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旅鸫(大数据观鸟,看到什么了不得的秘密?)
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发布时间:2016-12-08加入收藏来源:互联网点击:
2015年11月,eBird引入了在清单中附加多媒体附件的功能。自那以后,用户已经上传了1125000幅图像。讲到这里,克林欣喜地笑了。“世界上一共有10000种鸟,我们5个月就记录到了8000种。”
在与eBird团队几小时的相处中,我们已经很清楚地认识到,他们每天的工作并不仅仅是管理一个产 品。他们自己就是产品的顶尖用户。(伍德目前在清单排行榜上稳居第17位;克林在28位。)
“通过用户提交的数据,我们基本就能看出观鸟水平的高低。我们也会在模型中考虑这个因素,以提高用于分析的数据质量。”
“什么样叫观鸟水平低?”我们问道。克林毫不迟疑地回答道:“就是你在一个地方站了一个小时,却只看到一只鸽子。”
和实验室团队告别后,我们在啄木鸟森林中散步, 消化刚刚得知的一切。在这片保护区中已经记录到超过200种鸟类,所以尽管我们没什么经验,也还是满怀信心能看到不止一只鸽子。
2006 年,eBird改变策略,使观测记录数和用户数至今仍呈持续增长势头。eBird的活跃程度以年为周期变化。每年2月,用户数量会在“后院数鸟”活动中达到峰值。观测记录数则在整个春天都保持较高水平,这段时间候鸟正从热带飞回来。到了7月,鸟类开始营巢繁殖,变得不那么活跃,观鸟的参与度也随之下降。秋季迁徙一开始,eBird便又重新活跃起来。
此外,我们还下载了康奈尔的鸟类识别软件(Merlin Bird ID app)。这个软件用 eBird数据帮助人们识别发现的鸟类。
如此一来,就完成了一个循环:eBird 的数据越多,软件就越好用,就越能激励更多观鸟者,而每次观鸟者成功用软件识别鸟类,eBird都能收集到更多数据。整个过程只需要回答五道多选题:
这只鸟是在哪里看到的?
啄木鸟森林。
什么时候看到的?
4月7日。
这只鸟有多大?
和旅鸫差不多大。
主要是什么颜色?
在1到3之间选择。黑色和红色 / 红褐色。
这只鸟在干什么?
停在树林或灌丛中。
软件生成了一张结果列表,每个结果都附有一张大幅照片。第一个就是我们看到的鸟:红翅黑鹂,1911年阿瑟·艾伦的博士论文写的正是这种鸟。要是一年前在树林里看到这样一只鸟,我们根本不会细想。而现在,即使对旅鸫和麻雀之类的常见鸟类,我们都满怀求知欲。
数周过后,狂热的莺类爱好者亨利·斯特列比(来自托莱多大学)鼓励我们参加“美国观鸟大周”(Biggest Week in American Birding)的活动,也叫“莺大杂烩”(Warblerstock)。
这个在伊利湖西南岸举办的节日持续10天,每年5月都会吸引约两千名观鸟者参与。活动内容包括工作坊、生态导览、卡拉OK之夜,还有鸟人舞会,但大部分观鸟者的主要目的还是为了找从热带飞来的鸣禽(其中有多达37种莺),这些鸟每年在伊利湖畔稍做停歇,然后继续前往加拿大的夏季觅食地。
斯特列比向我们保证,鸟会“多到从树上掉下来”。他还真没开玩笑。一千米长的木栈道我们竟花了四个小时才走完,因为每走几步就会看到一闪而过的颜色:橙尾鸲莺、黑喉绿林莺、黑喉蓝林莺、北美黄林莺,以及胸前的颜色像龙舌兰日出鸡尾酒 (Tequila-Sunrise,颜色来自橙汁和红石榴糖浆。— 译者注 )的橙胸林莺等。
我们还瞥见了黑黄相间的纹胸林莺,只一眼就已十分满足——我们那时已经知道自己要绘制它的迁徙地图。
也是在那个时候,我们真正明白了eBird的力量:第一, 它让我们来到户外看鸟;第二,在软件上识别鸟类的同时,我们也贡献了数据,之后我们绘制分布图时用的正是这些数据。
克林的团队找到了一种方法,可以从全世界像我们这样的观鸟初学者手中拿到数据,而不是完全依赖数量有限的专业人士。
同样是研究迁徙模式,威廉·伊格尔·克拉克只有 一双眼睛,克林目前却拥有320000双,并且还在不断增加。
可想而知,许多eBird用户会提交他们住所或工作地点附近的记录。如果不另加处理,所有目击记录的分布图就会长得像城镇分布图。
对此,克林团队的做法是把观测数据与土地覆盖、人口密度、海拔和气候分布图结合,识别出每种鸟类在不同季节偏好的栖息地。
例如,通过观鸟记录数据足以看出,6月,纹胸林莺喜欢待在有很多云杉的地方。对于没有观鸟记录的地区,eBird的算法会在其中寻找环境相似的地方, 假定纹胸林莺也会在这些地方出现,以此帮助填补观鸟记录的空白。
这种方法使人们第一次得以追踪任何一种动物整个物种的行踪。
康奈尔鸟类学实验室的科学家创建了模型,从eBird的观测记录来推算整个物种的分布随时间的推移如何移动。换句话说, 这些分布图并不是显示原始观测数据,而是预测在某一地点,如果早上7点到8点去观鸟,走上至少一公里后能看见多少只某种鸟类。
eBird创始人史蒂夫·克林说: “eBird最大的贡献是提供了一种研究方法,通过收集数据、将其可视化并进行分析,来研究一个物种所有种群在全部分布范围内全年的情况——而且还能持续多年观察。此前从来没有人能做到这一点。”
比如下面三张“不同季节的鸟类分布”地图:
纹胸林莺:这四张地图展示了新热带候鸟的典型分布模式。冬天,它们挤在中美洲的一小块区域内。 到了5月上旬,鸟群向北边的大陆蔓延,飞向加拿大的北方针叶林去筑巢繁殖、捕食昆虫。 用克林的话说,一吃饱就“迫不及待地溜回南方”。
旅鸫:这种鸟很常见,数以亿计。每年冬天,很大一部分种群都集中在墨西哥湾沿岸。春天, 它们向北迁徙,分布十分广泛,以至于eBird上每个观鸟人但凡出门都能看见至少两只。 随着天气转暖,旅鸫从吃浆果改成吃虫,这 也会让人更容易看见它们。
靛蓝彩鹀:夏天,亲鸟会给小鸟喂食昆虫,补充蛋白质, 让它们长得足够强壮,可以离开鸟巢、逃避捕食者。而小鸟一旦离巢,对许多像靛蓝彩鹀这样的候鸟来说,觅食的目的就变了。它 们转而取食植物种子,储备脂肪,支撑自己未来飞回热带。
研究人员汇集了21年的风力数据,发现对迁徙的鸟来说,顺着有利的风向飞行,即使这样飞行的距离更长,也会更快到达,因而也就更加节省能量。在这一系列图中,我们根据1999年9月2日至7日的风力条件,标出了一只鸟从瑞典飞到南苏丹的最优路线。红线表示空间上的最短路径。
全球迁飞路线图(来源:康斯坦茨大学,巴特·卡兰斯托贝尔 ):
最繁忙的一条迁飞路线,要经过欧亚非三块大陆交汇处的以色列。每年两次,约5亿只候鸟经过这一狭窄的空域,不仅使飞行员身陷险境,鸟类自身更会面临死亡的威胁。1972年到1982年间,以色列空军因为与鸟类相撞而失去了5架飞机。
以色列空军当时就知道鸟类迁徙的大致路线和时间,但还是无法预测某一具体时间地点的鸟撞风险。
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