Ein neuer Ansatz für die Modellierung von Makrozoobenthos ... · Journal of Hydrology and...
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1
Ein neuer Ansatz für die Modellierung von Makrozoobenthos-Gemeinschaften
Jens Kiesel
Schwoerbel-Benndorf Nachwuchspreis Jahrestagung der Deutschen Limnologischen Gesellschaft
23.09.2015
Maria Schröder, Daniel Hering, Britta Schmalz, Georg Hörmann, Sonja Jähnig, Nicola Fohrer
2
Motivation und Hintergrund
3
Veränderungen…
…des Einzugsgebietes
…des Fließgewässers
…des aquatischen Habitates
wirken auf
...die Artengemeinschaft
Welche Veränderungen
sind wo notwendig?
4
Prozessabhängigkeit auf unterschiedlichen Skalen
Einzugs- gebiet
Fließ- gewässer
Habitat Makrozoo-
benthos
UDE,Aquatische Ökologie
Die abiotisch-biotische Wirkungskette
5
Forschungsfrage und Ziele
Wie kann man die abiotisch-biotische Wirkungskette modellieren?
1. Methodische Abbildung der Wirkungskette
2. Modellierung des Einflusses von Einzugsgebiets- und
Fließgewässerprozessen auf Habitate
3. Modellierung der Auswirkung von Habitatzustand und Habitatänderung auf das Makrozoobenthos
Einzugs- gebiet
Fließ- gewässer
Habitat Makrozoo-
benthos
UDE,Aquatische Ökologie
6
Berlin
Kiel
0 2 4 km
Das Tieflandeinzugsgebiet der Kielstau
• Östliches Hügelland
• 50 km², 1 See, 16 km Fließweg
• Kiesgeprägter Tieflandbach
• Niedrige hydraulische Gradienten
• ca. 80 % land- wirtschaftlich genutzt
• Seit 2010 UNESCO Ökohydrologie-Referenzgebiet
0 4 km
7
Berlin
Kiel
0 2 4 km
1 2 3
4 5 6
1a
1b
2a
3
6
5 4
2b
8
Kiesel J, Hering D, Schmalz B, Fohrer N. 2009. IAHS Publication Red Book Series 328.
1. Methodische Abbildung der abiotisch-biotischen Wirkungskette
9
Modellierung der abiotisch-biotischen Wirkungskette
Daten Modell Ergebnisse Bewertung
Driver-Pressure-State-Impact (DPSI) – Konzept (EEA, 1999)
Modellbildung
Antrieb Belastung Zustand Auswirkung
10
Kies
Totholz
Hydraulische Parameter
Schluff
Sand
Steine
Vegetation
Hydraulischer Stress
Profil- veränderung
Substrat- stabilität
Begradigung
Substrat- degradation
Räumung
Ufer- und Sohlbefestigung
Hydraulische Modelle
GIS Kartierung
Daten Modell Ergebnisse Bewertung
Hydrologischer Stress
Sediment- eintrag
Φ1
Φ2
Φ3
Φ4
Φ5
Φ6
Φ7
Φ = f (Φ1 Φ2…Φn)
Ökohydrologisches Modell
Sediment- parameter
Detritus
Hydrologische Ereignisse
Habitatmodelle
Φ1
Φ2
Φ3
Φ4
Φ5
Φ6
Φ7
Eignungsfunktion
Urbanisierung
Klima
Landwirtschaft
11
12
Kiesel J, Schmalz B, Fohrer N. 2009. Advances in Geosciences 21(3).
Kiesel J, Fohrer N, Schmalz B, White MJ. 2010. Hydrological Processes 24.
Kiesel J, Schmalz B, Savant G, Fohrer N. 2012. TuTech Innovation. ISBN: 978-3-941492-45-5
Kiesel J, Schmalz B, Brown G, Fohrer N. 2013. Journal of Hydrology and Hydromechanics 61(4).
2. Modellierung des Einflusses von
Einzugsgebiets- und Fließgewässerprozessen auf Habitate
13
Hydraulischer Stress
Profil- veränderung
Substrat- stabilität
Begradigung
Substrat- degradation
Räumung
Ufer- und Sohlbefestigung
Hydraulische Modelle
GIS Kartierung
Daten Modell
Hydrologischer Stress
Sediment- eintrag
Ökohydrologisches Modell
Kies
Totholz
Hydraulische Parameter
Schluff
Sand
Steine
Vegetation
Ergebnisse Bewertung
Sediment- parameter
Detritus
Hydrologische Ereignisse
Urbanisierung
Klima
Landwirtschaft
Φ1
Φ2
Φ3
Φ4
Φ5
Φ6
Φ7
Φ = f (Φ1 Φ2…Φn)
Habitatmodelle
Φ1
Φ2
Φ3
Φ4
Φ5
Φ6
Φ7
Eignungsfunktion
14
Verwendete Modelle
1D
Langzeitsimulationen des hydrologischen Kreislaufs
HEC-RAS (USACE 2010) (Berger et al. 2010)
Wasserhaushalts-parameter auf Teileinzugsgebiets- Ebene
1D hydraulisches Modell für Fließgewässer
2D hydraulisches Modell für Fließ-, Still- und Küstengewässer
Hydraulik und Sedimenttransport an Querschnitten
2D
Hydraulik und Sedimenttransport an Netzknoten
(Arnold et al. 1998)
Modelle verknüpfen
15
Verknüpfung von Prozessen auf drei Skalen
HEC-RAS
Fließgewässer 9 km
ca. 40 m
Einzugsgebiet 50 km²
ca. 0.1 km²
Mikrohabitate 230 m
ca. 50 cm² Auflösung
0 2 km
16
Hydraulischer Stress
Profil- veränderung
Substrat- stabilität
Begradigung
Substrat- degradation
Räumung
Ufer- und Sohlbefestigung
Hydraulische Modelle
GIS Kartierung
Daten Modell
Hydrologischer Stress
Sediment- eintrag
Ökohydrologisches Modell
Kies
Totholz
Hydraulische Parameter
Schluff
Sand
Steine
Vegetation
Ergebnisse Bewertung
Sediment- parameter
Detritus
Hydrologische Ereignisse
Urbanisierung
Klima
Landwirtschaft
Φ1
Φ2
Φ3
Φ4
Φ5
Φ6
Φ7
Φ = f (Φ1 Φ2…Φn)
Habitatmodelle
Φ1
Φ2
Φ3
Φ4
Φ5
Φ6
Φ7
Eignungsfunktion
17
Hydrologie & Hydraulik
HE
C-R
AS
18
Hydrologie & Hydraulik Sediment & Substrat
HE
C-R
AS
Teileinzugsgebiete See Einzugsgebiet Flächenerosion [t/ha]
Abstand Mündung
[km]
Erosion / Deposition [cm/a]
19
Kartiert 2009
Modelliert 2009
Sediment: Mikrohabitate
max: 3.5 min: 0
Holz, Steine, Pflanzen
Ufergrenze
0 20 40m
d90 [m]
max: 0.035
min: 0
Holz, Steine, Pflanzen
Ufergrenze
April 2008 Ausgangsdaten
(Thiemann, 2008)
April 2009modelliert(mit AdH)
April 2009kartiert
(Stengertet al., 2009)
0 5 10m
April 2009kartiert
April 2009modelliert
Fließ-richtung
d90 [cm]
0 20 m
Modelliert 2009
Ausgangs-daten 2008
Kartiert 2009
20
21
Jähnig SC, Kuemmerlen M, Kiesel J, Domisch S, Cai Q, Schmalz B, Fohrer N. 2012. Journal of Biogeography 39(12).
Schröder M, Kiesel J, Schattmann A, Jähnig SC, Lorenz AW, Kramm S, Keizer-Vlek H, Rolauffs P, Graf W, Leitner P, Hering D. 2013. Ecological Indicators 30.
Kiesel J, Schröder M, Hering D, Schmalz B, Hörmann G, Jähnig SC, Fohrer N. 2015. Fundamental and Applied Limnology 186(1-2).
3. Modellierung der Auswirkung von Habitatzustand und Habitatänderung
auf das Makrozoobenthos
22
Hydraulischer Stress
Profil- veränderung
Substrat- stabilität
Begradigung
Substrat- degradation
Räumung
Ufer- und Sohlbefestigung
Hydraulische Modelle
GIS Kartierung
Daten Modell
Hydrologischer Stress
Sediment- eintrag
Ökohydrologisches Modell
Kies
Totholz
Hydraulische Parameter
Schluff
Sand
Steine
Vegetation
Ergebnisse Bewertung
Sediment- parameter
Detritus
Hydrologische Ereignisse
Urbanisierung
Klima
Landwirtschaft
Φ1
Φ2
Φ3
Φ4
Φ5
Φ6
Φ7
Φ = f (Φ1 Φ2…Φn)
Habitatmodelle
Φ1
Φ2
Φ3
Φ4
Φ5
Φ6
Φ7
Eignungsfunktion
23
Das Habitat Evaluation Tool (HET)
Güte
Boot- strapping
Eignungs- werte
Anzahl Individuen pro Habitat
Trans- formation
Artenset
Anzahl Züge
Ziehen mit zurücklegen
Summen- bildung
Räumliche Habitat- verteilung
HET
24
Methodik HET: MZB auf Substraten
Güte
Boot- strapping
Eignungs- werte
Anzahl Individuen pro Habitat
Trans- formation
Artenset
Anzahl Züge
Ziehen mit zurücklegen
Summen- bildung
Räumliche Habitat- verteilung
Datenaufbereitung
Eingangsdatensatz Artendichte auf Substraten
vergleichbarer EZG
Simulation
Ergebnisbewertung Substrate
Verteilung im Modellierungsabschnitt
HET
25
Individuen in 1 Probe Transformation Individuenanzahl Artenliste
Kies 2 3 6
n
a=0 b=0.5
Datenaufbereitung
Kies 1.4 1.7 2.4
n Kies 100 122 173
n
HET
IT = ( I + a ) b
Anwendung HET: MZB auf Substraten
26
Individuen in 1 Probe Transformation Individuenanzahl Artenliste
Anzahl der Züge Ziehen ergibt
modellierte Artenliste
Kies 2 3 6
n
a=0 b=0.5
Artenliste
Datenaufbereitung
Simulation „einer Probe“
Kies 1.4 1.7 2.4
n Kies 100 122 173
n
Kies 100 122 173
n Kies 2 3 6
n
Σ = 11
Kies 0 4 7
n
HET
IT = ( I + a ) b
Anwendung HET: MZB auf Substraten
27
Individuen in 1 Probe Transformation Individuenanzahl Artenliste
Anzahl der Züge Ziehen ergibt
modellierte Artenliste
Testdatensatz
Kies 2 3 6
n
Renkonen Index (0-100)
a=0 b=0.5
Artenliste
Datenaufbereitung
Simulation „einer Probe“
Ergebnisbewertung Modellierte Artenliste
Kies 1.4 1.7 2.4
n Kies 100 122 173
n
Kies 100 122 173
n Kies 2 3 6
n
Σ = 11
Kies 0 4 7
n
Kies 0 4 7
n Kies 13 6
n
HET
IT = ( I + a ) b
Anwendung HET: MZB auf Substraten
28
Individuen in 1 Probe Transformation Individuenanzahl Artenliste
Anzahl der Züge Ziehen ergibt
modellierte Artenliste
Testdatensatz
Kies 2 3 6
n
Artenliste
Datenaufbereitung, Kalibrierung
Simulation „einer Probe“
Ergebnisbewertung Modellierte Artenliste
Kies
x x x
n Kies
x x x
n
Kies
x x x
n Kies 2 3 6
n
Σ = 11
Kies
x x x
n
Kies x x x
n Kies 13 6
n
a b
RI Renkonen Index
(0-100)
HET
a = 0.3, b = 0.7, RI = 56
a = x b = x
IT = ( I + a ) b
Anwendung HET: MZB auf Substraten
29
Anwendungsbeispiel: Szenarien entlang der Modellkette
30
0 20 40m
Ufergrenze
April 2008
April 2009
0 5 10m
April 2009
April 2008
Fließ-richtung
Individuendichte
Anzahl [-]
0
1
2
6
8
13
26
33
37
Simulation von Gammarus pulex flickriver.com
0 20 40m
Ufergrenze
April 2008
April 2009
0 5 10m
April 2009
April 2008
Fließ-richtung
Individuendichte
Anzahl [-]
0
1
2
6
8
13
26
33
37
0
2008
2009
2008
2009
5 m
0 1 2 6 8 13 26 33 37
0 20 m
HET
pro 0.0625m² Individuen
31
Anwendungsbeispiel: Multi-Habitat-Sampling
32
Multi-Habitat-Sampling (MHS)
0 20 40m
d90 [m]
max: 0.035
min: 0
Holz, Steine, Pflanzen
Ufergrenze
April 2008 Ausgangsdaten
(Thiemann, 2008)
April 2009modelliert(mit AdH)
April 2009kartiert
(Stengertet al., 2009)
0 5 10m
April 2009kartiert
April 2009modelliert
Fließ-richtung
Makrophyten 0 CPOM 2 Sand 8 Kies 10
Räumliche Substratverteilung
Flächenmäßige Aufteilung von 20 Proben
Berechnung der Substrat-Flächen Anteile
0 20 40m
Ufergrenze
April 2008
April 2009
0 5 10m
April 2009
April 2008
Fließ-richtung
Individuendichte
Anzahl [-]
0
1
2
6
8
13
26
33
37
Makrophyten 3% CPOM 10% Sand 38% Kies 49%
33
Digitales MHS (Beispiel) Zweimalige Wiederholung CPOM-Probe
CPOM 3 7 27
n
Achtmalige Wiederholung Sandprobe
Sand
0 1 3
n
Zehnmalige Wiederholung Kiesprobe
Kies
0 4 7
n
1 5 32
1 1 2
0 0 4
1 2 1
0 2 2
1 0 3
0 2 2
0 0 4
1 3 7
2 4 5
1 4 6
0 5 6
0 4 7
1 3 7
2 4 5
1 4 6
0 5 6
Multi-Habitat-Sampling Ergebnis
15 56 142
34
Multi-Habitat-Sampling (MHS)
Die Artenliste ermöglicht die ökologische Bewertung des modellierten Bachabschnittes
0 20 40m
d90 [m]
max: 0.035
min: 0
Holz, Steine, Pflanzen
Ufergrenze
April 2008 Ausgangsdaten
(Thiemann, 2008)
April 2009modelliert(mit AdH)
April 2009kartiert
(Stengertet al., 2009)
0 5 10m
April 2009kartiert
April 2009modelliert
Fließ-richtung
Makrophyten 0 CPOM 2 Sand 8 Kies 10
Räumliche Substratverteilung
Flächenmäßige Aufteilung von 20 Proben
Berechnung der Substrat-Flächen Anteile
0 20 40m
Ufergrenze
April 2008
April 2009
0 5 10m
April 2009
April 2008
Fließ-richtung
Individuendichte
Anzahl [-]
0
1
2
6
8
13
26
33
37
Makrophyten 3% CPOM 10% Sand 38% Kies 49%
35
Gammarus Pulex 2D
Ind
ivid
uen
anza
hl 1000-maliges MHS
ASTERICS Ergebnisse:
Shannon-Wiener-Index: 1,99 - 2,26
Saprobienindex: 2,09 - 2,18
36
37
Zusammenfassung und Ausblick
38
39
Ausblick
• Simulation in HET unter Berücksichtigung der Eingangsdatenunsicherheit
• Modellierungen mit multivariaten Parametern (Qualität, Abflüsse, Hydraulik, Jahresgang)
• Erweitern auf andere Gruppen (Fische, Makrophyten)
• Sensitivitätsanalyse entlang der Modellkette (Welche Veränderungen sind notwendig?)
UDE,Aquatische Ökologie
40
Danke für die Kooperation
Aquatische Ökologie (Universität Duisburg-Essen) Abteilung Fließgewässerökologie und Naturschutzforschung, Senckenberg (Gelnhausen) Abteilung Limnologie (CAU Kiel) Dezernat Fließgewässerökologie des LLUR (Flintbek) USDA-ARS (Texas) USACE-ERDC-CHL (Vicksburg)
Danke für die Datenbereitstellung
Brinkmann (2002), Lorenz et al. (2009), Schattmann (2013), Kramm (2002), Vlek et al. (2006) DWD (Offenbach) Landesamt für Vermessung und Geoinformation S.-H. (Kiel) LKN (Husum/Schleswig) LLUR (Flintbek) soilAQUA (Sterup) Stiftung Naturschutz (Molfsee) Wasser- und Bodenverband Obere Treene (Satrup) Winderatter See-Kielstau e.V. (Ausacker)
Danke für die Finanzierung
Deutsche Bundesstiftung Umwelt (DBU) Deutscher Akademischer Austauschdienst (DAAD)
Danke für Ihre Aufmerksamkeit