Seismic activity temporarily reshapes fin whale foraging radii

海洋是一个充满声音的世界。对于许多海洋动物，尤其是大型须鲸而言，听觉不仅仅是一种感官；它是它们导航、交流和寻找食物的主要方式。在光线无法抵达的广袤黑暗深处，这些生物依赖声学线索来定位密集的猎物群，并安全地在环境中移动。这种依赖性使它们在面对水下声景的变化时显得尤为脆弱。虽然来自船舶和钻探的人造噪音是众所周知的威胁，但海洋也会受到自然、强力干扰的影响。例如，海底地震会产生能在水中高效传播的强烈低频振动。关于这些自然地球物理事件如何影响海洋巨兽日常生活的课题，在很大程度上仍未得到充分探索，这使得我们在理解地球运动如何与深海生物相互作用方面存在认知空白。

一支研究团队现在揭示了这种联系，重点研究了西南印度洋的细纹鲸。通过将先进的计算机建模与多年的声学记录相结合，他们发现海底地震事件会导致这些鲸鱼暂时缩小其寻找食物的区域。研究表明，当地震发生时，强烈的地下噪声会干扰鲸鱼探测猎物的能力，迫使它们将捕食活动限制在一个更小、更安全的区域内。这种行为转变并非永久性的；一旦声学干扰消退，鲸鱼就会恢复到正常的、范围更广的觅食模式。然而，研究表明，这些暂时的收缩可能会产生真实的后果，可能导致局部猎物的过度消耗，并改变海洋食物网的平衡。

为了揭示这些隐藏的行为，科学家们转向了印度洋一个偏远且地震活跃的区域，即西南印度洋脊附近。该区域既是海洋生物的热点地区，也是构造活动的活跃区，使其成为一个理想的天然实验室。研究人员利用了一个水下麦克风网络（称为水听器），这些设备连续数月记录着海洋的声景。这些设备捕捉到了细纹鲸特有的低频鸣叫声，这种声音是节奏鲜明的脉冲，通常被描述为“后拍音”。挑战在于如何精确确定这些鲸鱼在任何给定时刻的具体位置。在如此广阔、开放的海洋中，传统的追踪鲸鱼的方法非常困难且往往不够精确。为了克服这一难题，团队开发了一种名为 CTFusion-net 的新型人工智能工具。这种深度学习模型通过在模拟声学数据上进行训练，将水听器采集到的原始声波转化为精确的三维位置，从而有效地在无需亲眼见到它们的情况下，创建了一张实时的鲸鱼移动地图。

利用这一高精度制图系统，研究人员重建了从 2012 年底到 2013 年中期这段时间内细纹鲸的每日觅食轨迹。他们计算了每一天的“觅食半径”，即鲸鱼在寻找食物时覆盖的区域大小。分析显示出一个显著的模式：在发生海底地震后的日子里，鲸鱼的觅食半径显著缩小。在其中一个特定案例中，在一次地震发生后的第二天，鲸鱼覆盖的区域比前一天缩小了 120 多米。当团队观察监测期间记录的所有五次地震事件时，出现了一个一致的趋势。无论地震发生在靠近还是远离鲸鱼的地方，动物都会在震动发生后不久缩减其搜索区域。这种影响是暂时的；随着地震产生的强烈声学噪声逐渐消散，鲸鱼会逐渐扩大其活动范围回到正常水平。

研究进一步探讨了这种现象发生的原因及其对生态系统的意义。研究人员分析了地震的具体特征，如位置、深度和震级。他们发现，最重要的因素不是地震有多强，而是地震相对于鲸鱼发生的位置。地震的经度和纬度共同决定了鲸鱼所经历的干扰强度。地震产生的强烈低频声音可能会掩盖鲸鱼用来寻找猎物的微妙声学线索，实际上使它们的听觉“失明”。作为回应，鲸鱼采取了一种保守策略，留在更小、更熟悉的区域内进行捕猎，而不是冒险进入一个嘈杂且充满不确定性的环境。

为了观察这种行为变化是否会对海洋食物网产生实质性影响，团队将他们的发现与鱼类和鱿鱼种群的历史数据进行了交叉比对。他们发现了一个引人注目的联系：地震活动最频繁且最集中的年份——2013年，也是该地区小型鱼类、鱿鱼和虾的总生物量达到最低点的年份。研究人员认为，当鲸鱼被迫停留在较小的区域内时，它们集中了对局部猎物的摄食压力，可能比平时更快地耗尽了这些资源。在地震活动较少的年份，鲸鱼的活动范围更广，分散了它们的摄食影响，从而使猎物种群保持更加稳定。这一发现提供了一个罕见的视角，展示了自然地球物理事件如何通过连锁反应影响生态系统，改变顶级掠食者的行为，并进而影响其捕食物种的丰度。

这项研究强调，海洋的健康不仅受生物因素或人类活动的影响，也受到地球自身地质过程的影响。西南印度洋的细纹鲸不仅仅是这些事件的被动受害者；它们是积极的响应者，通过调整自身行为来适应不断变化的声学环境以求生存。尽管该研究受限于监测时间的短暂以及对用于训练 AI 模型的模拟数据的依赖，但其结果为海洋韧性提供了新的视角。它表明，自然干扰与人类噪声污染一样，都会破坏海洋哺乳动物细腻的感觉世界。通过理解这些联系，科学家可以更好地理解维持海洋生态系统的复杂相互作用网络，以及地球物理运动如何塑造其最壮丽居民的生活方式。