VÝSLEDKY VÝZKUMU VLIVU LUČNÍHO MANAGEMENTU V NPP BABIČČINO ÚDOLÍ 2006
Zpracoval: H U T U R - o b č a n s k é s d r u ž e n í
Kontaktní osoby: Oldřich Čížek1 & Jaroslav Zámečník2 Hutur - občanské sdružení J. Purkyně 1616 500 02 Hradec Králové 1
[email protected]
2
[email protected]
Obsah 1. ÚVOD .................................................................................................................................... 4 2.1. CHARAKTERISTIKY ............................................................................................................. 5 2.1.1. Cíle a vymezení pojmů................................................................................................. 5 2.1.2. Studované organismy ................................................................................................... 5 2.1.3. Vymezení studovaných ploch ...................................................................................... 6 2.1.3.1. skupina denních motýlů ........................................................................................ 7 2.1.4. Personální a finanční zajištění...................................................................................... 8 2.2. BOTANIKA ........................................................................................................................... 9 2.2.1. Metodika....................................................................................................................... 9 2.2.1.2. Sběr dat.................................................................................................................. 9 2.2.1.2. Analýza dat............................................................................................................ 9 2.2.2. Výsledky....................................................................................................................... 9 2.2.2.1. Deskriptivní analýzy ............................................................................................. 9 2.2.2.2. Kanonické analýzy .............................................................................................. 10 2.2.3 Závěry.......................................................................................................................... 12 2.3. MOTÝLI (Lepidoptera)...................................................................................................... 13 2.3.1 Metodika...................................................................................................................... 13 2.3.1.1. Sběr dat................................................................................................................ 13 2.3.1.2 Analýza dat........................................................................................................... 14 2.3.2. Výsledky..................................................................................................................... 15 2.3.2.1. Deskriptivní analýzy ........................................................................................... 15 2.3.2.2. Canonické analýzy .............................................................................................. 16 2.3.3. Závěry......................................................................................................................... 23 2.4. STŘEVLÍCI (Carabidae) .................................................................................................... 25 2.4.1. Metodika..................................................................................................................... 25 2.4.1.1. Sběr dat................................................................................................................ 25 2.4.1.2. Analýza dat.......................................................................................................... 25 2.4.2. Výsledky..................................................................................................................... 26 2.4.2.1. Deskriptivní analýzy ........................................................................................... 26 2.4.2.2. Canonické analýzy .............................................................................................. 26 2.4.3. Závěry......................................................................................................................... 28 2.5. MRAVENCI (Formicoidea)................................................................................................ 30 2.5.1. Metodika..................................................................................................................... 30 2
2.5.1.1. Sběr dat................................................................................................................ 30 2.5.1.2. Analýza dat.......................................................................................................... 30 2.5.2. Výsledky..................................................................................................................... 31 2.5.2.1. Deskriptivní analýzy ........................................................................................... 31 2.5.2.2. Canonické analýzy .............................................................................................. 31 2.5.3 Závěry.......................................................................................................................... 33 2.6. ŠIROPASÍ (Symphyta) - HOUSENICE ................................................................................. 35 2.6.1. Metodika..................................................................................................................... 35 2.6.1.1. Sběr dat................................................................................................................ 35 2.6.1.2. Analýza dat.......................................................................................................... 35 2.6.1 Výsledky...................................................................................................................... 35 2.6.3. Závěry......................................................................................................................... 36 3. SOUHRN VÝSLEDKŮ...................................................................................................... 37 4. DOPORUČENÍ................................................................................................................... 38 4.1. MANAGEMENTOVÁ DOPORUČENÍ ..................................................................................... 38 4.2. KONTROLNÍ OPATŘENÍ ..................................................................................................... 42 4.3. SOUHRN ............................................................................................................................. 43 5. LITERATURA ................................................................................................................... 45
3
1. ÚVOD Tato studie je zpracována v rámci smlouvy PPK-35a/62/06: „Vliv rozdílného managementu lučních porostů na jejich ruderalizaci a projev těchto faktorů na modelové skupiny hmyzu na loukách v NPP Babiččino údolí“. Tato smlouva je uzavřena mezi Agenturou ochrany přírody a krajiny ČR, zastoupenou Ing. Hanou Heinzelovou, vedoucí Správy CHKO Broumovsko (objednavatel) a občanským sdružením Hutur se sídlem v Hradci Králové, zastoupené Oldřichem Čížkem (zpracovatel). Předmětem této smlouvy je (přepis ze smlouvy): -
pořízení a analýza základních botanických dat (pro tzv. rok 0 = začátek realizace managementu) pro sledování pozdějšího vývoje rostlinných společenstev způsobených prováděným managementem formou náhodně umístěných fytocenologických snímků 1x1 m na 8 studovaných plochách, zhodnocení variability uvnitř jednotlivých studovaných ploch oproti variabilitě mezi plochami v statistickém programu Canoco.
-
zjištění vlivu časové a prostorové heterogenity v managementu lučních porostů na populace denních motýlů a na další vybrané modelové skupiny hmyzu, navržení optimalizace managementu vzhledem k ekonomickému a turistickému využití území při zachování jeho biologické hodnoty, získání dat, která při opakování studie umožní stanovit trend ve vývoji populací studovaných objektů vzhledem k managementu a to z 8 studovaných ploch.
-
provedení základních deskriptivních analýz s využitím softwaru Statistika, nejlepší model bude analyzován generalizovanými lineárními metodami (GLM).
Cíle této studie jsou tedy dva: pořízení dat umožňujících studium vlivu lučního managementu na populace druhů studovaných skupin a dále analýzy vlivu tohoto managementu na chování druhů studovaných skupin živočichů. Součástí výstupu ze studie jsou výsledky analýz a jejich interpretace, jedná se o textovou část této zprávy. Na CD nosiči jsou, pro analýzy změn vegetace a populací sledovaných živočichů v dalších letech způsobených lučním managementem, přiložena primární data. Jako příloha na CD jsou v souladu se smlouvou také přiložena nálezová data jednotlivých živočichů a to ve formátu umožňující převod do databázového programu Janitor. Publikační výstupy v odborném tisku pramenící z této studie budou zaslány v podobě separátů objednavateli studie.
4
2. VLASTNÍ STUDIE 2.1. CHARAKTERISTIKY 2.1.1. Cíle a vymezení pojmů Jak již bylo nastíněno v Úvodu cílem tohoto výzkumu je stanovit optimální luční management v NPP Babiččino údolí ve vztahu k vegetaci a k organismům, které zde žijí, ale také s ohledem na turistický ruch. Cíle této studie jsou tedy dva: pořízení dat umožňujících studium změn populací druhů studovaných skupin vlivem lučního managementu a dále analýzy vlivu tohoto managementu na chování druhů studovaných skupin živočichů. První cíl studie umožní sledovat dlouhodobý projev managementu a je tedy kontrolním mechanismem, druhý naopak umožní vyhodnotit pravděpodobný vliv v recentním čase a případně modifikovat ve vztahu k organismům krajně nepříznivé parametry managementu. Mezi pojmy, které jsou v této zprávě používány patří blokové či pruhové sečení, sekaná či nesekaná plocha. Pro zamezení případných nejasností a mylných interpretací vysvětlíme uvedené termíny v následujícím textu. Termín nesekaná či zcela sekaná plocha se vztahuje k dané seči. Plocha tedy může být v dané seči nesečena, posečena zcela či jen z části. Při částečném sečení samozřejmě bereme v potaz procentuelní podíl posekané plochy a zohledňujeme také velmi důležitý faktor a sice strukturu ponechané biomasy. V případě, že posečená plocha je ponechána v souvislém celku používáme termín blokové sečení, v případě že neposečená biomasa je ponechána v několika částech, pruzích, používáme termín pruhové sečení. 2.1.2. Studované organismy Pro posouzení vlivu nového managementu byly z bezobratlých živočichů, kteří zde žijí, vybrány skupiny, které musely splňovat následující základní podmínky: muselo se jednat o skupiny se snadno determinovatelnými druhy a dále tyto organismy musí mít na posuzované stanoviště vazbu, která je známa. Ve vybraných skupinách musely být zastoupeny herbivorní organismy a také predátoři. Přímo v obsahu smlouvy je obsaženo studium denních motýlů (nadčeledi Hesperioidea a Papilionoidea), skupiny u níž je velmi dobře známa biotopová vazba (BENEŠ et al. 2002). Tato skupina byla zvolena také proto, že na daném území byla studována již v roce 2005 právě s ohledem na management (KOŘÍNKOVÁ 2006) a k dispozici tak byl rozsáhlejší soubor dat. Výsledky ukazují, že se jedná o vhodnou skupinu modelových
5
organismů (cf. EHRLICH 1994, MASTER et al. 2000). Z důvodu návaznosti studie, tedy zvětšení souboru dat a zkvalitnění analýz, byly u této skupiny modifikovány studované plochy (viz kap 2.1.3.). Další skupinou, která byla zvolena jsou druhy z čeledi Carabidae (cf. EYRE 1989, HŮRKA et al. 1996). Pro účely studie byly zvoleny pouze druhy rodů Carabus a Cychrus, tedy jednoznační predátoři. Zjištěné druhy, které ve studované oblasti žijí jsou přímo na místě snadno determinovatelné. U těchto druhů jsou také známy jejich biotopové nároky (HŮRKA et al. 1996). S výběrem modelové skupiny herbivorních organismů nastal problém. Během sběru dat se ukázalo, že druhové a abundantní spektrum běžně používaných skupin, jako jsou vybrané druhy Heteroptera či Chrysomelidae (cf. DI GIULIO 2001, ZURBRÜGG & FRANK 2006) je na studovaném území velmi malé. Stejně tak Caelifera nebo housenky lučních druhů motýlů se vyskytovaly na studovaných plochách velmi zřídka. Byla proto vybrána alternativní skupina, často využívaná k podobným studiím (cf. VICKERY et al. 2001, BRITSCHGI et al.2006) a sice housenice skupiny Symphyta. Problematická je však determinace larev do druhů, a bylo proto pracováno s počtem jedinců skupiny, což samozřejmě neumožňuje stejně detailní analýzy jako v jiných případech. Tento postup se však jeví jako vhodný pro snadné studium změn abundací tohoto herbivorního typu larev. Studované organismy byly doplněny o Formicoidea. Změny v druhové a abundantní struktuře této skupiny na jednotlivých plochách, by měly být relativně rychlé a mohly by tak upozornit na vývoj, který by se u jiných skupin mohl projevit až v delším časovém horizontu (cf. HÖLLDOBLER & WILSON 1990, THOMAS 2005). Botanické hledisko bylo samozřejmě zpracováno nejen ze smluvních povinností. Složení vegetace a případné změny jsou důležité pro řadu druhů hmyzu a je proto nutné jej sledovat. 2.1.3. Vymezení studovaných ploch Jak bylo uvedeno v předchozí kapitole rostliny a organismy byly s výjimkou denních motýlů studovány na osmi plochách. Denní motýli byli studováni v jiném systému, který popíšeme v samostatné podkapitole (2.1.3.1). S výběrem vhodných ploch ke studiu nastaly značné problémy. Plochy je nutné vybrat takovým způsobem, aby co nejvíce odpovídaly záměrům studie, tedy vlivu různých typů seče na organismy. Proto zvolené plochy musí zahrnovat všechny typy realizovaného managementu a to na srovnatelných plochách. V době zahájení výzkumu (8.5.2006), ale stále
6
nebyl schválen Plán péče (PP) pro toto území. Při výběru ploch jsme proto vycházeli ze schvalovaného návrhu Plánu péče. Vybrali jsme plochy C1, C2, D, G, J, K, L a Z (viz. Příloha 2 - mapa), které obsahovaly všechny základní navržené managementy, tedy plochy sekané jednou a dvakrát zcela a plochy sekané z ½ a z ¼ (podrobněji viz Příloha 1, tab. A), podle návrhu PP umožňovaly také studovat prostorové uspořádání seče. Nicméně schválený PP (VOŘÍŠKOVÁ ed. 2006) se v dotčených plochách lišil (viz Příloha 1, tab. A), dále je co se týče prostorového uspořádání seče značně benevolentní a v praxi tak nebylo prakticky zaznamenáno pruhové sečení. Management uvedený v PP nebyl na některých plochách zcela dodržen. Management, který byl skutečně realizován je shrnut v tabulce A (Příloha 1). Rozdíl mezi návrhem PP který jsme měli k dispozici a vlastní realizací výrazně komplikoval analýzy dat. Modifikovat plochy po schválení PP nebylo možné, protože management byl schválen jeden měsíc po té, co byl zahájen výzkum. V případě změny studovaných ploch by nebylo možné studovat vliv první seče. O schválení PP jsme nebyli informováni, což nám značně zkomplikovalo práce v terénu, včetně samotného výzkumu. Po první seči, kdy se ukázalo, že PP není dodržován zcela nemělo již význam měnit plochy také z toho důvodu, že nebyla záruka dodržení podoby druhé seče. Rozhodli jsme se proto ponechat studium na vybraných plochách a odfiltrovat nevyrovnaný design modifikací analýzy získaných dat. Na výše zmíněných plochách byly vytyčeny pevné transekty, na kterých se prováděl sběr dat podle příslušné metodiky popsané podrobněji v dané kapitole (2.4., 2.5.a 2.6.) a to metodou zemních pastí nebo smýkáním. V případě botanických dat byly v rámci plochy prováděny botanické (fytocenologické) snímky (kap. 2.2.). 2.1.3.1. skupina denních motýlů Nejistá situace kolem schvalování PP nás vedla k modifikaci sběru dat. Rozhodli jsme se snížit riziko výběru designově nevhodných ploch použitím dat z roku 2005. V roce 2006 tak data byla sbírána v celém komplexu luk (viz Příloha 2 - mapa). Vlivem výrazné změny managementu některých ploch, oproti roku 2005, bylo nutné modifikovat transekty. Tato změna byla natolik závažná, že plochy, kterých se modifikace transektů dotýkala, nebylo možné zahrnout do analýz. Pro potřeby této zprávy jsme tak pracovali s následujícími plochami: B1, B2, D, E, G, H, HX, J a L (viz Příloha 2 - mapa). Data ze zbývajících ploch A1, A2, C1, C2, K a K2 (viz Příloha 2 - mapa) jsou přiložena v elektronické podobě na CD (soubor lepidoptera.xls) a bude je možné využít pro studie v dalších letech.
7
2.1.4. Personální a finanční zajištění Vzhledem k šíři projektu, a to jak po stránce vlastního sběru dat, přes determinaci druhů až po analýzy, zúčastnilo se této studie velké množství odborníků či terénních pracovníků. Kromě uvedených autorů se na vlastním sběru dat podíleli Šárka Mikátová, Michael Mikát, Mirka Kubiczková a Tomáš Búry. Z odborných spolupracovníků se na sběru lepideptorologických dat podílela Sabina Kořínková (Katedra ekologie a životního prostředí PřF UPOL), botanická data sebraly Martina Fialová (Katedra botaniky PřF UPOL) a Lenka Šafářová (Katedra botaniky PřF UPOL). Řadu přínosných rad týkajících se botaniky poskytla Věra Samková (Muzeum východních Čech v HK). Determinaci myrmekofauny provedl Pavel Pech (Katedra zoologie BF JČU, Biologické centrum AV ČR). S determinací střevlíků pomohl Miroslav Mikát (Muzeum východních Čech v HK) a Lukáš Čížek (Biologické centrum AV ČR). Problematiku herbivorního hmyzu pomohl výrazně řešit Petr Kočárek (Katedra biologie a ekologie PřF OU). S přípravou analýzy dat výrazně pomáhali Jan Michálek (Katedra ekologie BF JČU), Tereza Lamošová (Katedra botaniky BF JČU), Alena Kodádková (Katedra zoologie BF JČU), Kateřina Nováková (Katedra zoologie BF JČU), Robert Tropek (Katedra zoologie BF JČU). Na statistických analýzách se podílel Martin Konvička (Katedra zoologie BF JČU, Biologické centrum AV ČR). Velký dík patří také kolegyni Blance Mikátové (AOPK HK) za pomoc při realizaci samotné studie. Studie vlivu managementu by v této použitelné a aplikovatelné formě nebyla možná jen z prostředků poskytnutých v rámci smlouvy. Velmi významná finanční podpora plynula také ze Záměru Biologické fakulty Jihočeské university v Českých Budějovicích. Další finanční prostředky pocházejí z projektu Centrum pro studium biodiverzity (LC06073). Za výraznou materiálovou pomoc děkujeme Zdeňku Zahradníkovi, řediteli Muzea východních Čech v Hradci Králové.
8
2.2. BOTANIKA Primárním cílem botanické části bylo pořízení botanických snímků, které umožní srovnání vývoje vegetace vzhledem k novému managementu lučních ploch. Problematika letošního designu kosení je shrnuta v kapitole 2.1. Sekundárním cílem bylo srovnání současného stavu ploch z botanického hlediska. 2.2.1. Metodika 2.2.1.2. Sběr dat Data byla sbírána na osmi plochách – C1, C2, D, G, Z, J a K (viz. Příloha 2, mapa). Na každé ploše bylo metodou náhodného výběru provedeno 30 botanických snímků o velikosti 1x1m. Byly zaznamenávány veškeré druhy cévnatých rostlin a uveden jejich podíl. Byla použita procentuelní stupnice, přičemž rostliny do 1% procenta byly značeny "+" a rostliny vyskytující se ve snímku velmi vzácně "r". Snímky byly provedeny ve dnech 9.6. - 12.6. 2006, tedy těsně před první sečí. Nomenklatura byla sjednocena podle práce KUBÁT et al. (eds.) (2002). Botanické snímky jsou přiloženy v elektronické podobě, v souboru "botanika.xls". Rozmístění ploch a důvod jejich výběru viz. Kap. 2.1. 2.2.1.2. Analýza dat Data byla analyzována kanonickými analýzami s využitím programu CANOCO (Ter BRAAK & ŠMILAUER 2002, ŠMILAUER 2002). Pro krátkou délku gradientů byla použita metoda RDA (redundancy analysis). Species data byla logaritmována. Jednotlivé plochy byly zadány jako environmental veraibles. Kvalita modelu byla testována Monte Carlo permutačním testem s počtem permutací 999. 2.2.2. Výsledky 2.2.2.1. Deskriptivní analýzy Celkově bylo v rámci fytocenologických snímků zaznamenáno 116 druhů cévnatých rostlin (včetně dřevin a kříženců): Acer pseudoplatanus juv., Aegopodium podagraria, Agropyron repens, Agrostis canina, Agrostis capillaris, Agrostis gigantea, Agrostis stolonifera, Achillea millefolium agg., Ajuga reptans, Alchemilla sp., Alnus glutinosa, Alopecurus pratensis, Anemone nemorosa, Anthoxanthum odoratum, Arrheanatherum elatius, Arthemisia campestris, Bellis perennis, Betula pendula, Campanula patula, Cardamine pratensis, Carex brizoides, Carex caryophyllea, Carex flacca, Carex gracilis, Carex hirta,
9
Carex nigra, Carex ovalis, Carex palescens, Carex tomentosa, Cerastium holosteioides, Chaerophyllum aromaticum, Cirsium arvense, Cirsium canum, Cirsium oleraceum, Cirsium oleraceum x canum, Cirsium vulgare, Clinopodium vulgare, Crepis biennis, Dactylis glomerata, Deschampsia cespitosa, Elytrigia repens, Epilobium sp., Equisetum arvense, Equisetum palustre, Eupatorium cannabinum, Festuca arundinacea, Festuca pratensis, Festuca rubra, Ficaria verna subsp. bulbifera, Fraxinus excelsior juv., Galium mollugo agg., Galium uliginosum, Geranium phaeum, Geranium pratense, Geranium pyrenaicum, Glechoma hederacea, Heracleum sphondylium, Holcus lanatus, Hypericum maculatum, Hypericum perforatum, Juncus conglomeratus, Lathyrus pratensis, Leontodon hispidus, Leucanthemum sp., Lotus corniculatus, Luzula campestris, Lychnis flos-cuculi, Lysimachia nummularia, Lysimachia vulgaris, Medicago lupulina, Medicago sativa, Mentha arvensis, Myosotis arvensis, Oxalis fontana, Phalaris arundinacea, Phleum pratense, Plantago lanceolata, Plantago major, Plantago media, Poa pratensis, Poa trivialis, Polygonum bistorta, Prunella vulgaris, Quercus petraea, Ranunculus acris, Ranunculus auricomus agg., Ranunculus repens, Rumex acetosa, Rumex crispus, Rumex obtusifolius, Sanguisorba officinalis, Silene latifolia, Sonchus sp., Stachys sylvatica, Stellaria alsine, Stellaria graminea, Stellaria media, Symphytum officinale, Taraxacum sect. Ruderalia, Thalictrum lucidum, Tilia cordata, Trifolium hybridum, Trifolium arvense, Trifolium campestre, Trifolium dubium, Trifolium pratense, Trifolium repens, Trisetum flavescens, Urtica dioica, Veronica arvensis, Veronica filiformis, Veronica chamaedrys, Veronica scutellata, Veronica serpyllifolia, Vicia cracca a Vicia sepium. Na ploše „C1“ bylo v rámci 30ti fytocenologických snímků zjištěno celkem 50 druhů cévnatých rostlin, na ploše „C2“ 63 druhů, na ploše „D“ 51 druhů, na ploše „G“ 54 druhů, na ploše „Z“ 51 druhů, na ploše „J“ celkem 54 druhů, na ploše „K“ celkem 58 druhů a na ploše „L“ 58 druhů cévnatých rostlin (viz. Příloha 3). 2.2.2.2. Kanonické analýzy Celkovým modelem vysvětlená variabilita činila 25% (srovnej tab. 1). První osa byla signifikantní (F = 26.141, p = 0.001), stejně jako všechny osy (F = 11.455, p = 0.001). Výsledný model (graf 1) ukazuje botanickou podobnost jednotlivých ploch.
10
Axes Eigenvalues Species-environment correlations Cumulative percentage variance of species data of species-environment relation
1
2
3
4
0.101 0.887
0.078 0.83
0.033 0.759
0.021 0.682
10.1 39.4
17.9 69.9
21.2 82.9
23.3 91.1
Total variance 1
1 0.256
Sum of all eigenvalues Sum of all canonical eigenvalues
Tab. 1: Přehled výsledným modelem vysvětlené druhové a "osové" variability.
Graf 1: Grafické znázornění výsledného modelu. Druhy jsou krátkými kódy označeny pro zvýšení přehlednosti grafu, z tohoto důvodu je také zobrazeno pouze 36 druhů s největším vlivem v modelu. RDA analýza. /inf.: AegoPoda - Aegopodium podagraria, AgrosCap – Agrostis capillaris, AgrosGig – Agrostis gigantea, AlchemSp - Alchemilla sp., AlnusGl – Alnus glutinosa, AlopPra - Alopecurus pratensis, BellPere -
11
Bellis perennis, CampPat – Campanula patula, CarexBri - Carex brizoides, CirsArv - Cirsium arvense, DactGlo – Dactylis glomerata, DesCaes - Deschampsia cespitosa, EpilSp – Epilobium spec. div., FesPra - Festuca pratensis, GalMol - Galium mollugo agg., GerPra – Geranium pratense, GleHed - Glechoma hederacea, LeonHis - Leontodon hispidus, LychFlo - Lychnis flos-cuculi, OxalFon - Oxalis fontana, PhlPra - Phalaris arundinacea, PlaLan - Plantago lanceolata, PoaTriv - Poa trivialis, PrunVul - Prunella vulgaris, RanRep Ranunculus repens, RumAcet - Rumex acetosa, SangOff – Sanguisorba officinalis, SymOff - Symphytum officinale, Tarax – Taraxacum sect. Ruderalia, TrifCam - Trifolium campestre, TrifPra - Trifolium pratense, TrisFla – Trisetum flavescens, VerSer - Veronica serpyllifolia/.
2.2.3 Závěry Je patrné, že plochy „C1“, „C2“ a „D“ jsou si relativně podobné a tvoří jednu skupinu. Do druhé skupiny je možné zařadit plochy „L“ a „K“. Dále lze říci, že plochy „Z“ a „G“ tvoří třetí skupinu, plocha „J“ se sice v kontextu posledně zmiňovaným podobá, je však přeci jen botanicky odlišná. Z pohledu zastoupení jednotlivých druhů lze říci, že z botanického hlediska jsou plochy „L“ a „K“ druhově pestřejší a jsou ve srovnání především s plochami „C1“, „C2“ a „D“ zachovalejší. Z pohledu kvality je patrné, že směrem od České Skalice se plochy zlepšují. To s největší pravděpodobností souvisí s vyšší dostupností některých částí údolí pro mechanizaci a tedy s dřívějším zemědělským využíváním ploch (podmítání, hnojení).
12
2.3. MOTÝLI (Lepidoptera) Studium denních motýlů mělo dva cíle. Prvním z nich bylo získat primární data, která umožní v budoucnu srovnání vývoje populací motýlů ve vztahu ke změnám jednotlivých ploch způsobených novým managementem. Druhým cílem je zhodnocení preferencí a ekologických nároků jednotlivých druhů ve vztahu k různým typům seče. 2.3.1 Metodika 2.3.1.1. Sběr dat Data byla sbírána na 15 plochách, 9 jich bylo zahrnuto do canonických a GLM analýz (viz Příloha 2, mapa). Důvody jiného výběru studovaných ploch, spolu s jejich výčtem a umístěním jsou shrnuty v bodě 2.1. Nejasná situace kolem managementu jednotlivých ploch při zahájení výzkumu a naše snaha o stanovení "optimálního" lučního managementu nás vedla k využití námi sebraných dat v sezóně 2005. Data z roku 2005 tedy nebyla sebrána v rámci této studie a používáme-li je, činíme tak nad rámec námi uzavřené smlouvy (PPK-35a/62/06). Data jsme se rozhodli pro tyto potřeby poskytnout objednavateli díla zdarma, nárokujeme si však náš výslovný souhlas pro každé použití výsledků uvedených v této kapitole (2.3) objednavatelem. Pro studium vlivu lučního managementu na imaga denních motýlů jsme použili metodu transektů. Na každé ploše byly po oba roky vytyčeny pevné transekty. Pro změny v managementu lučních porostů mezi lety 2005 a 2006 byly některé transekty v letošním roce modifikovány a nejsou tak do analýz zahrnuty. Analyzované plochy jsou B1, B2, D, E, G, H, HX, J a L (viz Příloha 2 - mapa). Z důvodu sečení těchto luk jsme transekty neznačili kolíky, ale konce byly vymezeny orientačními body. Každý transekt začínal a končil 30m od okraje vytyčené plochy, byl tak minimalizován vliv sousedních ploch. Transekty vzhledem k charakteru ploch nemají jednotnou délku a pohybují se v rozmezí od 153 m do 580 m (viz Příloha 1, tab. A). První sběr dat byl v roce 2005 proveden 14. 5., poslední 6. 9., v roce 2006 pak 8.5. a 7.9. V každém roce bylo provedeno 13 transektů v přibližně 10ti denních intervalech (přesné časové rozložení viz. přiložený CD nosič, soubor "lepidoptera.xls"). Případné posunutí termínu je dáno snahou navštěvovat lokality za stejných klimatických podmínek, tedy za slunečného počasí a relativního bezvětří. Transekty byly chozeny mezi 10 a 16 hodinou. Do transektu byla zahrnuta imaga všech druhů denních motýlů pozorovaná do vzdálenosti 20 m od transektu. Početnost byla zaznamenávána na následující semikvantitativní stupnici: 1
13
jedinec - 1, 2 jedinci - 2, 3 – 5 jedinců – 3, 6- 10 jedinců – 4, 11 - 20 jedinců – 5, 21 – 100 jedinců – 6, stovky jedinců – 7, tisíce jedinců – 8. Byl zaznamenán procentuelní podíl neposekané plochy a typ seče.
2.3.1.2 Analýza dat Data byla analyzována canonickými analýzami a GLM metodami, při obou typech analýz byl využit program CANOCO (Ter BRAAK & ŠMILAUER 2002, ŠMILAUER 2002). Při canonických analýzách byla pro krátkou délku gradientů použita metoda RDA (Redundancy analysis). Jako environmental veraibles vstupoval do modelu typ seče, tedy zda daná plocha byla při seči posečena celá, vůbec, v pruzích nebo v bloku. Z velkého počtu covariables byly do modelu zadány ty, které byly užitím forward selection zhodnoceny jako nejlepší. V modelu je jako covariables použita délka transektu, z hydrometeorologických údajů byla do modelu vybrána pouze teplota vzduchu v době realizování daného transektu. Obě proměnné byly logaritmovány. Dále byl odfiltrován podíl posekané biomasy na ploše a rok, který byl definován v použitém split-plot designu jako "blok". Whole plot byl permutován jako časový či lineární transekt (plocha), split plot (návštěva) byl volně permutován. Kvalita modelu byla testována Monte Carlo permutačním testem s počtem permutací 999. V GLM (generalised linear models) modelování byly provedeny tři základní analýzy a sice vztah jednotlivých druhů motýlů k druhé canonické ose, vzhledem k výslednému modelu se tedy jedná o jejich vztah k prostorové struktuře ponechané biomasy (blok, pruhy, nesečeno), dále vztah druhů v tomto modelu k maximální, tj. ponechané výšce (logaritmované) vegetace a jejich vztah k množství neposekané plochy. Množství neposekané plochy bylo vztaženo na rozlohu jednotlivých ploch, hodnoty byly logaritmovány. Vykresleny byly pouze nejpočetnější druhy a druhy ochranářsky významné, tj. Pieris napi, Pieris rapae, Pieris brasicae, Maniola jurtina, Coenonympha pamphilus, Polyommatus icarus, Aricia agestis, Maculinea nausithous a Maculinea teleius. Vliv faktorů na ostatní druhy je shrnut v tabulkách. V modelu byla použitá link funkce Log, degree bylo zvoleno kvadratické, u dat bylo předpokládáno Poissonovo rozdělení.
14
2.3.2. Výsledky 2.3.2.1. Deskriptivní analýzy Na studovaném území bylo během dvou sezón při transektech zjištěno celkem 34 druhů motýlů nadčeledí Hesperioidea a Papilionoidea. Z čeledi Papilionidae byl zjištěn jeden druh (v kulaté závorce je uveden součet semikvantitativních hodnot ze všech pozorování a počet ploch (z celkového počtu) na kterých byl druh zaznamenán: Papilio machaon (otakárek fenyklový) (7/7). Z čeledi Pieridae 7 druhů: Anthocharis cardamines (bělásek řeřichový) (13/6), Colias hyale (žluťásek čičorečkový) (26/10), Gonepteryx rhamni (žluťásek řešetlákový) (7/3), Leptidea reali (bělásek Reálův) (16/7), Pieris brassicae (bělásek zelný) (214/11), Pieris napi (bělásek řepový) (394/11), Pieris rapae (bělásek řepkový) (422/11) a několik jedinců rodu Colias (3/3) nebylo určeno do druhu. Z čeledi Lycaenidae bylo zjištěno 7 druhů: Aricia agestis (modrásek tmavohnědý) (104/,10) Celastrina argiolus (modrásek krušinový) (2/2), Lycaena phleas (ohniváček černokřídlý) (4/4), Lycaena tityrus (ohniváček černoskvrnný) (14/8), Maculinea nausithous (modrásek bahenní) (13/4), Maculinea teleius (modrásek očkovaný) (19/4), Polyommatus icarus (modrásek jehlicový) (165/10). Čeleď Nymphalidae byla na lokalitě zastoupena 15 druhy: Aglais urticae (babočka kopřivová) (63/11), Aphantopus hyperanthus (okáč prosíčkový) (10/6), Araschnia levana (babočka síťkovaná)(12/5), Argynnis paphia (perleťovec stříbropásek) (3/3), Boloria dia (perleťovec nejmenší) (1/1), Coenonympa pamphilus (okáč poháňkový) (344/11), Inachis io (babočka paví oko) (37/10), Isoria lathonia (perleťovec malý) (5/5), Maniola jurtina (okáč luční) (327/11), Melanagria galathea (okáč bojínkový) (19/6), Lasiomata megera (okáč zední) (1/1), Polygonia c-album (babočka bílé c) (15/8), Pontia daplidice (bělásek rezedkový)(3/2), Vanessa atalanta (babočka admirál) (15/7), Vanessa cardui (babočka bodláková) (10/7). Čeleď Hesperiidae byla zastoupena třemi druhy: Erynnis tages (soumračník máčkový) (2/1), Ochlodes sylvanus (soumračník rezavý) (16/8), Thymelicus lineola (soumračník čárečkovaný) (53/11). Lze říci, že počet druhů na lokalitě je malý. Jedná se o druhy běžné, řada není vázána svým vývojem ani na luční porosty. Pouze přibližně 16 (tj. 47%) druhů lze označit za skutečně luční motýly (Colias hyale, Leptidea reali, Pieris rapae, Aricia agestis, Lycaena phlaeas, Lycaena tityrus, Maculinea nausithous, Maculinea teleius, Boloria dia, Coenonympha pamphilus, Issoria lathonia, Maniola jurtina, Melanargia galathea, Lasiommata megera, Erynnis tages a Thymelicus lineola). Lokalita je nejen druhově chudá,
15
ale dokonce více jak 40% druhů z celkového počtu se zde vyskytuje vzácně. Pouze 20% studovaných motýlů se v území vyskytuje běžně ve vyšších abundacích.
2.3.2.2. Canonické analýzy Výsledný model vznikl použitím RDA (Redundancy analysis). Charakteristiky výsledného modelu viz tab. 2. První osa byla signifikantní (F = 3.28, p = 0.039), stejně jako všechny osy (F = 1.523, p = 0.023). Výsledný model (graf 2) ukazuje odlišný vliv celoplošné seče a dále rozdíl mezi typem seče a různou afinitu jednotlivých druhů k těmto zásahům. Vliv struktury ponechané biomasy, jehož stanovení bylo jedním z cílů studie je rozebrán pomocí GLM modelu. Analýza vztahu druhů ke druhé canonické ose (tedy ke struktuře ponechané biomasy) ukazuje, že především luční druhy reagují na typ seče citlivě. Většina druhů má své optimum v pásové seči (tab. 3, graf 3). Stejně tak se ukazuje (tab. 4, graf 4), že především luční druhy s rostoucí vegetací přibývají, maximální výška vegetace jim již však nevyhovuje. U podílu nepokosené plochy (tab. 5, graf 5), opět s přibývajícím množstvím neposekané plochy roste početnost jednotlivých druhů. Pro řadu druhů je však zcela neposekaná plocha nevýhodná.
Axes Eigenvalues Species-environment correlations Cumulative percentage variance of species data of species-environment relation
1
2
3
4
0.011 0.19
0.003 0.177
0.001 0.168
0.354 0
1.2 72.1
1.5 92.6
1.6 100
41 0
Total variance 1
0.901 0.015
Sum of all eigenvalues Sum of all canonical eigenvalues
Tab. 2: Přehled výsledným modelem vysvětlené druhové a "osové" variability.
16
A. agestis A. cardamines A. levana A. paphia A. urticae C.argiolus C. pamphilus Colias sp. B. dia E. tages G. rhamni A. hyperanthus C. hyale I. io I.lathonia L. reali L. megera L. phleas L. tytirus M. galathea M. jurtina M. nausithous M. teleius O. sylvanus P. brasicae P. c-album P. daplidicae P. icarus P. machaon P. napi P. rapae T. lineola V. atalanta V. cardui
Null deviance
Deviance
AIC
Optimum
Tolerance
380.87 88.78 85.6 25.42 279.63 18.14 673.02 25.42 9.95 18.14 58.92 78.38 136.71 182.65 38.28 100.62 9.95 32.08 92.86 116.19 742.03 101.96 127.93 92.32 581.84 91.27 28.19 488.46 49.59 490.15 659.96 255.92 91.27 71.12
368.21 86.21 75.9 24.98 272.8 16.93 667.47 24.2 8.29 13.47 42.74 75.38 133.76 181.68 33.21 98.25 8.92 29.46 91.4 100.32 739.97 65.73 123.88 91.94 574.6 89.64 25.27 484.78 48.08 490.13 659.6 253.46 86.92 69.28
381.385 95.629 84.123 30.169 285.146 20.62 681.563 29.599 2.5 e+6 14.699 48.391 85.809 141.658 192.245 36.674 106.408 11.324 34.562 100.336 109.033 756.41 76.048 139.088 98.243 590.603 96.452 33.344 498.914 53.413 498.453 671.614 266.464 94.692 77.486
0.365 -4.84 2.7 0.306 CE 0.544 -0.472 -0.273 -0.189 CE CE -163.89 -0.568 CE CE -0.519 CE 123.83 -0.169 CE 0.5 13.27 0.249 0.617 CE CE 6.25 -1.78 0.05 -3.88 CE CE CE -0.458
1.26 3.14 1.49 1.19 CE 0.829 2.58 0.625 0.405 CE CE 16.31 1.34 CE CE 1.14 CE 13.3 1.12 CE 2.93 2.88 0.989 2.18 CE CE 2.51 3.61 0.876 24.02 CE CE CE 0.975
Peak max value 0.484 0.143 0.165 0.016 0.014 1.31 0.025 0.018
4.3 e+15 0.12
0.079 4.3 e+15 0.067 1.23 507.17 0.099 0.065
0.176 0.669 0.04 1.4
0.054
Tab. 3: Vztah jednotlivých druhů motýlů k druhé canonické ose (constrained) modelu. Počet stupňů volnosti 283, GLM model, použitá link funkce Log, Poissonovo rozdělení. /inf.: null deviance = deviance proměnné v nulovém modelu; deviance = deviance proměnné v modelu; AIC = Acaicovo informační kritérium; optimum, tolerance, peak max. value = hodnoty popisující průběh funkce; CE = hodnota neodhadována/
17
A. agestis A. cardamines A. levana A. paphia A. urticae C.argiolus C. pamphilus Colias sp. B. dia E. tages G. rhamni A. hyperanthus C. hyale I. io I.lathonia L. reali L. megera L. phleas L. tytirus M. galathea M. jurtina M. nausithous M. teleius O. sylvanus P. brasicae P. c-album P. daplidicae P. icarus P. machaon P. napi P. rapae T. lineola V. atalanta V. cardui
Null deviance
Deviance
AIC
Optimum
Tolerance
380.87 88.78 85.6 25.42 279.63 18.14 673.02 25.42 9.95 18.14 58.92 78.38 136.71 182.65 38.28 100.62 9.95 32.08 92.86 116.19 742.03 101.96 127.93 92.32 581.84 91.27 28.19 488.46 49.59 490.15 659.96 255.92 91.27 71.12
350.67 58.03 80.78 24.75 243.56 14.12 634.55 22.01 9.33 16.54 47.59 76.8 130.51 165.38 23.22 85.34 6.39 31.44 91.37 98.18 692.54 89 112.9 88.99 509.64 77.71 25.89 441.5 49.12 451.56 628.47 224.04 90.49 56.25
374.01 1.6 e+7 89.269 29.617 253.293 16.418 648.684 26.507 13.178 170.871 54.446 89.658 137.735 173.831 25.451 91.279 6.864 36.667 100.122 4.7 e+8 708.824 4.7 e+8 2.5 e+5 95.379 523.611 86.967 2.2 e+4 455.257 54.828 459.41 640.003 235.58 97.737 62.078
4.25 3.36 3.88 4.41 CE 3.12 3.72 CE 3.79 3.74 6.8 3.35 3.71 CE CE 2.93 CE CE 3.74 4.16 4.59 4.04 4.14 CE CE 4.68 4.02 4.55 6.08 6.03 4.35 8.05 4.16 CE
0.788 0.223 0.526 1.03 CE 0.332 0.877 CE 0.461 0.366 0.929 0.785 0.652 CE CE 0.533 CE CE 0.906 0.3 1.26 0.284 0.348 CE CE 0.549 0.366 0.961 2.54 2.24 1.44 1.67 1.47 CE
Peak max value 0.516 0.247 0.067 0.016 0.037 1.53 0.008 0.016 1.67 0.054 0.133
0.174
0.062 0.154 1.53 0.102 0.137
0.139 0.022 0.87 0.039 2.35 1.75 3.91 0.061
Tab. 4: Vztah jednotlivých druhů motýlů v použitém modelu maximální výšce vegetace na stanovišti. Počet stupňů volnosti 283, GLM model, použitá link funkce Log, Poissonovo rozdělení. /inf.: null deviance = deviance proměnné v nulovém modelu; deviance = deviance proměnné v modelu; AIC = Acaicovo informační kritérium; optimum, tolerance, peak max. value = hodnoty popisující průběh funkce; CE = hodnota neodhadována/
18
A. agestis A. cardamines A. levana A. paphia A. urticae C.argiolus C. pamphilus Colias sp. B. dia E. tages G. rhamni A. hyperanthus C. hyale I. io I.lathonia L. reali L. megera L. phleas L. tytirus M. galathea M. jurtina M. nausithous M. teleius O. sylvanus P. brasicae P. c-album P. daplidicae P. icarus P. machaon P. napi P. rapae T. lineola V. atalanta V. cardui
Null deviance
Deviance
AIC
Optimum
Tolerance
380.87 88.78 85.6 25.42 279.63 18.14 673.02 25.42 9.95 18.14 58.92 78.38 136.71 182.65 38.28 100.62 9.95 32.08 92.86 116.19 742.03 101.96 127.93 92.32 581.84 91.27 28.19 488.46 49.59 490.15 659.96 255.92 91.27 71.12
368.19 79.46 85.21 24.53 250.88 17.01 655.99 18.72 9.49 17.01 53.07 76.81 117.43 172.43 38.03 96.13 9.49 31.8 86.97 102.96 713.92 88.89 127.17 90.76 574.17 84.02 19.51 465.73 44.81 474.27 643.85 252.68 87.44 62.01
381.143 85.761 95.678 29.298 263.122 20.729 669.733 20.677 12.932 20.729 62.187 91.378 122.906 181.236 43.668 103.72 12.932 37.318 94.365 110.052 730.002 101.022 141.465 96.827 590.81 89.561 21.305 479.732 48.695 482.641 655.569 265.194 93.792 68.661
0.808 CE CE CE 0.492 CE 0.653 0.381 CE CE CE 0.522 CE 0.5 0.473 CE CE 0.444 CE 0.673 0.834 CE 0.162 CE CE 0.711 CE 0.586 CE 1.8 0.736 CE 0.682 0.52
0.515 CE CE CE 0.282 CE 0.502 0.218 CE CE CE 0.343 CE 0.31 0.474 CE CE 0.467 CE 0.187 0.602 CE 0.889 CE CE 0.214 CE 0.343 CE 1.52 0.646 CE 0.308 0.236
Peak max value 0.459
0.751 1.63 0.073
0.082 0.364 0.03
0.026 0.302 1.37 0.091
0.154 1.18 1.78 1.75 0.103 0.168
Tab. 5: Vztah jednotlivých druhů motýlů v použitém modelu maximální výšce vegetace na stanovišti. Počet stupňů volnosti 283, GLM model, použitá link funkce Log, Poissonovo rozdělení. /inf.: null deviance = deviance proměnné v nulovém modelu; deviance = deviance proměnné v modelu; AIC = Acaicovo informační kritérium; optimum, tolerance, peak max. value = hodnoty popisující průběh funkce; CE = hodnota neodhadována/
19
Graf 2: Grafické znázornění výsledného modelu. Druhy jsou krátkými kódy označeny pro zvýšení přehlednosti grafu, významnější druhy (ochranářsky či diagnosticky) jsou uvedeny celými názvy. Proměnné jsou typy seče: sc - při seči posečena celá plocha, ns - plocha je při seči nepokosena, pruhy - plocha posečena v pruzích, bloky plocha posečena v blocích. /Použité druhové zkratky: Ac - Anthocharis cardamines; Ah – Aphantopus hyperanthus; Al - Araschnia levana; Ap - Argynnis paphia; Au – Aglais urticae; Bd - Boloria dia; Ca Celastrina argiolus; Ch - Colias hyale; Gr - Gonepteryx rhamni; Cs - Colias sp.; Ii - Inachis io; Et – Erynnis tages; Il - Issoria lathonia; Lm – Lasiommata megera; Lp- Lycaena phleas; Lr - Leptidea reali; Lt - Lycaena. tityrus; Mg - Melanargia. galathea; Os - Ochlodes sylvanus; Pb - Pieris brasicae; Pc – Polygonia c-album; Pd –
20
Pontia .daplidice; Pn - Pieris napi; Pm – Papilio machaon; Pr - Pieris rapae; Tl - Thymelicus lineola; Vc Vanessa cardui; Va - Vanessa atalanta/. RDA analýza, split-plot design, roky byly definovány jako bloky.
Graf 3: Grafické znázornění vztahu vybraných druhů motýlů k druhé canonické ose v použitém modelu.
21
Graf 4: Grafické znázornění vztahu vybraných druhů v použitém modelu k maximální výšce vegetace.
22
Graf 5: Grafické znázornění vztahu vybraných druhů v použitém modelu k nepokosené rozloze plochy.
2.3.3. Závěry Výsledky dovolují velmi jednoznačnou interpretaci, co se týče celoplošné seče. Ta se zdá být naprosto nevhodná. Jen velmi málo druhů jeví jistou afinitu k tomuto managementu, a navíc se jedná o druhy běžné se širokou biotopovou valencí. I v rámci ponechané biomasy hovoří model poměrně jednoznačně. Část druhů inklinuje spíše k blokovému typu sečení, část k pruhovému a část k plochám, kde daná seč neproběhla. Na základě výsledků lze říci, že nejen druhy luční, či druhy ochranářsky zajímavé, ale i větší část ubikvistů inklinují spíše k pruhovému typu sečení. To ostatně dokládá rozložený model na vztahy jednotlivých druhů k druhé canonické ose tj. ke struktuře neposečené biomasy. Je patrné, že nejvíce druhů má své
23
optimum při pruhové seči (např. Maculinea teleius, Aricia agestis, Coenonympha pamphilus, Maniola jurtina) nebo na plochách nesečených (Maculinea nausithous). Na druhou stranu, ale i druhy, které inklinují k managementu, kdy plocha není sekána, nemají ve vztahu k výšce vegetace své optimum při maximální výšce porostu. Protimluv je jen zdánlivý, výsledky naopak dokládají, že vyjma několika ubikvistů potřebuje většina motýlů management, ve kterém je seč provedena alespoň jednou za rok. Dalším důležitým faktorem managementu, který ovlivňuje motýly, je množství ponechané biomasy. Po odfiltrování velikosti plochy je zřejmé, že většina motýlů má své optimum při ponechání 50% -75% rozlohy neposekané. Z pohledu fauny denních motýlů je nutné v NPP Babiččino údolí sekat v pruzích, při seči ponechat ½ až ¾ rozlohy plochy nesekány. Při druhé seči pruhy zaměnit, tedy posekat v první seči neposekané pruhy a naopak nesekat pruhy v první seči posekané.
Ještě několik řádek o ochranářsky významných druzích rodu Maculinea. Je nutné si uvědomit, že vzhledem k botanickému charakteru ploch a umístění transektů se tato studie dotýkala rodu Maculinea jen okrajově. Následující výsledky je proto nutné brát s určitou rezervou. Z modelu je patrné, že nároky, především modráska M. nausithous, se od dalších a běžných druhů liší. M. nausithous i M. teleius mají ohledně výšky vegetace podobné optimum a sice mezi 2/3 a 3/4 maximální výšky vegetace. Co se týče podílu ponechané biomasy, vyžaduje M. nausithous spíše neposečenou plochu na rozdíl od M. teleius, kterému postačuje ponechat přibližně 50% rozlohy neposekánu. Ve stručnosti lze říci, že místa kde se vyskytuje modrásek M. nausithous je lepší při první seči nesekat, narozdíl od ploch s modráskem M. teleius, kde je potřeba část biomasy odstranit. Varujeme však před takovým zjednodušováním problematiky. Nároky obou druhů se od ostatních motýlů, například co do vhodného termínu seče podle literatury velmi liší (cf. BENEŠ et al. 2002). Ač zdánlivě vhodné umístění a načasování seče, by se mohlo projevit také velmi negativně. U takto malých populací by kupříkladu velká rozloha "vhodného" managementu mohla způsobit rozlétnutí imág, tedy například nedostatek sexuálních partnerů k páření. "Vhodný" management by také mohl být při neznalosti aplikován na místa, kde by byla malá šance na dokončení vývoje larev atp. Mělo by být nejdříve vymapováno přesné rozšíření obou druhů v rámci studovaného území a teprve po vytipování míst vhodných z botanického i myrmekologického hlediska přistoupit k návrhu specifického managementu pro tyto dva druhy v rámci NPP Babiččino údolí.
24
2.4. STŘEVLÍCI (Carabidae) Studium společenstva střevlíků mělo dva cíle. Prvním z nich bylo získat primární data, která umožní v budoucnu srovnání vývoje populací střevlíků ve vztahu ke změnám jednotlivých ploch způsobených novým managementem. Druhým cílem je zhodnocení preferencí a ekologických nároků jednotlivých druhů ve vztahu k různým typům seče. 2.4.1. Metodika 2.4.1.1. Sběr dat Data byla sbírána na osmi plochách - C1, C2, D, G, Z, J a K (viz. Příloha 2, mapa). Na každé ploše bylo rozmístěno 8 zemních pastí o průměru 90mm. Pasti byly umístěny v linii 8m od sebe, délka linie tak byla 64m (umístění viz. Příloha 2, mapa). Pasti v linii kopírovali procentuelní podíl posekané a neposekané části plochy. Byly exponovány v 7 - 10 denních intervalech, v závislosti na počasí, vždy na tři dny. První expozice byla provedena 8.5. poslední pak 17.9. Po vyloučení dvou odběrů, které byly situovány přesně do doby seče (došlo k poškození pastí), bylo do analýz zahrnuto 10 odběrů (časové rozložení viz. přiložené CD, soubor Carabidae.xls). Jedinci byly na místě determinováni a byly zapsány jejich abundace. Do druhu byly určováni pouze jedinci rodu Carabus a Cychrus, ostatní druhy byly pro nemožnost terénní determinace sloučeny do jedné skupiny (v analýzách označovaných jako "Carabidae"). Realizovaný management v letošním roce viz. Příloha 1, tab. A. Data jsou přiloženy v elektronické podobě, v souboru "Carabidae.xls".
2.4.1.2. Analýza dat Data byla analyzována canonickými analýzami s využitím programu CANOCO (TER BRAAK & ŠMILAUER 2002, ŠMILAUER 2002). Při canonických analýzách byla pro krátkou délku gradientů použita metoda RDA (Redundancy analysis). Jako environmental veraibles vstupoval do modelu množství neposekané rozlohy každé plochy při každé seči. Z velkého počtu covariables byly do modelu zadány ty, které byly užitím forward selection zhodnoceny jako nejlepší. V modelu je jako covariables použita z hydrometeorologických údajů teplota vzduchu, vlhkost vzduchu a rychlost větru v době realizování daného transektu. Tyto proměnné byly logaritmovány. Dále bylo odfiltrováno umístění jednotlivých pastí, které bylo definováno v použitém split-plot designu jako "blok". Whole plot byl permutován jako časový či lineární transekt (plocha), split plot (návštěva) byl volně permutován. Kvalita modelu byla testována Monte Carlo permutačním testem s počtem permutací 999. 25
Získaný model byl doplněn o znázornění vlivu sekání ve formě pruhů a bloku na jednotlivé druhy. Byla použita funkce Loess, Span byl 0.67 a byl použit lineární model.
2.4.2. Výsledky 2.4.2.1. Deskriptivní analýzy Na studovaných plochách bylo zjištěno celkem 5 druhů rodu Carabus – Carabus ullrichii, Carabus granulatus, Carabus scheidlerii, Carabus coriaceus, Carabus violaceus a 1 druh rodu Cychrus – Cychrus scarabeoides. Na ploše označené jako „C1“ byly zaznamenány celkem 3 druhy rodu Carabus – C. ullrichii, C. granulatus a C. scheidlerii; na ploše označené „C2“ byly zaznamenány celkem 4 druhy rodu Carabus – C. ullrichii, C. granulatus, C. scheidlerii, C. coriaceus; na ploše „D“ byly zaznamenány 3 druhy rodu Carabus - C. ullrichii, C. granulatus, C. scheidlerii; na ploše „G“ byl zaznamenán pouze 1 druh rodu Carabus – C. ullrichii; na ploše „J“ byly zaznamenány 3 druhy – C. ullrichii, C. scheidlerii a C. violaceus; na ploše „K“ byly zaznamenány 4 druhy rodu Carabus – C. ullrichii, C. granulatus, C. scheidlerii, a C. violaceus; na ploše „L“ byly zaznamenány 4 druhy rodu Carabus - C. ullrichii, C. granulatus, C. scheidlerii, C. violaceus a 1 druh rodu Cychrus - C. scarabeoides; na ploše „Z“ byly zaznamenány celkem 4 druhy rodu Carabus - C. ullrichii, C. scheidlerii, C. violaceus, C. coriaceus a 1 druh rodu Cychrus - C. scarabeoides. 2.4.2.2. Canonické analýzy Parametry výsledného modelu viz tab. 6. Model byl signifikantní (F = 16.045, p = 0.001). Graf 6 zobrazuje výsledný model, kdy vysvětlujícími proměnnými je umístění pasti v posečeném či neposečeném porostu. Je patrná afinita většiny druhů k neposečeným místům. V grafech 7 a 8 je ve stejném modelu zobrazen vliv typu seče, tedy "v pruzích" (graf 7) a "v bloku" (graf 8). Je patrná větší afinita u všech druhů a tedy větší vhodnost pruhového uspořádání odstraněné biomasy.
26
Axes Eigenvalues Species-environment correlations Cumulative percentage variance of species data of species-environment relation
1
2
3
4
0.019 0.194
0.556 0
0.097 0
0.089 0
2.5 100
73.1 0
85.5 0
96.8 0
Total variance 1
0.787 0.019
Sum of all eigenvalues Sum of all canonical eigenvalues
1.2
Tab. 6: Přehled výsledným modelem vysvětlené druhové a "osové" variability.
Carabidae
C. scheidlerii C. violaceus C. scarabeoides
C. granulatus C. coriaceus
C. ullrichii Neposekáno
-0.2
Posekáno
-0.6
0.4
Graf 6: Grafické znázornění výsledného modelu. RDA analýza, split-plot design, roky byly definovány jako bloky.
27
Graf 7: Grafické znázornění výsledného modelu.
Graf 8: Grafické znázornění výsledného modelu.
Druhy jsou krátkými kódy označeny pro zvýšení
Druhy jsou krátkými kódy označeny pro zvýšení
přehlednosti grafu (Cr – Carabidae, Cs – Carabus
přehlednosti grafu (Cr – Carabidae, Cs – Carabus
scheidlerii, Cv – Carabus violaceus, Cse – Cychrus
scheidlerii, Cv – Carabus violaceus, Cse – Cychrus
scarabeoides, Cu – Carabus ullrichii, Cc –
scarabeoides, Cu – Carabus ullrichii, Cc –
Carabus coriaceus, Cg – Carabus granulatus), N -
Carabus coriaceus, Cg – Carabus granulatus), N -
neposečeno, P - posečeno. RDA analýza, split-plot
neposečeno, P - posečeno. RDA analýza, split-plot
design, roky byly definovány jako bloky.
design, roky byly definovány jako bloky.
Tečkovaně za použití funkce Loess vyznačen vliv
Tečkovaně za použití funkce Loess vyznačen vliv
sečení "v pruzích" v modelu.
sečení "v bloku" v modelu.
2.4.3. Závěry Z modelu je patrné, že kromě druhu Carabus coriaceus, který na rozdíl od ostatních střevlíků žije i na stanovištích s poměrně intenzivním managementem jako jsou vinice či sady (HŮRKA 1996), mají zbývající druhy větší afinitu k neposekaným plochám. Poměrně jednoznačnou odpověď dávají i projekce typu managementu (pruhová či bloková seč) do
tohoto modelu. Pro všechny determinované druhy je lepší pruhová než bloková seč. Tento typ seče je podle modelu výhodnější i pro výše zmíněný druh Carabus coriaceus, což ostatně plně koresponduje i s biologickým pozorováním. Pakliže tento druh žije i na poměrně intenzivně využívaných stanovištích, ale na druhou stranu dokáže žít i na extenzivních stanovištích, je pro tento druh pruhové sečení podstatně lepší než blokové, protože poskytuje obě možnosti v jemnější škále. Pro chráněné druhy Carabus ulrichii a Carabus scheidlerii (kategorie "ohrožený") je pruhové sečení jako management více než vhodný. Kategorie, do které byly sloučeny zbývající nedeterminované druhy inklinuje spíše k neposekané ploše, neposkytuje však jednoznačnou odpověď u typu seče. Je nutné si uvědomit, že se jedná o kombinace ekologických nároků řady druhů. V průměru se však tato skupina chová podobně jako determinované druhy (vyjma Carabus coriaceus).
29
2.5. MRAVENCI (Formicoidea) Studium mravenců mělo především jeden cíl. Vzhledem k nárokům, životním strategiím, populační dynamice a disperzním schopnostem by společenstvo mravenců mohlo dobře posloužit pro detekci změn vegetace a projevů těchto změn na živočichy. Proto tímto cílem bylo pořízení datového souboru umožňují v dalších letech toto srovnání. Právě výše zmíněné výhody pro studium změn populací, nejsou ale vhodné pro studium vlivu daného managementu na individua. Jde především o sociální, z hlediska dynamiky populace, poměrně složitý způsob fungování kolonií. Přesto byla data sebraná v letošním roce analyzována i v tomto směru.
2.5.1. Metodika 2.5.1.1. Sběr dat Vliv managementu na mravence byl opět zjišťován z dat získaných pomocí zemních pastí. Data byla opět sbírána na osmi plochách - C1, C2, D, G, Z, J a K (viz. Příloha 2, mapa). Na každé ploše bylo rozmístěno 8 zemních pastí o průměru 90mm. Pasti byly umístěny v linii 8m od sebe. Délka transektu tak byla 64m. Pasti kopírovali procentuelní podíl posekané a neposekané části plochy. Pasti byly exponovány v 7 - 10 denních intervalech v závislosti na počasí, vždy na tři dny. První expozice byla provedena 8.5. poslední pak 17.9. Po vyloučení dvou odběrů, které byly situovány přesně do doby seče (došlo k poškození pastí), bylo do analýz zahrnuto 10 odběrů. Jedinci, chycení do pastí byly následně determinováni. Rozmístění jednotlivých studovaných ploch a realizovaný management v letošním roce viz. Příloha 1 tabulka A. Tato data jsou přiloženy v elektronické podobě, v souboru "formicoidea.xls". 2.5.1.2. Analýza dat Data byla analyzována canonickými analýzami, byl použit program CANOCO (TER BRAAK & ŠMILAUER 2002, ŠMILAUER 2002). Při canonických analýzách byla pro krátkou délku gradientů použita metoda RDA (Redundancy analysis). Jako environmental veraibles vstupoval do modelu množství neposekané rozlohy každé plochy při každé seči. Z velkého počtu covariables byly do modelu zadány ty, které byly užitím forward selection zhodnoceny jako nejlepší. V modelu je jako covariables použita z hydrometeorologických údajů teplota a vlhkost vzduchu v době realizování daného transektu. Tyto proměnné byly logaritmovány. Dále bylo odfiltrováno umístění jednotlivých pastí, které bylo definováno v použitém split-
30
plot designu jako "blok". Whole plot byl permutován jako časový či lineární transekt (plocha), split plot (návštěva) byl volně permutován. Kvalita modelu byla testována Monte Carlo permutačním testem s počtem permutací 999. Získaný model byl doplněn o znázornění vlivu sekání ve formě pruhů a bloku na jednotlivé druhy. Byla použita funkce Loess, Span byl 0.67 a byl použit lineární model.
2.5.2. Výsledky 2.5.2.1. Deskriptivní analýzy Na studovaných plochách byly zaznamenány pouze 4 druhy mravenců, jedná se o Lasius niger, Lasius flavus, Myrmica rugulosa a Myrmica scabrinodis. Lasius flavus nebyl do analýz zahrnut protože během celé sezóny byl zaznamenán pouze jeden jedinec. Na ploše „C1“ byl zaznamenán Lasius niger ve 226 kusech, Myrmica rugulosa v 12 kusech a Myrmica scabrinodis v 51 kusech. Na ploše „C2“ byl Lasius niger ve 252 kusech, Myrmica rugulosa ve 4 kusech, Myrmica scabrinodis v 20 kusech, na ploše „D“ Lasius niger ve 227 kusech, Myrmica rugulosa v 1 kuse, Myrmica scabrinodis ve 3 kusech. Na ploše „G“ byly zaznamenány celkem 3 druhy mravenců, Lasius niger ve 292 kusech, Myrmica rugulosa ve 135 kusech, Myrmica scabrinodis ve 3 kusech. Na ploše „J“ byly zaznamenány 4 druhy mravenců, Lasius niger v 56 kusech, Myrmica rugulosa ve 4 kusech, Myrmica scabrinodis v 53 kusech a Lasius flavus v 1 kuse. Na ploše „K“ byly zaznamenány 3 druhy mravenců, Lasius niger v 252 kusech, Myrmica rugulosa – ve 2 kusech, Myrmica scabrinodis v 1 kuse. Na ploše „L“ byly zaznamenány 3 druhy mravenců, Lasius niger v 468 kusech, Myrmica rugulosa v 1 kuse, Myrmica scabrinodis v 1 kuse. Na ploše „Z“ byly zaznamenány 3 druhy mravenců, Lasius niger v 239 kusech, Myrmica rugulosa v 72 kusech, Myrmica scabrinodis ve 3 kusech. 2.5.2.2. Canonické analýzy Charakteristiky výsledného modelu viz. tab. 7. Model byl signifikantní (F = 9.499, p = 0.001). Graf 9 zobrazuje výsledný model, kdy vysvětlujícími proměnnými je umístění pasti v posečeném či neposečeném porostu. Je zde patrná afinita dvou ze tří druhů k neposečeným místům. V grafech 10 a 11 je do stejného modelu promítnut vliv typu seče, tedy "v pruzích" (graf 10) a "v bloku" (graf 11). Je patrná větší afinita všech druhů, a tedy větší vhodnost, k pruhovému uspořádání odstraněné biomasy.
31
Axes Eigenvalues Species-environment correlations Cumulative percentage variance of species data of species-environment relation
1
2
3
4
0.012 0.152
0.524 0
0.163 0
0.095 0
1.5 100
67.4 0
88 0
100 0
Total variance 1
0.795 0.012
Sum of all eigenvalues Sum of all canonical eigenvalues
Tab. 7: Přehled výsledným modelem vysvětlené druhové a "osové" variability.
Graf 9: Grafické znázornění výsledného modelu. RDA analýza, split-plot design, roky byly definovány jako bloky.
32
Graf 10: Grafické znázornění výsledného modelu.
Graf 11: Grafické znázornění výsledného modelu.
RDA analýza, split-plot design, roky byly
RDA analýza, split-plot design, roky byly
definovány jako bloky. Tečkovaně za použití
definovány jako bloky. Tečkovaně za použití
funkce Loess vyznačen vliv sečení "v pruzích" v
funkce Loess vyznačen vliv sečení "v bloku" v
modelu.
modelu.
2.5.3 Závěry Počet zjištěných druhů, čtyři (Lasius flavus byl zaznamenán pouze jednou v jednom jedinci a nebyl proto zahrnut do analýz), není vysoký, ale odpovídá botanické kvalitě lučních porostů studovaného území. Z výsledků je patrná různá afinita jednotlivých druhů k seči. Lasius niger se vyskytuje více na plochách nesekaných. Tento druh si staví mraveniště ve vegetaci a při seči dochází k jejich destrukci, ničení larev a tedy i k oslabování kolonie. Interpretace výsledků u dvou druhů rodu Myrmica je podstatně složitější. Ukazují se jako velmi dobré druhy pro detekci, není ale možné v tuto chvíli říci, že Myrmica rugulosa má
větší afinitu k nesekaným plochám. Může se naopak jednat o artefakt toho, že druhu se zde daří podstatně hůře, a k zajištění potravy je kolonie nutná vyvinout podstatně větší aktivitu. Sběr dat v dalších letech by měl být doplněn o studium změn v početnosti kolonií těchto dvou druhů. Pak by bylo možné s určitostí interpretovat získaný model. Formicoidea se nicméně jeví jako velmi vhodnou skupinou pro studium vlivu seče. I přes částečnou neinterpretovatelnost základního modelu, je ve vztahu k typu seče (v bloku, v pruzích) patrné, že z pohledu studovaných druhů je podstatně lepší pruhové sekání a to zejména pro dva druhy rodu Myrmica. Při zopakování sběru dat v dalších letech bude možné analyzovat změny ve struktuře společenstva mravenců v závislosti na typu seče.
34
2.6. ŠIROPASÍ (Symphyta) - HOUSENICE Tato skupina byla zařazena jako náhradní, reprezentuje herbivorní stádium (viz. kap. 2.1.). Pro obtížnou determinaci housenic není možné pracovat s jednotlivými druhy. Přesto by tato skupina měla dobře posloužit pro detekci změn vegetace a projevů těchto změn na živočichy. Proto bylo cílem především pořízení datového souboru umožňujícího v dalších letech srovnání. Pro relativně malou disperzní schopnost larev byla získaná data vyhodnocena také s ohledem na typ managementu. 2.6.1. Metodika 2.6.1.1. Sběr dat Blanokřídlí byli studováni na osmi plochách v rámci NPP Babiččino údolí shodných s plochami, na kterých byly položeny linie pastí - C1, C2, D, G, Z, J a K (viz. kap. 2.4., 2.5. a Příloha 2 - mapa). Problematika managementu je opět shrnuta v kap. 2.1. Použitou metodikou sběru bylo smýkání tj. na každé studované ploše byl umístěn 60m transekt (Příloha 2, mapa). Na každý 1m transektu byl proveden 1 smyk (Ø sítě 45cm), přičemž počet smyků na neposečené a posečené části procentuelně kopíroval podíl posečené a neposečené části příslušné plochy (Příloha 1, tab.A). Smýkání bylo v souladu s dostupnými poznatky o chování herbivorních larev Symphyta prováděno cca 1.5 hod až 3.5 hod. po západu slunce. Z nasmýkaného materiálu byly na místě vybírány housenice. 2.6.1.2. Analýza dat Data byla analyzována GLM metodami. Byl testován model, popisující management na loukách. Vzhledem ke struktuře použitých dat a vzhledem k cílům, byla zvolena jen logaritmus minimální a maximální výšky vegetace na dané ploše. Otestovaný model byl následně zobrazen s použitím funkce Spline. 2.6.1 Výsledky Na studovaných plochách bylo zaznamenáno celkem 336 jedinců housenic, z toho na ploše „C1“ 31 kusů, na ploše „C2“ 42 kusů, na ploše „D“ 56 kusů, na ploše „G“ 51 kusů, na ploše „J“ 33 kusů, na ploše „K“ 53 kusů, na ploše „L“ 52 kusů a na ploše „Z“ 41 kusů. Testovaný GLM model, tedy vliv minimální a maximální výšky vegetace na dané ploše na počet housenic (graf 12), byl průkazný (F=5.54; p=0.021).
35
Graf 12: Vliv minimální a maximální výšky (ln) vegetace na dané ploše v daný okamžik na počet housenic na dané ploše v daný okamžik.
2.6.3. Závěry Z analýzy je patrný vztah mezi minimální a maximální výškou vegetace na počet housenic. Z analýzy vyplývá, že s rostoucí výškou vegetace roste i počet housenic, ale jen do určité výše vegetace. Výsledky lze interpretovat tak, že více housenic je na plochách jednou sečených než nesečených. V analýze, ale není zahrnuto časové umístění seče.
36
3. SOUHRN VÝSLEDKŮ Botanické analýzy ukazují, že některé plochy jsou si podobné. Za podobností některých ploch patrně bude stát hospodaření zejména v 80. letech, kdy docházelo k podmítání a hnojení. Botanicky nejvíce znehodnocené plochy jsou v části nejblíže k České Skalici, tedy plochy, které jsou díky blízké silnici nejsnáze dostupné těžké mechanizaci. Ze sledovaných ploch jsou botanicky nejzajímavější plochy v severní části (závěru) údolí, tedy plochy špatně dostupné těžkou mechanizací. Obecně lze říci, že druhová skladba rostlin zobrazuje předchozí hospodaření, systém sečení v posledních cca 15 letech nevedl ve srovnání s méně poškozenými částmi jako jsou některé okraje či svahy některých příkopů k příliš uspokojivému stavu. Na plochách by se mělo (pokud mluvíme jen o čistě botanickém hledisku) sekat jiným způsobem než v minulosti a to tak, aby se podpořilo generativní množení žádoucích širokolistých druhů cévnatých rostlin. Tyto druhy by bylo vhodné posílit také výsevem (podrobněji viz kap. 4). Budeme-li stručně rekapitulovat výsledky z animální části studie, pak obecných závěrů je několik. V první řadě se ukazuje, že posečení celých ploch je zcela nevhodné. Organismům vyhovuje management, kdy je louka při seči posečena z části, tato část by měla být strukturována (tedy 2ha plocha, kde při seči 1ha zůstane v neposečeném celku není vhodný). Pruhové sečení se ukazuje jako podstatně vhodnější design seče. U motýlů, kde data dovolovala složitější analýzy se dále ukazuje, že při seči by mělo zůstat 50 - 75% plochy neposečené. Při druhé seči by sekané a nesekané části měly být otočeny.
37
4. DOPORUČENÍ
4.1. MANAGEMENTOVÁ DOPORUČENÍ Typ managementu by měl být vytvořen a zvolen s ohledem na řadu faktorů, kterými je definován charakter a využívání daného území. Zpravidla se jedná o faktory biologicko(ekologicko)-ekonomické. Přívlastek "ekonomický" je zde ve vztahu k výdělku zemědělce, tedy ve vztahu k množství získané biomasy. Aplikace biologického hlediska do ekonomicky využívaných oblastí je často problematická a je jí věnována velká pozornost (cf. DRECHSLER 2005, ULBRICH 2005, BÖHRINGER & LANGE 2006, WÄTZOLD et al. 2006). V případě NPP Babiččino údolí není toto hledisko důležité a je možné se jím nezabývat (mj. nám smlouva neukládá zabývat se ekonomickým aspektem). Pro současného nájemce není biomasa hlavním cílem managementu (pers. com. Jiránek 2006), a více než plně postačuje pro jeho případné potřeby výtěžek z jedné seče. To potvrzuje i skutečnost, že obhospodařování území je dotováno z dotací Agro-Envi (pers. com. Jiránek, Heinzelová, Mikátová 2006). I z důvodu těchto tzv. "envi" dotací by mělo být cílem managementu na území podporovat organismy, které se zde vyskytují. K biologickému (ekologickému) hledisku je nutné brát v úvahu na tomto území i turistický ruch, tzn. potřeby turistů a sekundárně také dotčených subjektů jako jsou okolní obce či města, majitelé pozemků či nemovitostí. Management na tomto území by měl být tedy vytvořen z biologického hlediska se vzetím v úvahu turistického významu oblasti. Následující text vychází z těchto podmínek, zjištěných údajů v rámci tohoto výzkumu a samozřejmě excerpuje nejnovější poznatky z odborné literatury. Bude záležet na dotčených orgánech státní ochrany přírody, zda výsledky výzkumu přijmou, zamítnou či si nechají zpracovat další nezávislé studie. V každém případě, by si tyto subjekty měly stanovit konkrétní cíle, ke kterým má management území vést a také kritéria, která budou sloužit ke kontrole plnění těchto cílů. Tato studie ukazuje, že současná druhová diverzita rostlin i sledovaných živočichů je extrémně nízká, prakticky chybí specializovanější organismy. Lze vyvozovat, že tento stav způsobilo předchozí hospodaření na loukách v NPP Babiččino údolí. Podle našeho názoru by z biologického pohledu mělo být cílem alespoň udržení nebo dokonce zvětšení druhové diverzity, a z pohledu turistického potom alespoň zachování současné návštěvnosti. Druhová diverzita a abundantní spektrum rostlin samozřejmě ovlivňuje i živočichy (cf. ANTHELMEA et al. 2001), podstatně důležitější se (podle výzkumů) ukazuje struktura daného porostu, tedy způsob seče (ZÁHLAVOVÁ 2006, BERGMAN et al. 2004, JEANNERET 2003, BENEŠ 38
et al. 2002, DI GIULIO et al. 2001). Zpětně, je samozřejmý vliv managementu na druhovou skladbu rostlin. Vzhledem k praktické bezcennosti luk z botanického hlediska (mluvíme o studované oblasti) je žádoucí, ne udržení abundantního spektra rostlin, ale naopak posílení vhodných druhů, tj. především širokolistých druhů cévnatých rostlin, a dále by bylo také vhodné zvětšit druhovou diverzitu. Ze studií věnovaných tomuto tématu je patrné, že při stanovení managementu záleží na typu půdy, době seče a její frekvenci. Pozdní seč pomáhá klíčení semenáčků rostlin žádoucích druhů (OOMES & VANDERWERF 1996). Vyloučení prvního termínu seče tak vede ke zvýšení diverzity travin a k lepšímu klíčení semen (EDWARDS & YOUNGER 2006). Na stavu luk v Babiččině údolí se kromě nevhodných zásahů (podmítka) a příliš intenzivní seče podepsaly patrně také změny ve vodním režimu, tedy nefunkčnost zavlažovacího systému (KRATOCHVÍL et al. 1995). Vyšší hladina podzemní vody totiž podporuje rozvoj vlhkomilných druhů (OOMES & VANDERWERF 1996), zrušení závlah spolu s opuštěním původního managementu je kombinací, která velmi zásadně ovlivňuje společenstva (FOJT & HARDING 1995). Načasování seče musí však vycházet z charakteru louky (MAGDA at al 2003). Obava z přemíry živin po omezení seče a tedy následná invaze nežádoucích druhů se ukazuje lichá z několika důvodů. Jednak výsledky studií se různí, některé poukazují na odpovídající druhovou skladbu podle koncentrace dusičnanů v případě snížení intenzity hospodaření. Změna sice vede ke snížení nitrifikace a denitrifikace, poměr uhlíku a dusíku však zůstává v půdě stejný (LOISEAU et al. 2005). Nicméně, v případě malé výnosnosti porostů (případ studované oblasti) neodnímá druhá seč mnoho živin (OOMES & VANDERWERF 1996) a jedná se z pohledu biologického o kontraproduktivní zásah. Je patrné, že změna je odvislá od výchozího stavu vegetace, půdních a klimatických poměrů. Zásadnější argument, proč by mělo dojít k negativní změně v druhové a abundančí skladbě je skutečnost, že v minulosti bylo prováděno dvojí sečení, ale druhá seč byla řešena formou mulčování (pers. com. Jiránek 2006). Živiny tedy byly odnímány stejně jako při navrhované jedné seči. Za více jak 15let v tomto směru podstatně více nevhodného managementu, než je ponechání části vegetace sekané jen jednou (při mulčování dochází k prudšímu uvolnění živin), nedošlo k zásadní ruderalizaci. Na několika málo plochách, které se zdají být z tohoto pohledu v horším stavu je možné v souladu s poznatky (DIERSEN 2006) zavést skutečně dvojí sečení a sledovat dalším výzkumem rozdíl s plochami sečenými jen jednou.
39
Pro zvětšení druhové pestrosti a jejímu přiblížení začátku 19. století, by mohlo být vhodné použít dosévání. A to buď přímé nebo prostřednictvím rozptýlení sena z vhodných luk, např. některých luk v okolí – PR Dubno aj. Z pohledu zoologického je situace poměrně jasná, výzkumy provedené v rámci studie ukázaly, že sledovaným skupinám vyhovovaly plochy extenzivněji obhospodařované. To ostatně koreluje s dosavadními znalostmi. Na negativní důsledky kosení v krátkém časovém úseku na velkých plochách poukazují různé studie (cf. BERGMAN et al. 2004, JEANNERET 2003, BENEŠ & KONVIČKA 2002). Zcela posečené plochy se ukazují jako velmi nevhodné (DI GIULIO et al. 2001). Ukazuje se, že na takto udržovaných lučních porostech je výsledná nabídka potravy pro motýly a housenky podstatně nižší (FELTWEL 1995). Luční motýli jsou závislí zejména na stanovištích udržovaných tradičním hospodařením, které ve vyspělých zemích prakticky zaniklo (THOMAS et al. 2004, BENEŠ & KONVIČKA 2002). Luční hospodaření se samozřejmě dotýká celé řady druhů hmyzu a to nejen herbivorního (cf. ZÁHLAVOVÁ 2006, BERGMAN et al. 2004, JEANNERET 2003, BENEŠ & KONVIČKA 2002, DI GIULIO et al. 2001). Některým skupinám spíše vyhovuje značná míra extenzifikace (STEFFANDEWENTER & LESCHKE 2003). U některých skupin není situace tak jednoznačná. Například u skupiny tzv. velkých střevlíků se v některých nejnovějších studiích nejevil rozdíl mezi jedno a dvousečnými loukami (GLUCK & DEUSCHLE 2005), ale v jiných je míra obhospodařování korelována jak s druhovým spektrem tak s abundancemi jednotlivých druhů (GRANDCHAMP et al. 2005). V této studii (GRANDCHAMP et al. 2005)je také patrný rozdíl mezi plochami pasenými a sekanými, významný vliv má i hnojení. Je zřejmé, že u řady skupin je reakce specifická podle druhového složení a dále podle podmínek na daném místě. Výzkumem je také podloženo, že s rostoucí zátěží, v našem případě s počtem sečí, ubývá Arthropod a následně se snižují i abundace ptáků (BRITSCHGI et al. 2006). Je tedy prokázáno, že ačkoli nejsou zasažena hnízda (nejedná se vždy o druhy hnízdící na lukách), vede nevhodný luční management k hubení či omezování ptáků. S mírou seče úzce souvisí i uspořádání ponechané biomasy. Právě výše zmíněná skupina ptáků byla podstatně heterogennější v prostorově různorodější luční vegetaci. Ukázalo se, že struktura trávníku má podstatně větší vliv, než druhová skladba. Druhy, které se živí edafonem vyhledávají nižší trávník, druhy živící se semeny preferovaly dokonce vegetaci vyšší i nižší (BUCKINGHAM et al. 2006). Na stejný fakt a sice větší důležitost struktury vegetace, než druhové skladby rostlin poukazují i studie skupiny Heteroptera (DI GIULIO et al. 2001). Stejně tak je známé, že většina druhů, například skupiny Lepidoptera využívá
40
během svého vývoje více typů zdrojů prostředí. Strukturované a rozmanité prostředí je základní podmínkou pro jejich přežití (cf. DENNIS et al. 2003, BENEŠ & KONVIČKA 2002). Motýli se na různých biotopech chovají různě a je nezbytně nutná různá struktura těchto biotopů (OUIN et al. 2004, DENNIS et al. 2003, BENEŠ & KONVIČKA 2002). Tyto poznatky korelují s výsledky z naší studie, které ukazují prakticky u všech studovaných skupin na zásadní vliv typu seče. Ilustrativním příkladem nevhodného hospodaření mohou být právě již výše zmiňované dotace Agro-Envi, které sice zachovávají na první pohled luční porosty, ale posečení téměř celé Evropy k jednotnému datu způsobuje vymírání celé řady dříve běžných a hojných druhů organismů (cf. THOMAS et al. 2004, BENEŠ & KONVIČKA 2002, KONVIČKA et al. 2006). Je nutné zmínit ještě jeden faktor, že alespoň na části ploch by neměla být provedena druhá seč nebo úprava trávníků před zimou. Kromě faktu, že ponechání rostlin přes zimu je důležité pro vývoj řady bezobratlých (BENEŠ et al. 2002), výrazně pomáhají v překonání zimy i semenožravým ptákům (BUCKINGHAM et al. 2006).
Tyto poznatky jsou protichůdné jen zdánlivě. Naopak ukazují na jedinou věc a tou je nutnost časové a prostorové heterogenity seče. Pro zachování druhového složení a abundačního spektra je uvedení těchto podmínek do praxe nezbytnou podmínkou. Samozřejmě, je několik možností jak tohoto způsobu dosáhnout a právě při konkrétním návrhu nastíněného designu hospodaření je nutné brát v úvahu turistický ruch. Dnes už je nereálné restaurování hospodaření z doby popisované v "Babičce Boženy Němcové", ač by se právě tento nesmysl zřejmě setkal s pochopením. Důvodů je několik, takovéto hospodaření vycházelo z tehdejších potřeb lidí a bylo velmi úzce provázáno s jejich životem. Tento způsob hospodaření by byl dnes nesmírně ekonomicky nákladný, především však nemá v tuto chvíli význam biologický, neboť údolí se po této stránce zcela změnilo. Jako vhodné se tak jeví mozaikové sečení při zachování cca 50% při každé seči neposečené hmoty. Tento způsob, který se zvolna začíná používat na územích, co do rozlohy velmi malých, je logisticky, ale i finančně nákladný. Je pravda, že vnímání lidí je nakloněno spíše tomuto prostorovému uspořádání než pásové seči. Ta je ale jedinou alternativou mozaikovému sečení. Blokové sečení realizované na drtivé většině ploch v Babiččině údolí se ukázalo jako biologicky nevhodné. Při pruhové seči by jednotlivé pásy měly být podle rozlohy louky 5-10m široké. Tento management je dokonce ekonomicky, co do provozních nákladů, levnější než při celoplošné seči. Kompenzace za ušlý zisk by mohly zvyšovat náklady, jak jsme ale doložili v úvodu kapitoly, je zde tato obava zbytečná, protože získaná biomasa (tráva, seno) není
41
využívána. Management by měl být realizován na většině luk v údolí, v tomto směru je možné ponechat v platnosti současný PP. Při dalším návrhu by měly být vzaty v úvahu výsledky naší studie. Tento biologicky i finančně výhodný způsob seče (tj. pruhový) je však nutné, stejně jako každou novinku, vysvětlit veřejnosti. Jak dokladují zkušenosti není tento úkol obtížný a veřejnost jej nejen chápe, ale velmi často i podporuje (pers. com. Konvička 2006). V posledních několika letech sílí zájem veřejnosti o biologicky zachovalá území. NPP Babiččino údolí by se tak díky vysoké návštěvnosti mohlo stát jedním z nejznámějších ukázkových území, navzdory a nebo právě díky faktu, že je zde nyní velmi málo druhů. Změna struktury hospodaření by vedla k navýšení jejich početnosti a tedy velké a pestré druhy (například některé druhy motýlů) by bylo možné i častěji spatřit. Díky struktuře návštěvníků, tj. velkému počtu dětí by mohlo navržené obhospodařování významně přispět k ekologické výchově. Mezi základní propagační prostředky by mělo ve vztahu k veřejnosti patřit umístění kvalitně (možná lze říci až velkoryse - jde o druhé nejnavštěvovanější MCHÚ v ČR) provedených informačních tabulí. Tyto tabule by měly být následně buď zakomponovány nebo vyměněny v upravené biologické naučné stezce. Ta je v současné podobě bezpochyby zajímavá svým provedením, ale prakticky neobsahuje ekologické, tím méně nejnovější, poznatky. Samozřejmostí by měly být příspěvky v regionální tisku a to po počátečních informujících článcích o důvodech managementu, i pozvánky na konkrétní, aktuální, biologické zajímavosti území. Články o tomto managementu a jeho projevech na organismy by měly být publikovány i v ochranářských a biologických popularizujících časopisech. Možností, jak využít potenciálu tohoto území je celá řada. V této souvislosti je nutné upozornit ještě na jednu věc. V letošním roce byla propagace velmi hrubě zanedbána. To samozřejmě povede k nárůstu nespokojených ohlasů a k obtížnější pozici při přesvědčování místních obyvatel. Proto by propagační kampaň měla začít okamžitě.
4.2. KONTROLNÍ OPATŘENÍ Management navržený v Plánu péče pro roky 2006-2015 je ve srovnání s posledními několika desítkami let inovační. Má nahrazovat účinky historického hospodaření v Babiččině údolí. Je nutné vzít v úvahu, že luční porosty a druhová skladba živočichů doznala zásadních změn. Z těchto důvodů je nutné sledovat důsledky nově nastoleného hospodaření. Během první dekády nového managementu by bylo vhodné sledovat vývoj každé tři roky. Existují základní dva důvody, jednak případná změna by v počáteční fázi mohla být rychlejší, ale hlavně během platnosti tohoto Plánu péče bychom získali řadu čtyř pozorování (0. rok, 3., 6. a 9. rok). Tato řada nám již umožní vyvodit závěry, které by měly být využity 42
při přípravě Plánu péče pro další decénium a to nejen v Babiččině údolí. Během dalších PP by měl být výzkum opakován v pětiletých intrevalech. Není možné samozřejmě sledovat změny u všech druhů vyskytujících se na daném území, proto je nutné zvolit modelové skupiny. Současné modelové skupiny se ukazují jako vhodné, volba těchto skupin byla také uskutečněna na základě výsledků z tohoto výzkumu. Použitá metodika by v dalších letech měla být rozhodně stejná jako použitá metodika v této studii, což umožní následné srovnání. Je samozřejmě nutné nadále sledovat botanické hledisko, použitá metodika se zdá být velmi vhodnou. Jako důležité se také jeví sledování skupiny Lepidoptera (cf. EHRLICH 1994, MASTER et. al 2000). Motýli a použitá metodika navíc umožňuje sledování změn v rámci celého údolí. Vzhledem k disperzním schopnostem a životní strategii by také mravenci měli být vhodnou skupinou (HÖLLDOBLER & WILSON 1990, THOMAS 2005). Využití velkých střevlíků (rod Carabus a Cychrus) by podle některých studií mohlo být problematické (cf. EYRE 1989, GLUCK & DEUSCHLE 2005, GRANDCHAMP et al. 2005). Výsledky z letošní studie však ukazují, že zástupci této skupiny reagují na použitý management velmi výrazně. Bylo by vhodné zvážit doplnění studie o další skupinu predátorů a sice o pavouky (BUCHAR & RŮŽIČKA 2002). Problematická je skupina herbivorů. Zvolené housenice patrně nejsou zcela ideální skupinou pro obtížnou determinovatelnost do druhů. Nicméně se během výzkumu ukázalo, že z dalších použitelných skupin bezobratlých, jako jsou ploštice či mandelinky (cf. DI GIULIO et al. 2001, ZURBRÜGG & FRANK 2006) jsou ve zkoumaném území velmi málo početně zastoupeny a nelze je analyzovat ve vztahu k managementu. Bylo by vhodné sledovat vývoj těchto skupin a případně po nárůstu abundancí studovat následně vliv managementu na některou z těchto skupin. Vhodnou skupinou by mohly být dospělci Hymenoptera. Problém je však jejich obtížná determinovatelnost (GATHMANN et al 1994, TSCHARNTKE et al 1998), při výzkumu se ukázalo že relativně snadno určitelné druhy měly opět malé počty jedinců.
4.3. SOUHRN Co se týče "biologicko-turistického" managementu na plochách by mělo být ponecháno alespoň 30-50% rozlohy neposekáno. V tomto směru je možné na dobu platnosti Plánu péče ponechat navržené procento ponechané biomasy. Je ale nutné plochy sekat v pruzích širokých podle šířky plochy 5-10m. Alespoň na části ploch by měla být ponechána stojící vegetace přes zimu. V případě, že se začnou šířit širokolisté druhy šťovíků (Rumex sp.) bylo by vhodné přijmout opatření na jejich částečné omezení. Jako vhodné se jeví selektivní ošetření např. Roundupem. Problém by také mohl působit pcháč oset (Cirsium arvense), v případě 43
zásadního růstu jeho výskytu je možné přistoupit k jeho omezení. Postup při jeho odstraňování může být podobný jako u šťovíku, případně je možné vybraná „hnízda“ výskytu tohoto pcháče kosit ručně v období před květem rostlin. Bylo by žádoucí doplnit jednotlivé plochy o vhodné rostlinné druhy nebo posílit jejich početnost a to buď přímou setbou nebo prostřednictvím dovezeného sena z vhodných luk v širším okolí. Co se týče problematiky rodu Maculinea, je nutné nejdříve přesně zmapovat výskyt daných druhů, zdroje živných rostlin i hostitelských mravenců a teprve na základě těchto znalostí je možné modifikovat management. Vhodný management na nevhodných místech by mohl nepočetné populace velmi oslabit, což by mohlo mít tragické důsledky na jejich samotnou existenci. Dopady managementu by měly být sledovány výzkumem, který by se měl opakovat co tři, později co pět let. Výsledky tohoto výzkumu by měly být použity pro návrh nového Plánu péče. V minimální variantě by podle použité metodiky měly být sledovány změny ve složení rostlin, motýlů, mravenců a střevlíků. Použití housenic jako herbivorních organismů nebo nahrazení jinou skupinou, by se mělo posoudit před dalším výzkumem. Nově zavedený management by měl být vysvětlen veřejnosti a dále popularizován. V n a p r o s t o minimální verzi by se údolí mělo doplnit alespoň o tři velkoplošné informační tabule, které by měly být na nejvíce exponovaných místech tj. pod zámkem, u pomníku a u Bílého mostu. Dále by Státní ochrana přírody měla uveřejnit popularizující články alespoň v regionálním tisku a popularizujících biologicky a ochranářsky orientovaných periodikách. Informace by také měly být uveřejněny na internetových stránkách CHKO Broumovsko. Zajímavou se také jevila možnost nabídnutá starostou České Skalice na uspořádání expozice věnující se biologickým aspektům NPP Babiččino údolí.
44
5. LITERATURA ANTHELMEA F., GROSSIA J.L., BRUNA J.J. & DIDIERB L. (2001): Consequences of green alder expansion on vegetation changes and arthropod communities removal in the northern French Alps. Forest Ecology and Management 145, 57-65. BENEŠ J., KONVIČKA M. (EDS.) DVOŘÍK J., FRIC Z., HAVELDA Z., PAVLÍČKO A., VRABEC V. & WEIDENHOFFER Z. (2002): Motýli České republiky. Rozšíření a ochrana I, II. Butterflies of the Czech Republic: Distribution and conservation I, II. SOM, Praha, 857 pp. BERGMAN, K. O., ASKLING, J., EKBERG, O., IGNELL, H., WAHLMAN, H. & MILBERG, P. (2004): Landscape effects on butterfly assemblages in an agricultural region. Ecography, 27: 619-628. BÖHRINGER C. & LANGE A. (2006): 7. Ecological-Economic Models for Improving the CostEffectiveness of Biodiversity Conservation Policies. ZEW Economic Studies 31, 95113. BRITSCHGIA A., SPAARB R. & ARLETTAZA R. (2006): Impact of grassland farming intensification on the breeding ecology of an indicator insectivorous passerine, the Whinchat Saxicola rubetra: Lessons for overall Alpine meadowland management. Biologicalconservation, 130: 193-295. BUCKINGHAM D.L., PEACH W.J. & FOX D.S. (2006): Effects of agricultural management on the use of lowland grassland by foraging birds. Agriculture Ecosystems & Environment, 112 (1): 21-40. BUCHAR J. & RŮŽIČKA V. (2002): Catalogue of Spiders of the Czech Republic. Peres, Praha, 351pp. CORINNE Z. & THOMAS F. (2006): Factors Influencing Bug Diversity (Insecta: Heteroptera) in Semi-Natural Habitats. Journal Biodiversity and Conservation Issue, 15 (1). DENIS R. L. H., SHREEVE T. G.& VAN DYCK H. (2003): Towards a functional resource-based concept for habitat: abutterfly biology viewpoint. Oikos, 102: 417-426. DI GIULIO M., EDWARDS P.J. & MEISTER E. (2001): Enhancing insect diversity in agricultural grasslands: the roles of management and landscape structure. Journal of Aplied Ecology, 38 (2): 310-319.
45
DIERSSEN K. (2006): Indicating botanical diversity - Structural and functional aspects based on case studies from Northern Germany. Ecological Indicators, 6 (1): 94-103. DRECHSLER, M.; WÄTZOLD, F.; JOHST, K.; BERGMANN & H. SETTELE, J. (2005):“A model based approach for designing cost-effective compensation payments for the conservation of endangered species in real landscapes”. In: SETTELE, J.; KÜHN, E. & THOMAS, J. (EDS.; 2005): Studies on he Ecology and Conservation of Butterflies in Europe Vol. 2: Species Ecology along a European Gradient: Maculinea Butterflies as a Model, Conference Proceedings, UFZ-Leipzig-Halle, Pensoft, Sofia-Moscow, p. 214. EDWARDS A. R. & YOUNGER A. (2006): The dispersal of traditionally managed hay meadow plants via farmyard manure application. Seed Science Resaarch, 16 (2): 137-147. EHRLICH P. R. (1994): Energy use and biodiversity loss. Phil. Trans. R. Soc. B 344: 99–104. EYRE M. D., LUFF M. L., RUSHTON S. P. & TOPPING C. J. (1989): Ground beetles and weevils (Carabidae and Curculionoidea) as indicators of grassland management practices. Journal of Applied Entomology, 107: 508-517. FELTWEL J. (1995): Motýli a můry. Nakladatelství dům OP, spol. s.r.o., Praha. FOJT W. & HARDING M. (1995): 30 yers of change in the vegetation communities of 3 valley mires in suffolk, England. Journal of Applied Ecology, 32 (3): 561-577. GATHMANN A., GREILER H. J., & TSCHARNTKET T. (1994): Trap-nesting bees and wasps colonizing set-aside fields – succession and body-size, management by cutting and sowing. Oecologia, 98 (1): 8-14. GLUCK E. & DEUSCHLE J. (2005): Ground beetle distribution of distinct size and feeding type due to grassland management treatments in orchards (Coleoptera : Carabidae). Entomologia Generalis, 28 (1): 39-63. GRANDCHAMP A. C., BERGAMINI A., STOFER S., NIEMELA J., DUELLI P. & SCHEIDEGGER C. (2005): The influence of grassland management on ground beetles (Carabidae, Coleoptera) in Swiss montane meadows. Agriculture Ecosystemes & Environment, 110 (3-4): 307-317. HÖLLDOBLER B. & WILSON E.O. (1990): The Ants. The Belknap Press of harvard university Press Cambridge, Massachusetts, 732 pp.
46
HŮRKA K. (1996): Carabidae České a Slovenské republiky. Ilustrovaný klíč 1. Kabourek, Zlín, 565 pp., 16 bar. tabulí. HŮRKA K., VESELÝ P. & FARKAČ J. (1996): Využití střevlíkovitých (Coleoptera: Carabidae) k indikaci kvality prostředí. Klapalekiana, Praha, 32: 15-26. JEANNERET P., SCHUPBACH B. & LUKA H. (2003): Quantifying the impact of landscape and habitat features on biodiversity in cultivated landscapes. Agriculture Ecosystemes & Environment, 98 (1-3): 311-320. KONVIČKA, M., FRIC, Z. & BENEŠ, J. (2006): Butterfly extinctions in European states: do socioeconomic conditions matter more than physical geography?. Global Ecology and Biogeography, 15: 82-92. KOŘÍNKOVÁ S. (2006): Vliv lučního managementu na imága denních motýlů. MS depon. PřF UPOL, 44p. Olomouc. KRATOCHVÍL, J., DOSTÁL, J. & FALTYS, V. (1995): Obnova květnatých luk v areálu NPP Babiččino údolí. AOPK Pardubice. KUBÁT K. et al. (eds.) (2002): Klíč ke květeně České republiky. Academia, Praha, 927 pp. LOISEAU P., LOUAULT F., LE ROUX X. & BARDY M. (2005): Does extensification of rich grasslands alter the C and N cycles, directly or via species composition? Basic and Applied Ecology, 6 (3): 275-287. MAGDA D., THEAU J.P., DURU M. & COLENO F. (2003): Hay-meadows production and weed dynamics as influenced by management. Journal of Range Management, 56 (2): 127132. MASTER L. L., STEIN B. A., KUTNER L. S. & HAMMERSON, G. A. (2000): Vanishing assets. In Precious heritage: the status of biodiversity in the United States (ed. B. A. Stein, L. S. Kutner & J. S. Adams), pp. 93–118. Oxford: Oxford University Press. OOMES M. J. M. & VANDERWERF A. (1996): A Restoration of species diversity in grasslands: The effect of grassland management and changes in ground water level. Acta Botanica Gallica, 143 (4-5): 451-461.
47
OUIN A., AVIRON S., DOVER J.& BUREL F. (2004): Complementation/supplementation of resources for butterflies in agricultural landscapes. Agriculture Ecosystems & Enviroment, 103 (3): 473-479. STEFFAN-DEWENTER I. & LESCHKE K. (2003): Effects of habitat management on vegetation and above-ground nesting bees and wasps of orchard meadows in Central Europe. Biodiversity and Conservation 12(9):1953-1968. ŠMILAUER P. (2002): CANODRAW FOR WINDOWS 4.0. TER BRAAK C. J. T. & ŠIMLAUER, P. (2002): CANOCO Reference manual and CanoDraw for Windows User´s guide: Software for Canonical Community Ordination (version 4.5). Microcomputer Power (Ithaca, NY, USA). THOMAS J. A., TELFER M. G., ROY D. B., PRESTON C. D., GREENWOOD J. J. D., ASHER J., FOX R., CLARKE R. T. & LAWTON J. H. (2004): Comparative losses of british butterflies, birds and plants and the global extinction crisis. Nature, 303: 1879-1881. THOMAS J.A. (2005): Monitoring change in the abundance and distribution of insects using butterflies and other indicator groups. Phil. Trans. R. Soc. B 360: 339–357. THOMAS, J. A., TELFER, M. G., ROY, D. B., PRESTON, C. D., GREENWOOD J. J. D., ASHER, J., FOX, R., CLARKE, R. T. & LAWTON, J. H. (2004): Comparative losses of british butterflies, birds and plants and the global extinction crisis. Nature, 303: 1879-1881. TSCHARNTKE T., GATHMANN A. & STEFFAN-DEWENTER I. (1998): Bioindication using trapnesting bees and wasps and their natural enemies: community structure and interactions. Journal of Applied Ecology, 35 (5): 708-719. ULBRICH K.; DRECHSLER M.; JOHST K.; WÄTZOLD F.; BERGMANN H. & SETTELE, J. (2005):“A supporting tool for decision –making in Maculinea management”, In: SETTELE, J.; KÜHN, E. & THOMAS, J. (eds.; 2005): Studies on he Ecology and Conservation of Butterflies in Europe Vol. 2: Species Ecology along a European Gradient: Maculinea Butterflies as a Model, Conference Proceedings, UFZ-LeipzigHalle, Pensoft, Sofia-Moscow, p. 245-246. VICKERY J. A., TALLOWIN J. R., FEBER R. E., ASTERAKI E. J., ATKINSON P. W., FULLER R. J. & BROWN V. K. (2001): The Management of Lowland Neutral Grasslands in Britain:
48
Effects of Agricultural Practices on Birds and Their Food Resources. The Journal of Applied Ecology, 38 (3): 647-664. VOŘÍŠKOVÁ K. eds. (2006): Plán péče o Národní přírodní památku Babiččino údolí na období 2006 - 2015, 77 pp. WÄTZOLD F., DRESCHLER M., ARMSTRONG C.W., BAUMGÄRTNER S., GRIMM V., HUTH A., PERRINGS C., POSSINGHAM H.P., SHORGEN J.F., SKONHOFT A., VERBOOM-VASILJEV J. & WIEEEL C. (2006): Ecological-Economic Modeling for Biodiversity Management: Potential, Pitfalls, and Prospects. Conservation Biology, Volume 20 (4) 1034 -1040. ZÁHLAVOVÁ, L. (2006): Landscape heterogeneity and species richness and composition: a middle scale study. Diplomová práce, Jihočeská univerzita České Budějovice.
49
Příloha 1 Plocha A1 management 1.seč návh PP c 1 schválený PP c 1 skutečně realizovaný c 1
2.seč c 1 c 1 c 1
3.seč
ozn. Poznámka 25B 25
Plocha A2 management 1.seč 2.seč 3.seč návh PP b 0.5 schválený PP b 0.5 skutečně realizovaný b 0.5 b 0.65
ozn. Poznámka 25A 25 b nesečeny střídavě
Plocha B1 management 1.seč 2.seč 3.seč návh PP b 0.5 schválený PP b 0.5 skutečně realizovaný b 0.5 b 0.5
ozn. Poznámka 24 24 b nesečeny střídavě
Plocha B2 management 1.seč 2.seč 3.seč návh PP b 0.5 schválený PP b 0.5 skutečně realizovaný b 0.5 b 0.65
ozn. Poznámka 24 24 b nesečeny střídavě
Plocha C1 management 1.seč návh PP c 1 schválený PP c 1 skutečně realizovaný c 1 Plocha C2 management 1.seč návh PP c 1 schválený PP c 1 skutečně realizovaný c 1
2.seč c? c
ozn. Poznámka 23 23 sekat 1-2x
3.seč
ozn. Poznámka 23 23 sekat 1-2x
1? 1
2.seč c? c
3.seč
1? 1
Plocha D management 1.seč 2.seč 3.seč návh PP p 0.5 p 0.5 schválený PP b 0.5 b 0.5 skutečně realizovaný b 0.5 b 0.5
ozn. Poznámka 22 22 b nesečeny střídavě
Plocha E management 1.seč 2.seč 3.seč návh PP p 0.5 p 0.5 schválený PP b 0.5 b 0.5 skutečně realizovaný b 0.5 b 0.5
ozn. Poznámka 21 21 b nesečeny střídavě
Plocha F management 1.seč 2.seč 3.seč návh PP p 0.5 schválený PP b 0.5 b 0.5 skutečně realizovaný p 0.5 p 0.5
ozn. Poznámka 19 19 sekat 1-2x
Příloha 1 Plocha G management 1.seč 2.seč 3.seč návh PP p 0.75 p 0.75 schválený PP b 0.75 b 0.75 skutečně realizovaný b-p 0.75 b-p 0.75 Plocha H management 1.seč návh PP c 1 schválený PP c 1 skutečně realizovaný
2.seč c 1 c 1 c 1
ozn. Poznámka 18 18 p nesečeny střídavě
3.seč
ozn. Poznámka 14 14
Plocha HX management 1.seč 2.seč 3.seč návh PP p 0.75 p 0.75 schválený PP b 0.75 b 0.75 skutečně realizovaný c 1 c 1
ozn. Poznámka 14 14
Plocha J management 1.seč návh PP c 1 schválený PP c 1 skutečně realizovaný c 1
ozn. Poznámka 12 12
2.seč c 1 c 1 c 1
3.seč
Plocha K management 1.seč 2.seč 3.seč návh PP p 0.75 p 0.75 schválený PP b 0.75 b 0.75 skutečně realizovaný b 0.9 b 0.9
ozn. Poznámka 11 11 b nesečen střídavě
Plocha K2 management 1.seč 2.seč 3.seč návh PP p 0.75 p 0.75 schválený PP b 0.75 b 0.75 skutečně realizovaný c 1 c 1
ozn. Poznámka 11 11
Plocha L management 1.seč 2.seč 3.seč návh PP p 0.5 p 0.5 schválený PP b 0.5 b 0.5 skutečně realizovaný b 0.5 b 0.5 Plocha Z management 1.seč návh PP c 1 schválený PP c 1 skutečně realizovaný c 1
2.seč c 1 c 1 c 1
ozn. Poznámka 9 9 b nesečeny střídavě
3.seč
c
ozn. Poznámka 16 16 1
Příloha 1- tab. A: U jednotlivých ploch (umístění viz Příloha 2 - mapa)je uveden návrh managementu, který jsme měli k dispozici při zahájení terénních prací, dále podoba managementu uvedená ve schváleném Plánu péče (PP) a námi pozorovaný skutečně realizovaný management. U
Příloha 1 každého návrhu je uveden typ seče (c - celoplošná, b - bloková, p - pruhová) a množství posečené plochy (0-1, 1= zcela posečená plocha). Pod zkratkou "ozn" se ukrývá označení ploch v návrhu nebo schváleném PP.
Příloha 2
Příloha 2., Mapa Letecký snímek NPP Babiččino údolí. Červenou linkou je vyznačena hranice MCHÚ. Modrou linkou hranice jednotlivých studijních ploch spolu s používaným kódem. Žlutou linkou je vyznačeno umístění linií zemních pastí a umístění smyků. Barevné vyznačení transektů ke studiu motýlů je dvojí, zelenou linkou jsou zakresleny transekty shodné v letech 2005 a 2006, tedy transekty použité pro analýzy do této zprávy. Hnědě jsou zakresleny transekty realizované teprve v roce 2006 (podrobněji viz kap. 2.3.1).