Биология3 мин.

Беспилотники помогут оценить кормовую базу для рыб в Енисее

© КНЦ СО РАН

Красноярские ученые впервые применили беспилотники для оценки запасов корма для рыбы в одной из крупнейших российских рек — Енисее. Предложенный способ позволяет подсчитать содержание беспозвоночных организмов, обитающих на водном мхе, растущем на высокопроточных участках реки. Численность промысловых рыб зависит от количества беспозвоночных, которыми кормится живущая в реке рыба. Результаты исследования опубликованы в журнале Environmental Monitoring and Assessment.

На водном мхе живут и кормятся множество беспозвоночных: ракообразные, личинки наземных насекомых, водные черви и другие организмы, которые входят в рацион питания промысловых рыб. Гаммарусы (или «мормыш») — это ракообразные, которые составляют основную часть рациона многих речных рыб, включая хариуса. Ранее красноярские ученые отмечали, что хариус, обитающий в Енисее, отличается высоким содержанием незаменимых полиненасыщенных жирных кислот, дефицитных в рационе человека, что делает его ценным промысловым видом. От количества беспозвоночных организмов в реке напрямую зависит, сколько рыбы может вырасти в этом водоеме. Поэтому оценка числа беспозвоночных на единицу площади дна необходима, чтобы прогнозировать состояние рыбных запасов и правильно регулировать рыболовство.

Ученые из Красноярского научного центра СО РАН объединили несколько методов: традиционный отбор и анализ проб водных беспозвоночных, аэрофотосъёмку и машинное обучение для оценки кормовой базы реки. Их целью было узнать, какой вклад в общую численность и биомассу ракообразных вносят обитатели водного мха. Специалисты оценили эффективность нового метода на примере реки Енисей в Красноярском крае.

Суть метода в следующем. Беспилотный летательный аппарат с камерой высокого разрешения, способной делать снимки в разных спектральных диапазонах, снимает участки реки. Камера позволяет «заглянуть» на глубину до 2 метров и детально рассмотреть дно. Из сотен снимков собирается точная картина дна. Затем алгоритмы машинного обучения находят и классифицируют на ней скопления водного мха. В итоге получается карта распределения кустиков мха по дну. Далее определяется площадь кустиков, рассчитывается, какая доля площади дна покрыта водным мхом и сколько биомассы водного мха растет на квадратном метре дна. Стандартным полевым способом специалисты устанавливают, сколько беспозвоночных живет на единице биомассы мха и на каменистом дне. Зная площадь покрова мха, количество животных в биомассе мха и количество беспозвоночных на дне, можно рассчитать общую биомассу корма для рыбы на участке реки.

Ученые установили, что с июня по ноябрь от 28 до 96% рачков-бокоплавов обитает в зарослях водного мха, а остальная часть — на каменистом дне. На мхе рачков было в 2–27 раз больше, чем на обычном донном грунте в течение четырёх из шести месяцев наблюдений. Это подтверждает, что мхи на дне реки играют ключевую роль в создании кормовой базы для рыб.

«Предложенный способ позволяет количественно оценить вклад беспозвоночных, обитающих на водном мхе, в общий бюджет беспозвоночных, живущих в придонном экотопе такой крупной реки, как Енисей. Для Енисея впервые установлено, что этот вклад может быть значительным. Это дает основание пересмотреть подходы к оценке продукции кормовой базы для промысловых рыб в реке. Полученный результат показывает, что сообщество беспозвоночных, обитающих на водном мхе, нельзя игнорировать при оценке продуктивности Енисея и подобных ему рек. Предложенный алгоритм расширяет возможности исследователей крупных водотоков, где присутствуют донные макрофиты. Зная количество беспозвоночных, можно более точно оценивать состояние экосистемы, в том числе кормовую базу для промысловых рыб, и принимать более взвешенные и обоснованные решения по регулированию хозяйственной деятельности на реке», — отмечает руководитель исследования Татьяна Зотина, кандидат биологических наук, старший научный сотрудник Института биофизики СО РАН.

Исследование поддержано Российским научным фондом и Красноярским краевым фондом науки (Проект No. 25-27-20051).

Автор:Indicator.Ru