使用捕食者标签来解释大西洋鱼 (Salmo salar L.) 的逆转运动模式
Journal of fish biology
|January 16, 2024
概括
捕食者标签和机器学习揭示了哺乳动物捕食者导致了许多大西洋鱼的吸烟运动. 这有助于人们更好地了解野生和化场养殖的鱼类的迁徙成功.
科学领域:
- 水生生态学 水生生态学
- 动物行为 动物行为
- 渔业科学 渔业科学
背景情况:
- 声学遥测对于监测大西洋鱼等水生动物至关重要.
- 鱼雾迁移通常是单向的,但有些运动是异常的.
- 捕食可以使音标数据的解释变得复杂.
研究的目的:
- 为了区分鱼的吸烟运动和掠食者诱导的运动.
- 通过使用捕食者标签和机器学习来改善迁移成功估计.
- 为了识别导致异常运动的捕食者.
主要方法:
- 在三年内 (2020-2022) 声学标记了217个大西洋鱼.
- 部署了捕食者标签和温度传感器来检测捕食事件.
- 应用层次集群分析和随机森林机器学习到移动数据.
主要成果:
- 捕食者标签经常被触发,表明捕食事件.
- 机器学习模型成功地识别了smolt运动与掠食者诱导的运动.
- 哺乳动物捕食者被确定为反向运动的主要原因.
- 在化场养的雪比野生雪显示哺乳动物的掠食率更高.
结论:
- 捕食者标签对于验证声学遥测数据非常有价值.
- 了解捕食是准确评估鱼迁徙成功的关键.
- 机器学习增强了对复杂动物运动数据的解释.


