四种方法（在一个应用中）帮助NASA研究变化中的地球

如今，研究人员可以利用卫星完成令人惊叹的工作——他们可以研究云和气候、森林和土地利用变化，甚至鸟类迁徙。但如此多的卫星数据，可能很难将上方的测量数据与地面实际情况的信息进行匹配。这时就需要像您这样的公民科学家加入。

NASA GLOBE Observer项目协调员Holli Kohl说：“NASA从太空研究地球，向下看。‘以云为例：你在地面上有不同的视角，你在向上看。’”NASA GLOBE Observer是一个公民科学项目，它将志愿者的实地观测与航天局的卫星图像配对。

NASA于1994年启动了旨在改善环境的全球学习和观测计划（GLOBE）。最初它是课堂学生的工具，但在2016年推出了GLOBE Observer应用程序，并将该项目扩展到世界各地的青少年和成人，从而声名鹊起。

参与：NASA GLOBE

该应用程序易于使用，目前有四个不同的项目正在寻找您对您附近的云、树木、蚊子栖息地和地表覆盖的观测数据。每个项目都采用相同的基本观测方法：拍摄几张照片并回答一些关于您所看到情况的问题。通过该应用程序，世界各地的公民科学家可以提交观测数据，这些数据将有助于NASA科学家研究气候变化、蚊媒疾病的传播等。

Kohl说：“我们可以派遣科学家到地球上的几个地点进行一些实地同步测量，但数量有限。但公民科学家无处不在。”

像印度的Yashraj Patil这样的参与者定期使用GLOBE Observer来了解周围的世界。“我喜欢研究大自然多样化的生态系统，”他说。“我利用GLOBE协议来理解我在旅行中遇到的天气变化、云层变化和生物圈变化。如果我遇到任何意外的观察，我就会收集数据并将其发送给NASA GLOBE Observer。”今年早些时候，Patil甚至携带GLOBE Observer前往喜马拉雅山进行探险，在那里他提交了NASA GLOBE有史以来最高海拔的观测数据：在塔格拉拉，海拔17,800英尺（5,430米）。

但您不必周游世界才能提交有用的数据。来自自家后院的观察同样重要。您可以在GLOBE Observer应用程序上找到每项项目的拍照和提交观测数据的简单说明。经过简短的应用内培训，您就可以开始工作了。

NASA GLOBE也是最新的SciStarter合作伙伴！这意味着您可以在您的SciStarter仪表板上获得参与的积分。目前有五种不同的参与方式——查看它们！

Colon-Robles-et-al-NASA-Clouds — 使用NASA Globe Observer应用程序，用户从一个地点上传一系列照片，例如这张。（图片来源：Colón Robles等，2020年美国气象学会公报）
Colón Robles等，2020年美国气象学会公报

云

当科学家研究云时，他们通常是从上方，从卫星上看。但这并不能给他们完整的图景。云可能分层，上面的云可能会遮挡他们对下面情况的视线。通过NASA GLOBE Observer应用程序，您可以随时提交云的观测数据，或者在卫星过顶时提交，以获得更有用的数据。您还可以选择学习识别不同类型的云，如卷云和积雨云。

开始：GLOBE Observer 云

蚊子栖息地测绘器

厌倦了被蚊子叮咬？科学家们也是如此——尤其是当携带寨卡病毒和登革热等疾病的蚊子随着气候变暖向北扩散时。通过GLOBE Observer蚊子栖息地测绘器，您将学会寻找您附近的蚊子栖息地并提交照片观测。然后，为您自己和您的邻居做一件事：倒掉积水，消除栖息地。

您还可以选择更进一步，采集、计数和识别蚊子种类。这需要一些额外的工具：一个杯子、一个蚊子舀子、一个吸球器和一个相机微距镜头。但即使是基础观测——无需工具！——也有助于科学家了解蚊子如何以及在哪里传播。

开始：GLOBE Observer 蚊子栖息地测绘器

树木

通过GLOBE Observer的树木项目，您不仅仅是拍照——您将把手机变成测斜仪，一种测量树木高度的设备！研究森林的科学家可以从卫星图像中获得大量信息，但这些图像只提供了参天大树的二维图像。提供来自世界各地的树木高度测量数据，将使他们能够更好地研究森林健康和树木储存了多少碳等问题。

开始：GLOBE Observer 树木

地表覆盖

地表覆盖是指陆地表面的情况，如城市和人行道、农田、树木甚至裸露的土壤。研究人员利用此类信息来追踪随着时间推移的土地利用变化的影响，例如因气候变化、森林砍伐或开发而发生的变化。这些变化反过来又会影响多少碳被释放到大气中或从大气中吸收，水如何在景观中流动，或者自然灾害将如何影响人们。

科学家们已经拥有大规模的地表覆盖图，这得益于卫星图像，但这些信息的分辨率相当低——就像一张过于粗糙的照片。他们需要更多信息，他们希望您提交您周围景观的照片，以便他们可以为他们的地图添加细节。

Kohl说：“这些项目中的许多目标是最终转向人工智能来识别人们提交的照片中的内容。但要做到这一点，研究人员需要已经有很多已经识别了其内容的照片。‘我们还有一些由NASA资助的新研究，用于开发机器学习算法来对照片中的地表覆盖进行分类。这听起来非常枯燥，但事实证明，这是许多与气候相关的问题，如碳吸收、碳储存等，非常基础和重要的测量。’”