slibgehaltes in de
westelijke Waddenzee
AG Brinkman Rapport C157/15
IMARES
Wageningen UR Institute for Marine Resources & Ecosystem Studies Opdrachtgever: Rijkswaterstaat Water, Verkeer en Leefomgeving Postbus 17 8200 AA Lelystad Publicatiedatum: 23 december 2015IMARES is: Missie Wageningen UR: To explore the potential of marine nature to improve the quality of life. IMARES is hét Nederlandse instituut voor toegepast marien ecologisch onderzoek met als doel kennis vergaren van en advies geven over beheer en duurzaam gebruik van zee‐ en kustgebieden. IMARES is onafhankelijk en wetenschappelijk toonaangevend. Aanbevolen citatie: Brinkman AG. 2015. Ecosysteemeffecten van lokaal veranderde slibgehaltes in de westelijke Waddenzee. IMARES Rapport C157/15. Foto voorblad: © Bert Brinkman PB 68 PB 77 PB 57
1970 AB IJmuiden 4400 AB Yerseke 1780 AB Den Helder Tel: +31 (0)317 48 09 00 Tel: +31 (0)317 48 09 00 Tel: +31 (0)317 48 09 00 Fax: +31 (0)317 48 73 26 Fax: +31 (0)317 48 73 59 Fax: +31 (0)223 63 06 87 E‐Mail: imares@wur.nl E‐Mail: imares@wur.nl E‐Mail: imares@wur.nl www.imares.wur.nl www.imares.wur.nl www.imares.wur.nl
© 2015 IMARES Wageningen UR IMARES, onderdeel van Stichting DLO. KvK nr. 09098104, IMARES BTW nr. NL 8113.83.696.B16. Code BIC/SWIFT address: RABONL2U IBAN code: NL 73 RABO 0373599285 De Directie van IMARES is niet aansprakelijk voor gevolgschade, noch voor schade welke voortvloeit uit toepassingen van de resultaten van werkzaamheden of andere gegevens verkregen van IMARES; opdrachtgever vrijwaart IMARES van aanspraken van derden in verband met deze toepassing. Dit rapport is vervaardigd op verzoek van de opdrachtgever hierboven aangegeven en is zijn eigendom. Niets uit dit rapport mag weergegeven en/of gepubliceerd worden, gefotokopieerd of op enige andere manier gebruikt worden zonder schriftelijke toestemming van de opdrachtgever.
Inhoudsopgave
Samenvatting ... 5 Dank ... 7 1 Inleiding ... 8 1.1 Algemeen ... 8 1.2 Inzet EcoWasp ... 10 2 Gebiedsindeling ... 11 2.1 Al eerder toegepaste indeling ... 11 2.2 Nieuw ontworpen indeling ... 14 2.2.1 Hoofdcompartimenten ... 14 2.2.2 Subcompartimenten ... 15 3 Data ... 19 3.1 Sedimentdata ... 19 3.2 Veluwemeerdata ... 19 3.3 Waterkwaliteitsdata ... 20 3.4 Data voor slib in de waterfase ... 20 3.5 Meteodata ... 20 3.6 Morfologische data ... 20 3.7 Stroming en golven ... 20 3.8 Debieten ... 20 3.9 Mogelijke verbeteringen... 21 3.10 Gebiedskenmerken ... 21 4 Het model ... 24 4.1 Algemeen ... 24 4.2 Compartimentnummeringen en menging van watermassa’s ... 26 5 Modelafregeling: saliniteit en slibgehaltes in de waterkolom ... 28 5.1 Inleiding ... 28 5.2 Indeling in achttien compartimenten ... 28 5.3 Gebiedsindeling in 141 compartimenten ... 28 5.3.1 Saliniteit ... 28 5.3.2 Zwevend slib ... 29 6 Resultaten indeling met zes hoofdcompartimenten ... 33 6.1 Inleiding, doorgerekende varianten ... 33 6.2 Oude indeling, resultaten inclusief begrazing door macrofauna en microzooplankton, geen veranderde slibgehaltes ... 33 6.2.1 Inleiding ... 33 6.2.2 Overzicht simulatieresultaten 1976‐2010 ... 33 Ortho‐fosfaat ... 33 Nitraat ... 35 Ammonium ... 36 Silicaat ... 36 Chlorofyl‐a ... 36Schelpdierbestanden en ‐activiteit ... 37 Primaire en secundaire productie ... 38 6.2.3 Jaargemiddelden voor de periode 2001‐2010 ... 39 6.3 Effecten veranderde slibgehaltes bij de eenvoudige gebiedsschematisatie ... 40 6.3.1 Inleiding ... 40 6.3.2 Doorgerekende scenario’s ... 40 6.3.3 Resultaten van de berekeningen ... 41 7 Voorlopige resultaten, indeling met 33 hoofdcompartimenten ... 46 7.1 Inleiding ... 46 7.2 Overzicht simulatieresultaten 1976‐2010, als functie van de tijd ... 46 7.3 Jaargemiddelden voor de periode 2001‐2010 ... 49 7.4 Voorbeeld van een ruimtelijke verdeling van een aantal toestandsvariabelen en –processen 50 7.5 Doorgerekende scenario’s ... 53 7.6 Ruimtelijke verdeling van veranderingen van een aantal toestandsvariabelen en –processen 62 8 Overeenkomst en verschillen tussen beide modeltoepassingen ... 65 9 Conclusies en aanbevelingen ... 67 10 Referenties ... 71 Bijlage A Opzet modelsysteem ... 74 Bijlage B Opwerking sedimentdata ... 76 Bijlage C Benthische diatomeeën ... 79 Bijlage D Simulatie zoutverspreiding: zoektocht naar mengconstantes en verspreiding van IJsselmeerwater ... 81 Bijlage E Simulatie gesuspendeerd materiaal, gebaseerd op Deltares‐berekeningen en MWTL‐ monitoringgegevens. ... 84 Bijlage F MWTL‐monitoringgegevens en modeluitkomsten, eenvoudige gebiedsschematisatie. .... 96 Bijlage G Testen op belang adsorptie en de waarde van de NH4/NO3‐Monod‐coefficienten voor niet‐diatomeeën en van dichtheid benthische diatomeeën. ... 99 G4. Effect hogere gehaltes benthische diatomeeën ... 101 Bijlage H Uitgangssimulatie voor de scenarioberekeningen; uitgebreide gebiedsschematisatie. .. 107 Bijlage I Parameterwaarden ... 109 Kwaliteitsborging ... 120 Verantwoording ... 121
Samenvatting
Door middel van modelberekeningen is onderzocht hoe gevoelig primaire (algen) en secundaire (schelpdier‐)productie in de westelijke Waddenzee is voor een veranderde troebelheid. De studie is onderdeel van een gezamenlijke studie van Deltares‐IMARES naar antropogene invloeden op de primaire en secundaire productie. In de voorliggende studie worden ten behoeve van die analyse veel grotere troebelheidsveranderingen verondersteld dan welke in de praktijk kunnen voorkomen. De troebelheid van het water kan toenemen wanneer baggerwerkzaamheden of andere menselijke activiteiten plaatsvinden waarbij bodemslib wordt opgewoeld. Deze modelberekeningen zijn uitgevoerd voor de periode van 2001 tot 2011, waarbij in de westelijke Waddenzee gedurende 2003‐ 2011 de troebelheid met 25% is verhoogd, dan wel met 20% is verlaagd ten opzichte van de normale situatie. Vervolgens zijn er berekeningen uitgevoerd waarbij alleen in een deel van het simulatiegebied zulke veranderingen zijn verondersteld. Tot slot zijn deze berekeningen ook uitgevoerd voor een situatie waarin deze veranderingen alleen zijn toegepast voor de jaren 2003 tot en met 2007. De jaren 2008‐2011 zijn dan als hersteljaren beschouwd. De berekeningen zijn uitgevoerd met de ecosysteemmodel EcoWasp. Er zijn twee modelschematisaties toegepast: ‐ een eenvoudige, waarbij de westelijke Waddenzee in 6 hoofdcompartimenten is opgedeeld, elk onderverdeeld in getijdenplaten, ondiepe sublitorale delen en geulen (18 in totaal). Deze situatie is, evenals de gebruikte parameterinstellingen, gebaseerd op eerder werk, en derhalve zijn de resultaten te beschouwen als meest betrouwbare modeluitkomst. Bij deze rekensessies is de troebelheid veroorzaakt door alleen de slibfractie (de fractie<63 µm) in de waterfase veranderd. De veranderingen zijn verrekend door de specifieke bijdrage van de slibfractie met de betreffende factor te veranderen. Omdat de troebelheid mede bepaald wordt door algen en detritus zijn de veranderingen van het lichtklimaat kleiner dan de genoemde 25 cq 20%. ‐ een uitgebreide, waarbij het aantal compartimenten in de westelijke Waddenzee is vergroot van 6 tot 27 en waarbij ook een deel van de Noordzeekustzone (6 compartimenten) in de modelschematisatie is betrokken. Al deze 33 hoofdcompartimenten zijn onderverdeeld in drie hoogtezones op de getijdenplaten, een ondiep sublitoraal en geulen, uiteraard voor zover aanwezig. In totaal heeft deze nieuwe modelschematisatie 141 subcompartimenten. Bij deze rekensessies is de troebelheid veroorzaakt door álle zwevende stof veranderd, dus inclusief de bijdragen van algen en detritus. De veranderingen zijn verrekend door de specifieke bijdrage van ál de zwevende stof met de betreffende factor te veranderen. Omdat de hoeveelheid algen en detritus in de waterkolom op den duur ook zullen gaan veranderen zijn de veranderingen van het lichtklimaat in de waterkolom wat anders (meestal wat geringer) dan de genoemde 25 cq 20%. Ook waren de parameterinstellingen voor deze modelschematisatie niet helemaal dezelfde als die voor de eenvoudige schematisatie, én moet het model ook nog beter worden afgesteld. Hierdoor moeten de resultaten als voorbeeld, maar niet als leidend worden beschouwd. Voor beide modelschematisaties is eerst een lange aanlooptijd (1976‐2001) doorgerekend om ervoor te zorgen dat het verloop in de geanalyseerde periode 2001‐2010 niet afhankelijk was van mogelijke aanloopproblemen.Veranderingen in zwevend slibgehalte en daardoor een veranderend lichtklimaat hebben betrekking op meer of minder groeimogelijkheden voor algen. Meer troebelheid uit zich in een geringere primaire productie, lagere algengehaltes en een geringere faunabiomassa en een iets hoger gehalte aan nutriënten; wordt het water helderder dan vindt het omgekeerde plaats. De grootste respons wordt steeds aangetroffen bij de fauna, de veranderingen in primaire productie zijn geringer, en het algengehalte verandert, met de nutriëntconcentraties, het minst. De uitkomsten bij beide modelschematisaties waren eensluidend waar het gaat om het totale ecosysteemeffect van lokale troebelheidsveranderingen: die zijn marginaal op het niveau van het hele systeem. De berekende effecten van een veranderd lichtklimaat kunnen soms vrij aanzienlijk zijn, vooral waar het het effect op het faunagehalte betreft, en dus op de secundaire productie, en beschikbaarheid (lees: productie) van voedsel voor vogels (en andere dieren en ook mensen). De grootste effecten worden berekend voor de Noordzeekustzone, met als hoofdoorzaak dat het daar het diepst is, waardoor meer of minder licht daar meer effect heeft dan in een ondiep deel van de Waddenzee. Globaal volgt voor het systeemgemiddelde dat bij de eenvoudige modelschematisatie 25% meer of 20% minder slib en lutum zorgt voor 10% minder of 7% meer fauna, 6% minder/meer algen en 6% meer/minder P, Si of NO3‐. De bruto primaire productie kan tot 10% lager/hoger worden. Nutriënten reageren dus invers, nemen toe bij meer troebelheid en omgekeerd. De respons bij ammonium is anders en volgt ongeveer die van de algen. Bij de uitgebreide modelschematisatie zorgt 25% meer of 20% minder totale troebelheid (dus inclusief algen en detritus) voor een veel forsere respons, wat toe te schrijven valt aan i) de situatie dat ook de bijdrage van algen en detritus bij de troebelheidsverandering is betrokken, ii) ook de Noordzeekustzone is meegenomen, en iii) het model niet goed is afgeregeld. De berekende veranderingen bedragen 6% minder of 7% meer algen en 2 à 3% meer/minder P, Si of NO3‐ en een veel sterkere respons wat de fauna betreft: enkele tientallen procenten. Dit is contra‐intuïtief en naar oordeel van de auteur te groot. Tenslotte bleek dat het model bij de uitgebreide modelvoorstelling soms instabiele uitkomsten te zien gaf: zowel een vergroting als een vermindering van de troebelheid in slechts enkele compartimenten leverde een vermindering in de faunabiomassa. Of dit een reële uitkomst is is niet te zeggen, maar het zou mogelijk kunnen zijn dat in de werkelijkheid ook een lokaal slecht voorspelbaar gedrag optreedt.
Dank
Jenny Cremer en Elze Dijkman (beiden IMARES Texel) hebben veel bijgedragen aan de nodige GIS‐ werkzaamheden, vooral die welke nodig waren voor de nieuwe compartimentenindeling die in dit rapport ook is toegepast. Carola van Zweeden en Margriet van Asch (beiden IMARES Yerseke) hebben zorg gehad voor de schelpdierendatabase, waarvan de data gebruikt zijn om het model af te regelen wat betreft de schelpdierbestanden. Rob Dekker (NIOZ Texel) was zo vriendelijk om data over leeftijdsverdelingen van mosselen die hij en Jan Beukema (NIOZ Texel) gedurende tientallen jaren verzameld hebben te delen, zodat een betere afregeling van de schelpdiersterfte kon plaatsvinden; ook zijn hierbij data uit IMARES‐schelpdierendatabase gebruikt. De Helpdesk van de RWS‐Waterbase was zeer snel met het aanleveren van allerlei waterkwaliteitsdata. Thijs van Kessel (Deltares) leverde voor elk van de onderscheiden compartimenten berekende slibdata die gebruikt zijn om de beschrijving van resuspensie/depositie in het model mee af te regelen. Luca van Duren leverde commentaar op een eerdere versie van het rapport. Jeroen Wijsman (IMARES Yerseke) voorzag als reviewer het rapport van veel nuttig commentaar.Inleiding
1.1 Algemeen
In 2012 is een traject ingezet voor een verkennende studie naar de slibhuishouding in de Waddenzee in relatie tot de effecten van menselijke activiteiten op de ecologische doelstellingen vanuit de Kaderrichtlijn Water (KRW). De verkenning slibhuishouding Waddenzee is in het Beheerplan Rijkswateren opgenomen als Kaderrichtlijn Water ‐maatregel in het beheergebied van RWS Noord‐ Nederland. Aanleiding voor dit project is het niet‐halen van de gestelde KRW‐doelen geldend voor fytoplankton en zeegras voor de Waddenzee in combinatie met de informatiebehoefte van de omgeving aan de invloed van slib op andere onderdelen van het ecosysteem. Centrale vraag van het gehele onderzoek is of bodemberoerende activiteiten een zodanige bijdrage leveren aan de veranderingen in de slibhuishouding van de Waddenzee dat daardoor de ecologische KRW‐doelstellingen niet gehaald worden. Met andere woorden: ligt er een verbeteropgave voor de volgende beheerperiode (2015‐2021) en dienen bodemberoerende activiteiten daartoe beperkt te worden, of is de bijdrage van de activiteiten marginaal ten opzichte van natuurlijke grootschalige processen in en om de Waddenzee? De huidige bodemberoerende activiteiten in Waddenzee en Noordzee worden gezien als de belangrijkste menselijke beïnvloeding van de slibhuishouding en daarmee van de troebelheid van het water. In hoeverre de slibconcentraties in de waterkolom bijdragen aan het niet‐bereiken van de ecologische doelstellingen van de Kaderrichtlijn water is nog onduidelijk. De vragen die uiteindelijk in het gehele onderzoek beantwoord moeten worden zijn: Wat en hoe groot zijn de effecten van menselijke activiteiten of ingrepen (m. n. bodemberoerende activiteiten) op de slibhuishouding van de Waddenzee? Leiden deze effecten tot significante effecten op het ecosysteem, in het bijzonder op de ecologische ‘kwaliteitselementen’ primaire productie, zeegras en macrofauna (KRW)? Welke maatregelen of zoekrichtingen zijn mogelijk om eventuele significante effecten te verzachten of te minimaliseren? Om deze vragen te beantwoorden is een aantal deelprojecten opgestart. De eerstgenoemde vraag is beantwoord in de rapportage Kuijper K & Brinkman B. 2013. Verkenning slibhuishouding Waddenzee, Antropogene invloeden. Deltares/IMARES rapport Deltares 1207727‐000waarin ingegaan wordt op de bijdrage van een aantal antropogene activiteiten in de Waddenzee op het slibgehalte van de waterfase. Deze bijdrage blijkt in het ongunstigste geval toch nog steeds marginaal te zijn op systeemniveau, maar kan lokaal wel een substantiële bijdrage vormen. De tweede vraag is deels beantwoord in het rapport De Kluijver A, Brinkman AG, Van Duren LA & Fey F. 2014. Effecten van slib op de ecologische doelen van de KRW Primaire productie, zeegras en bodemdieren in de Waddenzee. Rapport Deltares 1209473‐000. Hierin is verwoord dat bodemdieren, lokale omstandigheden daargelaten, niet noemenswaard beïnvloed zullen worden door een veranderde bodemsamenstelling als gevolg van veranderde slibgehaltes in de waterkolom. Over zeegras wordt vermeld dat “.. de effecten op de gemiddelde concentraties slib in het water die volgens de modelvoorspellingen te verwachten zijn van activiteiten zoals baggeren / verspreiden van slib en van garnalenvisserij zijn vrijwel zeker niet van een zodanige invloed dat dit de habitatgeschiktheid van het intertidale zeegras negatief beïnvloedt. Maatregelen nemen op deze activiteiten om hierdoor de turbiditeit te beïnvloeden, zal dan ook weinig effect hebben op de kans van vestiging van zeegras.” Over bodemdieren wordt, mede naar aanleiding van een daartoe gehouden discussiedag (op 18 oktober 2014 bij RWS in Rotterdam), aangegeven dat effecten die betrekking hebben op habitatveranderingen van dien aard zijn dat ze hoogstens lokaal van invloed zijn. Effecten die de productie van voedsel (algen in de waterkolom) betreffen worden nader onderzocht onder meer middels het nu voorliggende rapport. Daarnaast is ook door Deltares modelonderzoek verricht met hun Deltf3D‐DelWaq‐model. Die resultaten zijn samengevat in het gezamenlijke Deltares/IMARES‐ rapport “Van Duren et al. (2015). Verkenning Slibhuishouding Waddenzee, Een samenvatting van twee jaar modelleren en kennis verwerven”, op moment van dit schrijven nog in voorbereiding. Hierin zijn ook resultaten verwerkt van slibmodellering binnen Deltares waarmee de verspreiding van opgewerveld dan wel gestort slib gekwantificeerd is. Het voorliggende rapport gaat dus in op een onderdeel van de vraagstelling, nl: wat zijn effecten van extra gesuspendeerd slib op de ecologische ‘kwaliteitselementen’ primaire productie en macrofauna? Deze vraag is beantwoord met behulp van het ecologische model van IMARES EcoWasp, waarin naast primaire producenten ook schelpdieren en microzooplankton zijn opgenomen. Het model is toegepast op de westelijke Nederlandse Waddenzee. Een korte modelbeschrijving is in deze rapportage verwerkt. Duidelijk moet zijn dat de voorliggende rapportage in eerste instantie een gevoeligheidsanalyse betreft: hoe groot is de respons van systeemvariabelen op een forse verandering van de troebelheid. In Kuijper & Brinkman (2013) is al aangegeven dat de feitelijke veranderingen in troebelheid als gevolg van antropogene activiteiten relatief klein zullen zijn en het %‐niveau hooguit lokaal zullen overstijgen. De in de praktijk eventueel te verwachten veranderingen in het systeem zullen dus steeds aanzienlijk kleiner uitvallen dan hier gepresenteerd.
1.2 Inzet EcoWasp
Tot voor dit project had EcoWasp een compartimentering die zich beperkte tot de westelijke Nederlandse Waddenzee, en die zes compartimenten omvatte, die elk een getijdenplaat, een sublitoraal deel en een diep deel bevatten. Deze schematisatie is in het huidige project ook toegepast. Daarnaast is een aanzet gemaakt tot een vernieuwde opzet waarbij het aantal compartimenten sterk is vergroot, én is de Noordzeekustzone daar ook (deels) bij betrokken. Deze schematisatie is eveneens toegepast, zij het met de toevoeging dat de afregeling minder goed is geweest dan die van het voorgaande model met 6 compartimenten, waardoor die resultaten meer als voorbeeld gelden van de mogelijke modeltoepassing en modelschematisatie dan als best‐leverbare resultaten. Het slibmodel zoals doorgerekend door Deltares (Van Duren et al, 2015). kan op twee manieren input leveren aan EcoWasp: 1) door EcoWasp te kalibreren op slibmetingen en vervolgens alleen relatieve veranderingen in berekende slibgehalten met het slibmodel op te leggen, of 2) door het overnemen van de met het slibmodel berekende slibconcentraties. Hoewel optie 2 de voorkeur had is besloten om optie 1 toe te passen. Slibberekeningen door Deltares hebben betrekking op drie maanden in 2009, terwijl EcoWasp de gehele periode 1976‐2010 omvat. Bij de afregeling van de slibberekeningen in EcoWasp zijn naast de Deltares‐resultaten ook de MWTL‐metingen van Rijkswaterstaat betrokken (RWS, 2015). De resultaten van beide typen schematisaties zijn behandeld in deze rapportage. Het moet nogmaals benadrukt worden dat de resultaten van de eenvoudige schematisatie leidend zijn voor de eindconclusies en dat die van de uitgebreide schematisatie vooral als voorbeeld van de modelmogelijkheden moeten worden gezien, maar dat voor deze toepassing eerst een betere modelafregeling noodzakelijk is.Gebiedsindeling
1.3 Al eerder toegepaste indeling
Allereerst is gebruik gemaakt van de gebiedsindeling zoals ook toegepast bij eerdere modelonder‐ zoeken naar effecten van zandwinning (Brinkman, 2012) en van een toenemend aantal mosselzaad‐ invanginstallaties (MZI’s) in de Waddenzee (Brinkman, 2013). Deze indeling berust op een zestal hoofdcompartimenten, elk onderverdeeld in getijdenplaten, sublitorale gebieden (tot ‐5 m NAP) en de diepere delen. Indeling en nummering zijn weergegeven in Figuur 1‐ Figuur 3. De begrenzing van het modelgebied is het wantij van Terschelling aan de oostzijde, en de zeegaten van Marsdiep en Vlie aan de Noordzeezijde. Het Eyerlandse Gat (het deel tussen Vlieland en Texel) is geen onderdeel van het modelgebied; de geringe uitwisseling tussen dit deel en de rest van de westelijke Waddenzee (zie EON I, II, 1988) is hiervoor de achterliggende reden. De randvoorwaarden aan de Noordzeezijde worden gegeven door de MWTL‐meetlocaties Noordwijk2 (wat de randen bij het Marsdiep betreft) en Terschelling4 (systeemrand bij het Vlie) (RWS, 2015). Figuur 1 Eenvoudige indeling van het gebied. Schematisatie van de westelijke Waddenzee in het EcoWasp‐model, getekend in een dieptekaart van de westelijke Waddenzee (data RWS). Elk compartiment (1‐6) bevat een droogvallend deel (deelcompartimenten 1‐6), een sublitoraal deel (tot 5 m diepte, deelcompartimenten 7‐12) en een dieper deel (de geulen, beneden 5 m diepte, deelcompartimenten 13‐18). Compartiment nummer 1 bevat aldus de deelcompartimenten 1, 7 en 13, compartiment 2 de deelcompartimenten 2, 8 en 14, etc… tot nr 6 met deelcompartimenten 6, 12 en 18. Deze nummering van deelcompartimenten en monitoringlocaties komt in een aantal figuren met model‐ en meetresultaten aan de orde. De donkerrode cirkels geven de reguliere monitoringlocaties van Rijkswaterstaat aan, lichtrood betreft de locaties Oostmeep en Malzwin waar een beperkte dataset beschikbaar is. De helderrode cirkels geven de monitoringlocaties weer die de randvoorwaarden betreffen. Het Eyerlandse Gat (tussen Texel en Vlieland) en het wad ten oosten van het Terschellinger wantij vallen buiten het modelgebied. Afkortingen: WZ30/MarsdND= Marsdiep Noord; WZ110/DoovBWT= Doovebalg West; WZ200/DoovBOT= Doovebalg Oost; WZ190/VieSM= Vliestroom; WZ230/BlauwSOT= Blauwe Slenk Oost; DenOever= Den Oever; KornwZand= Kornwerderzand; Noordw02= Noordwijk02, 2 km uit de kust; Ter04= terschelling 04, 4 km uit de kust.
Figuur 2 Eenvoudige indeling van het gebied. Overzicht van de gebruikte transportkarakteristieken, getekend in een dieptekaart van de westelijke Waddenzee (data RWS), legenda zie Figuur 1. Boven: de uitwisselingsdebieten tussen de compartimenten en met de aangrenzende Noordzee; onder: advectief
transport over de compartimentsgrenzen. Alle waarden in m3 s‐1. Debieten zijn naar Ridderinkhof, 1988, en
Figuur 3 Eenvoudige indeling van het gebied. Overzicht van de verdeling van IJsselmeerspui, getekend in een dieptekaart van de westelijke Waddenzee (data RWS), legenda zie Figuur 1. Boven: Den Oever, onder: Kornwerderzand. De getallen geven de fracties weer die toegekend worden aan de betreffende advectieve
termen. Bijvoorbeeld: van elke m3 bij Den Oever neemt de advectieve term van compartiment 2 naar 3 met
0.83 m3 toe. Is die advectieve term negatief (van 3 naar 2), dan neemt die met dat bedrag af. De
watervedeling stamt oorspronkelijk uit EON‐I en EON‐II (1988), en is aangepast aan de hand van gemeten
1.4 Nieuw ontworpen indeling
1.4.1 Hoofdcompartimenten
In de ‘nieuwe indeling’ is het systeemgebied ingedeeld in 33 hoofdcompartimenten zoals in Figuur 4 geschetst is. In elk hoofdcompartiment zijn maximaal vijf getijdenzones onderscheiden: hoog‐, midden‐ en laagliggende platen, sublitoraal en diepere delen. De begrenzingen van de getijdenzones is bij 100%, 55%, 25% en 0% droogvalduur. De grens tussen sublitoraal en diepe delen is bij ‐5 m NAP gelegd. Omdat deze zones niet in alle compartimenten aanwezig zijn resulteren 141 sub‐ compartimenten (in plaats van de 5*33=165 mogelijke compartimenten).Figuur 4 Indeling westelijke Waddenzee in 27 hoofdcompartimenten, met zes naburige Noordzeekustzone‐ compartimenten. Randen betreffen het Noordzeegebied ten zuidwesten (34), (noord‐)westen (35) en oosten (36) van het gebied, en beide zoetwaterlozingspunten bij Den Oever (37) en Kornwerderzand (38). In elk deelgebied zijn maximaal vijf getijdenzones onderscheiden: hoog‐, midden‐ en laagliggende platen, sublitoraal en diepere delen. De delen oostelijk van de compartimenten 21‐23 en 33 bevinden zich buiten het simulatiegebied.
1.4.2 Subcompartimenten
Zoals gezegd is in elk van de hoofdcompartimenten een aantal subcompartimenten onderscheiden: hoog‐, midden‐ en laag‐litoraal, het sublitoraal en de diepere geulen. In Figuur 5 ‐ Figuur 8 is aangegeven welke gebiedsdelen bij welke getijdenzone hoort; de nummering van de hoofdcompartimenten (zie Figuur 7) is bij de modelresultaten gekoppeld aan de nummers van de sublitorale compartimenten (die subcompartimenten komen in elk hoofdcompartiment voor, wat voor de overige niet geldt). Vooral de hoogstgelegen delen zijn lastig te modelleren omdat de omstandigheden daar het meest extreem zijn (voor wat het model betreft): lange droogvalduur (zie H3) en daardoor een geringe uitwisseling tussen bodem en water. De compartimentnummering moest eveneens worden aangepast. In het ‘oude’ systeem (§3.1) kent elk hoofdcompartiment drie deelcompartimenten. In deze uitgebreide indeling is dat niet het geval: de hoogste getijdenzones komen niet in alle compartimenten voor, evenmin als de diepste delen (de geulen). Alleen de sublitorale subcompartimenten (die delen vanaf de laagwaterlijn tot ‐5 m NAP) komen in elk hoofdcompartiment voor. De nummering die daar bij hoort is basis voor de weergave van de berekende concentraties opgeloste componenten in de waterfase(Figuur 7). Figuur 5 Hooggelegen plaatdelen in het simulatiegebied (> 55% droogvalduur). (Kleine) kleurnuances geven verschillende subcompartimenten aan.
Figuur 6 Boven: middelgelegen delen van de platen (55%> droogvalduur > 25% van de tijd. Onder: laaggelegen plaatdelen <25% droogvalduur). Kleurnuances geven verschillende subcompartimenten aan.
Figuur 7 Sublitoraal (tussen 0% droogvalduur en ‐5 m NAP) in het simulatiegebied. Boven: de nummering van de betreffende subcompartimenten, onder: de ligging van de gebiedsdelen. Kleurnuances geven verschillende subcompartimenten aan (conform de bovenste figuur). Er zijn nog enkele onregelmatigheden in de dieptedata, waardoor ook verder kustafwaarts nog enkele sublitorale delen worden weergegeven. Omdat dat vooralsnog niet stoorde is dat nog niet gecorrigeerd. Een deel van de scenarioberekeningen heeft betrekking op een veranderd lichtklimaat in de compartimenten nabij Harlingen; dit betreft de compartimenten 95 en 96 die in de bovenste figuur gemarkeerd zijn. Het zijn dezelfde compartimenten die in Figuur 4 met nrs 19 en 20 zijn aangeduid.
Figuur 8 Diepere gebiedsdelen (beneden ‐5 m NAP) in het simulatiegebied. Kleurnuances geven verschillende subcompartimenten aan. Er zijn nog enkele onregelmatigheden in de dieptedata, die verder kustafwaarts duidelijk worden. Omdat dat vooralsnog niet stoorde is dat nog niet gecorrigeerd.
Data
1.5 Sedimentdata
Sedimentdata zijn beschikbaar door de systeembrede bemonstering en analyse door GeoSea eind jaren ’80 en begin jaren ’90 (RIKZ 1998). Ruim 7000 monsters zijn genomen van de sedimenttoplaag. Met een Laser Particle Sizer is de deeltjesgrootteverdeling bepaald, zonder dat een voorbehandeling van de monsters met HCl en H2O2 plaatsvond zodat noch kalk noch organisch materiaal was verwijderd. Uit de deeltjesgrootteverdeling zijn het slibgehalte (de fractie deeltjes< 63 µm) en de mediane korrelgrootte berekend (M16, alleen de deeltjes > 16 µm zijn daarbij betrokken). Over de juistheid van de data bestaat discussie (Zwarts, 2004), en met behulp van Zwarts’ omrekenfactoren is een gewijzigde sedimentsamenstelling berekend (zie bijlage B).1.6 Veluwemeerdata
Een verdere opwerking van sedimentdata (bijlage B) is gedaan met behulp van sedimentanalyses voor het Veluwemeer (Brinkman & Van Raaphorst, 1986). Zij analyseerden niet alleen slib‐ en Figuur 9 Monitoringlocaties van Rijkswaterstaat in de periode 1975‐nu, met afkortingen van hun naam. Sommige locaties zijn maar kort in het monitoringprogramma opgenomen geweest. Momenteel is van de getoonde locaties nog een achttal ‘actief’. De monitoringlocaties bij Noordwijk (zuidelijker langs de kust) en Vrouwezand (midden in het IJsselmeer, maar niet zichtbaar op de kaart) zijn eveneens van belang.zandgehalte van het sediment, maar ook de elementaire samenstelling (gehaltes aan P, Si, Al, Fe, K, Na, Mg, Ca, S, C, Cl, Mn). Onder de aanname dat deze in de Waddenzee niet wezenlijk verschilt van die in het Veluwemeer zijn de gevonden verbanden gebruikt om de samenstelling van de Waddenzeebodem te schatten. Dit is niet helemaal terecht; verschillen tussen zoet en zout zijn er wel degelijk, maar zijn hier niet zo relevant omdat het vooral S, Ca, Mg, Na, K betreft (zie Broecker, 1974).
1.7 Waterkwaliteitsdata
Gebruik is gemaakt van de MWTL‐metingen van Rijkswaterstaat (RWS, 2015). Deze zijn door de Waterbase‐helpdesk integraal aan IMARES geleverd. Een overzicht van álle monitoringlocaties in de periode 1975‐nu is gegeven in Figuur 9. Daarvan is momenteel nog een achttal over. Data voor nutriëntconcentraties (aan de randen) en watertemperatuur (binnen het systeem) zijn gebruikt.1.8 Data voor slib in de waterfase
Naast data voor zwevend slib uit de MWTL‐metingen (RWS, 2015) heeft Deltares slibdata berekend voor de eerste drie maanden in 2009 (Van Duren et al, 2015). Dit is gedaan voor een standaardsituatie en voor de doorterekenen scenario’s.1.9 Meteodata
Meteorologische data zijn betrokken van het KNMI (KNMI, 2015).1.10 Morfologische data
Dieptegegevens zijn afkomstig van Rijkswaterstaat; droogvalduren zijn berekend door Alkyon (zie Brinkman & Bult, 2003).1.11 Stroming en golven
Stromingsdata zijn beschikbaar uit het Geovalley‐project (maximale stroomsnelheden en bodemschuifspanning, berekend door Alkyon). Enkele details zijn beschreven door Brinkman & Bult (2003). Effecten van golven worden elke dag opnieuw berekend aan de hand van winddata (snelheid en richting; KNMI, 2015), waarbij de resuspensie van materiaal wordt berekend. De daarbij nodige parameters zijn geschat na vergelijking met RWS‐MWTL‐metingen voor zwevend materiaal. Dit is analoog aan wat in bijlage E is beschreven.1.12 Debieten
Toevoerdebieten vanuit het IJsselmeer zijn betrokken van Rijkswaterstaat, analoog aan de waterkwaliteitsdata (sectie 3.3). De data zijn beschikbaar als dagtotalen.1.13 Mogelijke verbeteringen
Verbeteringen zijn mogelijk wat betreft de sedimentdata: de SIBES‐data (getijdenplaten) en die van IMARES (sublitoraal, verzameld in het kader van PRODUS, Smaal et al, 2013) zijn hier nog niet gebruikt. Beide sets zijn door het NIOZ met een Laser Particle Sizer geanalyseerd, en kunnen tevens goed gebruikt worden om te vergelijken met de GeoSea‐dataset zoals die in de Sedimentatlas is weergegeven en die ook voor de voorliggende studie is gebruikt.1.14 Gebiedskenmerken
Met een aantal figuren is een overzicht gepresenteerd van enkele gebiedskenmerken zoals gebruikt voor de modelberekeningen. De waterdiepte op elk punt is gegeven in Figuur 10 (bovenste figuur). Sterk daaraan gekoppeld is de maximale orbitaalsnelheid (Figuur 10, onderste figuur), die groot is waar de wind veel invloed heeft (de kustzone), én op die plekken waar de diepte over korte afstand veranderd: de randen van de geulen. Ín de geulen is de golfwerking geringer. Boven op de platen is dat eveneens het geval, vooral omdat aan de geulranden al veel golfenergie gedissipeerd is. Slibgehaltes (Figuur 11, bovenste figuur) zijn het hoogst waar in het algemeen de golfwerking gering is. In enkele gevallen is dat hoog in de getijdenzone bij de vastelandskwelders, en deels daar waar diepere delen een functie als sedimentatiegebied hebben zoals de oude stroomgeulen nabij de Afsluitdijk. Afgeleid van het slibgehalte is het gehalte aan geadsorbeerd fosfaat (Figuur 11, onderste figuur). Zo zijn er meerdere karakteristieken van de wadbodem die op deze wijze zijn afgeleid, waaronder de porositeit van de wadbodem. Deze kenmerken zijn per deelcompartiment (zie Figuur 1 voor de grove indeling en Figuur 4 voor de uitgebreide indeling) gemiddeld en gebruikt als kenmerk voor dat deelcompartiment. Een mogelijke afgeleide is tevens de habitatgeschiktheid van een deelcompartiment voor organismen als mossels.Figuur 10 Voorbeelden van gebiedsdata. Boven: diepte tov NAP (in m; bron: RWS); onder: maximale orbitaalsnelheden bij NW‐wind (bron: RWS, berekend Alkyon). In beide gevallen: zie Brinkman & Bult (2003) voor toelichting.
Figuur 11 Slibgehaltes in het gebied. In de Waddenzee volgens omrekening van Sedimentatlaswaarden naar Zwarts (2004). Noordzee: volgens NITG (zie Brinkman et al, 2001).
Figuur 12 Geadsorbeerd P in het sediment (uitgangswaarden), als mol P m‐3
(sedimentvolume). Noordzee‐data zijn op basis van een grover grid, en daarom minder duidelijk weergegeven.
Het model
1.15 Algemeen
In elk van de deelcompartimenten zoals die hierboven zijn geschetst (zowel bij de grove als de fijne indeling) kunnen ecologische processen worden doorgerekend. Deze zijn zeer schematisch weergegeven in Figuur 13, en zijn onderverdeeld in een vijftal hoofdgroepen: ‐ algen (voor primaire productie); hierbij kunnen meerdere typen of groepen onderscheiden worden. ‐ (allerlei) faunagroepen (zowel pelagisch als bentisch) (voor secundaire productie), waaronder ook cohorten van een zelfde groep; ook reproductie is onderdeel van de beschrijving, met sterfte (afname van aantallen) en groei (verandering van individuele massa). ‐ detritus (dood organisch materiaal) dat geremineraliseerd wordt. Detrituscomponenten worden uitsluitend gedefinieerd door hun eigenschappen (vooral elementaire samenstelling en afbraaksnelheden). ‐ anorganisch vast materiaal zoals zand en slib, waarvoor geen omzettingen zijn gedefinieerd in het huidige model, maar dat wel van belang is voor het lichtklimaat in de waterfase. ‐ opgelost materiaal, waaronder nutriënten P, N, Si. Een deel kent ook een aantal omzettingen zoals de oxidatie van ammonium (NH4+ tot NO2‐ en vervolgens NO3‐), en ook zijnadsorptieprocessen van willekeurig welke opgeloste component aan vast organisch of
anorganisch materiaal geïmplementeerd. O2 en CO2, inclusief hun uitwisseling met de atmosfeer
worden bijgehouden; chloride wordt gebruikt om de transportbeschrijving af te regelen. De algengroepen (functionele groepen, dus geen specifieke soorten) onderscheiden zich door hun eigenschappen. Evenzo kunnen allerlei faunasoorten/‐groepen gedefinieerd worden, waarbij door middel van parameterkeuzes wordt aangegeven wáár het organisme zich bevindt, waar het foerageert, respireert, zijn feces deponeert, etc. Ook de prooikeuze (soorten en groottespectrum) kan beschreven worden evenals de zoeksnelheid (hoeveel m3 h‐1, bijv.). Reproductie zorgt voor het ontstaan van een nieuw cohort van een groot aantal heel kleine individuen; bij gebrek aan voldoende aanwas kan een faunatype verdwijnen, of omgekeerd, tot grote biomassa uitgroeien. Overigens kan van cohorten worden afgezien, wat vooral zinvol is wanneer de reproductiecyclus zich binnen korte tijd voltrekt. De oorspronkelijke beschrijvende documenten (Brinkman, 1993; Brinkman & Smit, 1993) zijn nog steeds leidend als beschrijving, al zijn er sindsdien meerdere uitbreidingen toegevoegd (zie o.m. Brinkman & Smaal, 2003; Brinkman 2012; Brinkman 2013). Al de ecologische processen die in de waterfase plaatsvinden, vinden ook in het sediment plaats, al is dat voor bijvoorbeeld primaire productie alleen zinvol voor de toplaag van het sediment. Diffusief transport zorgt voor de verticale verplaatsing van opgelost materiaal, versneld door bioturbatie. Zoals in sectie 3.7 is vermeld, worden de effecten van wind dagelijks berekend, maar de effecten van stroming op resuspensie worden over de gehele periode constant verondersteld.
In het EcoWasp‐model is een aantal ecosysteemprocessen beschreven: primaire productie door fytoplankton en fytobenthos, begrazing van deze algen door dieren en remineralisatie van afgestorven organisch materiaal. Hiermee komen weer nutriënten vrij die door de algen gebruikt worden voor hernieuwde groei. Er vindt toevoer plaats van nutriënten en andere stoffen via instroming (advectie) of via uitwisseling (dispersie). Er is ook een sedimentcompartiment; materiaal kan bezinken of opwervelen waardoor er een opslag van afgestorven organisch materiaal kan plaatsvinden (voorraadvorming). Door afbraakprocessen komen ook in de bodem nutriënten vrij, die deels aan bodemmateriaal kunnen adsorberen (in de huidige modelvoorstelling betreft dit P en Si). Ook dit geadsorbeerde materiaal is een voorraad waaruit geput wordt in perioden waarin er in de waterkolom een tekort bestaat. Van de dieren in het model wordt grootte en aantal beschreven. Er is per diersoort een aantal cohorten onderscheiden, van larven (klasse 1) tot adulten (laatste klasse). Bij de voortplanting wordt de eerste klasse gevuld en de overige klassen schuiven alle één op, waarbij de voorlaatste klasse met de laatste wordt samengevoegd. In het model kan het aantal klassen variëren, al naar nodig wordt geacht. Voor kleine dieren die zich vaak voortplanten kan één enkele klasse gekozen worden; de dieren hebben dan automatisch een vaste grootte en hiermee gaat de beschrijving voor die dieren over in een ‘ouderwets’ biomassamodel. Worden meerdere cohorten (klassen) verondersteld, dan neemt na de reproductie binnen elk cohort het aantal dieren voortdurend af, hetzij door ‘gewone’ sterfte hetzij door predatie. MORTAL OPGELOST GEADSORBEERD (P, Si,..) GRAAS INSTRALING WATER SEDIMENT
STERFTE, FECES, PSEUDOFECES, EXCRETIE
RESPIRATIE GRAAS TOEVOER AFVOER DESORPTIE ADSORPTIE (P, Si, NH4, CO2,NO3,..) FAUNA ALGEN DETRITUS R ESU SPEN SIE D EPO S IT IE MI N E R A LI S A TI E OP N A M E R ESPR A IT IE
Figuur 13 Schematisch overzicht en korte beschrijving van het EcoWasp‐model. Voor een uitgebreidere toelichting wordt verwezen naar Brinkman (1993), Brinkman & Smit (1993) en Brinkman & Smaal (2003).
1.16 Compartimentnummeringen en menging van watermassa’s
In de gebiedsoverzichten (Figuur 1 en Figuur 4) zijn de hoofdcompartimenten aangegeven. De nummering wordt verwarrend naarmate het aantal compartimenten toeneemt. Daarom is in Tabel 1 en Tabel 2 aangegeven hoe de nummering er feitelijk uitziet. In de ’oude’ indeling komt elk getijdetype voor in elk hoofdcompartiment, maar dat is in de nieuwe indeling niet het geval. De indeling is niet alleen van belang voor de weergave van de resultaten, maar ook is verondersteld dat de waterfase van elk hoofdcompartiment goed gemengd is voor opgeloste stoffen. Deze aanname heeft ook betekenis voor de grootte van de integratiestap: (i) in de ondiepe delen is het effect van processen die zich aan de bodem of aan het atmosfeer/water‐oppervlak afspelen van veel grotere invloed op de waterkolom dan in de diepere delen, én (ii) de watermassa’s in de diepere delen zijn veel groter dan die boven de getijdenplaten. Beide aspecten impliceren een kleine tijdstap voor de numerieke integratie. Gezien het gebruikte transportbeschrijving is het goed te verdedigen om de gehele watermassa in elk hoofdcompartiment als goed gemengd te beschouwen, wat beide genoemde problemen minder groot maakt. Tabel 1 Nummering van hoofd‐ en subcompartimenten bij oude gebiedsindeling (Figuur 1) Hoofdcom‐ partiment Plaat_ hoog Subtidal Diep <‐5m Naam Compartiment H_1 1 7 13 Texelstroom H_2 2 8 14 Wierbalg + Malzin H_3 3 9 15 Doovebalg H_4 4 10 16 Zuidoostrak + Inschot H_5 5 11 17 Vliestroom+ Blauwe Slenk H_6 6 12 18 Westmeep + OostmeepTabel 2 Nummering van hoofd‐ en subcompartimenten bij nieuwe gebiedsindeling (Figuur 4‐ Figuur 8). Zie hier ook dat hoofdcompartimenten 19 en 20 (Figuur 4) de sublitorale compartimenten 94 en 95 (Figuur 7) omvat waarnaar in de scenarioberekeningen verwezen wordt. Hoofdcom‐ partiment Plaat_ hoog Plaat_ midden Plaat_ laag Subtidal Diep <‐5m Naam Compartiment H_1 1 22 49 77 110 Marsdiep H_2 2 23 50 78 111 Balgzand_West H_3 3 24 51 79 112 Balgzand_Oost H_4 4 25 52 80 113 Breehorn H_5 26 53 81 114 DenOever H_6 27 54 82 115 Breezand H_7 28 55 83 116 ZuidOostRak H_8 56 84 117 Lutjeswaard_Oost H_9 29 57 85 118 Lutjeswaard_West H_10 5 30 58 86 119 Texelstroom H_11 6 31 59 87 120 EngelsManGat H_12 7 32 60 88 121 Vogelzwin H_13 8 33 61 89 122 Keteldp_Waardgrnd H_14 9 34 62 90 123 Vlie H_15 10 35 63 91 124 Vlielanderbalg H_16 11 36 64 92 125 BlauweSlenk H_17 37 65 93 126 Inschot H_18 38 66 94 127 Kornwerderzand H_19 12 39 67 95 128 Oosterbierum H_20 13 40 68 96 129 Ballastplaat H_21 14 41 69 97 ZwarteHaan H_22 15 42 70 98 130 TerschelWantij H_23 16 43 71 99 131 TerschelWad H_24 17 44 72 100 132 Oostmeep H_25 18 45 73 101 133 GrootePlaat_Meep H_26 19 46 74 102 134 Jacobsrug_Westmp H_27 20 47 75 103 135 Vliestroom H_28 21 48 76 104 136 Marsd_NearCoast H_29 105 137 Eyer_NearCoast H_30 106 138 Vlie_NearCoast H_31 107 139 Marsdiep_OffCoast H_32 108 140 Eyerland_OffCoast H_33 109 141 Vlie_OffCoast
Modelafregeling: saliniteit en slibgehaltes in de waterkolom
1.17 Inleiding
Voordat biotische processen en grootheden worden ‘aangezet’ moeten eerst de abiotische condities op orde zijn: de verspreiding van zoet water en de mate van uitwisseling met de Noordzeekustzone, en de sedimentatie‐ en bezinking van vast materiaal (ofwel: de uitwisseling tussen bodem en water). Het eerste wordt afgemeten aan het zoutgehalte van het water over de jaren heen en het tweede aan het gehalte aan zwevend stof in elk compartiment. De wijze waarop effecten van wind op resuspensie zijn berekend (die verschillen per subcompartiment) is beschreven in bijlage E1.18 Indeling in achttien compartimenten
Hiervoor wordt verwezen naar eerdere rapportages (Brinkman, 1993; Brinkman & Smit, 1993, Brinkman & Smaal, 2003; Brinkman 2012; Brinkman 2013).1.19 Gebiedsindeling in 141 compartimenten
De resultaten voor de indeling zoals geschetst in Figuur 4 zijn hier weergegeven voor het zoutgehalte en het zwevende slib.1.19.1 Saliniteit
Over het algemeen blijkt dat de modelberekeningen en de data voor die compartimenten waarvoor gegevens beschikbaar zijn vrij overeen te stemmen, op compartiment 77 en 90 na. Daarvoor worden té hoge saliniteiten berekend; de invloed van de kustzone met haar hoge saliniteiten is blijkbaar groter dan met het model berekend wordt. Compartiment 16 (92) geeft een goede overeenkomst, maar in het nabijgelegen compartiment 20 (96) worden juist weer lagere waarden berekend dan gemeten zijn. Bedacht moet worden dat elk compartiment, ondanks dat het kleiner is dan in de grove indeling, toch nog een vrij groot gebied omvat, en dat de meetpunten niet noodzakelijkerwijs ook centraal in een compartiment liggen. Daarnaast speelt een belangrijke rol op welk moment in het getij de bemonsteringen hebben plaatsgevonden. Dat is hier niet nader bekeken. In bijlage D zijn de resultaten in meer detail toegelicht.
1.19.2 Zwevend slib
De dynamiek van zwevend materiaal in de waterkolom maakt een goede afregeling lastig. Opwerveling is een snel proces met een tijdconstante van enkele minuten, en bezinking van vooral zanddeeltjes is eveneens erg snel. Slibdeeltjes, zeker de fijnere, bezinken wat langzamer, maar kunnen in het algemeen toch allemaal ruim binnen een dag bezinken. Omdat het model geen ‘eigen’ berekening van stroming en golven heeft is, en het effect van diepte op de –door wind en stroming gedreven‐ opwerveling dus niet expliciet in de beschrijving is Figuur 14 Chloridegehaltes in de westelijke Waddenzee tussen 1976 en 2010. Rijen 1 en 3: berekende waarden van jaar tot jaar (lijnen) en gemeten waarden (punten). Rijen 2 en 4: alle waarden uitgezet tegen de dag van het jaar. Rode ounten: berekende waarden, blauwe punten: gemiddelde waarde over al de 35 jaar simulaties, anders gekleurde punten: meetwaarde. Compartimenten (naar Figuur 4 en ook Figuur 44): linksboven: compartiment 1 (77), meetwaarden Marsdiep Noord; rechtsboven: compartiment 6 (82); linksonder: compartiment 14 (90); rechtsonder: compartiment 16 (92). Meetwaarden naar RWS (2015).opgenomen, is voor elk deelcompartiment een parameterset gezocht waarbij de waargenomen gehaltes aan zwevend materiaal zo goed mogelijk gereproduceerd worden. Er zijn twee sets basisdata gebruikt voor deze afregeling: 1) de MWTL‐metingen van Rijkswaterstaat en 2) berekende waarden door Deltares; in hun modellen zijn golven en stroming wél geïmplementeerd. De resultaten van Deltares zijn gebruikt voor een eerste afregeling, waarbij een geautomatiseerde parameterschatting is toegepast. Dit is in bijlage E toegelicht, waarin ook de gebruikte set vergelijkingen is vermeld. Vervolgens is aan de hand van de MWTL‐metingen nog gekeken in hoeverre er grote verschillen met de vorige data voorkwamen, en zo ja, dan zijn de betreffende parameters met de hand nog bijgesteld. Dit leidde tot de resultaten zoals in Figuur 16 zijn weergegeven. In Figuur 16 is geïllustreerd wat het verschil is tussen de eerste afregeling (op Deltares‐data) en de verandering na de aanpassingen op de MWTL‐data. Vooral de extreem hoge waarden die eerste aan de Friese kust werden berekend zijn hierdoor wat afgezwakt.
Figuur 15 Berekende en gemeten gehaltes zwevend stof in een aantal compartimenten (voor nummering zie Figuur 7 (en Figuur 44 in bijlage E). Links: jaren 1998‐2003; rechts: idem, maar met de dag van het jaar als X‐as.
Figuur 16 Gemiddelde gehaltes aan zwevend slib in de Waddenzee en Noordzee‐kustzone. Boven: berekend door Deltares voor de eerste drie maanden van 2009. Onder: na schatting van de resuspensieparameters aan de hand van de Deltares‐berekeningen én RWS‐MWTL‐data (RWS, 2015) berekend door EcoWasp voor de periode 1998‐2003. De schalen (=kleuren) verschillen; de Deltares‐waarden zijn in het algemeen hoger dan de door EcoWasp geproduceerde waarden.
Resultaten indeling met zes hoofdcompartimenten
1.20 Inleiding, doorgerekende varianten
Oorspronkelijk was het de opzet om een scala aan slibverspreidings‐ en baggerscenario’s door te rekenen op hun effecten op primaire en secundaire productie. Uiteindelijk –waarbij de beschikbare tijd de doorslag gaf‐ is voor een zeer beperkte rekensessie gekozen: een standaardsituatie, een waarbij alleen in een deel van het gebied (Blauwe Slenk) een toename van het slibgehalte met 25% of een afname met 20% en een waarbij diezelfde veranderingen zich in het hele gebied zouden voordoen. In de ‘oude’ indeling (Figuur 1) betreft “Blauwe Slenk” hoofdcompartiment 4, in de ‘nieuwe’ indeling (Figuur 4) betreft dat hoofdcompartimenten 19 en 20 (verder vooral aangeduid met de nummers van de sublitorale subcompartimenten 95 en 96; zie ook Figuur 7).1.21 Oude indeling, resultaten inclusief begrazing door macrofauna
en microzooplankton, geen veranderde slibgehaltes
1.21.1 Inleiding
Allereerst is een overzicht gegeven van enkele resultaten van de simulatie voor de gehele periode 1976‐2010, en deels, voor de periode 2001‐2010. Deze worden zo mogelijk vergeleken met meetwaarden en patronen voor de westelijke Waddenzee.1.21.2 Overzicht simulatieresultaten 1976‐2010
Fosfaat is een nutriënt dat door alle organismen wordt opgenomen. Daarnaast komt het voor als vast materiaal (meestal ingesloten in carbonaten en/of oxides) en het adsorbeert aan vast materiaal zoals vooral ijzer (III)‐(hydr)oxides en aluminium(hydr)oxides (Breeuwsma, 1973; Van Riemsdijk, 1979; Brinkman & Van Raaphorst, 1986). De laatste zijn vaak onderdeel van klei. In het model is adsorptie gekoppeld aan FeOOH. De opname van fosfaat door fytoplankton speelt sterk in het voorjaar, en dan wordt dan ook steevast de snelste afname van de concentraties gemeten en berekend. Later in het jaar vindt een stabilisatie van het fytoplanktongehalte plaats, waarbij groei van de algen en begrazing door schelpdieren met elkaar in evenwicht zijn. Door desorptie van fosfaat in de bodem en afbraak van afgestorven organisch materiaal in de bodem en afgifte aan de waterfase nemen in de loop van de zomer en het najaar de fosfaatgehaltes in de waterfase weer toe. Gemeten en berekende waarden voor de hele periode 1976‐2010 zijn in Figuur 54 weergegeven, en voor de periode 2001‐2010 alleen in Figuur 55 (beide in bijlage E). De afname van het gehalte vanaf begin jaren ’80 tot nu (met als grootste daling tussen 1982 en 1992) is het meest bekend en opvallend. Nadien is de afname gering, moeilijker te herkennen, maar nog wel zeker aanwezig. De Ortho‐fosfaatmeetwaarden worden in het algemeen gevolgd, maar vooral in de jaren ’80 zijn de berekende zomergehaltes lager dan ze gemeten zijn.
Figuur 17 Berekende jaarpatronen van fosfaat, silicaat, nitraat en algenbiomassa over de gehele periode 1976‐2010. Gemiddelde waarden voor de gehele westelijke Waddenzee (Figuur 1). Rood: alle berekende waarden, blauw: gemiddelde waarden over de gehele periode 1976‐2010. Deze zijn per periode van vijf dagen berekend. Vergelijk met meetwaarden (Figuur 18).
Het seizoenspatroon over de gehele periode 1976‐2010 is weergegeven in Figuur 17, en dat patroon kan vergeleken worden met het gemeten patroon zoals in Figuur 18 is gegeven. Nitraat (NO3‐) komt alleen in opgeloste, anorganische vorm voor. Het dient als nutriënt voor alle levende componenten, én als electronacceptor bij oxidatieprocessen in vooral de bodem. Bij dat laatste proces (denitrificatie) ontstaat atomair stikstof (N2) als product, waardoor het uit het systeem verdwijnt. Anders dan bij fosfaat en silicaat (zie hieronder) worden de laagste nitraatgehaltes berekend (Figuur 17) en waargenomen (Figuur 18) in de zomermaanden. Nitraat Figuur 18 Gemeten jaarpatronen van fosfaat, silicaat, nitraat en algenbiomassa over de gehele periode 1976‐ 2005. Waarden zijn voor Doovebalg West (Figuur 9). Vergelijk met berekende waarden Figuur 17. De eenheden van beide figuren verschillen: fosfaat 0‐0.004 mol P m‐3 komt overeen met 0‐ 0.12 mg P l‐1, silicaat 0‐0.05 mol Si
m‐3 komt overeen met 0‐ 1.4 mg Si l‐1, 0‐0.15 mol N m‐3 komt overeen met 0‐ 2.1 mg N l‐1, en 0‐30 g algen‐
Gemeten en berekende waarden voor de hele periode 1976‐2010 voor de DooveBalg West (compartiment 3 in Figuur 1) en Blauwe Slenk (compartiment 6 in Figuur 1) zijn in Figuur 54 weergegeven, en voor de periode 2001‐2010 alleen in Figuur 55 (beide in bijlage E). Vanaf begin jaren ’80 tot nu is een lichte daling te herkennen maar die is veel geringer dan die voor ortho‐fosfaat. In het algemeen zijn de berekende gehaltes vooral voor de zomermaanden te hoog in compartiment 3 en die voor de winterwaarden in compartiment 4. Ammonium (NH4+) komt voor als opgeloste vorm en in alle organische stof. Het dient als nutriënt voor alle levende componenten, en komt vrij bij alle afbraakprocessen. Door oxidatie (via nitriet NO2‐) kan weer nitraat gevormd worden (nitrificatie), een proces dat in de wintermaanden beduidend langzamer verloopt dan in de zomer wanneer de temperaturen hoger zijn. Ammonium geldt als een lastig te modelleren stof. De laagste ammoniumgehaltes worden berekend en waargenomen in de zomermaanden (Figuur 54 en Figuur 55; hierin staan alleen compartimenten 3 en 4, zie Figuur 1). Silicaat komt in het model voor in opgeloste vorm, en als onderdeel van de diatomeeënschalen. Vast silicaat (zand en kleimaterialen) wordt in het model als inert beschouwd: er vindt geen omzetting plaats. Opgelost silicaat heeft adsorberende eigenschappen die lijken op die van fosfaat (zie o.m. Sigg, 1979; Brinkman & Van Raaphorst, 1986). In het model vindt silicaatadsorptie plaats aan ijzeroxiden (als FeOOH weergegeven in het model). Na afsterven van diatomeeën komt silicaat weer vrij, wat niet zozeer een biochemisch proces is maar meer een chemisch: de diatomeeënschaaltjes lossen weer op (Werner, 1977). In de zomer is de vraag naar silicaat kleiner dan in het voorjaar (als de bloei op gang komt) vanwege de veel sterkere begrazing door schelpdieren; dit is in het silicaatpatroon terug te vinden als een toename die al vrij snel na de voorjaarspiek op gang komt. Dit lijkt op dat van fosfaat, al is de toename bij fosfaat wat sneller vanwege de temperatuurseffecten. In de berekende waarden (Figuur 17) is dit patroon minder sterk dan in de meetwaarden (Figuur 18). Chlorofyl‐a is geen variabele die dynamisch berekend wordt is afgeleid uit de gesimuleerde algenbiomassa (AFDM) en een omrekeningsfactor (0.012 g chla g‐1 AFDM voor niet‐diatomeeën, en 0.009 g chla g‐1 AFDM voor diatomeeën). Jaarwaarden voor periode 1976‐2010 en 2001‐201 zijn gegeven in Figuur 56 (bijlage E); berekende en gemeten seizoenswaarden zijn weergegeven in Figuur 17 en Figuur 18. Enigszins parallel aan het verloop van het fosfaatgehalte neemt ook het berekende chlorofyl‐gehalte af tussen 1980 en 1990. Daarna is het vrij stabiel, al zijn de jaar‐tot‐jaar verschillen soms aanzienlijk. Afgezien van de periode vóór 1990 komen berekende waarden zowel in absolute zin als in seizoenspatroon overeen met de meetwaarden, al zijn er wel degelijk verschillen. De variatie bij kort op elkaar volgende metingen is soms groot, en dat is in de simulatie in het algemeen niet terug te vinden. Dat geldt ook voor de soms hoge of lage meetwaarden, die hier en daar op Ammonium Silicaat Chlorofyl‐a
uitschieters lijken. De berekende waarden vóór 1990 zijn bepaald hoger dan de gemeten waarden. Dit is vermoedelijk gekoppeld aan een erg hoog schelpdierenbestand in die tijd (hoger dan gesimuleerd in de huidige berekeningen), wat leidde tot een grote graasdruk (zie o.m. Brinkman 2013, waarin De Vooijs (NIOZ, pers.comm.) wordt aangehaald), en een relatief lage primaire productie (Cadée & Hegeman, 2002). Berekende schelpdierbestanden voor de gehele periode 1976‐2010 zijn weergegeven in Figuur 19, waarbij het model een grote variatie berekent over het jaar. Mogelijk is dit wat aan de hoge kant; het is bekend dat het verschil tussen de maximale individuele massa van een schelpdier in het najaar en die ná de winter een factor 2 kan bedragen. Omdat gedurende een winter vaak ongeveer 1/3 van de schelpdieren wordt weggegeten en dit verlies inclusief de herfst mogelijk nog wat hoger is, lijkt een factor 3 als verschil tussen maximum en minimum bestand heel plausibel. Het model berekent in de meeste jaren een verschil van een factor 4. De berekende totale schelpdiersterfte, en dat is inclusief de sterfte in de allervroegste stadia, is van de orde van 30‐40 Mkg AFDM j‐1 en daarmee licht boven de gemiddelde biomassa. Ofwel: er wordt Schelpdierbestanden en ‐activiteit
Figuur 19 Faunabestanden, totale sterfte van fauna en graasdruk in de westelijke Waddenzee. De graasdruk wordt voor het allergrootste deel bepaald door microzooplankton; schelpdieren nemen in de modeluitkomsten ongeveer 20% voor hun rekening. Sterfte is de optelsom van alle afgestorven fauna, alle grootte samengenomen. Wat de
bestanden betreft: 20 g AFDM m‐2 komt overeen met 26 Mkg AFDM in de gehele westelijke Waddenzee en 520 Mkg
versmassa (vlees + schelp), gebruikmakend van omrekenfactoren: 5 voor AFDM ‐> vleesmassa, en 4 voor vleesmassa ‐> gehele schelpdier.
meer voedsel geproduceerd voor predatoren dan aan biomassa aanwezig is. Deze predatoren betreft dan elke mogelijke soort, van de kleinste garnalen tot grote vogels als Scholeksters of Eiders. In de nu uitgevoerde berekeningen is geen verlies door visserij opgenomen, anders dan verborgen in deze schelpdiersterfte. Met andere woorden: de schelpdiervisserij, die 2 tot 5 Mkg AFDM omvat moet in mindering worden gebracht op het genoemde getal om een schatting te geven wat andere Waddenzee‐organismen kunnen opeten. De graasdruk die berekend is wordt voor het grootste deel bepaald door microzooplankton, dat graast op picofytoplankton. Schelpdieren nemen ongeveer ¼ daarvan voor hun rekening. In Figuur 20 is de dagelijkse bruto en nette primaire en de bruto secundaire productie weergegeven. Het verschil tussen bruto (de aanmaak van organische stof) en de netto productie (de som van bruto productie en respiratieverliezen) is aanzienlijk. Dit verschil wordt altijd groter naarmate er meer beperkende factoren voor de groei aanwezig zijn: hoe dieper het water, hoe troebeler, hoe minder nutriënten voorradig des te kleiner wordt de bruto productie terwijl de respiratieverliezen in het model onafhankelijk van die omstandigheden zijn. Primaire en secundaire productie
Figuur 20 Bruto en netto primaire en bruto secundaire productie in de westelijke Waddenzee gesommeerd over perioden van 5 dagen, zoals berekend met het model (eenvoudige schematisatie).
1.21.3 Jaargemiddelden voor de periode 2001‐2010
Een overzicht van de jaarlijkse primaire productie, van de biomassa van schelpdieren en sterfte van alle fauna samen is gegeven in Figuur 21. Beide schelpdierfiguren hierin geven nog eens aan dat volgens de modelberekeningen de totale jaarlijkse sterfte iets groter is dan de gemiddelde biomassa. Dit vindt vooral plaats (zie ook Figuur 19) in de periode ná de reproductie, en meer precies: de periode waarin vestiging op het sediment plaats vindt. In het model wordt dat veroorzaakt door i) de aanname dat maar 10% van de schelpdierlarven die zich vestigen op de bodem daadwerkelijk dat proces overleeft, en ii) de beschrijving van sterfte in het model: die is het grootst als het dier het kleinst is. De groei vlak na de vestiging op de wadbodem kan weliswaar sterk zijn, maar de voedselvoorziening is in die periode meestal niet erg goed door de hoge graasdruk zelf (zie Figuur 19) en de nutriëntvoorziening (vooral het stikstofgehalte is in deze periode laag, zie Figuur 17 en Figuur 18). Figuur 21 Jaarlijkse bruto primaire productie 2001‐2010 (boven), gemiddelde schelpdierbiomassa (midden) en gesommeerde sterfte van fauna (onder) voor westelijke Waddenzee. Rode punten in bovenste figuur geven productieschattingen weer van Philippart et al (2007).
1.22 Effecten veranderde slibgehaltes bij de eenvoudige
gebiedsschematisatie
1.22.1 Inleiding
In het volgende wordt kort besproken welke veranderingen berekend zijn in primaire productie, faunabiomassa en productie van voedsel voor predatoren op fauna. Ook wordt kort ingegaan op de onderliggende mechanismen. Zoals al aangegeven zijn er acht scenario’s doorgerekend: +25 en ‐20 % slib (alle deeltjes < 63 µm) in óf alleen in compartiment 4 óf het hele westelijke Waddengebied. Voor elk is eerst berekend alsof de veranderingen de héle periode na 2002 betreft, en daarna is de berekening nog eens uitgevoerd met de aanname dat vanaf 2008 weer de oude toestand (dus zonder veranderd slibgehalte) in trad.1.22.2 Doorgerekende scenario’s
In Tabel 3 is weergegeven welke scenario’s zijn doorgerekend. Zoals eerder vermeld is éérst de periode 1976‐2001 berekend, waarbij ook nog eens voor het eerste jaar 1976 een flinke instelperiode is aangehouden (de jaren 1976‐1977 zijn meerdere keren doorgerekend – bijna 40 keer‐, met het eindresultaat steeds weer als nieuwe begininstelling). Zodoende wordt voorkomen dat veranderingen aan een begintoestand moeten worden toegeschreven die zelf nog niet op ‘evenwicht ‘ is. Tabel 3 Overzicht van doorgerekende veranderingen voor de eenvoudige gebiedsschematisatie. Alle simulaties lopen van 2001/01/01 – 2010/12/31. Bij de basisberekening is de gehele simulatieperiode genoemd, bij de overige berekeningen alleen de periode waarin de afwijking (meer of minder troebelheid) optreedt.Afkorting Wat Waar Periode
T00 basis WWZ 2001/01/01 ‐ 2010/12/31 T080_04 20% verlaging gehalte anorganisch materiaal Compartimenten 4, 10 en 16 (plaat, sublitoraal, geul) 2003/01/01 ‐ 2010/12/31 T080a_04 2003/01/01 – 2007/12/31 T080_all Hele WWZ 2003/01/01 ‐ 2010/12/31 T080a_all 2003/01/01 ‐ 2007/12/31 T125_04 25% verhoging gehalte anorganisch materiaal Compartimenten 4, 10 en 16 (plaat, sublitoraal, geul) 2003/01/01 ‐ 2010/12/31 T125a_04 2003/01/01 ‐ 2007/12/31 T125_all Hele WWZ 2003/01/01 ‐ 2010/12/31 T125a_all 2003/01/01 ‐ 2007/12/31 Zoals gezegd betreft elk scenario een verhoging van 25% cq verlaging met 20% van de troebelheid veroorzaakt door slibdeeltjes (alles < 63 µm). Omdat lichtuitdoving niet alléén door slibdeeltjes wordt veroorzaakt maar ook door detritus en algen, waarvan op hun beurt de gehaltes ook weer afhankelijk zijn van de berekende productie‐ en afbraak, is in Figuur 22 weergegeven wat in een van de compartimenten (in dit geval compartiment 10, dat is het sublitorale deel van hoofdcompartiment 4,
