鸟界洗脑神曲神秘崛起，短短20年无数麻雀再也不唱老曲调

　　来源NationalGeographic
　　作者CorrynWetzel
　　翻译SME科技故事
　　大多数鸟儿都有自己独特的鸣叫声，而且很少改变曲调，即使改变也通常局限于当地环境，于是形成了方言，所以观鸟者往往不需要看到本尊就能认出具体种类。
　　然而在过去20年的时间里，加拿大西部和中部的白喉麻雀集体改变了它们的唱歌方式，用二连音替代了原先独特的三连音结尾
　　白喉麻雀
　　这种新曲调最早在不列颠哥伦比亚省出现，然后如野火般向西蔓延。现在大多数加拿大白喉麻雀都已经改口唱新歌，而它仍在向其发源地2000英里外的魁北克传播。
　　《当代生物学》（CurrentBiology）7月2日刊登的一项新研究描述了这一现象。该研究的第一作者肯奥特（KenOtter）表示，尽管一些鸟类的叫声正在经历缓慢的进化，但如此快速的变化是以前从未观察到的。
　　这一发现得益于鸟类爱好者的录音，这些录音揭示了之前可能被忽视的行为模式。鸟类学家想知道是什么让这种曲调如此流行，以及这种趋势是否会继续下去。
　　众所周知鸟叫声不仅悦耳，我们也可以从中获得丰富的信息，比如当事鸟的健康状况和对环境的适应度。
　　像其他鸟类一样，雄性白喉麻雀也是通过唱歌来建立领地并吸引雌性。值得注意的是，只有雄鸟才会唱一些特定曲调的歌，这是发育早期学习的结果。
　　20世纪90年代末，奥特团队第一次注意到这些白喉麻雀的叫声发生了变化。当时他正在落基山脉西部的不列颠哥伦比亚省进行野外调查，和他一起的同事之前主要研究落基山脉东部的白喉麻雀群落。
　　我们正在四处走动他突然说，你这边的麻雀叫声听起来怪怪的。在此之前奥特之前并没有注意到这一点。
　　为配合白喉麻雀的曲调，加拿大人曾经填词制作了一首经典的歌：哦，我可爱的加拿大，加拿大，加拿大。
　　而新曲调以二连音而非三连音作为结束，这些鸟儿听起来就像是在唱：哦，我可爱的加拿，加拿，加拿。
　　从那时开始，新的曲调就开始穿过阿尔伯塔、萨斯喀彻温和马尼托巴向东传播。2004年，阿尔伯塔省内只有一半左右的麻雀被洗脑，但到了2014年，该地区的每只麻雀都改唱新曲子了。
　　2015年，安大略西部的每只麻雀都唱起了这种二连音结尾的新曲调。一切并没有就此结束，在魁北克西部距离新曲调起源地近2000英里的地方，它仍在传播。
　　加拿大地图
　　考虑到鸟儿必须从其他同伴那里学来新歌，奥特猜测东部和西部的麻雀可能会在某个阶段相遇。
　　于是2013年和2016年，他们将地理定位器固定到50只在不列颠哥伦比亚省乔治王子城繁殖的雄性麻雀身上，以追踪它们季节性迁徙的路线和过冬之处。
　　奥特说他原以为西部的麻雀群会径直向南迁徙，直接到它们在加利福尼亚过冬的地区。相反这些鸟儿越过了落基山脉，在美国南部大平原，在德克萨斯州、俄克拉荷马州、阿肯色州和堪萨斯州与东部群体相遇。
　　东西方麻雀的这种会聚为年轻雄雀提供了良好的学习机会，它们可以在回到各自的繁殖地之前听到并学习新的曲调。
　　白喉麻雀分布图
　　根据鸟类爱好者20年来记录的数据，包括1785段录音，奥特和他的团队得以绘制出新曲调的传播范围。
　　用蓝色代表新曲调，用红色代表老曲调，奥特的地图显示了从2000年到2019年，一连串的蓝点出现在东部，只剩下边缘一条细细的红点带，在那里鸟儿唱着那首古老的歌。
　　迁徙过程中的意外相会能让一些麻雀听到其它同类唱的的新歌，然后就像病毒感染一样传播开来，这听上去很酷。在马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校做鸟鸣研究的杰弗里帕德斯（JeffreyPodos）表示。
　　他对鸟儿之间互相学习的行为并不感到惊讶，但他承认新曲调的传播速度有些令人吃惊。
　　事实上新的变奏曲不断在出现，不过其中绝大多数都没有被其他同类听到并学会，所以没能得以传播。
　　由于某些原因，一些鸟越轨了，帕德斯描述了这个新的二连音结尾曲调的出现，你以为它会死在藤蔓上，但不知怎得并非如此，其他鸟儿对这种新唱法肯定很感兴趣。
　　奥特的研究小组并没有发现唱新歌的雄鸟在求偶或保卫领地方面表现得更好，所以改变曲调似乎并没有什么好处或坏处，反而增加了新曲调病毒般传播的神秘感。
　　我们能想到的唯一一个解释是，雌性可能偏爱稍微有点新奇的东西。奥特说。
　　这样大规模的曲调演变以前也可能发生过，只是没有被我们发现。奥特的研究主要依赖于eBird和XenoCanto的录音，这两个数据库包含了世界各地人们录制并上传的鸟鸣。
　　阿姆斯特丹自由大学的数学教授、XenoCanto的联合创始人鲍勃普兰克（BobPlanque）认为这种众源信息是学术界的一大福音。比如这种模式方便了音频的录制和获得，所以有利于对鸟类的研究。
　　普兰克表示每年有数百篇论文依赖于XenoCanto数据，其中包括50多万份录音。
　　这就像成千上万的研究助手分散在世界各地，奥特说，它使得研究人员可以用前所未有的大数据来研究一个问题。
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