DNA-basert overvåking av den skandinaviske jervebestanden 2014
Flagstad, Øystein; Brøseth, Henrik; Balstad, Torveig; Spets, Merethe Hagen; Eriksen, Line Birkeland; Kleven, Oddmund; Johansson, Malin; Magnusson, Jessica; Ellegren, Hans
Research report
Åpne
Permanent lenke
http://hdl.handle.net/11250/2359151Utgivelsesdato
2015Metadata
Vis full innførselSamlinger
- NINA Rapport/NINA Report [2375]
- Publikasjoner fra CRIStin - NINA [2411]
Originalversjon
Flagstad, Ø., Brøseth, H., Balstad, T., Spets, M. H., Eriksen, L. B., Kleven, O., Johansson, M., Magnusson, J., & Ellegren, H. 2015. DNA - basert overvåking av den skandinaviske jervebestanden 2014. - NINA Rapport 1185. 21 s.Sammendrag
Genetiske analyser er nå implementert som et viktig verktøy i rovviltovervåkingen i Skandinavia. I særlig grad har antallet DNA-analyser av ekskrementer økt betydelig. Det siste tiåret er det gjennomført rutinemessig innsamling og påfølgende DNA-analyser over store deler av jervens utbredelsesområde i Norge og Sverige. Individbestemmelse fra DNA-profilene til de innsamlede prøvene har gitt en bedre forståelse av bestandsstørrelse, populasjonsstruktur og utveksling mellom delbestander.
I denne rapporten redegjør vi for antall individer identifisert fra DNA i Norge, Sverige og Finland vinteren 2014. Antall individer identifisert fra DNA er et minimumsestimat på bestandsstørrelse. Det er foreløpig ikke klart hvor stor andel av den faktiske bestandsstørrelsen disse minimums-tallene utgjør. I Norge vurderes denne andelen å være høy, da det generelt er god dekningsgrad i innsamlingen, et stort antall analyserte prøver, og en høy andel tidligere kjente individer blant døde voksne jerver. I Sverige er det relativt langt fram til en god representasjon av hele jervebe-standen, og det er ønskelig med et enda større fokus på DNA-innsamling i de fleste län i årene framover.
Det ble i 2014 registrert 317 jerver innenfor Norges grenser. Dette er nær identisk med de 314 jervene fra 2013, og 12 % lavere enn 362 jerver som ble registrert i 2012. Bestandsanslagene fra registreringene av ynglehi viser en tilsvarende reduksjon. I Sverige ble det registrert 213 in-divider i 2014, som er en betydelig økning fra 135 og 144 de to foregående årene. Dette skyldes et mye større prøvevolum, spesielt i de nordlige delene av bestanden.
Det er et sentralt mål i jerveovervåkingen å kunne estimere bestandsstørrelse ved bruk av fangst/gjenfangst metodikk. Et stort antall modeller med til dels ulike grunnleggende antagelser er utviklet. For å tilpasse de anvendte modellene til den skandinaviske jervebestanden har det likevel vært behov for en del justeringer. Det er spesielt jerver som lever i nærheten av administ-rative grenser, det være seg mellom land eller regioner, som skaper utfordringer. En nyutviklet modell har blitt testet, men analysene avdekket svakheter i modelleringen, spesielt i områder der antall innsamlede og fungerende prøver varierer betydelig mellom år. Etter anbefaling fra fagrå-det for det Nasjonale overvåkingsprogrammet, jobbes det nå med å kombinere romlige og tids-messige aspekter i modellen. I en slik utvidet modell vil man kunne fokusere både på de ulike individenes områdebruk for å ta høyde for grenseproblematikken på en tilfredsstillende måte, samtidig som fangsthistorikken, dvs. hvilke år de ulike individene er påvist, kan bidra til å redu-sere modellens sårbarhet for mellomårsvariasjon i antall innsamlede og fungerende prøver.
jerv, Gulo gulo, ekskrementer, DNA, bestandsstørrelse,
delbestander, overvåkingsrapport, wolverine, Gulo gulo, scats, DNA, population size,
sub-populations, monitoring report Genetic analysis is implemented as an important tool in the monitoring of large carnivores in Scandinavia. In particular, DNA analyses of carnivore scats are extensively used. Over the last decade, wolverine scats have been routinely collected and analysed over large parts of the distribution range in Norway and Sweden. Identification of individuals from DNA profiles of the collected samples has provided an increased understanding of population size, reproduction, population structure, and immigration.
Here, we report on the number of individuals identified in Norway, Sweden and Finland during winter 2014. The number of identified individuals represents a minimum estimate of the population size. It is not yet clear what proportion of the true population size these minimum numbers represent. However, the proportion must be quite high in Norway, given the generally good sampling coverage, a large number of analyzed samples, and a very high proportion of known individuals among culled adult wolverines. In Sweden, there is a rather long way to go in order to obtain representative sampling across the entire population. As such, a stronger focus on DNA sampling is needed in most counties over
the next few years.
In 2014, 317 wolverines were registered within the national borders of Norway from the geographical midpoint for samples representing each of the individuals. This is near identical with 314 wolverines in 2013, but a 12 % decrease compared to 2012. The population size estimates from active natal dens showed a similar reduction. In Sweden, we identified 213 wolverines in 2014. This is a substantial increase from 135 and 144 the last two years, and is due to increased sampling, especially in the northern parts of the country.
It is a central goal in the monitoring of Scandinavian wolverines to use capture-mark-recapture methods to estimate the population size. A large number of models with partly different basic assumptions have been developed. However, to adjust the applied models to the Scandinavian wolverine population, some revision are needed. In particular, wolverines living close to administrative borders such as countries, regions or counties create challenges. We have tested a recently developed model, but the analyses revealed weaknesses in the modelling, especially when the number of samples varied strongly between years. The academic council for the National monitoring programme recommended combining spatial and temporal aspects in a more integrated way. In such a model, it will still be possible to focus on individual home ranges to handle the challenges related to administrative borders and open populations, but at the same
time use the sampling history for individuals to reduce the model’s sensitivity to variation in sample size between years.