ウッズホール海洋研究所（WHOI）の研究者たちは、キンメダイなどの中型の魚が深海と表層の食物網を結びつける上で重要な役割を果たしており、サメのような大型捕食動物が海洋の薄明層で多くの時間を費やす理由を説明できることを発見しました。研究者たちは、日中は中深層に生息し、夜間に摂餌のために浮上するこれらの魚を、初めて衛星タグを使って追跡し、彼らの移動と海洋生態系における重要性を明らかにしました。今週発表されたこの研究は、これらの魚が海洋の食物連鎖における「ミッシングリンク」として機能していることを強調しています。
薄明層としても知られる中深層は、水深200〜1,000メートル（650〜3,300フィート）に及びます。この薄暗い領域は、特に大型海洋捕食動物の摂餌習慣に関して、長年科学的な好奇心の対象となってきました。WHOIの研究者であるダニー・ミアーズ氏は、キンメダイの行動が海洋全体の栄養素とエネルギーの分布に直接影響を与えると説明しました。「これらの魚は本質的にエレベーターとして機能し、深海から表層に資源を運んでいます」とミアーズ氏は述べています。
研究チームは、キンメダイの動きを監視するために、衛星ベースの追跡タグを使用しました。この技術により、魚の垂直移動を観察し、海洋のさまざまな層との相互作用を理解することができました。データから、魚の動きは水の透明度に影響を受けていることが明らかになり、環境条件の変化が彼らの行動を混乱させ、その結果、海洋の食物連鎖全体に影響を与える可能性があることが示唆されました。
気候変動やその他の環境ストレス要因に直面している現在、これらの複雑な生態学的関係を理解することはますます重要になっています。海洋の温度、酸性度、汚染レベルの変化はすべて、海洋生物の分布と行動に影響を与え、食物網全体に連鎖的な影響をもたらす可能性があります。この研究の発見は、この重要な生態系をより良く理解し保護するために、中深層の継続的な研究と監視の必要性を強調しています。
今後の研究では、追跡の取り組みを拡大して他の中型魚種を含め、人間の活動が彼らの行動に与える影響を調査することに焦点を当てます。科学者たちはまた、追跡タグから収集された膨大な量のデータを分析するために人工知能（AI）を使用し、海洋の薄明層内の複雑な相互作用をより包括的に理解することを目指しています。このAI駆動型の分析は、そうでなければ検出が困難なパターンと洞察を明らかにし、この重要な生態系に関する私たちの知識をさらに深める可能性があります。
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