大型在線吸企鵝，這是我離南極最近的一次

微博上肚子圓滾滾、走路搖晃晃的企鵝還沒看夠？沒關係，更多企鵝萌照將大波趕來！科學家們在南極洲架起了拍攝器。

兩台遠程攝像機拍攝企鵝 | Jones et al.

本周一篇《科學數據》論文公布了在南極洲半島、南設得蘭群島和南喬治亞島拍攝的將近74,000張圖片的數據，反映了當地阿德利企鵝屬繁殖群的動態。論文名稱為Time-lapse imagery and volunteer classifications from the Zooniverse Penguin Watch project。

這些圖片源自公民科學項目（宇宙動物園項目「企鵝觀察」的一部分），由15個不同的攝像頭拍攝而成，由志願者對圖片進行分類。

由於距離遙遠，環境惡劣，在南極洲進行大規模的地面監測研究非常具有挑戰性，因而也很少見。因此，大多數調查企鵝種群動態的研究集中於一個特定的地點或者幾個地點，然後將當地數據外推到更廣泛的一個或多個地區。然而這種方法不足以用來理解大量廣泛分布的種群。如果加深對企鵝種群動態、繁殖成功率和物候的理解的重要舉措，那麼就能使人們監測到諸如氣候變化和過度捕撈等威脅的影響，從而為採取更有效的保護措施鋪平道路。

萌萌的小企鵝 | pixabay

英國牛津大學的Fiona Jones及其同事報告了73,802張圖片的志願者匿名分類情況以及相關的元數據，包括日期、時間和溫度信息。整體上，「企鵝觀察」網路中的每個攝像頭在全年的上午7點至晚上8點之間，每小時捕獲一次圖片。

"企鵝觀察"拍攝的企鵝照片，顯示了日期、時間、月相和溫度信息 | Jones et al.

志願者在進行圖片分類的時候，用「成年企鵝」、「小企鵝」或「企鵝蛋」來標記企鵝，用「其他」來標記其他動物、人類或船隻。這種級別的注釋允許檢測出重要的物候階段，如企鵝孵化。迄今為止，「企鵝觀察」已經處理了逾600萬張圖片，近48,000名註冊志願者和大量匿名參與者對圖片進行了分類。

作者認為，除了生態監測方面的好處之外，這類帶注釋的延時圖片可以用作機器學習演算法的訓練工具，以實現數據的自動化提取。他們還認為文中所述的方法證實了公民科學項目的實際用途。

（Nature-Research）

附加題來了

你能認出誰是文中出現最多的巴布亞企鵝嗎？

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