Ekolojistlerin türleri korumak için vahşi hayvan davranışlarını anlamaları gerekir, ancak hayvanların su altında veya kolayca ulaşamayacağımız alanlara hareket etmesi durumunda etraftaki hayvanları takip etmek pahalı, tehlikeli veya bazen imkansız olabilir.
Bilim adamları bir sonraki en iyi şeye yöneldiler: hayvanlara bağlanabilen ve hareket, solunum hızı, kalp hızı ve daha fazlası hakkında bilgi yakalayan biyo-kayıt cihazları.
Bununla birlikte, etiketlenmiş bir hayvanın çevresinde yolculuk ederken ne yaptığının doğru bir resmini elde etmek, özellikle hayvan hareketi söz konusu olduğunda, istatistiksel analiz gerektirir ve istatistikçilerin kullandığı yöntemler, her zaman büyük ve karmaşık veri kümelerinden tam olarak yararlanmak için sürekli olarak gelişmektedir. mevcut.
Okyanuslar ve Balıkçılık Enstitüsü (IOF) ve UBC istatistik departmanındaki araştırmacılar tarafından yakın zamanda yapılan bir araştırma, kuzeyde yerleşik katil balinaların davranışlarını anlamak için bizi bir adım daha yaklaştırdı. doğrudan gözlemlenebilir.
İstatistik bölümünde doktora öğrencisi ve çalışmanın baş yazarı Evan Sidrow, “Bu makaleyle gerçekten uğraştığımız şey, modellemesi o kadar kolay olmayan ince ölçekli davranışlardan bazılarını elde etmeye çalışmaktı” dedi. “Bu, saniyeler içinde davranış bulma meselesi – belki 10 ila 15 saniye. Genellikle, bir balinanın etrafa bakması ve sonra yeni bir yere geçmek için bir saniye aktif olarak yüzmesi meselesidir. bir balinanın balık tutması gibi uçup giden davranışları gözlemleyin.”
Araştırma ekibi, hayvan hareketi veri kümelerinde saklı gizemlerin kilidini açmaya yardımcı olan, gizli Markov modeli olarak adlandırılan şeye dayanan bir istatistiksel araç geliştirdi.
Sidrow, “Geleneksel gizli Markov modelleri çok ince ölçeklerde bozuluyor” dedi. “Çünkü verilerde gizli Markov modelinin temel türünü kullanarak yakalayamayacağınız bir yapı var. Onu bu modelle yakalamaya çalışıyoruz — geleneksel bir gizli Markov modelinin yaptığı bu ‘kıpırdama’yı açıklamaya çalışıyoruz. modeli açıklayamaz.”
Başka bir deyişle, artık etiketler neredeyse sürekli olarak veri toplayabildiğinden, araştırmacılara saniyeler içinde ayrılmış çok sayıda veri noktası kalıyor ve geleneksel Markov modelleri ve istatistiksel yöntemler bu tür yüksek frekanslı bilgileri yorumlamak için mücadele ediyor. çalışmada önerilen daha gelişmiş Markov modeli.
Geliştirilmiş gizli Markov modellerini kullanan ekip, kuzeyde yaşayan bazı keşfedilmemiş katil balina davranışları buldu. Modeli geliştirdikleri balina, derin dalışlar yaparken suda süzülerek enerji tasarrufu sağlamayı tercih ediyor ve yüzeye yaklaştıkça daha aktif hareket ediyor, daha hızlı hızlanıyor ve kuyruğunu daha sık “sallıyor”.
Bu dalış modellerini anlamak balinaların korunması için çok önemli olacak çünkü araştırmacıların balinaların kendilerini sürdürmek için ne kadar enerjiye ihtiyaç duyduklarını öğrenmelerine yardımcı olacak.
Sidrow’a göre, yöntemin uygulamaları balina hareketi verilerinin çok ötesine uzanıyor.
“Hemen hemen her hayvan hareketi verisine uygulanabilir” dedi. “Hayvanları etiketliyorsanız ve ince ölçekli davranışları anlamak istiyorsanız, o zaman bu yöntem yararlı olabilir – kuşların kanat çırpması gibi şeyler için bile.”
Ekolojinin dışındaki alanlarda bile, makinelerin içindeki parçaların anormal şekilde titreştiğinde sınıflandırma yaparak, makinelerin ne zaman kırılabileceğini belirlemek gibi yararlı olabilir.
Çalışmanın kıdemli yazarı ve bölümde yardımcı doçent olan Dr. Marie Auger-Méthé’ye göre, çalışma, güneyde yerleşik katil balinaların neden kuzeydeki muadilleri kadar başarılı olmadığını tam olarak anlama yolundaki ilk adımlardan biri. İstatistik ve Okyanuslar ve Balıkçılık Enstitüsü.
“Hayvanların ne zaman av yakaladığını tespit etmek ve enerji harcamalarını modellemek için yöntemlerimizi kullanmak, bu komşu balina popülasyonları arasındaki farkları anlamanın anahtarı olacaktır” dedi.
Bir sonraki hedef, balinaların ne zaman av yakaladığını anlamak ve modelleri hem kuzey hem de güneyde yerleşik katil balina popülasyonlarına uygulayarak nasıl farklı davrandıklarını görmek.
Dr. Auger-Méthé, “Kağıt, birlikte veya bağımsız olarak kullanılabilecek birçok ‘yapı taşı’ çözümü sunuyor,” dedi. “Özünde, yüksek frekanslı hareket verilerini ve diğer benzer yüksek frekanslı zaman serilerini kullanan araştırmacılara bir araç kutusu sağlıyoruz.”