Til dokument

Sammendrag

1. It is common practice for ecologists to examine species niches in the study of community composition. The response curve of a species in the fundamental niche is usually assumed to be quadratic. The centre of a quadratic curve represents a species' optimal environmental conditions, and the width its ability to tolerate deviations from the optimum. 2. Most multivariate methods assume species respond linearly to niche axes, or with a quadratic curve that is of equal width for all species. However, it is widely understood that some species have the ability to better tolerate deviations from their optimal environment (generalists) compared to other (specialist) species. Rare species often tolerate a smaller range of environments than more common species, corresponding to a narrow niche. 3. We propose a new method, for ordination and fitting Joint Species Distribution Models, based on Generalized Linear Mixed-effects Models, which relaxes the assumptions of equal tolerances. 4. By explicitly estimating species maxima, and species optima and tolerances per ecological gradient, we can better explore how species relate to each other.

Sammendrag

Det er utviklet en metode for arealrepresentativ overvåking av semi-naturlig eng i Norge (ASO). ASO er tilpasset Arealrepresentativ naturovervåking (ANO) slik at den kan levere data som kan benyttes til å beregne økologisk tilstand for semi-naturlig eng. Denne rapporten beskriver uttesting av ASO metoden i felt 2020, en ferdigstilt metode basert på erfaringer med uttestingen, forslag til utvalg av områder som skal overvåkes, beregning av økologisk tilstand, kostnadsestimater, forslag til tre alternative ASO og en feltinstruks.

Til dokument

Sammendrag

There has been much recent research interest in the existence of a major axis of life‐history variation along a fast–slow continuum within almost all major taxonomic groups. Eco‐evolutionary models of density‐dependent selection provide a general explanation for such observations of interspecific variation in the "pace of life." One issue, however, is that some large‐bodied long‐lived “slow” species (e.g., trees and large fish) often show an explosive “fast” type of reproduction with many small offspring, and species with “fast” adult life stages can have comparatively “slow” offspring life stages (e.g., mayflies). We attempt to explain such life‐history evolution using the same eco‐evolutionary modeling approach but with two life stages, separating adult reproductive strategies from offspring survival strategies. When the population dynamics in the two life stages are closely linked and affect each other, density‐dependent selection occurs in parallel on both reproduction and survival, producing the usual one‐dimensional fast–slow continuum (e.g., houseflies to blue whales). However, strong density dependence at either the adult reproduction or offspring survival life stage creates quasi‐independent population dynamics, allowing fast‐type reproduction alongside slow‐type survival (e.g., trees and large fish), or the perhaps rarer slow‐type reproduction alongside fast‐type survival (e.g., mayflies—short‐lived adults producing few long‐lived offspring). Therefore, most types of species life histories in nature can potentially be explained via the eco‐evolutionary consequences of density‐dependent selection given the possible separation of demographic effects at different life stages.

Sammendrag

Kystlynghei er en truet naturtype men det finnes ingen presise arealtall for verken utbredelse eller gjengroing av kystlynghei som fremdeles finnes. I dette prosjektet har vi derfor modellert utbredelse og gjengroing av kystlynghei i Norge. Modellene vil gi et bedre datagrunnlaget for Åpent lavland i Naturindeks for Norge. Vår utbredelsesmodell bruker miljøvariabler hentet fra arealressurskart og en digital terrengmodell og registrerte forekomster av kystlynghei for å predikere utbredelsen i områder som ikke er kartlagt. Registrerte forekomster ble hentet fra Naturbase i 2018. Kartlagt kystlynghei fra NIBIO ble brukt som et uavhengig testdatasett for å vurdere prediksjonen til utbredelsesmodellen. Den samme prosedyren ble brukt for å predikere gjengroing, med de samme miljøvariablene og forekomstene. Vi fant at det er mulig å bruke tilgjengelig kartdata til å predikere utbredelse og gjengroing av kystlynghei utenfor de registrerte områdene. Det er imidlertid potensiale for å forbedre modellen, men det vil kreve registrering av flere kystlyngheiforekomster som representerer et større areal.

Sammendrag

Denne pilotstudien er gjennomført på oppdrag av Miljødirektoratet. Formålet har vært å teste ut og videreutvikle en overvåkningsmetodikk for semi-naturlig eng som ble publisert av NIBIO i 2017. Det var ønskelig at metodikken for semi-naturlig eng (ASO, Arealrepresentativ overvåkning av seminaturlig eng i Norge) skulle samsvare med og utfylle ANO (Arealrepresentativ naturovervåkning i Norge). Pilotstudien og uttestingen av metodikken ble gjennomført i to observasjonsområder, ett i Nordland (Alstadhaug) og ett i Trøndelag (Stjørdal). I rapporten beskrives det hvilke justeringer og tilpasninger det anbefales å gjøre for å tilpasse ASO til ANO, hvilke deler av metodikken som bør være forskjellig.