Anvendt økologi

1. Dag Ø. Hjermannd.o.hjermann@bio.uio.nofolk.uio.no/hjermann/bio2100/ Anvendt økologi • Fangst og høsting • Biologisk kontroll av uønskede arter • Bevaringsbiologi • Bygger på generell økologisk teori/kunnskap • Har bidratt mye til generell økologisk teori/kunnskap • Har mye til felles faglig sett, men sterke fagtradisjoner hindrer utveksling av ideer/konsepter

2. Fangst og høsting - oversikt • Fiske, jakt og skogbruk – her med vekt på fiske • Modeller • Modeller for maksimal fangst (i tonn) (maximum sustainable yield, MSE) • Modeller uten populasjonsstruktur (logistic models) • Modeller med populasjonsstruktur (dynamic pool) • Modeller for optimalt utbytte (i kroner) (economically optimum yield, EOY) • Høstingsstrategier

3. Fangst og høsting – vår siste steinalderaktivitet Inuiter lystrer stillehavslaks Lofoten, tidlig 1900-tall Tråler

4. Fangst og høsting - modeller • Modeller spesielt viktig i fiskerier • Prinsipp: høsting = populasjonstilvekst • Forutsetter at populasjonen befinner seg under likevekt (K) høsting(en gang i blant) høsting(kontinuerlig) uten høsting N tid

5. Fangst og høsting – modeller uten populasjonsstruktur • Graham (1935): basert på logistisk modell • Lite data tilgjengelig – liten vits med komplekse modeller

6. Pop. vekstper individ R K-N R· K N 0 K ganget med Ant. individer N N K 0 er lik Pop. vekst(”produksjon”) K-N N·R· K N K/2 K 0 modeller uten populasjonsstruktur Logistisk modell (I) Populasjonsvekst (”produksjon”) i fravær av høsting: maksimal vekstrate K-N dN = N·R K dt reduksjon pga. konkurranse

7. modeller uten populasjonsstruktur Logistisk modell (II) Populasjonsvekst med høsting = produksjon - fangst: konstant (fangbarhet) fangstinnsats (f.eks. antall båter*døgn) K-N dN - qXN = N·R K dt reduksjon pga. fangst

8. K-N Pop. vekst(”produksjon”) N·R K N K/2 K 0 Fangstinnsats som gir stabil pop.: X=R/q X=R/(2q) X=0 modeller uten populasjonsstruktur Logistisk modell (III) K-N dN - qXN = N·R K dt = produksjon fangst når populasjonen er stabil Fangsten er størst mulig når produksjonen er størst mulig- dvs. når N = K/2

9. modeller uten populasjonsstruktur Logistisk modell (IV) K-N dN - qXN = N·R K dt Fangsti forhold til fangstinnsats qXN når pop. er stabil R/q R/(2q) X

10. modeller uten populasjonsstruktur Eksempel: ansjos i ”upwelling” utenfor Peru • Verdens største fiske • Fiskingintensiteten nær det teoretiske optimum • Men: ansjosen kollapset likevel!Miljøbetingelsene endret seg: El Niño fra 1972. Fangst (mill. tonn) Fangst (mill. tonn) Fiskeintensitet (tonnasje) År

11. modeller uten populasjonsstruktur Eksempel: ansjos i ”upwelling” utenfor Peru (II) • Normalt: kaldt, næringsrikt bunnvann tilføres overflaten ved upwelling • El Nino: Endring i Stillehavets sirkulasjon upwelling stopper planktonproduksjonsynker matmangel for ansjos • 1972: Ansjosen konsentrerte seg i resterende områder med kaldt vann ”siste rest” ble fisket Normalår under El Niño kaldt, næringsrikt varmt, næringsfattig

12. Fangst og høsting – modeller med populasjonsstruktur • Dynamic pool models – inneholder estimater/antagelser om rekruttering, naturlig dødelighet og individuell vekst • Mer realistisk (men krever aldersbestemming av fisk)

13. Utsatt for fiske Rekrutteringsalder modeller med populasjonsstruktur Modell for optimal ”fangst per rekrutt” Eks. torsk (skrei)Utviklingen for en gitt kohort(dvs. alle fisk gytt i et bestemt år) Oppgave: maksimere antall tonn vi til sammen får fra å fiske på kohorten (alder 3-12 år) i forhold til antall 3-åringer Antall 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Alder

14. Antall overlevende fisk AntallNt Uten fiske Lite fiske Hardt fiske 3 Alder (t) modeller med populasjonsstruktur Modell for optimal ”fangst per rekrutt” (II) • Antar konstant naturlig dødelighet (M) og fiskedødelighet (F) • Antall fisk i kohorten avtar eksponentielt avhengig av summen av M og F Nt = Re-(F+M)t

15. Individuell vekt VektW 3 Alder ganget med Antallfiskede fisk Hardt fiske Antall N Lite fiske 3 Alder er lik Tonnfiskede fisk Fangst for alder t = FNtWt Hardt fiske Tonn Fangst tilsammen= SFNtWt t Lite fiske 3 Alder modeller med populasjonsstruktur Modell for optimal ”fangst per rekrutt” (III) • Kobles med vektutvikling Antalloverlevende Antall Uten fiske Hardt fiske 3 Alder

16. modeller med populasjonsstruktur Modell for optimal ”fangst per rekrutt” (IV) Optimum Tonn Hardt fiske Tonn Lite fiske 3 Alder Lite fiske Hardt fiske Fiskeintensitet (F) • Men: For at optimumet virkelig skal være optimalt, må en anta at antall rekrutter ikke påvirkes av antall kjønnsmodne fisk

17. modeller med populasjonsstruktur Populasjonsregulering • Den norske forskeren Johan Hjort (1914) fant at mesteparten av variasjonen i årsklasser hos marine fisk (sild, torsk etc.) ble etablert på et meget tidlig stadium (den kritiske periode) • Det er blitt et aksiom i fiskeriforskning at all vesentlig variasjon i dødelighet foregår i de første uker/måneder etter klekking mye forsking viet til rekrutteringsprosessen • Det antas at man kan ignorere variasjon i naturlig dødelighet på senere stadier (antas som regel å være M = 0.2). (Praktisk talt) all variasjon i dødelighet etter rekruttering skyldes fiske. • Få bestander har gode nok data for å sjekke disse antagelsene grundig

18. modeller med populasjonsstruktur To klassiske modeller for rekruttering optimum (Ricker) • Ricker-modellen- tendens til svinginger- kortlivede arter • Beverton-Holt- tendens til stabilitet- langlivede arter optimum (Beverton-Holt) Tonn Bestandsstørrelse (tonn) • Andre modeller finnes også…

19. Plankton Miljøvariable Rekruttering direkte/indirekte?ofte ukjente mekanismer modeller med populasjonsstruktur Variasjon i rekruttering • …men mange (de fleste) bestander viser meget stor spredning rundt de teoretiske kurvene for bestand-rekruttering • Mye av variasjonen i rekruttering samvarierer ofte med miljøvariable (for eksempel temperatur, vannsirkulasjon, etc.) • Miljøvariablene påvirker ikke nødvendigvis fisken direkte – virkningen kan skje ved at miljøet påvirker mengde og tilgjengelighet av for eksempel plankton

20. Norske stammer av torsk og sild: Gytesuksessen (årsklassene) varierer enormt avhengig av temperatur Arcto-Norwegian cod (1946-) Norwegian spring-spawning herring (1921-) Recruitment har en del å si har en del å si Recruitment Annual average sea temperature Annual average sea temperature Warm conditions are necessary – but not sufficient - for cod and herring recruitment Ellertsen et al. 1989

21. 1920-1960: varmt hav og gode forhold for torsken 1983-: varmt hav men lav/moderat torskebestand Norsk-arktisk torsk siden 1870 For høyt fiske er med på å hindre utnyttelse av gunstig klima? Torskens gytebestand 1870-2000 Temperatur i østlige Barentshav1900-2000

22. eksempler Økonomisk optimal fangstinnsats • økonomisk optimal fangst (economically optimum yield, EOY) maksimal bærekraftig fangst (maximum sustainable yield, MSY) • logistisk modell + en kostnad proporsjonal med fangstinnsats X: optimal fangstinnsats lavere for EOY enn for MSY • med ”spillteori” (hver fisker søker å optimere sin egen profitt) + diskontering (1 kilo fisk idag er mer verdt enn 1 kilo fisk om 10 år):optimal fangstinnsats høyere for EOY enn for MSY • I verste fall er den optimale strategien (for hver fisker) å fiske fisken til utryddelse (tragedy of the commons)

23. eksempler Forvaltingsstrategier: kvotesetting • Tre hovedstrategier for kvotesetting: • Konstant kvoteFordeler: økonomisk/sosialt fordelaktig med lav varians i fangstUlemper: ustabil – liten bestand vil kunne utryddes ikke økonomisk optimal for store bestander • Konstant høstingsrate (konstant prosent av biomassen)Fordeler: fangst hvert årUlemper: ikke maksimum økonomisk utbytte • Konstant unnslippelse (konstant biomasse unnslipper fangst)Fordeler: maksimum økonomisk utbytte Ulemper: økonomisk/sosialt ulempe med høy varians i fangst (og enkelte år uten fangst overhodet)

24. eksempler Forvaltingsstrategier: reservater • Strategi i tillegg til kvotesetting: enkelte områder uten fisk/fangst overhodet • Passer best for bunnfisk med relativt små migrasjoner (torskefisk, flyndre) • Passer dårlig for fisk som migrerer over store områder (mellom årstider og mellom livsstadier).Eksempel: norsk vårgytende sild - gyter på Norskekysten, lever i Barentshavet til 3 år, i Norskehavet fra 3 års alder, overvintrer i norske fjorder

25. eksempler Eksempel: kongekrabbe i Beringhavet • Langlivet, langsomtvoksende art. Fiske kun på hanner – krabber yngre enn 10-12 år må slippes ut igjen • Stort fiske på 1970-tallet – kollaps i 1981-1982 • Faktorer: • 1. Reproduksjonsrate kan påvirkes av mangel på hanner • 2. Mulig høy dødelighet hos undermåls krabber som fanges og slippes ut (= 7x antall krabber som høstes) • 3. Tapte krabbeteiner gir økt dødelighet (”spøkelsesfiske”) • 4. Overoptimisme fordi fangst var basert på en rekke (usedvanlig?) gode kohorter

26. eksempler Eksempel: Labrador-Newfoundland-torsk • Enorm økonomisk, sosial og politisk betydning av fiske fra 1500-tallet • Dramatisk kollaps i bestanden rundt 1991 – fisket ble stoppet i juli 1992 og er ikke i nærheten av å bli åpnet igjen – 35000 canadiere mistet jobben

27. eksempler Eksempel: Labrador-Newfoundland-torsk • Faktorer: • Bestandsestimater basert på ”catch per unit effort” (CPUE). Bestanden konsentrert  overestimat • Høy dødelighet pga. bifangst/utkast av for liten/uønsket fisk • Samtidig skjedde en klimaendring mot kaldere klima (trolig delvis permanent endring pga. drivhuseffekt) • Gjenoppbygging av bestanden ser ut til å gå ekstremt sent – har økosystemet nådd et alternativt likevektspunkt med mer invertebrater og pattedyr?

28. eksempler Eksempel: hvalfangst i Antarktis • Tidlig hvalfangst i små båter: retthvalene (flyter når de dør) Moderne hvalfangst gjorde det mulig å fange andre arter (Svend Foyn, Tønsberg, oppfinner harpungranaten i 1868) • Fangst først i nordlige områder, i Antarktis fra ca. 1905 (nordlige bestander desimert; Mehamn-opprøret 1903) • Bestandene av de største artene sterkt desimert fra 1950-60-tallet, fremdeles på lavt nivå • Faktorer: • Asymmetrisk rekrutteringskurve • Faste kvoter (”the Whaling Olympics”) • Feilaktig antatt en enkelt bestand for finnhval

29. eksempler Eksempel: Norsk vårgytende sild • Langlivet  noen få gode årsklasser kan gi stor bestand (eks. 50-tallet) • Øket fangsteffektivitet på 60-tallet (sonar, kraftblokk) • Stimer minst like tette også ved lav bestand • Fangst/innsats holdt seg høy helt til 1969 • Kaldere havtemperatur bidro • Flaks reddet den siste resten

30. eksempler Eksempel: Barentshavet • Sild og torsk: gode gytebetingelser i varme år • 1983: varmt år, bra gyting av torsk og sild  havforskerene spådde at torskefisket ville bli bra mot slutten av 1980-tallet • Men det man ikke visste var at 1-2 år gammel sild spiser loddelarver • Og lodda er nøkkelføde for torsken (fettrik)

31. Eksempel: Barentshavet • ”Det har vært flere gode årsklasser for torskeyngelen efter hverandre nå, og selv om dette ikke gir merkbare følger umiddelbart, vil det ikke gå lang tid før vi får et langt bedre grunnlag for torskefisket” • Havforskningsinstituttet til Aftenposten, 12. sept. 1984 • ”Aldri har Lofothavet vært så svart som iår. (…) Den verste sesongen siden fangstregistreringene begynte i 1859.” • Aftenposten, 18. april 1988

32. gode sildeår Lodde eksempler Eksempel: Barentshavet • Men: silda og torsken (og fangst av lodde) forårsaket kollaps i loddebestanden krise i torskefisketpå slutten av 1980-tallet 100 000 grønlandssel druknet i garn 200 000 sjøfugl døde

33. Vågehval Grønlandssel Fiske eksempler Økosystemeffekter: Hvem spiser hva i Barentshavet? Hvem spiser torsken?(gult) Torsk

34. eksempler Eksempler: fellestrekk • Overvurdert bestand (krabbe, torsk ved Newfoundland) – typisk basert på catch-per-unit-effort • Undervurdert dødelighet pga. bifangst etc. (krabbe, torsk ved Newfoundland) • Endrede klimatiske miljøbetingelser endrer hva som er bærekraftig fangstnivå (ansjos, torsk ved Newfoundland, norsk vårgytende sild ) • Overser sammenhenger i næringsnettet (Barentshavet)