Fuzzy data and logic in hydraulic habitat modelling : comparing density functions to fuzzy logic

Abstract

Weltweit stellen viel Behörden die Bedeutung von Mindestabflüssen in Flussökosystemen heraus, so etwa die EU mit der Wasserrahmenrichtlinie. Kritische Niederwassersituationen sind häufig durch menschliche Eingriffe wie Wasserentnahme oder Wasserrückhalt in Stauwerken zur Stromgewinnung bedingt. Zur Abwägung von menschlicher Einflussnahme und Ökosystemschutz bedarf nachhaltiges Management deshalb Methoden, welche die Auswirkungen von Niederwasser quantifizieren können. Hierbei kommt oft die hydraulische Habitatmodellierung zum Einsatz. Diese Arbeit beschäftigt sich dazu mit der Herausforderung stark ansatzabhängiger Simulationen der hydraulischen Habitatmodellierung und insbesondere der Rolle der Qualität verfügbarer Datensätze. Anhand von 5666 Fischbeobachtungen von sechs Arten in vier österreichischen und zwei griechischen Flüssen und vier hydraulischen Flussmodellen wurde ein neuer bootstrapping-Ansatz mit einer etablierten, auf Expertenwissen beruhenden Methodik verglichen (fuzzy logic). Dazu wurden unter Resampling stetige empirische Verteilungsfunktionen und Wahrscheinlichkeitsfunktionen an Präferenz und Nutzung von Wassertiefe und Fließgeschwindigkeit angepasst. Es stellt sich heraus, dass die neue Methode generell geringere Habitateignungen simuliert, v.a. für das jüngste Altersstadium und dass die Eignung zumeist mit steigendem Abfluss abnimmt. Während es große Differenzen zwischen Habitatnutzungs- und Präferenzmodellen gab, liefert die Methode doch einen Beitrag zur Debatte da sie Simulationsergebnisse mit ihren zentralen Tendenzen und Variabilitäten berechnet.In many jurisdictions worldwide, e.g. the EU with the Water Framework Directive, the amount of discharge available to riverine ecosystems is of concern especially the minimum permissible discharge, the environmental flow. Critical environmental flow situations are commonly due to water abstraction and retention in impoundments often for generation of hydro-electricity. Sustainable management relies on methods which can quantify the impact of low flow scenarios to mitigate ecosystem wellbeing and human uses. A widely applied method is hydraulic habitat modelling. This thesis addresses the challenge of highly approach-dependent outcomes in hydraulic habitat modelling specifically the role of data quality. Based on a data set of 5666 fish of six species from four Austrian and three Greek rivers as well as four hydraulic river models a new bootstrapping approach was compared to an established method relying on expert knowledge (fuzzy logic). For this purpose, continuous empirical density estimations and probability density functions were fitted to resampled data in order to describe use and preference of fish regarding water depth and flow velocity. It is found that the new method generally simulates lower habitat suitabilities than fuzzy logic, especially for young of the year and that suitability mostly decreases with discharge in the model rivers. While there were great differences between habitat use and preferences it is concluded that the new method still contributes to the debate on hydraulic habitat modelling by introducing a way to compute scale and shape of its results.Martin PaltZusammenfassung in deutscher SpracheUniversität für Bodenkultur Wien, Masterarbeit, 2016(VLID)193564