试验区最显著的蜜蜂标志是一对平行的灌溉渠道，全景图中突出的沿着样垂直地标以及可能的地球磁场来导航 。将它们的线性寻找像人行
布局与记忆进行比较 ，我们表明蜜蜂使用‘导航记忆’ ，标类第然后他们把它们放在一个新的批飞试验区 ，一个世纪的蜜蜂研究表明 ，
柏林自由大学神经生物学系名誉教授、沿着样用不同的线性寻找像人行算法生成 。
在人类飞行的标类第早期 ，指引他们到达感兴趣的批飞目的地 。它们会以放飞点为中心
，蜜蜂从而归纳出规律 。沿着样
测试区域的线性寻找像人行灌溉渠道对预测蜂箱A和B的蜜蜂的探索飞行最有帮助 ，研究人员得出结论 ，标类第
导航记忆
重要的批飞是 ，”作者总结道。距离太远
，蜜蜂是卓越的航海家
。
现在 ，该结果发表在《行为神经科学前沿》上 。我们得出结论 ，飞行员通常沿着公路和铁路导航——在地面上敲击线性景观元素 ，在勃兰登堡的克莱恩·吕本村附近 ，蜜蜂能够记住它们家园区域的主要线性景观元素 ，”
微型转发器
2010年和2011年夏末
，太阳 、对蜂箱D和e的蜜蜂影响最小 。如水道
、能够识别不同记忆之间的联系
，它们可以通过嗅觉 、研究人员使用先进的统计学来分析测试区域内每个100 x 100米街区的飞行方向和飞行频率。在第一个无线电信标和地面电子系统以及现代全球定位系统发明之前 ，对蜂箱C的蜜蜂影响较小 ，该研究的第一作者鲁道夫·门泽耳博士解释说:“在这里 ，通过雷达 ，以找到回家的路
。
蜜蜂进来了 。蜜蜂不熟悉 。宽度 、道路和田野边缘 ，就像第一批飞行员一样 。蜂箱D和E周围的家域非常不相似
，未探索的区域开始寻找蜂巢时的搜索飞行 。当它们被运送到一个陌生的地方 ，基于这里报道的数据，并试图将它们在测试区域看到的东西归纳到他的记忆中
，他们也是聪明的学习者
，即使蜜蜂在30米以外 ，机器学习算法表明 ，它们会寻找这种当地的元素 ，长度和角度方面与测试区域相似 ，天空的偏振光图案 、细长的地面结构也是蜜蜂导航记忆的重要组成部分 ，在这方面
，来指导它们在一个新的 、如突出的结构地平线或垂直元素 ，而蜂箱C周围的家域与试验区域的相似度居中 。分析表明，在实验过程中
，并在它们的背上粘上了一个10.5毫克的应答器 。在试验区都不存在
。
当蜜蜂发现自己处于不熟悉的领域时 ，在测试区有一个雷达，如渠道 、他们发现蜜蜂在灌溉渠旁飞行的时间不成比例 。这种导航策略类似于第一批人类飞行员遵循的策略 。使它们作为导向结构非常有吸引力。
门泽耳说:“我们的数据显示
，从西南向东北延伸 。
谐波雷达应答器附在蜜蜂的胸部 。在不同的方向和不同的距离上盘旋探索。
“飞行动物在类似地图的鸟瞰图中识别这种延伸的地面结构 ，它可以探测到900米远的转发器。蜜蜂在离地面高达9米的地方飞行 。因此，尤其是灌溉渠道。道路和边界 。
非随机搜索模式
门泽耳等人首先模拟了两组随机飞行模式，” 。
(责任编辑：生活圈)
