Коротко: перечислю альтернативные гипотезы, затем конкретные полевые и моделирующие исследования для проверки причинности.
Альтернативные гипотезы
- Прямой токсический эффект пестицидов на птиц (смертность, репродуктивная токсичность).
- Косвенное через сокращение пищи: снижение биомассы насекомых ведёт к недоеданию.
- Фрагментация и потеря мест обитания: уменьшение гнездовых и кормовых территорий, изоляция популяций.
- Климатические изменения: смещение фенологий, несинхронность с пиками кормовой базы, экстремальные погодные события.
- Патогены и паразиты (усиление заболеваний при стрессе).
- Эффекты хищников/антропогенного пресса (больше хищников у краёв полей, преследование).
- Инвазивные виды (конкуренция/хищничество).
- Синергетические (немонофакторные) взаимодействия — комбинации выше.
Полевые исследования (цель: сбор данных для тестирования гипотез)
- Систематический мониторинг птиц и насекомых по градиенту интенсивности земледелия: выборка по стратифицированным участкам $N$ участков с высокой/средней/низкой интенсивностью; рекомендую $N\ge 20$ на категорию, повторение по годам.
- Контрольные экспедиции до/после (BACI — Before–After–Control–Impact) при введении/отмене пестицидов или при реставрации местообитаний.
- Эксперименты с участками-манипуляциями: рандомизированные участки с уменьшением внесения пестицидов vs контроль; участки с восстановлением полос-сидератов/кормовых зон. Репликация $\ge 10$ на лечение.
- Замеры кормовой базы: ловушки (питфол-трапы, сачки) для оценки биомассы насекомых по сезонам; анализ нутритивной ценности.
- Резидуальные анализы: измерение концентраций пестицидов в почве, растениях, насекомых и тканях птиц (яйца, перья) с привязкой к местоположению и времени.
- Рекламации и дроссель-съёмка гнездовой демографии: успех гнездования, число птенцов, смертность эмбрионов/птенцов.
- Телеметрия/метки (GPS, радио) для оценки выживаемости, перемещений, использования среды.
- Сбор биомаркеров стресса/питания: стабильные изотопы (${\delta }^{13}C,{\delta }^{15}N$), масса тела, состояние перьев, иммунный статус; скрининг на патогены (вирусы, паразиты).
- Натуралистические «натуральные эксперименты»: сравнение до/после региональных запретов/смен практик (если есть).
- Оценка фрагментации ландшафта GIS-анализом: метрики ландшафта (площадь участков, изолированность, краевой эффект).
Ключевые переменные для сбора
- Абунданс/плотность птиц $N_{it}$, успех гнездования, выживаемость.
- Биомасса/абунданс насекомых $I_{it}$.
- Интенсивность пестицидов: доза/вид/частота $P_{it}$ (концентрации в матрицах).
- Ландшафтные метрики $L_i$ (процент природной растительности, размер пятен).
- Климатические переменные $C_t$ (температура, осадки, экстремумы).
- Параметры здоровья/патогенов $D_{it}$.
Моделирующие исследования и методы причинно‑следственного вывода
- Корреляционный анализ с переменными-ковариатами: многоуровневые байесовские/частые GLMM для учета иерархии (участок/год): пример модели
$$N_{it}\sim \text{Poisson}({\lambda }_{it}),\log {\lambda }_{it}={\beta }_0+{\beta }_1{P}_{it}+{\beta }_2{I}_{it}+{\beta }_3{L}_i+{\beta }_4{C}_t+b_i$$ где $b_i$ — случайный эффект участка.
- Структурные уравнения (SEM) для проверки медиаторных путей (например $Pesticide\to Insects\to Birds$ vs $Pesticide\to Birds$ напрямую). SEM формально: матрица путей между переменными и оценка косвенных эффектов.
- Временные модели/динамические модели популяций: модель вида матрицы Леслия или дифференциальные уравнения, связывающие демографию с кормовой базой и токсичностью; анализ чувствительности и устойчивости.
- Квазиэксперименты причинности: Difference-in-Differences (если есть изменение практики в регионе), контроль инструментальных переменных (IV) — например, дистанция до склада пестицидов как инструмент для экспозиции.
- Granger‑ причинность / временные лаги: проверить, предсказывает ли снижение насекомых изменения в птицах с лагом $l$ (переборы лагов $l=1\dots k$).
- Байесовский подбор моделей и модельное усреднение для учёта неопределённости.
- Индивидуально-ориентированные модели (IBMs) для проверки, как поведение и фенология отдельных птиц реагируют на изменение пищи/лэнда/пестицидов и как это масштабируется до популяции.
- Симуляции сценариев и чувствительности для оценки, какие факторы наиболее вероятно объясняют наблюдаемые тренды.
Дизайн для установления причинности (рекомендации)
- Комбинировать эксперимент (рандомизированные уменьшения пестицидов, реставрация) с наблюдениями и моделированием.
- Использовать BACI и репликацию по ландшафтным градиентам.
- Замерять посредников (biomass, residues) чтобы отличить прямой и косвенный эффект (пестицид → птица напрямую vs через насекомых). SEM/медиаторный анализ даст количественную оценку вкладов.
- Применять механистические модели, калибровать на полевых данных, проверять предсказания на независимых данных (кросс‑валидация).
Приоритетные шаги (кратко)
1) Начать годовой мониторинг птиц/насекомых и сбор остатков пестицидов по стратифицированным участкам.
2) Запустить рандомизированный BACI‑эксперимент с уменьшением пестицидов и/или созданием кормовых полос (репликация $\ge 10$).
3) Параллельно построить GLMM+SEM и динамическую модель для теста гипотез и оценки вкладов факторов.
Если нужно, могу расписать конкретный план эксперимента (количество участков, расписание полевых работ, переменные для сбора) или пример реализации моделей (код‑скелет для GLMM/SEM).