Учет зоопланктона улучшает модели распределения североатлантических гладких китов

Несмотря на свои огромные размеры, отслеживание североатлантических гладких китов затруднено из-за их малочисленности и обширного ареала. Точное прогнозирование их распределения и предпочитаемых мест обитания в разное время года критически важно для эффективной охраны.

Новое исследование, проведенное учеными из Лаборатории Бигелоу, описывает подход к моделированию, который учитывает данные об обилии излюбленных видов зоопланктона, составляющих рацион китов. Модель принимает во внимание реальные суточные энергетические потребности китов, или «порог кормления», чтобы точнее прогнозировать места их скоплений в течение года.

Результаты подчеркивают ценность включения детальной информации о кормовой базе в модели для улучшения их прогностической силы. Они также указывают на то, что второстепенные виды добычи могут играть более важную и сложную роль в рационе китов, чем считалось ранее.

«Вы не можете защитить китов, если не знаете, где они находятся — а они идут туда, где есть еда», — отметил соавтор работы Дэмиан Брэди.

Исследование опубликовано в журнале Endangered Species Research.

Проблема косвенных данных

Из-за сложностей отслеживания китов модели распределения видов — ключевой инструмент для управления. Большинство таких моделей учитывают обилие зоопланктона (например, жирного копепода Calanus finmarchicus), но используют для этого косвенные показатели (прокси). Например, спутники NASA измеряют пигмент хлорофилл, что позволяет оценить биомассу фитопланктона — пищи для Calanus, — а затем приблизительно рассчитать плотность самих копеподов.

Хотя такие прокси (как хлорофилл) широко доступны, они далеки от реальных измерений обилия добычи и могут быть неточными, скрывая нюансы в диете китов.

«Правосторонние киты нацелены лишь на несколько ключевых видов зоопланктона, и их пищевые привычки варьируются в зависимости от местоположения и сезона», — сказала ведущий автор Камилла Росс.

Новый подход: прямое моделирование добычи

В 2023 году Росс и коллеги впервые описали новый подход, интерполируя исторические наблюдения за Calanus для создания прямой оценки их обилия относительно суточных энергетических потребностей кита.

В новой работе команда расширила подход, включив в него два второстепенных вида добычи, на которые киты полагаются в определенных местах и сезоны. Данные были собраны в ходе NOAA Fisheries Ecosystem Monitoring Survey.

Результаты

Включение прямых оценок доступности добычи значительно улучшило соответствие моделей фактическим наблюдениям NOAA за перемещениями китов по сравнению с моделями, использующими только косвенные прокси.

Самые точные модели включали информацию об обилии как Calanus, так и второстепенной добычи. Однако выяснился неожиданный эффект: в районах с более высоким обилием менее жирного копепода Pseudocalanus модель предсказывала меньше китов. Это ставит новые вопросы о роли второстепенных видов в рационе.

Значение и перспективы

Улучшение прогностических инструментов с помощью более прямой информации о добыче даст ученым и управленцам более целостное представление о среде обитания китов. Это важно для упреждающих мер в условиях изменения окружающей среды.

«Ключ к разработке полезных моделей — совместная работа с реальными пользователями, такими как NOAA, Департамент морских ресурсов штата Мэн, рыбопромысловая и судоходная отрасли», — сказал соавтор Ник Рекорд.

Метод интерполяции данных о зоопланктоне с учетом энергетических потребностей хищника может быть применен и в других областях морской науки, например, для изучения личинок омара, которые также питаются Calanus.