Drivers of change in Mekong fishery yields: the roles of dams, hydrology and climate

In recent years, population growth and increasing resource demand have placed intense pressure on natural systems. Among these pressures, dam development has become instrumental in achieving the Sustainable Development Goals of the 2030 Agenda through water extraction, flood regulation, and clean energy production. However, dams also generate major environmental impacts, including flow alteration, sediment retention, and habitat fragmentation. In the Mekong Basin—particularly in the Tonle Sap—these impacts are intensified by the system’s strong reliance on seasonal flow dynamics and the monsoon-driven flood pulse. These patterns sustain nutrient transport, species migration and reproduction, and support food security for riparian populations. Additional pressure comes from climate change, which disrupts rainfall seasonality and increases global mean temperatures. This study analyzes the status of fishery yields and biodiversity in the Tonle Sap, focusing on the Dai fishery, the most productive inland fishery in the basin. We detect increasing or decreasing trends in fish populations using linear regression, the Mann-Kendall test, and Pettitt’s test, applied at both aggregate and species-specific levels. Results show stable total catch between 1999 and 2013. However, 54% of species show a decreasing trend, while the remaining 46%—mostly small migratory species—are increasing. To better understand catch dynamics in the Dai fishery, we investigate the influence of changes in flow, climate, and river connectivity on fish production using LASSO regression. The most influential variables include flood pulse extent, mean annual temperature, and habitat fragmentation. We then integrate these variables into a linear regression model to predict annual catch. Compared to a baseline model using only flow predictors, our model shows significantly better performance, emphasizing the need to consider multiple drivers. Our study contributes a comprehensive perspective on fish biodiversity and productivity in the Tonle Sap, highlighting the synergistic effects of hydrological, climatic, and structural pressures, and offering tools to identify vulnerable species and guide more effective management.

Negli ultimi anni, l’aumento demografico e la crescente domanda di risorse hanno sottoposto i sistemi naturali a forti pressioni. Tra queste rientra lo sviluppo delle dighe, divenute un mezzo fondamentale per raggiungere gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell’Agenda 2030, grazie al loro contributo nell’estrazione di acqua, regolazione delle piene e produzione di energia non fossile. Tuttavia, la loro presenza comporta molteplici impatti ambientali, tra cui l’alterazione del flusso idrologico, il trattenimento dei sedimenti e la frammentazione degli habitat. Nel bacino del Mekong, in particolare nell’area del Tonle Sap, questi impatti sono amplificati dalla forte dipendenza del sistema dalle dinamiche stagionali del flusso, che sostengono il trasporto di nutrienti, la migrazione delle specie e la loro riproduzione, contribuendo alla sicurezza alimentare delle popolazioni ripariane. A questi si sommano gli effetti del cambiamento climatico, che altera il regime delle piogge e aumenta le temperature medie annue. Il nostro studio analizza lo stato della produzione ittica e della biodiversità nel Tonle Sap, in particolare nella Dai fishery, il più grande sistema di pesca del bacino. L’analisi è incentrata sull’individuazione di trend di crescita o declino delle specie ittiche tramite regressione lineare, test di Mann-Kendall e di Pettitt, applicati sia a livello di specie che al pescato totale annuo. I risultati indicano una generale stabilità nel pescato aggregato tra 1999 e 2013. A livello specie-specifico, il 54% mostra un trend decrescente, il restante 46% (in gran parte specie migratorie piccole) è in crescita. Per approfondire le dinamiche della Dai fishery, abbiamo esaminato l’influenza di cambiamenti idrologici, climatici e di connettività fluviale sulla biodiversità e sulla produzione, applicando la regressione LASSO. Le variabili più influenti sono l’estensione del flood pulse, la temperatura media annua e l’indice di frammentazione degli habitat. Infine, abbiamo integrato questi indici in un modello di regressione lineare per predire la variabilità annuale del pescato. Il modello ha superato per performance un equivalente modello basato solo su predittori di flusso, evidenziando l’importanza di includere impatti multipli. Il nostro approccio consente di cogliere la complessità delle pressioni sugli ecosistemi e di orientare interventi di gestione più efficaci nel contesto del Tonle Sap.