基于加速度指标DBA和MSA预测加州海狮潜水推进功率的精细时间尺度研究

《Animal Biotelemetry》：Acceleration metrics predict propulsive power at within-dive temporal scales in California sea lions

本研究针对自由生活动物精细时间尺度能量消耗测量难题，以加州海狮为模型，验证了动态身体加速度(DBA)和最小比加速度(MSA)两种加速度指标在5秒间隔和潜水阶段尺度预测推进功率的有效性。研究人员通过水动力滑翔分析计算推进功率，建立线性混合效应模型，发现平滑处理后的DBA和MSA能更好预测推进功率，且成功检测到深潜能耗增加趋势。该研究为海洋哺乳动物精细能量学研究提供了重要方法学支持。

　　

在海洋生物学研究领域，科学家们一直试图解开一个谜题：自由生活的动物在自然环境中究竟消耗多少能量？特别是对于海狮这类潜水动物，它们在水下追逐猎物时，每一分能量消耗都关系到生存成败。然而，测量这些动物在潜水过程中的精细能量消耗，传统方法显得力不从心——要么时间分辨率太低，要么需要复杂昂贵的设备。

这一挑战在潜水动物研究中尤为突出。想象一下，一只加州海狮潜入百米深的海中，在几分钟内完成下潜、觅食和上浮的全过程。在这个过程中，它的能量消耗如何随时间变化？下潜和上浮阶段有何差异？深度如何影响它的能耗？这些问题对理解潜水动物的能量策略至关重要。

长期以来，研究人员依赖两种基于三轴加速度计的指标来估算动物活动水平：动态身体加速度(DBA)和最小比加速度(MSA)。理论上，这些指标能够反映动物推进所需的功率，因为它们测量的是身体质心由肌肉推进产生的加速度。但这一理论假设在精细时间尺度（如秒级）从未得到严格验证，部分原因是缺乏可靠的对照数据。

转机出现在最近一项研究中，Cole等人成功计算了自由生活加州海狮在5秒间隔内的推进功率。这一突破为验证加速度指标提供了黄金机会。正如本文通讯作者Mason R. Cole解释的："我们首次有机会在精细时间尺度检验DBA和MSA是否真的能预测推进功率，这为潜水动物能量学研究打开了新窗口。"

本研究采用多种关键技术方法，包括：对8只哺乳期成年雌性加州海狮进行野外捕获和仪器部署，使用Daily Diary和OpenTag数据记录器采集深度、温度和3轴加速度数据；通过水动力滑翔分析计算5秒间隔的推进功率(W·kg^-1)；采用3秒平滑窗口计算原始DBA（ODBA法）和MSA指标；开发数据过滤和平滑流程（3秒移动中值滤波+5秒移动平均+3秒移动平均）；使用线性混合效应模型(LME)分析加速度指标与推进功率的关系，并进行模型比较（AIC、似然比检验）和效应量评估（边际R²、条件R²）。

加速度指标与推进功率的预测关系

研究发现DBA和MSA在5秒间隔和完整潜水阶段都能有效预测推进功率。所有线性混合效应模型显示，加速度指标与推进功率存在显著线性关系。特别值得注意的是，经过过滤和平滑处理的数据比原始数据具有更好的预测性能。

平滑后的MSA在5秒间隔数据中表现最优（条件R²=0.81），而平滑后的DBA也显示出良好的预测能力（条件R²=0.77）。在潜水阶段尺度，两种加速度指标的解释方差更高，平滑MSA的条件R²达到0.93，表明它们能很好地捕捉完整下潜或上浮过程的能量消耗动态。

个体差异对模型拟合的重要性

研究揭示了个体间变异性的重要作用。包含个体特定斜率作为随机效应的模型显著优于仅含截距的模型。个体条件期望斜率分析显示，不同海狮的斜率差异可达2.5倍以上，强调在比较个体间能量消耗时需要谨慎。

这一发现对野外研究具有重要启示：即使在同一物种内，个体间的生物力学差异也可能导致加速度指标与能量消耗关系的系统性差异。研究人员建议在分析中考虑个体随机效应，以提高模型准确性和可解释性。

数据过滤与平滑的处理效果

针对海狮间歇性鳍状肢划水特性，研究团队开发了专门的数据处理流程。原始加速度数据存在低频振荡，这些振荡与推进运动无关，但会影响5秒间隔内的均值计算。

过滤流程采用3秒移动中值减去原始数据，有效去除非推进性低频振荡，同时保留推进划水的信号特征。随后的平滑处理（5秒移动平均加3秒移动平均）进一步减少了单个划水事件的随机变异，使加速度指标更能代表平均推进功率。这种方法特别适用于像海狮这样采用离散推进划水的物种。

加速度指标对已知趋势的检测能力

研究还测试了DBA和MSA在检测已知生物学趋势方面的实用性。Cole等人先前发现海狮在更深潜水中使用更高平均往返功率，本研究成功复现了这一趋势。

线性混合效应模型显示，两种加速度指标均随潜水深度增加而显著上升。个体水平的固定效应模型在具有较宽深度范围的四个海狮中都检测到了显著正相关关系，与基于水动力滑翔分析的结果高度一致。这表明加速度指标能够可靠地检测潜水参数对能量消耗的影响。

本研究证实，在适当应用条件下，DBA和MSA能够作为加州海狮推进功率的有效代理指标，即使在精细时间尺度也是如此。研究成功避免了"时间陷阱"——通过比较均值而非合计值，确保了关系的真实性而非由持续时间差异驱动。

加速度指标在不同潜水阶段的特征模式反映了海狮能量消耗的深度依赖性：下潜初期的高值对应正浮力克服，随深度增加而降低反映肺内空气压缩导致的负浮力增加，上潜阶段的高值则体现对抗负浮力所需的努力。这些模式与基于水动力学的推进功率计算高度一致，验证了加速度指标在刻画潜水能量动态方面的可靠性。

研究结果对海洋哺乳动物能量生态学具有重要应用价值。首先，为研究潜水动物能量策略提供了简便可靠的工具，使更多研究者能够获取精细尺度能量数据。其次，个体间变异性的发现提示，在比较不同个体或种群能量消耗时需谨慎，最好采用个体内比较或包含随机效应的统计模型。最后，研究建立的数据处理流程为其他间歇性推进物种提供了可借鉴的方法框架。

然而，作者也强调这些指标的应用存在边界条件。本研究限于近垂直游泳角度（大部分下潜和上浮阶段），且在处理猎物追逐或水面活动时需谨慎解释。对于采用鲔形或侧鲔形推进机制的物种（如鲸类或海豹类），可能需要不同的数据处理策略。

总体而言，这项研究为生物遥测领域提供了重要方法学进步，使研究人员能够更便捷、更精确地探究自由生活潜水动物的能量生态学，为理解这些动物如何适应和响应环境变化奠定了坚实基础。随着生物记录技术的不断发展，加速度指标有望在海洋保护和气候变化研究中发挥越来越重要的作用。