تخيل للحظة أنك مسؤول عن تحديد عدد أسماك التراوت التي يمكن إزالتها من الجزء الشمالي من بحيرة ميشيغان في العام المقبل دون التأثير سلبًا على استدامة السكان على المدى الطويل. لسوء الحظ، ليس لديك بيانات جيدة يمكنك الاستناد إليها في اتخاذ قرارك. أنت لست متأكدًا من كيفية التنبؤ بدقة بعدد أسماك التراوت الصغيرة التي ستصل إلى مرحلة النضج، وبالتالي استبدال تلك التي تسمح للصيادين بإزالتها. لديك بعض البيانات التاريخية، لكنك تعلم أن مستويات التجنيد يمكن أن تختلف على نطاق واسع من عام إلى آخر. ما حدث في العام الماضي - أو حتى في السنوات القليلة الماضية - ليس بالضرورة مؤشرًا جيدًا لما سيحدث في العام المقبل. صعب جدًا، أليس كذلك؟
الزاوية
الآن تخيل أن لديك نموذجين حاسوبيين جديدين تم التحقق من صحتهما، ويمكنهما مساعدتك في التنبؤ بمستويات التجنيد ليس فقط لمجموعات الأسماك المختلطة التي تعيش في منطقة معينة من البحيرة، بل وأيضاً لكل مجموعة تفريخ تساهم في هذا المزيج. والأفضل من ذلك أن النماذج الجديدة تسمح باختلافات ضئيلة وواسعة النطاق في التجنيد. ألا يجعل هذا اتخاذ القرار أسهل؟
وبفضل مشروع GLFT الأخير، أصبح لدى مديري مصايد الأسماك الآن نموذجان من هذا القبيل، طورهما فريق من الباحثين الذين تساءلوا عما إذا كان بوسعهم إيجاد طريقة أفضل لتحديد التجنيد النسبي لمجموعات التكاثر في بيئة مختلطة. وأكد الباحثون أنه إذا تمكنوا من تحديد أن بعض المجموعات المعرضة للخطر التي تساهم في مزيج من الأفراد لديها مستويات تجنيد متناقصة، فإن مديري مصايد الأسماك يمكنهم استخدام تدابير الحفاظ المناسبة بشكل أفضل.
التفاصيل الدقيقة
ولتطوير نماذجهم لتقدير معدلات التجنيد، قام الباحثون أولاً ببرمجة برنامجهم الخاص لتحديد المخزون الجيني. ثم قارنوا برنامجهم ببرامج أخرى معروفة لتحديد المخزون الجيني لضمان جودته وموثوقيته. ثم قاموا بتوسيع نموذجهم ليشمل ليس فقط البيانات الجينية، بل وأيضاً بيانات ديناميكية السكان، مثل العمر (والطول كمؤشر عندما يكون العمر غير معروف). وقد سمحت هذه البيانات الإضافية للفريق بتقدير مستويات التجنيد للسكان الأصليين بمرور الوقت بشكل أكثر دقة، بغض النظر عما إذا كانت المستويات مستقرة أم لا.
لاختبار نماذجهم، استخدم فريق البحث عمليات محاكاة ومقارنات مكثفة بين البيانات المولدة بواسطة الكمبيوتر والبيانات الفعلية لثلاث مجموعات سكانية: (1) سمك الحفش من خليج جرين باي في بحيرة ميشيغان (تم تضمين خمس مجموعات سكانية للتكاثر)، (2) سمك السلمون المرقط من شمال بحيرة ميشيغان (تم تضمين أربع سلالات من المفرخات)، و(3) سمك الوولاي من خليج ساجينو في بحيرة هورون (تم تضمين مجموعتين سكانيتين للتكاثر).
النتائج موجودة…
ومن خلال التطبيقات والمحاكاة، يثق فريق البحث في فعالية نماذجه لتقدير معدلات التجنيد. وقد وفرت كل من الطريقتين مقاييس دقيقة إلى حد معقول لمستويات التجنيد النسبية عبر مجموعة واسعة من الظروف. ولكن فريق البحث يعتبر هذا العمل محاولة أولى، وهناك حاجة إلى المزيد من التطبيقات والمزيد من الاستكشاف.
ماذا يعني كل هذا؟
إن أحد أكبر التحديات التي يواجهها مديرو مصايد الأسماك هو التنبؤ بكيفية تغير مجموعات معينة من الأسماك بمرور الوقت، وبالتالي، أي استراتيجيات الإدارة يجب استخدامها لضمان استدامتها على المدى الطويل. ونتيجة لهذا، فإن الأدوات الجديدة الدقيقة والموثوقة التي يمكن للمديرين استخدامها لإبلاغ قراراتهم ذات قيمة لا تصدق. وبفضل مشروع GLFT الذي تم الانتهاء منه مؤخرًا، أصبح لدى المديرين الآن أداة أخرى تحت تصرفهم.
قراءة إضافية
إن التنبؤ بمستويات التجنيد النسبية للأسماك التي تفرخ من مجموعات مختلفة تختلط في منطقة مشتركة يشبه إلى حد ما محاولة التنبؤ بأداء الأسهم الفردية في صندوق استثماري مشترك ــ فهناك العديد من المتغيرات التي ينبغي مراعاتها بحيث يصبح من الصعب للغاية تحديد أيها سوف يزدهر. وعلى هذا فإن ظهور أداة جديدة لمساعدة الخبراء في تحليل المعلومات واتخاذ القرارات يشكل تطوراً مهماً ومثيراً. وبفضل مشروع حديث لصندوق مصايد الأسماك في البحيرات العظمى، أصبح لدى مديري مصايد الأسماك الآن أداة أخرى من هذا القبيل.
يقول ترافيس بريندن، الأستاذ المساعد في جامعة ولاية ميشيغان والمدير المساعد لمركز مصايد الأسماك الكمية في جامعة ولاية ميشيغان وأحد الباحثين الرئيسيين في مشروع GLFT: "إن التجنيد، إلى جانب النمو والوفيات، يحدد الاستدامة. لذلك، نحتاج إلى طرق أفضل لتحديد متى تواجه بعض السكان الشباب مشاكل في التجنيد - أي عدم وصول عدد كافٍ منهم إلى مرحلة النضج لتحل محل الأسماك الأكبر سنًا التي يصطادها الصيادون أو تموت لأسباب طبيعية".
ولكن مرة أخرى، فإن تقدير التجنيد النسبي لمجموعات التكاثر الفردية في البيئات المختلطة ليس بالأمر السهل.
يقول بريندان: "كان الغرض الأساسي من مشروعنا هو محاولة التوصل إلى طريقة للنظر إلى الأفراد في التجمعات السكانية المختلطة واستنتاج صحة السكان فيما يتعلق بالتجنيد. وإذا علمنا، أو على الأقل اشتبهنا، أن بعض التجمعات السكانية التي تساهم في تكوين أفراد من التجمعات المختلطة تعاني من انخفاض مستويات التجنيد، فقد تكون هناك حاجة إلى بذل جهود معينة للحفاظ على البيئة".
وعلى العكس من ذلك، إذا كان المديرون على علم بأن مجموعات سكانية أخرى تتكاثر وتستمر في البقاء على قيد الحياة بمعدلات عالية، فقد تكون هناك حاجة إلى استراتيجيات إدارية مختلفة.
يقول جون بيرد، مدير المنح في GLFT: "إن النماذج التي يمكنها تحديد مساهمات المخزون والمجموعات في مصايد الأسماك المختلطة في المياه المفتوحة من التقييم الروتيني أو بيانات الحصاد يمكن أن تساعد المديرين على اتخاذ قرارات أفضل بشأن مستويات الحصاد، بالإضافة إلى برامج التخزين الخاصة بالنظام وجهود استعادة الموائل".
تطوير النماذج والتحقق من صحتها
ولتطوير أساليب تقدير التجنيد، قام بريندن وفريق البحث أولاً ببرمجة برنامجهم الخاص لتحديد المخزون الجيني. ثم قارنوا برنامجهم ببرامج أخرى معروفة ومستخدمة على نطاق واسع لتحديد المخزون الجيني لمعرفة ما إذا كان يعمل بشكل أفضل من الخيارات الحالية، أو بنفس الجودة، أو أقل منها. وفي الأساس، وجد الباحثون أن الأنظمة المختلفة تعمل بشكل مماثل (أي أنه لم يكن هناك برنامج واحد يعمل بشكل أفضل في جميع المواقف).
وبعد أن أدرك الباحثون نجاح نموذج GSI، قاموا بتوسيعه ليشمل ليس فقط البيانات الجينية، بل أيضاً بيانات ديناميكية السكان، مثل العمر (والطول كمؤشر عندما يكون العمر غير معروف).
ويوضح بريندن: "لقد أدرك الناس دائمًا أن مساهمات السكان الأفراد تعتمد على العديد من العوامل، مثل التجنيد ومعدلات الحركة ومعدلات الوفيات. ومع تباين هذه المعدلات، تتباين أيضًا معدلات المساهمة. وما فعلناه هو محاولة التوصل إلى طرق لتمثيل هذه الديناميكيات بشكل صريح وربطها بالمساهمات".
ولتحقيق هذه الغاية، قام فريق البحث بتطوير نموذجين مختلفين لتمثيل ديناميكيات التوظيف المختلفة.
يقول بريندن: "النموذج الأول، الذي تم تصميمه للأسماك طويلة العمر ذات معدلات الوفيات المرتفعة قبل التجنيد ومعدلات الوفيات المنخفضة بعد التجنيد، يفترض أن التغيرات في التجنيد ستكون متسقة إلى حد ما بمرور الوقت. لن يكون هناك تقلبات كبيرة".
وهذا يتناقض مع النموذج الثاني، الذي كان مخصصًا للأنواع ذات العمر الأقصر، مثل سمك الوولاي، التي تشهد تباينًا سنويًا كبيرًا في التجنيد.
ويوضح بريندن: "تشتهر سمكة الوولاي بإخراج هذه الفئات الضخمة من الأسماك التي تفقس في عام معين من حين لآخر. فقد يكون لديك سنوات متعددة من التجنيد المنخفض، ثم فجأة لديك هذه الذروة الضخمة حيث يكون التجنيد أعلى بعشر مرات من السنوات السابقة. والطريقة التي تختلف بها الطريقتان هي في كيفية افتراضنا أن نقاط القوة في الفئة العمرية ستختلف، لكن الهدف لا يزال هو نفسه - محاولة تحديد، بمرور الوقت، كيف تتغير مستويات التجنيد للسكان الأصليين".
يقول بريندن إن جمال هذا النهج الموسع "هو أنه يمكن استخدامه في أي مكان ــ في البحيرات العظمى، وفي الأنظمة البحرية، وفي أنظمة المياه العذبة الأخرى. فهو لا حدود له في الأساس. وفي أي وقت مع أي نوع في أي مصايد مختلطة، إذا كان لديك معلومات عن الجينات والعمر أو الطول، يمكن استخدام نهجنا".
وضع النماذج موضع التنفيذ
لتحديد ما إذا كانت النماذج تعمل في الممارسة العملية، جمع فريق البحث المعلومات الوراثية من مجموعات التفريخ والأفراد من مخاليط مع بيانات العمر أو الطول واستخدم نموذجيه لتقدير التجنيد النسبي للمجموعات المساهمة. فعل الفريق ذلك لثلاث مجموعات: (1) سمك الحفش من خليج جرين في بحيرة ميشيغان (تم تضمين خمس مجموعات تفريخ)، (2) سمك السلمون المرقط من شمال بحيرة ميشيغان (تم تضمين أربع سلالات من المفرخات)، و(3) سمك الوولاي من خليج ساجينو في بحيرة هورون (تم تضمين مجموعتين تفريخ).
- أشارت البيانات المتعلقة بسمك الحفش البحري إلى أن مستويات التجنيد النسبية من ثلاثة أنهار (مانستي، وموسكيجون، وبيشتيغو) كانت في تزايد، في حين كانت مستويات التجنيد من نهرين (فوكس ومينوميني) في انخفاض. ولأن هذا الاكتشاف له آثار إدارية محتملة، فمن المرجح أن يستدعي المزيد من التحقيق.
- بالنسبة لأسماك التراوت البحري، تطابقت الأنماط المقدرة في التجنيد النسبي مع مستويات التخزين الفعلية لبعض الفترات الزمنية، ولكن ليس مع فترات أخرى.
- كانت مستويات التجنيد النسبية المقدرة لمجموعات سمك الوولاي متوافقة بشكل وثيق مع مستويات التجنيد المتوقعة في بعض السنوات، ولكن ليس في سنوات أخرى.
ومن خلال التطبيقات والمحاكاة، يثق فريق البحث في فعالية نماذجه لتقدير معدلات التوظيف. ولا تشير أي اختلافات بين نتائج الفريق وتلك التي توصل إليها من مصادر أخرى إلى وجود مشكلة في النهج، بل تشير ببساطة إلى افتراضات مختلفة.
"أعتقد أننا تمكنا من إثبات نجاح طريقتنا"، كما يقول بريندن.
وبحسب التقرير النهائي للمنحة، فقد قدمت كل من الطريقتين مقاييس دقيقة إلى حد معقول لمستويات التجنيد النسبية عبر مجموعة واسعة من الظروف. ولكن بريندن يعتبر هذا العمل محاولة أولى. ويؤكد أن هناك حاجة إلى المزيد من التطبيقات والمزيد من الاستكشاف (بشأن مدى نجاح النماذج والمواقف التي تعمل فيها على أفضل وجه).
على سبيل المثال، يعتقد بريندن أن النماذج قد تساعد في فهم الوضع الحالي لأسماك السلمون شينوك في البحيرات العظمى.
يقول بريندن: "في الوقت الحالي، أحد أهم الأمور التي يفكر فيها الناس هو [المدى] الذي تنتقل به أسماك السلمون الملكي من بحيرة هورون إلى بحيرة ميشيغان، لأن هذه هي البحيرات التي تتواجد فيها أسماك الرنجة ـ المصدر الرئيسي للفريسة لأسماك السلمون الملكي. وهذه حالة مهمة حيث تختلط مجموعات مختلفة من الأسماك التي تتكاثر معًا".
ويمكن استخدام النماذج الجديدة التي طورها الفريق لإلقاء الضوء على المساهمات النسبية للسكانين، فضلاً عن صحتهما.
بالنسبة لأولئك المهتمين باستكشاف النماذج بشكل أكبر، فإن رمز التقدير الذي طوره بريندن وفريق البحث متاح الآن بدون تكلفة من خلال Figshare، وهو مستودع بيانات علمي.