蝙蝠|Science封面:蝙蝠与人类到底是谁伤害了谁
172个觅食埃及果蝠的大型数据集
1800万种(18 million)以上本地化(区域化)信息
超过3449个蝙蝠飞行的夜晚
ATLAS—创新的反向GPS系统 , 高精确度、高分辨率的高通量追踪体系
2015-2019历时横跨4年之久
加上详细的航迹分析 , 易位(translocation)实验和详尽的果树地图
以上数据堆叠出了今日经典文献--SCIENCE封面文章“Cognitive map–based navigation inwild bats revealed by a new high-throughput tracking system” 。 来自以色列特拉维夫大学(Tel-Aviv University)和希伯来耶路撒冷大学(HebrewUniversity of Jerusalem)7月10日发表的文章揭示蝙蝠导航的认知地图证据 。
研究人员发现野蝙蝠很少表现出随机搜索 , 而是目标明确的、直接的飞行 , 在频繁的飞行中反复觅食 , 甚至会衍生出捷径飞行 。 且蝙蝠可通过模拟 , 时滞嵌入和轨迹分析等一系列感知动作 , 完善认知地图 , 这排出了不基于地图飞行的猜想 。 这个结果与之前认知地图(导航)的预期相符 , 并再一次支持了先前圈养蝙蝠飞行研究中获得的神经生物学证据 。
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动物移动最复杂的形式是基于地图的导航 , 它不需要系统地遵循已知的路线或地标 , 也不需要直接感测某些目标发出的提示(信标) , 但基于地图的导航需要将已知但尚未被发现(不可检测/很难检测)的目标作为当前位置的参照系 。 例如 , 对于在大范围内穿越陌生区域的迁徙动物和其他动物 , 这种参照系被认为是由可预测的环境梯度(例如地球磁场)提供的“地图和罗盘”导航 。 但是 , 大多数动物会在他们熟悉的小范围内频繁移动 。 在这些尺度上 , 基于地图的导航的参考框架可以通过支持内部定位和矢量计算的空间的内部同心轴表示法以及对环境时空特征的长期记忆来提供一张“认知图” 。
基于此 , 研究人员将一种特殊的跟踪系统ATLAS(一种创新的反向GPS系统 , 成本低 , 重量轻 , 本地化定位)安装于172只自由觅食的果蝠上 。 每个ATLAS标签都发送由分布在研究区域中的基站网络检测到的独特无线电信号 。 使用到每个站点的信号到达时间的纳秒级差异来计算标签的位置 , 从而实现几乎实时的跟踪并减轻了检索标签或具有某些耗电的远程下载功能的需求 。 因此 , 我们能够在连续的219个晚上以0.125至1 Hz的频率跟踪4克标签的野生蝙蝠 , 整个标签重量小于蝙蝠体重的4% , 从而产生了约1.82 x 10^ 6的局域化效应 。
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其次 , 研究人员我们绘制了每棵果树(14314棵)和估计的18111棵果园果树的图谱 , 这些果树可能在19,000公顷的区域内被埃及果蝠吃到 , 占蝙蝠觅食的核心区域 , 有87%的本地化现象发生 。 进一步 , 实验人员通过定义> 1分钟作为起点(“原点”)或终点(“目标”) , 分别划定了洞穴 , 树木或超出范围类型 , 来描述各个轨迹 。 这样 , 科学家们确定了9218个单独的运动轨迹 。 ATLAS的总覆盖面积为88,200公顷 , 在此范围内成功追踪了呼拉谷及其周边地区的蝙蝠 。
从收集到的数据显示 , 蝙蝠表现出典型的 , 重复的交叉运动 , 其特征是直线飞行 。 无论起点或目标类型或行进距离 , 平均直线度都接近于1 。 转向角和航向都紧密地分布在零附近 , 即使目标距离超过21公里也是如此 。 这些参数在轨迹的整个长度上是一致的 , 这意味着蝙蝠朝着他们的目标方向离开 , 并且在飞行过程中一直保持在航向上 。 但是 , 飞行方向并不是随机的 , 因为每只蝙蝠每晚都会飞到几只特别喜欢的果树上 , 并在不同的夜晚返回到这些果树上并从多个方向到达(看来蝙蝠也是个吃货 , 也有自己的偏好) 。
出于科学研究的严谨性 , 为了减少蝙蝠在其本国范围内的过往经历的不确定性 , 实验人员通过易位实验模拟了捷径行为 。 不同于将异地转移到遥远的陌生区域 , 我们将蝙蝠移至重点觅食区域的外围 , 但仍处于所需的熟悉区域检测范围内测试基于认知图的导航 。
如预测的那样 , 所有22只易位蝙蝠在释放后立即回到其正常的前叉区域 , 其直线度、转弯角度和航向分布与所有其他轨道(包括由相同轨道制造的后续轨道)没有明显差异 。 回程轨迹很可能代表了新颖的捷径 , 因为在我们研究的4年中 , 这些追踪地点很少或从未被重点追踪蝙蝠所访问 , 表明蝙蝠在认知地图导航过程中可能建立了某种联系 , 从而计算出某些捷径 。
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综上所述 , 如果将蝙蝠放在球上 , 研究者期望动作与一组当地地标应严格一致 。 因此 , 当从位于不同方向的多个原点重新访问目标时 , 引航将导致进场路径沿着通向目标的地标线收敛 , 因此到达航向的方向性很高 。 相比之下 , 预计在认知地图导航下的相同场景将允许使用灵活的进近路径(可以理解为捷径在此处产生) , 例如:来自多个均匀分布的起点的进近路径是灵活的 , 其中91%的到达航向呈统一而非方向性分布 。 此外 , 尽管蝙蝠有很强的返回原始洞穴的能力 , 但蝙蝠并没有按照返回树木的相反顺序回到洞穴 。
实验人员认为 , 这种复杂的觅食导航反映了高的认知能力 , 可能是在选择性力的作用下演化而来的 , 类似于对长寿的 , 居住在森林中的食肉类灵长类动物的演化过程 。 我们猜测这些功能可能已选择用于扩展空间记忆以及该动物以及其他类似物种的高前瞻性导航性能 。
不得不说 , 基于实验室的神经生物学 , 实验动物认知研究和运动生态学之间的真正整合可以为进一步阐明空间认知的组成部分提供新的机会 。 作为研究者 , 学科间的交叉合作更有助于理解有关野生动物在自然环境中的认知表现所依据的神经 , 行为和生态机制的其他长期关键问题 , 为问题的解答呈现更加完美的理解方式 。
回归到本次新冠大流行与蝙蝠之间的恩怨情仇不难看出 , 蝙蝠的迁移和种群的交互可能导致对人类有害的病原跨越地区传播到人类 , 又比如16年刚果金爆发的埃博拉病毒 , 被认为起源是一只迁移的蝙蝠 。 因此 , 基于认知地图为基础的蝙蝠飞行轨迹研究是非常有必要的 , 这对于人类认识、了解甚至是掌握蝙蝠的行动踪迹是必不可少的 。 换言之 , 在人类活动范围与蝙蝠行动踪迹交叉的领域 , 追溯到物种活动区域的起源 , 到底是人侵犯了蝙蝠的栖息地 , 还是蝙蝠入侵了人类领地 。
蝙蝠与人类 , 到底是谁伤害了谁?
对于蝙蝠的研究我们仍再关注 , 期待更大的突破 。
参考文献:
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