Как ученые наблюдают за животными в дикой природе
На прошлой неделе российские орнитологи рассказали о том, что степная орлица Мин, перемещения которой они отслеживают с помощью GPS-трекера, отправляющего SMS о местонахождении птицы, потратила весь бюджет исследовательского центра на связь. Неожиданно для ученых залетев в Иран, птица стала «отправлять» сообщения в роуминге — стоимостью 49 рублей каждое. История закончилась хорошо: орнитологи объявили акцию «Закинь орлу на мобилку», и средства почти сразу были собраны, так что теперь Мин может спокойно летать по российским, казахстанским и иранским степям. В честь этого забавного случая мы решили вспомнить о разных методах изучения животных в их естественной среде обитания, включая и GPS-трекинг.
Несмотря на обилие лабораторных исследований с участием животных, выращенных и проживающих в неволе, для получения точных знаний об особенностях поведения и образа жизни того или иного вида ученым приходится полагаться на полевые наблюдения. Разумеется, они неконтролируемые — в том смысле, что исследователи никак не могут повысить вероятность наступления какого-то события за счет экспериментальных манипуляций (как это, например, делается, если животное надо чему-то научить).
Зато у таких исследований практически абсолютная экологическая валидность: к тому, что на полученные in situ данные о животных можно положиться, никаких вопросов чаще всего не возникает. Именно поэтому проводить такие исследования необходимо, к тому же они не только очень точны, но еще и крайне интересны.
Однако существует очевидная проблема: следить за животными в дикой природе, как правило, довольно сложно. Представители многих видов постоянно передвигаются, а также умело прячутся от врагов, к числу которых человек, разумеется, тоже относится. К тому же наблюдать за ними надо так, чтобы привычный режим жизни животных не нарушался.
Самый простой способ полевых исследований жизни животных — это прямые наблюдения. Они до сих пор вполне успешно применяются: исследователи располагаются на безопасном расстоянии от животного и оценивают его поведение непосредственно или удаленно, с помощью снимков или видеозаписей.
У этого способа, несмотря на всю его популярность, есть одно существенное ограничение: даже если действовать крайне осторожно, животное очень легко спугнуть. Именно поэтому исследователи в основном используют фотокамеры с автоматическими затворами, установленные в местах обитания интересующих их особей. Их еще называют «фотоловушками».
Фотоловушки бывают двух типов. Одни из них снабжены специальной растяжкой, и затвор срабатывает тогда, когда животное ее задевает. Это не очень удобно: растяжка может порваться, а животное — пораниться о нее или просто испугаться, поэтому лучше всего такой способ подходит в том случае, если выследить надо одно конкретное животное. Тут, конечно, необходимо набраться терпения и надеяться на удачу.
Другие фотоловушки, более современные и удобные, оснащены датчиками движения, и затвор срабатывает, когда животное проходит мимо или движется в кадре. Такие ловушки могут снимать и видео: например, в 2016 году ученые с помощью фотоловушек следили за шимпанзе в одном из изолированных исследовательских лагерей в Гвинее. Тогда им удалось заснять, как животные «рыбачат» — с помощью длинных палок вылавливают из воды водоросли.
Загвоздка в том, что для количественных исследований этот метод чаще всего не очень годится, а подходит скорее для качественных. Другими словами, с помощью фотоловушек за животными следят в надежде обнаружить в их поведении что-то новое — с установленной заранее гипотезой или же без нее — или чтобы просто сфотографировать.
Бывает, что и этот метод приносит открытия: например, в марте прошлого года ученым удалось впервые заснять на камеру детоубийство среди косаток.
Раз уж мы вспомнили историю про степную орлицу Мин, следует рассказать о том, как работают GPS-трекеры.
Основной частью трекера является приемник, необходимый для определения точных географических координат устройства в пространстве: для этого он ориентируется на радиосигналы, излучаемые навигационными спутниками на земной орбите.
Информация, которую спутники передают приемнику с помощью радиосигнала, — это время. У спутников время максимально точное и определяется по атомным часам; приемник время тоже знает, но с небольшой погрешностью.
Сравнение этого времени и помогает определить местоположение приемника: скорость радиосигнала постоянна и не зависит от спутника, поэтому разница во времени между одним событием, когда спутник излучит сигнал, и другим — когда передатчик его получит, будет пропорциональна расстоянию между ними.
Соответственно, зная положение спутника, мы можем определить и положение приемника, зафиксировавшего пришедший от него сигнал. Для определения точного местоположения объекта одного спутника недостаточно, поэтому GPS-приемники обычно получают и обрабатывают радиосигналы одновременно с трех или четырех спутников.
Далее, получив информацию о своем местоположении, GPS-трекер должен предоставить ее для анализа. Это необязательно делается с помощью собственного передатчика — устройство может обладать достаточным объемом памяти, чтобы хранить в ней все собранные данные до того момента, когда блок памяти попадет в руки ученых.
Чаще всего, однако, ученые хотят получать информацию о местоположении объекта, не дожидаясь его возвращения, поэтому трекеры поддерживают передачу данных с помощью GSM (возможны и другие, менее популярные варианты). Если сеть покрывает весь ареал передвижения животного, то SMS-сообщения с его координатами могут приходить постоянно. Главное при этом — не израсходовать весь бюджет, выделенный на мобильную связь.
Технология, используемая в GPS-трекерах, проверена временем, а сами устройства доступны, легки и удобны. Некоторые модели настолько миниатюрны, что их можно повесить на лапку птицы, другие крепятся, например, на ошейник. Неудивительно, что такой трекинг — один из самых распространенных способов отслеживания перемещений животных.
Чаще всего он используется в тех случаях, когда животные путешествуют на действительно длинные дистанции. Обычно речь идет о птицах, но трекеры применяют и для изучения перемещений рукокрылых.
Для отслеживания перемещений птиц, кстати, существуют и специальные спутниковые системы. Одну из них в прошлом году установили на внешней поверхности Международной космической станции: антенны системы ICARUS используются для определения местоположения миниатюрных датчиков, которыми оснащены несколько тысяч птиц.
ICARUS не только передает сигнал, но и принимает его: информация о географических координатах животного в пространстве передается обратно к МКС, а затем оттуда — к исследовательским центрам на Земле. Бóльшую часть времени, однако, трекеры, работающие в паре с ICARUS, находятся в спящем режиме и включаются только тогда, когда МКС пролетает прямо над ними.
Способность животных носить датчики, кстати, предоставляет ученым много дополнительных возможностей: скажем, можно отправить их собирать данные о природных и климатических явлениях.
Яркий пример такого рода — пчелиные рюкзачки, разработанные американскими инженерами. В каждом таком рюкзачке — батарея, трекер для определения местоположения и несколько датчиков для измерения влажности, температуры и освещения.
Вся конструкция весит чуть больше сотни миллиграммов, поэтому ее с легкостью может унести обычный шмель, собирающий за время полета не только пыльцу, но и до 30 килобайтов данных о состоянии растений и окружающей среды.
А вот британцы пошли дальше и оснастили исследовательскими рюкзачками домашних голубей. В комплекте у каждого из них — датчики для измерения температуры воздуха, влажности, давления и, разумеется, местоположения.
Для проведения таких экспериментов, как уточняют создатели, годится не каждый голубь — использовать можно только прирученных птиц, которые точно смогут вернуться домой.
Еще интереснее получается, когда данные о природных явлениях удается собрать в ходе наблюдений за самими животными. Тут опять же помогают оснащенные GPS-трекерами птицы.
Например, в начале года удалось получить данные о сплавах средиземноморских буревестников по реке. Находясь в воде, буревестники сидят спокойно, позволяя течению нести себя куда придется, поэтому по изменению их местоположения ученым удалось исследовать и характер самих течений в водоемах.
Ранее же при изучении миграции трех других видов птиц выяснилось, что их перемещения могут дополнить данные о силе и скорости ветра, полученные с помощью спутниковых измерений, так как в зависимости от параметров ветра скорость птиц в полете существенно меняется.
В последние несколько лет, конечно же, наблюдения за животными не обходятся без новейших компьютерных методов и технических изобретений. Например, биологам помогают алгоритмы компьютерного зрения, анализирующие полученные изображения и идентифицирующие попавшие на них объекты, в нашем случае — животных.
Один из таких алгоритмов в 2017 году разработали европейцы, сильно обеспокоенные ситуацией в африканской саванне: климат там достаточно изменчивый, и продолжительные дождливые сезоны приходят на смену долгой засухе, что может сильно сказаться на популяции саванных животных.
Ученые использовали открытый датасет SAVMAP2014 — в нем содержится более шести тысяч снимков местности в резервации Кузикус в Намибии. Снимки сделаны с помощью профессиональной камеры, установленной на дроне — то есть с достаточно большой (в статье не уточняется, насколько большой) высоты.
Разработчики алгоритма взяли выборку снимков из датасета (около 10 процентов от всех фотографий) и попросили добровольцев разметить попавших на них животных, а затем на основе этой информации обучили свою модель. В итоге она научилась правильно определять вид животных с точностью в 75 процентов. Разумеется, в дневное время система работает значительно точнее.
Такой алгоритм не является универсальным, к тому же подсчитать поголовье животных (даже с большого расстояния) можно лишь на открытой местности, где их хорошо видно. Те же, кто скрывается среди деревьев, от наблюдения ускользают. Но разработчики находят решение и для таких случаев.
В марте этого года, также с помощью дрона и машинного обучения, австралийские ученые смогли подсчитать коал — для этого дрон, делавший снимки животных, оснастили не обычной цифровой камерой, а инфракрасной.
Коал на снимках размечали по тепловым следам, видным даже через листву, а разработанный алгоритм достигал при подсчетах стопроцентной точности (впрочем, разброс был от 100 до 68 процентов — что тоже не так уж и плохо). Любопытно, что и тут пригодились GPS-трекеры: с их помощью ученые проверяли работу алгоритма, сравнивая ее с данными о реальном местоположении коал, оснащенных отслеживающими ошейниками.
Большой плюс компьютерного анализа фотографий состоит в том, что наблюдения проводятся полностью автоматически: дрон с заранее заданной программой летает по заданной траектории, делает снимки и возвращается на базу, после чего алгоритм самостоятельно подсчитывает животных.
Наконец, стоит вспомнить, что в наблюдениях за животными в дикой природе биологам часто помогают обычные люди, например туристы. Разумеется, они не исследователи и часто не информированы о том, как следует себя вести и что делать в тех или иных случаях, но и их данные могут играть важную роль.
Например, этим летом биологи выяснили, что для простого подсчета поголовья в популяциях куда выгоднее обратиться к туристам с просьбой снимать животных и отдавать фотографии для анализа, чем покупать фотоловушки и аудиозаписывающие устройства или выходить в поле для самостоятельных исследований.
Так, ученым удалось точно подсчитать количество гиен, львов, гиеновидных собак и леопардов на площади в 100 квадратных километров на территории Ботсваны только по туристическим снимкам.
По сути, любой способ наблюдения сгодится — даже если вы не ученый и все, что вам по силам, это сфотографировать коалу на ветке. Возможно, потом этот снимок используют для обучения алгоритма, отслеживающего вымирающие виды. А это, конечно, дело тоже очень важное.
Елизавета Ивтушок