A mezőgazdasági vadkár Magyarországon (Alakulásának és összefüggéseinek kérdései, valamint a megoldás lehetőségei)

Átírás

1 A mezőgazdasági vadkár Magyarországon (Alakulásának és összefüggéseinek kérdései, valamint a megoldás lehetőségei) Bleier Norbert SZIE-VMI

2 A térített mezőgazdasági vadkár (eft) Vadgazdálkodási kárbecslés és értékbecslés A mezőgazdasági vadkár az elmúlt 55 évben

3 fogyasztói árindex Vadgazdálkodási kárbecslés és értékbecslés mezőgazdasági vadkár (1000 Ft) A mezőgazdasági vadkár az elmúlt 55 évben 6 100, , , , , , , fogyasztói árindex mezőgazdasági vadkár (1000 Ft)

4 A térített mezőgazdsági vadkár (eft) Vadgazdálkodási kárbecslés és értékbecslés Az elmúlt 18 év kicsit másképpen folyó érték inflációval korrigált érték

5 Hogyan vélekedtek a témáról a XX. században Magyarországon Nikolits, 1940; Róth, 1943 Koller, 1971; Mátrai és Járási, 1986 Páll, 1991 Buzgó, 2003 A gímszarvas túlszaporodása a legfőbb probléma!

6 Hogyan vélekedtek a témáról a XX. században Magyarországon Bencze, 1969 erdőtestek közé ékelődő mezőgazdasági területek Rácz,1972 vetések megfelelő elhelyezése Berdár & Mátrai, 1978 Csányi, 2003; Bleier és Szemethy, 2003 Több befolyásoló tényező van. A vadsűrűség a legfontosabb? Ezt ki kell deríteni!

7 Országos probléma? eft/1000ha mg. terület

8

9 Mezőgazdasági vadkár (eft/1000ha) Vadgazdálkodási kárbecslés és értékbecslés Vaddisznó vs vadkár R 2 = 0, ,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 Vaddisznó terítéksűrűség (egyed/1000ha)

10 Mezőgazdasági vadkár (eft/1000ha) Vadgazdálkodási kárbecslés és értékbecslés Szarvas vs vadkár R 2 = 0, ,0 2,0 4,0 6,0 8,0 10,0 12,0 14,0 Gímszarvas terítéksűrűség (egyed/1000ha)

11 Mezőgazdasági kár (eft/1000 ha) Vadgazdálkodási kárbecslés és értékbecslés 1200 Őz vs vadkár ,0 2,0 4,0 6,0 8,0 10,0 12,0 14,0 16,0 18,0 Őz terítéksűrűség (egyed/1000ha)

12 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.

13 Más tényezők is vannak? Felvásárlási árak Élőhelyszerkezet (mg. területek elérhetősége) Növénykínálat (egyes kultúrnövények vetésterületének nagysága) Kárérzékenység (a növény mennyire tűri a károsítást)

14 Észak-amerikai példa A feh érfarkú szarvas kák rosítását s t b efolyásol soló tényezők Erd őterületek közelsége A szarvas p op uláció sűrűsége Táp lálék elérh etőség e Takarm án yozás Tarvad teríték Kilövési en g ed élyek Időjárás A szarvas p op uláció eloszlása és m ozg ása A szarvas károsk rosításánn ak m értéke A károsítás id eje A term elt kultúrnövén yfaj Táb lam éretek Táblák elh elyezked ése A szarvas táp lálékp referen ciája Sp eciális esetb en a késői b etakarítás Forrás: Du d d erar et al. 1989

15 Példa a felvásárlási ár hatására * 2002-ben 100ha kukoricában 10% kár, 5,5 t/ha átlagtermés, 20700Ft/t felvásárlási ár 5,5x10x20700= Ft 2003-ban 100ha kukoricában 10% kár, 5,5 t/ha átlagtermés, 29200Ft/t felvásárlási ár 5,5x10x29200= Ft 41%-al nőtt a kárérték! Miért? *Bleier és mtsai. (2006): Mezőgazdasági vadkár, hiányzó adatok bizonytalan összefüggések. Nimród 94. évf. 7. sz o

16 Terepi vizsgálatok célja A kár tér- és időbeli alakulásának feltérképezése A károsító fajok meghatározása Kárformák leírása Az egyes fajok jelentőségének tisztázása Gímszarvas vs. Vaddisznó Esetleg más fajok?

17 Terepi vizsgálatok helyszínei Somogy megyében (Segesd, Böhönye) Bács-Kiskunban (Sükösd) Jász-Nagykun-Szolnok megyében (Tiszapüspöki) Szlovéniában Baranyában Gödöllő környékén

18 Kukorica (miért?) 20 vagy 30 soronként, 10 vagy 20 lépésenként mintapont (1m-es szakasz) Adatrögzítés GPS Terepi vizsgálatok módszere

19 Értékelés Terepi vizsgálatok módszere II. 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

20 A kár időbeli alakulása (Segesd) BLEIER et al. 2006: A mezőgazdasági vadkár tér-és időbeli alakulása nagyvadas élőhelyeken. Vadbiológia 12.

21 A kár időbeli alakulása (Sükösd) BLEIER et al. 2006: A mezőgazdasági vadkár tér-és időbeli alakulása nagyvadas élőhelyeken. Vadbiológia 12.

22 Károsítási arány (%) Vadgazdálkodási kárbecslés és értékbecslés A kár időbeli alakulása (Böhönye) A károsítás mértéke a böhönyei táblán május június július augusztus október szegély Vizsgálat időpontjai táblabelső Forrás: Matos 2007, Szakdolgozat. SZIE VMI-Gödöllő

23 A kárformák alakulása májusban A kárformák %-os megoszlása a májusban vizsgált táblán 30% 70% taposás túrás taposás A károkozás megoszlása a vadfajok között májusban Május túrás 30% 70% Ismeretlen károkozó Vaddisznó Forrás: Matos 2007, Szakdolgozat. SZIE VMI-Gödöllő

24 A kárformák alakulása júniusban A kárformák %-os megoszlása a júniusban vizsgált táblán 6% 3% 26% 65% növényrágás A károkozás megoszlása a vadfajok között júniusban túrás taposás rágás húzás húzás 26% 3% 71% Gímszarvas Vaddisznó Ismeretlen károkozó Forrás: Matos 2007, Szakdolgozat. SZIE VMI-Gödöllő

25 A kárformák alakulása júliusban A kárformák %-os megoszlása a júliusban vizsgált táblán 8% 1% 3% 1% 12% 75% A károkozás megoszlása a vadfajok között júliusban 3% 2% csőrágás taposás rágás húzás törés csőrágás csőlopás csőlopás 95% Gímszarvas Vaddisznó Ismeretlen károkozó Forrás: Matos 2007, Szakdolgozat. SZIE VMI-Gödöllő

26 A kárformák alakulása augusztusban A kárformák %-os megoszlása az augusztusban vizsgált táblán 19% 3% 2% 3% 37% A károkozás megoszlása a vadfajok között augusztusban törés 25% 8% 3% taposás csőrágás régi csőrágás húzás törés növényrágás régi növényrágás csőlopás régi növényrágás 1% 31% 68% Gímszarvas Vaddisznó Ismeretlen károkozó Forrás: Matos 2007, Szakdolgozat. SZIE VMI-Gödöllő csőrágás

27 A kárformák alakulása októberben A kárformák %-os megoszlása az októberben vizsgált táblán 7% 3% 11% 29% 11% 2% régi csőrágás A károkzás megoszlása a vadfajok között októberben (összes kár) 37% taposás csőrágás régi csőrágás húzás törés régi növényrágás csőlopás törés 5% 34% 61% Gímszarvas vaddisznó Vaddisznó gímszarvas Ismeretlen károkozó

28 Megoszlási arány (%) Vadgazdálkodási kárbecslés és értékbecslés A károsító vadfajok 100% 90% 80% A károsítás megoszlása vadfajok szerint a teljes vizsgálati idő alatt 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% május június július augusztus október gímszarvas ismeretlen károkozó vaddisznó Forrás: Matos 2007, Szakdolgozat. SZIE VMI-Gödöllő

29 károsított pontok száma Vadgazdálkodási kárbecslés és értékbecslés A kár térbeli alakulása (Segesd) Károsított mintapontok erdőtől való távolsága erdőtől való távolság [m] 1-es tábla 2-es tábla 3-as tábla

30 Károsított mintapontok száma (db) Vadgazdálkodási kárbecslés és értékbecslés A kár térbeli alakulása (Sükösd) A károsított mintavételi pontok távolsága az erdőtől a teljes vizsgálati idő alatt Távolság az erdőtől (m)

31 Károsított mintapontok száma (db) Vadgazdálkodási kárbecslés és értékbecslés A kár térbeli alakulása (Böhönye) A károsított mintavételi pontok távolsága az erdőtől a teljes vizsgálati idő alatt , , , , , , , , , , , , , , ,1- Távolságkategóriák (m)

32 Károsított mintapontok száma (db) Vadgazdálkodási kárbecslés és értékbecslés A kár térbeli alakulása (Böhönye) A károsított mintavételi pontok távolsága a szegélytől a teljes vizsgálati idő alatt y = 462,3e -0,3581x R 2 = 0,9303 p<0, , , , , , , , , , ,1- Távolságkategóriák (m)

33 A mintapontok térbeli eloszlása május június (Böhönye) július augusztus október

34 Károsítási arány % Vadgazdálkodási kárbecslés és értékbecslés Vadjelek-vadkár kapcsolata A gímszarvas hullatékcsomók száma és a gímszarvas által okozott károsítás mértéke közötti kapcsolat y = 3,3294x + 0,6788 R 2 = 0, Hullaték/100 pont

35 Károsítási arány Vadgazdálkodási kárbecslés és értékbecslés Vadjelek-vadkár kapcsolata A vaddisznó ürülékek száma és a vaddisznó által okozott károsítás mértéke közötti kapcsolat y = 1,6822x + 1,2365 R 2 = 0,4193 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 Hullaték/100 pont

36 Vadlétszám (gímszarvas és vaddisznó) Művelt terület aránya (az élőhely szerkezete) Erdő állapota Művelt terület elhelyezkedése Mezőgazdasági vadkár Élőhely zavartsága Kárérzékenység Termelt kultúrnövényféleség A termelt növény piaci ára

37 Felhasznált és ajánlott irodalmak: M, Conover (2002): Resolving Human-Wildlife Conflicts. The Science of Wildlife Damage Management. Lewis Publishers R, Woodroffe; S, Thirgood & A, Rabinowitz (2005): People and Wildlife. Conflict or Coexistence? Cambridge University Press Kotán Attila (2006): A mezőgazdasági vadkár tér- és időbeli alakulásának vizsgálata. Szakdolgozat, Gödöllő. Hámori Krisztina (2006): A mezőgazdasági vadkár alakulásának időbeli és térbeli jellemzői. Szakdolgozat, Gödöllő-Sopron. Matos József Máté (2007): A mezőgazdasági vadkár alakulásának jellemzése és a kárt okozó vadfajok meghatározása. TDK dolgozat, Gödöllő

38 Ajánlott irodalmak: Baranyi Szabolcs (2008): A gímszarvas és a vaddisznó területhasználata és az okozott mezőgazdasági kár közötti összefüggés. TDK dolgozat, Gödöllő Köteles Gábor (2008): A mezőgazdasági vadkár alakulása vizsgálata apróvadas területen. Diplomamunka. Gödöllő Bleier, N. és Szemethy L. (2003): A mezőgazdasági vadkár összefüggésrendszerének vizsgálata. Vadbiológia, 10: Szemethy, L. és Bleier, N. (2004): Tényleg csak létszám kérdése a vadkár? 1. rész. Nimród 92. évf. 5. sz.: oldal. Szakáczki Máté (2007): A vadkár vizsgálata különböző kukoricahibridekben. Diplomamunka, Gödöllő

39 Ajánlott irodalmak: Bleier, N., Hámori, K., Kotán, A., Márkus, M., Terhes, A. és Szemethy, L. (2006): A mezőgazdasági vadkár tér- és időbeli alakulása nagyvadas élőhelyeken. Vadbiológia, 12: Bleier, N., Szemethy, L., Márkus, M., Székely, J., Katona, K., Hámori, K. és Kotán, A. (2006): 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. (2008): A mezőgazdasági vadkárt befolyásoló tényezők: egy összetett rendszerben működő kapcsolatok felderítése. Multifunkcionális mezőgazdaság. Nemzetközi tudományos konferencia, Hódmezővásárhely.