Einfache Methoden für eine anspruchsvolle Aufgabe
Man muss kein Wildtierexperte mehr sein, der ständig in der Natur unterwegs ist, um es zu sehen: Es ist häufig, überall und jetzt sogar in den Stadtzentren. Es ist das Wildschwein (Sus scrofa), eines der am weitesten verbreiteten Huftiere in Europa. Obwohl wir uns alle der zunehmenden Verbreitung dieser Schweine bewusst sind, ist es nicht so einfach festzustellen, wie viele und wo genau sie sich aufhalten. Die Kartierung der Verbreitung und Dichte einer Art kann von großem Nutzen sein, um Risikogebiete für Schäden oder die Übertragung von Krankheitserregern zu bewerten, insbesondere wenn die ins Visier genommene Art Schäden an Kulturen und Wäldern, Straßenschäden oder die Ausbreitung der Afrikanischen Schweinepest verursachen kann. Die Logik ist einfach: je mehr Wildschweine, desto größer das Risiko für Schäden oder die Übertragung von Krankheitserregern, desto mehr Präventivmaßnahmen und Überwachung sind erforderlich.
Durch den Einsatz von Apps wie iMammalia kann jeder Bürger bei der Erfassung von lebenden, toten Wildschweinen oder deren Spuren mitheöfen. Diese Hinweise können für das Verständnis von Verbreitungsmustern oder für die Ermittlung epidemiologischer Fragen von entscheidender Bedeutung sein. Neben der Sammlung von Jagdstreckendaten, die uns einen Anhaltspunkt für die Vorkommen und Abundanzen geben können, können verschiedene Methoden zur Erfassung solcher Informationen eingesetzt werden. Drei davon werden am häufigsten verwendet:
Distance sampling. Beim „distance sampling“ wird die Anzahl der Tiere und deren Entfernung zum Beobachter notiert, die beim Befahren einer Strecke entdeckt werden. Mittels einer speziellen Software werden die Daten ausgewertet, wobei die Entdeckungswahrscheinlichkeit berücksichtigt wird (je weiter entfernt, desto weniger sichtbar sind die Tiere). Hieraus wird dann ein Dichtewert (Anzahl Tiere pro Flächeneinheit) berechnet. Ein großer Nachteil dieser Methode ist, dass sie bei nachtaktiven Tieren während deren Aktiviätsphase mit Scheinwerfern durchgeführt werden muss. Da Wildschweine kein „Tapetum lucidum“ besitzen, eine Schicht der Netzhaut, die Licht reflektiert (wie bei Katzen), sind sie, im Gegensatz zu Hirsch- und Fleischfressern, schwer zu erkennen, oftmals nicht mehr als ein sich bewegender dunkler Fleck. Eine Möglichkeit, dies zu vermeiden, wäre die Verwendung von kostenintensiven Wärmebildkameras.
Zähltreiben (drive counts). Ein Gebiet wird mit Treibern abgesucht, um alle Tiere darin zu bewegen und zu zählen. Dies kann mit oder ohne Hunde durchgeführt werden, erfordert aber einen hohen Arbeitsaufwand und viel Personal. Der Hauptvorteil dieser Technik besteht darin, dass sie eine „Kalibrierung“ für die Schätzung von Jagdstrecken bietet und leicht vergleichbar ist: Indem der Aufwand für die Beunruhigung und das Ergebnis (Anzahl der gesichteten Tiere) miteinander in Beziehung gesetzt werden, kann ein Referenzwert für die Bewertung der Jagdstrecke geschaffen werden, insbesondere, wenn die Zähltreiben während einer Drückjagd durchgeführt werden.
Fotofallen. Es handelt sich um die Methode mit besten Prktikabilität (beste Kosten-Nutzen-Rechnung bei gleichzeitig reltiv einfacher durchführbarkeit). Die von den Kameras aufgenommenen Bilder werden ausgewertet, um eine Schätzung der Dichte zu erhalten. Wildschweine lassen sich leicht aufspüren, vor allem wenn auch Köder ausgelegt sind. Tools wie Mammalweb (https://mammalnet.com/mammalweb/) und AGOUTI ( ) für Erhebungen mit Kamerafallen können sehr nützlich sein, um diese Informationen einfach zu verwalten. Im Rahmen von ENETWILD wurden weitere technische Leitfäden ausgearbeitet, in denen für Wildschweine (aber auch für andere Huftiere und Fleischfresser) analysiert wird, welches die beste Technik ist, wie sie durchgeführt wird und welche Vorteile, Herausforderungen und Möglichkeiten sie bietet.
Um schließlich die Schätzungen auf Gebiete auszudehnen, in denen die Datenerhebung schwierig ist, oder einfach nur, um ein möglichst großes Gebiet abzudecken, können aus den mit den drei beschriebenen Methoden erstellten Daten Modelle erstellt werden.