Publications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Statusklassning inom MSFD i Östersjön – kustfiskexemplet
Show others and affiliations
Responsible organisation
2017 (Swedish)Report (Other academic)
Abstract [sv]

Införandet av EU’s Havsmiljödirektiv (MSFD) har lett till ett ökat fokus på en ekosystembaserad förvaltning, utförandet av tillståndsbedömningar och tydliga krav på uppföljning av åtgärder. Målet med direktivet är att uppnå god miljöstatus i alla Europas marina vatten senast år 2020. Tillvägagångssättet med vilket tillståndet i miljön utvärderas är att följa upp och utvärdera ett antal indikatorer som karaktäriserar de marina ekosystemen. Det finns ett flertal utmaningar med Havsmiljödirektivet. Två av dessa utmaningar är kunskap om drivkrafter bakom varför tillståndet i miljön förändras, och hur man ska övervaka detta på ett kostnadseffektivt sätt. En annan är hur man ska göra heltäckande tillståndsbedömningar när övervakning i vissa områden saknas, och en tredje är hur man ska skala upp bedömningar från ekosystemets delkomponenter till hela miljön. Fisk i kustområdet utgör en viktig del för bedömning av miljöstatus enligt Havsmiljödirektivet, och detta forskningsprojekt använder kustfisken i Östersjön som modell för att besvara frågeställningar kopplade till några av utmaningarna som direktivet medför. Projektets specifika frågeställningar var: 1) hur kopplingen mellan två föreslagna (abundans av abborre och abundans avkarpfisk) indikatorer för kustfisk och miljövariabler ser ut,2) om man kan använda data från det småskaliga yrkesfisket för att bedömakustfiskens tillstånd,3) om man med hjälp av resultaten från frågeställning 1 och 2 kan bedömatillståndet för fisken på kusten även i områden som idag saknar fiskerioberoendeövervakning, och slutligen4) hur man på bästa sätt kan skala upp statusbedömningar från lokal till regionalskala för olika indikatorer för kustfisk.För att besvara den första frågeställningen använde vi oss av Bayesianska nätverk, en modelleringsmetod som oss veterligen är tidigare obeprövad i detta sammanhang. Valet av denna metod tillät oss att studera möjliga interaktioner mellan ett stort urval av miljövariabler och även mellan dessa miljövariabler och en utvald indikator. Resultaten från projektet visar att båda de indikatorer som vi studerade (abundans av abborre och abundans av karpfisk) påverkades av naturlig variation i miljövariabler, men även av mänsklig påverkan. Indikatorn abundans av karpfisk hade en tydligare och starkare koppling till omgivande miljövariation än indikatorn abundans av abborre.I en annan del av projektet utvärderade vi hur data från det småskaliga kustnära svenska yrkesfisket skulle kunna användas som ett komplement och stöd för att bedöma miljöstatus hos kustfisk. Resultaten visade att för indikatorn stor abborre finns möjligheter att nyttja data från yrkesfisket. Annars är denna datakälla begränsad till ett fåtal arter med ekonomiskt värde, och ingen information finns att tillgå om storleken 5NATURVÅRDSVERKET RAPPORT 6786 STATUSKLASSNING INOM MSFD I ÖSTERSJÖN – KUSTFISKEXEMPLET på den fångade fisken, eller förekomsten av viktiga funktionella grupper i fisksamhället såsom karpfisk. Vi utvärderade även om de Bayesianska modellerna kan användas för att prediktera tillståndet för fisken på kusten i områden som saknar fiskerioberoende övervakning. Modellerna saknade dock tillräcklig robusthet för att användas till detta, sannolikt på grund av att underlaget för att utveckla dem var för litet, så att modellerna blev starkt begränsade till den variation i miljödata för vilka de utvecklats. För att studera möjligheten att väga samman information från flera indikatorer och områden till en samlad bedömning av kustfiskens tillstånd använde vi all befintlig data från den svenska ostkusten. Analysen visade att säkerheten i bedömningen enligt de kriterier som utvärderades var något starkare när bedömningen gjorde per havsbassäng än per kustvattentyp. I den här studien gav denna skala (havsbassäng) för bedömning även upphov till en större andel bedömningsenheter med god status än bedömning på lägre geografisk skala (kustvattentyp). Aggregering genom medelvärdesbildning visade sig ha högst relevans, jämfört med One-Out-All-Out-principen och majoritetsprincipen. Oavsett skala för bedömning så var säkerheten i bedömningen dock bristande när det gäller aspekter av rumslig täckning. Sammanfattningsvis så visar resultaten att många miljövariabler är potentiellt viktiga för att påverka tillståndet för fisken på kusten, och att man måste ta hänsyn till naturlig miljövariation när man bedömer tillståndet för fisken på kusten och behov av åtgärder. En annan slutsats är att den rumsliga täckningen av dagens kustfiskövervakning behöver ökas för att täcka kraven som ställs inom Havsmiljödirektivet. De Bayesianska nätverksmodellerna visade sig vara ett kraftfullt verktyg för att studera ekologiska system med en stor mångfald av möjliga interagerande variabler. För att kunna använda informationen från det småskaliga kustnära yrkesfisket på ett tillförlitligt sätt måste det ske en djupare utvärdering av datakvalitet och möjliga felkällor. En väg framåt kunde vara att i pilotstudier kontraktera yrkesfiskare för fördjupad och mer detaljerad journalföring av deras fångster. Slutligen, för att på ett tillförlitligt sätt kunna skatta tillståndet för fisken på kusten genom prediktiva modeller utifrån den omgivande mi

Place, publisher, year, edition, pages
Stockholm, 2017. , p. 44
Series
Rapport / Naturvårdsverket, ISSN 0282-7298 ; 6786
National Category
Environmental Sciences
Identifiers
URN: urn:nbn:se:naturvardsverket:diva-9084ISBN: 978-91-620-6786-1 (print)OAI: oai:DiVA.org:naturvardsverket-9084DiVA, id: diva2:1606621
Available from: 2021-10-28 Created: 2021-10-28 Last updated: 2021-10-28

Open Access in DiVA

fulltext(1419 kB)34 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 1419 kBChecksum SHA-512
d8edce723813272d511f1c4823e54bad1ab499a65505797614e6741d6fde0de6ee1bea26e7ba4ad201c686d220bfd96af1bb4b4481ab1f4466ec97673d20ae05
Type fulltextMimetype application/pdf

Environmental Sciences

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 34 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

isbn
urn-nbn

Altmetric score

isbn
urn-nbn
Total: 82 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf