29 aprel 2026-cı il|Diana Udel tərəfindən|Lisa Lock tərəfindən redaktə edilib , Robert Egan tərəfindən nəzərdən keçirilib

Redaktorların qeydləri

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

npj Climate and Atmospheric Science jurnalında dərc olunan yeni bir araşdırma göstərir ki, elektron etiketli köpəkbalıqları mobil sensorlar kimi xidmət edə bilər və ənənəvi metodlardan istifadə edərək müşahidə edilməsi çətin olan bölgələrdə okean iqlim məlumatlarını toplaya bilər.

Tədqiqata Mayami Universitetinin Rozenstiel Dəniz, Atmosfer və Yer Elmləri Məktəbində və Abess Ekosistem Elmi və Siyasəti Mərkəzində doktorantura tələbəsi kimi tədqiqat aparmış fəlsəfə doktoru Laura H. McDonnell rəhbərlik edir. Nəticələr göstərir ki, etiketli köpəkbalıqlar tərəfindən toplanan temperatur və dərinlik məlumatlarının Şimal-Qərb Atlantikasının dinamik bölgələrində okean proqnozlarının dəqiqliyini artıra biləcəyini göstərir.

Köpəkbalığı tərəfindən toplanan məlumatları mövsümi iqlim modelinə daxil etməklə, MakDonnell və onun komandası müəyyən bölgələrdə okean səthindəki proqnoz səhvlərinin əhəmiyyətli dərəcədə azaldığını, müəyyən hallarda isə 40%-ə qədər irəliləyiş əldə etdiyini aşkar etdilər.

Bu, heyvanlardan keçən sensor məlumatlarını mövsümi iqlim modelinə eksperimental olaraq inteqrasiya edən və proqnoz göstəricilərinə təsirini ölçən ilk tədqiqatdır ki, bu da gələcəkdə əməliyyat istifadəsi üçün potensialı göstərir.

Hazırda Vuds Hol Okeanoqrafiya İnstitutunda (WHOI) postdoktorantura tədqiqatçısı olan MakDonnell bildirib ki, “Köpəkbalıqları artıq okeanın müşahidə etməyimiz çətin olan hissələrində hərəkət edirlər. Bu tədqiqat göstərir ki, topladıqları məlumatlar vacib boşluqları doldurmağa kömək edə bilər və diqqətlə istifadə edildikdə, okean şəraitini necə proqnozlaşdırdığımızı yaxşılaşdıra bilər.”

Fənlərarası əməkdaşlıq innovasiyanı stimullaşdırır

Tədqiqat, keçmiş Rozenstiel Məktəbinin köpəkbalığı üzrə alimi, fəlsəfə doktoru Neil Hammerschlag və hazırda Rozenstiel Məktəbinin dekanı olan atmosfer alimi, fəlsəfə doktoru Ben Kirtman arasında fənlərarası əməkdaşlıqdan irəli gəlir. 2018-ci ildə onlar Hammerschlag laboratoriyası tərəfindən köpəkbalığı ekologiyasını öyrənmək üçün istifadə edilən köpəkbalığı etiketləmə tədqiqatlarından əldə edilən məlumatların iqlim modelləşdirməsinə də fayda verə biləcəyini qəbul etdilər.

Köpəkbalıqlarına bərkidilmiş peyk etiketləri okeanda səyahət edərkən dərinliyi və temperaturu qeydə alır, bu məlumatları demək olar ki, real vaxt rejimində toplayır və ötürür. Bu etiketlər uzun müddətdir ki, alimlərə köpəkbalıqlarının hərəkətlərini izləməyə kömək etsə də, əməkdaşlıq yeni bir tətbiq və yeni bir konsepsiya sübutu yaratmaq üçün bir şans açdı: eyni məlumatlardan iqlim proqnozlarını təkmilləşdirmək üçün istifadə etmək.

Kirtman bildirib ki, “Köpəkbalıqları kimi dəniz yırtıcıları təbii olaraq cəbhələr və burulğanlar kimi dinamik okean xüsusiyyətlərini axtarırlar. Bunlar modellərin tez-tez kifayət qədər müşahidə aparmadığı sahələrdir.”

Köpəkbalıqlarını okean müşahidəçisi kimi sınaqdan keçirmək

McDonnell və Hammerschlag Şimal-Qərb Atlantikdə 18 mavi köpəkbalığı (Prionace glauca) və bir qısaüzlü mako köpəkbalığı (Isurus oxyrinchus) qeydə alıblar. Ümumdünya Səhiyyə Təşkilatının (ÜST) okeanoqrafı və tədqiqatın həmmüəllifi Camrin Braun, McDonnell və Hammerschlag-ı yerli bir balıqçı ilə əlaqələndirərək və proqnoz məlumatlarının təhlilinə rəhbərlik etməklə Keyp-Kod, MA yaxınlığında bu sahə işinin asanlaşdırılmasına kömək etdi. Köpəkbalıqları təxminən 2000 metrə qədər müxtəlif yerlərdə və dərinliklərdə 8200-dən çox temperatur dərinliyi profili ötürdülər.

Tədqiqatın həmmüəllifi və Köpəkbalığı Tədqiqat Fondunun icraçı direktoru Hammerşlaq bildirib ki, “Bu tədqiqatın əsas məqsədi temperatur və dərinlik məlumatları ilə yanaşı, yer məlumatlarını da ötürə bilən daha inkişaf etmiş bir etiketin yenidən təyin edilməsi idi. Bu, bizə yeraltı okean şəraitini məlum dəqiqliklə birbaşa müəyyən yerlərlə əlaqələndirməyə imkan verdi.”

Kirtman bu məlumatların bir alt dəstini, mövsümi proqnozlaşdırma tətbiqlərində istifadə edilən və Kirtmanın aparıcı alimi olduğu Milli Okean və Atmosfer Administrasiyasının əməliyyat Şimali Amerika Çox Modelli Ansamblı (NMME) sisteminin bir hissəsini təşkil edən birləşmiş okean-atmosfer-buz-quru modeli olan İcma İqlim Sistemi Modelinə inteqrasiya etmişdir.

Komanda faktiki iqlim şəraitini ənənəvi modellərdən, eləcə də köpək balığı haqqında toplanmış məlumatları birləşdirən proqnozlarla müqayisə etdi. Nəticələr, xüsusən də dəniz ekosistemləri və balıqçılıq üçün vacib olan dinamik sahil və şelf bölgələrində proqnoz göstəricilərində ölçülə bilən irəliləyişlər göstərdi.

Tədqiqatçılar heyvanlardan əldə edilən sensorların ənənəvi müşahidə sistemlərinin əvəzedicisi deyil, tamamlayıcı bir vasitə olduğunu vurğulayırlar.

MakDonnell əlavə edib ki, “Nişanlı köpəkbalıqları ənənəvi müşahidə sistemlərini əvəz etməyəcək. İlkin nəticələr göstərir ki, nişanlı dəniz yırtıcıları səthdə və dərinlikdə tamamlayıcı in-situ müşahidələr təmin edə bilər.”

Niyə vacibdir

Dəqiq okean proqnozları balıqçılıq idarəçiliyi, dəniz əməliyyatları və iqlim dəyişkənliyinin sahil icmalarına necə təsir etdiyini anlamaq üçün çox vacibdir. Lakin, proqnozlar çox vaxt şəraitin sürətlə dəyişdiyi və müşahidə məlumatlarının çatışmadığı bölgələrdə ən az etibarlı olur.

Heyvanlarda daşınan sensorlar, dəniz məhsulları təchizatı zəncirlərindən iqlimə uyğunlaşma planlaşdırmasına qədər bir çox sektorda qərar qəbuletməni dəstəkləyən proqnozları gücləndirə bilər.

Hammerşlaq bildirib ki, “Dəniz heyvanları artıq ətraf mühit şəraiti ilə bağlı davranışlarını anlamaq üçün izlənilir, lakin bu tədqiqat bu məlumatların proqnozlaşdırma və iqlim tətbiqləri üçün necə istifadə edilə biləcəyini göstərir”.

Braun bildirib ki, “Balıqçılıq və sahil icmaları üçün okean proqnozlarında kiçik irəliləyişlər böyük fərq yarada bilər. Qeyri-müəyyənliyin azaldılması insanların harada balıq tutmaq, resursları necə idarə etmək və ya dəyişən şəraitə necə reaksiya vermək kimi planlar qurmasına kömək edir.”

Nəşr detalları

Laura H. McDonnell və digərləri, Dinamik okeanda köpək balığı ilə ötürülən sensor məlumatlarından istifadə edərək mövsümi iqlim proqnozunun təkmilləşdirilməsi, npj İqlim və Atmosfer Elmi (2026). DOI: 10.1038/s41612-026-01394-9