Analiza habitatului pentru Lynxul din Carpații Meridionali

Un studiu de caz pentru studenți, cu scopul de a promova înțelegerea de bază a modelării habitatului pentru fauna sălbatică, cu ajutorul surselor de date deschise.

Introducere

Confruntându-se, pentru prima dată, cu sarcina de modelare bazată pe GIS, un grup de lucru de studenți la silvicultură de la Universitatea pentru Dezvoltare Durabilă Eberswalde (HNEE) a efectuat cercetari în literatura de referință, referitoare la habitatul adecvat și la comportamentul Lynxului Eurasiatic (Lynx lynx). În modulul «GIS Aplicat în Managementul Resurselor Naturale», sub îndrumarea Prof. Mund, studenții au descoperit repede complexitatea subiectului, în special în ceea ce privește adaptabilitatea speciilor la mediul în schimbare. Cu puținele lucrări publicate în limba engleză despre habitatul lynx din arealul Românesc, am continuat proiectul bazându-ne doar pe seturile de date disponibile gratuit și pe soft-ul cu sursă deschisă, în scopul stabilirii cunoașterii conceptuale a modelării habitatului, pentru consolidarea competențelor de utilizare a instrumentelor QGIS larg aplicate și pentru a crea un model expert de bază în cadrul acestui proces.

Metodologia

Toate datele colectate au fost prelucrate cu aplicațiile QGIS 2.6 și 2.8, proiectate în ETRS89 / ETRS-LAEA și depozitate în conformitate cu Directiva INSPIRE, pentru a îndeplini standardele UE. A fost definit și aplicat tuturor datelor de intrare un indice discret al ponderilor.

Figure 1: Workflow - Lynx habitat expert model

Figura 1: Fluxul de lucru - Modelul expert al habitatului Lynxului

Descrierea fluxului de lucru

  • Aria de Interes [Pașii I - II]: În funcție de zonele selectate din parcul național și prin adăugarea unui tampon de 10 km, a fost creată o casetă minimă de încadrare [α], care a fost decupată după conturul Dunării (derivat din Corine Land Cover 2006). Instrumentele suplimentare de decupare [β] au fost aplicate tuturor datelor adiționale, ca o etapă de pregătire inițială (Figura 2)

  • Modelul Adecvat de Acoperire a Teritoriului [Pasul IX]: [γ] Intrările III și IV au fost transformate în fișiere shape cu ajutorul funcției de #Poligonizare încorporată. Datele Corine Landcover (2006) au fost reclasificate folosind calculatorul de câmpuri, pentru a grupa clasele de folosință a terenului și pentru a asigna valorile indicelui respectiv. Prelucrări similare au fost aplicate datelor Hansen Forestcover (2000), extrăgându-se doar zone de acoperire egală sau mai mare de 75 %. Sub-modelul IX a fost produs prin utilizarea funcțiilor de #Îmbinare forme, pentru a combina III cu IV, și prin #Rasterizare

Notă: Clase de acoperire a terenurilor au fost grupate în funcție de posibila prezență a lynxului și de activitatea umană. Deși vechi din punct de vedere tehnic, informațiile referitoare la valorile suprafețelor împădurite au fost integrate, în ideea de a indica îmbunătățirea habitatelor, și ca un exemplu general de îmbinare a seturilor de date spațiale

  • Modelul Habitatului Adecvat [Pasul X]: [δ] Un Index Adecvat al Elevației a fost derivat din AsterDEM 2.0 [vi] și, împreună cu Indexul de Densitate a Populației [V], au fost integrate în modelul final al habitatului adecvat (figura 3) cu ajutorul #Calculatorului raster

Cover Suitability Model * Population Density Index * Elevation Suitability Index

Notă: Definirea pădurii (cu o acoperire >= 75 %) ca fiind cea mai potrivită, și folosirea datelor de elevație pentru a reduce valorile indicelui deasupra liniei asumate a copacilor, sunt conceptual legate de habitatul cerbului, ca pradă principală

  • Modelul de Accesibilitate al Prădătorului Potențial [Pasul XI]: În urma aplicării #Instrumentului de analiză a terenului [ε], un strat al pantei a fost extras din datele DEM, și combinat [η] cu un strat al distanței drumurilor, care a fost produs prin prelucrarea datelor rutiere OSM raster în cadrul funcției de #Proximitate. și cu valori ale indecșilor asignate prin utilizarea #Reclasificării valorilor grilei

.
                      Slopelayer
Road distance * ( 1 + ----------- )
                         100
  • Modelul Valorilor de Conservare [Pasul XII]: Este rezultatul funcției #Raster calculator: (Figura 4)

(Habitat Suitability Model * Hunter Accessibility Model)
--------------------------------------------------------
                       2

Notă: Modelul de Accesibilitate al Prădătorului Potențial indică probabilitatea, în scădere, ca prădătorii să acceseze zona îndepărtate de drumuri și pantele mari

Figure 2, 3 and 4

Figura 2, 3 și 4

Concluzii

Privind la rezultatul final (figura 3), o primă analiză a habitatului potențial plauzibil pare să se fi desfășurat cu succes, dar mai important, modelarea de bază s-a dovedit a fi mai puțin dificilă decât se aștepta inițial. Alegerea noastră, de a adăuga un sub-model de accesibilitate a prădătorului ne-a permis să implementăm o altă dimensiune în termeni de evaluare a riscului de habitat, care poate fi pur și simplu imbricată în scenariul deja existent și folosită pentru a determina necesitățile de protecție în conformitate cu, de exemplu, aspectele de dezvoltare a infrastructurii. Cu toate acestea, unele informații cruciale despre habitat, cum ar fi structura pădurii (habitatul cel mai adecvat), nu pot fi derivate din seturile de date disponibile, și prin urmare, ținând cont de comportamentul complex al speciilor, trebuie să înțelegem că rezultatul este orientativ și incomplet. Alți factori neimplementați în această etapă sunt mortalitatea rutieră, rugozitatea terenului și detaliile despre prezența prăzii.

În afară de sursa deschisă și de disponibilitatea sa gratuită, aplicația QGIS a fost subiectul unor evoluții importante în ultimii ani. Am avut experiențe foarte pozitive la integrarea trusei de instrumente, care permite utilizarea diverselor funcțiuni din GRASS și SAGA, chiar și de către utilizatorii neexperimentați. Nu au apărut probleme de compatibilitate. în ciuda schimbării frecvente a diverselor versiuni, iar absența generală a restricțiilor administrative constituie un avantaj puternic, atunci când se lucrează în mod intuitiv cu seturile de date. Așteptăm cu nerăbdare să vedem îmbunătățiri suplimentare, în special în ceea ce privește constructorul de modele integrat.

Referințe

  • Kaczensky, P., Chapron, G.,von Avrx, M., Huber, D., Andrén, H. & Linnell, J. (Decembrie 2012): Starea, gestionarea și distribuția carnivorelor mari din Europa. Document al Comisiei Europene.

  • Schadt, S., Revilla, E., Wiegand, T., Knauer, F., Kaczensky, P., Breitenmoser, U., Bufka, L., Cerveny, J., Koubek, P., Huber, T., Stanisa, C. & Trepl, L. (2002): Evaluarea caracterului adecvat al peisajelor din Europa Centrală, pentru reintroducerea Lynxului eurasiatic. Articolul din Jurnalul de Ecologie Aplicată.

  • Salvatori, V. (2004): Zone de conservare pentru carnivorele mari din Munții Carpați. Teză de doctorat.

  • Podgórski, T., Schmidt, K., Kowalczyk, R. & Gulczyñska, A. (2008): Selecția microhabitatului pentru râsul eurasiatic și implicațiile sale în conservarea speciilor. Acta Theriologica 53: 97–110.

  • Boutros, D. (Martie 2002): Caracterizarea și evaluarea adecvării râsului eurasiatic (Lynx lynx). KORA Raport nr 12e, Lucrare de diplomă.

Autori

Angela Dichte, Luca Ehrminger, Silvana Garcia Travesi Reyes, Tobias Hoppe și David Winger sunt studenți în semestrul al patrulea la programul de Management International al Ecosistemelor Silvice, Anne Gnilke este la Silvicultură Germană iar Henri Hiltunen este student la Universitatea de Științe Aplicate Mikkeli din Finlanda. Prof. Mund predă din 2010 cursuri de GIS și Teledetecție la HNE Eberswalde, și a oferit îndrumare și sprijin tehnic acestui proiect.

Contactați-i pe Luca.Ehrminger(at)hnee.de, David.Winger(at)hnee.de sau Prof.Dr.Jan-Peter Mund: Jan-Peter.Mund(at)hnee.de pentru informații suplimentare.