Gå til hovedinnhold

Stordata avslører dyras hemmelege liv

Ny teknologi lar forskarar spora bevegelsane til fisk og andre dyr frå sekund til sekund.

Å forstå korleis fisk og andre dyr rører seg er avgjerande for å forstå korleis dei finn mat, unngår rovdyr, tiltrekker seg makar og samhandlar; kort sagt, korleis dei lever.

I ein ny artikkel i Science viser forskarar korleis ny teknologi og store data gir oss ei betre forståing av livet til dyr.

– Teknologiske nyvinningar og fallande kostnader gjer at vi kan følgja bevegelsane til individ med eineståande detaljar i dei naturlege habitata deira. Denne nye åtferdsforståinga kan støtta opp under bevaringstiltak, seier Christopher Monk, postdoktor ved Havforskingsinstituttet og medforfattar av studien.

Frå timar til sekund

Inntil nyleg var det vanskeleg å spora dyr. Til dømes måtte forskarar jakta på merka individ med ei antenne for å samla fleire spor av eit dyr på ein dag, eller dei måtte bruka svært kostbare GPS-sendarar for automatisert sporing.

Med ny teknologi og betre datahandteringsverktøy er det mogleg å samla inn spor kvart sekund frå fleire individ samtidig i månader til år i eit større område.

Studien nemner døme på korleis høgare dataoppløysing kan avsløra sider ved åtferda til dyr som elles ville gått ubemerka hen, til dømes om fisk unngår fiskefartøy.

Noko av teknologien som gjer dette mogleg er det forskarane kallar «omvendt GPS»-system, som bruker akustiske signal i vatnet og radiosignal på land, GPS-loggarar eller radarsystem.

– Desse nye tilnærmingane gir oss ei meir fullstendig innsikt i personlegdommane til dyr, forflytningar, sosiale interaksjonar, evolusjon og truslar, forklarer Monk.

Les meir: Havforskingsinstituttets forskingsdata

Sporar fisk på sørlandskysten

Monks kollegaer ved forskingsstasjonen i Flødevigen utanfor Arendal har utvikla eit akustisk sporingssystem ved bruk av «omvendt GPS» der torsk, sjøaure og lyr blir spora året rundt.

Til dømes har dei brukt systemet til å observera korleis torsken endrar heimeområde gjennom ein sesong. Dei fann ut at dei minst dristige og utforskande torskane krympa heimeområdet sitt mest om sommaren når høg temperatur kan bli stressande (lenke til studie).

Sporingssystemet har òg gjort det mogleg for forskarane å studera korleis eit fiskereservat i Tvedestrandfjorden er med på å bevara eit mangfald av ulike personlegdomstypar hos sjøaure.

Les meir: Ørretene i Tvedestrandfjorden har forskjellige personligheter

Merking

Animasjonen viser femten timar med sporingsdata frå torsk i Tvedestrandfjorden, februar 2018. Gul sirkel = torsk. Hale = rørsle siste 15 minutt. Open sirkel betyr at fisken går nært botnen.

Torsken er utstyrt med akustiske sendarar som sender eit ultralydkoda signal éin gong kvart anna til tredje minutt. Signalet blir mottatt av eit nettverk av undervassmikrofonar i fjorden. Basert på tidsforskjellen når signalet blir registrert, kan posisjonen til fisken blir løyst i 2D. Trykksensorar i sendaren legg til den tredje dimensjonen. I denne visualiseringa kan du sjå fleire fisk som går djupt midt i fjorden nær botnen, medan dei fleste andre fiskar ikkje sym langt frå ein fast stad.


Forskarar må læra nye metodar

Mindre og meir effektive batteri og kraftigare datamaskiner er blant det som har lagt til rette for det forskarane beskriv som ein «stordata-revolusjon» innan åtferdsvitskapen.

Sjølv om teknologien gir mange nye moglegheiter, peikar forskarane òg på nokre utfordringar. Ikkje minst å unngå å bli overvelda av data.

– Dei nye teknologiane samlar inn data raskare enn forskarar klarer å analysera. Dette betyr at vi må skaffa nye analyse- og databehandlingsmetodar for å dra full nytta av stordata-revolusjonen, seier Christopher Monk.

Han og medforfattarane foreslår at dette kan gjerast ved å nå ut til andre fagområde, som genomikk og fjernanalyse, som også har gått over frå «datafattig» til «datarik» dei siste åra.

Oversynsartikkelen involverte forskarar frå NINA, NORCE og HI i Noreg saman med forskarar frå heile Europa og Nord-Amerika, leia av Nathan Ran ved det hebraiske universitetet i Jerusalem i Israel.

Referanse

Nathan, Ran et al. «Big-data approaches lead to an increased understanding of the ecology of animal movement». Science 375, vol. 6582 (2022). Link: https://doi.org/10.1126/science.abg1780