Opptakene tatt av sjøløver ved hjelp av lette videokameraer gir forskere et glimt inn i tidligere uutforskede områder av havbunnen utenfor Australias sørkyst.

Den 7. august iFrontiers in Marine Science 1De publiserte resultatene inkluderer detaljerte kart over havbunnen laget ved å kombinere videoer tatt av dyrene med en maskinlæringsmodell. Kameraopptakene viser også detaljer om utbredelsen av ulike naturtyper og arter.

"Dette er spesielt dype og avsidesliggende habitater til havs som ikke kan nås med de vanlige undersøkelsene du ville gjort fra en båt," sier medforfatter Nathan Angelakis, som forsker på økologi og evolusjonsbiologi ved South Australian Research and Development Institute i West Beach. "Med dataene vi samler inn, utforsker vi i hovedsak nye deler av havet som ennå ikke er kartlagt."

Ukjent farvann

Kunnskap om havbunnen er viktig av flere grunner, inkludert marin bevaring, navigasjon og forutsigelse av farer som tsunamier. "Du kan ikke administrere det du ikke har målt," sier Steve Hall, direktør for partnerskap ved havkartorganisasjonen Seabed2030, basert i Liverpool, Storbritannia.

Globalt er bare 26 % av havbunnen kartlagt med høy oppløsning. Dette skyldes blant annet utfordringene med å utforske dyphavet, hvor trykket er ekstremt høyt og lysnivået lavt. Forskere kartlegger vanligvis havbunnen ved å bruke fjernstyrte undervannsfarkoster eller ved å slippe kameraer fra overflateskip - men begge metodene er tidkrevende og kostbare.

Angelakis og kollegene hans prøvde en relativt enklere tilnærming ved å få hjelp fra ville australske sjøløver (Neophoca cinerea). Disse dyrene tilbringer mesteparten av tiden sin på havbunnen, og søker etter mat langs kontinentalsokkelen, området av havet som strekker seg fra kysten. Forskerne mistenkte at de ved å spore sjøløvenes bevegelser kunne samle informasjon om formen på havbunnen og fordelingen av ulike habitater.

Forfatterne festet sensorer til neoprenlapper som de festet på ryggen til åtte voksne hunner fra to av Australias største sjøløvekolonier. Utstyret, som inkluderte GPS-trackere, kameraer og bevegelsessensorer, var designet for å være lite og ikke-obstruktivt, veie mindre enn 1 % av sjøløvenes kroppsvekt, for ikke å påvirke dyrene eller påvirke deres oppførsel. Når prosjektet var fullført, kunne teammedlemmer fjerne sensorene fra lappene uten å skade sjøløvenes pels.

Sammen fanget sjøløvene 89 timer med videoopptak som spenner over seks forskjellige havbunnshabitater, fra bar sand til alge enger.

Forskerne brukte opptakene til å vurdere det biologiske mangfoldet i disse områdene og sammenligne stedene som ble besøkt av de to koloniene. De brukte også videoene til å sjekke nøyaktigheten til en maskinlæringsmodell designet for å forutsi havbunnshabitat basert på variabler som havtemperatur og avstand fra land. De fant ut at modellen var mer enn 98 % nøyaktig, så de brukte den til å kartlegge havbunnshabitater i omkringliggende områder. "En av de store styrkene til studien er å bruke dataene som er samlet inn til å forutsi andre ukjente områder," sier Angelakis.

Teamet ønsker også å bruke sensordataene til å utforske hvordan faktorer som dybde og næringstilførsel påvirker habitatfordelingen og artsmangfoldet på havbunnen. Dette kan hjelpe forskere "utforske den økologiske verdien av forskjellige habitater og marine områder for sjøløver ytterligere," sier Angelakis, som kan styrke bevaringsarbeidet.

Å bruke sjøløvemonteringssensorer er en "veldig god måte å få høyoppløselige data fra et vanskelig tilgjengelig område," sier Hall. Han foreslår at forskere i fremtidige studier kan utstyre sjøløvene med ekstra sensorer for å samle inn data om de fysiske og kjemiske egenskapene til havbunnen.