A simulation-based framework to detect marine animal-vessel interactions using tracking data

바다를 거대한, 북적이는 고속도로라고 상상해 보세요. 그곳에는 두 아주 다른 그룹의 여행자들이 끊임없이 교차하며 지나갑니다. 바로 위에서 헤엄치거나 날아다니는 야생 동물들과, 파도를 가르며 나아가는 거대한 금속 선박들입니다. 오랫동안 과학자들은 이러한 교차가 단순히 무작위적인 사고가 아니라고 걱정해 왔습니다. 그들은 동물과 배가 너무 가까워질 때, 동물이 그물에 걸리거나 배에 부딪히는 것과 같은 위험한 상황이 발생할 수 있다고 우려합니다. 실제로 이런 일이 일어나고 있는지 이해하기 위해, 연구자들은 동물의 모든 움직임을 추적하는 특별한 '배낭'(태그)을 사용하고, 배들이 어디로 가고 있는지를 보여주는 선박의 디지털 로그를 사용합니다. 핵심적인 질문은 이것입니다. 동물과 배가 서로 근처에 있을 때, 동물이 실제로 배에 주의를 기울이고 있는 것일까요, 아니면 그저 같은 장소에 우연히 있게 된 두 낯선 사람일 뿐일까요? 이는 마치 버스에게 손을 흔드는 사람이 정말로 그 특정 버스를 기다리고 있는 것인지, 아니면 단지 버스 정류장 근처에 서 있는 친구에게 손을 흔들고 있는 것인지 알아내려는 것과 같습니다.

이것이 바로 연구팀이 새로운 연구에서 해결하고자 했던 퍼즐입니다. 그들은 진짜 연결인지 아니면 운 좋은 우연인지를 구별하기 위해 영리한 컴퓨터 게임—시뮬레이션—을 만들었습니다. 그들은 스코폴리 바다제비(scopoli's shearwaters, 일종의 바다새)의 2,705번의 먹이 활동 경로에서 얻은 실제 데이터를 가져와 지중해 북서부의 수천 척의 선박 경로와 대조했습니다. 먼저, 새와 배가 가까워질 때마다를 포착하여 1,567건의 '후보' 순간들을 찾아냈습니다. 하지만 여기서 기술적인 트릭이 있습니다. 그들은 새들이 배를 따라가고 있다고 단순히 가정하지 않았습니다. 대신, 그들은 배에 전혀 관심 없이 무작위로 움직이는 수천 개의 가짜 새 경로를 만들어내는 시뮬레이션을 실행했습니다. 그런 다음 실제 새들과 이 가짜의, 아무것도 모르는 새들을 비교했습니다.

결과는 놀라웠습니다. 컴퓨터는 새와 배가 가까웠던 많은 경우에, 새가 사실은 자기 할 일을 하고 있었을 뿐이며 배가 단순히 옆을 지나갔거나, 혹은 새가 움직임을 멈추었을 때 배가 접근했다는 것을 보여주었습니다. 실제로 시뮬레이션 결과, 근접한 만남 중 약 46.5%는 단순한 '부수적 근접(incidental proximity)', 즉 순전한 우연이었습니다. 그러나 나머지 53.5%의 경우, 새들은 진심으로 배에 끌리거나 적극적으로 배를 따라가고 있었습니다.

이 연구는 또한 새들이 어떤 배에 관심을 갖는지에 대한 매혹적인 패턴도 밝혀냈습니다. 어업용 선박은 기록된 전체 선박의 약 3%에 불과했지만, 이들은 엄청난 비중을 차지했습니다. 즉, 유인 사건(attraction events)의 69%, 추적 사건(following events)의 74%를 담당했습니다. 새들은 대부분의 비어업용 선박은 무시하며 배경 소음처럼 취급하는 듯 보였습니다. 연구자들은 또한 새들이 낮 동안 배를 더 잘 따르는 경향이 있으며, 새들이 가만히 앉아서 시간을 보낼 때 추적 행동이 줄어든다는 점도 발견했습니다.

이들의 새로운 방법론이 얼마나 견고한지 확인하기 위해, 팀은 상호작용을 세는 기존의 더 단순한 방식들과 대조하여 테스트했습니다. 그들은 기존 방식들이 동물과 배가 얼마나 가까워야 '상호작용'으로 간주할 것인지에 매우 민감하여, 너무 많은 가짜 알람을 띄우는 경경향이 있다는 것을 발견했습니다. 반면, 이들의 새로운 시뮬레이션 기반 접근 방식은 안정적이고 신뢰할 수 있었으며, 실제 행동 반응을 정확하게 식별해 냈습니다. 그들은 심지어 이 도구를 intersimR이라는 무료 소프트웨어 프로그램으로 패키징하여, 다른 과학자들이 실제 동물 행동과 무작위한 우연을 분리해 낼 수 있도록 함으로써, 물 위에서 번잡한 인간 세상에 동물이 어떻게 반응하는지 정확히 이해하고 야생 동물을 보호하는 데 도움을 주고자 했습니다.