Multimetryczny indeks ichtiofauny wód przejściowych i przybrzeżnych
Szymon Smoliński1, Joanna Całkiewicz2
1Morski Instytut Rybacki – Państwowy Instytut Badawczy, Zakład Zasobów Rybackich, ssmolinski@mir.gdynia.pl
2Morski Instytut Rybacki – Państwowy Instytut Badawczy, Zakład Logistyki i Monitoringu, jcalkiewicz.mir.gdynia.pl
Wstęp
Ryby podlegają szerokiemu zakresowi presji antropogenicznych, takich jak:
zanieczyszczenie wód biogenami i substancjami szkodliwymi czy oddziaływanie ze strony rybołówstwa (Barausse et al., 2011). Działalność człowieka w obrębie Bałtyku wpływa na środowisko i powoduje zmiany w funkcjonowaniu i strukturze zbiorowisk ichtiofauny (Möllmann et al., 2009; Henriques et al., 2013). Zgodnie z postanowieniami Ramowej Dyrektywy Wodnej ryby traktowane są jako jeden z elementów biologicznych, wykorzystywanych do monitoringu i oceny jakości środowiska wodnego (Borja et al., 2008).
1. Cel badań
W przedstawianych badaniach testowano jak zbiorowiska ryb w strefie polskich wód przybrzeżnych i przejściowych reagują na presję antropogeniczną. Podjęto próbę opracowania indeksu multimetrycznego ichtiofauny, jako narzędzia do oceny stanu ekologicznego tych obszarów.
2. Materiał i metody badań
Dane wykorzystane do analiz zebrano w czasie letnich i jesiennych połowów badawczych w latach 2011, 2013 i 2014 w 18 jednolitych częściach wód (Rys. 1.) z użyciem sieci skrzelowych oraz włoków dennych (HELCOM, 2015). Na podstawie dostępnej literatury (np. Breine et al., 2007; Coates et al., 2007; Courrat et al., 2009; Uriarte i Borja, 2009; Cabral et al., 2012) wybrano 20 wskaźników charakteryzujących biologiczny i ekologiczny stan zespołów ryb. Ich odpowiedź na skumulowaną presję ludzką, wyrażoną poprzez wskaźnik Baltic Sea Impact Index (BSII) (HELCOM, 2010; Korpinen et al., 2012), przetestowano stosując uogólnione modele liniowe (GLM) (Courrat et al., 2009; Delpech et al., 2010). W modelowaniu uwzględniono gradient zasolenia (wskazany w częściowej analizie redundancji pRDA jako czynnik środowiskowy najbardziej istotny w kształtowaniu ichtiofauny) oraz typ narzędzia połowowego i okres badań. Ocenę stanu wód na podstawie wybranych wskaźników oparto na systemie punktacji opracowanym z użyciem nieparametrycznej metody bootstrapowej wyników predykcji modeli linowych dla trzech poziomów presji antropogenicznej.
Rys. 1. Lokalizacja stanowisk badawczych. Kolor punktów wskazuje wartość wskaźnika Baltic Sea Impact Index (BSII). Granice jednolitych części wód zaznaczono linią ciągłą.
3. Wyniki
Na podstawie wyników modelowania GLM wyselekcjonowano 7 wskaźników, które reagują na zmiany poziomu presji w sposób zgodny z przewidywaniami. Następnie na podstawie wyników analizy składowych głównych (PCA) i analizy korelacji Spearmana wybrano 5 z 7 wskaźników o ograniczonej redundancji (r<0,8). Wśród skorelowanych par usunięto te wskaźniki, które słabiej reagowały na czynnik presji. Wytypowane wskaźniki włączone zostały do indeksu multimetrycznego. Były to: (i) liczba gatunków, (ii) indeks Shannona-Weavera, (iii) liczba gatunków słodkowodnych, (iv) liczebność ryb drapieżnych większych niż 20 cm i (v) liczebność gatunków obcych. Finalne wartości skonstruowanego indeksu multimetrycznego były istotnie skorelowane ze wskaźnikiem skumulowanej presji (BSII), zarówno na poziomie poszczególnych obserwacji (Rys. 2a), jak i średnich dla poszczególnych jednolitych części wód (Rys. 2b).
Rys. 2. Wykresy regresji liniowej indeksu multimetrycznego oraz wartości BSII dla wszystkich obserwacji (a) oraz średnich wartości Indeksu dla poszczególnych jednolitych części wód (b). Granice klas stanu ekologicznego zaznaczono przerywaną linią.
4. Wnioski
Prezentowany indeks ichtiofauny wydaje się być dobrym narzędziem do oceny stanu ekologicznego polskich obszarów wód przejściowych i przybrzeżnych będących pod presją antropogeniczną. Konieczne są jednak dalsze prace nad testowaniem wskaźników i systemem pięcioklasowej oceny stanu ekologicznego z wykorzystaniem większej ilości danych.
Literatura
Barausse, A., Michieli, A., Riginella, E., Palmeri, L., Mazzoldi, C., 2011. Long-term changes in community composition and life-history traits in a highly exploited basin (northern Adriatic Sea): The role of environment and anthropogenic pressures. J. Fish Biol.
doi:10.1111/j.1095-8649.2011.03139.x
Borja, A., Bricker, S.B., Dauer, D.M., Demetriades, N.T., Ferreira, J.G., Forbes, A.T., Hutchings, P., Jia, X., Kenchington, R., Marques, J.C., Zhu, C., 2008. Overview of integrative tools and methods in assessing ecological integrity in estuarine and coastal systems worldwide. Mar. Pollut. Bull. doi:10.1016/j.marpolbul.2008.07.005
Breine, J.J., Maes, J., Quataert, P., Van Den Bergh, E., Simoens, I., Van Thuyne, G., Belpaire, C., 2007. A fish-based assessment tool for the ecological quality of the brackish Schelde estuary in Flanders (Belgium). Hydrobiologia. doi:10.1007/s10750-006-0357-z
Cabral, H.N., Fonseca, V.F., Gamito, R., Gonalves, C.I., Costa, J.L., Erzini, K., Gonalves, J., Martins, J., Leite, L., Andrade, J.P., Ramos, S., Bordalo, A., Amorim, E., Neto, J.M., Marques, J.C., Rebelo, J.E., Silva, C., Castro, N., Almeida, P.R., Domingos, I., Gordo, L.S., Costa, M.J., 2012. Ecological quality assessment of transitional waters based on fish assemblages in Portuguese estuaries: The Estuarine Fish Assessment Index (EFAI).
Ecol. Indic. doi:10.1016/j.ecolind.2011.08.005
Coates, S., Waugh, A., Anwar, A., Robson, M., 2007. Efficacy of a multi-metric fish index as an analysis tool for the transitional fish component of the Water Framework Directive.
Mar. Pollut. Bull. doi:10.1016/j.marpolbul.2006.08.029
Courrat, A., Lobry, J., Nicolas, D., Laffargue, P., Amara, R., Lepage, M., Girardin, M., Le Pape, O., 2009. Anthropogenic disturbance on nursery function of estuarine areas for marine species. Estuar. Coast. Shelf Sci. doi:10.1016/j.ecss.2008.10.017
Delpech, C., Courrat, A., Pasquaud, S., Lobry, J., Le Pape, O., Nicolas, D., Boët, P., Girardin, M., Lepage, M., 2010. Development of a fish-based index to assess the ecological quality of transitional waters: The case of French estuaries. Mar. Pollut. Bull.
doi:10.1016/j.marpolbul.2010.01.001
HELCOM, 2015. Guidelines for coastal fish monitoring sampling methods of HELCOM.
HELCOM, 2010. Ecosystem Health of the Baltic Sea. Balt. Sea Environ. Proc. 122, 1–63.
Henriques, S., Pais, M.P., Batista, M.I., Costa, M.J., Cabral, H.N., 2013. Response of fish- based metrics to anthropogenic pressures in temperate rocky reefs. Ecol. Indic. 25, 65–
76. doi:10.1016/j.ecolind.2012.09.003
Korpinen, S., Meski, L., Andersen, J.H., Laamanen, M., 2012. Human pressures and their potential impact on the Baltic Sea ecosystem. Ecol. Indic.
doi:10.1016/j.ecolind.2011.09.023
Möllmann, C., Diekmann, R., Müller-karulis, B., Kornilovs, G., Plikshs, M., Axe, P., 2009.
Reorganization of a large marine ecosystem due to atmospheric and anthropogenic pressure: A discontinuous regime shift in the Central Baltic Sea. Glob. Chang. Biol.
doi:10.1111/j.1365-2486.2008.01814.x
Uriarte, A., Borja, A., 2009. Assessing fish quality status in transitional waters, within the European Water Framework Directive: Setting boundary classes and responding to anthropogenic pressures. Estuar. Coast. Shelf Sci. doi:10.1016/j.ecss.2009.01.008
