Морських свиней уперше записали в момент заплутування в сітці — звуки показали спроби врятуватися

01.09.2026   08:55    1172

Рибальські сітки щороку випадково ловлять морських ссавців, але дослідники майже ніколи не бачать, що відбувається в останні хвилини перед загибеллю тварини. Команда University of St Andrews випадково отримала унікальний акустичний запис такого епізоду: пасивні гідрофони на gill net зафіксували двох harbour porpoises, одна з яких заплуталася, а інша залишалася поруч.

Морська свиня у відкритому морі
Морська свиня у відкритому морі

Passive acoustic monitoring встановили на рибальському обладнанні для вивчення присутності морських ссавців біля сіток. Під час одного розгортання система записала bycatch event у надзвичайній деталізації.

Останні новини:  Релятивістські джети чорних дір керують еволюцією галактик

Морські свині користуються дуже високочастотними echolocation clicks, щоб орієнтуватися та знаходити об’єкти. Людське вухо їх не чує, тому для публікації записи довелося перетворити на нижчі частоти.

На аудіо видно, як одна тварина після заплутування продовжує намагатися піднятися до поверхні. Поруч перебувала друга porpoise. Вона подавала не лише звичайні ехолокаційні clicks, а й швидкі click trains — buzzing sounds, які дослідники розглядають як можливі distress або social signals.

Цей момент особливо важливий, тому що поведінка другого ссавця показує: bycatch може впливати не лише на тварину, яка фізично потрапила в сітку. Соціальний партнер може залишатися поруч і теж опинятися в зоні ризику.

Останні новини:  Смертельні травми на черепах підтвердили, що при ранніх фараонах слуг могли приносити в жертву

Дослідники обережні з інтерпретацією емоційного стану, але зміни частоти сигналів і руху явно показують сильну поведінкову реакцію.

Такі дані можуть допомогти проектувати acoustic deterrents або інші засоби, які враховують реальну поведінку тварин біля fishing gear.

Автори наголошують, що один випадок не описує всі bycatch events. Проте саме через рідкість таких безпосередніх спостережень він дає інформацію, яку майже неможливо отримати іншим способом.

Останні новини:  Модель машинного навчання навчилася прогнозувати накопичення тау-білка при хворобі Альцгеймера

https://www.eurekalert.org/news-releases/1140922