基于Fast-Greedy算法的鲨鱼群落时空动态分析揭示南太平洋城市人鲨冲突高风险时段

为应对新喀里多尼亚努美阿地区日益严重的鲨鱼袭人事件，研究人员通过5年声学遥测(acoustic telemetry)数据构建24小时二分图网络，应用Fast-Greedy算法和标准化互信息(NMI)聚类，首次揭示公牛鲨(Carcharhinus leucas)和虎鲨(Galeocerdo cuvier)的裂变-融合(fission-fusion)动态规律，识别出港口晨间(6:00-13:00)和黄昏时段的高风险时空集群，为制定精准防护策略提供科学依据。

　　

在风景如画的南太平洋新喀里多尼亚首府努美阿，碧蓝泻湖中潜藏着令人不安的趋势——近年来未受挑衅的鲨鱼袭人事件持续增加，特别是涉及受保护的公牛鲨(Carcharhinus leucas)和虎鲨(Galeocerdo cuvier)的冲突。这种矛盾将人类安全与物种保护推向对立面，当地政府不得不采取包括捕杀在内的极端措施。面对这一困境，科学界亟需精确识别鲨鱼活动的高风险时空区域，而传统研究方法受限于静态网络分析，难以捕捉海洋掠食者的动态行为规律。

为突破这一技术瓶颈，由国外研究团队主导的国际合作项目创新性地将复杂网络理论引入海洋生态研究。研究人员历时五年收集了30头鲨鱼（19头公牛鲨和11头虎鲨）在44个水听器阵列中的753,621次声学遥测(acoustic telemetry)数据。通过构建每小时更新的二分图网络（bipartite graphs）——这种网络同时包含鲨鱼个体与监测站点两类节点，并采用社会网络分析(SNA)中的Fast-Greedy社区检测算法，结合信息论的标准化互信息(NMI)聚类技术，首次实现了对鲨鱼群落时空动态的小时级解析。相关成果发表在《Ecological Informatics》上，为海洋捕食者行为研究树立了新范式。

关键技术方法包括：1) 使用V16声学发射器对30头鲨鱼进行标记，通过44个VR2W接收器构建监测网络；2) 将五年数据按物种划分为48个数据集（24小时×2物种）；3) 构建加权二分图网络（边权重代表访问频次）；4) 应用Fast-Greedy算法进行每小时社区检测；5) 采用NMI评估社区结构相似性并进行层次聚类。

研究结果揭示：

1. 声学遥测检测数据集
   公牛鲨检测次数(644,636次)显著高于虎鲨(108,984次)，雌性个体活跃度普遍高于雄性。公牛鲨雌性中位检测值17,446次，最高达175,877次，显示强烈的站点忠诚度。

2. 二分图网络关键连接
   公牛鲨形成以工业渔港(H1站)为核心的密集网络，清晨(0-6时)和傍晚(16-19时)出现连接高峰。虎鲨则呈现稀疏分布，主要活跃于离岸站点如Signal岛(IS1站)，活动时段集中在4-10时和18-23时。

3. 小时级群落检测
   Fast-Greedy算法性能最优（模块度0.68-0.92），发现公牛鲨每小时形成2-9个群落，日间出现最多6个孤立站点群落；虎鲨群落数达11-21个，包含单一个体的孤立群落，印证其独居特性。

4. 鲨群落时空结构
   通过NMI聚类识别出三类稳定模式：

• 基线结构：公牛鲨三群落（11雌+1雄的渔港群、4雄的沙滩群、2雌的外海群）；虎鲨三群落（1雌的圣玛丽湾群、5雌的离岛群、4雌1雄的沿岸群）
• 融合事件：黄昏时分（17-18时）群落合并，显示活动增强
• 裂变事件：公牛鲨夜间分化为四群落，虎鲨下午分化为四群落

这项研究首次证实大型鲨鱼存在类似灵长类的裂变-融合(fission-fusion)社会动态。特别重要的是发现：清晨渔港区域聚集大量雌性公牛鲨（6:00-13:00访问频次超10,000次），与渔业活动存在明显时空重叠；而雄性公牛鲨持续活跃于游客密集的Anse Vata沙滩（柠檬湾）和航海学校区域。黄昏时段的群落融合现象提示此时鲨鱼活动范围扩大，可能增加人鲨接触概率。

该研究的创新价值体现在三个方面：方法学上创建了动态二分图分析框架，克服了传统生态网络研究的静态局限；生态学上首次量化了鲨鱼群落的昼夜节律；应用层面精准识别出工业渔港作为"鲨鱼热点"的晨间高风险时段。这些发现促使重新审视当前以黄昏为重点的防鲨策略，建议将晨间渔港监测和沙滩区域性别特异性预警纳入管理体系。

未来研究可通过增加个体样本（特别是雄性虎鲨）和整合人类活动GPS数据提升模型精度。值得关注的是，深度学习中的图神经网络(GNN)可能更适合处理此类时空动态网络，这为后续研究指明了技术方向。该成果不仅为海洋保护区(MPA)设计提供新思路，更开创了人兽冲突研究的定量化范式，对全球沿海城市平衡生态保护与公共安全具有重要借鉴意义。