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ebird Taiwan 臺灣入口網全面啟動!

林大利_96
・2015/08/01 ・3314字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 520 ・七年級

圖片1

ebird Taiwan

ebird 是目前全世界最大的賞鳥紀錄資料庫及共享平台,由康乃爾鳥類研究室奧杜邦學會共同營運,隨時蒐集來自世界各地30萬用戶的賞鳥紀錄。自2002年起,已經提供一億五千萬筆的鳥類分布資料至全球生物開放資料的核心「全球生物多樣性資訊機構(Global Biodiversity Information Facility, GBIF )」。ebird之所以成功,在於他緊緊抓住狂熱賞鳥人的心,提供這些賞鳥人許多方便輸入、管理、查閱、下載及展示自己賞鳥成果的服務,甚至可以與其他賞鳥人一較高下,來個全球大車拚。就像打獵一樣,這些賞鳥紀錄的累積有如展示狩獵成果,唯一不同的是,那把殺戮的獵槍已經典雅的轉化為欣賞野鳥的望遠鏡。

ebird Taiwan 則是 ebird的臺灣入口網站,由中華民國野鳥學會特有生物研究保育中心共同管理。四年期間,我方與ebird密集的協商與討論,終於建置完成ebird的繁體中文入口網。對外國人來說,東亞的語言一直是很大的罩門,尤其是中國(各位可觀察以下的資料圖,非常缺乏中國的資料)。使用繁體中文的臺灣提出與ebird合作,建置繁體中文網站,對ebird團隊來說,是填補缺漏的一大福音。對臺灣的賞鳥人來說, 少了英文這一到障礙,更方便的使用這個迷人的資料庫。快讓我們來看看ebird有什麼功能吧!

管理個人的賞鳥紀錄 

對賞鳥人來說, 很大的志業是記錄自己在全世界看過幾種鳥,這個數字稱為「生涯鳥種數」,生涯首次目擊的鳥種稱為「生涯新種(Lifer)」。將每一次的賞鳥紀錄輸入ebird,便可快速的統計自己的生涯鳥種數。以我自己為例,我的生涯鳥種數是616種,並且顯示在各國目擊的鳥種數:臺灣347種、印度156種、日本87種…等。對賞鳥人來說,最困擾的是生物分類的變動,都有可能改變這個數字,需要密切的追蹤鳥類分類研究。不過,ebird幫忙省了這樁苦差事,ebird團隊會依照Clements世界鳥類名錄,定期更新資料庫的鳥類分類歸屬。ebird是以物種為單位,但這對某些賞鳥人(我)來說是不夠的,還要以亞種為單位,而且還自己製作生涯鳥種數累積曲線(ebird目前無此功能)。

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查詢最近有什麼好鳥可看

查查看最近有什麼稀有鳥來報到,是很重要的即時資訊。點選【探索資料】、【探索地區】,輸入所要查詢的國家或地區之後,顯示如下圖。下圖是查詢臺灣的顯示結果,可見在資料庫內,臺灣的鳥類紀錄清單共有14,186份,共記錄527種小鳥,以下則是鳥種清單,右邊可見最即時上傳賞鳥紀錄。如果想要ebird主動通知鳥訊,可點選【探索資料】、右下角的【鳥訊快報】,輸入email便可由ebird主動通知你稀有鳥的鳥訊,以及鳥尚未目擊過的鳥種訊息。不過,以我個人的使用經驗,幾乎完全是坐在辦公桌前面扼腕,根本無暇立即去鳥點報到。

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查詢各鳥種的資料分布

ebird資料庫最大的價值,在於可透過各種方式探索資料庫裡的資料,滿足使用者的應用需求。查閱某鳥種的資料是相當基本的功能,點選 【探索資料】、【鳥種分布圖】,可在右上角輸入鳥類的英文名或學名,顯示該鳥種的資料分布(目前暫無法以中文查詢)。如下圖為麻雀的資料分布圖,將地圖拉近則可檢視資料細節。該注意的是,麻雀是廣泛分布於歐亞大陸的鳥類(印度半島除外),但未曾有資料的地點則無法顯示,如中亞及中國。

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查閱世界各地的鳥類名錄與遷留狀態

點選【資料探索】、【條型圖】,選擇所要查詢的國家或地區後,便能顯示該地的一整年鳥類數量變化。ebird將每個月分成四週,厚度代表該鳥種的數量,時間範圍可自行設定。這樣的結果可以判對當地個鳥種的遷留狀態,對賞鳥人來說,就可以知道哪個月份造訪可看到最多種小鳥,哪些月份去的話就打消念頭乖乖陪老婆購物。

以下為查詢臺灣所有資料的結果,可見白耳畫眉(White-eared Sibia)和藪鳥(Steere’s Liocichla)的數量相當多且全年可見,可判斷是不遷徙的留鳥。紋翼畫眉(Taiwan Barwing)也是留鳥不過數量較少。烏鶲(Dark-sided Flycatcher)、寬嘴鶲(Asian Brown Flycatcher)和灰斑鶲(Gray-streaked Flycatcher)的資料主要集中在春秋兩季,可判斷是遷徙季節時在臺灣短暫停留的過境鳥,有些寬嘴鶲則在冬天也有紀錄。紅尾鶲(Ferruginous Flycatcher)的資料集中在夏季,可判斷是夏天才到臺灣繁殖的夏候鳥。

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查詢鳥類熱點

對賞鳥人而言,趁出國的空檔尋找新鳥種是很重要的任務,如果飯店附近有鳥類熱點,在開會之前早起賞鳥是再好不過的安排了。點選【資料探索】、【探索熱門鳥點】便會顯示熱門鳥點的世界地圖,拉近到查詢的地區就會顯示資料細節。從下圖可見,北臺灣的重要熱點不外乎關渡、華江橋雁鴨公園、金山、野柳和東北角的田寮洋,點選可顯示鳥種數與紀錄清單數。例如關渡自然公園目前共有131份鳥類紀錄清單,共記錄140種鳥。

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百人排行榜

除了查詢鳥類資料,賞鳥另一大樂趣是與他人一較高下,也秤秤自己的斤兩。點選【資料探索】、【百人排行榜】,選擇國家或地區之後,便會顯示前100名的ebird使用者,可以用鳥種數排序,也能用上傳紀錄清單數排序。下圖是全臺灣在2015年至7月31日為止的排行榜(依鳥種數),共記錄459種鳥。

看看第一名已經記錄了400種鳥,第二名380種,第三名326種。我個人則是魯魯的以157種排在第44名(驚!),連人家的車尾燈都看不到,連螢幕截圖都截不進來。當然,這表示有乖乖上班,沒有偷跑出去看小鳥。由於臺灣的使用者還不多,所以百人排行榜內大多數是認識的朋友,常常上來檢視可以看看誰去賞鳥卻又不揪。如果顧及隱私不希望自己的紀錄顯示於資料庫中,在帳號管理處可設定為匿名。

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這麼多人提供資料,有錯怎麼辦?

ebird鳥類資料庫的強大功能,辨識資料偵錯與檢核機制。資料庫中已經先將各地區鳥種的「當月最大量」作為基礎,當你輸入的數量超過資料庫中的「當月最大量」時,系統便會提醒使用者:「這是一筆相當罕見的紀錄,請您再做確認,或提供照片或詳細資訊」。這樣的機制,也可以避免使用者不小心輸入錯誤,「當月最大量」也可以隨時修正調整。此外,將資料上傳資料,ebird會將資料交給由各地區資深賞鳥人所擔任的「審查委員團」審查,如果紀錄罕見或不合理,審查委員會直接寫信給使用者做溝通及確認。如果資料非常不合理,審查委員便會將資料剃除,使用者還是會在自己的紀錄中看見那筆稀有的資料,但是並不會進入資料匯算和整合的資料庫中。

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有什麼很酷的成果嗎?

ebird累積了大量的鳥類分布資料,能提供研究者挖掘其所需要的資料,自行整理分析。其中一項相當酷的是建立美國部分鳥種(資料量要夠大)出現點位的全年變化,對候鳥來說,更可以顯示遷徙狀況。例如下圖是Black-throated Gray Warbler四月時的分布圖,疊合後可製成全年變化動態圖(更多鳥種的動態圖請看這裡)。

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滴水足以穿石,聚沙可以成塔,ebird掌握了使用者的喜好,獲得大量的資料,涵蓋的時間與空間也非常龐大。如果沒有為數眾多的賞鳥人,ebird也難以有這樣的成績。ebird在此難以全面介紹,如果你需要一個方便管理賞鳥紀錄的平台,又希望讓賞鳥成果發揮出更多的價值,那就快來ebird註冊一個帳號吧!

註:因與ebird簽署合作協議,本文所有圖片皆已獲得授權使用。

參考文獻

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林大利_96
19 篇文章 ・ 8 位粉絲
來自森林系,目前於特有生物研究保育中心服務。興趣廣泛,主要研究小鳥、森林和野生動物的棲地。出門一定要帶書、對著地圖發呆很久、算清楚自己看過幾種鳥。是個龜毛的讀者,認為龜毛是一種科學寫作的美德。

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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小鳥為什麼不走路要用彈跳的?——《鴿子為什麼要邊走邊搖頭?》
晨星出版
・2023/10/25 ・1493字 ・閱讀時間約 3 分鐘

彈跳的鳥類

用雙腳移動時,只有鳥類會使用而人類不會用的動作,那就是彈跳。這種名為彈跳的運動既困難又麻煩,為什麼鳥要這樣子彈跳呢?其實到現在我們還無從得知。

如同前述,彈跳是兩腳幾乎同時一起跳的運動方式。我們常見的鳥,像是麻雀和日菲繡眼這種小鳥就是用彈跳的(圖一),而烏鴉在急的時候也會彈跳。

麻雀是兩腳並用一起跳,但也有兩腳稍微錯開來彈跳的物種。例如巨嘴鴉之類的鳥類身體會微微傾斜,左右腳些微錯開,用「噠噠、噠噠」這樣的節奏來彈跳。這兩種本質上的差異目前還不清楚,不如說彈跳跟跑步的差異也還不清楚,所以步行研究者目前也是束手無策。

圖一、麻雀的彈跳,左右腳微微錯開著地(照片 ③ 中偏差大約是 1/120 秒)

歐亞喜鵲這種鳥同時會彈跳也會跑步,但比較兩者的研究顯示,在跑步與彈跳中,腳的運動方式跟肌肉動作幾乎一樣。彈跳跟跑步一樣,是高速移動的方式,活用肌腱像是彈簧的功能來轉換動能跟彈性位能。然後,兩種的差別只有「雙腳交互動作」或是「幾乎一起動作」而已。

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彈跳和跑步除了腳動的時機以外沒有什麼不同,那為什麼只有一部分的鳥是用彈跳的呢?

這個問題,很遺憾現在的科學還沒有解開,現階段一致贊同的只有:一般認為會彈跳的鳥是相對小型的種類,以及常待樹上的種類。看了許多鳥以後,會發現確實小型的鳥很常彈跳。另外,喜歡待在樹上的鳥則是常用兩腳一起從一根樹枝跳到另一根樹枝上,所以在地上也同樣會用兩腳一起跳躍,這樣說來可能就會覺得可以理解。

但是在樹上彈跳,在地上也還是可以步行不是嗎?不這樣區分移動方式,應該是因為有什麼身體構造或生理學上的理由才對,但這問題至今仍然是謎。

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圖/giphy

另一方面,小型的鳥喜歡彈跳的理由,如果用「彈跳適合用來高速移動」,可以解釋一部分的疑問。比起小型鳥,大型鳥的步幅更大,一般步行速度也比較快。如果小型鳥想跟大型鳥用同樣速度移動的話,就需要走得很快。像是人類,也很常在路上看到小孩要小跑步拚命跟上大人的走路速度。跟那個狀況相同,小型鳥有使用相對身體尺寸的高速進行移動的必要性。

想像看看會啄食掉落在地面的種子的鴿子和麻雀,如果用同樣密度灑餌,鴿子只要數步就能抵達下一個餌也說不定,但小型的麻雀需要移動相對更遠的距離才能拿到餌(圖二)。這樣一來就需要比較急著移動,這麼解釋或許也很合理。

圖二、假設在距離鴿子兩個身體遠的地方放餌,對體型較小的麻雀來說,同距離就需要移動六個身體的長度,不移動更遠的距離就沒辦法拿到餌。

但是彈跳和跑步如果是同樣的運動,那為什麼不能用跑的呢?「小型鳥比較需要快速移動」這種說明,很遺憾地似乎不能完全解釋為什麼要選擇彈跳。

但這麼簡單的問題,21世紀的科學還無法解釋,真是令人驚訝。

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——本文摘自《鴿子為什麼要邊走邊搖頭?》,2023 年 8 月,晨星出版,未經同意請勿轉載。

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晨星出版
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為什麼腿短短,走路還搖搖晃晃?解密企鵝賣萌的背後真相!——《鴿子為什麼要邊走邊搖頭?》
晨星出版
・2023/10/24 ・1652字 ・閱讀時間約 3 分鐘

企鵝搖搖晃晃地走路

圖/giphy

說到用兩隻腳走路的鳥類,就不得不提企鵝。企鵝用兩隻腳在冰上搖搖晃晃走路的樣子非常可愛。在水中卻可以自由自在地高速游泳、追捕魚,這兩種樣子帶給人的印象有非常大的不同。

話說,企鵝意外地可以走很長一段距離。牠們會在地上蒐集石頭來作巢,所以當然要可以走到築巢的地點。通常企鵝類的繁殖群會位在距離海岸線幾百公尺的地方,但有時會在距離海岸 3 公里以上的內陸,想像企鵝排成一列搖搖晃晃地走 3 公里,實在是可愛至極。

說是這樣說,但是走 3 公里,我們人類都覺得有點遠了,企鵝真的可以搖搖晃晃走過去嗎?

牠們的走路方式感覺效率很差,好像很累。企鵝走路時腳會使用的力量以及計算其所需能量的研究顯示,企鵝的走路方式一如外表印象,效率很差。大概所有人都會覺得「我想也是」吧,但我們不妨來仔細思考為什麼會效率很差。

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圖/giphy

鵝生好累!企鵝其實一直蹲著?

在討論企鵝的步行時,首先得要知道的是其獨特的體型。企鵝看起來是用兩隻腳站著,腳感覺極端的短。大概因為身上的毛色彷彿穿著燕尾服一樣,總覺得像是人類的喜劇演員一般。

但是牠嚴格說來並不是「站著」。看企鵝的骨骼圖(圖一)就很清楚。髖關節跟膝關節強烈彎曲的姿勢,以人類來說就是「蹲著」。換言之,企鵝時時刻刻都是蹲著的,連走路時也是蹲著的狀態。試著自己蹲著走路看看,就會像企鵝那樣搖搖晃晃地。牠們搖搖晃晃的姿態,背後的祕密就是體型與姿勢。

而由此延伸,企鵝的步行方式非常沒效率的理由,可能就是身體橫向搖擺和轉動幅度非常大。搖擺跟旋轉的動作,對前進而言怎麼看都是不必要的舉動,但是根據之前的研究,其實企鵝不搖晃反而效率會更差。之前也說過雙足步行的動能跟位能要有效率地轉換,才能有效率地運動,但企鵝似乎是用橫向搖擺的動作來進行這種能量轉換。

圖一、企鵝的樣子跟人很像,所以如果讓企鵝在山手線月台上排隊,也不會有人發現(右),但是如果看骨骼(左),企鵝蹲下來就可以跟站著的人類簡單區分開來。

短腿優先?

也就是說,企鵝走路效率不佳的理由,跟牠們這種體型跟姿勢有關。

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企鵝的腳確實很短,以現在還活著的企鵝種類來說,體型最大的皇帝企鵝的體重將近 20 公斤,和澳洲的平胸鳥類鶆䴈幾乎相同,然而比較這兩種鳥類的腿長的話,鶆䴈的髖關節大概在 80 公分高的位置,而皇帝企鵝大概在 30 公分高左右。明明體重差不多相同,企鵝的腳的長度卻只有鶆䴈的一半以下,步行效率差也是沒辦法的事。

本章已經反覆提過好幾次,腿愈長一般來說會步行速度愈快、效率也愈好,企鵝的短腳和蹲下的姿勢非常不適合走路,這點沒有人能否定。

圖/giphy

企鵝的腳會這麼短,恐怕是為了在寒冷地帶保住體溫。雖然也有棲息在熱帶的企鵝,但多數企鵝都棲息在極地,在水中跟地面上不失去體溫就是牠們最重要的課題。四肢末梢要是比較長,就會因為體積的表面積變大,容易失去體溫。所以在寒冷地帶演化的物種,耳朵等突出部位通常都會比較小。

雖然意外地能走很長距離,但企鵝仍然主要屬於在寒冷地區游泳的鳥類,為此演化出的短腿跟蹲著的姿勢,必須讓身體左右搖晃走路來補足才更有效率。

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——本文摘自《鴿子為什麼要邊走邊搖頭?》,2023 年 8 月,晨星出版,未經同意請勿轉載。

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