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研究人员为解决鸟类导航机制之谜，开展基于数据驱动的鸟类导航研究，发现新方法助力理解多模态导航决策，意义重大。
鸟类的迁徙一直是大自然中令人惊叹的现象，它们跨越千山万水，精准地找到自己的目的地。然而，鸟类究竟是如何在漫长的迁徙旅程中准确导航的，这一直是科学界的未解之谜。尽管多年来众多研究聚焦于此，但我们对鸟类在野外如何利用当地信息进行导航的了解仍十分有限。鸟类的导航是多模态的，它们会根据不同的环境条件，在不同时间使用不同的导航线索；同时，导航还在不同的空间和时间尺度上进行，不同阶段可能采用不同的策略。这种复杂的特性使得研究鸟类导航极具挑战性，传统的研究方法难以全面揭示其奥秘。为了深入探究鸟类迁徙导航的机制，来自挪威自然研究所、加拿大西安大略大学以及英国圣安德鲁斯大学的研究人员 Ur?ka Dem?ar、Beate Zein 和 Jed A. Long 开展了相关研究，其成果发表在《Movement Ecology》上。
研究人员采用了一种全新的数据驱动方法。该方法基于对现有长期跟踪数据和同期同地环境数据的探索性分析，旨在支持将鸟类导航作为一个多尺度和多模态的过程进行研究。这一方法与传统的理论驱动方法不同，它是从大量已有的数据出发，通过数据分析挖掘出隐藏的模式，进而提出研究问题。
在研究过程中，研究人员用到了多种关键技术方法。首先是数据收集，通过改进的跟踪技术获取野生鸟类的长期运动数据，这些数据存储在如 Movebank 等平台上；同时，从各种渠道收集环境数据，包括直接观测、遥感和其他地球物理数据收集。其次是数据处理与分析，运用数据挖掘、机器学习和人工智能等方法对收集到的数据进行处理，探索其中的模式。
研究结果主要体现在以下几个方面：
- 个体 - 基于模型和模拟：一些研究利用基于代理的模型模拟鸟类的导航行为，如通过模拟地磁导航来研究鸟类的行为。但传统的静态模型假设环境条件不变，这可能会引入偏差和不确定性。研究发现，地磁风暴会影响鸟类的飞行速度和转向角度，因此在模型中考虑场动态和使用正确的时变值至关重要。
- 空间优化模型：导航的多模态性可以被定义为一个空间优化问题。在工程和技术领域，许多复杂问题通过优化算法得以解决。在鸟类导航研究中，虽然优化算法尚未得到充分测试，但已有研究尝试使用进化优化算法探索地磁导航策略的长期变化。通过将空间优化算法应用于鸟类导航研究，有望帮助识别鸟类如何利用环境条件选择最优路线到达目标目的地。
- 数据挖掘：数据挖掘可以帮助探索导航的多模态性。聚类、分类和关联等数据挖掘方法在运动分析中有着广泛应用。研究人员利用聚类算法对带有地磁、气象、地理和运动变量的 GPS 点进行聚类，以确定不同时间点主导飞行的线索和策略，以及它们之间的转换情况。
- 机器学习和 AI 模型：机器学习模型可以从数据中学习，人工智能模型如人工神经网络在各个领域取得了广泛应用。在鸟类导航研究中，虽然目前尚未有神经网络的应用，但研究人员提出可以借鉴其在人类运动分析中的应用，利用深度学习模型预测鸟类的迁徙路线。不过，由于训练数据规模的限制，机器学习和 AI 方法在导航研究中的应用还需要进一步加强数据共享和跨学科合作。
研究结论表明，数据驱动的方法为鸟类导航研究提供了新的视角和途径。通过对大量现有数据的分析，有望发现更多关于鸟类导航的未知模式，从而更好地理解鸟类在迁徙过程中多模态导航决策的机制。这一研究不仅对鸟类导航研究具有重要意义，还为其他物种的导航研究提供了参考，有助于推动整个动物导航领域的发展。同时，研究也强调了跨学科合作的重要性，需要生态学家和数据科学家共同努力，充分利用数据资源，揭示动物导航的奥秘。
