Saaristomerelle laskevien virtavesien taimenkantojen (Salmo trutta) muutokset ja purojen luonnontilaennusteen soveltuvuus taimenpurojen tunnistamiseen

Abstract

Virtavesielinympäristöjen tila on maailmanlaajuisesti heikentynyt ihmisen aiheuttamien ympäristömuutosten seurauksena, ja virtavesissä lisääntyvät lohikalakannat (Salmonidae) ovat monin paikoin uhanalaistuneet. Tieto Saaristomeren virtavesien taimenkantojen tilasta on ollut pitkään puutteellista, ja taimenkantojen tilan seuranta on ollut hyvin hajanaista. 2000-luvulla toteutettujen virtavesien sähkökoekalastusten ja geneettisten selvitysten myötä tieto taimenen esiintymisestä ja taimenkantojen tilasta on kuitenkin parantanut ja uusia taimenkantoja on tunnistettu. Taimenkantojen kehityksestä ja taimenen esiintymisesti ei kuitenkaan ole julkaistu kokonaisvaltaista tietoa, ja ehkä osittain tästä syystä taimenen suojelutoimet, kuten elinympäristöjen suojelu ja kunnostus ovat olleet suhteellisen vähäisiä lajin arvostuksesta huolimatta. Tutkielmassani vertailen sähkökoekalastustuloksien avulla Saaristomeren virtavesien taimenkantojen tilan kehitystä 1990-luvulta tähän päivään. Tutkimusaineistona käytin koekalastusrekisteriin tallennettuja tietoja ja virtavesistä raportoituja sähkökoekalastustietoja. Lisäksi testasin paikkatietopohjaisen purohabitaatin luonnontilaennusteen soveltuvuutta taimenpurojen tunnistamiseen ja taimenen poikastiheyksien ennustamiseen. Taimenkantojen tila Saaristomereen laskevissa virtavesissä on selvästi heikentynyt. Taimen on viimeisen kolmen vuosikymmenen aikana kadonnut kokonaan useasta purosta ja vuosien 2000–2021 koekalastuksissa havaitut taimenen poikastiheydet ovat merkitsevästi pienempiä kuin 1990-luvun koekalastuksissa. Useiden alueen taimenkantojen tila on nykyisin hyvin heikko, ja taimen on vaarassa hävitä useista vesistöistä. Paikkatietopohjainen purohabitaatin luonnontilaennuste ei toiminut luotettavasti taimenen elinympäristöjen tunnistamisessa tai poikastiheyksien ennustajana. Taimenen esiintymisfrekvenssi ja taimentiheydet eivät olleet korkeampia luonnontilaennusteen luonnontilaisemmissa puroissa. Tämä saattaa olla seurausta luonnontilaennusteen soveltumattomuudesta savimaiden puroille. Tuloksia voidaan hyödyntää Saaristomeren virtavesien taimenkantojen hoidon suunnittelussa ja toteutuksessa.

Stream ecosystems are globally threatened due to human induced environmental changes. Populations of Salmonids such as the brown trout (Salmo trutta) have dramatically weakened or become extinct in many areas. Climate change is one of the biggest challenges for biodiversity conservation. There is some evidence suggesting that climate change has already affected species occurrence in Europe. Because salmonid species require cold and oxygen rich water, they are especially vulnerable to climate change. There is a lack of knowledge about distribution and abundance of brown trout in the rivers of the Archipelago Sea area in South-West Finland. Only few surveys in some rivers have been conducted in the last couple of decades. However, studies over the past decades have provided important information on ecology of salmonids. More up-to-date knowledge about the current status of local brown trout populations is needed to conserve and remediate endangered trout populations. There is also a need to identify streams suitable for trout in order to target conservation measures and establish new viable populations. In this study, I surveyed the distribution of brown trout and their stock in the last three decades in the rivers and streams flowing into Archipelago Sea and tested whether a GIS-based predictive model for stream habitat naturalness could predict trout distribution and abundance and could hence be used as a tool to detect suitable habitats for managing and conserving trout populations. I found strong evidence that brown trout populations have weakened, and some local populations have gone extinct during the last few decades. Very low average fry densities in the years 2000–2021 suggest that the last remaining trout populations may be disappearing in some streams in near future. Trout occurrence frequency and trout densities were not higher in habitats that had higher index of naturalness. Thus, the predictive model was unable to predict trout occurrence and does not work well for identification of suitable trout streams.