A basic concept for monitoring fish biodiversity
Abstract
This paper summarises the essence, importance, and objectives of biodiversity monitoring. Then, inspired by the previous practice and experiences gained so far, a basic concept for fish biodiversity monitoring is presented. The aim of this article is to highlight the importance of monitoring as a systematic scientific method in gathering knowledge on current status and temporal changes of biodiversity. The paper is dedicated primarily to the professionals of management and decision policy who are less interested in science. On the other hand, the conceptual definitions are aimed to promote the unified thinking of scientists on monitoring. The views framed by this basic concept can help design and improve monitoring programs. Finally, the paper argues that monitoring can really be effective if it is operated by a dedicated institute.
References
BYLEMANS J., GLEESON D. M., LINTERMANS M., HARDY C. M., BEITZEL M., GILLIGAN, D. M. & FUR-LAN E. M. 2018. Monitoring riverine fish communities through eDNA metabar-coding: Determi-ning optimal sampling strategies along an altitudinal and biodiversity gradient. Metabarcoding and Metagenomics, 2: e30457. https://doi.org/10.3897/mbmg.2.30457
CAO, Y. & HAWKINS, C. P. (2011). The comparability of bioassessments: a review of conceptual and methodological issues. Journal of the North American Benthological Society, 30(3): 680–701. https://doi.org/10.1899/10-067.1
CAO, Y., HAWKINS, C. P. & STOREY, A. W. (2005). A method for measuring the comparability of diffe-rent sampling methods used in biological surveys: implications for data integration and synthesis. Freshwater Biology, 50(6): 1105–1115. https://doi.org/10.1111/j.1365-2427.2005.01377.x
CAUGHLAN L. & OAKLEY K. L. 2001. Cost considerations for long-term ecological monitoring. Eco-logical Indicators, 1(2): 123–134. https://doi.org/10.1016/S1470-160X(01)00015-2
CHRISTIE A. P., AMANO T., MARTIN P. A., SHACKELFORD G. E., SIMMONS B. I. & SUTHERLAND W. J. 2019. Simple study designs in ecology produce inaccurate estimates of biodiversity responses. Journal of Applied Ecology, 56(12): 2742–2754. https://doi.org/10.1111/1365-2664.13499
CZEGLÉDI I., SÁLY P., SPECZIÁR A., PREISZNER B., SZALÓKY Z., MARODA Á., PONT D., MEULENBROEK P., VALENTINI A. & ERŐS T. 2021. Congruency between two traditional and eDNA-based sampling methods in characterising taxonomic and trait-based structure of fish communities and community-environment relationships in lentic environment. Ecological Indicators, 129: 107952. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.107952
DARÓCZI G. 2016. Alkalmazott statisztika? R! Statisztikai Szemle, 94 (11–12): 1108–1122.
DEINER K., YAMANAKA H. & BERNATCHEZ L. 2021. The future of biodiversity monitoring and conser-vation utilizing environmental DNA. Environmental DNA, 3(1): 3–7. https://doi.org/10.1002/edn3.178
ERŐS T., SPECZIÁR A. & BÍRÓ P. 2009. Assessing fish assemblages in reed habitats of a large shallow lake—A comparison between gillnetting and electric fishing. Fisheries Research, 96(1): 70–76. https://doi.org/10.1016/j.fishres.2008.09.009
ERŐS T., SPECZIÁR A., SZALÓKY Z. & SÁLY P. 2020. Módszertani útmutató a halak élőlénycsoport VKI szerinti gyűjtéséhez és az ökológiai állapot minősítéséhez. MTA Ökológiai Kutatóközpont, Tihany, 36 pp.
GOTELLI N. J. & COLWELL R. K. 2001. Quantifying biodiversity: Procedures and pitfalls in the meas-urement and comparison of species richness. Ecology Letters, 4(4): 379–391. https://doi.org/10.1046/j.1461-0248.2001.00230.x
GUTI G. 1993. A magyar halfauna természetvédelmi minősítésére javasolt értékrendszer. Halászat, 86(3): 141–144.
GUTI G. 1995. Conservation status of fishes in Hungary. Opuscula Zoologica, 27–28: 153–158.
GUTI G., SALLAI Z. & HARKA Á. 2014. A magyarországi halfajok természetvédelmi státusza és a halfa-una természetvédelmi értékelése. Pisces Hungarici, 8: 19–28.
HUGHES R. M. & PECK D. V. 2008. Acquiring data for large aquatic resource surveys: The art of compromise among science, logistics, and reality. Journal of the North American Benthological So-ciety, 27(4): 837–859.
JUHÁSZ-NAGY P. 1986. Egy operatív ökológia hiánya, szükséglete és feladatai. Akadémiai Kiadó, Bu-dapest, 250 pp.
KARR J. R. 1981. Assessment of biotic integrity using fish communities. Fisheries, 6(6): 21–27. https://doi.org/10.1577/1548-8446(1981)006<0021:AOBIUF>2.0.CO;2
KISS I., BABOCSAY G., BAKÓ B., DANKOVICS R., DEME T., KOVÁCS T., SZÉNÁSI V., VÁGI B. & VÖRÖS J. 2019. Kétéltűek és hüllők monitorozása Magyarország kilenc tájegységében. In: VÁCZI O., VARGA I. & BAKÓ B. (eds.): A Nemzeti Biodiverzitás-monitorozó Rendszer eredményei II. – Gerinces álla-tok. Körös-Maros Nemzeti Park Igazgatóság, Szarvas, pp. 123–156.
KM 2001. Nemzeti Biodiverzitás-monitorozó Rendszer 1998–2001. Környezetvédelmi Minisztérium Természetvédelmi Hivatal. https://adoc.pub/nemzeti-biodiverzitas-monitorozo-rendszer.html (utol-só megtekintés: 2022. márc. 11.)
KVVM 2007. Nemzeti Biodiverzitás-monitorozó Rendszer. Környezetvédelmi és Vízügyi Minisztérium Természet- és Környezetmegőrzési Szakállamtitkárság. https://adoc.pub/nemzeti-biodiverzitas-monitorozo-rendszer.html (utolsó megtekintés: 2022. márc. 11.)
LARSEN D. P., KINCAID T. M., JACOBS S. E. & URQUHART N. S. 2001. Designs for evaluating local and regional scale trends: We describe a framework for evaluating the effects of spatial and temporal va-riation on the sensitivity of alternative ecological survey designs to detect regional temporal trends. BioScience, 51(12): 1069–1078.
https://doi.org/10.1641/0006-3568(2001)051[1069:DFELAR]2.0.CO;2
LEGG C. J. & NAGY L. 2006. Why most conservation monitoring is, but need not be, a waste of time. Journal of Environmental Management, 78(2): 194–199.
https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2005.04.016
LENGYEL, S., KOSZTYI, B., SCHMELLER, D. S., HENRY, P.-Y., KOTARAC, M., LIN, Y.-P. & HENLE, K. 2018. Evaluating and benchmarking biodiversity monitoring: Metadata-based indicators for samp-ling design, sampling effort and data analysis. Ecological Indicators, 85: 624–633. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.11.012
LINDENMAYER D. & LIKENS G. 2018. Effective ecological monitoring (2nd ed.). CSIRO Publishing, Clayton South, 224 pp.
LINDENMAYER D. B. & LIKENS G. E. 2009. Adaptive monitoring: A new paradigm for long-term rese-arch and monitoring. Trends in Ecology & Evolution, 24(9): 482–486. https://doi.org/10.1016/j.tree.2009.03.005
LINDENMAYER D. B. & LIKENS G. E. 2010. The science and application of ecological monitoring. Bio-logical Conservation, 143 (6): 1317–1328. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2010.02.013
MARODA Á. & SÁLY P. 2022. Jelenkori és jövőbeni kutatások kapcsolata: halfaunisztikai szakirodalmi áttekintések módszertani nehézségei és az egységes faunisztikai közlés jelentősége. Pisces Hungari-ci, 16: 33–44.
MICHENER W. K. 2006. Meta-information concepts for ecological data management. Ecological Infor-matics, 1(1): 3–7. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2005.08.004
MICHENER W. K. 2015. Ten simple rules for creating a good data management plan. PLOS Computati-onal Biology, 11(10): 1–9. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1004525
MICHENER W. K. & JONES M. B. 2012. Ecoinformatics: Supporting ecology as a data-intensive science. Trends in Ecology & Evolution, 27(2): 85–93. https://doi.org/10.1016/j.tree.2011.11.016
PINE W. E., POLLOCK K. H., HIGHTOWER J. E., KWAK T. J. & RICE J. A. 2003. A review of tagging methods for estimating fish population size and components of mortality. Fisheries, 28(10): 10–23. https://doi.org/10.1577/1548-8446(2003)28[10:AROTMF]2.0.CO;2
R CORE TEAM 2022. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Sta-tistical Computing. Vienna, Austria. https://www.R-project.org/
RADINGER J., BRITTON J. R., CARLSON S. M., MAGURRAN A. E., ALCARAZ-HERNÁNDEZ J. D., ALMO-DÓVAR A., BENEJAM L., FERNÁNDEZ-DELGADO C., NICOLA G. G., OLIVA-PATERNA F. J., TORRAL-VA M. & GARCÍA-BERTHOU E. 2019. Effective monitoring of freshwater fish. Fish and Fisheries, 20(4): 729–747. https://doi.org/10.1111/faf.12373
RHODES J. R. & JONZÉN N. 2011. Monitoring temporal trends in spatially structured populations: How should sampling effort be allocated between space and time? Ecography, 34(6): 1040–1048. https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2011.06370.x
SALLAI Z. 2013. A Marcal és a Torna halfaunájának regenerációja a 2010. évi vörösiszap-szennyeződést követően. Pisces Hungarici, 7:13–25.
SALLAI Z. 2020. Halközösségek monitorozása. https://termeszetvedelem.hu/mintaveteli-modszerek/ (utolsó megtekintés: 2023. máj. 14.)
SALLAI Z., VARGA I. & ERŐS T. (2019). Halközösségek monitorozása Magyarország különböző típusú állóvizeiben és vízfolyásokban (2001–2018). In: VÁCZI O., VARGA I. & BAKÓ B. (eds.): A Nemzeti Biodiverzitás-monitorozó Rendszer eredményei II. – Gerinces állatok. Körös-Maros Nemzeti Park Igazgatóság, Szarvas, pp. 157–179.
SÁLY P., SPECZIÁR A., CZEGLÉDI I., MARODA Á., PREISZNER B., SZALÓKY Z. & ERŐS T. 2021a. Minősí-tési index holtágak halakkal történő ökológiai állapot minősítéséhez. Pisces Hungarici, 15: 23–37.
SÁLY P., TAKÁCS P., SPECZIÁR A. & ERŐS T. 2021b. Capture probability of fishes in Central European (Hungary) wadeable lowland streams. Population Ecology, 63(4): 313–323. https://doi.org/10.1002/1438-390X.12095
SCHLOSSER I. J. 1991. Stream fish ecology: A landscape perspective. BioScience, 41(10): 704–712. https://doi.org/10.2307/1311765
SCHREIBER E. S. G., BEARLIN A. R., NICOL S. J. & TODD C. R. 2004. Adaptive management: A synthesis of current understanding and effective application. Ecological Management & Restoration, 5(3): 177–182. https://doi.org/10.1111/j.1442-8903.2004.00206.x
SCHULTE E., DAVISON D., DYE T. & DOMINIK C. 2012. A multi-language computing environment for literate programming and reproducible research. Journal of Statistical Software, 46(3): 1–24. https://doi.org/10.18637/jss.v046.i03
SOULÉ M. E. 1985. What is Conservation Biology?: A new synthetic discipline addresses the dynamics and problems of perturbed species, communities, and ecosystems. BioScience, 35(11): 727–734. https://doi.org/10.2307/1310054
TAKÁCS P., SÁLY P., ERŐS T., SPECZIÁR A. & BÍRÓ P. 2011. Mennyit ér egy mintavétel? Halfaunisztikai felmérések hatékonysága és reprezentativitása síkvidéki kisvízfolyásokon. Hidrológiai Közlöny, 91(6): 92–95.
TAKÁCS P., SÁLY P., SPECZIÁR A., BÍRÓ P. & ERŐS T. 2012. Within year representativity of fish assemb-lage surveys in two small lowland streams. Folia Zoologica, 61(2): 97–105. https://doi.org/10.25225/fozo.v61.i2.a2.2012
VARGA I., DEDÁK D., ZSEMBERY Z., BATA K. & VÁCZI O. 2015. Nemzeti Biodiverzitás-monitorozó Rendszer. Földművelésügyi Minisztérium Természetmegőrzési Főosztály. https://termeszetvedelem.hu/publikaciok/ (utolsó megtekintés: 2023. márc. 11.)
WINTLE B. A., RUNGE M. C. & BEKESSY S. A. 2010. Allocating monitoring effort in the face of unk-nown unknowns. Ecology Letters, 13(11): 1325–1337. https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2010.01514.x
WYATT R. J. 2002. Estimating riverine fish population size from single- and multiple-pass removal sampling using a hierarchical model. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 59(4): 695–706. https://doi.org/10.1139/f02-041
XIE Y. 2015. Dynamic documents with R and knitr (2nd ed.). CRC Press, Boca Raton, FL, 294 pp.
XIE Y., DERVIEUX, C., & RIEDERER, E. 2021. R markdown cookbook. CRC Press, Boca Raton, FL, 328 pp.
ZAJICEK P., & WOLTER C. 2018. The gain of additional sampling methods for the fish-based assessment of large rivers. Fisheries Research, 197: 15–24. https://doi.org/10.1016/j.fishres.2017.09.018
ZUUR A. F., IENO, E. N., & ELPHICK C. S. 2010. A protocol for data exploration to avoid common sta-tistical problems. Methods in Ecology and Evolution, 1(1): 3–14. https://doi.org/10.1111/j.2041-210X.2009.00001.x
