El mero Goliat es una de las especies de mero más grandes y alcanza hasta 370 kilos de peso
Produce fuertes "retumbos" de baja frecuencia utilizando su vejiga natatoria y los músculos circundantes
Desde gruñidos hasta pulsos y bramidos, las ballenas, los peces y los crustáceos producen sonidos. De hecho, más de 800 especies de peces son capaces de hacer ruidos para una variedad de funciones, como cortejo y apareamiento, defensa de su territorio o respuesta a amenazas.
Cada una de estas especies tiene una forma de onda característica que es única para sus "llamadas". Como tal, se puede utilizar la detección de estructuras en estas señales para identificar los sonidos de diferentes especies.
Clasificar los sonidos producidos por los peces ayudará a comprender cómo responden a los cambios ambientales y las perturbaciones antropogénicas, como el ruido del océano y la actividad pesquera, así como los cambios ambientales asociados con el calentamiento de las aguas debido al cambio climático o las mareas rojas que ahora ocurren con frecuencia en la costa oeste de Florida.
La acústica pasiva es un método de medición utilizado para detectar sonidos o vibraciones creadas por mamíferos marinos en la naturaleza. Aunque esta tecnología ha ayudado a arrojar luz sobre la preferencia de hábitat de los peces, así como sobre sus movimientos, ningún estudio ha podido aún ilustrar detalladamente su comportamiento.
Seleccionando para su estudio al mero Goliat gigante (Epinephelus itajara), los investigadores de la Florida Atlantic University implementaron y desplegaron un novedoso detector automatizado y un modelo de localización para encontrar organismos marinos utilizando sus sonidos pulsantes de baja frecuencia. Los pulsos asociados con los sonidos de los peces se pueden categorizar en términos de la cantidad de pulsos, el período del pulso, la frecuencia, la forma del oscilograma o un nombre descriptivo o una palabra onomatopéyica como un gruñido, un tren de pulsos o un retumbo.
Vídeo: Una etiqueta automatizada montada en la aleta dorsal del mero Goliat, grabó simultáneamente vídeos, sonido y movimiento del pez, brindando una ventana a la vida del pez. Crédito: Sucursal del puerto de la Universidad Atlántica de Florida
El mero Goliat es una de las especies de mero más grandes y alcanza hasta 370 kilos de peso. Producen fuertes "estruendos" de baja frecuencia (pico de 60 hercios) usando su vejiga natatoria y los músculos circundantes. Estos retumbos muestran una forma de onda "policíclica", que aumenta rápidamente en amplitud durante uno o dos ciclos de onda y luego disminuye exponencialmente.
Para el estudio, los investigadores grabaron los sonidos del mero Goliat en un arrecife artificial en el Golfo de México, donde se estudió la distribución a escala fina de los peces alrededor de su hábitat. Evaluaron su presencia midiendo la actividad acústica y cómo se distribuyeron los peces en relación con su hábitat. Los investigadores desplegaron una matriz acústica de seis elementos alimentada por batería en el arrecife artificial, que grabó continuamente durante tres días. La matriz acústica de seis elementos se colocó con tres hidrófonos en la estructura del arrecife y tres hidrófonos en el fondo del océano.
Usando la diferencia de tiempo de llegada (TDOA), se diseñó un modelo de localización de fuente de sonido basado en filtrado coincidente escalonado. Utiliza un enfoque de dos etapas, primero, para identificar el sonido y, segundo, para localizarlo. En la primera etapa, los investigadores emplearon un filtro adaptado al ruido diseñado para detectar y determinar la sincronización de los pulsos de sonido registrados por los hidrófonos. En la segunda etapa, los pulsos de sonido detectados se alimentaron a un algoritmo de localización TDOA para calcular las ubicaciones de la fuente de sonido.
Los resultados del estudio mostraron que este modelo se puede utilizar para procesar automáticamente grandes cantidades de datos acústicos y proporciona movimientos detallados de organismos marinos que producen pulsos de sonido de baja frecuencia. El modelo se puede aplicar para rastrear un grupo de organismos marinos y sus actividades relacionadas, como la alimentación de mamíferos o invertebrados marinos, o en respuesta a depredadores o compañeros de apareamiento, o cualquier otra perturbación dentro de su hábitat.
Imagen: El mero Goliat, una de las especies de mero más grandes que alcanzan hasta 800 libras, produce fuertes "retumbos" de baja frecuencia utilizando su vejiga natatoria y los músculos circundantes. Crédito: Clark Morgan, el Laboratorio de Conservación y Ecología Pesquera en FAU Harbor Branch
"La localización de las llamadas del mero Goliat alrededor de su hábitat puede brindarnos la oportunidad de aprender sobre sus patrones de actividad a escala fina en un rango de espacio y tiempo, ruido ambiental y diversas condiciones ambientales", dijo Hanqi Zhuang, coautor, presidente y profesor del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación dentro de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la FAU. "El método de localización que usamos también es aplicable a pulsos de sonido similares emitidos por ballenas, delfines, langostas, cangrejos y otros crustáceos".
Los investigadores utilizaron el enfoque de localización de llamadas automatizadas para mapear la distribución de las llamadas del mero Goliat en el arrecife artificial donde se desplegó la matriz en dos momentos específicos del día. Los resultados del estudio revelaron que los sonidos se producían con mayor frecuencia entre la 1 y las 3 a. m. La distribución del mediodía mostró un grupo de peces ubicado cerca del centro y al norte y este del arrecife artificial. Durante la noche, el grupo de llamadas de peces estuvo más centrado cerca del arrecife y al suroeste del mismo.
"Las llamadas del mero Goliat se pueden identificar de forma única mediante el filtrado coincidente, que utiliza una plantilla genérica del pulso que se va a identificar. Este modelo, a través de su diseño específico, también mitiga el efecto de trayectos múltiples al identificar y cronometrar sus llamadas", dijo Laurent Chérubin, coautor y profesor de investigación en la FAU Harbor Branch.
"Este enfoque automatizado no invasivo procesa de manera eficiente grandes conjuntos de datos acústicos para mapear continuamente la evolución de la distribución espacial de la fuente de sonido con una precisión relativamente alta".
Los resultados han sido publicados en Journal of the Acoustical Society of America: Detection and localization of Goliath grouper using their low-frequency pulse sounds
