Wildtier-Informationssystem der Länder Deutschlands
University of Trier
Road map
Road Map
1. Intentions and goals of the WILD project
• Structure
• Time line
2. Methodological approach of the project
3. Results
• European hare, red fox, badger, crow for 2007
• area assessment for 2006
• red kit
• Semi-automated habitat analysis
4. Outlook
• Wildlife-Habitat relationships with satellite imaginary
• Predictive modeling with climate data
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Sustainable use of wildlife populations needs
1. Reliable information about abundance and population trends
and
2. Documentation and knowledge about interactions between wildlife and their habitat
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EU- and other international treaties, which require sound data
Richtlinie 79/409/EWG über die Erhaltung der wildlebenden Vogelarten
Richtlinie 92/43/EWG zur Erhaltung der natürlichen Lebensräume sowie der wildlebenden Tiere und Pflanzen („Fauna-Flora-Habitat“-Richtlinie),
Richtlinie 92/45/EWG zur Regelung der gesundheitlichen und tierseuchenrechtlichen Fragen beim Erlegen von Wild und bei der Vermarktung von Wildfleisch („Wildbret“-Richtlinie),
Richtlinie 92/118/EWG über die tierseuchenrechtlichen und gesundheitlichen Bedingungen für den Handel mit Erzeugnissen tierischen Ursprungs in der Gemeinschaft („Trophäen“-Richtlinie),
Verordnung Nr. 1973/92 zur Schaffung eines Finanzierungsinstruments für die Umwelt („LIFE“-Verordnung)
Übereinkommen zur Erhaltung der wandernden wildlebenden Tierarten (Bonner Konvention),
Abkommen zur Erhaltung der afrikanisch-eurasischen wandernden Wasservögel (AEWA-Abkom-men),
Übereinkommen über Feuchtgebiete von internationaler Bedeutung – insbesondere als Lebens-raum für Wasser- und Watvögel (Ramsar-Übereinkommen),
Übereinkommen über den internationalen Handel mit gefährdeten Arten freilebender Tiere und Pflanzen (CITES-Übereinkommen),
UNEP: Übereinkommen über die biologische Vielfalt,
Übereinkommen zum Schutz der Alpen (Alpen-Konvention).
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Methods used to acquire population data
• Coverage of large areas is desired (whole federal state)Assessment by hunters
Lower Saxony(Thuringia)(Saxony-Anhalt)(Brandenburg)(Mecklenburg-Vorpommern)
„Wildlife census“•Hunting statisticsAvailable from federal
administration
Northrhine-Westfalia
„Bag statistics“
Different levels of data acquisition in the federal states of Germany
WILD – differences in data acquisition in Germany
Reference areasCounting with scientific methodsParticipants: scientists and huntersScientific supervision
Schleswig-HolsteinBavaria(Baden-Württemberg)(Rhineland-Palatine)(Hesse)
„Wildlife counting “
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Hunting in Germany – Overview
Area of Germany: around 357.000 km²
Hunting area in Germany: around 320.000 km²
ca. 70.000 hunting district
Hunters in Germany: around 348.000 (in 2006)
Land cover of Germany [Mio. ha]
19,5
10,4
4,51,3
agriculture (55%)
forests (29%)
other area (12%)
traffic (4%)
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Bag statistics – unreliable method to monitor wildlife populations
Annual bag of European Hare from 1980/1981 until 1999/2000for the federal states Bavari (BY), Baden-Württemberg (BW), Hesse (HE), Schleswig-Holstein (SH), Lower Saxony (NI) und Northrhine-Westfalen (NW) (DJV-Handbuch 2000)
0
50
100
150
200
250
300A
nzah
l(Ta
usen
d)
BYBWHENINWSH
80/8
181
/82
82/8
3
83/8
484
/85
85/8
686
/87
87/8
888
/89
89/9
090
/91
91/9
292
/93
93/9
494
/95
95/9
696
/97
97/9
898
/99
Jagdjahr
99/0
0
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At declining population densities, a shift of hunting interests and/or extreme
events, the value of „bag statistics“ are limited.
Hunting bag statistics is applied for most huntable wildlife species as an indicator of sustainable usage.
Results from hunting bag statistics are valuable, but most often they do obscure the underlying population changes in our heavily used non-natural landscapes.
The decline of the hunting bag of European Hare in Northrhine-Westfalia or their increase in Bavaria don’t need to be population increase of decreas.
Bag statistics – unreliable method to monitor wildlife populations
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WILD was started in 2001 as an integral part of the ecological monitoring effort of the German Hunting Association
(Deutschen Jagdschutz-Verband e. V. - DJV).
The German Wildlife Information System (WILD) aquiresinformation about occurrence, abundance, populations trends,
risk assessments and strategies in order to use wildlife species in Germany sustainable.
Main goals:• Countrywide population monitoring and assessment of population densities of many wildlife
species with scientific sound and consistent methods,• Presentation of population densities and -trends as knowledge base for hunting and
environmental related decision making,• regular mapping of the used habitat to explain and analyse wildlife population trends • development and support of a digital database, which is able to collect, integrate and analyse all
data, collected within WILD to present the results to hunters, stake holders, scientists and the general public via internet
German Wildlife Information System (WILD)
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Coordination centres with assigned federal states
Eberswalde
Trier
Hannover
Koordinationszentren und ihnen zugeordnete Länder des Wildtierinformationssystems der Länder Deutschlands
Trier Hannover Eberswalde
Universität TrierFachbereich VI - Biogeographie
Red fox (Vulpes vulpes)
Dachs (Meles meles) Partridge (Perdix perdix)
Wildartenspektrum
European Hare (Lepus europaeus)
Carrion Crow (Corvus coronecorone)
Hooded Crow (Corvus coronecornix)
• typical species of open pasture • population densities can be recorded with
reasonable effort and sufficient accuracy
• in focus for species protection• population estimates until now insufficient
• controversial discussion about the influence of opportunistic predators on their potential prey species
• controversial and hot disscusions
WILD – organisation and species list
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Partridgeselected species fromhuntable wildlife
local hunters
assessment and observations duringthe time in the huntingdistrict
counting in referenceareas
- area wide density assessment
wildlife population densitiesthrough
European hareRed FoxBadgerPartridgeCarrion Crow
wildlife species
local hunters or other interested participantsworking staff
• spot light census (hare)
• den density census (red foxand badger)
-
• breeding pair census(carrion crow)
• breeding pair assessment (partridge)
methods
long term (min. 10 years) →continuous support of reference areas is desired
time frame
WILD – scientific structure
long term (min. 10 years) →assessments on a regularschedule (3 years)
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• start: ca. 1,5 h after sunset • duration: max. 3 h (decrease of concentration of counter and driver)• replications: min. 2 counting, which are at max. 10 days apart. If results differ
significantly, a 3. counting has to be made.
• Spring: local base population level – from the beginning of March until end of April depending on local phenology, with beginning vegetation growth on agricultural land
• Fall: fall population level – mid October until mid December, always before hunting starts. Best time for counting in areas with high corn and in Gebieten mit starkem Rüben- und Maisanbau, when harvest is nearly finished and growing of the following crop just started (visibility aspect)
Time of counting:
WILD – scientific methods - European Hare
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Spot light census- in spring and fall
- 2 to 3 census per season
- effective range ca. 150 m
- area covered min. 150 ha
SALZMANN-WANDELER & SALZMANN 1973, PFISTER & RIMATHE 1979, PEGEL 1986
WILD – scientific methods - European Hare
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WILD – scientific methods - European Hare
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WILD – scientific methods - European Hare
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WILD – scientific methods - Red Fox and Badger
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3534223931169280323911741013N =
Dichte [Individuen/100 ha Taxationsfläche]
Thüringen
Sachsen-Anhalt
Sachsen
Mecklenb.-Vorpommern
Brandenburg
Berlin
Saarland
Bayern
Baden-Württemberg
Rheinland-Pfalz
Hessen
Nordrhein-Westfalen
Bremen
Niedersachsen
Hamburg
1301201101009080706050403020100
36361942331810172315311441023N =
Dichte [Individuen/100 ha Taxationsfläche]
Thüringen
Sachsen-Anhalt
Sachsen
Mecklenb.-Vorpommern
Brandenburg
Berlin
Saarland
Bayern
Baden-Württemberg
Rheinland-Pfalz
Hessen
Nordrhein-Westfalen
Bremen
Niedersachsen
Hamburg
1301201101009080706050403020100
Spring 2007:• 655 refernce areas participated• min: 0 hares/100 ha• max: 116 hares/100 ha
Fall 2007:• 636 reference areas participated• min: 0 hares/100 ha• max: 178 hares/100 ha
• European Hare
13,118,6 24,8
16,1
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• European Hare
5912747115171117 5614247121167122N =
Dichte [Individuen/100 ha Taxationsfläche]
Alpenvorland
SW-Mittelgebirge
O-Mittelgebirge
W-Mittelgebirge
NW-Tiefland
NO-Tiefland
120
110
100
90
80
70
60
50
40
30
20
100
Fruehjahr
Herbst
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Ergebnisse:
• Verbreitungsschwerpunkte:
Ergebnisse:
• Verbreitungsschwerpunkte:
• NS, SH: Geest- u. Marschregionen
Ergebnisse:
• Verbreitungsschwerpunkte:
• NS, SH: Geest- u. Marschregionen
• NW: Unteres Weserbergland, Niederrheinische/s
Bucht und Tiefland, Westfälische Tieflandbucht
• Verbreitungsschwerpunkte:• NS, SH: Geest- u. Marschregionen
• NW: Unteres Weserbergland, Niederrheinische/s
Bucht und Tiefland, Westfälische Tieflandbucht
• HE, BW, BY: Nördliches Oberrhein-Tiefland, Mainfränkischen Platten,, Fränkisches Keuper-Lias-Land
• European Hare
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• highest since beginning of WILD• high population density is expected for spring 2008• explanation: mild winter 2006/2007 and very warm April 2007
population gain 2007
• European Hare
34321734295727031331094943N =
Nettozuw achsrate [%]
Thüringen
Sachsen-Anhalt
Sachsen
Mecklenb.-Vorpommern
Brandenburg
Saarland
Bayern
Baden-Württemberg
Rheinland-Pfalz
Hessen
Nordrhein-Westfalen
Bremen
Niedersachsen
Hamburg
250
200
150
100
50
0
-50
-100
-150
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time series
Entwicklung des Feldhasenbesatzes der RG, in denen die Feldhasenbesätze kontinuierlich von 2002 bis 2007 erfasst wurden
Entwicklung des Feldhasenbesatzes in allen RG von 2002 bis 2007
• European Hare
655735636645605471N =
Dichte [Individuen/100 ha Taxationsfläche]
200720062005200420032002
60
50
40
30
20
10
0224224224224224224N =
Dichte [Individuen/100 ha Taxationsfläche]
200720062005200420032002
70
60
50
40
30
20
10
0
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Population development
• increase from year to year until 2007• highest increase in 2003• decrease in the last year• but highest net gain from spring to fall
in 2007
• European Hare Besatzentwicklung 2002-2003(Median)
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
Ang
aben
in %
2003-2004
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
Ang
aben
in %
2004-2005
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
Anga
ben
in %
2005-2006
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
Anga
ben
in %
2006-2007
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
NO-Tieflan
dNW-T
ieflan
dO-M
ittelg
ebirg
eW-M
ittelg
ebirg
eSW
-Mitte
lgebirg
eAlpen
vorla
nd
Deutsc
hland
Anga
ben
in %
4810744108157103N =
Nettozuw achsrate [%]
AlpenvorlandSW-Mittelgebirge
O-MittelgebirgeW-Mittelgebirge
NW-TieflandNO-Tiefland
250
200
150
100
50
0
-50
-100
-150
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European Hare Red
Fox
Frühjahr 2007:• beteiligt 299 Referenzgebiete
3927101237591847149N =
Dichte [Gehecke/100 ha]
Thüringen
Sachsen-Anhalt
Sachsen
Mecklenb.-Vorp.
Brandenburg
Bayern
Baden-Württemberg
Nordrhein-Westfalen
Bremen
Niedersachsen
2,5
2,0
1,5
1,0
,5
0,0
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Frühjahr 2007:• beteiligt 299 Referenzgebiete
FeldhaseFuchs
Dachs
215442227783 337745358684 1966404710086 165041253892 1259364276104N =
Frühjahrsbesatz [Stück/100 ha]
Alpenvorland
SW-Mittelgebirge
O-Mittelgebirge
W-Mittelgebirge
NW-Tiefland
NO-Tiefland
4,0
3,0
2,0
1,0
0,0
2003
2004
2005
2006
2007
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Frühjahr 2007:• beteiligt: 301 Referenzgebiete
FeldhaseFuchs
DachsAaskrähe
372712183574147248N =
Dichte [Brutpaare/100ha]
Thüringen
Sachsen-Anhalt
Sachsen
Mecklenb.-Vorp.
Brandenburg
Bayern
Baden-Württemberg
Nordrhein-Westfalen
Bremen
Niedersachsen
6
4
2
0
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Flächendeckende Einschätzung
957929383570119224210289688142441812436N =
Dichte [Individuen/100 ha Taxationsfläche]
Thüringen
Sachsen-Anhalt
Sachsen
Mecklenb.-Vorpommern
Brandenburg
Berlin
Saarland
Bayern
Baden-Würt temberg
Rheinland-Pfalz
Hessen
Nordrhein-Westfalen
Bremen
Niedersachsen
10
8
6
4
2
0
Frühjahr 2006:• Flächendeckende Einschätzung in 26.788
Jagdbezirken (7.827 Gemeinden)• entspricht 52 % der Landwirtschaftsfläche
Deutschlands
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Flächendeckende Einschätzung
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Flächendeckende Einschätzung
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Red Kite (Milvus milvus)
•Monitoring of Raptors and Owls in Europe is part of WILD
•monitoring plots in Germany
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Breeding pair development 1988 – 2006Germany
(Basis: 190 areas, 13.695 BP)
yearly decrease:
-2,2 ± 0,6 %
0
20
40
60
80
100
120
1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005
Jahr
Inde
x
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FeldhaseFuchs
FlächennutzungDachs Aaskrähe
Flächennutzung
• Flächennutzungskartierung für mindestens 10 Referenzgebiete pro Bundesland soll erstellt werden
• Klassifizierung des gesamten Referenzgebietes nach Luftbildern
• eventueller Einsatz von Satellitenbildern
• Landschaftsmerkmale werden mit einem Model semiautomatisch errechnet (in ArcGIS)
• Landschaftsfaktoren, die von Bedeutung für die
Tiere sind
• Answer tree analysis um die wichtigen Faktoren zu ermitteln
• Prädation ist eine der enthaltenen Variablen
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Deriveddata
Projectdata
Projectdata
Tool
Process
Deriveddata
Process
Tool Project
data Process
Deriveddata
Tool
Fuchs
FlächennutzungDachs Aaskrähe
Feldhase
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• große Unterschiede in den verschiedenen Regionen Deutschlands
• 63 Referenzgebiete mit Daten von 2002 bis 2006• bisher ist eine aussagekräftige Analyse noch nicht
möglich, da nicht aus allen Bundesländer Daten vorliegen• man kann aber schon deutliche Unterschiede erkennen• Pilotprojekt zur Satellitenbildanalyse soll die
Möglichkeiten dieser Methode austesten
5817285N =
Dichte [Hasen/100 ha Taxationsfläche]
SachsenBrandenburg
SaarlandRheinland-Pfalz
Niedersachsen
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
durchschnittliche Schlaggrößen [ha]
SachsenBrandenburg
SaarlandRheinland-Pfalz
Niedersachsen
30
20
10
0
Ackerland
Grünland
relative Länge [m/ha]
SachsenBrandenburg
SaarlandRheinland-Pfalz
Niedersachsen
120
100
80
60
40
20
0
Fließgew ässer
Verkehrsw ege
Fuchs
FlächennutzungDachs Aaskrähe
Feldhase
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Vielen Dank!