- (2010) Volume 4, Issue 4
Bülent Orsay*, Erdal Duman
Tarım ve Köy işleri Bakanlığı. Bozdoğan İlçe Tarım Müdürlüğü. Aydın.
This study was conducted at 8 different stations in Çemişgezek fishing cooperative area of Ke-ban Dam Lake from September 2004 to April 2006. In study. in order to determine fish catch-ing efficiency of colored gillnets with 55 mm mesh size in Keban Dam Lake and to stained green, blue, red, black color from this mesh sizes, 4 different color nets with hanging ratio of 0.50 and 0.67 from each mesh sizes seperate to equip 8 number nets were used. During two years study period, in total 427 fish were caught; of these 245 with hanging ratio of 0.50 and 182 with hanging ratio of 0.67 with monofilament gill nets. According to hanging ratio, mesh size and color, of nets total lenght and weight measured of these avarege and standart error were calculated. Therefore, Chi-square analyesis was used in compare this fishes. In this study was determined that different colors of material effect on catch efficiency in gill nets. Nets with 0.50 hanging ratio and 55 total mesh size catched B. rajanorum mystaceus and C. trutta. Blue color net with 0.67 hanging ratio and 55 mm mesh size catced morely B. esocinus and B. xan-thopterus. The results showed that material of different colors is effective on gillnets and it should be black, red, green and blue gill nets for black fish. Carp, earring fish and barbel fish respectively in Çemişgezek area of Keban Dam Lake.
Keban dam lake, Colored gill net, Hanging ratio
Dünya nüfusunda meydana gelen artışlar sı-nırlı besin kaynaklarından yararlanma hızını ar-tırmış ve son yıllarda insanların dengeli beslen-mesi önemli bir problem olarak ortaya çıkmıştır. Özellikle dengeli beslenmede en önemli yeri iş-gal eden hayvansal kökenli besinlerde yetersizlik gözlenmiş bu da dikkatlerin sucul canlılar üze-rinde yoğunlaşmasına neden olmuştur. Denizler ve tatlı sulardan elde edilen canlıların insan bes-lenmesindeki yeri hızla artmış ve akuatik canlı kaynaklar tüketilmeye başlanmıştır (Çelikkale ve diğ., 1993; Ünal ve ark., 2001).
Su Ürünleri kaynaklarını ekonomik olarak iş-letmek bu kaynakların mevcut canlı stokların de-vamlılığının sağlanması her şeyden önce bilinçli ve teknik bir avcılığı gerektirmektedir. Stokların ne şekilde korunacağı avlanma teknolojisinin te-melini teşkil etmektedir.
Balıkçılık yönetiminde balıkçılığı doğrudan ya da dolaylı olarak etkileyen pek çok husus var-dır. Hedef birim alandan maksimum ürünün elde edilmesi ve devamlılığın sağlanmasıdır. Bunun gerçekleşebilmesi için de bilinmesi gereken hu-susların başında balık stokları ve bu stokların ne kadarının hangi teknikle yakalanacağı gelmekte-dir. Uygun olmayan av araçları ile yapılacak av-cılığın balık stoklarına zarar vereceği muhakkak-tır.
Kıyı balıkçılığı ve iç sularda balık avcılığında farklı özelliklerde galsama ağları kullanılmakta-dır. Bu sade ağların balık türleri üzerindeki av ve-rimleri de çok farklıdır. Bu nedenle, av araçlarının değişik balık türleri üzerindeki etkilerinin bi-linmesi balıkçılık yönetimi için büyük önem arz etmektedir. Göllerde uygulanan av gücünün bi-rim miktarı. balık stokunun bir göstergesi olarak kabul edilen yaygın bir görüştür. Türkiye de bu tür uygulamalar olmadığı gibi Dünya’da da ya-pılan bilimsel çalışmalar çok azdır (Ricker, 1975; Prouzed ve Dumas, 1988; Pawson, 1991; Acosta ve Appeldorn. 1995).
Galsama ağları ile balık avcılığı bütün dün-yada oldukça yaygın bir avcılık türüdür. Çünkü bu ağların hem maliyetleri düşüktür, hem de av-cılık uygulamaları kolaydır. Ayrıca, galsama ağ-ları aktif av araçlarından trol ve gırgırın kullanıl-masının olanaksız olduğu kayalık bölgelerde av aracına zarar verilmeden rahat kullanılabilen en uygun av araçlarıdır (Hamley, 1975; Laevastu ve Favorite, 1988; Engas ve Lokkeborg, 1994; Kurkilathi ve Rask, 1996).
Galsama ağı ile avcılığı etkileyen en önemli özelliklerden bir tanesi ağın balıklar tarafından fark edilmemesidir. Bu özellikte ağda kullanılan materyale bağlı olduğu gibi düğüm şekline, ren-gine ve çevre ile uyumuna bağlıdır (Brandt, 1984). Yine balık avcılığında kullanılacak ağların yapısı, materyali, göz açıklığı, ip kalınlığı, rengi ve donam faktörünün av verimi üzerinde etkili olduğu bildirilmektedir (Hamley, 1980; Millner, 1985).
Işık, balıkların görmesinde en etkili çevresel faktörlerden biridir (Dickson, 1989). Işığın dışında görülecek nesnenin ya da canlının özelliği de görme olayında önemlidir. Nesneninrenk, kalınlık ve büyüklük durumu balığın nesneyi fark etmesine, algılamasına, nesne tarafından cezp edilmesine ve tepki göstermesine neden olabilmektedir (Holst ve ark., 2001). Bu nedenle su içerisindeki uzatma ağlarının ip kalınlığı, rengi ve ışık durumu, ağın balıklar tarafından fark edilip kaçması ya da avlanmasına yardımcı olabilmektedir (Cui ve ark., 1991; Öz-demir ve Erdem, 2006).
Balık stoklarından en iyi yararlanma şekli stokların geleceğini tehlikeye düşürmeden yenilenmesine izin vererek avlanmaktır. Avcılık için güvenli düzeylerin belirlenmesi ancak stok yönetiminin sağlanması ile mümkündür (Hamley, 1975). Buna rağmen birçok bölgedeki balık türü farklı yaş, boy ve ağırlıktadır. Bu nedenle av karışık olmakta hedef türlerin yanında istenmeyen ve korunması istenen türler de avlamaktadır.
Bu araştırmanın amacı, Keban Baraj Gölü Çemişgezek Bölgesi’nde ekonomik olarak avlanan balık türlerinin hangi renge duyarlılık gösterdikleri. hangi renkli ağda yoğunlaştıkları, balık türlerine göre hangi rengin ve hangi donam faktörünün daha verimli olduğudur.
Bu çalışma Eylül 2004-Nisan 2006 tarihleri arasında Keban Baraj Gölü Çemişgezek Bölgesi’nde yapıldı.
Bu araştırma Keban Baraj Gölü’nde renkli monofilament galsama ağlarının (yeşil, mavi, bordo, siyah) balık avcılığında etkinliğini tespit etmek amacı ile yapıldı.
Araştırmada 55 mm göze genişliğine sahip (Bir düğümün veya birleşme yerinin ortasından en yakın düğüm veya birleşme yerinin ortasına kadar olan mesafe, gözenin kol uzunluğu) mono-filament galsama ağları yeşil, mavi, bordo ve si-yah renkli kumaş boyası ile boyanarak kullanıma hazır hale getirildi.
Araştırmada kullanım 55 mm göze geniş-liğine sahip monofilament galsama ağlarının her birinden 4’er paket alındı. Daha sonra ağlar boyuna ikiye bölünüp (200 göze/2), her bir göze genişliğindeki ağlar yeşil, mavi, bordo ve siyah renk olacak şekilde boyandı. Her bir göze geniş-liğinden 4 renkten ağlar 0.50 ve 0.67 donam faktörleri ile ayrı ayrı donatılarak. 8 adet ağ ola-cak şekilde kullanıma farklı hazır hale getirildi.
Araştırma Keban Baraj Gölü Çemişgezek Balıkçılık Kooperatifi’nin avlak sahasında gerçekleştirilmiştir (Şekil 1).
Şekil 1. Araştırma bölgesi ve çalışma istasyonları (Pala, 2002).
Figure 1: Research area and work stations (Pala, 2002).
Çalışmada kullanılan 8 adet ağ tesadüfü olarak birbirine eklendi ve avcılık alanlarına ak-şam saat 18:00 sularında bırakıldı. Sabah saat 06:00 sularında toplandı. Böylece ağların 12 saat suda kalmaları sağlandı. Su dışına çıkarılarak tekneye alınan ağlardan yakalanan balıklar alındı.
Çalışmada kullanılan ağlar birbirine eklenerek bir takım oluşturuldu. Sonucun tesadüfi olması ve av kompozisyonlarının etkilenmemesi amacı ile birbiri ardına eklenen ağlar her seferinde karışık olarak sıralandı. Ağların suya atımı ve çekimi in-san gücü ile hiçbir yardımcı ekipman kullanılma-dan gerçekleştirildi.
Farklı büyüklükteki balıklar farklı alanlarda bulunabileceği için deneme istasyonları bütün balıkçılık alanına tesadüfi olarak dağıtıldı. Avcılık 2-20 metre derinliklerde de yapıldı.
Ağlar sudan çekildikten sonra çıkan balıklar ayrı ayrı kasalara konuldu. Her ağdan çıkan balık sayısı kaydedilerek her bir balık için total boy ölçümleri ölçüm tahtasında Lagler (1978) taraf-ından bildirilen şekilde. ağız kapatılarak burun ucundan en uzun kuyruk yüzgecine kadar olan mesafede 0.1 cm hassasiyetle ölçüldü. Total ağırlık değerleri ise 0.1 g hassasiyete sahip bir elektronik teraziyle tartıldı ve hazır formlara kaydedildi.
Ağlarda yakalanan balıklar. donam faktörler-ine ve renklerine göre total boyları ve ağırlıkları ölçülerek Microsoft Excel’de kaydedildi. Orta-lamaları, standart sapmaları ve standart hataları hesaplandı.
Renklere ve donam faktörlerine göre ayrılan balıkların karşılaştırılması Ki- kare çok gözlü testiyle Microsoft Excel (sürüm; Microsoft Office 2000)’ de hesaplandı.
Araştırma bölgesinde ağlar on beş günde bir kez atılıp diğer gün toplanmak sureti ile ayda iki defa avcılık yapıldı. Araştırmamızda toplam 48 defa ağ atıldı. Araştırmada monofilament sade ağlara takılan balıkların türlere ve donam faktö-rüne göre balık sayıları Tablo 1’ de verilmiştir.
Tablo 1. 0.50 ve 0.67 donam faktörüne ve renklere göre avlanan toplam balık sayıları ve yüzdeleri Table 1. Hanging ratio 0.50 and 0.67 to the total fish cought and colors according to the numbers and percentage
Elde edilen balık tür ve alt türlerinin hepsi de Cyprinidae familyasındandır. Bunlar sazan (Cy-prinus carpio), bıyıklı balık (Barbus esocinus ve Barbus xanthopterus), karabalık (Capoeta trutta) ve küpeli balık (Barbus rajanorum mystaceus) şeklindedir.
Araştırmada monofilament galsama ağlarında 0.50 donam faktörüne sahip ağlarda toplam 245 adet, 0.67 donam faktörüne sahip ağlarda 182 adet olmak üzere toplam 427 adet balık avlandığı belirlendi.
Keban Baraj Gölü Çemişgezek Bölgesi’nde yapılan bu çalışmada 0.50 donam faktörü ile do-nanan ağlarla avlanan balıkların renkli ağlara göre dağılımı ve yüzdeleri Tablo 2 de görülmek-tedir.
Tablo 2. 0.50 donam faktörlü ağlar ile avlanan balık sayılarının renklere göre dağılımı
Table 2. 0.50 Hanging ratio in the number of fish cought with nets according to the color distribition
0.50 donam faktörlü ağlar ile avlanan balık-lardan, karabalık total boyunun 40.9-51.6 cm, ağırlıklarının 798-1289 g arasında; sazan’ın total boyunun 30.7-32.9 cm, ağırlıklarının 446-602 g arasında; küpeli balık total boyunun 44.8-55.9 cm, ağırlıklarının 827-1482 g arasında; bıyıklı balık total boyunun 41.5-60.3 cm, ağırlıklarının 656-2502 g arasında değiştikleri tespit edildi. Renklere ve türlere göre dağılımı Şekil 2’ de gö-rülmektedir.
Şekil 2. 0.50 donam faktörlü renkli galsama ağlarındaki balık sayıları.
Figure 2. Fish number in coloured gill nets with 0.50 hanging ratio
Şekil 2’ de renkli ağlara göre balık sayıları in-celendiğinde; yeşil renkli galsama ağında en fazla avlanan balık türü küpeli balık (42 adet), en az avlanan balık türü ise sazan (6 adet) oldu. Mavi renkli galsama ağı ile en fazla avlanan balık türü bıyıklı balık (32 adet), en az avlanan balık türü ise sazan (6 adet) olmuştur. Bordo renkli galsama ağı ile en fazla avlanan balık türü sazan (23 adet), en az avlanan balık türü ise bıyıklı (5 adet) ol-duğu belirlendi. Siyah renkli galsama ağı ile en fazla avlanan balık türü kara balık (42 adet), en az avlanan balık türü ise sazan (6 adet) oldu.
Tablo 3’ de görülen gözlenen ve beklenen farklı renkler ile balık sayıları arasındaki fark is-tatistiki olarak anlamlı bulunmuştur (χ²=143.33, F=9, p<0.05 ).
Tablo 3. 0.50 donam faktörü ile avlanan balık sayılarının renklere göre Ki- kare dağılım tablosu
Table 3. Hanging ratio the number of fish cought of by 0.50 according to the color of the chi-square distributin rate
Bu çalışmada 0.67 donam faktörüne sahip renkli ağlarla toplam 182 adet balık avlanmıştır. Avlanan bu balıkların renkli ağlara göre dağılımı ve yüzdeleri Tablo 4’ de görülmektedir.
Tablo 4. 0.67 Donam faktörü ile avlanan balık sayılarının renklere göre dağılımı
Table 4. 0.67 Hanging ratio in the number of fish cought with nets according to the color distribition
0.67 donam faktörlü ağlar ile avlanan ba-lıklardan, karabalık total boyunun 39.2-50.2 cm, ağırlıklarının 576-1272 g arasında; sa-zan’ın total boyunun 30.3-32.6 cm, ağırlıkla-rının 462-585 g arasında; küpeli balık total boyunun 39.3-52.6 cm, ağırlıklarının 998-1257 g arasında; bıyıklı balık total boyunun 43.1-55.4 cm, ağırlıklarının 742-1722 g ara-sında değiştikleri tespit edildi. Renklere ve türlere göre dağılımı Şekil 2’ de görülmekte-dir.
0.67 donam faktörüne sahip monofilament sade ağlarla toplam 182 adet balık avlanmış-tır. Renklere ve türlere göre dağılımı Şekil 3’ de görülmektedir.
Şekil 3. 0.67 donam faktörlü renkli galsama ağlarındaki balık sayıları
Figure 3. Fish number in coloured gill nets with 0.67 hanging ratio
Şekil 3’ de renkli ağlara göre balık sayıları incelendiğinde; yeşil renkli galsama ağında en fazla avlanan balık türü bıyıklı balık (21 adet), en az avlanan balık türü ise karabalık (6 adet) oldu. Mavi renkli galsama ağı ile en fazla avlanan balık türü bıyıklı balık (46 adet), en az avlanan balık türü ise sazan (6 adet) olmuştur. Bordo renkli galsama ağı ile en fazla avlanan balık türü bıyıklı (10 adet), en az avlanan balık türü ise karabalık (5 adet) olduğu belirlendi. Siyah renkli galsama ağı ile en fazla avlanan balık türü bıyıklı balık (9 adet), en az avlanan balık türü ise küpeli balık (5 adet) oldu.
Tablo 5’ de görülen gözlenen ve beklenen farklı renkler ile balık sayıları arasındaki fark istatistiki olarak anlamlı bulunmuştur (χ² =55.02, F=9, p<0.05).
0.50 ve 0.67 donam faktörlerine göre yeşil renkli galsama ağlarında avlanan balık türleri karşılaştırıldığında; 0.50 donam faktöründe, küpeli balık 42 adet, karabalık 7 adet, bıyıklı balık 6 adet ve sazan 5 adet olmak üzere toplam 60 adet (Tablo 4). 0.67 donam faktörü ile bıyıklı balık 21adet, küpeli balık 16 adet, sazan 8 adet, ve karabalık 6 adet olmak üzere toplam 51 adet balık avlandı (Tablo 5). Yeşil renkli galsama ağının 0.50 ve 0.67 donam faktörlerine göre kar-şılaştırılması ise Şekil 4’ de görülmektedir.
Tablo 5. 0.67 Donam faktörüne sahip galsama ağları ile avlanan balık sayılarının renklere göre Ki-kare dağılım tablosu
Table 5. Hanging ratio the number of fish cought of by 0.67 according to the color of the chi-square dis-tributin
Şekil 4. Yeşil renkli galsama ağının 0.50 ve 0.67 donam faktörlerine göre karşılaştırılması
Figure 4. Comparison fish number in green gill nets according to hanging ratio 0.50 and 0.67
0.50 ve 0.67 donam faktörlerine göre yeşil renkli monofilament galsama ağlarında gözlenen ve beklenen balık sayıları arasındaki fark istatis-tiki olarak anlamlı olduğu belirlendi (χ²=26.75, F=3, P<0.05).
0.50 ve 0.67 donam faktörlerine göre mavi renkli galsama ağlarında avlanan balık türleri karşılaştırıldığında; 0.50 donam faktöründe, bıyıklı balık 32 adet, kara balık 19 adet, küpeli balık 15 adet ve sazan 6 adet olmak üzere toplam 72 adet, 0.67 donam faktörü ile bıyıklı balık 46 adet, küpeli balık 11 adet, karabalık 9 adet ve sazan 6 adet olmak üzere toplam 72 adet balık avlandığı belirlendi. Mavi renkli galsama ağının 0.50 ve 0.67 donam faktörlerine göre karşılaştırılması Şekil 5’ de görülmektedir.
Şekil 5. Mavi renkli galsama ağının 0.50 ve 0.67 donam faktörlerine göre karşılaştırılması
Figure 5. Comparison fish number in blue gill nets according to hanging ratio 0.50 and 0.67
0.50 ve 0.67 donam faktörlerine göre mavi renkli monofilament galsama ağlarında gözlenen ve beklenen balık sayıları arasındaki fark istatis-tiki olarak anlamlı olduğu tespit edildi (χ²= 10.53, F=3, P<0.05).
0.50 ve 0.67 donam faktörlerine göre bordo renkli galsama ağlarında avlanan balık türleri karşılaştırıldığında; 0.50 donam faktöründe, sa-zan 23 adet, karabalık 9 adet, küpeli balık 7 adet ve bıyıklı balık 5 adet olmak üzere toplam 44 adet, 0.67 donam faktörü ile bıyıklı balık 10 adet, küpeli balık 9 adet, sazan 6 adet ve karabalık 5 adet olmak üzere toplam 30 adet balık avlandığı tespit edildi. Bordo renkli galsama ağının 0.50 ve 0.67 donam faktörlerine göre karşılaştırılması Şekil 6’ da görülmektedir.
Şekil 6. Bordo renkli galsama ağının 0.50 ve 0.67 donam faktörlerine göre karşılaştırılması
Figure 6. Comparison fish number in red gill nets according to hanging ratio 0.50 and 0.67
0.50 ve 0.67 donam faktörlerine göre bordo renkli monofilament galsama ağlarında gözlenen ve beklenen balık sayıları arasındaki fark istatis-tiki olarak anlamlı bulundu (χ²=14.96, F=3, P<0.05).
0.50 ve 0.67 donam faktörlerine göre siyah renkli galsama ağlarında avlanan balık türleri karşılaştırıldığında; 0.50 donam faktöründe. ka-rabalık 42 adet, bıyıklı balık 14 adet, küpeli balık 7 adet ve sazan 6 adet olmak üzere toplam 69 adet. 0.67 donam faktörü ile bıyıklı balık 9 adet, karabalık 8 adet, sazan 7 adet ve küpeli balık 5 adet olmak üzere toplam 29 adet balık avlandığı belirlendi. Siyah renkli galsama ağının 0.50 ve 0.67 donam faktörlerine göre karşılaştırılması Şekil 7’ de görülmektedir.
Şekil 7. Siyah renkli galsama ağının 0.50 ve 0.67 donam faktörlerine göre karşılaştırılması.
Figure 7. Comparison fish number in black gill nets according to hanging ratio 0.50 and 0.67
0.50 ve 0.67 donam faktörlerine göre siyah renkli monofilament galsama ağlarında gözlenen ve beklenen balık sayıları arasındaki fark istatis-tiki olarak anlamlı bulundu (χ²=9.105, F=3, P<0.05).
Uygun olmayan av araçları ile yapılacak avcı-lığın balık stoklarına zarar vereceği muhakkaktır. Av araçlarının teknik özelliklerinin yanı sıra av gücünün de stoka uygun olması gerekmektedir. Fazla av gücü stoklarda azalmaya. yetersiz av gücü de stokların yeterince değerlendirilmeme-sine neden olmaktadır. Av gücünün (balıkçı tek-nesi ve balıkçı sayısı-ağ sayısı veya uzunluğu) etkinliği, her birim av gücünün yakaladığı av miktarı ile ölçülür. Av araçlarının balık türleri üzerindeki av verimleri de çok farklıdır. Bu ne-denle av araçlarının değişik balık türleri üzerin-deki etkinliklerinin bilinmesi balıkçılık yönetimi için büyük önem arz etmektedir (Ricker, 1975; Prouzet ve Dumas, 1988; Pawson, 1991; Balık ve Çubuk, 2001).
Bir av operasyonunda hedeflenen türlerin av-cılığı sırasında zaman zaman önemli oranlarda hedef olmayan türler de avlanabilmektedir. Dünya su ürünleri üretiminin yaklaşık % 27’ lik bir kısmının hedeflenmeyen türlerin avlanması ile sonuçlanmış olması, sorunun büyüklüğünü çar-pıcı olarak göz önüne sermektedir (Alverson ve ark., 1994).
Hedef türlerin avcılığında renk seçiminin uy-gun olabileceği ve hedef olmayan türlerin azaltı-labileceği bildirilmiştir (Steinberg, 1964; Antony, 1981; Cui ve ark., 1991; Wardle ve ark., 1991; Trunen, 1996).
Keban Baraj Gölü Çemişgezek Bölgesi’nde ekonomik olarak avcılığı yapılan balık türlerinin hangi renklerde yoğunlaştıklarının (yeşil, mavi, bordo, siyah) tespit edilmesi ve balık türlerinin çeşitliliğinin korunması, renk davranışları ile tep-kilerinin belirlenmesine yönelik bu araştırma ger-çekleştirilmiştir.
Jester (1973), Amerika’da Yeni Meksika Gölü’nde 9 farklı renkteki galsama ağları (beyaz, Turuncu, Sarı, Kahverengi, koyu kahverengi, açık mavi, koyu mavi, açık yeşil, koyu yeşil) ile yapmış olduğu çalışmada bütün renkli ağların farklı balık türlerini yakalamada etkili olduğunu ve ağ rengi ile balık türleri arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişkinin olduğunu bildirmiştir. Yaptığımız bu araştırmada 4 farklı renkli galsama ağlarının (yeşil, mavi, bordo ve siyah) farklı balık türlerini avladığı ve ağ rengi ile balık türleri ara-sında istatistiksel olarak anlamlı (P<0.05) bir ilişkinin olduğu görülmüştür. Farklı balık türleri-nin farklı renkteki ağlara duyarlı olması Jester (1973)’ın yapmış olduğu çalışma ile paralellik göstermiştir.
0.50 donam faktörüne sahip galsama ağlarında en verimli ağın mavi renkli ağ olduğu, bunu sıra-sıyla siyah, yeşil ve bordo renkli ağların izlediği saptanmıştır. 0.67 donam faktörüne sahip renkli galsama ağlarında da en verimli ağın mavi renkli ağ olduğu bunu sırasıyla yeşil, bordo ve siyah renkli ağların takip ettiği tespit edilmiştir.
Steinberg ve Bohl (1985) ile Twedle ve Bodington (1988) yapmış oldukları çalışmalarda balık avcılığında açık renkli ağların, koyu renkli ağlardan daha etkili olduğunu bildirmişlerdir. Keban Baraj Gölü’nde yapılan bu araştırmalar sonucunda ise 0.50 ve 0.67 donam faktörlü ve açık renkli galsama ağının (mavi) daha etkili ol-duğu bulunmuştur. Buna göre yaptığımız çalışma Steinberg ve Bohl (1985) ile Twedle ve Bodington (1988)’un yapmış oldukları çalışma ile paralellik göstermektedir.
Balık ve Çubuk (2001) Beyşehir Gölünde 8 farklı renkli galsama ağının (kırmızı, siyah, be-yaz, mavi, açık yeşil, koyu yeşil, sarı ve kahve-rengi) 4 farklı balık türü üzerinde avcılığı çalı-şılmış, farklı renklerin farklı türleri avladığı tespit edilmiştir. Ayrıca Hindistan’da yapılan bir başka çalışmada beyaz renkli ağların sarı, yeşil, kahve ve mavi ağlardan daha etkili olduğu belirtilmiştir (Narayanappa ve ark., 1977). Yapılan bu araştır-mada balık avcılığında renklerin tonları bile av-lanan balık türlerini etkilediği belirlenmiştir.
Beyşehir Gölü’nde avlanan balık sayısına göre en verimli ağların sırasıyla kırmızı, siyah, beyaz, açık yeşil, sarı, mavi, koyu yeşil ve kahve-rengi ağ olduğu, ayrıca sudak balığı için ise en verimli ağın, kahverengi ağ olduğu, bunu ise sıra-sıyla açık yeşil, sarı, beyaz, kırmızı, siyah, mavi ve koyu yeşil ağları izlediği sonucuna varılmıştır (Balık ve Çubuk, 2001).
Bazı araştırıcılar Steinberg (1964) ve Jester (1973) yapmış oldukları bir başka çalışmada. he-def türlerin avcılığında, renk seçiminin uygun olacağını ve hedef olmayan türlerin azaltılabile-ceğini, stok yönetimi için renk seçiminin uygun olacağını belirtmişlerdir. Yine galsama ağlarında kullanılan materyalin ve materyal renginin farklı olmasının av verimi üzerinde etkili olduğunu, açık renk materyale sahip ağın koyu renk matery-ale sahip ağdan 1.8 kat daha fazla olduğu bildi-rilmektedir (Twedle ve Bodington, 1988).
Keban Baraj Gölü’nde yaptığımız çalışmada avlanan balık sayısına göre en verimli ağların sı-rasıyla siyah, mavi, yeşil ve bordo ağ olduğu ve bunlarla avlanan balık türleri arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişkinin olduğu saptanmıştır. Bu bulgular yukarıdaki araştırma sonuçları ile (Twedle ve Bodington, 1988) benzerlik göstermiştir. Fakat Balık ve Çubuk (2001). Beyşehir Gölü’nde yaptıkları çalışmada 8 farklı renkte gal-sama ağlarının (kırmızı, siyah, beyaz, mavi, açık yeşil, koyu yeşil, sarı ve kahverengi) balık türle-rine göre renk seçiciliğini araştırmışlar ve avla-nan balık sayısına göre en verimli ağların sırası ile kırmızı, siyah, beyaz, açık yeşil, sarı, mavi, koyu yeşil, kahverengi ağ olduğunu ve ağ rengi ile balık türleri arasında istatistiksel olarak an-lamsız (P>0.05) bir ilişki bulmuşlardır. Bu veriler çalışmamızın verileri ile uyum sağlamamıştır. Elde edilen sonuçların çalışma alanlarının ve av-lanan balık türlerinin farklılığından kaynaklandı-ğını ifade etmek mümkündür.
Eğirdir Gölü’nde sudak ve gümüşi havuz ba-lıkları için yapılan bir çalışmada (Balık ve Çu-buk, 2006) sudak balığı için en verimli ağın be-yaz, gümüşi havuz balığı için ise en verimli ağın koyu yeşil ağlar olduğu bildirilmiştir. Keban Ba-raj Gölü Çemişgezek Bölgesi’nde yaptığımız ça-lışmada karabalık için siyah, sazan için bordo, küpeli balık için yeşil, bıyıklı balık için mavi renkli galsama ağlarının verimli olduğu tespit edilmiştir. Bu iki çalışma, galsama ağlarında av veriminin, ağların renklerine ve balık türlerine göre değişmesi yönünden paralellik göstermekte-dir.
Nomura (1978), galsama ağlarında en uygun donam faktörünün 0.30 ile 0.50 arası olduğunu belirtmiştir. Backiel ve Welcomme (1980), yap-mış oldukları bir çalışmada 0.50 donam faktörüne sahip galsama ağlarının 0.67 donam faktörüne sahip galsama ağlarından daha etkili olduğunu bildirmişlerdir. Yaptığımız çalışmada da balık avcılığında 0.50 donam faktörlü galsama ağları-nın 0.67 donam faktörlü galsama ağlarından daha etkili olduğu tespit edilmiştir. Buna göre yaptı-ğımız çalışma Nomura (1978) ve Backiel ve Welcomme (1980) ile paralellik göstermektedir.
Karslen ve Bjanarson (1986), galsama ağla-rında en uygun donam faktörünün 0.50 ile 0.80 arası olduğunu belirtmiştir. Yaptığımız araştır-mada avlanan balık sayısına göre en uygun do-nam faktörü 0.50 bulunmuştur. Bu nedenle bu çalışma, Karslen ve Bjanarson (1986) ile uyum sağlamaktadır.
Machiels ve ark. (1994), sudak ve çapak ba-lıkları üzerinde yapmış oldukları bir araştırmada 0.25 donam faktörlü ağın 0.50 donam faktörlü ağa göre daha verimli olduğunu belirtmişlerdir. Karabalık, Sazan, küpeli balık ve bıyıklı balık üzerinde yaptığımız çalışmada da 0.50 donam v
Dünyanın birçok ülkesinde deniz ve iç sularda çok çeşitli boylarda ve donamlarda galsama ağ-ları kullanılmaktadır. Bu ağların verimlilikleri de o bölgede bulunan balık türlerine göre değerlen-dirilebilmektedir. Ülkemiz, çok geniş iç su alan-larına sahip olmasına karşın yetersiz üretimi ile de dikkat çekmektedir. Öncelikle av verimi düşük ağların yerine populasyonun yapısına zarar ver-meyecek, verimlilikleri yüksek olan ağların kul-lanılmasını teşvik etmek gerekmektedir.
Su Ürünleri avcılığında ilerlemiş olan ülkel-erde av araç ve gereçleri belirli standartlar çerçe-vesinde üretilmektedir. Özellikle bu ülkelerde avcılık uygulamalarında su ürünleri stoklarını azalabilecek tedbirler av araç ve gereçlerinin üretimi aşamasında alınmaktadır.
Türkiye de ise böyle bir durum söz konusu değildir. Su ürünleri avlanma teknolojisindeki gelişmeler, balık kaynaklarının sürdürülebilirliği yönünde ele alınmalıdır. Su ürünleri avcılığında kullanılan galsama ağları seçici ve hedef türleri avlamaya yönelik olarak dizayn edilmelidir. Bu konuda yapılan çalışmalara da önem verilmelidir.
Avrupa Birliğine üye olma noktasında aday konumunda bulunan ülkemizin AB’nin ortak ba-lıkçılık politikası temelinde yatan doğal kaynak-ların korunması prensibini de dikkate alarak, su ürünleri stokları üzerinde yapılacak avlanma ak-tivitelerini belirli ve uluslararası normlar çerçeve-sinde oluşturacaktır. Avrupa Birliği’ne tam üye olarak girinceye kadar ülkemiz bilimsel çalışma-ların ışığı altında, avcılık sisteminin bu topluluğa adaptasyon çerçevesinde yeniden incelenmesi, özellikle iç sularda yoğun miktarlarda kullanılan galsama ağlarının hedef türleri avlayacak şekilde düzenlenmesi gerçeği, bu çalışma ile tekrar net-leştirilmiştir.
Acosta, R.A., Appeldorn, S.R., (1995). Catching efficiency and selectivity of gill net and trammel nets in coral reefs from Southwestern Puerto Rico, Journal of Fish Research, 22: 175-196. doi:10.1016/0165-7836(94)00328-T
Alverson, D.L., Freeberg, M.H., Pope. H., Murawski, S.A., (1994). A global assesment of fisheries by-catch and discards. 233. FAO fisheries. Roma.
Antony, P.D., (1981). Visual constrat thresold in the cod Godus morhua, Fish Biology, 19: 87–103.
Backiel, T., Welcomme, R.C., (1980). Guide lines for sampling fish in Inland Waters. 53. ELFAC Tecnical Paper. Inland.
Balık, İ.. Çubuk. H., (2001). Effect of net colours on efficiency of monoflment gillnets for catching some fish species in lake Beyşehir, Turkish Journal of Fisheries and Aguatic Sciences, 1: 1-4.
Balık, İ., Çubuk, H., (2006). Eğirdir Gölü’nde galsama ağları ile sudak (Stizostedıon lucioperca (L.1758) ve Gümişi havuz balığı (Carassius gibello (B. 1782) avcılığında mevsimsel değişimlerin ve ağ renginin av verimi üzerine etkisi, Süleyman Demirel Üniersitesi. Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(3): 10-27.
Brandt, A., (1984). Fishing catching methods of the World. 418. Fishing News Books Ltd. England.
Cui, G., Wardle, C.S., Glass, C.W., Johnstone, A.D.F., Mojsiewiez W.R., (1991). Light level thresholds for visual reactions of mackerel (Scombrus scombrus L.) to coloured monofilament nylon gillnet materials on apperance under water, Fisheries Research, 10: 225-263. doi:10.1016/0165-7836(91)90079-U
Çelikkale, M. S., (1991). Orman içi su ürünleri. 319. Karadeniz Teknik Üniversitesi Bası-mevi. Trabzon.
Dickson, W., (1989). Cod gill net effectiveness related to local abundance. availability and fish movement, Fisheries Research, 7: 127-148. doi:10.1016/0165-7836(89)90012-X
Engas, A.. Lokkeborg, S., (1994). Abundance estimation using gillnet and longline. The Role of fish behaviour in capture and abundance estimation, Journal of Fish Re-search. 8: 130-163.
Hamley, J,M., (1975). Review of gillnet selectivity, Journal of Fisheries Research Board of Canada, 32: 1943-1969.
Hamley, J.M., (1980). Sampling with gillnets, FAO Guidelines for Sampling Fish in Inland Waters, 33: 37-55.
Holst, R., Wileman. D., Madsen, N., (2002). The effect of twine thickness on the size selectivity and fishing power of Baltic cod gill nets, Fisheries Research, 56(3): 303-312. doi:10.1016/S0165-7836(01)00328-9
Jester. D.B., (1973). Varioation in catchability of fishes with colour of gill nets, Transactions ofthe American Fisheries Society, 102:109-115.
Karslen, L., Bjarnason, B.A., (1986). Small – Scale fishing with drifnets. FAO Fisheries Technicals Paper. 284.
Kurkilahti, M., Rask, M., (1996). A comparative study of the usefulness and cathability of multimesh gill nets series in sampling of perch (Perca fluviatilis L.) and roach (Rutilis rutilis L.), Fisheries Research, 27(4): 243-260. doi:10.1016/0165-7836(95)00463-7
Laevastu, T., Favorite, F., (1988). Fishing and stock fluctuations. 240. Fishing Newsoks Ltd. England.
Lagler, K.F., (1978). Capture sampling and examination of fishes. Methods for assesment of fish production in freshwaters. 357, Blackwell-Oxford, England.
Machiels, M.A., Kling, M., Lanters, R., Van den-sen, W.L., (1994). Effect of snood Length and hanging ratio on effectivitiy and selectivity of bottom-set gillnets for pikeperch (Stizostedion lucioperca) and bream (Abramis brama). Journal of Fisheries Research, 19: 231-239.
Millner, R.S., (1985). The use of anchored gill and tangle nets in the sea fisheries of England and Wales, Maff Directorate Fisheries Research. Lowesoft. Laboratory leaflet, 57: 1-27.
Narayanappa, G., Khan, A.A., Naidu, R.M., (1977). Coloured gill nets for reservoir fishing, Fish science and Technology Society, 14(1): 44 – 48.
Nomura, M., Yamazaki. T., (1977). Fishing techniques I. 260. Texbook Series. No: 42. Japan International Cooperation Agency. Tokyo.
Nomura, M.. (1978), Outline of fishing gear and method kanagawa ınternational fisheries. 122, Nagai. Yokosuka- Shi. Japan.
Özdemir, S., (2003). Çeşitli av araçlarının av-lanma etkinliğinin balık davranışları yönün-den incelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Da-nışman Koyuncu, İ., Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Sam-sun.
Pawson, M. G., (1991). The relationship between catch. effort and stock size in put – and take Trout Fisheries, İts variability and application to management, Catch Effort Sampling Strategies, 6: 72-80.
Pala, M., (2002). Keban baraj gölü çemişgezek bölgesi’nde avlanan ekonomik öneme haiz beş balık türünün avcılığında kullanılan monofilament sade ağların seçicilik özellik-leri. Doktora Tezi. Danışman Duman. E., Fı-rat üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ela-zığ.
Prouzed, P., Dumas, J., (1988). Measurement of Atlantic salmon spawning escapement, ın Atlantic salmon planning for the future, London Croom Helm, 325-343.
Ricker, W.E., (1975). Computation and interpretation of biological statistics of fish populations, Bulletin Fish Research Board Canada, 191: 382.
Steinberg, R., (1964). Monofilament gillnets in freshwater experiment and practice. Modern Fishing Gear of the World II, 111-114, London, UK .
Steinberg, R., Bohl, H., (1985). Experimental fishing with gill net in The Southern Nort Sea, Fleischwirtschaft, 32(3): 132-134.
Trunen, T., (1996). The effect of twine thickness on the catchability and selectivity of gillnets for pikeperch (Sitizostedion lucioperca), Annual Zoology, 33: 621-625.
Tweddle, D., Bodington, P., (1988). A comparison of the effectiveness of black and white gill nets in Lake Malawi, Africa Fisheriies Research, 6(3): 257-269. doi:10.1016/0165-7836(88)90018-5
Ünal, V., Akyol, O., Hoşsucu, H., (2001). Balık-çılık yönetiminde ihtiyaç duyulan biyo-ekolojik veriler, Ege Üniversitesi Su Ürün-leri Dergisi, 18(1-2): 243-253.
Wardle, C.S., Cui, G., Mojsiewics, W.R., Glass, C.W., (1991). The effect of colour on the appearance of monofilament nylon under water, Journal of Fisheries Research, 10: 243-253. doi:10.1016/0165-7836(91)90078-T
