Kartlegging av truete solitære bier på Østlandet

Sydenham, M. A. K. 2021. Kartlegging av truete solitære bier på Østlandet. NINA Rapport 1978. Norsk institutt for naturforskning. Den nasjonale strategi for bevaring av villbier og andre pollinerende insekter fremhever behovet for kartlegging av villbier og kunnskapsøkning om deres utbredelse. Dette gjelder særlig de truete biene. Målsettingen med prosjektet var å lokalisere nye forekomster av truete solitære bier. Totalt ble solitære bier registrert fra 24 lokaliteter i forbindelse med feltarbeid sommeren 2020. Det ble innsamlet 153 individer av solitære bier, bestående av 50 arter, hvorav seks arter er truet i henhold til Norsk rødliste for arter (alle i kategori sårbar VU). De truete biene var: kurvsandbie (Andrena fulvago) fra tre lokaliteter, krattkjeglebie (Coelioxys inermis) fra én lokalitet, rustkjegle-bie (C. rufescens) fra én lokalitet, buksebie (Dasypoda hirtipes) fra én lokalitet, kystjordbie (Lasioglossum nitidiusculum) fra én lokalitet og sandsommerbie (Panurgus banksianus) fra to lokaliteter. I tillegg ble sommersandbie (Andrena nigriceps), en nær truet (NT) art, funnet på én lokalitet. Med unntak for et funn av sandsommerbie (VU), som var kjent fra den ene lokaliteten fra før, var alle andre funn av truete og nær truete bier, og samtlige funn av ikke-truete solitære bier > 2km fra nærmeste kjente forekomst og derved å regne som nye forekomster i forhold til ret-ningslinjene for arbeid med Norsk rødliste for arter. For videre kartlegging anbefales det at protokollen som ble benyttet til utvelgelse av studieområder utvides til også å inkludere tolkning av arealene sin kontinuitet

When context matters: Spatial prediction models of environmental conditions can identify target areas for wild bee habitat management interventions

Prioritizing where to implement management interventions is critical because managers have limited Budgets and the effect of habitat enhancement depends on site-specific environmental conditions. Field experiments can identify the conditions where habitat enhancement is most effective, but are typically of limited extent and thus not sufficient for producing spatial predictions that can guide management efforts. We tested if we could produce spatial predictions maps – showing where management interventions to enhance bee habitat would be most successful – by combining spatial predictions of plant community composition (i.e., environmental conditions) obtained from field surveys with a field experiment, in which we quantified the effect of three types of management interventions on bee species richness. Using information from digital maps, we predicted plant species composition within power line clearings across southeast Norway. The intervention type, which involved cutting and removal of the woody vegetation, resulted in the largest increase in bee species richness, but the enhanced bee species richness was limited to clearings with forb-dominated vegetation. Importantly, the estimated effects on bee species richness did not differ between models using the predicted, versus the empirically observed, plant species composition as predictor, making it possible to produce spatial predictions of the increase in bee richness from implementing different management interventions. Synthesis and applications: Combining field surveys With data from field experiments can be used to produce high-resolution maps showing where wild bee habitat enhancement is likely to have the greatest effect. Such maps can inform decisions about where to allocate costly management interventions.publishedVersio

When context matters: Spatial prediction models of environmental conditions can identify target areas for wild bee habitat management interventions

Prioritizing where to implement management interventions is critical because managers have limited Budgets and the effect of habitat enhancement depends on site-specific environmental conditions. Field experiments can identify the conditions where habitat enhancement is most effective, but are typically of limited extent and thus not sufficient for producing spatial predictions that can guide management efforts. We tested if we could produce spatial predictions maps – showing where management interventions to enhance bee habitat would be most successful – by combining spatial predictions of plant community composition (i.e., environmental conditions) obtained from field surveys with a field experiment, in which we quantified the effect of three types of management interventions on bee species richness. Using information from digital maps, we predicted plant species composition within power line clearings across southeast Norway. The intervention type, which involved cutting and removal of the woody vegetation, resulted in the largest increase in bee species richness, but the enhanced bee species richness was limited to clearings with forb-dominated vegetation. Importantly, the estimated effects on bee species richness did not differ between models using the predicted, versus the empirically observed, plant species composition as predictor, making it possible to produce spatial predictions of the increase in bee richness from implementing different management interventions. Synthesis and applications: Combining field surveys With data from field experiments can be used to produce high-resolution maps showing where wild bee habitat enhancement is likely to have the greatest effect. Such maps can inform decisions about where to allocate costly management interventions

Overvåking av effekter av tiltak for truet natur. Strategier, kostnader og prioriteringer

Evju, M., Pedersen, B., Sydenham, M.A.K. & Framstad, E. 2021. Overvåking av effekter av tiltak for truet natur. Strategier, kostnader og prioriteringer. NINA Rapport 1975. Norsk institutt for naturforskning. Norge har en målsetning om at utviklingen for truede og nær truede arter og naturtyper skal bedres. De fleste truede arter og naturtyper er avhengige av tiltak for å oppnå og opprettholde populasjoner og forekomster med god tilstand. For å kunne innrette tiltak på en kostnadseffektiv måte og vurdere utviklingen for truede arter og naturtyper trengs overvåking. Gitt begrensede midler til overvåking, det store mangfoldet av truet natur og variasjonen av tiltak som settes i verk for å ta vare på truet natur, har Miljødirektoratet behov for et mer spesifikt grunnlag for å vurdere hvordan miljøforvaltningen best kan implementere effektovervåkingen. Denne rapporten diskuterer ulike strategier for effektovervåking. Den tar utgangspunkt i NINA Rapport 1816, som presenterer et metodisk rammeverk for overvåking av effekter av forvaltningstiltak, forankret i et konsept for adaptiv overvåking. Vi diskuterer hvordan optimal overvåking kan forenkles til minimumsovervåking, som kan være en kostnadseffektiv strategi for å få overordnet forståelse av effekter av tiltak. Konkrete opplegg for overvåking av effekter av forvaltningstiltak blir presentert for elleve prioriterte arter og sju utvalgte naturtyper. For å utarbeide overvåkingsopplegg ble det utarbeidet en mal for å sammenstille bakgrunnsinformasjon. Malen tok utgangspunkt i det konseptuelle rammeverket for effektovervåking. To parallelle opplegg er gitt for hver art/naturtype: et optimalt opplegg (det best tenkelige) og et minimumsopplegg, som tar sikte på å fange opp de viktigste effektene av de viktigste tiltakene. Overvåkingsoppleggene er kostnadsberegnet. Vi foreslår tre hovedkriterier for prioritering av effektovervåkingsprosjekter: (1) Dekkes arten/naturtypen av eksisterende overvåking? (2) Hvor god kunnskap har vi om tiltakets effekt for artens/naturtypens bevaringstilstand? Har vi god nok kunnskap til å skalere/gjennomføre tiltaket på en slik måte at effekten på arten/naturtypen er optimal? (3) Hvor stor betydning har det for arten/naturtypens bevaringstilstand å øke kunnskapsgrunnlaget om tiltakets effekt? Hvor viktig er riktige tiltak for å sikre artens/naturtypens bevaringsstatus på kort sikt? I tillegg kommer et kriterium om kostnader og gjennomføring: (4) Hvor ressurskrevende vil gjen-nomføring av overvåking være? Hvor tungt kostnader bør veie i en prioritering, må ses i sammenheng med kunnskapsbehov og betydningen av bedre kunnskap for arten/naturtypen. Kriteriene er utformet som et beslutningstre som forvaltningen kan bruke som en grovsortering når begrensede midler skal fordeles på et sett overvåkingsprosjekter. Miljødirektoratet bør utarbeide en helhetlig plan for forvaltning av truet natur. En slik plan bør omfatte en samlet, prioritert plan for hvilke arter og naturtyper som bør prioriteres for tiltak, hvilke tiltak som bør gjennomføres og i hvilket omfang (hvor mange og hvilke forekomster) og hvordan overvåking av effekter av tiltak skal gjennomføres. En helhetlig plan vil forenkle prosessen med å designe en kostnadseffektiv effektovervåking og gjøre det enklere å prioritere mellom ulike arter/naturtyper og tiltak. Dette prosjektet synliggjør imidlertid det store avviket mellom hva som signaliseres av tilgjengelige ressurser til effektovervåking, og hva som kreves for å få på plass selv et minimum av meningsfylt overvåking.Evju, M., Pedersen, B., Sydenham, M.A.K. & Framstad, E. 2021. Monitoring of effects of management actions for threatened nature. Strategies, costs and prioritizations. NINA Report 1975. Norwegian Institute for Nature Research. Norway aims at improving the development of threatened and near threatened species and nature types. Most threatened species and nature types depend on active management actions to secure and sustain populations and occurrences with good conditions. To plan for cost-effective management actions and assess the development of threatened species and nature types, monitoring is required. Given limited funding of monitoring, the large diversity of threatened nature, and the range of actions implemented to conserve threatened nature, the Norwegian Environment Agency is in need of a more specific knowledge base for assessing how to implement monitoring of effects of management actions. This report discusses strategies for monitoring of management action effects. It is based on NINA Report 1816, that presents a methodological framework for such monitoring, anchored in a concept of adaptive monitoring. We discuss how optimal monitoring can be simplified to minimum monitoring, which could be a cost-effective strategy for acquiring general understanding of management action effects. Concrete projects for monitoring are presented for eleven priority species and seven selected habitat types. To prepare monitoring projects, a template for compilation of necessary information was developed, based on the conceptual framework. Two parallel projects are presented for each species and nature type: an optimal project (best practice) and a minimum project aimed at capturing the most important effects of the most important actions. The monitoring projects are cost assessed. We suggest three main criteria for prioritizing effect monitoring projects: (1) Is the species/nature type covered by existing monitoring? (2) How good knowledge do we have on the management action’s effect for the conservation status of the species/nature type? Is the knowledge sufficient to scale/carry out the action in such a way that the impact on the species/nature type is optimal? (3) How important is it for the conservation status of the species/nature type to improve the knowledge base on the management action effect? How important are correct actions for sustaining the conservation status in the short term? Additionally, a criterium on costs and implementation is included: (4) How resource demanding will the implementation of monitoring be? How much weight to put on costs in a prioritization must be assessed in relation to the need of knowledge and the importance of improving knowledge for conservation status. The criteria are compiled in a decision tree that the management authorities can use as a primary sorting when limited funds are to be distributed to a set of monitoring projects. The Environment Agency should develop an integrated plan for management of threatened nature, encompassing a consolidated plan for species and nature types to be prioritized for management actions, which actions should be implemented, and how monitoring should be carried out. An integrated plan would facilitate the process of designing cost-effective monitoring projects and make it easier to prioritize between different species and nature types. This project reveals, however, the great gap between what is signaled to be available resources for monitoring, and what is required to establish even a minimum of knowledge generating monitoring

Overvåking av effekter av tiltak for truet natur. Strategier, kostnader og prioriteringer

Evju, M., Pedersen, B., Sydenham, M.A.K. & Framstad, E. 2021. Overvåking av effekter av tiltak for truet natur. Strategier, kostnader og prioriteringer. NINA Rapport 1975. Norsk institutt for naturforskning. Norge har en målsetning om at utviklingen for truede og nær truede arter og naturtyper skal bedres. De fleste truede arter og naturtyper er avhengige av tiltak for å oppnå og opprettholde populasjoner og forekomster med god tilstand. For å kunne innrette tiltak på en kostnadseffektiv måte og vurdere utviklingen for truede arter og naturtyper trengs overvåking. Gitt begrensede midler til overvåking, det store mangfoldet av truet natur og variasjonen av tiltak som settes i verk for å ta vare på truet natur, har Miljødirektoratet behov for et mer spesifikt grunnlag for å vurdere hvordan miljøforvaltningen best kan implementere effektovervåkingen. Denne rapporten diskuterer ulike strategier for effektovervåking. Den tar utgangspunkt i NINA Rapport 1816, som presenterer et metodisk rammeverk for overvåking av effekter av forvaltningstiltak, forankret i et konsept for adaptiv overvåking. Vi diskuterer hvordan optimal overvåking kan forenkles til minimumsovervåking, som kan være en kostnadseffektiv strategi for å få overordnet forståelse av effekter av tiltak. Konkrete opplegg for overvåking av effekter av forvaltningstiltak blir presentert for elleve prioriterte arter og sju utvalgte naturtyper. For å utarbeide overvåkingsopplegg ble det utarbeidet en mal for å sammenstille bakgrunnsinformasjon. Malen tok utgangspunkt i det konseptuelle rammeverket for effektovervåking. To parallelle opplegg er gitt for hver art/naturtype: et optimalt opplegg (det best tenkelige) og et minimumsopplegg, som tar sikte på å fange opp de viktigste effektene av de viktigste tiltakene. Overvåkingsoppleggene er kostnadsberegnet. Vi foreslår tre hovedkriterier for prioritering av effektovervåkingsprosjekter: (1) Dekkes arten/naturtypen av eksisterende overvåking? (2) Hvor god kunnskap har vi om tiltakets effekt for artens/naturtypens bevaringstilstand? Har vi god nok kunnskap til å skalere/gjennomføre tiltaket på en slik måte at effekten på arten/naturtypen er optimal? (3) Hvor stor betydning har det for arten/naturtypens bevaringstilstand å øke kunnskapsgrunnlaget om tiltakets effekt? Hvor viktig er riktige tiltak for å sikre artens/naturtypens bevaringsstatus på kort sikt? I tillegg kommer et kriterium om kostnader og gjennomføring: (4) Hvor ressurskrevende vil gjen-nomføring av overvåking være? Hvor tungt kostnader bør veie i en prioritering, må ses i sammenheng med kunnskapsbehov og betydningen av bedre kunnskap for arten/naturtypen. Kriteriene er utformet som et beslutningstre som forvaltningen kan bruke som en grovsortering når begrensede midler skal fordeles på et sett overvåkingsprosjekter. Miljødirektoratet bør utarbeide en helhetlig plan for forvaltning av truet natur. En slik plan bør omfatte en samlet, prioritert plan for hvilke arter og naturtyper som bør prioriteres for tiltak, hvilke tiltak som bør gjennomføres og i hvilket omfang (hvor mange og hvilke forekomster) og hvordan overvåking av effekter av tiltak skal gjennomføres. En helhetlig plan vil forenkle prosessen med å designe en kostnadseffektiv effektovervåking og gjøre det enklere å prioritere mellom ulike arter/naturtyper og tiltak. Dette prosjektet synliggjør imidlertid det store avviket mellom hva som signaliseres av tilgjengelige ressurser til effektovervåking, og hva som kreves for å få på plass selv et minimum av meningsfylt overvåking

Kartlegging og overvåking av rødknappsandbie Andrena hattorfiana i Akershus og Østfold 2019

Staverløkk, A., Olsen, M. E. G. P., Ødegaard, F. & Sydenham, M. A. K. 2020. Kartlegging og overvåking av rødknappsandbie Andrena hattorfiana i Akershus og Østfold 2019. NINA Rapport 1750. Norsk institutt for naturforskning. Rødknappsandbie, Andrena hattorfiana, er en kritisk truet (CR) art i Norge og ellers i Europa. Den hadde tidligere et langt større utbredelsesområde i landet vårt, men er nå redusert til noen få lokaliteter på Østlandet. Målet for oppdraget i 2019 var å registrere rødknappsandbie på de to største kjente lokalitetene for arten, Sessvollmoen i Ullensaker og Fredriksten festning i Halden. I tillegg skulle det gjøres søk etter rødknappsandbie i nærliggende områder med tanke på potensielle nye lokaliteter med egnet habitat. Resultatene viste at arten fortsatt er tilstede på de to hovedlokalitetene, og i tillegg ble arten funnet på en helt ny lokalitet

Kartlegging og overvåking av rødknappsandbie Andrena hattorfiana i Viken og Agder i 2020

Staverløkk, A., Olsen, M. E. G. P., Ødegaard, F. & Sydenham, M. A. K. 2021. Kartlegging og overvåking av rødknappsandbie Andrena hattorfiana i Viken og Agder i 2020. NINA Rapport 1941. Norsk institutt for naturforskning. Rødknappsandbie, Andrena hattorfiana, er en kritisk truet (CR) art i Norge. Den hadde tidligere et langt større utbredelsesområde i landet vårt, men er nå redusert til noen få kjente lokaliteter på Østlandet. Målet for oppdraget i 2020 var å registrere rødknappsandbie på de kjente lokalitetene for arten i Viken og Agder. I tillegg skulle det gjøres søk i nærliggende områder med tanke på potensielle nye lokaliteter med egnet habitat. Matressursene, antall planter av rødknapp Knautia arvensis, ble også registrert ved lokalitetene. Resultatene fra årets kartlegging viser at arten fortsatt er tilstede på de tre hovedlokalitetene (Grimstad, Fredriksten festning og Sessvollmoen). Ved Grimstad ble arten funnet i utvidelsen av et allerede kjent delområde, mens ved Aurtjern (Sessvollmoen) har skjøtselstiltak ført til at arten igjen har kunnet utnytte et tidligere gjengrodd delområde

Kartlegging og overvåking av rødknappsandbie Andrena hattorfiana i Akershus og Østfold 2019

Staverløkk, A., Olsen, M. E. G. P., Ødegaard, F. & Sydenham, M. A. K. 2020. Kartlegging og overvåking av rødknappsandbie Andrena hattorfiana i Akershus og Østfold 2019. NINA Rapport 1750. Norsk institutt for naturforskning. Rødknappsandbie, Andrena hattorfiana, er en kritisk truet (CR) art i Norge og ellers i Europa. Den hadde tidligere et langt større utbredelsesområde i landet vårt, men er nå redusert til noen få lokaliteter på Østlandet. Målet for oppdraget i 2019 var å registrere rødknappsandbie på de to største kjente lokalitetene for arten, Sessvollmoen i Ullensaker og Fredriksten festning i Halden. I tillegg skulle det gjøres søk etter rødknappsandbie i nærliggende områder med tanke på potensielle nye lokaliteter med egnet habitat. Resultatene viste at arten fortsatt er tilstede på de to hovedlokalitetene, og i tillegg ble arten funnet på en helt ny lokalitet

Kartlegging av grøntstrukturer i Nye Stavanger kommune.

Stange, E.E., Venter, Z.S., Dillinger, B. & Sydenham, M.A.K. 2019. Kartlegging av grønnstruktur for Nye Stavanger Kommune. NINA Rapport 1706. Norsk institutt for naturforskning. Norsk institutt for naturforskning fikk i oppdrag å kartlegge grønnstruktur i Nye Stavanger kommune, som omfatter Rennesøy, Finnøy og Stavanger kommune etter dagens kommuneinndeling. Hensikten med dette arbeidet var å utarbeide kartlag for kommunen som gir detaljert oversikt over kommunens vegetasjonsdekke og landskapets kapasitet til å yte diverse økosystemtjenester, og i en oppløsning som egner seg til arealplanlegging. Vi beskriver i rapporten de metoder som vi har brukt i dette arbeidet, med noen tekniske tilnærminger som er blitt utviklet av NINA forskere. Vi kartla arealdekke og vegetasjon med bruk av både ortofotobilder, satellittdata fra Sentinel 1 og 2, og LIDAR (Light Detection And Ranging) data. Vi gjennomførte geografiske analyser med bruk av en sky-basert plattform (Google Earth Engine JavaScript API). I vegetasjons- og arealdekkeklassifiseringen benyttet vi Random Forests Machine Learning tilnærmingen for å skille vegetasjon fra andre arealdekkeklasser. Her brukte vi treningsdata hentet fra DigitalGlobe Google-bilder som ga grunnlag for visuell tolkning. Vi lagde kart med 10 x 10 meters oppløsning som klassifiserte areal-dekke i fire kategorier: ugjennomtrengelig, skog, gress/jordbruk og vann. I kartet vi lagde med 2 x 2 meters oppløsning kunne vi også skille mellom kunstige, (dvs. betong, asfalt og bygningsrelaterte) og naturlige (diverse bergarter) ugjennomtrengelige overflater, og mellom bar- og løvtrær. Sammenlignet med testdataene, hadde arealdekkeklassifiseringen fra Random Forests modellen en 95 prosent generell nøyaktighet for både 10 x 10 og 2 x 2 meters oppløsning. Klassifiseringen av ugjennomtrengelige overflater hadde den laveste nøyaktigheten ved begge oppløsningene (henholdsvis 89,1 og 89,3 prosent), da disse overflatene lettere kunne forveksles med piksler som egentlig var dekket av gress/jordbruk. Når Random Forest modell-klassifiseringen kombineres med Felles Kartbase (FKB) bygning- og infrastrukturkartet, øker generell nøyaktighet til 96,5 prosent. Kartlegging av vegetasjon og arealdekke med denne tilnærming gir en betydelig økt presisjon av den egentlige grønnstrukturen i de urbane områdene av Nye Stavanger kommune, sammenlignet med FKBs 1:5000 arealressurs kartet (AR5). Kartet med NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) for Nye Stavanger kommunen viser fordelingen av vegetasjonens grønnhet. Et slikt kart kan brukes i framtida for å spore eventuelle endringer i vegetasjonen over tid. Med segmentering av enkeltrær får vi et enda mer detaljert bilde av trekronene i kommunen enn man kan få fra NDVI, med informasjon om trærnes og trekronenes høyde, diameter, og manteloverflate og volum. Vi viser et eksempel på en anvendelse av disse data med å vise fordelingen av antatte suksesjonsstatus til trærne basert på trehøyde. Vi kartla habitategnethet for pollinerende insekter (villbier) med ESTIMAP (Ecosystem Services Mapping Tool). Denne modellen bruker AR5 og Sentinel 2 kart med en 10 x 10 meters oppløsning til å lage arealdekkekategorier med et estimert habitategnethetsverdi med hensyn til både tilgang til blomsterressurser og substrat til bolplasser. ESTIMAP kartet viser den betydelige og finkornet heterogeniteten i habitategnethet for Nye Stavanger, inkludert områder som kan være godt egnet for villbier og andre pollinerende insekter i nærheten av Stavanger by. Innsamlingen med insektfeller i og rundt Stavanger by i juli 2019 ga ikke tilstrekkelig grunnlag til å justere ESTIMAP-verdiene for lokale forhold. Vi sammenligner habitategnethetsverdiene fra ESTIMAP med innsamlete insektdata fra en studie av fire mellomstore byer i Storbritannia, som kan vurderes å støtte opp under de verdier vi fant for egnethet for pollinatorhabitat. Verdiene i ESTIMAP-modellen bør ansees som en måte å uttrykke arealenes potensial for habitategnethet, og noe som åpenbart påvirkes av hvilke skjøtselstiltak som brukes der.Stange, E.E., Venter, Z.S., Dillinger, B. & Sydenham, M.A.K. 2019. Mapping green structures for New Stavanger municipality. NINA Report 1706. Norwegian Institute for Nature Research. The Norwegian Institute of Natural Research was commissioned to map the green infrastrucutre in the New Stavanger municipality, which includes present-day Rennesøy, Finnøy and Stavanger municipalities. The purpose of this work was to prepare a map for the municipality that provides a detailed overview of the municipality's vegetation cover and the landscape's capacity to provide various ecosystem services, and at a spatial resolution suitable for land use planning. We describe in the report the methods we have used in this work, with some technical approaches that have been developed by NINA researchers. We mapped land cover and vegetation using both orthophoto images, satellite data from Sentinel 1 and 2, and LIDAR (Light Detection And Ranging) data. We performed geographic analysis using a cloud-based platform (Google Earth Engines JavaScript API). In the vegetation and land cover classification, we used the Random Forest Machine Learning approach to distinguish vegetation from other land cover classes. Here we used training data taken from DigitalGlobe Google images that provided the basis for visual interpretation. We made maps with 10 x 10 meters resolution as classified land cover into four categories: impervious, forest, grass / agriculture and water. In the map we cre-ated at a 2 x 2 meter resolution, we could also distinguish between artificial (ie concrete, asphalt and building related) and natural (various rocks) impervious surfaces, and between coniferous and deciduous trees. When compared to test data, the land cover classification from the Random Forest model had a 95 percent overall accuracy for both 10 x 10 and 2 x 2 meter resolutions. The classification of impermeable surfaces had the lowest accuracy at both resolutions (89.1 and 89.3 percent, respectively), as these surfaces could be more easily confused with pixels that were actually covered by grass / agriculture. When the Random Forest model classification is combined with the Common Map Base (FKB) building and infrastructure map, overall accuracy increases to 96.5 percent. Survey of vegetation and land cover with this approach gives a significantly increased precision of the actual green structure in the urban areas of Nye Stavanger municipality, compared with FKB's 1: 5000 area resource map (AR5). The map with NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) for the New Stavanger municipality shows the distribution of vegetation green-ness. Such a map can be used in the future to track any changes in vegetation over time. With segmentation of single trees we get an even more detailed picture of the tree crowns in the municipality than can be obtained from NDVI, with information on the height, diameter, and mantle surface and volume of the trees and tree crowns. We show an example of an application of this data to show the distribution of assumed succession status to trees based on tree height. We surveyed habitat characteristics for pollinating insects (wild bees) with ESTIMAP (Ecosystem Services Mapping Tool). This model uses AR5 and Sentinel 2 maps at a 10 x 10 meter resolution to create land cover categories with an estimated habitat value with regard to both access to flower resources and substrate for nest sites. The ESTIMAP map shows the substantial and fine-grained heterogeneity of habitat suitability for New Stavanger, including areas that may be well suited to wild bees and other pollinating insects near the city of Stavanger. The insects we col-lected with pan traps in and around the city of Stavanger in July 2019 did not provide sufficient basis for adjusting ESTIMAP values for local conditions. We compare the ESTIMAP habitat net-work values with insect collection data from a study of four medium-sized cities in the UK, which can be considered to support the values we found for the pollinator habitat suitability. The values in the ESTIMAP model should be considered as a way of expressing the potential of the land for habitat suitability, and which is obviously influenced by the management of the vegetation cover.publishedVersio

Overvåking av effekter av tiltak for prioriterte arter og utvalgte naturtyper. Bakgrunnsdokumenter

Evju, M., Brandrud, T.E., Bratli, H., Endrestøl, A., Hanssen, O., Hassel, K., Lyngstad, A., Mjelde, M., Olsen, S.L., Stabbetorp, O., Stokke, B.G., Svalheim, E., Sverdrup-Thygeson, A., Thorvaldsen, P., Velle, L.G., Øien, D.-I., Pedersen, B., Sydenham, M.A.K., Framstad, E. & Vassvik, L. 2021. Overvåking av effekter av tiltak for prioriterte arter og utvalgte naturtyper. Bakgrunnsdoku-menter. NINA Rapport 1974. Norsk institutt for naturforskning. Norge har en målsetning om at utviklingen for truede og nær truede arter og naturtyper skal bedres. De fleste truede arter og naturtyper er avhengige av tiltak for å sikre og opprettholde populasjoner og forekomster med god tilstand. For å kunne innrette tiltak på en kostnadseffektiv måte og vurdere utviklingen for truede arter og naturtyper trengs overvåking. Denne rapporten presenterer opplegg for overvåking av effekter av forvaltningstiltak for elleve prioriterte arter og sju utvalgte naturtyper. For å utarbeide overvåkingsopplegg ble det utarbeidet en mal for å sammenstille bakgrunnsin-formasjon. Malen tok utgangspunkt i det konseptuelle rammeverket for effektovervåking fra Evju mfl. (2020). Å lage et opplegg for effektovervåking innebærer å 1) avgrense definisjonsområdet og overvåkingslokalitetene, 2) spesifisere hvordan overvåkingslokalitetene skal velges, 3) velge overvåkingsindikatorer for de effektene som forventes, 4) bestemme utvalg av lokaliteter etter valgt metodikk, inkludert tiltaks- og kontrollområder, og 5) definere metodikk for datainnsamling, inkludert observasjonsperiode, antall gjentak og metodikk for registrering av valgte indikatorer. To parallelle opplegg er gitt for hver art/naturtype: et optimalopplegg (det best tenkelige, med hensyn på punktene 1-5 over) og et minimumsopplegg, som tar sikte på å fange opp de viktigste effektene av de viktigste tiltakene. Overvåkingsoppleggene er kostnadsberegnet. Disse omfattende bakgrunnsdokumentene er grunnlag for to-siders faktaark presentert i NINA-rapport 1975 (Evju mfl. 2021a), hvor mer informasjon om bakgrunn for prosjektet og metoder, så vel som oppsummering av resultater og anbefalinger for videre arbeid, er gitt. Disse rapportene må leses i sammenheng.Evju, M., Brandrud, T.E., Bratli, H., Endrestøl, A., Hanssen, O., Hassel, K., Lyngstad, A., Mjelde, M., Olsen, S.L., Stabbetorp, O., Stokke, B.G., Svalheim, E., Sverdrup-Thygeson, A., Thorvaldsen, P., Velle, L.G., Øien, D.-I., Pedersen, B., Sydenham, M.A.K., Framstad, E. & Vassvik, L. 2021. Monitoring of effects of management actions for priority species and selected habitat types. Background documents. NINA Report 1974. Norwegian Institute for Nature Research. Norway aims at improving the development of threatened and near threatened species and nature types. Most threatened species and nature types depend on active management actions to secure and sustain populations and occurrences with good conditions. To plan for cost-effective management actions and assess the development of threatened species and nature types, monitoring is required. This report presents projects for monitoring of effects of conservation actions for eleven priority species and seven selected habitat types. To prepare monitoring projects, a template for compilation of necessary information was developed. The template was based on the conceptual framework developed in Evju et al. (2020). Formulating a project for monitoring effects of conservation actions includes 1) delimitation of the definition area and monitoring sites, 2) specification of methods for selecting monitoring sites, 3) choosing indicators for monitoring of predicted effects, 4) deciding on sampling of monitoring sites based on the method chosen, and define sites for control and actions, 5) defining a method for collection of data, including observation period, number of replicates, and a method for col-lecting data on the indicators. Two parallel projects were developed for each species/nature type: an optimal project (the best possible, regarding points 1-5 above), and a minimum project, that aimed at assessing the most important effects of the most important actions. All monitoring projects were cost calculated. These comprehensive background documents are the basis of two-page-factsheets presented in NINA Report 1975 (Evju et al. 2021a), where more information on project background and methods, as well as summary of results and recommendations for future work are given. The two reports should be read in concert