A nagyvad által okozott mezőgazdasági vadkár ökológiai összefüggései Náhlik András Nyugat-magyarországi Egyetem Vadgazdálkodási és Gerinces Állattani Intézet
Bevezetés Európa nagyon kevés országában van elérhető statisztika a mezőgazdasági vadkárra vonatkozóan. Ahol ilyen van, ott is csak a kifizetett vadkárra vonatkozó adatok vannak meg, amely adatok nem mutatják a vadkár tényleges nagyságát, és önmagukban idősoros elemzésekre sem alkalmasak.
A kifizetett mezőgazdasági vadkár Európa néhány országában Reimoser& Putman2011 Horvátország Krusak& Krapinec (2010) A vad által okozott teljes becsült kár (mg-i, erdei, gépj.) 685.000 (0,5-3 /ha). A legfőbb károsító a vaddisznó (95%) és a gím. Hollandia van Wieren & Groot Bruinderink (2010) Alacsony kifizetett kompenzáció a vaddisznó és gím mg-i károkozásáért (25-53 e 2001-2004 között). Finnország Ruusila & Kojola (2010) 2006-ban a kifizetett kompenzáció (mg-i és erdei kár) 0,26 millió. A legfőbb károsítók a jávorszarvas és a fehérfarkú szarvas. Lengyelország Wawrzyniak et al. (2010) 2002-03-ban a vadásztársaságok 13.200 ha mg-i vadkárt (gímszarvas és vaddisznó) fizettek ki a földtulajdonosoknak. Franciaország Maillard et al. (2010) Nagy-Britannia Putman (2010) Olaszország Apollonio et al. (2010) 2004/05-ben a vadászok 21,5 millió vadkárt fizettek ki. A vaddisznó okozta a kár 87%-át, a gím a kár 10%-át. Nincs nemzeti statisztika. Becslés Angliára: 6,56. A kár 90%-át a vaddisznó okozza, kb. több mint 10 millió értékben. Szlovákia Findo& Skuban (2010) Szlovénia Adamic&Jerina (2010) Svájc Imesch-Bebié et al. (2010) 2001-2003 között évente átlag 130 e mg-i vadkárt (vaddisznó és gímszarvas) fizettek. 2005-ben ez az érték már 320 e volt. 1998-2000 között a vaddisznó által okozott mg-i kár évente átlag 320.000 volt. Országos statisztika csak a vaddisznóra van 2003-ra, ez 1 millió.
Bevezetés Európa nagyon kevés országában van elérhető statisztika a mezőgazdasági vadkárra vonatkozóan. Ahol ilyen van, ott is csak a kifizetett vadkárra vonatkozó adatok vannak meg, amely adatok nem mutatják a vadkár tényleges nagyságát, és önmagukban idősoros elemzésekre sem alkalmasak. A mezőgazdasági vadkár zömét a vaddisznónak tulajdonítják. A vadkár összefüggést mutat a nagyvad populációdinamikájával, elsősorban a vaddisznóéval.
A kifizetett mezőgazdasági vadkár alakulása Magyarországon 2011. évi gabona árakra korrigálva 140000 120000 100000 vadkár gímszarvas lelövés vaddisznó lelövés 4000000 3500000 3000000 lelövés (db.) 80000 60000 40000 2500000 2000000 1500000 1000000 vadkár (ezer HUF) 20000 500000 0 0
Bevezetés Európa nagyon kevés országában van elérhető statisztika a mezőgazdasági vadkárra vonatkozóan. Ahol ilyen van, ott is csak a kifizetett vadkárra vonatkozó adatok vannak meg, amely adatok nem mutatják a vadkár tényleges nagyságát, és önmagukban idősoros elemzésekre sem alkalmasak. A mezőgazdasági vadkár zömét a vaddisznónak tulajdonítják. A vadkár összefüggést mutat a nagyvad populációdinamikájával, elsősorban a vaddisznóéval. A vadkár mértéke, beleértve a mezőgazdasági vadkárt is, nem kizárólag a vadállomány sűrűségének a függvénye és akkor még mindig ott van a kérdés, hogy bizonyos mértékű legelés/rágás/taposás valójában milyen mértékű terméskiesést/forintosított összeget jelent
A vadkár hatása A tejes érésű vagy érett gabonában a taposási vagy legelési kár nagyobb, mint a vetésekben, repcében, lucernában, ahol a legelés hatása kompenzálódik (Putman, 1989; Doney, 1999).
A vadkár hatása A vadkár nagyságát elsősorban a mezőgazdasági táj szerkezete határozza meg. Pl. az erdő (búvóhely) távolsága, alternatív táplálkozó helyek megléte, stb. (Putman &Kjellander,2002). Putman, R.J. and Kjellander, P. (2002) Deerdamagetocereals: economicsignificanceand predisposingfactors. In: Conservation& conflict Mammalsand farming inbritain. (eds. Tattersall, F. & Manley, W..) LinneanSociety OccasionalPublications: 186-197.
A mezőgazdasági táblák használata GPS telemetriai adatok alapján kukorica villanypásztor fix kerítés
A mezőgazdasági táblák használata GPS telemetriai adatok alapján
A mezőgazdasági táblák használata GPS telemetriai adatok alapján Kukorica villanypásztorral és gabona Kerítés Kukorica
A mezőgazdasági táblák használata GPS telemetriai adatok alapján Napraforgó és gabona vegyesen (kerítetlen) Kerítés Kukorica Kukorica, napraforgó, repce és gabona vegyesen Kukorica
Kutatásunk célja (TÁMOP 4.2.2. A-11/1/KONV-2012-0013 projekt klíma projekt döntéstámogatási rendszere) Zala megyére olyan döntéstámogatási rendszer kidolgozása, amely alapján a földhasználó eldöntheti, hogy milyen kultúrát művel és ahhoz milyen védekezési módot kell alkalmaznia. Ehhez: meglévő adatbázisokat dolgozunk fel, új adatbázist hoztunk létre a gazdálkodóktól történő adatbekéréssel, a projekt más résztémáinak klíma előrejelzéseit használtuk, összefüggéseket kerestünk a mezőgazdasági vadkáradatok és az arra feltételezhetően ható tényezők között.
Felhasznált adatbázisok - Zala-megye vadászatra jogosultjai által kitöltött kérdőív bekövetkezett vadkár ha-ban megadva, kultúránkénti és vadfajonkénti bontásban - Zala-megye erdőállomány adatai erdősültségi adatok - Zalaerdő Zrt.- Bánokszentgyörgyi Erdészetének vadkár adatbázisa (a megye területének 6,3%-a) helyrajzi szám alapján azonosítható károsított táblák, kultúránkénti azonosíthatóság, károsítás mértéke, táblanagyság, erdőtől mért legkisebb távolság és erdővel való érintkezés nagysága - Országos Vadászati Adattár vadászatra jogosultanként bekövetkezett vadkár HUF megadva - Központi Statisztikai Hivatal megyei vetésterületek kultúránként, gabona árak és infláció változásának alakulása - TÁMOP 4.2.2. A-11/1/KONV-2012-0013 projekt klíma adatbázisa Klimatikus tényezők
Előrejelzett klímaadatok 3 ciklusra A klíma adatok 4 ciklusra vannak megadva: -1981-2010 - 2011-2040 (2025) - 2041-2070 (2055) - 2071-2100 (2085)
A kifizetett mezőgazdasági vadkár alakulása a Pálfai aszályindex változásának függvényében Az index egy mezőgazdasági év aszályerősségét egyetlen számértékkel jellemzi, amely számérték a terméshozamok csökkenésével szoros összefüggést mutat. Kifizetett vadkár [Ft] 450000 400000 350000 300000 y = 24832x + 218431 R² = 0.50 PAI0-az aszályindex alapértéke ( C/100 mm), tiv-viii-a levegő középhőmérséklete az április-augusztusi időszakban ( C), PX-VIII-az október-augusztusi időszak súlyozott csapadékösszege (mm) 11 hónap. 250000 200000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Pálfai-féle aszályindex
A vadkár alakulása az erdősültség függvényében Kultúránkénti bontás, 5 év átlagában, figyelembe véve a vetésterületek változását 9 8 7 6 Vadkár [%] 5 4 3 2 1 0 y = 0.003x 1.8409 R² = 0.60 0 10 20 30 40 50 Erdősültség [%]
A kukoricában okozott vadkár várható nagysága a tábla erdőtől való távolságának és a tábla méretének függvényében RMS = 8,72 Korrekciós szorzószámok Repce: 0,31 Búza: 0,41
és néhány javaslat A vadászatra jogosultak adatközlési körét ki kellene bővíteni: az adatokat táblánként javasoljuk közölni, megjelölve helyrajzi számot, táblanagyságot, a kultúrát, a vadkár területarányát (mindezt átalány esetén is!)és a kifizetett összeget. Törekedni kell az adatközlés teljessé tételére, kerüljenek be a statisztikába a jelenleg barterügyletek vagy pausal szerződések miatt kimaradt vadkár adatok is. Ki kell dolgozni az országos döntéstámogatási rendszert, amely az előző két pontban részletezett adatok feldolgozásával, mezőgazdasági táblákra lekérdezhetően, tartalmazza a kultúránként valószínűsíthető vadkárt. A vadkár felvételeket pontosabbá kell tenni, ehhez vitás esetekben eddig nem alkalmazott technika kipróbálása is indokolt. A vad károsításának következményét, annak pénzbeli hatását pontosítani kell. Az országosan kiépített döntéstámogatási rendszer eredményeit figyelembe lehet venni a növénykultúra megválasztásakor és a jogalkotó ilyen döntése esetén akár a kármegosztás mértékének megállapításakor is.
Köszönöm a figyelmet!