kalakoelmute seisund ning koelmualade melioreerimise

Tartu Ülikool Eesti Mereinstituut

KALAKOELMUTE SEISUND NING KOELMUALADE MELIOREERIMISE LÄHTEÜLESANNETE KOOSTAMINE

LÕPPARUANNE

Lepingu vastutav täitja: Toomas Saat

TALLINN2015

1

SisukordSISSEJUHATUS........................................................................................................................................3

ÜLEVAADE KÄSITLEVATE LIIKIDE KOELMUALADEST EESTIS JA NENDE VARASEMATEST UURIMISTULEMUSTEST..........................................................................................................................5

MATERJAL JA METOODIKA.....................................................................................................................8

Välitööd Eesti rannikumeres...............................................................................................................8

Välitööd Peipsi järvel........................................................................................................................24

Proovide analüüs..............................................................................................................................27

Okeanograafilised mõõtmised..........................................................................................................28

Eesti rannikumere keskkonnamuutujad ja võtmeliigid.....................................................................29

Peipsi järve keskkonnamuutujad......................................................................................................34

Modelleerimismeetodid ja ruumianalüüsid.....................................................................................37

TULEMUSED JA ANALÜÜS....................................................................................................................40

Räim – kevadkudu ja sügiskudu räim................................................................................................40

Koha.................................................................................................................................................44

Merisiig.............................................................................................................................................48

Peipsi siig..........................................................................................................................................51

Peipsi rääbis......................................................................................................................................52

Peipsi tint..........................................................................................................................................53

KOELMUALADE MELIOREERIMISE VÕIMALUSED.................................................................................55

2

SISSEJUHATUS

Kalade loodusliku sigimise tagamiseks on kriitilise tähtsusega koelmute hea seisukord.

Läänemere ja sisevete eutrofeerumine on kahtlemata põhjustanud koelmute mudastumise ja

seeläbi koelmute olukorra halvenemist; kohati on koelmualad ka võsastunud ja roogu

kasvanud. Senini puuduvad koelmute seisukorra kohta objektiivsed andmed. Samas on need

olulised otsustamaks muude varu taastoomise meetodite kasutamise üle (kalakasvatus,

kunstkoelmute kasutamine).

Üsna hästi on teada koelmute olukord lõhe- ja paljudes forellijõgedes. Kaardistatud on

(sukeldumiste abil) merisiiale sobivad sigimisalad Väinameres. On olemas varasemad

andmed räimelarvide arvukusest ja levikust, ent need on paarikümne aasta vanused.

Regulaarselt tehakse larvitraalimisi Pärnu lahes, ent need on rohkem ülevaatetraalimised ja ei

anna palju informatsiooni konkreetsete koelmute kasutamise kohta.

Käesoleva projekti raames teostati uuringud, mis annavad ülevaate valitud töönduskalaliikide

koelmute võimalikust paiknemisest ja praegusest looduslikust seisundist. Peamine tähelepanu

on suunatud püügimahtudelt ja püügi väärtuselt peamise meie vetes kudeva liigi – räime (eriti

kevadkuduräime) koelmute seisukorra väljaselgitamisele. Viimased (mittetäielikud) räime

koelmute uuringud tehti üle 20 aasta tagasi.

Teised tähtsamad liigid, kelle koelmualade seisundit uuriti, on rannikumeres ja merre

suubuvates jõgedes: koha, meres ja jões kudevad siiavormid ning Peipsi järves ja Emajões –

peipsi siig, rääbis, peipsi tint, koha.

Vastavalt lepingule on käesoleva projekti eesmärkideks:

Koostatakse ülevaade (kirjanduse ja arhiivimaterjalide põhjal) tähtsamate liikide

(arvestades püügimahtusid, väärtust; loetelu allpool) peamiste koelmualade

paiknemisest ning kudealade uuringutest ja/või taastamistöödest, mis on hetkel

planeerimisel või teostamisel muude finantseerimisallikate kui EKF toel.

3

Teostatakse räime ja ohustatud töönduskalade (koha, merisiig, peipsi siig, rääbis,

peipsi tint) peamiste looduslike koelmualade praeguse seisukorra uuringud ja

selgitatakse välja nende melioreerimisvajadus.

Melioreerimisvajaduse põhjal, arvestades selle otstarbekust ja teostatavust,

koostatakse lähteülesanded vastavatele koelmualadele.

4

ÜLEVAADE KÄSITLEVATE LIIKIDE KOELMUALADEST EESTIS JA NENDE VARASEMATEST UURIMISTULEMUSTEST

Räim

Kevadkuduräim koeb kogu Läänemere ranniku ulatuses, välja arvatud suhteliselt piiratud

kõige magestunumad alad Soome lahe kõige idapoolsemas osas (Neeva suue ning Viiburi

lahe siseosad). Eesti vetes on olulisemad sigimisalad laialdased – Liivi laht, Väinameri,

Soome laht. Koelmute seisundi uuringuid viidi läbi viimati enam kui 20 aastat tagasi.

Räime kudemise algus on üldiselt ajastatud kevadisele primaarproduktsiooni tsükli

maksimumile vastavas merepiirkonnas. Sel juhul langeb vastsete toidu (kopepoodide

naupliused) arvukuse tipp üldjuhul räimevastsete arvukuse maksimumi välistoidule

ülemineku ajale. Selline kohanemine on võimalik ja tähtis sellepärast, et siis on vastsete

ellujäämus ja tekkiva põlvkonna arvukus suurim.

Kevadkuduräime kudemine algab varakevadel, kohe jäälagunemise järel kui vee temperatuur

on tõusnud 2-3°C-ni. kudemiseks liiga soojaks muutub vesi 18 – 20 °C juures. Sellepärast

nihkub kudemise edenedes kudemine sügavamale, kus temperatuur jääb kudemiseks

soodsasse vahemikku. Koelmud asetsevad ranniku lähedal, peamiselt vee turbulentse

segunemise kohtades. See on tähtis arenevate embrüote heaks hapnikuga varustamiseks ja

erituvate laguainete eemaldamiseks. Teisest küljest on sellistes kohtades bioloogiline

produktiivsus kõrge, st. keskmiste kliimatingimuste puhul tekib seal räime vastsetele kõige

rohkem toitorganisme

Kudemisparved ilmuvad koelmutele lainetena. Arenevatele embrüotele räim reeglina ei koe.

Pärast viljastumist kleepub marjatera substraadile: põhjataimedele, kividele, molluskite

kodadele, kruusale, jne. Kudemiskohtadeks on tavaliselt avatud, hea veevahetuse, kivise põhja

ja suhteliselt tiheda taimestikuga litoraalipiirkonnad. Põhjataimestikust kasutatakse

kudemissubstraadiks paljusid liike: Pilayella littoralis, Ectocarpus confervoides, Furcellaria

5

lumbricalis, Zostera marina, Fucus vesiculosus, jt. Räim väldib pehmele põhjale kudemist.

Põhjataimestiku puudumine või vähesus võib olla kuduräime mujale suundumise põhjuseks.

Konkreetsed koelmud varieeruvad aastast aastasse sõltuvalt aastatevahelistest temperatuuri,

võimaliku kudusubstraadi jt tegurite erinevustest, kaasa arvatud inimtegevusest olenevad

häiringud.

Rääbis

Rääbis oli varasemalt ülioluline töönduskala Peipsi järves ent kadus sealt paarikümne aasta

eest pea täielikult; alles 2015.a. on märgata arvukuse taassuurenemist. Koelmute seisundit

pole varem uuritud ja kudemiseks sobivate alade paigutus ja suurus praegusel ajal pole teada.

Rääbis koeb novembri teises pooles – detsembris 1-6 m sügavusele kõvale (liiv, kruus, kivid)

pinnale; looted kooruvad kevadel.

Läänemere Eesti vetes esineb rääbis vähearvukalt, peamiselt Narva lahes; koeb jõgedes.

Peipsi siig

Arvukus on tänapäeval väike ja see võib olla seotud sobivate kudemiskohtade vähesusega.

Koeb tavaliselt 2-4 m sügavusel, liivasele või kruusasele põhjale. Kudemine algab tavaliselt

oktoobri lõpus ja vältab mõnel aastal detsembri alguseni, kui järvele on juba tekkinud jääkate.

Varasematel andmetel ((Kovalev, 1962) on peamised koelmualad Peipsi järve lõunapoolses

osas, Eesti vetes Emajõe suudme ümbruses, Meerapalu kandis ja Piirissaare ümbruses.

T.Krause näitas (kudemisaegsete püükide saagikuse alusel), et kudemine võib toimuda

lokaliseeritult ka Piepsi põhjapoolsemates piirkondades sobiva sügavusega vees. Koelmualade

praegune seisund on teadmata.

Merisiig

Läänemere Eesti vetes elab mitu siiavormi, kellest enamus koeb rannikumeres. On ka

siirdevorm(e), kelle kudemisalad on jõgedes (Pärnu jõgi ja paar Põhja-Eesti jõge), nende

viimaste puhul on kudemist peamiselt limiteerivaks teguriks rändetõkked (tammid) jõgedel.

Käesolevas töös uuriti mereskudevate siigade kudemisalade paiknemist ja seisundit.

6

Merisiig koeb kõvale (eelistatult kivisele või kruusasele) põhjale, ka paeplaatidele

rannikuvetes (merelahtedes) 0,5-2 m sügavusele, Ruhnu ümbruse siig sügavamale (kuni 15

m). Kudemisperiood on oktoobri lõpust detsembrini. Varasemad peamised kudemisalad

paiknesid Saaremaa läänerannikul (eriti Kihelkonna lahes), mitmel pool Väinemeres, Soome

lahes ja Ruhnu ümbruses. Praegune kudemiseks sobivate alade jaotus ja ulatus rannikumeres

on sisuliselt teadmata, välja arvatud Väinamere piirkond, mille koelmuid uuriti kümmekond

aastat tagasi kasutades käesoleva töö metoodikale analoogilist lähenemist.

Peipsi tint

Peipsi tint oli varem järve suurima saagikusega töönduskala ent kadus peaaegu täielikult

kümmekond aastat tagasi ja alles 2015.a. oli taas järves rohkem tinti. Varem paiknesid

koelmualad ulatuslikul alal järve lääne-, põhja- ja idakalda lähedastes vetes, koelmualad

paiknesid peamiselt 2-4 m sügavusel ja mari koetakse liivasele või kivisele põhjale. Koeb

kevadel, aprilli lõpus – mai algul, üsna lühikese perioodi vältel. Koelmualade seisundit pole

uuritud.

Koha

Rannikumeres on koha sigimisalaks magestunud merelahed – peamiselt Pärnu laht ja vähesel

määral ka Matsalu laht, Peipsis selle lõunaosa kevadel kiiresti soojenevad lahed. Kudemiseks

eelistab puhast liivast või kruusast (kivist) põhja, taimejuuri, sobivad ka tehissubstraadid.

Soojalembene, koeb kevadel.

Kunstkoelmute kasutamist ja nende abil koha koelmualade kaardistamist käsitleb teine

projekt.

7

MATERJAL JA METOODIKA

Välitööd Eesti rannikumeres

2011. aasta kevadel ja suvel viidi läbi Liivi lahe räime peamiste looduslike koelmualade

praeguse seisukorra uuringud 94. jaamas (tabel 1, joonis 1, joonis 2). Peamiseks

uurimismeetodiks olid larvitraalimised koelmute piirkonnas sigimisperioodil. Lisaks

larvitraalimistele uuriti kudesubstraadi (sette ja põhjataimestiku) seisundit sukeldumis- ja

videovaatluse abil. Keskkonnamuutujatest mõõdeti veel vee füüsikalisi omadusi (temperatuur,

soolsus) ning koguti zooplanktoni proove (räimelarvide toidubaas). Proovi kogumisel punktist

on sellele parameetrile tabelis omistatud väärtus 1. Uuringus kasutati järgmisi proovivõtu

vahendeid: Rassi traal, Henseni võrk, põhjatraal, allvee–videokaamera, zooplanktoni

kogumise võrk, CTD sond mere füüsikaliste omaduste uurimiseks ning taimeraam merepõhja

taimekoosluste uurimiseks.

Tabel 1. Proovipunktide kirjeldus ning punktidest kogutud proovide iseloom 2011 aasta kevadel ja suvel Liivi lahes.

Piirkond Kuupäev Sügavus Laius Pikkus

Ras

s

Hen

sen

Põhj

atra

al

Vid

eo

ZPL

CT

D

Raa

m

Munalaid 20.05.2011 5.1 58.24172 24.06337 1 1 0 1 1 1 0

Munalaid 20.05.2011 6.4 58.24 24.0584 0 0 0 1 0 0 0

Munalaid 20.05.2011 7.4 58.2364 24.0406 0 0 0 1 0 0 0

Munalaid 20.05.2011 8.2 58.236 24.03557 1 1 0 0 1 0 0

Ipsi 20.05.2011 6.2 58.30553 23.74075 1 1 0 0 0 0 0

Ipsi 20.05.2011 10 58.30622 23.73563 0 0 0 1 1 1 0

Ipsi 20.05.2011 9.3 58.30723 23.73588 1 0 0 1 0 0 0

Selglaid 21.05.2011 4.3 58.46443 23.62543 0 0 0 1 0 0 0

Selglaid 21.05.2011 3.7 58.46508 23.626 0 0 0 1 0 0 0

Selglaid 21.05.2011 5.5 58.46552 23.62612 1 1 0 0 0 1 1

Selglaid 21.05.2011 11 58.46892 23.61825 0 0 0 1 1 0 0

Kübassaare 21.05.2011 5 58.39793 23.24222 0 0 0 1 0 0 0

Kübassaare 21.05.2011 6.4 58.39872 23.24242 0 0 0 1 0 0 0

8


Ras

s

Hen

sen

Põhj

atra

al

Vid

eo

ZPL

CT

D

Raa

m

Kübassaare 21.05.2011 4.2 58.4004 23.2344 0 0 0 1 0 0 0

Kübassaare 21.05.2011 3.9 58.40095 23.23438 0 0 0 1 0 0 0

Kübassaare 21.05.2011 3.8 58.40145 23.23512 1 1 0 1 0 1 1

Kübassaare 21.05.2011 4.5 58.39897 23.23705 1 0 0 1 0 0 0

Kübassaare 21.05.2011 6.5 58.39557 23.23728 0 0 0 1 0 0 0

Kübassaare 21.05.2011 8.2 58.39387 23.23465 0 0 0 1 0 0 0

Kübassaare 21.05.2011 10.5 58.39173 23.2337 0 0 0 1 1 0 0

Laidunina 21.05.2011 6.4 58.34478 23.16188 0 0 0 1 0 0 0

Laidunina 21.05.2011 5.1 58.34515 23.16112 0 0 0 1 0 0 0

Laidunina 21.05.2011 4.5 58.34695 23.16392 0 1 0 1 0 0 0

Laidunina 21.05.2011 7.5 58.34762 23.16372 1 0 0 1 0 0 0

Laidunina 21.05.2011 8.7 58.34533 23.17098 0 0 0 1 0 0 0

Laidunina 21.05.2011 10 58.34418 23.17298 0 0 0 1 1 1 0

Kõiguste 21.05.2011 10 58.30333 23.07917 0 0 0 1 0 1 0

Kõiguste 21.05.2011 7.9 58.30452 23.07927 0 0 0 1 0 0 0

Kõiguste 21.05.2011 5.7 58.30588 23.07795 0 0 0 1 0 0 0

Kõiguste 21.05.2011 4.3 58.30722 23.07742 0 1 1 1 1 0 0

Kõiguste 21.05.2011 12.2 58.30635 23.08292 1 0 0 0 0 0 0

Sääretukk 21.05.2011 4 58.25827 22.85748 0 0 1 1 0 0 0

Sääretukk 21.05.2011 5 58.25922 22.85872 0 0 0 1 0 0 0

Sääretukk 21.05.2011 6 58.25945 22.85947 0 0 0 1 0 0 0

Sääretukk 21.05.2011 6.6 58.26173 22.86505 0 0 0 1 0 0 0

Sääretukk 21.05.2011 8.6 58.26292 22.8659 0 0 0 1 0 0 0

Sääretukk 21.05.2011 9.6 58.2643 22.87412 1 1 0 1 1 1 0

Vätta 22.05.2011 6.4 58.19178 22.73767 0 1 0 1 1 1 0

Vätta 22.05.2011 7.5 58.1921 22.7424 1 0 0 1 0 0 0

Vätta 22.05.2011 5 58.19503 22.73765 0 0 0 1 0 0 0

Vätta 22.05.2011 4.1 58.19713 22.73635 0 0 0 1 0 0 0

Vätta 22.05.2011 3.8 58.19743 22.73745 1 0 0 1 0 0 1

Abruka 22.05.2011 9.5 58.11745 22.5437 1 1 0 1 1 1 0

Abruka 22.05.2011 7.1 58.11718 22.54792 0 0 0 1 0 0 0

Abruka 22.05.2011 6 58.11863 22.55165 0 0 0 1 0 0 0

Abruka 22.05.2011 5.5 58.12117 22.55222 0 0 0 1 0 0 0

Abruka 22.05.2011 4.2 58.12488 22.55645 0 0 1 1 0 0 0

9


Ras

s

Hen

sen

Põhj

atra

al

Vid

eo

ZPL

CT

D

Raa

m

Leetserahu 22.05.2011 10.2 58.0539 22.33783 1 1 0 1 1 1 0

Leetserahu 22.05.2011 7 58.05413 22.3359 0 0 0 1 0 0 0

Leetserahu 22.05.2011 5.5 58.05537 22.33442 0 0 0 1 0 0 0

Leetserahu 22.05.2011 4.2 58.05745 22.33337 0 0 0 1 0 0 0

Leetserahu 22.05.2011 3.2 58.05807 22.33267 0 0 1 0 0 0 1

Munalaid 27.06.2011 5.5 58.24353 24.0608 1 1 0 1 0 0 0

Munalaid 27.06.2011 4.6 58.24217 24.0673 0 0 0 1 0 0 0

Munalaid 27.06.2011 6.5 58.24223 24.0602 0 0 0 1 0 0 0

Munalaid 27.06.2011 7.3 58.2395 24.0383 0 0 0 1 0 0 0

Munalaid 27.06.2011 8.5 58.23855 24.03342 1 1 0 1 1 1 0

Ipsi 27.06.2011 6 58.30537 23.74262 0 0 0 1 0 0 0

Ipsi 27.06.2011 7.3 58.30433 23.74447 0 0 0 1 0 0 0

Ipsi 27.06.2011 10 58.30497 23.73618 1 1 0 1 1 1 0

Selglaid 27.06.2011 3.6 58.46435 23.62365 0 0 0 1 0 0 0

Selglaid 27.06.2011 11.5 58.46203 23.61778 1 1 0 1 1 1 0

Selglaid 27.06.2011 7.5 58.46365 23.62207 0 0 0 1 0 0 0

Selglaid 27.06.2011 6 58.46407 23.62382 0 0 0 1 0 0 0

Selglaid 27.06.2011 4.3 58.4643 23.62442 0 0 0 1 0 0 0

Kübassaare 28.06.2011 4.3 58.40013 23.23708 1 1 0 1 1 1 0

Kübassaare 28.06.2011 5.6 58.39632 23.2384 0 0 0 1 0 0 0

Kübassaare 28.06.2011 8 58.39283 23.23567 0 0 0 1 0 0 0

Kübassaare 28.06.2011 10.6 58.39025 23.23443 0 0 0 1 0 0 0

Laidunina 28.06.2011 5 58.34563 23.16163 1 1 1 1 1 1 0

Laidunina 28.06.2011 10.3 58.34068 23.1614 0 0 0 1 0 0 0

Kõiguste 28.06.2011 10.5 58.30287 23.07987 1 1 0 1 1 1 0

Kõiguste 28.06.2011 7 58.30405 23.07683 0 0 0 1 0 0 0

Kõiguste 28.06.2011 5.1 58.30607 23.07643 0 0 0 1 0 0 0

Kõiguste 28.06.2011 4.7 58.30765 23.07742 0 0 1 1 0 0 0

Sääretukk 28.06.2011 4.4 58.25432 22.8556 0 0 1 1 0 0 0

Sääretukk 28.06.2011 6.1 58.2539 22.85347 0 1 0 1 0 0 0

Sääretukk 28.06.2011 5.9 58.25197 22.8467 1 0 0 1 0 0 0

Sääretukk 28.06.2011 8 58.2473 22.84592 0 0 0 1 0 0 0

Sääretukk 28.06.2011 10.2 58.24348 22.85075 0 1 0 1 1 1 0

Vätta 28.06.2011 7.3 58.19135 22.74118 1 1 0 1 1 1 0

Vätta 28.06.2011 7.2 58.19393 22.73745 0 0 0 1 0 0 0

10


Ras

s

Hen

sen

Põhj

atra

al

Vid

eo

ZPL

CT

D

Raa

m

Vätta 28.06.2011 8.9 58.1865 22.74613 0 0 0 1 0 0 0

Vätta 28.06.2011 4.5 58.19527 22.73292 0 0 1 1 0 0 0

Vätta 28.06.2011 5.9 58.193 22.73647 0 0 0 1 0 0 0

Abruka 29.06.2011 8.9 58.11615 22.54402 1 1 0 1 1 0 0

Abruka 29.06.2011 4.4 58.1257 22.55593 0 0 0 1 0 1 0

Abruka 29.06.2011 5.9 58.1213 22.54947 0 0 0 1 0 0 0

Abruka 29.06.2011 7.5 58.11862 22.54667 0 0 0 1 0 0 0

Leetserahu 29.06.2011 9.2 58.05427 22.3368 1 1 0 1 0 1 0

Leetserahu 29.06.2011 8 58.05568 22.3366 0 0 0 1 1 0 0

Leetserahu 29.06.2011 6.4 58.0578 22.33628 0 0 0 1 0 0 0

Leetserahu 29.06.2011 3.8 58.05918 22.33215 0 0 0 1 0 0 0

Leetserahu 29.06.2011 3.5 58.0601 22.33 0 0 0 1 0 0 0

Joonis 1. Proovipunktide paiknemine 2011. aasta kevadistel kaardistamistöödel.

11

Joonis 2. Proovipunktide paiknemine 2011. aasta suvistel kaardistamistöödel.

2012. aasta mais ja juunis viidi läbi räime peamiste looduslike koelmualade praeguse

seisukorra uuringud Väinameres ja Soela väinas (joonis 3, joonis 4). Lisaks uuriti oktoobris

sügiskudu räime koelmuid Liivi lahes (joonis 5). Kokku teostati uuringud 70. jaamas (tabel

2). Peamiseks uurimismeetodiks olid larvitraalimised koelmute piirkonnas sigimisperioodil.

Lisaks larvitraalimistele uuriti kudesubstraadi (sette ja põhjataimestiku) seisundit sukeldujate

ja videovaatluste abil. Põhjatraali ja Rassi traaliga kogutud materjaliga hinnati

põhjataimestiku dominantliikide koosseisu ja räimemarja esinemist piirkonnas.

Keskkonnamuutujatest mõõdeti vee füüsikalisi omadusi (temperatuur, soolsus). Samuti koguti

zooplanktoni proove (räimelarvide toidubaas). Uuringus kasutati järgmisi proovivõtu

vahendeid: Rassi traal, Henseni võrk, põhjatraal, allvee–videokaamera, zooplanktoni

kogumise võrk, Bongo võrk räimelarvide püüdmiseks, CTD sond mere füüsikaliste omaduste

uurimiseks ning taimeraam merepõhja taimekoosluste uurimiseks.

Tabel 2. Liivi lahe, Väinamere ja Soela väina proovipunktide kirjeldus ning punktidest kogutud proovide iseloom ja arv 2012. aastal.

Piirkond Kuupäev Jaam Laius Pikkus

Vid

eo

Hen

sen

Ras

s

Tra

al

ZPL

CT

D

Bon

go

Raa

m

Parasmetsa 25.05.2012 3.6 58.60 22.75 1 0 0 0 0 0 0 0

Parasmetsa 25.05.2012 4.8 58.60 22.75 1 0 0 0 0 0 0 0

Parasmetsa 25.05.2012 5 58.60 22.67 1 0 0 0 0 0 0 0

12


Vid

eo

Hen

sen

Ras

s

Tra

al

ZPL

CT

D

Bon

go

Raa

m

Parasmetsa 25.05.2012 5.4 58.60 22.67 1 0 0 0 0 0 0 0

Parasmetsa 25.05.2012 5.9 58.60 22.67 1 0 0 0 0 0 0 0

Parasmetsa 25.05.2012 6.1 58.60 22.67 1 0 0 0 0 0 0 0

Parasmetsa 25.05.2012 7.5 58.61 22.66 1 0 0 0 0 0 0 0

Parasmetsa 25.05.2012 5.9 58.60 22.67 1 1 1 0 1 1 0 0

Tärkma neem 25.05.2012 3.5 58.67 22.68 1 0 0 0 0 0 0 0

Tärkma neem 25.05.2012 5 58.66 22.69 1 0 0 0 0 0 0 0

Tärkma neem 25.05.2012 7 58.66 22.74 1 1 1 0 1 1 0 0

Rannaküla 25.05.2012 5.5 58.63 22.88 1 1 0 0 1 1 0 1

Rannaküla 25.05.2012 3.8 58.63 22.88 1 0 0 0 0 0 0 0

Rannaküla 25.05.2012 7 58.64 22.88 1 0 1 0 0 1 0 2

Prassi ots 26.05.2012 6.5 58.75 22.88 1 1 1 0 1 1 0 0

Prassi ots 26.05.2012 6 58.75 22.87 1 0 0 0 0 0 0 0

Prassi ots 26.05.2012 5 58.75 22.86 1 0 0 0 0 0 0 0

Prassi ots 26.05.2012 5 58.76 22.86 1 0 0 0 0 0 0 0

Kõinastu 26.05.2012 5.6 58.67 23.02 1 1 1 0 1 1 0 0

Kõinastu 26.05.2012 4.2 58.66 23.02 1 0 0 0 0 0 0 0

Kõinastu 26.05.2012 4 58.66 23.02 1 0 0 0 0 0 0 0

Kõinastu 26.05.2012 3.8 58.66 23.04 1 0 0 0 0 0 0 1

Unterneemani 26.05.2012 5.6 58.74 23.25 1 1 1 0 1 1 0 0

Unterneemani 26.05.2012 4.2 58.73 23.23 1 0 0 0 0 0 0 0

Unterneemani 26.05.2012 3.2 58.74 23.22 1 0 0 0 0 0 0 0

Väinameri 26.05.2012 V15 58.81 23.22 1 1 1 0 1 1 0 0

Harilaiu

peenar12.06.2012 7.8 58.53 21.78 1 1 1 0 1 1 0 0

Harilaiu

peenar12.06.2012 4.5 58.53 21.78 1 0 0 1 0 0 0 0

Harilaiu

peenar12.06.2012 3.5 58.52 21.79 1 0 0 1 0 0 0 0

Harilaiu

peenar12.06.2012 11 58.53 21.78 1 1 0 0 0 0 0 0

Tohvri neem 12.06.2012 9.5 58.72 22.44 1 1 1 0 1 1 0 0

Tohvri neem 12.06.2012 4.7 58.72 22.45 1 0 0 1 0 0 0 0

13


Vid

eo

Hen

sen

Ras

s

Tra

al

ZPL

CT

D

Bon

go

Raa

m

Sõru 12.06.2012 5.5 58.69 22.50 1 1 1 0 1 1 0 0

Sõru 12.06.2012 3.5 58.69 22.50 1 0 0 0 0 0 0 0

Eerikulaid 13.06.2012 5.8 58.90 23.14 1 1 1 0 1 1 0 0

Eerikulaid 13.06.2012 4.5 58.90 23.13 1 0 0 1 0 0 0 0

Rukkirahu 13.06.2012 6.5 58.91 23.30 1 1 1 0 1 1 0 0

Rukkirahu 13.06.2012 4.5 58.91 23.31 1 0 0 1 0 0 0 0

Puise nina 13.06.2012 4.7 58.73 23.42 1 1 1 0 1 1 0 0

Puise nina 13.06.2012 3.5 58.72 23.44 1 0 0 1 0 0 0 0

Tärkma neem 13.06.2012 4.3 58.67 22.66 0 1 0 0 1 0 0 0

Rannaküla 13.06.2012 6 58.63 22.88 0 1 0 0 1 0 0 0

Kõinastu 13.06.2012 4.7 58.66 23.02 0 1 0 0 1 0 0 0

Unterneemani 13.06.2012 5.8 58.74 23.24 0 1 0 0 1 0 0 0

Kessulaid 13.06.2012 6.5 58.62 23.44 1 1 1 0 1 1 0 0

Kessulaid 13.06.2012 4.5 58.61 23.47 1 0 0 1 0 0 0 0

Puhtulaid 14.06.2012 7.7 58.54 23.55 1 1 1 0 1 1 0 0

Puhtulaid 14.06.2012 5.4 58.54 23.55 1 0 0 0 0 0 0 0

Puhtulaid 14.06.2012 4.5 58.54 23.56 1 1 0 1 0 0 0 0

Kihnu 9.10.2012 100 58.06 23.91 1 0 0 0 0 0 1 0

Kihnu 9.10.2012 101 58.07 23.92 1 0 0 0 1 1 1 0

Kihnu 9.10.2012 103 58.10 23.85 1 0 0 0 1 1 1 0

Kihnu 9.10.2012 102 58.02 23.85 1 0 0 0 1 1 1 0

Kihnu 9.10.2012 103 58.00 23.73 1 0 0 0 1 1 1 0

Kihnu 9.10.2012 105 58.06 23.68 1 0 0 0 1 1 1 0

Tursa madal 9.10.2012 7 57.91 24.28 1 0 0 0 1 1 1 0

Pikola madal 9.10.2012 8.5 57.90 24.24 1 0 0 0 1 1 1 0

Laigeste nina 9.10.2012 4.8 57.97 24.38 1 0 0 0 1 1 1 0

Suurlaid 9.10.2012 4.2 58.10 24.44 1 0 0 0 1 1 1 0

11.10.2012 102 58.03 23.85 0 0 0 0 0 0 1 0

11.10.2012 103 57.99 23.72 0 0 0 0 0 0 1 0

Greta madal N 11.10.2012 57.77 23.33 0 0 0 0 1 1 1 0

Greta madal E 11.10.2012 57.73 23.32 0 0 0 0 1 0 1 0

Greta madal S 11.10.2012 12.2 57.71 23.30 1 0 0 0 1 0 1 0

Greta madal W 11.10.2012 11.5 57.73 23.28 1 0 0 0 1 0 1 0

14


Vid

eo

Hen

sen

Ras

s

Tra

al

ZPL

CT

D

Bon

go

Raa

m

Ruhnu lõuna

ots11.10.2012 9.1 57.76 23.27 1 0 0 0 1 0 1 0

Holmi nina 12.10.2012 6 57.78 23.20 1 0 0 0 1 1 1 0

Pärsi nina 12.10.2012 9 57.82 23.16 1 0 0 0 1 0 1 0

Kuunsi nina 12.10.2012 7.8 57.84 23.23 1 0 0 0 1 1 1 0

Limo rand 12.10.2012 8.2 57.81 23.28 1 0 0 0 1 0 1 0

Joonis 3. Proovipunktide paiknemine 2012. aasta kevadistel kaardistamistöödel.

15

Joonis 4. Proovipunktide paiknemine 2012. aasta suvisel kaardistamistöödel.

Joonis 5. Proovipunktide paiknemine 2012. aasta sügiskudu räime kaardistamistöödel.

2013. aasta juunis viidi läbi räime peamiste looduslike koelmualade praeguse seisukorra

uuringud Ava–Läänemeres ja Soome lahes (tabel 3, joonis 6). Peamiseks uurimismeetodiks

olid larvitraalimised koelmute piirkonnas sigimisperioodil. Lisaks larvitraalimistele uuriti

kudesubstraadi (sette ja põhjataimestiku) seisundit sukeldumis- ja videovaatluste abil.

Põhjatraali ja Rassi traaliga kogutud materjaliga hinnati põhjataimestiku dominantliikide

koosseisu ja räimemarja esinemist piirkonnas. Keskkonnamuutujatest mõõdeti vee füüsikalisi

omadusi (temperatuur, soolsus). Samuti koguti zooplanktoni proove (räimelarvide toidubaas).

Uuringus kasutati järgmisi proovivõtu vahendeid: Rassi traal, Henseni võrk, põhjatraal,

16

allvee–videokaamera, zooplanktoni kogumise võrk, Bongo võrk räimelarvide püüdmiseks,

CTD sond mere füüsikaliste omaduste uurimiseks ning taimeraam merepõhja taimekoosluste

uurimiseks.

Tabel 3. 2013. aastal läbi viidud koelmualade uuringute proovipunktid Ava–Läänemeres ja Soome lahes.


Dirhami laht 10.06.2013 7.5 59.23189 23.51546

Dirhami laht 10.06.2013 9.5 59.23275 23.51354

Frisgrunne madal 10.06.2013 4.5 59.07098 23.09283



Plagurahu madal 10.06.2013 4.6 59.09127 22.96377

Plagurahu madal 10.06.2013 6 59.09043 22.96472

Plagurahu madal 10.06.2013 9.9 59.08946 22.97071

Lahepere laht 12.06.2013 4.2 59.35077 24.20369

Lahepere laht 12.06.2013 5.1 59.35104 24.20351

Lahepere laht 12.06.2013 6.5 59.35193 24.20533

Lahepere laht 12.06.2013 8.5 59.35299 24.20331

Naissaar 12.06.2013 4.9 59.5304 24.57393

Naissaar 12.06.2013 6 59.52566 24.58326

Naissaar 12.06.2013 6.7 59.51935 24.58762

Naissaar 12.06.2013 7.5 59.51981 24.58246

Juminda 13.06.2013 5.7 59.65387 25.49212

Juminda 13.06.2013 11 59.65496 25.4899

Käsmu laht 13.06.2013 6 59.65169 25.96032

Käsmu laht 13.06.2013 8.2 59.65265 25.9594

Käsmu laht 13.06.2013 12 59.65548 25.96408

Purikaneem 13.06.2013 6 59.68191 25.68218

Purikaneem 13.06.2013 7.5 59.68776 25.66707

Purikaneem 13.06.2013 9 59.68558 25.6743

Rammu saar 13.06.2013 5.5 59.58794 25.20606

Rammu saar 13.06.2013 6.1 59.58591 25.21851

Rammu saar 13.06.2013 8 59.58655 25.2181

17


Rammu saar 13.06.2013 13 59.58739 25.2174

Vergi 13.06.2013 5 59.59257 26.135

Vergi 13.06.2013 9 59.59677 26.142

Vergi 13.06.2013 10.5 59.60128 26.13912

Kunda laht 14.06.2013 5.5 59.56022 26.47454

Kunda laht 14.06.2013 8.5 59.5627 26.47606

Kunda laht 14.06.2013 15 59.5647 26.48057

Mahu 14.06.2013 6.5 59.52967 26.72371

Mahu 14.06.2013 10 59.53362 26.72609

Mahu 14.06.2013 11 59.53424 26.73069

Toila 14.06.2013 7 59.43327 27.56752

Toila 14.06.2013 10.3 59.44036 27.58566

Narva-Jõesuu 15.06.2013 6 59.42582 27.9524

Narva-Jõesuu 15.06.2013 8.5 59.43206 27.95243

Sillamäe 15.06.2013 5.5 59.40293 27.77908

Sillamäe 15.06.2013 9 59.41135 27.78029

Joonis 6. Proovipunktide paiknemine 2013. aasta suvistel kaardistamistöödel.

Uuriti räime koelmualasid neis Liivi lahe alamosades (Pärnu laht, Kihnu madal, Gretagrundi

madal) (joonis 7), mille kohta pole piisavalt varasemaid teadmisi, et tulemuslikult

modelleerida koelmualade seisundit. Allpool tabelis on väljavõte 2014. aasta uuringute

18

proovipunktidest (tabel4). Välitöödel kirjeldati mereelustikku ja põhjasetteid kokku 21.

jaamas. Elustiku kirjeldamiseks koguti 16 Rassi traali proovi ja 21 Henseni võrgu proovi.

Lisaks teostati kõigis jaamades vaatlusi allvee video abil. Videomaterjali kogumiseks kasutati

veealust vaatluskaamerat, mis on ühenduses paadis oleva salvestava digitaalse kaameraga.

Tabel 4. 2014. aasta suvel läbi viidud koelmualade uuringute proovipunktid Liivi lahe alamosades.

Piirkond Punkt Kuupäev Sügavus Laius Pikkus

Pärnu laht AUDRU 16.06.2014 5 58.32488 24.3736

Pärnu laht K7 16.06.2014 6.4 58.26569 24.31792

Pärnu laht K21 16.06.2014 10.2 58.21795 24.30775

Pärnu laht KIHNU 17.06.2014 9.5 58.13306 24.08301

Tibriku K2 18.06.2014 10.2 58.05988 23.95092

Ruhnu RINKSU1 19.06.2014 5 57.76683 23.27554

Gretagrund GRETA N 19.06.2014 15 57.77168 23.33118

Ruhnu GRETA W 19.06.2014 9 57.74008 23.27634

Ruhnu GRETA S 19.06.2014 9 57.71454 23.30187

Ruhnu GRETA E 19.06.2014 8 57.73691 23.31832

Kihnu madal 103 19.06.2014 15 57.99393 23.72548

Kihnu madal 102 19.06.2014 9 58.02885 23.86271

Pärnu laht TIMMKANAL 20.06.2014 6 58.13253 24.41524

Pärnu laht K4 20.06.2014 6 58.24968 24.44847

Pärnu laht UULU 20.06.2014 5.5 58.29933 24.48043

Pärnu laht K5 16.06.2014 5.2 58.33787 24.4193

Pärnu laht Sorgu 16.06.2014 4.5 58.20985 24.2205

Pärnu laht Rinksu2 19.06.2014 8 57.76529 23.27869

Pärnu laht Rinksu3 19.06.2014 10 57.76164 23.28119

Pärnu laht POI 20.06.2014 5 58.35474 24.45325

19

Joonis 7. Proovipunktide paiknemine 2014. aasta koelmualadega seotud välitöödel Liivi lahe alamosades (Pärnu laht, Kihnu madal, Gretagrundi madal).

Lisaks uuriti 2014. aastal täiendavalt Pärnu lahe koelmualasid (joonis 8), et tulemuslikult modelleerida koelmualade seisundit. Allpool tabelis on väljavõte uuringute proovipunktidest (tabel 5). Välitöödel kirjeldati mereelustikku ja põhjasetteid kokku 53. jaamas. Elustiku kirjeldamiseks koguti 132 põhjaelustiku proovi van Veen põhjaammutiga. Lisaks koguti kõikides jaamades proovid sette orgaanilise aine uurimiseks.

Tabel 5. 2014. aasta suvel läbi viidud koelmualade uuringute proovipunktid Pärnu lahes.

Piirkond Punkt Laius Pikkus

Pärnu laht 47 58.0428 24.189

Pärnu laht 49 58.0236 24.345

Pärnu laht 54 57.998 24.2059

Pärnu laht 20 58.2196 24.194

Pärnu laht 1 58.3733 24.42

Pärnu laht K5 58.3593 24.4669

Pärnu laht 3 58.3453 24.4995

Pärnu laht 4 58.36574 24.31229

20


Pärnu laht 5 58.3582 24.3804

Pärnu laht 6 58.341 24.442

Pärnu laht 7 58.3261 24.4914

Pärnu laht 8 58.30632 24.55601

Pärnu laht 9 58.3236 24.3472

Pärnu laht 10 58.3196 24.4165

Pärnu laht 11 58.3124 24.485

Pärnu laht 12 58.28838 24.52672

Pärnu laht 13 58.28639 24.29958

Pärnu laht 14 58.2658 24.3808

Pärnu laht 15 58.2485 24.4657

Pärnu laht 21 58.2106 24.2614

Pärnu laht 19 58.2059 24.4263

Pärnu laht 25 58.1999 24.1506

Pärnu laht 30 58.1686 24.0715

Pärnu laht 17 58.24255 24.29069

Pärnu laht 18 58.2209 24.3592

Pärnu laht 31 58.1562 24.1367

Pärnu laht 37 58.1412 24.0442

Pärnu laht 50 58.0133 24.3774

Pärnu laht 40 58.098 24.2365

Pärnu laht 35 58.1161 24.3853

Pärnu laht 33 58.1346 24.2738

Pärnu laht 28 58.1481 24.367

Pärnu laht 27 58.1646 24.3012

Pärnu laht K21 58.2049 24.3011

Pärnu laht 42 58.0693 24.3584

Pärnu laht 34 58.1221 24.349

Pärnu laht 51 58.0541 24.0467

Pärnu laht 46 58.0696 24.1517

Pärnu laht 45 58.0869 24.0871

Pärnu laht 41 58.0846 24.297

21


Pärnu laht 57 58.0189 24.0109

Pärnu laht 48 58.0368 24.2733

Pärnu laht 60 57.978 24.2192

Pärnu laht 59 57.9959 24.1591

Pärnu laht 58 57.9949 24.0711

Pärnu laht 53 58.0219 24.1623

Pärnu laht 52 58.0221 24.0804

Pärnu laht 23 58.18689 24.38354

Pärnu laht 39 58.11606 24.17604

Pärnu laht 26 58.18244 24.22592

Pärnu laht 38 58.1236 24.1087

Pärnu laht 61 57.9649 24.2629

Pärnu laht 55 57.9877 24.2656

Joonis 8. 2014. aasta suvel läbi viidud koelmualade uuringute proovipunktide paiknemine Pärnu lahes.

Välitööd Peipsi järvel

22

2014. aasta kevadel ja sügisel teostati Peipsi järvel koelmualade uuringud. Kevadistel

välitöödel koguti proove kokku 30. jaamast (tabel 6, joonis 9). Proovipunktide setete ja

elustiku kirjeldamiseks koguti 9 kvantitatiivset proovi Ekman–WildCo tüüpi põhjaammutiga,

4 proovi Rassi traaliga ja 20 proovi kolmnurkse põhjatraaliga. Sügistel välitöödel koguti

proove kokku 33. Jaamast (tabel 7, joonis 9). Proovipunktide setete ja elustiku kirjeldamiseks

koguti 33 kvantitatiivset proovi Ekman–WildCo tüüpi põhjaammutiga ning lisaks koguti

kõigist jaamadest proovid sette orgaanilise aine uurimiseks. Lisaks teostati vaatlusi veealuse

vaatluskaamera abil mõlemal sessoonil.

Tabel 6. 2014. aasta kevadel läbi viidud koelmualade uuringute proovipunktid Peipsi järves.


Peipsi järv PEI15 23.04.2014 4 58.7264 27.1256

Peipsi järv PEI31 24.04.2014 4.9 58.6902 27.2116

Peipsi järv PEI01 23.04.2014 1.9 58.7629 27.0615

Peipsi järv PEI33 24.04.2014 1.4 58.6858 27.1894

Peipsi järv PEI72 24.04.2014 4 58.8839 27.0399

Peipsi järv PEI74 24.04.2014 2 58.9031 27.0156

Peipsi järv PEI04 23.04.2014 3.8 58.7669 27.0707

Peipsi järv PEI32A 24.04.2014 3.5 58.6869 27.194

Peipsi järv PEI42 24.04.2014 4.7 58.6085 27.2189

Peipsi järv PEI02 23.04.2014 1.9 58.7628 27.0618

Peipsi järv PEI53 24.04.2014 3.2 58.5322 27.2456

Peipsi järv PEI11 23.04.2014 3.2 58.718 27.13

Peipsi järv PEI34 24.04.2014 1.2 58.6827 27.1787

Peipsi järv PEI41 24.04.2014 7.5 58.6146 27.2513

Peipsi järv PEI43 24.04.2014 3.5 58.6088 27.2136

Peipsi järv PEI44 24.04.2014 2 58.6084 27.2116

Peipsi järv PEI51 24.04.2014 5.8 58.5373 27.2798

Peipsi järv PEI52 24.04.2014 4.3 58.5339 27.2606

Peipsi järv PEI54 24.04.2014 1.8 58.5298 27.2427

Peipsi järv PEI55 24.04.2014 1 58.529 27.2402

Peipsi järv PEI61 24.04.2014 5 58.4844 27.2908

23


Peipsi järv PEI62 24.04.2014 4.1 58.4841 27.2784

Peipsi järv PEI63 24.04.2014 3 58.4852 27.2591

Peipsi järv PEI64 24.04.2014 1 58.4853 27.2554

Peipsi järv PEI71 24.04.2014 6.5 58.8772 27.0543

Peipsi järv PEI73 24.04.2014 3 58.9012 27.0193

Peipsi järv PEI12 23.04.2014 3.5 58.7189 27.1266

Peipsi järv PEI13 23.04.2014 2.7 58.7192 27.1248

Peipsi järv PEI14 23.04.2014 1.1 58.7194 27.1241

Peipsi järv PEI05 23.04.2014 5.1 58.7721 27.0776

Tabel 7. 2014. aasta sügisel läbi viidud koelmualade uuringute proovipunktid Peipsi järves.

Piirkond Jaam Kuupäev Sügavus Laius Pikkus

Peipsi järv PEI217 20.10.2014 2.6 58.39152 27.45671

Peipsi järv PEI211 20.10.2014 3.5 58.40581 27.46771

Peipsi järv PEI212 20.10.2014 3.3 58.39592 27.48879

Peipsi järv PEI213 20.10.2014 2.6 58.39249 27.49743

Peipsi järv PEI214 20.10.2014 0.7 58.39124 27.50061

Peipsi järv PEI215 20.10.2014 2.3 58.39349 27.51998

Peipsi järv PEI216 20.10.2014 0.5 58.39126 27.52373

Peipsi järv PEI218 20.10.2014 1.4 58.38879 27.4575

Peipsi järv PEI219 20.10.2014 0.7 58.38698 27.45828

Peipsi järv PEI221 20.10.2014 1.5 58.37737 27.4182

Peipsi järv PEI222 20.10.2014 0.5 58.37539 27.415

Peipsi järv PEI223 20.10.2014 3.6 58.4169 27.34274

Peipsi järv PEI224 20.10.2014 2.5 58.41974 27.30505

Peipsi järv PEI225 20.10.2014 2.8 58.4326 27.28785

Peipsi järv PEI226 20.10.2014 1.7 58.43357 27.27325

Peipsi järv PEI227 20.10.2014 1 58.43336 27.27097

Peipsi järv PEI228 20.10.2014 0.5 58.4332 27.26947

Peipsi järv PEI242 21.10.2014 4.3 58.96829 27.19542

Peipsi järv PEI234 21.10.2014 2.9 58.93695 27.06545

24

Piirkond Jaam Kuupäev Sügavus Laius Pikkus

Peipsi järv PEI232 21.10.2014 1 58.85788 26.96526

Peipsi järv PEI230 21.10.2014 3 58.85462 26.98055

Peipsi järv PEI231 21.10.2014 2.1 58.857 26.96938

Peipsi järv PEI237 21.10.2014 5.2 58.92387 27.10004

Peipsi järv PEI235 21.10.2014 3 58.92943 27.07894

Peipsi järv PEI236 21.10.2014 3.9 58.92633 27.08851

Peipsi järv PEI240 21.10.2014 6.7 58.95517 27.17534

Peipsi järv PEI229 21.10.2014 4 58.8529 26.98886

Peipsi järv PEI233 21.10.2014 2 58.9395 27.0581

Peipsi järv PEI241 21.10.2014 5.7 58.96745 27.19404

Peipsi järv PEI243 21.10.2014 5.2 58.97723 27.19286

Peipsi järv PEI244 21.10.2014 2.9 58.97871 27.19282

Peipsi järv PEI245 21.10.2014 1.2 58.97917 27.19291

Peipsi järv PEI246 21.10.2014 1.6 58.94037 27.05993

Joonis 9. 2014. aasta kevadel ja sügisel läbi viidud koelmualade uuringute proovipunktid paiknemine Peipsi järves.

Proovide analüüs

Põhjataimestik ja - loomastik

25

Kvantitatiivsete ja kvalitatiivsete proovide kogumine toimus põhjaammutajate abil ning

paralleelselt kasutati allveevideosüsteemi hindamaks põhjataimestiku katvust, liigilist

koosseisu ja põhja tüüpi. Igas proovipunktis võeti kolm kordusproovi. Proovid pesti

nailonsõeltel, mille võrgusõela diameeter on 0,25 mm. Välitöödel pakiti proovid

kilekottidesse, varustati etiketiga ning säilitati –18 ºC juures kuni nende laboratoorse

analüüsini. Materjal analüüsiti TÜ Eesti Mereinstituudi akrediteeritud laboris; proovides

määrati põhjaloomastiku ja –taimestiku liigiline koosseis, liikide arvukus ja kuivkaal 1 m2

kohta. Kuivkaalu leidmiseks kuivatati 60 ºC juures põhjaloomi vähemalt 48 tundi ja

põhjataimi maksimaalselt üks nädal. Proovide kogumisel ning analüüsimisel kasutati

HELCOM–i poolt väljatöötatud metoodilisi standardeid, mis tagavad esitatud algandmete

võrreldavuse teiste Läänemere riikide põhjaelustiku materjalidega (HELCOM, 2006).

Salvestatud videomaterjal analüüsiti laboris saamaks jaamade põhjaelustiku ja setete

katvuskirjeldused.

Temperatuur ja soolsus

Merevee temperatuuri ja soolsuse mõõtmiseks seirejaamades kasutati CTD/STD sonde

mudelid SD204, YSI 6600V2 ja YSI PRO2030. Mõõtesagedus oli 1 kord sekundis,

registreeriti temperatuuri, elektrijuhtivust, rõhku, merevee tihedust, fluorestsentsi ja hapniku

sisaldust. Sondide laskumiskiirus hoiti vahemikus 0,5 m/s.

Zooplankton (ZPL)

Mesozooplanktoni uurimisel lähtuti Merebioloogia osakonna analüüsijuhendist KJ I/2.

Meetod on akrediteeritud Eesti Akrediteerimiskeskuse poolt (registreerimisnumber L179) ja

järgib HELCOM COMBINE programmi metoodikat. Proovid koguti kvantitatiivse Juday

tüüpi planktonivõrgu vertikaalsete tõmmetega. Võrgu suudmeava pindala oli 0,1 m2,

filtreeriva osa tihedus 0,1 mm. Proovid fikseeriti formaliiniga ja analüüsiti laboris

mikroskoobi all. Zooplanktoni arvukus on toodud isendite hulgana ja biomass märgkaalu

milligrammides kuupmeetri merevee kohta (ind. m-3; mg m-3).

Sette orgaanilise aine sisaldus

26

Põhjasettest koguti proove toruga, mille diameeter oli 1,6 cm. Kõigepealt hoiti proove

kuivatuskapis 60 °C juures 10 päeva, mõõdeti kuivkaal ning seejärel hoiti põletusahjus

(500 °C) 2,5 tundi. Põletusahjust väljavõetud proov kaaluti uuesti. Proovi kuivkaalu ning

tuhkkuivkaalu vahe alusel arvutati sette orgaanilise materjali sisaldus protsentides.

Okeanograafilised mõõtmised

Projekti jooksul viidi läbi merepõhja paigaldatud RDCP mõõtmisi Suurupi lähedal

10.12.2013–29.04.2014 ning Kihnu lähedal 10.09.2012–14.05.2013. Analüüsis kasutati

RDCP tunnise lahutusega andmeid ja uuriti hoovuste, lainetuse, veetaseme, hägususe,

soolsuse, temperatuur ja O2 dünaamikat. Soome lahe suudmeosas (Suurupil) registreeriti

13.dets.2013 tormi mõju rannikumerele ja merepõhjale (lainekõrgus üle 7m, tugev merepõhja

ja rannikutsooni häirumine) ning hilisem hüdrofüüsikaliste tingimuste muutus

talvetingimustes.

Kihnu ja Suurupi talvise poolaasta mere mõõteandmeid seostati meteoroloogiliste andmetega,

leiti sügisese jahtumise ja hoovuste kande seaduspärasused. Eesti rannikumere termohaliinsed

ja hüdrodünaamilised tingimused võivad olla üsna erinevad lähtuvalt püsivamatest tuultest

(nt. apvelling ja väga külm vesi põhjarannikul idatuulte korral), hoovustemustrid vahelduvad

sõltuvalt tuulest. On vajadus täpsustada nende tingimuste mõju koelmute erinevale sesoonsele

elutüsklile nt. Soome lahe rannikumeres, Väinameres ja Liivi lahe põhjaosas.

Sõmeri, Kõiguste, Harilaiu, Neugrundi, Sundgrundi, Kihnu ja Letipea juures RDCP

mõõtmistega kalibreeritud lainemudeli abil arvutati lainetuse (pidev) käik neis kohtades

1966–2013; identifitseeriti olulisemad lainetormid ning analüüsiti nende võimalikku mõju

koelmutele põhjasette resuspensiooni ja häirumise kaudu.

Kasutades RDCP hoovuste mõõteandmeid ning hüdrodünaamilist mudelit (Suursaar & Kullas

2013) arvutati meteoroloogiliste andemete abil hoovused Liivi lahel ja Väinamere väinades

1966–2013. Veevahetuses on suur sesoonne ja aastatevaheline muutlikkus, kuid Kihnu

madala ja Sõmeri piirkonnas on eelistatud suund loodesse, Väinameres põhja (eriti sügisel),

Soelas itta, Kunda–Letipea piirkonnas läände, Sundgrundi–Dirhami juures itta.

27

Eesti rannikumere keskkonnamuutujad ja võtmeliigid

Eesti rannikumeres paiknevate koelmualade ruumilise modelleerimise läbiviimiseks koondati

olemasolev informatsioon uuritava mereala füüsikaliste, keemiliste ja bioloogiliste näitajate

kohta ühtsesse geoandmebaasi. Keskkonnaandmete allikatena kasutati TÜ EMI

andmebaasides olevaid andmeid, kirjanduse allikaid ja teistest allikatest pärinevaid andmeid.

Edasise modelleerimistöö sisendina kasutatavad keskkonnaparameetrite rasterkihid loodi

ESRI ArcGIS tarkvara abil. Keskkonnamuutujate nimekiri, andmete päritolu ja

lühiiseloomustus on esitatud tabelis 8.

Tabel 8. Modelleerimisel ja GIS–analüüsides kasutatud georefereeritud keskkonnamuutujate rasterkihid. Allikad: 1–TÜ EMI andmekogud: topograafilised andmed (merepõhja sügavusraster, samasügavusjooned, rannajoon), füüsikaliste, keemiliste ja bioloogiliste mõõtmiste andmed; 2–TTÜ Meresüsteemide instituudi mudelarvutus; 3–Üle–Läänemereline füüsikalis–keemiliste parameetrite mudelarvutus (Bendtsen 2009); 4–avatus tuulest tingitud lainetusele; mudelarvutuse tulemus (Nikolopoulos & Isæus 2008); 5–Soome Meteoroloogiainstituut.

Nr Nimetus Info Allikas

1 Sügavus Mere sügavus (joonis 10a) 1

2 Nõlva kalle Merepõhja nõlva kalle (joonis 10c) 1

3 Soolsus Merevee põhjakihi keskmine soolsus; loodud

interpoleerimise abil kasutades Üle–Läänemerelise

mudeli andmeid, mida parandati teatud piirkondades

TÜ EMI mõõtmistulemuste abil

1, 3

4 Avatus lainetusele Avatus lainetusele arvutatud tuuleandmete ja laine

tekkimise teekonna pikkuste (fetch) põhjal (joonis 10b)

4

5 Klorofüll a Merevee pinnakihi keskmine klorofüllisisaldus;

arvutatud satelliitmõõtmistest perioodil 2009–2010

1

6 Läbipaistvus Vee läbipaistvus; esitatud kui valguse

nõrgenemiskoefitsient, mis on arvutatud

satelliitmõõtmistest perioodil 2010–2012

1

7 Jää katvus Keskmine jääkatte katvus; katvus näitab jääkatte

keskmist osakaalu mõõdistusruudus jää olemasolu

korral; andmeperiood 2009–2011

5

8 Jää paksus Keskmine jääkatte paksus; andmeperiood 2009–2011 5

28

9 Jää päevade arv Summaarne jääpäevade arv; andmeperiood 2009–2011 5

10 Temperatuur Merevee pinnakihi keskmine temperatuur suvel

(juuni–august); arvutatud satelliitmõõtmistest perioodil

2009–2010

2

11 Hoovus Modelleeritud vee põhjakihi keskmine hoovuste kiirus

perioodil 1996–2005

2

12 Hapnik Modelleeritud vee põhjakihi keskmine hapnikusisaldus

perioodil 2002–2008

3

13 Sete Pehme sette osakaalu modelleeritud levik 1

14 Kivi Kivise põhja modelleeritud levik 1

15 Liiv Liivase põhja modelleeritud levik 1

Pehme sette osakaal näitab peeneteraliste substraaditüüpide (muda, savi, peenliiv, keskmine

liiv, jämeliiv, kruus) summaarset osakaalu põhjasetetes. Kuna põhjasubstraadi iseloom

määrab suures plaanis ära põhjaeluviisiliste liikide levikumustrid, siis see parameeter on

oluline merepõhja liikide ja elupaikade leviku ennustamisel. Pehme substraaditüüp tähendab

ökoloogiliselt seda, et sinna ei saa kinnituda mitmeaastased suurvetikad, kuna pehmeteralised

settefraktsioonid ei paku aasta lõikes stabiilset kinnitumispinnast. Selle asemel kasvab

pehmetel setetel suur hulk kõrgemaid taimi. Lisaks on pehmetele setetele iseloomulik

mõõdukas vee liikumine ning võrdlemisi suur orgaanilise aine ladestumine merepõhjale.

Pehme sette osakaalu väärtus 0 näitab, et pehmed setted puuduvad ehk tegemist on kõva

põhjaga. Pehme sette osakaalu väärtus 1 näitab, et põhjasete koosneb täielikult pehmetest

setetest (joonis 10d).

Kiviseks põhjaks loeti merepõhja substraati, kus väikeste kivide (6,4–20 cm), suurte kivide

(> 20 cm), kalju, paeplaadi summaarne osakaal ületas 50 %. Kivised põhjad on olulised

erinevate makrovetikate kinnitumiskohana määrates ära räime koelmualade kvaliteedi.

Liivaseks põhjaks loeti merepõhja substraati, kus peenliiva (< 0,25 mm), keskmise liiva

(0,25–0,5 mm) ja jämeliiva (0,5–2 mm) summaarne osakaal ületas 50 %. Liivaste põhjade

eraldi väljatoomine tagas osade räime koelmualasid määratlevate liikide levikumustrite

täpsemad ennustused.

29

Joonis 10. Modelleerimisülesannetes kasutatud keskkonnaparameetrid. A – sügavus (m); B – modelleeritud avatus laineteusele (m2s-1) C – Merepõhja nõlva kalle (°); D – Interpoleeritud pehme sette osakaal merepõhja substraadis.

Eesti rannikumere võimalike koelmualade leviku ennustavaks modelleerimiseks koondati

ühtsetesse andmebaasidesse kogu olemasolev informatsioon uuritava mereala elupaika

moodustavate võtmeliikide levikute kohta. Koelmualade modelleerimisel kasutati eelnevalt

TÜ Eesti Mereinstituudi poolt väljatöötatud tunnusliikide/rühmade mudeleid:

– mändvetikad

Chara spp.

Tolypella nidifica

– kõrgemad taimed (va. pikk merihein)

kardhein (Ceratophyllum spp.)

tähk–vesikuusk (Myriophyllum spicatum)

meri–näkirohi (Najas marina)

perekond penikeel (Potamogeton spp., Stuckenia pectinata)

särjesilm (Ranunculus spp.)

30

perekond heinmuda (Ruppia spp.)

harilik hanehein (Zannichellia palustris)

– pikk merihein (Zostera marina),

– infauna karbid (merepõhja sette sees elavad karbid)

balti lamekarp (Macoma balthica)

liiva uurik–karp (Mya arenaria)

söödav südakarp (Cerastoderma glaucum)

– põisadru (Fucus vesiculosus), Fucus radicans (joonis 11)

– agarik (Furcellaria lumbricalis)

– niitjad vetikad

Aglaothamnion roseum, Battersia arctica, Capsosiphon fulvescens, Ceramium spp,

Chaetomorpha linum, Chorda filum, Chroodactylonornatum, Cladophora spp, Coccotylus

truncatus, Dictyosiphon foeniculaceus, Ectocarpus siliculosus, Eudesme virescens,

Halosiphon tomentosus, Leathesia marina, Monostroma balticum,

Percursaria percursa, Pilayella littoralis, Polyidesrotundus, Polysiphonia spp, Punctaria

tenuissima, Rhizoclonium riparium, Rhodomela confervoides, Stictyosiphon tortilis, Ulothrix

sp, Ulva spp, Urospora penicilliformis

– söödav rannakarp (Mytilus trossulus)

– tavaline tõruvähk (Amphibalanus improvisus)

– rändkarp (Dreissena polymorpha)

Joonis 11. Põisadru (Fucus spp.) modelleeritud esinemise tõenäosus.

31

Tuginedes ekspertarvamustele, määratlevad mitmed keskkonnanäitajad räimekoelmute

esinemist ja nende kvaliteeti.

Kogutud materjali ning ekspertide arvamuste põhjal määratleti olulisemaid

keskkonnanäitajaid, mis mõjutavad räimekoelmute esinemist ja kvaliteeti. Allpool on esitatud

koondkokkuvõte eksperthinnangust räimekoelmute kohta:

1. Sügavus 2–15(20) m, optimaalne 3–6(8) m.

2. Koeb igasugusel kivisel ja segupõhjal, kus taimestikule on soodsad kinnitumiskohad,

samas väldib mudastunud elupaiku.

3. Suurtaimestiku olemasolu on kudemiseks soodne so. mida suurem katvus, seda parem

kudesubstraat, samas kevadkuduräim võib kudeda ka liivale, kivile ja suurselgrootutele.

Eriti indikatiivseks liigiks on söödav rannakarp Mytilus trossulus.

4. Eelistatud põhjataimestiku liigid on Furcellaria, Ceramium, Polysiphonia, Zostera,

kirjanduse järgi ka Pilayella.

5. Räim tõenäoliselt väldib järgmisi põhjataimestiku liike: Fucus, Cladophora ja teised

Cladophora’le sarnased ilma tugeva struktuurita vetikad.

6. Koelmualal peab toimuma vee liikumine, seetõttu on koelmud tihti neemede

läheduses, väikesaarte ümbruses. Hapniku sisaldus peab olema üle 2 mg l–1.

7. Soolsus ei ole oluline parameeter, koeb ka nt. Neeva lahes

8. Temperatuur: kudemine algab 4–5 °C juures, masskudemine algab 9 °C juures ja

kestab 15 °C.

9. Nõlva kalle pole üldiselt oluline, kuigi suurema kalde juures on tavaliselt vee

liikumine parem, seal aga kudemiseks sobiv tsoon jälle tavaliselt kitsam

10. Vee läbipaistvusel erilist tähtsust pole, kuigi läbipaistvamates kohtades on tavaliselt

näiteks taimestikuolud sobivamad. Räim koeb ka Pärnu lahes, kus läbipaistvuse olud on

looduslikult väga kehvad.

11. Oluliseks kunstlikuks koelmukohaks on seisevnooda mõrralina (Pärnu lahes).

Peipsi järve keskkonnamuutujadPeipsi järve elupaikade leviku ennustavaks modelleerimiseks koondati kogu olemasolev

informatsioon uuritava põhja füüsikaliste ja keemiliste omaduste kohta ühtsesse geobaasi.

Vajadusel andmeid interpoleeriti, et saada iga keskkonnaparameetri kohta kogu uuringuala

kattev georefereeritud rasterandmestik. Keskkonnaandmete allikatena kasutati TÜ EMI

32

andmebaasides olevaid andmeid. Peipsi järve kohta saadaval olevate keskkonnandmete

nimekiri on ära toodud tabelis 9.

Tabel 9. Modelleerimisel ja GIS–analüüsides kasutatud georefereeritud keskkonnamuutujate rasterkihid. Allikad: 1–TÜ EMI andmekogud: topograafilised andmed (põhja sügavusraster, samasügavusjooned, kaldajoon), füüsikaliste, keemiliste ja bioloogiliste mõõtmiste andmed; 2 – Veeteede Ameti andmestik; 3 – projekti raames modelleeritud andmed.

Nr Nimetus Info Allikas

1 Sügavus Peipsi järve sügavus. 2

2 Nõlva kalle Järvepõhja nõlva kalle 1

3 Avatus lainetusele Avatus lainetusele arvutatud tuuleandmete ja

laine tekkimise teekonna pikkuste (fetch)

põhjal

1

4 Klorofüll a keskmine Järvevee pinnakihi keskmine

klorofüllisisaldus; arvutatud


1

5 Klorofüll a miinimum Järvevee pinnakihi minimaalne



1

6 Klorofüll a maksimum Järvevee pinnakihi maksimaalne



1

7 Orgaanika Orgaanika sisaldus settes 3

8 Kivi Kivise põhja osakaal settes 3

9 Liiv Liivase põhja osakaal settes 3

Projekti projekti raames interpoleeriti Veeteede Ameti poolt mõõdistatud sügavusandmeid

kasutades 50m ruumilise lahutusega Peipsi järve sügavuskaart Eesti territoriaalvee piires, mis

on sisendandmestik koelmualade modelleerimistööde läbiviimise eelduseks (joonis 12).

33

http://www.vta.ee/

Joonis 12. Peipsi järve sügavus, m.

34

Projekti käigus modelleeriti orgaanilise aine sisaldus settes ning kivise ja liivase elupaiga

osakaal Peipsi järves (joonis 13).

Joonis 13. Modelleeritud orgaanika sisaldus Peipsi järve settes. Kivise ja liivase põhja osakaal settes (%).

Modelleerimismeetodid ja ruumianalüüsid

Käesoleva töö eesmärgiks oli võimalikult täpsete ruumimudelite loomine. Sellest tulenevalt

kasutati modelleerimisülesande lahendamisel uuenduslikke empiirilisi meetodeid. Lisaks

lähtuti modelleerimise käigus olemasolevatest teoreetilistest eeldustest mereelustikku

kujundavate keskkonnategurite kohta. Mudelisse valiti vaid sellised muutujad, mille mõju on

varem mereelustikule selgelt dokumenteeritud. Selline teoreetiliste eelduste arvestamine

võimaldas meil empiirilisi mudeleid muuta universaalsemateks, säilitades nende hea

ennustusvõime.

Modelleerimisel lähtuti sellest, et liikidele on iseloomulik staatiline statistilisus so. teatud

ajamastaabis esineb tasakaal liikide ja keskkonna vahel. Tegemist pole ebarealistliku

eeldusega. Nimelt on Läänemere ökosüsteem tugevalt sesoonse iseloomuga. Ehkki talvel on

liikide biomass enamasti väga madal ning kooslused arenevad täielikult välja suve lõpuks,

pole liikide esinemine/mitteesinemine siin juhuslik, vaid on väga selgelt määratletud

35

abiootilise keskkonna iseloomust. Jättes kõrvale sesoonse muutlikkuse, on liigiline koosseis

elupaikades püsinud peaaegu muutumatuna kogu perioodi jooksul, mil mereuuringuid on

tänapäevaste meetoditega läbi viidud so. vähemalt viimase kuuekümne aasta lõikes.

Liikidevahelisel konkurentsil on praeguste arusaamade kohaselt võrdlemisi väike mõju

koosluste kujunemisele.

Elupaikade leviku ennustav modelleerimine kujutab endast matemaatilist protseduuri, kus

leitakse seosed liikide esinemise ja sõltumatute keskkonnamuutujate vahel ning nende seoste

abil ennustatakse liikide levikut piirkondades, kust puuduvad vaatlused liikide kohta.

Käesolevas töös on sõltumatuteks muutujateks erinevad abiootilised ja biootilised

keskkonnaandmed. Peipsi järve substraaditüüpide ja orgaanilise aine sisalduse mudelite

väljundiks oli uuritava tunnuse esinemise ohtruse ennustus, mis varieerus 0 ja 1 vahel.

Ennustused teostati 50 m sammuga punktivõrgustikule, mis kattis kogu uuringuala. Mudeli

ennustus näitab, kui ohtralt esineb igas ruumipunktis konkreetset põhjasubstraati või

orgaanilist ainet. Mudelennustuste interpreteerimisel tuleb alati meeles pidada, et tegemist on

mitte mõõtmisandmetega vaid reaalsusele lähedase tulemusega, kuna tulemuste taga on

keskkonnamuutujate ja füüsikaliste/bioloogilise näitajate vahelised statistilised seosed.

Karakterliikide leviku prognoosimiseks kasutati intellektitehnikat ja statistilise analüüsi

ühendavat uuenduslikku võimendatud regressioonipuu meetodit BRT (Boosted Regression

Trees modelling). Tegemist on meetodiga, mis leiab ja kirjeldab väga efektiivselt keskkonna

ja elustiku vaheliste seoste seaduspärasusi, mis on suure üldistusjõuga ja potentsiaalselt

ekstrapoleeritav ka väljapoole mudeli parameetrite määramiseks kasutatud treeningandmeid.

Sarnaselt teiste ruumianalüüsi meetodiga sisestatakse BRT puhul mudelisse kõik

keskkonnamuutujad ja lastakse mudeli algoritmil automaatselt valida mudeli ehitamiseks need

keskkonnamuutujad, mis paremini seostuvad ennustatava bioloogilise muutujaga. Kuuludes

osaliselt intellektitehnika valdkonda võimaldavad masinõppe meetodid lisaks parimale

struktuurile otsida ka regressioonipuu sobivaimat üldistustaset. Otsuste puud on laialdaselt

kasutusel suuremahuliste kaugseireandmete töötluses, kuna nende kasutus on arvutuslikult

kiire. Otsuste puud ei sea eeldusi andmete tüübi ja statistilise jaotuse osas, kuid võimaldavad

samaaegselt kasutada erinevas mõõtkavas lähteandmeid. Regressioonipuu eelised varasemate

meetodite ees on nende (1) robustsus tunnuste tüüpide ja väärtuste jaotuste suhtes, (2)

regressioonipuu sõltumatus funktsioontunnuse monotoonsetest teisendustest, (3)

36

regressioonipuu võime paindlikult arvestada argumenttunnuste iseloomulikke kombinatsioone

ning (4) andmekaevandamise efektiivsus so. puude hargnemiskriteeriumiks ei pea olema

seletavate tunnuste kriitilised väärtused, vaid ka väärtuste kombinatsioonid või isegi lokaalsed

regressioonimudelid. Sellest tulenevalt on BRT’l või siis intellektitehnika meetodite

rakendustel väga suur (kuid seni veel kasutamata) potentsiaal reaalteadustes läbiviidavates

andmetöötluses ja mudelprognoosides.

Koha ja Peipsi rääbise koelmualade seisundi modelleerimisega seotud ruumianalüüsid teostati

tarkvara ESRI ArcGIS abil. Sõltumatute keskkonnamuutujate väärtused mudelite

sisendandmestikule ja 50 m sammuga ennustuspunktide võrgustikule päriti ArcGIS

lisamooduli XTools Pro tööriista ’Extract raster values’ abil. Ülekatteanalüüsid (overlay

analysis) teostati tööriista ’Raster Calculator’ abil.

Räime, merisiia, Peipsi tindi ja Peipsi siia koelmualade seisundi modelleerimiseks kasutati

tarkvara MaxEnt, mis on universaalne modelleerimise meetod ennustamaks liigi geograafilist

levikut kasutades sisendina liigi reaalset esinemist ning uuritavale alale omaseid

taustandmeid. Hinnates mudelite ennustusi visuaalselt ning eksperthinnangutele tuginedes

valiti kasutamiseks madalama AUC väärtusega või sellele lähedane kuid ökoloogilises plaanis

adekvaatsema ennustuse andnud mudel. MaxEnt arvutab toimimiskõvera aluse pindala (AUC

väärtus, area under curve) väärtuse, mis varieerub 0,5 ja 1 vahel; väärtus 0,5 näitab mudeli

ennustuse täielikku juhuslikkust ja 1 ideaalselt täpset ennustust. Suurepäraseks peetakse

ennustusvõimet kui AUC on üle 0,9, väga heaks vahemikus 0,8–0,9, rahuldavaks 0,7–0,8 ja

kasinaks alla 0,7 (Hosmer & Lemeshow 2000).

37

TULEMUSED JA ANALÜÜS

Räim – kevadkudu ja sügiskudu räimAndmete analüüs näitas, et Väinamere piirkonnas leidus 2012. aastal räime marja kõige

ohtramalt Rannaküla ja Kõinastuga piirnevas rannikumeres ning räimelarve Kõinastu,

Kessulaiu ja Puhtulaiuga piirnevas rannikumeres. Soela väina piirkonnas marja ei leitud, seal

olid räimevastsed juba juuniks koorunud. Soela piirkonnas oli vastsete arvukus kõrgeim

Harilaiu ja Tohvri lähistel rannikumeres (joonis 14). Sügiskudu räime uuringud näitasid, et

kõige enam räimevastseid leiti Kihnu saare lähistelt. Vastsete arvukus oli kõrge ka Ruhnu

saare lähistel sh. Gretagrundil (joonis 14). Kokkuvõtvalt on andmete põhjal võimalik väita, et

2012. aastal uuritud aladest toimub intensiivseim räime kudemine just Kõinastu–Rannaküla

rannikumeres. Kolme uurimisaasta koondandmestikust lähtuvalt eelistab räim kudemiseks

kõige enam Liivi lahe põhjaosa (joonis 16), mis on ühtlasi ka räimelarvide jaoks arvukamaks

piirkonnaks (joonis 15).

Joonis 14. Räimevastsete suhteline arv kevadkudu ja sügiskude räimede uurimisaladel 2012. aastal.

38

Joonis 15. Räimelarvide suhteline arv uurimisalal kevad- ja suveperioodil kolme uurimisaasta

(2011–2013) jooksul.

Räimemarja puudumine proovipunktis ei viita otseselt piirkonna ebasobivusele, kuna

kudemine toimub piiratud ajaperioodil ning ei pruugi alati kattuda välitööde perioodiga.

Marja esinemine viitab otseselt piirkonna tähtsusele räime kudealana.

Joonis 16. Räimemarja esinemine uurimisalal kevad- ja suveperioodil kolme uurimisaasta jooksul.

39

Räime koelmualade seisundi modelleerimisel jäeti kõik modelleeritud tunnusliikide/rühmade,

elupaikade ning keskkonnaandmed sügavusvahemikku 2–15 meetrit ning paiknesid

merepõhja footilises tsoonis lähtudes eksperthinnangutest ja välitöödel kogutud andmetest.

Räime koelmualade mudeli AUC = 0.946 (joonis 17). Räime koelmualadeks kõige sobilikum

piirkond modelleerimistulemuste põhjal paikneb Pärnu lahes (joonis 18). Räimekoelmute

modelleeritud seisundist lähtudes on üksikud kudemisvõimalused head Liivi lahe Saaremaa

lõunarannikul, kuid üldiselt on Saaremaa lõunaranniku seisund rahuldav kudemistingimuste

poolest (joonis 19). Räimekoelmute modelleeritud seisundist lähtudes on kudemisvõimalused

rahuldavad Soome lahes (joonis 20).Suurema resolutsiooniga räime koelmualade seisundit

kirjeldav kaardirakendus:

http://mereinsta.maps.arcgis.com/apps/StorytellingTextLegend/index.html?

appid=05bf8f1d3dc14c1a880308f91c409441

Joonis 17. Räime koelmualade seisund Eesti rannikumeres.

40

Joonis 18. Räime koelmualade seisund Pärnu lahes.

Joonis 19. Räime koelmualade seisund Saaremaa läänerannikul.

41

Joonis 20. Räime koelmualade seisund Soome lahes.

Koha

Koha Eesti rannikumeres

Koha koelmualade modelleerimisel kasutati sisendandmetena abiootilisi ja biootilisi

keskkonnaandmeid. Koha koelmualade seisundi modelleerimisel jäeti kõik modelleeritud

tunnusliikide/rühmade, elupaikade ning keskkonnaandmed sügavusvahemikku 1,5–5 meetrit

ning paiknesid merepõhja footilises tsoonis lähtudes eksperthinnangutest. Koha koelmualade

mudelite kirjeldamisvõime oli võrdlemisi suur (AUC = 0,998). Hinnates mudelite ennustusi

visuaalselt ning tuginedes ka eksperthinnangutele valiti välja ökoloogilises plaanis kõige

adekvaatsema ennustuse andnud mudel. Antud juhul kirjeldas lähtuvalt eksperthinnangutele

kõige paremini võimalikke kohale koelmualadeks sobilikke biotoope mudel. Kohakoelmute

modelleeritud seisundist lähtudes on kudemisvõimalused head Pärnu lahe (joonis 21) ja

Matsalu lahe (joonis 22) ümbruses ja rahuldavad Narva lahe (joonis 23). Kudemine ise ja selle

ulatus sõltuvad otseselt kudukalade arvukusest.

42

Joonis 21. Koha koelmualade seisund Pärnu lahes.

43

Joonis 22. Koha koelmualade seisund Matsalu lahes.

44

Joonis 23. Koha koelmualade seisund Narva lahes.

Koha Peipsi järves

Lähtudes eksperthinnangutest modelleeriti Peipsi koha koelmualasid 0,1−5 meetrises

sügavusvahemikus. Lisaks eelpoololevatele kriteeriumile pidid koelmualad olema vähese

läbipaistvusega, küllaldase hapnikusisaldusega ning paiknesid järvepõhja footilises tsoonis.

Peipsi järve koha koelmualade mudeli AUC = 0,849 (joonis 4). Koha koelmualadeks kõige

sobilikum piirkond modelleerimistulemuste põhjal paikneb Peipsi järves Pedaspää lahes

(joonis 4). Peipsi koha koelmute modelleeritud seisundist lähtudes on kudemisvõimalused

head Peipsi lõunaosas, Praaga ja Piirissaare vahel eelkõige Meerapalu madalikul ning Kolkja

piirkonnas. Rahuldavad koelmualad paiknevad modelleerimistulemuste põhjal Peipsi

loodeosas Lohusuu ja Sääritsa piirkonnas (joonis 24).

45

Joonis 24. Koha koelmualade seisund Peipsi järves.

MerisiigMerisiia koelmualade modelleerimisel kasutati sisendandmetena abiootilisi ja biootilisi

keskkonnaandmeid. Merisiia koelmualade mudelite kirjeldamisvõime oli võrdlemisi sarnane

sõltumata sellest, kas sisendandmetena kasutati nii abiootilisi kui ka biootilisi sisendandmeid

(AUC = 0,992), ainult abiootilisi keskkonnaandmeid (AUC = 0,991) või ainult biootilisi

keskkonnaandmeid (AUC = 0,985). Hinnates mudelite ennustusi visuaalselt ning tuginedes ka

eksperthinnangutele valiti välja ökoloogilises plaanis kõige adekvaatsema ennustuse andnud

mudel. Antud juhul kirjeldas lähtuvalt eksperthinnangutele kõige paremini võimalikke

merisiiale koelmualadeks sobilikke biotoope mudel, mille sisendandmeteks kasutati biootilisi

keskkonnaandmeid (joonis 25). Siiakoelmute modelleeritud seisundist lähtudes on

46

kudemisvõimalused head Liivi lahes Ruhnu saare ümbruses ja rahuldavad Saaremaa

lõunarannikul (joonis 26). Väinamere siiakoelmute modelleeritud seisundist lähtudes on

kudemisvõimaluste kvaliteet hea Saaremaa lääneosas ja Hiiumaa laidude piirkonnas, aga

rahuldav Väikese Väina põhjaosas, Vormsi lõunarannikul ja Matsalu lahes, halvad Haapsalu

lahes (joonis 27). Siiakoelmute modelleeritud seisundist lähtuvalt ei vasta Soome lahe

biotoobis merisiia kudemist soodustavatele keskkonnatingimustele (joonis 28). Kudemine ise

ja selle ulatus sõltuvad muidugi otseselt kudukalade arvukusest.

Joonis 25. Merisiia koelmualade seisund Eesti rannikumeres.

47

Joonis 26. Merisiia koelmualade seisund Liivi lahes.

Joonis 27. Merisiia koelmualade seisund Väinameres.

48

Joonis 28. Merisiia koelmualade seisund Soome lahes.

Peipsi siigPeipsi siia koelmute modelleeritud seisundist lähtudes on kudemisvõimalused head Mustvee,

Lohusuu ja Sääritsa piirkondades. Peipsi siia koelmute modelleeritud seisundist lähtudes on

kudemisvõimalused rahuldavad Meerapalu madaliku piirkonnas (joonis 29). Peipsi siia

koelmualade mudeli AUC = 0,894.

49

Joonis 29. Peipsi siia koelmualade seisund Peipsi järves.

Peipsi rääbisLähtudes eksperthinnangutest modelleeriti Peipsi rääbise koelmualasid 0,1−5 meetrises

sügavusvahemikus, mida iseloomustas üle 45 % katvusega kivise substraadi olemasolu.

Lisaks eelpoololevatele kriteeriumitele pidid koelmualad olema minimaalselt eutrofeerunud

ning paiknesid järvepõhja footilises tsoonis. Peipsi rääbise koelmute modelleeritud seisundist

lähtudes on kudemisvõimalused head Peipsi lõunaosas, Praaga ja Piirissaare vahel eelkõige

Meerapalu madalikul ning Peipsi loodeosas Taliku madaliku ja Lohusuu piirkondades. Peipsi

rääbise koelmute modelleeritud seisundist lähtudes on kudemisvõimalused rahuldav Sääritsa

piirkonnas (joonis 30).

50

Joonis 30. Peipsi rääbise koelmualade seisund Peipsi järves.

Peipsi tintPeipsi tindi koelmute modelleeritud seisundist lähtudes on kudemisvõimalused head Peipsi

keskosas, Sääritsa piirkonnas. Peipsi tindi koelmute modelleeritud seisundist lähtudes on

kudemisvõimalused rahuldavad Peipsi lõunaosas, Meerapalu madaliku piirkonnas (joonis 31).

Peipsi tindi koelmualade mudeli AUC = 0,851.

51

Joonis 31. Peipsi tindi koelmualade seisund Peipsi järves.

52

KOELMUALADE MELIOREERIMISE VÕIMALUSED

Kõigi käesolevas töös käsitletud liikide sigimine sõltub sobivas sügavuses oleva sobiva

struktuuriga põhjasubstraadi olemasolust.

Töö tulemused näitasid, et kõigi liikide jaoks on uuritud piirkondades (räim, koha ja merisiig

rannikumeres; koha, peipsi siig, rääbis ja Peipsi tint Peipsi järves) sobivad kudemisalad

olemas. Nende kasutamine ja sigimise efektiivsus sõltuvad ennekõike muudest teguritest:

1) Kudekarja olemasolu ja suurus ning kudemiseks sobivate abiootiliste (temperatuur,

soolsus) ja biootiliste (toiduobjektide ja kiskjate arvukus) tingimuste olemasolu,

2) Eutrofeerumine, mille tulemusena suureneb surnud orgaanilise aine kontsentratsioon

ja settimine kudesubstraadile ja arenevatele loodetele, põhjustades nende mattumise,

hapniku kättesaadavuse vähenemise ja hukkumise.

Väga tõenäoliselt on uuritud liikide sigimise peamiseks regulaarseks takistajaks ülemäärane

eutrofeerumine, sellest tingitud setete suur hulk ja muutused põhjataimestikus. Just

eutrofeerumise ohjamine ongi sisuliselt ainukeseks melioreerimisvõimaluseks nende

liikide sigimistingimuste alalhoidmiseks ja pikas perspektiivis ehk ka parandamiseks.

Veekogu põhjas mingi piirkonna puhastamine annab vaid väga lühiajalist efekti ja puhastatud

alad kattuvad praktiliselt kohe taas setetega ja peagi ka taimedega. Mõttekas oleks selle

võimaluse kasutamise efektiivsust uurida vaid väiksema settekoormusega (hea vee

läbipaistvusega) merisiia koelmutel, nt Kuusnõmme lahes.

Teiseks võimaluseks sigimistingimuste parandamisel on kunstkoelmute kasutamine, mis on

end igati õigustanud Pärnu lahe koha puhul. On ka teada, et Peipsi tint koeb koelmutele

paigutatud püünistele, mistõttu tuleks uurida kunstkoelmute kasutamise võimalust selle liigi

puhul. Kunstkoelmute kasutamist saab ja tasub uurida ka siigade ja rääbise puhul.

Tagamaks meie veekogude liigilise mitmekesisuse säilimise, peaks välja arendama ka

võimekuse siigade ja rääbise (ning mõnede ohustatud liikide, nt säga, harjus) kunstlikuks

taastootmiseks. Olulist töönduslikku varu sel teel tagada võib osutuda ülemäära kulukaks.

53

kalakoelmute seisund ning koelmualade melioreerimise

Documents