Хрупкий баланс побега от хищника

Представьте, что вы переходите ручей по упавшему бревну. Как быстро вы пойдете? Вероятно, медленно и осторожно. А теперь представьте, что за вами гонится медведь. Как быстро нужно пересечь ручей?

Подобные ситуации — ежедневная реальность для многих животных. Мелким животным приходится ускользать от хищников на деревьях в поисках пищи и партнеров. Но как быстро нужно бежать? Какие факторы учитывать? И что происходит, если среда обитания меняется?

Животное должно бежать достаточно быстро, чтобы убежать. Но также оно должно избегать падений, которые могут привести к гибели — либо от хищника, либо от самого падения. Это создает дилемму: чем быстрее бежишь, тем меньше точность в постановке ног.

Существует компромисс между скоростью и точностью движений. Чем быстрее действие, тем меньше контроль.

В поисках лучшей тактики побега

Это означает, что для животных в дикой природе бег на максимальной скорости может быть не лучшей стратегией выживания. Нужно учитывать другие факторы.

Во многих случаях жертва пытается ускользнуть, совершая резкие повороты и смены направления. В таких ситуациях животные не используют максимальную скорость, так как на высокой скорости сложнее менять направление, сохраняя устойчивость.

Однако, если путь ограничен прямой линией (например, бег по ветке), у животного нет возможности для маневров. Ему приходится полагаться только на скорость.

Но, как и у людей, возможности животных различаются — как в скорости, так и в координации. Это значит, что оптимальная скорость для каждого индивидуума будет разной и зависит от его способности сохранять равновесие на бегу.

Как же определить эту лучшую скорость?

Мы создали математическую модель, которая это предсказывает. Результаты опубликованы в журнале Integrative and Comparative Biology.

Наша модель учитывает:

• Размер и длину шага животного.
• Уровень его координации.
• Скорость хищника.
• Сложность среды (толщину ветки или узость цели).
• Разную степень ошибок (небольшой проскальзывание vs серьезное падение) и их последствия.

Мы обнаружили, что самые высокие скорости побега должны использовать наиболее координированные животные на толстых ветках. Самые низкие скорости — наименее координированные особи на тонких ветках. Эти интуитивно понятные результаты подтверждают: нет смысла бежать быстро, если это гарантирует падение и гибель.

Модель на практике

Это говорит о том, что наша модель, вероятно, верна. Но ее нужно проверить в реальности: используют ли животные оптимальную скорость в природе?

Прелесть модели в ее универсальности. Ее можно адаптировать к любому животному, получить оценки оптимальных скоростей для разных ситуаций, а затем провести эксперименты, чтобы проверить, соответствуют ли им реальные действия животных. Если нет — модель поможет понять почему.

Наши исследования охватывают разные виды: от спортсменов до австралийских сумчатых, например, буроногого сумчатого мыша (Antechinus mysticus). Как мелкие млекопитающие, они подвергаются угрозе со стороны экзотических хищников и сами являются хищниками, охотясь на насекомых и мелких рептилий. Это делает их идеальным объектом для изучения решений, которые животные принимают при избегании хищников и поимке добычи.

Почему это важно?

Понимание того, как и почему животные двигаются определенным образом, помогает оценить влияние среды на экологию вида. Это, в свою очередь, позволяет предсказать, как изменение среды повлияет на способность животных ускользать от хищников.

Известно, что вырубка лесов делает многие виды уязвимыми. Но мало что известно о том, как сложность среды напрямую влияет на их двигательные возможности. Легче ли перемещаться по деревьям, чем в густом подлеске? Помогает ли сложный подлесок увернуться от хищника лучше, чем простой?

Если мы создадим модели, точно предсказывающие, как условия среды влияют на выживаемость через способность к побегу, мы сможем определить, какие компоненты среды наиболее важны для сохранения.