Show simple item record

dc.contributor.authorNilsen, Erlend Birkeland
dc.contributor.authorBrøseth, Henrik
dc.contributor.authorOdden, John
dc.contributor.authorAndrén, Henrik
dc.contributor.authorLinnell, John Durrus
dc.date.accessioned2016-02-01T12:45:13Z
dc.date.accessioned2016-02-02T10:07:12Z
dc.date.available2016-02-01T12:45:13Z
dc.date.available2016-02-02T10:07:12Z
dc.date.issued2011
dc.identifier.citationNilsen, E.B., Brøseth, H., Odden, J. , Andrén, H. & Linnell, J.D.C. 2011. Prognosemodell for bestanden av gaupe i Norge. - NINA Rapport 774. 26 s.nb_NO
dc.identifier.isbn978-82-426-2369-0
dc.identifier.issn1504-3312
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11250/2375639
dc.description.abstractStortinget har vedtatt bestandsmål for antall familiegrupper av gaupe i Norge, både på nasjo-nalt og regionalt nivå. Målsetningen er at bestanden(e) til enhver tid skal være på bestandsmå-let i alle rovviltregioner med målsetting om yngling av gaupe, og for landet som helhet. Så lenge en rovviltregion holder seg på eller over bestandsmålet er det den regionale rovvilt-nemnda som fastsetter kvoten for gaupejakta i regionen. En av utfordringene med å stabilisere utviklingen i gaupebestanden har vært at man er nødt til å ta utgangspunkt i fjorårets familie-gruppetellinger når årets kvoter skal fastsettes, fordi man ikke har hatt noe rammeverk for å innarbeide effekten av uttaket under den påfølgende jakta. Tidsforsinkelsen skyldes at årets tellinger av antall familiegrupper ikke er ferdig før jakta begynner. Dette har blitt utpekt som en av de større utfordringene med å nå bestandsmålene i forvaltningen av gaupe i Norge. I denne rapporten introduserer vi et formalisert og robust prognoseverktøy som skal hjelpe beslutnings-takere å forutsi bestandsstørrelsen av gaupe ett år fram i tid. Prognosemodellen tar utgangspunkt i en type hierarkiske modeller som kalles state–space-modeller. Modellen baserer seg på tidsserien med tellinger av familiegrupper og uttak av gau-pe bakover i tid for å beregne en prognose framover i tid. For å analysere modellen og estime-re parametere benyttet vi en Bayesiansk tilnærming hvor vi estimerte parameterne av interesse ved hjelp av Marcov-Chain Monte Carlo-simuleringer. Basert på prognosene kan man forvente en fortsatt nedgang i antall familiegrupper på lands-basis fra 2011 til 2012, fra 74 familiegrupper i 2011 til ca 67 (55-79) familiegrupper før jakt i 2012. Videre blir det estimert at det er ca 42 % sannsynlighet for at man i 2012 vil være under bestandsmålet som Stortinget har vedtatt på 65 familiegrupper av gaupe i Norge. De regionale prognosene tyder på at alle regioner, så nær som region 7 (Nordland),vil ligge omkring eller like over bestandsmålet før jakta i 2012. Når det gjelder region 7 så angir model-len at det er stor sannsynlighet for at man her vil ligge godt under målet på 10 familiegrupper før jakta i 2012. I denne sammenhengen må det påpekes at region 7 er en av de regionene hvor det er størst usikkerhet i prognosetallet, noe som skyldes at det til dels har vært store til-feldige svingninger i antallet registrerte familiegrupper. Vi illustrerer i denne rapporten også hvordan en slik modell kan brukes på ulike måter til å gi råd i forhold til uttak av gauper under jakta. Dette vil være til hjelp for forvaltningsapparatet når jaktkvoter for gaupejakta skal fastsettes før bestandstellingene foreligger.nb_NO
dc.description.abstractThe Norwegian parliament has decided on specific regional population goals for the number of lynx family groups (annual reproductions). In theory the goal is that all regions with population goals, and the country as a whole, should be at the level of the population goal. As long as the population is at, or above, its goal the responsibility for setting annual hunting quotas lies with the regional management committee. One of the challenges to achieving stability in the lynx population is that it is necessary to base the annual hunting quota on the previous year’s population estimate. The time lag is due to the fact that the population survey depends on snow which is usually not present before the quotas need to be set. This has been identified as one of the key challenges in Norwegian lynx management. In this report we introduce a formal and robust prognosis tool to help decision makers predict the lynx population size one year ahead. The prognosis model is based on a hierarchial state-space model. The model is based on the existing time series (from 1996 to 2011) of annual family group counts and observed harvest of lynx, and makes use of past relationships between these two factors to predict forward in time. We used a Bayesian approach with Marcov Chain Monte Carlo simulations. We applied the model at both a national and regional level. The prognosis predicts that the population will have continued declining from 2011 to 2012. Based on the model we predict a decrease of around 10% from 74 family groups last year to 67 (CI 55-79) before hunting starts in 2012. This implies that we predict that the Norwegian population will lie very close to the national goal of 65 family groups which parliament has set for Norway. The regional prognosis models indicate that all regions, with the exception of region 7 (Nordland county) will lie around, or above their regional goals. For region 7 there is a high probability that this region will lie below their goal of 10 family groups. However, it is important to point out that region 7 is the region of Norway where the prognosis shows the greatest uncertainties. We also illustrate how the model can be used to predict which removal of lynx in the 2012 hunting season will ensure a stable population for 2013. This can help decision makers in their efforts to set quotas in 2012 before the year’s population estimates area available. We recommend that the prognoses from this model should be included as a standard component of the annual monitoring reports presented by the National Large predator Monitoring Programme which are routinely produced at a time of year when all the necessary data to run the model are available. In addition, we recommend that an effort is made to produce better estimates of some of the model parameters (“priors”) that will make the predictions more robust in the future.nb_NO
dc.language.isonobnb_NO
dc.publisherNorsk institutt for naturforskningnb_NO
dc.relation.ispartofseriesNINA Rapport;774
dc.subjectNorgenb_NO
dc.subjectgaupenb_NO
dc.subjectovervåkingnb_NO
dc.subjectNorwaynb_NO
dc.subjectEurasian lynxnb_NO
dc.subjectmonitoringnb_NO
dc.titlePrognosemodell for bestanden av gaupe i Norgenb_NO
dc.typeResearch reportnb_NO
dc.date.updated2016-02-01T12:45:13Z
dc.source.pagenumber26 s.nb_NO
dc.identifier.cristin914950
dc.description.localcode© Norsk institutt for naturforskning. Publikasjonen kan siteres fritt med kildeangivelse.nb_NO


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record