这篇论文展示了几张云图，说明了许多云被识别的时间和地区。这些地图显示了志愿者提供的数据中确定的几个关键云群。云群包括高海拔的二氧化碳冰云，在两极附近形成的云，以及多尘季节的水冰云。云的结构遵循大气中的“热潮”模式，这是全球尺度的温度振荡。在气温低于平均水平的地方，云更常见。
本文还解释了该项目的动机，并描述了它在Zooniverse上的设置。它深入研究了参与者如何使用机器学习将云识别转化为云目录的细节。美国宇航局喷气推进实验室的研究科学家马雷克·斯利斯基博士说:“感谢所有参与火星上的云观测项目的人，你们推动了这项研究的发展。”
这个数据集还有很多值得研究的地方，网上也有更多的图像可供分析:第二个火星年的数据只完成了大约50%。火星第二年的数据将有助于揭示变化的尘埃条件如何影响云的形成。如果你想加入探索火星大气中的云的行列，请登录https://www.zooniverse.org/projects/marek-slipski/cloudspotting-on-mars。
