本文深入研究了水母大规模聚集的机制，提出了一种基于主动布朗粒子模型的新理论框架。研究者将水母视为主动布朗粒子，模拟了它们在受限和开放环境中的动态行为。水母通过自发信号（如化学信息素）引导聚集，行为决策受水流、涡流和信号浓度等多重因素影响。体积排斥和边界效应也塑造了群体结构。数值模拟揭示了水母从稀疏分布到高密度聚集的相变过程，这种相变由行为决策的反馈机制驱动。研究还强调了环境因素如水流和涡流对水母聚集的影响，并指出实验环境可能因边界效应导致结果失真。未来研究可以考虑水母的三维运动和更复杂的水动力学。

🧪水母通过自身运动产生化学信号，如性信息素，这些信号在水中扩散形成梯度，引导其他水母聚集。

🌊水母的行为决策受多种环境因素驱动，包括水流方向、涡流强度和自发信号浓度，这些因素共同影响水母的游动方向和速度。

🚧水母在彼此靠近或接近环境边界时会产生排斥力，从而调整方向以避免碰撞，同时维持群体的结构。

📈数值模拟显示，水母通过化学信号的吸引形成局部高密度区域，当信号浓度超过阈值时，触发“感知反应”，导致从无序分布到高密度聚集的相变。

🌀在开放水域中，水流和涡流对水母的聚集有显著影响。例如，逆流方向易形成水母“汇聚区”，涡流中心则易形成稳定的聚集点。