野生动物作为维持自然界生态平衡不可或缺的部分,对人类的生存和发展起到了至关重要的作用。随着传感器技术与无线网络技术的不断发展,数据挖掘技术的逐渐成熟,为野生动物的研究和保护创造了前所未有的便利条件。本文以濒危物种白鹳为研究对象,主要从停留行为、迁移行为、社群行为和迁移状态四方面对其行为模式展开研究。（1）在轨迹停留点分析方面,针对目前存在的数据运算量大和时间复杂度高的问题。提出基于轨迹压缩的连续时空距离聚类的轨迹停留点分析算法,利用轨迹压缩并考虑轨迹点之间的时空连续性,仅对时间相邻位置点之间的距离进行计算。最后,将时空距离与紧密度和间隔度相结合,对各算法聚类结果进行评价。结果显示:所提算法在降低数据运算量的基础上,能有效识别白鹳的停留区域,且类内距离最小、类间距离最大。（2）在频繁轨迹挖掘方面,针对目前轨迹相似性度量方法数量级不统一、聚类过程复杂问题,提出基于复杂网络聚类的频繁轨迹挖掘模型,该模型将统一数量级后的相似性度量方法与复杂网络相结合,在真实移动轨迹上对该模型的可行性和有效性进行验证,结果显示:轨迹相似性度量方法与复杂网络相结合的频繁轨迹挖掘模型,能够有效识别白鹳群体的频繁轨迹,且聚类过程更为便捷、高效。（3）在社交关系网络研究方面,针对之前以离散位置关系代表移动对象之间的社交强度存在的片面性问题,本文以白鹳个体之间的轨迹段相似度值代表它们之间的关系强度,并利用可视化分析软件对其社交网络关系图进行研究,结果显示:以轨迹段替代局部位置进行关系强度度量的方法,刻画出的社交网络关系更精准可靠、网络结构更稳定。（4）在白鹳迁徙状态预测方面,针对目前存在的数据分辨率低和预测精度不高的问题,通过使用高分辨率数据集,在从历史数据中精确提取对迁移状态影响力高的特征信息的基础上,增加未来环境特征数据,并在多种预测模型上进行实验检测,最后利用准确率对各模型的预测效果进行评估。实验结果表明:增加未来环境特征使得各模型的预测准确率得到普遍提升,且效果稳定。