Mennesker har alltid vært fascinert av hvordan dyr beveger og fordeler seg i landskapet. Enten det er sesongmessige vandringer eller endringer i livssyklusen, spiller disse forflytningene en avgjørende rolle i storskala populasjonsprosesser som bestandsvekst, -nedgang eller -kolonisering.
Det er imidlertid svært utfordrende å følge og forstå disse bevegelsene i det fri, spesielt for hele dyrepopulasjoner. Til tross for fremskritt innen datavitenskap og populasjonsøkologi, studerer forskere fortsatt individuelle dyrs bevegelser adskilt fra endringer på populasjonsnivå.
Målet til PopFlow-prosjektet er å takle dette "bevegelsesproblemet" i populasjonsøkologi ved å bygge bro mellom bevegelsesøkologi (som vanligvis ser på noen få individer) og populasjonsøkologi (som fokuserer på hele populasjoner).
Med bruk av de nyeste metodene innen populasjonsdynamikk og bevegelsesøkologi, og med tilgang til verdens største datasett fra store rovdyr, samler PopFlow-teamet eksperter innen statistikk, datavitenskap, populasjonsøkologi og naturforvaltning. Målet er å skape innovative måter å studere bevegelsene til hele dyrepopulasjoner.
I løpet av prosjektets første år har vi jobbet med kapasitetsbygging med rekruttering av en postdoktor (Abinand Reddy Kodi) av våre partnere i USA, og en doktorgradsstudent (Lise Layotte), finansiert av NMBU.
Vi holdt vårt første møte digitalt der vi diskuterte hovedprioriteringene for prosjektet og etablerte fokusgrupper. Vi opprettet også en nettside for prosjektet (https://www.nmbu.no/en/research/projects/popflow).
Analytisk har vi oppnådd tre hovedmål. For det første utforsket vi den skandinaviske ikke-invasive genetiske databasen for store rovdyr (https://rovbase.no/) og utviklet statistiske OPSCR-modeller for å vurdere og kvantifisere bevegelse av individer innenfor populasjoner. Vi anvendte slike modeller på dataene som var tilgjengelige for brunbjørnbestanden i Norge og viste hvordan forskjeller i bevegelse mellom hann- og hunnbjørner forklarte den romlige dynamikken i populasjonen. For det andre har vi ved hjelp av simuleringer utviklet og testet forskjellige OPSCR-modeller for å estimere andelen spredere og tilbakelagt avstand under natal spredning. Disse resultatene ble presentert på internasjonale konferanser, og to vitenskapelige artikler som beskriver disse resultatene er for tiden under utarbeidelse. Til slutt utviklet vi en OPSCR-modell som er basert på estimering av ikke-euklidske avstander mellom individers plasseringer over år. Denne modellen gjør det mulig å kvantifisere i hvilken grad individuelle bevegelser hindres eller tilrettelegges av trekk på populasjonsnivå. Denne studien førte til en artikkel som for tiden er under vurdering i et vitenskapelig tidsskrift.
Dessverre, på grunn av den nåværende situasjonen angående vitenskapelig finansiering i USA, var vi ikke i stand til å gjennomføre vitenskapelige utvekslinger med vår samarbeidspartner fra University of California Berkeley. Disse vil forhåpentligvis finne sted så snart som mulig. Likevel brukte vi effektivt digitale plattformer for å holde kontakten med våre samarbeidspartnere og prosjektpartnere i utlandet.
Animal movement has long fascinated humankind. Yet, we still struggle to quantify animal movements and to understand how wildlife population flows emerge from the combination of individual movements. Our ability to estimate individual animal movement at the scale of entire populations is inhibited by i) the complexity of the movement process and ii) the lack of an adequate analytical framework. Despite recent advancements in movement modeling and population ecology, individual movement trajectories and their manifestation at the population level are still studied separately.
Recent developments in population monitoring methods led to an accumulation of large-scale datasets and associated statistical methods to analyze them. This creates a unique opportunity to revisit the “movement problem” in population ecology and bring together the fields of movement ecology—traditionally focused on a few individuals—and population ecology —traditionally focused on population-level processes.
Based on the most recent methodological developments in the fields of population dynamics and movement ecology, and with access to the largest individual-based dataset of large carnivore population monitoring worldwide, project PopFlow will bring together a complementary team of statisticians, data scientists, movement and population ecologists, and wildlife managers to bridge this gap. The project's main goals are to 1) develop and evaluate large-scale individual-based movement models, 2) characterize species-specific dispersal strategies, 2) identify drivers and barriers to movement, and 3) map and predict population flows of wolves (Canis lupus), wolverines (Gulo gulo) and bears (Ursus arctos) in Scandinavia. Project PopFlow will foster a deeper understanding of animal movement and of the functioning of wildlife populations, and genertate practical guidelines and tools to study animal movement in wildlife populations.
