Environmentální rizika biodiverzity Z5151 Mgr. Karel Brabec, Ph.D. brabec@sci.muni.cz Scénáře změn využití krajiny SYLABUS 1) Úvod (struktura ekosystémů, biologická diverzita, ekologické procesy) 2) Biodiverzita – teorie, charakteristiky, řídící faktory 3) Biodiverzita – časo-prostorové aspekty 4) Environmentální rizika (typologie); schéma DPSIR (Řídící faktory, Tlaky, Stavy, Dopady, Odezvy) 5) Ekologie působení stresoru 6) Biodiverzita a ekosystémové procesy 7) Vztahy biodiverzity ke klimatu 8) Scénáře změn využití krajiny 9) Změny biotopů (Natura 2000, Ochrana stanovišť) 10) Vliv chemického znečištění na biodiverzitu 11) Biologické invaze 12) Ekosystémové služby 13) Analýza rizik pro biodiverzitu BIODIVERZITA A LIDSKÁ ČINNOST • přeměny a degradace habitatů • fragmentace habitatů • změny klimatu • zemědělské hospodaření • znečišťování VYUŽITÍ KRAJINY • lidstvo přeměnilo více než polovinu rozlohy souše na ornou půdu, pastviny, hospodářský les nebo obydlené oblasti • geografická distribuce přirozené a člověkem upravené krajiny závisí na řadě faktorů (klima, topografie, demografie, historie a ekonomie) • nejvíce ubývajícími ekosystémy jsou tropické pralesy, lesy mírného pásu, stepi a savany mírného pásu • krajinný pokryv • využití krajiny DISTURBANCE A KLIMATICKÉ ZMĚNY The relationships between land use, land cover, biodiversity and the output of ecosystem services. VYUŽITÍ KRAJINY X BIODIVERZITA A framework for linking direct and indirect drivers, pressures and responses in a as a coupled socio-ecological system for assessment of the effects of environmental change drivers on ecosystem services (after Vandewalle et al., 2008). VYUŽITÍ KRAJINY X BIODIVERZITA VYUŽITÍ KRAJINY X BIODIVERZITA (EEA) • využívání krajiny a její vliv na krajinný pokryv jsou hlavní faktory ovlivňující rozmístění a funkce ekosystémů, a tím i poskytování ekosystémových služeb • lidské potřeby prostoru, využívaného pro produkci potravin, jako životního prostoru, pro rekreaci, práci nebo získávání zdrojů energie, všechny soutěží o krajinu jako zdroj • využívání krajiny je také primární příčina ztrát a fragmentace přirozených biotopů a jejich druhů • krajina do značné míry odráží zvolené možnosti při využívání souše a moře • v EU je každý den přeměněno 1500 ha převážně zemědělské půdy na infrastruktury a urbanizované plochy (to odpovídá přeměně veškeré zemědělské půdy v Nizozemí každé 3-4 roky) • půda je pokryta nepropustnými povrchy, srážky mají menší šanci k zasakování, vzrůstá hladina hluku a organismy nacházejí méně habitatů kde by mohly přežívat VYUŽITÍ KRAJINY X BIODIVERZITA (EEA) ZMĚNY PŘIROZENÝCH PLOCH NA SÍDLA A ZEMĚDĚLSKÉ PLOCHY How to read the map: in south-west Spain, the spread of artificial and agricultural surfaces into previously core natural/ seminatural landscapes was significant between 1990 and 2000 VYUŽITÍ KRAJINY X BIODIVERZITA (EEA) ZMĚNY LESNÍ KONEKTIVITY PRO DRUHY OBÝVAJÍCÍ LESY How to read the map: in eastern Spain, there was a high decrease in forest connectivity between 1990 and 2000 for forestdwelling species with 1 km average dispersal distance TERESTRICKÉ EKOSYSTÉMY TERESTRICKÉ EKOSYSTÉMY • globální pokles biodiverzity (druhové bohatosti) o asi 8,1 % v souvislosti se změnami využití krajiny (především nárůst plochy orné půdy a pastvin) během posledních 500 let • došlo ke zdvojnásobení antropogenních vstupů dusíku do biosféry aplikací hnojiv • přesměrování poloviny sladkovodní a poloviny celkové rostlinné produkce ke spotřebě lidskou populací • lidstvo modifikovalo přibližně polovinu globální rozlohy souše • procesy ovlivňující biodiverzitu jsou závislé na prostorových škálách • největší pokles biodiverzity je zaznamenáván v severoamerických prériích a euroasijských stepích, v intenzivně spásaných subtropických suchých oblastech a v zemích s prudkým nárustem zěmědelské produkce zajišťující potřeby rychle rostoucích populací (Indonésie, Indie, Brazílie, Čína) • globální pokles biodiverzity ovšem skrývá variabilitu: např. urbánní využití nízké intenzity a střední hustoty zalidnění („předměstí“) jsou spojovány se vzrůstajícím počtem druhů (přísun nutrientů a invazní druhy) TERESTRICKÉ EKOSYSTÉMY • globální trendy biodiverzity poskytují méně informací o vazbách na ekosystémové funkce a služby, které jsou utvářeny lokální biodiverzitou • ve studii jsou srovnávány změny les-pastvina/orná půda nebo step-pastvina/orná půda: to může snižovat zjištěnou změnu diverzity (end point) – rozdílný výchozí stav (les nebo step) • projekt PREDICTS: 1 130 251 záznamů abundancí, 320 924 výskytů nebo druhové bohatosti z 11 525 lokalit (2-360 lokalit na studii, medián 15), 284 publikací, 26 953 druhů (1,4 % popsaných druhů), 13 ze 14 suchozemských biomů TERESTRICKÉ EKOSYSTÉMY Net change in local richness caused by land use and related pressures by 2000. Projections used an IMAGE reference scenario10. The baseline landscape was assumed to be entirely uninhabited, unused primary vegetation. TERESTRICKÉ EKOSYSTÉMY LESY https://www.eea.europa.eu/cs/highlights/fakta-o-evropskych-lesnich-ekosystemech Image © trekker308 LESY • lesy v Evropě zaujímají zhruba 35 % rozlohy (cca 190 mil. ha) • zvýšení lesnatosti souvisí s přijatými právními předpisy v jednotlivých zemích, zalesňováním a s přirozenou expanzí lesa během posledních 200 let • vedle produkční funkce zajišťují lesní porosty také ekosystémové funkce. Více než 20 % evropských lesů poskytuje podporu vodního režimu, včetně protipovodňové ochrany, protierozní a půdoochrannou funkci • lesní porosty napomáhají ke zmírnění dopadů změny klimatu, absorbují přibližně 10 % ročních emisí skleníkových plynů https://www.eea.europa.eu/cs/highlights/fak ta-o-evropskych-lesnich-ekosystemechTranslated by CENIA, Czech Environmental Information Agency LESY • vysazováním lesních monokultur se však snižuje diverzita lesních porostů, která způsobuje pokles biodiverzity ekosystémů a sníženou schopnost odolávat škůdcům, nemocem a měnícímu se klimatu • zhoršující se zdravotní stav lesních porostů způsobil mezi lety 1980 a 2005 pokles populací lesních druhů ptáků o 30 %, a může dle IUCN způsobit vyhynutí až 27 % savců, 10 % plazů a 8 % obojživelníků vázaných na lesní ekosystémy • vzrůstající ohrožení lesních porostů představují invazní druhy. V evropských lesích se vyskytuje přibližně 1800 nepůvodních druhů, které narušují rovnováhu přirozeného životního prostředí (např. veverka popelavá vytlačuje veverku obecnou) • negativní vliv na lesní porosty má změna klimatu. Tato změna způsobuje častější výskyt požárů, kterými je zničeno přibližně 400 tis. ha lesa, přičemž nejpostiženější oblastí je Středozemí. Na změnu klimatu citlivě reagují rovněž např. lesní mokřady https://www.eea.europa.eu/cs/highlights/fak ta-o-evropskych-lesnich-ekosystemechTranslated by CENIA, Czech Environmental Information Agency LESY • les je složitě fungující ekosystém, který poskytuje široké spektrum ekosystémových služeb. Celková výměra lesa dosáhla v roce 2012 dle CORINE Land Cover celkem 2 630,0 tis. ha (33,4 % plochy území ČR) • i přesto, že vlivem převážně ekonomických zájmů vlastníků lesa v České republice dlouhodobě převládají jehličnaté porosty, dochází od roku 1990 k postupnému přibližování se přirozené, resp. doporučené skladbě lesa, a to díky mírnému zvyšování podílu listnatých nebo také smíšených porostů na úkor jehličnatých • v roce 1990 představovaly jehličnaté porosty dle CORINE Land Cover 66,5 % (tj. 1 655,7 tis. ha) celkových lesních porostů, v roce 2012 pak 65,1 % (tj. 1 712,4 tis. ha) celkových lesních porostů • mezi lety 1990 a 2012 došlo k celkovému navýšení plochy lesa v ČR o 139,2 tis. ha, tedy o 5,6 % • zmíněný nárůst plochy lesa odpovídá dlouhotrvajícímu trendu, který v ČR panuje od konce 19. století. Do této doby (od neolitu) docházelo k úbytku lesa ve prospěch zemědělské půdy a nejnižší hodnota rozlohy lesa byla zaznamenána zhruba v polovině 19. století, kdy nedosahovala ani 29 % plochy státu (Kabrda a Bičík 2011) ZEMĚDĚLSKÉ PLOCHY • celková výměra zemědělské půdy v ČR poklesla v období 1990–2012 o 67,2 tis. ha, tj. o 1,5 % • úbytek zemědělské půdy byl způsoben v období 1990–2012 zejména rozvojem urbanizovaných území (59,4 %) • dalším významným procesem způsobujícím úbytek zemědělské půdy bylo její zalesnění, ke kterému docházelo ve větší míře v hornatých pohraničních regionech nevhodných pro intenzivní zemědělské hospodaření • v důsledku tohoto procesu se plocha zemědělské (převážně orné) půdy snížila o 32,5 tis. ha, bylo zalesněno 62,9 tis. ha zemědělské půdy, na druhou stranu 30,3 tis. ha zemědělské půdy vzniklo na původních územích lesů • proces přeměny orné půdy na lesy však neprobíhal přímo, ale přes jednotlivé mezistupně, kterými byly zejména pastviny, zemědělská území s příměsí přirozené vegetace a přechodová stadia lesa a křoviny ZEMĚDĚLSKÉ PLOCHY ZEMĚDĚLSKÉ PLOCHY • změny mezi jednotlivými třídami zemědělských ploch byly v období 1990– 2012 plošně rozsáhlejší než vlastní úbytek zemědělské půdy • přeměna orné půdy na pastviny byla plošně nejrozsáhlejší změnou krajinného pokryvu ČR • celkově bylo v období 1990–2012 přeměněno 500,2 tis. ha orné půdy na pastviny, jejichž plocha narostla o 214,2 %, tj. na více než trojnásobek na 794,4 tis. ha, zatímco plocha orné půdy poklesla o 18,4 % na 2 899,1 tis. ha. Proces úbytku orné půdy ve prospěch pastvin byl nejintenzivnější v období 1990–2000 ZEMĚDĚLSKÉ PLOCHY URBANIZOVANÉ PLOCHY • v období 1990–2012 se celková plocha urbanizovaných území v ČR zvýšila o 43,5 tis. ha (9,9 %) • největší nárůst zaznamenaly obytné plochy (24,8 tis. ha) a průmyslové a obchodní plochy (11,0 tis. ha), • s rozvojem rezidenčních území byla spojena i expanze ploch pro sport a rekreaci, kterých přibylo 5,6 tis. ha • celková plocha městské zeleně se však dle CORINE Land Cover změnila jen nevýrazně URBANIZOVANÉ PLOCHY • nejvyšších hodnot v okresech okolo Hl. m. Prahy. Nejnižší hodnoty, znamenající odliv obyvatel, zaznamenávaly naopak průmyslové a periferní regiony • celkově 89,9 % nových urbanizovaných území vzniklo na zemědělské půdě • 5,6 % nově vzniklých městských území z lesů a polopřírodních oblastí KONSOLIDOVANÁ VRSTVA EKOSYSTÉMŮ • AOPK ČR a CzechGlobe • podklad pro mapování ekosystémových služeb Vstupní data: • Vrstva mapování biotopů (AOPK ČR, 2012) • Základní báze geografických dat ZABAGED (ČÚZK, 2012) • Urban Atlas 2006 (EEA, 2006) • A05 vodní nádrže; Útvary povrchových vod tekoucích; Stav útvarů povrchových vod včetně ekologického potenciálu silně ovlivněných a umělých útvarů (VÚV TGM, 2012) • Corine Land Cover (EEA, 2006) • Adresní místa. Registr sčítacích obvodů (ČSÚ, 2012) • Export dat LPIS pro veřejnost (Ministerstvo zemědělství, 2012) KONSOLIDOVANÁ VRSTVA EKOSYSTÉMŮ KONSOLIDOVANÁ VRSTVA EKOSYSTÉMŮ FRAGMENTACE HABITATŮ Life history traits in insects and habitat fragmentation Bommarco R., Ockinger E., Helm A. • změny ve využívání krajiny a její intenzifikace vedou ke ztrátám a fragmentaci přirozených a přírodě blízkých biotopů a jejich biodiverzity • druhy obývající malé fragmenty biotopů jsou vystaveny vysokému riziku vyhynutí z důvodu malých populací a značné izolovanosti od dalších populací stejného druhu • schopnost zbývajících plošek biotopů podporovat populace závisí na stavu okolní krajiny • druhová bohatost může podhodnocovat negativní vliv fragmentace biotopů (přesun habitatových generalistů z okolí malých fragmentů • využití charakteristik druhů (species traits) – chybí komplexní studie zahrnující větší komponenty biodiverzity a funkčně významné skupiny druhů • s využitím znalostí strategií šíření, získávání potravy a dalších životních strategií je možné predikovat které druhy budou více citlivé a náchylné k vyhynutí, případně jaké bude složení společenstev ve fragmentované krajině FRAGMENTACE HABITATŮ • disperzní kapacita, šířka niky, habitatová specializace – klíčové charakteristiky pro existenci ve fragmentované krajině • druhová bohatost divokých včel, motýlů a můr je negativně ovlivněna ztrátami habitatů a jejich fragmentací Life history traits in insects and habitat fragmentation Bommarco R., Ockinger E., Helm A. BIODIVERZITA RYBNÍKŮ • ochrana přírody se zaměřuje především na rozsáhlé ekosystémy (lesy, řeky, hluboká jezera, moře) • menší krajinné prvky (tůně, rybníky) bývají opomíjeny navzdory jejich funkcím v krajině • rybníky jsou v krajině početné a přispívají k regionální biodiverzitě v rozsahu přesahujícím jejich plošný podíl • pro vodní organismy představují ostrovy v suchozemských ekosystémech • přispívají ke konektivitě mezi dalšími typy vodních biotopů • zachytávání živin a ukládání uhlíku v sedimentech Agricultural land use shapes biodiversity patterns in ponds De Bie T., Stoks R., Declerck S., De Meester L., Van de Muetter F., Martens K., Brendonck L. BIODIVERZITA RYBNÍKŮ Agricultural land use shapes biodiversity patterns in ponds De Bie T., Stoks R., Declerck S., De Meester L., Van de Muetter F., Martens K., Brendonck L. BIODIVERZITA RYBNÍKŮ - OHROŽENÍ • často situovány v zemědělské krajině • vystaveny spektru antropogenních tlaků (fyzikální degradace, chemické znečištění, eutrofizace, introdukce nepůvodních druhů) • dopady na ekologickou integritu rybničného systému, změny habitatů, kvality vody a bioty formou komplexních schémat stresorů • vzhledem ke značné míře izolovanosti většiny rybníků jsou citlivé k vnějším vlivům (akumulace živin, organické hmoty nebo polutantů) • vliv okolní krajiny (různé prostorové škály) na integritu rybníků: parametry habitatů, bezobratlí a zooplankton • rybníky obklopené ornou půdou: vysoký zákal, celkový fosfor, chlorofyl, bahnitý sediment a méně makrofyt (lesní rybníky opačné projevy) • největší význam měla okolní krajina bezprostředně přiléhající k rybníkům (<200 m) • diverzita makrozoobentosu i zooplanktonu byla ovlivněna okolním využitím krajiny Agricultural land use shapes biodiversity patterns in ponds De Bie T., Stoks R., Declerck S., De Meester L., Van de Muetter F., Martens K., Brendonck L. BIODIVERZITA RYBNÍKŮ - OHROŽENÍ • pozitivní korelace mezi vzdáleností orné půdy a počtem taxonů makrozoobentosu • což souvisí se strukturální diverzitou prostředí (vodní vegetace) a produktivitou (přísun živin) • na celoevropské škále nebyl zaznamenán vztah mezi diverzitou bezobratlých a odhady emisí perzistentních organických polutantů (příčinou může být velké měřítko studie – malé rozlišení lokálních jevů, nízká variabilita emise pesticidů v datovém souboru) • vliv modelovaných emisí POPs může být překryt lokálními koncentracemi nutrientů a pesticidů • diverzita také ovlivňována historickým vývojem oblasti (hospodaření, klima, postglaciální rekolonizace, stupeň izolace) Agricultural land use shapes biodiversity patterns in ponds De Bie T., Stoks R., Declerck S., De Meester L., Van de Muetter F., Martens K., Brendonck L. Multiple-scale effects of stream corridors on biological and chemical characteristics of small streams Karel Brabec1, Renata Chloupkova2, Michaela Kucerova2, Ondrej Hajek3 1 Research Centre for Toxic Compounds in the Environment, Faculty of Science, Masaryk University, Kamenice 753/5, 625 00 Brno, Czech Republic, brabec@sci.muni.cz 2 Institute of Biostatistics and Analyses, Faculty of Science, Masaryk University 3 Department of Zoology & Ecology, Faculty of Science, Masaryk University Motivations • lack of explanatory variables at scales between stream stretch and catchment • searching for method based on remote sensing data Study aims • to classify stream corridors on the basis of riparian vegetation types and land use adjacent to stream channel • to test relationships among chemical/biological parameters and stream corridor characteristics STREAM CORRIDORS • ecotone – transition between land and stream • riparian vegetation – shading, buffer zone, organic material • target of stream regulations and restoration measures • place where land-originated pressures interact with dynamics of fluvial ecosystems Development of scoring systems for riparian/bank zone and river floodplain (type of riparian vegetation and land use in floodplain) • combination of floodplain LU and riparian vegetation characteristics representing potential risks and barriers • e.g. arable land adjacent to stream may reflect in elevated fine sediment transport to fluvial systems; character of riparian vegetation may regulate resulting sediment input to streams Analyses of aerial photos (RIP method) • bank zone (up to 5 m from banks) • floodplain zone (up to 10 m from banks) • minimum length of classified stream segment = 20 m spatial definition of stream corridors RIP method CORINE • 200 m-wide buffer zone along stream network lateral longitudinal RIP classification BANK • bare • grass • woody scattered • woody continuous FLOODPLAIN • cropland • urban/unvegetated • meadow • forest BANK FLOODPLAIN COMBINATION OF BANK AND FLOODPLAIN RIP scoring system BF SCORE = (1/Fscore)/Bscore BANK B_code B_score bare both B2 1 bare x grass BG 2 grass both G2 3 woody continuous x bare WCB 4 woody continuous x grass WCG 5 woody scattered both WS 6 woody continuous both WC2 7 FLOODPLAIN F_code F_score cropland both C2 1 cropland x urban CU 2 urban both U2 3 cropland x meadow CM 4 meadow x urban MU 5 forest x cropland FC 6 forest x urban FU 7 meadow both M2 8 forest x meadow FM 9 forest both F2 10 FLOODPLAIN SCORE BANK SCORE Legend ^_ site Bank score 1.0 - 2.0 2.1 - 3.0 3.1 - 5.0 5.1 - 6.0 6.1 - 7.0 Floodplain score 1.0 - 2.0 2.1 - 4.0 4.1 - 6.0 6.1 - 8.0 8.1 - 10.0 RIP scoring system visualization and scale-dependent analyses RIP scoring system STUDY SITES • 23 sites, catchment area 16-51 km2 • altitude 244-485 m a.s.l. RIP scores vs. CORINE -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.1 0.2 0.5 1 2 5 10 all catch correlationcoefficient(r) bank score floodplain score -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.1 0.2 0.5 1 2 5 10 all catch correlationcoefficient(r) bank score floodplain score ARABLE LAND (Corine 211) URBAN LAND (Corine 112) RIP scores vs. CORINE -10 0 10 20 30 40 50 arable land in entire stream corridor (%) 4 5 6 7 8 9 10 riparianscores r = -0.9242 r = -0.9313 FLOODPLAIN score BANK score RIP scores vs. CORINE F B WATER CHEMISTRY variable score 0.1 0.2 0.5 1 2 5 10 all Bank -0.66 -0.77 -0.74 Floodplain -0.50 -0.47 -0.62 -0.72 -0.70 Bank -0.42 -0.66 -0.70 -0.65 Floodplain -0.49 -0.52 -0.62 -0.57 -0.53 Bank -0.58 -0.50 -0.46 Floodplain -0.43 -0.46 -0.57 -0.54 -0.52 -0.67 -0.58 -0.52 Bank -0.49 -0.74 -0.71 -0.67 Floodplain -0.64 -0.63 -0.68 -0.75 -0.72 -0.78 -0.81 -0.77 Bank -0.57 -0.82 -0.83 Floodplain -0.50 -0.67 -0.71 Bank -0.51 -0.60 -0.60 Floodplain -0.48 -0.48 -0.46 -0.55 -0.77 -0.74 Bank -0.61 -0.69 -0.67 Floodplain -0.44 -0.49 -0.59 -0.68 -0.65 nitrite nitrate ortho-phosphate phosphate corridor extent upstream (km) chloride BOD5 amonium Bank score x nitrate concentration in water 4.6 4.8 5.0 5.2 5.4 5.6 5.8 6.0 6.2 6.4 6.6 6.8 Bank score within entire stream network upstream the site 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 nitrate(spring)mg/l B_Wscore_99999:a127: y = 135.4601 - 20.0286*x; r = -0.8778, p = 0.00000; r 2 = 0.7706 MACROINVERTEBRATES vs. RIP scores variable score 0.1 0.2 0.5 1 2 5 10 all Bank -0.57 -0.70 -0.57 -0.52 Floodplain -0.53 -0.49 -0.55 -0.66 -0.74 -0.73 -0.62 -0.53 Bank 0.59 0.78 0.67 0.61 Floodplain 0.47 0.49 0.60 0.68 0.74 0.79 0.65 0.56 Bank 0.58 0.59 0.42 0.56 0.79 0.86 0.70 0.64 Floodplain 0.65 0.65 0.68 0.77 0.86 0.86 0.69 0.59 Bank -0.56 -0.73 -0.56 -0.49 Floodplain -0.57 -0.56 -0.60 -0.71 -0.76 -0.79 -0.58 -0.48 Bank 0.52 0.64 0.48 0.43 Floodplain 0.54 0.62 0.69 0.69 0.51 0.45 Bank -0.51 -0.54 -0.46 -0.59 -0.69 -0.43 Floodplain -0.51 -0.54 -0.58 -0.65 -0.73 -0.71 Bank -0.42 Floodplain -0.44 -0.44 -0.49 -0.47 -0.43 Bank 0.54 0.54 0.54 0.70 0.80 0.64 0.58 Floodplain 0.66 0.63 0.64 0.76 0.84 0.78 0.56 0.47 Bank 0.48 0.48 0.46 0.69 0.77 0.74 0.73 Floodplain 0.47 0.46 0.48 0.56 0.70 0.76 0.72 0.67 Bank -0.47 -0.44 -0.52 -0.53 -0.43 Floodplain -0.65 -0.70 -0.73 -0.76 -0.73 -0.59 -0.61 -0.53 number of chironomid taxa ASPT EPT-taxa (%) number of sensitive taxa Gathering collectors Oligochaeta (%) number of EPT taxa number of Coleoptera taxa Chironomidae (%) Saprobic index corridor extent upstream (km) Spearman rank correlation (rs, N=23) 0 10 20 30 40 50 60 Arable land in corridor 5 km upstream (%) 3 4 5 6 7 8 ASPTindex r = -0.8487 3 4 5 6 7 8 9 10 FLOODPLAIN score (5 km) 3 4 5 6 7 8 ASPTindex r = 0.8759 CORINE Floodplain RIP-score MACROINVERTEBRATES vs. RIP scores ASPT EPT taxa richness (similar pattern was found for Stone-dwelling taxa index – Braukmann) 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 BANK score (5 km) 0 5 10 15 20 25 30 35 numberofEPTtaxa r = 0.7951 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 0.1 0.2 0.5 1 2 5 10 all correlationcoefficient(r) EPT taxa richness and BANK score (5 km) (r, N=23) MACROINVERTEBRATES vs. RIP scores Conclusions • newly developed scoring system of stream corridors based on aerial maps (RIP) • water chemistry is predominantly linked to large scale characteristics of stream corridor (10 km or entire stream network buffer) (F-score combines agriculture and urban pressures) • most of studied macroinvertebrate parameters was related to corridor characteristics within 2 or 5 km upstream the site • combination of both methods for corridors classification can result in efficient explanation of chemical and biological characteristics of fluvial ecosystems (e.g. first 2 km of RIP combined with large scale CORINE) Kombinace stresorů v říčních ekosystémech • newly developed scoring system of stream corridors based on aerial maps (RIP) • water chemistry is predominantly linked to large scale characteristics of stream corridor (10 km or entire stream network buffer) (F-score combines agriculture and urban pressures) • most of studied macroinvertebrate parameters was related to corridor characteristics within 2 or 5 km upstream the site • combination of both methods for corridors classification can result in efficient explanation of chemical and biological characteristics of fluvial ecosystems (e.g. first 2 km of RIP combined with large scale CORINE) Působení kombinace stresorů v říčních ekosystémech OskavP BecvVV VelicV RokytT ZeletB BystrB JuhynC SenicU BrtniS JihlkR JihlvP OslavB RouchU MarsPH FrysaJ LibocDSvitaL SvratV SvratK BilyPU JevicP KrupaC MertaP MirovM OlesnM SitkaB TrusPB DrahPV HloucP RusavK DrevnL LuhacU NivniU OlsavS OslavN BilyPV lu_211Sstand lu_211Lstand HMKstand P1 P2 P3 P4 P5 P6 2.15 2.24 2.33 2.42 2.50 2.59 2.68 2.77 2.86 2.95 0 40 80 0 40 80 Axis2 stresory Působení kombinace stresorů v říčních ekosystémech stresory P1 P2 P3 P4 P5 P6 stressor group 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 stressorintensity LuS LuL PS HyMo Působení kombinace stresorů v říčních ekosystémech chemická odezva Fig. 1. Water chemistry and arable land use. Spearman correlation coefficients (values significant at p<0.05 are marked as black columns). -0.40 -0.20 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 X01 X02 X05 X1 X2 X5 X10 bf c Nitrate concentration (average) 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 X01 X02 X05 X1 X2 X5 X10 bf c BOD5 (median) Působení kombinace stresorů v říčních ekosystémech OskavP BecvVV VelicV RokytT ZeletB BystrBJuhynC SenicU BrtniS JihlkR JihlvP OslavB RouchU MarsPH FrysaJ LibocD SvitaL SvratVSvratK BilyPU JevicP KrupaC MertaP MirovM OlesnM SitkaB TrusPB DrahPV HloucP RusavK DrevnL LuhacU NivniU OlsavS OslavN BilyPV lu_211Sstand lu_211Lstand HMKstand 4stressSUMn B1 B2 B3 B4 B5 0 40 80 0 40 80 biota_MDS_BC Axis 1 Axis2 bio_GrFin B1 B2 B3 B4 B5 B6 biologická odezva Působení kombinace stresorů v říčních ekosystémech 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 X01 X02 X05 X1 X2 X5 X10 bf c Saprobic index -0.70 -0.60 -0.50 -0.40 -0.30 -0.20 -0.10 0.00 X01 X02 X05 X1 X2 X5 X10 bf c EPT taxa -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 X01 X02 X05 X1 X2 X5 X10 bf c Chironomini taxa -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 X01 X02 X05 X1 X2 X5 X10 bf c Tanytarsini taxa 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 X01 X02 X05 X1 X2 X5 X10 bf c IBR -0.20 -0.10 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 X01 X02 X05 X1 X2 X5 X10 bf c Gathering collectors (%) biologická odezva Fig. 4. Spearman correlation coefficient among arable land proportion in various upstream areas and macroinvertebrate characteristics. Působení kombinace stresorů v říčních ekosystémech biologická odezva Fig. 6. Position of biological groups B1B6 in relation to urban and agriculture land cover in 10 km corridor. urban land in 10 km corridor (%) arablelandin10kmcorridor(%) LibocD SvratV KrupaC MertaP OskavP RokytT ZeletB RouchU BecvVV BystrB JuhynC BrtniS JihlkR JihlvP SvratK JevicP SitkaB LuhacU NivniU OlesnM RusavK DrahPV 0 5 10 15 20 25 30 35 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 FrysaJ BilyPV OslavN VelicV SenicU BilyPU HloucP TrusPB MirovM SvitaL DrevnL OslavB B1 B3 B2 B4 B5 B6 MarsPH OlsavS SHOCHAT et al. (2010). Invasion, Competition, and Biodiversity Loss in Urban Ecosystems. BioScience 60: 199–208.