進入十月，又到了鳥類遷徒的高峰期。

　　“鳥類能擺脫飛行路線的束縛嗎？”美國民謠音樂人鮑勃·迪倫問道。在迪倫的歌詞中，這只是一個比喻，指的是失去的愛情。但這句話對鳥類來説確實沒錯。由於鳥類遷徙的複雜性，從遷徙的航向到群體的動力學，長久以來一直是一個謎。猜測眾多，卻沒有一個明確的答案。當然，作為大量趨同進化例子中的一個，昆蟲和哺乳動物也進化出了飛行能力。但鳥類的飛行能力卻讓人尤為著迷而又感到困惑。

　　“近五六十年，關於鳥類如何形成V字隊形的純理論文章大量涌現。”在倫敦皇家獸醫學院（London’s Royal Veterinary College，簡稱RVC）研究鳥類飛行的史蒂文·波圖加爾（Steven Portugal）博士説道。“但是最基本的細節卻很難獲得，而且數據也不完整。從前，人們利用照片和視頻獲得數據，但那些並不能提供足夠的精確度，如果人和鳥飛行在同一平面，拍出的照片和視頻會使高度失真，還會丟失資訊。這種方式僅能提供飛行的截圖，而不是動態影像。”

　　當研究解釋了最大的問題之一——鳥類為什麼及如何呈V字隊形遷徙之後，禿鹮登上了今年1月16日《自然》雜誌的封面。

　　追蹤

　　內置全球定位系統

　　荷馬和亞裏士多德都對鳥類的遷徙做了詳細的記錄，但人類對於鳥類飛行能力的興趣甚至可以追溯到很久以前。如果你仔細研究過史前人類的神話傳説，你就會發現，只要人類能看見鳥兒的地方，就會有關於鳥類如何飛行以及飛行原因的解釋。在當今時代，關於解釋鳥類結群飛行及呈V字形飛行、遷徙的理論比比皆是，但最終答案卻幾乎沒有。隨著創新技術的使用，對八哥和禿鹮遷徙飛行的新研究顯示，複雜的飛行動力學以及原先被認為是不可能存在於鳥類身上的基於傳感反饋的快速調整能力，是確實存在的。

　　波圖加爾的團隊和RVC的結構與運動實驗室一起製作出了一套全新的飛行記錄儀。這種儀器將頻率為300赫茲的加速器與頻率為5赫茲的全球定位系統整合在一起，與此同時，它的重量很輕，足以安裝在禿鹮身上。這兩種儀器的組合使得研究者能夠準確地知道禿鹮飛行的地點，以及在高頻振動下測量禿鹮翅膀的運動情況。

　　發現

　　調整飛行姿態獲得最大上升氣流

　　波圖加爾的團隊安裝在禿鹮身上的特製儀器的重量僅佔禿鹮體重的不到百分之五，為的是不影響其正常的行為。由加速計和全球定位系統組合而成的儀器記錄的結果證明V字隊形理論是正確的。

　　該團隊將記錄儀放置在14隻成年禿鹮身上，這些禿鹮被一個動物保護組織帶回它們以前的居處——德國和奧地利。這些鳥兒將被訓練如何跟在一架小型飛機後面呈一定間距按照它們的遷徙路線飛行。大多數鳴禽都會本能的按照遷徙路線飛行，較大一些的禽類，比如鵜鶘，仙鶴，鵝以及禿鹮，則需要跟著它們的父母學習飛行路線。

　　記錄儀記錄的長達45分鐘的飛行數據，顯示了一些此前人們確信，但沒有得到最終證明的東西：鳥兒通過調整翅膀扇動的速度以及保持與其他鳥兒的相對位置來最大程度的提高飛行效率。

　　“最重要的是我們發現它們不僅將自己置於可能是最好的位置以獲取上升氣流，而且這還是一個主動的動態過程。每一隻鳥兒的飛行軌跡都採取與前一隻鳥兒相同的路徑，這樣他們就能知道何時及如何調整飛行姿態以獲得最大的上升氣流。” 波圖加爾説道。

　　結群飛行中的奇妙數字“7”

　　喬治·楊（GeorgeYoung）博士是一個機械工程師，他仔細考察了八哥以研究它們最理想的群體行為。不僅是為了解釋這些鳥兒為何及如何結群飛行的問題，也是因為這些研究成果有助於他對於人工智慧的設計工作。“我們正在研究如何設計整合感測器和機器人，使他們不花費多少代價就能從事複雜和智慧的任務。”楊説道。

　　八哥可以提供楊所需的答案，因為它們已經解決了如何在嘈雜環境下進行群體交流的問題。楊稱這種工作為“倣生工程”——用自然界的方法解決眼前的問題。

　　“現在我們已經知道，八哥結群飛行，每只鳥兒會注意離它最近的七隻八哥的情況，但還不知道它們為什麼這麼做”，在研究報告中，楊和他在普林斯頓的博士生導師以及來自羅馬薩皮恩澤爾大學的同事達成共識：七就是“群落中在凝聚力和個體行為之間取得優化平衡”的數字。

　　“基本上，如果鳥僅僅將注意力集中在臨近幾隻鳥兒身上，那它就不能在整個群體中傳遞資訊。如果它關注太多，它只是多花了更多精力而沒有獲得更多的資訊。六到七隻是鳥在群體中保持交流所需的最少鄰居數目。”楊説道。

　　目標

　　研製更聰明的機器人

　　為了知道這個最佳數字的大小，楊一幀一幀地分析了視頻數據。群體中每一隻鳥的位置和速度都被跟蹤和測算。“我們採用了位置數據並用它構建了假想的交互網路，”楊説道。然後他們很有創意地使用了一些技術。

　　Matlab是一個在應力分析和流體力學工程中廣泛使用的軟體。作為一個工程師，楊對此很熟悉，但在他對八哥的研究中他用它來模擬生物系統。“我們構建了一個巨大的矩陣結構，每一個行和列代表一隻鳥兒，但Matlab自帶的程式語言能讓我們快速編寫大型計算程式，就如同那些種群中成百上千的鳥兒一樣。”楊説道。

　　通過使用工程軟體進行生物分析，奇妙的數字（最佳鄰居數——7）被發現了。楊希望將這個發現用在處理信號和噪音的系統中，正如真正的鳥兒一樣。“當種群大小和密度在一定範圍內——同時，種群密度的為一般大小時，鳥群中的最佳鄰居數是一樣的，這一事實顯示該數目可能是逐漸演化來的。”楊説道。

　　一個工程師可以使用軟體來研究大自然解決問題的方法，最終將研製出更聰明的機器人，還有比這個更完美的例子可以表現人類在進化中的位置嗎？

　　稿件及圖片來源：環球科學 （《科學美國人》中文版）

　　作者：斯塔瑞·瓦爾坦（StarreVartan）

　　翻譯：張棟

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　　遷徙雁群改變飛行路線躲避風電場

　　研究表明，粉足雁在遷徙過程中，遇到風力發電場會繞行，或是從上方飛過。

　　通過四年來對粉足雁的觀測，研究人員發現了在新建成的風電場附近粉足雁遷徙路線的變化。這個結果至少顯示出，這種大雁把風電場當做一個威脅，才改變飛行路線來躲避渦輪葉片的。

　　研究結果發表在《應用生態學》雜誌上。

　　來自英國食品與藥品研究局的研究人員在粉足雁飛向林肯郡海岸的時候，用雷達監視了粉足雁群的遷徙。儘管已知這些大雁可以在開闊的環境中識別有潛在危險的建築物，但是在這項研究之前，還不知道他們躲避障礙的能力有多強。因為大雁飛翔的靈活性相對較小，而且經常在晚上遷徙，所以人們猜測，它們撞到風力渦輪機的危險很大。但是一項新的研究否定了這個假設。

　　從斯凱格內斯兩個近海風電場開始建設起，這個團隊就一直監視大雁的飛行路線，那時只有渦輪地基建成，最高的渦輪地基只有30米。四年後，這個風電場已經建成並且投入使用，研究者追蹤了超過40000隻鳥類。儘管氣候條件改變了到英國越冬的鳥類總數，但是他們找到新的路線以繞過風電場。

　　到風電場建成時，從風電場周圍繞行的雁群的比例從52%增加到81%。那些仍然穿過風電場的大雁有90%選擇上升到比渦輪葉片更高的地方，避免撞到旋轉的葉片上。

　　由於風電場建設數量增加的同時，粉足雁的數量也在上升，因此研究人員樂觀地認為，至少部分野生動物可以適應英國發展替代能源。

　　但是來自英國鳥類學信託基金會的露西·賴特博士指出了這項研究的局限性。“他們只在近海的兩個風電場測量了一個物種的躲避行為，我們不能知道其他的物種在其他的地方表現怎麼樣。”