クジラはほとんどの時間を音を発さずに過ごしている。鳴音に基づく追跡——鯨類の移動と行動を研究するための標準的な手法——は、彼らの生涯の大部分を覆う盲点を残している。ノルウェー科学技術大学の新たな研究は、すでに海底に敷設されたセンサーネットワーク、すなわち海底光ファイバー通信ケーブルを用いて、そのギャップを埋める方法を発見した。
ロビン・アンドレ・ロルスタッドボトネンとマーティン・ランドローがNTNUの地球物理学予測センターで主導し、6月23日にPNASに掲載されたこの研究は、北極のスバールバル諸島沖の商用海底ケーブルにおける分散型音響センシング（DAS）が、泳ぐ体によって生成される流体力学的圧力場によって静かなシロナガスクジラを検出できることを実証している。
DASの仕組みと、その拡張方法
分散型音響センシングは、コヒーレントなレーザーパルスを光ファイバーに送り込むことで機能する。ガラス中の微視的な不純物が光のごく一部を光源に向かって反射させる——レイリー後方散乱である。音響波や圧力変動がファイバーにひずみを与えると、後方散乱光の位相がひずみに比例してシフトする。ファイバー中の光速は正確にわかっているため、インタロゲータは50キロメートル以上のケーブルに沿って約10メートルの精度で擾乱を特定できる。ケーブル全体が何千もの仮想的なひずみセンサーとなる。
DASは地震検出、パイプライン監視、クジラの音響追跡に使用されてきたが、標準的なDASは音響範囲の周波数、すなわちクジラが鳴くときに発する音波を記録する。ロルスタッドボトネンとランドローは、この技術を0.01から0.1ヘルツの超低周波領域に押し広げた。そこでは信号は音響ではなく流体力学的なもの、すなわち動く物体によって生み出される水の物理的変位である。
クジラが泳ぐとき、その体は水を押しのけ、周囲に圧力場と速度場を生成する。これは船が水中を移動するときに生じるのと同じ種類の信号だが、同等の距離では約100分の1の強さである。NTNUのチームは、1917年にレイリーが発表した非圧縮性流れにおける空洞崩壊を記述するモデルを、移動する音源——泳ぐクジラ——のケースに適応させた。音源がファイバーの真上にあるときのひずみ速度振幅は音源深度の逆三乗に比例するため、検出範囲はクジラで約40メートル、大型船で約550メートルに制限される。
実海域での実証
これは水槽実験ではなかった。チームはスバールバル諸島沖の実際の海底通信ケーブル——現役の北極インフラ、別の目的で収集され再分析されたデータ——を使用した。彼らは当時鳴いていなかったシロナガスクジラからの13の低周波流体力学的イベントを特定し、鳴音スペクトログラム（60〜20ヘルツのシロナガスクジラのダウンスイープ）と照合して種の同定を確認した。
船舶の動きは自動識別システムデータと照合して検証され、圧力場モデルの較正目標として使用された。信号は距離の逆三乗で減衰し、理論的予測と一致した。
これが可能にするもの
主な利点はカバレッジである。鳴かないクジラ——あるいは、多くのハクジラがそうであるように、標準的なDAS記録範囲を超える周波数帯で鳴くクジラ——は、従来の音響監視では見えない。流体力学的検出は、動物が音を発しているかどうかに関係なく機能する。この方法はスケーラブルでもある：すでに海底にある全球の海底通信ケーブル網は、原則として受動的な海洋哺乳類監視に転用できる可能性がある。
このアプローチはクジラ検出を超えた潜在的な応用も持つ。同じ超低周波感度は、従来の海洋観測センサーではケーブルネットワーク規模で解像できない海流、内部波、その他の流体力学的特徴の監視に使用できる可能性がある。
出典： Rørstadbotnen RA, Landrø M. Detection of silent whales using distributed acoustic sensing on submarine fiber-optic cables. PNAS. 2026;123(26):e2603077123. doi:10.1073/pnas.2603077123