PREDICTIVE ASSESSMENT OF THE ECOLOGICAL STATUS OF THE UKRAINIAN SECTOR OF THE BLACK SEA BASED ON CHANGES IN MORPHOFUNCTIONAL INDICATORS OF AUTOTROPHIC COMMUNITIES UNDER THE INFLUENCE OF CLIMATIC FACTORS ND THE CONSEQUENCES OF MILITARY ACTIONS (PART 1. DIA
DOI:
https://doi.org/10.47143/1684-1557/2025.1-2.4Keywords:
autotrophic communities, river runoff, predictive linkages, ecological status, Black Sea, Northwestern part.Abstract
In this study, for the first time for the northwestern part of the Black Sea (NWBS), an analysis was conducted of statistically significant relationships between the mean monthly volumes of the spring river runoff of the Danube and the Dnipro (March–June) and the morphofunctional indicators of phytoplankton, macro- and microphytobenthos, as well as the primary production indicator – chlorophyll-a based on long-term datasets from 2000–2024. The main objective of the research is to obtain the coefficients of regression equations that reflect the influence of the annual river runoff of the Danube and the Dnipro on the restructuring of the structural and functional organization of communities of short- and long-cycle forms of aquatic vegetation in the pelagic and benthic zones of the marine ecosystem. These coefficients can subsequently be used to provide a long-term predictive assessment of changes in the ecological state of the sea in regions of freshwater influence, which is planned to be obtained in the second part of this work (Part 2. Forecast). It was established that during the period 2000–2024, there are observable trends toward a general decrease in the volumes of river runoff from the Danube and the Dnipro, both on an annual scale and during the spring period (March–June). An increase in the amplitude of fluctuations in annual runoff volumes was identified for 2000–2024 compared to the previous period, 1981–1999, indicating the influence of the climate changes, manifested in the uneven distribution of precipitation through the year, as well as an increase in the frequency of both intense floods and drought periods. During the period 2000–2020, the long-term average areas of zones with high chlorophyll-a (Chl-a) concentration were approximately 5900 km2 for Chl-a > 2.23 mg·m-3 and 2300 km2 for Chl-a > 4.63 mg·m-3. An increase of 1 km3 in the combined early-spring river runoff of the Danube and the Dnipro is associated with an expansion of moderately eutrophic waters (Chl-a > 2.23 mg·m-3) by 150–200 km2. Analysis of the synchronous effects of monthly river runoff on phytoplankton indicators during the spring period (March– June) revealed similar patterns of relationships for both the Danube and the Dnipro, with the strongest effects observed for surface area indicators (S). The March runoff of both rivers formed strong inverse relationships with S, which is consistent with the dominant influence of winter-type hydrodynamic processes prior to the onset of the intensive flood phase. In April, a strong direct relationship was identified between river runoff and the surface index (SI) of phytoplankton communities, associated with the influence of the peak flood. Analysis of the “delayed” effect of the monthly runoff volumes of the Danube and the Dnipro on phytoplankton indicators in the Odesa region of the NWBS confirmed the presence of a lagged positive (direct) influence in cases where this effect did not manifest within the same month. For the morphofunctional indicators of benthic vegetation – the specific surface area of the macrophyte floristic composition (S/Wx) and the contribution of the epiphytic component (Ce) in the Odesa region of the NWBS scatter plots were obtained and the coefficients of approximation equations were determined. These coefficients reflect the existing statistical relationship between the trends in the mean values of these indicators and the monthly river runoff volumes of the Danube and the Dnipro during the spring months of the long-term period 2000–2024. It has been shown that with an increase in monthly runoff volumes, the values of these indicators also increase. This makes it possible to use the obtained equations to provide predictive assessments of changes in the structural and functional organization of the macro- and microcomponents of benthic vegetation, which are linked to categories of the ecosystem’s environmental status class (ESC). The conducted assessment of the quantitative relationships between the river runoff volumes of the largest rivers in the NWBS and the functional activity and intensity of functioning of autotrophic communities creates a basis for further developing predictive evaluations of possible long-term changes in the ESC categories of the marine ecosystem in the Ukrainian sector of the Black Sea, in accordance with existing scenarios of river runoff changes driven by climate change.
References
1. Альтман Э.Н., Гертман И.Ф., Голубева З.А. Многолетние тенденции солености и температуры вод Черного моря в связи с изменением стока рек (по данным натурных наблюдений). Труды ГОИН. 1988. 189. С. 39–53.
2. Большаков В.С. Трансформация речных вод в Черном море : монография. Киев : Наукова думка, 1970. 328 с.
3. Виноградова Л.А., Маштакова Г.П., Дерезюк Н.В. Сукцессионные изменения в фитопланктоне северо-западной части Черного моря. Исследования экосистемы пелагиали Черного моря. Москва : Наука, 1986. С. 170–179.
4. Гідрологічні та гідрохімічні показники стану північно-західного шельфу Чорного моря : довідковий посібник / І.Г. Орлова та ін. ; відп. ред. І.Д. Лоєва. Київ : КНТ, 2008. 616 с.
5. Громов В.В. Методика подводных фитоценотических исследований. Гидробиологические исследования северо-восточной части Чёрного моря. Ростов. унив., 1973. С. 69–72.
6. Гусляков Н.Е. Микрофитобентос. Руководство по методам биологического анализа морской воды и донных отложений / под ред. А.В. Цыбань. Ленинград : Гидрометеоиздат, 1980. С. 166–170.
7. Гусляков Н.Е., Закордонец О.А., Герасимюк В.П. Атлас диатомовых водорослей бентоса северо-западной части Чёрного моря и прилегающих водоемов. Киев : Наукова думка, 1992. 109 с.
8. Демидов А.Н. Температура воды и соленость. Гидрометеорология и гидрохимия морей СССР. Т. IV. Черное море. Вып. 1. Гидрометеорологические условия. Санкт-Петербург : Гидрометеоиздат, 1991. С. 373–397.
9. Державний водний кадастр. Багаторічні дані про режим та ресурси поверхневих вод суші (за 2016– 2020 рр. та весь період спостережень). Ч. 1. Річки. Вип. 2. Басейн Дніпра : довідкове видання. Київ, 2023. 294 с.
10. Державний водний кадастр. Багаторічні дані про режим та ресурси поверхневих вод суші (за 2016– 2020 рр. та весь період спостережень). Ч. 1. Річки. Вип. 1. Басейн Вісли, Дунаю, Дністра, Південного Бугу, річки Причорномор’я : довідкове видання. Київ, 2023. 465 с.
11. Еременко Т.И. Макрофитобентос. Руководство по методам биологического анализа морской воды и донных отложений / под ред. А.В. Цыбань. Ленинград : Гидрометеоиздат, 1980. С. 170–177.
12. Зинова А.Д. Определитель зелёных, бурых и красных водорослей южных морей СССР. Москва- Ленинград : Наука, 1967. 397 с.
13. Иванов В.А., Тучковенко Ю.С. Прикладное математическое моделирование качества вод шельфовых морских экосистем : монография. Севастополь : НПЦ ЭКОСИ-Гидрофизика, 2006. 368 с.
14. Ильин Ю.П. Гидрологический режим распространения речных вод в северо-западной части Черного моря. Научные труды УкрНИГМИ. 2006. 255. С. 242–251.
15. Калашник Е.С. Принципы расчета индексов поверхности эпифитного компонента альгосистемы «базифит-эпифит». Pontus Euxinus – 2013 : тезисы VIIІ Междунар. научн.-практ. конф. молодых ученых по проблемам водных экосистем. Севастополь, 1–4 октября 2013 г. Севастополь, 2013. С. 67–69.
16. Калугина-Гутник А.А. Фитобентос Чёрного моря. Киев : Наукова думка, 1975. 248 с.
17. Лобода H.C., Тучковенко Ю.С. Дослідження впливу змін річкового стоку за кліматичними сценаріями на гідроекологічний стан північно-західної частини Чорного моря. Наукові записки Тернопільського національного педагогічного університету імені Володимира Гнатюка. Сер. Біологія. 2010. № 3 (44). С. 143–145.
18. Матвеев А.В., Попов Ю.И. Распространение дунайских вод в западной части северо-западного шельфа Черного моря. Український гідрометеорологічний журнал. 2012. № 11. С. 241–249.
19. Матыгин А.С., Сытов В.Н., Попов Ю.И., Ковалишина С.П. Изменчивость климатических характеристик морских вод в северо-западной части Черного моря. Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу. 2013. Вип. 27. С. 97–105.
20. Миничева Г.Г. Методические рекомендации по определению комплекса показателей, связанных с поверхностью водорослей-макрофитов. АН УССР. Одесское отд. Ин-та биологии южных морей. Препр. Одесса, 1987. 22 с.
21. Миничева Г.Г. Морфофункциональные основы формирования морского фитобентоса : дис. … д-ра биол. Наук : 03.00.17. Севастополь, 1998. 353 с.
22. Миничева Г.Г., Зотов А.Б., Косенко М.Н. Методические рекомендации по определению морфофункциональных показателей одноклеточных и многоклеточных форм водной растительности. Одесса : ЦНТЕПІ ОНЮА, 2003. 32 с.
23. Морська природоохоронна стратегія України. Додаток 1. Райони, ділянки та масиви Чорного та Азовського морів. 2021. URL: https://zakon.rada. gov.ua/laws/show/1240-2021-%D1%80#Text (дата звернення: 31.07.2025 р.).
24. Тучковенко Ю.С., Доценко С.А., Дятлов С.Е., Нестерова Д.А., Скрипник И.А., Кирсанова Е.В. Влияние гидрологических условий на изменчивость гидрохимических и гидробиологических характеристик вод Одесского региона северо-западной части Черного моря. Морской экологический журнал. 2004. № 3 (4). С. 75–85.
25. Тучковенко Ю.С., Хохлов В.М., Лобода Н.С., Кушнір Д.В., Серга Е.М. Вплив змін клімату на гідрологічний і гідроекологічний режими лиманів північно- західного Причорномор’я : монографія / за ред. Ю.С. Тучковенка. Одеса : Одеський державний екологічний університет, 2022. 202 с.
26. Bartels R. Re-interpreting R2, regression through the origin, and weighted least squares. University of Sydney Business School. Australia. 2015. 22 p.
27. CMEMS (Copernicus Marine Environment Monitoring Service). (2025). Black Sea – Ocean Colour Plankton MY L4 (Version 009_134) [Data set]. Marine Data Store (MDS). https://doi.org/10.48670/moi-00277 (дата звернення: 23.05.2025).
28. Didovets I., Krysanova V., Hattermann F.F., Lo´pez M.R., Snizhko S., Schmied H.M. Climate change impact on water availability of main river basins in Ukraine. Journal of Hydrology: Regional Studies. 2020. Vol. 32. 100761. DOI:10.1016/j.ejrh.2020.100761.
29. DIRECTIVE 2000/60/EC of the European Parliament and of the Council establishing a framework for the Community action in the field of water policy, 23 October 2000. (WFD, 2000/60/EC).
30. DIRECTIVE 2008/56/EC of the European Parliament and of the Council establishing a framework for Community action in the field of marine environmental policy, 17 June 2008. (MSFD, 2008/56/EC).
31. Jacob D., Petersen J., Eggert B., Alias A., Christensen O.B., Bouwer L.M. et al. EURO-CORDEX: New high-resolution climate change projections for European impact research. Regional Environmental Change. 2014. Vol. 14 (2). P. 563–578. DOI: 10.1007/ s10113-013-0499-2.
32. Kalashnik E.S. Indices of the basiphyte–epiphyte algosystem as indicators of the ecological status of marine coastal ecosystems. International Journal on Algae. 2018. Vol. 20 (3). Р. 265–276. DOI: 10.1615/InterJAlgae.v20.i3.50.
33. Kok K., Hesselbjerg C.J., Sloth M.M., Pedde S., Gramberger M., Jäger J., Carter T. Evaluation of existing climate and socio-economic scenarios. Deliverable 2.1 from EU FP7 IMPRESSIONS project. 2015. URL: http://www.impressions-project.eu/documents/1.
34. Krysanova V., Hattermann F., Wechsung F. Development of the ecohydrological model SWIM for regional impact studies and vulnerability assessment. Hydrological Process. 2005. Vol. 19. Р. 763–783. DOI: 10.1002/hyp.5619.
35. Kvach Yu., Stepien C., Minicheva G., Tkachenko P. Biodiversity effects of the Russia–Ukraine War and the Kakhovka Dam destruction: ecological consequences and predictions for marine, estuarine, and freshwater communities in the northern Black Sea. Ecological Processes. 2025. Vol. 14. 22. 25. DOI: 10.1186/ s13717-025-00577-1.
36. Mauser W., Bach H. PROMET − Large scale distributed hydrological modelling to study the impact of climate change on the water flows of mountain watersheds. Journal of Hydrology. 2009. Vol. 376. Р. 362– 377. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2009.07.046.
37. Minicheva G., Marinets A. Periphyton morphofunctional indicators in the Danube’s Avandelta: Long-term assessment of Ecological Status. Tackling present and future environmental challenges of a European riverscape: IAD Proceedings. 2023. Vol. 1. 8417620. Р. 1–14. DOI: 10.5281/zenodo.8417620.
38. Minicheva G.G. Use of the macrophytes morphofunctional parameters to asses ecological status class in accordance with the EU WFD. Морской экологи- ческий журнал. 2013. Vol. XII (3). P. 5–21.
39. Moncheva S., Gotsis-Skretas O., Pagou K., Krastev A. Phytoplankton blooms in the Black Sea: Impact of nutrient enrichment and climate variability. Marine Ecology Progress Series. 2010. Vol. 405. Р. 117–130.
40. Ott R.L., Longnecker M. An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis (7th ed.). Boston, MA : Cengage Learning, 2015.
41. Probst E., Mauser W. Climate Change Impacts on Water Resources in the Danube River Basin: A Hydrological Modelling Study. Using EURO-CORDEX Climate Scenarios. Water. 2023. Vol. 15 (1). 8. DOI: 10.3390/w15010008.
42. Schmied M.H. Evaluation, modification and application of a global hydrological model. Frankfurt Hydrology Paper 16, Institute of Physical Geography, Goethe University Frankfurt, Frankfurt am Main, Germany. 2017.
43. Stagl J., Hattermann F. Impacts of climate change on the hydrological regime of the Danube River and its tributaries using an Ensemble of Climate Scenarios. Water. 2015. Vol. 7. Р. 6139–6172. DOI: 10.3390/w7116139.
44. Tukey J.W. Exploratory data analysis. Addison- Wesley, 1977.
45. Utermohl H. Zur Ver vollkommung der quantitativen phytoplankton-methodik. Mitteilung Internationale Vereinigung Fuer Theoretische unde Amgewandte Limnologie. 1958. Vol. 9. 39 p.
46. ENSEMBLES: Climate Change and Its Impacts: Summary of Research and Results from the ENSEMBLES Project / Eds. P. Van der Linden, J.F.B. Mitchell. Met Office Hadley Centre, Exeter. 2009. 160.
47. Warszawski L., Frieler K., Huber V., Piontek F., Serdeczny O., Schewe J. The Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project (ISI-MIP): Project framework. PNAS. 2013. Vol. 111. Р. 3228–3232. DOI: 10.1073/ pnas.1312330110.
