DNA-basert overvåking av den skandinaviske jervebestanden 2015
Flagstad, Øystein; Brøseth, Henrik; Kleven, Oddmund; Balstad, Torveig; Spets, Merethe Hagen; Eriksen, Line Birkeland; Johansson, Malin; Magnusson, Jessica; Ellegren, Hans
Research report
View/ Open
Date
2016-03-18Metadata
Show full item recordCollections
- NINA Rapport/NINA Report [2356]
Abstract
Flagstad, Ø., Brøseth, H., Kleven, O., Balstad, T., Spets, M. H., Eriksen, L. B., Johansson, M.,
Magnusson, J., & Ellegren, H. 2016. DNA-basert overvåking av den skandinaviske jervebestanden
2015. - NINA Rapport 1232. 23 s. 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 2015. 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 jervebestanden, og det er ønskelig med et enda større fokus på DNA-innsamling i de fleste län i årene framover.
Det ble i 2015 registrert 269 jerver i Norge, som er en betydelig reduksjon (17,5 %) sammenlignet med 326 jerver registrert fra DNA i 2014. Samtidig var det en sterk nedgang i antall innsamlede prøver. Det er derfor vanskelig å vurdere om disse tallene representerer en reell bestandsreduksjon før vi har fått på plass god metodikk for bruk av DNA til bestandsestimering hos jerv. I Sverige ble det registrert 238 individer i 2015, som er en liten økning fra 221 DNA-identifiserte jerver i 2014.
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 administrative 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 fagrådet for det Nasjonale overvåkingsprogrammet, jobbes det nå med å kombinere romlige og tidsmessige 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 redusere modellens sårbarhet for mellomårsvariasjon i antall innsamlede og fungerende prøver. 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 2015. 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 sam-pling 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 2015, 269 wolverines were registered within the national borders of Norway, which is a con-siderable reduction (17,5 %) from 326 wolverines identified from DNA in 2014. The number of samples analysed was also substantially reduced between 2014 and 2015. Thus, without cap-ture-mark-recapture (CMR) based estimates of population size, it is difficult to evaluate whether these numbers represent a true population reduction. In Sweden 238 wolverines were identified from DNA in 2015, which is a small increase from 221 wolverines in 2014.
It is a central goal in the monitoring of Scandinavian wolverines to use CMR based 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 num-ber of samples varied strongly among 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.