Физика в меде: Ошибка 404. Запрашиваемая страница не найдена

Ложка мягкого меда из банки порождает длинные свисающие нити жидкости , но исследователи не поняли, почему столбы вязкой жидкости так долго не разрываются. В Physical Review Letters команда объясняет тайну, используя комбинацию теории и экспериментов с капающим силиконовым маслом.Они обнаружили, что, хотя вязкость не очень сильно влияет на крупномасштабное движение падающей жидкости — в соответствии с предыдущими теориями — она ​​действительно влияет на то, как маленькие случайные волны в жидкости усиливаются с течением времени, что приводит к распаду. Результаты могут иметь значение для промышленных процессов, которые включают вытягивание длинных нитей вязкой жидкости, таких как производство оптических волокон.

Фрагментация столба жидкости на отдельные капли изучается с конца девятнадцатого века.Бельгийский ученый Джозеф Плато и англичанин лорд Рэлей объяснили, что поверхностное натяжение может усиливать колебания диаметра, которые беспорядочно развиваются в колонне, превращая ее в капли. Но по-прежнему вызывает недоумение то, что это разрушение может быть задержано падающей струей вязкой жидкости: струя воды из крана обычно фрагментируется примерно через 10 сантиметров, тогда как пряди меда могут достигать 10 метров.

По мере того, как струя опускается, вес жидкости растягивает ее до тех пор, пока она не станет слишком тонкой, чтобы противостоять росту колебаний диаметра (неустойчивость Рэлея-Плато).Согласно теории, этот процесс опускания и растяжения, по существу, вызван гравитацией и не зависит от вязкости [1]. Таким образом, точка разрыва должна быть одинаковой для всех жидкостей.

Арман Джавади из Ecole Normale Supérieure в Париже и его коллеги рассмотрели проблему более подробно. Они провели так называемый анализ устойчивости математической модели вертикальной струи жидкости, падающей и растягивающейся под действием силы тяжести. Они наложили на струю волновые возмущения и проверили, увеличиваются ли волны по амплитуде или сглаживаются со временем.«Проблема в том, что параметры не являются постоянными во время роста возмущения», — объясняет член группы Йенс Эггерс из Бристольского университета в Великобритании — длина волны увеличивается со временем из-за растяжения падающей струи.

Исследователи обнаружили, что точка разрушения действительно зависит от вязкости; Ключевым моментом было различение различных ролей вязкости. Жидкость с высокой вязкостью не оказывает значительного сопротивления растяжению падающего столба в большей степени, чем жидкость с низкой вязкостью, но более высокая вязкость действительно замедляет процесс усиления при некоторых возмущениях.

Для возмущений, которые начинаются у сопла, это влияние вязкости не имеет большого значения, потому что они быстро растягиваются по мере опускания струи, прежде чем они смогут вырасти и вызвать отслоение. Но неровности, появляющиеся ниже по струе, могут расти по амплитуде, прежде чем они слишком сильно растянутся, поэтому вязкость для них имеет значение.

Исследователи сравнили свои прогнозы с экспериментами с силиконовыми маслами с широким диапазоном вязкости и обнаружили хорошее совпадение, за исключением наиболее вязких случаев, когда теория переоценивает длину разрыва.Они думают, что при такой вязкости струи становятся настолько тонкими, прежде чем разорваться, что они более восприимчивы к возмущениям, чем может описать теория.

Томас Бор из Технического университета Дании в Люнгбю называет эту работу «очень умным и точным анализом». Предыдущее исследование проблемы Бором рассматривало только предел, в котором возмущения растягиваются до длинных волн, где исчезают эффекты вязкости [1].

Отсроченное разрушение столбов жидкости важно для промышленного процесса прядения волокон, когда вязкая жидкость, такая как полимер или расплавленное стекло, вытягивается в длинную тонкую прядь для изготовления текстиля или оптических волокон.По словам Эггерс, теория должна помочь предсказать максимальную длину таких волокон.

Растяжение струй жидкости также происходит естественным образом в некоторых вулканических средах, где расплавленная порода превращается в стеклянные волокна, известные как «волосы Пеле». «Это явление разделяет с нашими падающими вязкими струями элементы сильного растяжения и высокой вязкости», — говорит член команды Нил Рибе из Парижского университета и Французского национального центра научных исследований (CNRS). «Однако это также связано с быстрым охлаждением и, как следствие, сильным увеличением вязкости.Это означает, что очень тонкие нити имеют тенденцию затвердевать, прежде чем они смогут разорваться ».

–Филип Болл

Филип Болл — внештатный научный писатель из Лондона. Его последняя книга — The Modern Myths (University of Chicago Press, 2021).

Список литературы

1. С. Сенченко, Т. Бор, «Форма и устойчивость вязкой нити», Phys. Rev. E 71 , 056301 (2005)

Тематические области

Статьи по теме

Sand Dune Hurdles

Простая экспериментальная установка позволяет исследователям точно определить условия, при которых мигрирующий песчаные дюны пересекают препятствие или зацепляются за него.Подробнее »

Мед плывет по течению

Вода течет быстрее меда, за исключением, пожалуй, тех случаев, когда это не так.

Финские физики были удивлены, обнаружив, что в узких трубках, покрытых составами, отталкивающими жидкости, чем более вязкая жидкость, тем быстрее она течет.

Фактически, они сообщают в статье в журнале Science Advances , глицерин, который в тысячу раз более вязкий, чем вода, течет в 10 раз быстрее.

И это больше, чем забавный физический факт. Скорость, с которой текучие среды протекают по трубам, важна для широкого спектра применений, от промышленных процессов до биологических систем.

Вы можете ускорить течение жидкости, увеличив давление, но это имеет очевидные риски, особенно в тонких или узких трубах. Команда из Университета Аалто решила поэкспериментировать с супергидрофобными покрытиями.

«Супергидрофобная поверхность состоит из крошечных выступов, которые задерживают воздух внутри покрытия, так что капля жидкости, которая лежит на поверхности, сидит, как будто на воздушной подушке», — говорит руководитель исследований Робин Рас.

Сами по себе покрытия не ускоряют поток более вязких жидкостей, — объясняет Рас. Если вы поместите каплю меда и каплю воды на поверхность с покрытием, а затем наклоните ее, чтобы сила тяжести сделала свое дело, вода с низкой вязкостью потечет быстрее.

Однако, когда капля ограничивается одной из очень узких трубок, используемых в микрофлюидике, все кардинально меняется. Супергидрофобное покрытие создает небольшой воздушный зазор между внутренней стенкой пробирки и внешней стороной капли.

«Мы обнаружили, что когда капля ограничена герметичным супергидрофобным капилляром, воздушный зазор вокруг капли больше для более вязких жидкостей», — говорит первый автор Майя Вуковач. «Этот больший воздушный зазор позволяет вязким жидкостям перемещаться по трубке быстрее, чем менее вязким, когда они текут под действием силы тяжести».

Решающее открытие, по словам соавтора Матильды Бакхольм, заключалось в том, что менее вязкие жидкости также смогли немного проникнуть в воздушную подушку, окружающую капли, создавая более тонкий воздушный зазор вокруг них.

«Это означает, что воздух под каплей с низкой вязкостью в трубке не может уйти с пути так быстро, как для более вязкой капли с более толстым воздушным зазором», — говорит она. «Из-за того, что меньше воздуха могло протиснуться мимо капель с низкой вязкостью, они были вынуждены двигаться по трубке с меньшей скоростью, чем их более вязкие аналоги».

В рамках своей работы исследователи разработали модель гидродинамики, которую, по их словам, можно использовать для прогнозирования движения капель в трубках, покрытых различными супергидрофобными покрытиями.

Они предполагают, что существуют значительные потенциальные применения в микрофлюидике, технологии химической инженерии, используемой для точного контроля жидкостей в небольших количествах, а также в производстве сложных химикатов.

Королевский институт Австралии имеет образовательный ресурс, основанный на этой статье. Вы можете получить к нему доступ здесь.

Связанное чтение: Насколько жидкой может стать жидкость?

физиков с удивлением обнаружили, что густые жидкости, такие как мед, текут быстрее воды в пробирках со специальным покрытием

Капли меда на гидрофобной поверхности.Предоставлено: Университет Аалто

В трубках со специальным покрытием, чем более вязкая жидкость, тем быстрее она течет.

Широко известно, что густые вязкие жидкости, такие как мед, текут медленнее, чем жидкости с низкой вязкостью, например вода. Исследователи были удивлены, обнаружив, что такое поведение перевернулось с ног на голову, когда жидкость протекает через капилляры с химическим покрытием. Фактически, через эти трубы со специальным покрытием жидкость течет в тысячу раз более вязкой в ​​десять раз быстрее.

Скорость, с которой различные жидкости протекают по трубам, важна для широкого спектра применений: от промышленных процессов, таких как нефтеперерабатывающие заводы, до биологических систем, таких как сердце человека. Традиционно, если вам нужно ускорить поток жидкости через трубу, вы увеличиваете давление на нее. Однако у этой техники есть свои пределы; Вы можете оказать давление в трубу только до того, как рискуете ее разорвать. Это особенно верно для тонких и узких труб, таких как те, которые используются в микрофлюидике для производства лекарств и других сложных химикатов, поэтому исследователи изучают, могут ли они увеличить скорость, с которой жидкости протекают через узкие трубки, не увеличивая давление.

В статье, опубликованной 16 октября 2020 года в журнале Science Advances , исследователи обнаружили, что, покрывая внутреннюю часть труб составами, отталкивающими жидкости, они могут заставить вязкие жидкости течь быстрее, чем жидкости с низкой вязкостью.

«Супергидрофобная поверхность состоит из крошечных выступов, которые захватывают воздух внутри покрытия, так что капля жидкости, которая лежит на поверхности, сидит, как будто на воздушной подушке», — объясняет профессор Робин Рас, чья исследовательская группа из Департамента прикладных наук Университета Аалто Физики сделали ряд интересных открытий в области чрезвычайно водоотталкивающих покрытий, в том числе недавние статьи в Science и Nature .

Сами по себе супергидрофобные покрытия не ускоряют течение более вязких жидкостей. Если вы поместите каплю меда и каплю воды на поверхность с супергидрофобным покрытием, а затем наклоните поверхность так, чтобы сила тяжести заставила капли двигаться, вода с низкой вязкостью потечет вниз быстрее.

Капля меда в пробирке с супергидрофобным покрытием. Предоставлено: Университет Аалто

Но когда капля попадает в одну из очень узких трубок, используемых в микрофлюидике, все кардинально меняется.В этой системе супергидрофобное покрытие на стенках трубки создает небольшой воздушный зазор между внутренней стенкой трубки и внешней стороной капли. «Мы обнаружили, что когда капля ограничена герметичным супергидрофобным капилляром, воздушный зазор вокруг капли больше для более вязких жидкостей. Этот больший воздушный зазор позволяет вязким жидкостям перемещаться по трубке быстрее, чем менее вязким, когда они текут под действием силы тяжести », — говорит доктор Майя Вуковак, первый автор статьи.

Размер эффекта весьма существенный. Капли глицерина в тысячу раз более вязкие, чем вода, проходят по трубке более чем в десять раз быстрее, чем капли воды. Исследователи снимали капли, когда они двигались через трубку, отслеживая не только скорость движения жидкости через трубку, но и то, как жидкость течет внутри капли. Для вязких жидкостей жидкость внутри капли практически не перемещалась, в то время как быстрое перемешивание было обнаружено в каплях с более низкой вязкостью.

«Важнейшее открытие заключается в том, что менее вязкие жидкости также смогли немного проникнуть в воздушную подушку, окружающую капли, создавая более тонкий воздушный зазор вокруг них. Это означает, что воздух под каплей с низкой вязкостью в трубке не может уйти с пути так быстро, как для более вязкой капли с более толстым воздушным зазором. Из-за того, что меньше воздуха могло протиснуться мимо капель с низкой вязкостью, они были вынуждены двигаться вниз по трубке с меньшей скоростью, чем их более вязкие аналоги », — поясняет д-р.Матильда Бэкхольм, одна из исследователей проекта.

Команда разработала модель гидродинамики, которую можно использовать для прогнозирования движения капель в трубках, покрытых различными супергидрофобными покрытиями. Они надеются, что дальнейшая работа над этими системами может иметь важные приложения для микрофлюидики, типа техники химической инженерии, которая используется для точного контроля жидкостей в небольших количествах и при производстве сложных химикатов, таких как лекарства. Имея возможность предсказать, как покрытия могут быть использованы для изменения потока жидкости, покрытия могут быть полезны инженерам, разрабатывающим новые микрофлюидические системы.

Ссылка: «Движение капель с повышенной вязкостью в герметичных супергидрофобных капиллярах» Майя Вуковак, Матильда Бакхольм, Яакко В. И. Тимонен и Робин Х. А. Рас, 16 октября 2020 г., Science Advances .
DOI: 10.1126 / sciadv.aba5197

границ | Влияние синусоидальных колебаний на реакцию медоносных пчел на движение

1 Введение

Медоносные пчелы не только экономически ценны как производители меда и воска, но, что наиболее важно, они являются высокоэффективными опылителями полевых цветов и, следовательно, обеспечивают исключительно важные экосистемные услуги [1 , 2].Даже помимо экологии, экономическая зависимость от медоносных пчел для растениеводства значительна: в то время как спрос на культуры, опыляемые пчелами, постоянно растет, недавние сообщения о резком увеличении потерь колоний вызвали озабоченность по поводу устойчивости популяций медоносных пчел и производства сельскохозяйственных культур [ 3].

Западная медоносная пчела ( Apis mellifera L.) разработала сложную систему коммуникации, основанную на наборе очень отчетливых движений, называемых «танцами», которые включают создание и локализованное излучение определенных механоакустических вибрационных паттернов.Эти специфические типы танцев вызывают очень специфические реакции или поведенческие модуляции у тех животных, которые воспринимают излучаемые стимулы. Эти танцы в своей совокупности образуют «танцевальный язык» медоносных пчел. В частности, «танец виляния» используется для вербовки товарищей по гнезду к определенному источнику корма. Танцующая пчела сообщает местонахождение источника пищи повторяющимся движением в форме восьмерки. Направление линейной фазы покачивания относительно силы тяжести представляет направление источника пищи относительно солнца, в то время как продолжительность каждого пробега увеличивается с увеличением расстояния до источника пищи [4].Чтобы расшифровать информацию из такого танца, пчелы-наблюдатели должны внимательно следить за движениями танцующей пчелы. Поскольку внутри улья обычно темно, информация не может быть передана визуально, а вместо этого через вибрации, испускаемые во время фазы покачивания каждой схемы танца покачивания. Сигналы вибрации обычно состоят из ок. Движение тела 15 Гц и вибрация 200–300 Гц, создаваемая летными мышцами [5, 6]. Было показано, что эти сигналы также проходят через гребенку, которая может действовать как усилитель [7, 8].Следовательно, сама расческа является средой для передачи звука, а содержимое ячеек влияет на количество последователей танца, а пустые ячейки привлекают больше новобранцев [7, 9]. Другие пчелы могут не только взаимодействовать с танцовщицей, следуя за ее бегом, но они также могут мешать танцам виляния и прерывать их. Например, если другая пчела встречает танец, рекламирующий источник пищи, который, как она уже знает, является неоптимальным, она может послать «стоп-сигнал» [10]. В этом случае пчела ударяется головой о рекламного танцора и издает другой специфический вибрационный сигнал параллельно удару головой [11].Как следствие, танцующая пчела часто перестает рекламировать свой источник пищи. Подобный эффект остановки ранее выполненного поведения может быть вызван искусственно в лабораторных исследованиях: когда пчел стимулировали синусоидальными звуковыми колебаниями, излучаемыми на соты, они реагировали остановкой спонтанного движения, что называется «реакцией замораживания» [12–14]. . В то время как эти сигналы остановки и остановки характеризуются колебаниями более высокой частоты, колебаниями низкой частоты прибл. 10–40 Гц могут быть связаны с повышенным уровнем активности пчел [15–17].Кроме того, другие сигналы и механизмы обратной связи участвуют в координации кормления пчелиной семьей [18]. Мы продолжаем это направление исследований по фундаментальным механо-физическим аспектам взаимодействия медоносных пчел. В нашем исследовании мы стремимся понять влияние вибраций на индивидуальное и коллективное поведение пчел. Главный вопрос, на котором основано наше исследование, — «Каким образом специфические формы вибрации сот изменяют поведение пчел, воспринимающих эти стимулы?».Ответы на этот исследовательский вопрос могут дать представление о процессах пополнения, которые регулируют индивидуальное поведение при поиске пищи и вытекающие из этого коллективные модели поиска пищи. Это может быть метод открытия дверей для новой технологии для повышения качества опыления и, в конечном итоге, экосистемной услуги, предоставляемой пчелиной колонией в новом поколении «умных ульев».

2 Материалы и методы

Наша основная концепция установки наших экспериментов изначально была вдохновлена ​​установкой, описанной в [12], а затем доработана, чтобы отразить и учесть технический прогресс, на котором мы можем развиваться.Однако эти нововведения позволили нам значительно улучшить фокус исследования и уровень детализации наших наблюдений: вместо субъективной оценки поведенческих реакций пчел мы используем здесь простой, но эффективный оценочный показатель на основе пикселей для измерения изменений. в двигательной активности. Это позволило нам количественно оценить поведенческие реакции вместо того, чтобы сообщать только качественные аннотации. Мы воздержались от использования модифицированного громкоговорителя для передачи вибрационного стимула на соту через физико-механический мост , но интегрировали тонкий пьезоэлектрический громкоговоритель в саму соту, чтобы как можно меньше изменить естественную среду на соте.

2.1 Экспериментальная установка

Все эксперименты проводились на небольшой колонии медоносных пчел (около 1500 пчел), размещенной в улье для наблюдения с одним сотом (см. Рисунок 1E). Улей располагался внутри здания, вход в улей был соединен с внешней стороной, что позволяло пчелам кормиться в естественной среде обитания. В нашей экспериментальной установке коммерчески доступные пищевые пластиковые соты, часто используемые пчеловодами, были модифицированы следующим образом: внешние элементы рамы двух пластиковых сот были укорочены с одной стороны каждая, и оба были соединены вместе, чтобы сформировать новый комбинированные двухслойные соты с узким пространством между двумя средними слоями, чтобы кабели и устройства могли находиться в этой полости (см. рисунок 1B).В эту полость шириной около 10 мм были вставлены четыре пьезоэлектрических элемента (см. Рисунки 1A, D). Один из этих пьезоэлементов (Murata 7BB-27-4L0) служил излучателем вибрационных стимулов, которые мы здесь тестировали, а три других элемента использовались для записи сигнала в целях управления и настройки. Излучатель был помещен в определенную область соты, так называемую «область танцпола», область в улье, где происходит большинство танцев вербовки фуражиров. После этих приготовлений соты покрывали тонким слоем воска и помещали в обычный полноразмерный пчелиный улей на 10 недель.За это время он был полностью принят пчелами и заполнен ячейками, содержащими расплод, пыльцу и нектар, и получил необходимый химический запах гнезда, который важен для принятия соты. Затем соты были перенесены в экспериментальный улей для наблюдения, заменив оригинальные соты, которые использовались экспериментальной колонией до этого момента. Мы ждали еще 2 недели, пока экспериментальная колония полностью примет модифицированный гребешок, прежде чем начать проводить эксперименты. Эксперименты были записаны в цифровом виде в виде видео с помощью камеры Canon D5 (см. Рисунок 1C).В экспериментах, о которых мы сообщаем здесь, для генерации стимула использовался скрипт Python (см. Рисунок 1G). Мы протестировали 19 различных синусоидальных частот: от 50 до 750 Гц с шагом 50 Гц, от 1000 до 2500 Гц с шагом 500 Гц, а также исследовали влияние белого шума. Мы повторили возбуждение для каждого стимула по 12 раз. Интенсивности, используемые для каждого частотного стимула, показаны на рисунке 2C. Кроме того, мы проверили влияние различных уровней амплитуды на реакцию пчел на частотах 50, 500 и 5000 Гц и повторили каждую комбинацию амплитуды и частоты 10 раз (показано на рисунках 3D – F).Эти синусоидальные стимулы пропускались через звуковой усилитель (см. Рисунок 1F) на излучатель внутри сот. Все эксперименты проводились в непрерывных 30-минутных циклах экспериментов (см. Рисунок 1L), которые записывались на видео со скоростью 25 кадров в секунду. Каждый цикл состоял из серии длительных 5-секундных периодов стимула с колебательными излучениями определенных частот и амплитуд, чередующимися 10-секундными периодами без каких-либо активных излучений стимулов. Последовательность частот и амплитуд создавалась в случайном порядке.

РИСУНОК 1 . Модифицированные соты, экспериментальная установка и примерный видеокадр с наложениями (A) размещение пьезоэлементов на внутренней стороне соты, (B) закрытая модифицированная расческа, (C) камера , (D) звукозаписывающее устройство, (E) наблюдательный улей (положение излучателя вибрации на диаграмме), (F) усилитель, (G) генерация частоты, (H) информация о состоянии срабатывания, (I ) обнаружение движения в области интереса: значение изменяется между кадрами ниже (черный) и выше (белый) порогового значения, (J) средний PMI области интереса с течением времени, (K) красные отметки указывают положение области интереса, (L ) схема примерного цикла эксперимента.

РИСУНОК 2 . Нормализованный индекс движения на основе пикселей в зависимости от частоты стимула. (A) Коробчатые диаграммы показывают распределение нормализованных измерений PMI для соответствующего частотного стимула. 12 повторений на частоту, каждая фаза повторения состоит из 5 секунд стимула, снятого со скоростью 25 кадров в секунду. 10 кадров в секунду объединяются в одно измерение, первое и последнее измерение каждого периода стимула отбрасываются. Одни и те же строчные буквы указывают на незначительно разные группы данных (попарные тесты Вилкоксона, скорректированное значение Бонферрони – Холма p ) [25].Цветным фоном обозначены области со связанными группами данных. Раздел A: контроль стимула 200 Гц, высокий базовый PMI; секция B: стимул 250–450 Гц, резко снижающийся PMI; секция C: стимул 500–2500 Гц, низкий PMI. Вне этих диапазонов: белый шум (B) показывает данные как средние значения и соответствующее стандартное отклонение с правильно разнесенными частотными интервалами. Модели, описывающие курсы частотной зависимости PMI, были подогнаны к средним значениям для соответствующих групп данных в разделах A, B, C.Секция A описывается параболической функцией, секция B — степенной функцией, а секция C — линией (C) показывает интенсивности стимуляции на соответствующих частотах (квадраты и красная пунктирная линия), измеренные в положении наивысшего значения. интенсивность на поверхности расчески. На рисунке также представлена ​​пороговая кривая реакции замораживания (черная сплошная линия), данные взяты из [14]. В зависимость частоты и амплитуды смещения также включено изменение PMI: синий цвет заливки квадратов указывает на изменение активности движения по сравнению с контролем.

РИСУНОК 3 . Пространственное распределение интенсивностей локальной вибростимуляции и влияние интенсивности стимуляции на изменения в двигательной активности пчелы (A – C) измерения локальной интенсивности на соте при 50, 500 и 5000 Гц, (D – F) нормализованные пиксели на основе индекса активности пчел в интересующей области в зависимости от разной интенсивности сигнала для 50, 500 и 5000 Гц (10 повторений на группу). Интенсивность сигнала измеряется в положении гребенки максимальной интенсивности на соответствующей частоте.

2.2 Анализ оптической активности движения

Экспериментальные видеозаписи были обработаны после завершения всех экспериментов. Для оценки модуляций двигательной активности медоносных пчел, вызванных паттернами вибрации, мы определили индекс движения на основе пикселей (PMI) в соответствии с уравнениями. 2, 3. Область интереса квадратной формы (ROI) была определена вокруг излучателя вибрационных стимулов с размером 400 × 400 пикселей в каждом кадре, соответственно, 10 × 10 см на гребенке.В этой области интереса три цветных канала (красный, зеленый, синий) были объединены в один средний массив полутоновых изображений для каждого кадра t как ROI:

Каждое значение элемента массива полутонового ROIt сравнивалось с соответствующим элементом в массиве последовательных видеокадров. Для компенсации случайного шума датчика изображения было определено пороговое значение. Если разница между двумя соответствующими элементами массива превышала этот порог, изменение обозначается как 1, в противном случае обозначается значение 0.Эта процедура привела к набору (значительно) измененных значений пикселей в ROI, которые можно выразить как долю измененных пикселей во всей совокупности пикселей в ROI. Эту метрику изменения пикселей можно понимать как прокси-метрику для движения в видеозаписи, аналогичная метрика оказалась полезной в предыдущих исследованиях [19]. Чтобы дополнительно учесть шум в видеозаписях, были арифметически усреднены значения PMI для 10 кадров каждый.

Примерный кадр такого видео запись с обозначенной областью интереса показана на рисунках 1H – K.На рисунке 4 показаны четыре примера массивов PMI при различных частотах возбуждения перед арифметическим усреднением массивов. Эксперименты проводились в течение 2 дней в конце августа 2019 года. Чтобы учесть различия в общих уровнях двигательной активности пчел между экспериментальными циклами, каждый MIi10 был нормализован к среднему арифметическому MI всех неактивных стимулов. периоды эмиссии одного и того же цикла эксперимента. Для реализации расчета PMI на основе Python для эффективной обработки данных использовалась многопроцессорная обработка, исходный код можно найти в репозитории.

РИСУНОК 4 . Сравнение PMI10 для разных частотных стимулов. Для каждой панели: маленькое цветное левое верхнее изображение показывает часть кадра с указанной областью интереса, маленькое серое изображение показывает область интереса в серой шкале, большое черно-белое изображение показывает PMI10 из одного примерного периода стимула для (A) контрольной группы, (B) стимул 100 Гц, (C) белый шум и стимул (D) 750 Гц до арифметического усреднения массива, белые пиксели указывают на движение.

2.3 Измерения интенсивности

Были измерены эффекты различной интенсивности на двигательную активность пчел на различных частотах (50, 500 и 5000 Гц) (рисунки 3D – F). Для этой цели были выбраны интенсивности, которые были соответственно ниже и выше, чем интенсивности, используемые для частотно-зависимых экспериментов (которые показаны на рисунке 2C). Фактическая интенсивность вибрации на поверхности гребня зависит от размера гребня, типа гребня и основания, корпуса и положения измерения [8, 20].Кроме того, содержимое сот и, соответственно, сами пчелы могут влиять на распространяющиеся вибрации [21]. Чтобы показать распределение интенсивности вибрации на поверхности гребня, мы измерили интенсивность для разных частот (50, 500, 5000 Гц) в сетке 3 × 3 см для всей гребенки и более мелкой сетке в пределах области интереса (1 × 1 см). Поскольку измерения интенсивности с помощью лазерного виброметра требовали прямого непрерывного контакта с поверхностью соты, эти измерения нельзя было проводить в обитаемом улье.После завершения поведенческих экспериментов колонию удаляли из соты, а пчел переводили в другой улей. Тот же самый улей для наблюдения и экспериментальный сот, который все еще содержал изменения сот пчел, влияющих на распространение вибрации (пища в клетках, потенциально расплод), были использованы для апостериорной оценки . Измерения интенсивности проводились позже, расческа хранилась в морозилке между ними. Поэтому нельзя исключать изменения, которые могут повлиять на интенсивность вибрации на передней стороне гребня.Следовательно, распределение вибрации, показанное на рисунках 3A – C, может указывать только на фактическое распределение интенсивности вибрации в действующей экспериментальной установке. Чтобы подготовить измерения интенсивности, мы наклеиваем самоклеящиеся отражающие ленты на поверхность сот через равные промежутки времени. Мы измерили интенсивность точно в центре каждой точки измерения сетки. Мы генерировали вибрационные стимулы поведенческих экспериментов с помощью пьезопреобразователя и одновременно регистрировали их тремя окружающими пьезоэлектрическими датчиками.Чтобы сделать оценку лазерных измерений post-hoc как можно более сопоставимой, генерация вибрации выполнялась так же, как и в поведенческих экспериментах, и дополнительно регистрировалась теми же пьезоэлектрическими датчиками. Интенсивности в этих записях были измерены в цифровом виде, чтобы соответствовать ранее измеренным в цифровом виде значениям интенсивности записей поведенческого эксперимента. Выравнивание показало сопоставимые цифровые значения интенсивности на разных протестированных частотах. После того, как мы смогли обеспечить аналогичную интенсивность вибрации на этом этапе, мы провели более точные измерения интенсивности с помощью лазерного виброметра (Polytec PDV 100), измерения показаны на рисунках 2C, 3.Данные были переданы в программное обеспечение Polytec Vibrometer (V5.2.2) через коммутационный блок USB (VIB-E-220). В этом программном обеспечении величина была измерена как скорость с помощью быстрого преобразования Фурье .

2.4 Статистический анализ

Мы использовали программный пакет R [22] с RStudio IDE [23] для большинства наших анализов. Набор пакетов tidyverse [24] использовался для построения графиков и исследовательского анализа данных. Для сравнения эффектов различных частотных стимулов использовался двусторонний попарный критерий суммы рангов Вилкоксона с семейной поправкой на частоту ошибок Бонферрони-Холма.Результаты теста представлены строчными буквами [25], тогда как те же буквы указывают на несущественное сравнение p> 0,05, см. Рисунок 2A.

2.5 Доступность кода

Для воспроизводимого кода был создан публичный репозиторий Github ¹ под лицензией MIT. Он включает в себя экспортированный набор данных, информацию о сеансе с пакетами, код, используемый для статистического анализа, и экспортированные результаты парного сравнительного теста.

3 Результаты

3.1 Движение в зависимости от частоты стимула

На рисунке 2 показан нормализованный PMI (Eqs.2, 3) в зависимости от частоты приложенной вибрации. Все группы данных сравнивали попарно (рис. 2А). Это позволило нам разделить данные на три отдельных частотно-определяемых раздела, которые имеют общее поведение: когда пчел стимулировали с частотами, расположенными в разделе А (в диапазоне 50–200 Гц, соответственно, в контрольной группе), наблюдаемые пчелы в ROI не показал значительного снижения двигательной активности в нормализованном PMI, но даже небольшое увеличение активности на низких частотах, с максимумом на 100 Гц.Дальнейшее увеличение частоты сигнала снова привело к уменьшению реакции до уровня, наблюдаемого в контрольной группе на самой высокой частоте в секции A, которая составляет 200 Гц. В отличие от этого, при стимуляции пчел частотами в пределах секции B (250–450 Гц) наблюдалась другая картина в реакции пчел: они демонстрировали значительное снижение их нормализованного PMI с увеличением частот. Дальнейшее увеличение частот, охватываемых разделом C (500–2500 Гц), привело к низкому нормализованному PMI, независимо от точной частоты.

Для дальнейшей детализации наблюдаемых зависимостей поведенческой модуляции и пчел от частоты излучаемых стимулов, мы приспособили набор функций регрессии для каждого раздела. Эти функции моделируют ожидаемую поведенческую модуляцию PMI по отношению к тестируемым колебательным частотам (рис. 2B), чтобы позволить предсказывать ответы медоносных пчел на сигналы в областях в полосе частот между тестируемыми частотами. Реакцию пчел на сигналы с частотами в секции A можно предсказать с помощью параболической функции (A (frq) = — (0.0032frq − 0,28) 2 + 1,08), в ответ на частоты в секции B степенной функцией (B (frq) = 105frq − 2.21) и в ответ на частоты в секции C линейной функцией (C (frq) = 0,127) .

Помимо влияния определенных частот, мы также проверили влияние белого шума на поведение пчел при движении. Как показано на рисунке 2A, этот сигнал, который состоит из определения совокупности или суммы всех возможных частот, снова вызвал четкую, но не максимальную реакцию в модуляции движения пчел.Мы заметили, что этот сигнал со смешанной частотой снижает PMI примерно в четыре раза выше, чем самый низкий наблюдаемый PMI, и, как было обнаружено, является ответом, аналогичным чистому синусоидальному сигналу 250 Гц.

Примерные результаты, демонстрирующие различные PMI для контрольной группы, 100 Гц, белый шум и 750 Гц, показаны на рисунках 4A – D.

3.2 Активность движения в зависимости от интенсивности стимула

Мы также наблюдали влияние амплитуды сигнала на наблюдаемую поведенческую модуляцию движения реципиента.Однако реальная интенсивность вибрации на поверхности гребня значительно варьировалась в зависимости от различных факторов. Чтобы отобразить представление о распределении интенсивностей на поверхности сот, мы измерили интенсивности для трех разных частот в разных местах (Рисунки 3A – C). Наибольшие интенсивности были измерены около излучателя в центре области интереса для всех частот. Излучатель размещался с внутренней стороны полой соты.

На рисунках 3D, E показана зависимость реакции замораживания от амплитуды излучаемого синусоидального сигнала.Для трех конкретных частот был определен нормализованный PMI для разных уровней интенсивности. При частоте 50 Гц не было обнаружено значительного изменения двигательной активности независимо от величины применяемого стимула. При 500 Гц было определено снижение активности движения между видеокадрами при скорости 0,528 мм / с и при 5000 Гц при скорости 1,076 мм / с. При 500 Гц и интенсивности более 2,281 мм / с, соответственно, при 5000 Гц и интенсивности более 4,505 мм / с дальнейшего снижения PMI не было обнаружено.

3.3 Корреляция частоты и амплитуды смещения

Чтобы дать окончательную интерпретацию наших данных и увидеть ее положение в существующей литературе, мы провели апостериорный метаанализ на справочных данных из литературы, который показан на рисунке 2C. Этот график изображает трехмерный вид наших данных: плоскость X-Y изображает взаимосвязь между частотами и амплитудой смещения стимулов в наших экспериментах (измеренных непосредственно на излучателе).Цвет точек данных представляет наши экспериментальные результаты в обобщенном виде: точки данных, заполненные синим цветом, указывают на значительную реакцию медоносных пчел на стимул по сравнению с контрольным набором данных. В дополнение к этому, пороговая кривая для реакции замораживания, перерисованная из [14], была добавлена ​​в качестве эталонного набора данных к этому графику.

4 Обсуждение

4.1 Генерация стимулов для изучения путей коммуникации медоносных пчел

За последние 50 лет было приложено много усилий для изучения эффектов вибраций, порождаемых субстратом, в колонии медоносных пчел [26–30].Одним из распространенных подходов таких исследований было воспроизведение сигналов вибрации на гребенках [31, 32]. Однако эти сигналы состоят из свертки многих частот, они часто модулируются и могут иметь очень сложную структуру. Другой подход заключался в изучении эффектов синусоидальных частот чистого тона, таким было исследование, в котором впервые сообщалось о замораживающей реакции пчел на эти стимулы [12]. В исследовании сообщается о снижении двигательной активности, особенно с частотами в диапазоне 500–1000 Гц.О такой реакции замораживания не сообщалось при частоте ниже 100 Гц или выше 2500 Гц. Возбуждение поджелудочных органов медоносной пчелы — это передача механической энергии, поэтому ожидается, что энергия, содержащаяся в сигнале, будет иметь важное значение. Эта энергия зависит от амплитуды сигнала и частоты в совокупности, на которую дополнительно влияют свойства материала в среде, которую он распространяет, и волновые эффекты, такие как интерференционные картины, гармонические колебания, геометрия подложки и эффекты демпфирования.Поведенческий ответ животных зависит не только от конкретной частоты или определенной амплитуды, но и от комбинации этих двух параметров и точки измерения на сотах [14]. показал порог необходимой амплитуды сигнала. Такая пороговая кривая указывает ожидаемый набор предварительных требований к минимальному сигналу, чтобы ожидать определенного поведенческого ответа (перерисованный как эталонный набор данных на рисунке 2C). Интенсивность стимулов, применяемых в наших экспериментах, можно сгруппировать в три отдельных региона: в диапазоне 50–300 Гц генерируемые нами стимулы были ниже прогнозируемого порога поведенческой реакции, поэтому, если прогноз выполняется, мы не должны были наблюдать ответы, которые мы наблюдал.В диапазоне 350–1000 Гц стимулы, которые мы генерировали, были примерно на пороговом уровне поведенческой реакции, поэтому и здесь предыдущие предсказания, которые мы нашли в существующей литературе, должны быть подвергнуты сомнению, учитывая, что наблюдаемые нами поведенческие реакции слишком важно, чтобы предположить, что сенсорный или поведенческий порог только что совпал. Такое совпадение предполагает, что мы видим ответы от слабых до средних, поскольку такие пороговые значения различаются у разных людей и с течением времени, поэтому следует ожидать, что только часть пчел в ROI будет реагировать на такие пограничные сигналы.Только для сигналов в диапазоне 1500–2500 Гц интенсивность наших сигналов превышала пороговую кривую, описанную в литературе, и, таким образом, приводила к предсказанным поведенческим ответам. Исследования уже показали, что физиологический порог субгенного органа медоносных пчел ниже поведенческого порога [33]. Возможно, что поведенческий порог интенсивности вибрации до сих пор был недооценен из-за субъективной оценки поведенческой реакции.

Кроме того, наши эксперименты потенциально показывают, что интенсивность стимула значительно ниже заявленного поведенческого порога для сигналов в частотном диапазоне 50–100 Гц производит эффект, противоположный реакции замораживания: PMI показал статистически значимое увеличение двигательной активности.Такой поведенческий ответ на эти вибрационные стимулы ранее был неизвестен, и, насколько нам известно, такой поведенческий ответ на искусственный стимул наблюдается впервые. Наши результаты являются результатом статистической оценки данных и не подразумевают какой-либо поведенческой / биологической значимости этого стимульного ответа. Во второй серии экспериментов, измеряющих влияние интенсивности вибрации на модификацию поведения, не было обнаружено увеличения активности с чистым тоном 50 Гц, независимо от интенсивности (см. Рисунок 3D).Известно, что активирующие вибрационные сигналы возникают в естественных пчелиных семьях, в частности, танец тряски. Сообщается, что этот сигнал вызывает неспецифическое повышение активности [16]. Однако частоты, связанные с этим сигналом, значительно ниже (x¯ = 16,3 Гц, S = ± 5,8 Гц [15]), чем частоты, которые мы использовали в наших экспериментах. Данные наших экспериментов предполагают, что увеличение двигательной активности в ответ на искусственную вибростимуляцию может существовать, но для подтверждения этого предположения необходимы более подробные исследования.

4.2 Сильные и слабые стороны применяемой метрики PMI

В отличие от качественной оценки на основе наблюдателя, используемой до сих пор в литературе, довольно объективная, поскольку она основана на компьютерном алгоритме, а количественная метрика индекса движения, используемая здесь, позволяет для простой пиксельной оценки наблюдаемой активности движения пчел. Этот анализ раскрывает более подробные сведения об оценке влияния сигнала вибрации на поведение пчел. Например, без такого количественного подхода было бы невозможно создать модель, основанную на трех функциях регрессии, которая позволяет количественно прогнозировать реакцию пчел на определенные частоты.Это фундаментальное новое свидетельство, которое можно использовать в технологических подходах к взаимодействию человека и пчелы, например, в «умных ульях». Однако этот метод оценки также имеет свои недостатки и не оценивает строго фактическую реакцию стимула и поведения самих пчел, а скорее использует результирующий оптический поток в качестве прокси для количественной оценки видеокадров. Но, тем не менее, этот простой метод уже позволяет количественно оценить изменения в общих моделях движения в определенных областях гребенки с течением времени — функции, которая может быть достаточной для информирования о подходах этой системы на основе модели среднего поля в будущем.Для индивидуальных моделей данные должны быть извлечены скорее на уровне отдельных пчел, со сложным отслеживанием изображений и индивидуально помеченными пчелами. Такие системы уже существуют и доказали свою эффективность с пчелами [34–36], однако эти установки требуют гораздо более сложного компьютерного оборудования, чем мы использовали здесь, поскольку наш метод можно легко реализовать в виде универсального решения с простое недорогое вычислительное решение с низким энергопотреблением, которое в ближайшем будущем, вероятно, даже будет работать с потоком данных в реальном времени и в системе с обратной связью.

В этой работе мы показываем, что искусственно созданные модели вибрации на соте могут влиять на двигательную активность пчел. Поверхность сот служит коммуникационной платформой, через которую передаются вибрации. Многие факторы влияют на интенсивность сигналов на поверхности сот [8, 20, 21]. Также в наших экспериментах интенсивность стимула уменьшалась очень быстро в зависимости от расстояния от излучателя, соответственно, возникала очень сложная картина интенсивности, даже в пределах области интереса (см. Рисунки 3A – C).Тем не менее, некоторые четко определенные комбинации частоты и амплитуды приводят к значительному подавлению их движения, в то время как другие могут приводить к усилению. Понимание этих реакций может открыть дверь для целенаправленного вмешательства в сигнальный каскад колонии. Танцевальная площадка, где происходят танцы виляния, не единственное место, где пчелам в колонии передается информация от возвращающихся фуражиров, эта информация также дополнительно обрабатывается сетью взаимодействующих пчел, формируя модели кормодобывания пчел. колония в целом [37].Подавляя двигательную активность пчел на танцполе с помощью искусственных вибраций , поток информации на танцполе будет нарушен, и в результате этого вмешательства могут возникнуть изменения в образцах кормодобывания в колонии. Тем более, что небольшие вмешательства в систему распределения работников, которая состоит из множества петель обратной связи [18], могут изменить индивидуальные обратные связи и, таким образом, изменить способ работы системы. Если бы эти вмешательства могли запускаться автоматически контролируемым образом, когда были обнаружены танцы к потенциально опасным кормовым участкам (например, поля, недавно обработанные пестицидами), можно было бы создать механизм для защиты колонии от потенциально фатального решения о добыче корма.Вопрос о том, может ли потенциальное усиление двигательной активности, которое мы наблюдали на низких частотах, потенциально использоваться для стимуляции кормодобывания, требует дальнейших исследований.

Заявление о доступности данных

Наборы данных, представленные в этом исследовании, можно найти по адресу: https://github.com/martin-st/motion-analysis-of-honeybees.

Заявление об этике

Согласно принципам ухода за животными нашего учреждения и действующим законам Австрии о защите животных, эксперименты с насекомыми не подпадают под эксперименты на животных, требующие разрешения.Однако в своей работе мы придаем большое значение тому, чтобы как можно меньше вредить животным.

Вклад авторов

MS разработала основную гипотезу в этой статье вместе с TS и HO. MS и HO провели эксперименты и сгенерировали код Python для определения изменения пикселей. MS, HO, MB и TS вместе написали текст статьи. Рисунки 1, 4 разработаны MS с вводом MB и TS. MS и HO разработаны Рисунки 2, 3 с вводом MB и TS.HO выполнил анализ данных и реализовал код R для рисунков 2, 3. GH улучшил производительность вычислений PMI за счет реализации многопроцессорной обработки.

Финансирование

Эта работа была поддержана областью передового опыта «Сложность жизни в фундаментальных исследованиях и инновациях» (COLIBRI) Университета Граца и проектом ЕС h3020 FET-Proactive «HIVEOPOLIS» (№ 824069).

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Сноски

¹ https://github.com/martin-st/motion-analysis-of-honeybees

Ссылки

1. Klein AM, Vaissière BE, Cane JH, Steffan-Dewenter I, Cunningham SA , Kremen C, et al. Значение опылителей в изменении ландшафтов мировых культур. Proc R Soc B (2007) 274: 303–13. doi: 10.1098 / rspb.2006.3721

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

2. Gallai N, Salles J-M, Settele J, Vaissière BE.Экономическая оценка уязвимости мирового сельского хозяйства перед сокращением количества опылителей. Ecol Econ (2009) 68: 810–21. doi: 10.1016 / J.ECOLECON.2008.06.014

CrossRef Полный текст | Google Scholar

3. Кирнс CA, Inouye DW, Waser NM. ОПАСНЫЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ: Сохранение взаимодействий растений и опылителей. Annu Rev Ecol Syst (1998) 29: 83–112. doi: 10.1146 / annurev.ecolsys.29.1.83

CrossRef Полный текст | Google Scholar

4. фон Фриш К. Язык танца и ориентация пчел (Кембридж, Массачусетс, Гарвардский университет, 2013) (1967) doi: 10.4159 / harvard.9780674418776

CrossRef Полный текст

6. Мишельсен А., Таун В.Ф., Кирхнер WH, Кригер П. Акустическое ближнее поле танцующей пчелы. J Comp Physiol (1987) 161: 633–43. doi: 10.1007 / bf00605005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

7. Nieh JC, Tautz J. Анализ сигнала с привязкой к поведению выявляет слабые колебания гребня 200–300 Гц во время танца покачивания медоносной пчелы. J Exp Biol (2000) 203: 1573–9. doi: 10.1242 / jeb.203.10.1573

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

8. Таутц Дж., Касас Дж., Сандеман Д. Смена фаз вибрационных сигналов в сотах может помочь танцующим пчелам привлечь аудиторию. J Exp Biol (2001) 204: 3737–46. doi: 10.1242 / jeb.204.21.3737

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

9. Таутц Дж., Рорзейтц К. Что привлекает медоносных пчел в танцующих танцах? J Comp Physiol A: Sensory, Neural Behav Physiol (1998) 183: 661–7.doi: 10.1007 / s0035289

CrossRef Полный текст | Google Scholar

10. Кицман PM, Visscher PK. Танец против виляния: использование стоп-сигнала в качестве отрицательной обратной связи. Передний Ecol Evol (2015) 3:14. doi: 10.3389 / fevo.2015.00014

CrossRef Полный текст | Google Scholar

11. Nieh JC. Стоп-сигнал медоносных пчел: пересмотр его сообщения. Behav Ecol Sociobiol (1993) 33: 51–6. doi: 10.1007 / bf00164346

CrossRef Полный текст | Google Scholar

12.Маленькая ВЧ. Реакции медоносной пчелы, Apis mellifera L., на искусственные звуки и колебания известных частот 1. Ann Entomol Soc America (1962) 55: 82–9. doi: 10.1093 / aesa / 55.1.82

CrossRef Полный текст | Google Scholar

13. Spangler HG. Подавление летной активности медоносных пчел вибрацией субстрата 123. J Econ Entomol (1969) 62: 1185–6. doi: 10.1093 / jee / 62.5.1185

CrossRef Полный текст | Google Scholar

14. Michelsen A, Kirchner WH, Lindauer M.Звуковые и вибрационные сигналы на языке танцев медоносной пчелы, Apis mellifera . Behav Ecol Sociobiol (1986) 18: 207–12. doi: 10.1007 / bf00290824

CrossRef Полный текст | Google Scholar

15. Гал РА. Дрожащий танец рабочих медоносных пчел: доказательства возрастной дискриминации. Anim Behav (1975) 23: 230–2. doi: 10.1016 / 0003-3472 (75)

-8

CrossRef Полный текст | Google Scholar

16. Schneider SS, Lewis LA. Вибрационный сигнал, модуляционная коммуникация и организация труда у медоносных пчел, apis Mellifera. Apidologie (2004) 35: 117–31. doi: 10.1051 / apido: 2004006

CrossRef Полный текст | Google Scholar

17. Hrncir M, Maia-Silva C, Farina WM. Рабочие медоносной пчелы генерируют низкочастотные колебания, которые являются надежным индикатором уровня их активности. J Comp Physiol A (2019) 205: 79–86. doi: 10.1007 / s00359-018-1305-x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

18. Андерсон С., Ратниекс FLW. Распределение рабочих в сообществах насекомых: координация собирателей нектара и получателей нектара в колониях медоносных пчел ( Apis mellifera ). Behav Ecol Sociobiol (1999) 46: 73–81. doi: 10.1007 / s002650050595

CrossRef Полный текст | Google Scholar

19. Мариано П., Салем З., Миллс Р., Шенветтер-Фукс-Шистек С., Коррейя Л., Шмикль Т. Развитие контроллеров роботов для биогибридной системы. В: Материалы конференции по искусственной жизни . (MIT Press) (2018) стр. 155–62.

Google Scholar

22.R Основная группа. Р . Язык и среда для статистических вычислений .Вена, Австрия: Фонд R для статистических вычислений (2020).

23. Команда RStudio. RStudio: интегрированная среда разработки для R . Бостон, Массачусетс: RStudio, PBC (2021).

24. Викхэм Х., Аверик М., Брайан Дж., Чанг В., МакГоуэн Л., Франсуа Р. и др. Добро пожаловать в Tidyverse. Джосс (2019) 4: 1686. doi: 10.21105 / joss.01686

CrossRef Полный текст | Google Scholar

25. Piepho H-P. Алгоритм буквенного представления всех попарных сравнений. J Comput Graphical Stat (2004) 13: 456–66. doi: 10.1198 / 1061860043515

CrossRef Полный текст | Google Scholar

26. Симпсон Дж. Механизм трубочки медоносной пчелиной матки. Z für vergleichende Physiologie (1964) 48: 277–82.

Google Scholar

27. Охтани Т., Камада Т. «Трубка рабочего»: звуки трубопровода, производимые несущими и охраной рабочих медоносных пчел. J Apicultural Res (1980) 19: 154–63. doi: 10.1080 / 00218839.1980.11100016

CrossRef Полный текст | Google Scholar

28.Hrncir M, Barth FG, Tautz J. 32 Вибрационные и воздушно-звуковые сигналы в коммуникации пчел (Hymenoptera). Звуки насекомых Commun Physiol Behav Ecol Evol (2005) 421. doi: 10.1201 / 9781420039337.Ch42

CrossRef Полный текст | Google Scholar

29. Сили Т., Тауц Дж. р. Рабочий трубопровод в пчелиных стаях и его роль в подготовке к взлету. J Comp Physiol A: Sensory, Neural Behav Physiol (2001) 187: 667–76. doi: 10.1007 / s00359-001-0243-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

30.Шлегель Т., Вишер П.К., Сили Т.Д. Звуковой сигнал и звуковой сигнал: характеристика двух механоакустических сигналов, используемых пчелами во время роения. Naturwissenschaften (2012) 99: 1067–71. doi: 10.1007 / s00114-012-0990-5

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

31. Михельсен А., Кирхнер У.Х., Андерсен Б.Б., Линдауэр М. Сигналы вибрации пчелиных маток и кряканья: количественный анализ. J Comp Physiol (1986) 158: 605–11. doi: 10.1007 / bf00603817

CrossRef Полный текст | Google Scholar

32.Кирхнер В., Дреллер С., Таун В. Слух у медоносных пчел: оперантное кондиционирование и спонтанные реакции на звук, передаваемый по воздуху. J Comp Physiol A (1991) 168: 85–9. doi: 10.1007 / bf00217106

CrossRef Полный текст | Google Scholar

33. Килпинен О., Сторм Дж. Биофизика субгенуального органа медоносной пчелы, apis Mellifera. J Comp Physiol A (1997) 181: 309–18. doi: 10.1007 / s0035117

CrossRef Полный текст | Google Scholar

34. Варио Ф, Уайлд Б., Кувийон М. Дж., Рохас Р., Ландграф Т.Автоматические методы длительного отслеживания, обнаружения и декодирования коммуникационных танцев у медоносных пчел. Передний Ecol Evol (2015) 3: 103. doi: 10.3389 / fevo.2015.00103

CrossRef Полный текст | Google Scholar

35. Бениш Ф., Роземанн Б., Уайлд Б., Дормаген Д., Варио Ф., Ландграф Т. Отслеживание всех членов колонии медоносных пчел на протяжении всей их жизни с использованием изученных моделей переписки. Передний робот AI (2018) 5:35. doi: 10.3389 / frobt.2018.00035

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

36.Гернат Т., Рао В.Д., Миддендорф М., Данкович Х., Голденфельд Н., Робинсон Г.Е. Автоматизированный мониторинг поведения выявляет модели периодического взаимодействия и динамику быстрого распространения в социальных сетях Honeybee. Proc Natl Acad Sci USA (2018) 115: 1433–8. DOI: 10.1073 / pnas.1713568115

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

37. Сили Т., Камазин С., Снейд Дж. Коллективное принятие решений медоносными пчелами: как колонии выбирают источники нектара. Behav Ecol Sociobiol (1991) 28.doi: 10.1007 / BF00175101

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Руководство для ученых по COP26

Здравствуйте, читатели Nature ! Хотели бы вы, чтобы этот брифинг приходил в ваш почтовый ящик бесплатно каждый день? Подпишите здесь.

Brumbies бродят по зимнему ландшафту недалеко от Ярангобилли в австралийском национальном парке Костюшко Фото: Перри Даффин / EPA-EFE / Shutterstock

До 10 000 одичавших лошадей, известных как брамби, могут быть убиты или удалены из крупнейшего альпийского национального парка Австралии в соответствии с проектом плана по контролю над быстрорастущей популяцией неместных животных.Но этого плана недостаточно, говорят ученые. «Альпийские водно-болотные угодья продолжают деградировать даже при очень небольшом количестве диких лошадей», — говорится в открытом письме Австралийской академии наук. «Костюшко [национальный парк] не сможет начать восстанавливаться после засухи, обширных лесных пожаров и чрезмерного выпаса, если, как в настоящее время предлагается, останутся 3000 диких лошадей».

Природа | 6 мин. Чтения

Медоносные пчелы ( Apis mellifera ) меняют способ взаимодействия друг с другом при заражении клещом Varroa destructor , патогеном, который может вызвать коллапс колонии.Исследователи из Италии изучили видеозаписи внутренней части ульев и обнаружили, что в зараженных клещами ульях пожилые члены колонии исполняли танцы, чтобы направить других пчел к источникам пищи на периферии, удерживая их подальше от центра, где молодые пчелы, расположены маточные и выводковые клетки. Исследователи также наблюдали большую активность по уходу, которая может помочь уменьшить распространение паразитов в центре зараженных ульев.

Хранитель | 4 мин чтения

Ссылки: Sciences Advances paper

Летучая мышь поставила кошку среди голубей, выиграв птицу года в Новой Зеландии.Пекапека-ту-роа (представляющий как Chalinolobus tuberculatus , новозеландскую длиннохвостую летучую мышь, так и Mystacina tuberculata , новозеландскую малую короткохвостую летучую мышь) победил в ежегодном информационном голосовании. Эти два вида являются единственными эндемичными наземными млекопитающими в стране и победили с оползнем. Благотворительная организация по охране природы Forest & Bird оптимистично отзывается о споре о победе летучей мыши в соревновании, посвященном птицам. «Это не было бы птицей года без какого-либо скандала», — говорит пресс-секретарь Лисси Фенкер-Хизер.

Вестник Новой Зеландии | 3 мин. Чтения

Особенности и мнение

Ученые, разрабатывающие оружие массового уничтожения, редко занимают высокие посты: Абдул Кадир Хан был исключением, пишет Эхсан Масуд для Nature . Ученый-материаловед, который контрабандой ввез ядерные технологии в Пакистан, а затем из Пакистана, посещал научные конференции и открыто рекламировал свои услуги. Позже мир узнал, что он также начал первый внештатный бизнес в области технологий ядерного оружия, продав технологию обогащения урана Ирану, Северной Корее и Ливии.Несмотря на то, что он признался в правонарушении в прямом эфире по телевидению, он умер мученической смертью за миллионы, восстановив гордость бедной страны за то, что она могла сравниться с более богатыми странами в области оборонных технологий. Умер в возрасте 85 лет.

Природа | 5 мин. Чтения

Две новые книги следуют за ключевыми участниками великой гонки вакцинации 2020 года. В статье Первые выстрелы журналист Брендан Боррелл рассказывает, как правительство США и ученые из Национального института здравоохранения США продвигают разработку национальных вакцин, в частности который использует информационную РНК, чтобы побудить клетки вырабатывать антитела, которые борются с вирусом, в партнерстве с биотехнологической компанией Moderna.В книге «Выстрел для спасения мира » журналист Грегори Цукерман рассматривает другие ключевые вакцины и рассматривает более широкую историческую перспективу, давая достоверный отчет об исследованиях, идеях и личностях. Взятые вместе, книги дают представление о некоторых людях и технологиях, которые активизировались, когда это было наиболее важно, а также о политике, которая сглаживала или блокировала их пути, пишет рецензент Наташа Лодер, редактор политики здравоохранения в The Economist .

Природа | 8 мин чтения

Futures: научная фантастика из

В сборнике рассказов на этой неделе для серии Nature ‘s Futures:

• Охотник за артефактами обнаруживает священную силу бесценного алмаза в мире, где Солнце обладает огромным интеллектом в «Остерегайтесь радуг».

• Контрабандист знаний рассматривает, как сбалансировать бухгалтерские книги в разделе «Аудит».

Где я работаю

Даниэль Бруна Леал де Оливейра, исследователь микробиологии и вирусологии в Университете Сан-Паулу, Бразилия Фото: Пабло Альбаренга для Nature

В лаборатории максимальной биобезопасности Университета Сан-Паулу в Бразилии Даниэль Бруна Леал де Оливейра смотрит в цифровой микроскоп, чтобы наблюдать структурные повреждения, которые SARS-CoV-2 наносит клеткам зеленой африканской обезьяны ( Chlorocebus sabaeus ). ).«В настоящее время мы можем наблюдать за молекулярными мутациями по мере их возникновения, используя компьютерное программное обеспечение наряду с передовыми лабораторными методами», — говорит де Оливейра, исследователь в области микробиологии и вирусологии. «Мы можем обнаружить вирусы, вызывающие респираторные заболевания, всего за 15 минут». (Природа | Читать 3 мин.)

Как физика придает структуру природе

Как это делают пчелы? Соты, в которых они хранят свой янтарный нектар, — это чудо точной инженерии, массив ячеек в форме призмы с идеально шестиугольным поперечным сечением.Восковые стенки имеют очень точную толщину, ячейки слегка наклонены от горизонтали, чтобы предотвратить вытекание вязкого меда, а вся соты выровнены с магнитным полем Земли. Тем не менее, эта структура создается без какого-либо плана или предвидения, когда многие пчелы работают одновременно и каким-то образом координируют свои усилия, чтобы избежать несовпадающих клеток.

Древнегреческий философ Папп Александрийский считал, что пчелы должны быть наделены «определенной геометрической предусмотрительностью.«И кто мог дать им эту мудрость, кроме Бога? Согласно Уильяму Кирби в 1852 году, пчелы — это «математики с небесами». Чарльз Дарвин не был так уверен, и он провел эксперименты, чтобы установить, способны ли пчелы строить идеальные соты, используя только развитые и унаследованные инстинкты, как предполагает его теория эволюции.

Но почему шестиугольники? Это простой вопрос геометрии. Если вы хотите упаковать ячейки, которые идентичны по форме и размеру, чтобы они заполняли всю плоскую плоскость, будут работать только три правильные формы (со всеми сторонами и углами): равносторонние треугольники, квадраты и шестиугольники. Из них шестиугольные ячейки требуют наименьшей общей длины стены по сравнению с треугольниками или квадратами той же площади. Поэтому разумно, что пчелы выберут шестиугольники, поскольку изготовление воска требует затрат энергии, и они захотят использовать как можно меньше — так же, как строители могут захотеть сэкономить на стоимости кирпичей.Это поняли в 18 веке, и Дарвин заявил, что шестиугольные соты «абсолютно идеальны с точки зрения экономии труда и воска».

Дарвин считал, что естественный отбор наделил пчел инстинктом для создания этих восковых камер, преимущество которых заключалось в том, что они требовали меньше энергии и времени по сравнению с камерами других форм. Но даже несмотря на то, что пчелы, кажется, обладают специальными способностями к измерению углов и толщины стенок, не все согласны с тем, насколько они должны на них полагаться.Это потому, что создание гексагональных массивов ячеек — это то, чем природа все равно занимается.

Как были обнаружены сверхмассивные черные дыры

Марк Дж.Рейд

Введение в Институт черной дыры. Инициатива черной дыры (BHI) была основана 100 лет спустя после того, как Карл Шварцшильд решил уравнения Эйнштейна для общей теории относительности — решение, описывающее черную дыру за десятилетия до появления первых астрономических доказательств их существования … УЗНАТЬ БОЛЬШЕ

Если вы надуваете слой пузырьков на поверхности воды — так называемый «плот с пузырьками» — пузырьки становятся шестиугольными или почти таковыми. Вы никогда не найдете плот из квадратных пузырей: если четыре стенки пузыря сходятся вместе, они мгновенно превращаются в соединения из трех стенок с более или менее равными углами в 120 градусов между ними, как в центре символа Mercedes-Benz.

Очевидно, нет агентов, которые создают эти плоты, как пчелы с сотами. Все, что руководит закономерностью, — это законы физики. У этих законов, очевидно, есть определенные предпочтения, такие как смещение в сторону трехстороннего соединения стенок пузыря. То же самое и с более сложными пенами. Если вы складываете пузыри в трех измерениях, продувая соломинку в таз с мыльной водой, вы увидите, что когда стенки пузыря встречаются в вершине, это всегда четырехстороннее соединение с углами между пересекающимися пленками, примерно равными примерно 109 градусы — угол, относящийся к четырехгранному геометрическому тетраэдру.

Что определяет эти правила соединения мыльной пленки и формы пузырьков? Природа заботится об экономии даже больше, чем пчелы. Пузырьки и мыльные пленки состоят из воды (с оболочкой из молекул мыла), а поверхностное натяжение на поверхности жидкости дает ей как можно меньшую площадь. Вот почему капли дождя имеют сферическую (более или менее) форму при падении: сфера имеет меньшую площадь поверхности, чем любая другая форма с таким же объемом.По той же причине на восковом листе капельки воды собираются в маленькие бусинки.

Это поверхностное натяжение объясняет структуру пузырей и пен. Пена будет стремиться найти структуру с наименьшим общим поверхностным натяжением, что означает наименьшую площадь стены из мыльной пленки. Но конфигурация пузырьковых стен также должна быть механически стабильной: буксиры в разных направлениях на стыке должны идеально уравновешиваться, точно так же, как силы должны быть уравновешены в стенах собора, если здание собирается устоять.Трехстороннее соединение в пузырчатой ​​пластине и четырехстороннее соединение в пене — это конфигурации, которые обеспечивают этот баланс.

Но те, кто думают (как и некоторые), что соты — это просто затвердевший пузырчатый плот из мягкого воска, могут затруднить объяснение того, как такой же шестиугольный массив клеток встречается в гнездах бумажных ос, которые строят не из воска, а из пережеванные комки волокнистой древесины и стебли растений, из которых они делают своего рода бумагу. Поверхностное натяжение здесь не только может иметь небольшое влияние, но также кажется очевидным, что разные типы ос имеют разные унаследованные инстинкты в отношении своего архитектурного дизайна, которые могут значительно отличаться от одного вида к другому.

Хотя геометрия стыков мыльной пленки и продиктована взаимодействием механических сил, она не говорит нам, какой будет форма пены. Типичная пена содержит многогранные ячейки самых разных форм и размеров. Присмотритесь, и вы увидите, что их края редко бывают идеально прямыми; они немного изогнуты. Это потому, что давление газа внутри ячейки или пузыря увеличивается по мере того, как пузырек становится меньше, поэтому стенка маленького пузыря рядом с большим пузырем будет немного выпирать наружу.Более того, некоторые грани имеют пять сторон, некоторые — шесть, а некоторые — всего четыре или даже три. При небольшом изгибе стенок все эти формы могут иметь четырехсторонние соединения, близкие к «четырехгранному» расположению, необходимому для механической устойчивости. Таким образом, формы ячеек обладают некоторой гибкостью (буквально). Пены, подчиняющиеся геометрическим правилам, довольно беспорядочные.

Предположим, что вы можете сделать «идеальную» пену, в которой все пузырьки имеют одинаковый размер. Какова же тогда идеальная форма ячейки, при которой общая площадь стенок пузыря должна быть как можно меньше, но при этом удовлетворяются требования к углам в стыках? Это обсуждалось в течение многих лет, и долгое время считалось, что идеальной формой ячейки является 14-гранный многогранник с квадратными и шестиугольными гранями.Но в 1993 году была открыта несколько более экономичная, хотя и менее упорядоченная структура, состоящая из повторяющейся группы из восьми различных форм ячеек. Этот более сложный узор послужил источником вдохновения для пенистого дизайна плавательного стадиона Олимпийских игр 2008 года в Пекине.

Правила формы ячеек в пеноматериалах также управляют некоторыми узорами, наблюдаемыми в живых клетках. Мало того, что сложный глаз мухи демонстрирует ту же гексагональную упаковку граней, что и пузырьковый плот, но и светочувствительные клетки в каждой из отдельных линз также сгруппированы в группы по четыре, которые выглядят точно так же, как мыльные пузыри.У мутантных мух с более чем четырьмя такими клетками в кластере расположение также более или менее идентично тому, которое могло бы быть у пузырей.

Из-за поверхностного натяжения мыльная пленка, натянутая на проволочную петлю, растягивается, как упругая мембрана батута.Если проволочный каркас изгибается, пленка также изгибается с элегантным контуром, который автоматически подсказывает вам наиболее экономичный с точки зрения материала способ закрыть пространство, ограниченное рамкой. Это может показать архитектору, как сделать крышу сложной конструкции, используя наименьшее количество материала. Однако во многом благодаря красоте и элегантности этих так называемых «минималистичных поверхностей», а также из-за их экономичности, такие архитекторы, как Фрей Отто, использовали их в своих зданиях.

Эти поверхности минимизируют не только их площадь поверхности, но и их общую кривизну.Чем круче изгиб, тем больше кривизна. Кривизна может быть положительной (выпуклости) или отрицательной (провалы, впадины и седла). Следовательно, криволинейная поверхность может иметь нулевую среднюю кривизну до тех пор, пока положительные и отрицательные стороны компенсируют друг друга.

Таким образом, лист может иметь большую кривизну, но при этом иметь очень маленькую или даже не иметь средней кривизны. Такая минимально изогнутая поверхность может разделить пространство на упорядоченный лабиринт проходов и каналов — сеть. Они называются периодическими минимальными поверхностями.(Периодичность просто означает структуру, которая идентично повторяется снова и снова, или, другими словами, регулярный образец.) Когда такие закономерности были обнаружены в 19 веке, они казались просто математической диковинкой. Но теперь мы знаем, что природа их использует.

Клетки многих различных типов организмов, от растений до миног и крыс, содержат мембраны с подобными микроскопическими структурами. Никто не знает, для чего они нужны, но они настолько широко распространены, что справедливо предположить, что они играют какую-то полезную роль.Возможно, они изолируют один биохимический процесс от другого, избегая перекрестных помех и помех. Или, может быть, они просто эффективный способ создания большого количества «рабочей поверхности», поскольку многие биохимические процессы происходят на поверхности мембран, куда могут быть встроены ферменты и другие активные молекулы. Какова бы ни была его функция, для создания такого лабиринта не требуются сложные генетические инструкции: законы физики сделают это за вас.

У некоторых бабочек, таких как европейская зеленая прическа и изумрудное сердце крупного рогатого скота, есть чешуйки крыльев, содержащие упорядоченный лабиринт из прочного материала, называемого хитином, в форме определенной периодической минимальной поверхности, называемой гироидом.Интерференция между световыми волнами, отражающимися от регулярных массивов гребней и других структур на поверхности чешуек крыла, приводит к исчезновению некоторых длин волн, то есть некоторых цветов, в то время как другие усиливают друг друга. Итак, здесь узоры служат средством создания цвета животных.

Скелет морского ежа Cidaris rugosa представляет собой пористую сетку, имеющую форму периодической минимальной поверхности другого типа. На самом деле это экзоскелет, расположенный вне мягких тканей организма, защитная оболочка, из которой вырастают опасно выглядящие шипы из того же минерала, что и мел и мрамор. Открытая решетчатая структура означает, что материал прочный, но не слишком тяжелый, как пенопласт, используемый для строительства самолетов.

Чтобы создать упорядоченные сети из твердых, жестких минералов, эти организмы, по-видимому, создают форму из мягких гибких мембран, а затем кристаллизуют твердый материал внутри одной из взаимопроникающих сетей.Другие существа могут создавать таким образом упорядоченную минеральную пену для более сложных целей. Из-за того, как свет отражается от элементов узорчатой ​​структуры, такие решетки могут действовать скорее как зеркала, ограничивая и направляя свет. Сотовое расположение полых микроскопических каналов внутри хитиновых шипов своеобразного морского червя, известного как морская мышь, превращает эти похожие на волосы структуры в естественные оптические волокна, которые могут направлять свет, заставляя существо менять цвет с красного на голубовато-зеленый в зависимости от направления движения. освещение.Это изменение цвета может служить отпугиванием хищников.

Этот принцип использования мягких тканей и мембран в качестве форм для формирования узорчатых минеральных экзоскелетов широко используется в море. У некоторых губок есть экзоскелеты, сделанные из минеральных стержней, связанных наподобие лазаных рам, которые выглядят удивительно похожими на узоры, образованные краями и стыками мыльных пленок в пене — не случайно, если поверхностное натяжение диктует архитектуру.

Такие процессы, известные как биоминерализация, дают впечатляющие результаты у морских организмов, называемых радиоляриями и диатомовыми водорослями.Некоторые из них имеют экзоскелеты с тонким рисунком, состоящие из сетки минеральных шестиугольников и пятиугольников: вы могли бы назвать их сотами моря. Когда немецкий биолог (и талантливый художник) Эрнст Геккель впервые увидел их формы в микроскоп в конце 19 века, он сделал их звездой в портфолио рисунков под названием Art Forms in Nature , которые оказали большое влияние на художников начала 20 века и до сих пор вызывают восхищение. Для Геккеля они, казалось, свидетельствовали о фундаментальном творчестве и артистизме в мире природы — предпочтении порядка и закономерностей, заложенных в самих законах природы.Даже если мы не разделяем это мнение сейчас, есть что-то в убеждении Геккеля, что узоры — это неудержимый импульс естественного мира, который мы имеем полное право считать красивым.

Филип Болл — автор книги Невидимое: опасное очарование невидимого и многих книг по науке и искусству.

Перепечатано с разрешения Паттерны в природе: почему мир природы выглядит именно так, , Филип Болл, опубликовано издательством Чикагского университета.© 2016, Marshall Editions. Все права защищены.

Электрические соты образуются, когда природа выходит из равновесия

Это электрические соты. Это то, что происходит, когда определенные виды электрически заряженных частиц проходят между острым и плоским электродом, но по пути натыкаются на лужу масла.

Возникающий полигональный узор — это то, что некоторые физики также называют нестабильностью окна-розетки, потому что он напоминает круглые витражи в готических церквях.Это то, что происходит, когда силы природы поддерживают электрический заряд в прерванной цепи.

Эта визуализация раскрывает фундаментальные принципы движения электричества через жидкости, которые инженеры могут использовать для разработки технологий печати, нагрева или биомедицины. Но это также напоминает нам, что не только люди ищут стабильности в нестабильном мире. Даже крошечные бессознательные объекты нуждаются в балансе. Подобные узоры можно увидеть в восковых сотах, глазках мух и мыльных пузырях.

Физики знали об этом явлении за несколько десятилетий до того, как Мухаммад Шахир Ниязи, 17-летний ученик средней школы из Пакистана, встретил электрические соты. В 2016 году, став одним из первых пакистанских участников Международного турнира молодых физиков, он повторил это явление и представил свою работу, как это сделал бы любой профессиональный ученый. Но он также разработал фотографические свидетельства заряженных ионов, создающих соты, и опубликовал свою работу в среду в журнале Royal Society Open Science.

Но сначала: как образуются соты?

Практически каждое электронное устройство в вашем доме содержит конденсаторы, которые накапливают электричество, что-то вроде батареи. Электричество проходит от верхнего электрода через изолятор к нижнему или заземляющему электроду.

Электрические соты ведут себя как конденсатор. В этом случае верхний электрод представляет собой иглу, которая подает высокое напряжение в воздух всего в нескольких сантиметрах над тонким слоем масла на другом плоском заземленном поверхностном электроде.

Высокое напряжение отделяет молекулы в воздухе от их электронов и создает так называемый коронный разряд, выливая эти электрически заряженные частицы или ионы, как вода из фонтана, на поверхность масла. Подобно тому, как молния стремится ударить по земле, эти ионы хотят попасть в свой заземляющий электрод. Но поскольку масло — неэффективный проводник, они не могут пройти через него.

«Можно сказать, что это расстроенная молния», — сказал Альберто Т. Перес Искьердо, физик из Севильского университета в Испании, чья работа 1997 года по этой теме вдохновила г-наПроект Ниязи.

Ионы начинают накапливаться на поверхности масла, пока их сила не станет слишком большой. Они опускаются вниз, образуя ямку в масле, которая обнажает нижний электрод, позволяя им найти свое основание.

Но теперь поверхность масла уже не ровная. В течение миллисекунд в слое образуются десятки шестиугольников, которые помогают поддерживать равновесие, требуемое природой. Многоугольники поддерживают равное количество энергии, поступающей в систему и выходящую из нее, и уравновешивают две силы — гравитацию, которая удерживает поверхность масла в горизонтальном положении, и электрическое поле, давящее на нее сверху.

Чтобы доказать, что ионы движутся, г-н Ниязи сфотографировал изображения теней, образованных их ветром, когда они выходили из иглы, и зарегистрировал тепло, предположительно возникающее из-за трения их движения через масло. Оказалось, что тепло исходит от иглы и рассеивается наружу, увеличиваясь со временем — даже через пять минут после образования сот.