др. (2010) Исторические и будущие траектории антропогенных выбросов, полученные на основе совместного моделирования климата и углеродного цикла. Clim Change 105: 91-108.
    [68] Арора В.К. (2011) Пределы выбросов углерода, необходимые для соответствия будущим репрезентативным траекториям концентрации парниковых газов. Geophys Res Lett 38: L05805.
    [69] Чалмерс Н., Хайвуд Э.Дж., Хокинс Э. и др. (2012) Вклад аэрозолей в быстрое потепление краткосрочного климата в соответствии с РТК 2.6. Geophys Res Lett 39: L18709.
    [70] Вуурен Д.П. (2011) Репрезентативные пути концентрации: обзор. Clim Change 109: 5-31. дои: 10.1007/s10584-011-0148-z
    [71] Кнутти Р., Седлачек Дж. (2013) Надежность и неопределенность в прогнозах новой климатической модели CMIP5. Nat Clim Change 3: 369-373.
    [72] Хирзель А.Х., Ле Лей Г., Хелфер В. и др.(2006) Оценка способности моделей пригодности среды обитания предсказывать наличие видов. Ecol Модель 199: 142-152. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2006.05.017
    [73] Кумар С., Сполдинг С.А., Стольгрен Т.Дж. и др. (2009) Возможное распространение пресноводной диатомовой водоросли Didymosphenia geminata в континентальной части США. Front Ecol Environ 7: 415-420. дои: 10.1890/080054
    [74] Capinha C, Anastacio P (2011)Оценка экологических требований захватчиков с использованием ансамблей моделей распространения. Дайверы Дистрибьютор 17: 13-24. doi: 10.1111/j.1472-4642.2010.00727.x
    [75] Роберт К., Джонс Д.Б., Робертс Дж.М. и др.(2016) Улучшение прогностического картирования глубоководных местообитаний: рассмотрение результатов нескольких моделей и ансамблевых методов. Deep Sea Res Part Oceanogr Res Pap 113: 80-89. doi: 10.1016/j.dsr.2016.04.008
    [76] Мармион М., Парвиайнен М., Луото М. и др. (2009) Оценка методов консенсуса в прогнозном моделировании распространения видов. Divers Distrib 15: 59-69. doi: 10.1111/j.1472-4642.2008.00491.x
    [77] Poulos HM, Chernoff B, Fuller PL, et al. (2012) Ансамбль прогнозирования потенциальной среды обитания для трех инвазивных рыб. Вторжения акватов 7: 59-72. doi: 10.3391/ai.2012.7.1.007
    [78] Ду П., Ся Дж., Чжан В. и др.(2012) Система множественных классификаторов для классификации изображений дистанционного зондирования: обзор. Датчики 12: 4764-4792. дои: 10.3390/s120404764
    [79] Meinshausen M (2011) Концентрации парниковых газов RCP и их расширение с 1765 по 2300 год. Clim Change 109: 213. doi: 10.1007/s10584-011-0156-z
    [80] Барсугли Дж. Дж. (2013) Дилемма практикующего врача: как оценить достоверность климатических прогнозов в уменьшенном масштабе. Eos Trans Am Geophys Union 94: 424-425.
    [81] Dixon KW (2016) Оценка допущения о стационарности в статистически уменьшенных прогнозах климата: являются ли прошлые результаты индикатором будущих результатов? Clim Change 135: 395-408. дои: 10.1007/s10584-016-1598-0
    [82] Stoklosa J, Daly C, Foster SD, et al.(2015) Климат неопределенности: учет ошибок в климатических переменных для моделей распространения видов. Методы Ecol Evol 6: 412-423. дои: 10.1111/2041-210X.12217
    [83] Bakkenes M, Alkemade JRM, Ihle F, et al. (2002) Оценка воздействия прогнозируемого изменения климата на разнообразие и распространение европейских высших растений к 2050 году. Glob Change Biol 8: 390-407. doi: 10.1046/j.1354-1013.2001.00467.x
    [84] Бейтман Б.Л., Мерфи Х.Т., Резиде А.Е. и соавт. (2013) Приемлемость сценариев полного, частичного и нулевого рассеивания при моделировании воздействия изменения климата. Divers Distrib 19: 1224-1234. дои: 10.1111/ddi.12107
    [85] У.S. Служба рыболовства и дикой природы, мексиканская пятнистая сова (Strix occidentalis lucida). Краткий обзор формы за 5 лет. Офис экологических служб Аризоны, Аризона, США, 2013 г.
    [86] Дэвис Д.М. (2009)Экология гнездования и репродуктивный успех малых прерийных кур на пастбищах с преобладанием блестящего дуба. Wilson J Ornithol 121: 322-327.дои: 10.1676/08-090.1
    [87] Ярневич К.С. (2016)Оценка пригодности среды обитания для Малой прерийной курицы на всем ареале. Avian Conserv Ecol 11:2.
    [88] Дженнисон Р., Питман Дж., Крамер Дж. и др., Исследование LEK кур прерий, Департамент дикой природы, парков и туризма штата Канзас, Канзас, США, 2013 г.
    [89] Гринвальд Н., Ходатайство о включении белохвостой куропатки (Lagopus leucura) в список исчезающих видов в соответствии с законом об исчезающих видах. Центр биологического разнообразия, петиция, 2010 г.
    [90] Инструмент оценки среды обитания NM Crucial, 2016.Доступно по адресу: http://nmchat.org/.
    [91] Отчеты о видах, 2016 г. Доступно по адресу: http://ecos.fws.gov/tess_public/.
    [92] Программа по исчезающим видам, 2016 г.Доступно по адресу: http://www.fws.gov/endangered/species/.
    [93] Рождественский подсчет птиц. Audubon , 2016 г. Доступно по ссылке: https://www.audubon.org/conservation/science/christmas-bird-count.
    [94] Итон Дж. Г., Шеллер Р. М. (1996) Влияние потепления климата на термальную среду обитания рыб в ручьях Соединенных Штатов. Лимнол Океаногр 41: 1109-1115. doi: 10.4319/lo.1996.41.5.1109
    [95] Джонсон К., Тонн П., Малдавин Э. (2004) Виды, подверженные риску засухи в Нью-Мексико, согласно определению сотрудников Natural Heritage New Mexico (NHNM) в Университете Нью-Мексико. Музей юго-западной биологии, Альбукерке, Нью-Мексико, США, 2004 г.
    [96] Enquist C, Gori D (2008) Последствия недавнего изменения климата для приоритетов сохранения в Нью-Мексико.Охрана природы, Санта-Фе, Нью-Мексико, США, 2008 г.
    [97] Митчелл Н.Дж., Янцен Ф.Дж. (2010) Определение пола в зависимости от температуры и современное изменение климата. Sex Dev Genet Mol Biol Evol Endocrinol Embryol Pathol Sex Determ Differ 4: 129-140.
    [98] La Sorte FA, Jetz W (2010) Прогнозируемое сокращение горного биоразнообразия в условиях глобального потепления. Proc R Soc Lond B Biol Sci : rspb20100612.
    [99] Зак С., Эллисон К., Кросс М. и др., Планирование изменения климата на Великих равнинах: оценка уязвимости дикой природы и рекомендации по управлению земельными ресурсами и пастбищами. Общество охраны дикой природы, Североамериканская программа, Бозман, штат Монтана, США, 2010 г.
    [100] Коу С.Дж., Финч Д.М., Фриггенс М.М. (2012) Оценка изменения климата и уязвимости дикой природы на Небесных островах на юго-западе.Ген. тех. Респ. РМРС-ГТР-273. Форт-Коллинз, Колорадо: Министерство сельского хозяйства США, Лесная служба, Исследовательская станция Роки-Маунтин. 208 стр.
    [101] Багне К.Е., Финч Д.М. (2013)Уязвимость видов к изменению климата на юго-западе: виды, находящиеся под угрозой исчезновения, и находящиеся под угрозой исчезновения в Форт-Хуачука, Аризона.
    [102] Friggens MM, Finch DM, Bagne KE, et al.(2013) Уязвимость видов к изменению климата на юго-западе: наземные виды Среднего Рио-Гранде. Ген. тех. Респ. РМРС-ГТР-306. Форт-Коллинз, Колорадо: Министерство сельского хозяйства США, Лесная служба, Исследовательская станция Роки-Маунтин. 191 стр.
    [103] Мойл П.Б., Кирнан Д.Д., Крейн П.К. и др. (2013) Уязвимость местных и чужеродных пресноводных рыб Калифорнии к изменению климата: подход к систематической оценке. PLOS ONE 8: e63883. doi: 10.1371/journal.pone.0063883
    [104] Данные о видах и моделирование, 2016 г. Доступно по адресу: http://gapanalysis.usgs.gov/species/data/.
    [105] Красный список исчезающих видов МСОП, 2016 г.Доступно по адресу: http://www.iucnredlist.org/.
    [106] Nature Serve Explorer, 2016. Доступно по адресу: http://explorer.natureserve.org/.

    Шипы для птиц Nixalite Model S

    Используйте премиальные шипы для защиты от птиц Nixalite Model S, чтобы…

      •  Отпугивать все виды птиц-вредителей, на всех уровнях заражения, практически на любой поверхности
      •  Действовать в качестве барьера для лазающих животных на всех типах поверхностей
      •  Уменьшить дорогостоящая очистка и техническое обслуживание, вызванные вредителями птиц и животных
      •  Защита людей, домашних животных и домашнего скота от опасностей для здоровья, связанных с заражением птицами

    Что делает никсалитовые шипы для защиты от птиц премиум-класса лучшими в мире?

      •  Проволока и полоса из 100 % высококачественной нержавеющей стали для защиты от УФ-излучения и огня
      •  Проверенный эффективный барьер для всех видов птиц, включая голубей, скворцов, воробьев и т. д.
      •  3 модели Premium Nixalite для защиты самых разнообразных поверхностей и предметов
      •  Все модели премиум-класса Nixalite доступны в размерах 24″ (61.0 см) и 48 дюймов (122,0 см) длины
      •  Каждый заказ Premium Nixalite включает стандартное крепежное оборудование
      •  Без сборки – шипы Premium Nixalite поставляются готовыми к установке 
      •  Наилучшее покрытие поверхности любого шипа для птиц – отсутствие зазоров или отверстий в конструкции проволоки
    • Все модели Premium Nixalite имеют 20-летнюю гарантию
      • Все модели Premium Nixalite доступны в цветах ColorCoat

    Установка с помощью клея? .

    Комплект премиум-класса, размер Поставляемое крепежное оборудование
    Комплект для 8 футов (2,4 м) 12 Монтажное оборудование
    Комплект для 24 футов (7,3 м) 36 Монтажное оборудование
    Комплект для 48 футов (12,2 м) 72 Монтажное оборудование
    Комплект для 72 футов (22,0 м) 108 Монтажное оборудование
    Комплект для 100 футов (30,5 м) 150 Монтажное оборудование

    Нужно больше оборудования, чем поставляется? Закажите дополнительное оборудование в Монтажном оборудовании.

    Наша № 1 самая продаваемая и самая эффективная игла для птиц

    Премиум модель S Nixalite  – это шип для защиты от птиц полного ряда из нержавеющей стали, который отпугивает всех птиц-вредителей и лазающих животных при всех уровнях заражения и на всех типах поверхностей установки. Он отпугивает ВСЕХ птиц, включая голубей, чаек, воробьев, скворцов, ласточек, черных птиц, ворон и стервятников. В сочетании с шипами Premium Model W отпугивайте всех видов лазающих животных, включая белок, енотов, кошек, грызунов и даже змей! Доступен вариант с тупым наконечником.

    В комплект входит стандартное оборудование, необходимое для крепления Premium Nixalite к монтажной поверхности.   Выберите правильный тип поверхности из раскрывающегося списка оборудования. Если вам нужно больше оборудования, чем поставляется, см. список аксессуаров ниже или перейдите на страницу Монтаж оборудования.

    .
  • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.