Balık sürüsü davranış modeline ve dinamik enerji bütçesine dayalı gökkuşağı alabalığı (Oncorhynchus mykiss) için bir su ürünleri yetiştiriciliği simülatörü

Balık çiftliklerini simüle etmenin önemi

Dünyanın giderek daha fazlası açık deniz yerine çiftliklerden deniz ürünleri sağladıkça, balık yetiştiricileri basit ama maliyetli bir soruyla karşı karşıya kalıyor: her gün balıkları ne kadar beslemeliler? Yem, su ürünleri yetiştiriciliğinde en büyük maliyettir; oysa farklı besleme planlarını gerçek tanklarda denemek yavaş ve pahalıdır. Bu çalışma, gökkuşağı alabalığı yetiştiriciliği için bilgisayar tabanlı bir simülatör sunar; amaç önce ekranda bu tür soruları yanıtlayarak yetiştiricilerin besleme stratejilerini ince ayarlamasına, israfı azaltmasına ve balıkları daha verimli büyütmesine yardımcı olmaktır.

Deniz kafeslerinden akıllı kara tanklarına

Geleneksel deniz temelli balıkçılık sınırlarla karşılaşıyor: korunaklı kıyı alanları zaten kalabalık ve yenmeyen yem ile atık çevre sulara zarar verebiliyor. Kara tabanlı tanklar bu sorunların birçoğundan kaçınır ve daha stabil su koşulları sağlar, ancak inşa ve işletme maliyetleri yüksektir ve yem toplam maliyetlerin yaklaşık %60’ını oluşturabilir. Kâr, balıkların yedikleri yemden ne kadar hızlı kilo aldığına doğrudan bağlı olduğundan, yetiştiriciler uzun ve deneme‑yanılma gerektiren deneyler yapmak zorunda kalmadan farklı koşullar altında büyümeyi öngörebilen sensörler, kameralar ve simülasyonlar gibi “akıllı su ürünleri” araçlarına yöneliyor.

Bilgisayara balık davranışını öğretmek

Araştırmacılar simülatörü iki ana parçaya ayırdı. Birinci kısım davranışa odaklanıyor: balıkların sürü halinde nasıl yüzdüğü ve yem tanka serpiştirildiğinde peletlere nasıl akın ettikleri. Sürüleşmeyi taklit etmek için model, bilgisayar animasyonundan ödünç alınan fikirleri kullanıyor; burada “sanatçı kuşlar” veya “boid”ler basit kuralları izler—bir miktar mesafe koru, grubun peşinden git ve duvarlardan kaçın. Bu çalışmada sanal tanktaki her alabalık, yakındaki balıklara, tank sınırlarına ve dibe çöken peletlere tepki veriyor. Program her balığın her saniyenin kesrinde nereye hareket ettiğini hesaplıyor ve bireylerin karşılaştığı pelet sayısını sayarak bu karşılaşmaları o balığın günlük yem alımına çeviriyor.

Balık büyürken enerjiyi izlemek

Simülatörün ikinci bölümü, o yemin her bir balığın içinde ne olduğuna bakıyor. Burada ekip, hayvanların enerji bakım ve büyüme için enerjiyi nasıl kullandığını tanımlayan bir çerçeve olan dinamik enerji bütçesini kullandı. Basitçe söylemek gerekirse model şu soruyu soruyor: yemle alınan enerjiden ne kadarı yalnızca balığın yaşamasını sürdürmek için harcanıyor ve ne kadarı büyümeye yatırılabiliyor? Simüle edilmiş günleri adım adım ilerleterek program her balığın zamanla vücut ağırlığını ve boyunu tahmin ediyor. Boy ile ağırlık arasındaki ilişki, sanal balıkların büyürken gerçekçi boyut ilişkilerini izlemesi için gerçek gökkuşağı alabalıklarından alınan ölçümlerle kalibre edildi.

Sanal tankın teste tabi tutulması

Simülatörün gerçeği yansıtıp yansıtmadığını kontrol etmek için ekip, yüzlerce genç gökkuşağı alabalığıyla 203 günlük bir yetiştirme deneyi gerçekleştirdi ve tank daireseldi. Su sıcaklığı sabit tutuldu ve balıklar cömertçe beslendi; araştırmacılar her gün ne kadar yem tüketildiğini ve düzenli balık boyu ölçümlerini kaydetti. Daha sonra aynı yemleme geçmişini, aynı tank boyutu ve balık sayısıyla simülatörde tekrar oynattılar ve bilgisayarın tahminlerini gerçek büyümeyle karşılaştırdılar. Erken dönemde sanal ve gerçek balıklar hem ağırlık hem de boy bakımından yakından uyuştu ve yem dönüşümü—birim ağırlık kazancı için gereken yem miktarı—neredeyse aynıydı. Ancak daha uzun dönemlerde simülatör vücut ağırlığını fazla tahmin etme eğiliminde oldu ve bireyler arasındaki değişkenliği gerçek tanka göre daha yüksek gösterdi.

Farklı besleme planlarını keşfetmek

Doğrulandıktan sonra, kusurlu olsa bile simülatör bir “yaşasaydı ne olurdu” kum havuzu haline geliyor. Araştırmacılar günlük yem miktarlarının deneydeki düzeyin %70’ine düşürüldüğü veya %130’una çıkarıldığı senaryoları test ettiler. Beklendiği gibi daha fazla yem 200. güne kadar daha büyük balıklarla sonuçlandı. Ancak yem kullanım verimliliği—yem dönüşüm oranı—hem zamanla hem de besleme düzeyiyle değişti. En erken aşamada orta düzey bir besleme yemden en iyi şekilde yararlanmayı sağlarken, daha sonraki aşamalarda biraz daha yüksek bir besleme oranı aslında daha iyi verimlilik verdi. Bu desenler, en ekonomik besleme planının sabit olmayıp balık boyu ve büyüme evresine göre ayarlanması gerektiğini ve bunun da gerçek bir tesiste olduğundan çok daha kolay olarak simülasyonda sorgulanabileceğini gösteriyor.

Geleceğin balıkçılığı için çıkarımlar

Uzmanca olmayanlar için ana mesaj, ekibin bireysel alabalıkların yüzdüğü, yem için rekabet ettiği ve gerçekçi şekilde büyüdüğü sanal bir balık çiftliği oluşturmuş olmasıdır. Model hâlâ sıkışma etkileri ve oksijen seviyeleri gibi faktörleri hesaba katmak gibi iyileştirmelere ihtiyaç duysa da, erken büyümeyi iyi biçimde yeniden üretiyor ve farklı besleme stratejilerinin aylık dönemde nasıl oynayabileceğini tahmin edebiliyor. Bu tür araçlar su ürünleri yöneticilerinin yem israfını azaltmasına, hasat planlamasına ve daha uniform balık boyutları sağlamasına yardımcı olabilir ve çevresel etkileri azaltır. Zamanla benzer simülatörler diğer yetiştirilen türlere uyarlanarak daha akıllı ve sürdürülebilir deniz ürünü üretiminin önemli bir parçası haline gelebilir.

Atıf: Takahashi, Y., Yoshida, T., Yamazaki, Y. et al. An aquaculture simulator for rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) based on a fish schooling behavioral model and a dynamic energy budget. Sci Rep 16, 7706 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39028-y

Anahtar kelimeler: su ürünleri simülasyonu, gökkuşağı alabalığı, balık besleme, büyüme modelleme, balık çiftçiliği teknolojisi