Een internationaal team van onderzoekers, geleid door de Universiteit van Massachusetts Amherst, heeft een enorme dataset samengesteld die jarenlange informatie over de positie, migratie en interactie van haaien en wildvissen omvat. Dit onderzoek is direct relevant voor vissers, die in de loop der jaren een toenemend contact met haaien hebben gemeld. Het onderzoek, onlangs gepubliceerd in Ecological Applications en die gebaseerd is op een innovatief gebruik van akoestische telemetrie en machine learning, geeft ons het duidelijkste inzicht tot nu toe in complexe ecologische relaties en belooft een nuttig hulpmiddel te zijn bij voortdurende inspanningen voor natuurbehoud.

"Het is zo zeldzaam om interactie tussen meerdere soorten in de oceaan te observeren", zegt Lucas Griffin, co-hoofdauteur van het artikel en een postdoctoraal onderzoeker in milieubehoud aan de UMass Amherst. Dat komt omdat soorten zoals die waarop de onderzoekers zich concentreerden - grote hamerhaaien en stierhaaien, vergunningen en Atlantische tarpon - zich over honderden vierkante mijlen open oceaan kunnen uitstrekken. Er is al lang anekdotisch bewijs van de jachtvisgemeenschap dat gevallen van plundering - wanneer een haai een vis eet die is vastgehaakt - toeneemt, maar tot op heden zijn er geen harde gegevens om te ondersteunen of dergelijke ontmoetingen inderdaad toenemen en zo ja, waarom.

Voor dit onderzoek richtten de onderzoekers zich op de kustgebieden van de Florida Keys. Over een periode van drie jaar heeft het samenwerkende team bijna 300 akoestische ontvangers ingezet en 257 vissen (waaronder 73 haaien) met zenders gemerkt. Elke keer dat een van de getagde haaien of vissen binnen het bereik van de ontvanger zwom, werd zijn aanwezigheid geregistreerd en gelabeld met de datum en tijd. Deze benadering, akoestische telemetrie genaamd, gaf het team ongekende toegang tot de trek-, voortplantings- en voedingspatronen van haaien en jachtvissen. Het team liet hun onbewerkte gegevens vervolgens door een geavanceerd algoritme voor machine learning lopen om het ongelooflijk complexe samenspel van omgevingsfactoren te modelleren, zoals de tijd van het jaar, de maancyclus en de waterdiepte en temperatuur.

"Door akoestische telemetrie en machinaal leren te combineren, hebben we een groot aantal vragen over roofdieren en prooien kunnen beantwoorden", zegt Grace Casselberry, de andere co-hoofdauteur van het artikel en een afgestudeerde student in het programma in mariene wetenschappen en technologie aan de afdeling Milieu van UMass Amherst. Behoud. Het blijkt dat tarpon en vergunning elk jaar terugkeren naar dezelfde paaigronden, in dezelfde tijd van het jaar. Haaien weten dit:"ze lijken zich te herinneren waar en wanneer de tarpon en aggregaat toelaten", zegt Casselberry. Dat geldt ook voor vissers die, door jarenlange mond-tot-mondreclame over wanneer de vissen waar bijten, uiteindelijk proberen dezelfde vis aan de haak te slaan waar haaien zich mee voeden. Dit wetende, kunnen visserijbeheerders hun beheerstrategieën aanpassen om de belangen van haaien, wildvissen en vissers zo goed mogelijk te beschermen.

Ten slotte is het onderzoek van het team innovatief, niet alleen vanwege de methoden, maar ook vanwege de samenwerking. Een groot aantal instellingen deelde gegevens van getagde vissen, waaronder onderzoeksinstellingen, zoals de Universiteit van Miami en het Bimini Biological Field Station in de Bahama's, met overheidsinstanties, zoals de Florida Fish and Wildlife Conservation Commission, en de non-profit milieugroep Bonefish &Tarpon Trust. "We hebben ook uitgebreid samengewerkt met de lokale gemeenschap van visgidsen om wildvissen en haaien te helpen markeren en uitzoeken waar de ontvangers moeten worden geplaatst", zegt Griffin. "Ons laboratorium omarmt een collaboratieve en coöperatieve geest", zegt Andy Danylchuk, hoogleraar visconservering aan UMass Amherst en een van de senior auteurs van het artikel. "We zijn onze onderzoekspartners dankbaar en hopen dat onze wetenschap zal helpen om de instandhoudings- en beheerstrategieën voor zowel wildvissen als haaien aan te scherpen."