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Identifying leatherback turtle foraging behaviour from satellite telemetry using a switching state-space model
Jonsen ID, Myers RA, James MC MARINE ECOLOGY PROGRESS SERIES 337 255-264 2007 アルゴス発信機やGPS受信機によって、動物の位置データが得られるようになり、どのような環境を移動するのかが分かってきた。おそらく、動物が移動するときと採餌するときとでは、位置データに変化(移動速度や角度に変化)が生じると考えられる。もしそうであれば、何らかの方法で行動モードを移動軌跡(ただの線)から判別できるだろう。 近年、階層ベイズモデルの一種である状態空間モデルを動物の移動データに適用する例が増えてきた。状態空間モデルは、観測誤差とプロセス誤差を同時に推定することができる。 動物の移動軌跡の解析では、推移方程式として、correlated random walk(CRW)がよく使われる(ある点から次の点への移動は好き勝手に起こるのではなく、これで拘束される)。ある確率で行動モード(採餌と単なる移動、これらは移動角度や速度の違いとして推定される)が変化するとしてCRWモデルに組み込むと、移動軌跡上のどこで採餌や移動をしているかを推定することができる(SSSM, switching state-space model)。 本研究では、オサガメにアルゴス衛星発信機を装着して得たデータに対してSSSMを適用し、採餌と移動モードを推定した。移動軌跡から判別した行動モードは、同時に計測された潜水記録による行動とよく一致していた。また、オサガメは移動の際に長く深い潜水をし、採餌の際には13-22度の低い水温を経験していることなどが分かった。
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| 2009-01-20 17:01
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