《Frontiers in Zoology》：Using large-scale community science data and computer vision to evaluate thermoregulation as an adaptive driver of physiological color change in Anolis carolinensis
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本研究针对卡罗莱纳安乐蜥(Anolis carolinensis)生理性变色功能的长期争议，通过分析28,634张iNaturalist社区科学图像，结合计算机视觉(groundedSAM、K-means聚类)和气候数据(PRISM)，发现非繁殖季褐色表现与低温显著相关(OR=1.32, p<2e-16)，而繁殖季则呈现温度无关性的稳定绿色表现(p=0.29)，首次证实生理性变色具有季节依赖性的温度调节与社会信号双重功能，为动物适应性表型可塑性研究提供了跨尺度研究范式。
在动物王国中，能够通过生理机制快速改变体色的物种往往蕴含着迷人的进化奥秘。卡罗莱纳安乐蜥(Anolis carolinensis)作为美国东南部常见的爬行动物，其背色在绿色与褐色间的瞬时转换能力，长期以来引发学界对变色功能的三重假设争议：隐色伪装（通过颜色匹配环境背景）、社会信号（用于求偶与领域行为）以及温度调节（深色吸热提升体温）。尽管实验室研究为各项假说提供了部分证据，但野外自然环境下多重因素的交互作用使得单一驱动机制理论难以完全解释变色行为的复杂性。更关键的是，传统研究受限于样本规模与时空覆盖范围，难以捕捉季节变化与地理梯度对变色策略的潜在影响。
为突破这一瓶颈，Price等研究团队在《Frontiers in Zoology》发表的研究中，创新性地整合了社区科学平台iNaturalist的28,634张观测图像与计算机视觉技术，首次在物种分布区尺度上系统解析了变色行为的季节性规律与环境驱动因子。通过构建自动化图像处理流水线，研究人员成功从复杂背景中提取出11,677个有效个体色斑数据，并结合高精度气候模型，揭示了温度与社会信号在季节周期中的动态权衡机制。
关键技术方法主要包括：利用groundedSAM算法进行图像分割与目标提取，通过K-means聚类和RGB阈值分析（G>R+2判定绿色，R>G+5判定褐色）实现变色状态的自动分类，结合PRISM气候数据库推算观测时刻的近似气温，采用广义加性模型(GAM)分析季节趋势，使用广义线性模型(GLM)检验温度与繁殖季的交互效应。
数据保留与验证
经过多层质量控制，最终数据集覆盖了从德克萨斯州到北卡罗来纳州的7个州20个县，其中春季观测占比最高（46%）。通过人工验证子集（507张图像）确认，颜色分类准确率达93%，分割错误率控制在2%以内，确保了后续分析的可靠性。空间分布显示数据集有效捕捉了物种分布的南北梯度（纬度范围25.0°N-33.5°N），为跨气候带比较奠定了基础。
季节性模型结果
通过包含星期与纬度交互项的广义加性模型（△AIC=-77）发现，绿色表现比例呈现显著的周年周期性波动（p<0.001），且纬度梯度调节季节波幅。低纬度地区（10%分位数）绿色比例全年维持在较高水平（年均65%），季节变幅仅15%；而高纬度地区（90%分位数）夏季绿色比例达峰值70%后，冬季急剧下降至25%，表明寒冷气候强化了季节性的颜色转换需求。
温度模型结果
温度与繁殖季的交互作用模型（△AIC=-150）揭示出关键规律：非繁殖季（10月-3月）绿色表现与温度呈强正相关（p<2e-16），气温每升高10°C，绿色概率增加38%；相反，繁殖季（4月-9月）颜色表现与温度无显著关联（p=0.29），绿色比例稳定在75%以上。这一结果证实了社会信号在繁殖期的主导作用，以及温度调节在非繁殖期的补充功能。
潜在背景匹配模型结果
线性回归显示安乐蜥绿色指数与背景绿色指数仅存在弱相关（R2=0.120），且背景颜色与温度无显著关联（p=0.069），排除了背景匹配作为温度关联性假说的混淆因子，但也暗示伪装功能在自然环境中可能并非主要驱动机制。
本研究通过大数据生态学方法，首次在宏观尺度上证实了卡罗莱纳安乐蜥生理性变色具有情境依赖性多重功能。繁殖季社会信号需求的优先性（稳定绿色表现）与非繁殖季温度调节的适应性（低温褐色转化），共同构成了该物种应对季节性环境挑战的表型可塑性策略。这一发现不仅调和了既往研究中看似矛盾的结果，更建立了基于自然观察数据验证行为生态学假说的新范式。尽管城市采样偏差与图像技术限制仍需谨慎考量，但计算机视觉与社区科学的结合，无疑为理解生物适应性进化提供了跨尺度研究工具，也为探索气候变化下物种表型响应机制开辟了新路径。
