Modellierung der Auswirkungen von Abfällen aus der Fischzucht auf den Umweltzustand eines für die Aquakultur bestimmten östlichen Mittelmeers

In einer Allokationszone für Aquakultur im östlichen Mittelmeer (AZA) (Vourlias Bay, Griechenland) wurde ein Modellierungsinstrument eingeführt, um das Schicksal von Wolfsbarsch/Meerbrasse-Aquakulturabfällen aus mehreren landwirtschaftlichen Betrieben zu untersuchen und ihre potenziellen Auswirkungen auf das umliegende Ökosystem im Hinblick auf einen guten Umweltzustand zu bewerten. Das Modell wurde anhand verfügbarer Satellitendaten (Chl-a) und In-situ-Daten (PO4, NO3, NH4, Chl-a, Mesozooplankton) validiert, was eine angemessene Fähigkeit zur Reproduktion des beobachteten Bereichs und der horizontalen Variabilität belegt. Der Umweltzustand wurde anhand von zwei Umweltindikatoren (TRIX, E.I.) bewertet, die anhand der simulierten Outputs berechnet wurden. Die Umweltbedingungen in der AZA waren in der viel gemischten Zeit im Winter „gut“ und „mäßig“ in stärker geschichteten Zeiten, insbesondere im Sommer, als die Abwässer aus den Fischzuchtbetrieben höher waren. In der Nähe verschiedener Fischzuchtbetriebe wurde festgestellt, dass die Umweltbedingungen mit der Fischzucht und der vorherrschenden aktuellen Geschwindigkeit/Orientierung korrelieren. Die Fischzuchtbetriebe, in denen höhere Ströme zu einer effizienteren Offshore-Verbreitung von Abfällen führten, wiesen trotz ihrer hohen Fischproduktion relativ bessere Bedingungen auf. Veränderungen in der Nahrungsnetzstruktur durch den Einsatz von Abfällen aus Fischzuchtbetrieben waren hauptsächlich durch einen Anstieg der Dinoflagellate, eines Indikators für Eutrophierung, sowie durch Nanophytoplankton und Mikrozooplankton gekennzeichnet. Es wurde eine Reihe von Szenariossimulationen (Erzeugung und Position der Fischzuchtbetriebe) durchgeführt, um die ökologische Tragfähigkeit der AZA zu untersuchen und den Nutzen des Modellierungssystems als Managementinstrument für die Raumplanung und Lizenzierung von Fischzuchtbetrieben nachzuweisen.