Projektzusammenfassung

Die tropische pelagische Artenvielfalt spielt eine wesentliche Rolle für die Ernährungssicherheit, sowie für  das Einkommen vieler Küstenentwicklungsländer. Gleichzeitig ist sie ist großen Belastungen durch menschliches Handeln und Klimawandel ausgesetzt. Aufgrund seiner Weite ist der offene Ozean bisher nur schwer zugänglich und zu überwachen. Das Hauptziel von MOOBYF ist es, diese Wissenslücke bei der Überwachung der pelagischen Artenvielfalt zu schließen, indem Fischsammelvorrichtungen (Fish Aggregating Devices - FADs) als wissenschaftliche Plattformen genutzt werden, um den offenen Ozeans in Zusammenarbeit mit Fischern zu beobachten und zu bewerten. Das Projekt konzentriert sich auf drei Hauptuntersuchungsgebiete im Indischen Ozean: Indonesien, die Malediven und Mayotte. MOOBYF setzt dabei eine Kombination innovativer Monitoringtechniken an den FADs ein, darunter: molekulare Ökologie (eDNA, Metabarcoding), Unterwasserakustik (Echolote und Bioakustik) sowie Unterwasservideos, künstliche Intelligenz zur Artenidentifizierung und Citizen-Science-Ansätze, die auf dem lokalen und ökologischen Wissen der mitwirkenden Fischer aufbauen. Diese heterogenen Daten werden kombiniert und harmonisiert, um integrierte Biodiversitätsindikatoren zu erstellen, wobei der Fokus auf folgenden taxonomischen Gruppen liegt: Teleostfische, Elasmobranchen (Haie und Rochen) und Wale. Das von dem interdisziplinären wissenschaftlichen Team des Projekts erarbeitete Wissen über die pelagische Biodiversität ist die Plattform, auf der alle Wissensträger sich austauschen, lernen und enge Verbindungen schaffen, um die langfristige und vielseitige Nutzung solcher Monitoringsysteme zu fördern. Dieser Ansatz zielt darauf ab, neues Wissen für die nachhaltige Nutzung der pelagischen Biodiversität bereitzustellen, und steht mit dem UN-Ziel für nachhaltige Entwicklung 14 (Leben unter Wasser) in Einklang.

 

Projektpartner

IRD - MARBEC/SENS (Manuela Capello – F)

Université de Liège (Eric Parmentier – BELG)

CNR (Marco Andrello – IT)

ZMT (Sebastian Ferse, Annette Breckwoldt – D)

University of Padova (Leonardo Congiu – IT)

BRIN (Wudianto Wudianto – IND)

MRC (Ahmed Riyaz Jauharee – MLDV)