Ekologie rysa ostrovida (Lynx lynx) a vlka obecného (Canis lupus) v oblasti Západních Karpat a jejich význam v lesním ekosystému

Transkript

1 MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LESNICKÁ A DŘEVAŘSKÁ FAKULTA ÚSTAV OCHRANY LESŮ A MYSLIVOSTI Ekologie rysa ostrovida (Lynx lynx) a vlka obecného (Canis lupus) v oblasti Západních Karpat a jejich význam v lesním ekosystému Disertační práce 2014 Miroslav Kutal

2

3 Prohlašuji, že jsem dizertační práci na téma: Ekologie rysa ostrovida (Lynx lynx) a vlka obecného (Canis lupus) v oblasti Západních Karpat a jejich význam v lesním ekosystému zpracoval sám a uvedl jsem všechny použité prameny. Souhlasím, aby moje dizertační práce byla zveřejněna v souladu s 47b Zákona č. 111/1998 Sb., o vysokých školách a uložena v knihovně Mendelovy univerzity v Brně, zpřístupněna ke studijním účelům ve shodě s Vyhláškou rektora MENDELU o archivaci elektronické podoby závěrečných prací. Autor kvalifikační práce se dále zavazuje, že před sepsáním licenční smlouvy o využití autorských práv díla s jinou osobou (subjektem) si vyžádá písemné stanovisko univerzity o tom, že předmětná licenční smlouva není v rozporu s oprávněnými zájmy univerzity a zavazuje se uhradit případný příspěvek na úhradu nákladů spojených se vznikem díla dle řádné kalkulace. V Brně, dne:...

4 V zájmu ochrany lesů vytištěno na recyklovaném papíře.

5 Poděkování Rád bych poděkoval především Josefu Suchomelovi, školiteli mé dizertační práce, dále svým kolegům a terénním spolupracovníkům především Leoně Machalové, Michalu Bojdovi, Martinu Váňovi a všem členům Vlčích hlídek a dalším spolupracovníkům ze Slovenska Peteru Drengubiakovi, Vlado Trulíkovi, Beňadiku Machciníkovi a Michalu Kalašovi s Fatranského spolku, s jehož pomocí jsme mohli realizovat přeshraniční monitoring velkých šelem. Za výpomoc se zpracováním dílčích výstupů a za cenné konzultace děkuji Dušanovi Romportlovi, Guillaume Chapronovi, Josemu Vicente Bao Lopezovi, Fridolinu Zimmermannovi, Martinu Váňovi a Petru Kovaříkovi. Také děkuji své rodině všem přátelům za rozličnou podporu v průběhu mého studia.

6 Obsah Abstrakt Úvod Cíle práce Metodika Zájmová oblast Monitoring pobytových znaků Fotomonitoring Deterministický fotomonitoring Oportunistický fotomonitoring Sběr dat od jiných institucí Analýza dat Validace pobytových znaků Analýza výskytu pobytových znaků Odhadnutí minimálního počtu smeček vlků Capture-mark-recapture analýzy Výpočet populační hustoty rysa Habitatové preference Analýza vztahu výskytu vlků v Beskydech a lovu na Slovensku Potravní nabídka velkých šelem Potravní ekologie rysa ostrovida Škody způsobené velkými šelmami na hospodářských zvířatech Výsledky Výskyt rysa ostrovida a vlka obecného na česko-slovenském pomezí Výskyt vlka obecného v oblasti Slovenských Beskyd (Orava) Odhad početnosti rysa ostrovida pomocí fotomonitoringu na československém pomezí Deterministický fotomonitoring Oportunistický fotomonitoring...32

7 4.3.3 Relativní početnost zjištěná na základě stopování Populační hustota Celková populace na moravsko-slovenském pomezí Obměna populace Habitatové preference velkých šelem Lov vlků na Slovensku a analýza dopadu lovu na šíření směrem do ČR Popisné statistiky Analýza faktorů ovlivňujících výskyt vlků Potravní nabídka velkých šelem v zájmové oblasti Potravní ekologie rysa ostrovida Škody způsobené velkými šelmami Diskuze Analýzu výskytu rysa ostrovida Analýza výskytu vlka obecného Biotopové preference velkých šelem Potravní ekologie rysa ostrovida Škody na hospodářských zvířatech Vliv velkých šelem na myslivecké hospodaření Vliv velkých šelem na lesnické hospodaření Závěr Seznam citované literatury Summary Přílohy publikované články I. Kutal M., Váňa M., Bojda M., & Machalová L., 2013: Výskyt rysa ostrovida (Lynx lynx) v širší oblasti CHKO Beskydy v letech Acta Musei Beskidensis 5: II. Kovařík P., Kutal M. & Machar I, 2014: Sheep and wolves: Is the occurrence of large predators a limiting factor for sheep grazing in the Czech Carpathians? Journal for Nature Conservation (in press). [IF 1,54]. III. Kutal M., Váňa M., Bojda M., Machalová L & Suchomel J. (Ms): The use of camera traps and snow tracking for the first estimation of Eurasian lynx population parameters in the Carpathians

8 Abstrakt Miroslav Kutal Ekologie rysa ostrovida (Lynx lynx) a vlka obecného (Canis lupus) v oblasti Západních Karpat a jejich význam v lesním ekosystému Miroslav Kutal Ecology of Eurasian lynx (Lynx lynx) and grey wolf (Canis lupus) in the West Carpathians and their significance in a forest ecosystem Početnost a populační hustota rysa ostrovida (Lynx lynx) byla sledována v CHKO Beskydy a v navazujícím území CHKO Kysuce na česko-slovenském pomezí. Pomocí fotomonitoringu, capture-mark-recapture metod a stopování byla početnost rysa v zimách 2011/2012 a 2012/2013 odhadnuta na 11 jedinců a průměrná populační hustota 0,7 jedinců na 100 km 2. Během dvou zim byla zaznamenána vysoká obměna populace (54,5 %), což naznačuje vysokou míru pytláctví nebo dalších antropogenních vlivů na okraji Západních Karpat. Hlavní potravou rysa v zimě byl srnec obecný, který tvoří 81 % ze všech dohledaných ulovených zvířat (n=67), jelen se stal kořistí rysa jen v 16 % případů. Vlk obecný (Canis lupus) byl v oblasti Beskyd zjištěn spíše sporadicky. Nejbližší rozmnožující se smečky byly lokalizovány v slovenských Karpatech km od českých hranic. Klíčová slova: velké šelmy, fotomonitoring, sledování stopních drah, populační hustota, populační obměna, Beskydy, potravní ekologie, škody na dobytku The abundance and population density of the Eurasian lynx (Lynx lynx) were studied during two winters 2011/2012 and 2012/2013 in the in Beskydy and Kysuce protected landscape areas in the West Carpathians in the Czech-Slovak borderline. A combination of camera trapping, photographic capture-mark-recapture (CMR) and simultaneously conducted snow tracking revealed 11 independent lynx in both seasons in the total area of ~ 1500 km 2 and overall population density of 0.7 lynx/100 km 2. High population turnover of 54.5% was documented between the two winters, indicating a strong anthropogenic pressure at the edge of the West Carpathian population. The main prey of Eurasian lynx in winter was a roe deer (81%) and red deer (16%). The occurrence of wolves (Canis lupus) was considered to be sporadic and probably limited to only a few individuals. The nearest reproductive packs were documented at a distance of km from the Czech border in the Slovak Carpathians. Key words: large carnivores, camera trapping, snow-tracking, population density, Beskydy, population turnover, livestock depredation 9

9 1. Úvod Přímé pronásledování velkých šelem a ničení jejich biotopů vedlo v Evropě k výraznému zmenšení areálů těchto predátorů a dosáhlo vrcholu v první polovině 20. století (Boitani, 1995; Breitenmoser, 1998). Navzdory zvyšujícímu se množství obyvatel v Evropě, populace vlků (Canis lups), rysů (Lynx lynx) a medvědů hnědých (Ursus arctos) se v posledních desetiletích většinou zvětšují nebo jsou stabilní (Linnell et al., 2001; Kaczensky et al., 2013). Některé populace však nadále ohrožuje pytláctví, ztráta a fragmentace biotopů nebo doprava. Například 10 % českých myslivců se přiznalo k pytláctví rysa (Červený et al., 2002), jehož početnost v České republice stagnuje (Anděra & Červený, 2009) a u vlků nebylo v Česku od roku 2003 doloženo rozmnožování (Kutal et al., 2014). Karpatské populace vlka a rysa patří mezi druhé největší v Evropě (Kaczensky et al., 2013), věrohodné údaje o početnosti a populační hustotě těchto druhů však scházejí. Expertní odhady zpochybňují oficiální statistiky (Salvatori et al., 2002) a nedostatek vědeckého zapojení byl již před dvanácti lety považován za zásadní překážku úspěšného managementu (Okarma et al., 2002). Kromě Ukrajiny a Srbska se v letech 2004 a 2007 všechny karpatské země staly členy Evropské unie s povinností monitorovat stav populací evropsky chráněných druhů (mimo jiné velkých šelem) a zajistit tzv. příznivý stav druhů z hlediska ochrany. Přesto žádná práce využívající robustní metodiky monitoringu velkých šelem nebyla dosud publikována. To lze nejsnáze vysvětlit faktem, že monitoring velkých šelem je časově a finančně náročný a karpatské země patří v Evropě mezi méně rozvinuté regiony (Pomázi & Szabó, 2010). Využívání finančně efektivních a spolehlivých metod je proto nezbytné pro seriózní odhad početnosti v tak velkých populacích, jako je právě ta karpatská. Konvenční metodou výzkumu vzácných, skrytě žijících živočichů se staly například fotopasti, které při kombinaci s capture-mark -recapture metodami představují robustní metodu pro zjišťování početnosti a populační hustoty (Karanth & Nichols, 1998; O Connell et al., 2011). V současné době jsou používány například při výzkumu tygrů (Panthera tigris) (Rayan & Mohamad, 2009), jaguárů amerických (Panthera onca) (Silver et al., 2004), pum amerických (Puma concolor) (Kelly et al., 2008), ocelotů velkých (Leopardus pardalis) (Di Bitetti et al., 2006), irbisů horských (Uncia uncia) (Mccarthy et al., 2008) nebo rysů červených (Lynx rufus) (Heilbrun et al., 2006). Pro sledování populační hustoty rysa ostrovida byly fotopasti využity ve Švýcarských Alpách (Zimmermann, Breitenmoser- Würsten, et al., 2013; Pesenti & Zimmermann, 2013), ve Švýcarské (Zimmermann et al., 2007, 2012; Zimmermann, Foresti, et al., 2013) a Francouzské (Blanc et al., 2013) Juře 10

10 nebo v Bavorském lese a na Šumavě (Weingarth et al., 2012), tedy v poměrně malých populacích, které vznikly úspěšnou reintrodukcí rysů původem ze slovenských Karpat. Jinou neinvazivní metodou monitoringu je sledování pobytových znaků a zjištění relativní početnosti (Stander, 1998). Při opakovaných návštěvách zájmového území lze využít data o detekci druhu pro modely osídlenosti (site occupancy; MacKenzie et al., 2002) a testovat vliv různých proměnných na výskyt cílových druhů. Velké šelmy jsou v řadě evropských zemí legálně loveny (Salvatori et al., 2002; Linnell et al., 2010), což patří mezi kontroverzní témata jejich managementu. Legální lov je prezentován jako způsob snižování škod na hospodářských zvířatech, ačkoliv efekt invazivního managementu je málokdy studován. Přínosy pro chovatele hospodářských zvířat jsou spíše zanedbatelné, pokud není zredukována celá populace (Herfindal et al., 2005). Protože velké šelmy zůstaly v řadě zemí po zpřísnění jejich ochrany zařazeny mezi tzv. myslivecky obhospodařovanou zvěří, je lov podporován také jako součást tradic (Linnell et al., 2008). Někteří rovněž předpovídají, že kontrolovaný lov zvýší akceptaci velkých šelem místním obyvatelstvem (Treves, 2009; Mech, 2010), ačkoliv přesvědčivé důkazy zatím chybějí (Treves, 2009) nebo se dokonce ukázalo, že po zavedení kontrolovaného lovu se postoje veřejnosti vůči vlkům zhoršují (Hogberg et al., 2013) a lov tak představuje silný faktor, který rozděluje společnost (Mech, 2010). Ať už je důvod lovu vlků jakýkoliv, populace by měla být řízena udržitelně a měl by být prováděn důvěryhodný monitoring (Linnell et al., 2007, 2010). Populace vlka na Slovensku je předmětem silného legálního lovu, který patří k nejvyšším v Evropě (Kaczensky et al., 2013). Mezi léty zde bylo zabito v průměru 133 vlků ročně (NLC 2013), což představuje % odhadované velikosti slovenské populace (Anonymous, 2007). Vzhledem k absenci věrohodného monitoringu tak existuje riziko nadměrného lovu, který může způsobit pokles početnosti a zpomalení šíření vlků do sousedních států. Například v polských Karpatech smečky vlků v oblastech, přiléhajících k slovenské hranici (kde byl vlk legálně loven), nevykazovaly růst na rozdíl od smeček km od slovenských hranic (Nowak et al., 2008). Rozdílný management na opačných stranách hranice tak může významně ovlivňovat přeshraniční populace velkých šelem. Jednou ze zásadních vlastností přítomnosti velkých šelem je jejich působení na další složky ekosystému, a to nejen na hlavní kořist, většinou různé druhy kopytníků. Vliv predace se kaskádovitě přenáší na nižší trofické úrovně až na rostlinnou vegetaci, která pod nižším tlakem býložravců dosahuje vyšší biomasy (Hairston et al., 1960; Terborgh & Estes, 2010) a významná je také interakce s dalšími predátory, kteří pokud velké šelmy 11

11 dokáží eliminovat pak méně redukují jiné býložravce a tím umožňují zvýšení jejich populačních hustot (Elmhagen et al., 2010). Vliv velkých šelem je tedy komplexní a v oblastech, kam se velké šelmy vracejí, je možné pozorovat vliv na úrovni celého ekosystému (Ripple & Beschta, 2004, 2012a). Mnoho nepredikovatelných přírodních událostí pandemií, kolapsů druhů nebo přemnožení jiných, souvisí právě s odstraněním klíčových predátorů a fundamentálním nepochopením skutečných příčin těchto ekologických procesů (Estes et al., 2011). V kulturní krajině však úlohu vrcholových predátorů může potlačovat ilegální i legální lov (Ordiz et al., 2013) nebo současný lesnický management, vytvářející umělé a nestabilní prostředí (Kuijper, 2011). Před hodnocením zmíněných efektů je nutné důkladně popsat populační charakteristiky velkých šelem a jejich kořisti ve sledované oblasti a vyhodnotit vliv různých faktorů, jako je ilegální lov nebo kvalita biotopů. Cílem této práce je také zjištění velikosti škod, které velké šelmy působí na hospodářských zvířatech. Znalost rizika a míry těchto střetů je dalším důležitým předpokladem pro úspěšný management velkých šelem a pro eliminaci těchto konfliktů. V posledních desetiletích byl sledován vliv vlků a rysů na populace jejich kořisti v různých částech Evropy (Okarma et al., 1997; Jȩdrzejewski & Jȩdrzejewska, 2005). Poměrně intenzivní výzkum rysa ostrovida probíhá zejména ve Skandinávii (Odden et al., 2002, 2006; Andersen et al., 2007), ve Švýcarské Juře (Jobin et al., 2000; Molinari-Jobin et al., 2002, 2004, 2007), na Šumavě a v Bavorském lese (Červený & Bufka, 1996; Belotti et al., 2012, 2013, 2014; Heurich et al., 2012). Do Švýcarska a na Šumavu byli rysi v druhé polovině 20. století reintrodukováni ze slovenských Karpat (Stehlík, 1979), ovšem studií, které by se alespoň částečně věnovaly potravní ekologii rysa přímo v Karpatech, je známo pouze několik (Okarma, 1984; Mysłajek & Nowak, 2004). Protože na okraji Západních Karpat na česko-slovenském pomezí je rys ostrovid nejpočetnější, a jedinou pravidelně se rozmnožující se šelmou, je předkládaná práce zaměřena především na tuto skrytě žijící kočkovitou šelmu. 12

12 2. Cíle práce 1) Zjistit početnost rysa ostrovida a vlka obecného na česko-slovenském pomezí 2) Popsat výskyt vlka obecného v širší oblasti Západních Karpat 3) Popsat habitatové nároky vlka a rysa v širší oblasti Západních Karpat 4) Poznat potravní ekologii rysa ostrovida na česko-slovenském pomezí 5) Vyhodnotit vliv velkých šelem na chov hospodářských zvířat na česko-slovenském pomezí 6) Vyhodnotit potenciální vliv velkých šelem na myslivecké a lesnické hospodaření 13

13 3. Metodika 3.1 Zájmová oblast Oblast Západních Karpat se rozkládá na území pěti států, z nichž největší část leží na Slovensku. Zájmovým územím mého výzkumu byly především geomorfologické celky na česko-slovenském pomezí: Moravskoslezské Beskydy, Vsetínské vrchy a Javorníky, spadající do CHKO Beskydy a západní části CHKO Kysuce. V menší míře byla sledována také oblast Kysuckých Beskyd, Kysucké vrchoviny a Oravské Magury, tedy oblast přímo navazující přes Jablunkovskou vrchovinu na pásmo Moravskoslezských Beskyd. Protože jedním ze vstupních souborů pro mé analýzy byly myslivecké statistiky získané z tzv. poľovných oblastí, vycházel jsem při dalším hodnocení z toho názvosloví a rozdělení (Obr. 3.1). Obr. 3.1 Zájmová oblast mého výzkumu: česko-slovenské pomezí (CHKO Beskydy a západní část CHKO Kysuce) a širší oblast podél slovensko-polských hranic, která na slovenské straně území zahrnuje poľovné oblasti Slovenské Beskydy a Oravská Magura 3.2 Monitoring pobytových znaků Data o výskytu rysa ostrovida a vlka obecného jsem získával ve spolupráci s Hnutím DUHA Olomouc, které od roku 2003 v CHKO Beskydy organizuje monitoring velkých šelem. 14

14 Mapovatelé pracovníci Hnutí DUHA Olomouc nebo vyškolení dobrovolníci tzv. Vlčích hlídek procházejí zájmové území a zjišťují přítomnost rysa a vlka podle nalezených pobytových znaků (stopy, trus, případně stržená kořist). Terénní monitoring probíhá celoročně, především však v zimním období, kdy jsou nejlepší podmínky pro sledování stop na sněhové obnově. Při určování bylo využito běžně dostupných určovacích příruček (Dolejš, 1972; Bouchner, 1990; Červený et al., 2000) a vlastních poznatků (Kutal et al., 2010) shrnutých do manuálu, který byl k dispozici všem mapovatelům. Veškeré prošlé pochůzky mapovatelé zaznamenali do protokolu, kde uvedli datum, trasu pochůzky, počasí, výšku sněhu a další podmínky, důležité pro nález pobytových znaků. Celou trasu pochůzky zakreslili také do kopie turistické mapy v měřítku 1:50 000, pomocí ručního GPS přístroje nebo ve formátu GPX nebo KML prostřednictvím veřejně přístupných online mapových aplikací (např. Google Earth, Mapy.cz, Cykloserver.cz). V průběhu pochůzky jsme přesně lokalizovali také nálezy pobytových znaků velkých šelem. V případě, že stopní dráhu bylo možné sledovat déle než 50 metrů, byla stopní dráha vyznačena jako zvláštní linie obdobným způsobem jako trasa pochůzky. Zaznamenán byl také směr pohybu a počet sledovaných zvířat. Pokud stopní dráhy byly čerstvé, sledovali jsme je nejdříve v protisměru proti pohybu zvířete, aby nedocházelo k rušení šelem. Při sledování stopních drah jsme odebírali vzorky trusu, srsti nebo chlupů pro DNA analýzu a nejzřetelnější pobytové stopy byly vyfotografovány, v některých případech byly zhotoveny sádrové odlitky stop. V letech jsem při monitoringu pobytových znaků vlků v horských celcích Kysucké Beskydy, Kysucká vrchovina a Oravská Magura zaznamenával také hlasové projevy smeček, které signalizují přítomnost štěňat. Za klidných bezvětrných nocí jsem s kolegy poslouchal spontánní vytí nebo jsem čekal na odpověď po simulovaném vytí (Nowak et al., 2006). Podle směru přicházejícího vytí jsem se pak snažil najít shromaždiště vlků a na vytipovaná místa umisťoval fotopasti. 3.3 Fotomonitoring Monitoring pomocí fotopastí probíhal v několika úrovních intenzity od roku Zpočátku jen na vybraných místech jako doplněk k monitoringu pobytových znaků za účelem přímého potvrzení přítomnosti velkých šelem, kdy byly testovány různé modely a jejich využitelnost pro monitoring cílových druhů. Nejvíce se osvědčily fotopasti s bílým bleskem, schopné pořizovat ostré a barevné snímky také v noci, což je důležité pro individuální identifikaci jedinců (Rovero et al., 2013). Konkrétně se jednalo o modely Cuddeback Capture, Cuddeback Attack a Scoutguard SG565F. Fotopasti s infračerveným přísvitem (Cuddeback Attack IR, Bushnell Trophy Cam, Stealth Cam Sniper HD aj.) se 15

15 ukázaly pro individuální identifikaci rysů jako méně vhodné, především z důvodu nekvalitních snímků v noci, protože malá intenzita infrablesku a dlouhé expoziční časy způsobily rozmazání snímků v pohybu. Výhodou naopak byla možnost prakticky nulové prodlevy mezi následujícími snímky, nebo pořizování videosekvencí v noci, na rozdíl od modelů s bílým bleskem, kde nabíjení blesku pro další snímek trvá sekund. Infrafotopasti tak lze využít při sledování chování rysů u kořisti, u značkovacích míst nebo pro zjištění přesného počtu procházejících zvířat, tedy například pro zjištění rozmnožování rysa nebo vlka Deterministický fotomonitoring Intenzivní (deterministický) fotomonitoring, jehož cílem je přesný odhad velikosti populace rysa s využitím capture mark recapture metod, probíhal ve dvou zimách 2011/2012 a 2012/2013. Vzorkovací období musí být dostatečně dlouhé, aby bylo možné vzorkovat co největší část populace, zároveň však dostatečně krátké, aby byla dodržena uzavřenost populace. Jinými slovy by během doby sledování nemělo dojít k narození, úmrtí, emigraci či imigraci jedinců. Vzhledem k rozmnožovacímu cyklu rysa probíhajícím porodům během května a června (Zimmermann et al., 2005) jsem pro monitoring vybral období 50-ti po sobě následující dnů během února-dubna, tedy v období páření rysů a jejich celkově vyšší pohybové aktivity (Schmidt, 1999; Jędrzejewski et al., 2002), což zvyšuje šanci opakovaných záznamů na fotopastech. Instaloval jsem celkem 20 fotopastí ve dvou blocích centrálních částech geomorfologických celků zájmového území 10 přístrojů v Javorníkách a stejný počet v Beskydech, což teoreticky znamenalo 1000 fotopasťonocí v obou blocích. Lokality byly pravidelně kontrolovány každé 2 4 týdny z důvodu výměny baterií, paměťových karet a celkového prověření funkčnosti. Z důvodu technických závad, nepřízně počasí a krádeží nebyly všechny přístroje funkční během celé vzorkovací periody, ale 925 nocí v sezóně 2011/12 a 905 nocí v sezóně 2012/2013, tedy více jak v 90 % dní. Fotopasti byly umisťovány poblíž významných rysích značkovacích míst, na ochozech nebo skalnatých hřebenech, jejichž využívanost rysem byla potvrzena na základě předchozích zkušeností ze stopování. Podle doporučení v dříve publikovaných studiích (např. Karanth & Nichols, 1998) jsem design rozložení navrhl tak, aby každé zvíře ze sledované oblasti mělo šanci být zaznamenáno. Fotopasti byly proto rozmístěny tak, aby mezi nimi nevznikla mezera větší než je potenciálně nejmenší domovský okrsek samice (O Connell et al., 2011). V Karpatech je nejmenší známý okrsek samice rysa ostrovida 124 km 2 (Okarma et al., 2007). Za konzervativní limit pro zajištění dostatečné pokryvnosti území jsem proto považoval 10 km jako maximální vzdálenost mezi dvěma 16

16 sousedními lokalitami. Ve skutečnosti tento parametr dosáhl v Javorníkách hodnoty 5,1 km a v Beskydech 8 km. Rozmístění fotopastí mezi dvěma sezónami nebylo zcela totožné některé přístroje byly ukradeny, v některých lokalitách probíhala těžba dřeva, případně jsme před druhou zimou objevili pro rysy atraktivnější lokalitu. Nicméně průměrná vzdálenost mezi dvěma nejbližšími fotopastmi, vypočtená v QGIS (QGIS Development Team, 2014), zůstala téměř stejná v obou oblastech a minimální konvexní polygony (MCP) vymezené vnějšími pozicemi fotopastí se v Javorníkách zvětšily o 10% a v Beskydech o 6% (Tab ). Překryv MCP mezi dvěma po sobě následujícími sezónami byl 97% v Javorníkách a 75% v Beskydech (Obr ) Tab Průměrná vzdálenost mezi nejbližšími sousedními body (PVNSB) a minimální konvexní polygony (MCP) vytvořené z vnějších bodů fotopastí jednoho studijního bloku Blok Zima PVNSB MCP Javorníky 2011/2012 2,7 72,5 Javorníky 2012/2013 2,5 79,8 Beskydy 2011/2012 2,6 89,9 Beskydy 2012/2013 2,6 96,1 Obr Zájmové území rozdělené na dva studijní bloky, poloha minimálních konvexních polygonů (MCP) vytvořených z vnějších bodů pozic fotopastí a efektivně vzorkované území (ESA), vymezené metodou ½MMDM (half mean maximum distance moved) 17

17 I když někteří další autoři (Weingarth et al., 2012; Pesenti & Zimmermann, 2013) používali vždy dvojici fotopastí umístěných naproti sobě, mi takové osazení omezený počet fotopastí neumožnil. Poblíž značkovacích míst nebo u kořisti však byl rys často zachycen z obou stran a postupně (od roku 2009) budovaná databáze fotografií rysů ze zájmové oblasti mi umožnila bezpečné odlišování zvířat, i když byla ve většině případů zachycena jen z jedné strany Oportunistický fotomonitoring Kromě periody 50 dnů intenzivního monitoringu byl menší počet fotopastí na významných značkovacích místech v provozu celoročně a některé jsme dočasně umístili ke kořistem rysa nalezeným při stopování. Tyto dodatečné lokality mi umožnily lépe vyhodnotit dynamiku populace, sociální statut zvířat a potvrdit rozmnožování. S ohledem na probíhající porody v květnu/červenci a osamostatnění mladých rysů zhruba ve věku jedenácti měsíců (Zimmermann et al., 2005) jsem data z celého roku hodnotil v tzv. rysích rocích, které jsem vymezil od 1.7 do 30.6 následujícího roku. V létě 2012 a 2013 jsem fotopasti využil také při sledování shromaždišť vlků (míst, které slouží ke hrám mláďat) v oblasti Kysuckých Beskyd, Kysucké vrchoviny a Oravské Magury. 3.4 Sběr dat od jiných institucí Pro posouzení vlivu velkých šelem na chov hospodářských zvířat a odhad početnosti kopytníků a míru legálního odlovu jsem dle zákona 123/1998 Sb. o právu na informace o životním prostředí žádal o data krajské úřady Moravskoslezského a Zlínského kraje, Správu CHKO Beskydy (proplacené škody na domácích zvířatech), Ministerstvo zemědělství (statistika chovatelů a množství chovaných zvířat), Městské úřady Jablunkov, Třinec, Frýdlant nad Ostravicí, Frenštát pod Radhoštěm, Rožnov pod Radhoštěm, Nový Jičín, Valašské Meziříčí a Vsetín, Magistrát Frýdku-Místku (početnost a lov kopytníků a výskyt velkých šelem dle údajů mysliveckých sdružení) a Národní lesnické centrum Zvolen (výskyt vlků a lov kopytníků). 3.5 Analýza dat Validace pobytových znaků Všechny zjištěné nálezy pobytových znaků velkých šelem byly klasifikovány podle metodiky SCALP (Molinari-Jobin et al., 2006) používané pro monitoring rysa v alpských zemích, modifikované pro účely monitoringu velkých šelem (Kutal, 2014): 18

18 C1 tvrdá data (dokladovaná, získaná vyškolenými nebo důvěryhodnými osobami): mrtvá těla šelem nebo jejich části chycení a opětovně vypuštění jedinci, telemetrická data o pohybu sledovaných zvířat fotografie a videonahrávky šelem vzorky trusu, moči nebo srsti (příp. tkání), u nichž genetická analýza prokázala druhovou příslušnost C2a objektivní data (dostatečně a věrohodně zdokumentovaná, u nichž lze s velkou pravděpodobností vyloučit záměnu s jiným druhem, získaná vyškolenými nebo důvěryhodnými osobami): série fotografií stop nebo stopních drah rysa a medvěda věrohodné fotografie stopních drah vlka v kombinaci s dalšími pobytovými znaky, kdy lze vyloučit např. záměnu se psem fotografie trusu nebo vzorky trusu zvukové záznamy hlasových projevů zdokumentovaná kořist C2b subjektivní data všechna tvrdá a objektivní verifikovatelná data (C1 a C2), získaná z řad široké veřejnosti, u nichž nelze zaručit jejich původ nezdokumentovaná přímá pozorování, trus, stopní dráhy, hlasové projevy všech druhů šelem, získaná od vyškolených nebo důvěryhodných osob nezřetelné nebo neprůkazné fotografie pobytových znaků (s výjimkou jednotlivých stop vlka), u nichž je vyškolená nebo důvěryhodná osoba na základě terénního zjištění pevně přesvědčena o správnosti druhové determinace C3 nedostatečná data: nezřetelné nebo neprůkazné fotografie šelem, jejich stop, trusu a jiných pobytových znaků, které nespadají do kategorie C2b nezřetelné nebo neprůkazné nahrávky hlasových projevů, nejednoznačné vzorky trusu údaje o jednotlivých stopách vlků, pocházející z řad veřejnosti i vyškolených mapovatelů nezdokumentovaná přímá pozorování, trus, hlasové projevy, stopy všech druhů šelem získané širokou veřejností 19

19 Pobytové znaky nebo snímky, u kterých je pravděpodobnější, že nepatřily sledované velké šelmě, byly z dalšího hodnocení vyloučeny. Rovněž jsem vyřadil záznamy, u nichž bylo podezření, že jsou podvrhem nebo například zvířetem nafoceným v zajetí. Ke zdokumentovaným nálezům velkých šelem jsem přiřadil validační známky dle výše zmíněné klasifikace. Z důvodu objektivního hodnocení zároveň tyto známky ke každému nálezu přiřazovaly nezávisle na sobě minimálně 2 osoby s minimálně pětiletou zkušeností s terénním monitoringem hodnocených druhů velkých šelem (Martin Váňa, Michal Bojda, Leona Machalová). Pokud nedošlo u některého údaje ke shodě na validační známce, byla výsledná známka udělena na základě konsenzu v diskuzi s pozorovatelem (autorem záznamu) nebo s další osobou s minimálně pětiletou zkušeností s monitoringem velkých šelem. Pro další hodnocení byla využita pouze data spadající do kategorie C1, C2a, C2b. Data kategorie C3 (neověřitelné, neurčitelné záznamy) tvořily v případě rysa jen zlomek z celkového datasetu; u vlka do této kategorie spadalo 50 % údajů. Všechna data kategorie C3 byla z dalšího hodnocení vyloučena. Už zpočátku před zanesením do databáze byly na základě pořízených fotografií nebo odlitků rovněž vynechány všechny jednoznačně chybně určené pobytové znaky Analýza výskytu pobytových znaků Veškerá data (bodové nálezy, stopní dráhy, prošlé trasy) byla digitalizována v prostředí Arc GIS 9.3 a každému nálezu byl přiřazen prvek kvadrátové sítě používané pro monitoring druhů. Podle typu výstupů jsem použil buď sít zoologického mapování KFME (Kartierung der Flora Mitteleuropas) rozdělenou na 4 subkvadráty (a, b, c, d) nebo síť EEA (Environmental European Agency). Například pro srovnání s dříve publikovanými údaji bylo užitečné využít KFME, používanou pro faunistické mapování druhů (Anděra & Červený, 2009). Naopak pro hodnocení v širší oblasti Západních Karpat bylo výhodnější použít síť EEA (European Environmental Agency), jež má standardizovanou velikost polí nebo 5 5 km. Pro každé pole mapovací sítě byla hodnocena intenzita mapování tj. kolikrát, resp. v kolika různých dnech byl kvadrát sledován. Pokud v jeden den protnulo stejný kvadrát více tras, byla trasa započítána jen jednou (z důvodu eliminace násobného započítávání části stejné trasy prošlé více mapovateli ve stejný den). Zároveň musel být splněn předpoklad minimální délky protnutí kvadrátu trasou, která byla stanovena na 0,5 km u EEA kvadrátů velikosti 5 5 km a kvadrátů KFME, a 2 km u EEA kvadrátu velikosti km. Úseky tras, které protínaly v jeden den subkvadrát v menší než minimální 20

20 délce, byly v rámci stejných kvadrátů sečteny a kvadrát byl označen za navštívený, pokud byl součet těchto úseků větší než byla minimální délka. A konečně, kvadrát byl v jednotlivých letech považován za sledovaný jen v případě, že byl daný rok navštíven minimálně třikrát. Všechny záznamy o výskytu vlka a rysa zjištěné monitoringem byly v příslušné mapové síti přepočteny na počet potvrzení druhu v kvadrátu. Pokud bylo v jeden den a v jednom kvadrátu zjištěno vícero údajů o výskytu druhu, bylo započítáno jen jedno potvrzení. Počty návštěv a potvrzení zájmových druhů byly spočítány pro jednotlivé roky, kvadráty, a také geomorfologické celky. Jednotlivé subkvadráty KFME jsem rozdělil do jednotlivých horských celků podle toho, kam náležela převažující část jejich plochy (Obr ): Bílé Karpaty (6874b, 6874d, 6875a, 6875c), Javorníky (6675c, 6675d, 6676a, 6676b, 6676c, 6676d, 6774a, 6774b, 6774c, 6774d, 6775a, 6775b, 6775c, 6775d, 6776a, 6776b), Moravskoslezské Beskydy dále jen Beskydy (6376d, 6377c, 6377d, 6378c, 6474c, 6474d, 6475c, 6475d, 6476a, 6476b, 6476c, 6476d, 6477a, 6477b, 6477c, 6477d, 6478a, 6478c, 6574b, 6575a, 6575b, 6576a, 6576b, 6576c, 6576d, 6577a, 6577b, 6577c, 6578a), Slezské Beskydy (6378b, 6378d, 6478b, 6478d, 6479a, 6479c, 6578b), Vizovické vrchy (6773d), Vsetínské vrchy (6574d, 6575c, 6575d, 6674a, 6674b, 6674c, 6674d, 6675a, 6675b). Obr Vymezení oblastí v CHKO Beskydy a Kysuce pomocí subkvadrátů KFME (zhruba 12 11,2 km) 21

21 Pro srovnání výsledků mapování s deterministickým fotomonitoringem za dvě zimní sezóny 2011/2012 a 2012/2013 mezi dvěma studijními bloky (Beskydy a Javorníky;viz dále) jsem prošlé trasy rozdělil na úseky podle sítě EEA 5 5 km a ke každému úseku uvedl označení kvadrátu, délku prošlé trasy, informaci o zaznamenaném výskytu rysa a příslušnost do studijního bloku, resp. příslušnost ke studijnímu bloku ESA (viz dále). Pro každé pole síťového mapování byl vypočten index relativní početnosti, tedy poměr pozitivních návštěv (návštěv s nálezem pobytového znaku rysa) ke všem návštěvám, které v příslušeném roce v konkrétním kvadrátu proběhly. Bylo prokázáno, že množství zaznamenaných stopních drah velkých šelem je dobrým prostředkem pro měření jejich populační hustoty (Stander, 1998). Předpokládám tedy, že i zjištěná relativní abundance je rovněž ukazatelem relativní populační hustoty rysa ostrovida v zájmové oblasti. Pro srovnání výskytu vlka a rysa v letech jsem definoval index stálosti výskytu vypočtený jako poměr počtu let s potvrzením druhu a počtu sledovaných let v daném poli mapování. Speciálně byly označeny kvadráty, ve kterých byl daný druh potvrzen alespoň v pěti různých letech (tj. polovina sledovaného období) a také kvadráty, kde byl získán přímý důkaz o výskytu druhu (zejména snímky z fotopastí). Dlouhodobé trendy v desetiletém sledovaném období jsem hodnotil pomocí lineární regrese v programu Statistica Cz 10 (StatSoft Inc, 2011), a to v těch subkvadrátech, které byly sledovány alespoň 6 z 10 let sledovaného období. Za sledovaný jsem považoval takový subkvadrát, kde se v příslušném roce uskutečnily alespoň 3 návštěvy v různých dnech. Vliv různých proměnných (rok, intenzita monitoringu, oblast) na relativní početnost rysa jsem zjišťoval pomocí analýzy kovariance (ANCOVA). Pro účely jednotného vyhodnocení v oblastech jsem subkvadáty přiřadil do jednotlivých horských celků podle toho, kam náležela převažující část jejich plochy Odhadnutí minimálního počtu smeček vlků Veškeré údaje o pobytových znacích vlků a záznamy jejich vytí, přímých pozorování a záznamů z fotopastí jsem digitalizoval a následně odhadl minimální počet rozmnožujících se smeček v zájmové oblasti. Vycházel jsem především ze zvýšené koncentrace pobytových znaků trus vlků značí jádrovou oblast vlčího teritoria (Zub et al., 2003), malé velikosti stop během léta zase signalizují přítomnost štěňat. Finálním potvrzením reprodukce jsou pak záznamy vytí dospělých vlků a štěňat, přímá pozorování štěňat nebo záznamy na fotopastech. Na základě těchto vstupních informací jsem následně vymezil přibližná teritoria vlků podobně jako Nowak et al (2008) v polských Karpatech. 22

22 3.5.4 Capture-mark-recapture analýzy Cílem deterministického monitoringu byl přesný odhad velikosti populace rysa ostrovida s využitím CMR metod. Podle podílu zpětných odchytů, tedy opětovných vyfocení již identifikovaných jedinců, je vypočítána celková velikost populace a přesnost tohoto odhadu. Vzorkovací období 50 dnů jsem rozdělil do deseti period (vzorkovacích událostí), z nichž každá trvala pět po sobě následujících dní. Vytvořil jsem historii odchytů pro každé zvíře v tzv. X-formátu (Otis et al., 1978) a dataset analyzoval v programu CAPTURE (Rexstad & Burnham, 1991) zvlášť pro každý blok (Beskydy a Javorníky) a pro každou sezónu obdobným způsobem jako Wang & Macdonald (2009). Protože výsledky v každém studijním bloku se signifikantně lišily, uvádím je pro každý blok samostatně. Předpoklad uzavřenosti populace jsem testoval v programu Program CloseTest 3.0 (Stanley & Richards, 2004) Výpočet populační hustoty rysa Pro výpočet populační hustoty je nutné znát takzvanou efektivní velikost území, které je vzorkováno (effective sampled area ESA). Je zřejmé, že všichni rysi, kteří byli vyfotografováni v polygonech MCP, spojující vnější body lokalit fotopastí, ve skutečnosti žijí na mnohem větším území, než pouze v území, ohraničeném fotopastmi. Běžně používaný způsob pro vymezení efektivně vzorkovaného území je vytvoření obalové zóny (bufferu) kolem polygonu MCP metodou Mean Maximum Distance Moved (MMDM). Hodnota MMDM je vypočítaná jako průměr ze všech nejdelších vzdáleností, na které byli rysi zachyceni alespoň na dvou různých místech během vzorkovacího období (Karanth, 1995; Karanth & Nichols, 1998). V odborné literatuře je stále diskutováno, která z metod je nejlepší pro stanovení tzv. obalové zóny (bufferu) kolem polygonů MCP zda je vhodnější jako poloměr použít takzvaný full MMDM nebo jen jeho polovinu, případně pro výpočet použít data o skutečné velikosti domovských okrsků z telemetrických dat (Maffei & Noss, 2008; Dillon & Kelly, 2008; Foster & Harmsen, 2012). Pokročilejší statistické metody ukázaly, že výpočty založené na ½MMDM odrážejí přesněji populační hustotu rysa než výpočty založené na MMDM (Pesenti & Zimmermann, 2013). Protože polygony MCP spojující lokality fotopastí v obou blocích tvořily poměrně malé plochy ve srovnání s velikostí domovských okrsků rysů, vzdálenosti, které rysi urazí během vzorkovacího období, mohou být podhodnoceny a populační hustota tak může být nadhodnocena (Maffei & Noss, 2008). Vzhledem k tomu, že telemetrická data nebyla pro mé zájmové území k dispozici, do výpočtu ½MMDM jsem zahrnul také všechny známé lokality z oportunistického monitoringu včetně kořistí, na kterých byli rysi identifikováni během sezóny trvající od 1.7. do 30.6 (½MMDMOPP). Takto jsem zvýšil pravděpodobnost, 23

23 že zvíře bude zaznamenáno na větším území každého studijního bloku. Pro srovnání však ve výsledcích uvádím také výpočet, provedený klasickou metodou pro období, kdy probíhal pouze deterministický monitoring (½MMDMDET) Habitatové preference Pro zjištění habitatových preferencí velkých šelem jsem využil modelování v prostředí GIS, konkrétně algoritmu ENFA (Ecological Niche Factor Analysis), se kterým pracuje program BIOMAPPER (Hirzel et al., 2002). Ve výsledcích prezentuji habitatový model pro rysa a vlka, vytvořený na základě dat z let (rys: n=1119; vlk: 383). Pouze habitatový model týkající se rysa lze vzhledem k velkému počtu nálezových dat považovat za reprezentativní. Z analýzy byly vyřazeny údaje duplicitního charakteru, například stopy a trus nalezené při sledování jedné stopní dráhy v blízkosti menší než 100 metrů. Příprava dat o charakteru prostředí byla omezena dostupností potřebných informací; nakonec byly vybrány tyto údaje: Faktory abiotického prostředí: nadmořská výška, sklonitost reliéfu Faktory krajinného pokryvu: typ krajinného pokryvu (CORINE Land Cover) Faktory antropogenního vlivu: vzdálenost od komunikací vzdálenost od sídel Všechna vstupní data byla přeškálována na jednotný formát tak, aby byla navzájem srovnatelná. Zájmové území bylo překryto pravidelnou čtvercovou sítí m a každé pole sítě bylo naplněno v případě kontinuálních dat průměrnou hodnotou proměnné, resp. procentuálním podílem tříd kategoriálních proměnných. Výstupy habitatového modelu předkládám ve formě mapového výstupu, který zobrazuje kategorie vhodnosti prostředí od 0 do 100 %. Srovnával jsem také zastoupení kategorií tříd vhodnosti mezi dvěma oblastmi předpokládanou jádrovou oblastí výskytu velkých šelem na Slovensku ( Orava ) a okrajovou oblastí na česko-slovenském pomezí ( Beskydy ). Orava byla vymezena pomocí bufferu o šířce 10 km kolem poľovné oblasti Slovenské Beskydy a zahrnuje následující horské celky: Kysucké Beskydy, Kysucká vrchovina, Oravské Beskydy a Oravská Magura. Oblast Beskydy byla vymezena jako buffer o šířce 10 km kolem CHKO Beskydy a prakticky zahrnuje horské celky Moravskoslezské Beskydy, Javorníky, Vsetínské vrchy, Slezské Beskydy a severní část Bílých Karpat. Oblast, která vznikla průnikem obou bufferů (Slezské a část Moravskoslezských Beskyd) byla zařazena pouze do oblasti Beskydy (Obr ) Analýza vztahu výskytu vlků v Beskydech a lovu na Slovensku Pro hodnocení vztahů mezi výskytem vlků v Beskydech a jejich lovem na Slovensku jsem použil smíšený model pro prostorově opakované sčítání neoznačených jedinců (Royle, 24

24 2004), který je možné využít i pro analýzu pobytových znaků, zjišťovaných při opakovaných návštěvách zájmové oblasti. Území bylo vzorkováno v 37 kvadrátech EEA (10 10 km) během 10-ti let ( ) během 4732 návštěv. Jako další proměnné vstupující do analýzy jsem použil celkové množství odstřelených vlků v jádrové oblasti výskytu vlka na Slovensku v poľovných oblastech Slovenské Beskydy a Oravská Magura, a také dostupnost potenciální potravy (viz část 3.5.8). Vzhledem k tomu, že mezi hlavní potravu vlků v Karpatech patří jelen evropský, prase divoké a srnec obecný, použil jsem data o celkové biomase těchto druhů z jádrové oblasti výskytu. Analýza byla provedena v package unmarked (Fiske & Chandler, 2011) v programu R (R Core Team, 2014), s využitím funkce pcount. Má nulová hypotéza H0 předpokládá nulový vliv odstřelu vlků a současně nulový vliv početnosti kopytníků (kořisti vlků) v jádrové oblasti a Slovensku na početnost vlků v Beskydech. Alternativní hypotézy (ne nezbytně vylučující se) jsou následující: H1a: Lov limituje šíření vlků z jádrových oblastí a snižuje množství migrantů, kteří se objevují v Beskydech. H1b: Lov rozbíjí sociální strukturu smeček a zvyšuje množství osamocených vlků a nových migrantů (floaters). H1c: Dynamika početnosti (biomasy) a dostupnost kořisti vlků v jádru slovenské populace bude ovlivňovat množství vlků, kteří budou hledat volné potravní zdroje mimo jádrovou populaci Potravní nabídka velkých šelem Početnost srnce obecného, jelena evropského a prasete divokého v zájmové oblasti jsem určil pomocí metody zpětného propočtu (Plhal & Kamler, 2012). Jako koeficient očekávané reprodukce jsem použil hodnotu 0.8 pro jelena, 0.75 pro srnce a 3.2 u prasete divokého a předpokládal jsem poměr samců, samic a mláďat 2:2:1 podobně jako Plhal & Kamler (2012). Výsledné hodnoty jsem přepočítal na množství biomasy, přitom jsem vycházel z průměrné hmotnosti dospělého srnce 19 kg, jelena 100 kg a divokého prasete 40 kg zjištěné na základě vážení, prováděného v polských Karpatech (Beskid Żywiecki), přímo navazujících na naše zájmové území (Nowak et al., 2005). Bohužel se mi nepodařilo zjistit, že by data z českých nebo slovenských honiteb o ulovené zvěři byla někde systematicky evidována nebo souhrnně zpracována. Nepředpokládám však, že by se tato data významně lišila od údajů zjištěných v polských Karpatech. Potenciální potravní nabídku jsem hodnotil na úrovni celé zájmové oblasti, kde jsem srovnával čtyři poľovné oblasti na Slovensku a CHKO Beskydy v ČR. Trendy 25

25 v průběhu let jsem hodnotil pomocí lineární regrese a jádrovou oblast (Slovenské Beskydy, Oravská Magura) jsem srovnával s okrajem Karpat (Javorníky a Beskydy) pomocí párového Wilcoxonova testu. Detailněji jsem pak zkoumal potravní nabídku v CHKO Beskydy, kde byla k dispozici data z jednotlivých honiteb, spadajících alespoň částečně do CHKO Beskydy (n=99). Pro každou honitbu jsem vypočítal základní environmentální charakteristiky jako průměrná nadmořská výška, podíl jednotlivých typů krajinných pokryvů podle CORINE Land Cover a hustotu silnic. Protože početnost všech druhů kořisti signifikantně ovlivňovala pouze nadmořská výška, zahrnul jsem do následné analýzy jen tuto proměnnou. Dále jsem zjišťoval, zda se bude populační hustota kořisti lišit mezi jednotlivými oblastmi geomorfologickými celky. Honitby jsem rozdělil mezi Beskydy, Javorníky a Vsetínské vrchy podle toho, do kterého pohoří spadala převažující část honitby. Nakonec jsem testoval vliv přítomnosti rysa, nejpočetnější velké šelmy v Beskydech, na populační hustotu srnce, jeho hlavní kořisti. Vzhledem k prostorové kompatibilitě dat o kořisti jsem opět vycházel z mysliveckých statistik. Ty pochopitelně nelze použít pro stanovení přesné početnosti rysa, jeho přítomnost nebo nepřítomnost by však měla být poměrně věrohodným údajem (C2b), vzhledem k tomu, že výkazy jsou zpracovávány odbornými mysliveckými hospodáři, kteří díky dlouhodobé přítomnosti rysa v Beskydech mají základní zkušenost s určením jeho přítomnosti. Může se však stát, že někteří myslivci rysa v honitbě nechtějí přiznat nebo o jeho přítomnosti neví. Proto jsem zkombinoval data z monitoringu Hnutí DUHA ze stejného časového období a překryl je vrstvou honiteb. Tak jsem zjistil přítomnost rysa v dalších 14-ti honitbách. Na základě toho, kolik let ze sledovaného desetiletého období byl rys hlášen myslivci (nebo zjištěn monitoringem Hnutí DUHA), jsem stanovil tři úrovně výskytu: nulový výskyt (žádný záznam o výskytu rysa), přechodný výskyt (záznam rysa alespoň v jednom a nejvýše ve čtyřech letech) a trvalý výskyt (záznam alespoň v pěti letech). Takto rozdělené honitby tvořily tři rovnoměrně rozdělené skupiny, z nichž každá čítala 33 honiteb. Data jsem hodnotil pomocí analýzy kovariance (ANCOVA) v programu Statistica 10 (StatSoft Inc, 2011) s nadmořskou výškou jako kovariátou Potravní ekologie rysa ostrovida Během celého období monitoringu jsme s kolegy a dobrovolníky podrobně zaznamenávali informace o kořistech rysa, nalezených při stopování. Intenzivněji jsme se dohledávání kořistí věnovali od zimy 2009/2010, proto jsou vyhodnocena data z období zim 2009/2010 až 2013/2014 (4 sezóny). K nalezeným velkým kořistem (srnec, jelen) jsme umisťovali fotopasti, případně využívání kořisti sledovali pomocí stopních drah na 26

26 sněhové obnově (pokud volné fotopasti nebyly k dispozici). Poté jsem vyhodnotil druhové složení potravy, jak dlouho a kolikrát se rys ke kořisti vrací, zda jednu kořist může využívat i více jedinců nebo jedno zvíře využívá více paralelních kořistí Škody způsobené velkými šelmami na hospodářských zvířatech Na základě dat od orgánů státní správy jsem vyhodnocoval množství střetů velkých šelem s hospodářskými zvířaty, celkový objem škod v období a podíl jednotlivých druhů šelem na těchto škodách. Trendy jsem hodnotil pomocí lineární regrese v programu Statistica 10 (StatSoft Inc, 2011). 27

27 4. Výsledky 4.1. Výskyt rysa ostrovida a vlka obecného na česko-slovenském pomezí V letech proběhlo celkem 2380 terénních pochůzek, a bylo získáno celkem 891 věrohodných nepřímých údajů (C2) o výskytu rysa ostrovida a 50 údajů kategorie C2 o výskytu vlka obecného. Postupně bylo mapováno 66 různých subkvadrátů, z toho 40 subkvadrátů bylo sledováno 5 a více let, 16 subkvadrátů pak celé desetileté období. Rys ostrovid byl potvrzen celkem ve 45 subkvadrátech KFME, v 19 subkvadrátech byl potvrzován opakovaně v pěti a více různých letech, v jednom subkvadrátu byl zjištěn každoročně (Obr a). Vlk obecný byl potvrzen v 19 subkvadrátech, pouze v jednom subkvadrátu byl potvrzen v pěti různých letech (Obr b). Rys byl zaznamenán ve všech sledovaných geomorfologických celcích, přičemž v Beskydech a Javorníkách byl potvrzován stabilně každý rok, navíc v letech byl v těchto pohořích také pravidelně zachycen pomocí fotopasti (C1 přímý důkaz). V Beskydech byl stabilní výskyt zjištěn pouze v 53 % subkvadrátů mapovaných pět a více let, ve Vsetínských vrších v 50 % a v Javorníkách v 78 % (Obr a). Obr Index stálosti výskytu rysa ostrovida (a) a vlka obecného (b) v CHKO Beskydy a Kysuce v jednotlivých subkvadátech sítě KFME vyjádřený jako podíl počtu let s potvrzením druhu k počtu sledovaných let v daném poli. Celkový podíl je odlišen barevnou škálou a konkrétní data, z kterých byl podíl počítán, jsou uvedeny v každém subkvadrátu. Zvláštně jsou vylišena pole, kde byl výskyt rysa potvrzen minimálně 5 let a ty, kde byl rys potvrzen přímo genetickými metodami, snímkem z fotopasti či nálezem mrtvého jedince. Zelená linie označuje hranice české CHKO Beskydy a slovenské CHKO Kysuce. 28

28 Vlk byl zaznamenán zejména v hlavních geomorfologických celcích (Moravskoslezské Beskydy, Javorníky); ve dvou okrajových oblastech (Bílé Karpaty, Vizovické vrchy) potvrzen nebyl. Přímý důkaz (C1) o výskytu vlka se podařilo získat v letech 2006 a 2008 pomocí DNA analýzy (Hulva et al., 2012) a v roce 2012 v okrajové části CHKO Beskydy (Veřovické vrchy) nejdříve pomocí fotopasti, následně pak nálezem sraženého jedince (Obr b). U nálezů stopních drah (26 nálezů) se v 31 % případů jednalo o stopy minimálně dvou vlků, v 15 % o stopní dráhy minimálně 3 vlků. Větší počet vlků pohromadě nebyl nikdy zjištěn a ani v jednom roce nebyly stopní dráhy dvou a více vlků nalezeny v jedné oblasti opakovaně. Většinou tak byli zaznamenáni pouze samostatní vlci a v letech 2006 a 2011 nebyla potvrzena žádná skupina dvou nebo více zvířat pohromadě. Mapovací úsilí se během 10 let monitoringu postupně zvyšovalo, zejména v Moravskoslezských Beskydech (Obr ). Počet sledovaných subkvadrátů se více než zdvojnásobil (Tab ), počet kvadráto-návštěv pak v roce 2012 dosahoval více než sedminásobku hodnoty z roku 2003 (Obr ). Tomuto trendu odpovídaly také záznamy o výskytu rysa. Počet subkvadrátů, kde byl potvrzen výskyt rysa, se během deseti let téměř zdvojnásobil (Tab ) a počet potvrzení rysa v subkvadrátech v roce 2012 dosahoval 8,5 násobku hodnoty z roku Nárůst údajů o výskytu vlka však nebyl zaznamenán, ačkoliv obě šelmy byly sledovány souběžně se stejným mapovacím úsilím (Tab , Obr ). Obr Počty denních potvrzení rysa a vlka v subkvadrátech KFME, spadajících do tří hlavních geomorfologických celků v zájmové oblasti (Obr ) a intenzita mapování v těchto celcích, vyjádřená jako počty kvadráto-návštěv v jednotlivých letech. Vzhledem k tomu, že jedna pochůzka(návštěva) mohla protnout více jak jeden subkvadrát, je celkový počet kvadrátonávštěv vyšší než celkový počet pochůzek. 29

29 Tab Přehled počtu mapovaných subkvadrátů v jednotlivých letech a počtu subkvadrátů s potvrzením výskytu rysa a vlka pomocí přímých a nepřímých důkazů. rok počet mapovaných subkvadrátů počet potvrzených subkvadrátů nepřímý důkaz (C2) přímý důkaz (C1) rys vlk rys vlk Výskyt vlka obecného v oblasti Slovenských Beskyd (Orava) V letech 2012 a 2013 jsme pomocí nálezů pobytových znaků (trus, stopy), vytí a použitím fotopastí (Tab. 4.2) lokalizovali výskyt tří rozdílných rozmnožujících se smeček vzdálených zhruba km od českých hranic (Obr. 4.2). V obou letech se jedna smečka se vyskytovala v oblasti Kysuckých Beskyd, druhá v oblasti Kysucké vrchoviny a třetí v jižní části Oravské Magury. 30

30 Tab Věrohodné nálezy pobytových znaků (C2a, C2b), záznamy vytí a informace o přímém pozorování nebo dokladů z fotopastí (dospělci a mláďata) z let 2012 a 2013 v širší oblasti Západních Karpat Oblast Kysucké Kysucká Oravská Ms. Beskydy Beskydy vrchovina Magura a Javorníky Rok Stopy a stopní dráhy Trus Vytí Další pobytové znaky Přímý záznam (dospělci ) Přímý záznam (mláďata) Obr. 4.2 Lokalizace věrohodných nálezů pobytových znaků vlka (C2a, C2b) vlčího vytí a přibližné teritoria smeček v letech 2012 až 2013 v širší oblasti Západních Karpat 31