Effect of social interaction to optimal foraging behavior of central place foragers
Project/Area Number |
22H00422
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Medium-sized Section 45:Biology at organismal to population levels and anthropology, and related fields
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
佐藤 克文 東京大学, 大気海洋研究所, 教授 (50300695)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
坂本 健太郎 東京大学, 大気海洋研究所, 准教授 (80374627)
新妻 靖章 名城大学, 農学部, 教授 (00387763)
高橋 英俊 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (90625485)
齋藤 馨 東京農業大学, 地域環境科学部, 教授 (70215531)
中村 和彦 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 講師 (70707075)
礒川 悌次郎 兵庫県立大学, 工学研究科, 准教授 (70336832)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥41,990,000 (Direct Cost: ¥32,300,000、Indirect Cost: ¥9,690,000)
Fiscal Year 2024: ¥8,840,000 (Direct Cost: ¥6,800,000、Indirect Cost: ¥2,040,000)
Fiscal Year 2023: ¥7,540,000 (Direct Cost: ¥5,800,000、Indirect Cost: ¥1,740,000)
Fiscal Year 2022: ¥10,530,000 (Direct Cost: ¥8,100,000、Indirect Cost: ¥2,430,000)
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Keywords | バイオロギング / オオミズナギドリ / エネルギーコスト / 限界値の定理 / GPS |
Outline of Research at the Start |
限界値の定理では、単独で振る舞う個体の最適な採餌行動を予測している。しかし、実際には多くの動物種の採餌行動が、同種他個体との個体間相互作用に左右されることが知られている。海洋での採餌と巣のある島での雛への給餌を繰り返す海鳥であるオオミズナギドリをモデル種として、バイオロギングとリアルタイム生理情報収集システムを駆使して、時空間的に変動する海洋環境の中でいかにして効率的な採餌を達成し、同じ餌資源を巡る同種他個体がいる状況でいかに振る舞っているのかを明らかにする。
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Outline of Annual Research Achievements |
オオミズナギドリの育雛期に当たる8月末から9月上旬にかけて、岩手県船越大島において、3軸加速度データとGPSデータを計測できる計測器を、成鳥の背中に装着しデータを得た。3軸加速度データからはオオミズナギドリの採餌イベントを検出し、GPSデータからオオミズナギドリの採餌海域を把握した。島周辺においては早朝4時台の採餌羽数および1羽あたりの採餌回数がともに多いことが分かった。これは、島周辺において定置網の投棄魚などを利用した採餌を行っているからであると考えられた。島周辺や沿岸周辺や外洋など、比較的近い海域で採餌を行った鳥の採餌トリップ長は1日から7日となり、短期トリップだけでなく長期トリップに出かける鳥が出かける際や戻る途中に採餌することもあった。一方、繁殖地から遠く離れた函館沖では3日から5日、北海道東部沖で採餌を行う場合は3日から7日の長期トリップとなった。個体毎の採餌回数をトリップ時間で割った単位時間あたりの採餌回数をトリップ長ごとに比べると、有意な違いはなかった。累積採餌回数の期待値が高い海域には多くの個体が長期間滞在し、期待値が低い海域には少数の個体が短時間滞在するため、結果的に全ての海域で単位時間あたりの採餌回数、すなわち餌獲得効率が一定になっていることが判明した。 超鋭敏な圧力センサを備えた体重と心拍数を測定出来る人工巣箱を制作し、繁殖地から一時的に連れ帰った成鳥を対象とした測定を行ったところ、体重と心拍数を同時に測定出来る目処が付いた。 繁殖地に設置したソーラー電源システムと無線ネットワーク接続を用いたライブモニタリングシステムにより、周年に渡って音響観測を行った。音響データを解析することで、越冬地から渡ってきた親鳥がいつ繁殖地にたどり着いたかを把握できるようになった。また、毎日の出巣・帰巣のタイミングが日の出日の入り時刻に応じて季節推移する様子を把握できた。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2023年8月および9月に、岩手県山田町船越大島の繁殖地において、繁殖中のオオミズナギドリ成鳥を対象とした調査・実験を行った。成鳥にはGPSロガー、フライトレコーダー、ビデオロガー等を取り付け、採餌旅行中のデータを取得した。得られたデータをもとに鳥が経験した風・流れを推定し、さらに加速度記録より採餌が行われた地点の推定を行った。繁殖中の親鳥を島から一時的に持ち帰り、実験室内で人工巣箱を用いた体重・心拍数測定実験を実施した。新たに作成した装置により、体重と心拍数を測定可能であることが確認できた。一方、心拍数を測定しながらその個体の酸素消費速度を測定することはまだ実施できていない。ビデオロガーで得られた影像には、採餌シーンが撮影されていた。 現在調査地にはソーラー電源システムと無線ネットワーク接続を用いたライブモニタリングシステム(マイク・ウェブカメラ)が設置されている。年度途中まではデータをインターネット経由で送信していたが、途中でデータ送信が途絶えている。これは、ソーラー電池パネルからシステムまでの配線が断線したためであろうと推察されている。 以上、年度初めの研究実施計画をおおむね実施することができたため、順調に進展していると判断した。
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Strategy for Future Research Activity |
成鳥や雛の心拍数を測定しながら酸素消費速度を測定することはまだ実施できていないため、2023年度には是非とも達成したい。親鳥に搭載した小型のビデオカメラによる画像データは取得できたが、解析に際しては人が目で見て判断している。この解析に人工知能による画像解析手法を導入し、人による見落としを無くし、簡便に映っている生物や物体の名称を自動的にタグづけすることを実現する予定である。現在調査地に導入したソーラー電源システムと無線ネットワーク接続を用いたライブモニタリングシステムは、電源供給の不調からデータ送信が滞っている。2023年度のできるだけ早い段階で、これを復旧させて安定的なデータ送信を実現する。
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Report
(2 results)
Research Products
(4 results)