Комментарий к статьям Perryman, R.J.Y., Venables, S.K., Tapilatu, R.F. et al.
Social preferences and network structure in a population of reef manta rays. Behav Ecol Sociobiol (2019) 73: 114; Morrison R.E., Groenenberg M., Breuer T. et al.
Hierarchical social modularity in gorillas. Proc. R. Soc. B. (2019) 286.
![]() Социальные взаимодействия между особями являются значимым фактором стабильности популяции. Они определяют коллективное поведение – кормление, избегание хищников, обучение, а также влияют на такие экологические характеристики популяции, как генетическое разнообразие, эффективность использования местообитаний и скорость распространения болезней. Для редких видов исследование социальных взаимодействий необходимо для предсказания эффекта антропогенных воздействий на их выживание. При этом практически единственным методом, подходящим для выявления социальной структуры популяций редких видов животных является пассивное наблюдение с минимальным уровнем вмешательства человека. С использованием подобных неинвазивных методов основным вопросом становятся идентификация особей и интерпретация результатов. Группа студентов из США, Австралии и Индонезии в течение 5 лет наблюдала рифовых скатов манта ( Анализ результатов проводили с помощью специальных программных пакетов в R-среде. Основным материалом для исследования социальных взаимодействий было определение особей, встреченных в одном наблюдении - одном погружении, покрывающем площадь акватории 0.5-1 км2. В основу моделирования структуры популяции при этом легло предположение, что все особи, встреченные в группе, являются частью группы, даже если не взаимодействуют между собой при наблюдении (т.н. «Gambit of the Group»). Основным параметром при этом становится так называемый индекс ассоциации (association index) – количественное выражение встречаемости особей друг с другом. В данном случае использовали такой вид индекса ассоциации, как SRI (simple-ratio indices). Их вычисляли для 45 наблюдений в течение 15 дней: предыдущие наблюдения показали, что это достаточное время для перемещения особей между группами. Более 112 особей скатов были встречены более 10 раз за этот период. При анализе результатов оценивали параметры социальной дифференциации (S) – дисперсию индексов ассоциации, полученную с помощью модели максимального правдоподобия. Значение S, близкое к 0, означало социально гомогенную структуру популяции, а при значениях, близких или превышающих 1 – значимую структурированность. Также проводили оценку индексов отсроченной идентификации (lagged identification rates, LIR) и индексов отсроченной ассоциации (LAR). Данные параметры описывают вероятность идентификации и взаимосвязи между особями до момента наблюдения и используются для описания нахождения особей в точке наблюдения и их взаимодействия во времени. Значения LIR вычисляли в течение 1 дня, значения LAR – не более чем на 180 дней, т.е. на один сезон погружений, поскольку между сезонами наблюдения не проводили. Сети социальных взаимодействий, построенные на индексах ассоциации, могут быть результатом многих процессов: пассивного группирования с незнакомыми особями, активного группирования с незнакомыми особями, а также активного группирования со знакомыми особями, что, собственно, и являлось задачей исследования. Поэтому для исключения факторов, отличных от социальных предпочтений, в данной работе с помощью генерализованной линейной математической модели с биномиальной ошибкой и логарифмической функцией связи вычисляли также GAIs (generalized affiliation indices) для определения значимости ветвей сети, где в качестве переменных использовали совместное использование местообитания, временные совпадения, скученность, пол, возраст, цветовую морфу. В таком случае GAI является количественной характеристикой силы социальных предпочтений в паре с исключением факторов, не имеющих социальной природы. Достоверность всех вычисленных значений проверяли пермутационными тестами. Значения SRI/GAI были использованы для построения социальной структуры популяции в виде сети методом максимальной парсимонии. Значения внутренней структурированности популяции рифовых скатов манта оказалось невысоким, но существенно выше, чем теоретически рассчитанное для ситуации случайного формирования групп. Удалось выделить два кластера особей (см. Рис.), один из которых оказался более-менее гомогенным по половозрастному составу, в то время как другой включал 46 самок при всего 8 самцах и значительном количестве молодых особей. В целом, было показано, что популяция рифовых скатов манта имеет сильные внутренние связи, и социальные предпочтения играют большую роль в кратковременных взаимодействиях. При этом молодые особи образуют устойчивые кратковременные связи со взрослыми, взрослые самцы не образуют связей друг с другом, ограничиваясь только кратковременными взаимодействиями, а взрослые самки тяготеют к образованию длительных социальных связей как с самцами, так и между собой. Возможность их сохранения на протяжении сезонов и миграций остается темой будущих исследований. Однако подобные «дружеские» связи между взрослыми самками могут влиять на популяционную структуру вида наряду с известной для акулообразных склонностью группироваться по возрасту, полу и размеру, а также натальной филопатрией. Аналогичные биоинформатические методы, основанные на индексах ассоциации, были использованы в исследовании социальных взаимодействий у западных горилл ( Однако важность социальных взаимодействий между неродственными самцами-«главами семей» для выживания и распространения горилл представляется существенно более очевидным фактом даже для неспециалистов, чем существование дружбы между самками трехметровых скатов. При этом наличие в популяции вида социальной структуры, основанной на индивидуальных предпочтениях, делает вмешательство человека в группу еще более разрушительным по сравнению с видами, у которых сильных групповых связей нет. Результаты данной работы имеют большое значение не только с точки зрения исследования поведения акулообразных, но и для охраны «морских дьяволов» - скатов манта, являющихся частым объектом отлова и содержания в океанариумах и имеющих статус уязвимых видов. Проведение подобных исследований с использованием разработанного математического аппарата и программного обеспечения может оказаться актуальным для любых редких и исчезающих видов животных. ![]() Рис. 1. Сеть, построенная в результате вычисления социальной ассортативности рифовых скатов манта на базе SRIs. Размер узлов определяется возрастом особей. Цвет узла определяется принадлежностью к обнаруженным внутрипопуляционным группам. ![]()
Рис. 2. Особь Новость подготовила © Зиневич Л.С. 11.09.2019 |