1. 배경설명
바다 거북은 개체 발생 동안 해양 분지 전체에서 번식할 수 있도록 다양한 예리한 감각 양식을 사용합니다. 자가 수용체는 다양한 거북이의 주요 감각 구성 요소입니다. 그러나 자기 감지 기능이 어떻게 동작과 표적 찾기 기능을 가능하게 하는지에 대한 기계론적 이해를 얻는 것은 활발한 연구 영역입니다. 바다거북과 같은 일부 철새 동물은 대부분의 시간을 은둔처에서 보내므로 자연적인 이동 행동을 관찰하고 통찰력을 얻기가 어렵습니다.
더욱이, 실험실 실험은 동물의 자연적 행동의 전체 범위를 나타내지 않을 수 있습니다. 바다거북의 행동에 대한 통찰력을 얻기 위해 위성에 연결된 플랫폼 터미널 송신기를 사용하여 자연 서식지에서 바다거북의 움직임을 관찰했습니다. 꼬리표가 붙은 바다거북의 데이터가 야생 개체의 자연스러운 움직임을 나타내는지 여부를 아는 데에는 거의 관심이 없습니다. 예를 들어, PTT는 그 크기와 중요성이 불분명한 행동 변화로 이어질 수 있는 추가적인 유체 역학적 항력을 도입합니다.
장거리 여행은 에너지가 많이 듭니다. 알을 낳는 동안 성체 암컷 거북이는 1년에서 9년 동안 먹이를 찾아 바다를 배회하고 다음 번 번식을 지원하기 위해 활기찬 상점을 지을 수 있습니다. 번식 이동 중에 바다 거북은 일반적으로 먹이를 찾지 않기 때문에 에너지를 위해 지방을 저장합니다. 녹색 바다 거북에서 이 지방 저장고는 체중의 약 21%를 차지합니다. 이주는 거북이 에너지 비용의 약 80%를 차지합니다. PTT는 항력을 증가시켜 에너지 비용을 증가시킬 것으로 예상됩니다. 일부 PTT는 어린 거북이의 항력을 4~47% 증가시키는 것으로 추정됩니다. PTT를 계속하는 동안 증가된 에너지 소비는 궁극적으로 둥지 해변으로의 복귀를 지연시키거나 번식력을 감소시킬 수 있습니다.
2. 결과
2.1. 단순한 환경
간단한 설정에서 에이전트는 저항이 증가함에 따라 성공률이 감소하면서 에서 다양한 레이블과 값을 성공적으로 획득할 수 있습니다. 성공률을 높인 후 ¼80 및 공칭 저항이 3.179와 3.707 사이인 테스트에서 더 자주 실패가 관찰되었습니다. 이 패턴은 관찰된 다른 값과 다릅니다. 이 거동을 이해하기 위해 그림 6에서 이 환경의 특성 궤적을 연구합니다. 이는 공칭 항력이 증가함에 따라 궤적의 모양이 3.179와 3.707 사이에서 다르다는 것을 보여줍니다. 일반적으로 예상되는 대로 에너지 사용량은 공칭 저항과 함께 증가합니다. 에너지 사용량과 밝기는 증가할수록 감소합니다.
2.2. 북대서양 환경
북대서양 환경에서 에이전트는 의 다양한 태그와 값에 성공할 수 있습니다. 이러한 환경에서, 모든 태그에 대해 성공은 공칭 항력이 증가함에 따라 감소하며, ¼80으로 시험에 가장 큰 영향을 미쳤습니다. 값이 클수록 먹이를 찾는 횟수는 줄어들었지만, 먹이를 찾는 횟수가 적을수록 더 많은 에너지를 충분히 높은 에너지 요구량을 충족시키기 위해 자원을 모으는 데 더 많은 시간을 할애했기 때문입니다. 단순한 환경과 마찬가지로 에너지 소비는 공칭 항력이 증가함에 따라 증가합니다. 에너지 사용량과 광도 모두 증가할수록 감소합니다.
3. 결론
두 환경 모두에서 항력을 줄이면 에너지 소비가 줄어듭니다. 또한 고정 값 저항의 경우 값이 높을수록 순 에너지 소비는 낮아지고 경로 효율성은 높아집니다. 이러한 경우 에이전트는 성공적인 마이그레이션을 완료하기 위해 먹이를 주는 동안 충분한 에너지를 저장할 수 있습니다. 특히 북대서양 환경에서 볼 수 있는 작은 값의 경우 항체는 이동을 완료하기에 충분한 에너지를 저장하지 않을 수 있으며 지속적인 먹이 검색을 위한 충분한 시간이 없을 수 있습니다. 이것은 북대서양 환경에서 항력 값 3.707과 4.371 사이의 광도의 급격한 증가에 의해 입증되며, 이는 ¼80에서 샘플 트랙에서 더 빈번한 공급 거동을 나타냅니다.
생물학적으로 이것은 바다거북이 일반적으로 이동하는 동안 먹이를 찾지 않고 지방 저장고에 들어 있는 에너지에 의존한다는 관찰 때문입니다. 공학적 관점에서 이것은 인공 차량과 유사합니다. 연료 탱크가 더 큰 차량은 동일한 연료 효율을 가정할 때 더 멀리 이동할 수 있습니다. 우리의 단순한 환경은 동물의 에너지 요구 사항에 따라 저항의 작은 변화라도 결과 궤적에 큰 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.
결과는 영양이 없는 상태에서 전반적인 성공 값은 160, 240, 320 값과 일치했으며 저항이 증가함에 따라 일부 실패를 보였습니다. 반대로, 다른 결과는 ≤ 80의 경우 저항이 증가함에 따라 에이전트가 제공하는 데 사용하는 리소스의 분포를 결국 변경한다고 제안합니다. 그러나 이러한 변경으로 인해 에이전트는 마이그레이션을 완료하기 위해 더 먼 거리를 이동해야 합니다. 이것은 또한 경로 효율성을 감소시키고 실패로 이어집니다. 저항이 더욱 증가함에 따라 에이전트는 새로운 리소스 배포를 조기에 발견하여 결국 성공할 수 있습니다.
이는 수집된 데이터에 대한 추적 태그의 영향을 고려해야 함을 시사합니다. 또한 먹이 찾기 지역과 관련된 대리 경로의 작은 변화가 철새의 행동에 얼마나 큰 영향을 미칠 수 있는지 강조합니다. 흥미롭게도 이러한 행동은 북대서양 환경에서 볼 수 없었습니다. 이는 더 큰 환경 때문일 수 있으며 분기 동작을 정확히 찾아내기 위해 각 태그의 공칭 저항 간에 약간의 차이가 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 두 레이블 간의 공칭 저항의 최소 차이는 0.016입니다. 작은 차이로 인해 이러한 행동을 경험할 수 있습니다. 이것은 초기에 단순한 환경에서 사용되는 다른 태그 값 세트에서 관찰되었습니다. 또한 자원 분배가 대체 위치에 있는 경우 분기 작업이 발생할 수 있습니다.
향후 작업은 이동성 동작에 대한 리소스 할당 위치의 영향을 다룰 수 있습니다. 음식을 찾는 데 걸리는 시간은 할당된 시간 내에 마이그레이션을 완료하는 에이전트의 능력에 영향을 줍니다. 모델 가동 시간은 단순히 증가할 수 있지만 특정 활동을 수행하는 데 시간을 무제한으로 사용할 수 없도록 하는 생물학적 제약이 있습니다. 예를 들어, 암컷 거북이는 번식을 완료하고 번식기 동안 성공적으로 여러 개의 알을 낳기 위해 몇 년 동안 먹이를 찾아야 합니다. 채집 기간이 너무 길면 암컷의 일생 동안 번식할 수 있는 횟수가 줄어들어 개체군이 불안정해질 수 있습니다. 힘 요인에 관계없이 v의 변화가 성공에 영향을 미치는 것처럼 단일 v 값의 성공률에 영향을 미치는 시간 범위가 있을 수 있습니다. 이러한 실험의 목적을 위해 각 환경에는 마이그레이션 결과와 모든 시뮬레이션에서 확장 가능한 결과 간의 관계를 수량화하기 위한 고유한 시간 제한이 있습니다.