Bruk av viltkamera i overvåking av gaupe. Et pilotstudie i tre områder på Østlandet

Odden, J. 2015. Bruk av viltkamera i overvåking av gaupe - et pilotstudie i tre områder på Østlandet - NINA Rapport 1216. 54 s. Gaupebestanden i Skandinavia har siden midten av 1990-tallet blitt overvåket gjennom kartlegging av spor etter familiegrupper på snø. Deler av landet har de siste vintrene opplevd et variabelt snødekke, og det har derfor vært et ønske å finne alternativer til dagens snøbaserte overvåkingsmetoder. I denne rapporten oppsummeres erfaringene fra et pilotprosjekt i tre studieområder i Sørøst-Norge, hvor det ble testet om viltkamera kan benyttes til å overvåke antall familiegrupper av gaupe. I to av studieområdene ble det i tillegg benyttet individgjenkjenning fra viltkamerabilder til å beregne tetthet av gaupe ved hjelp av fangst–gjenfangst-metoder. Prosjektet har vært finansiert av nasjonal og regional rovviltforvaltning. Viltkamera har vært utplassert på 297 lokaliteter i 3 studieområder i deler av Oslo, Akershus og Østfold (Region 4, 2010-2015), Vestfold med tilgrensende områder av Buskerud og Telemark (Region 2, 2012-2015) og gaupesona i Oppland (Region 3, 2014-2015). Feltarbeid ble gjennomført i samarbeid med Norges jeger- og fiskerforbund i Oppland og Akershus, studenter og mange lokale frivillige. Gaupe ble fotografert 573 ganger på 112 lokaliteter i løpet av 120 453 kameradøgn. I samme periode fikk vi 42 435 observasjoner av andre arter. Det er vanskelig å beregne hvor stor andel av familiegruppene i de ulike studieområdene som blir oppdaget av viltkamera da ingen kjenner fasiten på hvor mange familier som er i området eller deres arealbruk. I alle tre områdene økte viltkameraene antall observasjoner av familiegrupper. Fjorten av 18 familiegrupper gruppert av Rovdata med tilhold innenfor studieområdene alle vintre hadde minst en observasjon fra viltkamera. I Region 4 økte viltkameraobservasjonene Rovdatas estimat av antall familiegrupper fra seks til 11 familiegrupper innenfor studieområdet i alle år samlet, mens bilder av viltkamera påvirket Rovdatas estimat i mindre grad i de to andre regionene. En beregning av antall familiegrupper innenforgrensene av studieområdene kun basert på tradisjonelle metoder (kun spormeldinger og gruppering med avstandskriterier) var 23 familiegrupper for alle år og alle områder samlet. Tilsvarende estimat basert utelukkende på data fra viltkamera var 20 familiegrupper for alle år og alle områder samlet. I Region 2 og 3 ble estimatene kun basert på data fra viltkamera lavere enn estimatene utelukkende basert på tradisjonell sporing, mens i Region 4 var sporestimatene lavere. I Region 2 ble det identifisert fra 9 til 6 voksne gauper hver vinter, og tetthet av gaupe gikk ned fra 2,1 (±0,7) gauper per 1000 km2 i 2012/13 sesongen til 1,2 (±0,4) i 2014/15. I Region 4 identifiserte vi fra 2 til 8 voksne gauper hver vinter, og tettheten av gauper gikk ned fra 2,0 (±0,5) og 2,9 (±1,5) gauper per 1000 km2 de første to årene til 1,3 (±0,4), 0,6 (±0,1) og 0,4 (±0,2) gauper per 1000 km2 de siste tre vintrene. Scandlynx har fulgt ni gauper med GPS-halsbånd innenfor studieområdene i denne perioden. Alle merkede gauper ble fanget opp av viltkameraene. Hunngaupene ble i gjennomsnitt fotografert 10 ganger per år, mens hanngaupene i gjennomsnitt ble fotografert 27 ganger per år. Vi demonstrerer her at viltkamera kan være et supplement til dagens overvåking av familiegrupper i snøfattige deler av Skandinavia. I motsetning til dagens system basert på tilfeldige meldinger, gir viltkamera oss et mål på innsatsen og objektiv informasjon om områder med ingen eller lite gaupe. Våre erfaringer er også at involvering av lokale folk i oppsett og drift av viltkamera utvilsomt kan virke konfliktdempende. Et design med relativ høy tetthet av godt plasserte kamera over store sammenhengende areal vil gi forvaltere mer informasjon enn kun antall familiegrupper. Man vil kunne få estimater på tetthet og antall gauper i et område, inkludert et mål på presisjonen i estimatene. Viltkameraene vil utvilsomt være et av viltforskingens viktigste hjelpemidler i årene som kommer, og er en ny ikke-invasiv måte å studere gaupe og andre viltarter på. Det er i framtiden behov for å utvikle metoden til bruk i langtidsstudier av demografiske parametere hos gaupe, atferdsstudier, habitatseleksjon, effekter av menneskelig forstyrrelse og samspill med andre arter. Det er også viktig å evaluere hvilket potensial viltkameraene har som et verktøy til å studere og overvåke flere arter i skogøkosystemet.

Odden, J. 2015. Using camera traps to monitor lynx – a pilot study in three areas of southeastern Norway - NINA Report 1216. 54 pp. The lynx population in Scandinavia has been monitored since the 1990's using snow-tracking to detect the presence of family groups. Parts of Norway have experienced winters with limited snow cover in recent years, creating a need to find alternatives to our current monitoring methods. This report summarize experiences from a pilot project testing camera traps for monitoring lynx in 3 study areas in southeastern Norway. The goal has been to test if camera traps increase the number of observations of family groups, and if we can use individual recognition from images to calculate the density of lynx using spatial capture-recapture methods. Although camera traps are a standard method for lynx monitoring in many countries, there is a need to evaluate their suitability in Norway where we need to monitor very large areas with very low density lynx populations. Camera traps were deployed at 297 localities in the 3 study areas, in parts of Oslo, Akershus and Østfold Counties (Region 4, 2010-2015), Vestfold County with adjoining areas of Buskerud and Telemark (Region 2, 2012-2015) and Oppland County (Region 3, 2014-2015). All fieldwork was conducted in collaboration with the Norwegian Hunters and Anglers Association in Oppland and Akershus, with assistance from students and volunteers. We photographed lynx 573 times in 112 locations during 120 453 camera-days. During the same period, we observed other species 42 435 times. In all three areas cameras increased the number of observations of family groups. Fourteen of 18 family groups detected by the public and reported to the National Large Predator Monitoring Program (Rovdata) within the study areas during all study winters had at least one observation from camera-traps. We compared estimates of the number of family groups made by the traditional methods (lynx tracks in snow and grouping by distance criteria, AK) within the study areas with estimates based on data from camera traps. Estimates based on AK were 23 family groups for all years and all areas combined, and corresponding estimates solely based on data from camera traps were for 20 family groups. We estimated densities of lynx in Regions 4 and 2 using spatial capture-recapture methods, and in both areas lynx densities decreased during the study period. In Region 2 densities decreased from 2.1 (±0.7) lynx/1000 km2 in 2012/13 to 1.2 (±0.4) in 2014/15. In Region 4 lynx densities decreased from 2.0 (±0.5) and 2.9 (±1.5) lynx/1000 km2 the first 2 years to 1.3 (±0.4), 0.6 (±0.1) and 0.4 (±0.2) lynx/1000 km2 the last 3 winters. We followed nine lynx with GPS collars within these study areas, and all marked lynx were captured by camera traps. Female lynx were photographed on average 10 times per year, while male lynx on average were photographed 27 times per year. We demonstrate that camera traps can be a useful supplement to the current snow-based monitoring of lynx family groups in Scandinavia. A more intensive system of camera traps may also provide estimates of lynx densities with a measure of the precision in the estimates. Our experience here is also that the involvement of local people in the operation of the camera traps may reduce conflicts. We need to further develop camera traps as a method to be used in long-term studies of demographic parameters of lynx, behavioral studies, habitat selection, effects of human disturbance and interactions with other species. It is also important to evaluate the potential of camera traps as a tool to monitor multiple species in forest ecosystems.

© Norsk institutt for naturforskning. Publikasjonen kan siteres fritt med kildeangivelse.