Modern Balıkçılık Yönetimi'nde Su Altı Tespit Ekipmanının Rolü

Olay: Teknoloji Odaklı Balıkçılık Uygulamalarına Geçiş

Balıkçılık sektörü 2020 yılından bu yana oldukça değişti. Büyük ticari balık avı yapan teknelerin yaklaşık üçte ikisi, balık tutmayı iyileştirmek ve çevresel kurallara uymak amacıyla artık su altı sensörleri ve diğer teknolojik ekipmanları kullanıyor. Neden mi? 2024 yılında yayımlanan yeni araştırmalar, balıkçıların bu teknolojileri benimsemesi durumunda, geleneksel yöntemler kullananlara kıyasla %41 daha az genç balık yakaladıklarını gösteriyor. Günümüzde denizdeki çoğu kaptan, çok ışınlı sonar sistemleri ile farklı türdeki balıkları birbirinden ayırt edebilen bilgisayar programlarına dayanıyor. Bu araçlar, balık sürülerinin her yönde nerede bulunduğunu görmelerine yardımcı olur ve böylece hasat öncesinde minimum balık boyutlarıyla ilgili düzenlemelere uymalarını kolaylaştırır.

Prensip: Sonarın Balık Stoklarının Değerlendirilmesini Nasıl Artırdığı

En son görüntüleme sonar teknolojisi, 1,8 MHz frekanslı ışınlar göndererek kalabalık balık sürülerinin içinde tek tek balık şekillerini ayırt edebilir. Kalibrasyon testleri, bu sistemin balık uzunluklarında yaklaşık artı eksi 7 cm hassasiyetle oldukça doğru ölçümler yaptığını göstermektedir. Bu sistemleri ön plana çıkaran şey, çift eksenli tarama özelliğidir. Geleneksel ekolokların sadece yüzeye bakmasının aksine, bu sistemler su kolonu boyunca yapılan hacim ölçümlerine dayanarak biyokütleyi hesaplar. Balıkçılar ve araştırmacılar bu teknolojiyi gerçek trol avlamalarıyla karşılaştırmıştır ve açık sularda ve dibde yaşayan popülasyonlarda hangi tür balıkların bulunduğunu belirlemede sonuçlar zamanın yaklaşık %89'unda örtüşmektedir.

Trend: Ticari Balıkçılık Operasyonlarında Gerçek Zamanlı Veri Entegrasyonu

Balıkçılar, suları taramadan yaklaşık 90 saniye sonra artık ses dalgısı okumalarının işlenmesini ve uydu bağlantılı panollarda görüntülenmesini sağlayabiliyor ve bu da av miktarlarını sevk ederken yönetmelerine yardımcı oluyor. Yeni sistem, kaptanların olgun balıkların bolca bulunduğu bölgelere odaklanmalarına olanak tanırken, koruma altındaki alanlardan ve balıkların çok küçük olduğu yerlerden uzak durmalarını sağlıyor. Kuzey Atlantik'teki ringa balığı avlama alanlarından elde edilen erken sonuçlar ayrıca ilginç bir durum gösteriyor. Tekneler bu gerçek zamanlı ses dalgısı haritalarını otomatik sıralama ekipmanlarıyla birleştirdiklerinde, doğru türdeki balıkların yaklaşık %23 daha fazlasını elde edebiliyorlar. Bu mantıklı çünkü kimse açık denizde yanlış şeyleri kovalamak için zaman kaybetmek istemez.

Görüntüleme Ses Dalgası ile Balık Boyu Nasıl Doğru Şekilde Tahmin Edilir

Görüntüleme sonar sistemleri, balık biyomasının değerlendirilmesini invaziv olmayan boy ölçüm imkanı sunarak dönüştürdü. Sinyal işleme ve transdüser teknolojisindeki son gelişmeler, bu sistemlerin zorlu su altı koşullarında bile milimetre düzeyinde doğruluk elde etmesini mümkün kıldı.

Görüntüleme Sonar Kullanarak Balık Boyu Tahmininde Algoritmik Yaklaşımlar ve Kalibrasyon

Günümüzün görüntüleme sonar sistemleri, zorlu akustik gölgeleri okumak ve balıklardaki yüzme keselerini tespit etmek için kenar algılama tekniklerini makine öğrenimiyle birleştirerek çalışır. Geçen yıl yapılan bazı testler, bu sistemlerin altı farklı ticari öneme sahip balık türü boyunca ölçümlerde yaklaşık %97 doğruluk oranına ulaştığını göstermiştir, ancak bu yalnızca bilinen uzunlukta standart referans nesnelerine karşı doğru şekilde kalibre edildiklerinde mümkündür. Çoğu uzman, sabit metal çubukların yanı sıra yakalanarak tutulan gerçek canlı balıkların da dahil edildiği günlük kalibrasyon yapılması önermektedir. Bu, sıcaklık değişimlerinin zamanla sonar ekipmanının kendisini nasıl etkileyebileceğini telafi etmeye yardımcı olur. Bu kalibrasyonların doğru yapılması, su altındaki güvenilir veri toplamayı sağlarken büyük fark yaratır.

Yüksek Çözünürlüklü Sonar Boyut Tahminlerinin Alan Doğrulaması

Bering Denizi'nde yapılan test operasyonlarında, su altı radarının balık uzunlukları için ölçtüğü değerler ile ağlardan alınan gerçek ölçümler arasında yaklaşık %92 uyum olduğu tespit edildi (NOAA'nın 2022 yılında bildirdiği gibi), yaklaşık 15 bin bireysel balık örneği değerlendirildi. Diğer %8'lik fark ise çoğunlukla hızlı hareket eden açık deniz balığı türlerinden kaynaklandı çünkü su altı radarı sadece saniyede 30 kare hızında görüntü yakalar ve bu canlılar hareket halindeyken tamamen uzandıklarında bazen kaçırabiliyor. Modern ekipmanlar, balık sürülerinin hem su yüzeyinin üzerinde hem de altında farklı açılardan alınan görüntülerini analiz eden özel bilgisayar programları çalıştırarak bu sorunu gidermeye çalışıyor.

Çekişme Analizi: Görsel Tanımlama ile Su Altı Radarına Dayalı Ölçümler Arasındaki Uyuşmazlıklar

Görüntüleme sonarı, dalgıçların ekleyebileceği bu can sıkıcı ölçüm sapmalarını kesinlikle ortadan kaldırır ancak dil balığı gibi yassılaşmış balıklar için ne kadar iyi çalıştığı konusunda hâlâ bazı anlaşmazlıklar var. Geçen yıl yapılan bir çalışma ilginç bir şey gösterdi: yassı balıklarda ölçülen boyutlarda, daha yuvarlak türlerle karşılaştırıldığında yaklaşık %22 daha büyük farklar oluşuyor. Sorunun kaynağı, bu düz canlıların deniz tabanına nasıl yayıldıklarıyla ilgili gibi görünüyor; sonar ekipmanı, onların açılarını gerçek uzunluk değişimleriyle karıştırıyor. Ancak iyi haber şu: insanlar, yatay ve dikey taramalarda ölçümleri kontrol eden bu gelişmiş çift ışın sistemlerini kullanmaya başladığında, hata oranları %5'in altına düştü. Bu teknolojiye, arada sırada yaşanan aksaklıklara rağmen, giderek daha fazla araştırmacının yönelmesi hiç de şaşırtıcı değil.

Karmaşık Ortamlarda ARIS Sonarı: Hassas Balık Tespiti ve Boyutlandırma

Sulandırmalı Sularda Balık Tespiti ve Boyutlandırmasında ARIS Sonarının Operasyonel Avantajları

Adaptive Resolution Imaging Sonar (ARIS) sistemi, görünürlüğün kötü olduğu ve normal optik tekniklerin artık işe yaramadığı durumlarda oldukça iyi çalışır. Sonar, su içindeki çamur ve tefe nüfuz edebilen yaklaşık 1,8 MHz frekansında yüksek frekanslı sinyaller gönderir. Bu sistem, turna ve sazan gibi dibe yakın yaşayan canlıların boyutlarını belirlemede önemli olan, bireysel balık şekillerini yaklaşık 0,3 derece ışın genişliği doğruluğu ile belirleyebilecek kadar detaylı görüntüler oluşturur ve özellikle her şeyin aynı göründüğü bu bulanık nehirlerde büyük önem taşır. Fisheries Research dergisinde 2021 yılında yayımlanan bir çalışma ilginç bir sonuç daha ortaya koymuştur. Araştırmacılar ARIS sistemini bulanık akvaryum koşullarında test etmiş ve farklı balık türlerinin yaklaşık yüzde 82'sini doğru tanımlayabilmiştir. Sistem, kirli sularda renklerin solması nedeniyle renklere güvenmek yerine, balıkların hareket biçimlerine ve vücut yapılarına odaklanır. Bu teknolojiyi kullanan saha çalışanları, özellikle her dakikanın önemli olduğu zorlu saha araştırmalarında, değerlendirmelerin aynı bölgelerde ağ kullanmaya kıyasla yaklaşık yüzde 40 daha az zaman aldığını belirtmektedir.

Vaka Çalışması: Mississippi Nehri'ndeki Sazan Araştırmalarında ARIS Uygulaması

2022 yılında bilim insanları, Mississippi Nehri'ne dökülen yaklaşık 15 mil uzunluğundaki oldukça bulanık sularda gelişmiş ARIS 3000 sistemlerini kullandı. Buldukları şey aslında oldukça şaşırtıcıydı. Sonar cihazları, okullar halinde bir araya toplanmış balıkların içinde bile yaklaşık 2 santimetrelik bireysel sazan boyutlarını ayırt edebiliyordu. Ortaya çıkan sonuç, burada üreme amacıyla yaklaşık 18.700 yetişkin balık bulunduğu ve bu sayı daha önce tahmin edilenden çok daha fazlaydı. Bu sayıları daha sonra seçici ağlama operasyonları yaparak da kontrol ettiler. En iyi kısım? Bu yöntem hiçbir üreme alanına zarar vermediği için koruma çabaları açısından büyük önem taşıyor. Ayrıca balıkçılık görevlilerine geleneksel araştırmalar için haftalarca beklemek zorunda kalmadan, mevcut balık sayısı hakkında anında veri sağladı.

Strateji: Okul Ayırımı İçin Transdüser Yerleşimi ve Kare Hızının Optimize Edilmesi

En iyi sonuçlar için ARIS transdüserlerini su yüzeyinin yaklaşık 1,2 ila 1,5 metre altında yerleştirin. Bu derinlik, sistemin nesneleri algılama menzilini (maksimum yaklaşık 40 metre) korurken aynı zamanda piksel başına yaklaşık 2 mm çözünürlüğe sahip detaylı görüntüler elde etme arasında iyi bir denge kurmanıza yardımcı olur. Güçlü su akıntılarıyla çalışırken kare hızını saniyede 15 kareye çıkarmak büyük fark yaratır. Hızlı akan sularda balık boylarını hesaplarken, hareket bulanıklığından dolayı aksi halde net olan okumaların bozulduğunu gözlemledik. Alan tecrübemiz ayrıca ilginç bir şey daha gösterdi. Sonar ünitesini yaklaşık 30 derece aşağı yönde açılandırarak sürü içindeki bireysel balıkları birbirinden ayırma yeteneğimizi önemli ölçüde artırıyoruz. Bu özellikle sediment seviyesinin yüksek olduğu çamurlu sularda çok iyi çalışıyor ve test çalışmalarımıza göre ayrım yapabilme kapasitemizi yaklaşık üçte bir oranında artırıyor.

Yüksek Frekanslı Sonar Doğruluklarında Teknik Sınırlar ve İlerlemeler

Yüksek Frekanslı Sonar Ölçümünde Dalga Boyu ile Hedef Çözünürlüğü Arasındaki İlişki

1 MHz'in üzerinde çalışan su altı tespit ekipmanları milimetre ölçekli çözünürlük sağlar ancak frekans ile etkili menzil arasındaki ters ilişkiyle karşı karşıyadır. Daha kısa dalgaboyları (1,6 MHz'de 2,3 mm) balık omurgasının hassas ölçülmesini mümkün kılar, buna karşılık 500 kHz'in altındaki sistemler detaydan ödün vererek %30 daha fazla derinlik nüfuzu elde eder. Balıkçılık sektörü artık 25 metrenin altında kalan derinliklerde 0,5 cm'lik hedef çözünürlüğü ile %85 sinyal korumasını dengeleyebilmek için 1,2–2 MHz arası sistemler kullanmaktadır. Son zamanlarda yapılan algoritma gelişmeleri faz-farkı dizi analizi ile bulanıklık girişimini aşmayı sağlamıştır.

Veri Noktası: Ağ Örneklemesi ile 1,6 MHz Sonar Okumaları Arasında %92 Korelasyon (NOAA, 2022)

NOAA'nın Chesapeake Körfezi kıyı sularında yaptığı karşılaştırmalı çalışmada, 12 tür boyunca sonarla belirlenen balık uzunlukları trol avlamalarıyla doğrulandı. 1.6 MHz sistemleri şunları başardı: - Çizgili levrek için %2,8 ortalama mutlak hata (35–80 cm aralığı) - Boy dağılımı histogramlarında %91,7 örtüşme. Sapmalar özellikle 18 m'den derin sularda meydana geldi ve akustik gölgeler ölçüm tutarlılığını %14 azalttı.

Sektörün Paradoksu: Daha Yüksek Frekans – Her Zaman Daha İyi – Derin Sularda Sinyal Zayıflaması

2.4 MHz sistemler 0.3 cm boyutlarını ayırt edebilse de, küresel yayılım kaybı nedeniyle etkili menzilleri her 10 m derinlik artışıyla %48 oranında düşer. 40 m derinlikte, 400–700 kHz alternatifleri hedef tanıma doğruluğunu %72 seviyesinde korurken yüksek frekanslı üniteler sadece %29'luk bir doğruluk sağlar. Soğuk su termoklinleri yüksek frekanslı sinyalleri daha da kötüleştirir; 2023 yılı saha testlerinde 10°C altındaki tabakalarda 1.8 MHz ışın zayıflama oranlarının üç katına çıktığı görüldü.

Saha Temelli ve Geleneksel Balık Boyu Ölçümü: Pratik Bir Karşılaştırma

Sahada Balık Boyu Ölçüm Tekniklerinin Taşınabilirlik ve Hız Avantajları

Araştırmacılar artık 4 kg'dan daha hafif olan bu küçük el tipi sonar cihazlarını kullanarak balıkları sayabilen oldukça etkileyici su altı ekipmanlarına erişime sahipler. Bu cihazlar küçük teknelerden veya hatta karadan atılabilir, bu da büyük ekiplerin gün boyu ağları suya çekip sonra yakaladıklarını saatlerce sıraladığı eski yöntemlere kıyasla büyük bir ilerlemedir. Yeni saha sistemleri, okulun tamamının büyüklüğü hakkında genellikle sadece 10 dakika içinde anında okuma yapar. Testler, taşınabilir görüntüleme sonarlarının görüş koşullarının çok kötü olduğu durumlarda bile yaklaşık %89 doğruluk oranına ulaştığını göstermiştir ve numuneler laboratuvara gönderildikten sonra günlerce sonuç beklenmeden maliyetli laboratuvar cihazlarıyla aynı performansı sergilemektedir.

Geleneksel Balık Ölçüm Yöntemleriyle Sonar Karşılaştırması: Av Temelli Örnekleme ve Envasive Olmayan Görüntüleme

Bilim insanları balıkları incelemek için yakaladıklarında aslında ekosistemi bozar ve boyutla ilgili bazı önemli ayrıntıları kaçırırlar. Stereo-sonar teknolojisi kullanan çalışmalara göre, dalıcılar mercan resiflerindeki popülasyonları ölçerken daha büyük balıkları gözden kaçırmaya meyillidir ve uzunlukları yaklaşık olarak %12 oranında hafife alırlar. Enjeksiyon yapmayan görüntüleme teknikleri, deniz yaşamını öldürmeden veya zarar vermeden daha iyi sonuçlar sunar. Fisheries Research'te yayımlanan bir çalışmayı örnek alalım; orada sonar ölçümlerinin levrek popülasyonları için görsel olarak su altından sayılanlara kıyasla yaklaşık %5 daha doğru sonuç verdiği bulunmuştur. Yine de, bazı biyolojik bilgileri henüz sonarın alamadığı durumlar olduğu için geleneksel yöntemler hâlâ kullanılmaya devam eder; örneğin balık kemiklerinin içindeki yaş halkaları, tarihi ve büyüme modelleri hakkında bize çok şey anlatır.

Strateji: Sonar ve Fiziksel Sürüklenerek Avlama Yöntemlerini Birleştiren Hibrit İzleme Programları

Balıkçılık yönetim grupları, her gün yaklaşık 2 ila 5 kilometrekarelik alanları kapsayan düzenli sonar taramalarını, normal yoğunluğun sadece %10'u kadar seçici tral balıkçılığıyla birleştirmeye başladı. Bu kombinasyon, deniz habitatlarına verilen zararı yaklaşık %40 ila %60 oranında azaltıyor ve aynı zamanda araştırmacıların sonar ekranlarında gördükleriyle ağlara takılan gerçek balıkları karşılaştırmasına olanak sağlıyor. Geçen yıl NOAA'nın yaptığı deneme çalışmasının sonuçlarına göre, bu karma yöntem geleneksel tral taramalarına kıyasla geri denize atılan ölü balık sayısını yaklaşık %18 oranında azalttı. Sonuç olarak, farklı tekniklerin birleştirilmesi hem ekosistem koruma hem de balık popülasyonları hakkında doğru bilgi edinme açısından daha iyi çalışıyor.