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大数据观鸟,看到什么了不得的秘密?

2021-12-28 08:05

来源:澎湃新闻|作者:詹姆斯·切希尔、奥利弗·乌贝蒂|858人参与|0评论

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如果全世界的机场都装上鸟类探测雷达并连接在一起,那么无须给鸟装跟踪器,就能实时监测鸟类的跨洲迁徙。

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  “可以这么说,研究大量冷冰冰的统计数据是一回事,亲眼见到鸟群在你面前川流不息地经过完全是另一回事。”

  英国鸟类学家威廉·伊格尔·克拉克在一个多世纪以前写道,当时他正试图在地图上描绘不同季节里鸟类的去留往来。

  这项工作十分艰辛。为了清楚了解过境的候鸟,克拉克在偏远的苏格兰小岛度过了61周,就待在灯塔里,或者泰晤士河口外停泊的灯塔船上。由于许多鸟类在夜晚迁徙,所以不得不怀疑,他是不是晚上也不睡觉。

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  英国鸟类学家威廉·伊格尔·克拉克

  在1912年出版的两卷本《鸟类迁徙研究》中,克拉克发问:为什么它们要离开故土,踏上充满艰难险阻的漫长旅途?它们怎么认路?对迁徙的鸟类来说,这种习性有好处吗?

  克拉克是爱丁堡苏格兰皇家博物馆的自然类策展人,他当时把这些问题列为“动物界中最大的谜题”。要是他听说人们至今仍在寻找答案,一定不会惊讶。

  本章中有许多研究利用追踪技术提升了我们对鸟类行为的认识,然而直接观察仍然是鸟类学的根基,几个世纪以来,观鸟者都会记录他们在自家后院或旅途中见到或听到的鸟。

  20世纪90年代,康奈尔鸟类学实验室的信息科学家史蒂夫·克林开始设想,或许有朝一日观鸟者可以在网上分享他们的记录。

  自1915年由鸟类学家、康奈尔校友阿瑟·艾伦创立以来,这间实验室一直走在时代前沿。艾伦和他的同事在1929年录制了第一批野生鸟类录音,至今仍然可以听到。

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  1950-1970年代,康奈尔大学鸟类学和生物声学教授Peter Paul Kellogg用磁带收录野外鸟类声音。

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  如今,康奈尔大学麦考利图书馆拥有世界上最大的野生动物声音库。

  这些录音和自那以后的成千上万份录音一起保存在麦考利图书馆,那里有世界上最大的野生动物声音库。

  2003年,实验室搬到了新的主校区,新校区掩映在啄木鸟森林中,这是一片位于纽约州伊萨卡以北一座山丘上面积为93公顷的保护区。克林在大厅接待了我们。

  他给我们看的第一样东西就是漂泊信天翁的等身画像,大厅里的巨幅“鸟墙”上共画有269种鸟类。楼上的开放式办公室令人不禁感到:建筑师把实验室打造得不像有百年历史的古老学院,倒像21世纪的创新中心。

  克林把我们领进一间会议室,透过占满整面墙的窗户可以俯瞰啄木鸟池塘。“看见那棵死去的大树了吗?”他问道,“那棵树很有名。60年代,阿瑟·艾伦在那里拍到过一只矛隼。我记得在树上见过西王霸鹟、红头啄木鸟、小蓝鹭。长此以往,在那棵树上看到的罕见鸟种可能比其他任何地方的都多,主要是因为这里有几百个观鸟人一天到晚盯着它。”

  1997年,克林和奥杜邦学会合作创建了名为“后院数鸟”(Great Backyard Bird Count)的公民科学项目, 他们当时的想法是在2月的一个长周末里,让美国各地的人们出门看鸟,数一数在至少15分钟内发现的鸟类物种和数量,然后把清单上传到项目网站。

  克林永远不会忘记1998年第一次数鸟的场景。“我们当时在活动房里工作,”他指着池塘对面的一丛树木说,“服务器就接入校园的半吊子系统。数鸟活动的最后一天,我们从大学里得到了前所未有的大量数据。我们也就意识到,人们真的会参与这样的活动。”

  截至第一次周末数鸟活动结束,美国各地的观鸟者共计提交了15000份清单,对早期互联网来说这无疑是个巨大的数字。

  但克林并不满足,他想把周末数鸟活动推广成全年的项目。他向美国国家科学基金会申请资助——但第一次被拒绝了。“他们没有看到这一项目的价值,因为我们的申请写得不好,”他说,“第二次申请的时候,我们 得到了250万美元,让我们得以创建eBird这个项目。”

  15年过去了,eBird已成为世界上最成功的公民科学项目。

  截至2016年6月,全球用户已经上传了3.33亿条记录。

  仅2016年5月,他们报告的鸟类目击次数(1180万次)就比eBird最初6年收到的总数还多。再过不久,记录总数就会达到5亿。

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  通过eBird,个人可以上传自己的鸟类观察记录。

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  威廉·伊格尔·克拉克把这张地图放在“从地理视角看英国鸟类迁徙”的章节中。他在章节末尾处写下的断言,如今看来尤其有先见之明:“细节必须留给当地的观察者来补充——只有他们才有机会获得必要的专门知识。”

  看到eBird如今的成功,你会很惊讶它当初没有一炮打响。“我们当初吹得天花乱坠,你懂的,比如说 eBird将改变世界之类的。”克林回忆道,“然后我们在2002年秋季发布了eBird,却没人参与——好吧,只有很少人参与。项目开始的前三年,我们实际上并没有看到什么增长。”

  后院数鸟活动每年都在发展壮大,eBird却停滞不前。克林和康奈尔的整个团队都一筹莫展。

  反对者坚持认为,向eBird提交数据难度太高。于是在2006年,实验室重组了团队,雇用了观鸟群体中的两位杰出成员:克赖斯特·伍德和布赖恩·沙利文。两人分别给全实验室做了报告,提出的建议都一样直截了当:“不能再把eBird看作公民科学项目。”

  早期,许多观鸟者都会去用一次这个网站,但很少再回来。为了让他们持续参与,伍德建议实验室从看鸟、做记录等观鸟者已经在做的事情入手,帮他们做得更好。这种策略直接来自硅谷。

  相比于试图说服人们帮助科学家,伍德更想为观鸟者创造工具。他想让eBird变得更好玩。如果有足够多的数据涌入,保护和研究工 作就可以跟上。但最开始阶段,需要的是用户。

  “我的eBird”(My eBird)于2006年9月投入使用。

  几乎一夜之间,这个网站就从一个让人花时间做志愿服务的地方,变成了供人们分享和炫耀的所在。

  观鸟者原本就是很有竞争意识的群体,这下他们突然有了 把个人鸟种记录和别人进行比较的机会。发现罕见鸟种、清单上鸟种较多或质量较高的观鸟者,都能马上得到嘉奖。

  排行榜上很快就填满了争当地区榜首的严肃观鸟者,eBird的博客还会评出“月度最佳观鸟人” 的荣誉称号。

  “这很快就成了人们为之自豪的资本,” 克林说,“如今,大家会把‘eBird 观鸟榜第五名’写到电子邮件签名里。”

  要是用户把小加拿大雁错认成加拿大雁怎么办? 这样的目击记录会被研究采用吗?如果人们恶作剧 提交错误记录怎么办?我们问起伦敦公园里的斑头雁,它们的自然栖息地远在数千公里外的亚洲

  eBird的工作人员伊恩·戴维斯在笔记本电脑上调出这条记录,点击显示该记录下发生过的所有操作。他指出:“一开始,自动的数据质量过滤系统会把斑头雁的记录标记为待确认,但之后,我们的审核员接手确认了目击记录,证实这是引入的外来物种。”

  eBird在全世界有超过1400名可靠的专家,他们都自愿花时间来检查可疑的记录。但审核员怎么知道伦敦的斑头雁是有效记录呢?

  “这是结合已有的知识和当地专家的意见来判断的,”戴维斯说,“不过最好的办法还是通过照片或录音,这些是确凿无疑的目击 证据。”

  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。

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  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:

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  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”。

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  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。

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  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 ):

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  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。

  20世纪80年代初,特拉维夫大学的两位研究人员有了主意:如果能改装雷达站来看鸟类的位置和移动方向,是不是就可以了?

  约西·莱谢姆因为博士课题需要,就说服以色列空军买了两台雷达,分别用于扫描以色列北部和南部的天空。至于中部,他的同事列昂尼德·迪内维奇从俄罗斯带来一台天气雷达,着手改装,用来探测鸟类。

  雷达站发射无线电波,对周围进行360度扫描。任何把电波反射回来的物体都会在屏幕上显示出来,不 论是云、建筑、山丘、树木、飞机、昆虫还是鸟。迪内维奇和由国防部出资建立的科学家团队写了一个算 法,把鸟类信号从噪声中分离出来。办法非常简单。

  大部分雷达“杂波”都是静止的,迁徙的鸟类却在移动。把前后几张雷达扫描图像放在一起,就能看出哪些物体移动了,然后把那些没动的信号排除。再把移动的物体按照移动速度和方向进行分类,就更加清楚了。

  比如,迁徙的鸟类一般以每小时60到80千米的速度飞行,研究人员就把以这样的速度直线行进的物体看作一只鸟。

  匀速直线飞行的鸟是迁徙的鸣禽。速度相对稳定的,是鸭子或鹈鹕一类的水鸟。速度在变化的,则通常是鹰或白鹳等体形较大的鸟,对飞机造成的破坏也最大。

  这些细节对鸟类学家来说很有用,不过飞行员只需要知道是否能安全飞行就可以了。运用这一算法, 以色列中部的改装雷达站能够探测到100千米以外的 一只白鹳,或者探测到25千米外一只麻雀大小的鸟在夜间迁徙。

  最重要的是,它还能不分日夜地显示某一 时刻迁徙鸟类的密度。如果数值达到不安全水平,空中交通管制员就可以将起飞时间推迟到鸟类通过之后,或者指示飞行员向其他方向起飞。

  而且,由于扫描、分析、绘制和传输数据的过程只需不到30分钟, 可想而知,管制员几乎能持续得知空中的情况。自1984年该技术在以色列空军投入使用以来,以色列的鸟撞总数已经下降了76%。

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  如果全世界的机场都装上鸟类探测雷达并连接在一起,那么无须给鸟装跟踪器,就能实时监测鸟类的跨洲迁徙。

  目前,美国有三座民用机场正在测试这项技术:西雅图 - 塔科马国际机场、达拉斯 - 沃思堡国际机场和芝加哥的奥黑尔国际机场。迪内维奇和莱谢姆还希望继续推广。

  如果全世界的机场都装上鸟类探测雷达并连接成一个全球网络,那么不仅可以减少鸟撞、拯救生命,还能实时监测鸟类的跨洲迁徙,无须给鸟装跟踪器,更不需要在灯塔过夜。

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  (本文经授权转自《动物去哪里》;【英】詹姆斯·切希尔 【英】奥利弗·乌贝蒂 谭羚迪 译 后浪 湖南美术出版社;标题为编者所拟,内文有调整。)

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