NINA Brage (Norsk institutt for naturforskning)
Not a member yet
4778 research outputs found
Sort by
Geographical Gradient of Fungal Decay Type inNorway Spruce Logs in Europe and Its Impact onSeedling Establishment
Full text linkAim: Norway spruce (Picea abies) is a dominant tree species across Eurasia, and is known to regenerate on decaying logs.Understanding its regeneration dynamics is crucial for predicting forest sustainability under climate change. The decay typeof the logs, indicative of fungal decay capabilities of lignin and holocellulose and traditionally categorised into white rot andbrown rot, markedly influences spruce seedling density on the logs, because brown rot reduces their establishment. As fungaldistribution and wood decay types are affected by macroclimate, the success of spruce seedling establishment is expected tovary continentally and may be further influenced by climate change. The goal of the present study is to examine the relationshipbetween decay type frequencies and spruce seedling densities on decaying logs, assessing effects on regeneration success alonga climatic gradient.Location: Fifteen sites in six European countries.Taxa: Norway spruce (Picea abies [L.] H. Karst.).Methods: We collected wood samples from spruce logs naturally decaying in the forest to evaluate their decay types. Spruceseedling numbers were recorded on the logs. The occurrence of certain decay types, seedling density, and their relationshipswith climate, stand, and log variables were analysed using generalised linear mixed models (GLMM) and structural equationmodelling (SEM).Results: White rot type of decay was dominating in central Europe compared with southern and northern Europe, where brownrot was prevalent. Spruce seedling densities were positively correlated with white rot in heartwood, which was explained by highprecipitation seasonality in central Europe.
brown rot | climate | decay type | nurse logs | Picea abies | white rotpublishedVersio
Antall familiegrupper, bestandsestimat og bestandsutvikling for gaupe i Norge i 2025
Full text linkBrøseth, H., Tovmo, M., Nilsen, E. B. & Odden, J. 2025. Antall familiegrupper, bestandsestimat og bestandsutvikling for gaupe i Norge i 2025. - NINA Rapport 2624. Norsk institutt for naturforskning.
Det nasjonale overvåkingsprogrammet for rovvilt overvåker i dag bestandsstørrelse og be-standsutvikling hos gaupe i Norge gjennom registrering av familiegrupper (hunndyr med unger). Årlig gjøres en beregning av antall familiegrupper før jakt ut fra alle dokumenterte og antatt sikre observasjoner av familiegrupper (spor, synsobservasjoner, viltkamerabilder og døde unger). Overvåking av gaupe i Norge er basert på en betydelig lokal medvirkning, der registreringene i all hovedsak blir gjort av lokalt personell på snøføre og rapportert inn til Statens naturoppsyn (SNO), hvor rovviltansvarlige i SNO foretar feltkontroller. Beregningene av antall familiegrupper gjøres ved hjelp av såkalte avstandsregler basert på forflytningsavstander og størrelser på leve-områder til GPS- og radiomerkede gauper i Skandinavia.
I 2025 er det estimert 91 familiegrupper på landsbasis, noe som tilsvarer en bestand på omkring 538 dyr (95 % konfidensintervall (CI) = 447–630) i Norge. Dette er bestandsstørrelsen før kvo-tejakta og reproduksjonssesongen i 2025, og er en økning fra i fjor. Gaupebestanden ligger over det fastsatte nasjonale bestandsmålet på 65 årlige ynglinger.
Alle forvaltningsregioner med mål om yngling av gaupe ligger over det regionale bestandsmålet i 2025. Region 8 (Troms og Finnmark) ligger over bestandsmålet på 10 familiegrupper totalt sett, men har ikke oppfylt målsetting om 4 familiegrupper i Finnmark. Regner man gjennomsnittlig antall familiegrupper siste tre år ligger også alle regionene med mål om yngling av gaupe på eller over bestandsmålet.
Som et hjelpemiddel for beslutningstakere i gaupeforvaltningen er det utarbeidet prognoser for gaupebestandens utvikling ett år frem i tid. Basert på antall familiegrupper påvist før jakta i år, kjent uttak av voksne hunndyr (≥ 1 år) og bruk av prognosemodellen, er det beregnet at det vil være omkring 90 (75 % CI = 80–103) familiegrupper før jakt på landsbasis i 2026.Brøseth, H., Tovmo, M., Nilsen, E. B. & Odden, J. 2025. Number of family groups, population estimate and population development of lynx in Norway for 2025. - NINA Report 2624. Norw-gian Institute for Nature Research
The national monitoring program for large carnivores monitors the Norwegian lynx population through the survey of family groups (adult female lynx with dependent kittens). Each year the program estimates the number of family groups that are present based on confirmed observa-tions of family groups from snow tracking, observations and dead kittens. The survey of tracks is mainly done by local people on snow, but all observed groups are reported to the State Nature Inspectorate (SNO) for confirmation. The number of family groups is estimated using a set of distance rules that are derived from radio-telemetry data on home range size and movement rates collected from lynx in Scandinavia.
In 2025 a total of 91 family groups were documented, which correspond to a total population size of approximately 538 (95 % confidence interval = 447–630) lynx in Norway. This is the estimate of population size prior to hunting in 2025 and is an increase since last year. The lynx population is over the national management goal of 65 family groups set by the parliament in 2004.
All management regions with a regional management goal of annual number of family groups are above this number in 2025. Region 8 (Troms and Finnmark) is above the management goal for the region as a whole, but not in Finnmark county. When looking at the average number of family groups the last three years, all regions have achieved their regional management goal. Based on a prognosis model we predict that the population will be at 90 family groups (75 % CI = 80–103) before hunting starts in 2026.publishedVersio
Sjøørretindikator for implementering i Trafikklyssystemet
Full text linkNæsje, T.F., Bolstad, G.H., Diserud, O., Eldøy, S., Hagen, I.J., Haraldstad, T., Haugen, T.O., Hawley, K.L., Karlsen, Ø., Karlsson, S., Lamberg, A., Paterson, R.A., Sandvik, A.D., Sægrov, H., Ugedal, O., Ulvan, E.M., Urke, H.A., Vollset, K.W. 2025. Sjøørretindikator for implementering i Trafikklyssystemet. NINA Rapport 2583. Norsk institutt for naturforskning.
Nærings- og fiskeridepartementet (NFD) ba i oktober 2023 Norsk institutt for naturforskning (NINA) å prioritere arbeidet med å utarbeide en indikator for lakselusas påvirkning på sjøørret-bestander. Ved å beregne den negative påvirkningen lakselusa har på sjøørretens reproduktive suksess (fitness) har NINA utarbeidet en indikator, som på lik linje med vurderingene av laks, beskriver prosent bestandsendring som følge av lakseluspåvirkningen (Bolstad mfl. 2024, Vedlegg 1). I denne rapporten utarbeidet av NINA, Aqualife R&D, Havforskningsinstituttet (HI), NORCE, Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet (NTNU), Norges miljø- og biovitenskapelige universitet (NMBU), Norsk institutt for vannforskning (NIVA), Rådgivende biologer og Skandina-visk naturovervåking beskriver vi sjøørretindikatorens rammeverk, variabler og mulige konsekvenser av forutsetninger som ligger til grunn for disse. Arbeidet med indikatoren og mulig implementering av denne i Trafikklyssystemet er delt opp i fire arbeidspakker:
1. Utarbeidelse av norskspråklig rapport som beskriver rammeverket for sjøørretindikatoren, indikatorvariablene og styrker og svakheter med indikatoren. Rapporten skal oversendes NFD (dvs. denne rapporten).
2. Tilpasning av indikatoren til de 13 produksjonsområdene og vassdragene innen disse områdene. Variablene som inngår i indikatormodellen og som er beskrevet i arbeidspakke 1, vil kalibreres i henhold til kunnskap aggregert i denne arbeidspakken. Dette arbeidet gjøres i løpet av våren 2025.
3. Basert på sjøørretindikatoren presentere lakseluspåvirkningen i de 13 produksjonsområdene i 2024. Rapport med beskrivelse av områdevurderingene, inkludert usikkerhetsvurderinger, oversendes NFD i juni 2025.
4. Gjennomføre indikatorvurderinger for de 13 produksjonsområdene i 2025. Rapport til NFD med beskrivelse av vurderingene og usikkerhetsvurderinger oversendes senhøstes 2025. Laksen har en enklere livshistorie og vandringsatferd enn sjøørret og sjørøye. Mandatet til Trafikklyssystemets Styringsgruppe og Ekspertgruppe har vært begrenset til at vurderingene som gjøres skal legge hovedvekt på påvirkningen på villaks inntil sjøørret og/eller sjørøye er inkludert i Trafikklyssystemet. For å gjøre vurderingene av lakselusas påvirkning på sjøørreten sammen-lignbar med dagens vurderinger i Trafikklyssystemet har NINA foreslått en sammenlignbar, men alternativ, tilnærming til å beskrive lakselusas påvirkning på sjøørretbestander. Ved å beregne den negative påvirkningen lakselusa har på sjøørretens reproduktive suksess (fitness) vil en få en indikator som, på lik linje med vurderingene av laks, beskriver prosent bestandsendring (Bolstad mfl. 2024, Vedlegg 1).
Fitness kan forstås som en organisme sin evne til å overleve og å reprodusere. Vi har valgt å estimere fitness gjennom den forventede totale reproduktive suksessen (TRS), altså antall avkom en sjøørret er forventet å få fra den er et befruktet egg til den dør. Overlevelse er svært viktig i denne sammenhengen siden et individ ikke kan få avkom med mindre det overlever til reproduktiv alder. For sjøørrethunnene er veksten også svært viktig siden stor kroppsstørrelse gir flere egg. Den relative forskjellen i TRS i en situasjon med forhøyete nivå av lakselus sammenlignet med naturlige lusenivå kan, for første og andregangs sjøvandrende sjøørret, utrykkes ved: ∗=1∗ 12∗ 2(1∗ 12∗ 2), hvor asterisken indikerer situasjonen med forhøyete nivå av lakselus, 1 og 2 er overlevelsen første og andre sommer i sjøen, 1 og 2 er veksten første og andre sommer i sjøen og er skaleringseksponenten i forholdet mellom kroppsvekt og antall egg hos en sjøørrethunn. Fra denne relative forskjellen i TRS får vi indikatoren som beskriver den prosentvise ned-gangen i TRS som følge av førhøyet nivå av lakselus. Dette er analogt til den prosentvise ned-gangen i overlevelse som blir brukt som indikator for laks i Trafikklyssystemet, og de samme grenseverdiene kan, om politisk ønskelig, brukes for å skille mellom liten, moderat og høy påvirkning av lakselus på sjøørretbestander i produksjonsområdene. Som det fremgår av modellen har vi valgt å fokusere sjøørretindikatoren på de to første somrene og høstene i sjøen, dvs på hovedsakelig umodne individer, fordi de viktigste parameterne som påvirker indikatormodellen da vil være informasjon om den relative nedgangen i vekst og overlevelse som følge av økt påslag av lus. Dette er to livshistorieparametere vi med dagens kunnskap, med noen antagelser, kan regne ut for sjøørretbestandene. Individenes totale fitness vil også påvirkes negativt av lus i senere livshistoriestadier og forhold som vil gjøre seg gjeldene etter at fisken har returnert til ferskvann. Dette gjør at sjøørretindikatoren sannsynligvis gir en konservativ beskrivelse av lakselusas totale påvirkning på sjøørretbestandene. Med økt kunnskap kan disse forholdene inkluderes i senere versjoner av sjøørretindikatoren. En målt verdi av for et produksjonsområde vil inkludere usikkerhet. Denne usikkerheten består både av usikkerhet i modellvariablene og usikkerhet som kommer fra antagelsene vi har gjort i modellen. Usikkerheten i estimatene som inngår i indikatormodellen er påvirket av tilgjengelig mengde data for variabelen og biologisk variasjon i variabelen. Algoritmen (den virtuelle sjøørretmodellen) vi bruker for å regne ut indikatoren vil ta hensyn til slik utsikkerhet der det er mulig, og indikatoren vil bli presentert med en fordeling av sannsynlige verdier. Den andre typen usikkerhet kommer fra antagelsene vi gjør i utregningen av indikatoren. Denne typen usikkerhet vil ikke bli direkte tatt hensyn til i algoritmen. For å illustrere denne typen usikkerhet kan vi regne ut indikatoren med alternative sannsynlige antagelser og se hvor mye dette påvirker verdien til indikatoren. Sjøørretindikatoren er sluttproduktet fra den virtuelle sjøørretmodellen, hvor de relevante variablene beskrives ved hver sin delmodell (se figur under). Det har vært ønskelig å lage en enkel modell med de sentrale livshistorieparameterne som gir en realistisk beskrivelse av lusepåvirkning på sjøørret. Grunnen til dette er at en mer komplisert modell med mange usikre variabler, kan resultere i økt usikkerhet i indikatorverdien, siden indikatorverdien er et aggregert resultat av alle usikkerhetene i de underliggende variablene.
Modellen baserer seg blant annet på HI sin lusespredningsmodell. For å koble denne til et lusepåslag hos sjøørret må vi modellere hvor og når sjøørreten er i sjøen. Videre vil veksten i sjøen være viktig å modellere, siden den ene av hovedeffektene av lus på sjøørretens fitness går gjennom tap av vekst. Veksten er også viktig i påslagsmodellen, siden det påvirker lusepåslaget (en stor fisk er blant annet på grunn av sin større overflate eksponert for flere lus enn en liten fisk) og fordi infestasjonsgraden i utgangspunktet er målt i lus per gram fiskevekt.
De ulike variablene som inngår i indikatormodellen er: Størrelse ved utvandring: Størrelse (lengde og vekt) ved utvandring for førstegangsvandrende sjøørreter (smolt) er beskrevet i en rekke vassdrag. I disse datasettene er fisk fanget og målt under utvandring. Det er færre data på andregangsvandrere enn førstegangsvandrere, hvor størrelsen ved utvandring er målt direkte på fisken. Til dataene om størrelse ved utvandring har vi tilpasset individfordelinger (log-normalfordeling) som varierer mellom vassdrag og år. Vi har gode data på størrelse ved utvandring, spesielt for førstegangsvandrere. Vi anser derfor at størrelse ved utvandring som inngår i modellen er målt med lav usikkerhet. Tidspunkt for utvandring fra vassdrag: De store datasettene for størrelse ved utvandring inkluderer også fangsttidspunkt. Disse dataene blir brukt til å modellere tidspunkt for utvandring. Vi kan bruke en tilsvarende tilnærmingsmåte som for størrelse ved utvandring, ved å tilpasse individfordelinger som varierer mellom vassdrag og år. Tidspunkt for utvandring av sjøørret er undersøkt i en rekke vassdrag og gode datasett er tilgjengelig. Vi anser derfor at tidspunkt for utvandring er målt med lav usikkerhet.
Vekst i sjøen: I sjøørretindikatoren benyttes Ostrovsky (1995) sin vekstmodell, som er en mye brukt vekstmodell for laksefisk. Parameterverdiene i vekstmodellen i indikatoren er målt for sjøørreten i Halselva (Finnmark). I tillegg til dataene fra Halselva benyttes data fra sjøørreten i Imsa (Rogaland). Sjøørreten i Imsa antas mer representativ for sørlige bestander, mens sjøørreten i Halselva er mer representativ for nordlige bestander. I første versjon av indikatoren tar vi utgangspunkt i disse parameterverdiene for å modellere en daglig vekst som funksjon av størrelse ved utvandring. Vi vurderer at dataene som inngår i vekstmodellen har moderat usikkerhet. Siden vekstmodellen best beskriver situasjonen i et gjennomsnittsår, kan ekspertvurderinger av indikatorresultatene (f.eks. i en ekspertgruppe), ta hensyn til variasjoner i miljøvariabler mellom produksjonsområder og år. Lengde på sjøopphold: Data på lengden på fiskens sjøopphold estimeres fra tidspunkt for utvandring og tilbakevandring i vassdrag hvor fisken merkes med akustiske-, radio- eller PIT-merker, og fiskens ut- og oppvandring registreres med mottakerantenner. Videre vil fiskefeller og tradisjonell individmerking også gi gode data. Vi har mindre data på tidspunkt for tilbakevandring sammenlignet med tidspunkt for utvandring, og har derfor ikke mulighet til å modellere finskala variasjon i tid og rom. Fordelingen av tilbakevandringsdatoer vil derfor antas å være lik mellom år og mellom elver i samme region. Vi anser at datagrunnlaget for lengde på sjøopphold har moderat usikkerhet. Romlig marin fordeling: Data på romlig fordeling av sjøørret i sjøen kommer fra telemetristudier. Dette er et relativt begrenset datasett. Modellens antagelser om romlig marin fordeling er allikevel relativt robuste og med lav til moderat usikkerhet. Grunnen er at de aller fleste sjøørretene vandrer relativt kort fra elvemunningen (< 20 km) uavhengig av hvilket vassdrag de er merket i. Dette gjør at det er den lokale tettheten av lakselus relativt nært elveutløpet som er viktigst for påvirkningen på bestanden, noe som indikatoren tar hensyn til. Lusekonsentrasjon: Havforskningsinstituttet (HI) har utviklet et modellsystem som beregner hvordan lakseluslarvene fordeles i vannmassene basert på vannstrømmene. I sjøørretindikatoren brukes sluttproduktet fra denne lusespredningsmodellen som input i modelleringen. Kvaliteten på denne lusespredningsmodellen har blitt belyst i en rekke studier i ulike fjordsystem. Den største usikkerheten ligger i hvor mange modne hunnlus det egentlig er på oppdrettsfisken i merdene, og hvor stor andel av larvene som dør/blir spist av andre mens de driver rundt med vannstrømmene. Vi vurderer usikkerheten i denne variabelen til å være lav til moderat usikkerhet. Påslagsmodell: I sjøørretmodellen tar vi utgangspunkt i tilnærmingsmåten som er valgt for å modellere påslag i den virtuelle postsmoltmodellen for laks utviklet av HI og videreutvikler denne for å hensynta størrelsen til fisken og ulikhet i adferd mellom sjøørret og laks. Vi vurderer beregningen av påslaget av lakselus på fisken til å ha moderat til stor usikkerhet. For å redusere usikkerheten er det ønskelig å kalibrere og validere påslagsmodellen i det videre arbeidet med indikatoren (arbeidspakke 2). Lakselusindusert mortalitet og prematur tilbakevandring: Indikatoren for sjøørret vil basere seg på forslagene til grenseverdiene presentert i Taranger mfl. (2012). Disse grenseverdiene blir også brukt i Trafikklyssystemet for vurderingen av effekten av lakselus på postsmolt av laks. I en nylig gjennomgang av tilgjengelig kunnskap ble det konkludert med at en ikke har grunnlag for å endre grenseverdiene foreslått av Taranger mfl. (Stige mfl. 2024). Sjøørretindikatoren er sensitiv for valg av grenseverdier. Vi har derfor valgt å legge oss på linje med grenseverdiene som allerede er i bruk i Trafikklyssystemet og anser at grenseverdiene har moderat usikkerhet.
Luseindusert død før reproduktiv alder, fører til fullstendig tap av reproduktiv suksess, mens prematur tilbakevandring fører til et veksttap. Veksttapet som følger det reduserte sjøoppholdet blir beregnet ut fra vekstmodellen. Veksttapet fører til redusert fekunditet som igjen fører til redusert fitness.Nærings- og fiskeridepartemente
Genetisk variasjon og innavl i den fennoskandiske fjellrevbestanden
Full text linkFlagstad, Ø., Walderich, L.M., Arntsen, L.G., Ulvund, K.R., Bommerlund, J., Hasselgren, M., Rød-Eriksen, L., Wallén, J.F., Fuglei, E., Jackson, C., Norén, K. & Eide, N.E. 2025. Genetisk variasjon og innavl i den fennoskandiske fjellrevbestanden. NINA Rapport 2587. Norsk institutt for naturforskning.
Den fennoskandiske fjellrevbestanden sto ved årtusenskiftet på randen av utryddelse med bare 40-60 gjenværende voksne fjellrever, fordelt på noen få helt eller delvis isolerte fjellområder. Siden den gang har tiltak i form av støttefôring, rødrevjakt og opprettelse av et avlsprogram bidratt til en tidobling av bestanden. Den dramatiske bestandsreduksjonen fra slutten av 1800-tallet og utover hele 1900-tallet førte ikke bare til en demografisk flaskehals, men også et betydelig tap av genetisk variasjon. Problemer knyttet til innavl er gjennom flere studier godt dokumentert. For å sikre langsiktig overlevelse av fjellreven i Fennoskandia, er det derfor særdeles viktig å unngå ytterligere tap av genetisk variasjon og økende innavl. Helt essensielt for å motvirke disse prosessene er utveksling av genetisk materiale mellom delbestandene, såkalt genflyt.
I denne rapporten beskriver vi nivåer av genetisk variasjon og grader av innavl i samtlige fennoskandiske delbestander og ser på eventuelle endringer over tid (2005-2023). Videre analyserer vi effekter av innavl og hvordan den påvirker voksenoverlevelse i bestanden. I lys av resultatene diskuterer vi tiltak som kan bidra til å motvirke tap av genetisk variasjon og økende innavl, og hvordan vi kan sikre tilstrekkelig konnektivitet og genflyt for å gjenopprette en naturlig metapopulasjonsdynamikk i den fennoskandiske fjellrevbestanden.
Våre analyser dokumenterer tap av genetisk variasjon og at innavlsnivået øker i flere delbestander med en svært tydelig negativ effekt av innavl i form av redusert voksenoverlevelse. Videre dokumenterer vi økende genetisk differensiering mellom flere delbestander, spesielt de siste årene, som tyder på begrenset genflyt i metapopulasjonen. Dette, i kombinasjon med svært lave effektive bestandsstørrelser, medfører tap av genetisk variasjon og økende innavlsnivåer.
Analysene våre viser med all tydelighet at konnektiviteten i den fennoskandiske fjellrevbestanden må økes for å bedre den genetiske statusen i delbestandene. Her kan avlsprogrammet for fjellrev bidra med utsetting av ubeslektede individer i delbestander der den effektive bestandsstørrelsen er spesielt lav og/eller innavlsnivået er økende. Translokering (flytting av fjellrev) mellom delbestander kan også være aktuelt. Samtidig må den naturlige genflyten i metapopulasjonen økes, for å sikre overlevelse på lang sikt. Utvidelse av støttefôringstiltakene i mellomliggende fjellområder kan bidra til reetablering gjennom naturlig innvandring, gjerne støttet av utsetting av fjellrev fra avlsprogrammet. En reetablering mellom de større kjernebestandene vil korte ned avstanden mellom delbestandene og dermed øke landskapskonnektiviteten.
Resultatene presentert i denne rapporten skal i neste fase av prosjektet brukes til å optimalisere effekten av utsetting (eventuelt translokering). Vi vil i løpet av året gjennomføre en simuleringsstudie, der vi evaluerer de genetiske effektene av ulike utsettingsstrategier. Målsetningen må være at genetikken holder tritt med demografien og at man, samtidig som den fennoskandiske fjellrevbestanden forhåpentligvis fortsetter å vokse mot visjonen om 2000 voksne fjellrever, gjennomfører tiltak som bidrar til en genetisk sunn bestand som sikrer langsiktig levedyktighet av fjellreven i Fennoskandia.Flagstad, Ø., Walderich, L.M., Arntsen, L.G., Ulvund, K.R., Bommerlund, J., Hasselgren, M., Rød-Eriksen, L., Wallén, J.F., Fuglei, E., Jackson, C., Norén, K. & Eide, N.E. 2025. Genetic variation and inbreeding in the Fennoscandian arctic fox population. NINA Report 2587. Norwegian Institute for Nature Research.
At the Millenium, the Fennoscandian Arctic fox population was on the brink of extinction, with only 40–60 adults remaining in a few completely or partially isolated sub-populations. Since then, various conservation measures - including supplementary feeding, red fox culling, and captive breeding - have contributed to a tenfold population increase. The dramatic population decline from the late 1800s through the 20th century led not only to a demographic bottleneck, but also to a significant loss of genetic diversity. Inbreeding-related problems have been well documented in several studies, and to ensure the long-term survival of the Arctic fox in Fennoscandia, it is critically important to prevent further loss of genetic diversity and increased inbreeding. To counteract these processes, gene flow between subpopulations is essential. In this report, we describe levels of genetic variation and the degree of inbreeding across all Fennoscandian subpopulations and examine potential changes over time (2005–2023). Furthermore, we analyse the effects of inbreeding and how it impacts adult survival within the population. Considering these findings, we discuss measures that may help counteract the loss of genetic variation and increased levels of inbreeding, as well as how to ensure sufficient connectivity and gene flow to restore a natural metapopulation dynamic across the region.
Our analyses document a loss of genetic variation and increasing inbreeding levels in several subpopulations, with a clear negative effect of inbreeding observed in the form of reduced adult survival. Additionally, we report increasing genetic differentiation between several subpopulations in recent years, indicating limited gene flow between them. This, combined with low effective population sizes, leads to further loss of genetic diversity and rising levels of inbreeding.
These findings indicate that connectivity within the Fennoscandian Arctic fox population must be enhanced to improve the genetic status of the subpopulations. The captive breeding programme can contribute by releasing unrelated individuals into subpopulations with especially low effective population sizes and/or rising inbreeding levels. Translocation (the movement of foxes) between sub-populations may also be an option. At the same time, natural gene flow must be strengthened to secure the species’ long-term survival. Increased feeding efforts in stepping-stone areas may promote natural re-colonization, which also may be supported by release from the breeding programme. Re-establishing connections between the larger core populations would shorten the distances between subpopulations and thereby increase landscape connectivity.
The results presented in this report will be used in the next phase of the project to optimize the effects of releases (and potential translocations). A simulation study will be conducted to evaluate the genetic impacts of different release strategies. The overarching goal must be to ensure that genetics keep pace with demographics. While the Fennoscandian Arctic fox population is hopefully moving toward the vision of 2000 adult individuals, it is equally important to implement measures that support a genetically healthy population capable of long-term viability
Continuing recovery of wolves in Europe
Full text linkThe recovery of wolves (Canis lupus) across Europe is a notable conservation success in a region with extensive human alteration of landscapes and high human population densities. We provide a comprehensive update on wolf populations in Europe, estimated at over 21,500 individuals by 2022, representing a 58% increase over the past decade. Despite the challenges of high human densities and significant land use for agriculture, industry, and urbanization, wolves have demonstrated remarkable adaptability and increasing population trends in most European countries. Improved monitoring techniques, although varying in quality and scope, have played a crucial role in tracking this recovery. Annually, wolves kill approximately 56,000 domestic animals in the EU, a risk unevenly distributed and differently handled across regions. Damage compensation costs 17 million EUR every year to European countries. Positive economic impacts from wolf presence, such as those related to reducing traffic accidents with wild ungulates or supporting wildlife tourism, remain under studied. Wolf recovery in Europe is supported by diverse policy and legal instruments such as LIFE programs, stakeholder platforms, as well as the EU Habitats Directive and the Bern Convention. Coexisting with newly established wolf populations in Europe entails managing impacts on human activities, including livestock depredation, competition for game, and fear of attacks on humans, amidst varying social and political views on wolf recovery. Sustainable coexistence continues to operate in evolving and complex social, economic, and political landscapes, often characterized by intense debates regarding wolf policies.publishedVersio
Detaljregulering Ramnes skyte- og øvingsfelt. Konsekvensutredning for tema reindrift
Full text linkLangeland, K., Arneberg, M. K. & Gaup, H. 2025. Detaljregulering av Ramnes skyte- og øvingsfelt. Konsekvensutredning tema reindrift. NINA Rapport 2621. Norsk institutt for naturforskning.
Ramnes skyte og øvingsfelt har blitt brukt til militær aktivitet siden 1915 og fra 1970-tallet har Ramnes vært brukt som skyte og øvingsfelt. Forsvaret har behov for å videreutvikle feltet og sikre rammebetingelsene for langsiktig bruk, alliert samvirke, dagens arealbruk og tilrettelegge for Forsvarets nye behov.
Feltet har i dag en del infrastrukturer både for logistikk til skip og øvingsaktivitet, og i planen er det i tillegg lagt inn arealer for utvikling og modernisering av kaianleggene samt videreutvikling og modernisering av øvingsområder og helikopterlandingsplasser som skal tilfredsstille dagens behov og regelverk.
Hovedsakelig består de nye anleggene av utfylling og planering av kaianlegg i sjø, og det er lagt inn utvidelse til 6 helikopterlandingsplasser og et øvingsområde for urban krigføring på land. Skyteaktiviteten i feltet er regulert av utslippstillatelse for støy. Aktiviteten i skytefeltet vil sann-synligvis få økt bruksomfang og det må antas et fremtidig økt antall dager med helikopterflyging.
Skytefeltet inngår i dag i Grovfjord reinbeitedistrikt sitt vinterbeiteområde. I skytefeltet er det sør-vendte beiteområder som og har god tilgang til sjø og inngår i distriktet som viktig nød og reser-vebeite. Distriktet benytter seg i mindre grad av området i dag på grunn av Forsvarets aktivitet, men det er en del dyr som slippes inn i de høyereliggende delene av skytefeltet som også går ned i områdene der Forsvaret har høyest aktivitet.
Planprogrammet deler feltet inn i 5 delområder, 3 Urbane områder der det planlegges utvikling av eksisterende bygningsmasse og strukturer og kaianlegg samt de nevnte helikopterlandings-plassene. I tillegg er det delt inn i to rurale soner som har mindre infrastrukturer, to feltbaner samt noe vei og enkle øvings- og bygningsstrukturer.
Vi har ut ifra litteraturen og støykart satt en influenssone på 5 km, og gitt de ulike områdene verdi etter gjeldene kriterier. I utgangspunktet har dette området svært stor verdi, men på grunn av forsvarets langvarige og vedvarende aktivitet i området har vi redusert denne verdien i de ulike sonene etter den bruken og utbyggingsgraden som ligger i dem. De rurale sonene har fått mid-dels verdi mens de 2 minste urbane sonene (2 og 3) har fått ubetydelig verdi på grunn av eksis-terende infrastruktur. Den største urbane sonen (1) har fått noe verdi på grunn av at den har en del beiteverdier i seg selv om den og innehar skytebaner og er den sonen med mest aktivitet i feltet.
Ut ifra de planlagte tiltakene får de to minste urbane områdene (2 og 3) ubetydelig endring og ingen konsekvens både i drifts og anleggsfase på grunn av de begrensede arealene og at det ikke finnes reelt beiteland eller forflytningsområder i disse sonene. Urban sone 1 vil få en god del utbygging, både av kaianlegg, øvingsområde og flere helikopterlandingsplasser, og har der-for fått Forringet påvirkning både i anleggs og driftsfase, og noe konsekvens i begge faser.
Rural sone 1 har lite utbygging, men vil bli påvirket av den relativt store aktiviteten i Urban sone 1, både i anleggs- og driftsperiode. Spesielt vil den påvirkes av økt belastning fra helikopterfly-ging og aktivitet rundt øvelsesaktivitet i Urban sone 1 som vil komme tettere på sonen etter utbygging. Sonen får derfor noe forringet og forringet påvirkning i hhv. drifts- og anleggsperioden. Konsekvensen har vi satt til noe konsekvens i driftsperioden og middels konsekvens i anleggs-perioden.
Influensområdet utenfor skytefeltets grenser har fått stor verdi. På grunn av den økte aktiviteten inne i skytefeltet vil disse områdene trolig få et økt beitetrykk, og det vil påvirkes i større grad av helikoptertrafikk enn i dag, derfor vurderer vi at områdene får en forringet påvirkning både i an-leggs og driftsfase, og middels konsekvens i begge faser. Vi anser at belastningen av at skyte-feltet ikke kan brukes til ordinært beite i framtida vil føre til økning av belastingen på områdene utenfor skytefeltet. Dette gjelder også for de kumulative virkningene, spesielt i Grovfjord reinbei-tedistrikt. Distriktet har høy belastning av infrastruktur og menneskelig aktivitet, og det er vinter-beitene som ser ut til å være en klar minimumsfaktor for distriktet. Arealene innenfor skytefeltet er også en del av dette bildet, så det er viktig at de gjenværende beitearealene forblir tilgjenge-lige, spesielt i vanskelige vintre.
For Tjeldøya reinbeitedistrikt vil planen ha noe virkning i forhold til støy som følge av langvarig og støyende anleggsarbeid i anleggsperioden som kan føre til at dyrene i perioder vil unngå områdene inn mot skytefeltet. I driftsperioden vil de trolig bli noe påvirket av økt helikopteraktivi-tet. For Tjeldøya sin del er det viktig at man ikke driver overflyging av de viktige lavereliggende vinterbeiteområdene når disse er i bruk. For begge distriktene så er det viktig at Forsvaret har god dialog med reinbeitedistriktene om de mest støyende aktivitetene sine slik at distriktene kan gjøre tiltak slik at reinflokkene ikke skremmes eller at reindrifta får mye merarbeid som følge av aktiviteten. Forsvaret har hatt langvarig aktivitet i området og vil ha det også i framtida. Derfor er det viktig at distriktene Grovfjord og Tjeldøya som er påvirket av denne aktiviteten blir hensyntatt i videre kommunal planlegging slik at de kan opprettholde driften i distriktene.publishedVersio
Elephant megacarcasses increase local nutrient pools in African savanna soils and plants
Full text linkAfrican elephants (Loxodonta africana) are the largest extant terrestrial mammals, with bodies containing enormous quantities of nutrients. Yet, we know little about how these nutrients move through the ecosystem after an elephant dies. Here, we investigated the initial effects (1– 26 months postmortem) of elephant megacarcasses on savanna soil and plant nutrient pools in the Kruger National Park, South Africa. We hypothesized that (H1) elephant megacarcass decomposition would release nutrients into soil, resulting in higher concentrations of soil nitrogen (N), phosphorus (P), and micronutrients near the center of carcass sites; (H2) carbon (C) inputs into the soil would stimulate microbial activity, resulting in increased soil respiration potential near the center of carcass sites; and (H3) carcassderived nutrients would be absorbed by plants, resulting in higher foliar nutrient concentrations near the center of carcass sites. To test our hypotheses, we identified 10 elephant carcass sites split evenly between nutrient-poor granitic and nutrient-rich basaltic soils. At each site, we ran transects in the four cardinal directions from the center of the carcass site, collecting soil and grass (Urochloa trichopus, formerly U. mosambicensis) samples at 0, 2.5, 5, 10, and 15 m. We then analyzed samples for C, N, P, and micronutrient concentrations and quantified soil microbial respiration potential. We found that concentrations of soil nitrate, ammonium, 15N, phosphate, and sodium were elevated closer to the center of carcass sites (H1). Microbial respiration potentials were positively correlated with soil organic C, and both respiration and organic C decreased with distance from the carcass (H2). Finally, we found evidence that plants were readily absorbing carcass-derived nutrients from the soil, with foliar %N, 15N, iron, potassium, magnesium, and sodium significantly elevated closer to the center of carcass sites (H3). Together, these results indicate that elephant megacarcasses release ecologically consequential pulses of nutrients into the soil which stimulate soil microbial activity and are absorbed by plants into the above-ground nutrient pools. These localized nutrient pulses may drive spatiotemporal heterogeneity in plant diversity, herbivore behavior, and ecosystem processes.publishedVersio
GINAMO workshop on genetic diversity indicators in Norway, Trondheim, 8 May 2025. Report
Full text linkOne of the goals for the workshop was to create a common understanding of what the current situation concerning reporting to the CBD is. Therefore we asked a set of questions at the workshop to get an idea of how far Norway has come with monitoring and calculating genetic indicators.publishedVersio
Videreutvikling av økosystemtema i Nasjonalt grunnkart for arealanalyse. Del 1 og 2: Økosystemtypologier og innholdsanalyse av økosystemklassene i Grunnkartet
Full text linkFramstad, E., Strand, G.-H., Aune-Lundberg, L., Bayr, U., Bögelsack, K., Clappe, S., Lund, C.W., Marquez, J.F. & Mienna, I.M. 2025. Videreutvikling av økosystemtema i Nasjonalt grunnkart for arealanalyse. Del 1 og 2: Økosystemtypologier og innholdsanalyse av økosystemklassene i Grunnkartet. NINA Rapport 2605. Norsk institutt for naturforskning.
Denne rapporten sammenfatter resultater fra deler av arbeidet med utvikling av økosystemtemaet i Nasjonalt grunnkart for arealanalyse (heretter ‘Grunnkartet’), der økosysteminndelingen er tilpasset EUs økosystemtypologi. Rapporten presenterer forslag til korrespondansetabeller mellom EUs økosystemtypologi og noen andre typologier som er relevante for norske miljømyn-digheter. I tillegg gir rapporten en oversikt over innholdet i de enkelte økosystemklassene i Grunnkartet. Rapporten drøfter også innholdet av og mulighetene for avgrensing mellom øko-systemklassene for kyst og hav (EU-klassene 10, 11, 12), samt hvordan Miljødirektoratets fore-slåtte fjellavgrensing dekker de ulike økosystemklassene. Videre viser rapporten konsekven-sene av geometrisk forenkling av Grunnkartet for arealfordelingen av økosystemklassene og foreslår norske navn for disse klassene til bruk i Grunnkartet. Til slutt gir rapporten anbefalinger om tiltak for å forbedre Grunnkartets Årsversjon 2025.
EU-typologien sammenliknet med andre typologier
Rapporten gir en kort beskrivelse av EU-typologiens klasser på nivå 1, samt hvordan disse er representert i Grunnkartet. EU-typologiens klasseinndeling på nivå 1 er sammenliknet med inn-delingene for henholdsvis IUCNs Global Ecosystem Typology (GET) på nivå 2 og 3 (Functional Biomes, Ecosystem Functional Groups), miljøforvaltningens reviderte inndeling av hovedøko-systemer, inndelingen av arealtyper for beregning av arealers bidrag til klimagassregnskap (AR5+), og inndelingen i hovedtypegrupper og hovedtyper i Natur i Norge (NiN) versjon 3.0. Disse ulike typologiene er basert på ulike prinsipper og grad av detaljering av klassene, og det er ikke et én-til-én forhold mellom klassene i EU-typologien og de andre typologiene.
•
EU-typologien er dels en europeisk tilpasning av GET, og det er forholdsvis god over-ensstemmelse mellom GETs overordnete inndeling og EU-typologiens klasser for be-bygd/samferdsel, dyrket mark, skog, våtmark, rennende og stående ferskvann, samt ma-rine økosystemer. For EU-typologiens klasser for grasmark, hei/buskmark, og lite vege-tert mark er det dårligere sammenfall mellom typologiene, ved at flere GET-enheter på overordnet nivå inngår i hver EU-klasse. EU-typologien og GET har plassert kyststrand-typer henholdsvis over og i tidevannssonen, dvs. om disse typene skal regnes som hen-holdsvis terrestriske eller marine.
•
Miljøforvaltningens inndeling av hovedøkosystemer er omtrent på samme nivå som EU-typologiens klasser, med samme definisjoner for bebygd/samferdsel, skog og ferskvann. I motsetning til EU-typologien skiller inndelingen av hovedøkosystemer mellom åpen fastmark i fjellet og i lavlandet. Grasmark er ikke definert som egen klasse av hovedøko-systemer, men inngår i klassen ‘åpent lavland’ og dels ‘fjell’. Ellers er dyrket mark og våtmark definert noe videre for hovedøkosystemene enn i EU-typologien. Kyststrender og marine enheter er ikke endelig definert for miljøforvaltningens hovedøkosystemer.
•
Inndelingen av arealtyper for klimagassregnskap (AR5+) er forholdsvis grov med seks klasser, hvorav ingen marine. Det er forholdsvis godt samsvar mellom EU-typologien og AR5+ for bebygd/samferdselsareal og skog, mens dyrket mark kun omfatter fulldyrket mark i AR5+. Myr og ferskvann er slått sammen i AR5+, mens åpen fastmark er delt i ‘beite’ og ‘annen utmark’. Her omfatter beite i AR5+ både beitet jordbruksmark og ut-marksbeite på arealer med minst 50 % vegetasjonsdekke, noe som dels dekker EU-klassene for grasmark og hei/buskmark, men med høyere krav til vegetasjonsdekke i AR5+ enn i EU-typologien. ‘Annen utmark’ tilsvarer EU-klassen for lite vegetert mark, men inkludere mer areal (med inntil 50 % vegetasjonsdekke).
•
Inndelingen av hovedtyper i NiN 3.0 er mer detaljert enn EU-typologiens nivå 1, slik at EU-klassene oftest omfatter flere NiN-hovedtyper. EU-klassene for bebygd/samferdsel,
dyrket mark, rennende og stående ferskvann, samt kyststrender etc. samsvarer forholds-vis godt med NiNs hovedtypegrupper eller hovedtyper. Skog og våtmark avviker imidler-tid klart mellom de to typologiene, ved at EU-typologien inkluderer tresatt våtmark i skog, mens NiN samler både åpne og tresatte våtmarkstyper i én hovedtypegruppe. For åpen fastmark er det noen NiN-hovedtyper som nokså klart kan knyttes til en av EU-klassene for grasmark, hei/buskmark eller lite vegetert mark, men flere andre hovedtyper har ut-forminger som tilsier at de kan forekomme i to eller flere av disse EU-klassene. EU-typologiens klasser for kystnære marine økosystemer og hav inkluderer dels samme NiN-hovedtyper for grunnere vann, men atskilles ved NiN-typer for henholdsvis tide-vannssonen og dypere havområder. I motsetning til NiN har ikke EU-typologien egne klasser for pelagiske økosystemer.
Innholdet til Grunnkartets økosystemklasser
Grunnkartet er basert på kombinasjon av ulike eksisterende kartdata, med arealer tilpasset ulike klasser i EU-typologien (men EU-klasse 10 for kystvann er foreløpig ikke representert i Grunn-kartet). For å undersøke hva EU-klassene i Grunnkartet faktisk dekker av natur, er data fra ut-valgskartleggingene AR18x18, ANO og Landsskogtakseringen brukt for å beskrive EU-klassenes innhold av henholdsvis vegetasjonstyper, NiN 2.3 hovedtyper og økosystemtyper. Med noen unntak viser disse analysene at enhetene i Grunnkartet i stor grad dekker vegetasjon og naturtyper som forventet.
•
Dataene fra AR18x18 viser at åtte av EU-typologiens klasser har en tydelig og gjenkjen-nelig profil, dominert av vegetasjonsgrupper som harmonerer godt med EU-definisjonen og navnet på økosystemklassen. Dette er EU-klassene 1 bebygd/samferdsel, 2 dyrket mark, dels 3 grasmark, 4 skog, 7 våtmark, 8/9 rennende/stående ferskvann og 12 marine økosystemer. Tre av klassene (5 hei/buskmark, 6 lite vegetert mark, 11 kyststrender, dyner og våtmark) er mer heterogene og i mindre grad preget av én dominerende vege-tasjonsgruppe. Sammensetningen av vegetasjonsgrupper for disse EU-klassene stem-mer likevel forholdsvis godt med hva slags vegetasjonstyper disse klassene forventes å dekke.
•
Data fra ANO viser i hovedtrekk samme mønster som dataene fra AR18x18: De fleste EU-klassene inneholder forholdsvis mange NiN-hovedtyper, men for de fleste EU-klassene er det få hovedtyper som dekker > 5 % av forekomstene. Disse hovedtypene er typiske eller forventet for de respektive EU-klassene. De mest heterogene EU-klassene, med minst fire NIN-hovedtyper over 5 %, er 11 kyststrender, dyner og våtmark, 1 bebygd/ samferdselsareal, 3 grasmark og 6 lite vegetert mark. De akvatiske klassene (8, 9, 12) har ingen NiN-hovedtyper > 5 %, noe som skyldes at ANOs overvåkingsplott ikke dekker disse økosystemene.
•
Sammenliknet med Grunnkartet viser data fra Landsskogtakseringen forholdsvis god overensstemmelse i arealestimater (avvik oftest < 7 %) for de fleste EU-klassene. Noen EU-klasser (1 bebygd/samferdsel, 3 grasmark, 11 kyststrender, dyner og våtmark) har avvik mellom 11 % og 15 %, trolig fordi det er forskjeller mellom Grunnkartet og Lands-skogtakseringen med hensyn til hvordan data samles inn og hvordan disse registre-ringene ‘oversettes’ til EU-klassene. De største forskjellene (hhv. 78 % og 59 %) gjelder EU-klassene 5 hei/buskmark og 6 lite vegetert mark, som imidlertid til sammen dekker nesten samme areal i Landsskogtakseringen og Grunnkartet. Her er det systematiske forskjeller i hvordan de to systemene knytter sine registreringer til disse EU-klassene.
Grunnkartets dekning av terrestriske kystøkosystemer
EU-typologiens klasse for terrestriske kystøkosystemer (11 kyststrender, dyner og våtmark) er implementert i Grunnkartet ved en skjematisk avgrensing av lite vegeterte kystpolygoner (< 500 m fra kystlinja og < 40 m over havet). Hvordan en slik avgrensing representerer EU-typologiens beskrivelse av klasse 11, er undersøkt ved å vurdere forekomst av vegetasjonstyper og NiN-hovedtyper knyttet til de enkelte deløkosystemene av klassen. Generelt synes avgren-singen av klassen i Grunnkartet å dekke økosystembeskrivelsen ganske godt. Det er imidlertid noen forekomster av klasse 5 hei/buskmark (med uspesifisert/skrinn snaumark og grunnforhold grunnlendt) innenfor kystavgrensingen som trolig bør tilordnes klasse 11.
Miljødirektoratets avgrensing av fjellområdene
Miljødirektoratet har utviklet forslag til en avgrensing for fjellområdene basert på en modell der bl.a. utbredelsen av skog inngår. Denne avgrensingen er undersøkt for Grunnkartets økosys-temtyper og vegetasjonstyper registrert i utvalgskartleggingen AR18x18. Arealet innenfor fjellav-grensingen er i hovedsak kartlagt som økosystemklassene 5 hei/buskmark og 6 lite vegetert mark, i tillegg til noe innslag av ferskvann og våtmark. Fordelingen av disse økosystemklassene mellom fjellområder og øvrige deler av landet er omtrent som forventet. Imidlertid forekommer noen frittliggende polygoner innenfor Miljødirektoratets fjellavgrensing i lavereliggende kyststrøk. Dette skyldes trolig en artefakt i den underliggende modellen for fjellavgrensingen, noe som kan korrigeres ved å sette minstekrav for størrelsen til frittliggende polygoner og for høyeste punkt innen polygoner. Etter slik oppretting vil fjellavgrensingen være godt egnet til å skille fjellområ-dene fra åpen mark i lavereliggende strøk.
Arealkonsekvenser av geometrisk forenkling
Grunnkartet er et vektorkart der økosystemklassene er identifisert og avgrenset ved kombinasjon av kartdata fra flere kilder. Polygongrensene i disse datasettene er ikke fullt harmonisert. I etab-leringen av Grunnkartet førte dette til forekomst av et stort antall svært små polygoner som gjorde kartet vanskelig å bruke. I videreutviklingen av Grunnkartet er småpolygoner kombinert med sine større nabopolygoner etter en regelstyrt automatisk prosess. Konsekvensen av denne generali-seringen er undersøkt ved å sammenlikne arealfordelingen for økosystemklassene før og etter generalisering av Testversjon 2 av Grunnkartet. Generaliseringen hadde generelt liten effekt på arealfordelingen mellom økosystemklassene. Størst endring var det for EU-klassene 5 hei/busk-mark, 6 lite vegetert mark og 11 kyststrender, dyner og våtmark. Endringer for små polygoner med uspesifisert snaumark ført til en liten arealøkning for klasse 5 og en tilsvarende reduksjon for klasse 6.
Forslag til navn på EU-klassene i Grunnkartet
Klassene i EU-typologien er gitt engelske navn og beskrivelser. I Grunnkartet er det ønskelig at hver klasse gis et norsk navn som er tematisk dekkende og egnet i figurforklaringer. Med ut-gangspunkt i EU-typologiens klassebeskrivelser og det underliggende datagrunnlaget for Grunn-kartet er det foreslått anbefalte og i noen tilfeller alternative norske betegnelser på EU-klassene på nivå 1.
Muligheter for avgrensing og inndeling av marine kystøkosystemer
I Grunnkartet er det foreløpig ikke funnet kartgrunnlag for å avgrense EU-typologiens kystnære marine klasse 10 fra klasse 12 for øvrige marine økosystemer. Mulig kartgrunnlag for å skille ut klasse 10 er drøftet i rapporten, dels knyttet til fastsetting av kystlinjen for avgrensing mot ter-restriske kystøkosystemer i klasse 11 og dels for å skille de enkelte underenhetene av klasse 10. En rekke relevante kartgrunnlag finnes, men de er i utgangpunktet ikke tilstrekkelige for å avgrense klasse 10 på en konsistent måte. Det skyldes dels at underenhetene for klasse 10 (kystlaguner, bukter, estuarier og tidevannssonen) ikke er definert tilstrekkelig klart.
•
Kystlaguner kan beskrives gjennom topografi/form, vanntilførsel og saltinnhold, men ek-sisterende kartgrunnlag må kombineres og vurderes mot hverandre for å identifisere slike økosystemer konsistent.
•
Bukter har en delvis beskyttelse fra landområder mot åpen sjø, men bedre vannutveks-ling enn kystlaguner. Bukter er vanskelige å definere konsistent, og EU-typologiens de-finisjon er lite spesifikk for bukter i klasse 10 sammenliknet med mer eksponerte bukter i klasse 12.
•
Estuarier er elvemunninger med brakkvann og tidevannspåvirkning og inngår ofte i elve-deltaer. I praksis kan estuarier avgrenses mot elveløp/land ved kystlinjen, men avgren-sing mot åpen sjø er mer uklar og kan eventuelt knyttes til oseanografiske data eller en mer skjematisk buffersone.
•
Tidevannssonen er enklere å definere, som sonen mellom gjennomsnittlig lavvann og høyvann, uavhengig av helning eller bunnsubstrat. Flere datasett kan være aktuelle her, spesielt det detaljerte datasettet for tørrfall.
•
Fjorder var opprinnelig en underenhet i EU-typologiens klasse 10, men ble senere flyttet til klasse 12. Det er flere ulike definisjoner og beskrivelser av fjorder, på landskapsnivå, som landformer og som økosystemer. Ingen av dem gir klarhet i hvordan fjorder skal defineres som en økosystemklasse og avgrenses fra øvrige kystnære marine klasser.
Det er flere problemstillinger knyttet til avgrensingen av klasse 10 og de underliggende enhetene. Kystkonturen for avgrensing mot land er ikke entydig ved at FKB–Vann og Sjødata ikke sam-svarer helt, og ingen av dem gir perfekt avgrensing mellom marine og terrestriske økosystemer. Det er også konseptuelt overlapp mellom flere av underenhetene, både innen og mellom klasse 10 og 12. Her må det etableres en prioriteringsrekkefølge mellom potensielt overlappende øko-systemklasser. Det er behov for videre drøfting av de ulike problemstillingene knyttet til avgren-sing av klasse 10 og de underliggende enhetene i klasse 10 og 12.
Anbefalinger
Økosysteminndelingen i Grunnkartet er basert på kombinasjoner av ulike eksisterende kartdata og tilpasset EU-typologiens klasser på nivå 1 så langt som mulig. Noen av økosystemklassene i Testversjon 2 av Grunnkartet har imidlertid større eller mindre avvik fra beskrivelsene av klas-sene i EU-typologien. Vi foreslår følgende tiltak for å redusere noen av disse avvikene og gjen-nomføre andre tilpasninger i videreutviklingen av Grunnkartet for Årsversjon 2025:
•
Forekomster av klasse 5 hei/buskmark som i sin helhet ligger innenfor arealet som er kartlagt i FKB-Grønnstruktur, flyttes over til økosystemklasse 1 bebygd areal etc.
•
Overflatedyrket mark i AR5 flyttes over fra klasse 2 dyrket mark til klasse 3 grasmark.
•
Klasse 10 kystnære marine økosystemer anbefales skilt fra klasse 12 øvrige marine øko-systemer så langt eksisterende data tillater det. Tidevannssonen kan avgrenses ved tørr-fall beregnet fra Sjøkart-dybdedata. Større estuarier kan skilles ut ved bruk av eksiste-rende datasettet Naturtyper – Elvedelta.
•
Kystlinjen i FKB-Vann holdes fast, og klasse 10 skilles bare ut fra eksisterende klasse 12 basert på datagrunnlaget som foreligger.
•
Forekomster av klasse 5 hei/buskmark innenfor kystsonen flyttes til klasse 11 kyststren-der etc. hvis arealet oppfyller kriteriene: (1) er uspesifisert eller skrint i henhold til klassi-fikasjonen av snaumark, (2) grunnforhold (i AR5) er grunnlendt, og (3) polygonen grenser til klasse 12 eller annen polygon klassifisert som klasse 11.
•
Kartografisk generalisering med fjerning av små polygoner videreføres.
•
Miljødirektoratets prototype for fjellavgrensing bør justeres ved (1) å ta i bruk ‘felles tre-maske’ som basis for avgrensing av skog, (2) fjerne små, frittliggende ‘fjellpolygoner’, og (3) fjerne frittliggende polygoner der største høyde over havet er under en gitt terskel-verdi. Avgrensingen mot hav bør også samordnes, enten med kystkonturen i FKB-Vann eller en valgt høydekontur.
Reduksjon av en del andre av Grunnkartets avvik fra EU-typologiens beskrivelser vil kreve et mer omfattende utviklingsarbeid eller tilgang på nye data.publishedVersio