Voordelta
AG Brinkman
Rapport C053/15
IMARES Wageningen UR
Institute for Marine Resources & Ecosystem Studies
Opdrachtgever: Rijkswaterstaat Water, Verkeer en Leefomgeving Postbus 17 8200 AA Lelystad Publicatiedatum: 2015 september 04IMARES 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 format ten behoeve van citaties: Brinkman, A.G. (2015) Voorstel draagkrachtmodel Zwarte Zee‐eend in de Voordelta. IMARES Rapport C053/15. Foto voorblad: © Bert Brinkman
Postbus 68 Postbus 77 Postbus 57 Postbus 167
1970 AB IJmuiden 4400 AB Yerseke 1780 AB Den Helder 1790 AD Den Burg Texel Tel: +31 (0)317 48 09 00 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 Fax: +31 (0)317 48 73 62 E‐Mail: imares@wur.nl 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 www.imares.wur.nl © 2014 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
Inhoudsopgave ... 3 Samenvatting ... 5 Dank ... 6 1 Inleiding ... 7 2 Kennisvraag ... 9 2.1 Kennisvraag 2 uit het Monitoring‐ en EvaluatieProgramma (MEP) ... 9 2.2 De auditcommissie ... 10 2.3 De kennisvraag voor het komende traject ... 11 2.4 De vragen die nu voorliggen ... 12 2.5 De rapportindeling ... 12 3 Verkenning ... 15 3.1 Inleiding ... 15 3.2 Voedselaanwezigheid, voedselbeschikbaarheid en voedselbehoefte ... 15 3.3 Voedselproductie ... 16 3.4 Effecten van verstoring ... 17 3.5 Conclusie ... 17 4 Wat is de toegevoegde waarde van draagkrachtmodellering? ... 19 5 Modelmethoden ... 21 5.1 Inleiding ... 21 5.2 Modellering van de voedselbehoefte van Zwarte Zee‐eenden ... 21 5.2.1 Algemeen ... 21 5.2.2 Energiekosten van een Zwarte Zee‐eend ... 21 5.2.3 Energieopname van een Zwarte Zee‐eend en prooipreferentie ... 23 5.2.4 Het model Eider en mogelijk gewenste aanpassingen of nadere beschouwingen ... 25 5.3 Modellering van effecten van verstoring ... 29 5.4 Modellering van voedselproductie ... 30 5.4.1 Algemeen ... 30 5.4.2 Uitwisseling tussen Voordeltagebied en de omliggende Noordzee ... 31 5.4.3 Slibgehaltes in de waterkolom ... 31 5.4.4 Berekening primaire productie in hetzelfde stromingsgrid ... 315.4.5 Vergroving van het grid en gecombineerde berekening van primaire en secundaire productie, met grootteverdeling voor schelpdieren ... 34 5.4.6 Optie: implementeer DEB‐berekeningen in EcoWasp ... 37 5.4.7 Optie: gebruik habitatmodellen voor (betere) ruimtelijke verdeling ... 37 5.5 Optie: koppeling van de berekening van secundaire productie en de berekeningen voor een Zwarte Zee‐eenden populatie ... 37 5.6 Optie: toepassing ERSEM ... 37 5.7 Conclusies ... 37 6 Databehoefte ... 41 6.1 Inleiding ... 41 6.2 Energiekosten van een Zwarte Zee‐eend ... 41 6.3 Energieopname van een Zwarte Zee‐eend en prooipreferentie ... 41 6.4 Voedselbeschikbaarheid ... 41 6.5 Verstoring ... 41 6.6 Modellering van voedselproductie ... 42 6.6.1 Morfologie van het gebied ... 42 6.6.2 Stromingsdata ... 42 6.6.3 Slibgehaltes in de waterkolom ... 42 6.6.4 Berekening primaire productie in hetzelfde stromingsgrid ... 42 6.6.5 EcoWasp‐berekeningen ... 42 6.6.6 Optie: implementeer DEB‐berekeningen in EcoWasp ... 43 6.6.7 Optie: gebruik habitatmodellen voor (betere) ruimtelijke verdeling ... 43 6.7 Optie: koppeling van de berekening van secundaire productie en de berekeningen voor een populatie Zwarte Zee‐eenden ... 43 6.8 Conclusies ... 43 7 Conclusies ... 47
Referenties ... 49 Bijlage A Tekst auditrapportage mbt MEP‐vraag 2 ... 51 Kwaliteitsborging ... 55 Verantwoording ... 57
Samenvatting
In het voorliggende voorstel wordt besproken hoe de draagkracht van de Voordelta voor Zwarte Zee‐ eenden met behulp van modelberekeningen onderzocht kan worden, en welke gegevens daarvoor nodig zijn. De aanleg van de 2e Maasvlakte (MV‐II) had als een van de gevolgen dat een deel van de foerageergebieden van een aantal zeevogelsoorten verloren ging, waaronder Zwarte Zee‐eend. Ter compensatie is in de 900 km2 grote Voordelta onder andere een 250 km2 grootbodembeschermingsgebied (BBG) ingesteld. In een deel van dit gebied is bodemberoerende visserij niet meer toegestaan, waarbij verwacht werd dat de voedselsituatie voor de genoemde soorten zodanig zou verbeteren dat hiermee het verlies van de foerageergebieden op zijn minst gecompenseerd zou worden. Onderzoek naar de effecten van de compensatiemaatregelen zijn gerapporteerd door Prins et al (2014). De review van dit rapport door een auditcommissie (Beukema et al, 2014) bevat een aantal kritische opmerkingen en aanbevelingen voor verbeteringen, waarvan de meest relevante voor het voorliggende rapport is dat aanbevolen werd de voedselsituatie voor de Zwarte Zee‐eend nader te onderzoeken met behulp van een draagkrachtmodel waarin voedselbehoefte, voedselsituatie en effecten van verstoring zijn verwerkt. In het voorliggende rapport is allereerst aangegeven wat verwacht mag worden van een benadering via modellen: wat levert draagkrachtmodellering op? Beargumenteerd wordt dat het berekenen van energiebudgetten van de eenden informatie oplevert aan de hand waarvan kan worden vastgesteld of de voedselbeschikbaarheid voldoende is om een individu van voldoende voedsel te voorzien. Dat kan dan ook op de populatie worden betrokken: hoe groot kan de eendenpopulatie zijn die in zijn geheel nog voldoende voedsel kan vinden. Daarnaast is aangegeven dat het meenemen van verstoringseffecten in een dergelijke berekening van belang is om inzicht te krijgen wat verstoring betekent voor een individuele eend: kan de eend ondanks de verstoringen nog steeds voldoende voedsel bemachtigen? Geconcludeerd is dat dit type berekeningen zinvol lijkt gezien de vraagstelling. Daarnaast kan ook de productie van voedsel berekend worden. Geconcludeerd is dat dit tweede type berekeningen op dit moment minder zinvol lijken gezien de omvang van de schelpdierpopulatie gerelateerd aan aantal Zwarte Zee‐eenden dat jaarlijks aanwezig is. We stellen voor om steeds een keuze te maken volgens een getrapte benadering. Verschillende modelfasen worden achtereenvolgens uitgevoerd, zodat steeds een gefundeerde keuze kan worden gemaakt óf een volgende modelstap noodzakelijk is of niet. Dit hoeft natuurlijk niet tot op het fijnste niveau worden uitgevoerd: op voorhand kan al voor de inzet van meer dan een
modelinstrumentarium of –opzet gekozen worden. Deze keuze is in dit document bewust nog niet gemaakt. In de nu voorgestelde aanpak is allereerst voorzien in de berekening van de voedselbehoefte van een populatie Zwarte Zee‐eenden, en dat af te zetten tegen de beschikbare hoeveelheid voedsel. In een tweede stap –die ook zonder meer noodzakelijk lijkt‐ moet de invloed van verstoringen worden meegenomen. Mocht blijken dat de voedselbeschikbaarheid ruim voldoende is, dan zijn volgende stappen wat betreft de berekening van voedselproductie minder relevant geworden. In het andere geval is het wél zinvol om na te gaan of de productie van voedsel groot genoeg kan zijn. Daartoe dienen eveneens modelberekeningen, waarbij fysische modellen het transport binnen de Voordelta en dat tussen de Voordelta en de omliggende gebieden moeten leveren. Berekeningen met een ecosysteemmodel moeten informatie geven over de productie van geschikte prooidieren. Hierbij is de grootte‐ontwikkeling een belangrijke karakteristiek. Omdat ruimtelijke aspecten niet alleen een rol spelen bij het voedsel zoeken van de eenden, maar ook van belang zijn bij de berekening van voedselproductie, kan het erg zinvol zijn met behulp van habitatgeschiktheidanalyses beter inzicht te krijgen waar de meeste voedselproductie kan plaatsvinden (of de beste overleving van prooidiersoorten).
Dank
Tineke Troost en Theo Prins (Deltares), Ingrid Tulp en Mardik Leopold en Johan Craeymeersch (IMARES) leverden waardevolle aanvullingen en opmerkingen.
1 Inleiding
De aanleg van de 2e Maasvlakte (MV‐II) had als een van de gevolgen dat een deel van de foerageergebieden van een aantal zeevogelsoorten verloren ging, waaronder Zwarte Zee‐eend, Grote Stern en Visdief. Om dit verlies te compenseren is een aantal maatregelen genomen, waaronder het instellen van een bodembeschermingsgebied (BBG) in de Voordelta. De Voordelta zelf is ongeveer 90.000 ha groot (900 km2), waarvan het BBG ongeveer 25.000 ha (250 km2) beslaat. In dit BBG is een deel van de bodemberoerende visserij niet meer toegestaan, waarbij verwacht werd dat de voedselsituatie voor de genoemde soorten zodanig zou verbeteren dat hiermee het verlies van de foerageergebieden op zijn minst gecompenseerd zou worden. De ontwikkelingen in de Voordelta wat betreft vis‐ en bodemfauna en aantallen van de genoemde vogelsoorten zijn gevolgd gedurende de jaren 2009‐2013, waarin de aanleg van MV‐II zijn beslag kreeg. Samen met waarnemingen uit de er aan voorafgaande periode (2004‐2007) kon een analyse worden gemaakt van de veranderingen voor (T0) en tijdens (T1) de aanleg. De bevindingen van het onderzoek, dat door meerdere instituten is uitgevoerd, zijn gerapporteerd door Prins et al (2014). De review van dit rapport door een auditcommissie (Beukema et al, 2014) bevat een aantal kritische opmerkingen en aanbevelingen voor verbeteringen. De meest relevante voor het voorliggende rapport is dat aanbevolen werd de voedselsituatie voor de Zwarte Zee‐eend nader te onderzoeken met behulp van een draagkrachtmodel waarin voedselbehoefte, voedselsituatie en effecten van verstoring zijn verwerkt. In het voorliggende stuk zijn de mogelijkheden daartoe beschreven, welke acties daarvoor moeten worden ondernomen, welke extra kennis vergaard moet worden en welke data noodzakelijk dan wel gewenst zijn.2 Kennisvraag
2.1 Kennisvraag 2 uit het Monitoring‐ en EvaluatieProgramma
(MEP)
Kennisvraag 2 uit het MEP In het MEP wordt de vraag met betrekking tot de Zwarte Zee‐eend als volgt geformuleerd: Wordt het verlies aan foerageergebied van de Zwarte Zee‐eend als gevolg van de aanleg en het gebruik van Maasvlakte 2 voldoende gecompenseerd? Hierbij zijn de volgende deelvragen geformuleerd: a) Leidt het instellen van het bodembeschermingsgebied tot een gelijkblijvende potentiële functie van de Voordelta voor de Zwarte Zee‐eend in termen van voedselbeschikbaarheid? i. Treden veranderingen op in verspreidingspatronen en het aantal vogeldagen van de Zwarte Zee‐eend t.o.v. de situatie vóór de aanleg van Maasvlakte 2? ii. Zijn deze veranderingen toe te schrijven aan (veranderingen in) de voedselbeschikbaarheid (zie 2a) of zijn andere factoren van (groter) belang? b) Draagt het instellen van de rustgebieden specifiek voor de Zwarte Zee‐eend bij aan een gelijkblijvende potentiële functie van de Voordelta als foerageer‐ en rustgebied? i. Treden verandering op in verspreidingspatronen en het aantal vogeldagen van de Zwarte Zee‐eend t.o.v. de situatie vóór de aanleg van Maasvlakte 2? ii. Zijn deze veranderingen toe te schijven aan de aanwezigheid van de rustgebieden die voor Zwarte Zee‐eenden zijn ingesteld of ook aan andere factoren? Toelichting uit het MEP Het uitgevoerde monitoringprogramma richt zich op het vaststellen van de aantallen Zwarte Zee‐ eenden in winter en voorjaar, en op het gebiedsgebruik door de eenden, als primaire maat. Tegelijkertijd worden menselijke activiteiten in de rustgebieden gemonitord. Veranderingen in voedselbeschikbaarheid worden bepaald door de biomassa van, voor de eenden geschikte en beschikbare, schelpdieren vast te stellen. Ook worden externe factoren, zoals ontwikkelingen in de NW Europese populatie van Zwarte Zee‐eenden, in beschouwing genomen. De vragen die centraal staan, zijn hoe het voedselaanbod voor Zwarte Zee‐eenden zich ontwikkelt in het bodembeschermingsgebied ten opzichte van referentiegebieden, en hoe de aantallen Zwarte Zee‐eenden en het gebiedsgebruik door de eenden zich ontwikkelen in relatie tot het voedselaanbod en de vermindering van verstoring door het instellen van de rustgebieden. Oordeel auditcommissieDe antwoorden die in de uiteindelijke rapportage gegeven zijn, werden door de auditcommissie als niet voldoende gekwalificeerd om conclusies te kunnen trekken over de effectiviteit van het instellen van de rustgebieden.
2.2 De auditcommissie
De auditcommissie schreef wat dit betreft in haar rapport: “Het uitgevoerde monitoringprogramma is er primair op gericht te kunnen vaststellen of de aantallen Zwarte Zee‐eenden in het bodembeschermingsgebied toenemen en of dit verklaard kan worden uit een toename van de voedselbeschikbaarheid (schelpdieren). Daarnaast wordt nagegaan in hoeverre het gebiedsgebruik van deze eenden verandert in relatie tot het instellen van rustgebieden, hetgeen tot minder verstoring door recreatie en scheepvaart zou moeten leiden. Er wordt echter niet aangegeven welke maatregelen t.a.v. het beperken c.q. reguleren van recreatie en scheepvaart in de concentratiegebieden van de Zwarte Zee‐eend zijn genomen, opdat de soort optimaal kan profiteren van het voedselaanbod. Ook wordt niet aangegeven in hoeverre de inrichting van de rustgebieden (met vaste locaties) aansluit bij de eventueel van jaar op jaar variabele positie van de concentratiegebieden van de Zwarte Zee‐eend; dit raakt direct aan de beoordeling van de effectiviteit van het instellen van de rustgebieden. Deze beoordeling is nu niet goed mogelijk. In de paragraaf ‘Interpretatie’ staat dat het grootste deel van de Zwarte Zee‐eenden in de Voordelta buiten de rustgebieden verblijft. In paragraaf ‘Conclusie’ staat dat de rustgebieden slechts in beperkte mate worden gebruikt; de Zwarte Zee‐eenden verblijven voornamelijk in gebieden met weinig verstoring, maar deze uitspraak wordt niet statistisch onderbouwd. Een en ander roept de vraag op welke omgevingsvariabele voor de vogels de belangrijkste is. De uitgevoerde statistische analyse geeft hierop onvoldoende antwoord; zie § 7.2 in de(..) audit. Er wordt gesteld dat de verschillen in aantallen Zwarte Zee‐eenden in de Voordelta, in ieder geval deels, veroorzaakt worden door verschillen in het voedselaanbod. Dit maakt niet duidelijk of hierbij gedoeld is op ruimtelijke dan wel temporele (jaar‐op‐jaar) verschillen. Wel wordt aangegeven dat de aantallen Zwarte Zee‐eenden in de Voordelta beïnvloed kunnen worden door hoe deze vogels verspreid zijn over het gehele kustgebied tussen Noord‐Frankrijk en Denemarken. Maar niet is geanalyseerd in hoeverre de aantallen in de Voordelta (negatief) gecorreleerd zijn met bijv. de aantallen in de noordelijke Waddenzee. Nu blijft de mogelijke invloed van kleine veranderingen in de verspreiding van de populatie op de aantallen in de Voordelta wat in de lucht zweven. Bij wijze van conclusie wordt gesteld dat er sinds de aanleg van de Tweede Maasvlakte en het instellen van het bodembeschermingsgebied en de rustgebieden geen verandering is opgetreden in de potentiële functie van de Voordelta, noch in voedselbeschikbaarheid, noch in verstoring. Deze conclusie kan zo niet getrokken worden omdat een uitspraak over potentiële functies alleen gebaseerd kan zijn op het resultaat van een modellering van de draagkracht voor de Zwarte Zee‐eend in relatie tot voedselaanbod en verstoring. Een dergelijke draagkrachtmodellering is hier niet uitgevoerd. Een conclusie die wel kan worden getrokken is dat er geen trend waarneembaar is in het aantal vogeldagen in het gebied, hetgeen mede samenhangt met de grote verschillen tussen de jaren. Die grote jaarlijkse verschillen maken het moeilijk om een statistische trend of trendbreuk aan tetonen. Wel is duidelijk dat de compensatiemaatregelen slechts weinig van doen hebben met het ontbreken van een trend in het aantal vogeldagen, ten eerste omdat er geen aanwijzingen zijn dat instelling van het bodembeschermingsgebied tot een verbetering van het voor eenden beschikbare voedselaanbod heeft geleid, en ten tweede omdat de eenden maar zeer beperkt gebruik maken van de ingestelde rustgebieden. De Auditcommissie is van mening dat de bewijsvoering dat het instellen van rustgebieden een zinvolle maatregel is ter vergroting van de betekenis van de Voordelta voor de Zwarte Zee‐eend voorlopig ontbreekt (zie ook § 7.2 van de auditrapportage).” In het monitoringeindrapport (Prins et al, 2014) wordt nog opgemerkt dat: “Voor de Zwarte Zee‐eend is het waarschijnlijk dat factoren buiten de Voordelta in belangrijke mate bepalend zijn voor het feit of de eenden in grote aantallen in het gebied verblijven in winter en voorjaar. Modelontwikkeling, waarmee de draagkracht van de Voordelta gebied voor zwarte zee‐ eenden beter ingeschat kan worden, kan bijdragen aan een beter inzicht in de factoren die bepalend zijn voor de functie van de Voordelta als foerageer‐ en rustgebied. Dit vraagt echter ook om meer kennis over de cruciale parameters in zo’n model, zoals het belang van verschillende voedselbronnen, de bereikbaarheid daarvan en een nadere kwantificering van de effecten van verstoring. In 2014 wordt een studie uitgevoerd naar de haalbaarheid van deze modelontwikkeling. Daarbij moet niet uit het oog worden verloren dat een model dat de draagkracht van de Voordelta beschrijft, alleen de potentie van de Voordelta beschrijft. Of Zwarte Zee‐eenden daadwerkelijk in de Voordelta verblijven, hangt ook af van de afweging van de geschiktheid van de Voordelta ten opzichte van andere kustgebieden. Kennis over de factoren die daarbij een rol spelen is onvoldoende beschikbaar.”
2.3 De kennisvraag voor het komende traject
Naar aanleiding van het auditrapport ligt voor een vervolgtraject de vraag om een draagkrachtmodellering uit te voeren voor de Zwarte Zee‐eend in relatie tot voedselaanbod en verstoring. Doel is om te onderzoeken of de huidige maatregelen voldoende zijn om het verlies aan voedselgebieden door de aanleg van MV‐II te compenseren. In de “Aangepaste offerte PMR‐NCV 2014” (Van der Kolff et al, 2014) is een en ander als volgt geformuleerd:“De MEP vragen in het kader van de functie van de Voordelta voor de Zwarte Zee-eend concentreren zich op de vraag of de functie van de Voordelta voor Zwarte Zee-eend veranderd is door de aanleg van de Tweede Maasvlakte en of de getroffen maatregelen voldoende compenseren voor het wegvallen van het zeegebied. In de eindrapportage zwarte zee-eend is het voorkomen van de Zwarte Zee-eend met een habitatmodel geanalyseerd in relatie tot parameters zoals voedsel en verstoring. De aanwezigheid van voedsel (zoals in het habitatmodel) is echter niet bepalend voor het aantal vogels dat er op kan overleven; het gaat om de productie van het voedsel, terwijl het voedsel wordt ‘begraasd’. Dan komt het dus veeleer aan op de vraag wat de draagkracht van het gebied is voor Zwarte Zee-eend (ook in de situatie dat Zwarte Zee-eenden geen gebruik maken van deze draagkracht wegens misschien goede omstandigheden elders, populatieschommelingen etc.). Voor deze vraag zijn diverse modelmatige benaderingen mogelijk, bv (Rappoldt et al. 2004; Rappoldt en Ens 2005) waarin de vraag beantwoord wordt: voor hoeveel vogels is er beschikbaar voedsel in
de Voordelta in een seizoen en is dit veranderd? Input hiervoor komt dan uit de bodemfauna bemonsteringen, zee-eendtellingen en aanvullende databronnen”.
2.4 De vragen die nu voorliggen
In deze rapportage wordt een aantal vragen beantwoord. Allereerst gaat het erom om duidelijk te maken of er een meerwaarde is als er een draagkrachtmodel wordt ingezet: welke antwoorden kunnen we dan verwachten, en wordt dan wél duidelijk in hoeverre de compensatie in de Voordelta voldoende is voor de (potentieel) aanwezige Zwarte Zee‐eenden. In de tweede plaats wordt de vervolgvraag beantwoord: als we met draagkrachtmodellen aan de slag moeten gaan, welke modellen moeten we dan inzetten.2.5 De rapportindeling
Ten eerste wordt in het voorliggende voorstel een aantal verkennende berekeningen besproken (H3), vervolgens wordt ingegaan op de vraag wat we kunnen verwachten van draagkrachtmodellering (H4), en tenslotte wordt aangegeven welke acties nodig en mogelijk zijn om de gevraagde draagkrachtmodellering uit te voeren (H5). Wat de draagkrachtmodellering zelf aangaat zijn twee uitgangspunten onderscheiden: ‐ Een voorkeur voor een getrapte benadering. Die houdt in dat voorgesteld wordt o éérst de modellering van de voedselbehoefte van Zwarte Zee‐eenden te realiseren, en berekeningen uit te voeren waarbij een voedselsituatie bekend wordt verondersteld. Verstoringen worden via een scenariobenadering gesimuleerd en daarmee wordt onderzocht in welke mate deze de voedselvoorziening voor de eenden negatief beïnvloeden. o Daarna de beschrijving van verstoringen te realiseren aan de hand van beschikbare verstoringsdata en beschikbare informatie over het gedrag van de eenden bij verstoring. o Tenslotte de productie van voedsel te berekenen, en de resultaten daarvan te gebruiken bij de berekeningen. De mate waarin de eenden zelf de hoeveelheid voedsel beïnvloeden komt dan eveneens aan de orde. ‐ Een voorkeur voor het gebruik van bestaande data. Mocht blijken dat deze niet voldoende zijn, dan moeten die kennisleemtes in een vervolgtraject worden ingevuld. Ook wordt er nu al aangegeven welke data er nodig zijn, maar ook of de beschikbare data nu al voldoende zijn, of dat er vooralsnog met schattingen kan worden gewerkt, of dat er al op korte termijn aanvullende informatie moet worden gevonden. In hoofdstuk 5 worden achtereenvolgens de drie modelonderdelen behandeld: ‐ Modellering van de voedselbehoefte van de Zwarte Zee‐eend ‐ Modellering van de effecten van verstoring ‐ Modellering van de voedselproductieIn hoofdstuk 6 wordt opgesomd welke data er nodig zijn, welke al bekend zijn, of worden verondersteld, welke via literatuuronderzoek kunnen worden geïdentificeerd, of waar nader onderzoek naar noodzakelijk is. Zoals hierboven is aangegeven kan in de meeste gevallen door het uitvoeren van scenarioberekeningen eerst onderzocht worden hoe nauwkeurig gegevens dienen te zijn opdat een afdoend antwoord op de gestelde vraag kan worden gegeven. Er is een ruwe schatting gemaakt van de benodigde tijd voor zowel de verschillende modelexercities als voor de dataverzameling.
3 Verkenning
3.1 Inleiding
De hoofdvraag (ook voor de MEP) is of de aanwezigheid van Zwarte Zee‐eenden op enigerlei wijze wordt beperkt door het voedselaanbod en zo nee bij welke aantallen Zwarte Zee‐eenden zo’n beperking wel gaat optreden, en op welke wijze verstoring hierin een rol speelt. Ten tweede is er de vraag op welke wijze draagkrachtmodellering kan bijdragen aan de beantwoording van de gestelde vragen. Pas als duidelijk is dat dit inderdaad het geval is, is het zinvol om uit te weiden over de opzet van die draagkrachtmodellering. Een eerste verkenning van de rol van voedselaanbod kan worden gemaakt door een basis‐berekening op basis van bekende data: aantallen Zwarte Zee‐eenden en voedselaanwezigheid. Deze berekening wordt beschreven in onderstaande paragraaf.3.2 Voedselaanwezigheid, voedselbeschikbaarheid en
voedselbehoefte
Een eerste opzet naar een basisberekening is al gemaakt in het rapport voor Perceel 4 van “ Eindrapport 1e fase 2009‐2013 PMR Monitoring natuurcompensatie Voordelta” (Poot et al, 2014). Hieronder wordt deze berekening per onderdeel uitgewerkt en beschreven. Energiebehoefte De energiebehoefte van een enkele eend is geschat op 2200 kJ dag‐1, wat weer gebaseerd was op Brinkman et al (2003): het rapport over het energiebudget van Eidereenden. In het betreffende rapport van Poot et al (2014) staat dat: “..de kosten voor het vangen en verteren van de prooien niet geschat konden worden. Voor een deel (duiken, verteren) is dat al opgenomen in het budget van de eend zoals verwerkt in Brinkman et al (2003). De posten voor zoutexcretie, thermoregulatie, en meer zijn ook alle in de budgetberekening verwerkt. Alleen de tijd nodig voor het zoeken naar de prooi en de energie die dat kost is een onbekende post in dat budget”. De lengte van Ensis‐schelpdieren aangetroffen in magen van Zwarte Zee‐eenden (ook in gebieden buiten de Voordelta),was volgens Poot et al (2014) 48.5 mm. En volgens de relatie tussen asvrij‐ droogmassa en lengte houdt dat een vleesgehalte in van ongeveer 0.05 g AFDM= ongeveer 0.25 gram vlees per schelp (bij een omrekeningfactor van AFDM‐>vlees =5). De energie‐inhoud van 1 gram AFDM is van de orde van 20‐22 kJ (dit getal wordt ook in Poot et al 2014 aangehaald), zodat een eend dagelijks 100‐110 g AFDM aan voedsel binnen moet krijgen. In termen van de genoemde Ensis‐schelpen is dat omgerekend bijna 2000 schelpdieren per dag. Dit getal is van belang als het effect van verstoring aan de orde komt (§3.4; §5.3). Als een eend van oktober tot maart aanwezig zou zijn, houdt dat een voedselconsumptie in van (150‐200 dagen) * (110 g AFDM/dag) = 17‐22 kg AFDM/eend/winterseizoen. Totaal voedselDe aanwezigheid van voedsel wordt in de Voordelta bepaald via surveys, waarbij ook schelpdierlengtes worden opgemeten; er zijn dus gegevens over lengte‐frequentieverdelingen van de (mogelijke) prooidieren. In deel A van het PMR‐eindrapport (Prins et al, 2014) is aangegeven hoeveel biomassa er aangetroffen is in het gebied. Dit varieert tussen 10000‐12000 ton AFDM in het bodembeschermingsgebied en 14000‐18000 ton AFDM in het referentiegebied (zie voor referentiegebied en bodembeschermingsgebied fig 4.1 in Prins et al, 2014). Omgerekend zou 15000 ton AFDM (als een richtwaarde) voldoende moeten zijn voor 750000 Zwarte Zee‐eenden. Geschikt voedsel Slechts een deel van het voedsel is geschikt voor consumptie door zee‐eenden. Erg kleine schelpdieren zijn niet profijtelijk, te grote niet eetbaar. Ook dit is geanalyseerd door Prins et al (2014) (hun fig. 4.10). Het geschikte voedsel varieert volgens hun schatting tussen de 800 en ruim 5000 ton AFDM. Volgens dezelfde omrekening als hierboven houdt dat in dat er in potentie voor 36000 – 220000 eenden geschikt voedsel aanwezig is. Beschikbaar geschikt voedsel Het is evenwel niet mogelijk dat eenden al het geschikte voedsel ook daadwerkelijk kunnen consumeren. Om te beginnen wordt de dichtheid van dat voedsel lager naarmate een groter deel ervan opgegeten is. Voor een vogelsoort als de Scholekster is hiernaar uitgebreid onderzoek verricht met als resultaat dat er minstens drie maal zoveel geschikt voedsel aanwezig moet zijn als de vogels ook daadwerkelijk moeten consumeren (zie om Goss‐Gustard, 1985; Goos‐Gustard & Dit Durell, 1987, Goss‐Gustard et al, 1996; Rappoldt et al, 2004, 2008; Rappoldt & Ens, 2007; Van der Meer & Ens, 1997). Zelfs bij de veronderstelling dat slechts 5% van het geschikte voedsel ook beschikbaar voedsel betreft (dat wil zeggen, op geschikte locaties aanwezig in voldoende dichtheden) resulteert een schatting van 4400 – 20000 Zwarte Zee‐eenden die zich in zes wintermaanden kunnen voeden met de geschatte hoeveelheid geschikt én beschikbaar voedsel. Dit is ruimschoots meer dan het werkelijke aantal vogeldagen dat werd geteld: in de betreffende jaren (2004‐2006 & 2009‐2013) bedroeg dit tussen de 80000 en 280000 vogeldagen. Bij een seizoenslengte van 200 dagen betekent dit een gemiddeld aantal Zwarte Zee‐eenden van 400 – 1400. Dit gemiddelde is echter laag in verhouding tot de variabiliteit in waarnemingen; topaantallen die geteld zijn bedragen tot bijna 10.000 vogels (2003, zie fig. 4.27 in Poot et al, 2014). Deze vogels komen blijkbaar in pieken voor en blijven niet gedurende het gehele seizoen in de Voordelta. Deze berekening suggereert dat de voedselaanwezigheid voor de Zwarte Zee‐eenden in het gebied voldoende is. Grootste knelpunt in de berekening is echter in de eerste plaats de geschiktheid en beschikbaarheid van het voedsel en in de tweede plaats de zoekmogelijkheden en het zoekgedrag van de eenden.
3.3 Voedselproductie
In geval de consumptie maar een marginaal deel is van de hoeveelheid geschikt voedsel lijkt de productie niet meer limiterend, en is het niet voor de hand liggend om veel aandacht aan deproductie te besteden. Is evenwel de voedselbehoefte van de populatie zo groot is dat een substantieel deel van de geschikte voedselvoorraad wordt geconsumeerd, dan komt de vraag wél aan de orde of de productie van (geschikt) voedsel wel voldoende is. Effecten van verstoring zijn in de volgende sectie verwerkt.
3.4 Effecten van verstoring
In de vorige sectie is een eerste poging gedaan de voedselbehoefte van de aanwezige eenden af te zetten tegen de voedselbeschikbaarheid. Een andere benadering betreft de vraag of een individuele eend elke dag wel genoeg voedsel kan bemachtigen gezien de beschikbare tijd, en welke invloed verstoring hierop heeft of kan hebben. In het begin van §3.2 is geschat dat een eend tot 2200 prooien per dag moet kunnen bemachtigen (op basis van de betreffende aannames over prooigrootte). Als de eend de hele dag door kan foerageren impliceert dit 90 prooien per uur, ofwel 1.5 per minuut. Is een eend afhankelijk van het dag/nacht‐regime, dan neemt dit aantal toe tot 250/uur (alleen overdag foerageren) of 150/uur (alleen ’s nachts foerageren). In Brinkman et al (2003) is geschat dat een Eider in de Waddenzee ongeveer 40 seconden nodig heeft per duik; dit is inclusief de verwerking van de prooi. Dit komt neer op 90 duiken per uur, en komt dus precies overeen met het benodigde aantal duiken dat de Zwarte Zee‐eend nodig zou hebben. Een belangrijke onbekende bij deze berekeningen is de vraag of eenden in staat zijn meer dan één prooi per duik te bemachtigen. In dat geval is de voedselopname veel efficiënter dan verondersteld en zijn er minder duiken per uur nodig. Bij verstoring moet de eend op zoek naar andere voedsellocaties, en kan hij niet duiken naar voedsel. Het is niet moeilijk voor te stellen, gezien het benodigde aantal duiken per dag, dat verstoring een cruciale invloed kan hebben op de voedselopname van een eend. Ergo, hoe een eend op verstoring reageert en de wijze waarop verstoring doorwerkt op het voedselzoekgedrag van een eend is van essentieel belang voor het beantwoorden van de vraag of de berekening welke mate van verstoring een eend nog kan hebben.3.5 Conclusie
Uit deze verkennende berekening volgt dat de beschikbaarheid van geschikt voedsel niet de meest waarschijnlijke beperkende factor is voor zee‐eenden in de Voordelta. In de meeste jaren lijkt er ruim voldoende voedsel aanwezig te zijn; daarom lijkt het minder relevant om de productie van voedsel beter te kwantificeren. Wel kan (zal) het zinvol zijn om sterfte in het najaar en winter en individueel massaverlies van de schelpdieren mee te nemen bij berekening van de voedselopnamemogelijkheden voor de Zwarte Zee‐eend. Een groot knelpunt in deze inleidende berekening is wel dat de geschiktheid en de beschikbaarheid van het voedsel niet gespecificeerd is, en in de tweede plaats dat de zoekmogelijkheden en het zoekgedrag van de eenden er niet in zijn verwerkt.Wel lijkt het waarschijnlijk dat de beschikbare voedselzoektijd krap is voor de eenden, en dat verstoring via deze route mogelijk wel een grote invloed zou kunnen hebben op de aantallen zee‐ eenden in de Voordelta.
4 Wat is de toegevoegde waarde van
draagkrachtmodellering?
Uitgaande van het overzicht dat in H3 gegeven is lijkt het vooral zinvol naar de voedselzoekactiviteit van de eenden te kijken in samenhang met verstorende menselijke activiteiten. In dit kader is het met name zinvol om de volgende vragen in meer detail te onderzoeken: a. Wat de voedselbehoefte van een eend b. Hoeveel tijd heeft een eend er voor nodig om aan deze behoefte te voldoen Deze twee aspecten betreffen het energiebudget van een eend, gekoppeld aan gegevens over de voedselbeschikbaarheid. Vervolgens lijkt het zinvol te onderzoeken c. Wat verstoring betekent voor de beschikbare voedselzoektijd d. Of de voedselvoorraden verspreid voorkomen over het Voordeltagebied of sterk geconcentreerd. Het effect van verstoring op de voedselzoektijd moet in samenhang met de locaties voor de voedselvoorraden bekeken worden. Immers, het maakt nogal wat uit of er uitwijkmogelijkheden zijn of niet. Modellering van het energiebudget van de eend kan een belangrijke hulp zijn voor a) en b). Het energiebudgetmodel is in feite niets anders dan een optelsom van de kosten en baten van een eend, gerelateerd aan onder andere lucht‐ en watertemperatuur, prooidiergrootte en –dichtheid en waterdiepte, waarbij ook de omzetting van kinetische energie in warmte meegenomen is. Hoe het budget uitvalt bepaalt tevens hoeveel prooien per dag nodig zijn. Deze rekensommen vormen tezamen het model waarmee relatief simpel andere aannames of situaties kunnen worden doorgerekend, en wat het effect is op het benodigde aantal prooien per dag. Het energie‐budget‐model kan worden toegepast in een temporeel en/of spatieel expliciete setting. Voordeel hiervan is dat de effecten van verstoring en ruimtelijke aspecten daarvan in de berekeningen kunnen worden betrokken. Hiervoor is het wel nodig dat de locaties van de voedselvoorraden bekend zijn, zodat vliegafstanden en de kosten die met de vluchten gemoeid zijn eveneens mee genomen kunnen worden in de berekeningen. De effecten van verstoringsfrequentie en – afstand kunnen middels scenarioberekeningen onderzocht worden waarbij de hiervoor genoemde aspecten integraal in die berekeningen verwerkt blijven. De beschrijving van de verschillende termen die in zo’n modellering worden meegenomen worden besproken in §5.2 en §5.3. Uit de basisbereking in H3 blijkt dat het minder voor de hand ligt om ook de voedselproductie in detail uit te rekenen. De meerwaarde daarvan lijkt op dit moment beperkt gezien de verhouding tussen winterse voedselbehoefte en omvang van het schelpdierbestand cq de beschikbaarheid van geschikt voedsel. Desondanks hebben we een overzicht gemaakt van hoe deze termen te berekenenzijn (§5.4 en §5.5). Hierbij is het ook wenselijk te weten wáár geproduceerd voedsel zich vestigt; daarvoor is een habitatanalyse nodig waarmee geïdentificeerd kan worden op welke locaties of deelgebieden bij voorkeur vestiging van schelpdieren plaatsvindt.
5 Modelmethoden
5.1 Inleiding
In de volgende paragrafen wordt achtereenvolgens behandeld: modellering van de voedselbehoefte van de Zwarte Zee‐eend, modellering van de effecten van verstoring en modellering van de voedselproductie. Globaal wordt besproken welke processen daarbij een (belangrijke) rol spelen en welke modellen of modeltypes daarbij kunnen worden ingezet en of nieuwe modellering daarvoor nodig wordt geacht.5.2 Modellering van de voedselbehoefte van Zwarte Zee‐eenden
5.2.1 Algemeen
Modellering van de voedselbehoefte van een Zwarte Zee‐eend betreft de beschrijving van ‐ Energiekosten ‐ Energie‐opname en daarmee samenhangend: de overeenstemming tussen voedselpreferentie en voedselbeschikbaarheid5.2.2 Energiekosten van een Zwarte Zee‐eend
Bestaande schattingen In het deelrapport “Perceel Vogels – Zee‐eenden” (Poot et al, 2014) wordt met betrekking tot het energiebudget van Zwarte Zee‐eenden gesteld dat o De bestaande schatting is dat een Zwarte Zee‐eend per dag 2200 kJ nodig heeft. Dit is gebaseerd op Brinkman et al (2003). o “.. echter alleen de “inkomsten” (worden) meegenomen: de opbrengst in kJ per prooi. De keerzijde van deze medaille is echter de kosten die gemaakt moeten worden om de prooi te bemachtigen en te verwerken (zoeken, pakken, handelen, inslikken en kraken in de maag, waarbij er ook nog thermoregulatiekosten gemoeid zijn aangezien er koude waterige prooien opgenomen worden, vergelijk De Leeuw (1997))”. En vervolgens: o “Deze kosten zijn onbekend. Het ligt echter voor de hand dat de kosten van handelen voor Ensis relatief hoog liggen. Kunnen de alternatieve prooien wellicht met meerdere per duik, onder water worden ingeslikt, bij Ensis lijkt dit relatief lastig vanwege de langgerekte vorm.” Het getal genoemd onder de eerste bullet wordt niet in Brinkman et al (2003) genoemd, maar berust op een interpretatie van Poot et al (2014) zelf. De tweede bullet is onjuist; de schatting die in de eerste bullet genoemd is bevat wel degelijk een berekening van alle kosten, waaronder die voor thermoregulatie. De opmerking onder de derde bullet met betrekking tot de mogelijkheid meerdere prooien tegelijk in te slikken is een reële.Belangrijkste parameters/termen Alle bovengenoemde termen zijn evenwel vrij goed te berekenen door gebruik te maken van het Eidereenden‐energiebudgetmodel, zoals beschreven in Brinkman et al (2003). Hierin wordt rekening gehouden met de termen: i. basaalmetabolisme (dit levert weer warmtewinst op) ii. warmteverlies bij duiken en boven water (koude wind) iii. warmteverlies/‐winst als gevolg van zon en lange‐golfuitstraling iv. warmteverlies als gevolg van ademhaling v. warmteverlies bij verdamping vocht in longen vi. warmteverlies bij opwarming prooi, en bij fecesverlies vii. energieverlies bij kraken van de schelpen; dit levert ook warmtewinst op (spierarbeid) viii. energieverlies bij voedselvertering; dit levert ook warmtewinst op ix. energieverlies bij het duiken (arbeid tegen de opwaartse kracht in); dit levert ook weer warmtewinst op (spierarbeid). Hierbij zijn duiksnelheid, versnelling, wrijving cq vormweerstand betrokken, maar ook de tijd dat aan de bodem verbleven wordt (de zoektijd) en de energie die daarvoor nodig is. x. zwemkosten xi. vliegkosten xii. de tijd nodig om weer op temperatuur te komen (bij het duiken daalt de lichaamstemperatuur) xiii. de tijd nodig voor het verteren van voedsel xiv. kosten van zoutuitscheiding Prioritering van de termen Sommige termen in het energiebudget zijn klein, maar worden voor de volledigheid toch meegenomen. Voor een overzicht van de berekende termen daarmee van de belangrijkheid voor een Eidereend kan al vast verwezen worden naar Figuur 2 en Figuur 3. Voor een Zwarte Zee‐eend zullen de absolute getallen wat kleiner zijn, maar de verhouding tussen de getallen zal niet heel veel verschillen. Ook voor een Zwarte Zee‐eend zullen dan (i), (vii), (viii) belangrijke termen zijn in het energiebudget. Mogelijke / beschikbare modellering Het Eidereenden‐energiebudgetmodel, zoals beschreven in Brinkman et al (2003) is beschikbaar1. De manier waarop in het betreffende model wordt gerekend houdt in dat de Zwarte Zee‐eend niet 1 De code, geschreven in Borland Pascal, is beschikbaar maar zal wel moeten worden omgezet in een hedendaags gangbare taal (bv R).
anders wordt beschouwd dan een verkleinde uitgave van de Eidereend. De laatste heeft een massa van ongeveer 2 kg; dit is bij een Zwarte Zee‐eend ongeveer 1400 g. Het model is indertijd ook toegepast op Toppereenden; een deel van de data is ook afkomstig van experimenten met Topper‐ en Kuifeenden (De Leeuw, 1997). Dat wil niet zeggen dat álle termen precies bekend zijn. Voor een aantal termen uit het budget is relatief veel bekend in de literatuur; andere termen zijn minder goed bekend, en nadere informatie gezocht worden. Zie hiervoor ook sectie 5. Een deel van bovenstaande termen (zoals het basaalmetabolisme) zijn constant, en hangen niet af van de omstandigheden. Dat geldt –ten dele‐ ook voor de verteringskosten; deze zijn constant per eenheid van prooimassa. Andere variëren, zoals de duikkosten. Zijn de prooien klein en moet vaak gedoken worden, dan stijgen deze kosten, met als gevolg dat er meer energie nodig is om die kosten te dekken. Dit is in het Eider‐programma verwerkt. NB: dit punt wordt door Poot et al (2014) ook gemaakt. Ook wordt onderscheid gemaakt tussen verschillende vormen van energie. In veel beschouwingen over energiebehoeftes van vogels wordt veronachtzaamd dat beweging en ook vertering niet alleen energie vergt, maar dat daarbij ook warmte wordt geproduceerd die op andere momenten weer gebruikt kan worden (bijvoorbeeld bij het opwarmen van de prooi).
5.2.3 Energieopname van een Zwarte Zee‐eend en prooipreferentie
Energiekosten van een eend moeten worden gedekt door de energieopname. Daarvoor is er eigenlijk maar één bron: voedsel. Een eventuele tweede warmtebron bestaat uit zonlicht: onder zonnige omstandigheden zal dit bijdragen aan zijn energiebudget (helpt het de eend zijn uitgaven te beperken). Overigens kan dit er onder warme omstandigheden ook toe leiden dat de eend warmte juist extra kwijt moet. Bestaande data /schattingen Voedselbeschikbaarheid volgt in eerste instantie uit metingen, dus surveys van schelpdierbestanden. Zoals gezegd is daarbij de grootteverdeling van essentieel belang. Het huidige monitoringprogramma voorziet in een biomassabepaling van (mogelijk) prooidieren én worden groottes opgemeten waardoor een lengte‐frequentieverdeling bekend is. Belangrijkste termen/parameters De vraag is welke prooien (1) beschikbaar zijn, (2) welke prooien eetbaar zijn (geschikte grootte), en (3) welke prooien gunstig zijn om te eten (optimale grootte). Hoe groter de prooi, des te groter ook de energie‐inhoud, maar de hanteerbaarheid voor de eend wordt minder als de prooi te groot wordt. Te kleine prooien leveren te weinig energie, en zullen (alleen al) om die reden niet de voorkeur krijgen: er zijn dan ook teveel duiken nodig om in de energiebehoefte te kunnen voorzien. De energie‐inhoud van een prooi moet voldoende zijn opdat een eend binnen de beschikbare tijd voldoende energie kan verkrijgen. Omdat het bemachtigen van een prooi tijd kost omdat er naar gedoken moet worden én een geschikte prooi gevonden moet worden, impliceert dit dat de prooi i) groot genoeg moet zijn (voldoende energie‐inhoud hebben), en ii) niet te groot zijn (want moetkunnen worden ingeslikt). De opbrengst voor de eend hangt tevens af van de kosten die gemaakt moeten worden voor het kraken van de schelp: hoe dunner hoe hoger de uiteindelijke opbrengst. Overigens kunnen Zwarte Zee‐eenden ook prederen op kleine zeesterren en krabben, analoog aan Eiders. Prioritering Voor de berekening van voedselopname van de zee‐eenden zijn gegevens over de beschikbaarheid van prooidieren (soorten en aantallen m‐2) en hun grootteverdeling essentieel. Daarnaast is belangrijk te weten welke groottes de voorkeur hebben van de eenden. Kennis van het voorkomen van en de voorkeur voor additionele prooien is eveneens wenselijk. De benodigde data mbt voedselbeschikbaarheid volgt in eerste instantie uit metingen, dus surveys van schelpdierbestanden. Zoals gezegd is daarbij de grootteverdeling van essentieel belang; deze wordt in het huidige monitoringprogramma ook bepaald. Ook de prooipreferentie van zee‐eenden kan in eerste instantie gebaseerd worden op bestaande data; in de MEP‐eindrapportages (Prins et al, 2014; Poot et al, 2014) is daarover een en ander beschreven. Mocht dit, samen met wat in de internationale literatuur gevonden kan worden, niet voldoende zijn dan is nader onderzoek gewenst. Onderzoek naar voedselopname van Zwarte Zee‐eenden is echter lastig, vooral omdat de dieren moeilijk in gevangenschap te houden zijn (lijken te zijn)2. Ook veldwaarnemingen naar voedselzoekgedrag zijn lastig omdat de afstand van de vaste wal vaak te groot is om goede waarnemingen te doen, daarbij kan een eend ook onder water een prooi verorberen, wat waarnemingen geheel onmogelijk maakt. Ook moet de opname afgezet worden tegen de beschikbaarheid, wat in het veld een extra moeilijkheid oplevert. In deze gevallen kan een modelaanpak uitkomst bieden, aangezien berekeningen de mogelijkheid bieden om de prooipreferentie te variëren. Hierdoor kan inzicht worden verkregen in de gevolgen van een veranderde prooivoorkeur op voedselinname. Modelgevoeligheden, ‐ betrouwbaarheid Het zal nodig zijn aan te geven waar de betrouwbaarheden en waar de onzekerheden liggen bij de modelresultaten. Dit kan modelonderdelen betreffen, maar ook de optelsom van onzekerheden, waarbij een aanpak zoals die door Van Kruchten (2008) gevolgd is een goede optie is. Beschikbare / mogelijke modellering 2 M. Leopold merkte op dat dit toch wel mogelijk is, gezien de ervaringen bij de Fûgelpits in Anjum.
In de “Aangepaste offerte “ (Van der Kolff et al, 2014) wordt ‘WebTics’ (Rappoldt et al, 2004, Rappoldt & Ens, 2005) opgevoerd als mogelijk modelinstrumentarium. Dit modelinstrumentarium is evenwel bedoeld voor schelpdieretende vogels op getijdenplaten, die onderling competitiegedrag vertonen. Het bevat een aantal processen dat in het huidige geval niet relevant is, zoals het droogvallen van getijdenplaten. Daarnaast mist het een aantal processen dat nu wél van belang is, zoals de warmteverliezen bij het duiken, de duiktijd afhankelijk van diepte, kraakkosten. In het voorliggende document is hieraan verder ook weinig aandacht geschonken, wat niet wegneemt dat ‐ indien dat relevant wordt gevonden‐ bij de uiteindelijke uitwerking zeer zeker naar de principes van onderlinge competitie gekeken kan worden. Veel geschikter is het al genoemde model Eider, ontwikkeld om het energiebudget en voedselbehoefte van Eidereenden te berekenen (Brinkman et al,2003). Dit komt in de volgende paragraaf aan de orde.
5.2.4 Het model Eider en mogelijk gewenste aanpassingen of nadere
beschouwingen
Het is niet de bedoeling om hier het gehele energiebudgetmodel uit te leggen; zie hiervoor Brinkman et al (2003). Een rekenschema is in Figuur 1 gegeven, waarin van dag tot dag berekend wordt wat een eend aan voedsel kan en moet bemachtigen en wat zijn energetische kosten zijn. Er wordt met populaties aan eenden gerekend, en er wordt bijgehouden wat de predatie betekent voor de prooien zelf. Figuur 2 geeft een voorbeeld van een energiebudget dat elke dag berekend wordt; Figuur 3 een warmtebudget (beide zijn gekoppeld). Voor een Zwarte Zee‐eend zijn de budgetten anders, niet alleen vanwege de geringere grootte van de vogels, maar ook omdat de prooidieren anders zijn dan die voor dit voorbeeld zijn aangenomen (mossels Mytilus edulis).
Figuur 1 Schema van berekeningen van energiebudget van eenden.
Figuur 2 Energiebudget van een Eidereend (als voorbeeld). In zo’n budget wordt elke rekenstap (“Compute real uptake per duck” in Figuur 1) berekend. Prooidieren in dit voorbeeld waren mossels (Mytilus edulis). Links staan de kosten opgesomd, rechts (als enige) de energie‐inname. BMR= basaal metabolisme; Flying= geschatte kosten voor vliegen (in dit geval een ruwe schatting die niet gebaseerd was op werkelijk vlieggedrag); Swimming= kosten van zwemmen (idem); Salt= zoutexcretiekosten; Digestion= verteringskosten; Crushing= kosten voor kraken van schelpen; Bottom‐search – Acceler0= kosten die gemaakt worden om te duiken (snelheid maken in water, arbeid tegen de opwaartse krachten, zwembewegingen tijdens het duiken, moeite om aan de bodem te blijven, weerstand water bij duiken). De heat surplus komt ten goede aan het warmtebudget. Dit warmtebudget is getoond in Figuur 3.
Heat surplus (0.23%)
Acceler0 (0.04%)
Acceler (0.17%)
Diving_Drag (0.30%)
Buoyancy (1.63%)
Bottom-search (0.93%)
Crushing (39.43%)
Digestion (16.00%)
Salt (6.01%)
Swimming (0.01%)
Flying (5.70%)
BMR (29.55%)
Food (100.00%)
2.37 E6 Joules/day
2.37 E6 Joules/day
Eider Duck energy budget
Winter
Depth = 5 m
Twater = 7
oC
Figuur 3 Warmtebudget van een Eidereend (als voorbeeld). In zo’n budget wordt elke rekenstap (“Compute real uptake per duck” in Figuur 1) berekend. Prooidieren in dit voorbeeld waren mossels (Mytilus edulis). Links staan de kosten opgesomd, rechts (als enige) de warmtebronnen. Voor de termen rechts, zie Figuur 2. Voor de kosten: Breathing= kosten ademhalen (opwarmen koude lucht); CoolingAir= warmteverlies aan de lucht; AdditWater: opwarming ingeslikt water; HeatPrey= opwarming van de prooi; ExtrBreath= extra nodige ademhalingskosten; CoolingWater= warmteverlies bij het duiken.
CoolingWater (3.75%)
ExtrBreath (2.88%)
HeatPrey (56.97%)
AdditWater (2.19%)
CoolingAir (32.98%)
Breathing (1.23%)
1.84 E6 Joules/day
1.84 E6 Joules/day
Accel0 (0.03%)
Accel (0.13%)
Drag (0.23%)
Buoy (1.26%)
Bottom (0.72%)
Crushing (50.91%)
Digestion (4.13%)
Swimming (0.01%)
Flying (4.42%)
BMR (38.16%)
Eider Duck heat budget
Winter
Costs
Gain
Depth = 5 m
Twater = 7
oC
5.3 Modellering van effecten van verstoring
Bestaande data/schattingen? Zwarte Zee‐eenden staan er om bekend gevoelig te zijn voor verstoring door vooral gemotoriseerd vaarverkeer. Afhankelijk van het weer kunnen vogels op afstanden van meer dan een kilometer opvliegen voor een naderend schip (Krijgsveld et al., 2010; Dirksen et al, 2005). Belangrijkste termen o Extra energiekosten door wegzwemmen/vliegen en/of door stress o Mindere beschikbaarheid van schelpdieren op regelmatig verstoorde locaties o Minder tijd beschikbaar voor voedselzoeken Prioritering Belangrijkste factor is waarschijnlijk de tijd die beschikbaar is voor het voedselzoeken, oftewel de netto energieopbrengst per tijdseenheid. Beschikbare / mogelijke modellering Als de effecten van verstoring gemodelleerd moeten worden moeten ‐ De verstoringen in beeld zijn ‐ De effecten er van op de eenden bekend zijn Een vaartuig vaart van A naar B, en op die hele weg worden eenden verstoord. De verstoringsafstand bepaalt dan ook het oppervlak dat verstoord wordt. De eenden vliegen vervolgens naar de dichtstbijzijnde volgende plek waar gefoerageerd kan worden, of ze vliegen (meermalen) op en voor het schip uit, om vervolgens met een bocht terug te keren naar de uitgangspositie (Offringa & Leopold, 1991). De vliegkosten kunnen eenvoudig berekend worden (en zijn overigens niet zo heel hoog), en de tijd die eea kost gaat ten koste van de beschikbare foerageertijd (vermoedelijk de bottleneck). Zijn er geen andere plekken beschikbaar, dan moet net zolang gewacht worden tot de kust (de voedselplek in dit geval) weer veilig is. Zo kan het effect van elk vaartuig apart in beeld worden gebracht, waarbij –indien bekend‐ ook nog het effect per type vaartuig verschillen. De vraag natuurlijk is of het zo gedetailleerd moet (en kán). Een afgezwakte versie is dat het aantal verstoringen per dag (of de verstoringsduur per dag) gelijkmatig of volgens een gewogen patroon (temporeel en spatieel) verdeeld wordt over het gebied, en vervolgens dezelfde berekeningen op de foerageeractiviteit wordt losgelaten. In beide gevallen resulteert een maximale voedselopname per dag, en daarmee kan gevonden worden of de vogels mét de verstoringsintensiteit voldoende voedsel kunnen vergaren. Effecten van weersomstandigheden kunnen hierin in worden gebracht. De kwestie of vogels méér dan een prooi per duik kunnen bemachtigen (dit is ook al in §5.2 benoemd ) is hierbij een belangrijke variabele.Kennis van de verstoringskarakteristieken kan vergroot worden door metingen ernaar te verrichten, maar denkbaar is om via een expertise‐inschatting tot vooralsnog bruikbare waarden te komen.
5.4 Modellering van voedselproductie
5.4.1 Algemeen
In sectie 5.2 is aangegeven dat de grootteverdeling van de prooidieren een belangrijk gegeven is voor de berekening van de energiebudgetten van een duikeend. Als de mogelijke productie van voedsel berekend moet worden, moet hier dus aandacht aan worden gegeven. Belangrijke termen ‐ stromingen in de voordelta en uitwisseling met de Noordzee, slibgehaltes in de waterkolom (lichtklimaat) ‐ primaire productie (nutriënten, algen) ‐ secundaire productie (groei van prooidieren) Prioritering Er meerdere stappen en opties als het gaat om de berekening van voedselproductie in de Voordelta. Deze kunnen als volgt worden opgesomd: 1) Berekening stromingen en uitwisseling met de Noordzee. a) Dit betreft in het algemeen modellen met een fijn ruimtelijk grid. b) Een alternatief is dat zo’n uitwisseling geschat wordt. Dit is in sommige systemen een optie, vooral dan wanneer aan de hand van bijvoorbeeld saliniteitsdata dergelijke kenmerken geschat kunnen worden. In het huidige geval is (a) voorhanden, en is dit alternatief niet nodig. 2) Vervolgens: a) Berekening primaire productie in dezelfde gridcellen b) Beschikbaar voedsel voor schelpdieren is dan de som van lokale productie en het verschil tussen toevoer vanuit en afvoer naar de aanpalende Noordzee. c) Berekening van groei van prooidieren van Zwarte Zee‐eend met (bijvoorbeeld) een DEB‐ achtig model. Zie ook bijv Witbaard et al (2015) 3) Of: c) Gecombineerde berekening van de primaire en secundaire productie, waarbij ook de grootte‐ontwikkeling van prooidieren betrokken wordt. De eerste stap (1) moet altijd gezet worden, waarbij het alternatief 1b als een noodgreep moet worden beschouwd. Voor de tweede stap ( (2) of (3) ) heeft alternatief 3) de voorkeur omdat hierin de terugkoppeling tussen prooidiergroei en –bestand en primaire productie volledig is opgenomen. In geval (3) worden de fijnmazige structuur die voor (1) is gebruikt grover gemaakt door gridcellen samen te nemen. Dit is géén principekeuze, maar heeft te maken met de modellen die momenteel in NL beschikbaar zijnen op korte termijn inzetbaar. In de volgende secties worden de mogelijke modellen en modelopties nader toegelicht.
5.4.2 Uitwisseling tussen Voordeltagebied en de omliggende Noordzee
De Voordelta bestaat eigenlijk uit ‐ een zuidelijk deel dat voor de Oosterschelde ligt, en daarmee onder invloed staat van de eb‐ en vloedstroming van en naar dat gebied, ‐ een noordelijk deel dat voor het Haringvliet ligt en daar te maken heeft met de uitstroom van zoet water ‐ het overige (midden)deel dat aan de landzijde begrensd is Vanaf de Noordzeezijde bestaat naast de getijdenbeweging een noordwaartse reststroom. De toevoer van nutriënten náár de Voordelta wordt dus bepaald door het Haringvlietwater, zuidelijk Noordzeewater en de toevoer vanuit de Schelde. Een goede berekening van die stromingen en dispersieve uitwisseling is te maken met een model als Delft‐3D (de variant ZUNO: Zuidelijke Noordzee, zie ook Harezlak et al, 2012). De rekensessies met Delft‐3D zijn vrij tijdrovend. Gezien de tijdsconstante voor de ecologische processen is het nodig een periode van mínstens 10 jaar door te rekenen. Is dat niet goed mogelijk, dan is het aan te bevelen een kortere periode door te rekenen maar wel met een aantal karakteristieke weersituaties waardoor een aantal ‘templates’ wordt berekend. Al naar gelang de momentane weersituatie gebruikt kan een van die ‘templates’ worden gebruikt.5.4.3 Slibgehaltes in de waterkolom
Als aanvulling op de stromingsdata kán het gewenst zijn ook de slibdynamiek te berekenen in de Voordelta omdat het lichtklimaat in de waterkolom bekend moet zijn wanneer primaire‐ productieberekeningen moeten gebeuren. Hiervoor kan een Delft‐3D‐Slib model worden ingezet (Harezlak et al, 2012). Een tweede optie hiervoor is dit analoog aan de Waddenzee te doen in een EcoWasp‐berekening (Zie Brinkman, 2012). Deze tweede optie is weliswaar wat minder onderbouwd en meer ad‐hoc, maar kan goed een bruikbaar resultaat opleveren. Deze alternatieve optie is niet geschikt als de omstandigheden zich wijzigen omdat de resuspensieparameters worden geijkt aan bestaande zwevende‐stofdata.5.4.4 Berekening primaire productie in hetzelfde stromingsgrid
Een optie is om in hetzelfde grid dat ook gebruikt is om de stroming door te rekenen ook primaire productie te berekenen. Dat is bijvoorbeeld toegepast bij de MER‐Zandwinning kustzone. Als voorbeeld is de studie voor de MER‐Zandwinning kustzone gekozen. In Figuur 4 is zo’n “modellentrein” geschetst, waarbij fysische modellen de basisdata leveren waarna GEM fytoplanktongehaltes als resultaat levert (Harezlak et al, 2012). De resultaten daaruit worden daningelezen in een DEB‐modelberekening voor Ensis directus (of een andere schelpdiersoort). Met dat DEB‐model wordt de groeimogelijkheid voor Ensis berekend (Schellekens, 2012) (Figuur 5). Witbaard et al (2015) geven data waaraan zo’n berekende groei geijkt kan worden. Figuur 4 Samenhang van numerieke modellen die gebruikt zijn om het effect van zandwinning op de ecologie van de zuidelijke Noordzee en Waddenzee te kwantificeren. Uit: Schellekens (2012). Voordeel hierbij is dat hierbij de schelpdiersoorten gekozen kunnen worden die ook daadwerkelijk voorkomen. Nadeel is dat de activiteit van de verschillende schelpdiersoorten noch die van alle schelpdieren samen geen effect hebben op de primaire productie: de terugkoppeling van schelpdieractiviteit naar de systeemprocessen ontbreekt hierbij. Voor een draagkrachtberekening is dit eigenlijk funest. Tevens ontbreekt sterfte en reproductie van de schelpdieren, een andere vereiste om daadwerkelijk draagkrachtberekeningen uit te voeren. De conclusie wat deze route betreft is dat een dergelijke keuze wel goede mogelijkheden biedt om de ontwikkeling van schelpdieren te berekenen, maar niet erg geschikt is voor de berekening van de ontwikkeling van populaties op een termijn van meerdere jaren. En dus ook niet direct toepasbaar voor de berekeningen van de draagkracht van een gebied voor Zwarte Zee‐eenden. Delft3D: slib GEM EcoWasp DEB Slib Delft3D: waterbeweging Nutriënten en chlorofyl Noordzee & Waddenzee Noordzee Waddenzee Waterbeweging Waterbeweging Slib Slib Nutriënten Verandering in slibconcentraties en bodemsamenstelling Nutriënten, fytoplankton, primaire productie, filtrerende fauna Groei van Ensis ‐ individuen Chlorofyl, primaire productie, en nutriënten
Figuur 5 Bovenste panelen: Groei in lengte van Ensis‐individuen over de tijd (1 januari 2013 t/m 1 januari 2023) op locatie C1 in scenario 0. Linker paneel: tijdens de zandwinning. Rechter paneel: na de zandwinning. In grijs: individuen geboren voor de zandwinning. In blauw: individuen geboren na de zandwinning. Onderste panelen: As‐vrij drooggewicht gedeeld door de lengte van individuen over de tijd. Linker paneel: tijdens de zandwinning. Rechter paneel: na de zandwinning. Horizontale gestippelde lijnen: gemiddelde (blauw), maximum (rood) en minimum (groen) van waardes na zandwinning (1 januari 2023‐). AFDW/l (g/cm): gem.= max.= min: 0.256. Lengte (cm): gem.= max.=min.: 12.055. (Schellekens (2012)).
