在空中

动物的机动能力是其生存的基础，是数百万年进化的产物。所以令人惊讶的是，我们还没有找到一种量化可操作性的方法，这很大程度上是因为很难以客观和一致的方式进行研究。但是英属哥伦比亚大学的Doug Altshuler和他的同事们现在第一次成功地做到了这一点，他们花费了数年的时间，煞费苦心地记录了鸟类的叫声特殊的飞行室，并使用计算机提取相关的飞行指标…

道格:这些实验是用安娜蜂鸟做的，这是一种北美蜂鸟，在加拿大和美国的西海岸。我们会抓住他们，让他们习惯房间，然后这就是我们要做的。对于蜂鸟来说，这个房间相对较大——5英尺乘5英尺乘10英尺。如果我们在那里放一个喂食器和一些鸟的种子，它们会很容易接受的。如果我们把两只鸟放在那里，它们经常会互相竞争。

克里斯-但你是怎么看的?你有拍摄的摄像机吗?然后你就可以去分析那些镜头了，你是如何挑战他们的，看看他们能做什么，不能做什么，速度有多快?

道格:我们没有要求他们做出具体的动作。相反，我们只是让他们做他们展示给我们的动作。我们偶尔遇到的唯一挑战是遇到竞争对手。但事实证明，竞争对手并没有真正改变它们的机动性。我们测量机动性的方法是使用自动跟踪系统。这是由4台摄像机组成的，它们同时拍摄这个房间，这个系统的工作方式是，它拍摄这个房间，这样我们就能看到鸟儿在周围活动。它也有一个背景图像。我们的电脑所做的就是扫描这些图像，寻找变化，也就是说，当鸟相对于没有鸟的背景运动时。计算机做的另一件事不仅是找到鸟，而且还能找出它们指向的方向。这一切都是半自动完成的。 That means that up to 200 times a second, we’re getting data on where the bird is in the chamber and the way the bird is oriented. That turned out to be a very rich dataset that yielded us literally millions of points for this study.

Chris -现在是否有一种机动的SI单位因为这项研究你可以提出?你可以说，“啊哈，现在我们有一种客观量化机动性的方法了。”

道格-我们已经发现实际上没有SI单位的机动性。原因是鸟类向我们展示的自然动作很复杂，但我们必须以某种方式进行测量。我们最后得出的是一套可操作性的测量方法。这些都是非常基本的东西。我们定义了一个衡量机动性的标准，例如，这是一只鸟在水平面上显示的最大加速度。我们还提出了另一个是鸟在垂直方向上给我们的最大加速度。我们还想出了其他一些与转弯相关的动作，比如鸟在弧形转弯时的最小半径，或者鸟在弧形转弯时的最大向心加速度。所以我们有一套不同的机动性测量方法，我们可以在个体之间进行比较。

克里斯:如果你把这些指标和鸟类的其他特征联系起来，比如肌肉质量，比如翅膀面积，你能看出它们之间的关系吗?这意味着你实际上可以开始预测其他动物或者你可以从其他动物那里得到这些测量值和参数，并预测它们的可操作性潜力。

Doug -所以我们最初的问题是，机动性是由肌肉能力还是翅膀和身体形态决定的。所以，一旦我们掌握了这些操作，我们就可以进行测试。我们发现，我们定义的大多数动作更多地是由肌肉容量来解释的，而不是由翅膀形态来解释的。实际上，只有极少数的机动与机翼形态有关这些机动与机翼形态有很大关系。

克里斯-所以简单地说，如果你有足够的力量，你基本上可以实现你想要实现的任何事情。所以这和现代的政治很相似。

道格:这是一个很好的思考方式!我认为这也向我们展示了一个人执行动作的效率可能很大程度上受你的形态影响。但关于演习的问题是它们非常简短。我们做这些动作通常是为了一些重要的事情，比如逃离某个东西，或者对人类来说奔向某个东西。鸟类也是一样，我认为它们的机动性是如此之短，以至于它们并不太在意机动性的效率。相反，它们可以利用这种高肌肉容量来推动它们的前进，即使是在其他方面效率低下的动作。