Prosjektet
Beskrivelse
Hva om vi kunne måle og forutse dynamikken i populasjoner av ville dyr gjennom tid og rom, ikke ulikt værkart? I prosjektet WildMap har økologer og beregningsforskere slått seg sammen for å gjøre dette til en realitet. Estimater for populasjonsstørrelse og vitale rater i ville populasjoner bidrar til å rekonsturere deres fortid, vurdere deres nåværende status, og forutse framtiden. "Hvor mange?" og "Hva skjer hvis...?" er spørsmålene som henvendelser fra økologer og viltforvaltere koker ned til.
Prosjektet WildMap tar spranget fra overveldende aggregerte svar på disse spørsmålene - punktestimater og tidsserier - mot skalaoverskridende kart av populasjonsstørrelser og vitale rater. Vi produserer populasjonsestimater for rovdyr (brunbjørn, ulv, jerv) og hovdyr (hjort, rådyr, gemse) i fem europeiske land (Norge, Sverige, Tyskland, Italia og Tsjekkia).
I det lange løp vil grunnlaget lagt av prosjektet WildMap forbedre vår evne til å kvantifisere miljømessige påvirkninger på populasjonsdynamikk hos ville arter, samt matche økologiske prosesser og intervensjon på relevante skalaer.
Mål
WildMap forbedrer teorien og metoder for kartlegging og prognoseberegning av populasjonsdynamikk i ville populasjoner i tid og rom.
Som del av dette arbeidet, så:
1. utfordrer vi beregningsbarrierene i storskalakartlegging av populasjondynamikk.
2. utvikler vi generelle retningslinjer for effektiv overvåkning av ville dyr på landskaps- og populasjonsnivå.
3. kvantifiserer vi romlig-temporale mønstre i populasjonsdynamikk og identifiserer deres drivere på flere skalaer.
4. genererer vi romlig-eksplisitte prognoser for populasjonsdynamikk hos ville populasjoner under ulike forvaltningsscenarioer.
Gruppemedlemmer
NMBU Gruppemedlemmer
Former NMBU Team Members
Mahdieh Tourani
University of Montana
Jospeh Chipperfield
Norsk institutt for naturforskning
External Team Members
Andrew Royle
United States Geological Survey
Jonas Kindberg
Norsk institutt for naturforskning
Henrik Brøseth
Norsk institutt for naturforskning
Wei Zhang
University of Glasgow
Perry de Valpine
UC Berkeley
Daniel Turek
Williams College
Olivier Gimenez
Centre D'Ecologie Fonctionnelle & Evolutive
Samarbeidspartnere
Publikasjoner
Vitenskapelige publikasjoner
- Milleret, C., Dupont, P., Dey, S., Brøseth, H., Kindberg, J., Turek, D., ... & de Valpine, P. (2025) Map of death: spatially explicit mortality of the grey wolf. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences 292, no. 2053.
- Moqanaki, E., Milleret, C., Dupont, P., Mattisson, J., Dey, S., Brøseth, H., ... & Aronsson, M. (2025) Environmental variability across space and time drives the recolonization pattern of a historically persecuted large carnivore. Proceedings of the National Academy of Sciences 122, no. 5, e2401679122.
- Boiani, M. V., Dupont, P., Bischof, R., Milleret, C., Friard, O., Geary, M., Avanzinelli, E., von Hardenberg, A., & Marucco, F. (2024) When enough is enough: Optimising monitoring effort for large‐scale wolf population size estimation in the Italian Alps. Ecology and Evolution 14, no. 8, e70204.
- Dey, S., Moqanaki, E., Milleret, C., Dupont, P., Tourani, M., & Bischof. R. (2023) Modelling spatially autocorrelated detection probabilities in spatial capture-recapture using random effects. Ecological Modelling 479 (2023): 110324.
- Dupont, P., Bischof, R., Milleret, C., Peters, W., Edelhoff, H., Ebert, C., Klamm, A., & Hohmann, U. (2023) An evaluation of spatial capture‐recapture models applied to ungulate non‐invasive genetic sampling data. The Journal of Wildlife Management 87, no. 3, e22373.
- Edelhoff, H., Milleret, C., Ebert, C., Dupont, P., Kudernatsch, T., Zollner, A., … & Peters, W. (2023). Sexual segregation results in pronounced sex-specific density gradients in the mountain ungulate, Rupicapra rupicapra. Communications Biology, 6(1), 979.
- Marucco, F., V. Boiani, M., Dupont, P., Milleret, C., Avanzinelli, E., Pilgrim, K., ... & Schwartz, M. K. (2023) A multidisciplinary approach to estimating wolf population size for long‐term conservation. Conservation Biology 37, no. 6, e14132.
- Milleret, C., Dey, S., Dupont, P., Brøseth, H., Turek, D., de Valpine, P., & Bischof, R. (2023). Estimating Spatially Variable and Density-Dependent Survival Using Open-Population Spatial Capture–Recapture Models. Ecology 104(2): e3934.
- Moqanaki, E., Milleret, C., Dupont, P., Brøseth, H. & Bischof, R. (2023) Wolverine density distribution reflects past persecution and current management in Scandinavia. Ecography, e06689.
- Tourani, M., Franke, F., Heurich, M., Henrich, M., Peterka, T., Ebert, C., ... & Oeser J. (2023) Spatial variation in red deer density in a transboundary forest ecosystem. Scientific Reports 13, no. 1, 4561.
- Zhang, W., Chipperfield, J. D., Illian, J. B., Dupont, P., Milleret, C., de Valpine, P., & Bischof, R. (2023). A flexible and efficient B ayesian implementation of point process models for spatial capture–recapture data. Ecology, 104(1), e3887.
- Dey, S., Bischof, R., Dupont, P. P., & Milleret, C. (2022). Does the punishment fit the crime? Consequences and diagnosis of misspecified detection functions in Bayesian spatial capture–recapture modeling. Ecology and Evolution, 12(2), e8600.
- Dupont, P., Milleret, C., Tourani, M., Brøseth, H., & Bischof, R. (2021). Integrating dead recoveries in open‐population spatial capture–recapture models. Ecosphere, 12(7), e03571.
- Milleret, C., Bischof, R., Dupont, P., Brøseth, H., Odden, J., & Mattisson, J. (2021). GPS collars have an apparent positive effect on the survival of a large carnivore. Biology Letters, 17(6), 20210128.
- Moqanaki, E. M., Milleret, C., Tourani, M., Dupont, P., & Bischof, R. (2021). Consequences of ignoring variable and spatially autocorrelated detection probability in spatial capture-recapture. Landscape Ecology, 36(10), 2879-2895.
- Turek, D., Milleret, C., Ergon, T., Brøseth, H., Dupont, P., Bischof, R., & De Valpine, P. (2021). Efficient estimation of large‐scale spatial capture–recapture models. Ecosphere, 12(2), e03385.
- Bischof, R., Dupont, P., Milleret, C., Chipperfield, J., & Royle, J. A. (2020). Consequences of ignoring group association in spatial capture–recapture analysis. Wildlife Biology, 2020(1), 1-10.
- Bischof, R., Milleret, C., Dupont, P., Chipperfield, J., Tourani, M., Ordiz, A., … & Kindberg, J. (2020). Estimating and forecasting spatial population dynamics of apex predators using transnational genetic monitoring. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(48), 30531-30538.
- Milleret, C., Dupont, P., Chipperfield, J., Turek, D., Brøseth, H., Gimenez, O., … & Bischof, R. (2020). Estimating abundance with interruptions in data collection using open population spatial capture–recapture models. Ecosphere, 11(7), e03172.
- Dupont, P., Milleret, C., Gimenez, O., & Bischof, R. (2019). Population closure and the bias‐precision trade‐off in spatial capture–recapture. Methods in Ecology and Evolution, 10(5), 661-672.
- Milleret, C., Dupont, P., Bonenfant, C., Brøseth, H., Flagstad, Ø., Sutherland, C., & Bischof, R. (2019). A local evaluation of the individual state‐space to scale up Bayesian spatial capture–recapture. Ecology and evolution, 9(1), 352-363.
- Milleret, C., Dupont, P., Brøseth, H., Kindberg, J., Royle, J. A., & Bischof, R. (2018). Using partial aggregation in spatial capture recapture. Methods in Ecology and Evolution, 9(8), 1896-1907.
Kart og data
Prosjektet i nyhetene
