Az Északi sarkhoz közeli vizekben honos narvál négy-hat méter hosszú, a párosujjú patások rendjébe tartozó emlős, a cetek közül ők merülnek legmélyebbre a jeges tengerbe, óceánba. Viszonylag kicsi bálnáknak számítanak. A klímaváltozás, a környezetpusztító emberi tevékenység és a halászat miatt sajnos egyre kevesebben vannak.
Velük kapcsolatban derült ki, hogy az állati viselkedés szabálytalan mintázatainak okai a káoszelmélet matematikai módszereivel, elektronikusan felcímkézett narvál adatainak elemzésével is kutatható.
A Hokkaidó Egyetemen dolgozó nemzetközi kutatócsoport az állat merülését vizsgálva jutott el eddig a felismerésig.
„Az állatok által viselt óceáni érzékelők folyamatosan fejlődnek, és egyre több adatot gyűjtenek. Nincs viszont adekvát módszer a szabálytalan viselkedés elemzésére” – magyarázza a kutatás kiindulópontját Jevgenyij Podolszkij geofizikus.
A jelenségek előrejelezhetetlenségével foglalkozó káoszelmélet pontosan a szabálytalanságok azonosításában segít. A véletlenszerű szabálytalanságokra és rendezetlen állapotú, de legalábbis annak tartott rendszerekre összpontosít. Az elmélettel, más eljárásokkal nehezen meghatározható fontos mintázatok azonosításával, dinamikus rendszerek kaotikus viselkedése értelmezhető.
A narvált 83 napon keresztül figyelve, vették észre az állat szabálytalan merülését és vízfelszíni pihenését. Káoszelméleti egyenletekkel elemezve próbálták kideríteni az okokat.
Jelfeldolgozással az adatokat közvetlen megfigyeléssel, az állatra szerelt érzékelők adataiból készült naplók (biologging) követésével nem vizualizálható adatokat sikerült megjeleníteniük.
Narválok viselkedésében soha nem látott jegyeket, tevékenységük egyik mindennapos mintázatát, a mintázat évszakváltás miatti módosulását mutatták ki. Például a vízben lévő jég mennyiségének növekedése azért függ össze az intenzívebb merüléssel, mert korlátozza a narvál felszíni tevékenységét.
A módszer viszonylag egyszerű, könnyű implementálni, hosszú ideig érvényes adatok feltérképezésére és címkézésére alkalmas, kimutatja egyes állatok és más fajok viselkedésbeli különbségeit, és a változó impulzusok miatti zavarokat is detektálja – magyarázzák a kutatók.
Az új módszerrel összegyűjtött információkra támaszkodva, kihalás által fenyegetett fajok is megmenthetők – hangsúlyozzák.
Ha mindehhez hozzátesszük a gépi tanulás fejlődését, kaotikus rendszerekre is ki lehet majd dolgozni szisztematikus és általános vizsgálatokat – az egész életre, és nemcsak az óceánokra.
