Niepewność oceny stanu ekologicznego wód powierzchniowych

• Autorzy: Loga M.

Warianty tytułu

EN

Uncertainty of ecological status assessment for surface waters

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przedmiotem niniejszej pracy są - wyprowadzona z elementarnych przyczyn, niepewność oceny stanu ekologicznego wód powierzchniowych oraz konsekwencje, jakie niepewność ta może powodować w ochronie wód. Bezpośrednią motywacją był zamiar wypełnienia brakującego ilościowego opisu niepewności ocen jednolitych części wód (JCWP) wymaganego przez Ramową Dyrektywę Wodną (RDW). W pracy określono, czym jest „niepewność oceny stanu ekologicznego" oraz wyznaczono ryzyko ekonomiczne decyzji wodnogospodarczych, w których ocena stanu ekologicznego wód powierzchniowych odgrywa podstawową rolę. Fałszywa ocena o dobrym stanie JĆWP, gdy jej prawdziwy stan jest niższy, może doprowadzić do zaniechania podjęcia działań naprawczych w zlewni tej JCWP, a w konsekwencji do kar za nieosiągnięcie celów środowiskowych. Ocena fałszywie zaniżona do oceny poniżej stanu dobrego, gdy prawdziwy stan JCWP jest wyższy, może spowodować decyzję o wdrożeniu kosztownych działań naprawczych, podczas gdy w rzeczywistości są one niepotrzebne. Miarami niepewności zastosowanymi w pracy są: precyzja względna i prawdopodobieństwo błędnej klasyfikacji (ang. Probability of Misclassification - PoM). Jedną z przyczyn trudności obliczania PoM są krótkie ciągi monitoringowych pomiarów elementów biologicznych zgromadzone dotychczas w systemie Państwowego Monitoringu Środowiska. Jako rozwiązanie tego problemu w pracy zastosowano metodę szacowania błędów wskaźników biologicznych opartą na modelach Monte Carlo (MC) symulujących zaburzenia losowe ich wielkości pomiarowych, takich jak liczebność organizmów czy wymiary ich komórek. Liczebność monitoringowych pomiarów wskaźników fizykochemicznych zgromadzonych w systemie PMŚ była wystarczająca do określenia obu miar niepewności. Wprowadzone i zastosowane zostało uogólnione podejście hierarchiczne polegające na tym, że na każdym kolejnym etapie oceny, w wyniku stosowania zasady „One-Out-All-Out", nie tylko wskazywany jest decydujący wskaźnik z każdej grupy elementów jakości wód, ale także wartości prawdopodobieństwa błędnej oceny są „dziedziczonymi" wartościami PoM wskaźników decydujących. Ostatecznie, niepewność oceny stanu ekologicznego to wartość PoM wskaźnika, który decyduje o wynikowej ocenie stanu ekologicznego. Analiza wartości PoM, wykonana dla rzek wielu województw, wykazała szereg błędnych ocen stanu ekologicznego, a ponadto, że ryzyko decyzji wodnogospodarczych podejmowanych w zakresie ochrony wód może być znaczne. W końcowej części pracy analizowane jest ryzyko decyzji związanych z działaniami naprawczymi w zlewni rz. Baryczy. Połączenie bayesowskiej metody podejmowania decyzji z modelem SWAT, symulującym stężenia elementów fizykochemicznych w sieci rzecznej, umożliwiło wyznaczenie macierzy decyzyjnej oraz wskazanie optymalnych decyzji.

EN

The subject of this work is the uncertainty of ecological status of surface waters derived from elementary causes and the consequences this uncertainty may entail in water protection. The direct motivation of the work is to fill a shortage of quantitative description of the uncertainty in assessments of water bodies’ (WB) ecological status required by the Water Framework Directive. In the work, the uncertainly of the assessed ecological status is defined and economic risks of water management decisions described, especially those in which the assessment of the ecological status of surface waters plays a fundamental role. A false positive assessment of the good status of WB, when its true status is lower than good, may lead to resignation from corrective measures in the catchment of this WB and consequently to penalties for not meeting environmental objectives. A false negative assessment may result in undertaking costly remediation measures, while in reality they are unnecessary. Two measures of uncertainty are used here: standardized precision and the probability of misclassification classification (PoM). One of the difficulties in estimating PoM are too short series of observations of biological elements collected so far by Stale Environment Monitoring system (SEM). As the remedy, in this study the method of estimating errors of biological indicators based on Monte Carlo (MC) models is applied. Randomly generated distortions of measured quantities such as number of organisms or dimensions of their cells arc used to simulate measurement errors. Number of monitoring measurements of physicochemical elements collected in the SEM system is sufficient to determine both uncertainty measures. In the study generalized hierarchical approach has been introduced and applied. It is based on the concept that at every stage of state assessment through a usage of the One-Out-All-Out" principle not only “decisive indicators", are pointed out from groups of elements but also values of probability of misclassification are inherited" after these decisive indicators. In result, the uncertainly of ecological state is specified as the value of PoM corresponding to the indicator, which decides upon ultimate assessment of ecological state. Analysis of PoM values performed for rivers in many voivodeships revealed number of erroneous assessments of ecological state made in the past and additionally, that a risk of water protection decisions based on uncertain data may be appreciable. In the final part of the work the risk related to corrective measures in the catchment of the Barycz river is analysed. Joint use of Bayesian method of decision making and the SWAT model for simulating physical-chemical elements in the river network, enabled to set the decision matrix and indicate optimal decisions.

Słowa kluczowe

PL

niepewność; ocena stanu ekologicznego; ryzyko w ochronie wód; ochrona wód

EN

uncertainty; ecological status; risk in water resources protection; water resources protection

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Inżynieria Środowiska
• Rocznik: 2019
• Tom: z. 80
• Strony: 4--183
• Opis fizyczny: Bibliogr. 129 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Loga M.

• Wydział Instalacji Budowlanych, Hydrotechniki i Inżynierii Środowiska PW

Bibliografia

• [1] Allan, J.D. (1998). Ekologia wód płynących, Wydawnictwo Naukowe PWN
• [2] Arnold, J., Srinivasan R., Muttiah R.S., Williams R.J., (1998. Large area hydrological model and assessment Part 1. Model development. Journal of the American Water Resources Association, Vol. 34 no. 1
• [3] Barnes, R.S.K., & Mann, K. H. (Eds.). (2009). Fundamentals of aquatic ecology. John Wiley & Sons.
• [4] Bis, B. & Mikulec, A. (2013). Przewodnik do oceny stanu ekologicznego rzek na podstawie makro bezkręgowców bentosowych. Warszawa: Biblioteka Monitoringu Środowiska.
• [5] Caroni, R., Van de Bund, W., Clarke, R.T., & Johnson, R.K. (2013). Combination of multiple biological quality elements into waterbody assessment of surface waters. Hydrobiologia, 704(1), 437-451.
• [6] Cavallo, M., Torras, X., Mascaró, O. & Ballestros, E. (2016). Effect of temporal and spatial variability on the classification on the Ecological Quality Status using CARLIT Index. Marine Pollution Bulletin, vol. 102, pp. 122-127. doi: 10.1016/j.marpolbul.2015.11.047
• [7] Chin, D.A. (2012). Water-quality engineering in natural systems: fate and transport processes in the water environment. John Wiley & Sons.
• [8] Clarke, R.T, Furse, M.T. Wright J.F. i Moss D. 1996. Derivation of biological quality index for river sites: comparison of the observed with the expected fauna. Journal of Applied Statistics 23:311-332. 1996.
• [9] Clarke, R.T i Hering. (2006). Errors and uncertainty in bioassessment methods - major results and conclusions from STAR project and their application using STARBUGS. Hydrobiologia 566: 433-439.2006
• [10] Clarke, R. i Jones I. (2009). Deliverable D6. 1-1, WISER FP7 Project, Report on a workshop to bring together experts experienced with development and uncertainy estimation.
• [11] Claussen U., Müller P., Arle J., (2012) WFD CIS ECOSTAT WG A Report „Comparison of environmental quality objectives, thresholds values or water quality targets. Set for the demands of the European Water Framework Directive" Internal report, 2012.
• [12] C-304/02 Wyrok z dnia 12.7.2005 Sprawa C-304/02 Komisja przeciwko Francji
• [13] Cozzoli, F., Stanca, E., Selmeczy, GB., Francé, J., Varkitzi, I., & Basset, A. (2017). Sensitivity of phytoplankton metrics to sample-size: A case study on a large transitional water dataset (WISER). Ecological Indicators, 82, 558-573.
• [14] CIS, W.G. (2003). Common implementation strategy for the Water Framework Directive (20001601 EC) Monitoring Guidance Document No 7 Monitoring under the Water Framework Directive
• [15] CIS, W.G. (2005). Common implementation strategy for the Water Framework Directive (2000/60/EC), Guidance Document No 13, Overall Approach to the Classification of Ecological Status and Ecological Potential
• [16] CIS (2018). Best Practice for establishing nutrient concentrations to support good ecological status. Guidance document WG ECOSTAT.
• [17] D’Agostino, R.B. (1986). Tests for the Normal Distribution. W: R.B.D’Agostino & M.A. Stephens, Goodness-of-Fit Techniques. New York: Marcel Dekker.
• [18] Delignette-Muller, M., Pouillot, R., Denis, J., and Dutang, C. (2014). fitdistrplus: Help to Fit of a Parametric Distribution to Non-Censored or Censored Data. R package version 1.0-2.
• [19] Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady 2008/105/we z dnia 16 grudnia 2008 r. w sprawie środowiskowych norm jakości w dziedzinie polityki wodnej, zmieniająca i w następstwie uchylająca
• [20] Dyrektywy Rady 82/176/EWG, 83/513/EWG, 84/156/EWG, 84/491/EWG i 86/280/EWG oraz zmieniająca dyrektywę 2000/60/WE Parlamentu Europejskiego i Rady
• [21] Dyrektywa 91/676/EWG Dyrektywa Rady z dnia 12 grudnia 1991 r. dotycząca ochrony wód przed zanieczyszczeniami powodowanymi przez azotany pochodzenia rolniczego
• [22] Dyrektywa 91/271/EWD Dyrektywa Rady z dnia 21 maja 1991 r. dotycząca oczyszczania ścieków komunalnych
• [23] Decyzja Komisji UE 2018/229 ustanawiająca, na podstawie dyrektywy 2000/60/WE Parlamentu Europejskiego i rady wartości liczbowe do celów klasyfikacji w systemach monitorowania państw członkowskich będące wynikiem ćwiczenia interkalibracyjnego, i uchylająca decyzję Komisji 2013/480/UE.
• [24] Dz.U. z 2018 r., poz. 954 Ustawa z dnia 13 kwietnia 2007r. o zapobieganiu szkodom w środowisku i ich naprawie.
• [25] Dz.U. 2002 Nr 204, poz.1728 Rozporządzenie MS z dnia 27 listopada w sprawie wymagań, jakim powinny odpowiadać wody powierzchniowe wykorzystywane do zaopatrzenia ludności w wodę przeznaczoną do spożycia.
• [26] Dz.U. 2008 Nr 162, poz. 1008 Rozporządzenie Ministra Środowiska w sprawie sposobu klasyfikacji stanu jednolitych części wód powierzchniowych.
• [27] Dz.U. 2014, poz. 1800 Rozporządzenie Ministra Środowiska z dnia 18 listopada 2014 r. w sprawie warunków, jakie należy spełnić przy wprowadzaniu ścieków do wód lub do ziemi, oraz w sprawie substancji szczególnie szkodliwych dla środowiska wodnego.
• [28] Dz.U. z 2014 r., poz. 1482 Rozporządzenie Ministra Środowiska z dnia 22 października 2014 r. w sprawie sposobu klasyfikacji stanu jednolitych części wód powierzchniowych oraz środowiskowych norm jakości dla substancji priorytetowych
• [29] Dz.U. 2016, poz. 1187 Rozporządzenie Ministra Środowiska w sprawie sposobu klasyfikacji stanu jednolitych części wód powierzchniowych oraz środowiskowych norm jakości dla substancji priorytetowych
• [30] Dz.U. 2017, poz. 1566 Ustawa z dnia 20 lipca 2017 r. Prawo wodne
• [31] Dudley, B., Dunbar, M., Penning, E., Kolada, A., Hellsten, S., Oggioni, A. i Søndergaard, M. (2013). Measurements of uncertainty in macrophyte metrics used to assess European lake water quality. Hydrobiologia, 704(1), 179-191.
• [32] Ellis, J. i Adriaenssens, V. (2006). Uncertainty estimation for monitoring results by the WFD biological classification tools. Environment Agency, Bristol.
• [33] EC (2013). Commission decision of 20 September 2013, establishing, pursuant to Directive 2000/60/EC of the the Values of the Intercalibration Exerciśe and Repealing Decision 2008/915/EC, Official Journal of the European Union (L 266/1-47).
• [34] EFI+ Manual. (2009). Manual for the application of the New European Fish Index EFI+, http://efi-plus.boku.ac.at/software/doc/EFI+Manual.pdf
• [35] EURACHEM / CITAC Guide CG 4 Quantifying Uncertainty in Analytical Measurement. Editors S. L R Ellison (LGC, UK) A Williams (UK), QUAM:2012.P1.
• [36] Facchi, A., Gandolfi, C. i Whelan, M.J. (2007). A comparison of river water quality sampling methodologies under highly variable bad conditions. Chemosphere, 66(4), 746-756.
• [37] GIOŚ (2018). Aktualizacja metodyk monitoringu i oceny stanu ekologicznego śródlądowych wód powierzchniowych na podstawie fitobentosu wraz ze szkoleniami Załącznik 2.6. Ostateczna wersja zaktualizowanych metodyk na potrzeby oceny stanu ekologicznego wód powierzchniowych w Polsce na podstawie fitobentosu.
• [38] Gobeyn, S., Bennetsen, E., Van Echelpoel, W., Everaert, G., i Goethals, P.L. (2016). Impact of abundance data errors on the uncertainty of an ecological water quality assessment index. Ecological indicators, 60, 746-753.
• [39] Gromiec, M., i Sadurski, A. (2014). Wpływ oddziaływań antropogenicznych na jakość wód. Gospodarka Wodna.
• [40] Hering, D., Borja, A., Carstensen, J., Carvalho, L., Elliott, M., Feld, C. K. i Solheim, A. L. (2010). The European Water Framework Directive at the age of 10: a critical review of the achievements with recommendations for the future. Science of the total Environment, 408(19), 4007-4019.
• [41] Heiskanen, A.S., Van de Bund, W., Cardoso, A.C., & Noges, P. (2004). Towards good ecological status of surface waters in Europe-interpretation and harmonisation of the concept. Water science and technology, 49(7), 169-177.
• [42] Hjerpe, T., Taskinen, A., Kotamäki, N., Malve, O., Kettunen J. (2017). Probabilistic Evaluation of Ecological and Economic Objectives of River Basin Management Reveals a Potential Flaw in the Goal Setting of the EU Water Framework Directive, Environmental Management 59: 584-593.
• [43] Hutorowicz, A. (2009). Opracowanie standardowych objętości komórek do szacowania biomasy wybranych taksonów glonów planktonowych wraz z określeniem sposobu pomiarów i szacowania. Praca zrealizowana zgodnie z umową nr 13/2005/B z dnia 4. 07. 2005 r. Olsztyn, październik.
• [44] Ingersoll, W.S. (2001). Environmental Analytical Measurement Uncertainty Estimation: Nested Hierarchical Approach. Naval Sea Systems Command Washington Dc.
• [45] Jeffries, M., i Mills, D. (1990). Freshwater ecology: principles and applications. Belhaven Press.
• [46] Jones, A.S., Horsburgh, J. S., Mesner, N.O., Ryel, R.J., & Stevens, D.K. (2012). Influence of Sampling Frequency on Estimation of Annual Total Phosphorus and Total Suspended Solids Loads 1. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 48(6), 1258-1275.
• [47] Jusik, S. i Szoszkiewicz K. (2015). Raport z porównań międzylaboratoryjnych w zakresie porównywalności i powtarzalności wyników oceny stanu ekologicznego rzek na podstawie Makrofitowej Metody Oceny Rzek (MMOR), rzeka Sajna, województwo warmińsko-mazurskie
• [48] Jusik, S. (2015a). Raport z porównań międzylaboratoryjnych w zakresie porównywalności i powtarzalności wyników oceny stanu ekologicznego rzek na podstawie Makrofitowej Metody Oceny Rzek (MMOR) w Wielkopolsce
• [49] Jusik, S. (2015b). Raport z porównań międzylaboratoryjnych w zakresie pobierania i oznaczania makrofitów w ciekach wyżynnych i nizinnych - zastosowanie Makrofitowej Metody Oceny Rzek (MMOR)
• [50] Karg J. (2003). Zadrzewienia śródpolne, strefy buforowe i miedze. Warszaw MRiRW, Biblioteczka Krajowego Programu Rolnośrodowiskowego.
• [51] Kawka, M., Loga, M., Nawalany, M., Żurek R. (2014). Modelowanie matematyczne stanu zasolenia rzeki Wisły w wyniku zrzutu solanki pochodzącej z ługowania złoża soli Damasławek w związku z projektowaną budową Podziemnego Magazynu Gazu oraz studium ekologiczne Wisły poniżej miejsca zrzutu solanki wraz z przeprowadzeniem jednorazowej kampanii pomiarowej, Raport dla Operatora Gazociągów Przemysłowych GAS-SYTEM S.A.
• [52] Kelly, M., Bennion, H., Burgess, A., Ellis, J., Juggins, S., Guthrie, R. i Yallop, M. (2009). Uncertainty in ecological status assessments of lakes and rivers using diatoms. Hydrobiologia, 633(1), 5-15.
• [53] Kłos, L. (2013). System finansowania gospodarki wodnej w Polsce a wymogi Ramowej Dyrektywy Wodnej Unii Europejskiej, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego Nr 756 Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia Nr 57.
• [54] Kolada, A., Ciecierska, H., Ruszczyńska, J., i Dynowski, P. (2014). Sampling techniques and inter-surveyor variability as sources of uncertainty in Polish macrophyte metric for lake ecological status assessment. Hydrobiologia, 73 7(1), 265-279.
• [55] Kolada, A., Pasztaleniec, A., Bielczyńska, A., Ochocka, A., Kutyła, S., Zalewska, T., Drgas, N., Krzymiński, W. (2018). Aktualizacja metod oceny stanu ekologicznego wód powierzchniowych na podstawie elementów fizykochemicznych. Zadanie 2.2 Opracowanie nowych wartości granicznych dla wskaźników fizykochemicznych elementów oceny jakości wód powierzchniowych
• [56] Komunikat Komisji, Stosowanie art. 228 traktatu WE SEC (2005) 1658. http://ec.europa.eu/atwork/applying-eu-law/docs/sec_2005_1658_pl .pdf
• [57] Konieczka, P., i Namieśnik, J. (Eds.). (2007). Ocena i kontrola jakości wyników pomiarów analitycznych: praca zbiorowa. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne.
• [58] Kuchar, L., 2013, Model szacowania stanu elementów środowiska - ocena stanu jednolitych części wód powierzchniowych (JCWP) w sytuacji brakujących obserwacji, Opracowanie dla Krajowego Zarządu Gospodarki Wodnej
• [59] Kundzewicz, Z. i in. (2009). The implications of prejected climate change for freshwater resources and their management. Hydrological Science Journal, 53 (http://dx.doi.org/10.1623/hysj.53.1.3), pp. 3-10.
• [60] Lampert, W., i Sommer, U. (2001). Freshwater ecology. Wydawnictwo Naukowe PWN, 416.
• [61] Langhans, S. D., Lienert, J., Schuwirth, N., & Reichert, P. (2013). How to make river assessments comparable: A demonstration for hydromorphology. Ecological indicators, 32, 264-275.
• [62] Langhans, Simone D., Peter Reichert, and Nele Schuwirth. "The method matters: a guide for indicator aggregation in ecological assessments." Ecological indicators 45 (2014): 494-507.
• [63] Loga M. (2012). Hierachical approach to water body status misclassification. In: C.A. BREBBIA [Ed.]: Water Pollution XI, WIT Press, Ashurst 2012, pp. 97-109.
• [64] Loga, M. (2016). Szacowanie ufności i precyzji - podstawowych miar niepewności oceny stanu wód powierzchniowych. Ochrona Środowiska, 38(1), 15-23.
• [65] Loga, M., i Wierzchołowska-Dziedzic, A. (2017). Probability of misclassifying biological elements in surface waters. Environmental monitoring and assessment, 189(12), 647.
• [66] Loga, M., Jeliński, M. i Kotamaki, N. (2018a). Dependence of water quality assessment water sampling flequency an example of Greater Poland rivers. Archives of Environmental Protection.
• [67] Loga, M., Wierzchołowska-Dziedzic, A. i Martyszunis, A. Environ Monit Assess (2018b). 190: 264. https://doi.org/10.1007/s10661-018-6603-9
• [68] Loga, M. i Rękawek, K. (2018), Czy zmiana sposobu oceny stanu ekologicznego poprawi stan polskich rzek? XXIV Zjazd Hydrobiologów Polskich. Wrocław 4-7 września, Materiały konferencyjne.
• [69] Loga, M. i Martyszunis, A. (2018). Wpływ błędów pomiarowych na wartości wskaźnika MMI. XXIV Zjazd Hydrobiologów Polskich. Wrocław 4-7 września, Materiały konferencyjne.
• [70] Loga M, Sawicka, K. (2009). Metody statystyczne umożliwiające dokonanie oceny stanu JCW, które nie podlegają bezpośrednim obserwacjom monitoringowym, Warszawa
• [71] Lorenz, A. i Clarke, R. (2006). Sample coherence- a field study approach to assess similarity of macroinvertebrate samples., Hydro biol. 556, pp. 461-476.
• [72] Lovell, B., McKelvie, I.D., i Nash, D. (2001). Sampling design for total and filterable reactive phosphorus monitoring in a lowland stream: considerations of spatial variability, measurement uncertainty and statistical power. Journal of Environmental Monitoring, 3(5), 463-468.
• [73] Naddeo, V., Scannapieco, D., Zarra, T., & Belgiorno, V. (2013). River water quality assessment: Implementation of non-parametric tests for sampling frequency optimization. Land Use Policy, 30(1), 197-205.
• [74] Malve, O., Hjerppe, T., Tattari, S., Väisänen, S., Huttunen, I., Kotamäki, N. i Kauppila, P. (2016). Participatory operations model for cost-efficient monitoring and modeling of river basins - A systematic approach. Science of the total environment, 540, 79-89.
• [75] Mańczak, K. (1979). Metody identyfikacji wielowymiarowych obiektów sterowania. Warszawa: WNT.
• [76] Marcinkowski, P., Piniewski, M., Kardel, I., Srinivasan, R., i Okruszko, T. (2016). Challenges in modelling of water quantity and quality in two contrasting meso-scale catchments in Poland. Journal of Water and Land Development, 31(1), 97-111.
• [77] Mason, C. F. (2002). Biology of freshwater pollution. Pearson Education.
• [78] Milly, P. i in. (2015). On Critiques of Stationarity is Dead: Whither Water Management?". Water Resources Research, pp. 7785-7789.
• [79] Milly, P.C. i in. (2008). Stationarity Is Dead: Whither Water Management? Science, February, pp. 573-574.
• [80] Moe, S.J., Solheim, A.L., Soszka, H., Golub, M., Hutorowicz, A., Kolada, A. & Białokoz, W. (2015). Integrated assessment of ecological status and misclassification of lakes: the role of uncertainty and index combination rules. Ecological indicators, 48, 605-615.
• [81] Moss, B., Stephen, D., Alvarez, C., Becares, E., Bund, W. V. D., Coliings, S. E. & Fernández-Aláez, M. (2003). The determination of ecological status in shalow lakes - a tested system (ECOFRAME) for implementation of the European Water Framework Directive. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems, 13(6), 507-549.
• [82] Moss, B. (2007). Shallow lakes, the water framework Directive and life. What should it all be about? In Shallow Lakes in a Changing World (pp. 381-394). Springer, Dordrecht.
• [83] Nachlik, E. (Ed.). (2006). Identyfikacja i ocena oddziaływań antropogenicznych na zasoby wodne zlewni Raby wraz z oszacowaniem ryzyka nieosiągnięcia celów środowiskowych. praca zbiorowa. Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki.
• [84] Namieśnik, J., Łukasiak, J. i Jamrógiewicz, Z. (1995). Pobieranie próbek środowiskowych do analizy. Wydaw. Naukowe PWN.
• [85] Osborne, M.J., & Rubinstein, A. (1994). A course in game theory. MIT press.
• [86] Ozga-Zielińska, M. i Brzeziński, J. (1997). Hydrologia stosowana. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• [87] Picińska-Fałtynowicz, J., Błachuta, J., Kotowicz, J. Michał Mazurek, M, Rawa, W. (2006). Wybór typów jednolitych części wód Rzecznych i jeziornych do oceny Stanu ekologicznego na podstawie fitobentosu wraz z rekomendacją Metodyki poboru i analizy prób, GIOŚ
• [88] Picińska-Fałtynowicz, J. (2011). Fitobentos w Ocena stanu ekologicznego wód zlewni rzeki Wel. Wytyczne do zintegrowanej oceny stanu ekologicznego rzek i jezior na potrzeby planów gospodarowania wodami w dorzeczu. Red. H. Soszka, Wydawnictwo IRŚ
• [89] Picińska-Fałtynowicz, J., Błachuta J. (2010). Wytyczne metodyczne do przeprowadzania oceny stanu ekologicznego jednolitych części wód rzek i jezior oraz potencjału ekologicznego sztucznych i silnie zmienionych jednolitych części wód płynących Polski na podstawie badań fitobentosu
• [90] Picińska-Fałtynowicz, J., Błachuta J. (2012a). Wytyczne metodyczne do przeprowadzania badań fitoplanktonu i oceny stanu ekologicznego rzek na jego podstawie. GIOŚ
• [91] Picińska-Fałtynowicz, J., Błachuta J. (2012b). Wytyczne metodyczne do przeprowadzenia monitoringu i oceny potencjału ekologicznego zbiorników zaporowych w Polsce
• [92] Probst, W.N., Kloppmann M., Kraus G. (2013), Indicator-based assessment of commercial fish species in the North Sea according to the EU Marine Strategy Framework Directive (MSFD) (2013) ICES J. Mar. Sci., 70(2013), pp. 694-706
• [93] Probst, W.N. (2017). A generic aggregation approach to account for statistical uncertainty when combining multiple assessment results. Ecological indicators, 73, 686-693.
• [94] Prus, P., Adamczyk M., Parasiewicz P., Wiśniewols W. (2016a). Polish report on intercalibrated river fish method, Template for reporting on Intercalibraion of new or revised ecological assessment methods according to finalised Intercalibraion tesults (Gap2).
• [95] Prus, P. Wiśniewolski W., Adamczyk M. red. (2016b). Przewodnik metodyczny do monitoringu ichtiofauny w rzekach. Biblioteka Monitoringu Środowiska
• [96] RDW (2000). Ramowa Dyrektywa Wodna, Dyrektywa 2000/60/WE Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 23 października 2000 r. ustanawiająca ramy wspólnotowego działania w dziedzinie polityki wodnej
• [97] Staniszewski, R., Szoszkiewicz, K., Zbierska, J., Lesny, J., Jusik, S., Clarke, R. T. (2006). Assessment of sources of uncertainty in macrophyte surveys and the consequences for river classification. Hydrobiologia, 566(1), 235-246.
• [98] Szczepańska, J., i Kmiecik, E. (1998). Statystyczna kontrola jakości danych w monitoringu wód podziemnych. Wydawnictwa AGH.
• [99] Szoszkiewicz, K., Zbierska, J., Jusik, S., i Zgoła, T. (2010). Makrofitowa metoda oceny rzek. Podręcznik metodyczny do oceny i klasyfikacji stanu ekologicznego wód płynących w oparciu o rośliny wodne. Bogucki Wydawnictwo Naukowe, Poznań.
• [100] Szoszkiewicz, K., Zbierska, J., Lawniczak, Jusik, S.,M. Szwabińska (2011). Makrofity, w: Ocena stanu ekologicznego wód zlewni rzeki Wel. Wytyczne do zintegrowanej oceny stanu ekologicznego rzek i jezior na potrzeby planów gospodarowania wodami w dorzeczu. Red. H. Soszka, Wydawnictwo IRS
• [101] Szoszkiewicz K., Jusik, S., Adynkiewicz-Pirgas, M., Gebler, D., Achtenberg, K., Radecki-Pawlik, A., Okruszko T., Giełczewski M., Pietrczuk K., Przesmycki M., Nawrocki P. (2017). Podręcznik oceny wód płynących w oparciu o hydromorfologiczny indeks rzeczny. GIOŚ, Biblioteka Monitoringu Środowiska.
• [102] Schaumburg, J., Schmedtje, T.J., Schranz, Ch., Köpf, B., Schneider, S., Meilinger, P., Hofmann, G., Gutowski, A., Foerster, J. (2005a). Instruction Protokol for the ecological Assessment of Running Waters for Implementation of the EU Water Framework Directive: Macrophytes and Phytobenthos. Bavarian Water Management Agency. München. s. 1-89.
• [103] Spiegelhalter, D.J., Abrams, K.R., & Myles, J.P. (2004). Bayesian approaches to clinical trials and health-care evaluation (Vol. 13). John Wiley & Sons
• [104] Takahashi, Y., Rabins, M.J., & Auslander, D.M. (1976). Sterowanie i systemy dynamiczne. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne.
• [105] Thompson, W.C. i Schumann, E.L. (1987). Interpretation of statistical evidence in criminal trials. Law and Human Behavior, 11(3), 167-187.
• [106] R Core, team. (2012). A language and environment for statistical computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing.
• [107] Water Quality Assesment - A Guide to Use of Biota, Sediments and Water in Environmental Monitoring - Second Edition Edited by Deborah Chapman© 1992, 1996 UNESCO/WHO/UNEP.
• [108] Warunki korzystania z wód zlewni Baryczy. II Charakterystyka zlewni Baryczy. (2012) KONSORCJUM: "Pectore-Eco" Sp. z o.o. i Zakład Usług Specjalistycznych MPWiK Sp. z o.o, NFOŚiGW
• [109] Węglarczyk, S. (2012). Statystyka w inżynierii środowiska: podręcznik dla studentów szkół wyższych.
• [110] Wiederkehr, J., Grac, C., Fabrègue, M., Fontan, B., Labat, F., Le Ber, F. Trémolières, M. (2015). Experimental study of uncertaintes on macrophyte index (IBMR) based on species identification and cover. Ecol. Indic. 50, pp. 242-250.
• [111] Wytyczne (2010) techniczne dotyczące wyznaczania stref mieszania zgodnie z art. 4 ust. 4 dyrektywy 2008/105/WE, Bruksela.
• [112] Wierzchołowska, A. (2015). Analiza wpływu niepewności oceny elementów biologicznych na prawdopodobieństwo błędnej klasyfikacji stanu jednolitych części wód powierzchniowych. Praca dyplomowa magisterska. Promotor dr inż. Małgorzata Loga, Wydział Inżynierii Środowiska. Politechnika Warszawska
• [113] http://www.gios.gov.pl/pI/aktualnosci/486-36-spotkanie-grupy-roboczej-ecostat-z-udzialem-przedstawicieli-gios
• [114] http://www.eu-star.at/
• [115] http://www.aqem.de/
• [116] http://www.gios.gov.pl/pl/stan-srodowiska/monitoring-wod
• [117] https://diatom.ansp.org/Tools.aspx [dostęp 20.05.20171
• [118] weatheronline.pl
• [119] http://ekoinfonet.gios.gov.pl/Makrob [dostęp sierpień 20181
• [120] https://nfosigw.gov.pl/download/gfx/nfosigw/pl/nfoekspertyzy/858/.../2014-242.pdf
• [121] http://www.dziennikustaw.gov.pl/DU/2016/1967 Rozporządzenie Rady Ministrów z dnia 18 października 2016 r w sprawie Planu gospodarowania wodami na obszarze dorzecza Odry. Dz.U. 2016, poz. 1967.
• [122] http://www.dziennikustaw.gov.pl/DU/2016/1911 Rozporządzenie Rady Ministrów z dnia 18 października 2016 r w sprawie Planu gospodarowania wodami na obszarze dorzecza Wisły poz. 1911.
• [123] https://ec.europa.eu/jrc/enlsearch/site/ECOSTAT
• [124] https://circabc.europa.eu/webday/CircaBC/eny/wfd/Library/working_groups/ecological_status/05%20%20Intercalibration%20oWo20Ecological%20Status/Intercalibration%20of%o20new%20or%20revised%20methods/Rivers/PL-FISH-RIVER_23_11_2016 %20final%20accepted.pdf (dostęp: październik 2018)
• [125] https://fame.boku.ac.at
• [126] http://www.kzgw.gov.pl/index.php/pl/materialy-informacyjne/programy/krajowy-program-oczyszczania-sciekow-komunalnych Załącznik do MasterPlanu na podstawie AKPOSK2017
• [127] http://www.arimr.gov.pl/pomoc-unijna/platnosci-bezposrednie/platnosci-bezposrednie-w-roku-2018/stawki-platnosci-2018.html
• [128] https://zwikrawicz.pI/index.php/przebudowa-i-rozbudowa-oczyszczalni-sciekow-w-rawiczu
• [129] https://wroclaw.rzgw.gov.pl/files_mce/Region%20wodny/Planowanie/RDW/Barycz%20 Widawa/zadanie_ii_cz_tekstowa.pdf

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).