Als Expertin für Verhaltensökologie und mathematische Modellierung haben Wissenschaftler an der University of Sheffield Alan Turings bahnbrechende Gleichungen genutzt, um das Verhalten von Langschwanzmeisen zu entschlüsseln.
Das Forscherteam untersuchte, warum sich Schwärme dieser Vögel in Sheffields Rivelin Valley aufteilen. Durch präzise Nachverfolgung entstand ein klares Muster in der Landschaft – und Turings Modelle halfen, die zugrunde liegenden Verhaltensweisen aufzudecken.
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Natasha Ellison, Doktorandin an der University of Sheffield und Leiterin der Studie, erklärt: „Mathematische Modelle helfen uns auf außergewöhnlich viele Arten, die Natur zu verstehen. Unsere Arbeit ist ein perfektes Beispiel dafür.“
„Langschwanzmeisen sind zu klein für GPS-Tracker wie bei größeren Tieren. Stattdessen folgen Forscher ihnen zu Fuß, hören auf Rufe und identifizieren sie mit Ferngläsern.“
„Die Feldarbeit ist extrem zeitintensiv – ohne diese Modelle hätten wir diese Verhaltensweisen nie entdeckt.“
Laut den Ergebnissen im Journal of Animal Ecology meiden Langschwanzmeisen-Orten, an denen sie mit Verwandten interagiert haben, mit geringerer Wahrscheinlichkeit. Sie scheuen größere Schwärme und bevorzugen Waldzentren.
Bisher war unklar, warum die Vögel sich in getrennten Bereichen desselben Gebiets aufhalten, obwohl Nahrung reichlich vorhanden ist und kein Revierverhalten vorliegt.
Die verwendeten Gleichungen ähneln Turings Modellen zur Erklärung von Tierfellmustern wie Flecken oder Streifen.
In der Embryonalentwicklung prognostizieren sie Musterbildung; hier deckten sie Verhaltensregeln auf, die zu Landschaftsmustern führen.
Territoriale Tiere verteidigen abgegrenzte Reviere aggressiv und bleiben nah am Nest, betonen die Forscher.
Vor dieser Studie erklärten solche Modelle Muster bei Kojoten, Erdmännchen oder menschlichen Banden.
Erstmals wenden sie sich nun nicht-territorialen, beweglichen Arten wie Langschwanzmeisen zu.