Towards intelligent aquaculture. Development of an early Biological Warning System to monitor exposure to contaminants and fish welfarefrom artificial vision to systems modelling
- Miren Karmele Lopez de Ipiña Peña Directora
- María Iciar Martínez Galarza Director/a
Universitat de defensa: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea
Fecha de defensa: 18 de de febrer de 2016
- Asgeir J. Sørensen President/a
- Oskar Casquero Oyarzabal Secretari/ària
- Hans van de Vis Vocal
Tipus: Tesi
Resum
Etorkizun hurbilera begira gizakion kopurua ez ezik (Gerland et al., 2014; United Nations, 2014), itsas elikagaien ekoizpenaren eta kontsumoaren hazkundea espero da. Azken honen hazkundeak, batipat, akuikulturak bideratuko du (German Advisory Council on Global Change - WBGU, 2013). Akuikultura, ekoizpena handiagotzeko helburuagaz, itsas organismoen hazkunde kontrolatua da. Bertatik lortzen diren produktuak era askotakoak izan daitezke: arrainak, moluskuak, krustazeoak, algak eta itsas landareak dira ezagunenak. Baina kokodriloak, dortokak eta beste motatako zenbait animalia urlehortarrak ere ekoizten dira. Era berean, akuikultura instalazioek kokapen desberdinak euki ditzakete: itsas kostaldean zein itsasadarretan baina lur barnean zein ibai edo lakuen ondoan ere aurkitu daitezke.Beste edozein ekoizpen prozesu bezala, sortzen diren produktuen kalitatea erronka garrantzitsuenetariko bat da. Eta kalitatea, kontuan izanda sortzen diren produktuak gizakion kontsumorako direla, ekoiztutako animalien osasungarritasunarekin bat doa. Kezkarik garrantzitsuenetarikoa itsas elikagaien ekoizpenean ur ingurugiroan dauden kutsatzatzaileek ekoiztutako produktuetan duten efektua da. Kutsatzaileak gero eta kantitate haundiagoetan azaltzen dira eta gainera, gero eta kutsatzaile berri gehiago agertzen dira (Bevan et al., 2012; Roose et al., 2011). Kutsatzaileak ez dira bakarrik uretara izurtzen, animaliei emoten zaien elikagaiak ere kutsatuta egon daitezke (Dahle et al., 2010; Dobson et al., 2008; Sharma and Paradakar, 2010). Hoierariko kutsatzaile askok ere, animalien ongizatean efektu negatiboak izaten dituzte eta galera ekonomiko haundiak sortarazten dituzte. Gaur egun, kutsatzaileak antzemateko metodo ez-inbasiboen galera dago. Hare eta gehiago, kutsatzaile berriak detektatzeko metodorik ez dago, antzemate metodoak kutsatzaile bakoitzeko ezpezifikoki diseinatsen direlako eta gero eta kutsatzaile berri gehiago detektatzen direlako, adibidez gizakion kontsumorako uran (Dahle et al., 2010; Roose et al., 2011).Tesi honek, monitorizazio metodologia ez inbasibo bat garatzen du non arrainak Alerta Sistema Biologikoa (Biological Warning System - BWS) giza erabiltzen dira. Arrainak, euren igeriketa jokabidea aztertuz, sensore bat balira kontzideratzen dira. Metodologia honen abantailarik esanguratsugarrienak dira: i) teknologia eskuragarria bideratzea, ii) monitorizazio on-line-a uzten duela eta iii) mota ezberdinetako kutsatzaileekin, ezagun ala ezezagun, lan egiteko ahalmena izango duela.Azkenik, proposatutako Alerta Sistema Biologikoa beste hierarkia handiagoko sistemekin egon beharko luke harremanetan eta sistema guzti hauen emaitzak ekoiztutako produktuen trazabilitate agiriekin batera joan beharko lukete azken produktuak merkatuara heltzerakoan. Hierarkia handiagoko sistema hauek Arrizku Analisis eta Punto Kritikoen Kontrol (Hazard Analysis and Critical Control Point - HACCP) eta Arrain Ongizate Segurtasun Sistemak (Fish Welfare Assurance System - FWAS) dira hain zuzen ere (van de Vis et al., 2012).HipotesiaTesi hau ondoko hipotesian oinarrituta dago:Arrain multzo batek sentsore biologiko bat izango balitz bezala jokatuko du; arrainen jokabidea, arrainen erantzun biologiko eta fisiologikoak batzen dituena, kanpo estimuluen aurrean modu ez inbasiboan neurtu daitekelako. Honek, arrain-sistemaren jokabidearen aldaketa on-line monitorizaziorako tresna gisa erabiltzea bideratzen du.Helburuak eta ekarpenakTesi honen helburu garrantzitsuena arrainak sentsore giza erabiliz, arrainen ongizatea on-line monitorizatzeko eta akuikultura industrian aplikatzeko tresna baten disenua eta eraikuntza da. Honetarako, jakintza alor anitzak jorratzen dira, hala nola biologia, etologia, ingurugiroaren ikuskaketa, arrainen ongizatea, elikagain kalitatearen fidagarritasuna, sistemen ingenieritza edota seinaleen prozesamendu ez-lineala.Lupia (Dicentrarchus labrax) izan da Tesi hau garatzeko aukeratutako arrain mota bi arrazoi nagusirengatik. Batetik, mediterraneo itsasoko herrialdeetako akuikultura produkzioan oso hedatuta dagoelako eta, aurrekoarekin loturik, lupiaren produkzioan arrainen ongizatearen eta azken produktuaren kalitatea oso garrantzitsua delako, gehienbat gizakion kontsumora bideraturiko produktua delako hain zuzen.Bigarren mailako helburuak, proposatutako tresnaren ebaluazioarekin lotuta egoteaz gain, diseinatutako sistemak aldagai ezberdinen menpean duen portaera aztertzen dute, hala nola:Arrain-sistemaren erantzuna arrain kopurua aldatuz.Arrain-sistemaren erantzuna arrainen dietari selenioa gehitzerakoan.Arrain-sistemaren erantzuna urari kutsatzaile neurotoxikoa den metilmekurioa gehitzerakoan.Hirugarren eta azken helburua, aurreko bi helburuen bitartez garatutako informazioa, ezagutza-eredu batetan isladatzearekin dator bat.Helburu hauekin loturik, Tesi honek ondoko ekarpenak ditu:Sistemen ingenieritzan oinarritutako lan metodologia berri bat garatu da.Ez-inbasiboa, moldakorra, merkea eta Alerta Sistema Biologiko sistema batetan egokitzeko gai den irudi analisian oinarritutako tresna bat garatu da.Perturbazio bati erantzunez arrain multzoaren mugimendu ereduan oinarrituriko sentsore bat garatu da.Arrainen multzoaren igeriketa ereduari aplikatu ahal zaizkion zenbait seinale prozesaketa metodo ez-lineala garatu dira.Arrainen erantzuna kanpotiko perturbazio baten aurrean modelatzen duen eredu matematikoa garatu da.Garatutako metodologia eta monitorizazio tresna zenbait kasu experimentaletan aztertu da.Ikerketa MetodologiaIkerketa metodologiaren aldetik, Glass-ek (1995) proposatutako pausu berdinak jarraitu dira. Honela, Tesia lau faseetan banaturik dago: jakinarazte fasea, fase proposizionala, fase analitikoa eta ebaluaketa fasea. Era berean, erabilitako metodologia zati zientifiko eta zati enpiriko baten batura da. Ikerketa metodologia honek erdiesten dituen onurak ondokoak dira:Erabilitako ikerketa metodologia arrainen multzoak eta bere ingurugiroak osatzen duten sistemaren dinamika ulertzeko ezin bestekoa izan da.Tesian garatuta tresna zenbait kasu partikularretan aztertu da. Honela, tresnaren onurak ez ezik bere mugak ere aztertu ahal izan dira.Garatutako tresna benetako akuikultura instalazio batetan inplementatzeko bideragarritasuna aztertu da Norbegiako ¿Centre for Autonomous Marine Operations and Systems (AMOS)¿ Ikerketa Zentruan hiru hilabeteko ikerketa egonaldiari esker. Egonaldia Europa Batasuneko ikerlari mugikortasun beka batekin finantziatu da ¿European Economic Area (EEA) Researcher Mobility and Co-operation Grant, NILS Science and Sustainability Programme.Publikatutako lanen maila, kalitatea eta irismena handiagotu da.Etorkizunean, ikerketa proiektu eta gertaeretan parte hartzeko ahalmenaren handiagotzea, ikerlariaren kontaktu sarearen handiagotzearekin batera.Azkenik, Tesiaren zati experimentalak Yin-en (1993) kasu-ikerketaren oinarriak jarraitzen ditu. Kasu-ikerketa metodoa ezagutza induktiboa sortzeko erabiltzen da eta eguneroko gertakari erreal eta komplexuei aplikatzerakoan baliagarritasun handia erakusten du.Lanaren GarapenaTesi honen lehenengo zatian, irudi analisian oinarritutako metodologia ez-inbasibo bat garatzen da. Metedologia hau, video grabaketa, irudi prozesaketa eta seinale ez-linealen analisi eta prozesaketan datza. Arrain multzoaren erantzuna gertaera estokastiko edo aleatorio baten aurrean aztertzen eta neurtzen da. Irudietan agertzen diren objetuen antzematea, fluxu optikoko algoritmo baten bitartez burutzen da. Honela arrainak detektatu ez ezik, irudien atzealdea eta bestelako efektu ez desiratuak ezabatzen dira. Azkenik, arrain multzoaren zentruak jarraitzen duen ibilbidea, Shannon (Shannon, 1951, 1948) eta permutazio entropia (Bandt and Pompe, 2002) batetik; eta Higuchi (1988), Katz (1988) eta Castiglioni-k (2010) proposatutako Katz algoritmoaren aldaketaren bitartezko dimentsio fraktal algoritmoez aztertzen da.Garatutako monitorizazio tresna hiru kasu partikularretan aztertu zen. Lehenengoan, hiru lupia multzo aztertu ziren. Horietariko bi antzekoak ziren (kontrolak eta elastomero batekin markatutakoak), eta hirugarrena aldiz, 9 egunez metilmerkuriodun (4 µg MeHg/L) uretan murgildutako arrainez osoturik zegoen. Shannon-en entropia eta Katz-Castiglioni-ren algoritmoek izan ziren emaitza onenak erakutzi zutenak. Esan daiteke biek, arrainen erantzunak modu ez inbasibo batean kuantifikatzeko garaian, ahalmen nahikoa erakutsi zutela. Hala ere, Katz-Castiglioni-ren algoritmoak Shannon-en entropia baino askoz ere pisu konputazional handiagoa erakutsi zuen.Hasiera baten, arrain multzoa osotzen zuten animalien kopurua inolako eraginik euki zitzakela animalia sistema osoaren jokabidean garatutako aztertze metodologiari dagokionez, ez zen uste. Honetan sakontzeko, bigarren kasu partikular bat diseinatu zen, non sistemako aldagai bakarra arrain kopurua zen. Bigarren kasu partikular honen helbururik garrantzitsuena sistemarentzako Lan Puntuaren zehazpena zen, hau da, arrainek inolako perturbazio barik daudeneko egoera dinamikoa. Monitorizazio tresna doitzeko eta perturbazioak egoera ¿normaletik¿ bereiztu ahal izateko, Lan Puntuaren zehazpena ezin bestekoa da. Honetarako bi experimentu disenatu ziren:Arrain kopuruaren murrizketa. Arrain kopurua 50etik 1era pasatu zen 4 asteren buruan (50, 25, 13 eta arrain 1 aste bakoitzeko).Arrain kopururaren hazkuntza. Sistema osotzen duten arrainen kopurua 1etik 5era hazi zen egunero arrain berri bat sartuz (1, 2, 3, 4 eta 5 arrain egun bakoitzeko).Hirugarren kasu partikularrean, aldiz, arrainen urari bi sustantzia ezberdin gehitu zitzaizkion. Batetik, sodio selenitoa (Na2SeO3, 10 µg/L) gehitu zitzaion 7 egunen zehar eta bestetik metilmerkurioa (4 µg MeHg/L) 14 egunen zehar.Tesiaren azken atalean, aurreko kasuetan garatutako jakituriarekin ezagutza eredu bat eraiki da. Eredua, 3 azpi-ereduez osatuta dago, zeintzuk sistemaren eguneroko erantzuna eta Shannon-en entropiaren emaitzak, egoera basalean, gertaera aleatorio bateri erantzunez eta azken bien arteko erlazioari begira, integratzen dituzte.OndorioakOndoren Tesiaren ondoriorik esanguratsuenak adierazten dira:Arrainen monitorizaziorako tresna garatu da. Tresnaren oinarrian irudi eskuraketa eta prozesaketa egoteaz gain, arrain multzoak osatzen duen zentruaren ibilbidearen analizi ez-lineala ere badago.Arrainen sistemaren dinamika aztertzeko garaian Shannon-en entropia parametrorik onena izan da.1 eta 5 arrainen artean, lubia arrain sistemaren Shannon-en entropia eta sistema osotzen duten arrain kopuruaren erlazioa oso estua da.Lubia arrain sistemaren eta Shannon-en entropiaren arteko erlazioa exponentziala da.Garatutako tresna kasu partikularrei aplikatzerakoan era egokian lan egin du. Honek, ikerketa lanaren hasierako Tesia berretsi du.Espero zen bezala eta garatutako tresnak konfirmatuta, urari gehitutako sodio selenito kontsentrazioak ez du inolako efekturik izan lubia sistemaren Shannon-en entropian.Era berean, garatutako tresnak konfirmatu du urari gehituriko metilmerkurioak efektu ezezkorra izan duela lubia sistemaren Shannon-en entropian.Tresnaren aplikazioak kasu partikularretan lubia sistemaren Shannon-en entropiaren eguneroko balioa ez ezik bere egunean-eguneko bilakaera kontutan hartu behar dela erakutsi du.Garatutako ezagutza eredua lubia arrain sistemaren jokabide erantsunaren eguneroko bilakaeran oinarrituriko 3 azpi-ereduz osoturik dago: Azpi-eredu basala, gertaera aleatorioaren erantzuneko azpi eredua eta aurreko biak erlazionatzen dituen azpi-eredua.Garatutako tresna, zenbait hobekuntzekin, on-line monitorizazio arkitektura batetan inplementatzeko gaitasuna duela esan daiteke. Eta beraz, era basatian nahiz akuikulturan, arrain multzoak monitorizatzeko edo/eta ur kutsadura antzemateko ingurumen-programetan tresna baliagarria izan daiteke.Beraz, ikerketa lan honen Tesia arrainak sentsore biologiko moduan erabil daitezkela da; kanpo perturbazioen eraginez euren portaeran agertzen diren aldaketak modu ez-inbasiboan neurtu daitezkelako.Gerorako LanaGaur egun Errezirkulazio Akuikultura Sistemek (Recirculating Aquaculture Systems - RAS) gero eta aplikazio handiagoa dute munduan zehar. Tesi honetan oinarrituriko teknologia baten garapenak zekulako erabilgarritasuna eukiko luke mota honetako sistemetan, batez ere, produkzio unitate osoa monitorizatu daitekelako. Era berean, ur kutsadura antzemateko ingurumen-programetan tresna baliagarria izan daiteke. Azken honetarako, teknologia honetan oinarrituriko ikusketa guneak garatu beharko lirateke.Urpean lan egiteak desabantail ugari ditu. Hau ekiditeko datu eskuraketa teknika ezberdinak aztertu beharko lirateke, hala nola izpi-infragorriak, sonar teknologia edota irudi hiperespektralak zenbait esatearren.Azkenik, teknologia honetatik lortutako datuak bestelako tekniken bidez lorturiko datuekin bat egin beharko lirateke. Honela, arrainen datu biokimiko, histologiko eta fisiologikoez gain, teknika ez-inbasiboen bidez neurtutako igeriketa jokabideak ere kontutan hartu beharreko parametroa izan beharko luke.