生态学家需要随时了解野生动物的行为来保护珍贵物种，但是在动物在水下时，跟随动物可能是昂贵的、危险的，或者是不可能实现的。
于是，科学家们将目光转向了可以连接到动物身上并捕获有关运动、呼吸频率、心率等信息的生物记录设备。
然而，要准确了解被标记的动物在其环境中的行为，需要进行统计分析。研究人员研究通过改进可用于识别动物行为的统计工具，使我们更了解虎鲸的行为。该工具也可以扩展至其他物种。
“我们在这篇论文中真正解决的问题是试图找出一些不容易建模的精细行为。”统计系博士生、该研究的主要作者EvanSidrow说，“这是在几秒钟内定位行为的难题。我们正试图观察鲸鱼转瞬即逝的行为，就像它们抓鱼一样。”
研究团队改进了一种基于隐马尔可夫模型的统计工具，有助于解开隐藏在动物运动数据集中的奥秘。
“传统的隐马尔可夫模型在非常精细的范围内分解。”Sidrow说，“这是因为数据中有一些结构，你无法使用基本类型的隐马尔可夫模型来捕捉它。”
换句话说，现在标签几乎可以连续收集数据，研究人员留下了大量的间隔几秒钟的数据点，传统的马尔可夫模型和统计方法难以解释这种高频信息，因此需要研究更先进的马尔科夫模型。
使用增强的隐马尔可夫模型，该团队发现了一些未被发现的虎鲸行为。他们用来开发模型的鲸鱼更喜欢在深潜时通过在水中滑行来节省能量，当它更接近水面时，它的移动更加活跃，加速更快，并且更频繁地抽动它的尾巴。
了解这些潜水模式对于保护鲸鱼至关重要，因为它将帮助研究人员了解鲸鱼维持自身需要多少能量。据Sidrow称，该方法的应用远远超出了鲸鱼的运动数据。
“它几乎可以应用于任何动物运动数据。”他说，“如果你正在标记动物并且你想了解精细的行为，那么这种方法可能很有用。”
它甚至可以在生态以外的领域证明是有用的，例如通过分类机器内部部件何时异常振动来确定机器何时可能损坏。
该研究的资深作者、该系助理教授玛丽·奥格-梅特博士说：“使用我们的方法来检测动物何时捕捉猎物并模拟它们的能量消耗将是了解这些相邻鲸鱼种群之间差异的关键，”
下一个目标是了解鲸鱼何时捕获猎物并将模型应用于北部和南部的常驻虎鲸种群，以了解它们的行为方式有何不同。
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