ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Transkript

1 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Volkan Barış KİYAĞA SEYHAN BARAJ GÖLÜ NDE SUDAK (Sander lucioperca Bogustkaya & Naseka, 1996) AVCILIĞINDA KULLANILAN MONOFİLAMENT SADE UZATMA AĞLARININ SEÇİCİLİĞİNİN ARAŞTIRILMASI SU ÜRÜNLERİ ANABİLİM DALI ADANA, 2008

2 ÖZ YÜKSEK LİSANS TEZİ SEYHAN BARAJ GÖLÜ NDE SUDAK (Sander lucioperca Bogustkaya & Naseka, 1996) AVCILIĞINDA KULLANILAN MONOFİLAMENT SADE UZATMA AĞLARININ SEÇİCİLİĞİNİN ARAŞTIRILMASI Volkan Barış KİYAĞA ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ SU ÜRÜNLERİ ANABİLİM DALI Danışman: Yrd.Doç.Dr. Erhan AKAMCA Yıl : 2008 Sayfa : 61 Jüri : Yrd.Doç.Dr. Erhan AKAMCA Yrd.Doç.Dr. Caner E. ÖZYURT Yrd.Doç.Dr. Sefa Ayhan DEMİRHAN Bu çalışmada, Seyhan Baraj Gölü nde sudak (Sander lucioperca Bogustkaya & Naseka, 1996) avcılığında kullanılan 20, 22, 24 ve 26 mm göz genişliğine sahip sade uzatma ağlarının seçiciliği incelenmiştir. Çalışma, Mart 2008 Haziran 2008 tarihleri arasında Seyhan Baraj Gölü nde gerçekleştirilmiştir. Seçicilik parametrelerinin belirlenmesinde Holt (1963) tarafından geliştirilen tahmin yönteminden yararlanılmıştır. Yapılan çalışma sonucunda; 20, 22, 24 ve 26 mm ağ göz genişliğine sahip ağlar için optimum yakalanma boyu sırasıyla: 20.64, 22.70, ve cm olarak bulunmuştur. Ortak seçicilik faktörü ve ortak standart sapma değeri ise sırasıyla, 5.16 ve 0.83 olarak hesaplanmıştır. Seyhan Baraj Gölü nde sudakların ilk üreme boyu ve avcılıkta kullanılan 20, 22, 24 ve 26 mm lik ağlar karşılaştırılmıştır. Buna göre 20, 22 ve 24 mm lik ağların stok üzerinde av baskısı oluşturduğu, 26 mm lik ağın ise stok üzerinde av baskısı oluşturmadığı saptanmıştır. Anahtar Kelimeler: Sade uzatma ağı seçiciliği, Optimum ağ göz genişliği, Seyhan Baraj Gölü, Sudak I

3 ABSTRACT MSc THESIS THE INVESTIGATION OF THE SELECTIVITY OF MONOFILAMENT GILL NETS USED IN CATCH OF PIKE PERCH (Sander lucioperca Bogustkaya & Naseka, 1996) IN SEYHAN DAM LAKE Volkan Barış KİYAĞA DEPARTMENT OF FISHERIES INSTUTE OF NATUREL AND APPLIED SCIENCES UNIVERSITY OF ÇUKUROVA Supervisor :Asst.Prof.Dr. Erhan AKAMCA Year : 2008 Pages : 61 Jury : Asst.Prof.Dr. Erhan AKAMCA Asst.Prof.Dr. Caner E. ÖZYURT Asst.Prof.Dr. Sefa A. DEMİRHAN In this study, the gill nets used for pike perch (Sander lucioperca Bogustkaya & Naseka, 1996) which were 20, 22, 24 and 26 mm mesh size were investigated for their selectivity in Seyhan Dam Lake. The study was carried out between March 2008 and 2008 June in Seyhan Dam Lake. A prediction method developed by Holt (1963) was used for determining the selectivity parameters. At the end of the study, the optimum catch lengths found to be; 20.64, 22.70, and cm for 20, 22, 24, and 26 mm mesh size, respectively. Common selection factor and common standard deviation were calculated as 5.16 and 0.83 respectively. Lengths at first maturity of pike perch in Seyhan Dam Lake were compared with the gill nets (20, 22 and 24) used for fishing. Thus, it was determined that gill nets 20, 22 and 24 mm mesh size cause an over fishing on pike perch stock while 26 mm mesh size do not cause an over fishing. Key Words: Gill net selectivity, Optimum mesh size, Seyhan Dam, Pike Perch II

4 TEŞEKKÜR Öncelikle araştırmamın planlanması, yürütülmesi, değerlendirilmesinde ve sonuçlandırılmasında, yardım ve her türlü desteği özveri ile sağlayan danışman hocam Yrd.Doç.Dr Erhan AKAMCA ya, tezimin her safhasında yardımını esirgemeyen ve destek olan Yrd. Doç.Dr Caner Enver ÖZYURT a ve Öğr. Gör. Dr. Levent SANGÜN e teşekkürlerimi sunarım. Ayrıca arazi çalışmam sırasında önemli emekleri geçen Ali Sabri TAŞLIEL e, Ferhat BÜYÜKDEVECİ ye, Mehmet ÖZEKİN e Zühat ERGİN e, A. Tolga HAKÖZÜ ne ve Topalak Köyü balıkçılarına teşekkür ederim. Bu süreç boyunca bana göstermiş oldukları anlayış ve desteklerinden dolayı aileme ve Sema YEŞİL e ayrıca teşekkür ederim. III

5 İÇİNDEKİLER SAYFA ÖZ I ABSTRACT....II TEŞEKKÜR...III İÇİNDEKİLER......IV ÇİZELGELER DİZİNİ...V ŞEKİLLER DİZİNİ.....VI 1. GİRİŞ ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR MATERYAL VE METOD Çalışma Sahası Sudak (Sander lucioperca Bogustkaya ve Naseka, 1996) Örneklerin Elde Edilmesi Örneklerin Değerlendirilmesi BULGULAR VE TARTIŞMA Bulgular Sudakların Ağ Gözlerine Göre Boy Kompozisyonlarına İlişkin Bulgular Ağ Göz Açıklıkları 20 mm Ve 22 mm Olan Ağların Sudak İçin Seçicilikleri Ağ Göz Açıklıkları 22 mm Ve 24 mm Olan Ağların Sudak İçin Seçicilikleri Ağ Göz Açıklıkları 24 mm Ve 26 mm Olan Ağların Sudak İçin Seçicilikleri Ortak Seçiciliğin Hesaplanması Tartışma SONUÇLAR VE ÖNERİLER Sonuçlar Öneriler...50 KAYNAKLAR ÖZGEÇMİŞ IV

6 ÇİZELGELER DİZİNİ SAYFA Çizelge 3.1. Seyhan Baraj Gölü nden avlanan toplam balık miktarları ve bunların avdaki oransal değerleri Çizelge , 22, 24 ve 26 mm ağ göz açıklığındaki ağlarla yakalanan sudakların boy-frekans değerleri. 32 Çizelge , 22, 24 ve 26 mm ağ göz açıklığındaki ağlarla yakalanan sudakların minimum, maksimum ve ortalama boy değerleri Çizelge 4.3. Ağ gözü açıkları 20 ve 22 mm olan monofilament uzatma ağlarıyla yakalanan sudakların hesaplanan seçicilik parametreleri 35 Çizelge 4.4. Ağ gözü açıkları 22 ve 24 mm olan monofilament uzatma ağlarıyla yakalanan sudakların hesaplanan seçicilik parametreleri 38 Çizelge 4.5. Ağ gözü açıkları 24 ve 26 mm olan monofilament uzatma ağlarıyla yakalanan sudakların hesaplanan seçicilik parametreleri...41 Çizelge , 22, 24 ve 26 mm ağ göz genişliğindeki ağların seçicilik parametreleri...44 Çizelge 4.7. Ağların ortak seçicilik faktörü (SF), ortak standart sapması (SD) ve optimum yakalama boyları (L i )...44 V

7 ŞEKİLLER DİZİNİ SAYFA Şekil yılları arası dünya ve Türkiye su ürünleri avcılık üretimi.2 Şekil 2.1. Baranov un (1914) yapmış olduğu yakalanma sınıflandırması... 8 Şekil 3.1. Çalışmada kullanılan mesleki balıkçı teknesi.19 Şekil 3.2. Seyhan Baraj Gölü Şekil 3.3. Seyhan Baraj Gölü nden yakalanan bir sudağın görünüşü 22 Şekil 3.4. Ağ gözü büyüklüğünün ölçülmesi..23 Şekil 3.5. Ağların donam biçimleri.24 Şekil 3.6. Balıkların boy ölçümü 25 Şekil 3.7. Balıkların ağırlık ölçümü 25 Şekil 4.1. Ağ göz genişliği 20 mm olan monofilament sade uzatma ağları ile yakalanan sudakların boy- frekans dağılımı...33 Şekil 4.2. Ağ göz genişliği 22 mm olan monofilament sade uzatma ağları ile yakalanan sudakları boy- frekans dağılımı Şekil 4.3. Ağ göz açıklıkları 20 ve 22 mm olan monofilament sade uzatma ağları ile yakalanan sudakların seçicilik eğrileri Şekil 4.4. Ağ göz genişliği 24 mm olan monofilament sade uzatma ağları ile yakalanan sudakların boy- frekans dağılımı Şekil 4.5. Ağ göz açıklıkları 22 ve 24 mm olan monofilament sade uzatma ağları ile yakalanan sudakların seçicilik eğrileri...39 Şekil 4.6. Ağ göz genişliği 26 mm olan monofilament sade uzatma ağları ile yakalanan sudakların boy- frekans dağılımı...40 Şekil 4.7. Ağ göz açıklığı 24 ve 26 mm olan monofilament sade uzatma ağı ile yakalanan sudak seçicilik eğrisi...42 Şekil 4.8. Monofilament sade uzatma ağlarıyla tamamı ile yakalanan sudakların boy- frekans dağılımı...43 Şekil 4.9. Ağ gözleri ile optimum boylar arasındaki ilişki.44 Şekil Monofilament sade uzatma ağlarıyla yakalanan sudakların ortak seçicilik eğrileri.. 45 VI

8 1. GĠRĠġ Volkan BarıĢ KĠYAĞA 1. GİRİŞ Avcılık, insanoğlunun varoluģundan bugüne kadar beslenme ihtiyacını karģılamak için yaptığı bir eylemdir ve insanlık tarihi kadar eskidir. M.Ö. 10 bin yıllarında mağara duvarlarına çizmiģ olduğu resimler insanoğlunun balık avlamaya karģı olan ilgisini göstermektedir (Timur, 1990). Ġlk çağlarda insanların kendisinin ve ailesinin besin ihtiyacını karģılamak için yapmıģ olduğu avcılık, bu gün çok büyük bir sektör haline gelmiģtir. Dünya nüfusunun hızla artması ve buna paralel olarak besin gereksiniminin sürekli artıģı, insanları su ürünlerinden daha fazla yararlanmaya yöneltmektedir. Diğer yandan su kaynaklarının giderek kirlenmesiyle su ürünlerinin yaģam alanlarının kısıtlanması ve bilinçsiz avcılık, balık stoklarının zarar görmesinde baģlıca nedenlerdir. GeliĢmiĢ ülkeler bu sorunların çözümü için, kendi kaynaklarını bilinçli bir Ģekilde korumakta, seçiciliği yüksek av araçları kullanarak hedef dıģı av oranını en aza indirmekte, su ürünleri yetiģtiriciliğine ve açık denizlerde yeni kaynaklar aramaya yönelmektedirler. Avcılık yöntemlerinde ve kullanılan av araçlarında geçen yüzyıl içinde hızlı bir geliģim gerçekleģmiģtir. 19. yüzyılın baģlarından itibaren avcılıkta kullanılan küçük balıkçı teknelerinin yanı sıra, daha büyük ve geliģmiģ balıkçı gemileri yapılmıģ, av araçlarında ve güverte üstü donanımlarda büyük ilerlemeler kaydedilmiģtir. GeliĢen teknoloji ile av araçlarının kullanımının kolaylaģması ve 1970 lerde balık bulucu akustik aletlerin kullanılmaya baģlanması, toplam su ürünleri üretimini arttırmıģtır (Reid ve Simmonds, 1993) yılında avcılık yolu ile elde edilen su ürünleri miktarı milyon ton iken, bu miktar 2003 yılında milyon tona ulaģmıģtır. Bugüne kadar elde edilen en büyük ürün miktarı milyon tonla 2000 yılında gerçekleģmiģtir. Dünya balıkçılığına benzer bir ürün artıģı, çeģitli dalgalanmalarla ülkemiz için de görülmektedir. Bugüne kadar elde edilen en düģük ürün 60.1 bin tonla 1962 yılında görülürken, en yüksek ürün bin tonla 1988 yılında elde edilmiģtir yılı üretimi ise bin ton olarak gerçekleģmiģtir ( FAO, 2005) (ġekil 1.1). Belirli bir dönem, balıkçılıktan elde gelirin harcanan güç oranında artacağı düģünülmüģ ve sürekli bir ürün artıģı beklenmiģtir (Ġlkyaz, 2005). Belirli bir seviyeye 1

9 1. GĠRĠġ Volkan BarıĢ KĠYAĞA kadar avcılık gücünün giderek artması, elde edilen gelirin artmasına neden olsa da bazı sorunları beraberinde getirmiģtir. ġekil yılları arası dünya ve Türkiye su ürünleri avcılık üretimi (FAO, 2005) Avcılık filolarının geniģlemesiyle birlikte populasyonlar üzerindeki av baskısı her geçen gün artmıģ ve balık stoklarında azalmaya neden olmuģtur. Balık av miktarlarındaki değiģmeler 1880 li yılların ortasından itibaren bilimsel ilgiyi çekmeye baģlamıģtır. Endüstriyel anlamda yeni av araçlarıyla avcılığa baģlanması bilimsel balıkçılığa ilgiyi arttırmıģ ve artan ilgiyle birlikte, çeģitli ulusların hükümetleri, konunun araģtırılması ve avdaki artma ve azalmaların nedenlerinin belirlenmesi için ulusal laboratuarlar kurmaya baģlamıģlardır (Bingel, 2002). Balık stoklarının ve bu stoklardan elde edilen gelirin korunması açısından yapılan avcılığın kontrollü ve bilinçli bir Ģekilde uygulanması zorunludur. Çünkü su ürünleri ve yaģadıkları ortam çok hassas bir dengeye sahiptir. Balık stoklarının varlığı ve büyüklüğü denizel ortamda bulunan besin miktarına, ortamın klimatik ve 2

10 1. GĠRĠġ Volkan BarıĢ KĠYAĞA coğrafik koģullarına bağlıdır (Fasham, 1978; Laevastu ve Larkins, 1981; KocataĢ, 1994). Yeterli besin ve uygun yaģama ortamı olduğu sürece avlama ve doğal nedenlerle stoktan eksilen bireylerden oluģan azalmayı yeni bireyler, ağırlıkça azalmayı ise yeni bireyler ve küçük bireylerin büyümesi karģılar. Normal koģullarda stokun devamlılığı bu Ģekilde sağlanır, fakat aģırı avcılık bu düzeni olumsuz Ģekilde etkilemektedir. Artan kirlilik ve stoktan kapasitenin üzerinde avcılık yapılması mevcut dengeyi bozmaktadır. Bozulan denge bireylerin boy ve yaģ bakımından büyüklüğünün giderek azalmasını ve av miktarının her geçen sezon azalmasıyla kendini gösterir (Erdem 1996). Bu olumsuz etkiyi azaltmak için avlanan bireylerin belirli bir boy, yaģ ve ağırlığa ulaģmıģ olması gerekmektedir. Sürdürülebilir balıkçılığın sağlanabilmesi ve kaynakların doğru bir Ģekilde kullanılabilmesi için hedef dıģı av oranının azaltılması gerekmektedir. Bu nedenle stokların izlenmesi ve av araçlarının yeniden düzenlenmesi, zararlı olanların ortadan kaldırılması için çeģitli önlemler alınmıģtır. Av araçlarının ıslah edilmesinde birçok faktörün uygulanması gerektiği ve bu faktörler içersinde dikkat edilmesi gereken en önemlisinin de av aracının seçicilik özelliği olduğu bilim çevrelerince kabul edilmiģtir (Özekinci, 1998). Fridman ve Carrothers (1986) a göre bir av aracının, karıģık bir populasyondan belirli bir tür ve büyüklükteki bireyleri avlama özelliğine seçicilik adı verilmektedir. Lagler (1978), ağ gözü seçiciliğini, herhangi bir populasyonda belli bir boydaki bireyler etkin olarak avlanırken bu boydan uzaklaģan bireylerin yakalanma olasılıklarının azalması Ģeklinde açıklamıģtır. Hameed ve Boopendranath (2000) ise avın yakalanma olasılığının, balığın özellikleri ile değiģmesini sağlayan av aracı ya da yöntemin özelliğine seçicilik adını vermiģlerdir. Kara (2003) seçiciliği, av aracı tarafından tutulan belirli balığın, her bir büyüklük kategorisinin, av yüzdesi Ģeklinde yakalanma olasılığı olarak tanımlamıģtır. Son yıllarda av araçlarının seçiciliği üzerine çalıģmalar artmıģtır. Seçicilik açısından av araçları içinde en büyük sorun, sürüklenen av araçlarında (Trol, Bim Trol, Dreç, Kıyı Sürükleme Takımları) olmaktadır. Bu av araçları pasif av araçlarına göre daha az seçicilerdir. Buna rağmen pasif av araçlarında da istenmeyen av sorunu gözlenmektedir. Her av aracında yapılması gerektiği gibi pasif av araçlarından olan 3

11 1. GĠRĠġ Volkan BarıĢ KĠYAĞA uzatma ağlarında da hedef dıģı av ve ıskarta tür miktarının en aza indirilmesi ve hedef türler için uygun ağ göz geniģliklerinin belirlenmesi için seçicilik çalıģmalarının yapılması gerekmektedir. Seçiciliğin bilinmesi, boy-ağırlık iliģkisi, cinsiyet oranı, markalama denemeleriyle populasyon büyüklüğünün tahmini, büyüme ve ölüm oranları gibi populasyon parametrelerini etkilemesi nedeniyle çok önemlidir (Hamley, 1975). Günümüzde, dünya genelinde en fazla kullanılan av araçlarından olan uzatma ağları, ilk olarak MÖ yıllarında kullanılmıģtır. Balıkçıların göl üzerinde yaptıkları kamıģ evlerde hazırladıkları, ağların kurģun yaka kısımlarına piģirilmiģ topraktan yapılan taģları, mantar yaka kısımlarına ise suda yüzebilen tahtaları bağladıkları bilinmektedir (Timur ve TaĢdemir,1989). Türkiye kıyı balıkçılığında da sade ve fanyalı uzatma ağlarının kullanımı önemli bir yere sahiptir. Dizaynı, üretimi, kullanımdaki basitliği ve fazla yatırım gerektirmemesi, bu av aracını küçük ölçekli balıkçılar arasında çok popüler hale getirmiģtir (Kara, 1992; Metin ve ark., 1998). Ayrıca bu ağların maliyetleri düģüktür ve avcılık uygulamaları da oldukça kolaydır (Hamley, 1975; Laevastu ve Favorite, 1988; Kurkilathi ve Rask, 1996). Uzatma ağı; hedef balığın hareketi önüne, dik açılı olarak atılan ve mantar ile kurģunlar yardımıyla su içinde dik olarak tutulan, bir veya daha çok sayıda dikey ağ duvardan oluģan bir av aracıdır (Sainsbury, 1995; Hameed ve Boopentranath, 2000). Kulanım Ģekli ve yapılarına göre uzatma ağlarının çeģitli tipleri vardır. Bunların en önemlileri sade ve fanyalı uzatma ağlarıdır. Ayrıca her iki tipin birleģimi olan kombine ağlarda vardır. Sade uzatma ağları tek katlı ağ olup balıkların solungaçlarından ağa takılarak yakalanması amacıyla, deniz ve iç sularda; yüzey, orta su ve dipte kullanılmaktadır. (Baranov, 1948; Hamley, 1975; Ünsal ve Kara, 1996). Çoğunlukla pasif olarak kullanılmakla birlikte aktif olarak da kullanılabilir (Mengi,1977; Kara, 1992; Sainsbury, 1995; Ünsal ve Kara, 1996; HoĢsucu, 1998). Uzatma ağları en seçici av araçlarındandır. Ağ göz açıklıklarında yapılacak düzenlemeler sayesinde belirli büyüklükteki fertleri optimum düzeyde yakalarken, daha küçük ve büyük fertleri oransal olarak daha az yakalama özelliğine sahiptirler (Hamley, 1975; HoĢsucu, 1998; Özekinci, 1995, 1997). 4

12 1. GĠRĠġ Volkan BarıĢ KĠYAĞA Uzatma ağlarında seçicilik çalıģmaları Baranov (1948) ile baģlamıģtır. Hamley (1975) yapılan çalıģmaları karģılaģtırarak en uygun metodun ne olduğu sonucuna varmaya çalıģmıģtır. Holst ve ark. (2002), ağ ipi kalınlığının boyut seçiciliği üzerine etkilerini incelemiģtir. Stergiou ve Erzini (2002), Ege Denizi nin aynı balıkçılık alanında pareketa ve monofilament uzatma ağlarının seçiciliğini karģılaģtırmıģtır. Seçicilik konusunda yapılan diğer çalıģmalar, uzatma ağlarının türler üzerindeki seçicilik değerlerine odaklanmıģtır (Van Densen ve W.L.T, 1987; Karunasinghe ve Wijeyaratne, 1991; Reis ve Pawson, 1993; Petrakis ve Stergiou, 1995; Santos ark., 1995; Psuty ve Borowski, 1997; Santos ve ark. 1998; Madsen ve ark. 1999; Purbayanto ve ark. 2000; Fujimori ve Tokai, 2001; Lucena ve O Brien, 2001; Fabi ve ark. 2002; Moth-Poulsen, 2003; Park ve ark. 2004; Fonseca ark., 2005). Ülkemizde de son yıllarda bir çok seçicilik çalıģması yapılmıģtır (Çetinkaya ve Sarı, 1995; Özekinci, 1995; Özekinci, 1997; Balık, 1999; Balık ve Çubuk, 2001a; Kara ve Özekinci, 2002; Kara, 2003b; Özekinci ve ark., 2003; Özekinci 2005). Su ürünleri bakımından Adana nın en önemli iç su kaynağını oluģturan Seyhan Baraj Gölü nde de, küçük ölçekli balıkçı tekneleriyle uzatma ağlarıyla avcılık yaygın olarak yapılmaktadır. Bu avcılıkta hedef türleri oluģturan sazan (Cyprinus carpio) ve sudak, (Sander lucioperca) bölge balıkçılık ekonomisinde son derece önemli bir yer tutmaktadır. Sudak, doğal olarak Seyhan baraj gölünde bulunmazken, buradaki balıkçılığı daha ekonomik hale getirmek amacıyla, yılları arasında ilk kez adet olarak aģılanmıģ ve çok kısa sürede uyum sağlayarak Seyhan Baraj Gölü için önemli bir potansiyel oluģturmuģtur (AvĢar ve Özyurt, 1999). Toplam av içinde sazana oranla az miktarda olmasına karģın, pazar satıģ fiyatının sazana göre yüksek olması balıkçılık açısından en az sazan kadar önemli bir tür haline gelmesine neden olmuģtur. Bölge balıkçılarıyla yapılan görüģmelerde sudak avcılığında 20, 22, 24 ve 26 mm ağ göz geniģliğine sahip, monofilament sade uzatma ağları kullandıkları öğrenilmiģtir. Bu nedenle, Seyhan Baraj Gölü nde avlanan sudak stoku için uygun ağ göz geniģliğinin belirlenmesi ve kullanılan ağ gözlerinin stokun devamı için risk oluģturup oluģturmadığının tespit edilmesi, bölgede yapılan balıkçılığın düzenlenmesi ve av sezonu boyunca en yüksek verimin sağlanması için zorunludur. 5

13 1. GĠRĠġ Volkan BarıĢ KĠYAĞA Bu çalıģmada Seyhan Baraj Gölü balıkçılarının sudak (Sander lucioperca Bogustkaya and Naseka, 1996) avcılığında yoğun olarak kullandıkları 20, 22, 24 ve 26 mm ağ göz açıklığına sahip monofilament sade uzatma ağlarının seçicilik parametrelerinin belirlenmesi ve uygun ağ gözünün tespiti amaçlanmıģtır. 6

14 2. ÖNCEKĠ ÇALIġMALAR Volkan BarıĢ KĠYAĞA 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Uzatma ağı seçiciliği ilk olarak 1882 yılında Collini tarafından tanımlanmıģtır. Fakat bu çalıģmanın yeterli bilimsel kriterlere uymadığı düģünüldüğünden, konu üzerinde yapılan ilk çalıģmanın Baranov (1914) tarafından gerçekleģtirildiği kabul edilmektedir (Holt, 1963; Hamley 1975). Ricker tarafından Rusça olarak sunulan ve Uzatma Ağlarında Balığın Yakalanması konusunu ele alan ilk çalıģma 1948 yılında, Uzatma Ağlarıyla Balık Avcılığı Üzerine Teoriler konulu ikinci yayın ise yine aynı tarihte Kanada nın Ontario Yabancı Ülkeler Departmanı tarafından Ġngilizceye çevrilmiģtir (Erdem, 1996). Baranov (1948), uzatma ağı seçiciliğinin tanımlanmasında kullanılan eğrilerin geometrik benzerliğe sahip olmaları prensibini savunmuģtur. Bunun nedeni olarak, uzatma ağlarının yakalama prensibinin; balığın büyüklüğü ile ağ gözünün büyüklüğünün bir fonksiyonu olduğunu belirtmiģtir. Geometrik benzerlik prensibi olarak getirdiği tanımlamayı s(z,m) = s(kz, km) eģitliği ile ifade etmiģtir. EĢitlikte; s yakalanma oranını, m ağ göz uzunluğunun fonksiyonunu, z balık büyüklüğünü, kz ve km ise balık büyüklüğünü ve ağ göz uzunluğu sabitlerini ifade etmektedir. Bu fonksiyonun sonucu olarak z/m (balık büyüklüğü / göz uzunluğu) ifadesi ile farklı göz uzunlukları için seçicilik eğrilerini benzer olarak tanımlamıģtır. Baranov (1914), bildirdiğine göre balığın ağ tarafından yakalanması üç farklı Ģekilde gerçekleģir (ġekil 2.1). Bunlar; (a) SıkıĢarak; Balığın vücut çevresinin ağ gözüne tam olarak girerek yakalanması. (b) Galsamasından; Balığın ağ gözüne galsamalarına kadar girerek yakalanması. (c) DolaĢarak; Balığın ağ gözüne diģinden, çene kemiğinden ya da diğer uzantılarından yakalanması. 7

15 2. ÖNCEKĠ ÇALIġMALAR Volkan BarıĢ KĠYAĞA ġekil 2.1. Baranov un (1914) yapmıģ olduğu yakalanma sınıflandırması. (a)sıkıģarak; (b) galsamasından; (c) dolaģarak (Karlsen ve Bjarnason,1986 dan) Olsen (1959), Newfounland da ringa balıklarında üç farklı ağ gözlü sade uzatma ağlarını (2, 2.5, 2.75 inç) Holt (1963) metoduna göre karģılaģtırmıģtır. Clark (1960), uzatma ağı seçiciliğinde en önemli faktörleri olarak Ģunları sıralamıģtır; ağ göz açıklığı, ağın gerilmesi, ağın potluk oranı, ağ ipinin esnekliği ve gerilmesi, ipin görünürlüğü, balığın Ģekli, pektoral kısımlarından baģka balığın yakalanma derecesi ve balıkların davranıģ modelleri olarak belirlemiģtir. Ayrıca araģtırıcıya göre bunlar, balığın avlanma Ģekline eklenmelidir. Ağ gözü açıklığının dıģındaki faktörler, esas olarak ağın verimliliğini etkilediğini bildirmiģtir. (seçicilik eğrisinin yüksekliğini) Holt (1963) farklı göz açıklıklarındaki ağların verimliliklerini karģılaģtırmıģ ve yakalanan bireylerin boy-frekans dağılımlarının, ağ gözü uzunluklarıyla karģılaģtırdığında oluģan seçicilik eğrisinin normal dağılım eğrisiyle ifade edilebileceğini belirtmiģtir. AraĢtırıcı seçicilik eğrilerinin hesaplanabilmesi için matematiksel yöntemler önermiģtir. McCombie ve Berst (1969), balığın yapısının ve Ģeklinin sade uzatma ağlarındaki seçiciliğe olan etkisini, üç farklı balık üzerinde kendi önerdikleri grafik oluģturma metodu ile çizmiģlerdir. Her bir balığın yakalanma pozisyonunu dikkate alarak, solungaç kapağı çevresinden ve maksimum vücut çevresinden yakalanan balıkları karģılaģtırmıģlardır. Balığın maksimum vücut çevresi ile ağ göz çevresi arasındaki oranın 1.0 ile 1.2 olduğu durumda en etkin yakalanmanın gerçekleģtiğini bildirmiģlerdir. 8

16 2. ÖNCEKĠ ÇALIġMALAR Volkan BarıĢ KĠYAĞA Gulland (1969), ticari balıkçılıkta kullanılan sade uzatma ağlarının en seçici av araçları olduğunu bildirmiģtir ve yakalanan bireylerin dağılımından yararlanılarak seçicilik eğrilerinin çizilebileceğini bildirmiģtir. AraĢtırıcı sade uzatma ağları ile avcılıkta kullanılan ağ gözünün sadece belirli bir boy grubunda etkili olduğunu ve bu boy grubundan negatif ya da pozitif yönde bir ayrılıģ olduğunda, yakalanma oranında düģüģ meydana geldiğini belirtmiģtir. Buna ek olarak, aynı ağ göz uzunluğuna sahip olmasına rağmen, birbirinden farklı esnekliklere sahip materyallerden yapılan ağların optimum yakalama boylarının birbirinden farklı olabileceğini belirterek, Holt (1963) un önerdiği hesaplama yöntemini bir örnekle açıklamıģtır. Hamley ve Regier (1973), Ontario da 4 km 2 lik Dexter Gölü nde ağ gözü açıklıkları 3.82, 5.08, 6.35, 7.62, 8.89 ve cm olan uzatma ağları ile yılları arasında, tuzaklarla yakalanıp markalanan Stizostedion vitreum vitreum balıklarında doğrusal seçicilik parametrelerini tahmin ederek seçicilik eğrilerini çizmiģlerdir. Hamley (1975), uzatma ağı seçicilik çalıģmalarını özetlediği makalesinde, seçicilik eğrilerini ve bu eğrilerin hesaplanmasında önerilen modeller ile seçiciliği etkileyen faktörleri karģılaģtırmıģtır. Uzatma ağı seçiciliğinin tahmini için en uygun modelin direkt tahmin metodu olduğunu, fakat araģtırmacıların uygulama zorlukları nedeni ile indirekt tahmin metotlarını seçtiklerini belirtmiģtir. Grant (1980), Jameica nın Kingston Limanı nda üç balık türü için ağ gözü açıklıkları 1.27 cm den cm e kadar değiģen 10 ar metre uzunluğunda, 7 m derinliğinde % 50 potluk oranında 8 takım multifilament ağın seçiciliğini karģılaģtırmıģtır. Holt (1963) metodunu kullandığı araģtırmasında Harengula humeralis için regrasyon denklemi değerlerini; a = , b = 2.55 ve r = 0.99 olarak bulmuģtur. Rudstam ve ark. (1984), Big Muskellunge ve Sparkling gölü nde Ağustos 1981 ve Eylül 1982 tarihleri arasında 19, 32, 38, 51, 64 ve 89 mm göz açıklığında 4 m uzunluğunda ve 18 m derinliğinde 6 uzatma ağında seçicilik çalıģmaları yapmıģlardır. Linloekken (1984), tatlı su levreği (Perca fluviatilis L., 1758) avcılığında sade uzatma ağlarının seçiciliği isimli araģtırmasında, Norveç in güney bölgesindeki 9

17 2. ÖNCEKĠ ÇALIġMALAR Volkan BarıĢ KĠYAĞA Gjerstadvann Gölü nde naylon monoflament ağlarla yaptığı çalıģmada ağ göz açıklığı 10, 12.5, 16.5, 22, 22.5 ve 30 mm ağlar kullanmıģ, balık boyu-ağ göz açıklığı iliģkisinden yararlanarak yakalanan 3601 adet balığın boy-frekans grafiklerini çizmiģ ve cm boy aralığındaki balıklardan, en yüksek yakalanma oranının %70 oranında cm boy grubundaki levreklerde olduğunu bildirmiģtir. Steward (1984) Kuzeydoğu Ġskoçya kıyılarında morina (Gadus morhua L.,1758) balıkçılığında sade uzatma ağı seçiciliği adlı çalıģmasında, karģılaģtırılmalı balıkçılık denemeleri yapmıģtır. AraĢtırmacı, monofilament, multifilament ve multifilament naylon gibi farklı malzemelerden yapılmıģ sade uzatma ağlarının seçiciliği ve av verimi üzerine çalıģmıģ ve yakalananların boy sıralamasında önemli farklılıklar olduğunu belirlemiģtir. Shimamura ve Soeda (1985) mürekkep balığı (Sepia officinalis) avcılığında uzatma ağlarının suda kalma süresi ile av verimi arasındaki iliģkiyi inceledikleri araģtırmalarında, av veriminin av sahasına göre büyük değiģimler gösterdiğini, fakat genel olarak operasyon süresi uzadıkça av veriminde bir düģüģ gözlendiğini bildirmiģlerdir. Van Densen (1987) tatlı su levreği (Perca fluviatilis L., 1758) ve sudak (Stizostedion lusioperca L., 1758) için sade uzatma ağları seçiciliği üzerine yaptığı çalıģmasında, yakalanan tatlı su levrekleri için Holt (1963) un seçicilik modelini kullanmıģtır. Seçiciliğin karakteristikleri 48 ve 65 mm göz açıklığına sahip sade uzatma ağlarında k = ve σ = 4.93 cm (çatal boy) olarak bulunmuģtur. Göz açıklığı büyük olan ağlarda yüksek verim elde edildiğinden seçicilik eğrisi sağa doğru kaymaktadır. Sudak için seçiciliği 25 ve 35 mm sade uzatma ağları için yapılmıģ ve seçicilik karakteristiği k= ve σ = 2.59 cm (çatal boy) olarak elde edilmiģtir. Tweddle ve Bodington (1988), Afrikanın Malawi Gölü nde 64 ve 89 mm göz açıklığındaki beyaz uzatma ağlarının siyah uzatma ağlarına kıyasla 1,79 kat daha etkin olduğunu ortaya çıkarmıģlardır. Winters ve Wheler (1990), Atlantik ringası (Clupea harengus harengus) avcılığında kullanılan sade uzatma ağlarının seçicilik eğrisini direk ve indirek metotlarla belirlemiģlerdir. Holt (1963) metodunu kullanan araģtırmacılar, 50.8, 57.2, 10

18 2. ÖNCEKĠ ÇALIġMALAR Volkan BarıĢ KĠYAĞA 63.5, 69.9 ve 76.2 mm göz açıklığındaki ağlar için seçicilik katsayısını (k) ve seçicilik eğrisi varyanslarını (σ 2 ) 1986 yılında sırasıyla 5.01 ve 18.99, 1987 yılında ise 5.72 ve olarak hesaplamıģlardır. Direk tahmin metodunu kullanarak maksimum vücut çevresi (MG) ile balık boyu (L) arasındaki iliģkiyi, Göze takılan (Wedged) balıklarda; MG= 0.61 L 44.8, solungaç kapaklarından yakalanan balıklarda ise; MG= 0.55 L Ģeklinde hesaplanmıģtır. Pawson (1991), uzatma ağlarıyla balık avcılığını incelediği çalıģmasında ağların yapıldığı materyal, ağların yapıları ve ağ gözü açıklığının kontrolü ile ilgili hesaplamalara yer vermiģtir. Karunasinghe ve Wijeyaratne (1991), Sri Lanka nın batı sahilindeki Negombo sularında sardalya (Amblygaster sirm Walbum., 1792) türünün seçiciliği üzerine yaptıkları çalıģmada, 2.3 ve 3.8 cm arasında 7 farklı göz açıklığında uzatma ağları kullanılarak 9 ile 22 cm boy aralığında balıklar yakalanmıģ, 3 cm den küçük gözlerin seçiciliği istenilenden düģük çıkmıģtır. Farklı göz açıklıklarındaki ağlar için seçicilik faktörü 5.11 ve 6.03 ve optimum seçicilik boyu 12.9 ve 19.7 cm arasında tahmin edilmiģtir. Bu çalıģmada, ağların seçicilik aralığı ve eğrilerinin dar olduğu ve bu ağlarla yakalanan balıkların daha çok galsamalarından yakalandığını bildirmiģlerdir. En yüksek seçicilik faktörü 2.9 cm lik göz açıklığındaki ağlar için hesaplanmıģ olup muhtemelen bu göz açıklığındaki balıkların çoğunun sıkıģarak yakalanmasından kaynaklanmıģtır. Borgstrom ve Plathe (1992), 1985 ve 1989 yıllarında Norveç in batısındaki Loyning Gölü nde kahverengi alabalıklar (Salmo trutta L., 1758) için 16.0, 19.5, 21.0, 22.5, 24.0 ve 26.0 mm göz açıklıklarındaki naylon monofilament uzatma ağlarının seçiciliklerini doğrudan yöntemlerle tahmin etmiģlerdir. Balıkların yüzme mesafelerini ve ağla karģılaģma olasılıklarını tahmin eden bir metot geliģtirmiģlerdir. Çetinkaya ve ark. (1995) Van Gölü nde 17, 22 ve 24 mm göz açıklığına sahip fanyalı ağlar kullanarak yaptıkları çalıģmada, inci kefali (Chalcalburnus tarichi Palas, 1811) için total av, birim çabada av miktarı, yakalanan balıkların boy ve ağırlık kompozisyonları ve seçicilik parametrelerini hesaplamıģlardır. KuĢat (1996), Eğirdir Gölü nde göz açıklıkları 22, 24, 25, 26, 30, 25, 40, 45 ve 60 mm olan multifilament ve monofilament sade uzatma ağlarının seçiciliklerini 11

19 2. ÖNCEKĠ ÇALIġMALAR Volkan BarıĢ KĠYAĞA avlanan sudak balıklarında Holt (1963) dolaylı metodunu kullanarak tahmin etmiģtir. Ortak seçicilik faktörlerini, multifilament ağlar için 4.61 ve monofilament ağlar için ise 5.02 olarak bildirmiģtir. Psuty ve Borowski (1997), Polonya nın Vistula Lagün Gölü nde 1992 ile 1996 yılları arasında, bölgede geçimini sağlayan balıkçılardan sağladıkları verilerle uzatma ağlarının çapak (Abramis brama L., 1758) için seçiciliklerini ve yapılan avcılığın çapak populasyonu üzerindeki etkisini incelemiģlerdir. Aydın ve ark. (1997), Doğu Karadeniz de Of-Çamburnu açıklarının m derinlikteki sularında mezgit (Merlagius merlangus euxinus Nordman., 1840) avcılığında kullanılan 20, 22 ve 24 mm göz açıklıklarına sahip uzatma ağlarının seçicilik parametrelerini Holt (1963) ve Sechin (1969) metotları kullanarak belirlemiģlerdir. Holt (1963) metoduna göre tüm ağların ortak seçicilik faktörleri 4.25, 20 ile 22 mm lik ağlar için optimum yakalama boyları ve cm, 22 ile 24 mm ağlar için ve cm olarak bulunmuģtur. Seçicilik faktörleri de sırasıyla 2.32 ve 4.20 olarak hesaplanmıģtır. Sechin metoduna göre ise optimum yakalama boyları 20, 22 ve 24 mm lik ağlar için sırasıyla ve 20.8 cm, seçicilik faktörleri de 8.60, 8.63 ve 8.66 olarak hesaplanmıģtır. ÇalıĢmada 1649 adet balık incelenmiģ, bu balıklarında boy-ağırlık iliģkisi W= L3,217 - X ort = cm ve Y ort = g olarak bulunmuģtur. Özekinci (1997), barbun (Mullus barbatus L., 1758) ve ısparoz (Diplodus annularis L., 1758) balıkları avcığında kullanılan 18, 20 ve 22 mm göz açıklığındaki uzatma ağlarının seçiciliği üzerine yaptığı çalıģmada Holt (1963) metodu ile barbun ve ısparoz için mm ve mm ağlarda belirlenen seçicilik faktörlerini ve arasında değiģtiğini belirlemiģtir. Optimum seçicilik boyu ise barbun için sırayla ve , ısparoz için ise ve arasında bulunmuģtur. Erzini ve Castro (1998), balıkların yakalanan ağ gözlerindeki dağılımından faydalanarak, seçicilik grafiklerinin oluģturulmasında alternatif bir yöntem önermiģlerdir. Özekinci (1998) izmarit (Spicara smaris L., 1758), ısparoz (Diplodus annularis L., 1758), barbunya (Mullus barbatus L., 1758) ve tekir (Mullus 12

20 2. ÖNCEKĠ ÇALIġMALAR Volkan BarıĢ KĠYAĞA surmulatus L., 1758) avcılığında kullanılan 18, 20, ve 22 mm göz açıklığındaki sade ağların seçiciliğini incelediği çalıģmasında, tüm türler için seçicilik faktörlerinin tahminini yapmıģtır. Gurbet ve ark. (1998), Ekim 1996 ve Temmuz 1997 tarihleri arasında Ġzmir ili, Urla ilçesi Karantina adasının kuzey bölgesinde monofilament ve multifilament fanyalı uzatma ağlarının av verimliliğini karģılaģtırmıģlardır. ÇalıĢmada 28, 30 ve 32 mm ağ göz açıklığına sahip monofilament ve multfilament ağlarla yaptıkları 17 avcılık operasyonu sonucunda 32 türe ait toplam 851 balık avlanmıģtır. Balıkların %54.7 si monofilament ağlarla, % 43.3 ü ise multifilament ağlarla yakalandıklarını tespit etmiģlerdir. Helser ve ark. (1998), yaptıkları çalıģmada, Louissia benekli alası (Cynoscion nebulosus Cuvier, 1830) avcılığında kullanılan uzatma ağlarının seçiciliğini belirlemek için eģ zamanlı lineer olmayan regresyon kullanmıģtır. Atar (1998) Beymelek Lagün Gölü nde rastgele olarak seçilen üç istasyonda Ocak 1995 Ocak 1996 tarihleri arasında yaptığı çalıģmada, Holt (1963) un dolaylı metodu kullanılarak 30, 35, 40, 45 ve 50 mm göz açıklığındaki beģ adet uzatma ağının seçiciliklerini hesaplamıģtır. AltınbaĢ kefal (Liza auratus Risso, 1810) için seçicilik faktörleri 7.03 ile 8.54 arasında ve ortak seçicilik faktörünü 7.94, kefal için (Liza saliens Risso, 1810) için seçicilik faktörü 7.51 ile 9.41 arasında ve ortak seçicilik faktörünü 8.32 olarak tahmin etmiģtir. Ayrıca monofilament uzatma ağlarının multifilament ağlardan 2.17 kere daha etkili olduğu gözlenmiģtir. Metin ve ark. (1998), 18, 20 ve 22 mm göz geniģliğine sahip sade dip uzatma ağlarındaki ısparoz (Diplodus annularis L., 1758) ve izmarit lerin (Spicara flexuosa Rafinesque, 1810) seçiciliklerini araģtırmıģlardır. Seçicilik parametreleri Holt (1963) un indirekt tahmin metoduna göre hesaplanmıģtır. D. annularis için, 18, 20 ve 22 mm göz geniģliğindeki ağlarda optimum yakalanma boyları sırasıyla 10.08, ve cm, S. Flexuosa için aynı göz geniģliğindeki ağlardaki optimum yakalanma boyları ise sırasıyla 15, 16.67, cm olarak hesaplanmıģtır. D. Annularis için ortak seçicilik faktörü 5.60 ve standart sapması 1.86 olarak, S. Flexuosa için ortak seçicilik faktörü 8.33 ve standart sapması 1.21 cm olarak hesaplanmıģtır. Sonuçta sadece 22 mm göz geniģliğindeki ağlar D. annularis için uygun seçicilik özellikleri 13

21 2. ÖNCEKĠ ÇALIġMALAR Volkan BarıĢ KĠYAĞA gösterirken, S. flexuosa için denemede kullanılan, bütün ağlar uygun seçicilik özellikleri göstermiģtir. Madsen ve ark. (1999), yaptıkları çalıģmada, dil balığı ağlarının boy seçiciliğini Kuzey Denizi ndeki Danimarka ticari balıkçılık tekneleriyle eģ zamanlı olarak atılan 7 farklı göz açıklığına sahip ağlarla dolaylı metot kullanarak tahmin etmiģlerdir. Millar ve Fryer (1999), yapmıģ oldukları çalıģmada sürütme ağı, tuzak, uzatma ağı ve olta iğnelerinde seçicilik eğrilerinin belirlenmesi konusunu istatistiksel olarak tartıģmıģlardır. Balık (1999a), BeyĢehir Gölü nde sazan (Cyprinus carpio L., 1758) avcılığında kullanılan monofilament sade ağların seçiciliklerini araģtırmıģtır. Bu amaçla, Ekim 1994 Mayıs 1996 tarihleri arasında 7, 8, 13 ve 14 cm göz uzunluğunda monofilament sade ağlar ile avcılık denemeleri yapılmıģtır. AraĢtırma sonuçlarına göre, sazan avcılığında, monofilament sade ağların ortak seçicilik faktörleri bulunmuģtur. Balık (1999b), BeyĢehir Gölü nde sudak avcılığında kullanılan multifilament ve monofilament sade ağların seçiciliklerini Holt (1963) metoduyla tahmin etmiģtir. 3.4, 4, 5, 6 ve 7 cm tam göz uzunluğundaki multifilament ve 3.6, 4, 4.4, 5, 6 ve 7 cm göz uzunluğundaki monfilament ağların ortak seçicilik faktörlerini sırasıyla 4.67 ve 4.70 olarak bildirmiģtir. Kınacıgil ve ark. (2000), Orta Ege Deniz inde denemelerini yaptıkları 18, 20, 22, 24, 25, 28, 30, 32, 36 ve 38 mm göz geniģliğine sahip sade uzatma ağlarında, yakalanan ısparoz (D. annularis), karagöz (D. vulgaris), tekir (M. surmuletus), izmarit (S. maena flexuosa ve S. smaris) ve çizgili hani (S. scriba) türlerine ait seçicilik parametreleri üzerine çalıģmıģlardır. Isparoz için 18, 20, 22, 24, 25 ve 28 mm göz geniģliğine sahip ağlar için optimum yakalama boylarını sırası ile 10.59, 11.77, 12.94, 14.12, ve cm total boy olarak ve ağlara ait ortak standart sapmayı 1,27 olarak bildirmiģlerdir. Ġzmarit (S. maena flexuosa) için ise 18, 20, 22, 24 ve 25 mm ağ göz uzunluğuna sahip ağlar için optimum yakalama boylarını sırası ile 14.44, 16.05, 17.65, ve cm total boy ve ortak standart sapmayı ise 1.12 olarak hesaplamıģlardır. 14

22 2. ÖNCEKĠ ÇALIġMALAR Volkan BarıĢ KĠYAĞA Hovgard ve Lassen (2000), seçiciliğin kesin olarak tahmininin çok zor olduğunu, bunun için populasyonu oluģturan tüm balıkların boy dağılımının tamamen bilinmesi gerektiğini bildirmiģtir. Birçok seçicilik çalıģmasının tesadüfî ava bağlı olduğunu belirtmiģ ve bu tür seçicilik hesaplamalarını göreceli seçicilik (relative selection) olarak isimlendirmiģtir. Fujimori ve Tokai (2001), uzatma ağlarında seçicilik eğrilerinin hesaplanması için kullanılan normal, log normal, skew normal ve bi normal modellerinin çözümlenmesinde maksimum olabilirlik metodunu kullanarak, seçicilik parametrelerinin tahmini üzerine çalıģmıģlardır. Sonuç olarak bu çözümleme metodunu; aynı ağ gözü kullanılarak farklı balıkçılık çabası ile toplanan verilerin değerlendirilmesi için önermiģlerdir. Balık (2001) BeyĢehir Gölü nde 28, 40, 50 ve 60 mm göz açıklığındaki monofilament ve multiflament fanyalı ağlarla yaptığı çalıģmada, toplam avlanan aynalı sazanın (Cyprinus carpio L., 1758) % 12.6 sını monofilament ağlarla ve % 6 sının da multifilament ağlarla elde edildiğini ve birim baģına düģen av miktarının mono ve multifilament ağlar için ve g/m olduğunu hesaplamıģtır. Bu sonuçlara göre monofilament ağlarla, birim çabada elde edilen av miktarının multifilament ağlara kıyasla 2.2 kat daha fazla olduğu, ayrıca miktarın % 80 ini kadife balığının (Tinca tinca L., 1758) oluģturduğunu bildirmiģtir. Balık ve Çubuk (2001a) Uluabat Gölü nde yaptıkları çalıģmada, farklı göz geniģliklerindeki (18, 20, 22, 26, 30 ve 36 mm) sade uzatma ağlarının bazı balık türlerinin avcılığındaki birim av miktarlarını araģtırmıģlardır. ÇalıĢma esnasında, 12 balık türünden örnekler yakalanmıģtır. Bu balık türleri; kızılgöz (Rutilus rutilus L., 1758), kızılkanat (Scardinius erythrophthalmus L., 1758), tahta (Blicca björkna L., 1758), ringa (Alosa maeotica Grimm, 1901), eğrez (Vimba vimba L., 1758), inci (Alburnus alburnus L., 1758), tatlısu kolyozu (Chalcalburnus chalcoides Güldenstaedt, 1772), havuz (Carassius carassius L., 1758), turna (Esox lucius L., 1758), kadife (Tinca tinca L., 1758), sazan (Cyprinus carpio L., 1758) ve kefal (Mugil cephalus L., 1758)' dir. 18, 20, 22, 26, 30 ve 36 mm göz geniģliğindeki ağların birim av miktarları sırasıyla ortalama 181.2, 170.5, 244.6, 123.4, 76.8 ve 29.9 g/m olarak bulunmuģtur. 15

23 2. ÖNCEKĠ ÇALIġMALAR Volkan BarıĢ KĠYAĞA Balık ve Çubuk (2001b) yaptıkları bir çalıģmada, farklı renklerdeki ( siyah, beyaz, sarı mavi, kırmızı, açık yeģil, koyu yeģil ve kahve rengi) uzatma ağlarının kadife balığı (Tinca tinca L., 1758), sazan (Cyprinus carpio L., 1758), tatlı su levreği (Perca fluviatilis L., 1758) ve tatlı su kefalinin (Leuciscus cephalus L., 1758) av verimliliği karģılaģtırılmıģtır. Balıklar çoğunlukla kırmızı, sarı, kahverengi ve mavi renkteki uzatma ağlarına yakalandıkları tespit edilmiģtir. 4 tür için yakalanma oranı en yüksek olan renk kırmızı olarak belirlenmekle birlikte; bölgede yaygın olarak, yakalanma oranının düģük olmasına rağmen açık yeģil rengin tercih edildiğini bildirmiģlerdir. Stergiou ve Erzini (2002), Akdeniz de Cyclades bölgesinde (Yunanistan) ince paraketa ve monofilament sade uzatma ağlarının seçiciliği üzerine çalıģmıģlardır. ÇalıĢmada kullandıkları 22, 24, 26 ve 28 mm göz geniģliğine sahip ağlar için, ısparoz (D. annularis) ait optimum yakalanma boylarını sırasıyla 12.52, 13.66, ve cm total boy olarak tespit etmiģlerdir. Elde ettikleri av verilerini Millar (1992) nin önerdiği yöntemle Constat bilgisayar programı ile değerlendirmiģler ve her ağ için standart sapmayı sırası ile 1.20, 1.31, 1.42 ve 1.53 cm olarak hesaplamıģlardır. Holst ve ark. (2002), morina (Gadus morhua L., 1758) avcılığında kullanılan uzatma ağlarının avcılık gücü ve seçicilik boyuna, ağ ipi kalınlığının etkisini incelemiģlerdir. Ġki farklı kalınlıktaki ipten yapılan 70, 79, 90, 101, 115, 130 mm göz açıklığındaki ağlar yılın iki farklı zamanında karģılaģtırılmıģlardır. Fabi ve ark. (2002), Ġtalya nın Ligurian Denizi nde ve Adriatik Sahili nde 45, 70 ve 90 mm göz uzunluğuna sahip fanyalı ve fanyasız uzatma ağları ile yaptığı denemeler sonucunda; mırmır (Lithognathus mormyrus), ısparoz (D. annularis) ve barbun (M. Barbatus) için ait seçicilik parametrelerinin hesaplanması üzerine çalıģmıģlardır. AraĢtırıcılar 70 ve 90 mm ağ göz uzunluğunun ısparoz ve barbun için çok büyük olduğunu belirterek, bu ağ gözleri için seçicilik parametrelerini hesaplayamamıģtır. 45 mm ağ göz uzunluğuna sahip ağ için optimum yakalama boylarını ısparoz için 12.1 cm, barbun için 16.7 cm total boy olarak bildirmiģtir. Kara ve Özekinci (2002) Türkiye denizlerinde sardalya (Sardina pilchardus L., 1758) avcılığında kullanılan sade uzatma ağlarının seçiciliği ile ilgili yaptıkları 16

24 2. ÖNCEKĠ ÇALIġMALAR Volkan BarıĢ KĠYAĞA çalıģmada, 1 Mayıs 1 Eylül arasında 12.65, ve mm göz açıklığına sahip ağlarla örnekler toplanmıģtır. Seçicilik parametreleri Holt (1963) tarafından geliģtirilen indirek tahmin metodu kullanılarak belirlenmiģtir. Yakalanan balıkların boy dağılımı 9.45, cm dir , ve mm ağ gözlerinde sardalyanın (Sardina. Pilchardus L., 1758) optimum yakalama boyu sırası ile 11.29, ve cm dir. Tahmin edilen ortak seçicilik faktörü ve standart sapma değeri sırasıyla 8.93 ve cm dir. Kara (2003a) Ġzmir Körfezi nde iri sardalya (Sardinella aurita Valenciennes., 1847) avcılığında kullanılan multiflament sade uzatma ağlarının seçicilik özelliklerinin belirlenmesi üzerine 1 Eylül Mart 2002 tarihleri arasında yapmıģ olduğu çalıģmada, kullanılan ağların göz açıklıkları 20, 21, 22 ve 23 mm dir. Ağlar birbirine eklenmek suretiyle aynı zamanda ve aynı sahada kullanılmıģtır. Ağların iplik kalınlığı 210d/3no, asılma oranı E=0.67dir. Seçicilik parametreleri Holt (1963) tarafından geliģtirilen indirekt tahmin metodu kullanılarak belirlenmiģtir. Yakalanan balıkların boy dağılımı cm dir. 20, 21, 22 ve 23 mm ağ gözlerinde S. aurita nın optimum yakalama boyu sırası ile 16.36, 17.17, ve cm dir. Tahmin edilen ortak seçicilik faktörü ve standart sapma değeri 8.18 ve cm dir. Kara (2003b) Ġzmir Körfezi nde ısparoz (Diplodus annularis L., 1758) avcılığında kullanılan monofilament sade uzatma ağlarının seçiciliğinin araģtırılması ile ilgili çalıģmasında, 26, 27 ve 28 mm göz açıklığına sahip ağlar kullanmıģ ve 26, 27 ve 28 mm ağ göz açıklığında ısparoz için optimum yakalanma boylarının sırasıyla, 12.66, ve cm olduğunu tespit etmiģtir. Hesaplanan ortak seçicilik faktörü ve ortak standart sapma değerleri sırasıyla, ve dir. Bu araģtırmada, 26 mm göz açıklığına sahip ağın Ġzmir Körfezi nde ısparoz stokları üzerinde bir av baskısı oluģturduğunu bulmuģ, 27 ve 28 mm ağların ise böyle bir sorun oluģturmadığını belirtmiģtir. Özekinci ve ark. (2003), Keban Baraj Gölü nde Capoeta capoeta umbla (Heckel, 1843) and Capoeta trutta (Heckel, 1843) avcılığında kullanılan sade uzatma ağları üzerinde seçicilik araģtırması yapmıģlardır yılında Keban Baraj Gölü nde belirlenen 7 istasyondan gerçekleģtirilen çalıģmada örnekler 22, 28, 36 ve 17

25 2. ÖNCEKĠ ÇALIġMALAR Volkan BarıĢ KĠYAĞA 44 mm ağ göz açıklığındaki sade uzatma ağları kullanılarak toplanmıģtır. Ortak seçicilik faktörü ve ortak standart sapma, C. c. umbla için 8.52 ve 2.37, C. trutta için 8.40 ve 2.46 olarak tahmin edilmiģtir. 22, 28, 36 ve 44 mm ağ göz açıklığında C. c. umbla ve C. Trutta nı optimum yakalama boyu sırasıyla cm, cm, cm, cm ve cm, cm, cm, cm dir. Shimizu ve ark. (2004), kodladığı NaLA (net shape and loading analysis) adlı bilgisayar programı ile dıģ etkenlerin (dalga gibi) ağ gözünün Ģekli, ağ gözü açıklığının açısı, gerilim dağılımı gibi parametreleri çözümleyerek, bunun uzatma ağı seçiciliğinde uygulanabilirliği üzerine çalıģmıģlardır. Özekinci (2005), Ġzmir Körfezi nde ısparoz (Diplodus annularis L., 1758) avcılığında kullanılan 52, 54 ve 56 mm ağ göz uzunluğuna sahip monofilament sade uzatma ağlarının seçicilik parametreleri üzerine araģtırma yapmıģtır. Seçicilik eğrileri, balığın yakalanma ihtimalini baģ ve maksimum çevresi arasındaki morfometrik özelliklerinin bir fonksiyonu olarak hesaplayan, Sechin metodu kullanılarak belirlenmiģtir. Hesaplanan seçicilik eğrileri her ağ göz açıklığında elde edilen boy frekansıyla uyuģmakta olup 52, 54 ve 56 mm ağ göz uzunluğuna sahip monofilament uzatma ağlarının optimum yakalama boyları sırasıyla, 12.5, 13.5 ve 14 cm olarak hesaplanmıģtır. AraĢtırma sonucunda 52 mm lik ağın, Ġzmir Körfezi nde ısparoz stokları üzerinde artan bir av baskısı oluģturduğu, fakat 54 ve 56 mm lik ağların aynı etkiyi göstermedikleri gözlenmiģtir. Bu araģtırmada, sürdürülebilir ısparoz balıkçılığı için, 52 mm ağ göz uzunluğundan daha büyük monofilament sade uzatma ağlarının kullanılması gerektiği ifade edilmiģtir. 18

26 3. MATERYAL VE METOD Volkan BarıĢ KĠYAĞA 3.MATERYAL VE METOD Bu çalıģma Mart 2008 Haziran 2008 tarihleri arasında Seyhan Baraj Gölü nde gerçekleģtirilmiģtir. ÇalıĢmanın materyalini bölgenin ekonomik açıdan önemli balıklarından olan sudak ve bu türün avcılığında kullanılan monofilament sade uzatma ağları oluģturmaktadır. Uzatma ağlarının atılıp toplanmasında mesleki balıkçı teknelerinden yararlanılmıģtır. Bunlar 5 7 m uzunluğunda ve 10 Hp motor gücünde bölge balıkçılarının kullandığı teknelerdir ( ġekil 3.1). ġekil 3.1. ÇalıĢmada kullanılan mesleki balıkçı teknesi 3.1. Çalışma Sahası AraĢtırma Mart 2008 Haziran 2008 tarihleri arasında Adana il sınırları içinde bulunan Seyhan Baraj Gölü nde gerçekleģtirilmiģtir (ġekil 3.2). Seyhan Baraj Gölü, Seyhan Nehri üzerinde, taģkından koruma, sulama ve enerji üretimi amacıyla, toprak dolgu tipinde, 1956 yılında yapılmıģ ve Güneydoğu Akdeniz Bölgesi nin önemli iç su rezervuarlarından birisi olmuģtur. Seyhan Baraj Gölü, bölgedeki en yüksek iç su üretimine sahip göl olmasına karģın, yörede orta büyüklükte bir kaynak niteliğindedir (Özyurt ve AvĢar, 2002). Yörede en büyük iç su kaynağını Seyhan Nehri üzerine kurulu olan Çatalan Baraj Gölü oluģturmasına rağmen bu göl içme suyu amaçlı kullanıldığından balıkçılık faaliyetleri için yasaklanmıģ bir bölgedir. Bu nedenle Seyhan Baraj Gölü Çukurova 19

27 3. MATERYAL VE METOD Volkan BarıĢ KĠYAĞA yöresindeki en verimli iç su kaynağını oluģturarak bölgeye ekonomik fayda sağlamaktadır (AvĢar ve Özyurt, 1999). Seyhan Baraj Gölü balık tür çeģitliliği bakımından oldukça zengin bir göldür. Bugüne kadar yapılan çeģitli araģtırmalardan Seyhan nehrinde ve bu nehir üzerinde kurulu baraj gölünde, 1973 yılında 19 balık türünün bulunduğu bildirilmiģtir (Sarıhan ve Toral, 1973). Ancak 2005 yılında yapılan bir araģtırmada 8 familyaya ait 17 cins ve 3 alt tür olmak üzere 29 balık türü tespit edilmiģtir (Alagöz, 2005). Bölgedeki balık çeģitliliğinin zengin olmasına rağmen, mesleki balıkçılık için ana avı sudak (Sander lucioperca Bogustkaya ve Naseka, 1996), sazan (Cyprinus carpio Linnaeus, 1758) ve pullu ya da kızılgöz (Rutilus rutilus Linnaeus, 1758) olarak adlandırılan türler oluģturmaktadır. Ana avdaki payı neredeyse sudak kadar olan pullu, tüketiciler tarafından pek tercih edilmemektedir ve balıkçıya getirisi düģüktür. Bu nedenle bölge balıkçılığı için sazan ve sudak ekonomik türler haline gelmiģtir (Özyurt, 2000). Gölden avlanan toplam balık miktarları ve bunların avdaki oransal değerleri Çizelge 3.1 de gösterilmektedir. Çizelge 3.1. Seyhan Baraj Gölü nden avlanan toplam balık miktarları ve bunların avdaki oransal değerleri (AvĢar ve Özyurt, 1999). TÜRLER YILLIK TOPLAM AV (kg) AVDAKİ ORANI (%) Sazan (Cyprinus carpio) Sudak (Sander lucioperca) Pullu (Rutilus rutilus) Genel Toplam Baraj gölünün dip yapısı, silt taģı, konglomera, alüvyon ve antik killerden oluģmaktadır. (DSĠ, 1985). Seyhan Baraj Gölü yaklaģık 4 km geniģliğinde, 23 km uzunluğundadır. Ġlkbahar aylarında en derin yeri 45 m yi bulan göl en çok 9200 ha lık bir alana yayılmaktadır. Denizden ortalama yüksekliği 67 m dir (Kırgız, 1984). 20

28 3. MATERYAL VE METOD Volkan BarıĢ KĠYAĞA N ġekil 3.2. Seyhan Baraj Gölü (UTM, 36 Kuzey bölgesi, koordinat sistemi kullanılmıģtır), (Özyurt ve AvĢar, 2002). (Siyah taralı alanlar uzatma ağlarının atıldığı bölgeleri göstermektedir.) 3.2. Sudak (Sander lucioperca Bogustkaya ve Naseka, 1996) Sudak, farklı araģtırıcılar tarafından çeģitli dönemlerde değiģik isimlerle adlandırılmıģtır. Eschmeyer (1998) in bildirdiğine göre. bu türü; ilk olarak Linnaeus (1758), Perca lucioperca; ardından Berg (1949) Lucioperca lucioperca; daha sonra Collette ve Banarescu (1977), Stizostedion lucioperca; ve en son olarak Bogustkaya ve Naseka (1996) ise Sander lucioperca olarak adlandırmıģtır (Özyurt ve AvĢar 2002). Bu çalıģmada Bogustkaya ve Naseka (1996) nın kullandıkları Sander lucioperca biçimindeki isimlendirme kullanılmıģtır. 21

29 3. MATERYAL VE METOD Volkan BarıĢ KĠYAĞA ġekil 3.3. Seyhan Baraj Gölü nden yakalanan bir sudağın görünüģü (Orijinal) Sudak Avrupa kökenli bir türdür. Doğal olarak Orta ve Batı Avrupa göllerinde bulunmaktadır. 19. yüzyılın sonlarından itibaren tüm Avrupa ya taģıma ile yayılmıģtır. Sudak, Seyhan Baraj Gölü nde de doğal bulunmazken, buradaki balıkçılığı daha ekonomik hale getirmek amacıyla, yılları arasında ilk kez adet olarak aģılanmıģ ve çok kısa sürede uyum sağlayarak Seyhan Baraj Gölü için önemli bir av potansiyeli oluģturmuģtur (AvĢar ve Özyurt, 1999). Sudağın vücudu yanlardan basık, sırt bölgesi gri-yeģil, yan tarafları ve karın bölgesi parlak beyaz ve vücudun yan taraflarında 8 ile 12 adet arasında esmer bant bulunur (ġekil 3.3). Sudağın diagnostik özellikleri; D1 XIII-XV, D2 II-III 19-24, A III 11-13, P 15-17, V I 5, L. Lat 80-93, omur sayısı 45-47, solungaç dikeni sayısı 13-15, plorik uzantı sayısı 4-9 dur (Geldiay ve Balık, 1996). Bölgede sudak avcılığı, uzatma ağlarıyla, pareketalarla ve oltalarla yapılmaktadır. Oltalarla avcılık canlı yem veya suni yem kullanılarak yapılır. Bu yöntem daha çok amatör balıkçılar tarafından kullanılır. Pareketalarla avcılıkta ise iğnelerin her birine canlı yem takılır ve iyi verim alınabilir. Fakat canlı yem temininin her mevsim mümkün olmaması ve balıkçıya ek maliyet oluģturması, sudak avcılığında yoğun olarak uzatma ağlarının kullanılmasına neden olmaktadır. Bu ağlar yaygın olarak, 20, 22, 24 ve 26 mm ağ gözü geniģliğine sahip monofilament sade uzatma ağlarıdır. 22

30 3. MATERYAL VE METOD Volkan BarıĢ KĠYAĞA 3.3. Örneklerin Elde Edilmesi ÇalıĢmada örneklerin elde edilmesi için, Mart 2008 Haziran 2008 tarihleri arasında, 20, 22, 24 ve 26 mm ağ göz geniģliğine sahip monofilament sade uzatma ağları kullanılmıģtır. Ağlar bölgedeki mesleki balıkçılık uygulamaları ile uyum sağlaması açısından, balıkçıların yoğun olarak avlandığı bölgelere atılmıģtır. Ağ gözü açıklıklarının belirlenmesinde, gergin haldeki ağ gözünün bir kolunun her iki tarafındaki düğümlerin arasında kalan mesafe esas alınmıģtır (ġekil 3.4). Ağların tamamı, 100 m halata 200 m tor donatılarak yapılmıģtır ve donam faktörleri (E) 0.5 tir. Tor ağının ip kalınlığı 0.16 mm çapında ve açık yeģil renktedir. ÇalıĢmada kullanılan ağların; göz geniģliklerinin, donam faktörlerinin, ip kalınlıklarının ve renklerinin belirlenmesinde, bölgede kullanılan ağların özellikleri dikkate alınmıģtır. ġekil 3.4. Ağ gözü büyüklüğünün ölçülmesi (TaĢdemir ve Özyurt, 2004) Ağların donatılmasında 5 mm lik polipropilen halat kullanılmıģtır. Mantar ve kurģun yakada 1 çakaya (ağı yakaya sabitleyen donam ipinin iki düğümü arasında kalan mesafe) ya 5 göz donatılmıģtır. 1 çaka boyu yaklaģık 10 cm dir. Mantar yakada yüzdürücü olarak 3 numara mantar kullanılmıģ olup 4 boģ 1 dolu olarak kullanılmıģtır. KurĢun yakada ise, batırıcı olarak 30 gr lık kurģunlar kullanılmıģ ve 4 boģ 1 dolu olarak donatılmıģtır. 100 m olan ağlar 100 göz derinliğinde donatılmıģtır. Ağların donam biçimleri ġekil 3.5 de gösterilmektedir. 23

31 3. MATERYAL VE METOD Volkan BarıĢ KĠYAĞA Çaka boyu= 10 cm 5 göz No:3 E= 0.50 PP 5mm 100 göz Ağ göz açıklıkları = mm Mantar yaka Kurşun yaka 30 gr PP 5mm ġekil 3.5. Ağların donam biçimleri Göz açıklığına göre her ağ grubu 200 m olacak Ģekilde birbirlerine bağlanarak toplamda 800 m olarak atılmıģtır. Bu Ģekilde ağların aynı zaman diliminde ve sahada avlanması sağlanmıģtır. Uzatma ağlarının seçiciliğini ve av verimini etkileyen en önemli özelliklerden biride görünürlülüktür (Nomura ve Yamazaki, 1977). Bu çalıģmada avcılık gece periyodunda gerçekleģtirilmiģ ve koyu yeģil renkte ağlar kullanılarak av verimi artırılmaya çalıģılmıģtır. Bu durum bölgedeki ticari balıkçılık uygulamaları ile paralellik göstermektedir. Ağların atıldığı bölgelerin derinlikleri m ve dip yapısı çamurludur. Ağların atılmasında ve toplanmasında mesleki balıkçı teknelerinden faydalanılmıģtır. Yakalanan balıklar, ağların toplanması sırasında ağ gruplarına göre çıkarılmıģ ve ayrı kasalara yerleģtirilmiģtir. Örneklerin boy ölçümleri milimetrik ölçüm tahtası kullanılarak yapılmıģtır (ġekil 3.6). Bireylerin toplam ağırlıkları ise 0.01gr hassasiyetli elektronik terazi ile yapılmıģtır (ġekil 3.7). 24

32 3. MATERYAL VE METOD Volkan BarıĢ KĠYAĞA ġekil 3.6. Milimetrik ölçüm tahtası ile balıkların boy ölçümü ġekil ,01 gr hassasiyetli elektronik terazi ile balıkların ağırlık ölçümü 25

33 3. MATERYAL VE METOD Volkan BarıĢ KĠYAĞA 3.4. Örneklerin Değerlendirilmesi Elde edilen total boy değerleri her ağ gözüne göre sınıflandırılmıģ ve değerlendirmeye alınmıģtır. ÇalıĢılan balık stokunun yapısı önceden bilinmediğinden farklı ağ gözlerinden elde edilen verilerden seçiciliği tahmin eden Holt (1963) un geliģtirdiği ve Sparre ve Venema (1992) nin yeniden ele alıp düzenlemiģ olduğu dolaylı tahmin metodu kullanılarak seçicilik parametreleri tahmin edilmiģtir. Balık örneklerinde baskın türü sudak (Sander lucioperca Bogustkaya ve Naseka, 1996) oluģturmuģ ve seçicilik parametreleri ve eğrileri bu tür için hesaplanmıģtır. Sparre ve Venema (1992) nin bildirdiklerine göre, iki faklı ağ göz geniģliğinin karģılaģtırılmasıyla belirlenen seçicilik eğrisi, normal dağılıģa yakındır ve tam bir normal dağılıģ olarak kabul edilebilmektedir. Bu çalıģmada kullanılan ağlar, iki farklı ağ olarak ele alınmıģ ve bu ağların seçicilik eğrileri belirlenirken Sparre ve ark. (1989) ve Sparre ve Venema (1992) nın önerdiği iģlemler sırasıyla yapılmıģtır. Bunlar: I. AĢama: Her boy grubu için büyük göz geniģliğine sahip ağın av miktarı küçük göze sahip ağın av miktarına oranlanmıģ ve elde edilen değerin doğal logaritması (ln) alınmıģtır. Bu eģitlikte; C a : Küçük göze sahip ağın yakaladığı balık miktarı, C b : Büyük göze sahip olan ağın yakaladığı balık miktarını göstermektedir. II. AĢama: Birinci aģamada elde edilen değer bağımlı değiģken (Y) ve buna karģılık gelen boy grubu ise bağımsız değiģken (X) olarak ele alınmıģtır. Bu değerler doğrusal regresyona tabi tutularak (a) ve (b) sabitleri elde edilmiģtir. 26

34 3. MATERYAL VE METOD Volkan BarıĢ KĠYAĞA Böylece her göz büyüklüğünün belirli boy grubu için yakaladığı av miktarının birbirlerine oranlanmıģ biçimi (Y) ile sözü edilen boy grubu (X) arasında doğrusal bir denklem elde edilmiģtir. Burada (a), doğrunun (Y) ekseni ile kesiģme noktasını; (b) ise, anılan doğrunun eğimini göstermektedir. III. AĢama: ikinci aģamada tahmin edilmiģ olan regresyon sabitleri (a) ve (b) ile küçük göze sahip ağın göz geniģliği (ma) ve büyük göze sahip ağın göz geniģliği (mb) değerleri kullanılarak aģağıdaki formüller yardımıyla, küçük gözlü ağın optimum olarak yakaladığı boy grubu (Lma), büyük gözlü ağın optimum olarak yakaladığı boy grubu (Lmb), standart sapma (S) ve seçicilik faktörü (SF) değerleri hesaplanmıģtır. Küçük gözlü ağın optimum olarak yakaladığı boy grubu aģağıdaki eģitlik yardımıyla hesaplanmıģtır. Bu eģitlikte; Lma: Küçük gözlü ağın optimum olarak yakaladığı boy grubunu ma: Küçük göze sahip ağın göz geniģliğini ve mb: Büyük göze sahip ağın göz geniģliğini ifade eder. Büyük göz geniģliğine sahip ağın optimum olarak yakaladığı boy grubu aģağıdaki eģitlik yardımıyla hesaplanmıģtır. Bu eģitlikte; Lmb: Büyük gözlü ağın optimum olarak yakaladığı boy grubunu göstermektedir. Standart sapma aģağıdaki formül ile hesaplanmıģtır. 27

35 3. MATERYAL VE METOD Volkan BarıĢ KĠYAĞA Bu eģitlikte; S= Standart sapmayı göstermektedir. Seçicilik faktörünün hesaplanmasında ise aģağıdaki eģitlik kullanılmıģtır. için çizilmiģtir. IV. AĢama: Her ağın seçicilik eğrisi, [S(L)] fonksiyonu yardımı ile her ağ Küçük gözlü ağın seçicilik eğrisi fonksiyonu; Büyük gözlü ağın seçicilik eğrisi fonksiyonu; V. AĢama: Ġkiden fazla ağ göz geniģliğine sahip uzatma ağının seçicilik parametreleri karģılaģtırılmak istenirse mutlaka ortak seçicilik faktörü ve ortak standart sapma hesaplanmalıdır (Sparre ve ark.,1989). Ağların ortak seçicilik faktörü aģağıdaki eģitlik yardımı ile hesaplanmıģtır. Bu eģitlikte; 28

36 3. MATERYAL VE METOD Volkan BarıĢ KĠYAĞA a i ve b i : KarĢılaĢtırılan ağlar için bulunan regresyon sabitleri, m i : Küçük gözlü ağ, m( i+1 ): Küçük gözlü ağı takip eden büyük gözlü ağ, SF: Ortak seçicilik faktörü, Ağların ortak standart sapması aģağıdaki eģitlik yardımıyla hesaplanmıģtır. VII. AĢama: Ortak seçicilik faktörü yardımıyla her bir ağın optimum yakaladığı boy grubu aģağıdaki eģitlik ile hesaplanmıģtır. Lm i = SF*m i Burada eģitlikte; SF: ortak seçicilik faktörü m i : i ağının ağ göz geniģliğidir. VII. AĢama: m i+1 göz geniģliğinde verilen bir balık boyunun (L) beklenen yakalanma olasılığı (P) aģağıdaki gibi hesaplanır ve seçicilik eğrisinin fonksiyonunu ifade eder (Holt, 1963). AĢağıdaki eģitlik kullanılarak her boy grubuna karģılık gelen (P) değerlerine göre seçicilik eğrisi çizilmiģtir. Bu eģitlikte; P: Balık boyunun beklenen yakalanma olasılığı L: Verilen balık boyu Lm i : Herhangi bir ağ göz geniģliği için optimum yakalanma boyu, 29

37 3. MATERYAL VE METOD Volkan BarıĢ KĠYAĞA Herhangi bir tür için belirlenen ortak seçicilik faktörü yardımıyla, farklı ağ göz geniģliğine sahip uzatma ağları için optimum yakaladığı boy gruplarını tahmin etmek mümkündür. Ayrıca bir m i göz geniģliğindeki bir ağın minimum ve maksimum yakalama boyu aģağıdaki formüller yardımı ile hesaplanabilir (Martins ve ark., 1990). Seçicilik eğrilerinin çizilmesinde Özyurt, (2000) un Holt metodunu kullanarak hazırladığı bilgisayar programından faydalanılmıģtır. 30

38 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA 4. BULGULAR VE TARTIŞMA 4.1. Bulgular Ağ Göz Genişliklerine Göre Sudakların Boy Kompozisyonlarına İlişkin Bulgular ÇalıĢmada kullanılan 20, 22, 24 ve 26 mm göz açıklığında monofilament sade uzatma ağları ile dominant olarak percidae familyasına ait sudak (Sander lucioperca Bogustkaya ve Naseka, 1996) yakalanmıģtır. Mart 2008 ile Haziran 2008 tarihleri arasında farklı göz açıklıklarına sahip uzatma ağları ile avlanan balıklarda total boy ölçümleri yapılmıģtır. Yapılan total boy ölçümleri sonucunda, elde edilen verilerden yararlanılarak araģtırmada kullanılan uzatma ağlarıyla avlanan balıkların, boy sınıflarına ve ağ gözlerine göre dağılımları belirlenmiģ ve Çizelge 4.1 de verilmiģtir. Seçicilik parametrelerinin belirlenmesinde total boy olarak boy sınıf değerleri kullanılmıģtır. Bu amaçla; örneğin 20.5 ile 21.4 cm arasındaki boylar için 20.5 cm lik ve 21.5 ile 22.4 cm arasındaki boylar için 21.5 cm lik boy sınıfı kullanılmıģtır. Arazi örneklemeleri sonucunda toplam 465 adet sudak yakalanmıģtır. Yakalanan balıklar toplam 13 boy sınıfında dağılım göstermiģtir. En küçük boy sınıfı 16.5 cm, en büyük boy sınıfı 28.5 cm olarak ölçülmüģtür. 20.5cm lik boy sınıfında en fazla olarak 121 adet sudak ve 17.5 cm lik boy sınıfında en az olarak 1 adet sudak yakalanmıģtır. En çok balığın yakalandığı 20 mm ağ göz açıklığındaki uzatma ağı ile toplam 326 adet sudak yakalanmıģtır. Bu ağlar ile yakalanan balıkların boyları 16.5 cm ile 28.5 cm arasında değiģim göstermekte ve 20.5 cm lik boy grubunda yoğunlaģtığı Çizelge 4.1 de görülmektedir. En az balığın yakalandığı 26 mm ağ göz açıklığına sahip uzatma ağında ise toplam 21 adet sudak yakalanmıģtır. 20, 22, 24 ve 26 mm ağ göz açıklığındaki ağlarla yakalanan sudakların minimum, maksimum ve ortalama boy değerleri Çizelge 4.2 de gösterilmektedir. Çizelge 4.2 incelendiğinde, ağ göz açıklığı artıkça yakalanan balıkların ortalama boylarının da arttığı görülmektedir. 31

39 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA Çizelge , 22, 24 ve 26 mm ağ göz açıklığındaki ağlarla yakalanan sudak boyfrekans değerleri Boy sınıfı Av miktarı 20 mm 22 mm 24 mm 26 mm Toplam Toplam Çizelge , 22, 24 ve 26 mm ağ göz açıklığındaki ağlarla yakalanan sudakların minimum, maksimum ve ortalama boy değerleri (A.G.A: Ağ göz açıklığı, N: Birey sayısı, Min: Minimum, Max: Maksimum, Ort: Ortalama) Total Boy (cm) A.G.A (mm) N Min. Max. Ort ± ± ± ±

40 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA Ağ Göz Açıklıkları 20 mm ve 22 mm Olan Ağların Sudak İçin Seçicilikleri ÇalıĢmada 20 mm ağ göz geniģliğine sahip ağlar, toplam sudakların % unu yakalamıģtır ve tüm ağ gözleri içinde, av verimi en yüksek ağ grubunu oluģturmuģtur. 20 mm ağ göz geniģliğine sahip uzatma ağları en çok 20.5 cm total boy grubundaki sudak balıklarını yakalamıģ ve yakalanma oranı % olarak belirlenmiģtir. 22 mm göz geniģliğine sahip ağlar ise toplam avın % sini yakalamıģtır. 22 mm lik ağın, % yakalanma oranı ile en fazla yakaladığı boy grubu 22.5 cm total boya sahip sudaklardır. 20 mm ağ göz geniģliğine sahip ağlarla yakalanan balıkların boy-frekans dağılımı ġekil 4.1 de, 22 mm ağ göz geniģliğine sahip ağlarla yakalanan balıkların boy-frekans dağılımı ise ġekil 4.2 de gösterilmiģtir. Frekans (Adet) ,5 17,5 18,5 19,5 20,5 21,5 22,5 23,5 24,5 25,5 26,5 27,5 28,5 Total Boy (cm) ġekil.4.1. Ağ göz geniģliği 20 mm olan monofilament sade uzatma ağları ile yakalanan sudakların boy- frekans dağılımı Av verileri grafiğe aktarıldığında; 20 mm lik ağın, 17.5 cm lik boy grubundaki balıklardan baģlayarak 20.5 cm lik boy grubundaki balıklara kadar av verimliliğinin artıģ gösterdiği ve bu boy grubundan itibaren av verimliliğinin giderek azaldığı belirlenmiģtir (ġekil 4.1). 22 mm lik ağın ise 18.5 cm lik boy grubundaki 33

41 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA balıklardan baģlayarak 22.5 cm lik boy grubundaki balıklara kadar av veriminin artığı ve bu boy grubundan itibaren av veriminin düģtüğü belirlenmiģtir (ġekil 4.2). Frekans (Adet) ,5 17,5 18,5 19,5 20,5 21,5 22,5 23,5 24,5 25,5 26,5 27,5 28,5 Total boy (cm) ġekil.4.2. Ağ göz geniģliği 22 mm olan monofilament sade uzatma ağları ile yakalanan sudakların boy- frekans dağılımı 20 mm ve 22 mm ağ göz açıklığına sahip ağlarla yakalanan balıkların boy sınıflarına göre dağılımları, av oranları ve av oranlarının doğal logaritmaları hesaplanmıģtır. Elde edilen değerlerin balık boyuyla doğrusal iliģkileri hesaplanarak, a (kesiģme noktası) ve b (eğim) bulunmuģtur. Eğim üzerinde olmayan değerler seçicilik eğrisi fonksiyonunda kullanılmamıģtır. edilmiģtir. Bu iki ağın seçiciliklerinin hesaplanmasında aģağıdaki aģamalar takip I. AĢama; Bu aģamada, seçicilik hesaplamaları için av verileri, av oranları ve bunların doğal logaritmaları hesaplanmıģ ve Çizelge 4.3 de verilmiģtir. 34

42 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA Çizelge 4.3. Ağ gözü açıkları 20 ve 22 mm olan monofilament sade uzatma ağlarıyla yakalanan sudakların hesaplanan seçicilik parametreleri Total Boy (cm) Ca Cb Cb/Ca ln(cb/ca) Açıklama Kullanılmadı Kullanıldı Kullanılmadı Toplam Burada; Ca: Ağ gözü açıklığı 20 mm olan monofilament sade uzatma ağlarıyla yakalanan balıkları, Cb: Ağ gözü açıklığı 22 mm olan monofilament sade uzatma ağlarıyla yakalanan balıkları, Cb/Ca: Av oranını ve ln(cb/ca): Av oranının doğal logaritmasını göstermektedir. II. AĢama; (a) KesiĢme noktası = (b) Eğim = III. AĢama; 20 mm göz geniģliğine sahip ağların optimum yakalama boyu: Lma = 21.5 cm 35

43 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA 22 mm geniģliğine sahip ağların optimum yakalama boyu: Lmb = 23.6 cm Standart sapma; S = Seçicilik faktörü; SF = 5.38 Bu iki ağın ortak seçicilik eğrileri ġekil 4.3 de gösterilmiģtir. Seçicilik 20 mm 22 mm 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0, Total boy (cm) ġekil 4.3. Ağ göz açıklıkları 20 ve 22 mm olan monofilament sade uzatma ağları ile yakalanan sudakların seçicilik eğrileri Ağ Göz Açıklıkları 22 mm ve 24 mm Olan Ağların Sudak İçin Seçicilikleri ÇalıĢmada 24 mm ağ göz geniģliğine sahip ağlarla toplam 37 adet sudak yakalanmıģtır. 24 mm ağ gözüne sahip ağlar toplam avın % 7.96 sını yakalamıģtır. Bu ağ, yoğun olarak 22.5 ve 23.5 cm total boy grubundan sudakları yakalamıģ ve yakalanma oranı 22.5 cm boy grubu için % 24.32, 23,5 cm boy grubu için ise % 36

44 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA olarak belirlenmiģtir. 24 mm ağ göz geniģliğine sahip ağlarla yakalanan balıkların boy-frekans dağılımı ġekil 4.4 de gösterilmiģtir. Frekans (Adet) ,5 17,5 18,5 19,5 20,5 21,5 22,5 23,5 24,5 25,5 26,5 27,5 28,5 Total Boy (cm) ġekil 4.4. Ağ göz geniģliği 24 mm olan monofilament sade uzatma ağları ile yakalanan sudak balıklarının boy- frekans dağılımı Doğrudan av verileri grafiğe aktarıldığında; 24 mm lik ağın, her ne kadar 17.5 cm lik boy grubundaki balıkları da yakalayabildiği görülse de, gerçekte 21.5 cm boy grubundan baģlayarak 23.5 cm lik boy grubundaki balıklara kadar av verimliliğinin artıģ gösterdiği ve bu boy grubundan itibaren ise av verimliliğinin düģtüğü görülmektedir (ġekil 4.6). 22 mm ve 24 mm ağ göz açıklığına sahip ağlarla yakalanan balıkların boy sınıflarına göre dağılımları, av oranları ve av oranlarının doğal logaritmaları hesaplamıģtır. Elde edilen değerlerin balık boyuyla doğrusal iliģkileri hesaplanarak, a (kesiģme noktası) ve b (eğim) bulunmuģtur. Eğim üzerinde olmayan değerler seçicilik eğrisi fonksiyonunda kullanılmamıģtır. 37

45 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA Çizelge 4.4. Ağ gözü açıkları 22 ve 24 mm olan monofilament uzatma ağlarıyla yakalanan sudakların hesaplanan seçicilik parametreleri Total Boy (cm) Ca Cb Cb/Ca ln(cb/ca) Açıklama Kullanılmadı Kullanıldı Kullanılmadı Toplam Bu iki ağın seçiciliklerinin hesaplanmasında aģağıdaki aģamalar takip edilmiģtir. I. AĢama; Bu aģamada, seçicilik hesaplamaları için av verileri, av oranları ve bunların doğal logaritmaları hesaplanmıģ ve Çizelge 4.4 de verilmiģtir. Burada; Ca: Ağ gözü açıklığı 22 mm olan monofilament sade uzatma ağlarıyla yakalanan balıkları, Cb: Ağ gözü açıklığı 24 mm olan monofilament sade uzatma ağlarıyla yakalanan balıkları, Cb/Ca: Av oranını ve ln(cb/ca): Av oranının doğal logaritmasını göstermektedir. 38

46 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA II. AĢama; (a) KesiĢme noktası = (b) Eğim = III. AĢama; 22mm göz geniģliğine sahip ağların optimum yakalama boyu: Lma = cm 24mm geniģliğine sahip ağların optimum yakalama boyu: Lmb = cm Standart sapma; S = 1.77 Seçicilik faktörü; SF = 5.22 Bu iki ağın ortak seçicilik eğrileri ġekil 4.5 de gösterilmiģtir. Seçicilik 1 22 mm 24 mm 0,8 0,6 0,4 0, Total boy (cm) ġekil 4.5. Ağ göz açıklıkları 22 ve 24 mm olan monofilament sade uzatma ağları ile yakalanan sudakların seçicilik eğrileri 39

47 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA Ağ Göz Açıklıkları 24 mm ve 26 mm Olan Ağların Sudak İçin Seçicilikleri 26 mm ağ gözüne sahip ağlarla toplam 21 adet sudak yakalanmıģtır ve % yakalama oranı ile en yoğun yakaladığı boy grubu 25.5cm total boya sahip balıklardır. 26 mm lik ağlar toplam avın % 4.52 sini yakalamıģtır ve av veriminin en düģük olduğu ağlardır. 26 mm ağ göz geniģliğine sahip ağlarla yakalanan balıkların boy-frekans dağılımı ġekil 4.6 de gösterilmiģtir. Frekans (Adet) ,5 17,5 18,5 19,5 20,5 21,5 22,5 23,5 24,5 25,5 26,5 27,5 28,5 Total boy (cm) ġekil 4.6. Ağ göz geniģliği 26 mm olan monofilament sade uzatma ağları ile yakalanan sudakların boy- frekans dağılımı 26 mm lik ağın yakaladığı balıkların, 20.5 cm ile 26.5 cm lik boy grupları arasındaki balıklar olduğu ve 25.5 cm boy grubundan sonra verimin düģtüğü görülmektedir (ġekil 4.6). 24 mm ve 26 mm ağ göz açıklığına sahip ağlarla yakalanan balıkların boy sınıflarına göre dağılımları, av oranları ve av oranlarının doğal logaritmaları hesaplanmıģtır. Elde edilen değerlerin balık boyuyla doğrusal iliģkileri hesaplanarak, a (kesiģme noktası) ve b (eğim) bulunmuģtur. Eğim üzerinde olmayan değerler seçicilik eğrisi fonksiyonunda kullanılmamıģtır. Bu iki ağın seçiciliklerinin hesaplanmasında aģağıdaki aģamalar takip edilmiģtir. 40

48 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA I. AĢama; Bu aģamada, seçicilik hesaplamaları için av verileri, av oranları ve bunların doğal logaritmaları hesaplanmıģ ve Çizelge 4.5 de verilmiģtir. Çizelge 4.5. Ağ gözü açıkları 24 ve 26 mm olan monofilament uzatma ağlarıyla yakalanan sudakların hesaplanan seçicilik parametreleri Total Boy (cm) Ca Cb Cb/Ca ln(cb/ca) Açıklama Kullanılmadı Kullanıldı Kullanılmadı Toplam Burada; Ca: Ağ gözü açıklığı 24 mm olan monofilament sade uzatma ağlarıyla yakalanan balıkları, Cb: Ağ gözü açıklığı 26 mm olan monofilament sade uzatma ağlarıyla yakalanan balıkları, Cb/Ca: Av oranını ve ln(cb/ca): Av oranının doğal logaritmasını göstermektedir. 41

49 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA II. AĢama; (a) KesiĢme noktası = (b) Eğim = III. AĢama; 24 mm göz geniģliğine sahip ağların optimum yakalama boyu: Lma = cm 26 mm geniģliğine sahip ağların optimum yakalama boyu: Lmb = cm Standart sapma; S = Seçicilik faktörü; SF = 4.97 Bu iki ağın ortak seçicilik eğrileri ġekil 4.7 de gösterilmiģtir. Seçicilik 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 24 mm Total boy (cm) ġekil 4.7. Ağ göz açıklığı 24 ve 26 mm olan monofilament sade uzatma ağı ile yakalanan sudakların seçicilik eğrisi 42

50 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA Ortak Seçiciliğin Hesaplanması Monofilament sade uzatma ağların tamamı ile yakalanan sudak balıklarının boy-frekans dağılımları ġekil 4.8 de verilmiģtir. Frekans (Adet) ,5 17,5 18,5 19,5 20,5 21,5 22,5 23,5 24,5 25,5 26,5 27,5 28,5 ġekil 4.8. Monofilament sade uzatma ağların tamamı ile yakalanan sudak balıklarının boy- frekans dağılımı hesaplanması: 20, 22, 24 ve 26 mm ağ göz geniģliğine sahip ağların ortak seçiciliklerinin Ortak seçicilik faktörü; SF= 5.16 Ortak standart sapma; SD= 0.83 Total boy (cm) Hesaplanan ortak seçicilik faktörü sayesinde her ağ gözü için, optimum avlama boyu ve balık boyu gruplarının bir fonksiyonu olarak beklenen yakalanma olasılıkları (P) hesaplanmıģ, her boy grubuna karģılık gelen (P) değerlerine göre ortak seçicilik eğrileri çizilmiģtir (ġekil 4.9). 20, 22, 24 ve 26 mm ağ göz 43

51 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA geniģliğindeki ağların seçicilik parametreleri Çizelge 4.6 da, ortak seçicilik faktörü (SF), ortak standart sapması (SD) ve optimum yakalama boyları (Li) Çizelge 4.7 de, ve ağ gözleri ile optimum boylar arasındaki iliģki ġekil 4.9 de gösterilmiģtir. Optimum boy (cm) , , , ,2 2,4 2,6 Ağ gözleri (cm) 26,83 ġekil 4.9. Ağ gözleri ile optimum boylar arasındaki iliģki Çizelge , 22, 24 ve 26 mm ağ göz geniģliğindeki ağların seçicilik parametreleri M a (mm) M b (mm) a b r 2 Lm a (cm) Lm b (cm) SF S Çizelge 4.7. Ağların ortak seçicilik faktörü (SF), ortak standart sapması (SD) ve optimum yakalama boyları (L i (cm)) SF SD L 20 L 22 L 24 L

52 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA Seçicilik 1 0,9 20 mm 22 mm 24 mm 26 mm 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0, Total Boy (cm) ġekil Monofilament sade uzatma ağlarıyla yakalanan sudak balıklarının ortak seçicilik eğrileri 4.2 Tartışma Uzatma ağları, operasyonda diğer av araçlarından daha az çaba gerektiren bir av aracıdır ve elde edilen ürünün ekonomik değeri yüksektir. Uzatma ağı seçiciliği, dünyanın birçok kısmında yaygın bir ilgi toplamasına rağmen (Holt,1963; Hamley, 1975; Borgstrom, 1989), ülkemiz için yeni sayılacak bir konudur. Sade uzatma ağları, seçiciliği yüksek av araçlarıdır ve bu nedenle uygun bir ağ gözünün kullanımı, stoktaki yavru balıkların yakalanmasını önler ve istenen boy aralığında balıkların yakalanmasını sağlar (Hamley, 1975). Rasyonel balıkçılık yönetimi, av aracının hedeflenmeyen yaģ ve boydaki küçük balıkların kaçmasını sağlayan, belirli yaģ ve boydaki yetiģkin balıklardan maksimum verim sağlayabilmeyi gerektirir (Hameed ve Boopentranath, 2000). Bu nedenle sudak avcılığında kullanılan sade uzatma ağlarının seçiciliğinin belirlenmesi bu çalıģmanın amacını oluģturmuģtur. Bu çalıģmada, farklı ağ göz geniģliklerine sahip uzatma ağlarının seçiciliklerinin ve stoklara zarar vermeden istenen boy grubunun elde edilebileceği uygun ağ göz geniģliğinin belirlenmesi amaçlanmıģtır. Bu amaçlar doğrultusunda, 45

53 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA Mart Haziran 2008 tarihleri arasında, her ağ göz grubu 200 m olarak 20, 22, 24 ve 26 mm tek kol uzunluğuna sahip, toplam 800 m uzunluğunda monofilament sade uzatma ağıyla Seyhan Baraj Gölü nde toplam 24 operasyon yapılarak balık örnekleri elde edilmiģtir. Bölge balıkçılarıyla yapılan görüģmeler sonucunda, sudak avcılığında yaygın olarak 20, 22, 24 ve 26 mm ağ göz geniģliğine sahip ağlar kullanıldığı tespit edilmiģtir. Özyurt (2000), bölgede sudak avcılığında yaygın olarak 28, 30 ve 32 mm göz geniģliğinde ağların kullanıldığını bildirmiģtir. Bu farklılığın nedeni, geçen süre içinde stok üzerindeki av baskısının artması sonucunda, stokun boy ortalamasının düģmesi ve balıkçıların daha küçük bireyleri yakalayabilmek için ağ gözlerini küçültmesi olarak açıklanabilir. Monofilament sade uzatma ağları ile toplam 465 adet sudak yakalanmıģtır. ÇalıĢmada küçük gözlü ağlarla daha fazla sudak yakalandığı gözlenmiģtir (Çizelge 4.1). Winters ve Wheeler (1990), büyük ağ gözleri için avlayabilirlikte görülen azalmanın, yaģla görme gücü artmasından ve bu nedenle büyük balıkların ağları daha iyi görmelerinden kaynaklandığını ileri sürmüģtür. Jensen ve Hesthagen (1996), uzatma ağlarının verimliliğinin farklı balık boyları arasındaki ekolojik ve yapısal farklılıklara, ağın değiģik özelliklerine bağlı olduğunu ve büyük balıkların daha geniģ alanlara yayıldıklarını bildirmiģtir. Rudstam ve ark. (1984), balık boyuyla yüzme hızının artığını ve yakalanma olasılığının örnekleme periyodunda balıkların dolaģtığı mesafeyle doğrudan orantılı olduğunu bildirmiģtir. Bu çalıģmanın, örnekleme dönemi Seyhan Baraj Gölü nde av sezonun kapanmasından hemen sonra baģlatılmıģtır. Tüm av sezonu boyunca mesleki balıkçılık nedeniyle stok üzerinde av baskısının olması, stokun boy ortalamasının düģmesine ve stokta küçük bireylerin daha yoğun bulunmasına neden olmuģtur. Bu faktörler ele alındığında, büyük ağ gözleri için avlayabilirlilikteki azalma daha kolay anlaģılmaktadır. En küçük göz geniģliğine sahip (20 mm) ağla yakalanan sudakların optimum boyu cm olarak bulunmuģ ve ağ gözü geniģliği artıkça optimum yakalama boylarında da artıģ olduğu gözlenmiģtir (Çizelge 4.7). Bu sonuç, Aydın ve ark. (1997), Metin ve ark. (1998), Kınacıgil ve ark. (2000) ve Stergiou ve Erzini (2002) nin bulguları ile uyuģmaktadır. 46

54 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA Uzatma ağları ile yapılan seçicilik çalıģmalarında, birbirini takip eden farklı göz açıklığındaki ikiden fazla ağ kullanılıyor ve birlikte değerlendirmeye alınıyor ise karģılaģtırmaların doğru yapılabilmesi için ağların ortak seçicilik faktörü ve ortak standart sapması hesaplanmalıdır (Sparre ve ark., 1989). Bu ÇalıĢmada kullanılan ağların ortak seçicilik faktörü 5.16 ve ortak standart sapması 0.83 olarak hesaplanmıģtır (Çizelge 4.7). Balık (1999b), BeyĢehir Gölü nde sudak avcılığında kullanılan, 17, 20, 25, 30 ve 35 mm göz geniģliğindeki multifilament ve 18, 20, 22, 25, 30 ve 35 mm göz uzunluğundaki monofilament ağların ortak seçicilik faktörlerini sırasıyla; 4.67 ve 4.70 olarak bildirmiģtir. KuĢat (1996) Eğirdir Gölü nde sudak için kullanılan, multifilament ve monofilament ağların ortak seçicilik faktörünü sırasıyla 4.61 ve 5.02 olarak bildirmiģtir. Balık ve Çubuk (2001a), seçicilik faktörünün türün değiģik habitatlardaki populasyonları için farklılık gösterebildiğini bildirmiģtir. ÇalıĢmamızda sudak için hesaplanan ortak seçicilik faktörü ile Balık (1999b) ın sudak için hesapladığı monofilament ağların ortak seçicilik faktörleri arasındaki farkın çalıģmaların farklı zamanda ve avlakların farklı habitatlarda olmasından kaynaklandığı düģünülmektedir. KuĢat (1996) ın sudak için hesapladıkları monofilament ağların ortak seçicilik faktörü ise çalıģmamızda hesaplanan ortak seçicilik faktörü ile uyumludur. Seçicilik faktörü; yapılan avcılık yöntemine, av aracının tasarımına ve balığın vücut yapısına bağlıdır. Vücut Ģekilleri ince ve uzun olan balıklar da seçicilik faktörü değerleri yüksekken, vücut kalınlaģtıkça ve boy kısaldıkça bu değer düģmektedir (Hovgard ve Lassen, 2000). Aydın ve DüzgüneĢ, (2003), yaptıkları çalıģmada Isparoz (Diplodus annularis) için kullanılan sade uzatma ağlarında seçicilik faktörünü 3.00 olarak hesaplamıģlardır. Aynı çalıģmada sardalya (Sardinella aurita), honnos (Serranus cabrilla) ve kupes (Boops boops) için seçicilik faktörlerini sırasıyla 4.5, 4.0 ve 4.1 olarak hesaplamıģlardır. Ġsparoz için seçicilik faktörünün diğer türlere oranla daha düģük çıkmasının sebebini, bu balıkların yüksek sırtlı, yanlardan basık ve kısa olmalarından kaynaklandığını bildirmiģlerdir. Bu çalıģmanın balık materyalini oluģturan sudağın vücut Ģekli ince ve uzun yapıdadır ve hesaplanan 47

55 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA seçicilik faktörü değeri, Hovgard ve Lassen (2000) ve Aydın ve DüzgüneĢ, (2003), bildirdikleri ile paralellik göstermiģtir. Genelde uzatma ağı seçicilik eğrileri, ağa dolanarak yakalanan balık sayısı fazla olduğunda geniģler ve sağ tarafa doğru yamulur. Balıkların çoğu galsamalarından yakalandığında ise eğri normal (düzgün ve dar Ģekilli) hale gelir (Hamley, 1975; Sparre ve ark., 1989; Hameed ve Boopendranath, 2000; Hovgard ve Lassen, 2000). Karunasinghe ve Wijeyaratne (1991) çalıģmalarında, ağların seçicilik eğrilerinin normal bir dağılıģ gösterdiğini ve bu ağlarla yakalanan balıkların daha çok galsamalarından yakalandığını bildirmiģlerdir. Bu çalıģmada elde edilen verilerle ağların ortak seçicilik eğrileri çizilmiģ ve ġekil 4.9 da verilmiģtir. ġekil 4.9 incelendiğinde, seçicilik eğrisinin normal dağılıģ gösterdiğini ve böylece ağların sadece belirli bir boya sahip bireyleri daha çok galsamalarından yakaladığı söylenebilir. ÇalıĢmada elde edilen ortak seçicilik faktörü (Çizelge 4.7) yardımı ile belirlenen uygun ağ göz geniģliği ve ortak seçicilik eğrileri (ġekil 4.8), T.C. Tarım ve KöyiĢleri Bakanlığı Koruma Genel Müdürlüğü tarafından 2003 yılında yayınlanan denizlerde ve iç sularda su ürünleri avcılığını düzenleyen 37/2 numaralı sirkülere göre avlanabilir minimum boy (L c ) olan 22 cm ile karģılaģtırılırsa; Seyhan Baraj Gölü nde avlanan sudak stoku için uygun ağ gözü geniģliği 21.3 mm olarak belirlenir ve çalıģmada kullanılan 22, 24 ve 26 mm lik ağların söz konusu stoktan avladığı bireylerin % 50 sinden daha fazlasının avlanabilir minimum boyun üzerinde olacağı, 20 mm lik ağın avladığı bireylerin ise % 50 sinden daha fazlasının en küçük av boyunun altında olacağı sonucuna varılabilir. Bununla birlikte, C. E. ÖZYURT 1, Seyhan Baraj Gölü nde yaptığı çalıģmada, sudak balıklarının ilk eģeysel olgunluk boyunun 25.5 cm olduğunu bildirmiģtir. ÇalıĢmamızda elde edilen ortak seçicilik faktörü (Çizelge 4.7) yardımı ile belirlenen uygun ağ göz geniģliği ve ortak seçicilik eğrileri (ġekil 4.8) ile C. E. ÖZYURT 1 un bildirdiği, ilk eģeysel boyu (L 50 ) karģılaģtırıldığında; Seyhan Baraj Gölü nde avlanan sudak stoku için uygun ağ gözü geniģliği 24.5 mm olarak belirlenir ve 20, 22 ve 24 mm lik ağlarla avlanan bireylerin % 50 sinden fazlasının ilk eģeysel olgunluk 1 Sözlü görüģme (2008), Çukurova Üniversitesi, Su Ürünleri Fakültesi Balcalı/ADANA 48

56 4. BULGULAR VE TARTIġMA Volkan BarıĢ KĠYAĞA boyunun altında olacağı, 26 mm lik ağın ise avladığı bireylerin % 50 sinin ilk eģeysel olgunluk boyunun üzerinde olacağı sonucuna varılabilir. 49

57 5. SONUÇ VE ÖNERĠLER Volkan Barış KĠYAĞA 5. SONUÇ VE ÖNERİLER 5.1. Sonuçlar Bu çalışma sonucunda Seyhan Baraj Gölü nde sudak (Sander lucioperca Bogustkaya ve Naseka, 1996) avcılığında kullanılan 20, 22, 24 ve 26 mm ağ göz genişliğine sahip monofilament sade uzatma ağlarının seçicilik parametreleri Holt (1963) metodu kullanılarak belirlenmiş ve bu ağlar için ortak seçicilik eğrileri çizilmiştir. Ağların ortak seçicilik faktörü SF= 5.16 ve ağların ortak standart sapması SD= 0.83 olarak belirlenmiştir. Her ağ göz genişliğine sahip ağ için optimum yakalama boyları belirlenmiştir. 20 mm, 22 mm, 24 mm ve 26 mm ağ göz genişliğin optimum olarak yakaladığı boylar; L 20 = L 22 = L 24 = L 26 = olarak hesaplanmıştır. Çalışmamızda elde edilen ortak seçicilik faktörü yardımı ile belirlenen uygun ağ göz genişliği 24.5 mm bulunmuştur. Ağ göz genişliği 20, 22 ve 24 mm olan ağların, Seyhan baraj gölü sudak stokunda henüz ilk eşeysel olgunluğa ulaşmamış bireyleri avlayarak stok üzerinde olumsuz etkiler oluşturacağı belirlenmiştir. 26 mm lik ağın ise avladığı bireylerin % 50 sinden daha fazlasının ilk eşeysel olgunluk boyunun üzerinde olacağı tespit edilmiştir Öneriler Ġstenmeyen tür ve boyların avlanmaması ve populasyonların devamlılığının sağlanması için av araçlarının seçiciliğinin artırılması gerekmektedir. Uzatma ağlarıyla avcılıkta seçiciliğin artırılması, doğru ağ göz genişliklerinin kullanılmasıyla mümkün olur. Stoktaki her bireye en az bir defa üreme şansı verebilmek ve stoktan sürekli olarak aynı verimi alabilmek için, Seyhan Baraj Gölü nde Sudak avcılığında 24.5 mm den küçük göz genişliğindeki ağların kullanılmaması gerekmektedir. Bu nedenle 25 mm ve bundan büyük göz genişliğine sahip ağların kullanılması önerilebilir. 50

58 KAYNAKLAR ALAGÖZ, S., Seyhan Baraj Gölü (Adana) Balık Faunasının Belirlenmesi. Ç.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, Su Ürünleri Anabilim Dalı. Yüksek Lisans Tezi, Adana, 80 s. ATAR, H., Beymelek Lagün Gölü nde Monofilament ve Multifilament Solungaç Ağlarının Etkinliklerinin KarĢılaĢtırılması ve Multifilament Solungaç Ağı Göz Seçiciliği. A.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, Su Ürünleri A.B.D., Doktora Tezi, Ankara, 118 s. AVġAR, D., ve ÖZYURT, C.E., Seyhan Baraj Gölü Balıkçılığı. X.Ulusal Su Ürünleri Sempozyumu, ( Eylül, Adana), AYDIN, M., VE DÜZGÜNEġ, E., Bodrum Yarım Adasında Kullanılan Galsama Ağlarının Seçiciliği. Ulusal Su Günleri, Antalya. AYDIN, M., DÜZGÜNEġ, E., ġahġn, C., ve MUTLU, C., Mezgit (Merlangius merlangus L., 1758) Avcılığında Kullanılan Galsama Ağlarının Seçicilik Parametrelerinin Hesaplanması. Akdeniz Balıkçılık Kongresi, (9-11 Nisan), Ġzmir, 173. BALIK, Ġ., ve ÇUBUK, H., Farklı donam faktörleri ile donatılmıģ galsama ağlarının sudak balığı (Stizostedion lucioperca) avcılığında av verimlerinin karģılaģtırılması. III. Su Ürünleri Sempozyumu, (10-12 Haziran 1998), BALIK, I., 1999a. Investigation of the Selectivity of Monoflament Gill Nets Used in Carp Fishing (Cyprinus carpio L., 1758) in Lake BeyĢehir. Tr. J. of Zoology, 23: , 1999b Investigation of the Selectivity of Multifilament and Monofilament Gill Nets on Pike perch (Stizostedion lucioperca L., 1758) Fishing in Lake Beysehir. Tr. J. of Zoology 23: , Comparision of Seosanal Catch Per Unit Effort for Mono- Multifilament Trammel Nets In Lake BeyĢehir. Turk. J. Vet. Anim. Sci., 1:

59 BALIK, Ġ., ve ÇUBUK, H., 2001a. Uluabat Gölü'ndeki Bazı Balık Türlerinin Avcılığında Galsama Ağlarının Av Verimleri. E.U. Journal of Fisheries & Aquatic Sciences 18, (3-4): BALIK, I., and ÇUBUK, H., 2001b. The Effect of Net Colours on Effeciency of Monofilament Gillnets for Catching Some Fish Species in Lake BeyĢehir. Turk. J. Vet. Anim. Sci., 1: BARANOV, F. I., 1914 (Hamley 1975 den). The Capture of Fish by Gillnets. Mater. Poznaniyu Russ. Rybolov. 3 (6): (Partially Transl. From Russian by W.E. Ricker) BARANOV, F. I., Theory and assesment of fishing gear. Pishchepromizdat, Moskow, (Ch.7.). BERG, L. S., Fresh Water of the USSR and Adjacent Countries (translated by O. Ronen in Israel prog.for Scien. Trans,Jerusalem,1964), Vol. 2, 742pp. BĠNGEL, F., Balık populasyonlarının incelenmesi, Baki Basımevi, Adana, 404s. BORGSTROM, R., and PLATHE, A. J., Gillnet Selectivity and A Modal For Capture Probabilities for A Stunted Browntrout (Salmo trutta) Populition. Can. Journal of Fisheries & Aquatic Sciences 49: BORGSTRÖM, R., Direct estimation of gill net selectivity for Roach (Rutilus rutilus (L.)) in a small lake. Fish. Resh., 7: CLARK J. R., Report on the Selectivity of Fishing Gear. International Commision For the Orthest Atlantic Fisheries. Fishing Effort, the Effect of Fishing on Resources and the Selectivity of Fishing Gear. Vol.1 Reports, FAO, Rome. COLLETTE, B. B., and BANARESCU, P., Systematics and zoogeography of the fishes of the family Percidae Board of Canada. Journal of the Fisheries Research, 34: ÇETĠNKAYA, O., SARI, M., ve ARABACI, M., Van Gölü (Türkiye) Ġnci Kefali (Chalcalburunus tarichi, Palas 1811) Avcılığında Kullanılan Fanyalı Uzatma Ağlarının Av Verimleri ve Seçiciliği Üzerine Bir Ön ÇalıĢma. E.U. Journal of Fisheries & Aquatic Sciences, 12 (1-2):

60 DSĠ, Baraj Göllerinin Limnolojik Etüd Rapor Özetleri. TC., Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, DSĠ Müdürlüğü, ĠĢletme ve Bakım Dairesi BaĢkanlığı, ĠĢletme Müd. Matbaası, Ankara, 96 s. ERDEM, Y., 1996 Kalkan Balığı Avcılığında Sade Uzatma Ağlarının Seçiciliği Üzerine Bir AraĢtırma. Ondokuz Mayıs Üniv. Fen Bilimleri Ens. Doktora tezi, Sinop. ERZINI, K., and CASTRO, M., An Alternative Methodology For Fitting Selectivity Curves To Pre Defined Distributions, Fish. Resh., 34: ESCHMEYER, W., N., Catalog Of Fishes. Published By The California Academy of Sciences Special Publication, No: 1 San Francisco, USA, 854s. FABI, G., SBRANA, M., BĠAGĠ, F., GRATĠ, F., LEONORĠ, I., and SARTOR, P., Trammel Net and Gill Net Selectivity for Lithognathus mormyrus (L., 1758), Diplodus annularis (L., 1758), Mullus barbatus (L., 1758), in the Adriatic and Ligurian seas. Fish. Res. 54: FAO, FishStat Plus bilgisayar programı için GLOBALCAP [Capture production ] veri tabanı, Food and Agricultural Organization of United Nations, Roma. FAO, 2000, FishStat Plus v.2.30 (Fisheries Data Analysis Software for Windows), Kodlayan: Yury Shatz, Food and Agricultural Organization of United Nations, Roma. FASHAM, MJ.R., The Statistical and Mathematical Analysis of Plankton Patchiness. Oceanogr. Mar. Biol.Ann. Rev, 16: FONSECA, P., MARTĠNS, R., CAMPOS, A., and SOBRAL, P., Gill-net Selectivity off the Portuguese Western Coast. Fish. Res. 73: FRIDMAN, A.L., and CARROTHERS P. J. G., Calculations For Fishing Gear Designs F.A.O. Fishing Manuals. FUJIMORI, Y., and TOKAĠ, T., Estimation of Gillnet Selectivity Curve By Maximum Likehood Method. Fish. Sci. 67: GELDĠAY, R., ve BALIK, S., Türkiye Tatlı Su Balıkları. Ege Üniversitesi Su Ürünleri Fakültesi Yayınları No: 46, Ders Kitabı Dizin No: 16, Ege Üniversitesi Basımevi, Bornova, Ġzmir, 532s 53

61 GRANT, C. J., Gill net Selectivity and Catch Rates of Coastal Pelagic Fish in Jameica. Estuarina, Coastal and Shelf Sience 12: GULLAND, J.A., Manual of Methods For Fish Stock Assessment, Part I, Fish Population Analysis. FAO Man. Fish Sci. 4: 154p GURBET, R., ALAZ, A., AYAZ, A., ve ERDEM, M., Uzatma Ağları Verimi Üzerine AraĢtırma. E.Ü. AraĢtırma Fonu Rap., Proje No: 1996 SÜF-01 HAMEED, S.M. and BOOPENDRANATH, R.M., Modern Fishing Gear Technology. Daya Publishing House. Delhi. 186 p. HAMLEY, J. M., Review of Gillnet Selectivity. J.Fish. Res. Bd. Can., 32, HAMLEY, J.M., and REGĠER, H.A., Direct Estimates Of Gillent Selectivity To Walleye (Stizos vitreum vitreum). J. Fish. Res. Board Can. 30: HELSER, T.E., GEAGHAN, J.P. and CONDREY, R.E., Estimating Gillnet Selectivity Using Nonlinear Response Surface Regression. Can. Journal of Fisheries & Aquatic Sciences, 55 (6): HOLST, R., WĠLEMAN D., and MADSEN, N., The Effect of Twine Thickness on The Size Selectivity and Fishing Power of Baltic Cod Gill Nets. Fisheries Research, 56,(3), HOLT, S. J., A Method For Determining Gear Selectivity and Ġts Application. ICNAF Spec. Publ., 5: p. HOġSUCU, H., Balıkçılık 1. Ders Kitabı, E. Ü. Su Ürünleri Fakültesi Yayınları, No:55, Dizin No: 24, ĠZMĠR 247s. HOVGARD, H., and LASSEN, H., Manual on Estimation of Selectivity for Gillnet and Longline Gears in Abudance Surveys. FAO Fish. Tech. Pap., p. ĠLKYAZ, A.T., Uzatma Ağı Seçicilik Parametrelerinin Direkt Tahmin Metodu ile belirlenmesi. Doktora Tezi. Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enst. Bornova, Ġzmir, 131s. JENSEN, J.,W., HESTHAGEN, T., Direct Estimates of the Selectivity of A Multimesh and A Series of Single Gillnets for Brown Trout. Journal of Fish Biology. 49 (1):

62 KARA, A., Research on Set Nets Used in Aegean Sea Region and Development of Set Nets Fisheries (in Turkish). Ege Üniv. Fen Bilimleri Enst. Doktora Tezi, Ġzmir. 84s., 2003a. Ġzmir Körfezi nde Ġri Sardalya (Sardinella aurita Valenciennes, 1847) Balığı Avcılığında Kullanılan Multiflament Galsama Ağların Seçiciliği. E.U. Journal of Fisheries and Aquatic Sciences Volume 20, Issue (1-2): , 2003b. Ġzmir Körfezi nde Isparoz Balığı (Diplodus annularis L., 1758) Avcılığında Kullanılan Monoflament Galsama Ağların Seçiciliğinin AraĢtırılması. E.U. Journal of Fisheries & Aquatic Sciences 20, (1-2): KARA, A., ve ÖZEKĠNCĠ, U., Ġzmir Körfezi nde Sardalya (Sardina pilchardus Walbaum, 1792) Balığı Avcılığında Kullanılan Galsama Ağlarının Seçiciliği. E.U. Journal of Fisheries & Aquatic Sciences, 19 (3-4): KARLSEN, L. and BJARNASON, B. A., 1986, Small scale fishing with driftnets, FAO Fish. Tech. Pap. No. 284, 64p. KARUNASĠNGHE, W.P.N., and WIJEYARATNE, M.J.S., Selectivity Estimates for Amblygaster Sirm (Clupeidae) In The Small-Meshed Gill Net Fishery on The West Coast of Sri Lanka. Fisheries Research., 10: KINACIGĠL, H.T., ĠLKYAZ, A.T., AYAZ, A., AKYOL, O., ve ALTINAĞAÇ, U., Orta Ege de uzatma ağlarının balık populasyonları üzerine etkilerinin araģtırılması. TÜBĠTAK 198Y023 numaralı proje raporu, 52s. KIRGIZ, T., Seyhan Baraj Gölü Bentik Hayvansal Organizmaları ve Bunların Nitel ve Nicel Dağılımları. Doğa Türk Zooloji Dergisi, 12 (3): KOCATAġ, A., Ekoloji ve Çevre Biyolojisi. E.Ü. Fen Fak. Ders Kitapları Ser.124. KURKILATHI, M., and RASK, M., A Comparative Study of the Usefulness and Catchability of Multimesh Gill Nets Series in Sampling of Perch (Perca fluviatilis L.) and Roach (Rutilus rutilus L.). Fisheries Research, 27 (4): KUġAT, M., Eğridir Gölü ndeki Sudak Balığı (Stizostedion lucioperca L., 1758) Avcılığında Kullanılan Multifilament ve Monofilament Sade Uzatma 55

63 Ağlarının Av Verimliliği Üzerine Bir AraĢtırma. Doktora Tezi. E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü. Ġzmir 78 s. LAEVASTU, T., and LARKINS, H.A., Marine Fisheries Ecosystem, Its Quantitative valuation and Management. Fishing News Boks Ltd. 162 s. LAEVASTU, T., and FAVORITE F., Fishing and Stock Fluctuations. Fishing News Books Ltd, England. 240 pp. LAGLER, K.F., Capture, Sampling and Examination of Fishes. In W.E. Ricker(ed) Methods for Assessment of Fish Production in Fresh Waters. IBP Handbook No:3, Blackwell Scientific Publication. Oxford p. LINLOEKKEN, A., Gillnet Selectivity for Perch (Perca fluviatilis L., 1758). Fauna (Blindern), 37 (3): LUCENA, F.M., and O BRĠEN, C.M., Effects of Gear Selectivity and Different Calculation Methods on Estimating Growth Parameters of Bluefish, Pomatamus saltatrix (Pisces: Pomatomidae), from Southern Brazil. Fish Bull, 99: MADSEN, N., HOLST, R., WILEMAN, D., and MOTH-POULSEN, T., Size Selectivity of Sole Gill Nets Fished In The North Sea. Fisheries Research., 44: MARTINS, R., CARDADOR, F. AND SOBRAL, M., Gillnet Selectivity Experiments on Pout (Trisopterus luscus) in portuguese Waters. Fish Capture committee, C.M. 1990/B: 26, Session U, 7p. MCCOMBIE, A. M., and BERST, A. H., Some Effects of Shape and Structure of Fish on Selectivity of Gillnets. J. Fish Res., Bd. Can., 26: MENGI, T., Fishing Techniques (in Turkish). Mater Matbaası Ġstanbul. 386s METĠN, C., LÖK, A., and ĠLKYAZ, T.A., The Selectivity of Gill Net in Different Mesh Size For Diplodus annularis (L. 1758) and Spicara flexuosa (Rafinesque, 1810), (in Turkish). Ege Üniv. Su Ürün. Fak. Su Ürünleri Dergisi. Cilt No :15, Sayı : s. MILLAR, R. B., Estimating the Size Selectivity of Fishing Gear by Conditioning on the Total Catch. J. Am. Stat. Assoc., 87:

64 MILLAR, R. B., and FRYER, R. J., Estimating the Size-Selection Curves of Towed Gears, Traps, Nets and Hooks. Reviews in Fish Biology and Fisheries, 9: NOMURA, M. AND YAMAZAKI, T., Fishing tecniques I. Texbook Series, No:42, Japan International Cooperation Agency, Tokyo, 200p. MOTH-POULSEN, T., Seasonal Variations in Selectivity of Plaice Trammel Nets. Fish. Res. 61: OLSEN, S., Mesh Selection in Herring Gill Nets. J.Fish. Res. Bd.Can.16 (3): ÖZEKINCI, U., Selectiviy Experiments on Gillnets With mm mesh Size (in Turkish). Yüksek lisans tezi. E.Ü. Fen Bilimleri Enst. Bornova Ġzmir., Determination of Gillnets Selectivity Using With the Ġndirect Methods to Gillnetting Catches Ret Mullet (Mullus barbatus) and Annular Seabream (Diplodus annularis) (in Turkish). Akdeniz Balıkçılık Kongresi/ Mediterranean Fisheries Congress, 9-11 Nisan Tebliğler Kitabı. Ege Üniv. Su Ür. Fak. Ġzmir s., Uzatma Ağları Seçiciliği Üzerine Bir AraĢtırma. E.Ü. AraĢ. Fon. Saym. Su Ürünleri Fak. SÜF/ 02, 25 s., Determination of the selectivity of monofilament gillnets used for catching the annular sea bream (Diplodus annularis L., 1758) by length girth relationships in Ġzmir Bay (Aegean Sea), Turk. J. Vet. Anim. Sci., 29: ÖZEKĠNCĠ, U., BEĞBURS, C.R. ve TENEKECĠOĞLU, E., Keban Baraj Gölü nde Capoeta capoeta umbla (Heckel, 1843) ve Capoeta trutta (Heckel, 1843) (Siraz Balığı) avcılığında kullanılan galsama ağlarının seçiciliklerinin araģtırılması, E.Ü. Su Ürün. Der., 20: ÖZYURT, C. E., Seyhan Baraj Gölü Sazan ve Sudakları Ġçin Uygun ağ Gözü GeniĢliğinin Belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi. Ç.Ü. Fen Bilimleri Enst. Adana, 64s. ÖZYURT, C. E., ve AVġAR, D., Seyhan Baraj Gölü ndeki (Adana) Sudakların (Sander lucioperca Bogustkaya & Naseka, 1996) Bazı Biyolojik 57

65 Özelliklerinin Belirlenmesi. E.Ü. Su Ürünleri Dergisi, E.U. Journal of Fisheries & Aquatic Sciences, 19(1-2): PARK, C-D., JEONG, E-C., SHĠN, J-K., AN, H-C., and FUJĠMORĠ, Y., Mesh Selectivity of Encircling Gill Net for Gizzard shad (Konosirus punctatus) in the Coastal Sea of Korea. Fish. Sci. 70: PAWSON, M.G., The Relationship Between Catch Effort and Stock Size in Put-and-take Trout fisheries, its Variability and Application to Management. Catch Effort Sampling Strategies, chapter 6, PETRAKIS, G., and STERGIOU, K.I., Gillnet Selectivity for Diplodus annularis and Mullus surmuletus In Greek Waters. Fisheries Research., 21: PSUTY, I., ve BOROWSKI, WI., The Selectivity of Gillnet to Bream, (Abramis brama L., 1758) Fished In The Polish Part of The Vistula Lagoon. Fisheries Research., 32: PURBAYANTO, A., AKIYAMA, S., TOKAI, T., and ARIMOTO, T., Mesh Selectivity of A Sweeping Trammel Net for Japanese Whiting (Sillago japonica). Fish. Sci., 66: REID, D. G. and E. J., SIMMONDS, Image Analysis Techniques for the Study of Fish School Structure from Acoustic Survey Data. Can. J. Fish. Aquat. Sci., Vol. 50: REIS, E.G., and PAWSON M.G., Gill Net Selectivity of Bass and White Croaker Using Commercial Catch Data. NAFO SCR Doc. 93/97, 23 p. RUDSTAM, L.G., MAGNUSON, J.J., and TONN W.M., Size Selectivity of Passive fishing gear: A Correction for Encounter Probability Applied to Gillnets. Can. Journal of Fisheries & Aquatic Sciences 41: SAINSBURY, C.J., Commercial Fishing Methods. 3rd., Edition. Fishing News Books Ltd. Farnham.359p. SANTOS Y., PAZOS, F., BANDIN, I., and TORANZO, A. E., Analysis of Antigens Present in the Extracellular Products and Cell Surface of Vibrio anguillarum Serotypes O1, O2 and O3. Appl.Environ. Microb. 61;

66 SANTOS, N. M., MONTEIRO, C.C., ERZINI, K., and LASSERRE, G., Maturation and Gill-Net Selectivity of Two Small Sea Breams (genus Diplodus) From the Algarve Coast (South Portugal) Fisheries Research., 36: SARIHAN, E., ve TORAL, Ö., Seyhan Baraj Gölü nde Sudak (Lucioperca lucioperca L., 1758) YerleĢtirildikten Sonra Elde Edilen Ġlk Sonuçlar. IV. Bilim Kongresi, 5-8 Kasım, Ankara, 5s SECHIN, Y.T., A Mathematical Model For the Selectivity Curve of a Gillnet, Rybn. Khoz. 45 (9), SHIMAMURA, T., and SOEDA, H., On the Catch of Cuttle Fish Depend on Soaking Time, Bull. Jap. Soc. Sci. Fish., 51: SHIMIZU,T., TAKAGI, T., SSUZUKI, K. HRAISHI, T., and YAMAMOTO, K., Refined Calculation Model for NaLA, a Fishing Net Shape Simulator, Applicable to Gill Nets, Fish. Sci., 70: SPARRE, P., URSIN, E., and VENEMA, S.C., Introduction to Tropical Fish Stock Assesment. Part I. Manual FAO Fisheries Technical Paper, 1. Rome FAO, No: 306, 337 p. SPARRE, P., and VENEMA, S.C., Introduction to Tropical Fish Stock Assessment. Part 1. Manual FAO Fish. Tech. Pap. No: 306/1, Rev. 1, 376p. STEWARD, P.A.M Gillnet Selectivity in The Worth-East Scothish Inshare Cod Fishery. International Concil for The Exploration of The Sea. B: 29, Fish Capture Committe, Ref Demersal Fish Committe. STERGIOU, K.I., and ERZINI, K., Comperative Fixed Gear Studies in the Cyclades (Aegean Sea), Size Selectivity of Small-Hook Longlines and Monofilament Gillnets. Fish. Res. 58: TAġDEMĠR, O. ve ÖZYURT, C.E., Av Araçları Ve Yapım Tekniği. Ders Kitabı, Nobel Kitapevi, Adana. TĠMUR, M., ve TAġDEMĠR, O., Ağ Materyali Ve Ağ yapım Tekniği Akdeniz Üniv. Eğirdir Su Ürün. Yük. Ok. Yayın no: 8 Eğirdir Isparta TĠMUR, M., Balıkçılık Tarihi. A.Ü., Eğirdir Su Ürünleri Y.O., 55s 59

67 TWEDDLE, D., and BODINGTON, P., A Comparision of The Effectiveness of Black and White Gillnets In Lake Malawi, Africa. Fisheries Research., 6: ÜNSAL, S., and KARA, A., Classification of Catching Methods. (Ġn Turkish). Ege Üniv. Su Ürün. Fakültesi Su Ürünleri Dergisi, Cilt no:13 Sayı 3-4. Ġzmir s. VAN DENSEN, and W.L.T., Gillnet Selectivity to Pikeperch (Stizostedion lusiaperca L., 1758) and Perch, Perca fluviatilis L., 1758), Cought Mainly Wedged Aquaculture and Fisheries anagement 18: WINTERS, G.H., and WHELER, J.P., Direct and Ġndirect Estimation of Gillnet Selection Curves of Atlantic Herring (Clupea harengus harengus) Can. J. Fish. Aquat. Sci. 47:

68 ÖZGEÇMİŞ 1979 yılında Adana da doğdum. İlk, orta ve lise eğitimimi Adana da tamamladım yılında Çukurova Üniversitesi Su Ürünleri Fakültesini kazandım yılında mezun oldum ve 2005 yılında Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Su Ürünleri Ana Bilim Dalında, Avlama ve İşleme Teknolojisi Bölümünde (Avlama Alanı) yüksek lisans eğitimime başladım yılında Ç.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, Su Ürünleri Anabilim Dalı nda Açılan Araştırma Görevlisi Sınavını kazandım. Halen aynı anabilim dalında görevime devam etmekteyim. 61