Quantifying the checks and balances of collaborative governance systems for adaptive carnivore management

Recovering or threatened carnivore populations are often harvested to minimise their impact on human activities, such as livestock farming or game hunting. Increasingly, harvest quota decisions involve a set of scientific, administrative and political institutions operating at national and sub-national levels whose interactions and collective decision-making aim to increase the legitimacy of management and ensure population targets are met. In practice, however, assessments of how quota decisions change between these different actors and what consequences these changes have on population trends are rare. We combine a state-space population modelling approach with an analysis of quota decisions taken at both regional and national levels between 2007 and 2018 to build a set of decision-making models that together predict annual harvest quota values for Eurasian lynx (Lynx lynx) in Norway. We reveal a tendency for administrative decision-makers to compensate for consistent quota increases by political actors, particularly when the lynx population size estimate is above the regional target. Using population forecasts based on the ensemble of decision-making models, we show that such buffering of political biases ensures lynx population size remains close to regional and national targets in the long term. Our results go beyond the usual qualitative assessment of collaborative governance systems for carnivore management, revealing a system of checks and balances that, in the case of lynx in Norway, ensures both multi-stakeholder participation and sustainable harvest quotas. Nevertheless, we highlight important inter-regional differences in decision-making and population forecasts, the socio-ecological drivers of which need to be better understood to prevent future population declines. Synthesis and applications. Our work analyses the sequence of decisions leading to yearly quotas for lynx harvest in Norway, highlighting the collaborative and structural processes that together shape harvest sustainability. In doing so, we provide a predictive framework to evaluate participatory decision-making processes in wildlife management, paving the way for scientists and decision-makers to collaborate more widely in identifying where decision biases might lie and how institutional arrangements can be optimised to minimise them. We emphasise, however, that this is only possible if wildlife management decisions are documented and transparent

Quantifying the checks and balances of collaborative governance systems for adaptive carnivore management

1. Recovering or threatened carnivore populations are often harvested to minimise their impact on human activities, such as livestock farming or game hunting. Increasingly, harvest quota decisions involve a set of scientific, administrative and political institutions operating at national and sub-national levels whose interactions and collective decision-making aim to increase the legitimacy of management and ensure population targets are met. In practice, however, assessments of how quota decisions change between these different actors and what consequences these changes have on population trends are rare. 2. We combine a state-space population modelling approach with an analysis of quota decisions taken at both regional and national levels between 2007 and 2018 to build a set of decision-making models that together predict annual harvest quota values for Eurasian lynx (Lynx lynx) in Norway. 3. We reveal a tendency for administrative decision-makers to compensate for consistent quota increases by political actors, particularly when the lynx population size estimate is above the regional target. Using population forecasts based on the ensemble of decision-making models, we show that such buffering of political biases ensures lynx population size remains close to regional and national targets in the long term. 4. Our results go beyond the usual qualitative assessment of collaborative governance systems for carnivore management, revealing a system of checks and balances that, in the case of lynx in Norway, ensures both multi-stakeholder participation and sustainable harvest quotas. Nevertheless, we highlight important inter-regional differences in decision-making and population forecasts, the socio-ecological drivers of which need to be better understood to prevent future population declines. 5. Synthesis and applications. Our work analyses the sequence of decisions leading to yearly quotas for lynx harvest in Norway, highlighting the collaborative and structural processes that together shape harvest sustainability. In doing so, we provide a predictive framework to evaluate participatory decision-making processes in wildlife management, paving the way for scientists and decision-makers to collaborate more widely in identifying where decision biases might lie and how institutional arrangements can be optimised to minimise them. We emphasise, however, that this is only possible if wildlife management decisions are documented and transparent

Taksering av bever i deler av Malvik kommune 2019

Halley, D.J., Israelsen, M.F. 2020. Taksering av bever i deler av Malvik kommune 2019. NINA Rapport 1757. Norsk institutt for naturforskning. Sportegn etter bever ble registrert i deler av Malvik kommune høsten 2019. Undersøkelsesområdet omfattet i første rekke øvre deler av Homla-vassdraget, sør for Storfossen. De deler av Drakstelva-vassdraget som ligger i Malvik kommune ble gitt sekundærprioritet ved undersøkelsen. I alt ble 293 tegn registrert. Resultatene viser 5-6 etablerte bevergrupper i takseringsområdet, mest sannsynlig 6. I tillegg ble det funnet ett forlatt revir og ett individ som overvintrer utenfor et etablert revir. Det ble også registrert spredte tegn etter streifdyr. Det ble ikke registrert bevertegn i den delen av Drakstelva-vassdraget som ble taksert. Denne delen ble ansett som det beste habitatet i Malvik-delen av vassdraget. Det er lite sannsynlig at bever er etablert i resten av vassdraget i Malvik kommune. Med utgangspunkt i at en familiegruppe består av 4,5 individer, som er gjennomsnittlig størrelse hos bevergrupper i Telemark, gir dette en bestand på ca. 22 - 27 dyr i territorielle grupper i de takserte områdene, pluss et overvintrende individ. Det finnes betydelig rom for økning i bestanden og utbredelse innen takseringsområdet i øvre deler av Homlavassdraget. En øvre grense for en potensiell beverbestand er vanskelige å estimere, men det finnes habitat av god kvalitet som for tiden ikke er i bruk, men som sannsynligvis kan gi livsgrunnlag for anslagsvis 12 familiegrupper. I tillegg finnes det mindre gode habitater som nok kan støtte noen grupper til, i alle fall midlertidig. Data fra Norden indikerer at bever kan tåle en beskatning av ca. 15 % av bestanden per år uten at den reduseres, eller ca. 3-4 individer hvert år fra dagens bestand. Bestanden i øvre Homla er noe isolert av barrierer fra resten av bestanden i Trøndelag i forhold til å kunne spre seg og er dermed sårbar for stokastiske svingninger i totalbestanden. Risikoen for at beskatning kan føre til lokal utryddelse, er følgelig noe høyere enn den ville vært dersom det var regelmessig kontakt med større bestander. Balansen mellom beskatning og ulike forvaltningsmål er avhengig av en vurdering som sier noe om hvordan disse skal vektes. Bever kan, på lik linje med andre pattedyr og mange fugler smittes av Giardia lamblia. Arten er ikke spesielt utsatt for Giardia, og oppfatningen av at sykdommen er spesielt knyttet til bever har ingen støtte i forskningsresultater, verken i Norge eller resten av Europa. I Norge kan faktorer som er påvist knyttet til sykdommen i vann inkludere kloakkrenseanlegg og en tett bestand av husdyr, men ikke forekomst eller fravær av bever

Taksering av bever i deler av Malvik kommune 2019

Halley, D.J.& Israelsen, M.F. 2020. Taksering av bever i deler av Malvik kommune 2019. NINA Rapport 1757. Norsk institutt for naturforskning Sportegn etter bever ble registrert i deler av Malvik kommune høsten 2019. Undersøkelsesområdet omfattet i første rekke øvre deler av Homla-vassdraget, sør for Storfossen. De deler av Drakstelva-vassdraget som ligger i Malvik kommune ble gitt sekundærprioritet ved undersøkelsen. I alt ble 293 tegn registrert. Resultatene viser 5-6 etablerte bevergrupper i takseringsområdet, mest sannsynlig 6. I tillegg ble det funnet ett forlatt revir og ett individ som overvintrer utenfor et etablert revir. Det ble også registrert spredte tegn etter streifdyr. Det ble ikke registrert bevertegn i den delen av Drakstelva-vassdraget som ble taksert. Denne delen ble ansett som det beste habitatet i Malvik-delen av vassdraget. Det er lite sannsynlig at bever er etablert i resten av vassdraget i Malvik kommune. Miljødirektoratets retningslinjer for beverforvaltning sier at en gjennomsnittlig familiegruppe består av 4 individer, noe som gir en bestand på ca. 20 - 24 dyr i territorielle grupper i de takserte områdene, pluss ett overvintrende individ. Det finnes betydelig rom for økning i bestanden og utbredelse innen takseringsområdet i øvre deler av Homla-vassdraget. En øvre grense for en potensiell beverbestand er vanskelig å estimere, men det finnes habitat av god kvalitet som for tiden ikke er i bruk, men som sannsynligvis kan gi livsgrunnlag for anslagsvis 12 familiegrupper. I tillegg finnes det mindre gode habitater som nok kan støtte noen grupper til, i alle fall midlertidig. Data fra Norden indikerer at bever kan tåle en beskatning av ca. 15 % av bestanden per år uten at den reduseres, eller ca. 3 individer hvert år fra dagens bestand. Bestanden i øvre Homla er noe isolert av barrierer fra resten av bestanden i Trøndelag i forhold til å kunne spre seg og er dermed sårbar for stokastiske svingninger i totalbestanden. Risikoen for at beskatning kan føre til lokal utryddelse, er følgelig noe høyere enn den ville vært dersom det var regelmessig kontakt med større bestander. Balansen mellom beskatning og ulike forvaltningsmål er avhengig av en vurdering som sier noe om hvordan disse skal vektes. Bever kan, på lik linje med andre pattedyr og mange fugler smittes av Giardia lamblia. Arten er ikke spesielt utsatt for Giardia, og oppfatningen av at sykdommen er spesielt knyttet til bever har ingen støtte i forskningsresultater, verken i Norge eller resten av Europa. I Norge kan faktorer som er påvist knyttet til sykdommen i vann inkludere kloakkrenseanlegg og en tett bestand av husdyr, men ikke forekomst eller fravær av bever.Halley, D.J.& Israelsen, M.F. 2020. Taksering av bever i deler av Malvik kommune 2019. NINA Rapport 1757. Norsk institutt for naturforskning Field signs of beavers were registered for parts of Malvik local government district in the autumn of 2019, more specifically in the upper Homla watershed, south of Storfossen; with those parts of the Drakstelva watercourse located in Malvik as a secondary priority. A total of 293 beaver signs were recorded. The results indicate 5-6 established beaver groups in the study area, most likely 6, in the autumn of 2019. In addition, an abandoned territory was found, and an individual wintering outside an established territory. Scattered signs of vagrant individuals were also recorded. No beaver signs were recorded on the restricted portion of the Drakstelva watercourse that was examined. This area was considered the best habitat in the Malvik section of the watershed. It is unlikely that beavers are established on the rest of the watershed in Malvik. Assuming that a family group consists on average of 4 animals, as recommended by the Environment Agency’s guidelines for beaver management, this means a population of c. 20 - 24 animals in territorial groups in the study area, plus a wintering individual. There is considerable room for increases in population and distribution in the study area on the upper Homla watershed. The upper limit is difficult to estimate, but there is good quality habitat not currently occupied which could support c. 12 family groups. In addition, there are areas of less good habitat that may support some additional groups, at least temporarily. Data from the Nordic countries indicate that beavers can withstand a hunting take of c. 15% of the stock per year without reducing the stock, or c. 3 individuals each year from the current population. The population on the upper Homla is somewhat isolated by barriers to spread from the rest of the population in Trøndelag and is thus vulnerable to stochastic fluctuations in the total population. The risk that a hunting take can lead to local extinction is therefore somewhat higher than it would be if there was regular contact with larger populations. The balance between protection, hunting take, and various management goals depends on an assessment by Malvik kommune on how these should be weighted. Beavers, like other mammals and many birds, can be infected by Giardia lamblia. The species is not especially susceptible to Giardia. The perception that the disease is especially associated with it is not supported by data, either in Norway or the rest of the Europe. In Norway, the factors that have been shown to be related to the disease in watercourses include sewage treatment plants and a dense population of livestock, but not the presence or absence of beaver

Estimering av otertetthet på Muddværet, Vegaøyan Verdensarvområde, og Vega

van Dijk, J., Israelsen, M.F., May, R., Guidos, S., Vanderlocht, C. & Kleven, O. 2022. Estimering av otertetthet på Muddværet, Vegaøyan Verdensarvområde, og Vega. NINA Rapport 2130. Norsk institutt for naturforskning. Hovedmålet med oterovervåkningen i Vegaøyan Verdensarvområde og Vega var å få estimert den lokale otertettheten ved hjelp av DNA-analyse av innsamlede oterekskrementer. Overvåkningsprosjektet startet i 2019 med gjentatte kartlegginger i 2020. For å overvåke den lokale oterpopulasjonen og få et estimat av minimum antall dyr som bor i studieområdet, brukte vi DNAanalyse av innsamlet fersk avføring for å identifisere individuelle otere. Ved å bruke oterindivider ble det beregnet lokale otertettheter. På grunn av koronapandemien gikk datainnsamlingen ikke som planlagt og dette resulterte i mindre innsamlingsmateriell enn det som trengs for en robust tetthetsestimering. Derfor har vi i tillegg supplert den lokale otertetthetsanalysen med en Capwire-analyse og habitatmodellering for å sammenligne de ulike otertetthetsresultatene og dermed vurdere robustheten av otertetthetsberegningene basert på DNA-analyse. Oter-DNA ble ekstrahert fra totalt 55 innsamlede ferske prøver, noe som førte til at 28 prøver kunne klassifiseres til individnivå. Dette representerer en suksessrate på 51%. Av de 28 vellykkede prøvene (på individnivå) ble seks hunn- og 13 hannotere identifisert. Vanligvis blir hunnotere gjenfunnet med høyere frekvens, men i dette studiet gjenfant vi kun to hannotere på Muddværet i de to årene med innsamling. På grunn av manglende gjenfangst antar vi at DNAmaterialet er fra etablerte voksne med bestemte revirer og ynglinger som etter hvert flytter til nye områder ut fra de kyststrekninger som ble tatt med i beregningene. Basert på DNA-resultatene har vi beregnet en lokal otertetthet på 4,3 oterindivider per 10km kystlinje på sørsiden av Vega og 5,1 oterindivider per 10 km på Muddværet. Capwire-metoden resulterte i 4,3 og 3,7 otere per 10 km på henholdsvis sørsiden av Vega og Muddværet, mens habitatmodellen ga oss 4,1 of 1,0 oterindivider per 10 km kystlinje for henholdsvis sørsiden av Vega og Muddværet. I DNA-analysen inkluderes oterindividene som var registrert både i 2019 og 2020 med kun to hanner på Muddværet og resten uten gjenfangst, og dermed inkluderer datasettet både de etablerte voksne dyrene og ynglingene. Capwire-metoden forutsetter at dyr er etablert (dvs. lukket bestand), mens habitatmodellen baserer seg på geografiske variabler og oterhabitatpreferanser. Det viser seg at de tre forskjellige otertetthetsberegningene på sørsiden av Vega (4,3; 4,3; 4,1) er ganske like og dermed ganske troverdige. Muddværet viser derimot ganske ulike otertetthetsberegninger (5,1; 3,7; 1,0). Vi antar at habitatmodellen ikke gir et godt nok bilde av de relativt mange småøyer som resulterte i sterk dominans av sjø-relaterte variabler, som sier for lite om oterhabitategnethet på land. Capwire-resultatet på Muddværet er ganske robust, og på grunn av antakelse om at det er en lukket bestand uten flytting av dyr, og kun med etablerte dyr, gir dette et ganske troverdig resultat. Otertetthetsberegning basert på DNA på Muddværet slo ut ganske høyt, noe som kan tyde på at det er mange, og spesielt nye hannotere, som prøver å etablere seg etter at otere ble skutt som konfliktdempende tiltak. På Muddværet har fellingstillatelser blitt innvilget de siste årene, og flere otere har blitt skutt, noe som påvirker bestandsstabiliteten. Vi antar at det høye tetthetsestimatet fra DNA-analyse på Muddværet (5,1 otere/10 km) skyldes at flere ikke-etablerte individer trekker seg til områdene hvor etablerte dyr ble skutt tidligere enn man kan forvente for et område hvor hann- og hunnotere har etablert seg. Hvordan den reelle bestandstettheten kommer til å bli med og uten utskyting er ikke mulig å forutse basert på kun to år med innsamling. Det trengs flere datainnsamlinger over flere år for å kunne konkludere på tilstedeværelse av oter i forskjellige områder, variasjon i tetthet og hvordan lokal tetthet av oter påvirkes av felling eller av andre ytre påvirkninger. Dette vil bidra til å bedre kunne forstå og avbøte på lokale konflikter mellom oter og menneskelige aktiviteter

Estimering av otertetthet på Muddværet, Vegaøyan Verdensarvområde, og Vega

van Dijk, J., Israelsen, M.F., May, R., Guidos, S., Vanderlocht, C. & Kleven, O. 2022. Estimering av otertetthet på Muddværet, Vegaøyan Verdensarvområde, og Vega. NINA Rapport 2130. Norsk institutt for naturforskning. Hovedmålet med oterovervåkningen i Vegaøyan Verdensarvområde og Vega var å få estimert den lokale otertettheten ved hjelp av DNA-analyse av innsamlede oterekskrementer. Overvåkningsprosjektet startet i 2019 med gjentatte kartlegginger i 2020. For å overvåke den lokale oterpopulasjonen og få et estimat av minimum antall dyr som bor i studieområdet, brukte vi DNAanalyse av innsamlet fersk avføring for å identifisere individuelle otere. Ved å bruke oterindivider ble det beregnet lokale otertettheter. På grunn av koronapandemien gikk datainnsamlingen ikke som planlagt og dette resulterte i mindre innsamlingsmateriell enn det som trengs for en robust tetthetsestimering. Derfor har vi i tillegg supplert den lokale otertetthetsanalysen med en Capwire-analyse og habitatmodellering for å sammenligne de ulike otertetthetsresultatene og dermed vurdere robustheten av otertetthetsberegningene basert på DNA-analyse. Oter-DNA ble ekstrahert fra totalt 55 innsamlede ferske prøver, noe som førte til at 28 prøver kunne klassifiseres til individnivå. Dette representerer en suksessrate på 51%. Av de 28 vellykkede prøvene (på individnivå) ble seks hunn- og 13 hannotere identifisert. Vanligvis blir hunnotere gjenfunnet med høyere frekvens, men i dette studiet gjenfant vi kun to hannotere på Muddværet i de to årene med innsamling. På grunn av manglende gjenfangst antar vi at DNAmaterialet er fra etablerte voksne med bestemte revirer og ynglinger som etter hvert flytter til nye områder ut fra de kyststrekninger som ble tatt med i beregningene. Basert på DNA-resultatene har vi beregnet en lokal otertetthet på 4,3 oterindivider per 10km kystlinje på sørsiden av Vega og 5,1 oterindivider per 10 km på Muddværet. Capwire-metoden resulterte i 4,3 og 3,7 otere per 10 km på henholdsvis sørsiden av Vega og Muddværet, mens habitatmodellen ga oss 4,1 of 1,0 oterindivider per 10 km kystlinje for henholdsvis sørsiden av Vega og Muddværet. I DNA-analysen inkluderes oterindividene som var registrert både i 2019 og 2020 med kun to hanner på Muddværet og resten uten gjenfangst, og dermed inkluderer datasettet både de etablerte voksne dyrene og ynglingene. Capwire-metoden forutsetter at dyr er etablert (dvs. lukket bestand), mens habitatmodellen baserer seg på geografiske variabler og oterhabitatpreferanser. Det viser seg at de tre forskjellige otertetthetsberegningene på sørsiden av Vega (4,3; 4,3; 4,1) er ganske like og dermed ganske troverdige. Muddværet viser derimot ganske ulike otertetthetsberegninger (5,1; 3,7; 1,0). Vi antar at habitatmodellen ikke gir et godt nok bilde av de relativt mange småøyer som resulterte i sterk dominans av sjø-relaterte variabler, som sier for lite om oterhabitategnethet på land. Capwire-resultatet på Muddværet er ganske robust, og på grunn av antakelse om at det er en lukket bestand uten flytting av dyr, og kun med etablerte dyr, gir dette et ganske troverdig resultat. Otertetthetsberegning basert på DNA på Muddværet slo ut ganske høyt, noe som kan tyde på at det er mange, og spesielt nye hannotere, som prøver å etablere seg etter at otere ble skutt som konfliktdempende tiltak. På Muddværet har fellingstillatelser blitt innvilget de siste årene, og flere otere har blitt skutt, noe som påvirker bestandsstabiliteten. Vi antar at det høye tetthetsestimatet fra DNA-analyse på Muddværet (5,1 otere/10 km) skyldes at flere ikke-etablerte individer trekker seg til områdene hvor etablerte dyr ble skutt tidligere enn man kan forvente for et område hvor hann- og hunnotere har etablert seg. Hvordan den reelle bestandstettheten kommer til å bli med og uten utskyting er ikke mulig å forutse basert på kun to år med innsamling. Det trengs flere datainnsamlinger over flere år for å kunne konkludere på tilstedeværelse av oter i forskjellige områder, variasjon i tetthet og hvordan lokal tetthet av oter påvirkes av felling eller av andre ytre påvirkninger. Dette vil bidra til å bedre kunne forstå og avbøte på lokale konflikter mellom oter og menneskelige aktiviteter.van Dijk, J., Israelsen, M.F., May, R., Guidos, S., Vanderlocht, C. & Kleven, O. 2022. Estimating otter density on Muddværet, Vegaøyan World Heritage Site, and Vega. NINA Report 2130. Norwegian Institute for Nature Research. The main objective of the otter monitoring at the Vegaøyan World Heritage Site and Vega mainland was to estimate the local otter density by means of DNA analysis of collected fresh otter faeces. The monitoring project started in 2019 with a repeated survey in the beginning of 2020. Using otter individuals, local otter densities were calculated. Due to the corona pandemic, with its travel restrictions and fieldwork restrictions, data collection did not go as planned, with the result that less material was collected than is needed for a robust density estimation. Therefore, we have also supplemented the local otter density analysis with a Capwire analysis and habitat model to compare the different otter density results for assessing the robustness of the otter density calculations based on DNA analysis. Otter DNA was extracted from a total of 55 fresh samples collected, and for 28 samples it was possible to classify the extracted DNA at the individual level. This represents a success rate of 51%. Of the 28 successful samples for which we obtained the identity at the individual level, six female and 13 male otters were identified. Normally, female otters are found with a higher frequency, because they have smaller territories than male otters. However, in this study we only found two male otters on Muddværet from which fresh otter faeces were found both in 2019 and in 2020. Due to the absence of recapture, we assume that the DNA material is from established adults who have specific territories together and from juveniles who eventually move to new areas outside the coastal areas which were included in calculations. Based on the DNA results, we have come to a local otter density of 4.3 otter individuals per 10 km coastline at Vega mainland and 5.1 otter individuals per 10 km on Muddværet. The Capwire method resulted in 4.3 and 3.7 otters per 10 km on the Vega mainland and Muddværet, respectively, while the habitat model estimated 4.1 and 1.0 otter individuals per 10 km coastline for the Vega mainland and Muddværet, respectively. The DNA analysis included the otter individuals that were registered both in 2019 and 2020, with only two males on Muddværet and the rest without recapture, and thus includes a data set for both the established adults and the un-established young animals. The Capwire method assumes that animals are established (i.e. a closed population), while the habitat model is based on geographical variables and based on otter habitat preferences regardless of established and un-established animals. It turns out that the three different otter density calculations at Vega mainland (4.3; 4.3; 4.1) are quite similar and thus quite credible. On Muddværet, on the other hand, we have quite different otter density calculations (5.1; 3.7; 1.0). We assume that the habitat model does not give a good enough prediction of the otter preferred habitat because the relatively many small islands and sea-related variables resulted in a strong dominance of sea-related variables and therefore doesn’t reflect otter habitat reference on land. The Capwire result on Muddværet is quite robust, and due to the assumption that it is a closed population without young animals moving out to new areas, the result is fairly credible. Otter density calculation based on DNA on Muddværet turned out to be quite high, which may indicate that many – especially new male otters – are trying to establish themselves after otters were taken out when permits to kill were issued as a measure to minimise conflicts. On Muddværet, shooting permits have been granted during recent years, and several otters have been culled, which affects the population stability. We assume that high density estimate based on the DNA analysis on Muddværet (5.1 otters /10 km) may be due to more non-established individuals migrating to the areas where established animals were culled, more than one might expect for an area where male and female otters have a stable social structure. How the population density will be affected by culling animals is hard to predict based on only two years of data. More data over several years is needed to be able to conclude on the variation in density and how the local density of otters is affected by culling or other external influences. This in turn will help to better understand and mitigate local conflicts between otters and human activities

Panel-based Assessment of Ecosystem Condition – a methodological pilot for four terrestrial ecosystems in Trøndelag

Jepsen, J.U., Speed, J.D.M., Austrheim, G., Rusch, G., Petersen, T.K., Asplund, J., Bjerke, J.W., Bjune, A.E., Eide, N.E., Herfindal, I., Ims, R.A., Israelsen, M.F., Kapfer, J., Kolstad, A.L., Nordén, J., Sandercock, B., Stien, J., Tveito, O.E., Yoccoz, N.G. 2022. Panel-based Assessment of Ecosystem Condition – a methodological pilot for four terrestrial ecosystems in Trøndelag. NINA Report 2094. Norwegian Institute for Nature Research. The panel-based assessment of ecosystem condition (PAEC) is an evidence-based approach to assess the condition of Norwegian ecosystems. The assessment is carried out by an expert panel with broad expertise in the ecosystems to be assessed and is inspired by approaches used in international assessments such as IPCC and IPBES. The assessment follows an earlier developed protocol. In this report, PAEC is piloted for major terrestrial ecosystems in the county of Trøndelag; forest, alpine, open-lowlands, and wetlands. For each ecosystem, a list of indicators of change in ecosystem condition in response to anthropogenic drivers is developed. The indicators fall within seven main ecosystem characteristics: primary production, biomass distribution among trophic levels, functional groups within trophic levels, functionally important species, biological diversity, landscape ecological patterns, and abiotic factors. The expected change in indicators in response to anthropogenic drivers are termed phenomena, and their selection is based on published literature, including reference to the confidence of a change being observed in response to anthropogenic drivers and the mechanism leading to a deterioration in ecosystem state. Datasets to quantify each indicator are identified and collated and the quality of each dataset is assessed in terms of its spatial and temporal appropriateness. In the first assessment step, the validity (VP) of each phenomenon is scored and used to infer confidence in the causal relationship between changes in the indicator and anthropogenic drivers. The next step is an evaluation of the biological and statistical significance of the evidence for the occurrence of each phenomenon, termed evidence (EP) of the phenomenon. The third step is a consolidated assessment of the ecological state based on the associated indicators and phenomena, first for each ecosystem characteristic, and subsequently for the ecosystem as a whole. The assessment is based on the validity, the quality of the evidence, and the data quality for each phenomenon. This provides a qualitative assessment of deviation from the reference condition of “no deviation”, “limited deviation” or “substantial deviation”. The assessments are each supported by narrative accounts. The pilot assessment involved analysis of 24 datasets documenting 41 indicators. Several indicators were included in multiple ecosystems. In total there were 27 indicators used for forest ecosystems, 24 for alpine ecosystems, and 16 in each of wetlands and open lowlands. In the forest ecosystems, substantial deviation from the reference condition was identified for five of the ecosystem characteristics. The two exceptions were primary productivity where there was a limited deviation from the reference condition, and biological diversity where there was no deviation from the reference condition (but the latter was based on a single indicator and hence an entirely inadequate indicator coverage). The deviations were found primarily in climatic variables, cervids and their forage and predators, and dead wood. Overall, the forest ecosystem was assessed as having a substantial deviation from the reference condition. In the alpine ecosystems, substantial deviation from the reference condition was identified for the abiotic ecosystem characteristic, largely attributed to indicators associated with temperature, seasonality, and snow. Limited deviation from the reference condition was assessed for functionally important species and primary productivity (both based on a partially adequate indicator coverage) and for biological diversity, functional groups within trophic levels and landscape ecological patterns (but these were based on an inadequate indicator coverage). For the ecosystem characteristic biomass distribution among trophic levels, the quality of evidence was insufficient to conclude regarding the condition of the single indicator involved, and no overall assessment of this ecosystem characteristic could be undertaken. Overall, the alpine ecosystem was assessed as having limited deviation from the reference condition. For both open lowland and wetland ecosystems, several ecosystem characteristics were not assessed due to a lack of relevant indicator datasets. For this reason, no overall assessment of the ecosystems as a whole could be undertaken. However, for both ecosystems, there was a substantial deviation from the reference condition for abiotic factors (temperature, seasonality, and snow). In open lowlands, there was a substantial deviation in functionally important species (ungulates) and limited deviation in primary productivity and biological diversity. In wetlands, there was a limited deviation from the reference condition in primary productivity, biological diversity, and landscape ecological patterns. Most challenges encountered during this pilot assessment related to the inadequacy of the datasets for assessing ecosystem condition. Reasons behind this include that ecosystem extents are not adequately mapped, particularly those characterised by small and fragmented patches, and a taxonomic or geographical limitation of datasets and environmental monitoring. The report suggests further development of indicators for operational application. Finally, the report also suggests knowledge needs and prioritisation for further research to support the future implementation of ecosystem assessments in Norway

Panel-based Assessment of Ecosystem Condition – a methodological pilot for four terrestrial ecosystems in Trøndelag

Jepsen, J.U., Speed, J.D.M., Austrheim, G., Rusch, G., Petersen, T.K., Asplund, J., Bjerke, J.W., Bjune, A.E., Eide, N.E., Herfindal, I., Ims, R.A., Israelsen, M.F., Kapfer, J., Kolstad, A.L., Nordén, J., Sandercock, B., Stien, J., Tveito, O.E., Yoccoz, N.G. 2022. Panel-based Assessment of Ecosystem Condition – a methodological pilot for four terrestrial ecosystems in Trøndelag. NINA Report 2094. Norwegian Institute for Nature Research. The panel-based assessment of ecosystem condition (PAEC) is an evidence-based approach to assess the condition of Norwegian ecosystems. The assessment is carried out by an expert panel with broad expertise in the ecosystems to be assessed and is inspired by approaches used in international assessments such as IPCC and IPBES. The assessment follows an earlier developed protocol. In this report, PAEC is piloted for major terrestrial ecosystems in the county of Trøndelag; forest, alpine, open-lowlands, and wetlands. For each ecosystem, a list of indicators of change in ecosystem condition in response to anthropogenic drivers is developed. The indicators fall within seven main ecosystem characteristics: primary production, biomass distribution among trophic levels, functional groups within trophic levels, functionally important species, biological diversity, landscape ecological patterns, and abiotic factors. The expected change in indicators in response to anthropogenic drivers are termed phenomena, and their selection is based on published literature, including reference to the confidence of a change being observed in response to anthropogenic drivers and the mechanism leading to a deterioration in ecosystem state. Datasets to quantify each indicator are identified and collated and the quality of each dataset is assessed in terms of its spatial and temporal appropriateness. In the first assessment step, the validity (VP) of each phenomenon is scored and used to infer confidence in the causal relationship between changes in the indicator and anthropogenic drivers. The next step is an evaluation of the biological and statistical significance of the evidence for the occurrence of each phenomenon, termed evidence (EP) of the phenomenon. The third step is a consolidated assessment of the ecological state based on the associated indicators and phenomena, first for each ecosystem characteristic, and subsequently for the ecosystem as a whole. The assessment is based on the validity, the quality of the evidence, and the data quality for each phenomenon. This provides a qualitative assessment of deviation from the reference condition of “no deviation”, “limited deviation” or “substantial deviation”. The assessments are each supported by narrative accounts. The pilot assessment involved analysis of 24 datasets documenting 41 indicators. Several indicators were included in multiple ecosystems. In total there were 27 indicators used for forest ecosystems, 24 for alpine ecosystems, and 16 in each of wetlands and open lowlands. In the forest ecosystems, substantial deviation from the reference condition was identified for five of the ecosystem characteristics. The two exceptions were primary productivity where there was a limited deviation from the reference condition, and biological diversity where there was no deviation from the reference condition (but the latter was based on a single indicator and hence an entirely inadequate indicator coverage). The deviations were found primarily in climatic variables, cervids and their forage and predators, and dead wood. Overall, the forest ecosystem was assessed as having a substantial deviation from the reference condition. In the alpine ecosystems, substantial deviation from the reference condition was identified for the abiotic ecosystem characteristic, largely attributed to indicators associated with temperature, seasonality, and snow. Limited deviation from the reference condition was assessed for functionally important species and primary productivity (both based on a partially adequate indicator coverage) and for biological diversity, functional groups within trophic levels and landscape ecological patterns (but these were based on an inadequate indicator coverage). For the ecosystem characteristic biomass distribution among trophic levels, the quality of evidence was insufficient to conclude regarding the condition of the single indicator involved, and no overall assessment of this ecosystem characteristic could be undertaken. Overall, the alpine ecosystem was assessed as having limited deviation from the reference condition. For both open lowland and wetland ecosystems, several ecosystem characteristics were not assessed due to a lack of relevant indicator datasets. For this reason, no overall assessment of the ecosystems as a whole could be undertaken. However, for both ecosystems, there was a substantial deviation from the reference condition for abiotic factors (temperature, seasonality, and snow). In open lowlands, there was a substantial deviation in functionally important species (ungulates) and limited deviation in primary productivity and biological diversity. In wetlands, there was a limited deviation from the reference condition in primary productivity, biological diversity, and landscape ecological patterns. Most challenges encountered during this pilot assessment related to the inadequacy of the datasets for assessing ecosystem condition. Reasons behind this include that ecosystem extents are not adequately mapped, particularly those characterised by small and fragmented patches, and a taxonomic or geographical limitation of datasets and environmental monitoring. The report suggests further development of indicators for operational application. Finally, the report also suggests knowledge needs and prioritisation for further research to support the future implementation of ecosystem assessments in Norway.Norwegian Environment Agency: M-2190 | 202