Statistisk modellering av samlet belastning av menneskelig aktivitet på villreinområder. Identifisering av viktige leveområder og scenarioanalyser for konsekvensutredning og arealplanlegging

Abstract

FOR ENGLISH ABSTRACT, SEE BELOW.

Panzacchi, M., van Moorter, B., Tveraa, T., Rolandsen, C. M., Gundersen, V., Lelotte, L., A., Dos Santos, B. B. N., Bøthun, S. W., Stien, A., Andersen, R., Strand, O. 2022. Statistisk modellering av samlet belastning av menneskelig aktivitet på villreinområder. Identifisering av viktige leveområder og scenarioanalyser for konsekvensutredning og arealplanlegging. NINA Rapport 2189. Norsk institutt for naturforskning. Villrein er truet både nasjonalt og internasjonalt, og flere bestander har gått kraftig tilbake de siste tiårene. Det er flere forhold som påvirker denne tilbakegangen, men det er godt dokumentert at forstyrrelser fra mennesker gjennom habitatødeleggelse, fragmentering og bruk av utmark til ulike formål har negativ innvirkning på reinens levedyktighet. Tilbakegangen i reinsbestandene har ført til at mye forskning er utført for å forstå og dokumentere hvordan reinen påvirkes av ulike forstyrrelseskilder. I det siste tiåret har vi utviklet statistiske metoder og en programvare (ConScape) for å beregne kvaliteten på alle villreinens leveområder og bevegelseskorridorer, og ikke minst hvordan disse påvirkes av ulike typer menneskelig infrastruktur og aktiviteter («samla belastning» eller «kumulative effekter»). Modellene bygger på GPS-data fra de største villreinområdene, og en stor mengde data fra hele Norge, som inkluderer landskapsdata (topografi, vegetasjon, veger, utbygginger, vannkraft, sti- og løypenett, turistvolum, private hytter, turisthytter osv.), data om klima, og lokalkunnskap på enkelte områder. Derfor finnes det i dag flere forskjellige statistiske kart som beskriver hvordan villrein oppfatter ressurser og barrierer på lokalskala, og hvilke områder og korridorer som er mest funksjonelle for villrein på større landskapsskala. Det siste er spesielt viktig, ettersom reinen oppfatter landskapet som et sammenhengende nettverk av matressurser eller områder som brukes til andre behov, som den får tilgang til gjennom korridorer. Det er imidlertid også områder som unngås fordi den samla belastningen av menneskelig aktivitet er for stor til at reinen våger å bevege seg inn i disse områdene, til tross for at de næringsmessig fremstår som gode områder. Alle kart, beskrivelsen av metoden og referanser til vitenskapelige og populær-vitenskapelige artikler er tilgjengelig i Nett-Appen: https://www.nina.no/Naturmangfold/Hjortedyr/reindeermapsnorway. Basert på modellene er det i tillegg utviklet et simuleringsverktøy for å støtte bærekraftig arealplanlegging og konsekvensutredning gjennom scenarioanalyser. Verktøyet er så langt brukt til å forutsi den forventede effekten av 80 avbøtende tiltak foreslått av lokale eksperter for å minimere samla belastning på reinsdyrs habitatfunksjonalitet og bevegelseskorridorer i flere områder i Norge (Setesdal, Nordfjella, Snøhetta, Hardangervidda; se Appendiks 1 og Nett-App). Scenarioer som kan testes inkluderer fjerning/stenging/omplassering av eksisterende infrastruktur, eller bygging av ny infrastruktur (eks. hytte, vei, sti, skiløype), endringer i bruksintensiteten (f.eks. av stier, hytter, veger), eller klimaendringer. Den statistiske tilnærmingen, programvare, kart, Nett-Appen og scenarioanalyser er utviklet i forskingsrådsprosjektene ledet av NINA «RenewableReindeer» (lenke), «ProdChange» og «OneImpact», samt i det relaterte prosjektet «Scenario analyse Øyulvsbu og formidling»; sammenligningen mellom statistiske kart med kart basert på ekspertvurderinger som brukes i kvalitetsnormene er støttet av Miljødirektoratets prosjekt «OneImpact og kvalitetsnorm for villrein». Disse prosjektene ble eller er støttet av flere prosjektpartnere og finansieringskilder, inkludert Miljødirektoratet, Norges vassdrags- og energidirektorat NVE, Sira Kvina Kraftselskap, Villreinprosjektet i Setesdalsheiene v/ Statkraft, Norsk Villreinsenter, Villreinrådet, Siri Bøthun Naturforvaltning, Norges miljø-og biovitenskapelige universitet NMBU, og flere internasjonale samarbeidspartnere (Universite Catholique Louvain, Julia Computing Inc, Sveriges lanbruksuniversitet SLU, University of Guelp, Canada, University of Alberta, Canada, The Nature Conservancy, Universidad Politecnica de Madrid, University of Glasgow). I Norge er det iverksatt prosesser og forvaltningstiltak for å motvirke forringelse av villreinområder. I 2020 vedtok regjeringen en kvalitetsnorm for villrein, for å oppfylle både internasjonale forpliktelser og nasjonale mål for bevaring av levedyktige bestander innenfor sine naturlige utbredelsesområder. Hvert fjerde år skal hvert av de 24 villreinområdene klassifiseres som enten god (grønn), middels (gul) eller dårlig (rød), basert på tre delnormer: 1) bestandsforhold; 2) lavbeiter; og 3) leveområde og menneskelig påvirkning. Delnorm 3 er et viktig verktøy for å dokumentere i hvor stor grad målene om å ta vare på villreinens leveområder nåes. Delnorm 3 tar sikte på å identifisere kritiske reduksjoner i habitatenes kvalitet og i hvor stor grad ulike områder henger sammen sett fra villreinens ståsted. På denne måten skal årsaken til endringer identifiseres, og statusen til området gjenopprettes til akseptable nivåer (gul) så raskt som mulig gjennom tiltak. På lengre sikt er målet at alle nasjonale villreinområder skal ha god kvalitet (grønn). Metoden(e) bør derfor være i stand til å identifisere områder der tap av habitat og fragmentering har økt over en kritisk terskel, og deretter kunne gi informasjon om det sannsynlige relative bidraget som skyldes menneskelig infrastruktur og aktiviteter. I gjeldende kvalitetsnorm er delnorm 3 basert på ekspertbaserte vurderinger av endringer i villreinobservasjoner, som antas å reflektere endringer i menneskelig påvirkning. Prosessen innebærer avgrensning av polygoner som representerer reinens sesongmessige utbredelse, bevegelseskorridorer og et sett med fokusområder der sosioøkologiske utfordringer knyttet til menneskelige aktiviteter er identifisert. I fokusområdene vurderer ekspertene villreinens bruk av området de 10 siste årene sammenlignet med forventningen basert på siste 50 år. Klassifiseringen utføres deretter ved å vurdere andelen tapt habitat innenfor alle fokusområder, sammenlignet med habitatet som er tilgjengelig innenfor sesongområdet. I denne rapporten gir vi en oversikt over den statistiske tilnærmingen og kartene, og vi evaluerer hvor likt to ulike tilnærminger (statistisk og ekspertbasert) identifiserer kritiske reduksjoner i habitatkvalitet og konnektivitet. I vårt tilfelle vil det i stor grad si at vi sammenligner de "statistiske kartene" med de "ekspertbaserte polygonene" identifisert i Delnorm 3. Vi diskuterer erfaringene ved å sammenligne de to tilnærmingene, og hvordan disse kan bidra til å nå målene for forvaltning av villreinområder. Dette var hovedfokus i prosjektet «OneImpact og kvalitetsnorm for villrein» finansiert av Miljødirektoratet. Vi utfører også en test, ved å utføre en foreløpig statistisk klassifisering av tilstanden i villreinområdene etter Delnorm 3. Til slutt viser vi hvordan de statistiske kartene kan bidra til å avdekke hvilke av de 76 avbøtende tiltakene eller planleggingsalternativene om ble foreslått i Setesdal, Nordfjella og Snøhetta som vil være mest effektive for å tilbakeføre beiteområder til villreinen (Appendiks 1).

Panzacchi, M., van Moorter, B., Tveraa, T., Rolandsen, C. M., Gundersen, V., Lelotte, L., Dos Santos, B. B. N., Bøthun, S. W., Stien, A., Andersen, R., Strand, O. 2022. Statistical modelling of cumulative impacts of human activities on wild reindeer areas. Identifying functional areas and performing scenario analyses for impact assessment and area planning. NINA Report 2189. Norwegian Institute for Nature Research Wild reindeer are threatened both nationally and internationally, and several populations have declined sharply or become extinct in recent decades. Several factors are responsible for these trends, but it is well documented that infrastructure development and disturbance by humans can cause habitat degradation and fragmentation, and can have a major negative impact on reindeer populations. This led to a large amount of research aimed at understanding and quantifying anthropogenic disturbance on reindeer, and supporting sustainable land planning. In the last decade we have developed statistical methods and a software (ConScape) to quantify the functionality of reindeer habitats, to identify movement corridors, and to measure the degree to which these are affected by the piecemeal development and "cumulative impact" of different infrastructure and human activities. The models are based on a large amount of GPS-positions from the largest wild reindeer management areas, and on a large amount of environmental covariates describing the landscape (topography, vegetation, roads, hydropower, trails, tourist volume, private cabins, tourist cabins, etc.), climate, and, in some areas, local knowledge. Based on these models, several maps have been produced to describe statistically how wild reindeer perceive resources and barriers on a local scale, and which areas and corridors are most functional in the entire landscape. The latter is particularly important, as reindeer perceive the landscape as a continuous network of functional areas that they can access through movement corridors. On the other side, reindeer also perceive the cumulative impact of different infrastructures and human activities, and respond by avoiding or decreasing the use of some areas due to disturbance and/or barriers to movements. All maps, a description of methods, and the reference list to scientific and popular publications are available in the Web App: https://www.nina.no/Naturmangfold/Hjortedyr/reindeermapsnorway. In addition we developed a simulation tool to guide sustainable land planning and impact assessment through scenario analyses. The tool has already been used to predict the expected effect of 80 mitigation measures, suggested by boards of local experts to minimize cumulative impacts on reindeer habitat functionality and movement corridors in several areas in Norway (see Appendix 1 and Web-App). The scenarios that can be tested to include a combination of the removal/closure/relocation of existing infrastructures, changes in their intensity of use, the construction of new infrastructure (e.g. cottage, road, hiking and skiing trial, bridge over water magazines), and climate change. The statistical approach, software, maps, web-app and scenario analyses were developed within the Norwegian Research Council projects led by NINA “RenewableReindeer” (link), «ProdChange» and “OneImpact”, and in the related project "Scenario analyse Øyulvsbu og formidling". Comparison between statistical and expert-based maps was funded by the project from the Norwegian Environment Agency «OneImpact og kvalitetsnorm for villrein». These projects were or are supported by several partners and funding sources including the Norwegian Environment Agency, the Directorate of Water and Energy, the Hydropower company Sira Kvina, the wild reindeer project in Setesdal, the Wild reindeer centre / wild reindeer council, Siri Bøthun nature management Norwegian University of Life Sciences NMBU, and several international collaboration partners (Universite Catholique Louvain, Julia Computing Inc, Sveriges landbruksuniversitet SLU, University of Guelp, Canada, University of Alberta, Canada, The Nature Conservancy, Universidad Politecnica de Madrid, University of Glasgow). Parallel to this analytical work, management measures have been undertaken in Norway to counter the degradation of wild reindeer areas. In 2020 the government adopted the “Quality Standards for wild reindeer in Norway”, to meet both international obligations and national objectives for the conservation of viable populations within ecologically functioning habitats. Every fourth year, each of the 23 Norwegian sub-populations is classified into good (green), medium (yellow) or poor (red) quality, based on 3 sub-standards: 1) population conditions; 2) lichens; 3) human impact on habitats. Sub-standard 3 is therefore an important tool to ensure sustainable management of wild reindeer habitats. Sub-standard 3 aims to identify critical declines in habitat quality and connectivity in each wild reindeer area, so that the cause of the decline can be addressed, and the status of the area restored to acceptable levels (yellow) as soon as possible. In the longer term, the aim is that all national wild reindeer areas should be of good quality (green). The procedure thus needs to robustly identify areas where habitat loss and fragmentation increased above a critical threshold, and to provide information on the relative contribution of the responsible infrastructure and human activities. In the current Quality Standards, sub-standard 3 is implemented based on expert-based assessments of changes in available wild reindeer observations, that are assumed to reflect changes in human impact. The process involves the delineation of polygons representing reindeer seasonal ranges, corridors, and a set of focal areas where socio-ecological challenges related to human activities have been identified. The reduction in use of focal areas is assessed by the experts in the last decade compared to the previous four decades. The classification is then conducted by assessing the proportion of habitat lost within all focal areas, as compared to the habitat available within the seasonal range. In this report we provide an overview of the statistical approach, and we compare the performance of what we for simplicity call the “statistical maps” to the “expert-based polygons” developed in sub-standard 3, using both visual and quantitative approaches. We discuss the lessons learned by comparing the two approaches, and how these can help achieving the sustainability goals for the management of wild reindeer areas. This was the main focus of the project "OneImpact and quality standard for wild reindeer" funded by the Norwegian Environment Agency. As a proof of concepts, we also perform a preliminary statistical classification of the state of the wild reindeer areas following Delnorm 3 (“Sub-standard 3”). Last, we show how statistical approaches and simulations can help identifying the most effective among 76 measures suggested to mitigate cumulative impacts from anthropogenic activities in Setesdal, Nordfjella and Snøhetta (Appendix 1).