CIFA TECHNICAL PAPER     DOCUMENT TECHNIQUE DU CPCA    12
CIFA/T12     CPCA/T12

Cover page
Predicting ecology and fish yields in African reservoirs from preimpoundment physico-chemical data

Ecologie des réservoirs africains et leur rendement en poisson à partir de données physico-chimiques réunies avant endiguement


TABLE OF CONTENTS


by / par
B.E. Marshall
Lake Kariba Fisheries Research Institute
Kariba, Zimbabwe

The designations employed and the presentation of material in this publication do not imply the expression of any opinion whatsoever on the part of the Food and Agriculture Organization of the United Nations concerning the legal status of any country, territory, city or area or of its authorities, or concerning the delimitation of its frontiers or boundaries.

Les appellations employées dans cette publication et la présentation des données qui y figurent n'impliquent de la part de l'Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture aucune prise de position quant au statut juridique des pays, territories, villes ou zones, ou de leurs autorités, ni quant au tracé de leurs frontières ou limites.


M-43
ISBN 92-5-002155-0


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PREPARATION OF THIS DOCUMENT

This document has been prepared on the recommendation of the experts at the CIFA Roundtable Discussion on Increasing Benefits from African Reservoir Fisheries (held under the auspices of the CIFA Working Party on Stock Assessment, Second Session, Cairo, Egypt, January 1983) and is part of a recent series of CIFA technical papers on reservoir and lake fisheries management and development. This particular paper was prepared to call attention to the methods now available to predict future reservoir fishery yields, which, in turn, enable planning in the pre-impoundment stage for future fishery development and management.

PREPARATION DU PRESENT DOCUMENT

Le présent document résulte d'une recommandation de la Table ronde sur l'accroissement de la production des pêches dans les réservoirs africains, organisée sous les auspices du Groupe de travail du CPCA sur l'évaluation des stocks (deuxième session, Le Caire, Egypte, janvier 1983). Il fait partie d'une série récente de documents techniques du CPCA sur l'aménagement et le développement des pêches dans les réservoirs et les lacs. Son objectif est d'attirer l'attention sur les méthodes auxquelles on peut aujourd'hui avoir recours pour prévoir le rendement des pêches dans les réservoirs, avant la construction des barrages, ce qui permet de planifier dès ce stade leur développement et leur aménagement.

Distribution:For bibliographic purposes this document should be cited as follows/La référence bibliographique de ce document doit être donnée ainsi:
CIFA Mailing List/Liste de distribution du CPCA
FAO Fisheries Department/Département des pêches de la FAO
FAO Regional Fishery Officers/Fonctionnaires régionaux des pêches de la FAO
Unesco
UNEP/PNUE
IUCN/UICN
Author/Auteur
Marshall, B.E., 1984 Towards predicting ecology and fish yields in African reservoirs from preimpoundment physico-chemical data. Comment prevoir l'écologie des réservoirs africains et leur rendement en poisson à partir de données physico-chimiques réunies avant endiguement. CIFA Tech.Pap./Doc.Tech.CPCA, (12):36 p.

ABSTRACT

This paper attempts to improve the predictive capabilities of preimpoundment studies, with special emphasis on fish yields. It relies heavily on empirical models based on a relatively limited data base. It is hoped that the results will show that meaningful predictions can be made from simple, easily obtained data, a consideration especially important in an era of limited manpower and financial resources.

The models described in this paper have not always been based on African data. Those that have been will be affected by the general inaccuracy of the original information, especially that regarding fish yields from African reservoirs. Nevertheless, if these limitations are borne in mind, the models may still be valuable and will have served their purpose if they stimulate others to use and improve them.

An appendix has been included to illustrate the use of the models described in the text in an actual preimpoundment situation.


RESUME

Le présent document vise à améliorer les prévisions dans les études avant endiguement, notamment en ce qui concerne le rendement en poisson. On y décrit essentiellement des modèles empiriques qui n'exigent qu'assez peu de données. On espère que les résultats montreront qu'il est possible de faire des prévisions utiles à partir de données simples et faciles à obtenir, ce qui est un gros avantage compte tenu du peu de personnel et de moyens financiers dont on dispose.

Les modèles décrits ci-après ne sont pas toujours fondés sur des données africaines. Ceux qui le sont risquent de souffrir du manque général d'exactitude des informations, notamment en ce qui concerne le rendement en poisson des réservoirs africains. Cela dit, ils devraient néanmoins être utiles et on espère que ce document incitera les chercheurs à les appliquer et à les améliorer.

En annexe, nous décrivons l'utilisation de ces modèles dans une situation concrète.


FOOD AND AGRICULTURE ORGANIZATION OF THE UNITED NATIONS Rome, 1984

ORGANISATION DES NATIONS UNIES POUR L'ALIMENTATION ET L'AGRICULTURE Rome, 1984
© FAO


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Les liens hypertextes vers d'autres sites de l'Internet ne signifient nullement que l'Organisation approuve officiellement les opinions, id�es, donn�es ou produits qui y sont pr�sent�s, qu'elle en assume la responsabilit� ou qu'elle garantit la validit� des informations qui s'y trouvent. Leur seul objectif est d'indiquer o� trouver un compl�ment d'informations sur des th�mes apparent�s.

TABLE OF CONTENTS
TABLE DES MATIERES

Abstract
Résumé

1. INTRODUCTION
1. INTRODUCTION

2. EMPIRICAL MODELS IN AFRICAN INLAND WATERS
MODELES EMPIRIQUES POUR LES EAUX INTERIEURES DE L'AFRIQUE

3. REQUIRED DATA
DONNEES NECESSAIRES

3.1 Physical
Données physiques

3.2 Hydrological
Données hydrologiques

3.3 Chemical
Données chimiques

4. PREDICTIVE MODELS - GENERAL CHARACTERISTICS OF THE RESERVOIR
MODELES DE PREVISION - CARACTERISTIQUES GENERALES DU RESERVOIR

4.1 Temperature prediction
Prévision de la température

4.2 Conductivity and TDS prediction
Prévision de la conductivité et de TDS

4.3 General trophic status
Etat trophique général

4.4 Prediction of lake phosphorus
Phosphore

4.5 General biological characteristics
Caractéristiques biologiques générales

5. PREDICTING FISH YIELDS
COMMENT PREVOIR LE RENDEMENT EN POISSON

5.1 Yield in relation to morphometry
Rendement et morphométrie

5.2 The morpho-edaphic index
Indice morpho-édaphique

5.2.1 Conductivity-based models
Modèles basés sur la conductivité

5.2.2 TDS-based models
Modèles basés sur TDS

5.3 Yields in relation to phosphorus
Rendement et phosphore

6. CONCLUSIONS
6. CONCLUSIONS

7. ACKNOWLEDGEMENTS
REMERCIEMENTS

APPENDIX: A PREIMPOUNDMENT ASSESSMENT OF THE PROPOSED MUPATA GORGE DAM, ZAMBEZI RIVER

ANNEXE: EXEMPLE D'EVALUATION AVANT ENDIGUEMENT - BARRAGE DE MUPATA SUR LE ZAMBEZE

TABLES
TABLEAUX

FIGURES

LIST OF FIGURES/LISTE DES ILLUSTRATIONS

1.Maximum (•) and minimum (O) surface temperatures of 20 African reservoirs, in relation to their altitude factors (AF). Data from Table 1.Températures maximales (•) et minimales (O) à la surface de 20 réservoirs africains, par rapport au facteur d'altitude (AF). Données du tableau 1.
2.The relationship between reservoir conductivity (KL) and morphometric and hydrological parameters, Ac = catchment area, V = reservoir volume, Tw = hydraulic retention time. Data from 32 reservoirs (Table 2).Relation entre la conductivité des réservoirs (KL) et les paramètres morphométriques et hydrologiques, Ac = surface du bassin versant, V = volume du réservoir, Tw = temps de rétention hydraulique. Données relatives à 32 réservoirs (tableau 2).
3.Relationship between lowest recorded river conductivity (KR) and reservoir conductivity (KL). The data are taken from 23 reservoirs, all with only one major inflow (Table 3).Relation entre la conductivité la plus faible du cours d'eau (KR) et la conductivité du réservoir (KL). Données relatives à 23 réservoirs, ayant tous un seul grand affluent (tableau 3).
4.The relationship between total dissolved solids and conductivity in 3 Zimbabwean reservoirs. Data from Coche (1974) for Kariba, and Harare City Chemist (personal communication) for McIlwaine and Prince Edward.Relation entre la quantité totale de matière dissoute (TDS) et la conductivité de trois réservoirs du Zimbabwe. Données fournies par Coche (1974) pour Kariba et par un chimiste de Harare (communication personnelle) pour les réservoirs de McIlwaine et du Prince Edouard.
5.Application of the Vollenweider model to 28 southern African reservoirs; data from Thornton and Walmsley (1982). The trophic status reported for each reservoir by the original investigators are eutrophic (•), mesotrophic (X) and oligotrophic (O).Application du modèle de Vollenweider à 28 réservoirs d'Afrique australe; données fournies par Thornton et Walmsley (1982). Etat trophique qui était indiqué pour chaque réservoir: eutrophe (•), mésotrophe (X) et oligotrophe (O).
6.(a) Macrophyte penetration, (b) phytoplankton biomass (dry weight) and (c) zooplankton biomass (dry weight) in relation to input phosphorus concentration and turnover time. Redrawn from Westlake (1980).(a) Pénétration des macrophytes, (b) biomasse du phytoplancton (poids sec) et (c) biomasse du zooplancton (poids sec) par rapport à la concentration de l'apport en phosphore et au temps de renouvellement. Sur la base du modèle de Westlake (1980).
7.Fish yield in relation to area, using the 17 intensively-fished lakes and reservoirs listed by Henderson and Welcomme (1974). The broken line is for North American lakes, recalculated to show yield in tonnes, from Youngs and Heimbugh (1982).Rendement en poisson par rapport à la superficie de 17 lacs et réservoirs exploités intensivement, recensés par Henderson et Welcomme (1974). Ligne en pointillé: lacs d'Amérique du Nord, d'après Youngs et Heimbugh (1982), après conversion pour obtenir le rendement en tonnes.
8.Fish yield in relation to morphometry in 7 African reservoirs. McIlwaine and Mwadingusha have been excluded from the equation. DL = shoreline development, z = mean depth, data from Table 4.Rendement en poisson par rapport à la morphométrie de 7 réservoirs africains. Les réservoirs de McIlwaine et Mwadingusha sont exclus de l'équation. DL = rapport entre le pourtour du lac et la circonférence d'un cercle de même superficie que le lac. z = profondeur moyenne (tableau 4).
9.Fish yield in relation to MEI in African lakes (O) and reservoirs (•). The lakes are 11 intensively fished ones listed in Henderson and Welcomme, data from Table 5.Rendement en poisson par rapport à l'IME de lacs (O) et réservoirs (•) africains. Il s'agit de 11 lacs exploités intensivement, recensés par Henderson et Welcomme (tableau 5).
10.Fish yield in relation to phosphorus loading. Recalculated to show yield in kg ha-1 from Lee and Jones (1981). qs = z/Tw., z = mean depth, Tw = hydraulic retention time.Rendement en poisson par rapport à la charge en phosphore. Recalculé pour obtenir le rendement en kg ha-1, d'après Lee et Jones (1981). qs = z/Tw., z = profondeur moyenne, Tw = temps de rétention hydraulique.

REFERENCES