A Fuzzy Logic Model to Predict Coral Reef Development under Nutrient and Sediment Stress

Abstract

Coral reefs are highly complex systems characterized by mostly nonlinear relationships between biotic and abiotic components. Traditional models of reef dynamics often require unavailable data and precision, which limits their success and usefulness. We tested a new approach in coral reef modeling with fuzzy logic. Fuzzy logic has been applied successfully in modeling highly nonlinear systems in engineering, decision support systems, and ecology. As part of an integrated coastal zone management model, we constructed a coral reef model that predicts changes in coral cover and diversity under anthropogenic stress, namely nutrient enrichment and increased sedimentation. The model reflects our current knowledge of the fringing reefs of Curaçao, Netherlands Antilles. The seven input variables used were dissolved inorganic nitrogen and phosphate, suspended particulate matter, maximum colony size, substratum available for colonization, coral cover, and coral diversity. Each variable was divided into three triangular fuzzy sets reflecting low, medium, and high values. For each of the 2187 possible input combinations we estimated cover and diversity after 10 years. We consulted experts with a thorough knowledge of the local reef system and have automatically accounted for interactions between the variables described above. The model clearly shows how increases in nutrient and sediment inputs affect coral cover and diversity. Although the model can be refined continuously, it appears to reflect accurately the current knowledge of reef dynamics, making a beneficial contribution to education, management, and science. Modelo Lógico Indistinto para Predecir el Desarrollo de Arrecifes de Coral Bajo Estreees de Nutrientes y Sedimentos Los arrecifes de coral son sistemas altamente complejos caracterizados por relaciones mayormente no lineales entre sus componentes bióticos y abióticos. Tradicionalmente los modelos de arrecifes de coral requieren de datos que no están a la mano, así como de precisión, limitando su éxito y su utilidad. Probamos una aproximación nueva en modelado de arrecifes conocida como modelo lógico indistinto (fuzzy logic model). Este sistema ha sido aplicado satisfactoriamente en modelado de sistemas no lineales en ingeniería, en sistemas de soporte de decisiones y en ecología. Construímos un modelo de arrecife coralino como parte de un modelo de manejo integral de zonas costeras que predice cambios en la cobertura coralina y la diversidad bajo estrés antropogénico (enriquecimiento de nutrientes e incremento en sedimentación). El modelo refleja nuestro actual conocimiento de la franja de arrecifes de Curazao, Antillas de los Paises Bajos. Las variables utilizadas fueron nitrógeno y fosfato inorgánico disuelto, partículas en suspensión, tamaño máximo de la colonia, disponibilidad de substrato para colonización, cobertura coralina y diversidad coralina. Cada variable fue dividida en tres juegos triagulares indistintos reflejando valores bajos, medios y altos. Estimamos la cobertura y diversidad después de 10 años para cada una de las 2187 combinaciones posibles de datos. Las interacciones entre las variables descritas anteriormente fueron automáticamente tomadas en consideración utilizando expertos con un conocimiento meticuloso del sistema coralino local. El modelo muestra claramente como los incrementos en la entrada de nutrientes y sedimentos al sistema afectan la cobertura y diversidad coralina. Aunque el modelo puede ser refinado continuamente, aparentemente refleja con precisión el conocimiento actual de las dinámicas de arrecifes aportando una contribución benéfica para la educación, el manejo y la ciencia.

Staat van de natuur van Caribisch Nederland 2017 : een eerste beoordeling van de staat (van instandhouding), bedreigingen en managementimplicaties van habitats en soorten in Caribisch Nederland

“…Aangezien sediment en plankton de lichtdoorlaatbaarheid van het water beïnvloeden, zijn criteria voor een goede waterkwaliteit meestal aan deze variabelen gekoppeld. Voor gezonde koraalriffen worden de volgende waarden meestal aangehouden (Meesters et al, 1998): voor zwevend materiaal waarden tussen de 0 en 2,5 mg/l, totaal fosfaat tussen 0-0,07 μmol/l en opgelost in organisch stikstof 0-1 μmol/l. (Kramer et al, 2015).…”

Unsustainable Land Use, Sediment-Laden Runoff, and Chronic Raw Sewage Offset the Benefits of Coral Reef Ecosystems in a No-Take Marine Protected Area

“…Activities such as deforestation and construction of unpaved roads across steep slopes have resulted in increasing soil erosion rates and subsequent sediment delivery to adjacent coastal habitats (Sladek-Nowlis, Roberts, Smith & Siirila, 1997;MacDonald, Anderson, & Dietrich, 2007), with concomitant long-term impacts on adjacent coral reef ecosystems (Nemeth & Sladek-Nowlis, 2001;Ramos-Scharrón, Amador, & Herná ndez-Delgado, 2012;Ramos-Scharrón, Torres-Pulliza, & Herná ndez-Delgado, 2015). Increasing sedimentation is often linked to increasing turbidity and eutrophication (Meesters, Bak, Westmacott, Ridgley et al, 1998). The combination of increasing eutrophication and sea surface temperature (SST) has been implicated in magnifying coral bleaching severity (Vega-Thurber, Burkepile, Fuchs, Shantz et al, 2013) and coral reef decline (Carilli, Norris, Black, Walsh et al, 2009;Anthony, Maynard, Dí az-Pulido, & Mumby, 2011).…”

“…Corals are particularly susceptible to eutrophication as a result of declining growth rates (Tomascik & Sander, 1985;Tomascik, 1990), reproductive output (Tomascik & Sander, 1987b), larval settlement rates (Tomascik, 1991), increased incidence of diseases (Kaczmarsky, Draud, & Williams, 2005), altered Environmental Management and Sustainable Development ISSN 2164-7682 2017 microbiology (Kline, Kuntz, Breitbart, Knowlton et al, 2006), and increased susceptibility to bleaching (Vega-Thurber, Burkepile, Fuchs, Shantz et al, 2013;Wiedenmann et al, 2013), and mortality (Pastorok & Byliard, 1985), often impacting benthic community structure (Tomascik & Sander, 1987a). These impacts are often confounded with sedimentation effects (Rogers, 1990;Meesters, Bak, Westmacott, Ridgley et al, 1998;Risk, 2014), and can be readily magnified by climate change-related factors (Ateweberhan, Feary, Keshavmurthy, Chen et al, 2013).…”

Community design of a light rail transit-oriented development using casewise visual evaluation (CAVE)

“…This characteristic has proved useful in systems modeling in diverse disciplines. This methodology was applied successfully to a complex reef ecosystem in Curacao, generating a reef growth model with reliable predictive capacity based on local expert opinion and very limited data [18]. Second, FST's categories very effectively capture verbal comparisons.…”