トラップライニング

動物行動学および行動生態学では、 トラップライニングまたはトラップライニングは、トラッパーがトラップのラインをチェックするのと同じように、個人が定期的かつ反復可能な順序で食料源を訪れる摂食戦略です。トラップライニングは、通常、花の資源を探す種に見られます。これには、個々の植物が同じ距離で繰り返し移動し、特定の植物が長距離でも花蜜を保持している花をチェックする特定のルートが含まれます。トラップライニングは、ミツバチ、蝶、タマリン、コウモリ、ラット、ハチドリ、オポッサム、オマキザル、キンカジューなどの熱帯の果物を食べる哺乳類を含むいくつかの分類群（歌の分類群）で説明されています。トラップライニングは、マルハナバチとハチドリが蜜を収集し、その結果、訪問する各植物を受粉する方法を指すために使用されます。「トラップライニング」という用語は元々ダニエル・ヤンゼンによって造られましたが、この概念はチャールズ・ダーウィンとニコラース・ティンバーゲンによって議論されました。

行動反応

ハチドリやマルハナバチの例では、トラップライニングは種間の資源配分に対する進化的反応です。具体的には、個々のハチドリは、競争を最小限に抑え、栄養素の可用性を最大化するために、独自の特定のルートを形成します。一部のハチドリ種は領土であり（例：アカハチドリ、 Selasphorus rufus ）、特定の領土を守りますが、他のハチドリ類（トビハゼ、Phaethornis longirostrisなど ）は絶えず異なる場所で食物を確認しています。このため、領土ハチドリはより堅牢になり、トラップハチドリはより効率的な飛行のために長い翼などの適応を持ちます。ハチドリのトラップはソースからソースへ移動し、それぞれから蜜を獲得します。時間の経過とともに、ハチドリ1匹が特定のソースへの主要な訪問者になります。マルハナバチの場合、競技者が追い出されると、追い出しエリアへの流入があり、長距離でのトラップライニングに費やされる時間が短くなります。これは、周囲の競争に基づいて行動的に適応する能力を示しています。さらに、マルハナバチは、より高いレベルを生成する花を常に認識して訪問することにより、蜜を多く含む花と蜜をほとんど含まない花を区別するためにトラップライニングを使用します。ユーグロバチ（ Euglossa imperialisなど ）などの他の種類のミツバチは、トラップライニングを使用して、セットサーキット内のある正確な顕花植物から次の正確に開花する植物まで次々に飛んで効率的に採餌します。毎日のルート。そうすることで、これらのユーグロシン蜂は、毎日蜜を探す時間とエネルギーを大幅に削減します。一般に、トラップを行う種は、トラップをしない種よりも高い栄養報酬を持っていることがわかります。

エネルギー資源の保護

ハチドリの捕獲は花の蜜生産に比例して活発であることが知られており、終日減少しています。したがって、ハチドリを捕らえることは、採餌に費やす時間を短縮し、少数の花からエネルギー摂取を得ることができます。食べ物を探す時間を短縮することは、飛行と検索に費やすエネルギーが少なくなることを意味します。トラップバンブルビーは、移動距離と報酬量に基づいてルートに優先順位を付けます。トラップラインの合計距離は、環境内の報酬（蜜）の豊富さに関係していることがわかります。

空間認知と記憶

トラップライニングは、この手法を使用する種の空間認識のレベルを示すこともできます。たとえば、マルハナバチのトラップライニングは、マルハナバチが短期間の採餌で特定のルートを作成するために使用される空間参照メモリまたは空間メモリを持っていることを示しています。特定のルートを長期間記憶する機能は、採餌と飛行時間を短縮し、結果的にエネルギーを節約します。この理論はテストされており、バンブルビーは、元のパスが変更または妨害された場合でも、報酬への最短ルートを記憶できることを示しています。さらに、ミツバチは、栄養的な報酬をほとんどまたはまったく与えずに、サイトを再訪するのに費やす時間を削減します。短期間の記憶のみにアクセスするミツバチは非効率的に採餌します。

長所

トラップライニングの主な利点の1つは、ルートを人口の他のメンバーに迅速に、または数時間にわたって教えることができ、すべてのメンバーを信頼できる食料源に導くことができることです。グループは、特定の食料源を見つけるために一緒に作業するとき、それがどこにあるかを迅速に確認し、人口のすべての個人にルート情報を転送することができます。これにより、コミュニティ全体が必要な栄養素をすばやく見つけて消費できるようになります。

トラップライニングは、減速的に補充する資源を奪い合う採餌者を助けます。たとえば、ドングリは年に1回しか発生しませんが、植物の蜜は時間の経過とともにゆっくりと交換されます。トラップライニングは、植物から植物に流れるさまざまな遺伝学を持つ花粉を維持することにより、植物の多様性と進化を助けることができます。彼らが探している食物源がどこにあるかを常に知っていることを確実にする方法として、トラップライニングを使用するのは主に花粉媒介者です。これは、マルハナバチやハチドリなどの生物が、花粉を経路の始点から経路に沿った最終的な食料源までどこにでも移動できることを意味します。パスは常に同じであるため、特定の採餌セッションでは受粉者が同じ花に戻らないため、自家受粉（イテロマミー）のリスクが大幅に減少します。

全体的に、トラップライナーが訪れる植物種は、適応度と進化上の利点が増加しています。捕獲ハチドリと植物のこの相互関係のため、捕獲ハチドリは「正当な花粉媒介者」と呼ばれ、領土ハチドリは「蜜泥棒」と呼ばれています。 trapにかかった生物が食物源がどこにあるかを知ると、彼らは常にその食物源に戻ることができます。これにより、主要なソースの1つが突然不足または破壊された場合、迅速に適応できます。

欠点

植物の生活の配置などの深刻な障害物は、トラップライニングを妨げる可能性があります。ルートが熱帯雨林の下層をジグザグ移動する場合、ルートを使用している有機体の一部は、倒木ギャップや豪雨などの非常に微妙な変化のために失われる可能性があります。これにより、元のルートに戻るパスを見つけることができない場合、個人がグループ全体から分離される可能性があります。使用中のトラップルートは、これらの資源がある地域に生物を導くことはないため、一部の食料源は見落とされる可能性があります。

経路は非常に特異的であるため、それに続く生物は、潜在的な仲間と接触する機会を逃す可能性もあります。食物源に直接向かうオスのマルハナバチは、同じ経路に沿った潜在的な仲間としてメスのマルハナバチを追い越すことが観察されており、採餌を続け、巣に食物を持ち帰ることを好む。これにより、種の多様化がなくなり、遺伝子プール内の有用な特性が削除される可能性があります。

研究

自然界でのトラップの観察は非常に困難であることが証明されており、種のトラップの方法と理由についてはほとんど知られていませんが、自然環境でのトラップの研究は行われています。ある特定の研究では、報酬が等しい5つの人工花で訓練された個々のミツバチが、それらの5つの花の間でトラップを観察しました。より高い報酬の新しい花がグループに含まれるとき、ミツバチはその後、より高い報酬の花を含むようにトラップラインを調整します。自然条件の下で、彼らはミツバチが競争を打ち負かすか、エネルギーを節約するためにより高い報酬花に優先順位をつけることが有益であると仮定しました。

他の野外実験では、生態学者は「競争の真空」を作成して、マルハナバチが他のマルハナバチとの激しい直接競争に基づいて給餌経路を調整したかどうかを観察しました。この研究は、競争の激しい地域のミツバチは、対照のミツバチよりも生産性が高いことを示しました。マルハナバチは、他の競合するミツバチの活動に応じて、トラップルーティングの使用を日和見的に調整します。捕獲種の行動を研究する別の効果的な方法は、コンピューターシミュレーションと屋内飛行ケージ実験によるものです。シミュレーションモデルを作成して、花粉媒介者の動きと花粉の流れの関係を示すことができます。このモデルは、異なる採餌パターンを持つ花粉媒介者によるサービスが花粉の流れにどのように影響するかを考慮します。

屋内フライトケージの実験により、被験者間の判断が容易になり、行動とパターンの観察が容易になります。小規模な研究環境のミツバチは、数ヘクタールにわたって広がった環境で研究されたミツバチよりもtrapを引く傾向が少ないようです。作業領域を広くすると、エネルギーをさらに節約し、栄養摂取を最大化するためのトラップライニング技術の必要性が高まります。そのミツバチは、ほとんどの場合、厳密に移動距離に起因するトラップラインです。ミツバチはこれらの複雑な飛行経路を、ベクトル、ランドマーク、その他の環境要因を使用して小さなセグメントに分割することで記憶します。各要因は次の目的地を指します。

ミツバチの学習とナビゲーションに関する研究の長い歴史にもかかわらず、ほとんどの知識は、巣と単一の餌場の間を移動する採餌者の行動から推測されてきました。最近になって、自動追跡システムを備えた人工花のアレイで採餌するマルハナバチの研究により、複数の場所間の複雑なルート形成の背後にある学習メカニズムの説明が開始されました。これらすべての観察結果を単一の学習ヒューリスティックモデルで正確に再現できるという実証は、これらの問題をさらに調査し、認知生態学の大きなギャップを埋めるという大きな約束を持っています。