Influence of external factors on the success of transmissing messages during the monitoring of wild reindeer movements using the “Argos” satellite system (Rangifer tarandus)

Толық мәтін

В последние десятилетия в экологических исследованиях все чаще используются методы, основанные на анализе данных спутниковой телеметрии перемещений животных (Amstrup et al., 2004; Cagnacci et al., 2010; Coxen et al., 2017; Walton et al., 2018; Csermak-Jr et al., 2022; Leonard et al., 2020 и др.). Применение GPS-модулей в ошейниках значительно повысило точность определения местоположений животных, особенно после начала активного использования технологии GNSS, представляющей собой комбинацию существующих спутниковых навигационных систем (GPS, ГЛОНАСС, а в некоторых моделях также Galileo и Beidou) (Frair et al., 2010; Forin-Wiart et al., 2015; Fernandez-Rodriguez et al., 2023). Тем не менее существующие системы спутниковой телеметрии в определенных условиях могут передавать неточные данные о местоположении, что приводит к неправильным выводам о форме и площади индивидуального участка обитания, об интенсивности перемещений или к искажению результатов анализа выбора местообитаний (DeCesare et al., 2005; Sager-Fradkin et al., 2007; Webb et al., 2013; Garcia-Jimenez et al., 2020). Кроме того, наряду с точностью определения местоположения животного, на результаты исследования большое влияние оказывает периодичность получения данных (Lombardi et al., 2022; Fernandez-Rodriguez et al., 2023). Важнейшим направлением экологических исследований с использованием спутниковой телеметрии перемещений животных является анализ выбора ресурса, результаты которого могут быть использованы при обосновании необходимости сохранения определенного набора местообитаний, наиболее интенсивно используемых животными в том или ином сезоне. Достоверность результатов анализа обеспечивается достаточностью размеров выборки, которая определяется количеством отслеживаемых животных и количеством полученных позиций каждой особи (Hebblewhite, Haydon, 2010; Street et al., 2021). Стрит с соавторами (Street et al., 2021) утверждает, что достоверность результатов анализа выбора ресурса в значительной степени зависит от вариабельности ландшафта в границах участка обитания и степени специализации вида, в некоторых случаях высокая достоверность может быть достигнута при малом количестве помеченных особей и небольшом количестве позиций. Следует заметить, что наряду с неточностью и пропусками географической привязки позиций под влиянием внешних факторов существует значительная неравномерность получения данных, отправляемых передатчиком ошейника с использованием космических аппаратов. Многие исследователи с целью избежать неравномерности поступления данных с участков с благоприятными или сложными условиями связи со спутником при анализе проводят стандартизацию данных, включая только часть полученных позиций (обычно в определенные часы дня) (De Groeve et al., 2020; Lombardi et al., 2021; Oeser, 2022). В данном случае сокращение количества позиций, особенно, при выборе 4–6 позиций в сутки, может привести к недостоверным выводам о размерах участка, используемого животным в течение суток. Следует также учесть, что циркадные ритмы животных обычно тесно связаны с изменением освещенности в результате смены времени суток, а в высоких широтах время восхода и захода солнца в разные периоды года может смещаться на 7–8 часов. В результате анализ распределения малого количества позиций в фиксированные часы суток без учета сезонной изменчивости длины светового дня может привести к исключению позиций, полученных в периоды максимальной активности либо пассивного отдыха. В этом случае могут быть сделаны неверные выводы об интенсивности использования животным пространства в течение суток или определенного сезона.

Как уже упоминалось, поступление данных с определенными местоположениями животных при непрерывной передаче в течение суток может происходить крайне неравномерно, поэтому при стандартизации данных необходимо учитывать вероятность получения позиций в разное время суток. В данной статье мы пытаемся выяснить, какие внешние факторы влияют на интенсивность поступления сообщений.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДИКИ

Исследование выполнено на юго-востоке Архангельской области (61.68° с. ш., 045.78° в. д.). Участок исследований представляет собой высокую (более 30 м над уровнем долины) надпойменную террасу Северной Двины, поросшую сосновыми лесами на песчаных почвах, с прилегающей к ней обширной болотной системой с крупными островами разреженных заболоченных лесов. Рельеф слабовсхолмленный с перепадом абсолютных высот от 60 до 82 м над ур. м. Леса надпойменной террасы представлены сложной мозаикой сосняков брусничного и мохово-лишайникового типов разного возраста: от молодняков на гарях и вырубках до небольших участков старовозрастных лесов. Болота преимущественно вахтово-сабельниково-сфагновые или осоково-пушицево-сфагновые. Среди болот встречаются сосновые боры на минеральных островах, переувлажненные участки елово-сосновых лесов вахтово-сфагнового и осоково-сфагнового типов и березовые редколесья на кромках осоково-вахтово-сфагновых болот.

Исследование выполнено в первой половине зимы с 14.11.2023 по 27.12.2023 г. В этот период на участке исследований функционировали 3 ошейника “Квазар” (ООО “ЭС-ПАС”, Россия), установленных на диких северных оленях (Rangifer tarandus (Linnaeus 1758)). Позиционирование осуществляется с использованием глобальных навигационных систем GPS и ГЛОНАСС каждые 10 минут, передача сообщений – каждые 2.5 минуты. Каждая определенная позиция передается в виде кодированных сообщений трижды: сразу после привязки, через 62.5 минуты и через 125 минут. Это повышает шансы на получение сообщения о местоположении животного. В четвертом сообщении в течение 10-минутного цикла передается закодированная информация о поведении животного. Поведение определяется нейросетью на основе информации, поступающей от датчиков движения. В данном исследовании анализируется влияние внешних факторов на общее количество полученных сообщений, вне зависимости от закодированной в них информации.

Для приема сообщений в районе исследований используется девять космических аппаратов спутниковой группировки Argos:

• A1 – инновационный французский микро-спутник-демонстратор ANGELS;
• CS – современный малый инновационный американский спутник GAZELLE;
• MB (METOP-B), MC (METOP-C) – европейские метеорологические спутники METOP;
• NK (NOAA-15), NN (NOAA-18), NP (NOAA-19) – американские метеорологические спутники NOAA;
• O3 – индийский океанографический спутник OCEANSAT-3;
• SR – индийский альтиметрический спутник SARAL.

Траектории всех спутников на каждом витке вокруг земного шара смещаются в меридиональном направлении, в результате чего изменяется продолжительность нахождения спутника над горизонтом относительно неподвижного наблюдателя, максимальная высота его подъема над линией горизонта, азимут на наиболее высокую часть траектории. На 61.7° с. ш. каждый спутник в течение примерно 7–8.5 часов в сутки не появляется над линией горизонта, обычно эти периоды приходятся на темное время суток. Спутник CS не появляется над горизонтом в среднем в период с 16:09 до 00:12 UTM, MB – с 20:26 до 04:20 UTM, MC – с 20:33 до 04:19 UTM, NK – с 18:27 до 02:19 UTM, NN – с 21:41 до 05:23 UTM, NP – с 19:35 до 03:46 UTM, O3 – с 22:55 до 07:05 UTM. Только два спутника в ночные часы продолжают пролетать над исследуе- мым участком. Они уходят за горизонт в среднем в период A1 – с 04:16 до 13:30 UTM, SR – с 04:51 до 12:49 UTM. Все эти особенности траекторий обусловливают неравномерность интенсивности пролета спутников над районом исследований, что оказывает влияние на успешность получения сообщений, передаваемых ошейником. В данном исследовании выполнен анализ влияния количества спутников, появляющихся над горизонтом в течение часа, максимальной высоты их траектории (в градусах над линией горизонта), азимута на наиболее высокую часть траектории спутника, а также типа спутника на результативность передачи данных. Кроме того, учитывая, что спутники, имеющие максимальный угол подъема над горизонтом менее 10°, принимают гораздо меньше сообщений, дополнительно была изучена зависимость количества сообщений, принятых в течение часа, от количества спутников, имеющих максимальный угол подъема над горизонтом более 10°, в течение того же периода времени.

Среди природных факторов, влияющих на получение пользователем сообщений, рассматриваются: облачность, осадки, сомкнутость крон деревьев в месте нахождения животного в момент успешной передачи сообщения и наличие снега на ветвях в кронах деревьев (кухты). Сведения о погодных условиях получены из архива метеостанции “Красноборск” Росгидромета, расположенной на расстоянии около 20 км на ЮЮВ от района исследований (Архив погоды в Красноборске (rp5.ru)). В соответствии с количеством облаков выделено 3 категории фактора: ясно (облака покрывают не более 20% неба), облачно (облака покрывают от 20 до 80% неба), пасмурно (облака покрывают более 80% неба). Осадки также разделены на три категории: осадков нет, слабые осадки (до 1 мм в течение 3 часов) и сильные осадки (более 1 мм в течение 3 часов). Сведения о наличии снега на ветвях деревьев получены с использованием автономных фоторегистраторов (фотоловушек) Seelock S308, установленных на исследуемом участке. Выделено 3 категории наличия кухты: полное отсутствие снега на ветвях деревьев; тонкий слой снега на ветвях и хвое сосен и плотные шапки снега в кронах. Сомкнутость крон на участке исследования определена на основе анализа спутниковых снимков земной поверхности высокого разрешения, находящихся в свободном доступе в сети Internet (https://bestmaps.ru/map/esri/sat/14/61.6971/45.7038). Сомкнутость крон также оценивалась в трех категориях: открытые пространства (без древостоя или с разреженным древостоем с сомкнутостью крон менее 10%); разреженные леса (участки с сомкнутостью крон от 10 до 30%); плотные хвойные леса (участки с сомкнутостью крон выше 30%). Для каждой полученной позиции с использованием программного обеспечения QGIS3.28.2 определена категория сомкнутости, в которой находился зверь в момент передачи сообщения.

Всего за исследуемый период получено 8139 сообщений, от 0 до 5 сообщений за один пролет спутника, от 0 до 14 сообщений в течение часа. Статистическая обработка данных выполнена в Statgraphics Centurion 19 – X64. Выборки, характеризующие количество полученных сообщений в единицу времени или за один пролет спутника, соответствуют распределению Пуассона. Соответственно, при анализе данных были построены обобщенные линейные модели регрессии Пуассона. При анализе данных использованы два варианта моделей: первый вариант создан на основе количества сообщений, полученных за один пролет спутника над исследуе- мой территорией; второй – на основе количества сообщений, принятых в течение часа. В каждом варианте была выбрана лучшая модель на основе информационного критерия Akaike.

РЕЗУЛЬТАТЫ

В среднем период обращения спутников, используемых для получения сообщений, составляет около 90 минут. Для каждого аппарата характерны периоды, когда он не поднимается над линией горизонта. Для широты N61.7 они могут быть продолжительностью около 6 часов 50 минут или 8 часов 30 минут. Таким образом, на исследуемой территории каждый из девяти космических аппаратов спутниковой группировки Argos появляется над линией горизонта 10–11 раз в течение суток. В связи с тем, что траектории движения спутников построены таким образом, чтобы как можно реже уходить в теневую зону Земли, интенсивность пролетов спутников в темное время суток (с 21:00 до 03:00 UTM) значительно снижается. Сокращается и количество принятых сообщений, передаваемых ошейником, но динамика поступления сообщений не соответствует изменениям интенсивности пролета спутников (рис. 1). В темное время суток, кроме интенсивности пролета, также снижается количество спутников с высотой траектории более 10° над линией горизонта (с 19:00 до 05:00 UTM). Второй период с малым количеством спутников, достаточно высоко поднимающихся над линией горизонта, существует около полудня по местному времени (с 10:00 до 14:00 UTM) (рис. 2). Анализ количества сообщений, принятых спутниками с разной высотой траектории, показал, что лишь около 7% спутников, имеющих максимальный угол подъема над горизонтом менее 10°, принимают хотя бы одно сообщение, переданное ошейником.

 

Рис. 1. Среднее количество спутников, поднимающихся над линией горизонта, и среднее количество сообщений, принятых в течение одного часа.

 

Рис. 2. Среднее количество спутников, имеющих максимальный угол подъема над горизонтом более 10°, и среднее количество сообщений, принятых в течение часа.

 

Из числа спутников, имеющих максимальный угол подъема над горизонтом от 10° до 20°, сообщения принимают уже 28.8% аппаратов. Поэтому в качестве одного из факторов, оказывающих влияние на успешность приема сообщений, принят показатель количества спутников, которые в течение часа имеют максимальный угол подъема над горизонтом более 10°.

Для анализа влияния высоты траектории и модели космического аппарата на успешность приема сообщений, передаваемых ошейником, была построена обобщенная линейная модель регрессии Пуассона на основе данных о распределении количества сообщений, полученных за один пролет спутника. В анализ включены следующие факторы: высота траектории спутника над горизонтом, азимут на наивысшую точку траектории спутника, модель спутника, облачность, наличие осадков, сомкнутость крон деревьев и наличие кухты. Количество сообщений оценивалось индивидуально для каждого ошейника, так как передающие устройства при одном и том же пролете спутника могли находится в разных типах местообитаний, отнесенных к разным категориям сомкнутости крон. Всего в анализ включено 11 708 пролетов девяти спутников. Во время 4772 пролетов спутники приняли от 1 до 5 сообщений. Всего принято 8139 сообщений. На основе информационного критерия Akaike выбрана модель, включающая 5 факторов: высоту траектории, модель спутника, облачность, сомкнутость крон и наличие кухты.

Уравнение данной модели регрессии Пуассона имеет следующий вид:

Messages = exp(–1.16565 + 0.0263175*Elevation – 0.987241*Satellite = А1 – 0.0634976*Satellite = CS – 0.663935*Satellite = MB + 0.183478*Satellite = MC – 0.0859905*Satellite = NK + 0.0199425*Satellite = NN + 0.0915314*Satellite = NP – 0.0720475*Satellite = O3 + 0.0841316*Clouds = 0 + 0.0715824*Clouds = 1 + 0.914725*Canopy=0 + 0.238105*Canopy = 1 – 0.223522*Kuhta = 0 – 0.0697705*Kuhta = 1),

где Messages – количество сообщений, принятых за один пролет спутника;

Elevation – высота наивысшей точки траектории спутника, в градусах над горизонтом;

Satellite = А1, Satellite = CS, Satellite = MB и т. д. – модели спутников;

Clouds = 0 – ясно (облачность менее 20%);

Clouds = 1 – облачно (облачность 20–80%);

Canopy = 0 – открытые пространства (сомкнутость крон не более 10%);

Canopy = 1 – разреженные леса (сомкнутость крон от 10 до 30%);

Kuhta = 0 – отсутствие снега на ветвях деревьев;

Kuhta = 1 – тонкий слой снега на ветвях деревьев.

Примечания. В данной модели за стандартные условия приняты: пасмурное небо, высокая сомкнутость крон (более 30%), обильная кухта (плотные шапки снега на кронах). Отклонения в приеме сообщений разными моделями спутников указаны в сравнении с успешностью приема индийским альтиметрическим спутником SARAL (SR).

Данная модель объясняет 31.2% варьирования количества сообщений, принятых за один пролет спутника. Благодаря равнинному характеру местности азимут наивысшей точки траектории спутника не оказывал существенного воздействия на количество принятых сообщений. Наличие осадков во время передачи сообщений также не оказало заметного воздействия на количество принятых сообщений. Наибольшее влияние на успешность приема сообщений оказывает высота траектории спутника. При увеличении высоты траектории успешность приема экспоненциально возрастает. Из природных факторов наибольшее влияние оказывает тип местообитаний, в котором в момент передачи сообщения находится животное. Наилучший прием наблюдался при передаче с открытых участков. При нахождении животного в плотных насаждениях с высокой сомкнутостью крон успешность приема сообщений заметно снижается (рис. 3). Влияние облачности заметно слабее. Лишь плотная облачность оказывает отрицательное влияние на успешность приема сообщений (рис. 4). Наличие снега на ветвях в кронах деревьев оказывает положительное влияние на успешность приема сообщений спутниками, особенно при его высоком обилии (рис. 5). Успешность приема сообщений также сильно зависит от модели спутника, находящегося в зоне видимости в момент передачи сообщения ошейником. Наибольший пропуск сообщений характерен для инновационного французского микроспутника-демонстратора ANGELS (А1) и европейского метеорологического спутника METOP-B (MB). Наилучший прием обеспечивают европейский метеорологический спутник METOP-C (MC), а также американские метеорологические спутники NOAA-18 (NN) и NOAA-19 (NP) (рис. 6).

 

Рис. 3. Влияние сомкнутости крон на успешность приема сообщений спутниками с минимальным (А1) и максимальным (MC) количеством принятых сообщений при прочих условиях, принятых за стандартные.

Классификация факторов и их обозначения в приведенной выше формуле модели (в скобках):

По оси x – высота наивысшей точки траектории спутника (в градусах над горизонтом) (Elevation); по оси y – (Messages) – количество сообщений (Messages), принятых за один пролет спутника. Факторы: сомкнутость крон древостоя = 0 (Canopy = 0) – открытые пространства (сомкнутость крон не более 10%); сомкнутость крон древостоя = 1 (Canopy = 1) – разреженные леса (сомкнутость крон от 10 до 30%); сомкнутость крон древостоя = 2 (Canopy = 2) – плотные леса (сомкнутость крон более 30%); обилие снега в кронах = 0 (Kuhta = 0) – отсутствие снега на ветвях деревьев; обилие снега в кронах = 1 (Kuhta = 1) – тонкий слой снега на ветвях деревьев; обилие снега в кронах = 2 (Kuhta = 2) – плотные шапки снега на ветвях деревьев; облачность = 0 (Clouds = 0) – ясно (облачность менее 20%); облачность = 1 (Clouds = 1) – облачно (облачность 20–80%); облачность = 2 (Clouds = 2) – пасмурно (облачность более 80%); Спутник = А1 (Satellite = А1), Спутник = МС (Satellite = MС) – модели спутников (см. описание в разделе “Материал и методики”).

 

Рис. 4. Влияние облачности на успешность приема сообщений спутниками с минимальным (А1) и максимальным (MC) количеством принятых сообщений при прочих условиях, принятых за стандартные.

Классификация факторов соответствует подписи к рис. 3.

 

Рис. 5. Влияние кухты на успешность приема сообщений спутниками с минимальным (А1) и максимальным (MC) количеством принятых сообщений при прочих условиях, принятых за стандартные.

Классификация факторов соответствует подписи к рис. 3.

 

Рис. 6. Различия успешности приема сообщений разными моделями спутников при прочих условиях, принятых за стандартные.

Классификация факторов соответствует подписи к рис. 3.

 

Вторая модель рассматривает влияние интенсивности пролета спутников и природных факторов на количество полученных сообщений. В течение часа количество спутников над горизонтом варьировало от 0 до 9, количество спутников, имеющих максимальный угол подъема над горизонтом более 10°, – от 0 до 8, количество принятых сообщений – от 0 до 14. На основе информационного критерия Akaike выбрана модель, включающая 4 фактора: количество спутников, имеющих максимальный угол подъема над горизонтом более 10°; облачность; сомкнутость крон и наличие кухты.

Уравнение данной модели регрессии Пуассона имеет следующий вид:

Messages = exp(–0.0295914 + + 0.309619*Satellite>10 + 0.0823792*Clouds=0 + 0.135578*Clouds=1 + 0.871145*Canopy=0 + + 0.197295*Canopy=1–0.203318* Kuhta=0–0.0921113* Kuhta=1),

где Satellite>10 – количество спутников, которые в течение часа имеют максимальный угол подъема над горизонтом более 10°.

Остальные обозначения соответствуют обозначениям в уравнении предыдущей модели.

Данная модель объясняет 31.2% варьирования количества сообщений, принятых в течение одного часа. Количество принятых в течение часа сообщений экспоненциально растет по мере увеличения количества спутников, поднимающихся выше 10° над горизонтом. Общее количество спутников, появляющихся над горизонтом в течение часа, оказывает меньшее влияние на успешность приема сообщений. Модель с общим количеством спутников в течение часа и природными факторами, аналогичными рассматриваемой модели, объясняет лишь 23.2% отклонений в количестве сообщений в течение часа. В рассматриваемой модели влияние природных факторов аналогично рассмотренному выше, при анализе модели с количеством сообщений, полученных спутником за один пролет (рис. 7).

 

Рис. 7. Влияние природных факторов на количество сообщений, принятых в течение часа, на фоне изменения интенсивности пролета спутников, поднимающихся выше 10° над горизонтом в тот же период.

Классификация факторов и их обозначения в приведенной выше формуле модели (в скобках).

По оси x – количество спутников, имеющих максимальный угол подъема над горизонтом более 10°, в течение часа (Satellite > 10); по оси y – количество сообщений, принятых в течение часа (Messages). Факторы: сомкнутость крон древостоя = 0 (Canopy = 0) – открытые пространства (сомкнутость крон не более 10%); сомкнутость крон древостоя = 1 (Canopy = 1) – разреженные леса (сомкнутость крон от 10 до 30%); сомкнутость крон древостоя = 2 (Canopy = 2) – плотные леса (сомкнутость крон более 30%); обилие снега в кронах = 0 (Kuhta = 0) – отсутствие снега на ветвях деревьев; обилие снега в кронах = 1 (Kuhta = 1) – тонкий слой снега на ветвях деревьев; обилие снега в кронах = 2 (Kuhta = 2) – плотные шапки снега на ветвях деревьев; облачность = 0 (Clouds = 0) – ясно (облачность менее 20%); облачность = 1 (Clouds = 1) – облачно (облачность 20–80%); облачность = 2 (Clouds = 2) – пасмурно (облачность более 80%).

 

ОБСУЖДЕНИЕ

Результаты анализа демонстрируют высокую степень зависимости успешности приема сообщений от высоты траектории спутников, а также от интенсивности их появления выше 10° над линией горизонта. Анализ траекторий орбит спутников показал, что наблюдается высокая неравномерность интенсивности пролета спутников над линией горизонта на высоте, достаточной для уверенного приема сообщений. Наибольшее влия- ние эти факторы оказывают на успешность приема сообщений в период с 20:00 до 01:00 UTM, когда в течение часа на высоту более 10° над линией горизонта поднимаются от 0 до 3 спутников. При этом в этот период в течение часа три спутника имеют максимальный угол подъема над горизонтом выше 10° лишь в 2% случаев, а в 26% случаев спутники на данной высоте не наблюдаются. Следует также заметить, что 25% пролетов в этот период приходятся на инновационный французский микроспутник-демонстратор ANGELS (А1), эффективность приема сообщений которым минимальна. Поэтому, несмотря на то, что ошейник регулярно передает по 24 сообщения в течение часа, в указанный период в течение часа в среднем получено 0.74 ± 0.05 сообщений с одного действующего ошейника, то есть около 3.1% от количества переданных. Периоды наилучшего приема сообщений приходятся на временны́е промежутки с 05:00 до 10:00 и с 16:00 до 19:00 UTM. В указанные периоды только в 3.4% случаев в течение часа над горизонтом поднимался только один спутник, имеющий максимальный угол подъема более 10°, а в 57.3% случаев таких спутников наблюдалось от 4 до 8. В результате для этих временны́х промежутков характерна высокая успешность приема сообщений. В среднем в течение часа принято 4.51 ± 0.10 сообщений, около 18.8% от количества переданных ошейниками.

Неравномерность получения сообщений может усугубляться природными факторами, также оказывающими воздействие на успешность приема данных. Плотная облачность может оказывать небольшое негативное влияние на количество сообщений, принятых спутниками. Гораздо большее влияние оказывает сомкнутость крон деревьев, в результате чего в периоды, когда животное находится под пологом плотного леса, успешность приема сообщений снижается. Вероятно, это связано с тем, что ветви деревьев создают своеобразную экранирующую сетку, препятствующую прохождению сигнала. Это подтверждается положительным влиянием обильного снега, налипшего на ветви в кронах деревьев (кухты). В этом случае ветви объединяются снегом в единую, незначительно разобщенную массу, которая теряет свойства экранирующего воздействия сетки.

В результате воздействия рассмотренных факторов возникает высокая неравномерность полученных пространственных данных, которую надо учитывать при планировании эксперимента и в процессе анализа полученных данных. Рассмотренные нами модели объясняют лишь около 30% изменчивости успешности приема сообщений спутниками. Вероятно, большее влияние оказывает поведение самого животного, от которого зависит положение передающего устройства в пространстве. В определенные моменты времени, особенно, когда животное лежит, передающая антенна ошейника может оказаться перекрытой телом животного, прикрыта плотной сеткой ветвей расположенного рядом подлеска. Такого рода факторы можно учесть только при высоком уровне знаний особенностей экологии, этологии и циркадной активности исследуе- мого вида животных.

Проблема неравномерности поступления сообщений на спутники системы “Argos” известна давно. Многие производители спутниковых радиомаяков, функционирующих в составе этой системы, учитывают эту проблему и стараются нивелировать ее путем многократного излучения одних и тех же сообщений, повышая тем самым вероятность их получения спутниками. Радиомаяки “Квазар” не просто повторно излучают сообщения, а делают это со значительными временными промежутками, “пережидая” возможные паузы в спутниковых пролетах. В результате позиция животного, определенная в период низкой интенсивности пролетов, может быть передана на спутник позднее, когда обстановка будет более благоприятна.

При этом производителю оборудования приходится искать компромисс между количеством повторений каждого сообщения и продолжительностью функционирования радиомаяка (так как на излучение каждого сообщения расходуется электроэнергия), а также компромисс между периодичностью повторения сообщений (чем больше период, тем выше вероятность дождаться окончания периода низкой интенсивности пролетов) и актуальностью поступающей информации.

В связи с этим стратегия функционирования ошейника спутниковой системы “Argos” должна выбираться с учетом целого ряда факторов, основными среди которых являются:

• географическая широта, на которой планируется выполнять проект;
• особенности окружающей местности (растительность, рельеф);
• желаемая продолжительность функционирования радиомаяка;
• решаемые задачи (оперативные, требующие быстрого реагирования, или же фундаментальные).

ВЫВОДЫ

В результате высокой изменчивости успешности приема сообщений, переданных ошейниками, возникает неравномерность плотности пространственных данных, полученных в течение суток. Некоторые отрезки траектории животного, которые могут приходиться на периоды его низкой активности, могут иметь многократно большее количество полученных позиций, чем участки в ночные часы, когда некоторые виды животных более активны. Такие данные в необработанном виде не пригодны для использования в анализе предпочтений животного в выборе местообитаний. Стандартизация пространственных данных, предусматривающая удаление большинства точек траектории движения животного для создания временно́й равномерности позиций (De Groeve et al., 2020; Lombardi et al., 2021; Oeser, 2022), должна строиться на основе хороших знаний экологии, этологии и циркадной активности изучаемого вида. При этом необходимо учитывать, что в разные сезоны поведение и активность пространственных перемещений животных существенно различаются, а циркадная активность в значительной степени зависит от периодичности солнечной (а для многих видов и лунной) освещенности. В высоких широтах суточная периодичность освещенности может изменяться в течение рассматриваемого сезона, поэтому в процессе стандартизации данных необходимо учитывать эти особенности района исследований.

Результаты исследований, построенных на анализе данных телеметрии перемещений животных, имеют высокую зависимость от успешности получения этих данных. Целесообразно еще на этапе планирования полевой части исследования определить конкретные цели получения пространственных данных, представлять возникающие сложности их обработки и анализа. Необходимо предусмотреть различия в интенсивности определения позиций и передачи сообщений в соответствии с целями исследования и особенностями приема сообщений в данной местности.

ФИНАНСИРОВАНИЕ РАБОТЫ

Статья подготовлена в рамках выполнения темы государственного задания ФГБУН ФИЦКИА УрО РАН “Научные основы и социокультурные факторы сохранения и использования потенциала биологического разнообразия на Европейском Севере и в Арктике” (регистрационный номер – 122011400382-8). Никаких дополнительных грантов на проведение или руководство данным конкретным исследованием получено не было.

СОБЛЮДЕНИЕ ЭТИЧЕСКИХ СТАНДАРТОВ

Соответствие исследования международным этическим стандартам подтверждено Этическим комитетом ФГБУН Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени академика Н. П. Лаверова Уральского отделения Российской академии наук по биоэтике.

“Все применимые международные, национальные и/или институциональные принципы ухода и использования животных были соблюдены”. (выписка из протокола заседания Этического комитета – Заключение № 003-25/07 от 25 июля 2024 г.).

КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ

Автор данной работы Сальман А. Л. является руководителем компании-производителя оборудования, которое было использовано в данном исследовании.

Авторлар туралы

V. Mamontov

N. P. Laverov Federal Center for Integrated Arctic Research, Ural Branch, Russian Academy of Sciences

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: mamont1965@list.ru
Ресей, Arkhangelsk, 163020

A. Salman

“ES-PAS”

Email: a.salman@es-pas.com
Ресей, Moscow, 125171

Әдебиет тізімі

Қосымша файлдар