查找鸟类信息的若干网站

在学习观鸟的时候不免去网上查找一下鸟类图片, 有些查找方法是比较高效准确的, 而另一些查找方法就可能找到不正确的图片, 反而会有误导. 这里我结合王琰大师的经验做一下进一步探索. 首先应该指出的是, 这些方法中有些很好用, 却需要一定的英文阅读能力, 还有些可能需要一定的网络知识, 这些使得很多好用的方法不是那么适合所有人使用.


查找鸟类名称

IOC 世界鸟类名录首页上有这么一句话 "Wisdom begins with putting the right name on a thing", 查了一下可能是老子说的 "有名万物之母", 反正说明了命名的重要性. 在查找图片之前, 我们最先应该确定的就是鸟类名称. 怎么去获得鸟类名称? 怎么去了解鸟类的学名中文名和英文名呢? 我们会使用各种方式查找, 包括查书, 查文献, 查网站等. 文献书籍一般比较科学系统, 但不是很方便使用. 除了各种文献之外, 更方便的办法就是查阅网站了, 包括搜索网站等. 网站的好处在于, 多数网站上有相对新的信息, 而不好的地方在于, 网站的质量千差万别, 也有很多错误的信息在里面.

长久以来中国鸟人们使用的是《中国鸟类野外手册》的鸟类分类系统和中文鸟类名称. 而学术界往往会同时参考《中国鸟类分类与分布名录》中的鸟类分类和命名方法, 又其是采用其中的分布信息. 近些年, 随着基因研究的深入和研究方法的改进, 鸟类分类有些一些改变. 文献中当然有相关的内容, 但是对于鸟人们来说, 直接查看原始文献还是有些繁琐. 同时, 因为很多文献都是专业性很强的英文文献, 查找和阅读对于没有学术背景的观鸟爱好者来说还是有些困难. 那么, 了解中国鸟类名称最简单的方法是使用中国观鸟年报 "中国鸟类名录" 3.0. 该名录跟踪新的鸟种分类情况, 有中文名, 英文名, 学名等信息, 还有新的分类方法和之前分类方法不同的地方的说明.

《中国鸟类分类与分布名录》

  • 优点: 科学系统, 有较详细的亚种说明和分布说明.
  • 缺点: 相对繁琐, 不便查阅, 分类系统相对旧.

《中国鸟类野外手册》名录

  • 优点: 鸟类名称最为大众所熟知, 科学实用.
  • 缺点: 鸟类分类相对滞后, 没有新的分种信息.

中国观鸟年报 "中国鸟类名录" 3.0

中国观鸟年报 "中国鸟类名录" 3.0 由中国观鸟年报根据世界鸟类学研究动态和国内鸟类研究和观察最新结果整理, 科学实用.

  • 优点: 分类系统相对新, 有详细的分种变化说明.
  • 缺点: 只是简单的静态名录, 当然很好地完成了自己的名录的功能.

世界鸟类数据库 avibase

世界鸟类数据库 avibase 是在加拿大的一个非商业网站, 主要就是收集和分享世界鸟类信息.

  • 优点: 有详细物种说明, 包含世界鸟类最新的鸟类分类和分布信息.
  • 缺点: 需要一定的英文能力, 且信息相对繁琐.

IOC 世界鸟类名录

IOC 世界鸟类名录是国际鸟类学会的开放资源, 学术型强, 是被国际鸟类学研究者认可的权威名录, 会不断根据最新的研究结果来调整.

  • 优点: 权威, 科学, 不断更新, 有多种语言的名称.
  • 缺点: 需要一定的英文能力.

维基百科

维基百科有各种物种的详细介绍或者简要介绍.

  • 优点: 开放百科全书, 可信度高, 多种语言支持.
  • 缺点: 中文版词条少, 且容易被封.

百度百科

  • 优点: 中文, 信息简洁.
  • 缺点: 多抄袭, 可信度比较低, 软广告多, 内容少.

查找鸟类图片

那么, 我们知道了鸟类的中文名, 学名和英文名之后该如何查找鸟类图片呢? 大体上有两种方法, 一个是通过搜索引擎去搜索鸟类图片, 一个是通过鸟类图片的网站去查找. 两种方法相互补充最好了.

Google 图片搜索

在Google 图片搜索的搜索框中输入鸟类的中文名, 英文名或者学名进行搜索, 推荐使用英文名和学名搜索, 部分情况下还可以直接输入图片进行搜索. 在用名称进行搜索的时候, 使用学名搜索最为准确, 其他搜索可能会有更多错误. 在 Google 中搜索中文名也能得到高质量准确的鸟类图片, 估计是 Google 后台把中英文名和学名统一进行搜索得到相应的结果.

Google 图片搜索

  • 优点: 搜索结果准确.
  • 缺点: 相当长时间里不使用特定方法不能访问.

Bing 图片搜索

如果你不能使用 Google 图片搜索, 那么 Bing 图片搜索应该成为你的选择. Bing 图片搜索的准确率也相对高, 但和 Google 有一点差距. 在 Bing 图片搜索中输入鸟的中文名, 英文名或者学名来搜索, 其中最为推荐搜索学名.

Bing 图片搜索

  • 优点: 搜索结果相对准确.
  • 缺点: 结果中的错误比例相对高.

Baidu 图片搜索

百度是我们最容易接触和使用的搜索引擎, 但是百度的问题是采用竞价排名, 可能所搜出来的一些结果并不是我们想要的. 作为一个搜索引擎, 如果搜的结果只有很少是我们需要的, 我不明白这样的搜索引擎的意义是什么. 搜索方法也是输入中文名, 英文名或者学名, 在百度中搜索中文名更好一些, 会出来更多我们想要的结果.

百度图片搜索

  • 优点: 中文支持好, 能使用.
  • 缺点: 搜索结果中含有很多无关图片.

Pinterest

Pinterest 搜索鸟类图片是由闫晓瑜同学推荐的, 有着十分强大的高质量图片数据资源. Pinterest 是一个手机应用, 也可以使用网页版, 可以帮助相对准确搜索出比较准确且高质量的图片. 可以搜索中文名, 英文名和学名, 推荐使用英文名和学名搜索.

  • 优点: 相对准确, 图片清晰, 包含多种有用信息.
  • 缺点: 主要面向移动用户, 可能需要注册.

《中国鸟类野外手册》

《中国鸟类野外手册》图片中的手绘图片质量也很高, 可以先参考其中的鸟类图画.

  • 优点: 准确, 细节好, 手绘突出特点.
  • 缺点: 姿态少, 没有环境.

鸟网

鸟网是鸟类摄影爱好者展示图片的地方, 其中不乏漂亮的鸟类图片. 在鸟网搜索栏中搜索鸟类的中文名, 就能够搜出来含有该鸟的帖子, 查看帖子中的图片.

  • 优点: 图多, 清晰, 有各种姿势型态环境的照片.
  • 缺点: 少量照片拍摄不道德, 有时有错误, 鸟类主要集中于色彩丰富的鸟种.

中国鸟类图库

中国鸟类图库是 WWF 中国管理的网站. 可以用中文名, 英文名或学名搜索.

  • 优点: 准确率较高.
  • 缺点: 许久没有更新.

东方鸟类图片库

东方鸟类图片库是东方鸟类俱乐部下面的图片数据库, 可以根据英文和学名进行查找.

  • 优点: 图片准确率高, 各种姿势, 年龄, 雌雄的照片, 且有详细的注释.
  • 缺点: 只能使用英文名或学名, 对英文水平有一定要求.

鸟类网百科

鸟类百科网图片较少,但大部分鸟种图片较为准确,国外鸟种也可查。

  • 优点: 图片相对准确, 可以用于中文名, 英文名, 学名的对照参考。
  • 缺点: 必须输入完整且正确的中文名, 英文名或学名,不然搜索不到,不能进行模糊搜索。且图片少。

查找鸟类声音

鸟类除了羽毛很漂亮之外, 给人的印象还有叫声很动听. 鸟叫声也是重要的辨识特征, 尤其对于柳莺等鸣禽, 也许是关键特征. 关于鸟类叫声的数据库也有不少, 我来列下我知道的.

Xeno-Canto

"Xeno" 源于希腊语, 是陌生的意思; "Canto" 史诗的意思. 杨欢师兄最早告诉我这个网站, 并把这个网站中文名翻译成 "奇妙的史诗". 我觉得这个翻译甚为贴切. 该网站上有大量的鸟类声音信息, 有全球的观鸟爱好者收集分享. 其中有质量一般的声音, 也有非常多的高质量鸟声, 甚至有不同亚种的各种 "方言" 和相关的说明. 该网站绝对是观鸟必备.

  • 优点: 众多鸟声, 不同年龄, 性别, 地区, 状态的鸣唱和鸣叫, 相对详细的说明.
  • 缺点: 网站仅支持少量的英文, 所以需要一定的英文阅读能力.

鸟类网 Xeno-Canto 镜像

鸟类网提供了 Xeno-Canto 网站若干资源的镜像, 方便英文基础比较薄弱的中国观鸟爱好者使用.

  • 优点: 中文支持好.
  • 缺点: 资源有限.

与鸟有关的一切

这个网站是 Cornell Lab of Ornithology 支持的, 和 ebird 是同一机构支持.

  • 优点: 资料很全, 有文字, 声音, 视频.
  • 缺点: 主要面向美洲, 没有中文支持.

英国鸟声

这个网站就如它的名字, 主要是英国的鸟, 声音的数量也不是很多, 可以参考.

  • 优点: 有图有声音, 方便英文和学名查询.
  • 缺点: 鸟种和声音数量少, 不支持中文.

查找鸟类记录

中国观鸟记录中心

新版中国观鸟记录中心, 可以发布观鸟记录, 查询观鸟记录和2014年之前的旧中国观鸟记录中心记录.

中国观鸟记录中心

旧版中国观鸟记录中心, 有一段时间关闭了, 现在又开起了, 可以发布观鸟记录, 查询旧记录.

ebird

Cornell Lab of Ornithology奥杜邦协会等负责维护 ebird 的运行. 曾经的 ebird 主要是面向北美的, 现在其中有众多的鸟类记录, 涵盖世界各地. 不过, 除了中国台湾地区, 中国大陆地区鸟类记录并不多.

  • 优点: 数据库功能强大, 有庞大的志愿者团体, 世界性, 鸟类名录更新及时, 提供初步分析数据.
  • 缺点: 中国大陆数据少.
By @Wolfson Liu in
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