Disentangling the biotic and abiotic drivers of bird-building collisions in a tropical Asian city with ecological niche modeling.

ABSTRACT

Bird collisions with buildings are responsible for a large number of bird deaths in cities around the world, yet they remain poorly studied outside North America. We conducted one of the first citywide fine-scale and landscape-scale analyses of bird-building collisions in Asia and used maximum entropy modeling (as commonly applied to species distribution modeling) in a novel way to assess the drivers of bird-building collisions in the tropical city-state of Singapore. We combined 7 years of community science observations with publicly available building and remote sensing data. Drivers of bird-building collisions varied among taxa. Some migratory taxa had a higher relative collision risk that was linked to areas with high building densities and high levels of nocturnal blue light pollution. Nonmigratory taxa had a higher collision risk in areas near forest cover. Projecting our results onto official long-term land-use plans, we predicted that future increases in bird-building collision risk stemmed from increases in blue light pollution and encroachment of buildings into forested areas and identified 6 potential collision hotspots linked to future developments. Our results suggest that bird-building collision mitigation measures need to account for the different drivers of collision for resident and migratory species and show that combining community science and ecological modeling can be a powerful approach for analyzing bird-building collision data.

RESUMEN

Modelos de nicho ecológico para esclarecer los causantes bióticos y abióticos de las colisiones entre aves y edificios en una ciudad tropical asiática Resumen Las colisiones entre aves y edificios son causa de un gran número de muertes en todas las ciudades del mundo, y aun así se estudian muy poco fuera de América del Norte. Realizamos uno de los primeros análisis a escala fina y a escala de paisaje en una ciudad asiática y usamos el modelo de entropía máxima (como se aplica con frecuencia a los modelos de distribución de especies) de manera novedosa para analizar los causantes de estas colisiones en Singapur, una ciudad­estado tropical. Combinamos siete años de observaciones de ciencia comunitaria con los datos públicos de teledetección y construcción. Los causantes de las colisiones entre aves y edificios variaron entre taxones. Algunos taxones migratorios tuvieron un riesgo de colisión relativamente más alto relacionado con áreas de alta densidad de edificios y niveles elevados de contaminación lumínica de luz azul nocturna. Los taxones no migratorios tuvieron un riesgo de colisión más elevado en las áreas cercanas a la cobertura forestal. Con la proyección de nuestros resultados sobre los planes oficiales de uso de suelo a largo plazo, pronosticamos que el incremento en el futuro de colisiones entre aves y edificios vendrá del incremento en la contaminación de luz azul y la invasión de edificios en las áreas forestales; también identificamos seis potenciales puntos calientes de colisión relacionados a futuros desarrollos inmobiliarios. Nuestros resultados sugieren que para mitigar estas colisiones se necesita considerar los diferentes causantes de dichas colisiones para las especies migratorias y residentes y también muestran que la combinación de la ciencia comunitaria y los modelos ecológicos puede ser una estrategia poderosa para analizar los datos de colisiones entre aves y edificios.