7种狗用鼻子做的最奇怪的工作

户外狗的特写

你可能已经听说过狗用它们的鼻子做工作,比如嗅探爆炸物、寻找失踪人员,甚至感知医疗需求,比如检测癌症或预测即将发作的癫痫。不过,狗鼻子能做的事情不仅仅局限于此。

事实上,它们的超级嗅觉通常比我们最好的机器更擅长检测东西。它们可以运用嗅觉发挥很多好处。人们已经为狗提出了一些非常奇怪的工作,利用它们超级英雄般的嗅觉。

以下是一些狗用鼻子训练完成的最奇怪的工作。

1. 艺术品保护

波士顿美术博物馆雇用了一位毛茸茸的员工来帮助照顾他们珍贵的作品。

韦玛猎犬莱利经过训练,能够发现各种各样会侵蚀布料、木材、纸张等的飞虫。博物馆需要不断进行害虫控制,以保护有价值且无法取代的物品。

莱利能够发现食品被飞虫侵蚀并通过坐在存在害虫的作品前来提醒他的人类搭档。然后,人类可以检查作品是否存在受损迹象。

害虫检测不仅对保护艺术品有益。狗还被用于在高尔夫球场上追踪幼虫,以便在它们成为问题之前消灭它们。希望莱利将帮助捉虫并保护宝贵的人类文化作品。

2. 寻找鲸鱼粪便

塔克是训练有素的狗之一,由保护犬项目训练,这个项目让狗的嗅觉发挥作用,帮助濒危动物。

嗅探鲸鱼粪便听起来可能很恶心,但塔克帮助科学家追踪到包含有关这些生物的遗传身份、饮食、猎物来源、激素水平、妊娠阶段的宝贵线索。

鲸鱼不是唯一一个受到训练狗追踪粪便的濒危物种。训练塔克的程序还训练狗来寻找树林猫、北美驯鹿、狼和老虎等动物的粪便。

这些狗通过帮助保护生态环境和生态系统的信息,为濒危物种提供了一线生机。

3. 寻找床虫

床虫在美国许多主要城市都是一个不断增长的问题,对抗这种侵扰的一种方式是依靠床虫检测犬。

罗斯科就是这样一只可以嗅出这些小生物的小狗,它们留下的粪便只有一点墨水大小。床虫狗的检测精度高达98%,尽管有时会造成问题。

床虫的气味可能残留在衣服上,从通风口飘过,或者被其他动物或人带进室内。这意味着有时狗会指示存在感染,但实际上并没有。这可能是唯一一种情况,即你的工作做得太好反而是一件坏事。

但是,许多人都受益于像罗斯科这样的狗,它们在问题变严重之前就发现了床虫。

4. 寻找蘑菇

你有没有品尝过美味的松露?如果你尝过法式或意式菜肴,你可能尝过这种美味而昂贵的蘑菇。

它们价格昂贵的原因是它们很难找到,特别是成熟并且可以食用的。稀有松露每磅售价可达2000美元以上。

寻找它们的最佳方法之一是与受过训练的松露猎犬一起。虽然有几种品种的狗嗅觉非常灵敏,通常被用于松露猎取,但其实任何嗅觉不错的狗都可以接受气味工作的训练。因此,许多普通人与他们的狗一起进行松露猎取作为一种爱好。

因此,下次你品尝到这些美味时,请记住可能是一只小狗为你追踪到的。

5. 检测计算机硬件

在现代,人们可以用计算机、硬盘驱动器和其他形式的技术犯下大量罪行。这对警方来说是一个挑战,因为有时候存储设备如U盘和存储设备非常小而难以找到。

虽然对我们人类来说小型驱动器可能很难发现,但对于训练有素的嗅探硬件气味的狗来说却不是问题。贝尔,一只黑色拉布拉多犬,就是其中一只训练有素的狗,他在几年前为曾经的赛百味发言人贾里德·福格尔提供了帮助。

他成功找到了贾里德家中的一个数据存储设备,这个设备被用作他的定罪证据。贝尔为西雅图警察局继续调查网络犯罪。

6. 寻找下水道问题

你可能不会花费太多时间考虑下水道,但它们对我们的生活非常重要。有很多东西可以流入下水道,不仅污染环境,还有我们用来清洗物品、洗澡和饮用的水。

幸运的是,我们有狗来保护我们的安全。狗可以被训练来检测水中的污染物并追踪它们的来源。它们可以嗅出生化污水、危险化学品和洗涤剂、非法管道连接或破损的管道等等。

可以取水样检测实验室中的污染物。问题在于结果可能需要几天甚至几周才能出来。而狗则可以立即指示出是否有问题,并立即找到问题的源头。

这些狗保护着我们的水源,保护着环境。

7. 帮助考古学家

考古学家花费大量时间挖掘,所以想到狗可以帮助他们也不是太难。

不过,狗并不是真的被训练来挖出古老的陶器和骨头。相反,它们探测这些物品,以便人类可以找到宝贵的文物。

米加卢是其中一只狗,她被训练来寻找古老的骨头。狗有时被警方和灾难响应者用来找尸体。但是找到数百年前的骨头有点不同。

狗需要被训练来发现骨头的气味,特别是骨头的气味,而不是腐烂或腐败的气味,这种气味可能在森林中到处都是。

这些狗不仅仅是在野外训练发现有价值的文物。一些被训练来查获窃取陶器、骨头和其他物品的走私者。通常,这些历史文物是从饱受战乱的国家盗窃的,然后走私并以高价出售。

检测到这些物品的狗也帮助执法部门打击盗窃者,并保护文化。因此,狗不仅是为考古学家找到有价值的物品,而且它们也使用它们的嗅觉来保护这些发现。

你听说过其他奇怪的工作狗可以用鼻子完成吗?你认为狗还能做什么工作,但它们以前从未尝试过?请在下面的评论中告诉我们!

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