Sci - nature wiki

ستساعد النماذج الإحصائية المحسّنة في الحفاظ على الحيتان القاتلة والأنواع الأخرى – ScienceDaily

0

يحتاج علماء البيئة إلى فهم سلوكيات الحيوانات البرية من أجل الحفاظ على الأنواع ، ولكن متابعة الحيوانات حولها قد يكون مكلفًا أو خطيرًا أو مستحيلًا في بعض الأحيان في حالة الحيوانات التي تتحرك تحت الماء أو في مناطق لا يمكننا الوصول إليها بسهولة.

تحول العلماء إلى أفضل شيء تالي: أجهزة التسجيل الحيوي التي يمكن ربطها بالحيوانات والتقاط معلومات حول الحركة ومعدل التنفس ومعدل ضربات القلب والمزيد.

ومع ذلك ، فإن استرجاع صورة دقيقة لما يفعله الحيوان الموسوم أثناء تنقله عبر بيئته يتطلب تحليلًا إحصائيًا ، لا سيما عندما يتعلق الأمر بحركة الحيوان ، وتتطور دائمًا الأساليب التي يستخدمها الإحصائيون للاستفادة الكاملة من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة التي تتوفر.

لقد اقتربتنا دراسة حديثة أجراها باحثون في معهد المحيطات ومصايد الأسماك (IOF) وقسم الإحصاء بجامعة كولومبيا البريطانية من فهم سلوكيات الحيتان القاتلة المقيمة في الشمال من خلال تحسين الأدوات الإحصائية المفيدة لتحديد السلوكيات الحيوانية التي لا يمكنها يمكن ملاحظتها مباشرة.

قال إيفان سيدرو ، طالب الدكتوراه في قسم الإحصاء والمؤلف الرئيسي للدراسة: “الشيء الذي تناولناه حقًا في هذه الورقة هو محاولة التعرف على بعض السلوكيات الدقيقة التي ليس من السهل نمذجتها”. “إنها مسألة العثور على السلوكيات بترتيب من الثواني – ربما من 10 إلى 15 ثانية. عادةً ، الأمر يتعلق بحوت ينظر حوله ، ثم يسبح بنشاط لمدة ثانية للوصول إلى موقع جديد. نحن نحاول مراقبة سلوكيات عابرة ، مثل صيد الحوت للأسماك “.

قام فريق البحث بتحسين أداة إحصائية تستند إلى ما يسمى بنموذج ماركوف المخفي ، وهو مفيد في حل الألغاز المخبأة داخل مجموعات بيانات حركة الحيوانات.

قال سيدرو: “عارضات ماركوف المخفية التقليدية تتحلل بمقاييس جيدة للغاية”. “هذا بسبب وجود بنية في البيانات لا يمكنك التقاطها باستخدام النوع الأساسي لنموذج ماركوف المخفي. نحاول التقاطه باستخدام هذا النموذج – نحاول حساب هذا” التذبذب “الذي يقوم به ماركوف المخفي التقليدي لن يكون النموذج قادرًا على حسابه “.

بعبارة أخرى ، الآن بعد أن أصبحت العلامات قادرة على جمع البيانات بشكل شبه مستمر ، يُترك الباحثون بعدد هائل من نقاط البيانات التي تفصل بينها أجزاء من الثواني ، وتكافح نماذج ماركوف التقليدية والأساليب الإحصائية لتفسير مثل هذه المعلومات عالية التردد – ومن هنا تأتي الحاجة إلى نموذج ماركوف الأكثر تقدمًا المقترح في الدراسة.

باستخدام نماذج ماركوف المخفية المحسنة ، وجد الفريق بعض سلوكيات الحوت القاتل المقيم في الشمال غير المكتشفة. فضل الحوت الذي استخدموه لتطوير النموذج توفير الطاقة عن طريق الانزلاق عبر الماء عند الغطس العميق ، وعندما كان أقرب إلى السطح ، كان يتحرك بشكل أكثر نشاطًا ، ويتسارع بشكل أسرع و “ يتدفق ” ذيله في كثير من الأحيان.

سيكون فهم أنماط الغوص هذه أمرًا حاسمًا للحفاظ على الحيتان لأنه سيساعد الباحثين على معرفة مقدار الطاقة التي تحتاجها الحيتان للحفاظ على نفسها.

ووفقًا لسيدرو ، فإن تطبيقات هذه الطريقة تمتد إلى ما هو أبعد من بيانات حركة الحيتان.

وقال “يمكن تطبيقه على أي بيانات عن حركة الحيوانات إلى حد كبير”. “إذا كنت تقوم بتمييز الحيوانات وترغب في فهم السلوكيات الدقيقة ، فهذه الطريقة قد تكون مفيدة – حتى بالنسبة لأشياء مثل رفرفة أجنحة الطيور.”

يمكن أن يكون مفيدًا في مناطق خارج البيئة ، مثل تحديد متى من المحتمل أن تنكسر الآلات عن طريق التصنيف عندما تهتز الأجزاء الموجودة بداخلها بشكل غير طبيعي.

العمل هو أحد الخطوات الأولى على الطريق لفهم سبب عدم أداء الحيتان القاتلة المقيمة في الجنوب وكذلك نظرائهم الشماليين ، وفقًا للدكتورة ماري أوجيه ميثي ، كبيرة مؤلفي الدراسة وأستاذ مساعد في القسم. الإحصاء ومعهد المحيطات ومصايد الأسماك.

وقالت: “إن استخدام أساليبنا لاكتشاف متى تصطاد الحيوانات فريستها ونمذجة إنفاقها على الطاقة سيكون مفتاحًا لفهم الاختلافات بين مجموعات الحيتان المجاورة”.

الهدف التالي هو فهم متى تلتقط الحيتان فريستها وتطبق النماذج على مجموعات الحيتان القاتلة المقيمة في الشمال والجنوب لمعرفة كيف تتصرف بشكل مختلف.

قالت الدكتورة أوجيه-ميثيه: “تقدم الورقة العديد من الحلول” لبنات البناء “التي يمكن استخدامها معًا أو بشكل مستقل”. “في الأساس ، نحن نوفر صندوق أدوات للباحثين باستخدام بيانات الحركة عالية التردد ، وغيرها من السلاسل الزمنية المماثلة عالية التردد.”

Leave A Reply

Your email address will not be published.