Stressoren für das Leben in der Nordsee (MuSSeL)

Hintergrund und Zielsetzung

Das Leben am Meeresboden in der südlichen Nordsee ist sowohl geophysikalischen Änderungen als auch wachsenden menschlichen Aktivitäten ausgesetzt. Wie sich Klimawandel, Fischerei und Offshore-Windparks auf den guten ökologischen Zustand der Meeresböden und die Vielfalt und das Funktionieren von benthischen Lebensgemeinschaften auswirken und welche Risiken damit verbunden sind, ist bislang weitgehend unbekannt.

Das Projekt MuSSeL verbindet geophysikalische Modelle mit neuartigen theoretischen Konzepten und Nutzungsszenarien, um Auswirkungen für die Vergangenheit (1980), Gegenwart und Zukunft (2050) abzuschätzen und Hot Spots des Wandels zu identifizieren. MuSSeL bündelt die Expertise von Forschungseinrichtungen und Bundesbehörden zur Synthese anthropogener Stressoren wie z.B. Nährstoffeintrag, chemische Verschmutzung, Bagger- und Deponiearbeiten sowie Grundfischerei.

Mit einer hochauflösenden gekoppelten Modellierung untersuchen wir für die südliche Nordsee klimabedingte Veränderungen der Meeresphysik, der Biogeochemie im Meer und des Sedimenttransports. Wir verfolgen, wie sich beide Stressorengruppen von Veränderungen in der pelagischen Produktivität über die Zusammensetzung an Benthosorganismen bis hin zur Verteilung von Bodenfischen auswirken.

Ziel ist die Integration der betrachtetem Ursache-Wirkungsbeziehungen in einem operationellen Modellrahmen. Somit können die Effekte von Nutzungsszenarien und somit das Risiko kumulativer Effekte auf bestimmte Ökoystemfunktionen und Prozesse bewertet werden. Wir arbeiten gezielt an einfach zu bedienenden Werkzeugen als Entscheidungshilfe und beraten potenzielle Nutzer zu deren Anwendung.

Zielgruppe

Forschung, Industrie, Ministerien, Behörden, Umweltschutz

Vorgehensweise

Wir beschäftigen uns am Thünen-Institut für Seefischerei zum einen mit der Anwendung von „merkmalsbasierten“ (englisch „trait“) Methoden, um kumulative Auswirkungen verschiedener Stressoren auf den Zustand der benthischen Epifauna und demersalen Fische in der südlichen Nordsee zu analysieren und vorherzusagen. Traits beschreiben funktionale Eigenschaften von Arten und dienen als Proxy für deren Einfluss auf Ökosystemprozesse und die Stabilität von Ökosystemen. Des Weiteren entwickeln wir ein operationelles Modell, welches modellierte Ursache-Wirkungsbeziehungen integriert. Konkret umfassen die Ziele des Thünen-Instituts für Seefischerei:

1. ein Konzept zur Bewertung von kumulativen Effekten auf Epifauna und demersale Fische in der südlichen Nordsee zu entwickeln,
2. das Konzept in ein operationelles Modell zur räumlich-zeitlichen Vorhersage von kumulative Auswirkungen in Bezug auf Nutzungsszenarien zu überführen,
3. für Epifauna und demersale Fische funktionelle Traits bezüglich relevanter Belastungen zu definieren und deren räumlich-zeitliche Dynamik in Hinblick auf Schwellenwerte und Kipppunkte zu analysieren und
4. die Entwicklung von webbasierten Entscheidungswerkzeugen und Konsolidierung dieser durch Interessensvertretern.

Daten und Methoden

Schwellenwerte

Um Schwellenwerte für die Zusammensetzung von Gemeinschaften entlang von Gradienten von Umwelt- und menschlichen Variablen zu ermitteln, verwenden wir Methoden des maschinellen Lernens, z. B. Gradient Forest (GF). GF erweitert Random-Forest-Modelle für einzelne Arten auf Reaktionen mehrerer Arten auf variable Gradienten. GF-Modelle passen ein Ensemble von Regressions- oder Klassifikationsbäumen an, um die Verteilung von Organismen in Abhängigkeit von erklärenden Variablen vorherzusagen. Alle Daten wurden aus frei zugänglichen Quellen wie GMED (Global Marine Environmental Data) bezogen.

Unsere Forschungsfragen

• Wo liegen die Kipppunkte wichtiger Umweltvariablen und Stressoren, die in der Vergangenheit zu signifikanten Veränderungen funktionaler Aspekte der bodennahen Fischgemeinschaft geführt haben?
• Wie sieht eine konzeptionelle Darstellung zur Analyse von kumulativen Belastungen aus?
• Welche kombinierten Auswirkungen und damit verbundenen Risiken haben zukünftige Managementszenarien auf den ökologischen Zustand der Meeresböden und benthische Lebensgemeinschaften?

Ergebnisse

Bewertung von kumulativen Effekten auf Meeresbodengemeinschaften

Die wichtigsten menschlichen Aktivitäten neben der Fischerei und der raschen Ausdehnung von Offshore-Windparks, die im MuSSeL-Projekt identifiziert wurden, umfassen die Gewinnung von Sand und Kies sowie die Landwirtschaft und die Landindustrie. Wir haben elf Stressoren identifiziert, die aus diesen Aktivitäten und dem Klimawandel resultieren und die einen starken Einfluss auf Meeresbodengemeinschaften der südlichen Nordsee haben. Vor allem Eutrophierung und Umweltverschmutzung resultieren aus einer Vielzahl unterschiedlicher Aktivitäten. Darüber hinaus haben wir sieben Artenmerkmale identifiziert, die die Anfälligkeit von demersalen Fischen für diese Stressoren bestimmen. Darunter fallen nicht nur die typischen Merkmale wie Größe der Art, sondern auch Fortpflanzungs- und Verhaltensmerkmale wie Reproduktionstyp und Wanderverhalten. Mit einem Driver-Pressure-State-Impact-Modell haben wir die Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen den identifizierten Aktivitäten, Stressoren und Artenmerkmalen strukturiert und untersucht.

Schwellenwerte von Meeresbodengemeinschaften entlang von Belastungsgradienten

Wir zeigen, dass eine breite Auswahl an anthropogenen und Umweltvariablen, wie z. B. natürliche Störungen des Meeresbodens und die euphotische Tiefe, die Schwellenwerte der Gemeinschaftszusammensetzung von 67 epibenthischen Fauna- und 39 Grundfischarten entlang variabler Gradienten in der südlichen Nordsee zwischen 2010 und 2020 bestimmt. Diese Ergebnisse können als Grundlage für Belastbarkeitsbewertungen im Rahmen der Meeresstrategie-Rahmenrichtlinie dienen, um einen guten Umweltzustand der Meeresökosysteme zu fördern und zu erhalten.

Verteilung von Fischen und Epibenthos in der südlichen Nordsee

Durch die Arbeiten in MuSSeL wurden Verteilungsmodelle von 169 Fisch- und Epibenthosarten erstellt, die für die Analyse von Verbreitungsschwerpunkten einzelner Arten oder der Identifikation von Biodiversitäts-Hotspots herangezogen werden können.Die Verteilungsmodelle basieren auf modernen statistischen Verfahren ('RandomForests'), welche Daten von Umweltparameter und menschlichen Aktivitäten (Fischerei, Ausbau der Offshore-Windkraft) berücksichtigen.

Links und Downloads

hcdc.hzg.de/storymaps/mussel/multiple-stressors/