В океане все движется. Волны толкают огромные морские воды, приливы и отливы, и со временем тектонические грохоты превращают морское дно. Со всем этим движением морская жизнь путешествует также, делая океаны одной из самых динамичных экосистем на Земле. Эта постоянная перетасовка может затруднить предсказание того, где конкретный морской вид может находиться в тот или иной день. Но это именно то, что Эллиот Хазен, ученый-рыболов из Национальной ассоциации океанических и атмосферных исследований (NOAA), пытается сделать с помощью нового программного обеспечения для моделирования.
Хейзен и команда других ученых в области рыболовства разработали EcoCast в целях сокращения непреднамеренного прилова охраняемых морских видов при одновременной поддержке устойчивого рыболовства; их результаты были опубликованы на прошлой неделе в журнале Science Advances . EcoCast уже используется, чтобы позволить рыбакам освобождать рыбаков в определенных охраняемых районах в Калифорнии, а NOAA работает над приложением для смартфона, которое даст рыбакам эти динамические данные в режиме реального времени.
Команда сосредоточилась на промысле California Drift Gillnet (DGN), который нацелен на широкополосных меч-рыб вдоль западного побережья США. Промысел, который в последние годы сократился, принес только 176 метрических тонн рыбы-меч в 2017 году - по сравнению с историческим максимумом в 2198 метрических тонн в 1985 году. Рыбаки DGN используют сетчатые сети, которые плавают вертикально в воде, чтобы поймать меч-рыбу, но сети часто ловят дополнительные виды - явление, известное как прилов, - включая находящихся под угрозой исчезновения тихоокеанских морских черепах, синих акул и калифорнийских морских львов.
Это не просто вопрос защиты исчезающих видов, объясняет Гари Берк, рыбак из Калифорнии и член коммерческого рыболовства Санта-Барбары. «Рыбаки не хотят прилова. Это ломает наше снаряжение, и это дорого. Поэтому нам нравится избегать этого ».
EcoCast учитывает множество океанографических переменных, чтобы составить карту, которая выделяет области, где рыбаки могут обнаружить высокие концентрации своих целевых видов, а не защищенные виды, которые они не хотят ловить.
В этом тематическом исследовании Хейзен использовал данные отслеживания и наблюдения для трех видов, которые могут оказаться в виде прилова: тихоокеанские морские черепахи, синие акулы и калифорнийские морские львы, а также сами меч-рыбы, чтобы определить, какие условия они предпочитают. Такие вещи, как температура воды, глубина воды, турбулентность воды и количество хлорофилла А - показателя количества пищи в области - объединяются, чтобы создать места, которые посещают определенные виды. Знание того, куда именно (и когда) путешествуют животные, может дать ученым представление о том, почему происходят эти закономерности.
Используя эту информацию в компьютерных моделях, исследователи могут создавать карты в EcoCast, в которых используются условия живого океана, чтобы предсказать, будут ли целевые виды присутствовать в каком-либо районе в какой-либо день - например, ваш ежедневный прогноз погоды, но с большим количеством переменных. «Ранее люди смотрели на управление в соответствии с одной переменной, такой как температура, - говорит Хейзен, - но мы знаем, что животные взаимодействуют с окружающей средой в разных масштабах и по разным причинам», - продолжил Хейзен, - «Наличие набора различных переменных океана дает лучший вид на океанический ландшафт, из которого выбирают животные ».
Использование программного обеспечения для динамического моделирования может быть лучшим способом для менеджеров принять решение о правилах рыболовства таким образом, чтобы защитить виды и сохранить ценный промысел. Это также может помочь принять решение о том, где должны находиться морские охраняемые районы - места, где рыболовство ограничено или запрещено - перед лицом быстрых изменений океана из-за изменения климата.
В настоящее время в калифорнийских правилах рыболовства DGN Тихоокеанская зона сохранения кожевенного покрова закрыта для промысла ежегодно с 15 августа по 15 ноября для защиты морских черепах от жаберных сетей. Однако, когда Хазен и его коллеги применили модель EcoCast к этим областям, они обнаружили, что динамические замыкания могут быть намного меньше по размеру - фактически, в 10 раз меньше - и все равно будут защищать черепах на том же уровне.
По словам Хайди Тейлор, менеджера по рыболовству из NOAA, работающего с промыслом DGN, этот динамизм и признание изменчивой экосистемы потенциально являются наиболее многообещающей особенностью EcoCast. Тейлор говорит: «Этот инструмент будет наиболее полезным для рыбаков, и важно, чтобы рыбаки использовали этот инструмент, чтобы взвесить свои варианты и принять взвешенное деловое решение о том, куда забрасывать свои сети». Тейлор надеется на возможность EcoCast. содействие процессу принятия решений, который окружает баланс жизнеспособного рыболовства с сохранением среды обитания в океане.
Благодаря ежедневному обновлению карты, EcoCast, безусловно, может помочь определить, куда рыболовец-жабер может отправиться в ту или иную поездку, и Берк говорит, что рыбаки готовы попробовать новые доступные бесплатные данные.
Точная настройка EcoCast для точного прогноза местонахождения популяций различных морских видов находится в стадии разработки. Поскольку наши климатические изменения и океаны становятся теплее, животные будут изменять свои обычные маршруты и модели поведения. EcoCast необходимо будет постоянно обновлять по мере поступления новой информации. Но плавность EcoCast - это красота.
Узнайте больше о морях с порталом Смитсоновского океана.
