VÝSLEDKY VÝZKUMU VLIVU LUČNÍHO MANAGEMENTU V NPP BABIČČINO ÚDOLÍ 2006 Zpracoval: HUTUR - občanské sdružení Kontaktní osoby: Oldřich Čížek 1 & Jaroslav Zámečník 2 Hutur - občanské sdružení J. Purkyně 1616 500 02 Hradec Králové 1 Sam_Buh@yahoo.com 2 j.zamecnik@muzeumhk.cz

Obsah 1. ÚVOD... 4 2.1. CHARAKTERISTIKY... 5 2.1.1. Cíle a vymezení pojmů... 5 2.1.2. Studované organismy... 5 2.1.3. Vymezení studovaných ploch... 6 2.1.3.1. skupina denních motýlů... 7 2.1.4. Personální a finanční zajištění... 8 2.2. BOTANIKA... 9 2.2.1. Metodika... 9 2.2.1.2. Sběr dat... 9 2.2.1.2. Analýza dat... 9 2.2.2. Výsledky... 9 2.2.2.1. Deskriptivní analýzy... 9 2.2.2.2. Kanonické analýzy... 10 2.2.3 Závěry... 12 2.3. MOTÝLI (Lepidoptera)... 13 2.3.1 Metodika... 13 2.3.1.1. Sběr dat... 13 2.3.1.2 Analýza dat... 14 2.3.2. Výsledky... 15 2.3.2.1. Deskriptivní analýzy... 15 2.3.2.2. Canonické analýzy... 16 2.3.3. Závěry... 23 2.4. STŘEVLÍCI (Carabidae)... 25 2.4.1. Metodika... 25 2.4.1.1. Sběr dat... 25 2.4.1.2. Analýza dat... 25 2.4.2. Výsledky... 26 2.4.2.1. Deskriptivní analýzy... 26 2.4.2.2. Canonické analýzy... 26 2.4.3. Závěry... 28 2.5. MRAVENCI (Formicoidea)... 30 2.5.1. Metodika... 30 2

2.5.1.1. Sběr dat... 30 2.5.1.2. Analýza dat... 30 2.5.2. Výsledky... 31 2.5.2.1. Deskriptivní analýzy... 31 2.5.2.2. Canonické analýzy... 31 2.5.3 Závěry... 33 2.6. ŠIROPASÍ (Symphyta) - HOUSENICE... 35 2.6.1. Metodika... 35 2.6.1.1. Sběr dat... 35 2.6.1.2. Analýza dat... 35 2.6.1 Výsledky... 35 2.6.3. Závěry... 36 3. SOUHRN VÝSLEDKŮ... 37 4. DOPORUČENÍ... 38 4.1. MANAGEMENTOVÁ DOPORUČENÍ... 38 4.2. KONTROLNÍ OPATŘENÍ... 42 4.3. SOUHRN... 43 5. LITERATURA... 45 3

1. ÚVOD Tato studie je zpracována v rámci smlouvy PPK-35a/62/06: Vliv rozdílného managementu lučních porostů na jejich ruderalizaci a projev těchto faktorů na modelové skupiny hmyzu na loukách v NPP Babiččino údolí. Tato smlouva je uzavřena mezi Agenturou ochrany přírody a krajiny ČR, zastoupenou Ing. Hanou Heinzelovou, vedoucí Správy CHKO Broumovsko (objednavatel) a občanským sdružením Hutur se sídlem v Hradci Králové, zastoupené Oldřichem Čížkem (zpracovatel). Předmětem této smlouvy je (přepis ze smlouvy): - pořízení a analýza základních botanických dat (pro tzv. rok 0 = začátek realizace managementu) pro sledování pozdějšího vývoje rostlinných společenstev způsobených prováděným managementem formou náhodně umístěných fytocenologických snímků 1x1 m na 8 studovaných plochách, zhodnocení variability uvnitř jednotlivých studovaných ploch oproti variabilitě mezi plochami v statistickém programu Canoco. - zjištění vlivu časové a prostorové heterogenity v managementu lučních porostů na populace denních motýlů a na další vybrané modelové skupiny hmyzu, navržení optimalizace managementu vzhledem k ekonomickému a turistickému využití území při zachování jeho biologické hodnoty, získání dat, která při opakování studie umožní stanovit trend ve vývoji populací studovaných objektů vzhledem k managementu a to z 8 studovaných ploch. - provedení základních deskriptivních analýz s využitím softwaru Statistika, nejlepší model bude analyzován generalizovanými lineárními metodami (GLM). Cíle této studie jsou tedy dva: pořízení dat umožňujících studium vlivu lučního managementu na populace druhů studovaných skupin a dále analýzy vlivu tohoto managementu na chování druhů studovaných skupin živočichů. Součástí výstupu ze studie jsou výsledky analýz a jejich interpretace, jedná se o textovou část této zprávy. Na CD nosiči jsou, pro analýzy změn vegetace a populací sledovaných živočichů v dalších letech způsobených lučním managementem, přiložena primární data. Jako příloha na CD jsou v souladu se smlouvou také přiložena nálezová data jednotlivých živočichů a to ve formátu umožňující převod do databázového programu Janitor. Publikační výstupy v odborném tisku pramenící z této studie budou zaslány v podobě separátů objednavateli studie. 4

2. VLASTNÍ STUDIE 2.1. CHARAKTERISTIKY 2.1.1. Cíle a vymezení pojmů Jak již bylo nastíněno v Úvodu cílem tohoto výzkumu je stanovit optimální luční management v NPP Babiččino údolí ve vztahu k vegetaci a k organismům, které zde žijí, ale také s ohledem na turistický ruch. Cíle této studie jsou tedy dva: pořízení dat umožňujících studium změn populací druhů studovaných skupin vlivem lučního managementu a dále analýzy vlivu tohoto managementu na chování druhů studovaných skupin živočichů. První cíl studie umožní sledovat dlouhodobý projev managementu a je tedy kontrolním mechanismem, druhý naopak umožní vyhodnotit pravděpodobný vliv v recentním čase a případně modifikovat ve vztahu k organismům krajně nepříznivé parametry managementu. Mezi pojmy, které jsou v této zprávě používány patří blokové či pruhové sečení, sekaná či nesekaná plocha. Pro zamezení případných nejasností a mylných interpretací vysvětlíme uvedené termíny v následujícím textu. Termín nesekaná či zcela sekaná plocha se vztahuje k dané seči. Plocha tedy může být v dané seči nesečena, posečena zcela či jen z části. Při částečném sečení samozřejmě bereme v potaz procentuelní podíl posekané plochy a zohledňujeme také velmi důležitý faktor a sice strukturu ponechané biomasy. V případě, že posečená plocha je ponechána v souvislém celku používáme termín blokové sečení, v případě že neposečená biomasa je ponechána v několika částech, pruzích, používáme termín pruhové sečení. 2.1.2. Studované organismy Pro posouzení vlivu nového managementu byly z bezobratlých živočichů, kteří zde žijí, vybrány skupiny, které musely splňovat následující základní podmínky: muselo se jednat o skupiny se snadno determinovatelnými druhy a dále tyto organismy musí mít na posuzované stanoviště vazbu, která je známa. Ve vybraných skupinách musely být zastoupeny herbivorní organismy a také predátoři. Přímo v obsahu smlouvy je obsaženo studium denních motýlů (nadčeledi Hesperioidea a Papilionoidea), skupiny u níž je velmi dobře známa biotopová vazba (BENEŠ et al. 2002). Tato skupina byla zvolena také proto, že na daném území byla studována již v roce 2005 právě s ohledem na management (KOŘÍNKOVÁ 2006) a k dispozici tak byl rozsáhlejší soubor dat. Výsledky ukazují, že se jedná o vhodnou skupinu modelových 5

organismů (cf. EHRLICH 1994, MASTER et al. 2000). Z důvodu návaznosti studie, tedy zvětšení souboru dat a zkvalitnění analýz, byly u této skupiny modifikovány studované plochy (viz kap 2.1.3.). Další skupinou, která byla zvolena jsou druhy z čeledi Carabidae (cf. EYRE 1989, HŮRKA et al. 1996). Pro účely studie byly zvoleny pouze druhy rodů Carabus a Cychrus, tedy jednoznační predátoři. Zjištěné druhy, které ve studované oblasti žijí jsou přímo na místě snadno determinovatelné. U těchto druhů jsou také známy jejich biotopové nároky (HŮRKA et al. 1996). S výběrem modelové skupiny herbivorních organismů nastal problém. Během sběru dat se ukázalo, že druhové a abundantní spektrum běžně používaných skupin, jako jsou vybrané druhy Heteroptera či Chrysomelidae (cf. DI GIULIO 2001, ZURBRÜGG & FRANK 2006) je na studovaném území velmi malé. Stejně tak Caelifera nebo housenky lučních druhů motýlů se vyskytovaly na studovaných plochách velmi zřídka. Byla proto vybrána alternativní skupina, často využívaná k podobným studiím (cf. VICKERY et al. 2001, BRITSCHGI et al.2006) a sice housenice skupiny Symphyta. Problematická je však determinace larev do druhů, a bylo proto pracováno s počtem jedinců skupiny, což samozřejmě neumožňuje stejně detailní analýzy jako v jiných případech. Tento postup se však jeví jako vhodný pro snadné studium změn abundací tohoto herbivorního typu larev. Studované organismy byly doplněny o Formicoidea. Změny v druhové a abundantní struktuře této skupiny na jednotlivých plochách, by měly být relativně rychlé a mohly by tak upozornit na vývoj, který by se u jiných skupin mohl projevit až v delším časovém horizontu (cf. HÖLLDOBLER & WILSON 1990, THOMAS 2005). Botanické hledisko bylo samozřejmě zpracováno nejen ze smluvních povinností. Složení vegetace a případné změny jsou důležité pro řadu druhů hmyzu a je proto nutné jej sledovat. 2.1.3. Vymezení studovaných ploch Jak bylo uvedeno v předchozí kapitole rostliny a organismy byly s výjimkou denních motýlů studovány na osmi plochách. Denní motýli byli studováni v jiném systému, který popíšeme v samostatné podkapitole (2.1.3.1). S výběrem vhodných ploch ke studiu nastaly značné problémy. Plochy je nutné vybrat takovým způsobem, aby co nejvíce odpovídaly záměrům studie, tedy vlivu různých typů seče na organismy. Proto zvolené plochy musí zahrnovat všechny typy realizovaného managementu a to na srovnatelných plochách. V době zahájení výzkumu (8.5.2006), ale stále 6

nebyl schválen Plán péče (PP) pro toto území. Při výběru ploch jsme proto vycházeli ze schvalovaného návrhu Plánu péče. Vybrali jsme plochy C 1, C 2, D, G, J, K, L a Z (viz. Příloha 2 - mapa), které obsahovaly všechny základní navržené managementy, tedy plochy sekané jednou a dvakrát zcela a plochy sekané z ½ a z ¼ (podrobněji viz Příloha 1, tab. A), podle návrhu PP umožňovaly také studovat prostorové uspořádání seče. Nicméně schválený PP (VOŘÍŠKOVÁ ed. 2006) se v dotčených plochách lišil (viz Příloha 1, tab. A), dále je co se týče prostorového uspořádání seče značně benevolentní a v praxi tak nebylo prakticky zaznamenáno pruhové sečení. Management uvedený v PP nebyl na některých plochách zcela dodržen. Management, který byl skutečně realizován je shrnut v tabulce A (Příloha 1). Rozdíl mezi návrhem PP který jsme měli k dispozici a vlastní realizací výrazně komplikoval analýzy dat. Modifikovat plochy po schválení PP nebylo možné, protože management byl schválen jeden měsíc po té, co byl zahájen výzkum. V případě změny studovaných ploch by nebylo možné studovat vliv první seče. O schválení PP jsme nebyli informováni, což nám značně zkomplikovalo práce v terénu, včetně samotného výzkumu. Po první seči, kdy se ukázalo, že PP není dodržován zcela nemělo již význam měnit plochy také z toho důvodu, že nebyla záruka dodržení podoby druhé seče. Rozhodli jsme se proto ponechat studium na vybraných plochách a odfiltrovat nevyrovnaný design modifikací analýzy získaných dat. Na výše zmíněných plochách byly vytyčeny pevné transekty, na kterých se prováděl sběr dat podle příslušné metodiky popsané podrobněji v dané kapitole (2.4., 2.5.a 2.6.) a to metodou zemních pastí nebo smýkáním. V případě botanických dat byly v rámci plochy prováděny botanické (fytocenologické) snímky (kap. 2.2.). 2.1.3.1. skupina denních motýlů Nejistá situace kolem schvalování PP nás vedla k modifikaci sběru dat. Rozhodli jsme se snížit riziko výběru designově nevhodných ploch použitím dat z roku 2005. V roce 2006 tak data byla sbírána v celém komplexu luk (viz Příloha 2 - mapa). Vlivem výrazné změny managementu některých ploch, oproti roku 2005, bylo nutné modifikovat transekty. Tato změna byla natolik závažná, že plochy, kterých se modifikace transektů dotýkala, nebylo možné zahrnout do analýz. Pro potřeby této zprávy jsme tak pracovali s následujícími plochami: B 1, B 2, D, E, G, H, H X, J a L (viz Příloha 2 - mapa). Data ze zbývajících ploch A 1, A 2, C 1, C 2, K a K 2 (viz Příloha 2 - mapa) jsou přiložena v elektronické podobě na CD (soubor lepidoptera.xls) a bude je možné využít pro studie v dalších letech. 7

2.1.4. Personální a finanční zajištění Vzhledem k šíři projektu, a to jak po stránce vlastního sběru dat, přes determinaci druhů až po analýzy, zúčastnilo se této studie velké množství odborníků či terénních pracovníků. Kromě uvedených autorů se na vlastním sběru dat podíleli Šárka Mikátová, Michael Mikát, Mirka Kubiczková a Tomáš Búry. Z odborných spolupracovníků se na sběru lepideptorologických dat podílela Sabina Kořínková (Katedra ekologie a životního prostředí PřF UPOL), botanická data sebraly Martina Fialová (Katedra botaniky PřF UPOL) a Lenka Šafářová (Katedra botaniky PřF UPOL). Řadu přínosných rad týkajících se botaniky poskytla Věra Samková (Muzeum východních Čech v HK). Determinaci myrmekofauny provedl Pavel Pech (Katedra zoologie BF JČU, Biologické centrum AV ČR). S determinací střevlíků pomohl Miroslav Mikát (Muzeum východních Čech v HK) a Lukáš Čížek (Biologické centrum AV ČR). Problematiku herbivorního hmyzu pomohl výrazně řešit Petr Kočárek (Katedra biologie a ekologie PřF OU). S přípravou analýzy dat výrazně pomáhali Jan Michálek (Katedra ekologie BF JČU), Tereza Lamošová (Katedra botaniky BF JČU), Alena Kodádková (Katedra zoologie BF JČU), Kateřina Nováková (Katedra zoologie BF JČU), Robert Tropek (Katedra zoologie BF JČU). Na statistických analýzách se podílel Martin Konvička (Katedra zoologie BF JČU, Biologické centrum AV ČR). Velký dík patří také kolegyni Blance Mikátové (AOPK HK) za pomoc při realizaci samotné studie. Studie vlivu managementu by v této použitelné a aplikovatelné formě nebyla možná jen z prostředků poskytnutých v rámci smlouvy. Velmi významná finanční podpora plynula také ze Záměru Biologické fakulty Jihočeské university v Českých Budějovicích. Další finanční prostředky pocházejí z projektu Centrum pro studium biodiverzity (LC06073). Za výraznou materiálovou pomoc děkujeme Zdeňku Zahradníkovi, řediteli Muzea východních Čech v Hradci Králové. 8

2.2. BOTANIKA Primárním cílem botanické části bylo pořízení botanických snímků, které umožní srovnání vývoje vegetace vzhledem k novému managementu lučních ploch. Problematika letošního designu kosení je shrnuta v kapitole 2.1. Sekundárním cílem bylo srovnání současného stavu ploch z botanického hlediska. 2.2.1. Metodika 2.2.1.2. Sběr dat Data byla sbírána na osmi plochách C 1, C 2, D, G, Z, J a K (viz. Příloha 2, mapa). Na každé ploše bylo metodou náhodného výběru provedeno 30 botanických snímků o velikosti 1x1m. Byly zaznamenávány veškeré druhy cévnatých rostlin a uveden jejich podíl. Byla použita procentuelní stupnice, přičemž rostliny do 1% procenta byly značeny "+" a rostliny vyskytující se ve snímku velmi vzácně "r". Snímky byly provedeny ve dnech 9.6. - 12.6. 2006, tedy těsně před první sečí. Nomenklatura byla sjednocena podle práce KUBÁT et al. (eds.) (2002). Botanické snímky jsou přiloženy v elektronické podobě, v souboru "botanika.xls". Rozmístění ploch a důvod jejich výběru viz. Kap. 2.1. 2.2.1.2. Analýza dat Data byla analyzována kanonickými analýzami s využitím programu CANOCO (Ter BRAAK & ŠMILAUER 2002, ŠMILAUER 2002). Pro krátkou délku gradientů byla použita metoda RDA (redundancy analysis). Species data byla logaritmována. Jednotlivé plochy byly zadány jako environmental veraibles. Kvalita modelu byla testována Monte Carlo permutačním testem s počtem permutací 999. 2.2.2. Výsledky 2.2.2.1. Deskriptivní analýzy Celkově bylo v rámci fytocenologických snímků zaznamenáno 116 druhů cévnatých rostlin (včetně dřevin a kříženců): Acer pseudoplatanus juv., Aegopodium podagraria, Agropyron repens, Agrostis canina, Agrostis capillaris, Agrostis gigantea, Agrostis stolonifera, Achillea millefolium agg., Ajuga reptans, Alchemilla sp., Alnus glutinosa, Alopecurus pratensis, Anemone nemorosa, Anthoxanthum odoratum, Arrheanatherum elatius, Arthemisia campestris, Bellis perennis, Betula pendula, Campanula patula, Cardamine pratensis, Carex brizoides, Carex caryophyllea, Carex flacca, Carex gracilis, Carex hirta, 9

Carex nigra, Carex ovalis, Carex palescens, Carex tomentosa, Cerastium holosteioides, Chaerophyllum aromaticum, Cirsium arvense, Cirsium canum, Cirsium oleraceum, Cirsium oleraceum x canum, Cirsium vulgare, Clinopodium vulgare, Crepis biennis, Dactylis glomerata, Deschampsia cespitosa, Elytrigia repens, Epilobium sp., Equisetum arvense, Equisetum palustre, Eupatorium cannabinum, Festuca arundinacea, Festuca pratensis, Festuca rubra, Ficaria verna subsp. bulbifera, Fraxinus excelsior juv., Galium mollugo agg., Galium uliginosum, Geranium phaeum, Geranium pratense, Geranium pyrenaicum, Glechoma hederacea, Heracleum sphondylium, Holcus lanatus, Hypericum maculatum, Hypericum perforatum, Juncus conglomeratus, Lathyrus pratensis, Leontodon hispidus, Leucanthemum sp., Lotus corniculatus, Luzula campestris, Lychnis flos-cuculi, Lysimachia nummularia, Lysimachia vulgaris, Medicago lupulina, Medicago sativa, Mentha arvensis, Myosotis arvensis, Oxalis fontana, Phalaris arundinacea, Phleum pratense, Plantago lanceolata, Plantago major, Plantago media, Poa pratensis, Poa trivialis, Polygonum bistorta, Prunella vulgaris, Quercus petraea, Ranunculus acris, Ranunculus auricomus agg., Ranunculus repens, Rumex acetosa, Rumex crispus, Rumex obtusifolius, Sanguisorba officinalis, Silene latifolia, Sonchus sp., Stachys sylvatica, Stellaria alsine, Stellaria graminea, Stellaria media, Symphytum officinale, Taraxacum sect. Ruderalia, Thalictrum lucidum, Tilia cordata, Trifolium hybridum, Trifolium arvense, Trifolium campestre, Trifolium dubium, Trifolium pratense, Trifolium repens, Trisetum flavescens, Urtica dioica, Veronica arvensis, Veronica filiformis, Veronica chamaedrys, Veronica scutellata, Veronica serpyllifolia, Vicia cracca a Vicia sepium. Na ploše C 1 bylo v rámci 30ti fytocenologických snímků zjištěno celkem 50 druhů cévnatých rostlin, na ploše C 2 63 druhů, na ploše D 51 druhů, na ploše G 54 druhů, na ploše Z 51 druhů, na ploše J celkem 54 druhů, na ploše K celkem 58 druhů a na ploše L 58 druhů cévnatých rostlin (viz. Příloha 3). 2.2.2.2. Kanonické analýzy Celkovým modelem vysvětlená variabilita činila 25% (srovnej tab. 1). První osa byla signifikantní (F = 26.141, p = 0.001), stejně jako všechny osy (F = 11.455, p = 0.001). Výsledný model (graf 1) ukazuje botanickou podobnost jednotlivých ploch. 10

Axes 1 2 3 4 Total variance Eigenvalues 0.101 0.078 0.033 0.021 1 Species-environment correlations 0.887 0.83 0.759 0.682 Cumulative percentage variance of species data 10.1 17.9 21.2 23.3 of species-environment relation 39.4 69.9 82.9 91.1 Sum of all eigenvalues 1 Sum of all canonical eigenvalues 0.256 Tab. 1: Přehled výsledným modelem vysvětlené druhové a "osové" variability. Graf 1: Grafické znázornění výsledného modelu. Druhy jsou krátkými kódy označeny pro zvýšení přehlednosti grafu, z tohoto důvodu je také zobrazeno pouze 36 druhů s největším vlivem v modelu. RDA analýza. /inf.: AegoPoda - Aegopodium podagraria, AgrosCap Agrostis capillaris, AgrosGig Agrostis gigantea, AlchemSp - Alchemilla sp., AlnusGl Alnus glutinosa, AlopPra - Alopecurus pratensis, BellPere - 11

Bellis perennis, CampPat Campanula patula, CarexBri - Carex brizoides, CirsArv - Cirsium arvense, DactGlo Dactylis glomerata, DesCaes - Deschampsia cespitosa, EpilSp Epilobium spec. div., FesPra - Festuca pratensis, GalMol - Galium mollugo agg., GerPra Geranium pratense, GleHed - Glechoma hederacea, LeonHis - Leontodon hispidus, LychFlo - Lychnis flos-cuculi, OxalFon - Oxalis fontana, PhlPra - Phalaris arundinacea, PlaLan - Plantago lanceolata, PoaTriv - Poa trivialis, PrunVul - Prunella vulgaris, RanRep - Ranunculus repens, RumAcet - Rumex acetosa, SangOff Sanguisorba officinalis, SymOff - Symphytum officinale, Tarax Taraxacum sect. Ruderalia, TrifCam - Trifolium campestre, TrifPra - Trifolium pratense, TrisFla Trisetum flavescens, VerSer - Veronica serpyllifolia/. 2.2.3 Závěry Je patrné, že plochy C 1, C 2 a D jsou si relativně podobné a tvoří jednu skupinu. Do druhé skupiny je možné zařadit plochy L a K. Dále lze říci, že plochy Z a G tvoří třetí skupinu, plocha J se sice v kontextu posledně zmiňovaným podobá, je však přeci jen botanicky odlišná. Z pohledu zastoupení jednotlivých druhů lze říci, že z botanického hlediska jsou plochy L a K druhově pestřejší a jsou ve srovnání především s plochami C 1, C 2 a D zachovalejší. Z pohledu kvality je patrné, že směrem od České Skalice se plochy zlepšují. To s největší pravděpodobností souvisí s vyšší dostupností některých částí údolí pro mechanizaci a tedy s dřívějším zemědělským využíváním ploch (podmítání, hnojení). 12

2.3. MOTÝLI (Lepidoptera) Studium denních motýlů mělo dva cíle. Prvním z nich bylo získat primární data, která umožní v budoucnu srovnání vývoje populací motýlů ve vztahu ke změnám jednotlivých ploch způsobených novým managementem. Druhým cílem je zhodnocení preferencí a ekologických nároků jednotlivých druhů ve vztahu k různým typům seče. 2.3.1 Metodika 2.3.1.1. Sběr dat Data byla sbírána na 15 plochách, 9 jich bylo zahrnuto do canonických a GLM analýz (viz Příloha 2, mapa). Důvody jiného výběru studovaných ploch, spolu s jejich výčtem a umístěním jsou shrnuty v bodě 2.1. Nejasná situace kolem managementu jednotlivých ploch při zahájení výzkumu a naše snaha o stanovení "optimálního" lučního managementu nás vedla k využití námi sebraných dat v sezóně 2005. Data z roku 2005 tedy nebyla sebrána v rámci této studie a používáme-li je, činíme tak nad rámec námi uzavřené smlouvy (PPK-35a/62/06). Data jsme se rozhodli pro tyto potřeby poskytnout objednavateli díla zdarma, nárokujeme si však náš výslovný souhlas pro každé použití výsledků uvedených v této kapitole (2.3) objednavatelem. Pro studium vlivu lučního managementu na imaga denních motýlů jsme použili metodu transektů. Na každé ploše byly po oba roky vytyčeny pevné transekty. Pro změny v managementu lučních porostů mezi lety 2005 a 2006 byly některé transekty v letošním roce modifikovány a nejsou tak do analýz zahrnuty. Analyzované plochy jsou B 1, B 2, D, E, G, H, H X, J a L (viz Příloha 2 - mapa). Z důvodu sečení těchto luk jsme transekty neznačili kolíky, ale konce byly vymezeny orientačními body. Každý transekt začínal a končil 30m od okraje vytyčené plochy, byl tak minimalizován vliv sousedních ploch. Transekty vzhledem k charakteru ploch nemají jednotnou délku a pohybují se v rozmezí od 153 m do 580 m (viz Příloha 1, tab. A). První sběr dat byl v roce 2005 proveden 14. 5., poslední 6. 9., v roce 2006 pak 8.5. a 7.9. V každém roce bylo provedeno 13 transektů v přibližně 10ti denních intervalech (přesné časové rozložení viz. přiložený CD nosič, soubor "lepidoptera.xls"). Případné posunutí termínu je dáno snahou navštěvovat lokality za stejných klimatických podmínek, tedy za slunečného počasí a relativního bezvětří. Transekty byly chozeny mezi 10 a 16 hodinou. Do transektu byla zahrnuta imaga všech druhů denních motýlů pozorovaná do vzdálenosti 20 m od transektu. Početnost byla zaznamenávána na následující semikvantitativní stupnici: 1 13

jedinec - 1, 2 jedinci - 2, 3 5 jedinců 3, 6-10 jedinců 4, 11-20 jedinců 5, 21 100 jedinců 6, stovky jedinců 7, tisíce jedinců 8. Byl zaznamenán procentuelní podíl neposekané plochy a typ seče. 2.3.1.2 Analýza dat Data byla analyzována canonickými analýzami a GLM metodami, při obou typech analýz byl využit program CANOCO (Ter BRAAK & ŠMILAUER 2002, ŠMILAUER 2002). Při canonických analýzách byla pro krátkou délku gradientů použita metoda RDA (Redundancy analysis). Jako environmental veraibles vstupoval do modelu typ seče, tedy zda daná plocha byla při seči posečena celá, vůbec, v pruzích nebo v bloku. Z velkého počtu covariables byly do modelu zadány ty, které byly užitím forward selection zhodnoceny jako nejlepší. V modelu je jako covariables použita délka transektu, z hydrometeorologických údajů byla do modelu vybrána pouze teplota vzduchu v době realizování daného transektu. Obě proměnné byly logaritmovány. Dále byl odfiltrován podíl posekané biomasy na ploše a rok, který byl definován v použitém split-plot designu jako "blok". Whole plot byl permutován jako časový či lineární transekt (plocha), split plot (návštěva) byl volně permutován. Kvalita modelu byla testována Monte Carlo permutačním testem s počtem permutací 999. V GLM (generalised linear models) modelování byly provedeny tři základní analýzy a sice vztah jednotlivých druhů motýlů k druhé canonické ose, vzhledem k výslednému modelu se tedy jedná o jejich vztah k prostorové struktuře ponechané biomasy (blok, pruhy, nesečeno), dále vztah druhů v tomto modelu k maximální, tj. ponechané výšce (logaritmované) vegetace a jejich vztah k množství neposekané plochy. Množství neposekané plochy bylo vztaženo na rozlohu jednotlivých ploch, hodnoty byly logaritmovány. Vykresleny byly pouze nejpočetnější druhy a druhy ochranářsky významné, tj. Pieris napi, Pieris rapae, Pieris brasicae, Maniola jurtina, Coenonympha pamphilus, Polyommatus icarus, Aricia agestis, Maculinea nausithous a Maculinea teleius. Vliv faktorů na ostatní druhy je shrnut v tabulkách. V modelu byla použitá link funkce Log, degree bylo zvoleno kvadratické, u dat bylo předpokládáno Poissonovo rozdělení. 14

2.3.2. Výsledky 2.3.2.1. Deskriptivní analýzy Na studovaném území bylo během dvou sezón při transektech zjištěno celkem 34 druhů motýlů nadčeledí Hesperioidea a Papilionoidea. Z čeledi Papilionidae byl zjištěn jeden druh (v kulaté závorce je uveden součet semikvantitativních hodnot ze všech pozorování a počet ploch (z celkového počtu) na kterých byl druh zaznamenán: Papilio machaon (otakárek fenyklový) (7/7). Z čeledi Pieridae 7 druhů: Anthocharis cardamines (bělásek řeřichový) (13/6), Colias hyale (žluťásek čičorečkový) (26/10), Gonepteryx rhamni (žluťásek řešetlákový) (7/3), Leptidea reali (bělásek Reálův) (16/7), Pieris brassicae (bělásek zelný) (214/11), Pieris napi (bělásek řepový) (394/11), Pieris rapae (bělásek řepkový) (422/11) a několik jedinců rodu Colias (3/3) nebylo určeno do druhu. Z čeledi Lycaenidae bylo zjištěno 7 druhů: Aricia agestis (modrásek tmavohnědý) (104/,10) Celastrina argiolus (modrásek krušinový) (2/2), Lycaena phleas (ohniváček černokřídlý) (4/4), Lycaena tityrus (ohniváček černoskvrnný) (14/8), Maculinea nausithous (modrásek bahenní) (13/4), Maculinea teleius (modrásek očkovaný) (19/4), Polyommatus icarus (modrásek jehlicový) (165/10). Čeleď Nymphalidae byla na lokalitě zastoupena 15 druhy: Aglais urticae (babočka kopřivová) (63/11), Aphantopus hyperanthus (okáč prosíčkový) (10/6), Araschnia levana (babočka síťkovaná)(12/5), Argynnis paphia (perleťovec stříbropásek) (3/3), Boloria dia (perleťovec nejmenší) (1/1), Coenonympa pamphilus (okáč poháňkový) (344/11), Inachis io (babočka paví oko) (37/10), Isoria lathonia (perleťovec malý) (5/5), Maniola jurtina (okáč luční) (327/11), Melanagria galathea (okáč bojínkový) (19/6), Lasiomata megera (okáč zední) (1/1), Polygonia c-album (babočka bílé c) (15/8), Pontia daplidice (bělásek rezedkový)(3/2), Vanessa atalanta (babočka admirál) (15/7), Vanessa cardui (babočka bodláková) (10/7). Čeleď Hesperiidae byla zastoupena třemi druhy: Erynnis tages (soumračník máčkový) (2/1), Ochlodes sylvanus (soumračník rezavý) (16/8), Thymelicus lineola (soumračník čárečkovaný) (53/11). Lze říci, že počet druhů na lokalitě je malý. Jedná se o druhy běžné, řada není vázána svým vývojem ani na luční porosty. Pouze přibližně 16 (tj. 47%) druhů lze označit za skutečně luční motýly (Colias hyale, Leptidea reali, Pieris rapae, Aricia agestis, Lycaena phlaeas, Lycaena tityrus, Maculinea nausithous, Maculinea teleius, Boloria dia, Coenonympha pamphilus, Issoria lathonia, Maniola jurtina, Melanargia galathea, Lasiommata megera, Erynnis tages a Thymelicus lineola). Lokalita je nejen druhově chudá, 15

ale dokonce více jak 40% druhů z celkového počtu se zde vyskytuje vzácně. Pouze 20% studovaných motýlů se v území vyskytuje běžně ve vyšších abundacích. 2.3.2.2. Canonické analýzy Výsledný model vznikl použitím RDA (Redundancy analysis). Charakteristiky výsledného modelu viz tab. 2. První osa byla signifikantní (F = 3.28, p = 0.039), stejně jako všechny osy (F = 1.523, p = 0.023). Výsledný model (graf 2) ukazuje odlišný vliv celoplošné seče a dále rozdíl mezi typem seče a různou afinitu jednotlivých druhů k těmto zásahům. Vliv struktury ponechané biomasy, jehož stanovení bylo jedním z cílů studie je rozebrán pomocí GLM modelu. Analýza vztahu druhů ke druhé canonické ose (tedy ke struktuře ponechané biomasy) ukazuje, že především luční druhy reagují na typ seče citlivě. Většina druhů má své optimum v pásové seči (tab. 3, graf 3). Stejně tak se ukazuje (tab. 4, graf 4), že především luční druhy s rostoucí vegetací přibývají, maximální výška vegetace jim již však nevyhovuje. U podílu nepokosené plochy (tab. 5, graf 5), opět s přibývajícím množstvím neposekané plochy roste početnost jednotlivých druhů. Pro řadu druhů je však zcela neposekaná plocha nevýhodná. Axes 1 2 3 4 Total variance Eigenvalues 0.011 0.003 0.001 0.354 1 Species-environment correlations 0.19 0.177 0.168 0 Cumulative percentage variance of species data 1.2 1.5 1.6 41 of species-environment relation 72.1 92.6 100 0 Sum of all eigenvalues 0.901 Sum of all canonical eigenvalues 0.015 Tab. 2: Přehled výsledným modelem vysvětlené druhové a "osové" variability. 16

Null deviance Deviance AIC Optimum Tolerance Peak max value A. agestis 380.87 368.21 381.385 0.365 1.26 0.484 A. cardamines 88.78 86.21 95.629-4.84 3.14 0.143 A. levana 85.6 75.9 84.123 2.7 1.49 0.165 A. paphia 25.42 24.98 30.169 0.306 1.19 0.016 A. urticae 279.63 272.8 285.146 CE CE C.argiolus 18.14 16.93 20.62 0.544 0.829 0.014 C. pamphilus 673.02 667.47 681.563-0.472 2.58 1.31 Colias sp. 25.42 24.2 29.599-0.273 0.625 0.025 B. dia 9.95 8.29 2.5 e+6-0.189 0.405 0.018 E. tages 18.14 13.47 14.699 CE CE G. rhamni 58.92 42.74 48.391 CE CE A. hyperanthus 78.38 75.38 85.809-163.89 16.31 4.3 e+15 C. hyale 136.71 133.76 141.658-0.568 1.34 0.12 I. io 182.65 181.68 192.245 CE CE I.lathonia 38.28 33.21 36.674 CE CE L. reali 100.62 98.25 106.408-0.519 1.14 0.079 L. megera 9.95 8.92 11.324 CE CE L. phleas 32.08 29.46 34.562 123.83 13.3 4.3 e+15 L. tytirus 92.86 91.4 100.336-0.169 1.12 0.067 M. galathea 116.19 100.32 109.033 CE CE M. jurtina 742.03 739.97 756.41 0.5 2.93 1.23 M. nausithous 101.96 65.73 76.048 13.27 2.88 507.17 M. teleius 127.93 123.88 139.088 0.249 0.989 0.099 O. sylvanus 92.32 91.94 98.243 0.617 2.18 0.065 P. brasicae 581.84 574.6 590.603 CE CE P. c-album 91.27 89.64 96.452 CE CE P. daplidicae 28.19 25.27 33.344 6.25 2.51 0.176 P. icarus 488.46 484.78 498.914-1.78 3.61 0.669 P. machaon 49.59 48.08 53.413 0.05 0.876 0.04 P. napi 490.15 490.13 498.453-3.88 24.02 1.4 P. rapae 659.96 659.6 671.614 CE CE T. lineola 255.92 253.46 266.464 CE CE V. atalanta 91.27 86.92 94.692 CE CE V. cardui 71.12 69.28 77.486-0.458 0.975 0.054 Tab. 3: Vztah jednotlivých druhů motýlů k druhé canonické ose (constrained) modelu. Počet stupňů volnosti 283, GLM model, použitá link funkce Log, Poissonovo rozdělení. /inf.: null deviance = deviance proměnné v nulovém modelu; deviance = deviance proměnné v modelu; AIC = Acaicovo informační kritérium; optimum, tolerance, peak max. value = hodnoty popisující průběh funkce; CE = hodnota neodhadována/ 17

Null deviance Deviance AIC Optimum Tolerance Peak max value A. agestis 380.87 350.67 374.01 4.25 0.788 0.516 A. cardamines 88.78 58.03 1.6 e+7 3.36 0.223 0.247 A. levana 85.6 80.78 89.269 3.88 0.526 0.067 A. paphia 25.42 24.75 29.617 4.41 1.03 0.016 A. urticae 279.63 243.56 253.293 CE CE C.argiolus 18.14 14.12 16.418 3.12 0.332 0.037 C. pamphilus 673.02 634.55 648.684 3.72 0.877 1.53 Colias sp. 25.42 22.01 26.507 CE CE B. dia 9.95 9.33 13.178 3.79 0.461 0.008 E. tages 18.14 16.54 170.871 3.74 0.366 0.016 G. rhamni 58.92 47.59 54.446 6.8 0.929 1.67 A. hyperanthus 78.38 76.8 89.658 3.35 0.785 0.054 C. hyale 136.71 130.51 137.735 3.71 0.652 0.133 I. io 182.65 165.38 173.831 CE CE I.lathonia 38.28 23.22 25.451 CE CE L. reali 100.62 85.34 91.279 2.93 0.533 0.174 L. megera 9.95 6.39 6.864 CE CE L. phleas 32.08 31.44 36.667 CE CE L. tytirus 92.86 91.37 100.122 3.74 0.906 0.062 M. galathea 116.19 98.18 4.7 e+8 4.16 0.3 0.154 M. jurtina 742.03 692.54 708.824 4.59 1.26 1.53 M. nausithous 101.96 89 4.7 e+8 4.04 0.284 0.102 M. teleius 127.93 112.9 2.5 e+5 4.14 0.348 0.137 O. sylvanus 92.32 88.99 95.379 CE CE P. brasicae 581.84 509.64 523.611 CE CE P. c-album 91.27 77.71 86.967 4.68 0.549 0.139 P. daplidicae 28.19 25.89 2.2 e+4 4.02 0.366 0.022 P. icarus 488.46 441.5 455.257 4.55 0.961 0.87 P. machaon 49.59 49.12 54.828 6.08 2.54 0.039 P. napi 490.15 451.56 459.41 6.03 2.24 2.35 P. rapae 659.96 628.47 640.003 4.35 1.44 1.75 T. lineola 255.92 224.04 235.58 8.05 1.67 3.91 V. atalanta 91.27 90.49 97.737 4.16 1.47 0.061 V. cardui 71.12 56.25 62.078 CE CE Tab. 4: Vztah jednotlivých druhů motýlů v použitém modelu maximální výšce vegetace na stanovišti. Počet stupňů volnosti 283, GLM model, použitá link funkce Log, Poissonovo rozdělení. /inf.: null deviance = deviance proměnné v nulovém modelu; deviance = deviance proměnné v modelu; AIC = Acaicovo informační kritérium; optimum, tolerance, peak max. value = hodnoty popisující průběh funkce; CE = hodnota neodhadována/ 18

Null deviance Deviance AIC Optimum Tolerance Peak max value A. agestis 380.87 368.19 381.143 0.808 0.515 0.459 A. cardamines 88.78 79.46 85.761 CE CE A. levana 85.6 85.21 95.678 CE CE A. paphia 25.42 24.53 29.298 CE CE A. urticae 279.63 250.88 263.122 0.492 0.282 0.751 C.argiolus 18.14 17.01 20.729 CE CE C. pamphilus 673.02 655.99 669.733 0.653 0.502 1.63 Colias sp. 25.42 18.72 20.677 0.381 0.218 0.073 B. dia 9.95 9.49 12.932 CE CE E. tages 18.14 17.01 20.729 CE CE G. rhamni 58.92 53.07 62.187 CE CE A. hyperanthus 78.38 76.81 91.378 0.522 0.343 0.082 C. hyale 136.71 117.43 122.906 CE CE I. io 182.65 172.43 181.236 0.5 0.31 0.364 I.lathonia 38.28 38.03 43.668 0.473 0.474 0.03 L. reali 100.62 96.13 103.72 CE CE L. megera 9.95 9.49 12.932 CE CE L. phleas 32.08 31.8 37.318 0.444 0.467 0.026 L. tytirus 92.86 86.97 94.365 CE CE M. galathea 116.19 102.96 110.052 0.673 0.187 0.302 M. jurtina 742.03 713.92 730.002 0.834 0.602 1.37 M. nausithous 101.96 88.89 101.022 CE CE M. teleius 127.93 127.17 141.465 0.162 0.889 0.091 O. sylvanus 92.32 90.76 96.827 CE CE P. brasicae 581.84 574.17 590.81 CE CE P. c-album 91.27 84.02 89.561 0.711 0.214 0.154 P. daplidicae 28.19 19.51 21.305 CE CE P. icarus 488.46 465.73 479.732 0.586 0.343 1.18 P. machaon 49.59 44.81 48.695 CE CE P. napi 490.15 474.27 482.641 1.8 1.52 1.78 P. rapae 659.96 643.85 655.569 0.736 0.646 1.75 T. lineola 255.92 252.68 265.194 CE CE V. atalanta 91.27 87.44 93.792 0.682 0.308 0.103 V. cardui 71.12 62.01 68.661 0.52 0.236 0.168 Tab. 5: Vztah jednotlivých druhů motýlů v použitém modelu maximální výšce vegetace na stanovišti. Počet stupňů volnosti 283, GLM model, použitá link funkce Log, Poissonovo rozdělení. /inf.: null deviance = deviance proměnné v nulovém modelu; deviance = deviance proměnné v modelu; AIC = Acaicovo informační kritérium; optimum, tolerance, peak max. value = hodnoty popisující průběh funkce; CE = hodnota neodhadována/ 19

Graf 2: Grafické znázornění výsledného modelu. Druhy jsou krátkými kódy označeny pro zvýšení přehlednosti grafu, významnější druhy (ochranářsky či diagnosticky) jsou uvedeny celými názvy. Proměnné jsou typy seče: sc - při seči posečena celá plocha, ns - plocha je při seči nepokosena, pruhy - plocha posečena v pruzích, bloky - plocha posečena v blocích. /Použité druhové zkratky: Ac - Anthocharis cardamines; Ah Aphantopus hyperanthus; Al - Araschnia levana; Ap - Argynnis paphia; Au Aglais urticae; Bd - Boloria dia; Ca - Celastrina argiolus; Ch - Colias hyale; Gr - Gonepteryx rhamni; Cs - Colias sp.; Ii - Inachis io; Et Erynnis tages; Il - Issoria lathonia; Lm Lasiommata megera; Lp- Lycaena phleas; Lr - Leptidea reali; Lt - Lycaena. tityrus; Mg - Melanargia. galathea; Os - Ochlodes sylvanus; Pb - Pieris brasicae; Pc Polygonia c-album; Pd 20

Pontia.daplidice; Pn - Pieris napi; Pm Papilio machaon; Pr - Pieris rapae; Tl - Thymelicus lineola; Vc - Vanessa cardui; Va - Vanessa atalanta/. RDA analýza, split-plot design, roky byly definovány jako bloky. Graf 3: Grafické znázornění vztahu vybraných druhů motýlů k druhé canonické ose v použitém modelu. 21

Graf 4: Grafické znázornění vztahu vybraných druhů v použitém modelu k maximální výšce vegetace. 22

Graf 5: Grafické znázornění vztahu vybraných druhů v použitém modelu k nepokosené rozloze plochy. 2.3.3. Závěry Výsledky dovolují velmi jednoznačnou interpretaci, co se týče celoplošné seče. Ta se zdá být naprosto nevhodná. Jen velmi málo druhů jeví jistou afinitu k tomuto managementu, a navíc se jedná o druhy běžné se širokou biotopovou valencí. I v rámci ponechané biomasy hovoří model poměrně jednoznačně. Část druhů inklinuje spíše k blokovému typu sečení, část k pruhovému a část k plochám, kde daná seč neproběhla. Na základě výsledků lze říci, že nejen druhy luční, či druhy ochranářsky zajímavé, ale i větší část ubikvistů inklinují spíše k pruhovému typu sečení. To ostatně dokládá rozložený model na vztahy jednotlivých druhů k druhé canonické ose tj. ke struktuře neposečené biomasy. Je patrné, že nejvíce druhů má své 23

optimum při pruhové seči (např. Maculinea teleius, Aricia agestis, Coenonympha pamphilus, Maniola jurtina) nebo na plochách nesečených (Maculinea nausithous). Na druhou stranu, ale i druhy, které inklinují k managementu, kdy plocha není sekána, nemají ve vztahu k výšce vegetace své optimum při maximální výšce porostu. Protimluv je jen zdánlivý, výsledky naopak dokládají, že vyjma několika ubikvistů potřebuje většina motýlů management, ve kterém je seč provedena alespoň jednou za rok. Dalším důležitým faktorem managementu, který ovlivňuje motýly, je množství ponechané biomasy. Po odfiltrování velikosti plochy je zřejmé, že většina motýlů má své optimum při ponechání 50% -75% rozlohy neposekané. Z pohledu fauny denních motýlů je nutné v NPP Babiččino údolí sekat v pruzích, při seči ponechat ½ až ¾ rozlohy plochy nesekány. Při druhé seči pruhy zaměnit, tedy posekat v první seči neposekané pruhy a naopak nesekat pruhy v první seči posekané. Ještě několik řádek o ochranářsky významných druzích rodu Maculinea. Je nutné si uvědomit, že vzhledem k botanickému charakteru ploch a umístění transektů se tato studie dotýkala rodu Maculinea jen okrajově. Následující výsledky je proto nutné brát s určitou rezervou. Z modelu je patrné, že nároky, především modráska M. nausithous, se od dalších a běžných druhů liší. M. nausithous i M. teleius mají ohledně výšky vegetace podobné optimum a sice mezi 2/3 a 3/4 maximální výšky vegetace. Co se týče podílu ponechané biomasy, vyžaduje M. nausithous spíše neposečenou plochu na rozdíl od M. teleius, kterému postačuje ponechat přibližně 50% rozlohy neposekánu. Ve stručnosti lze říci, že místa kde se vyskytuje modrásek M. nausithous je lepší při první seči nesekat, narozdíl od ploch s modráskem M. teleius, kde je potřeba část biomasy odstranit. Varujeme však před takovým zjednodušováním problematiky. Nároky obou druhů se od ostatních motýlů, například co do vhodného termínu seče podle literatury velmi liší (cf. BENEŠ et al. 2002). Ač zdánlivě vhodné umístění a načasování seče, by se mohlo projevit také velmi negativně. U takto malých populací by kupříkladu velká rozloha "vhodného" managementu mohla způsobit rozlétnutí imág, tedy například nedostatek sexuálních partnerů k páření. "Vhodný" management by také mohl být při neznalosti aplikován na místa, kde by byla malá šance na dokončení vývoje larev atp. Mělo by být nejdříve vymapováno přesné rozšíření obou druhů v rámci studovaného území a teprve po vytipování míst vhodných z botanického i myrmekologického hlediska přistoupit k návrhu specifického managementu pro tyto dva druhy v rámci NPP Babiččino údolí. 24

2.4. STŘEVLÍCI (Carabidae) Studium společenstva střevlíků mělo dva cíle. Prvním z nich bylo získat primární data, která umožní v budoucnu srovnání vývoje populací střevlíků ve vztahu ke změnám jednotlivých ploch způsobených novým managementem. Druhým cílem je zhodnocení preferencí a ekologických nároků jednotlivých druhů ve vztahu k různým typům seče. 2.4.1. Metodika 2.4.1.1. Sběr dat Data byla sbírána na osmi plochách - C 1, C 2, D, G, Z, J a K (viz. Příloha 2, mapa). Na každé ploše bylo rozmístěno 8 zemních pastí o průměru 90mm. Pasti byly umístěny v linii 8m od sebe, délka linie tak byla 64m (umístění viz. Příloha 2, mapa). Pasti v linii kopírovali procentuelní podíl posekané a neposekané části plochy. Byly exponovány v 7-10 denních intervalech, v závislosti na počasí, vždy na tři dny. První expozice byla provedena 8.5. poslední pak 17.9. Po vyloučení dvou odběrů, které byly situovány přesně do doby seče (došlo k poškození pastí), bylo do analýz zahrnuto 10 odběrů (časové rozložení viz. přiložené CD, soubor Carabidae.xls). Jedinci byly na místě determinováni a byly zapsány jejich abundace. Do druhu byly určováni pouze jedinci rodu Carabus a Cychrus, ostatní druhy byly pro nemožnost terénní determinace sloučeny do jedné skupiny (v analýzách označovaných jako "Carabidae"). Realizovaný management v letošním roce viz. Příloha 1, tab. A. Data jsou přiloženy v elektronické podobě, v souboru "Carabidae.xls". 2.4.1.2. Analýza dat Data byla analyzována canonickými analýzami s využitím programu CANOCO (TER BRAAK & ŠMILAUER 2002, ŠMILAUER 2002). Při canonických analýzách byla pro krátkou délku gradientů použita metoda RDA (Redundancy analysis). Jako environmental veraibles vstupoval do modelu množství neposekané rozlohy každé plochy při každé seči. Z velkého počtu covariables byly do modelu zadány ty, které byly užitím forward selection zhodnoceny jako nejlepší. V modelu je jako covariables použita z hydrometeorologických údajů teplota vzduchu, vlhkost vzduchu a rychlost větru v době realizování daného transektu. Tyto proměnné byly logaritmovány. Dále bylo odfiltrováno umístění jednotlivých pastí, které bylo definováno v použitém split-plot designu jako "blok". Whole plot byl permutován jako časový či lineární transekt (plocha), split plot (návštěva) byl volně permutován. Kvalita modelu byla testována Monte Carlo permutačním testem s počtem permutací 999. 25

Získaný model byl doplněn o znázornění vlivu sekání ve formě pruhů a bloku na jednotlivé druhy. Byla použita funkce Loess, Span byl 0.67 a byl použit lineární model. 2.4.2. Výsledky 2.4.2.1. Deskriptivní analýzy Na studovaných plochách bylo zjištěno celkem 5 druhů rodu Carabus Carabus ullrichii, Carabus granulatus, Carabus scheidlerii, Carabus coriaceus, Carabus violaceus a 1 druh rodu Cychrus Cychrus scarabeoides. Na ploše označené jako C 1 byly zaznamenány celkem 3 druhy rodu Carabus C. ullrichii, C. granulatus a C. scheidlerii; na ploše označené C 2 byly zaznamenány celkem 4 druhy rodu Carabus C. ullrichii, C. granulatus, C. scheidlerii, C. coriaceus; na ploše D byly zaznamenány 3 druhy rodu Carabus - C. ullrichii, C. granulatus, C. scheidlerii; na ploše G byl zaznamenán pouze 1 druh rodu Carabus C. ullrichii; na ploše J byly zaznamenány 3 druhy C. ullrichii, C. scheidlerii a C. violaceus; na ploše K byly zaznamenány 4 druhy rodu Carabus C. ullrichii, C. granulatus, C. scheidlerii, a C. violaceus; na ploše L byly zaznamenány 4 druhy rodu Carabus - C. ullrichii, C. granulatus, C. scheidlerii, C. violaceus a 1 druh rodu Cychrus - C. scarabeoides; na ploše Z byly zaznamenány celkem 4 druhy rodu Carabus - C. ullrichii, C. scheidlerii, C. violaceus, C. coriaceus a 1 druh rodu Cychrus - C. scarabeoides. 2.4.2.2. Canonické analýzy Parametry výsledného modelu viz tab. 6. Model byl signifikantní (F = 16.045, p = 0.001). Graf 6 zobrazuje výsledný model, kdy vysvětlujícími proměnnými je umístění pasti v posečeném či neposečeném porostu. Je patrná afinita většiny druhů k neposečeným místům. V grafech 7 a 8 je ve stejném modelu zobrazen vliv typu seče, tedy "v pruzích" (graf 7) a "v bloku" (graf 8). Je patrná větší afinita u všech druhů a tedy větší vhodnost pruhového uspořádání odstraněné biomasy. 26

Axes 1 2 3 4 Total variance Eigenvalues 0.019 0.556 0.097 0.089 1 Species-environment correlations 0.194 0 0 0 Cumulative percentage variance of species data 2.5 73.1 85.5 96.8 of species-environment relation 100 0 0 0 Sum of all eigenvalues 0.787 Sum of all canonical eigenvalues 0.019 Tab. 6: Přehled výsledným modelem vysvětlené druhové a "osové" variability. -0.2 1.2 Carabidae C. scheidlerii C. violaceus Neposekáno C. scarabeoides C. ullrichii C. granulatus C. coriaceus Posekáno -0.6 0.4 Graf 6: Grafické znázornění výsledného modelu. RDA analýza, split-plot design, roky byly definovány jako bloky. 27

Graf 7: Grafické znázornění výsledného modelu. Druhy jsou krátkými kódy označeny pro zvýšení přehlednosti grafu (Cr Carabidae, Cs Carabus scheidlerii, Cv Carabus violaceus, Cse Cychrus scarabeoides, Cu Carabus ullrichii, Cc Carabus coriaceus, Cg Carabus granulatus), N - neposečeno, P - posečeno. RDA analýza, split-plot design, roky byly definovány jako bloky. Tečkovaně za použití funkce Loess vyznačen vliv sečení "v pruzích" v modelu. Graf 8: Grafické znázornění výsledného modelu. Druhy jsou krátkými kódy označeny pro zvýšení přehlednosti grafu (Cr Carabidae, Cs Carabus scheidlerii, Cv Carabus violaceus, Cse Cychrus scarabeoides, Cu Carabus ullrichii, Cc Carabus coriaceus, Cg Carabus granulatus), N - neposečeno, P - posečeno. RDA analýza, split-plot design, roky byly definovány jako bloky. Tečkovaně za použití funkce Loess vyznačen vliv sečení "v bloku" v modelu. 2.4.3. Závěry Z modelu je patrné, že kromě druhu Carabus coriaceus, který na rozdíl od ostatních střevlíků žije i na stanovištích s poměrně intenzivním managementem jako jsou vinice či sady (HŮRKA 1996), mají zbývající druhy větší afinitu k neposekaným plochám. Poměrně jednoznačnou odpověď dávají i projekce typu managementu (pruhová či bloková seč) do

tohoto modelu. Pro všechny determinované druhy je lepší pruhová než bloková seč. Tento typ seče je podle modelu výhodnější i pro výše zmíněný druh Carabus coriaceus, což ostatně plně koresponduje i s biologickým pozorováním. Pakliže tento druh žije i na poměrně intenzivně využívaných stanovištích, ale na druhou stranu dokáže žít i na extenzivních stanovištích, je pro tento druh pruhové sečení podstatně lepší než blokové, protože poskytuje obě možnosti v jemnější škále. Pro chráněné druhy Carabus ulrichii a Carabus scheidlerii (kategorie "ohrožený") je pruhové sečení jako management více než vhodný. Kategorie, do které byly sloučeny zbývající nedeterminované druhy inklinuje spíše k neposekané ploše, neposkytuje však jednoznačnou odpověď u typu seče. Je nutné si uvědomit, že se jedná o kombinace ekologických nároků řady druhů. V průměru se však tato skupina chová podobně jako determinované druhy (vyjma Carabus coriaceus). 29

2.5. MRAVENCI (Formicoidea) Studium mravenců mělo především jeden cíl. Vzhledem k nárokům, životním strategiím, populační dynamice a disperzním schopnostem by společenstvo mravenců mohlo dobře posloužit pro detekci změn vegetace a projevů těchto změn na živočichy. Proto tímto cílem bylo pořízení datového souboru umožňují v dalších letech toto srovnání. Právě výše zmíněné výhody pro studium změn populací, nejsou ale vhodné pro studium vlivu daného managementu na individua. Jde především o sociální, z hlediska dynamiky populace, poměrně složitý způsob fungování kolonií. Přesto byla data sebraná v letošním roce analyzována i v tomto směru. 2.5.1. Metodika 2.5.1.1. Sběr dat Vliv managementu na mravence byl opět zjišťován z dat získaných pomocí zemních pastí. Data byla opět sbírána na osmi plochách - C 1, C 2, D, G, Z, J a K (viz. Příloha 2, mapa). Na každé ploše bylo rozmístěno 8 zemních pastí o průměru 90mm. Pasti byly umístěny v linii 8m od sebe. Délka transektu tak byla 64m. Pasti kopírovali procentuelní podíl posekané a neposekané části plochy. Pasti byly exponovány v 7-10 denních intervalech v závislosti na počasí, vždy na tři dny. První expozice byla provedena 8.5. poslední pak 17.9. Po vyloučení dvou odběrů, které byly situovány přesně do doby seče (došlo k poškození pastí), bylo do analýz zahrnuto 10 odběrů. Jedinci, chycení do pastí byly následně determinováni. Rozmístění jednotlivých studovaných ploch a realizovaný management v letošním roce viz. Příloha 1 tabulka A. Tato data jsou přiloženy v elektronické podobě, v souboru "formicoidea.xls". 2.5.1.2. Analýza dat Data byla analyzována canonickými analýzami, byl použit program CANOCO (TER BRAAK & ŠMILAUER 2002, ŠMILAUER 2002). Při canonických analýzách byla pro krátkou délku gradientů použita metoda RDA (Redundancy analysis). Jako environmental veraibles vstupoval do modelu množství neposekané rozlohy každé plochy při každé seči. Z velkého počtu covariables byly do modelu zadány ty, které byly užitím forward selection zhodnoceny jako nejlepší. V modelu je jako covariables použita z hydrometeorologických údajů teplota a vlhkost vzduchu v době realizování daného transektu. Tyto proměnné byly logaritmovány. Dále bylo odfiltrováno umístění jednotlivých pastí, které bylo definováno v použitém split- 30

plot designu jako "blok". Whole plot byl permutován jako časový či lineární transekt (plocha), split plot (návštěva) byl volně permutován. Kvalita modelu byla testována Monte Carlo permutačním testem s počtem permutací 999. Získaný model byl doplněn o znázornění vlivu sekání ve formě pruhů a bloku na jednotlivé druhy. Byla použita funkce Loess, Span byl 0.67 a byl použit lineární model. 2.5.2. Výsledky 2.5.2.1. Deskriptivní analýzy Na studovaných plochách byly zaznamenány pouze 4 druhy mravenců, jedná se o Lasius niger, Lasius flavus, Myrmica rugulosa a Myrmica scabrinodis. Lasius flavus nebyl do analýz zahrnut protože během celé sezóny byl zaznamenán pouze jeden jedinec. Na ploše C 1 byl zaznamenán Lasius niger ve 226 kusech, Myrmica rugulosa v 12 kusech a Myrmica scabrinodis v 51 kusech. Na ploše C 2 byl Lasius niger ve 252 kusech, Myrmica rugulosa ve 4 kusech, Myrmica scabrinodis v 20 kusech, na ploše D Lasius niger ve 227 kusech, Myrmica rugulosa v 1 kuse, Myrmica scabrinodis ve 3 kusech. Na ploše G byly zaznamenány celkem 3 druhy mravenců, Lasius niger ve 292 kusech, Myrmica rugulosa ve 135 kusech, Myrmica scabrinodis ve 3 kusech. Na ploše J byly zaznamenány 4 druhy mravenců, Lasius niger v 56 kusech, Myrmica rugulosa ve 4 kusech, Myrmica scabrinodis v 53 kusech a Lasius flavus v 1 kuse. Na ploše K byly zaznamenány 3 druhy mravenců, Lasius niger v 252 kusech, Myrmica rugulosa ve 2 kusech, Myrmica scabrinodis v 1 kuse. Na ploše L byly zaznamenány 3 druhy mravenců, Lasius niger v 468 kusech, Myrmica rugulosa v 1 kuse, Myrmica scabrinodis v 1 kuse. Na ploše Z byly zaznamenány 3 druhy mravenců, Lasius niger v 239 kusech, Myrmica rugulosa v 72 kusech, Myrmica scabrinodis ve 3 kusech. 2.5.2.2. Canonické analýzy Charakteristiky výsledného modelu viz. tab. 7. Model byl signifikantní (F = 9.499, p = 0.001). Graf 9 zobrazuje výsledný model, kdy vysvětlujícími proměnnými je umístění pasti v posečeném či neposečeném porostu. Je zde patrná afinita dvou ze tří druhů k neposečeným místům. V grafech 10 a 11 je do stejného modelu promítnut vliv typu seče, tedy "v pruzích" (graf 10) a "v bloku" (graf 11). Je patrná větší afinita všech druhů, a tedy větší vhodnost, k pruhovému uspořádání odstraněné biomasy. 31