Model za korišćenje riba u sistemu biotičkih indeksa i njegova uloga u proceni kvaliteta i ekološkog statusa tekućih voda

Abstract

Poznavanje distribucije vrsta kao i uspešnost predviđanja njihovog prisustva, od posebnog je značaja za upravljanje akvatičnim biodiverzitetom i procenu intenziteta antropogenog uticaja na vodene ekosisteme. Poslednjih decenija, potreba za restauracijom i očuvanjem akvatičnih ekositema, dovela je do razvoja efikasnih ekoloških pristupa, baziranih na biološkim podacima, za procenu ekološkog statusa u mnogim zemljama sveta. Prema Evropskoj Okvirnoj Direktivi o Vodama (WFD) fauna riba se smatra neizostavnom grupom akvatičnih organizama u proceni ekološkog statusa tekućih voda. Zbog toga, biotički indeksi zasnovani na zajednici riba bivaju u sve češćoj primeni u proceni i monitoringu ekološkog statusa akvatičnih ekosistema. Ciljevi ovog istraživanja bili su: analiza prostorne dinamike zajednice riba, procena značaja sredinskih faktora u strukturiranju zajednice i testiranje ekološke relevantnosti a priori klacifikacije staništa pomoću sredinskih varijabli korišćenjem ihtiofaune kao biotičke komponente. Konačno, kao poseban cilj ističe se definisanje vrsta indikatora kvaliteta vode i staništa, kao i formulacija novog pristupa za procenu kvaliteta i ekološkog statusa tekućih voda, korišćenjem riba kao bioindikatora, koji odražava regionalne specifičnosti Srbije. Uzorci su sakupljeni u periodu od 2003. do 2011. godine, na 124 lokaliteta raspoređenih duž slivova Velike Morave i Drine (Crnomorski sliv), i 7 lokaliteta na rekama koje pripadaju Egejskom slivu. Za grupisanje uzoraka korišćena je metoda Veštačkih neuro mreža, Kohoneove samoorganizujuće mape (eng. self-organizing map (SOM)), koja se, prema dosadašnjim studijama, pokazala veoma pouzdanom za primenu u ekološkim studijama. Za definisanje prostorne organizacije ribljih zajednica posmatrani su lokaliteti sa slivnog područja Velike Morave. Tom prilikom, SOM analiza je, na osnovu biomase ribljih vrsta, ukazala na prisustvo dve grupe uzoraka, X i Y. Grupa Y se sastoji od lokaliteta smeštenih na donjim tokovima reka, dok je grupa X dalje podeljena na podgrupe X1 (srednji tokovi reka) i X2 (gornji tokovi reka). Rezultati su pokazali da klasifikacija ribljih zajednica u velikom stepenu odgovara a priori klasifikaciji na osnovu sredinskih promenljivih. Pojedina odstupanja posledica su intenzivnog delovanja antropogenog faktora. Klasifikaciona snaga (CS) ima veće vrednosti kada se radi o grupama lokaliteta podeljenih na osnovu SOM analize u odnosu na a priori definisane grupe. Sredinski parametri, nadmorska visina i dominantni supstrat, pokazali su se kao faktori od posebnog značaja za strukturiranje zajednice. Takođe, SOM analiza je u ovom radu primenjena je i sa ciljem grupisanja lokaliteta u karakteristične ekološke entitete, tipove reka, u zavisnosti od tipa staništa. Dobijeni tipovi reka su tokom dalje obrade podataka, uz pomoć k- means klaster analize, grupisani u četiri grupe, pri čemu svaka grupa odovara određenom ekološkom stanju. Indikatorske vrste su definisane za svaku grupu na osnovu njihove konstantnosti i dominantnosti. Gradijent na SOM mreži je praćen za jedanaest metričkih osobina. Od ukunog broja posmatranih metričkih osobina, pokazalo se da devet pokazuje jasan gradijent na SOM mapi, dok su Kruskall–Wallis ANOVA i Mann–Whitney test ukazali da se samo tri metričke osobine statistički značajno razlikuju između svih grupa. Rezultati ovog istraživanja prikazuju prostornu organizaciju ribljih zajednica što značajno može doprineti njihovoj implementaciji u programe bioprocene. Na osnovu odabranih metričkih osobina i indikatorskih vrsta, dat je model, zasnovan na zajednici riba, za procenu ekološkog statusa tekućih voda Srbije (fBNBI). Značaj ovog rada leži u činjenici da je fBNBI prvi pokušaj prilagođavanja IBI-a (Indeksa Biotičkog Integriteta) regionalnoim specifičnostima Srbije, koji bi omogućio procenu ekološkog statusa tekućih voda Srbije i detekciju vodotokova koji zahtevaju zaštitu i restauraciju. Konačno, kako bi se postigla pouzdana i sveobuhvatna procena ekološkog stanja, BNBI i fBNBI bi trebalo primenjivati istovremeno.

Knowledge of a species’ distribution and the capacity to predict its occurrence are considered essential for managing aquatic biodiversity and assessing the anthropogenic alterations in river environments. In the last decades, the necessity of the restoration and maintenance of healthy aquatic ecosystems has led to the development of practical and effective ecological tools based on biological data in many countries. According to the European Water Framework Directive (WFD), fish fauna is considered as a mandatory group of aquatic biota in the evaluation of the ecological status of running waters. Therefore, fish biotic indices have become common tools for measuring and monitoring the ecological status of aquatic ecosystems. The aim of the study was to analyze spatial variation in the fish assemblages, to investigate the importance in environmental factors in structuring the community and to test the ecological relevance of the a priori landscape classification using fish as biological data. Finally, our specific goal was to define indicator species for each group of water and habitat quality class and to develop the first fish-based model for stream quality assessment in Serbia taking into account the regional specificity of the country. Fish samples were collected between 2003. and 2011. at 124 sampling sites, distributed along the Great Morava and Drina river basins (Black sea drainage basin) and 7 sites belonging to Aegean Sea drainage basin. The fish samples were patterned using an Artificial Neural Network (ANN) technique, the Kohonen self-organizing map (SOM), which is considered to be efficient tool in determining patterns of aquatic ecological assemblages. То explore spatial variaion of fish assemblages, only sites belonging to Great Morava river basin are considered and were patterned using the self-organizing map (SOM) based on fish biomass data. The SOM analysis distinguished two main clusters of samples collected on the Great Morava river basin, X and Y. The Y concerns the downstream areas, while the X was subdivided to the sub-clusters X1 (midstream areas) and X2 (upstream areas). Generally, the classification of the fish assemblages derived by SOM is in accordance with the a priori landscape classification to a greater extent. The significant anthropogenic influence is responsible for the misclassification of some particular sites. The classification strength (CS), derived from the fish community classification obtained by SOM, was higher than for a priori defined groups. Environmental parameters, which the landscape classification is based on, such as altitude and dominant substrate, are found to be very important for community structure. Also, the selforganizing map (SOM) was employed in order to group samples into their characteristic ecological entities (river types) depending on the character of the habitat they came from. Then, the k-means cluster analysis classified samples into four groups, each describing a particular ecological condition. The indicator species were presented for each group based on their constancy and dominance. Gradients over the SOM map were sought for eleven fish community metrics. Out of the total number of tested metrics, nine showed a clear gradient over the SOM map, but the Kruskall–Wallis ANOVA and Mann–Whitney tests pointed out that only three significantly differ among all groups. The results of this study reveal the spatial organization of fish communities which could help their implementation in rapid bioassessment programs. On the basis of the fish community metrics and selected indicator species, we proposed a fish-based index for the assessment of the ecological status of running waters in Serbia (fBNBI). The significance of our work lies on the fact that fBNBI is the first attempt regarding IBI (Index of Biotic Integrity) adjustment to the regional-specificity of Serbian running waters. It would be a clear benchmark to judge the ecological quality of lotic systems in Serbia and to identify waters most in need of protection or restoration. Finally, to assure the reliable and comprehensive assessment of ecological condition we feel that the BNBI and fBNBI should be employed simultaneously