Project

Novel Stratification Approach

<p>Annually the stocks of fished bivalve species are estimated in Dutch coastal waters (WOT Schelpdieronderzoek). To optimize efficiency, the sampling grid is stratified, which will only lead to a higher accuracy of the stock assessment if a reliable basis for stratification is used. With the near-disappearance of Spisula, other species showed strong increases (e.g. Ensis). This shift in target species requires an update of the stratification. The demand for spatial mapping of shellfish beds in the coastal zone is increasing due to nature legislation (Natura 2000, MSFD) and human impact studies (e.g. MER sand extraction). This calls for the same information as is needed to optimize stratification of the sampling grid.</p>

Jaarlijks worden de bestanden van economische schelpdierensoorten geschat in de Nederlandse kustwateren (WOT Schelpdieronderzoek). Om de efficiƫntie te optimaliseren is het bemonsteringsgrid gelaagd, maar dit kan alleen leiden tot een hogere nauwkeurigheid van de evaluatie van de bestanden als er een betrouwbare basis voor de stratificatie wordt gebruikt. Met het bijna verdwijnen van de Spisula, lieten tegelijkertijd andere soorten een sterke stijging zien (bijvoorbeeld Ensis). Deze verschuiving in de doelsoorten vereist een aanpassing van de stratificatie. De vraag naar het ruimtelijk in kaart brengen van schelpdierbestanden in de kustzone neemt toe als gevolg van de wetgeving inzake natuurbehoud (Natura 2000 en KRM) en door menselijke invloed studies (bv. MER zandwinning). Dit vraagt om dezelfde informatie die ook nodig is om de stratificatie van het bemonsteringsgrid te optimaliseren.

Dit project zal de basis voor stratificatie in de bemonstering van de WOT schelpdieren monitoring in de Noordzeekustzone updaten. Het bemonsteringsgrid zal zodanig worden geoptimaliseerd zodat een trendbreuk in de dataserie vermeden wordt, en het geschikt wordt voor de beoordeling van bestanden van meerdere schelpdiersoorten. Uiteindelijk zal het de beste manier bieden om schelpdierbanken in kaart te brengen, of in ieder geval hotspots voor de ontwikkeling van schelpdierbanken aanwijzen.

Wij integreren verschillende disciplines om een nieuw bemonsteringsgrid te ontwikkelen en een aangepaste methode om schelpdierbanken in kaart te brengen. 1) Remote sensing: single beam gegevens zijn beschikbaar bij RWS. 2) Correleren met schelpdiergegevens verzameld sinds 1995. 3) Samenwerken met sonar experts van Nederlandse Koninklijke Marine. 4) Habitat modellering: het verbeteren van bestaande habitatgeschiktheidskaarten en deze uitbreiden voor andere soorten en schelpdieren in het algemeen. 5) Uitvoeren van nieuwe simulaties met de bestaande dataset. 6) Integreren van al deze methoden in een benadering waarbij (periodiek) de stratificatie op wetenschappelijke objectieve basis aangepast wordt en de meest efficiƫnte methode beschikbaar is voor het in kaart brengen van schelpdierbanken.

Deliverables

Reports: 1) improvement of stratified grid; 2) algorithm on efficient mapping of shellfishbeds

Publicaties