Undervandsplanter som indikator for vandkvaliteten i søer: analyse af 360 danske søer. Vandrammedirektivet

Transkript

1 Danmarks Miljøundersøgelser Aarhus Universitet Undervandsplanter som indikator for vandkvaliteten i søer: analyse af 36 danske søer Martin Søndergaard, Liselotte S. Johansson, Torben L. Lauridsen, Torben B. Jørgensen, Lone Liboriussen, Erik Jeppesen Vandrammedirektivet Overordnet formål: at sikre mindst en god økologisk kvalitet i

2 Økologiske klasse One out all out Index Index Index Index metric 1 metric 2.. metric 1 metric 2.. metric 1 metric 2.. metric 1 metric 2.. Planteplankton Undervandsplanter Invertebrater Fisk Undervandsplanternes rolle i søer 2

3 Undervandsplanters udbredelse med store årår ændringer: Maribo Søndersø Lake Maribo Søndersø: Area: 86 ha Mean depth: 1.7 m Total P: mg P/l 1998: Coverage: 1% 23: Coverage: 9% fra Fugl og Myssen, 26 Undervandsplanter som indikatorer for eutrofiering Undervandsplanter integrerer vandkvaliteten over tid og rum. Men: reagerer evt. langsomt på ændringer det tager tid før de reagerer på øget næringsstoftilførsel. det tager tid før de reagerer på mindsket næringsstoftilførsel. 3

4 Potentielle typer af indikatorer 1. Indikatorarter som indikerer næringsstofbelastning. 2. Artsrigdom/diversitet 3. Dybdegrænse, indikator for turbiditet (=næringsstoffer), ikke god i meget lavvandede søer 4. Dækningsgrad, indikator for turbitet, ikke god i dybe søer 5. Plantefyldte vandvolumen (PVI) Sødata Data fra 357 søer. Mest: Små Lavvandede Kalkrige Næringsrige # lakes 1% percentil Median 9%-percentil Mean depth (m) Area (ha) Alkalinity (meq/l) TP (mg P/l) TN (mg N/l) Chlorophyll a (µg/l)

5 1. Arter som indikatorer Forskellige arter har forskellig tolerance til eutrofiering (og andre påvirkninger, stressors) Ofte vurderet på baggrund af ekspertvurderinger Risko for et sjældenthedsindeks i stedet for en påvirkningsindeks. Charophytes: TP-distribution 1 Chara 2 C. aspera 3 C. aspera var. aspera 4 C. baltica 5 C. hispida 6 C. hispida var. hispida 7 C. hispida var. major 8 C. globularis 9 C. globularis var. virgata 1 C. globularis var. globularis 11 C. rudis 12 C. tomentosa 13 C. vulgaris 14 C. vulgaris var. longibracteata 15 C. vulgaris var. papillata 16 C. vulgaris var. contraria 17 C. vulgaris var. vulgaris 18 C. canescens 19 C. connivens 2 Nitella 21 N. flexilis 22 N. translucens 5

6 Isoetids: TP-distribution 3 Isoetes 31 I. lacustris 32 I. echinospora 33 Lobelia dortmanna 34 Littorella uniflora Potamogeton: TP-distribution 35 P. natans 36 P. natans f. submersus 37 P. polygonifolius 38 P. lucens 39 P. gramineus 4 P. gramineus lucens 41 P. gramineus perfoliatus 42 P. alpinus 43 P. praelongus 44 P. perfoliatus 45 P. friesii 46 P. rutilus 47 P. pusillus 48 P. berchtoldii 49 P. obtusifolius 5 P. trichoides 51 P. compressus 52 P. acutifolius 53 P. crispus 54 P. crispus perfoliatus 55 P. filiformis 56 P. pectinatus 6

7 Kun få gode indikatorer for eutrofiering Species found in at least 6 lakes where: Low nutrients: High nutrients: - 75% of lakes, TP < 5 µg P/l - 75% of lakes, TP> 5 µg P/l - 75%-of lakes, chla < 25 µg/l - 75% of lakes, Chla > 25 µg/l Group Lake type Indicator of low nutrients Indicator of high nutrients Isoetids Low alkalinity Isoetes lacustris Isoetes echinospora Lobelia dortmanna None Charophytes None None Potamogeton High P. gramineus perfoliatus None alkalinity P. alpinus P. filiformis Other groups None Callitriche sp. Zannichellia palustris var major 2. Artsrigdom/diversitet som indikator 7

8 Artsantal som indikator Korrelation og multiple regression mellem artsantal og chla, TP, TN og areal. Single regression (lakes with chl<14 µg/l, area > 1 ha): Log (number) = log(tp) n=267 P<.1 R 2 =.11 Log (number) = log(tn) n=267 P<.1 R 2 =.7 Log (number) = log(area) n=274 P<.1 R 2 =.11 Log (number) = log(chla) n=251 P<.1 R 2 =.1 Multiple regression (lakes with chl<14 µg/l, area > 1 ha): log (number) =.61,2 log(chla) +.21 log (area).16 log (TP), n= 251 R 2 _TP =.13, total_r 2 =.13 R 2 _area =.11, total_r 2 =.23 R 2 _chl =.5, total_r 2 =.29 TN: not significant 8

9 3. Dybdegrænse som indikator Dybdegrænse i forhold til suspenderet stof og TP z>1 9

10 4. Dækningsgrad Danish data 4. Dækningsgrad Danish data + more data from nutrient poor lakes 1

11 Dækningsgrad i forhold til TP og TN (lav and høj alkalinitet) z<3 4. Plantefyldt volumen (PVI) i relation til TP og TN z<3 11

12 Variationer i 18 søer (25, 26 and 27) C max (m) Max dybdegrænse C max (m) Coverage (%) Dækningsgrad Plantefyldt volumen Coverage (%) PVI (%) 15 1 PVI (%) TP (mg L 1 ) Chla (µg L 1 ) Undervandsplanter som indikatorer? Store naturlige variationer uden klare grænser. Også store variationer fra Bedste bud på indikatorer: Tilstedeværelse af visse rentvandsarter. Dybdegrænse (ikke i meget lavvandede søer). Dækningsgrad (kun i lavvandede søer eller lavvandede områder af dybe søer. Måske også plantefyldt volumen. Antal arter. Hvad med et indeks? 12

13 Hvad gør andre lande? (CB-GIG) QE: Macrophytes Method Status Belgium Macrophyte Assessment Flemish Standing Waters Proposal for regional method (least favorable of metrics for species composition, disturbance, diversity of growth forms and vegetation abundance) Denmark Macrophyte growth depth and coverage Under development Estonia Species composition, PVI, depth limit of submerged plants National method under development France Species composition, abundance, depth limit of Under development submerged macorphytes Germany Species composition (based on indicator taxa) National method under testing and further development Latvia Dom indicator taxa Under development Lithuania Abundance of taxa, coverage (%). Under development. Netherlands Species composition (cover of submerged Agreement for IC macrophytes, characteristic taxa) Poland ESMI Method National method under development UK Species composition proportion of sensitive and non sensitive taxa National method under development Taxon TKg1 TKg13 TKp Potamogeton acutifolius -2 m B B A Potamogeton acutifolius >2 m A A A Potamogeton alpinus A A A Potamogeton berchtoldii -2m B B B Potamogeton berchtoldii 2-4m A B A Potamogeton berchtoldii >4m A A A Potamogeton compressus A B A Potamogeton crispus x perfoliatus B B B Potamogeton crispus -1m C C C Potamogeton crispus 1-4m C C B Potamogeton crispus >4m B B B Potamogeton filiformis A A A Potamogeton friesii -2m B C B Potamogeton friesii 2-4m B B A Potamogeton friesii >4m A B A Potamogeton gramineus A A A Potamogeton lucens -1m B B B Potamogeton lucens 1-2m B B A Potamogeton lucens 2-4m A B A RI = RI Q Ai Q Ci Qg i na nc ng Tyskland n A nc Q Ai QCi i= 1 i= 1 n g Q gi i= 1 = Reference Index 1 = Quantity of the i-th taxon of species group A = Quantity of the i-th taxon of species group C = Quantity of the i-th taxon of all groups = Total number of taxa in group A = Total number of taxa in group C = Total number of taxa in all groups Potamogeton lucens >4m A A A 13

14 Figure 1. Conceptual framework for the determination of classification boundaries by comparison of relative cover of species that are highly tolerant to eutrophication (HT), highly sensitive (HS), tolerant (T) and sensitive species (S) Hvad gør vi i Danmark? Klorofyl a har indtil videre været eneste metric (jf. Vandrammedirektivet) di t) og anvendt ved udarbejdelsen af vandplaner Undervandsplanter? 14

15 Ikke noget endnu, men vi har da lavet et forslag Scoringssystem og forslag til simpelt indeks?. 3 points 2 points 1 point Number of Lakes >1 ha: Lakes >1 ha: Lakes >1 ha: species from nutrient poor lakes Lakes 1-1 ha: 2 Lakes 1-1 ha: 1 Lakes 1-1 ha: Lakes < 1 ha: 1 Lakes < 1 ha: Lakes < 1 ha: Number of > 6.2 area.33 > 4.5 area.3 > 2.2 area.11 species Max depth* > 5 m > 4 m > 3 m Coverage** > 4% > 2% >1% Total score: *) mainly deep lakes or shallow lakes with deep parts -9 **) shallow lakes or shallow areas of deep lakes from total score to ecological class, for example: high: 8-9 points, good: 6-7 points, moderate: 4-5 points, poor: 2-3 points, bad: -1 point 15

16 Eksempel på indeksberegning fra tre søer Lake Nors 26 Arreskov 1997 (clear) Arreskov 21 (turbid) Fure 25 Mean depth Area 3.6 m, 347 ha 1.9 m, 317 ha 1.9 m, 317 ha ha TP (summer) 22 ug/l 61 ug/l 117 ug/l 44 ug/l Chla (summer) 5.2 ug/l 12 ug/l 83 ug/l 13 ug/l # points # points # point # points s # indicator species # species Max col. depth (2.9) - (2.) Coverage (65) (15) - Total score 8 points (high) (moderate) (bad) (moderate) high: 8-9 points, good: 6-7 points, moderate: 4-5 points, poor: 2-3 points, bad: -1 point Test af scoringsstystem i forhold til klorofyl a Danish National input on boundaries based on chlorophyll a Lake type 9, shallow 1, deep Chl a boundaries High/good Good/moderate Moderate/poor Poor/bad 9,9 11,7 4,6 7, 21, 25, 8, 12, High Good Moderate Poor Bad Shallow Deep 16

17 Andel (%) Odense (n=64) Roskilde (n=74) Makrofytter Klorofyl Planteindex giver højere klasse end klorofyl a Planteindex giver lavere klasse end klorofyl a Ringkøbing (n=58) Nordjylland (n=53) Høj God Moderat Ringe Dårlig Test on 341 lake years (in seven different regions) comparing classification using macrophytes and using chlorophyll a Økologisk klasse Indeksoverensstemmelse 8 Aarhus (n=77) 6 Makrofytter Klorofyl Ribe (n=96) Nykøbing (n=19)

18 Konklusioner: Arter: Kun få arter er gode indikatorer og de fleste kan findes over en stor næringsstofgradient. Lande- og regionafhængig. Kvantitative metrics: Adskillige muligheder (dybdegrænse, dækningsgrad) som respons på eutrofiering, men med stor variation og uden klare grænser. Forslag til indeks, som samler flere metrics. Keep it simple. 18