[论文解读] Escape path complexity and its context dependency in Pacific blue-eyes (Pseudomugil signifer)

James E. Herbert‐Read, Ashley J. W. Ward+2 more|White Rose Research Online (University of Leeds, The University of Sheffield, University of York)|Feb 26, 2015

Animal Behavior and Reproduction参考文献 34被引用 6

一句话总结

本研究基于熵构建了一种路径复杂性度量方法，用于量化太平洋蓝眼鱼（Pseudomugil signifer）的逃逸轨迹。结果表明，攻击后逃逸路径的复杂性迅速上升，在独居个体中可维持约10秒的高水平，而在群体中则更快恢复至基线水平；仅在独居时，路径复杂性才与攻击距离相关，而在群体中则无关，表明其复杂性具有情境依赖性。

ABSTRACT

The escape trajectories animals take following a predatory attack appear to show high degrees of apparent 'randomness' - a property that has been described as 'protean behaviour'. Here we present a method of quantifying the escape trajectories of individual animals using a path complexity approach. When fish (Pseudomugil signifer) were attacked either on their own or in groups, we find that an individual's path rapidly increases in entropy (our measure of complexity) following the attack. For individuals on their own, this entropy remains elevated (indicating a more random path) for a sustained period (10 seconds) after the attack, whilst it falls more quickly for individuals in groups. The entropy of the path is context dependent. When attacks towards single fish come from greater distances, a fish's path shows less complexity compared to attacks that come from short range. This context dependency effect did not exist, however, when individuals were in groups. Nor did the path complexity of individuals in groups depend on a fish's local density of neighbours. We separate out the components of speed and direction changes to determine which of these components contributes to the overall increase in path complexity following an attack. We found that both speed and direction measures contribute similarly to an individual's path's complexity in absolute terms. Our work highlights the adaptive behavioural tactics that animals use to avoid predators and also provides a novel method for quantifying the escape trajectories of animals.

研究动机与目标

• 开发一种定量方法，用于测量动物逃逸轨迹的不可预测性，基于路径复杂性。
• 研究路径复杂性如何随情境变化，包括攻击距离、群体成员身份以及局部同种个体密度。
• 确定路径复杂性是否随时间持续存在，以及其与捕食者-猎物相互作用中生存策略的关系。
• 分离速度与方向变化对整体路径复杂性贡献的相对影响。
• 评估集体行为是否与独居个体相比改变了逃逸反应复杂性的动态特征。

提出的方法

• 使用熵作为路径复杂性的度量，基于逃逸轨迹上转向角和速度变化的分布进行计算。
• 在受控实验环境中追踪个体鱼类，实验条件包括独居与群体状态，以及远距离与近距离攻击。
• 应用时间序列分析，在攻击后10秒的时间窗口内计算路径复杂性。
• 通过独立的信号分量，将路径复杂性分解为速度波动与方向变化的贡献。
• 使用统计模型评估路径复杂性对攻击距离、群体成员身份及局部同种个体密度的依赖关系。
• 改编Roberts等人提出的计算代码，用于基于熵的路径复杂性估计。

实验结果

研究问题

• RQ1 路径复杂性（以熵衡量）在攻击后随时间如何变化？
• RQ2 逃逸路径的复杂性是否取决于攻击来源的距离？
• RQ3 群体成员身份如何影响攻击后路径复杂性的动态变化？
• RQ4 群体中路径复杂性是否受同种个体局部密度的影响？
• RQ5 在整体路径复杂性增加中，速度波动与方向变化哪一个贡献更大？

主要发现

• 路径复杂性（以熵衡量）在攻击后迅速上升，在独居个体中可维持高达10秒的显著高水平。
• 在群体中，路径复杂性在攻击后也上升，但比独居个体更快恢复至基线水平。
• 对于独居个体，来自更远距离的攻击导致的路径复杂性低于近距离攻击，表明其具有情境依赖性。
• 当鱼类处于群体中时，这种对攻击距离的情境依赖性消失，表明群体生活使复杂性与攻击距离脱钩。
• 局部同种个体密度与群体规模对群体生活鱼类的路径复杂性无显著影响。
• 速度波动与方向变化在绝对数值上对攻击后整体路径复杂性增加的贡献相当。