트랩라이닝

Trap-lining
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긴부리 은둔자(Paethornis longirostris baroni)는 장거리를 날기 위해 적응한 트랩라이닝 벌새의 일종이다.
영토 벌새의 일종인 루퍼스 벌새(Selasphorus rufus)는 트랩라이닝 종보다 더 튼튼하다.

윤리학이나 행동 생태학에서 트랩라이닝이나 트랩라이닝은 트랩이 자신의 트랩 라인을 확인하는 것과 마찬가지로 개인이 규칙적이고 반복 가능한 순서로 식재료를 방문하는 공급 전략이다.[1]트랩라이닝은 보통 꽃 자원을 찾는 종에서 볼 수 있다.[2]이것은 개인이 과즙을 함유하고 있는 꽃의 특정 식물들을 확인하기 위해 심지어 먼 거리에서도 같은 순서로 반복해서 가로지르는 특정한 경로를 포함한다.덫을 놓는 것은 벌, 나비, 타마린, 박쥐, 쥐, 벌새를 포함한 몇몇의 세금과 오포섬, 카푸친, 킨카주스와 같은 열대 과일 먹는 포유류에서 설명되어 왔다.[1][3]트랩라이닝은 벌벌과 벌새가 꿀을 채취하기 위해 가는 방법을 일컫는 말로 사용되며, 결과적으로 그들이 방문하는 각 식물에 수분을 공급한다.이 개념은 찰스 다윈과 니콜라스 틴베르겐이 논의했지만,[4] '트래핑(trapliing)'이라는 용어는 원래 대니얼 잔젠이 만들었다.[4]

행동 대응

벌새와 범블비의 경우 트랩라이닝은 종간 자원 배분에 대한 진화적 대응이다.[5]구체적으로, 개별 벌새는 경쟁을 최소화하고 영양소 가용성을 극대화하기 위해 그들만의 특정한 경로를 형성한다.어떤 벌새 종은 영토(예: 루푸스 벌새, 셀라스포루스 루푸스)이며 특정 영토를 방어하는 종도 있고, 다른 종은 트랩라이너(즉, 긴부리 은둔자, 파에토르니스 롱이로스트리스)이며, 끊임없이 다른 위치에서 먹이를 찾는다.이 때문에, 영토 벌새는 더 튼튼할 것이고, 트랩라이닝 벌새는 더 효율적인 비행을 위해 더 긴 날개와 같은 적응을 할 것이다.[6]트랩라이닝 벌새는 각각에서 과즙을 얻으면서 근원에서 근원으로 이동할 것이다.시간이 지나면서 벌새 한 마리가 특정 출처를 찾는 주요 방문객이 될 것이다.[7]범블비의 경우 경쟁자를 제거하면 제거 구역으로 유입돼 장거리 트랩에 걸리는 시간이 줄어든다.이는 주변 경쟁에 따라 행동적으로 적응하는 능력을 보여준다.[8]또 범블비는 트립라이닝을 이용해 과즙이 많이 나는 꽃과 저연계가 높은 꽃을 꾸준히 인식하고 방문해 꽃을 생산하는 꽃을 구분한다.[9]유우로신 벌(즉, 유우로사 임페리얼리스)과 같은 다른 형태의 벌들은 정해진 회로에 있는 한 정밀한 꽃식물에서 다음 꽃식물까지 빠르게 날아서 포획을 효율적으로 하기 위해 트랩라이닝을 사용하며, 심지어 그 일상의 경로에 인접하지만 바깥쪽에 있는 새로 피는 식물은 무시한다.그렇게 함으로써, 이 우거진 벌들은 매일 과즙을 찾는데 드는 시간과 에너지의 양을 현저하게 줄인다.[10]일반적으로 트랩라이닝 종은 비트랩라이닝 종보다 영양보상이 높은 것으로 보인다.[11]

에너지 절약

트랩라이닝 벌새는 꽃 속 과즙 생산에 비례해 활동하며 하루 종일 감소하는 것으로 알려져 있다.그러므로, 트랩라이닝 벌새는 사냥하는 데 더 적은 시간을 소비할 수 있고, 몇 개의 꽃으로부터 에너지를 얻을 수 있다.[12]음식을 찾는 데 시간을 덜 쓴다는 것은 날고 찾는 데 드는 에너지가 적다는 것을 의미한다.트랩라이닝 범블비는 이동거리와 보상량에 따라 경로를 우선한다.[13]트랩라인의 총 거리는 환경에서의 보상(연계)의 풍부함과 관련이 있다고 본다.[14]

공간인식과 기억력

트랩라이닝은 또한 이 기술을 사용하는 종의 공간 인식 수준을 나타내는 것일 수 있다.예를 들어 범블비에 트랩라이닝을 하는 것은 범블비가 단기 포획으로 특정 경로를 만드는 데 사용되는 공간적 기준 기억장치, 즉 공간적 기억을 가지고 있다는 것을 나타내는 것이다.[9]특정 경로를 기억하는 능력은 장기간 포획과 비행 시간을 줄여 결과적으로 에너지를 절약한다.이 이론은 범블비가 원래 길이 바뀌거나 막혔을 때에도 보상으로 가는 가장 짧은 경로를 기억할 수 있다는 것을 보여주면서 실험되었다.[15]게다가, 벌들은 영양가 있는 보상이 거의 또는 전혀 없는 사이트를 다시 방문하는 데 드는 시간을 줄인다.[9]단기 기억력에만 접근할 수 있는 벌들은 비효율적으로 노화한다.[9]

이점

트랩라이닝의 주요 장점 중 하나는 이 경로를 인구의 다른 구성원들에게 빠르게 또는 몇 시간 동안 가르쳐 모든 구성원이 신뢰할 수 있는 식재료로 이끌 수 있다는 것이다.그룹이 함께 특정한 음식 공급원을 찾는 작업을 할 때 그들은 그것이 어디에 있는지 빠르게 파악할 수 있고 인구의 모든 개인에게 경로 정보를 전달할 수 있다.이를 통해 공동체 전체가 필요한 영양소를 신속하게 찾아 섭취할 수 있게 된다.

트랩라이닝은 감속 방식으로 보충하는 자원을 얻기 위해 경쟁하는 식량담당개미들을 돕는다.예를 들어, 식물의 과즙은 시간이 지나면서 서서히 대체되는 반면, 도토리는 일년에 한 번밖에 발생하지 않는다.[16]트랩라이닝은 식물마다 서로 다른 유전자를 가진 꽃가루를 유지함으로써 식물의 다양성과 진화에 도움을 줄 수 있다.그들이 찾고 있는 식량이 어디에 있는지 항상 알 수 있는 방법으로 트랩라이닝을 사용하는 것은 대부분 꽃가루 매개자들이다.이는 범블비나 벌새와 같은 유기체가 경로의 시작점부터 길을 따라 최종 식량원으로 꽃가루를 어디든 옮길 수 있다는 것을 의미한다.경로는 항상 같기 때문에 그 특정 포화 시간에 꽃가루 매개자가 같은 꽃으로 돌아가지 않기 때문에 자가 포화(이과)의 위험을 크게 줄인다.[16][17]

전반적으로 트랩라이너들이 찾는 식물 종은 건강성과 진화적 이점을 높였다.[18]벌새와 식물 사이의 이러한 상호주의적인 관계 때문에, 벌새는 "합법적인 꽃가루 매개자"로 언급되었고, 영토 벌새는 "연관 도둑"으로 언급되었다.[19]만약 함정에 빠뜨리는 유기체가 한 번 음식 공급원이 어디에 있는지 알게 된다면, 그들은 항상 그 음식 공급원으로 돌아갈 수 있다. 왜냐하면 그들은 그 공급원의 위치에 대한 세세한 사항들을 기억할 수 있기 때문이다.이것은 만약 주요 공급원 중 하나가 갑자기 부족해지거나 파괴된다면 그들은 빠르게 적응할 수 있게 해준다.[20]

단점들

식물 생물의 배치와 같은 심각한 장애물은 트랩라이닝을 방해할 수 있다.만약 그 경로가 열대 우림의 지하층을 통과하면, 그 경로를 이용하는 유기체들 중 일부는 나무의 낙하 간격이나 폭우 같은 [16]매우 미묘한 변화 때문에 길을 잃을 수 있다.이것은 만약 원래 경로로 되돌아가는 경로를 찾을 수 없다면 개인은 전체 그룹에서 분리될 수 있다.사용 중인 트랩라이닝 경로가 유기체를 이러한 자원이 있는 지역으로 이끌지 못하기 때문에 일부 식품 공급원은 간과할 수 있다.

그 경로가 매우 구체적이기 때문에, 그것을 따르는 유기체들은 또한 잠재적인 짝들과 접촉할 기회를 놓칠 수도 있다.먹이원으로 직접 가는 수컷 범블비는 암컷 범블비를 같은 길을 따라가는 잠재적 짝으로 물려주는 것이 관찰되어, 계속 사냥을 하고 먹이를 벌집으로 다시 가져오는 것을 선호한다.[20]이것은 종 다양화에서 탈피할 수 있고 유용한 유전자 풀의 몇몇 특성들을 삭제할 수 있다.

리서치

자연계에서 트랩라이닝을 관찰하는 것은 매우 어려운[according to whom?] 것으로 증명되었고 종들이 어떻게 그리고 왜 트랩라이닝을 하는지에 대해서는 거의 알려져 있지 않지만, 자연 환경에서 트랩라이닝에 대한 연구는 이루어진다.한 특정한 연구에서, 동일한 보상의 5개의 인공 꽃에 훈련된 개별 벌들이 그 5개의 꽃들 사이에 줄지어 서 있는 것을 관찰했다.더 높은 보상의 새 꽃이 그룹에 포함되면, 벌들은 더 높은 보상의 꽃을 포함하도록 그들의 트랩라인을 조정한다.자연 조건 하에서 그들은 벌들이 경쟁을 이기거나 에너지를 보존하기 위해 더 높은 보상 꽃의 우선순위를 정하는 것이 유익할 것이라고 가설을 세웠다.

다른 현장 실험에서 생태학자들은 다른 범블비들 간의 치열한 직접 경쟁을 바탕으로 범블비가 먹이 경로를 조정했는지 여부를 관찰하기 위해 '경쟁 진공상태'를 만들었다.이 연구는 경쟁률이 높은 지역의 벌들이 통제벌보다 더 생산적이라는 것을 보여주었다.범블비는 다른 경쟁 벌의 활동에 대응하여 트랩라이닝 경로의 사용을 기회적으로 조정한다.[8]트랩라이닝 종의 행동을 연구하는 또 다른 효과적인 방법은 컴퓨터 시뮬레이션과 실내 비행 케이지 실험을 통해서입니다.꽃가루 이동과 꽃가루 흐름 사이의 연관성을 보여주기 위해 시뮬레이션 모델을 만들 수 있다.이 모델은 다른 포경 패턴을 가진 꽃가루 매개자에 의한 서비스가 꽃가루의 흐름에 어떤 영향을 미치는지 고려한다.

실내 비행 케이지 실험은 실험 대상들 간의 더 쉬운 결정을 가능하게 하고 행동과 패턴을 더 쉽게 관찰할 수 있게 해준다.작은 연구 환경의 벌들은 몇 헥타르에 걸쳐 뻗은 환경에서 연구된 벌들보다 더 적은 트랩라이닝 경향을 보이는 것으로 보인다.작업 영역이 넓으면 에너지를 더욱 절약하고 영양소 섭취를 극대화하기 위한 트랩라이닝 기법의 필요성이 증가하며, 벌들은 이동 거리에 따라 트랩라인으로 이동하는 경우가 가장 많다.벌들은 벡터, 랜드마크, 그리고 다른 환경적 요소들을 이용하여 그것들을 작은 조각들로 나누어서 복잡한 비행 경로를 기억하는데, 각각은 다음 목적지를 가리킨다.[21]

벌 학습과 항해에 대한 오랜 연구 역사에도 불구하고, 대부분의 지식은 포획자들이 그들의 둥지와 단 한 곳의 먹이 주는 장소 사이를 여행하는 행동에서 추론되었다.[6]최근에 와서야 자동 추적 시스템이 장착된 인공 꽃들의 배열에서 범블비 사냥에 대한 연구는 여러 장소들 사이의 복잡한 경로 형성의 배후에 있는 학습 메커니즘을 설명하기 시작했다.이러한 모든 관찰이 하나의 학습 휴리스틱 모델에 의해 정확하게 복제될 수 있다는 입증은 이러한 질문을 더 자세히 조사하고 인지 생태학의 큰 격차를 메울 수 있는 상당한 약속을 담고 있다.[21]

참고 항목

참조

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