উডস হোল ওশানোগ্রাফিক ইনস্টিটিউশনের (WHOI) বিজ্ঞানীরা আবিষ্কার করেছেন যে মাঝারি আকারের মাছ, যেমন বিগস্কেল পমফ্রেট, গভীর সমুদ্র এবং উপরের স্তরের খাদ্যwebs-এর মধ্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ যোগসূত্র হিসাবে কাজ করে। এটি ব্যাখ্যা করে কেন হাঙরের মতো বড় শিকারী প্রাণীরা সমুদ্রের twilight zone-এ উল্লেখযোগ্য সময় কাটায়। এই সপ্তাহে প্রকাশিত গবেষণাটি mesopelagic zone-এর উপর আলোকপাত করে, যা সমুদ্রের একটি আবছা আলোকিত স্তর এবং যা ২০০ থেকে ১,০০০ মিটার গভীর পর্যন্ত বিস্তৃত।

গবেষকরা পূর্বে অধ্যয়ন করা কঠিন ছিল এমন মাছগুলোর গতিবিধি ট্র্যাক করার জন্য স্যাটেলাইট-ভিত্তিক ট্র্যাকিং ট্যাগ লাগিয়ে সেগুলোকে সমুদ্রে ফেরত দেন। ট্যাগগুলো পমফ্রেটের দৈনিক উল্লম্ব স্থানান্তরের অভূতপূর্ব ডেটা সরবরাহ করে। এতে দেখা যায় যে তারা দিনের বেলায় গভীরতায় থাকে এবং রাতে খাবার সন্ধানের জন্য অগভীর জলে উঠে আসে। এই আচরণ কার্যকরভাবে পৃষ্ঠ থেকে গভীর পর্যন্ত পুষ্টি এবং শক্তি পরিবহন করে, যা গভীর সমুদ্রের বাস্তুতন্ত্রকে টিকিয়ে রাখে।

WHOI-এর সামুদ্রিক জীববিজ্ঞানী এবং এই গবেষণার প্রধান লেখক ডঃ এমিলি কার্টার বলেন, "এই মাঝারি আকারের মাছগুলো একটি লুকানো সেতুর মতো, যা নীরবে নীচ থেকে খাদ্য web-টিকে শক্তি যোগায়।" "এদের ভূমিকা বোঝা আমাদের মহাসাগরের সামগ্রিক স্বাস্থ্য এবং স্থিতিশীলতা বোঝার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।"

গবেষণায় আরও দেখা গেছে যে পমফ্রেটের চলাচল জলের স্বচ্ছতার দ্বারা প্রভাবিত হয়। পরিষ্কার জলের এলাকায় মাছগুলো আরও গভীরে চলে যায়, যেখানে ঘোলা জলে তারা পৃষ্ঠের কাছাকাছি থাকে। পরিবেশগত অবস্থার প্রতি এই সংবেদনশীলতা থেকে বোঝা যায় যে সমুদ্রের স্বচ্ছতার পরিবর্তন, যা সম্ভবত জলবায়ু পরিবর্তন বা দূষণের কারণে হতে পারে, তা পমফ্রেটের আচরণকে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তন করতে পারে এবং পুরো সমুদ্রের খাদ্য শৃঙ্খলকে ব্যাহত করতে পারে।

এই গবেষণার তাৎপর্য মৌলিক পরিবেশগত ধারণা ছাড়িয়েও বিস্তৃত। ডঃ কার্টার ব্যাখ্যা করেছেন, "যদি এই মাঝারি আকারের মাছগুলো ক্ষতিগ্রস্ত হয়, তবে এটি পুরো সামুদ্রিক বাস্তুতন্ত্রের উপর মারাত্মক প্রভাব ফেলতে পারে, যা বাণিজ্যিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ মাছের স্টক থেকে শুরু করে গভীর সমুদ্রের বাস্তুতন্ত্রের স্বাস্থ্য পর্যন্ত সবকিছুকে প্রভাবিত করবে।"

গবেষণা দলটি সমুদ্রের খাদ্য web-এ বিগস্কেল পমফ্রেট এবং অন্যান্য মাঝারি আকারের মাছ প্রজাতির ভূমিকা আরও তদন্ত করার জন্য তাদের গতিবিধি ট্র্যাক করা চালিয়ে যাওয়ার পরিকল্পনা করেছে। তারা সমুদ্রের অবস্থার পরিবর্তনগুলো কীভাবে এই গুরুত্বপূর্ণ সংযোগগুলো এবং বৃহত্তর সামুদ্রিক পরিবেশকে প্রভাবিত করতে পারে তা ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য AI-চালিত মডেল তৈরি করার লক্ষ্য নিয়েছে। এই মডেলগুলো সম্ভাব্যভাবে আরও কার্যকর সংরক্ষণ কৌশল এবং টেকসই মৎস্য সম্পদ ব্যবস্থাপনা পদ্ধতি বিকাশে সহায়তা করতে পারে।