Human-Wildlife. Conflicts * mezőgazd. A mezőgazdas. A vadvilág fogalma, jelentése. Hazai eltérések. Ember-Vad konfliktusok

Átírás

1 Human-Wildlife Conflicts * A mezőgazdas gazdasági gi vadkár Bleier Norbert 21 SZIE VMI A vadvilág fogalma, jelentése Vad: azok az állatok, amelyek viselkedését és mozgását az ember nem kontrollálja* (kivéve: gerinctelenek, halak) Vadvilág: szabadon élő gerincesek, a halak kivételével* Game: a vadászott gerinces fajok (kivéve: halak)** Hazai eltérések Vadvilág kifejezés nem elterjedt Helyette a vad, mint gyűjtőnév ismert Jelentése (LV/1996 trv.): vadászhat szható állatfajok=vad *Conover (22): Resolving Human-Wildlife Conflicts **Csányi (2): Vadbiológia és vadgazdálkodás Human-Wildlife Conflicts * Az ember biztonságát fenyegető események medve, alligátor, kígyó, stb. Zoonózisok Baktériumok, vírusok, gombák. Gazdasági károk Vad vs. autó; madár vs. repülő; háztartásoknak-, erdőgazdálkodásnak-, mezőgazdálkodásnak okozott károk; Környezeti károk és egzotikus fajok AA fajok(pl. fehérfarkú szarvas); Human-Wildlife Conflicts * vad-aut autó ütközés háztartásoknak okozott károkk erdőgazd gazdálkodásnak okozott károkk madár- repülőgép Ember-Vad konfliktusok egyebek mezőgazd gazdálkodásnak okozott károkk *Conover (22): Resolving Human-Wildlife Conflicts *Conover (22): Resolving Human-Wildlife Conflicts A mezőgazdas gazdasági gi vadkár r hazánkban az elmúlt lt 4 évben Az elmúlt lt 14 év v kicsit máskm sképpen Ezer Forint A mezőgazdasági vadkár Magyarországon között folyó értéken Év Ezer Ft A mezőgazdasági vadkár folyóértéken és inflációval korrigálva nominál érték Év inflációval korrigált érték

2 Hogyan vélekedtek v a témáról t l a XX. században zadban Magyarországon gon Hogyan vélekedtek v a témáról t l a XX. században zadban Magyarországon gon Nikolits, 194; Róth, 1943 Koller, 1971; Mátrai és Járási, 1986 Páll, 1991 Buzgó, 23 A gímszarvas g túlszaporodt lszaporodása sa a legfőbb probléma! Bencze, 1969 Rácz,1972 Berdár & Mátrai, 1978 Csányi, 23; Bleier & Szemethy, 23 Több befolyásol soló tényező van. A vadsűrűség g a legfontosabb? Ezt ki kell deríteni! Országos probléma? Nem országos probléma Mezőgazdasági kár (Ezer Ft) Baranya Bács-Kiskun Békés Borsod-Abaúj-Zemplén Csongrád Fejér Hajdú-Bihar Heves Komárom-Esztergom Nógrád Pest Somogy Szabolcs-Szatmár-Bereg Jász-Nagykun-Szolnok Tolna Vas Veszprém Zala eft/1ha mg. terület Mi a helyzet a vaddisznóval? val? És s a szarvassal? A vaddisznó terítéksűrűsége és a mezőgazdasági kár kapcsolata 1997 és 28 között megyei adatok alapján A gímszarvas terítéksűrűsége és a mezőgazdasági kár kapcsolata 1997 és 28 között megyei adatok alapján Mezőgazdasági vadkár (eft/1ha) R 2 =,6386 P<,1,, 1, 1, 2, 2, 3, Mezőgazdasági vadkár (eft/1ha) R 2 =,7484 P<,1, 2, 4, 6, 8, 1, 12, 14, 16, 2

3 Mezőgazdasági kár (eft/1 ha) És s az őzzel? Az őz terítéksűrűsége és a mezőgazdasági kár kapcsolata 1997 és 28 között megyei adatok alapján , 2, 4, 6, 8, 1, 12, 14, 16, 18, 2, Következtetés Mivel a gímszarvas és a vaddisznó terítéksűrűsége jól jellemzi az adott térség gím- és vaddisznóállományának sűrűségét, így e két vadfaj esetében van kapcsolat az állománysűrűség és a mezőgazdasági vadkár között! Az őz gyakorlatilag nem játszik szerepet. Más s tényezt nyezők k is vannak? Felvásárlási árak Élőhelyszerkezet (mg. területek elérhetősége) Növénykínálat (egyes kultúrnövények vetésterületének nagysága) Kárérzékenység (a növény mennyire tűri a károsítást) Példa a felvásárl rlási ár r hatására * 22-ben 1ha kukoricában 1% kár,, t/ha átlagtermés, 27Ft/t felvásárlási ár,x1x27= Ft 23-ban 1ha kukoricában 1% kár,, t/ha átlagtermés, 292Ft/t felvásárlási ár,x1x292=1.66. Ft 41%-al nőtt a kárérték! Miért? *Bleier és mtsai. (26): Mezőgazdasági vadkár, hiányzó adatok bizonytalan összefüggések. Nimród 94. évf. 7. sz o Terepi vizsgálatok céljac A kár tér- és időbeli alakulásának feltérképezése A károsító fajok meghatározása Kárformák leírása Az egyes fajok jelentőségének tisztázása Gímszarvas vs. Vaddisznó Esetleg más fajok? Terepi vizsgálatok helyszínei Somogy megyében (Segesd, Böhönye) Bács-Kiskunban (Sükösd) Jász-Nagykun-Szolnok megyében (Tiszapüspöki) Szlovéniában Jelenleg Baranyában és Gödöllő környékén 3

4 Terepi vizsgálatok módszerem Kukorica (miért?) 2 vagy 3 soronként, 1 vagy 2 lépésenként mintapont (1m-es szakasz) Adatrögzítés GPS Terepi vizsgálatok módszere m II. Értékelés Károsítási arány felvételezési időszakonként Károsítási arány a tábla szegélyében és a belső részén A károsított pontok térbeli mintázata A vadfajra utaló jelek és a keletkezett kár kapcsolata A kár k r időbeli (Segesd) A kár k r időbeli (Sükösd) A károsított mintapontok aránya (%) es tábla, máj. A károsítás mértéke a segesdi 2-es tábla, máj. 1-es 2-es 3-as 1-es 2-es 3-as 1-es 2-es 3-as tábla, tábla, tábla, tábla, tábla, tábla, tábla, tábla, tábla, júl. júl. júl. aug. aug. aug. nov. nov. okt. Felvételezési időpontok szegély táblabelső A károsított mintapontok aránya (%) A károsítás mértéke a sökösdi május június augusztus szeptember Felvételezési időpontok táblaszegély táblabelső A kár k r időbeli (Böhönye) A károsítás mértéke a böhönyei rformák k májusbanm A kárformák %-os megoszlása a májusban vizsgált 4 3 Károsítási arány (%) taposás A károkozás megoszlása a vadfajok között májusban 7% Május túrás taposás túrás május június július augusztus október Vizsgálat időpontjai szegély táblabelső 7% Ismeretlen károkozó Vaddisznó 4

5 rformák k júniusbanj rformák k júliusbanj A kárformák %-os megoszlása a júniusban vizsgált A kárformák %-os megoszlása a júliusban vizsgált 6% 26% 12% 8% 1% 1% 6% 7% növényrágás túrás taposás rágás húzás csőrágás taposás rágás húzás törés csőrágás csőlopás A károkozás megoszlása a vadfajok között júniusban húzás A károkozás megoszlása a vadfajok között júliusban csőlop lopás 26% 2% 71% 9% rformák k augusztusban rformák k októberben A kárformák %-os megoszlása az augusztusban vizsgált 2% 19% A kárformák %-os megoszlása az októberben vizsgált 7% 11% 37% 29% 11% 2% törés 2% taposás csőrágás régi csőrágás húzás törés növényrágás régi növényrágás csőlopás 8% régi csőrágás 37% taposás csőrágás régi csőrágás húzás törés régi növényrágás csőlopás A károkozás megoszlása a vadfajok között augusztusban régi növényrn nyrágás A károkzás megoszlása a vadfajok között októberben (összes kár) törés 31% 1% % 34% 68% 61% csőrágás A károsk rosító vadfajok (Segesd) A károsítás megoszlása vadfajok szerint a teljes vizsgálati idő alatt Károsított mintapontok erdőtől való távolsága Megoszlási arány (%) 1% 9% 8% 7% 6% % 4% 2% károsított pontok száma [db] 4, 3, 3, 2, 2, 1, 1,,, 1-es tábla 2-es tábla 3-as tábla 1% % május június július augusztus október gímszarvas ismeretlen károkozó vaddisznó Bleier Norbert erdőtől való távolság [m]

6 (Sükösd) (Böhönye) Károsított mintapontok száma (db) A károsított mintavételi pontok távolsága az erdőtől a teljes vizsgálati idő alatt Károsított mintapontok száma (db) A károsított mintavételi pontok távolsága az erdőtől a teljes vizsgálati idő alatt Távolság az erdőtől (m) 1,1-2 2,1-2 2,1-3 3,1-3 3,1-4 4,1-4 4,1-,1-,1-6 Távolságkategóriák (m) 6,1-6 6,1-7 7,1-7 7,1-8 8,1-8 8,1- (Böhönye) A mintapontok térbeli t eloszlása sa (Böhönye) május június július A károsított mintavételi pontok távolsága a szegélytől a teljes vizsgálati idő alatt Károsított mintapontok száma (db) y = 462,3e -,381x R 2 =,933 p<,1 augusztus október -2 2,1-4 4,1-6 6,1-8 8,1-1 1, , , , ,1-2 2,1- Távolságkategóriák (m) Vadjelek-vadk vadkár r kapcsolata Vadjelek-vadk vadkár r kapcsolata Károsítási arány % A gímszarvas hullatékcsomók száma és a gímszarvas által okozott károsítás mértéke közötti kapcsolat y = 3,3294x +,6788 R 2 =, Hullaték/1 pont Károsítási arány A vaddisznó ürülékek száma és a vaddisznó által okozott károsítás mértéke közötti kapcsolat y = 1,6822x + 1,236 6 R 2 =, ,, 1, 1, 2, 2, 3, Hullaték/1 pont 6

7 Vadlétsz tszám (gímszarvas és s vaddisznó) Erdő állapota Művelt terület elhelyezkedése Mezőgazdas gazdasági gi vadkár Művelt terület aránya (az élőhely szerkezete) Élőhely zavartsága Kárérzékenység Felhasznált lt és s ajánlott irodalomak: M, Conover (22): Resolving Human-Wildlife Conflicts. The Science of Wildlife Damage Management. Lewis Publishers R, Woodroffe; S, Thirgood & A, Rabinowitz (2): People and Wildlife. Conflict or Coexistence? Cambridge University Press Kotán Attila (26): A mezőgazdasági vadkár tér- és időbeli alakulásának vizsgálata. Szakdolgozat, Gödöllő. Termelt kultúrn rnövényféleség A termelt növény n ny piaci ára Hámori Krisztina (26): A mezőgazdasági vadkár alakulásának időbeli és térbeli jellemzői. Szakdolgozat, Gödöllő- Sopron. Ajánlott irodalomak: Ajánlott irodalomak: Matos József Máté (27): A mezőgazdasági vadkár alakulásának jellemzése és a kárt okozó vadfajok meghatározása. TDK dolgozat, Gödöllő Baranyi Szabolcs (28): A gímszarvas és a vaddisznó területhasználata és az okozott mezőgazdasági kár közötti összefüggés. TDK dolgozat, Gödöllő Köteles Gábor (28): A mezőgazdasági vadkár vizsgálata apróvadas területen. Diplomamunka. Gödöllő Bleier, N. és Szemethy L. (23): A mezőgazdasági vadkár összefüggésrendszerének vizsgálata. Vadbiológia, 1: Szemethy, L. és Bleier, N. (24): Tényleg csak létszám kérdése a vadkár? 1. rész. Nimród 92. évf.. sz.: oldal. Szakáczki Máté (27): A vadkár vizsgálata különböző kukoricahibridekben. Diplomamunka, Gödöllő Bleier, N., Hámori, K., Kotán, A., Márkus, M., Terhes, A. és Szemethy, L. (26): A mezőgazdasági vadkár tér- és időbeli nagyvadas élőhelyeken. Vadbiológia, 12: Bleier, N., Szemethy, L., Márkus, M., Székely, J., Katona, K., Hámori, K. és Kotán, A. (26): The role of forest-agriculture areas in the expansion of red deer. 1st European Congress of Conservation Biology, Magyarország, Eger. Bleier, N., Szemethy, L. és Csányi S. (28): A mezőgazdasági vadkárt befolyásoló tényezők: egy összetett rendszerben működő kapcsolatok felderítése. Multifunkcionális mezőgazdaság. Nemzetközi tudományos konferencia, Hódmezővásárhely. 7