The visual preferences for forest regeneration and field afforestation : four case studies in Finland

The overall aim of this dissertation was to study the public's preferences for forest regeneration fellings and field afforestations, as well as to find out the relations of these preferences to landscape management instructions, to ecological healthiness, and to the contemporary theories for predicting landscape preferences. This dissertation includes four case studies in Finland, each based on the visualization of management options and surveys. Guidelines for improving the visual quality of forest regeneration and field afforestation are given based on the case studies. The results show that forest regeneration can be connected to positive images and memories when the regeneration area is small and some time has passed since the felling. Preferences may not depend only on the management alternative itself but also on the viewing distance, viewing point, and the scene in which the management options are implemented. The current Finnish forest landscape management guidelines as well as the ecological healthiness of the studied options are to a large extent compatible with the public's preferences. However, there are some discrepancies. For example, the landscape management instructions as well as ecological hypotheses suggest that the retention trees need to be left in groups, whereas people usually prefer individually located retention trees to those trees in groups. Information and psycho-evolutionary theories provide some possible explanations for people's preferences for forest regeneration and field afforestation, but the results cannot be consistently explained by these theories. The preferences of the different stakeholder groups were very similar. However, the preference ratings of the groups that make their living from forest - forest owners and forest professionals - slightly differed from those of the others. These results provide support for the assumptions that preferences are largely consistent at least within one nation, but that knowledge and a reference group may also influence preferences.Väitöskirjassa tutkittiin ihmisten maisemapreferenssejä (maisemallisia arvostuksia) metsänuudistamishakkuiden ja pellonmetsitysten suhteen sekä analysoitiin näiden preferenssien yhteyksiä maisemanhoito-ohjeisiin, vaihtoehtojen ekologiseen terveyteen ja preferenssejä ennustaviin teorioihin. Väitöskirja sisältää neljä tapaustutkimusta, jotka perustuvat hoitovaihtoehtojen visualisointiin ja kyselytutkimuksiin. Tapaustutkimusten pohjalta annetaan ohjeita siitä, kuinka uudistushakkuiden ja pellonmetsitysten visuaalista laatua voidaan parantaa. Väitöskirjan tulokset osoittavat, että uudistamishakkuut voivat herättää myös myönteisiä mielikuvia ja muistoja, jos uudistusala on pieni ja hakkuun välittömät jäljet ovat jo peittyneet. Preferensseihin vaikuttaa hoitovaihtoehdon lisäksi mm. katseluetäisyys, katselupiste ja ympäristö, jossa vaihtoehto on toteutettu. Eri viiteryhmien (metsäammattilaiset, pääkaupunkiseudun asukkaat, ympäristönsuojelijat, tutkimusalueiden matkailijat, paikalliset asukkaat sekä metsänomistajat) maisemapreferenssit olivat hyvin samankaltaisia. Kuitenkin ne ryhmät, jotka saavat ainakin osan elannostaan metsästä - metsänomistajat ja metsäammattilaiset - pitivät metsänhakkuita esittävistä kuvista hieman enemmän kuin muut ryhmät. Nämä tulokset tukevat oletusta, että maisemapreferenssit ovat laajalti yhteneväisiä ainakin yhden kansan tai kulttuurin keskuudessa, vaikka myös viiteryhmä saattaa vaikuttaa preferensseihin jonkin verran. Nykyiset metsämaisemanhoito-ohjeet ovat pitkälti samankaltaisia tässä väitöskirjassa havaittujen maisemapreferenssien kanssa. Myöskään tutkittujen vaihtoehtoisten hoitotapojen ekologisen paremmuuden ja niihin kohdistuvien maisemallisten arvostusten välillä ei ollut suurta ristiriitaa. Kuitenkin joitakin eroavaisuuksia oli; esimerkiksi sekä maisemanhoito-ohjeiden että ekologisten hypoteesien mukaan säästöpuut tulisi jättää ryhmiin, kun taas ihmiset pitivät eniten yksittäin jätetyistä puista. Informaatiomalli ja psyko-evolutionaarinen teoria tarjoavat mahdollisia selityksiä uudistushakkuisiin ja pellonmetsitykseen kohdistuville preferensseille, vaikkakaan tutkimuksen tuloksia ei voida täysin selittää näillä teorioilla

Predicting Risk for Deer-Vehicle Collisions Using a Social Media Based Geographic Information System

As an experiment investigating social media as a data source for making management decisions, photo sharing websites were searched for data on deer sightings. Data about deer density and location are important factors in decisions related to herd management and transportation safety, but such data are often limited or not available. Results indicate that when combined with simple rules, data from photo sharing websites reliably predicted the location of road segments with high risk for deer-vehicle collisions as reported by volunteers to an internet site tracking roadkill. Use of Google Maps as the GIS platform was helpful in plotting and sharing data, measuring road segments and other distances, and overlaying geographical data. The ability to view satellite images and panoramic street views proved to be a particularly useful. As a general conclusion, the two independently collected sets of data from social media provided consistent information, suggesting investigative value to this data source. Overlaying two independently collected data sets can be a useful step in evaluating or mitigating reporting bias and human error in data taken from social media

Ecological models at fish community and species level to support effective river restoration

RESUMEN Los peces nativos son indicadores de la salud de los ecosistemas acuáticos, y se han convertido en un elemento de calidad clave para evaluar el estado ecológico de los ríos. La comprensión de los factores que afectan a las especies nativas de peces es importante para la gestión y conservación de los ecosistemas acuáticos. El objetivo general de esta tesis es analizar las relaciones entre variables biológicas y de hábitat (incluyendo la conectividad) a través de una variedad de escalas espaciales en los ríos Mediterráneos, con el desarrollo de herramientas de modelación para apoyar la toma de decisiones en la restauración de ríos. Esta tesis se compone de cuatro artículos. El primero tiene como objetivos modelar la relación entre un conjunto de variables ambientales y la riqueza de especies nativas (NFSR), y evaluar la eficacia de potenciales acciones de restauración para mejorar la NFSR en la cuenca del río Júcar. Para ello se aplicó un enfoque de modelación de red neuronal artificial (ANN), utilizando en la fase de entrenamiento el algoritmo Levenberg-Marquardt. Se aplicó el método de las derivadas parciales para determinar la importancia relativa de las variables ambientales. Según los resultados, el modelo de ANN combina variables que describen la calidad de ribera, la calidad del agua y el hábitat físico, y ayudó a identificar los principales factores que condicionan el patrón de distribución de la NFSR en los ríos Mediterráneos. En la segunda parte del estudio, el modelo fue utilizado para evaluar la eficacia de dos acciones de restauración en el río Júcar: la eliminación de dos azudes abandonados, con el consiguiente incremento de la proporción de corrientes. Estas simulaciones indican que la riqueza aumenta con el incremento de la longitud libre de barreras artificiales y la proporción del mesohabitat de corriente, y demostró la utilidad de las ANN como una poderosa herramienta para apoyar la toma de decisiones en el manejo y restauración ecológica de los ríos Mediterráneos. El segundo artículo tiene como objetivo determinar la importancia relativa de los dos principales factores que controlan la reducción de la riqueza de peces (NFSR), es decir, las interacciones entre las especies acuáticas, variables del hábitat (incluyendo la conectividad fluvial) y biológicas (incluidas las especies invasoras) en los ríos Júcar, Cabriel y Turia. Con este fin, tres modelos de ANN fueron analizados: el primero fue construido solamente con variables biológicas, el segundo se construyó únicamente con variables de hábitat y el tercero con la combinación de estos dos grupos de variables. Los resultados muestran que las variables de hábitat son los ¿drivers¿ más importantes para la distribución de NFSR, y demuestran la importancia ecológica de los modelos desarrollados. Los resultados de este estudio destacan la necesidad de proponer medidas de mitigación relacionadas con la mejora del hábitat (incluyendo la variabilidad de caudales en el río) como medida para conservar y restaurar los ríos Mediterráneos. El tercer artículo busca comparar la fiabilidad y relevancia ecológica de dos modelos predictivos de NFSR, basados en redes neuronales artificiales (ANN) y random forests (RF). La relevancia de las variables seleccionadas por cada modelo se evaluó a partir del conocimiento ecológico y apoyado por otras investigaciones. Los dos modelos fueron desarrollados utilizando validación cruzada k-fold y su desempeño fue evaluado a través de tres índices: el coeficiente de determinación (R2 ), el error cuadrático medio (MSE) y el coeficiente de determinación ajustado (R2 adj). Según los resultados, RF obtuvo el mejor desempeño en entrenamiento. Pero, el procedimiento de validación cruzada reveló que ambas técnicas generaron resultados similares (R2 = 68% para RF y R2 = 66% para ANN). La comparación de diferentes métodos de machine learning es muy útil para el análisis crítico de los resultados obtenidos a través de los modelos. El cuarto artículo tiene como objetivo evaluar la capacidad de las ANN para identificar los factores que afectan a la densidad y la presencia/ausencia de Luciobarbus guiraonis en la demarcación hidrográfica del Júcar. Se utilizó una red neuronal artificial multicapa de tipo feedforward (ANN) para representar relaciones no lineales entre descriptores de L. guiraonis con variables biológicas y de hábitat. El poder predictivo de los modelos se evaluó con base en el índice Kappa (k), la proporción de casos correctamente clasificados (CCI) y el área bajo la curva (AUC) característica operativa del receptor (ROC). La presencia/ausencia de L. guiraonis fue bien predicha por el modelo ANN (CCI = 87%, AUC = 0.85 y k = 0.66). La predicción de la densidad fue moderada (CCI = 62%, AUC = 0.71 y k = 0.43). Las variables más importantes que describen la presencia/ausencia fueron: radiación solar, área de drenaje y la proporción de especies exóticas de peces con un peso relativo del 27.8%, 24.53% y 13.60% respectivamente. En el modelo de densidad, las variables más importantes fueron el coeficiente de variación de los caudales medios anuales con una importancia relativa del 50.5% y la proporción de especies exóticas de peces con el 24.4%. Los modelos proporcionan información importante acerca de la relación de L. guiraonis con variables bióticas y de hábitat, este nuevo conocimiento podría utilizarse para apoyar futuros estudios y para contribuir en la toma de decisiones para la conservación y manejo de especies en los en los ríos Júcar, Cabriel y Turia.Olaya Marín, EJ. (2013). Ecological models at fish community and species level to support effective river restoration [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/28853TESI

Sustainable land use for the 21st century

It is estimated that the human footprint has affected 83% of the global terrestrial land surface and has degraded about 60% of the ecosystems services in the past 50 years alone. Land use and land cover (LUCC) change has been the most visible indicator of the human footprint and the most important driver of loss of biodiversity and other forms of land degradation. Recent trends on global demand for food and bioenergy change - which are closely linked to food and energy price spikes and volatility - have raised concerns on the impact of LUCC change on biodiversity and other environmental impacts. Additionally, LUCC change could lead to natural resource degradation - which affect the poor the most since they heavily depend on natural resources. Since the earth Summit in 1992, the international community, individual countries, communities, civil society and businesses have increasingly become aware of the environmental impact of LUCC change. This paper assesses the LUCC change and explores factors which could be addressed to ensure sustainable development. The paper is divided into five sections and the first one begins by exploring what science tells us about LUCC change. The second section uses three case study countries to discuss how LUCC changes happen in practice. This is followed by an analysis of the land management programs and the effectiveness of market-based instruments. The fourth section discusses LUCC modeling and the last section concludes the paper by looking at the future prospects of LUCC change. ( Résumé d'auteur

Modeling and Mapping Coyote (Canis latrans) Abundance in Northwestern Vermont

Predators such as, coyotes (Canis latrans), have profound effects on ecosystems. Coyotes are recent arrivals in the northeastern United States of America, and in Vermont their ecology remains poorly understood. Even basic population characteristics remain largely unknown. I used a Royle-Nichols Abundance-Induced Heterogeneity Model to estimate coyote site abundance in northwestern Vermont. The model was developed by averaging the outputs of supported candidate models of detection/non-detection data collected from 71 camera traps in 2008, 2011 and 2017. The averaged model included the null model and the following covariates: the proportion of water/wetland, agriculture, coniferous forest, deciduous forest, mixed forest, development, shrub/scrub and the mean bobcat habitat suitability within the radius of an average coyote home range of a site. The candidate model with the strongest empirical support was the null model, followed by the water/wetland model, but all the candidate models assessed had strong empirical support (Δ AIC \u3c 2). The covariates water/wetland, agriculture, shrub/scrub and mixed forest had a positive effect on abundance, whereas the other covariates had a negative effect. Abundance ranged from 0.078 coyotes/km2 to 0.089 coyotes/km2 and was greatest in the western part of the study area. Using model outputs, I estimated abundance in the state Wildlife Management Units (WMUs) in the study area: B, G, I, F1 and F2. WMU B had the greatest abundance estimate (148 coyotes), while WMU I had the lowest (77 coyotes). Across all WMUs abundance was 457 coyotes. Abundance values predicted from the model were lower than expected based on the state’s abundance estimate. One advantage of the model approach is that it incorporated the influence of landscape variables on abundance and resulted in a measure of precision (SE) for each parameter. The model provides managers a means of understanding how coyote abundance varies with features of the environment

Land Use Strategy (LUS) Delivery Evaluation Project : Volume 1: Main Report

Scotland’s first Land Use Strategy (LUS) – Getting the best from our land – was published in March 2011. The LUS is a requirement of the Climate Change (Scotland) Act 2009, highlighting the important contribution that Scottish Ministers expect land use and land management to make towards the climate change agenda in Scotland. The crucial component of the LUS are its ten principles for sustainable land use – the LUS Principles. The LUS Principles are the key mechanism by which the strategic intent of the national level LUS can be translated into regional and local level planning and decision-making, through existing land use delivery mechanisms, to inform action on the ground. The overall aim of the LUS Delivery Evaluation Project therefore was “to evaluate the range of current land use delivery mechanisms, to ascertain their effectiveness in translating the strategic Principles of the LUS into decision-making on the ground”. The evaluation considered eleven case study land use delivery mechanisms ranging from an urban Local Development Plan (LDP) to the Loch Lomond and the Trossachs National Park Partnership Plan