Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee. Het effect van hydraulica op de aggregatie van deze vogels bij de Bruine Bank

Transcriptie

1 Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee Het effect van hydraulica op de aggregatie van deze vogels bij de Bruine Bank

2

3 Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee Het effect van hydraulica op de aggregatie van deze vogels bij de Bruine Bank Marc Weeber Mathieu Chatelain Deltares, 2014

4

5 Deltores Titel Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee Opdrachtgever IMARES Project Kenmerk ZKS-0003 Pagina's 118 Trefwoorden Zeekoeten; Alken; Bruine bank; Noordzee; Imares; part; transport modellering; individual based model; ibm; forward; backward; hydrodynamica; wind Samenvatting In de Noordzee is er een hogere concentratie aan Zeekoeten en Alken rond de Bruine Bank. Om de Bruine Bank tot Natura 2000 gebied aan te stellen zoekt IMARES naar argumentatie die dit verklaart. Een van de hypothesen is dat de Zeekoeten en Alken hier naar toe drijven aan de hand van de invloeden van de wind en de hydrodynamica. Hiervoor heeft IMARES Deltares de opdracht gegeven om dit aan de hand van een D-PART simulatie te testen. Hiervoor zijn simulaties uitgevoerd over verschillende perioden ( , , ), met invloed van wind, verschillende momenten waarop de partikels worden losgelaten en met een forward (vanaf de Midden Noordzee) en backward simulatie (naar de Bruine Bank). Deze simulaties duiden erop dat het onwaarschijnlijk wordt geacht dat Zeekoeten en Alken geheel passief naar de Bruine Bank toe drijven en daar verblijven. Echter de simulaties ondersteunen de hypothese dat Zeekoeten en Alken zich binnen de Noordzee voortbewegen aan de hand van een combinatie van actief zwemmen en gebruik te maken van de stroming en de wind. Referenties Weeber, M.P., Chatelain, M.S.J., Transportmodellering van Zeekoeten en Aiken in de Noordzee: De effecten van hydraulica op de aggregatie van deze soorten bij de Bruine Bank. Deltares, Delft. Versie Datum un.2014 Status definitief Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee

6

7 Inhoud 1 Inleiding 1 2 Doel 3 3 Methode D-PART Hydrodynamica Wind Simulatie vanuit de initiële positie Simulatie vanuit de Bruine Bank Verschillende simulaties 9 4 Resultaten Forward modelling Backward modelling 13 5 Conclusie 15 6 Discussie 17 7 Literatuur 19 Bijlage(n) A Distributie van Zeekoeten (Common Guillemot) en Alken (Razorbill) gemeten door Engelse surveys A-1 B Model resultaten Forward gemodelleerd zonder wind B-1 C Model resultaten Forward gemodelleerd met wind C-1 D Model resultaten Backward gemodelleerd zonder wind D-1 E Model resultaten Backward gemodelleerd met wind E-1 Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee i

8

9 1 Inleiding In het project Aanvullende Beschermde Gebieden worden mogelijke Natura 2000-gebieden in de Nederlandse Noordzee onderzocht. In dit project is vastgesteld dat er in het gebied de Bruine Bank in bepaalde delen van het jaar voldoende aantallen Alken en Zeekoeten aanwezig zijn om het gebied aan te wijzen als een Vogelrichtlijngebied (Bos & Van Bemmelen, 2012; Van Bemmelen et al., 2012). Alken en Zeekoeten zijn duikende vogels die een groot deel van de tijd drijvend en duikend op zee doorbrengen. De Zeekoeten en Alken broeden op de smalle kale richels van o.a. de Schotse en Noorse kust. Vanaf eind juni duiken de jongen samen met hun vader de Noordzee in. Op dit moment kunnen de jonge Zeekoeten nog niet vliegen en zijn de vaders in de rui. Na een maand kunnen zij vliegen. Alken en hun jongen volgen later in het jaar. In de zomer bevinden beide soorten zich vooral in de Noordelijke helft van de Noordzee (Figuur 1.1 links). In de wintermaanden zijn de soorten echter meer in de Zuidelijke Noordzee terug te vinden (Figuur 1.1 rechts). In november - januari piekt het aantal Zeekoeten rond de Bruine Bank en in januari maart geldt dit voor de Alken (Camphuysen & Leopold, 1994; Camphuysen 1998). Een vergelijkbaar beeld komt ook naar voren vanuit een survey uitgevoerd door de Engelse overheid (Bijlage A). Figuur 1.1 Distributie van Zeekoeten in augustus september (links) en in december-januari (rechts). Met het rode kader wordt de initiële positie aangeduid en met het blauwe kader de locatie van de Bruine Bank (Lindeboom et al. 2008). Het is echter onbekend wat de Bruine Bank zo aantrekkelijk maakt voor Alken en Zeekoeten. Mogelijk komen de vogels af op de hoeveelheid prooidieren die bij de Bruine Bank aanwezig zijn. Een andere hypothese is dat de Alken en Zeekoeten door de hydrodynamica naar het gebied toe drijven. Dit is niet onwaarschijnlijk gezien de zeestromen (Figuur 1.2) Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee 1 van 118

10 Figuur 1.2 Algemene stroomrichting binnen de Noordzee (overgenomen van Laevastu 1983 in ICONA 1992). Voor de tweede hypothese heeft IMARES een opdracht uitgezet bij Deltares. De opdracht luidt om met behulp van een transportmodellering uit te zoeken waar Zeekoeten en Alken heen zouden drijven wanneer deze gezien worden als drijvende partikels zonder actieve beweging en zouden worden losgelaten in het midden van de Noordzee. De hypothese die getest wordt is dat de partikels naar de Bruine Bank toe drijven. 2 van 118 Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee

11 2 Doel Dit onderzoek heeft tot doel om de hypothese te testen of Zeekoeten en Alken in de Noordzee door de hydrodynamica en invloed van de wind in de winter afdrijven naar de Bruine Bank. Deze hypothese zullen we testen met behulp van het transportmodel D-PART. We zullen de Zeekoeten en Alken hierin modelleren als drijvende partikels die onder invloed staan van de hydrodynamica en de wind. Voor de hydrodynamica wordt een bestaand, gevalideerd model van de Noordzee gebruikt. Aan de hand van het moment waarop de partikels in het model worden losgelaten wordt de gehele periode dat de Zeekoeten en Alken in de Midden Noordzee en bij de Bruine bank aanwezig zijn gemodelleerd. Aan de hand van het moment dat de partikels bij de Bruine bank arriveren en het moment waarop Zeekoeten en Alken hier in hogere concentraties aanwezig zijn, kan er onderscheid gemaakt worden in de algemene drijfrichting van de Zeekoeten en van de Alken. Met behulp van verschillende perioden wordt het effect van jaar-op-jaar variatie op de drijfroute bepaald. Voor het modelleren met wind worden er enkele aannames gedaan. Door zowel met als zonder wind te modelleren kan men een betere inschatting maken wat de invloed is van deze aannames op het modelresultaat. De drijvende partikels worden vanuit een initiële positie (Figuur 1.1 links) met de tijd mee en vanuit de Bruine Bank tegen de tijd in gesimuleerd (Figuur 1.1 rechts). In Figuur 2.1 wordt verduidelijkt waar beide locaties liggen. Figuur 2.1 Ligging van de initiële positie (wit) en de Bruine Bank (rood) ten opzichte van Nederland en Engeland (foto: Google Earth) Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee 3 van 118

12

13 3 Methode 3.1 D-PART Delft3d-PART model simuleert transport van partikels binnen hydrodynamische modellen. Aan de hand van de stroming wordt de snelheid en de richting van het partikel bepaald. Delft3d-PART wordt gebruikt voor studies op het gebied van waterkwaliteit, olierampen, baggerpluimen en het simuleren van ecologie (Deltares, 2013). In deze studie is het model zo ingesteld dat de partikels niet kunnen zinken en zich altijd in de bovenste laag van hydrodynamisch model bevinden. Omdat de partikels drijvend op het water worden gesimuleerd is de invloed van wind aanvullend meegenomen op de snelheid en richting van het partikel. 3.2 Hydrodynamica Voor de hydrodynamica wordt gebruik gemaakt van het ZUNO-model. Dit is een 3d hydrodynamisch model. Dit model is in een eerdere studie voor de jaren 2003 t/m 2008 gevalideerd voor het Nederlandse deel van de Noordzee (Cronin et al. 2013). Het model beslaat een deel van de Noordzee, eindigend bij de breedtegraad ter hoogte van Edinburgh, Schotland. Figuur 3.1 Het grid van het ZUNO-model. Dit grid geeft tevens de modelrand weer, eindigend in het Noorden ter hoogte van de breedtegraad van Edinburgh en ten Zuiden ter hoogte van de lengtegraad van Weymouth. Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee 5 van 118

14 IMARES heeft aan de hand van eerder onderzoek (o.a. Figuur 1.1 en Bijlage A) een modelkader gedefinieerd van juni van het startjaar t/m april van het opvolgende jaar. Volgens de hypothese verplaatsen zowel Zeekoeten als Alken zich binnen dit tijdskader vanaf het midden van de Noordzee naar de Bruine Bank. Aan de hand van de wind (zie 3.3 Wind) is er voor gekozen om de hydrodynamica van de perioden , en te rekenen. Periode kenmerkt zich als weinig turbulentie, periode kenmerkt zich als gemiddelde turbulentie en periode kenmerkt zich als hoge turbulentie (Cronin et al. 2013). 3.3 Wind Om het effect van wind op het transport van de partikels te analyseren is er gekozen voor zowel een modelopzet waarbij de wind is meegenomen, als een modelopzet zonder wind. Binnen het model is per periode gebruik gemaakt van de windrichting en windsnelheid zoals waargenomen bij IJmuiden (KNMI, 2014). Om de complexiteit van het model te beperken is er gekozen om geen ruimtelijk verdeelde windinvloed te gebruiken (ruimtelijk geïnterpoleerde windrichting en windsnelheid gemeten vanuit meerdere locaties binnen de Noordzee). Voor het effect van de wind op de partikels is gekozen voor een winddrag van 3%. Een indicatie hiervan staat in het document Leeway model documentation V2.5 : het effect is gelijk aan het effect van de wind op een drijvende fles (Leeway model documentation V2.5, MED- WASTE-4). Aan de hand van Cronin et al en controle aan de hand van KNMI windgegevens is er gekozen om de perioden , en als windjaren aan te houden (Tabel 3.1 & Tabel 3.2). Deze perioden worden representatief geacht voor verschillende windcondities. De periode is representatief voor een periode met een gemiddelde windsnelheid met hoge pieken, voor een periode met een gemiddelde windsnelheid met lage pieken en voor een periode met een hoge windsnelheid. Tabel 3.1 Overzicht van KNMI windgegevens waarbij het aantal dagen met een hogere windsnelheid dan 4.0 m/s is berekend. In grijs gearceerd worden de perioden aangegeven die voor het model worden gebruikt. Dagen met windsnelheid boven 4.0 m/s Eerste jaar juni t/m december Tweede jaar januari t/m april Totaal juni t/m april perioden aantal dagen aantal dagen aantal dagen van 118 Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee

15 Tabel 3.2 Overzicht van KNMI windgegevens waarbij het aantal dagen met een hogere windsnelheid dan 8.0 m/s is berekend. In grijs gearceerd worden de perioden aangegeven die voor het model worden gebruikt. Dagen met windsnelheid boven 8.0 m/s Eerste jaar juni t/m december Tweede jaar januari t/m april Totaal juni t/m april perioden aantal dagen aantal dagen aantal dagen Simulatie vanuit de initiële positie Door IMARES is het kader bepaald waarvandaan de drijvende partikels worden gemodelleerd. Deze initiële positie bevindt zich binnen de coördinaten N en E (weergegeven in het coördinatenstelsel WGS84). Bij de simulatie vanuit de initiële positie wordt een forward simulatie uitgevoerd. Dit houdt in dat de partikels met een chronologisch verloop van tijd door de hydrodynamica en (wanneer van toepassing) wind worden verspreid. Voordat de simulatie begint worden er het kader van de initiële positie partikels evenredig verdeeld. Het aantal partikels is gekozen aan de hand van enkele testsimulaties, waarbij de zichtbaarheid van de verspreiding is bepaald. In Figuur 3.2 is de positie van de partikels te zien bij de start van de simulatie. Figuur 3.2 De initiële positie om de partikels los te laten voor de forward simulaties. Hiervandaan worden afhankelijk van de variant op 15 juli, 1 augustus, 15 augustus of 1 september de partikels in het model losgelaten. Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee 7 van 118

16 De forward simulatie is verdeeld in 4 varianten. Deze varianten verschillen in het moment waarop de partikels in het model worden losgelaten. De forward varianten zijn: - 15 juli - 1 augustus - 15 augustus - 1 september 3.5 Simulatie vanuit de Bruine Bank IMARES heeft ook het kader waarbinnen de Bruine Bank zich bevindt aangereikt. De Bruine Bank bevindt zich binnen de coördinaten N en E (weergegeven in het coördinatenstelsel WGS84). Bij de simulatie vanuit de Bruine bank wordt een backward simulatie uitgevoerd. Dit houdt in dat de partikels vanuit de Bruine Bank aan de hand van de hydrodynamica en (wanneer van toepassing) wind de weg terug volgen naar waar de partikels vandaan komen. De hydrodynamica en wind wordt als het ware omgedraaid. Ook binnen het kader van de Bruine Bank worden, voordat de simulatie begint, partikels evenredig verdeeld. In Figuur 3.3 is de positie van de partikels te zien bij de start van de simulatie. Figuur 3.3 De positie van de Bruine Bank om de partikels los te laten voor de backward simulaties. Hiervandaan worden afhankelijk van de variant op 15 december, 15 januari, 15 februari of 15 maart de partikels in het model losgelaten. 8 van 118 Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee

17 De backward simulatie is verdeeld in 4 varianten. Deze varianten verschillen in het moment waarop de partikels bij de Bruine Bank worden waargenomen. Binnen de maanden november tot aan januari is de concentratie Zeekoeten hoog bij de Bruine Bank. Binnen de maanden januari tot aan maart is de concentratie Alken hoog bij de Bruine Bank. De backward varianten zijn: - 15 december - 15 januari - 15 februari - 15 maart 3.6 Verschillende simulaties Met de verschillen in windgebruik (2x), perioden (3x), type van simulering (forward of backward, 2x) en varianten (4x) wanneer de partikels in het model worden losgelaten zijn er 48 verschillende simulaties. Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee 9 van 118

18

19 4 Resultaten In Bijlage B t/m E zijn alle resultaten toegevoegd. Hier wordt kort op de resultaten ingegaan. Als in een figuur de Noordzee wit gekleurd is geeft dit aan dat dit moment buiten de simulatie valt en de partikels nog niet zijn losgelaten. Naarmate de kleur van de partikels dichter bij donker rood zit is de concentratie hoger, echter omdat deze simulaties indicatief zijn uitgevoerd om de invloed van de hydrodynamica en wind weer te geven is de schaal van de concentratie niet van toegevoegde waarde. Hierom is de schaal in de figuren weggelaten. 4.1 Forward modelling Figuur 4.1 Een voorbeeld van de resultaten van een forward simulatie. Hier wordt de simulatie Wind periode met starttijd 1 augustus getoond. Boven de figuren staat de datum van het figuren het aantal dagen sinds het loslaten van de partikels in het model. In de titel wordt het type simulatie weergegeven. Alle forward simulaties leiden er toe dat de partikels meestal langs de kust van Denemarken naar het noorden buiten de modelrand drijven (zie Figuur 4.1). Het gebruik van wind, de gesimuleerde periode en de varianten zorgen ervoor dat de maand en het aantal dagen dat de partikels zich in het model hebben bevonden tussen de forward simulaties verschillen. De simulaties die vallen onder forward modellering zonder wind (Bijlage B) laten zien dat de partikels gedurende de simulatie in een wolk ronddrijven. De hydrodynamica van de periode en de variant bepalen voor deze simulaties wanneer de partikels bij Denemarken buiten de modelrand drijven. Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee 11 van 118

20 Voor de varianten geldt voor alle perioden dat de partikels het langst in het model aanwezig zijn wanneer deze los worden gelaten volgens de variant 15 juli. Naarmate de partikels later in het jaar worden losgelaten drijven deze sneller buiten de modelrand. De hydrodynamica van periode met lage turbulentie ( ) zorgt ervoor dat de partikels langer binnen de modelrand aanwezig zijn. In de periode met gemiddelde turbulentie ( ) raken de partikels sneller buiten de modelrand. De periode met hoge turbulentie ( ) zit hier met de resultaten tussen in. De simulaties die vallen onder forward met wind (Bijlage C) laten zien dat de partikels door de wind uiteendrijven en patches vormen. De wind, hydrodynamica van de periode en de variant bepalen wanneer de partikels bij Denemarken buiten de modelrand drijven. De wind heeft tot effect dat de partikels meer verspreid raken. Voor de periode met gemiddelde wind met hoge pieken ( ) en de periode met hoge windsnelheid ( ) zorgt dit er voor dat er langer partikels aanwezig blijven binnen de modelrand. Dit geldt echter alleen voor bepaalde patches, de wind zorgt er namelijk in deze periodes ook voor dat een groot aantal partikels juist sneller buiten de modelrand raken. In de periode met gemiddelde windsnelheid en lage pieken ( ) heeft de wind minder invloed en raken alle partikels sneller buiten de modelrand. Opvallend is dat er zich in de maand november van de periode met gemiddelde wind met hoge pieken ( ) bij varianten 1 augustus en 15 augustus patches van partikels langs de Engelse kust bevinden. In deze periode zorgt de wind voor een sterkere verspreiding van de partikels. 12 van 118 Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee

21 4.2 Backward modelling Figuur 4.2 Een voorbeeld van de resultaten van een backward simulatie. Hier wordt het opvallende resultaat van Wind periode met backward starttijd 15 maart getoond. Boven de figuren staat de datum van het figuur en het aantal dagen tot dat de partikels bij de Bruine Bank arriveren. In de titel wordt het type simulatie weergegeven. Bij de backward simulaties zijn de partikels afhankelijk van invloed van de wind afkomstig uit het Kanaal van Dover of langs de kust van Groot-Brittannië (zie Figuur 4.2). Bij de simulaties zonder wind invloed bevinden alle partikels zich in de eerste maand buiten de modelrand van het Kanaal van Dover. Ook bij backward simulaties heeft het gebruik van wind, de gesimuleerde periode en de varianten invloed op de maand dat het partikel zich buiten de rand bevindt en het aantal dagen dat de partikels zich in het model hebben bevonden. De simulaties die vallen onder backward modellering zonder wind (Bijlage D) laten zien dat de partikels gedurende de simulatie in een wolk drijven. Deze wolken zijn in sommige simulaties licht gefragmenteerd. Dit komt door de invloed die het reliëf van de Engelse kust uitoefent op de partikels. Afhankelijk van de periode blijven de partikels bij het eind van de simulatie (door de backward modellering is dit de eerste maand) door invloed van het getij in het Kanaal van Dover hangen of raken ze buiten de modelrand bij het Kanaal van Dover. De simulaties waarbij de partikels buiten de modelrand raken zijn de periode met variant 15 januari en de periode met de varianten 15 januari, 15 februari en 15 maart. Dit komt doordat het getij in het Kanaal van Dover in deze periode een sterkere stroming richting de Nederlandse kust creëert. Dit zorgt ervoor dat bij de backward simulatie de partikels binnen de zelfde tijdspanne een grotere relatieve afstand afleggen en buiten de modelrand raken. In de andere backward simulaties leggen de partikels een kortere relatieve afstand af doordat deze onder invloed van het getij in het Kanaal van Dover blijven hangen. Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee 13 van 118

22 Voor de varianten geldt voor alle perioden dat de partikels naar het Kanaal van Dover afdrijven. Wanneer de partikels volgens de variant later in het jaar bij de Bruine Bank uitkomen, worden de partikels in de eerste maand meer uitgesmeerd over de zuidzijde van de Engelse kust. De hydrodynamica van de periode heeft een sterker opkomend getij in het Kanaal van Dover. Dit zorgt ervoor dat in bijna alle backward simulaties voor deze periode de partikels in de eerste maand buiten de modelrand uitkomen. Ook raken de partikels in de simulatie niet verspreid langs het zuiden van de Engelse kust. In de periode is deze verspreiding van de partikels het sterkst. De periode zit hier tussenin. De simulaties die vallen onder backward modellering met wind (Bijlage E) laten (net als de forward modellering met wind ) zien dat wind ervoor zorgt dat de partikels uiteendrijven en patches vormen. In deze simulaties bepalen de wind, de hydrodynamica van de periode en de variant of de partikels zich in de eerste maand in het Kanaal van Dover of ook langs de kust van Groot-Brittannië bevinden. De wind heeft tot effect dat de partikels zich noordelijker langs de Engelse kust kunnen bevinden. In de periode met gemiddelde wind met hoge pieken ( ) is de wind invloed sterker richting het Zuiden waardoor de partikels zich Noordelijker langs de Engelse kust kunnen bevinden. In de periode met hoge windsnelheid ( ) bevinden de partikels zich in alle varianten in de eerste maand in het Kanaal van Dover. Ook bevinden de partikels zich vaak buiten de modelrand. Dit duidt op een sterkere wind richting het Noorden. De periode met gemiddelde wind met hoge pieken ( ) zit met de resultaten tussen beide periodes in. In deze periode kunnen de partikels zich namelijk in de eerste maand zowel in het Kanaal van Dover als langs de Engelse kust bevinden. Opvallend is dat in de simulaties voor de periode met gemiddelde wind met hoge pieken ( ) met de varianten 15 januari en 15 maart het effect van de wind er toe leidt dat de partikels zich ter hoogte van Newcastle bevinden. In de variant 15 januari geldt dit alleen voor de eerste maand, maar bij de variant 15 maart blijven de partikels hier meerdere maanden hangen onder invloed van getij. 14 van 118 Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee

23 5 Conclusie Uit de forward modellering zonder wind is af te leiden dat de partikels onafhankelijk van de variant in de maanden juli tot september voor de Nederlandse kust blijven hangen. Hierna neemt de stroming richting de kust van Denemarken toe, waarna de partikels uiteindelijk in het merendeel van de gevallen langs de kust van Denemarken in het Noorden buiten de modelrand drijven. Hierbij geldt dat wanneer de partikels eerder in het jaar in de simulatie worden losgelaten, deze langer binnen de modelranden aanwezig zijn. Het is echter ook mogelijk dat de partikels vast komen te zitten in het Nederlandse Waddengebied of bij de kust van Denemarken (Tabel 5.1). Bij het toevoegen van wind aan de forward modellering verspreiden de partikels zich in patches. Deze patches blijven langer binnen het model hangen. Bij de simulatie van periode met varianten 1 augustus en 15 augustus leidt dit er toe dat enkele patches in de maand november tot de Engelse kust drijven. Tabel 5.1 Overzichtstabel van de forward simulaties. Hier wordt weergegeven wanneer de partikels het model hebben verlaten. In het geval dat partikels in het model blijven hangen, wordt aangegeven wanneer het overgrote deel van de partikels het model heeft verlaten. De afkorting DEN geeft aan dat partikels bij de kust van Denemarken blijven hangen en NL dat de partikels bij de kust van Nederland blijven hangen. Eind simulatie forward Geen wind Wind dagen in Buiten dagen in Buiten Periode Variant simulatie modelrand? simulatie modelrand? juli 184 Ja 166 Deels NL 1 aug 238 Ja 32 Deels NL 15 aug 174 Ja 10 Deels NL 1 sep 166 Deels DEN 36 Deels NL juli 116 Deels DEN 120 Ja 1 aug 134 Ja 102 Deels NL 15 aug 130 Ja 80 Ja 1 sep 148 Deels DEN 58 Ja juli 136 Deels DEN 54 Deels NL & DEN 1 aug 96 Deels DEN 36 Deels NL & DEN 15 aug 104 Deels DEN 74 Ja 1 sep 108 Deels DEN 38 Ja Uit de backward modellering zonder wind is af te leiden dat de partikels bij de Bruine bank afkomstig zijn uit het Kanaal van Dover. De partikels verblijven een lange tijd in het Kanaal van Dover door invloed van het getij. Wanneer de partikels later in het jaar aankomen bij de Bruine Bank staan deze langer onder invloed van het getij in het Kanaal van Dover. Een uitzondering hierop is de periode waarin het opkomende tij ervoor zorgt dat de partikels zich in de eerste maanden buiten de modelrand bevinden en er hierdoor minder tijd zit tussen de locatie van de partikels in het Kanaal van Dover en wanneer deze de Bruine Bank bereiken. Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee 15 van 118

24 Bij het toevoegen van wind aan de backward modellering verspreiden ook hier de partikels zich als patches. Ook zorgt het toevoegen van wind er voor dat er partikels die hun oorsprong vinden langs de zuidkust van Engeland tot aan de kust van Schotland (Tabel 5.2). Bij de simulatie van de periode met variant 15 maart bevinden partikels zich in 60 tot 121 dagen voordat zij bij de Bruine Bank aankomen langs de Engelse kust ter hoogte van Newcastle. Tabel 5.2 Overzichtstabel van de backward simulaties. Hier wordt voor de maand augustus weergegeven waar de partikels zich bevinden. In deze tabel staat buitenrand kanaal voor de modelrand bij Weymouth, kanaal voor het kanaal van Dover, Engelse zuidkust voor het deel tussen Dover en Norwich en Engelse noordkust voor het deel tussen Norwich en Edinburgh. Beginlocatie Backward Geen wind Buitenrand Kanaal Engelse Periode Variant kanaal zuidkust Engelse noordkust Buitenrand kanaal Wind Kanaal Engelse zuidkust Engelse noordkust dec x x 15 jan x x x x x 15 feb x x x x x 15 maa x x x x dec x x x x 15 jan x x 15 feb x x x x x 15 maa x x x x dec x x x 15 jan x x 15 feb x x x 15 maa x x x De validatie van het model ten opzichte van de monitoringsgegevens wordt in dit rapport niet behandeld. Deze validatie komt aan de orde in Geelhoed et al De simulaties verwerpen de hypothese dat de Zeekoeten en Alken in elke periode passief vanuit de Midden Noordzee door de stroming en wind naar de Bruine Bank af kunnen drijven. Alleen in de simulatie van periode met een initiële positie op 1 15 augustus en een aankomst bij de Bruine Bank rond 15 januari of 15 maart behoort deze hypothese tot de mogelijkheden. In geen van de andere periodes kwamen de partikels tijdens een forward simulatie rond de kust van Groot Brittannië terecht en in geen van de backward simulaties kwamen de partikels bij de initiële positie terecht. Dit geeft aan dat het voor Zeekoeten en Alken onwaarschijnlijk is om passief drijvend van de initiële positie tot de Bruine Bank te raken. Het idee dat de Zeekoeten en Alken passief kunnen verblijven bij de Bruine Bank is ook onrealistisch. De invloed van de hydrodynamica en wind zorgt er hier voor dat de Zeekoeten en Alken langs de Nederlandse kust naar het Noorden worden vervoerd (zoals af te leiden van Figuur 1.2 en de backward simulaties in Bijlage E). 16 van 118 Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee

25 6 Discussie Het resultaat van deze simulaties is gelimiteerd door de randen van het hydrodynamisch model. Hierover is de aanname gemaakt dat drijvende partikels die buiten de modelrand raken niet zullen verder drijven naar de Bruine Bank. Verder is bij het model gebruik gemaakt van de windsnelheden en richting die gemeten zijn bij het KNMI station IJmuiden. Dit heeft tot beperking dat windsnelheden op zee sneller kunnen zijn en dat de windsnelheid en - richting langs de Engelse kust licht af kan wijken van de modelinvoer. Voor het testen van de gestelde hypothese zijn deze instellingen voldoende. Echter wanneer men de exacte invloeden van de wind op Zeekoeten en Alken zou willen modelleren dan dient de invloed van de wind op de Zeekoeten en Alken te worden vastgesteld en een ruimtelijke windrichting en windsnelheid te worden gebruikt. Dit onderzoek ondersteunt de hypothese dat Zeekoeten en Alken zich binnen de Noordzee voortbewegen aan de hand van een combinatie van actief zwemmen of vliegen en gebruik te maken van de stroming en de wind. In juli en augustus blijven de Zeekoeten en Alken in het midden van de Noordzee (Figuur 1.1 links). Dit zelfde gebeurt met de drijvende partikels in de forward simulatie (Bijlage C). Aan de hand van de survey is te zien dat de Zeekoeten zich in september in grotere mate langs de Engelse en Schotse kust bevinden. Deze verplaatsing kwam slechts in twee forward simulaties voor (Figuur 4.1). Mogelijk verplaatsen Zeekoeten en Alken zich hier gewoonlijk door zich actief naar een gunstige stroming toe te bewegen. Bij de backward modellering (Figuur 4.2 & Bijlage E) en het overzicht van de Noordzee hydrodynamica (Figuur 1.2) lijkt het aannemelijk dat de Zeekoeten in september langs de Engelse en Schotse kust gebruik kunnen maken van de stroming om richting de Bruine Bank af te zakken. Bij de Bruine Bank zullen zij actief moeten bewegen om deze positie te behouden. Bij de Alken is dit patroon minder duidelijk te onderscheiden doordat deze soort in lagere aantallen zijn gemeten en het vanuit de survey onbekend is waar deze soort in juli en augustus verblijft. Om deze hypothese te testen is meer onderzoek vereist. Tot dan is het niet uitgesloten dat Zeekoeten en Alken geen gebruik maken van de stroming en slechts actief in de richting van de Bruine Bank bewegen (zwemmend of vliegend). Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee 17 van 118

26

27 7 Literatuur Van Bemmelen ea (2011) Alcids-C Masterplan Birds ship based surveys Van Bemmelen RSA, Leopold MF, Bos OG (2012) Vogelwaarden van de Bruine Bank. Project Aanvullende Beschermde Gebieden, IMARES Bos OG, Van Bemmelen R (2012) Aanvullende beschermde gebieden op de Noordzee. Samenvatting onderzoek ( Report C154/12, IMARES Cronin,K., R. Plieger, S. Gaytan Aguilar, J.R. de Lima Rego, M. Blaas (2013). MoS2-II: Deterministic Model Calibration: Updates of the ZUNO-DD Hydrodynamic and SPM model Deltares Report , Delft March 2013 Camphuysen CJ, Leopold MF (1994) Atlas of seabirds in the southern North Sea. IBN Research report 94/6 NIOZ report Institute for Forestry and Nature Research, Dutch Seabird Group and Netherlands Institute for Sea Research, Texel, 126 pp Camphuysen CJ (1998) Het voorkomen van de Alk Alca torda in Nederlandse wateren. Limosa 71:69-77 Deltares, D-Waq PART: Simulation of mid-filed water quality and oil spills, using particle tracking. User Manual Version , 6 September 2013 Geelhoed SCV, Bos OG, Burggraaf D, Fassler S, Lagerveld S, Leopold MF (2014) Verklarende factoren voor de verspreiding van Alken en Zeekoeten op de Bruine Bank. Project aanvullende beschermde gebieden. IMARES ICONA (1992) Noordzee-atlas voor het Nederlandse beleid en beheer. ICONA, Den Haag KNMI (2014) Daggegevens van het weer in Nederland, ( Geraadpleegd op 20- juni-2014 Leeway model documentation v2.5, ( Geraadpleegd op 20-juni-2014 Lindeboom HJ, Dijkman EM, Bos OG, Meesters EH, Cremer JSM, De Raad I, Van Hal R & Bosma A (2008) Ecologische Atlas Noordzee ten behoeve van gebiedsbescherming, Wageningen IMARES. Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee 19 van 118

28

29 A Distributie van Zeekoeten (Common Guillemot) en Alken (Razorbill) gemeten door Engelse surveys Bron: Alcids-C Masterplan Birds ship based surveys-van Bemmelen ea-2011 Transportmodellering van Zeekoeten en Alken in de Noordzee A-1