基于马尔可夫模型的鲸类潜水行为卫星标签数据分析

库夫尔鲸 (Ziphius cavirostris) 是最深潜水的海洋哺乳动物，持续潜水深度超过 1000m，持续时间超过一小时，使其难以研究。由于其对海军声纳干扰敏感，研究它们具有重要意义。卫星联动遥测设备可提供最长为期 14 天的潜水行为记录。然而，由于带宽限制，深度时间序列被离散化为粗糙的 bin。我们分析了在受中等水平声呈控制暴露实验 (CEEs) 中暴露的鲸类遥测数据，以研究其对声呈暴露的行为反应。我们将数据建模为离散深度 bin 上的隐藏马尔可夫模型 (HMM)，引入部分观察的运动类型和最近潜水活动协变量以建模边缘非平稳性。运动类型比更常用于潜水行为 HMM 的部分观察潜水阶段提供更灵活的建模方式。我们在层次贝叶斯框架下估计所提议的模型，使用 HMM 方法计算边缘似然和后验预测分布。通过比较观察的暴露后行为与通常未暴露行为的后验预测分布来评估行为反应。该模型量化了基线潜水行为的模式，并发现鲸类在作响后表现出偏离。我们发现 (i) 鲸类最初缩短了深潜之间等待时间，这可能对生理产生影响 (ii) 随后回避深潜，这可能导致捕食机会丧失。