360 milyon yıl önce yaşamış dev balık keşfedildi: İnsanların atalarını avlamış olabilir

Bilim insanları dev yırtıcının "olağanüstü büyük dişlere" sahip olduğunu söylüyor

(Çizim: Maggie Nevman. R. W. Gess/Per Ahlberg/PLOS ONE)
(Çizim: Maggie Nevman. R. W. Gess/Per Ahlberg/PLOS ONE)
TT

360 milyon yıl önce yaşamış dev balık keşfedildi: İnsanların atalarını avlamış olabilir

(Çizim: Maggie Nevman. R. W. Gess/Per Ahlberg/PLOS ONE)
(Çizim: Maggie Nevman. R. W. Gess/Per Ahlberg/PLOS ONE)

Bilim insanlarının Güney Afrika'da keşfettiği, yaklaşık 360 milyon yıl önce yaşayan ölümcül dişlere sahip dev balık türü, insanların atalarını avlamış olabilir.
Aralarında Güney Afrika'daki Rhodes Üniversitesi'nden isimlerin de bulunduğu araştırmacılar, Güney Afrika'daki Waterloo Çiftliği'ndeki bir fosil topluluğunda tespit edilen tarih öncesi balığın boyunun 2,5 metreyi geçmiş olabileceğini söylüyor.
Çarşamba günü PLOS adlı bilimsel dergide yayımlanan çalışmada, tarih öncesi kemikli balığın çoğunlukla kafatası, alt çene, solungaç kapağı ve omuz kemerinden oluşan fosil kalıntıları bir araya getirildi.
Fosiller bu balığın (Hyneria udlezinye) muhtemelen tristikopterid adı verilen bir çeşit tarih öncesi kemikli balık grubuna mensup, vahşi bir avcı türü olduğunu gösteriyor.
Araştırmacılar bu dev yırtıcının alt çenesinde muhtemelen "olağanüstü büyük dişler" bulunduğunu ve insan soyunun dayandığı 4 ayaklı hayvan grubu olan tetrapod adındaki 4 ayaklı canlılarla beslenmiş olabileceğini söylüyor.
İsveç'teki Uppsala Üniversitesi'nden çalışmanın ortak yazarı Per Ahlberg, Live Science'a yaptığı açıklamada şöyle dedi:
"Ağızda sıralı duran küçük dişlerin yanı sıra en büyüklerinde muhtemelen 5 santimetreye ulaşabilen bir çift büyük, uzun, sivri diş de bulunuyordu."
Daha önceki araştırmalarda ABD'nin Pensilvanya eyaletindeki bir alanda aynı cinsten (H lindae) başka bir tür tespit edilmiş olsa da Waterloo Çiftliği'ndeki fosiller, bu cins bir balığın yaklaşık 383 milyon ila 359 milyon yıl önceye denk gelen Geç Devoniyen döneminde Gondvana süper kıtasında yaşadığına dair ilk kanıtlar.
Gondvana'nın büyük bir kısmında Geç Devoniyen omurgalılarına ait "yeterince örnek" bulunmaması nedeniyle araştırmacılar yeni bulguların, Geç Devoniyen tristikopteridlerin dağılımını ve habitat tercihlerini anlama açısından önemli etkileri olduğunu söylüyor.
Bilim insanları, "Tropikal bölgelerden kutup bölgelerine kadar uzanan Gondvana, Devoniyen döneminde en büyük kara kütlesi olmasına rağmen Geç Devoniyen dönemden erken omurgalı faunalarının araştırılması büyük ölçüde Antarktika'nın bitişiğindeki tarih öncesi kısımlar ve Avustralya'yla sınırlı kaldı" diye yazdı.
Peleontologlar tristikopteridlerin, yaklaşık 359 milyon yıl önce Devoniyen döneminin sonunda meydana gelen ve eski deniz ve göllerde yaşayan balık türlerinde büyük değişikliklere yol açan bir kitlesel yok oluş olayında gezegenden silindiğini söylüyor.



Akıllı telefonlardaki sistem, ayda 300 deprem tespit etti

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash
TT

Akıllı telefonlardaki sistem, ayda 300 deprem tespit etti

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash

Bilim insanları, Android akıllı telefonları gerçek zamanlı deprem dedektörlerine dönüştüren yeni bir sistem geliştirerek büyük bir sarsıntıdan önce halkı daha hızlı uyarma potansiyeline sahip bir yol buldu.

Google, ABD Jeoloji Araştırmaları Kurumu (US Geological Survey/USGS) ve diğer araştırmacıların geliştirdiği sistem, milyonlarca telefondan alınan verileri kullanarak bir depremden kaynaklanan en erken sarsıntı sinyallerini tespit ediyor.

Bir cihaz kümesi aynı yer hareketini kaydettiğinde, sistem bunu işaretleyerek yakın bölgelerdeki diğer cihazlara uyarı gönderiyor.

Science'ta yayımlanan çalışma, ağın ayda 300'den fazla deprem tespit ettiğini ortaya koydu. Uyarıların gönderildiği bölgelerde, daha sonra depremi hissettiğini bildiren kişilerin yüzde 85'i uyarıyı aldığını söyledi. Yüzde 36'sı sarsıntı başlamadan önce, yüzde 28'i sarsıntı sırasında ve yüzde 23'ü de sarsıntıdan sonra uyarı almış.

Çalışmada sistemin, geleneksel sismik sensörlerin yerini almasa da yoğun bilimsel ağlara sahip olmayan bölgelerde ölçeklenebilir, düşük maliyetli bir erken uyarı aracı sunabileceği belirtiliyor. Yazarlar bunun özellikle akıllı telefonların yaygın ancak sismometrelerin nadir bulunduğu, gelişmekte olan ülkeler için umut vaat ettiğini söylüyor.

Google yaptığı açıklamada, sistemin insanlara "uyarı vererek sarsıntı başlamadan önce birkaç değerli saniye" kazandırabileceğini ifade ediyor.

Bu saniyeler bir merdivenden inmek, tehlikeli nesnelerden uzaklaşmak ve korunmak için yeterli zamanı sağlayabilir.

Uyarılar, deprem sırasında daha yıkıcı olan S dalgalarından önce gelen ve hızlı hareket eden P dalgalarının saptanmasına dayanıyor. Yeterli sayıda telefon P-dalgalarını tespit ederse sistem, sarsıntıyı hissetmesine belki de birkaç saniye kalan kullanıcılara uyarılar gönderiyor. Bu saniyeler korunmak, bir ameliyatı durdurmak ya da kritik altyapıyı duraklatmak için yeterli olabilir.

2020'de çıkmaya başlayan Android Deprem Uyarı Sistemi halihazırda Birleşik Devletler, Japonya, Yunanistan, Türkiye ve Endonezya gibi çeşitli ülkelerde kullanılıyor. Doğrudan Android işletim sistemine yerleştirilen teknoloji, kullanıcıların ayrı bir uygulama indirmesini gerektirmiyor.

cdfgthy
Harita, Android'in deprem uyarı sisteminin aktif olduğu ülkeleri (açık yeşil) gösteriyor. Kırmızı ve sarı sırasıyla güçlü (MMI 5+) ve hafif (MMI 3-4) sarsıntıların yaşandığı alanlar. Gri noktalar uyarı verilmeyen algılamaları gösteriyor. Kaliforniya, Oregon ve Washington'daki uyarılar (koyu yeşil) ShakeAlert'ten geliyor (Google)

Araştırmacılar doğruluk oranı bilimsel sensörler kadar yüksek olmasa da akıllı telefonlardan gelen uyarıların en çok işe yaradığı yerlerin, telefon yoğunluğu ve güvenilir veri bağlantıları yüksek seviyedeki kentsel alanlar olduğunu tespit etti. 

Çalışma, MyShake uygulaması gibi daha önceki kitle kaynaklı deprem uygulamalarının üzerine inşa edilse de milyonlarca cihaza gömülü olması sisteme fayda sağlıyor.

Yazarlar, "Kitle kaynaklı sistemlerin giderek daha önemli hale geleceğine inanıyoruz" ifadelerini kullanıyor. 

Geleneksel sensörleri kişisel cihazlardan gelen verilerle birleştirerek daha dayanıklı, kapsayıcı erken uyarı sistemleri oluşturmak mümkün.

Independent Türkçe