Het Mariene Observatie Centrum (MOC) is toegewijd aan het uitvoeren van essentiële, langdurige en multidisciplinaire observaties van het mariene milieu, om ons begrip van de dynamiek en het functioneren van mariene en kustecosystemen te verbeteren. Het MOC richt zich op het ontwikkelen, exploiteren en optimaliseren van innovatieve, geïntegreerde en kosteneffectieve observatiesystemen om gegevens van hoge kwaliteit te verzamelen die cruciaal zijn voor marien onderzoek.
Door zich aan te sluiten bij internationale initiatieven zoals het Global Ocean Observing System (GOOS) 2030, het European Ocean Observing System (EOOS) en het VN-decennium voor oceaanwetenschap voor duurzame ontwikkeling, bevordert het MOC de deelname van Vlaanderen aan de wereldwijde oceaanobservatieagenda.
Het operationele kader van het MOC bouwt voort op het LifeWatch ESFRI-project, dat een kustobservatorium ontwikkelt bestaande uit sensornetwerken en multidisciplinaire meetcampagnes in het Belgische deel van de Noordzee. De prioriteit ligt bij het genereren van gegevens voor essentiële oceaanvariabelen over het voorkomen, de migratie en het gedrag van vissen, de aanwezigheid van zeezoogdieren, planktondiversiteit, onderwatergeluid en meer. Het MOC werkt aan de ontwikkeling en toepassing van slimme meetmethoden, gegevensverwerking, artificiële intelligentie en de verbinding met digital twins om de digitale transformatie van observatoria voor mariene biodiversiteit te bevorderen.
Contact persoon: Klaas Deneudt (Klaas.Deneudt@vliz.be)
Onderzoeksthema's gekoppeld aan het mariene observatiecentrum
Begrijpen en optimaliseren van nieuwe biodiversiteitsobservaties: beoogt veranderingen en dynamiek van kustecosystemen te bestuderen door het toepassen en optimaliseren van high throughput technieken waaronder mariene genomica en planktonbeeldvorming en het aansturen van digitale innovatie voor biodiversiteitsobservatie en -analyse.
Beweging en gedragsecologie van dieren: beoogt de bescherming en het behoud van waterdieren te verbeteren door toepassing van fundamentele en toegepaste wetenschap over beweging, habitatgebruik en gedrag van de waterdieren in relatie tot hun omgeving. Dit gebeurt door het gezamenlijk verzamelen, analyseren en modelleren van gegevens op lokale en Europese schaal.
Onderwatergeluid en bioakoestiek: is gericht op het bestuderen van akoestische ecologie en het karakteriseren van onderwatergeluidslandschappen en gebeurtenissen, door het verzamelen en verwerken van onderwatergeluid en echolocatiegegevens in de Noordzee met behulp van artificiële intelligentie en modelleringstechnieken.
Tools en diensten:
- Hulpmiddelen voor gegevensverwerking: https://github.com/lifewatch
- Mariene geluidsbibliotheek: https://marinesoundlib.org
BEGRIJPEN EN OPTIMALISEREN VAN NIEUWE BIODIVERSITEITSWAARNEMINGEN
Deze onderzoeksonderzoekslijn heeft tot doel veranderingen en de dynamiek van de planktonbiodiversiteit in kustecosystemen te bestuderen door het toepassen en optimaliseren van high throughput technieken zoals mariene genomica en planktonbeeldvorming en het aansturen van digitale innovatie voor biodiversiteitsobservatie en -analyse. Om langetermijn biodiversiteitsgegevens te verzamelen die nodig zijn voor dergelijke studies, worden maandelijkse en seizoensgebonden onderzoeken en bemonsteringscampagnes georganiseerd op het Belgische deel van de Noordzee. De verzamelde gegevens worden verwerkt met behulp van semi-geautomatiseerde methodes, inclusief de toepassing van deep learning en digitale tools en diensten, voor gestandaardiseerde uitwisseling van gegevens en snelle analyse en interpretatie.
Contactpersoon: Carlota Muniz (Carlota.Muniz@vliz.be)
Recente publicaties
- Mortelmans, J.; Semmouri, I.; Perneel, M.; Lagaisse, R.; Amadei Martínez, L.; Rommelaere, Z.; Hablützel, P.; Deneudt, K. (2024). Temperature-induced copepod depletion and the associated wax of Bellerochea in Belgian coastal waters: Implications and shifts in plankton dynamics. J. Sea Res. 201: 102523. https://dx.doi.org/10.1016/j.seares.2024.102523
- Ollevier, A.; Mortelmans, J.; Deneudt, K.; Hablützel, P.I.; De Troch, M. (2024). Diel vertical migration and tidal influences on plankton densities in dynamic coastal systems. Est., Coast. and Shelf Sci. 300: 108701. https://dx.doi.org/10.1016/j.ecss.2024.108701
- Aubert, A.; Beauchard, O.; de Blok, R.; Artigas, F.L.; Sabbe, K.; Vyverman, W.; Amadei Martínez, L.; Deneudt, K.; Louchart, A.; Mortelmans, J.; Rijkeboer, M.; Debusschere, E. (2022). From bacteria to zooplankton: An integrative approach revealing regional spatial patterns during the spring phytoplankton bloom in the Southern Bight of the North Sea. Front. Mar. Sci. 9: 863996. https://dx.doi.org/10.3389/fmars.2022.863996
- Ollevier, A.; Mortelmans, J.; Vandegehuchte, M.; Develter, R.; De Troch, M.; Deneudt, K. (2022). A Video Plankton Recorder user guide: Lessons learned from in situ plankton imaging in shallow and turbid coastal waters in the Belgian part of the North Sea. J. Sea Res. 188: 102257. https://dx.doi.org/10.1016/j.seares.2022.102257
BEWEGING VAN DIEREN EN GEDRAGSECOLOGIE
Deze onderzoekslijn is gericht op het verbeteren van ons begrip van de bewegingen, het habitatgebruik en het gedrag van waterdieren in relatie tot hun omgeving ter ondersteuning van het behoud, de bescherming en het duurzaam beheer van soorten. Om deze gegevens te verzamelen, wordt een uitgebreid netwerk van akoestische trackinginfrastructuur onderhouden en worden trackingtechnieken geoptimaliseerd binnen de Belgische Noordzee en het bredere Noordzeegebied. Op basis van de verzamelde gegevens worden grootschalige migratieroutes, habitatgebruik en verplaatsingspatronen gemodelleerd voor een aantal belangrijke soorten in relatie tot zowel natuurlijke habitats als antropgogene infrastructuur zoals installaties voor hernieuwbare energie. Het team zet zich sterk in voor FAIR-databeginselen en best practices bij het beheren van diervolggegevens en speelt een centrale rol in het European Tracking Network.
Contactpersoon: Jan Reubens (Jan.Reubens@vliz.be)
Recente publicaties
- Berges, B.; van der Knaap, I.; Van Keeken, O.A.; Reubens, J.; Winter, H.V. (2024). Strong site fidelity, residency and local behaviour of Atlantic cod (Gadus morhua) at two types of artificial reefs in an offshore wind farm. Royal Society Open Science 11(7): 240339. https://dx.doi.org/10.1098/rsos.240339
- van der Knaap, I.; Slabbekoorn, H.; Moens, T.; Van den Eynde, D.; Reubens, J. (2022). Effects of pile driving sound on local movement of free-ranging Atlantic cod in the Belgian North Sea. Environ. Pollut. 300: 118913. https://dx.doi.org/10.1016/j.envpol.2022.118913
- Goossens, J.; Woillez, M.; Wright, S.; Edwards, J.E.; De Putter, G.; Torreele, E.; Verhelst, P.; Sheehan, E.; Moens, T.; Reubens, J. (2024). Elucidating the migrations of European seabass from the southern North Sea using mark-recapture data, acoustic telemetry and data storage tags. NPG Scientific Reports 14(1): 13180. https://dx.doi.org/10.1038/s41598-024-63347-7
- Lennox, R.J.; Afonso, P.; Birnie-Gauvin, K.; Dahlmo, L.S.; Nilsen, C.I.; Arlinghaus, R.; Cooke, S.J.; Souza, A.T.; Jaric, I.; Prchalová, M.; Ríhak, M.; Westrelin, S.; Twardek, W.M.; Aspillaga, E.; Kraft, S.; Šmejkal, M.; Baktoft, H.; Brodin, T.; Hellström, G.; Villegas-Rios, D.; Vollset, K.W.; Adam, T.; Sortland, L.K.; Bertram, M.G.; Crossa, M.; Vogel, E.F.; Gillies, N.; Reubens, J. (2024). Electronic tagging and tracking aquatic animals to understand a world increasingly shaped by a changing climate and extreme weather events. Can. J. Fish. Aquat. Sci. 81(3): 326-339. https://dx.doi.org/10.1139/cjfas-2023-0145
- Verhelst, P.; Brys, R.; Cooke, S.J.; Pauwels, I.; Rohtla, M.; Reubens, J. (2023). Enhancing our understanding of fish movement ecology through interdisciplinary and cross-boundary research. Rev. Fish Biol. Fish. 33: 111-135. https://dx.doi.org/10.1007/s11160-022-09741-8
ONDERWATERGELUID EN BIOAKOESTIEK
Deze onderzoekslijn is gericht op het bestuderen van akoestische ecologie en het karakteriseren van onderwatergeluidslandschappen en hun componenten in het mariene milieu. Er wordt een sensornetwerk onderhouden in het Belgische deel van de Noordzee om onderwatergeluid en echolocatiegegevens van zeezoogdieren zoals bruinvissen en dolfijnen te verzamelen. Naast het analyseren van algemene onderwatergeluidspatronen, wordt de detectie van geluidgebeurtenissen van verschillende geluidsbronnen aangepakt om het begrip van akoestische habitats te verdiepen. De geluidsgebeurtenissen worden beschreven en bewaard in een Marine Sound Library om de kennis van biologische, niet-biologische en onbekende geluidsbronnen in de Noordzee te vergroten. Voor het verwerken van grote datasets zijn geavanceerde machine-learningtechnieken nodig, die worden ontwikkeld, verfijnd en toegepast op verschillende onderzoeksvragen, om uiteindelijk ons begrip van onderwatergeluidsvervuiling en offshore veiligheid te verbeteren.
Contactpersoon: Elisabeth Debusschere (Elisabeth.Debusschere@vliz.be)
Recente publicaties
- Parcerisas, C.; Schall, E.; te Velde, K.; Botteldooren, D.; Devos, P.; Debusschere, E. (2024). Machine learning for efficient segregation and labeling of potential biological sounds in long-term underwater recordings. Front. Remote Sens. 5: 1390687. https://dx.doi.org/10.3389/frsen.2024.1390687
- Calonge, A.; Goossens, J.; Muñiz, C.; Reubens, J.; Debusschere, E. (2024). Importance of multi-sensor observations to advance species co-occurrence knowledge: A demonstration of two acoustic technologies. Mar. Ecol. Prog. Ser. 727: 49-65. https://dx.doi.org/10.3354/meps14496
- Calonge, A.; Parcerisas, C.; Schall, E.; Debusschere, E. (2024). Revised clusters of annotated unknown sounds in the Belgian part of the North sea. Front. Remote Sens. 5: 1384562. https://dx.doi.org/10.3389/frsen.2024.1384562
- Schall, E.; Kaya, I.I.; Debusschere, E.; Devos, P.; Parcerisas, C. (2024). Deep learning in marine bioacoustics: a benchmark for baleen whale detection. Remote Sensing in Ecology and Conservation 10(5): 642-654. https://dx.doi.org/10.1002/rse2.392
- Parcerisas, C.; Roca, I.T.; Botteldooren, D.; Devos, P.; Debusschere, E. (2023). Categorizing shallow marine soundscapes using explained clusters. J. Mar. Sci. Eng. 11(3): 550. https://dx.doi.org/10.3390/jmse11030550