Modelado conjunto de datos de movimiento animal a múltiples escalas utilizando modelos ocultos de Markov jerárquicos

Resumen Los modelos ocultos de Markov son prevalentes en el modelado del movimiento animal, donde se utilizan ampliamente para inferir modos de comportamiento y sus impulsores a partir de varios tipos de datos de telemetría. Para permitir inferencias significativas, las observaciones deben estar espaciadas de manera uniforme en el tiempo, o de lo contrario, muestreadas regularmente, donde la correspondiente resolución temporal afecta fuertemente qué tipo de comportamientos se pueden inferir de los datos. Los avances recientes en tecnología de biología han llevado a una variedad de nuevos sensores de telemetría que a menudo recopilan datos del mismo individuo simultáneamente a diferentes escalas de tiempo, por ejemplo, longitudes de paso obtenidas de etiquetas GPS cada hora, profundidades de inmersión obtenidas de registradores de tiempo y profundidad una vez por inmersión, o aceleraciones obtenidas de acelerómetros varias veces por segundo. Sin embargo, hasta la fecha, falta la maquinaria estadística para abordar los complejos datos de múltiples flujos y múltiples escalas correspondientes. Proponemos modelos ocultos de Markov jerárquicos como un marco estadístico versátil que tiene en cuenta naturalmente las diferentes resoluciones temporales a través de múltiples variables. En estos modelos, las observaciones se consideran como derivadas de múltiples procesos de comportamiento conectados, cada uno de los cuales opera a la escala temporal en la que se observaron las correspondientes variables. Al modelar conjuntamente múltiples flujos de datos, recopilados a diferentes resoluciones temporales, se pueden utilizar los modelos correspondientes para inferir modos de comportamiento en múltiples escalas de tiempo y, en particular, ayudar a dibujar un cuadro mucho más completo de los patrones de movimiento de un animal, por ejemplo, en lo que respecta a estrategias de movimiento a largo plazo frente a corto plazo. El enfoque sugerido se ilustra en dos aplicaciones de datos reales, donde modelamos conjuntamente (a) movimientos horizontales a escala gruesa y movimientos verticales a escala fina del bacalao atlántico Gadus morhua a lo largo del Canal de la Mancha, y (b) movimientos horizontales a escala gruesa y aceleraciones correspondientes a escala fina de un tiburón cornudo Heterodontus francisci etiquetado off la costa californiana.