1. Anasayfa
  2. İlim

Araştırmacılar, Penguenlerin Avlanma Davranışlarını Anlamak İçin Gözlük Geliştirdi!

Araştırmacılar, Penguenlerin Avlanma Davranışlarını Anlamak İçin Gözlük Geliştirdi!
0

Artık bir penguenin gözünden okyanusu görmek mümkün. 28 Ocak’ta PeerJ dergisinde yayınlanan bir çalışmada Uluslararası bir araştırma ekibi, penguenlerin ne kadar av yemeleri gerektiğini, balıkların nerede bulunduğunu ve yemeklerine ulaşmak için ne kadar enerji harcadıklarını takip etmelerine yardımcı olabilecek yeni bir hayvana takılan kamera sistemi olan PenguCams isimli bir cihaz geliştirdiklerini belirtti.[1]

PenguCams ve National Geographic’in Crittercam’i gibi hayvanlara takılan kameralar, araştırmacıların normalde gözlemlenmesi oldukça zor olan davranışları inceleyebilmesine olanak tanıyor. İncelenen bu davranışlar arasında penguenlerin avlarıyla etkileşimi de bulunuyordu. Genellikle penguenlerin dışkı örnekleri veya ölü kuşların mide içeriğinin incelenmesiyle yapılsa da uzmanlar bu yeni yöntemin penguenlerin yiyeceğe ulaşmak için ne kadar çaba harcadıklarını anlamaya yardımcı olacağının altını çiziyor. Ayrıca bir hayvanın nasıl avlandığını ve ne kadar av tüketmesi gerektiğini anlamak, belirli bölgelerde belirli avlar için beslenme davranışı değişikliğinin nedenlerini anlamaya katkıda bulunabilir.

Çalışma kapsamında, Yeni Zelanda’daki Humboldt, Tawaki ve Kral penguenlerine hafif kameralar yerleştirildi. Ekip, penguenlerin gagası ile kamera arasındaki bilinen mesafeyi kullanarak bir “düzeltme faktörü” (gözlemlenen değeri ayarlayan bir sayı) belirledi. Bilim insanları, avın yenmeden hemen önce kaydedilen bir görüntü karesinde avın piksel cinsinden boyutlarını (uzunluk veya yükseklik) ölçebiliyor. Ardından bu piksel değerleri milimetreye dönüştürülerek penguenlerin her avlanma seferinde ne kadar enerji depoladığı hesaplanabiliyor.

Tüm Reklamları Kapat

Ekip, video kayıtlarını analiz etmek için bilinen boyutlara sahip bir ızgara gibi bir referans nesnesi kullanarak bu testleri farklı mesafelerde, su tuzluluğu seviyelerinde ve açılarda gerçekleştirdi. Ardından bu verileri kullanarak, test edilen mesafe aralığının ötesindeki uzaklıklar için düzeltme faktörlerini tahmin eden doğrusal modeller oluşturdular. Geliştirilen bu yeni faktör; mesafe, ışık kırılması ve görüntü bozulmasını hesaba katarak su altında hassas ölçüm yapmayı mümkün kılıyor.

Araştırma, ışık kırılmasındaki farklılıklar nedeniyle düzeltme faktörlerinin hava ve su ortamlarında belirgin ölçüde değiştiğini gösterdi. Ancak tuzlu ve tatlı sularda bu faktörler tutarlılığını koruduğundan, uzmanlar yöntemin gelecekte birçok farklı deniz habitatında kullanılabileceği öngörüyor. Çalışmanın ortak yazarlarından Yeni Zelanda’daki Otago Üniversitesi’nde öğrenci olan Owen Dabkowski yaptığı açıklamada şunları söylüyor:

Hayvanlara takılan kamera görüntüleriyle deniz yırtıcılarını incelemek için yeni bir yöntem geliştirdik. Düzeltme faktörü, basit bir yöntemle video görüntülerinden doğrudan ölçüm alınmasını sağlıyor. Bu yenilikçi teknik, avın enerji değerinin hesaplanmasına olanak vererek yırtıcıların avlanma sırasındaki karar mekanizmalarını anlamaya yardımcı olabilir.

Yeni yöntem ayrıca su ve havadaki görüntü bozulma etkilerini de dikkate alarak daha hassas ölçümler sunuyor. Ekip, diğer bilim insanlarının kullanımı için hızlı başvuru tabloları ve yöntemin gerçek senaryolarda nasıl işlediğini gösteren örnek videolar hazırladı.

PenguCams ile geliştirilen düzeltme faktörleri, ekolojik etkileşimlerin daha doğru incelenmesini mümkün kılabilir. Bu veriler, tehdit altındaki veya nesli tükenmekte olan türler için koruma önlemlerinin şekillenmesine katkı sağlayabilir.

İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!

Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.

Soru & Cevap Platformuna Git

Bu Yazıya Tepkiniz Ne Oldu?
  • 0
    be_endim
    Beğendim
  • 0
    alk_l_yorum
    Alkışlıyorum
  • 0
    e_lendim
    Eğlendim
  • 0
    d_nceliyim
    Düşünceliyim
  • 0
    _rendim
    İğrendim
  • 0
    _z_ld_m
    Üzüldüm
  • 0
    _ok_k_zd_m
    Çok Kızdım

Bültenimize Katılın

Hemen ücretsiz üye olun ve yeni güncellemelerden haberdar olan ilk kişi olun.

Bir Cevap Yazın