рыбы в собираются в стаи
Почему рыбы сбиваются в косяки: необычные сведения о подобном поведении
Умение рыб собираться в косяки и синхронно двигаться, когда стая это цельный организм с единым сознанием, поражает. Каждая особь – индивидуальность и одновременно часть коллективного поля.
Самые большие стаи
Ширина стаи японской скумбрии составляет 15 метров, а длина тянется на 150. Берикс-альфонсин сбивается в косяки толщиной до 90 метров, тянущиеся на километр. Площадь стай у черноморской ставриды во время весенних миграций достигает 50000 квадратных метров. Площадь анчоуса (хамсы) у северных берегов Черного моря превышает 400000 квадратных метров. Впечатляет протяженность стай сингиля и остроноса (семейство кефалевых) вдоль берегов Каспийского моря.
В массовые стаи собираются морские пелагические рыбы. Плавают в хорошо освещенной, насыщенной кислородом толще воды. Один из самых многочисленных косяков – это промысловая сардина. Миллионы мигрирующих серебристых рыбок – захватывающее зрелище. Косяк передвигается на дальние расстояния, преследуемый хищниками. Акулы, тунцы, касатки, и даже морские котики плывут рядом с добычей вдоль береговой линии. При приближении опасности сардины сбиваются в массивный клубок диаметром до 20 метров.
Красивая стайная рыба – сельдь. Образует гигантские косяки высокой плотности. По оценке выдающегося исследователя стайного поведения рыб Дмитрия Викторовича Родакова: «Площадь некоторых из стай атлантической сельди превышает 3000 квадратных метров. Численность особей в одной косе может составлять около 3 миллиардов».
Для миграции отдельные косяки объединяются в общие стаи. Косяки движутся, поддерживая относительно постоянную крейсерскую скорость. Пересекают открытые океаны. Делятся информацией, внимательно наблюдая за поведением друг друга. Стая очень быстро реагирует на хищника. Современные дистанционные методы, охватывающие значительные акватории, оценивают протяженность таких мега-стай в 10 км. Это самые крупные объединения животных, состоящие из десятков миллионов особей.
Какие рыбы стайные
Одиночных видов не так много. Обычно это крупные особи, с навыками выживаемости. Известно, что большинство рыб придерживаются стайного образа жизни. Около половины из них сбиваются в небольшие сообщества лишь временно, в определенные периоды жизни. Жерех и карп живут стайно до наступления половой зрелости. Рыбы плавают стаями независимо от того мирные они или хищницы, донные или пелагические, стремительно плавающие или тихоходы. Для мигрирующих видов стаеобразование наиболее важно.
Подавляющее большинство морских промысловых рыб проводят жизнь в стае. Понятно, что так им легче выживать: преодолевать огромные расстояния, находить пищу, спасаться от хищников. Поразительно другое. Как огромное количество рыб, сохраняет синхронность, словно один организм. Ученым кажется это удивительным. Невероятно, но исследования показали, что передвижению в косяке не учатся. Причина кроется в генетике.
Для чего рыбам косяки
Представители одного вида и возраста похожих размеров собираются в косяки, потому что это облегчает им жизнь. Мигрируя, стая перемещается по территории условного треугольника: нерестилище, нагул и места кормления. Преимущества стайной жизни:
Австралийский ученый и журналист Калэм Браун полагает, что рыб незаслуженно считают примитивными созданиями. Люди даже не подозревают, насколько те умны. «На самом деле большинство видов рыб на нашей планете сегодня прошли примерно такой же по времени цикл развития, что и человек», — подчеркивает он.
15 удивительных косяков рыбы
В биологии любую группу рыбы, которая остается вместе по социальным причинам, называют косяком. Скосячиваться – значит, плыть всем вместе в одном направлении скоординированными движениями. Для самих рыб это значит превзойти соседа во всем. Ниже вы найдете невероятные фотографии косяков рыб, а также кое-какие интересные факты о них.
2. Преимущества косяка: 1) улучшает защиту от хищников (снижает шанс, что поймают именно тебя); 2) повышает шансы найти еду и партнера; 3) повышает гидродинамическую эффективность. (Brandon Cole)
3. Рыбы могут быть в косяке намеренно или случайно. Такие рыбы, как тунец, сельдь и анчоус, проводят все свое время в косяках и начинают сильно волноваться, если их отсоединить от группы. Такие «необязательные» рыбы, как атлантическая треска и некоторые виды ставридовых сбиваются в косяки лишь иногда, видимо, в целях воспроизводства. (Sean Davey)
4. Косяк синепёрого каранкса. (pats0n)
5. Косяк рыбы бога. (Itoosilly)
6. Косяк луцианов. (OrcaDivers)
7. Три правила косяка: 1. Двигайся в том же направлении, что и твой сосед. 2. Будь ближе к соседу. 3. Не сталкивайся с соседом. (Elizabeth Schuster)
8. Косяк сардин. Параметры, по которым можно определить косяк: плотность, полярность, ближайшее расстояние к соседу, ближайшее расположение соседа, коэффициент косяка, условная плотность, функция распространения пары. (drsteve)
9. Архипелаг Тиамоту, Французская Полинезия. (David Doubliet)
10. Залив Тритон в Индонезии. (Jason Heller)
11. Косяк желтой рыбы. (Anne Kuilman)
12. Косяк тропической рыбы на Таити. (ThundaFunda)
13. Морская сфера влияния.
14. Косяк шпрот, Мальдивы. (Dhonfuthu)
15. Туннель из рыбы. (Zena Holloway/Peter Bailey)
А вы знали, что у нас есть Instagram и Telegram?
Подписывайтесь, если вы ценитель красивых фото и интересных историй!
Стаи рыб следуют алгоритмам композиционного обучения
Группа животных — это больше, чем сумма всех членов группы. Поведение одинокого муравья трудно назвать осмысленным, но их колония способна построить прочную и хорошо вентилируемую муравьиную кучу. Одинокий журавль может легко заблудиться в небе, но стая журавлей безошибочно выбирает правильный путь миграции. Во многих сложных когнитивных процессах мы регулярно наблюдаем отличия в поведении группы от поведения её отдельных членов. Как это возможно? Даже автор статьи, кандидат наук, не может понять, как примитивные рыбы — золотые нотемигонусы, абсолютно безнадёжные, безмозглые существа, собираясь в стаи, способны эффективно уклоняться от хищников. Автор прочитал десятки статей и учебников, проводил эксперименты, анализировал данные и консультировался с теоретиками, пытаясь понять, почему, когда речь идёт о рыбах, 1 плюс 1 получается не 2, а 3.
К старту курса о машинном и глубоком обучении мы перевели материал о том, как групповое поведение связано с композиционным (ансамблевым) обучением, где вы найдёте как кратко изложенную теорию со ссылками, так и вопросы, которые сегодня стоят перед наукой о коллективном поведении.
Полученные знания не дали мне ничего, кроме самих знаний, но вот настал день, когда я оставил академическую науку и решил заняться математическим и компьютерным моделированием. Когда я начал изучать теорию и методы анализа данных, я с удивлением заметил любопытную параллель между процессами принятия решений стаей рыб и принятием решений в алгоритмах композиционного обучения.
Здесь я расскажу о том, как группы, составленные из плохо обучаемых индивидуумов — это могут быть как отдельные рыбы, так и деревья решений, — могут формировать структуру, очень точно обрабатывающую данные (информационный процессор).
Машина
Сначала рассмотрим, как обстоят дела в области машинного обучения, ведь вам, вероятно, ближе алгоритмы, чем животные! Для формирования прогноза в методах композиционного обучения используется набор моделей, а не одна модель. Идея заключается в том, что ошибки в прогнозах отдельных моделей нивелируются, что приводит к более точным прогнозам в целом.
На показанной ниже схеме группа составляется из нескольких серых прямоугольников. Каждый прямоугольник — отдельная модель. Чтобы сгенерировать прогнозируемое значение, входные данные отправляются в разные модели, и каждая из них формирует прогноз. После этого отдельные прогнозы сводятся к единому общему прогнозу путём усреднения (для регрессии) или принятия решения по принципу большинства (для классификации).
Одним из популярных композиционных методов является алгоритм случайного леса — модель, состоящая из десятков и даже сотен деревьев поиска решений. Способов объединения деревьев в группы (лес) очень много, но суть процесса всегда одна: каждое дерево независимо тренируется на бутстрэп-наблюдениях и случайных наборах признаков. (Если для каждого дерева использовать одни и те же данные, каждый раз будет создаваться одно и то же дерево!)
В результате получается набор моделей, каждая из которых понимает тренировочные данные по-своему. Такое видоизменение имеет решающее значение. Одиночные деревья решений быстро становятся чрезмерно аппроксимированными (переобученными), так как имеют дело лишь с одним набором тренировочных данных, но таких ситуаций в реальном мире практически не бывает. Но, поскольку группа состоит из множества деревьев, такие ошибки при формировании совокупного прогноза способны нивелировать друг друга.
Теория
Повышенную точность модели случайного леса можно назвать коллективным интеллектом. Этот термин вошёл в обиход в 1906 году после того, как на ярмарке скота в Плимуте, штат Массачусетс, провели конкурс на угадывание веса быка. Угадать вес пытались почти 800 фермеров. Позже статистик сэр Фрэнсис Гальтон проанализировал все оценки и пришёл к выводу, что, несмотря на то что отдельные оценки сильно отличались друг от друга, среднее значение оценок было более точным, чем любая отдельно взятая оценка. Гальтон изложил свою теорию в знаменитом труде Vox Populi.
Второе требование — отдельные оценки должны быть независимыми. Если бы эти 800 фермеров перед голосованием советовались со своими коллегами, количество уникальных точек зрения сократилось бы до нескольких сотен, а может быть, и нескольких десятков, так как мнения людей стали бы влиять друг на друга. При этом больший вес имели бы мнения людей, уверенно и напористо отстаивающих свою точку зрения, а мнения тихонь игнорировались бы; необычная информация отбрасывалась бы в пользу общеизвестной.
В каком-то смысле такие фермеры формируют картину случайного леса, на обучение которого ушли десятилетия. На протяжении всей жизни фермеры учились соотносить различные характеристики быка — длину рогов, высоту в холке и прочее — с его весом. На ярмарке каждый фермер брал новую точку отсчёта и проводил самостоятельную оценку. Гальтон объединил все их ответы и вывел окончательный прогноз.
То, что произошло на ярмарке крупного рогатого скота, можно объяснить коллективным интеллектом, но что касается наших рыб — золотых нотемигонусов, — ситуация гораздо интереснее. Алгоритм случайного леса не вполне подходит для описания стаи рыб по одной причине: информация, которую рыба имеет о своём окружении, сильно коррелирует с её соседями.
Взгляните на приведённое ниже изображение стаи из 150 золотых нотемигонусов. Поле зрения каждой рыбы аппроксимировали с помощью метода отслеживания лучей, в белый цвет окрашены только те лучи, которые покидают группу.
Первое, что бросается в глаза, — внутренняя часть стаи является мёртвой зоной в смысле информации о внешнем мире, эти рыбы видят только других рыб. Второе, на что следует обратить внимание, — отдельные особи, которым поступает информация из внешней среды, если рядом с ними находятся другие особи, получают практически идентичную информацию об окружении.
Каким же образом такая группа может принимать информированные решения о том, повернуть налево или направо, искать ли пищу или прятаться от хищника, если эта группа получает лишь малую часть независимых данных о внешнем мире? И как члены этой группы без лидера могут действовать согласованно? Ведь некоторые стаи рыб с успехом находят убежища и реагируют на опасность даже в тех случаях, когда информация, поступающая отдельным особям, пространственно автокоррелируется, что препятствует применению коллективного интеллекта.
К сожалению, точных ответов на эти вопросы пока нет. Исследователи коллективного поведения пытаются понять, как простые локальные взаимодействия приводят к сложным формам поведения на уровне группы. Существует два класса алгоритмов машинного обучения, которые, как мне кажется, могут объяснить, почему стаи рыб совершают «осмысленные» действия.
Первый класс алгоритмов — алгоритмы усиления (бустинга) композиционного обучения. В методе случайного леса используется бэггинг, или бутстрэп-агрегирование, — метаалгоритм композиционного обучения, предназначенный для улучшения стабильности и точности алгоритмов машинного обучения, обеспечивающий параллельное обучение каждой модели независимо друг от друга. С другой стороны, такие методы, как AdaBoost и XGBoost, тренируют модели последовательно, другими словами, более поздние модели обучаются на ошибках более ранних. Рыбы, собирающиеся в стаи, быстро обнаруживают хищников благодаря ошибкам других рыб, и рыбы, понимающие ориентиры внешней среды, обычно определяют направление перемещения группы.
Этот рефлекс приводит к каскадному срабатыванию стартл-рефлекса у других рыб, причём скорость такого срабатывания превышает скорость движения атакующего хищника.
Каскад стартл-рефлексов. Из научной работы Розенталя и других учёных 2015 года: https://www.pnas.org/content/pnas/early/2015/03/24/1420068112.full.pdf?with-ds=yes
Здесь интересно отметить, что данные, выдаваемые членами группы (пугаются они или нет), служат входными данными для соседних рыб — должны ли они пугаться. Это особенно актуально для рыб, находящихся глубоко внутри группы, которым не поступает информация из внешней среды и которые не могут интерпретировать событие возмущения воды — будь это ложная тревога или приближение хищника. Реакция на эти социальные сигналы может определять, выживет рыба или умрёт.
Обычно мы представляем искусственные нейронные сети как модели биологических нейронных сетей, но в некотором смысле вся стая действует как набор нейронов при обработке информации о риске в окружающей среде. Но ещё более интересным обстоятельством является то, что эти нейроны могут менять структуру своей сети, чтобы изменить способ обработки информации.
В одной из статей мы с коллегами показали, что золотые нотемигонусы модулируют реакцию на угрозу, меняя расстояние между особями, а не ориентируясь на внутренние рефлексы, реагировать или нет на испуг соседа. Другими словами, то, как будут развиваться события — превратятся ли случайные рефлексы в полноценные каскады срабатывающих рефлексов или ситуация тихо угаснет сама собой, — определяет сама структура группы, а не отдельные особи.
Решения принимает нейронная сеть из нейронных сетей
Заключение
Почему поведение групп особей отличается от поведения отдельных особей? На этот вопрос уже долгое время пытаются ответить исследователи коллективного поведения. Правильный ответ следует искать на стыке таких наук, как биология, психология, физика и информатика. В этой статье мы привели простой пример коллективного интеллекта — усреднённые независимые оценки веса быка оказались более точными, чем индивидуальные оценки. Затем мы узнали, как стаи рыб, аморфная структура которых постоянно меняется по мере поступления новой информации из окружающей среды, производят коллективные вычисления.
1. Теория
Если вы никогда не встречаете иные точки зрения в Интернете или такие иные точки зрения представлены как точки зрения идиота, то, скорее всего, вы находитесь в эхо-камере. Такое происходит довольно часто, поскольку социальные сети, как ни странно, имеют самоизолирующий эффект. Для более объективного взгляда на мир необходимо знакомиться с различными точками зрения.
2. Рыбы
Если углубиться в тонкости, на самом деле стартл-рефлекс может передаваться несколькими нейронными путями, часть из них связана с более тонкой регуляцией моторики. У рыб рефлекс может проявляться с разной интенсивностью, поэтому результат на выходе может, в частности, зависеть от этого фактора. Но при общей количественной оценке распространения информации в группе наши рассуждения можно считать хорошим приближением для «категоризации» испугов на «да, эта рыба испугалась» и «нет, она не испугалась».
Эта статья — прекрасное напоминание о том, что многие решения в науке и технике позаимствованы у природы, либо просто существуют в ней уже очень давно. Если вы хотите экспериментировать с моделями машинного и глубокого обучения, повторяя и совершенствуя находки природы, находить новое в комбинациях разнообразных подходов к искусственному интеллекту, то вы можете обратить внимание на наш курс «Machine Learning и Deep Learning», партнёром которого является компания NVIDIA — лидер в области вычислений для ИИ.
Узнайте, как прокачаться и в других специальностях или освоить их с нуля:
Зачем рыба собирается в стаи
Казалось бы, в стае куда труднее добыть корм, ее легко обнаруживают хищники и люди, в стае у рыбы нет свободы перемещения. Но это только на первый взгляд, а если подойти к стаеобразованию с точки зрения науки, то можно увидеть выгоду и пользу как для отдельной рыбы, так и для всего их временного сообщества. Стаи бывают очень разными и по форме, и по содержанию. Ученые-ихтиологи выделяют несколько десятков типов стай, которые отличаются и по принципам формирования, и по размерам, и по функции, а также по времени суток и сезону образования.
В мире рыб гораздо больше стайных видов, чем одиночек. Это легко объясняется тем, что стая помогает рыбам выживать. Активнее всего объединяются в стаи пелагические рыбы, обитающие в толще воды. Хотя каких то строгих правил тут нет, в стаи собираются и хищные, и «мирные», и донные, и пелагические рыбы, и хорошие пловцы, и еле передвигающиеся. Но важнее всего стаеобразование для мигрирующих рыб. Причем не важно, какая это миграция: суточная вертикальная, или сезонная, или катадромно-анадромная, как у лососей.
Ихтиологи считают, что более 25% всех рыб перемещаются в виде стаи на протяжении всей своей жизни. А 50% проводят в стае младенчество (личинки) и детство (мальки). Пока не обнаружены стайные рыбы среди глубоководных и пещерных видов, а также нет их среди рыб, активных в ночное время или обитающих в укрытиях. Вряд ли можно найти их и среди прибрежных донных рыб (они, как правило, малоактивны), а также среди обитателей быстрых горных потоков или водоемов с постоянно высокой мутностью воды. В отличие от рыб, ведущих одиночный образ жизни, у стайных слабо развиты индивидуальные защитные приспособления: шипы, колючки, ядовитые железы, угрожающие демонстрации и т.п. Для стайных видов нехарактерна и забота о потомстве, выживаемость потомства они обеспечивают большим количеством выметываемой икры. Такие рыбы, как сельди, скумбрии или ставриды, погибают через несколько дней, если отделить их от стаи. Причиной гибели является в первую очередь стресс.
Что такое стая?
С точки зрения науки – это структурированная группа животных (млекопитающих, рыб, птиц), обычно одного вида, активно поддерживающих взаимный контакт и координирующих свои действия. Стая состоит из особей, которые выполняют ряд важных жизненных функций, будучи членами той или иной стаи на протяжении большой части своей жизни. Существует мнение, что именно стая (а не стадо) первобытных протолюдей послужила основой создания человеческого социума. 
С точки зрения ихтиологов, стая – это группа рыб, которые ориентированы строго в одном направлении, держатся на определенном расстоянии друг от друга и сохраняют свою целостность во время всех перемещений. Проще говоря, основные характеристики стаи рыб – это единая ориентация рыбы в водоеме и синхронизация передвижения в воде. В зарубежной научной и популярной литературе стаеобразование рыб получило название «schooling», а состояние групповой объединенности – «school».
Как стая защищает своих членов?
Первый способ – это эффект «разбавления» угрозы со стороны хищника. Для каждого члена стаи вероятность стать жертвой нападающего хищника уменьшается пропорционально численности стаи.
Второй способ – избегание хищника. Ученые вычислили, что успех нападения хищника снижается с увеличением числа рыб в стае. И наоборот, рыба, отделившаяся от стаи, становится гораздо более легкой и привлекательной добычей для хищника.
Третий способ – стая приводит хищника в полное замешательство. Он растерян, не понимая, какую жертву выбрать. Иногда хищник бывает даже деморализован и подавлен размерами стаи. И у него пропадает аппетит. То есть для спасения от хищников срабатывают такие поведенческие реакции, как уплотнение стаи, поддержание минимального безопасного расстояния до хищника, и так называемый ф-маневр (fountain effect), «трафальгарский эффект», который заключается в том, что в стае уменьшается общее и индивидуальное время реакции на появление опасности.
Сколько рыб может собираться в стаю?
Минимум – это три особи. Две рыбы – это всего лишь пара. А три – уже стая. По три-пять особей могут держаться в мини-стаях хищники, молодь или другие группы рыб, обитающие в быстрых мелких ручьях, протоках или речках. Другая крайность – миллионы особей. Это океанические и морские виды тресковых, скумбриевых и других отрядов рыб. Сейчас существуют современные методы подсчета особей в стаях, точность которых достаточно высока, что требуется для удачного промыслового рыболовства.
Геометрически любое сообщество рыб в большинстве своем представляет трехмерную, объемную структуру. У этой структуры есть три основных геометрических показателя – высота, длина и ширина. Эти параметры подробно изучают и анализируют рыболовы-промысловики с помощью спутников, эхолотов и пр. Они могут прогнозировать, как в ближайшее время изменятся эти параметры и где следует ставить сети или куда подгонять сейнеры. Но эти параметры у стаи часто и резко изменяются. Так, в одном и том же эксперименте рыбы могут держаться стаями, параметры которых отличаются в десятки и даже сотни раз. Самыми огромными бывают стаи многих морских и океанических рыб, и ученые для оценки размеров таких стай используют сложные гидроакустические методы, а также способы фоторегистрации и даже визуального наблюдения из космоса.
Ихтиологи выяснили, что, например, стаи японской скумбрии бывают протяженностью до 150 м и имеют ширину до 15 м. Стаи сельди в период нагула имеют длину до 50 м и при средней высоте около 3 м их площадь превышает 3 км². А у европейского анчоуса площадь стаи достигает 400 км². Приблизительные данные о местонахождении крупных стай можно, правда с трудом, получить у различных береговых служб, местных служб рыбнадзора и от других организаций.
Структура стаи
В отличие от насекомых, млекопитающих и птиц, стаи рыб нередко имеют весьма необычные и даже фантастические формы, которые удается наблюдать дайверам и подводным охотникам, когда они оказываются уровнем ниже. При этом нельзя сказать, что стаи рыб одного вида имеют одну форму, а другого вида – другую. Рыбы одного и того же вида могут в течение часа сформировать стаи самой разной формы. Так что форма стай у всех рыб обладает значительной изменчивостью.
Например, стаи кефали принимают форму от круглой до подковообразной, или вытянутую в виде ленты, или «восьмерки». Когда стая идет активным ходом (она называется «ходовой»), то принимает максимально характерную для нее форму. Наблюдения за стаями рыб с воздуха или с кораблей – захватывающее зрелище, ради которого формируют специальные экскурсионные маршруты. Если с воздуха или с борта корабля присмотреться к стае рыб, можно увидеть вытянутую или заостренную форму.
Важной особенностью ходовых стай является высокая согласованность рыб при перемещениях и совершении сложных маневров. Когда скорость перемещения стаи падает и рыбы отдыхают или начинают питаться, то из вытянутой стая достаточно быстро становится округлой. Все происходит по строгому алгоритму: структура стаи быстро изменяется, единая ориентация особей нарушается, отдельные особи рассредоточиваются, а их расположение полностью определяется особенностями питания данного вида в конкретном водоеме. Такую стаю называют «питающейся». Это лучшее время для рыбной ловли или для подводной охоты. У рыбы в этот момент максимально развита пищевая и двигательная активность, и она может заинтересоваться любой насадкой.
Когда же стая переходит в форму «отдыхающей» и становится рыхлой, прореженной и «расформированной», то рыба в ней неактивна, кормиться не хочет и, скорее всего, не заинтересуется предлагаемыми рыболовами приманками. Кстати, если вы резким действием расшевелите отдыхающую или питающуюся стаю, то она резко примет округлую форму и быстро станет плотной и защищенной. Такое поведение рыб – важный момент борьбы за существование. Стаеобразование – это эволюционный способ защитить себя и своих сородичей от опасности.
Чем больше испугана рыба, тем быстрее она перемещается. Несмотря на внешнюю хаотичность перемещений напуганных рыб, они очень быстро выстраиваются в нужном направлении. Но при этом у испуганных рыб единая ориентация в стаях отсутствует, большая их часть в стае обычно ориентирована головой не внутрь, а в разные стороны, поэтому такие стаи получили название «стаи кругового обзора» или «оборонительной стаи». Оборонительная стая характеризуется максимальной маневренностью и может быстро и ловко передвигаться в водоеме. А ее форма и очертания, плотность и ориентация особей в пространстве быстро меняются; в некоторых случаях целостность стаи при уходе от опасности нарушается, и она распадается на две или несколько более мелких стай, которые затем вновь объединяются в одну.
Могут ли объединяться в стаи рыбы разных видов?
Могут, хотя и нечасто. В первую очередь это прибрежные стайные тропические рыбы, близкие по образу жизни и питанию, сходные по размерам, формам и окраске тела, населяющие одни и те же биотопы. Крупные разновидовые стаи, объединяющие преимущественно растительноядных представителей разных родов и семейств, часто встречаются среди коралловых рифов. Объединение в единую стаю представителей разных видов дает рыбам очевидные преимущества, прежде всего в питании, поскольку даже незначительное расхождение в предпочтении тех или иных кормовых объектов приводит к значительному снижению пищевой конкуренции и к более полному использованию пищи. К тому же разновидовые стаи легче преодолевают сопротивление территориальных рыб, охраняющих свои угодья, и прессинг хищников. Образование разновидовых стай чаще всего наблюдается у молоди, особенно в первый год жизни. Среди рыб отечественных водоемов смешанные стаи образуют мальки пескаря и амурского гольяна, чебачка, ельца и плотвы, сига и ряпушки.
Еще ученые выяснили, что рыбы любят объединяться в стаи с особями не только своего вида, но и схожего возраста и размера. Как всегда, ихтиологи подкрепили выводы наглядными цифрами. Преобладающее большинство рыб в стаях имеют схожие размеры, не различающиеся между собой более чем на 50% от средних размеров тела. То есть формирование рыб в стаи происходит не случайным, спонтанным образом, а подчинено строгому биологическому механизму. Он обеспечивается тем, что происходит пассивный выход из стаи более мелких особей, обладающих более низкой (или высокой) скоростью плавания. То есть все легко объяснимо и логично. Важно еще и то, что более мелкие и слабые экземпляры всегда обделены пищей. А когда хищная рыба нападает на стаю рыб, она обязательно выбирает жертвой особь, отличающуюся или даже выделяющуюся среди остальных размерами (не важно, будет ли это более крупная или мелкая особь) или внешним видом (то есть случайно прибившуюся к стае рыбу другого вида).
Влияние физических и биологических факторов на формирование стаи
Чаще всего стаи рыб сформированы так, что более мелкие особи плывут в конце стаи, где (в соответствии с законами гидродинамики) им приходится преодолевать меньшее сопротивление воды, поэтому они могут плыть со скоростью более крупных, впереди плывущих рыб. Пока ученые более подробно исследовали пространственное расположение рыб в стае и ее структуру только на примере ходовых стай, в которых рыбы ориентированы строго параллельно друг другу на равном расстоянии и поддерживают горизонтальное положение тела. Рыбы в ходовых стаях смещены относительно друг друга в горизонтальной плоскости и располагаются в так называемом шахматном порядке. Ихтиологи такие шахматные стаи называют изотропными. Расположение рыб в ходовой стае определяется физическими силами, возникающими в водной среде при плавании рыб.
Кроме биологических факторов огромное влияние на стаеобразование оказывают внешние абиотические факторы. В первую очередь освещенность. Ведь суточный ритм – один из самых важных параметров формирования стай. Ночью стаи почти не формируются из-за плохой видимости. В это же время явно не хватает возможностей обоняния, слуха, боковой линии и других сенсорных систем. Исследования подтвердили, что падение освещенности в вечерние часы ниже критического уровня приводит к распаду стай и рассредоточению рыб. А с увеличением освещенности утром и днем происходят процессы объединения рыб.
Рыболовы должны обязательно учитывать биологические часы стаеформирования. Так, в вечернее сумеречное время процесс распада стаи происходит из-за большой скорости плавания рыб, в несколько раз увеличивается расстояние между ближайшими партнерами по стае, утрачивается ориентация рыб относительно друг друга, а плавание рыб становится хаотичным. Например, у молоди густеры и некоторых других карповых стаи на закате начинают «пульсировать», то значительно увеличивая свои размеры, то уменьшая их до нормальных, а сами рыбы при этом то объединяются, то, наоборот, рассыпаются.
Важную роль в рассыпании стай рыб играет феромон тревоги. Напугав одну рыбу, вы рискуете получить пустой водоем через пять минут. Даже минимальные количества феромона тревоги вызывают реакцию избегания у рыб. Причем он может сработать даже для рыб других видов. Этот феромон есть не только у рыб, но и у людей, и у других групп животных.