Pienten hirvieläinten kannanarviointimenetelmät kehittyvät
Ilman suunnitelmallista kannanhoitoa, hirvieläinkannat saattavat kasvaa hyvin tiheiksi tai huveta olemattomiin. Hirvieläinten kannanhoitoon kuuluu ennakoitavuus ja tavoite pitää kannan rakenne toivottuna. Tähän tarvitaan tarkkaa tietoa kantojen ominaisuuksista.
Hirvellä on Suomessa kannanhoitojärjestelmä, joka mahdollistaa adaptiivisen kannanhoidon. Tämä tarkoittaa, että vuosittainen verotus suunnitellaan pitkäaikaisten tavoitteiden perusteella. Näin metsästysseurat ja -seurueet voivat kaataa määrällisesti ja laadullisesti oikeat eläimet.
Tarkempia mittareita tarvitaan
Jotta olisi mahdollista asettaa tavoitteita ja seurata niiden saavuttamista, tarvitaan mittareita koskien kannan tiheyttä, sukupuolijakaumaa, ikäjakaumaa ja tuottoa. Myös metsästyksen aiheuttamasta kuolleisuudesta ja metsästyksen ulkopuolisesta kuolleisuudesta tarvitaan tietoa.
Valkohäntäpeurasta ja metsäkauriista tietoja ei ole kattavasti käytettävissä, ja tästä syystä on puuttunut myös kannanhoitojärjestelmä. Vuodesta 2017 Luonnonvarakeskus on arvioinut valkohäntäpeurakannan kokoa metsästäjien ilmoittaman jäävän kannan, saalistilastojen ja liikennekolaritilastojen perusteella. Lisäksi on käytetty arvioita vasatuotosta muun muassa kirjallisuuden perusteella ja arvioita petojen aiheuttamasta kuolleisuudesta.
Vasatuotto ja metsästyksen ulkopuolinen kuolleisuus, jotka vaikuttavat kannan tuottoon vaihtelevat vuosittain ja alueittain. Tästä vaihtelusta tarvitaan lisää tietoa.
Mittava hanketyö tuottanut tuloksia
Suomen riistakeskuksen, maa- ja metsätalousministeriön rahoittamassa laajassa Hirvieläinten kannanhoidon kehittäminen -hankkeessa, oli Pienten hirvieläinten kannanseurannan kehittäminen yhtenä osahankkeena. Osahankkeessa selvitettiin yhteistyössä Luonnonvarakeskuksen ja Turun yliopiston kanssa, miten pienten hirvieläinten kannasta saadaan tarkempaa aineistoa, jonka avulla kannanhoidon suunnitelmallisuutta voidaan parantaa.
Varsinais-Suomen Loimaalle perustettiin koealue, josta kerättiin erilaista aineistoa: metsästäjät kirjasivat näköhavaintoja metsästyksen yhteydessä, lisäksi otettiin riistakamerakuvia ja kerättiin papanoita tarkoitukseen laaditun mallin mukaisesti. Tarkoituksena oli testata, miten uudenlaista tietoa voitaisiin käyttää osana kannanarviointia. Myös alueen kolaritilastot otettiin talteen SRVA-työn tuloksena.
Apua näköhavainnoista
Perusteellisen tutkimustyön tuloksena määritettiin, millaisia ominaisuuksia Oma riista -palveluun pitäisi rakentaa, jotta olisi mahdollista saada tarvittavaa tietoa muun muassa kantojen vasatuotosta ja rakenteesta. Taustalla oli hirvenmetsästystä varten olemassa olevat toiminnot, joita käytetään, kun hirvenmetsästyksen yhteydessä syötetään näköhavaintoja ja saalistietoja Oma riista -palveluun.
Pienten hirvieläinten metsästysmuodot eroavat jonkin verran hirven metsästyksestä. Usein metsästäjä on valkohäntäpeuroja ja metsäkauriita metsästettäessä itsenäisempi, kun hän istuu omillaan tornissaan vahtimassa ja kiikaroimassa. Tästä syystä on luontevaa, että metsästäjä syöttää tekemänsä havainnot suoraan Oma riista -palveluun, sen sijaan, että ne välittyisivät metsästyksenjohtajan kautta.
Onko tulevaisuus riistakameraverkostoissa?
Hankkeessa selvitettiin myös millaisilla riistakameraverkostoilla olisi mahdollista saada tarvittavaa aineistoa. Kartoitettiin muun muassa, kuinka paljon kameroita on käytössä, ja kuinka kiinnostuneita niiden omistajat ovat osallistumaan kantojen seurantaan.
Yleinen tapa käyttää riistakameraa, on pystyttää se peurojen ruokintapaikalle. Tällä tavalla saadaan tietoa siitä, kuinka paljon ja millaisia peuroja käy syömässä. Ei kuitenkaan tiedetä, kuinka laajalta alueelta ne tulevat ja millaisilla peuroilla on taipumus oleskella paljon ruokintapaikalla. Tällä tavalla kerätty aineisto saattaa olla hyvinkin vääristynyt. Tarvitaan tietoa siitä, kuinka paljon ja millaisia peuroja liikkuu muualla kuin ruokintapaikan välittömässä läheisyydessä.
Metsästäjien yhteistyönä voitaisiin pystyttää kameroita verkostoksi. Verkoston avulla saataisiin pistemäinen tieto alueella elävien valkohäntäpeurojen elinpiirin koosta. Tietoa voitaisiin mahdollisesti käyttää alueen kannan rakenteen ja tiheyden arviointiin.
Suuri kuvamäärä tarkoittaa paljon työtä, jos kaikki kuvat käydään läpi ihmisvoimin. Hankkeessa selvitettiin myös automaattisen kuvantunnistamisen mahdollisuuksia. Algoritmi voi tunnistaa automaattisesti kuvassa olevien eläinyksilöiden määrän, lajin, sukupuolen ja ikäluokan. Tämä olisi arvokasta tietoa osaksi kannanarviota. Paljon kehitystyötä on kuitenkin tehtävä ennen käytännön sovellutusta.
Teoriasta käytäntöön
Näköhavaintomenetelmä on hankkeen tulosten perusteella paras tapa tarkentaa kantatietoa. Tiedon kerääminen on metsästäjille tuttua hirvihavaintojen kirjaamisesta ja Luonnonvarakeskuksella on edellytykset käyttää aineistoa osana kannanarviota. Seuraavaksi pitäisi saada uusia ominaisuuksia Oma riista -palveluun. Lisäksi käytäntöön vienti edellyttää metsästäjien koulutusta ja innostamista.
Havaintojen myötä kantatieto pienten hirvieläinten osalta tarkentuisi ja mahdollistaisi tavoitteellisen kannan hoitamisen samaan tapaan, kuin hirvien kannanhoitojärjestelmässä.
Mikael Wikström, erikoissuunnittelija ja Eerojuhani Laine, riistasuunnittelija Suomen riistakeskus
