
Az elveszett halászháló nem tűnik el egyszerűen a tengerfenéken. Szakértői becslések szerint az elhagyott, elveszett vagy eldobott halászfelszerelés a tengeri hulladék nagyjából 10%-át teszi ki. A portói egyetem kutatói által koordinált európai NETTAG+ projekt egyszerre több oldalról próbál megoldást találni: műhelyek halászoknak, akusztikus jeladók a felszerelésekre, mesterséges intelligenciával párosított szonár és víz alatti robotok. A végén pedig te magad is lemérheted, mennyi felelősség van a tengerért a saját szokásaidban.
Aki töltött már időt a tengernél, látott a parton kimosott kötéldarabot vagy hálócsomót. Ez azonban csak a probléma látható része. A hálók, csapdák és zsinórok, amelyek elszakadás, elvesztés vagy eldobás után a vízben maradnak, hosszú ideig veszélyeztethetik az állatokat és a hajókat. A CORDIS becslésekre hivatkozik, amelyek szerint az ilyen elhagyott, elveszett vagy más módon eldobott halászfelszerelés, amelynek rövidítése ALDFG, a tengeri hulladék nagyjából 10%-át adja.
Sandra Ramos, a portói egyetem Interdiszciplináris Tengeri és Környezeti Kutatóközpontjának (CIIMAR) biológusa és a NETTAG+ projekt koordinátora rámutat, hogy nem pusztán a természetről van szó: „Ez a »szellemfelszerelés« nemcsak közvetlen veszélyt jelent Európa tengeri élővilágára, hanem zavarhatja a hajózást is, így társadalmi-gazdasági hatása is lehet.”
Az uniós finanszírozású projekt nem egyetlen csodafeltalálmányra épít. A csapat összekapcsolta az oktatást, az elektronikát, az adatelemzést és a robotikát, mert ezek közül mindegyik a probléma más részére ad választ. Ramos így fogalmaz: „A célunk olyan egymást kiegészítő, innovatív megoldások kidolgozása és bemutatása, amelyek megelőzhetik, elkerülhetik és mérsékelhetik a halászfelszerelések és a halászatból származó tengeri hulladék káros hatásait.”
A gyakorlatban a munka négy fő irányban haladt:
Az első irány a legkevésbé műszaki, és kiderülhet, hogy a legfontosabb. A csapat műhelyeket, virtuálisvalóság-eseményeket és tájékoztató kampányokat szervezett, amelyek a hivatásos halászokat az óceán őreiként mutatták be. A halászokkal közösen jó gyakorlatokat összegyűjtő kézikönyv született arról, hogyan kell szétválogatni és tárolni a szokásos halászat során kihalászott hulladékot.
A projekt fehér könyvet is kiadott azokról a jutalmazási programokról, amelyek a tengeri hulladékot gyűjtő halászoknak szólnak. Ramos magyarázata szerint: „Ez a tanulmány olyan szempontokat ad, amelyek alapján skálázható, a szakpolitikához illeszkedő jutalmazási rendszerek alakíthatók ki, és amelyek elismerik azokat a halászokat, akik a tengeri hulladékot olyan halászkikötőkbe viszik, ahol az bekerülhet a körforgásos gazdaságba.” A logika egyszerű: ha megéri a szemetet visszavinni a kikötőbe, könnyebb megváltoztatni a mindennapi szokásokat a fedélzeten.
A második pillér a MyGearTag, egy piacra kész, megfizethető és könnyen használható akusztikus helymeghatározó rendszer. Segít a halászoknak megtalálni a hálót vagy más felszerelést, mielőtt az újabb szellemfelszereléssé válna. Ramos konkrét számokat is említ: „A MyGearTag lehetővé teszi, hogy a halászok gyorsan megtalálják és kiemeljék az elveszett halászfelszerelést 2 kilométernél nagyobb távolságból és 650 méternél mélyebbről, csökkentve a felszerelés pótlásának költségeit, a kiemelés erőfeszítéseit, a keresés idejét és az ALDFG környezeti hatásait.”
A rendszert sikeresen bemutatták Horvátországban, Olaszországban, Portugáliában, Spanyolországban és az Egyesült Királyságban, különböző típusú halászfelszereléseken. A projekt partnere, a Succorfish most viszi piacra.
A jeladó akkor segít, ha a hálót előre ellátták vele. De mi a helyzet azzal a felszereléssel, amely már rég a tengerfenéken fekszik? A projekt harmadik eleme erre válaszol: nagy felbontású szonárképalkotást, mesterségesintelligencia-algoritmusokat és autonóm robotplatformokat ötvöző rendszer, amely felderíti, feltérképezi és követi a szellemfelszerelést. A szonár átvizsgálja a tengerfeneket, az algoritmusok segítenek a képeken kiszúrni az elveszett felszerelést, az autonóm platformok pedig lehetővé teszik a nyomának követését.
Ramos elmondja, mit céloz meg a csapat: „Az elképzelés az, hogy a rendszer idővel nagyléptékű ALDFG-megfigyelési és -kiemelési műveleteket támogasson.” A kulcsszó itt a méret, mert az egyes hálók kézi kihalászása nem tud lépést tartani a probléma nagyságával.
Az utolsó munkairány a tengeri megafaunát, vagyis a nagy tengeri állatokat érinti. A csapat akusztikusan aktiválható kioldómechanizmust fejlesztett ki, amely támogatja a kötélmentes halászatot, valamint valós idejű cetérzékelő rendszert. Minél kevesebb kötél van a vízoszlopban, annál kisebb az esélye, hogy az állatok belegabalyodnak.
A NETTAG+ jól mutatja, milyen ma a környezeti problémákon végzett munka. Egyetlen projektben dolgoznak együtt biológusok, akusztikus mérnökök, a mesterséges intelligencia és a robotika szakemberei, de oktatással, kommunikációval és közgazdaságtannal foglalkozó emberek is. Az utóbbiak nélkül a legjobb jeladó is a raktárban maradna, hiszen a halászoknak kell használni akarniuk.
Az óceanográfia, a biológia, az informatika, az automatika vagy a menedzsment hallgatói számára ez jelzés, hogy érdemes a tudományterületek határán álló képzéseket és diák kutatókört keresni. Az a képesség, hogy szót értsünk azokkal, akiknek a megoldás készül, éppolyan értékes lehet, mint az algoritmusok ismerete.
Szakértői becslések szerint az elhagyott, elveszett és eldobott halászfelszerelés a tengeri hulladék nagyjából 10%-át teszi ki. A NETTAG+ projekt egyszerre több fronton lép fel a probléma ellen: tudatosságnövelés és jutalmak a halászoknak, 2 kilométernél nagyobb távolságban és 650 méternél nagyobb mélységben működő akusztikus jeladók, szonár mesterséges intelligencia algoritmusaival, autonóm robotok és a cetek védelmét szolgáló technológiák. A koordinátor szerint a nagyobb tudatosságnak, a jó gyakorlatoknak és az innovatív eszközöknek köszönhetően a halászok és a halászati ágazat most abban a helyzetben van, hogy vezető szerepet vállaljon óceánjaink és vizeink helyreállításában.
A cikk az Európai Bizottság CORDIS szolgáltatása által közzétett anyagon alapul.
5 kérdés · egy perc