Учёные разработали новый метод оценки перемещений рыб под водой

Отследить рыбу сложно: радиосигналы GPS не проходят через морскую воду. Поэтому учёные часто используют акустическую телеметрию: к рыбе крепят акустический передатчик, а сеть стационарных подводных приёмников улавливает короткие щелчки, которые он испускает. Когда рыба проплывает рядом с приёмником, её уникальный код фиксируется.

Проблема неопределённости

Однако даже с такой системой остаётся высокая неопределённость в местонахождении рыбы. До сих пор большинство исследователей использовали ad hoc методы для анализа данных и обычно не оценивали эту неопределённость количественно.

«В науке знание о том, насколько вы уверены или нет, часто является главной целью», — говорит Кевин К. Венг из Университета Гавайев. Под водой нет GPS, поэтому морские учёные используют звук, что даёт гораздо меньшую точность.

Мартин В. Педерсен, постдок из Дании, поясняет: «В традиционной системе отслеживания рыбе обычно присваивается положение приёмника, который её обнаружил, хотя рыба может находиться где угодно в пределах его дальности действия. А если ни один из приёмников давно не "слышал" рыбу, позиции не присваиваются вовсе, хотя сеть может предоставлять некоторую, пусть и неопределённую, информацию».

Новая статистическая модель

Переосмыслив традиционный подход, Педерсен и Венг предложили новую модель пространства состояний (state-space model) для анализа данных о перемещении рыб. Их цель — количественно оценить неопределённость этой неидеальной системы и повысить её точность.

«Предыдущие методы не учитывали специфику рыбы, океана и акустики, — говорит Педерсен. — Поэтому они не используют всю доступную информацию, например, биологические ограничения на возможный диапазон перемещения рыбы».

Новая модель состоит из двух частей:

1. Модель поведения рыбы: описывает, как рыба перемещается (прямолинейно, вокруг центра притяжения и т.д.).
2. Модель обнаружения: оценивает вероятность обнаружения рыбы, учитывая вероятность детектирования, шум среды, а также данные как о присутствии, так и об отсутствии сигнала.

Модель использует и «негативные данные» (отсутствие обнаружений), чтобы оценить, как далеко рыба могла переместиться, будучи не обнаруженной. «Знание того, где рыбы нет, на самом деле многое говорит о том, где она есть», — отмечает Педерсен.

Проверка в реальных условиях

Модель протестировали в условиях тропического атолла Пальмира в центральной части Тихого океана. Используя данные мониторинга коралловых рыб с 51 подводной станции, исследователи построили контурные карты, визуализирующие области достоверности местонахождения рыб с течением времени и оценили их домашний ареал.

В дневное время местоположение рыб определялось с точностью до радиуса 50 метров в 95% доверительной области.

Снижая неопределённость подводного отслеживания, учёные надеются предоставить исследователям и управляющим морскими ресурсами лучшую информацию для поддержки природоохранной деятельности.

«Это помогает нам лучше понять, как они питаются, размножаются и отдыхают, — говорит Венг. — В конечном счёте, более точная информация о перемещениях поможет сохранить эти виды».