Končna statistika/rezultati
Število testnih lokacij 32
Število najbolj primernih lokacij (po modelu) 7
Število potrjenih prisotnosti velike uharice na proučevanem območju 3 Število domnevnih prisotnosti velike uharice na proučevanem območju 1
Uspešnost modela [%] 43
65
5. RAZPRAVA IN ZAKLJUČKI
Analizo habitata velike uharice na izbranih območjih in ugotavljanje novih potencialnih gnezdišč zaradi približno polovične uspešnosti ocenjujemo kot delno uspešno, prav tako pa smo dosegli zastavljen namen in izpolnili vse zastavljene cilje.
Pred začetkom raziskave smo si postavili dve hipotezi. S prvo hipotezo smo želeli preveriti, ali lahko na proučevanem območju s pomočjo geografskih informacijskih sistemov in uporabljene metode obtežene linearne kombinacije odkrijemo do sedaj še neznano, neregistrirano gnezdo velike uharice oziroma potrdimo njeno prisotnost.
Prisotnost velike uharice smo potrdili na treh območjih, s čimer potrjujemo zastavljeno hipotezo.
Drugo hipotezo, s katero smo predpostavili, da kamnolomi (delujoči in nedelujoči) zaradi pomanjkanja primernih naravnih sten po modelu predstavljajo najbolj primerna območja gnezdenja, delno potrjujemo. Na proučevanem območju smo identificirali 14 delujočih oziroma nedelujočih kamnolomov, od tega se zgolj štirje kamnolomi uvrščajo v razred najboljše primernosti. Preostalih 10 kamnolomov se uvršča bodisi v razred srednje primernosti bodisi v razred boljše primernosti. Primeri gnezdenja velike uharice v kamnolomih v Evropi niso redki, kar je razvidno tudi iz podatkov o lokacijah gnezd iz severovzhodne Slovenije (Golnar, 2019). Osebki, ki se naselijo v kamnolome, so pogosto del skupine ponovno vnesenih velikih uharic, ki so navajene na prisotnost človeka ter antropogene vplive, za razliko od avtohtonih osebkov človekove dejavnosti in njegovo bližino tolerirajo (Prommer in sod., 2018).
Na proučevanem območju se nahaja veliko naravnih skalnih sten, ki se večinoma nahajajo na nadmorskih višinah, višjih od 600 metrov. Velika uharica v Sloveniji najpogosteje gnezdi med 300 in 600 metri nadmorske višine (Tome, 1996; Mihelič in sod., 2019), tako se novo odkrita gnezda na proučevanem območju ujemajo z višinsko razporeditvijo gnezd v Sloveniji. Delež gozda v okolici sten lahko negativno vpliva na lovno uspešnost (Penteriani, del Mar Delgado, 2019). Za proučevano območje je značilna velika gozdnatost, zato se vsa najbolj primerna območja za gnezdenje nahajajo na vznožju hribovij, kjer prihaja do izrazitega prehoda med gozdnato in odprto pokrajino.
Mozaičnost pokrajine je pogosto povezana z raznovrstnostjo potencialnega plena (Penteriani in sod., 2001; Sergio in sod., 2004a; Penteriani, del Mar Delgado, 2019). Na proučevanem območju je mozaičnost največja v dolinskem dnu, kjer se odprte površine prepletajo z manjšimi gozdnimi zaplatami, obrežnimi gozdovi in človeško infrastrukturo.
Čeprav je znotraj teh območij velik antropogen vpliv, so tako drugod (Marchesi in sod., 2002) kot tudi na proučevanem območju najbolj primerna za gnezdenje velike uharice.
Iz rezultatov lahko razberemo, da prisotnost strmih sten samo po sebi ne pomeni najboljše primernosti za gnezdenje velike uharice. Dejavniki, kot so oddaljenost od lovnih površin, mozaičnost (Penteriani, del Mar Delgado, 2019) in nadmorska višina (Tome, 1996; Penterani, del Mar Delgado, 2019), igrajo precejšno vlogo; tako je lokacija gnezda pogojena predvsem na podlagi naklona ter treh omenjenih dejavnikov.
Ekspozicija pobočja ima precej manjši pomen, saj bo v primeru severne ekspozicije primerne skalne stene velika uharica tam tudi gnezdila. V kolikor sta ji na voljo skalni steni s severno ter južno ekspozicijo, bo izbrala slednjo, saj ji bolj ustrezajo topla pobočja (Penteriani, del Mar Delgado, 2019).
66
Čeprav se uharica človeku izogiba, lahko gnezdi v bližini človeške infrastrukture oziroma na njej, kjer zapuščene stavbe, mostovi, gradovi in obzidja ter vodni stolpi lahko predstavljajo primerne lokacije (Ortego, Diaz, 2004). Oddaljenost od cest ter z njimi povezane motnje ne predstavljajo omejujočega faktorja, saj se na stalno motnjo velika uharica lahko privadi (Sergio in sod., 2004a; Penteriani, del Mar Delgado, 2019), bližina cestne infrastrukture lahko vpliva na uspešnost legla (Leon-Ortega in sod., 2017).
Najbolj primerne lokacije za gnezdenje na proučevanem območju niso zelo oddaljene od omenjenih elementov, kar nakazuje na toleranco in prilagodljivost velike uharice.
Pri preverjanju stanja na terenu je treba upoštevati dejstvo, da v primeru slušnega in vidnega nezaznavanja velike uharice na testni lokaciji odsotnosti velike uharice z gotovostjo ne moremo potrditi. Terensko preverjanje rezultatov modela na proučevanem območju predstavlja dodano vrednost modela ter je tudi edino možno preverjanje na zastavljenem območju, kjer znanih, registriranih gnezd še ni. V primeru proučevanja velike uharice na območju, kjer so lokacije gnezd že znane, bi rezultate modela lahko preverjali s prekrivanjem s podatkovnim slojem že znanih gnezd velike uharice v Sloveniji ter tako ovrednotili model.
Pristop proučevanja velike uharice na podlagi analize kriterijev, ki vplivajo na izbiro gnezdišča, ni nov ter je pogosto uporabljen pri študijah drugih živalskih vrst, vsekakor pa gre za nov pristop k proučevanju velike uharice na slovenskih tleh. S tem smo v magistrskem delu potrdili vsestranskost in učinkovitost geoinformacijskih orodij in postopkov pri proučevanju prostora na različnih ravneh. Spoznanja in rezultati nam ponujajo nova izhodišča tako na proučevanem območju kot tudi na širšem območju razširjenosti velike uharice. Ugotavljanje novih lokacij gnezdenja lahko pripomore k boljšemu poznavanju in varovanju te vrste, predvsem z vidika novodobnega problema elektrokucije, kjer je ideja, da bi se elektrovodi speljali pod zemljo, na električne drogove, ki so v bližini gnezda, pa bi namestili izolatorje (Sergio in sod., 2004b; Mihelič, 2008a; Penteriani, del Mar Delgado, 2019).
Evropska populacija velikih uharic kaže pozitivne trende (BirdLife International, 2021).
Raziskave, podrobnejši, številčnejši in sistematičnejši popisi teritorialnega oglašanja samcev v zadnjih letih prispevajo k boljšemu poznavanju vrste ter njeni razširjenosti po Sloveniji. Velika uharica ponovno poseljuje nekdaj opuščena gnezdišča ter tudi nove teritorije (Mihelič, 2002a), kar lahko potrdimo tudi z lastno raziskavo.
Rezultate modeliranja lahko označimo kot delno uspešne; obstajajo določene možnosti izboljšave. S predhodno statistično analizo vseh kriterijev bi lahko izboljšali njihovo napovedno moč ter jih po potrebi izključili iz enačbe obtežene linearne kombinacije. V analizo bi lahko vključili še nekatere druge dejavnike, kot je Sončevo obsevanje, ki bi ga v kombinaciji z digitalnim modelom višin v programskem orodju ArcGIS PRO analizirali z metodo klasifikacije oblaka laserskih točk (GKOT). Prav tako bi dejavnike, ki so povezani z oddaljenostjo od človeka (ceste in stavbe), lahko obravnavali podobno kot naklon, kjer bi delovali kot omejitev do določene oddaljenosti. S tem bi odstranili veliko površin, ki se uvrščajo v razred najmanjše primernosti oziroma bi se te uvrstile k neprimernim površinam. Delno uspešnost modela lahko pripišemo tudi nizki gostoti gnezdečih parov velike uharice na proučevanem območju. Ker je vrsta v populacijskem vzponu, bo lahko v prihodnosti naseljevala tudi druga, po modelu najbolj primerna območja, pri čemer pa je nujen vsakoletni monitoring oziroma preverjanje stanja v naravi.
67
Nadaljnje raziskave velike uharice v slovenskem prostoru in širše imajo z vidika geoinformacijskih orodij in postopkov velik potencial. Velik doprinos k varovanju velike uharice vidimo predvsem v identificiranju specifičnih daljnovodov oziroma električnih stebrov, ki prinašajo potencialno nevarnost elektrokucije. Identifikacija najbolj uporabljenih stebrov ter nadaljnje zavarovanje le-teh bi znatno vplivala na znižanje smrtnosti velike uharice zaradi elektrokucije.
Določanje primernih habitatov ter lokacij za gnezdenje s pomočjo geoinformacijskih orodij na območjih, kjer je bila velika uharica nekoč prisotna, prav tako lahko pripomore k ponovni umetni naselitvi individualnih osebkov. Vzor za tak projekt lahko vzamemo iz SZ Nemčije in okoliških držav, kjer je bila velika uharica v prvi polovici 20. stoletja popolnoma iztrebljena. Med leti 1974 in 1999 so v naravo spuščali v ujetništvu vzgojene velike uharice ter dosegli zastavljeni cilj. Do leta 2006 je bilo tako evidentiranih približno 80 parov (Dalbeck, Heg, 2006).
68
6. POVZETEK
Čeprav je območje razširjenosti velike uharice obširno ter je vrsta zelo prilagodljiva, so primerna območja za gnezdenje močno povezana z določenimi biotskimi in abiotskimi ekosistemskimi dejavniki. S pomočjo GIS-orodij lahko na podlagi poznavanja kriterijev, ki vplivajo na izbiro lokacije gnezdišča ter njihovih parametrov in ustreznih prostorskih podatkov, uspešno modeliramo oziroma določimo območja največje primernosti za potencialna gnezda velike uharice. V magistrskem delu smo s pomočjo geografskih informacijskih sistemov iskali nova potencialna gnezdišča velike uharice na območju občin Kočevje in Ribnica. Rezultate modela oziroma območja največje primernosti smo ovrednotili s terenskim pregledom dejanskega stanja v naravi.
Modeliranje smo izvedli z uporabo postopka večkriterijskega vrednotenja (angl. Multi-Criteria Evaluation – MCE), znotraj katerega smo uporabili metodo obtežene linearne kombinacije (angl. Weighted Linear Combination – WLC). Primernost za izbiro lokacije gnezdišča smo določili na podlagi osmih dejavnikov in enega omejitvenega dejavnika:
naklon (kot omejitveni dejavnik), nadmorska višina, mozaičnost habitata, oddaljenost od lovnih površin, delež gozda, oddaljenost od asfaltiranih in makadamskih cest, oddaljenost od stavb in ekspozicija. Parametre vseh dejavnikov smo pridobili na podlagi analize registriranih gnezd velike uharice v Sloveniji.
Območja primernosti za potencialno gnezdo velike uharice smo prikazali v obliki reklasificirane karte primernosti za gnezdo velike uharice na območju občin Kočevje in Ribnica. Proučevano območje smo zaradi lažjega, preglednejšega prikaza razdelili na pet sektorjev. Vrednosti celic rastrskega podatkovnega sloja obsegajo vrednosti med 0 (najmanj primerno) in 100 (najbolj primerno), iz analize pa so bile izključene vse površine, katerih naklon je manjši od 35°, oziroma so takšna območja označena kot neprimerna za gnezdenje. Slednje površine zajemajo kar 83,4 % celotnega proučevanega območja. Najmanj primerna območja zajemajo dobrih 15 %, manj primerna območja 1
%, srednje primerna območja 0,2 %, bolj primerna območja 0,03 % in najbolj primerna območja samo 0,001 % površine proučevanega območja. Ker je najbolj primernih območij izredno malo (7), le-ta izstopajo iz okolice ter jih lahko obravnavamo kot vroče točke na proučevanem območju. Tu so vrednosti vseh uporabljenih kriterijev najvišje.
Napovedno moč modela smo ocenjevali s preverjanjem dejanskega stanja v naravi na 32 testnih lokacijah. Testne lokacije smo izbrali na podlagi rezultatov modela primernosti za potencialno gnezdo velike uharice, kjer smo vse testne lokacije obiskali trikrat. Poleg 7 območij, kjer je primernost za gnezdenje največja, smo stanje v naravi preverjali še na večjih sklenjenih območjih, ki se uvrščajo v razred srednje ter boljše primernosti.
Prisotnost velike uharice smo potrdili na treh izmed sedmih najbolj primernih območij, s čimer lahko zgolj delno potrdimo uspešnost zastavljenega modela. Uspešnost modela bi lahko izboljšali tudi z dodajanjem nekaterih dodatnih ali drugih kriterijev, ki morebitno tudi vplivajo na izbor lokacije gnezdišča, ki pa v raziskavo niso bili vključeni. Razlog za delno uspešnost modela je lahko tudi premajhna gostota oziroma saturacija z že gnezdečimi pari, da bi ta vrsta na proučevanem območju zasedla po modelu vsa najbolj primerna območja. S tega vidika predlagamo, da se v bodoče na proučevanem območju, predvsem na lokacijah, ki spadajo v razred srednje, boljše ali najboljše primernosti, izvaja vsakoletni monitoring preverjanja prisotnosti velike uharice. Ker gre za vrsto, katere populacija se v Sloveniji veča, je pojavljanje novih parov na proučevanem
69
območju zelo verjetno, pri čemer bi se model iskanja primernih območij za gnezdenje velike uharice izkazal za zelo uporabnega.
Velika uharica ni več ogrožena ptica, vseeno pa je občutljiva na določene človekove vplive in elemente v naravi. V Evropi smrtnost zaradi elektrokucije prevladuje ter znaša približno 40 % vse smrtnosti. Gre za sodobni problem, na katerega se velika uharica ne more prilagoditi, saj se električni udar zgodi brez kakršnegakoli opozorila in se večinoma konča s smrtnim izidom (Penteriani, del Mar Delgado, 2019). S tega vidika je izjemnega pomena poznavanje lokacij gnezdenja velike uharice, da se v okolici gnezda na električne drogove namesti izolatorje, ki bi preprečili električni udar.
70
7. SUMMARY
Even though the Eurasian eagle-owl (Bubo bubo) geographic range is vast, due to its high adaptability, the suitable nesting sites strongly depend on certain biotic and abiotic ecosystem factors. With the use of GIS tools based on knowledge of criteria, which have the affect on nest site location, its parameters and adaquate spatial data, we can successfully determine suitable areas for potential nesting sites. In a master's thesis, we used geographic information systems for finding new potential nesting sites in Kočevje and Ribnica municipalities. Areas of highest suitability were evaluated by checking actual state in nature.
Modelling was being conducted using the procedure of Multi-Criteria Evaluation, in which we used Weighted Linear Combination method – WLC. Suitability areas were defined on the basis of 8 factors and 1 limiting factor: slope (as limiting factor), elevation, habitat mosaics or heterogenety, distance to hunting grounds, extent of forest cover, distance to paved and unpaved roads, distance to buildings and aspect or exposure. Parametrs of all factors were determined by analyzing registered Eurasian eagle-owl nest sites in Slovenia.
Suitability areas were introduced as a reclassified map of Eurasian eagle-owl nest site suitability areas in Kočevje and Ribnica municipalities study area. The whole study area was, due to easier and more detailed display, divided into 5 sectors. Raster dataset cell values comprised of values on a scale of 0 (least suitable) and 100 (most suitable). Areas (83,4% of the whole study area), where slope was lower than 35°, were excluded from analasys and were defined as unsuitable areas. The least suitable surface area for potential nest sites represented 15% and less suitable surface areas represented 1% of the whole study area. 0,2% surface area belong to the medium suitability class, 0,03%
surface area belong to the more suitable class and only 0,001% of surface area belong to the most suitable class in the whole study area. Due to extremely few most suitable areas (7) they stand out of its surroundings, which is the reason they can be interpreted as study area hotspots. Here, the cell values of all used criteria are the highest possible.
The reliability of the predicitve power of the model was evaluated by checking the actual state in nature on 32 test locations. Test locations were chosen based on the results of suitability model for potential Eurasian eagle-owl nesting sites. All of the test locations were visited 3 times. Besides 7 hotspot areas, we also checked state on several bigger concluded areas, where surface areas belonged to the more suitable or medium suitable class. We confirmed the presence of the Eurasian eagle-owl on 3 of the 7 hotspots, whereby partially confirming the success of the model. Model success rate could be improved by adding some other criteria that have some influence on nest site selection, yet were not included. The reason for only partial success rate could also be low densitiy or saturation of the already existing eagle-owl pairs in the study area and further inability to inhabit some of the suitable nest sites. We suggest that on the study area in the future, especially on the areas that belong to the medium, more and most suitable class, there is annual eagle-owl presence monitoring. Eurasian eagle-owl population in Slovenia is increasing, so there is high possibility of future presence of the new breeding pairs on our study area. Here is where our model of finding suitable nesting sites could become very useful.
71
The Eurasian eagle-owl no longer belongs to a endangered species, yet can still be affected by certain human disturbances and elements in nature. The mortality in Europe due to electrification accounts for about 40% of all human induced deaths. It is a modern era problem, where the Earths biggest owl cannot adapt, due to inability of recognising them as hazardous. Electric shock comes without any warning and mostly ends with death, which is why learning the danger is almost impossible (Penteriani, del Mar Delgado). It is of great importance to find Eurasian eagle-owl nest site location, where dangerous electric pylons are in nearby surroundings. By installing insulation on dangerous electric pylons, we can prevent electrocution and help this species to coexist and thrive in the human altered environment.
72
8. VIRI IN LITERATURA
− Bafahm, A., Sun, M., 2018. Some Conflicting Results in the Analytic Hierarchy Process. International Journal of Information Technology & Decision Making, 24 str. DOI: 10.1142/S0219622018500517.
− Beuk, S., 1920. Spomenica. Odseka za varstvo prirode in prirodnih spomenikov.
Glasnik Muzejskega društva za Slovenijo, 1, str. 69–75.
− Beuk, S., 1944. Lovski zbornik. Ljubljana: Zveza lovskih društev.
− Bevanger, K., 1994. Bird interactions with utility structures: collision and
− Dalbeck, L., Heg, D., 2006. Reproductive success od a reintroduced population of Eagle Owls Bubo bubo in a relation to habitat characteristics in the Eifel, Germany. Ardea, 94, 1, str. 3–21.
− Danks, F. S., Klein, D. R., 2002. Using GIS to predict potential wildlife habitat: A case study of muskoxen in northern Alaska. International Journal of Remote Sensing, 23, 21, str. 4611–4632. DOI: 10.1080/01431160110113890.
− Dolenec, K., 2016. Divje živali in varnost v cestnem prometu. Diplomsko delo višješolskega strokovnega študija. Kranj: Višja strokovna šola B&B, Logistično inženirstvo.
− Eastman, J. R., 1999. Multi-criteria evaluation in GIS. V: Longley, P., Goodchild, M.
F., Maguire, D. J., Rhind, D. W. (ur.). Geographical information systems. New
− Eriksen, A., Wabakken, P., 2018. Activity patterns at the Arctic Circle: nocturnal eagle owls and interspecific interactions during continuous midsummer daylight.
Journal of Avian Biology, 49, 7, str. 1–11. DOI: 10.1111/jav.01781.
− Everett, M., Sharrock, J. T. R., 1980. The European atlas: Owls. British Birds, 73, 6, str. 239–256.
− Gams, I., 2004. Kras v Sloveniji v prostoru in času. Druga pregledana izdaja.
Ljubljana: Založba ZRC, ZRC SAZU.
− Geister, I., 1980. Slovenske ptice. Priročnik za opazovanje in proučevanje ptic.
Ljubljana: Mladinska knjiga.
− Geister, I., 1995. Ornitološki atlas Slovenije. Razširjenost gnezdilk. Ljubljana: DZS.
− Glutz von Blotzheim, U. N., Bauer, K. M., 1994. Handbuch der Vögel Mitteleuropas.
Band 9. Wiesbaden: Alua-Verlag GmbH.
73
− Golnar, N., 2019. Pojavljanje in tipi gnezdišč velike uharice v SV Sloveniji.
Magistrsko delo. Ljubljana: Biotehniška fakulteta, Študij ekologije in biodiverzitete.
− Gooders, J., 1998. Ptiči Slovenije in Evrope: priročnik. Ljubljana: Mladinska knjiga.
− Hernandez, M., 1989. Mortalidad del búho real en Espana. Quercus, 40, str. 24–25.
− Hočevar, G., 2018. Kontaktni kras med Kočevsko Reko in Kostelom. Zaključna seminarska naloga. Ljubljana: Filozofska fakulteta, Oddelek za geografijo.
− Jiang, H., Eastman, J. R., 2000. Application of fuzzy measures in multi-criteria evaliation in GIS. International Journal of Geographical Information Science, 14, 2, str. 173–184. DOI: 10.1080/136588100240903.
− Kop, B., 2016. Modeliranje razširjenosti gozdnega klop (Ixodes ricinus) na območju Upravne enote Ruše s pomočjo geografskih informacijskih sistemov.
Magistrsko delo. Ljubljana: Filozofska fakulteta, Oddelek za geografijo.
− Kranjc, A., 1972. Kraški svet Kočevskega polja in izraba njegovih tal. Geografski zbornik, 13, str. 129–195.
− Kranjc, A., Lovrenčak, F., 1981. Poplavni svet na Kočevskem polju. Geografski zbornik, 21, str. 117–155.
− Law, B. S., Dickman, C. R., 1998. The use of habitat mosaics by terrestrial vertebrate fauna: Implications for conservation and management. Biodiversity and Conservation, 7, str. 323-333. DOI: 10.1023/A:1008877611726.
− Leon-Ortega, M., Jimenez-Franco, M. V., Martinez, J. E., Calvo, J. F., 2017. Factors influencing territorial occupancy and reproductive success in a Eurasian Eagle-owl (Bubo bubo) population. PLoS ONE, 12, 4, str. 1–15. DOI:
10.1371/journal.pone.0175597.
− Lewis, D., 2020. Eurasian Eagle Owl – Bubo bubo. The owl pages. URL:
https://www.owlpages.com/owls/species.php?s=1240 (citirano 19. 4. 2021).
− Malczewski, J., 2000. On the Use of Weighted Linear Combination Method in GIS:
Common and Best Practice Approaches. Transactions in GIS, 4, 1, str. 5–22.
− Marchesi, L., Sergio, F., Pedrini, P., 2002. Costs and benefits of breeding in human-altered landscapes for the Eagle Owl Bubo bubo. Ibis, 144, str. 164–177. DOI:
10.1046/j.1474-919X.2002.t01-2-00094_2.x.
− Martinez, J. M., Serrano, D., Zuberogoitia, I., 2003. Predictive models of habitat preferences for Eurasian eagle owl Bubo bubo: a multiscale approach. Ecography, 26, 1, str. 21–28. DOI: 10.1034/J.1600-0587.2003.03368.X.
− Martinez, J. A., Martinez, J. E., Manosa, S., Zuberogoitia, I., Calvo, J. F., 2006. How to manage human-induced mortality in the Eagle Owl Bubo bubo. Bird Conservation International, 16, str. 265–278. DOI: 10.1017/S0959270906000402.
− Mathieu, R., Seddon, J. P., Leiendecker, J., 2006. Pedicting the distribution of raptors using remote sensing techniques and Geographic Information Systems: A case study with the Eastern New Zealand falcon (Falco novaeseelandiae). New Zealand Journal od Zoology, 33, 1, str. 73–84. DOI:
10.1080/03014223.2006.9518432.
− Melling, T., Dudley, S., Doherty, P., 2008. The Eagle Owl in Britain. British Birds,
− Melling, T., Dudley, S., Doherty, P., 2008. The Eagle Owl in Britain. British Birds,