Научная статья на тему 'Результаты моделирования учета тетеревиных птиц'

Результаты моделирования учета тетеревиных птиц Текст научной статьи по специальности «Биологические науки»

CC BY
248
31
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
УЧЕТ ЧИСЛЕННОСТИ / ТЕТЕРЕВИНЫЕ ПТИЦЫ / МАРШРУТ / МОДЕЛИРОВАНИЕ / ACCOUNTING / GROUSE / ROUT / MODELING

Аннотация научной статьи по биологическим наукам, автор научной работы — Козлов Владимир Михайлович, Халтурин Степан Владимирович

С помощью компьютерного моделирования изучали особенности экстраполяции, выявляли ошибки и искажения данных учёта численности тетеревиных птиц на трансектах (маршрутах), определяли необходимую длину маршрутов. Актуальность исследований заключается в том, что другим методом установить точность учетов птиц на трансектах невозможно, так как в природе нельзя определить истинное число птиц на конкретной территории, а данная методика широко применяется в охотничьем хозяйстве и научных исследованиях. Моделировался учет на территории 60 тыс га Длина маршрутов составляла 200 км, ширина полосы учета 100 м Точки, имитирующие птиц на территории, произвольно перемещались после каждого цикла расчета плотности населения и экстраполяции данных. Имитировалось десятикратное прохождение маршрутов в каждом из трех вариантов распределения точек на площади, что соответствует разному качеству условий обитания птиц в природе. Показаны недостатки методики, требующие больших трудозатрат для получения приемлемой точности учета. Необходимая для практики точность учета достигается при длине маршрутов 3-5 км на 1000 га площади угодий и зависит от плотности населения птиц. Требуется многократное прохождение маршрутов. При большой плотности допустима меньшая длина маршрутов. Маршруты целесообразно закладывать по всей площади угодий, а не только в свойственных виду местообитаниях, и результат экстраполировать на всю площадь. Это повышает точность учета и позволяет одновременно учитывать рябчика, тетерева и глухаря, хотя их местообитания не всегда совпадают. Практикуемая в хозяйствах длина маршрутов в несколько десятков километров не позволяет судить даже о тенденции изменения численности из-за больших ошибок. Данные выводы применимы и к учету тетеревиных во время зимнего маршрутного учета.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по биологическим наукам , автор научной работы — Козлов Владимир Михайлович, Халтурин Степан Владимирович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Results of simulation of grouses’ accounting

With the help of computer simulation it was studied the peculiarities of extrapolation, identify the error and distortion data based on the number of grouses on the transect (routes), determined the needed length of the routes. The importance of the study lies in the fact that it is impossible to establish the accuracy of counts of birds in transects by another method since in nature it is impossible to determine the true number of birds in a particular area; but this technique is widely used in hunting and scientific research. Records are simulated in the territory of 60 000 hectares. The length of the routes here was 200 km; the bandwidth accounting is 100 m. Т1ю point of birds imitating on-site moved randomly after each calculation cycle of calculation of population density and extrapolation of data. Tenfold passes of routes in each of the three variants of points distribution in the square are simulated that corresponds to different quality of living environment of birds in nature. The limitations of the technique, which requires more work to get a reasonable accuracy, are shown. Accuracy of the registration necessary for practice is achieved when the length of the routes is of 3-5 km per 1000 hectares of land and depends on the density of bird population. Multiple passages of routes are needed. At high density, the smaller length of routes is allowable. It is expedient to lay routes over the entire area of land but not only in the peculiar species habitats; and the result must be extrapolated to entire area. This increases the accuracy of the account and allows taking into account the grouse, capercaillie and grouse simultaneously although their habitats are not always the same. The route length of a few tens of kilometers practiced in the farms does not allow to judge about even the trends of changes in the number because of larger errors. These conclusions are applicable to the accounting of grouse during the winter route accounting.

Текст научной работы на тему «Результаты моделирования учета тетеревиных птиц»

ОХОТОВЕДЕНИЕ

УДК 639.125

Моделирование учета тетеревиных птиц

Козлов Владимир Михайлович, доктор биол. наук, профессор,

Халтурин Степан Владимирович, аспирант

ФГБОУ ВО «Вятская государственная сельскохозяйственная академия», г. Киров, Россия

E-mail: kafoh@vgsha.info

С помощью компьютерного моделирования изучали особенности экстраполяции, выявляли ошибки и искажения данных учёта численности тетеревиных птиц на трансектах (маршрутах), определяли необходимую длину маршрутов. Актуальность исследований заключается в том, что другим методом установить точность учетов птиц на трансектах невозможно, так как в природе нельзя определить истинное число птиц на конкретной территории, а данная методика широко применяется в охотничьем хозяйстве и научных исследованиях. Моделировался учет на территории 60 тыс га Длина маршрутов составляла 200 км, ширина полосы учета - 100 м Точки, имитирующие птиц на территории, произвольно перемещались после каждого цикла расчета плотности населения и экстраполяции данных Имитировалось десятикратное прохождение маршрутов в каждом из трех вариантов распределения точек на площади, что соответствует разному качеству условий обитания птиц в природе. Показаны недостатки методики, требующие больших трудозатрат для получения приемлемой точности учета. Необходимая для практики точность учета достигается при длине маршрутов 3-5 км на 1000 га площади угодий и зависит от плотности населения птиц. Требуется многократное прохождение маршрутов. При большой плотности допустима меньшая длина маршрутов. Маршруты целесообразно закладывать по всей площади угодий, а не только в свойственных виду местообитаниях, и результат экстраполировать на всю площадь. Это повышает точность учета и позволяет одновременно учитывать рябчика, тетерева и глухаря, хотя их местообитания не всегда совпадают. Практикуемая в хозяйствах длина маршрутов в несколько десятков километров не позволяет судить даже о тенденции изменения численности из-за больших ошибок Данные выводы применимы и к учету тетеревиных во время зимнего маршрутного учета.

Ключевые слова: учет численности, тетеревиные птицы, маршрут, моделирование

В настоящее время в охотничьих хозяйствах учитывают боровую дичь методом «на трансектах» с постоянной или переменной шириной полосы учёта [1, 2]. При этом допускается, что некоторый процент птиц (до 50%) затаивается в полосе учета [3, 4], но какой это процент и какова точность учета на трансектах в полевых условиях определить невозможно. Неясно также, надо ли учитывать особенности распределения птиц по типам местообитаний при экстраполяции данных учёта. В процессе охотустройства все местообитания делятся на 5 классов бонитета со-своей плотностью населения. Возникает вопрос: можно ли использовать бонитировку для повышения точности учёта тетеревиных птиц?

Из трёх представителей боровой дичи (рябчик, тетерев, глухарь) тетерев занимает особое место. Как отмечает А. Сивков [5], максимальный разлёт тетеревов от тока отмечен в июле - 4700 м. В это время тетерева находились в берёзовых молодняках на старой гари, перемещаясь постепенно на опушку ельников-черничников. В среднем же дистанция разлёта отмечалась в пределах от 1000 до 2000 м от тока. Таким образом, можно сказать, что тетерева обитают в основном по опушкам, не удаляясь от мест токования. Если для расчёта брать определённое

охотничье хозяйство, то площадь свойственных местообитаний для тетерева может составлять не более 20%, а то и меньше. Возникает вопрос - можно ли учитывать тетерева вместе с рябчиком и глухарем, или надо закладывать специальные маршруты в местах его обитания - по полям, лугам, болотам. Что касается рябчика и глухаря, то они также распространены неравномерно по лесопокрытой площади. Выяснить точность учета, особенности экстраполяции данных и другие элементы учета можно только с помощью компьтерного моделирования учета, когда истинное число птиц точно известно.

Цель исследований - с помощью компьютерного моделирования изучить особенности экстраполяции, выявить ошибки и искажения данных учёта численности тетеревиных птиц на трансектах (маршрутах), определить необходимую длину маршрутов для повышения точности учета.

Материал и методы. Моделирование учета проводилось в форме детерминистской имитационной модели в среде MS Ехе1.

Модель предусматривала размещение точек, имитирующих птиц, на площади размером 20х30 км. Местоположение точек можно произвольно менять после каждой обработки данных.

Всего было изучено 3 варианта распределения птиц по территории, свойственная площадь составляла 20, 50 и 80% от всей площади. На не свойственной площади точки, имитирующие птиц, отсутствовали. В трёх вариантах заложены 10 маршрутов длиной 20 км. Ширина полосы учёта равнялась 100 м [3, 6]. Таким образом, площадь полосы учёта равнялась 2 тыс. га. На 1000 га площади участка приходилось 3,3 км маршрута.

Для большей достоверности результатов и выведения средних показателей в каждом опыте число обработок маршрутов повторялось 10 раз. При этом перед каждой пробой распределение условных птиц по территории менялось в произвольном порядке, а маршруты оставались постоянными, т.е. в модели исклю-

чались неполный учет птиц в полосе учета и неточности расчета ширины этой полосы, которые снижают точность реального учета.

Площадь модельной территории составила 60 тыс. га. Плотность птиц в не свойственных местообитаниях - 0, а в свойственных - 20 особей на 1000 га (табл. 1). Последний показатель равен средней плотности глухарей по литературным и нашим данным [6, 7, 8]. Общее число особей в опыте зависело от площади свойственных местообитаний. Математическая модель учёта предусматривает случайное размещение птиц в пределах свойственной территории. На заданной территории закладывались учётные маршруты с постоянной полосой учёта.

Таблица 1

Моделируемые варианты распределения тетеревиных птиц по территории

Показатель № 1 № 2 № 3

Длина, км 30

Ширина, км 20

Процент свойственных местообитаний 20 50 80

Общая площадь территории, тыс. га 60

Площадь свойственных местообитаний, тыс. га 12 30 48

Плотность птиц на 1000 га свойственных местообитаний, особь 20

Заданное число птиц на площади, особь 240 600 960

В каждом варианте определялась численность особей в свойственных местообитаниях и общая численность птиц на всей площади по

формуле:

У

Ч = — • П, Л

где Ч - численность птиц, особь, У - учтено птиц в полосе учета, особь, Л - площадь ленты учета, тыс. га, П - площадь экстраполяции, тыс. га.

Результаты и их обсуждение. Модель имитировала десятикратное прохождение маршрутов, что позволило выявить многие нюансы реальных учетов численности боровой дичи. На рисунке 1 показаны размеры, конфигурация площади учета и вариант расположения птиц и маршрутов на ней.

Однократное «прохождение» маршрутов показало, что учитывать птиц можно и только в свойственных местообитаниях, и на всей площади угодий (табл. 2). В обоих случаях разница между истинным числом птиц и учтенным составляет 30 особей (12,5%). В случае учета в свойственных местообитаниях получилось завышение данных, а в случае учета на всей территории - экстраполяция привела к занижению результатов.

Результаты 10-кратного «прохождения»

маршрутов во всех трех вариантах распределения птиц по территории представлены в таблице 3. В каждом варианте экстраполяция производилась как на всю площадь территории, так и на площадь только свойственных местообитаний, где распределялись особи. При этом в первом случае плотность населения рассчитывалась как средняя по всем местообитаниям, включая и не свойственные, а во втором - только для свойственных местообитаний.

Из данных таблицы 3 видно, что оба способа экстраполяции в среднем выдают завышенные значения по сравнению с фактической численностью. Однако экстраполяция на всю площадь территории даёт более точные результаты. В первом варианте распределения птиц ошибка численности составила соответственно 10 и 19%, во втором - 2,0 и 3,5%, в третьем - 6,0 и 8,4%. Следовательно, увеличение процента свойственных местообитаний также увеличивает точность учёта, что прямо связано с числом учтенных птиц в полосе учета. Данные таблицы 3 заставляют задуматься об оптимальной длине учетных маршрутов. Каждый результат основан на 200 км маршрутов. Для 60 тыс. га угодий это значительная величина.

Распределение особей по опыту N° 2

Рис. 1. Вариант расположения птиц и маршрутов на площади учета

О 1 2 3 4 5 в 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 20 27 28 29 30

Таблица 2

Пример расчёта численности по варианту № 1 (240 птиц)

Показатель учета Значение

Площадь ленты маршрутов всего, тыс. га 2,0

В том числе: - по свойственным местообитаниям 0,4

- по не свойственным местообитаниям 1,6

Средняя плотность на всей территории, особей на 1000 га 3,5

Плотность в свойственных местообитаниях, особей на 1000 га 22,5

Заданная численность, особь 240

Экстраполяция данных:

- численность на всей территории, особь 210

- численность в свойственных местообитаниях, особь 270

Результаты редко бывают удовлетворительными по причине случайности. Отклонения от истинного значения колеблются от 0 до 37%. Для получения ошибки численности в пределах 10%необходимоувеличиватьдлинумаршрутовв 10 раз - до 33 км на 1000 га, что совершенно нереально для охотничьего хозяйства. Поэтому придется допустить ошибку около 25% при длине маршрутов около 5 км на 1000 га. Однако это касается, в первую очередь, глухаря, плотность населения которого взята за основу расчетов в модели. Плотность населения рябчика в 4-5 раз выше, а полоса учета в 2 раза меньше, поэтому для учета рябчика с той же точностью (25%) достаточно 2,5 км на 1000 га площади местообитаний. Плотность населения тетерева сильно отличается в различных местах обитания, но в среднем выше, чем у глухаря.

Теоретически метод учета тетеревиных на трансектах дает удовлетворительные результаты, но требует достаточно больших трудозатрат. На рисунке 2 наглядно видно, что экстраполяция данных учёта на всю площадь местообитаний (столбцы 1, 3, 5) является более точной, чем

учет только на свойственной виду площади. Поэтому при экстраполяции не следует исключать не свойственные местообитания, если по ним проходит маршрут. Экстраполяция данных учёта только на площадь свойственных местообитаний даёт завышенную численность, хотя в расчёт бралась плотность населения только в свойственных местообитаниях. Следует также иметь ввиду, что единичный проход маршрутов (табл. 3) может дать сильно искажённый результат как в сторону уменьшения, так и в сторону увеличения численности. Следовательно, длина маршрутов также должна быть более значительной, чем 3,3 км на 1000 га. В нашем случае хороший результат получен при 10-кратном прохождении 10 маршрутов по 20 км каждый. Но такой ежегодный объем учетных работ для охотничьих хозяйств непосилен. Фактически хозяйства ограничиваются десятками километров маршрутов. Не помогает и привязка учета тетеревиных к зимнему маршрутному учету. Он дает еще менее надежные результаты [9], хотя основан на тех же принципах, так как значительная часть птиц во время учета находится в снежных лунках и не

обнаруживается учетчиком. Выход может быть в том, что более точный учет делается только 1 раз в 10 лет для целей охотустройства. На его основе надо рассчитывать пропускную способность

угодий, чем создается единая система учета и использования ресурсов боровой дичи, которая позволяет по количеству добытых особей легко и точно определять их численность [10].

Таблица 3

Результаты моделирования учета численности птиц при 10-кратном прохождении маршрутов, особь

Вариант экстраполяции

№ маршрута №1 (240 особей) №2 (600 особей) №3 (960 особей)

все местообитания свойственные местообитания все местообитания свойственные местообитания все местообитания свойственные местообитания

среднее отклонение среднее отклонение среднее отклонение среднее отклонение среднее отклонение среднее отклонение

1 210 -30 270 30 750 150 360 -240 750 -210 840 -120

2 150 -90 150 -90 570 -30 750 150 990 30 1050 90

3 270 30 240 0 630 30 630 30 1050 90 1080 120

4 420 180 270 30 570 -30 570 -30 1230 270 960 0

5 300 60 330 90 510 -90 720 120 1050 90 1020 60

6 210 -30 240 0 630 30 600 0 750 -210 870 -90

7 180 -60 390 150 600 0 690 90 840 -120 1230 270

8 330 90 330 90 630 30 720 120 990 30 1290 330

9 270 30 150 -90 660 60 480 -120 900 -60 1110 150

10 300 60 390 150 570 -30 690 90 1110 150 960 0

Среднее 264 24 276 36 612 12 621 21 966 60 1041 81

Рис. 2. Гистограмма средних значений численности в сравнении с фактической:

40, 600, 960 - фактическая численность, особь; , 3, 5 - результаты экстраполяции на всю

площадь территории; , 4, 6 - результаты экстраполяции

на площадь свойственных местообитаний

№1 №2 №3 Варианты

Особый интерес представляет собой анализ динамики численности тетеревиных по результатам маршрутных учетов. Оказывается, он сильно осложнен невысокой точностью таких учетов. По-

следовательное графическое изображение результатов однократных учетов показывает некоторую существенную динамику численности птиц, хотя фактически она оставалась стабильной (рис. 3).

Рис. 3. Отклонение численности тетеревиных на основе однократных учетов при численности 660 птиц (ряд 1 - 80% свойственных местообитаний, ряд 2 - 50% свойственных местообитаний)

Выводы. 1. Однократные учеты численности тетеревиных птиц дают большие погрешности, даже при длине маршрутов 3,3 км на 1000 га. Удовлетворительные результаты учета (точность 10%) получены при 10-кратном прохождении этих маршрутов. 2. Метод учета на трансектах позволяет одновременно учитывать рябчика, тетерева и глухаря, прокладывая маршруты и в местах, где какой-либо вид не встречается. 3. Экстраполяция данных учета на всю площадь, охваченную маршрутами, дает более точный результат, чем экстраполяция только на свойственную виду площадь. 4. Точность учета прямо пропорциональна плотности населения птиц и числу учтенных особей. 5. Проводимые в хозяйствах учеты искажают численность птиц и часто не позволяют судить даже о динамике численности из-за небольшого объема проводимых учетов.

Список литературы

1. Myrberget Svein. Field tests of line transect census methods for grouse // Norw. J. Zool. 1976. № 4 (24). Р. 278-283.

2. Киселев Ю.К. Особенности маршрутного

учета тетеревиных // Охота и охотничье хозяйство. 1977. № 12. С. 25-26.

3. Борщевский В.Г. Популяционная биология глухаря, принципы структурной организации. М.: Изд-во ЦННИЛ Главохоты, 1993. 268 с.

4. Алексеев В.Н. Опыт оценки осенней численности тетеревиных птиц в Южноуральском заповеднике // Современные проблемы природопользования, охотоведения и звероводства. 2012. Вып. 1. С. 207-208.

5. Сивков А. Тетерева с передатчиками // Охота и охотничье хозяйство. 2007. № 5. С. 10-11.

6. Козлов В.М. Влияние рубок леса на среду обитания и популяции охотничьих животных. Киров, 2010. 150 с.

7. Романов А.Н. Некоторые черты экологии глухаря в связи с вырубками в северной тайге // Труды Коми филиала АН СССР. Вып. 9. Сыктывкар, 1960. С. 11-16.

8. Романов А.Н. Обыкновенный глухарь. М.: Нука, 1979. 138 с.

9. Козлов В.М., Халтурин С.В. Влияние погодных условий выводкового периода и хищников на численность тетеревиных птиц (Tetraonidae) // Вестник охотоведения. 2016. Т.13. №2. С. 95-100.

10. Козлов В.М. Пропускная способность охотуго-дий как метод регулирования добычи дичи охотниками // Вестник охотоведения. 2014. Т. 11. №1. С. 56-59.

Results of simulation of grouses' accounting

Kozlov V^., DSc in biology, professor, Khalturin S.V., postgraduate Vyatka state agricultural Academy, Kirov, Russia

With the help of computer simulation it was studied the peculiarities of extrapolation, identify the error and distortion data based on the number of grouses on the transect (routes), determined the needed length of the routes. The importance of the study lies in the fact that it is impossible to establish the accuracy of counts of birds in transects by another method since in nature it is impossible to determine the true number of birds in a particular area; but this technique is widely used in hunting and scientific research. Records are simulated in the territory of 60 000 hectares. The length of the routes here was 200 km; the bandwidth accounting is 100 m. The point of birds imitating on-site moved randomly after each calculation cycle of calculation of population density and extrapolation of data. Tenfold passes of routes in each of the three variants of points distribution in the square are simulated that corresponds to different quality of living environment of birds in nature. The limitations of the technique, which requires more work to get a reasonable accuracy, are shown. Accuracy of the registration necessary for practice is achieved when the length of the routes is of 3-5 km per 1000 hectares of land and depends on the density of bird population. Multiple passages of routes are needed. At high density, the smaller length of routes is allowable. It is expedient to lay routes over the entire area of land but not only in the peculiar species habitats; and the result must be extrapolated to entire area. This increases the accuracy of the account and allows taking into account the grouse, capercaillie and grouse simultaneously although their habitats are not always the same. The route length of a few tens of kilometers practiced in the farms does not allow to judge about even the trends of changes in the number because of larger errors. These conclusions are applicable to the accounting of grouse during the winter route accounting.

Ключевые слова: accounting, grouse, rout, modeling References

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

1. Myrberget S. Field tests of line transect census methods for grouse. Norw. J. Zool. 1976. no. 4 (24). pp. 278-283.

2. Kiselev Yu.K. Osobennosti marshrutnogo ucheta teterevinykh. [Peculiarities of route accounting of grouse]. Ok-hota i okhotnich'e khozyaystvo. 1977. no. 12. pp. 25-26.

3. Borshchevskiy V.G. Populyatsionnaya biologiya glukharya, printsipy strukturnoy organizatsii. [Population biology of capercaillie; principles of the structural organization]. Moscow: izd. TsNNIL Glavokhoty, 1993. 268 p.

4. Alekseev V.N. Opyt otsenki osenney chislennosti teterevinykh ptits v Yuzhnoural 'skom zapovednike. [Experience of evaluation of fall number of tetraonid birds in the South Ural reserve]. Sovremennye problemy prirodopol'zovaniya, okhotovedeniya i zverovodstva. 2012. Iss. 1. pp. 207-208.

5. Sivkov A. Tetereva speredatchikami. [Grouse with transmitters]. Okhota i okhotnich 'e khozyaystvo. 2007. no. 5. pp. 10-11.

6. Kozlov V.M. Vliyanie rubok lesa na sredu obitaniya i populyatsii okhotnich'ikh zhivotnykh. [Effect of logging on

habitat and populations of game animals]. Kirov, 2010. 150 p.

7. Romanov A.N. Nekotorye cherty ekologii glukharya v svyazi s vyrubkami v severnoy tayge. [Some features of the capercaillie ecology in connection with logging in the Northern taiga]. Trudy Komi filiala AN SSSR. Iss. 9. Syktyvkar, 1960. pp. 11-16.

8. Romanov A.N. Obyknovennyy glukhar'. [The capercaillie]. Moscow: Nuka, 1979. 138 p.

9. Kozlov V.M., Khalturin S.V. Vliyanie pogodnykh usloviy vyvodkovogo perioda i khishchnikov na chislennost' teterevinykh ptits (Tetraonidae). [Influence of weather conditions of brood period and predators on the abundance of grouses (Tetraonidae)]. Vestnik okhotovedeniya. 2016. Vol. 13. no. 2. pp. 95-100.

10. Kozlov V.M. Propusknaya sposobnost' okhotu-godiy kak metod regulirovaniya dobychi dichi okhotnikami. [The Bandwidth of hunting grounds as a method of regulation of hunting wild fowl with hunters]. Vestnik okhotovedeniya. 2014. Vol. 11. no.1. pp. 56-59.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.