Kiistellyn Vuosaaren sataman rakentamishankkeen

Transkriptio

1 Laskentakierroksien määrän vertailu metsälinnuston kartoituslaskennassa Matti Koivula & Rauno Yrjölä Kiistellyn Vuosaaren sataman rakentamishankkeen olennaisena osana on rakentamisen mahdollisten ympäristöön kohdistuvien vaikutuksien seuranta (Yrjölä R:. Koivula p'-:rf 2003). Tätä työtä tehdään tulevan sataman alueella ja läheisyydessä ennen rakentamisen alkamista, sen aikana ja kolme vuotta sataman valmistumisen jälkeen. Tarkasteltavina eliöryhminä ovat putkilokasvit sekä linnut. Lintuihin kohdistuvien mahdollisten vaikutuksien selvittämiseksi sovelletaan kartoituslaskentaa. Menetelmässä laskija kiertää tutkittavan alueen mahdollisimman tarkasti ja kattavasti yhden aamun (noin 7-10 h) aikana ja merkitsee havainnot (sijainti, laji, yksilömäärä, mitä yksilö tekee ym.) maastokartalle. Laskentakierroksia kertyi Vuosaaren tapauksessa vuonna 2002 huhtikuun lopun ja heinäkuun alun välisenä aikana kymmenen, kierroksien väliin jäävä aika oli keskimäärin kuusi päivää (Yrjölä & Koivula 2003). Selvitystä varten tutkittava alue jaettiin laskentasuosituksien (Koskimies & Väisänen 1988) mukaisesti pienempiin osa-alueisiin (kuva 1). Yksi laskija ehtii aamun aikana tutkimaan perusteellisesti maastotyypistä riippuen ha; tällaisia kuvioita muodostui Vuosaaren alueelle kuusi (taulukko 1). Lintujen kartoituslaskentoja koskevissa suosituksissa esitetään kartoituskertojen vähimmäismääräksi viittä kierrosta (Koskimies & Väisänen 1988). Toisaalta joissakin viime vuosien selvityksissä- liittyen usein ympäristövaikutuksien arviointiin - on päädytty jopa kymmenen kartoituskien-oksen käyttämiseen, kuten Vuosaaren sataman seurantahankkeessa (Koskimies 2001). Laskentakien-oksien määrän kasvattaminen oletettavasti parantaa selvityksen tarkkuutta, joskin aiheesta julkaistuja tutkimuksia on niukasti. Pyrimme paikkaamaan tätä aukkoa tekemällä Vuosaaren metsälinnuston laskenta-aineistolla vertailun viiden ja kymmenen kartoituskie1toksen välillä. Taulukko 1. Laskenta-alueet, niiden koot (ha) ja laskijoiden niillä käyttämä aika pinta-alayksikköä kohti (min/ha). Table 1. Census sub-areas, their sizes (ha) and the average time spent / ha * person. Alue (Lyhenne) Koko Laskenta-aika Site name (Abbr.) Area Duration of census Fotängen (Fä) Käärmeniemi (Kn) Kasavuori (Kv) Mustavuori N (MN) Mustavuori S (MS) Tryvik (Tv) 60,55 8,86 33,55 48,14 32,64 40,66 Taulukko 2. Viiden (5 kierr) ja kymmenen ( 10 kierr) kartoituskierroksen mukaan tulkitut lajija reviirimäärät laskenta-alueittain. Table 2. The number of species (two left columns) and the toto/ number of territories (the two right columns) for five (5) and ten (l 0) censuses. 3,9 4,5 4,5 3,9 4,5 5,5 Lajimäärä - No. of species Reviirimäärä No. of territories Alue 5 kierr 10 kierr 5 kierr 10 kierr Site name 5 censuses 10 censuses 5 censuses 10 censuses Fotängen Käärmeniemi Kasavuori Mustavuori N Mustavuori S Tryvik Yhteensä - Toto/ Peukaloisen reviirimäärä oli kaikkiaan melko alhainen, joskin lajia havaittiin tutkimusalueella melko tasaisesti. Ero laskentakierroksien määrien välillä oli lajilla vähäinen. Antti Below The number of Wren territories was generally rather low, although the species was evenly distributed over the study area. The difference in interpreted territories between 5 and 10 censuses was small. Antti Below 101

2 usaari Österängen Mustavuori pohjoisosa Mustavuori eteläosa Torpviken Kuva 1. Vuosaaren sataman linnustonseurannan tutkimusalue. Tässä artikkelissa käsiteltävät kuusi osa-aluetta on mainittu taulukossa 1. Fig. 1. The Vuosaari harbour follow-up area. The six areas included into the present paper are listed in Table 1. Aineisto ja menetelmät Vertaamme tässä vain viiden ja kymmenen kierroksen mukaisia tuloksia kahdesta syystä. Ensiksikin muiden määräkombinaatioiden laskeminen olisi erittäin työlästä ja edellyttäisi vähintään jokaisen havainnon siirtämistä käsin laskentakartalta tietokoneen karttaohjelmaan. Toinen syy liittyy siihen, että muut kierrosmäärät (esim. 3, 7 tai 8) sijoittuisivat todellisuudessa eri kohtiin kesää kuin mihin kierrokset nyt ajoittuivat, joten ainoat relevantit vertailukohteet 10 kierrokselle ovat näin ollen käytettävissä olleella aineistolla 2 tai 5 kierroksen tulokset. Ne voidaan sijoittaa laskenta-ajalle tarkalleen niihin ajankohtiin, jolloin ne olisi todellisuudessakin laskettu, jos jompaan kumpaan näistä kierrosmääristä olisi alun perin päädytty. Kaksi kierrosta on kuitenkin pelkästään laskentasuosituksienkin mukaan aivan liian vähän ja johtaa vääriin tulkintoihin (Koskimies & Väisä- 102 Sirittäjä tavattiin vain rehevimmistä Vuosaaren alueen metsistä. Reviirimäärien tulkintaero 5 ja 10 kierroksen välillä oli huomattava. Antti Below Wood Warbler was detected only in the lushest sub-areas of Vuosaari. The interpretations between 5 and 10 censuses were remarkably different. Antti Below nen 1988), ja yleisin suositus on vähintään viisi kierrosta. Aineisto käsittää kaikkiaan 55 lajia ja tulkittua reviiriä (kymmenen kierroksen tulos). Reviirit tulkittiin siten, että kymmenellä kierroksella vaadittiin samasta paikasta eri laskentakierroksilla vähintään kolme reviiriin viittaavaa havaintoa (laulava, pari, varoitteleva, ruokaa nokassa, pesä jne.), kun viidelle kierrokselle tulkittaessa 1iitti kaksi. Laskijat käyttivät kullakin alueella keskimäärin

3 .c Metsäkirvinen Vihervarpunen Punarinta 15 F= 3.10, df= 1,4 ns. 15 F= 3.96,df= 1,4 ns. 15 F= 0.47,df= 1,4 ns. :2 gj e- '"' -~ :5 Ql n:: Peippo Talitiainen Paju lintu F= 0.29,df= 1,4 ns F= 17.44,df= 1,4 p = c :2! :~ '"'.6i 20 n:: T F= 0.00,df= 1,4 ns. Hippiäinen Mustarastas Laulurastas F= 2.30, df= 1,4 ns. 15.c : F= 1.61,df= 1,4 ns. 15 F= 1.49,df= 1,4 ns. '"' -~ '5 & KIERR 10 KIERR 5 KIERR 10 KIERR 5 KIERR 10 KIERR Kuva 2. Yleisen lineaarisen mallin (GLM) antamat tulokset lajeille, joiden tulkittiin pesivän kaikilla kuudella metsäalueella (joko 5 tai 10 kierroksen tai molempien tulkinnan mukaan). Testin edellytyksenä on testattavien jakaumien normaalisuus ja varianssien samankaltaisuus, mistä syystä aineistolle on ennen analyysejä tehty logaritmimuunnos (/og [n + 1 ]), mutta kuvan arvot ovat muuntamattomia (keskiarvo ja keskihajonta). Kuvaan sisällytetty osa testiä esittää 5 ja 10 kierroksen tulkinnan antaman reviirimäärän samankaltaisuuden (kovariaatit s.o. alueen koko ja laskentateho [aika pinta-alayksikköä kohti] huomioon ottaen). F = testisuureen arvo, df = vapausasteet, p = todennäköisyys, että sattuma tuottaa tuloksen (saa arvoja ) ja ns. = ero ei ollut tilastollisesti merkitsevä (s.o. p > 0,05). P-arvo tulkitaan siten, että kun arvo on pienempi kuin 0,05, johtuu 5 ja 10 kierroksen antama reviirimäärien ero alle 5 % todennäköisyydellä silkasta sattumasta. Pienestä taistojen määrästä (6 kpl) johtuen virhetekijän vapausasteet olivat alhaiset, ja vasta huomattavan suuret systemaattiset erot näkyvät tilastollisesti; vertaa taulukko 3. Fig. 2. Results of General Linear Made/ (GLM) for species that were interpreted breeding species in all of the six sub-areas ( after either 5 or 10 censuses; "5 kierr" and "10 kierr", respectively). For species names, consult Tab/e 3. The test requires norma/ity of compared distributions and similarity of variances; for these reasons a log (n + 1) transformation was done, but the values presented here are not transformed (mean and standard deviation). The figure shows ther va/ues of F (test term), df (degrees of freedom) and p (probability for a chance causing the observed difference), with the two covariates (size of study area and time spent per area unit) taken into account. Statistically non-significant results are indicated with "ns" (p >0.05). lnterpretation: if p <0.05, then the difference between 5 and 10 censuses can be caused by chance alone with <5% probabi/ity. The small number of replicates (6) made the degrees of freedom of the error term low, and on/y remorkab/y high differences cou/d be statistically shown; compare with Table 3. noin 4-4 ½ minuuttia yhden hehtaarin tutkimiseen (taulukko 1). Aikaerot selittyvät lähinnä maaston eroilla (avoimessa maastossa eteneminen ja havainnointi on nopeampaa, lehdoissa on usein enemmän lintuja kuin kalliomännikössä jne.), käytettävissä olevan ajan jakamisella (alue oli ehdittävä tutkimaan lintujen optimaalisen lauluajan kuluessa s. o. karkeasti klo 4-10 välillä) ja laskijan henkilökohtaisella rntiinilla ( suunnistustaito, laskentakokemus). Taulukossa 2 on esitetty eri laskentaalueilta tulkitut kokonaislaji- ja reviiri- määrät. Kaikki tunnusluvut ovat korkeampia kymmenellä kuin viidellä kaitoituskerralla riippumatta alueen koosta tai käytetystä ajasta. Tarkempia analyysejä varten saatuja reviirimääräarvoja on skaalattava alueiden välisen vertailun helpottamiseksi. Ei ole sinällään kovin yllättävää, että monin verroin suuremmalta Fotängeniltä löytyy enemmän useimpien lajien reviirejä kuin Käärmeniemestä. Tästä syystä onkin hedelmällisempää tarkastella lukuja pinta-alaan suhteutettuna (taulukko 3), vertailla kierroksien välisiä prosentuaalisia sekä pinta-alaan suhteutettuja eroja (taulukko 4) ja käyttää analyyseissä - joissa ensisijaisesti verrataan kierrosmäärien tuottamien reviirimääräarvioiden mahdollisia eroja - mukaan otettavina muina muuttujina alueen kokoa (koska suuremmalla on oletettavasti enemmän reviirejä ja lajeja) sekä sillä käytettyä laskentatehoa, jollaiseksi määrittelimme käytetyn ajan pinta-alayksikköä kohti (kuva 2). Analysoimme sellaisten lajien, joille tulkittiin vähintään yksi reviiri jokaiselle kuudesta alueesta, reviirimäärien ero- 103

4 Kartaituslaskennan kierrosvertailu ja 5 ja 10 kierrosta käytettäessä soveltamalla yleisiä lineaarisia malleja (General Linear Model, GLM; menetelmästä, katso esim. Zar [ 1999]; tilastomatematiikasta yleensä, katso Ranta ym. [1994 ]). Mallissa kierros määrän mukainen reviirimäärä (5, 10) on toistomuuttuja, ja alueen koko sekä sillä käytetty, pinta-alaan suhteutettu aika (- laskentateho) kovariaatteja. Koska toistoja on aineistossa vain kuusi (kuusi metsäkuvi ota) ja tarkasteltavien metsiköiden välillä on melko suuriakin eroja (esimerkiksi Mustavuoressa on paljon rehevää lehtoa ja Kasavuori paljolti karua mäntykangasta), analyysin teho on melko heikko. Paremman tehon saavuttamiseksi ei kuitenkaan ole muita keinoja kuin lisätä tutkittavien metsiköiden määrää ja parantaa niiden tasalaatuisuutta, mitkä tässä tapauksessa ja yleisen tutkimuksien rahoituspolitiikan huomioiden eivät ole realistisia vaihtoehtoja. Tulokset ja niiden tulkinta Alueiden väliset erot esimerkiksi puulaji- ja ympäristötyyppisuhteissa näkyvät myös lintulajistossa (taulukko 3). Kasavuori on tällä mittarilla tulkittuna alueista linnustoltaan heikoin, mutta luonnonsuojelullisia tulkintoja tehtäessä on kuitenkin katsottava ensisijaisesti harvinaisempia (uhanalaisia) lajeja Taulukko 3. Metsälaskennoissa esiintyneiden 22 runsaimman lajin reviirimäärät kuudella osa-alueella 10 kierroksen mukaan tulkittuina. Luvut ovat reviirejä 10 hehtaaria kohti. Yksikään ei ole EU:n lintudirektiivin mainitsema tai Suomen uhanalaislistalla (Rossi ym. 2001) oleva laji. Osa-alueiden nimilyhenteet taulukossa 1. Table 3. The 22 most numerous species, with abbreviations, in the six sub-areas according to ten census visits. The values are territories / 10 ha. None of these species are listed in the EU Bird Directive or red-listed in Finland (Rossi et af ). For the sub-area abbreviations, consult Table 1. Laji Species Lyh. Abbr. Peippo - Common Chaffinch Fri coe Pajulintu - Willow Warbler Phy /us Talitiainen Great Tit Par maj Hippiäinen - Goldcrest Reg reg Mustarastas - Common 8/ackbird Tur mer Punarinta - European Robin Eri rub Vihervarpunen - Eurasian Siskin Car spi Metsäkirvinen - Tree Pipit Ant tri Harmaasieppo - Spotted Flycatcher Mus str Punakylkirastas - Redwing Tur ili Sinitiainen - 8/ue Tit Par cae Laulurastas - Song Thrush Tur phi Kirjosieppo - Eurap. Pied Flycatcher Fic hyp Räkättirastas - Fieldfare Tur pii Rautiainen - Dunnock Pru mod Lehtokerttu Garden Warbler Sy/ bor Pensaskerttu - Common Whitethroat Syl com Sepelkyyhky - Common Wood Pigeon Co/ pal Viherpeippo - European Greenfinch Car chl Puukiipijä - Eurasian Treecreeper Cer fam Sirittäjä - Wood Warbler Phy sib Peukaloinen - Winter Wren Tro tro (katso Yrjölä & Koivula 2003). Fotängen on runsaita yleislajeja tarkastellen rikas: peipon, pajulinnun, hippiäisen, punarinnan ja harmaasiepon tiheydet ovat korkeampia kuin muualla. Nämä luvut selittyvät esimerkiksi Fotängenin Laskentakierroksien vertailussa metsäkirvisen reviirimäärä näytti eroavan selvästi, vaikkakin aineiston suuri hajonta hämärsi kuvaa. Antti Below The numbers of Tree Pipit territories seemed to differ remarkably between 5 and 10 censuses, but there was aisa much variation in the species' data. Antti Below Fä Kn Kv MN MS Tv 16,2 10,2 4,8 9,6 7,7 10,6 9,7 6,8 0,6 2,1 3,4 4,9 3,1 3,4 2,1 2,9 2,8 2,2 4 2,3 0,9 2,1 1,2 2,5 2 3,4 1,8 2,9 2,8 2,2 3,3 1,1 0,6 2,7 1,2 2,5 3 2,3 1,8 1,5 1,5 1,5 1,3 1,1 1,2 1,7 0,6 2,7 4, ,6 0,6 0,7 1, ,9 0, ,3 0 1,1 1,2 0,7 1 1,1 0,9 1 0,3 1,7 1,3 4,5 0, ,5 1,5 1,1 0 0,3 0 2,5 1, ,8 1,2 1,2 1,7 1,1 0 0,7 0,3 0,5 1,2 1,1 0 0,2 0,3 1,7 0,8 1,1 0 0,2 0,3 1,5 0,8 2,3 0,3 0,4 0 0,7 0,7 1,1 0 0,6 0,6 0,7 0, ,7 0,9 0 0,5 0 0,3 0,5 0,9 0,5 kuusikoilla ja rehevillä, valoisilla lehtimetsiköillä, jollaiset olivat muualla vähissä. Alueelta tulkittiin reviireiksi kaikki metsälaskennoissa ylipäätään pesiviksi tulkitut metsälajit (taulukko 2). Käärmeniemi on oikeastaan Fotängenin eteläinen jatkumo ja lajistoltaan sekin runsas. Täällä esimerkiksi kirjosiepon runsautta voidaan selittää puoliavointen ympäristöjen ja pöntötyksen yleisyydellä. Toisaalta männikköinen, valoisa, metsänreunaa paljon käsittävä Tryvik oli leimallisesti metsäkirvisen aluetta. Tarkasteltaessa viiden ja kymmenen laskentakierroksen antaman reviirimäärän eroja prosenttilukuina näyttää, että kierrosmäärät tuottavat varsin erilaisen kuvan alueen linnuston runsaimmasta osasta (taulukko 3). Toisaalta edes kaikkia alueella pesiviä lajeja ei saada viidellä kierroksella mukaan (taulukko 2). Emme tietenkään voi sanoa tätä varmasti kymmenestäkään kerrasta. Otimme intuitiivisesti - ennen varsinaisia analyysejä - lähtökohdaksemme, että ero 5 ja 10 kierroksen tulkinnan välillä täytyisi mieluusti olla enintään 5-10 %, jotta esimerkiksi Vuosaaressa voitaisiin suunnilleen yhtä tarkan tuloksen saavuttamiseksi esim. taloudellisista syistä siirtyä kymmenen kierroksen asemesta viiden 104

5 Taulukko 4. Metsä lasken noissa runsaimpina esiintyneiden ( 10 kierroksen tulkinnassa kaikkiaan vähintään 10 reviiriä) lajien tulkitut reviirimäärät kuudella osa-alueella. Lajilyhenteet, katso taulukko 3. Luvut: ( 1) kierrosmäärien (5 ja 10) reviirimääräarvion ero prosentteina (suluissa keskiarvon keskivirhe) ja minimi- ja maksimierot; prosenttiluku ilmaisee, montako prosenttia 10 kierrokselta tutkituista reviireistä saatiin tutkittua alueelle viidellä kartoituskierroksella (jos luku > 100, tarkoittaa että 5 kierrosta oikeutti tulkitsemaan enemmän reviirejä kuin 10), (2) reviirimäärät (n/10 ha) 5 kierroksen mukaan tulkittuna (keskiarvo, virhe, alueittaiset minimi ja maksimi) ja (3) reviirimäärät (n/ 10 ha) 10 kierroksen mukaan tulkittuina (tunnusluvut kuten 5 kierrokselle). Keski = keskiarvo, kkv = keskiarvon keskivirhe, Min = minimiarvo, Max = maksimiarvo. Table 4. The most abundant breeding species with a toto/ af at /east 10 territories (interpreted according ta 10 censuses) in the six subareas. For the species abbreviations, consult Table 3. The first three "Relative similarity" columns show the percentage similarity between 5 and 10 censuses. "Mean (MSE)" = mean number (with standard error); "Min" = minimum, and "Max" = maximum number. lf the "Mean" or "Max" is > 100, then 5 censuses produced a higher estimate af territories than 10 censuses. The "5 censuses" and "10 censuses" columns show interpeted territories / 10 ha for 5 and 10 censuses, respectively. Laji Prosentuaalinen samanka/t. 5 kierr. tulkinta Species Relative similarity 5 censuses Keski (kkv) Min Max Keski (kkv) Min Max Mean (MSE) Min Max Mean (MSE) Min Max Fri coe 82,6 (4,7) 62,5 96 8,2 (1,3) 3 12,7 Phy lus 99,7 (11, 1) 71, ,0 (1,0) 0,9 6,9 Par maj 80, 1 (5, 1) 66, ,2 (0,2) 1,5 2,8 Reg reg 79,7 (6, 9) ,7 (0,4) 0,9 3,3 Tur mer 74,9 (8,3) ,9 (0,4) 0,9 3,4 Eri rub 108,3 (19,0) ,9 (0,4) 0,6 2,7 Car spi 64,5 (5,5) 50 83,3 1,2 (0,2) 0,9 2,1 Ant tri 43,2 (17,5) 0 109,1 0,9 (0,5) 0 3 Mus str 52,9 (24,5) 0 133,3 0,8 (0,5) 0 3,5 Tur ili 41,0 (18,4) 0 88,9 0,8 (0,3) 0 1,7 Par cae 77,8 (20,6) , 1 (0,5) 0 3,4 Tur phi 98,2 (5,4) 83, ,0 (0,2) 0,3 1,5 Fic hyp 86,8 (22, 1) ,2 (0,5) 0 3,4 Turpil 48,7 (22,8) 0 122,2 0,6 (0,4) 0 1,8 Pru mad 29,6 (14,0) ,3 (0,2) 0 0,8 Syl bor 77,4 (17,9) 0 114,3 0,7 (0,3) 0 1,7 Sy/ com 71,4 (16, 1) ,6 (0,2) 0 1,2 Co/ pal 86, 1 (31,2) ,7 (0,3) 0 1,7 Car chl 46,7 (21, 1) ,6 (0,4) 0 2,3 Cer fam 30,6 (13,9) 0 66,7 0,2 (0, 1) 0 0,5 Phy sib 41,3 (19,0) ,4 (0,2) 0 1,4 Tro tro 97,8 (20,5) 0 133,3 0,5 (0,2) 0 1,2 10 kierr. tulkinta 10 censuses Keski (kkv) Min Max Mean (MSE) Min Max 9,8 (1,5) 4,8 16,2 4,6(1,4) 0,6 9,7 2,7 (0,2) 2,1 3,4 2, 1 (0,4) 0,9 4 2,5 (0,3) 1,8 3,4 1,9 (0,4) 0,6 3,3 1,9 (0,2) 1,5 3 1,4 (0,3) 0,6 2,7 1,0 (0,6) 0 4,1 1,0 (0,4) 0 2 1,2 (0,3) 0 2,3 1,0 (0,2) 0,3 1,7 1,4 (0,7) 0 4,5 0,9 (0,4) 0 2,5 0,8 (0,3) 0 1,3 0,7 (0,2) 0 1,7 0,8 (0,3) 0 1,7 0,7 (0,2) 0 1,5 0,8 (0,2) 0 2,3 0,6 (0, 1) 0 1,1 0,5 (0,3) 0 1,7 0,5 (0, 1) 0 0,9 kierroksen laskentoihin. Ehto toteutuu ainoastaan pajulinnulla, punarinnalla, laulurastaalla ja peukaloisella (taulukko 4), jotka kaikki ovat laulukaudellaan helposti havaittavia. Erityisen suurena erona voidaan pitää yli 50 % heittoa metsäkirvisellä sekä punakylki- ja räkättirastaalla (laulukaudellaan helppoja, pesinnän alettua vaikenevat), rautiaisella, viherpeipolla, puukiipijälläja sirittäjällä. Yli neljännes reviireistä menetettiin vielä mustarastaalla, sinitiaisella ja pensaskertulla. Selvittääksemme, kuinka kierrosmäärän lisääminen vaikuttaa tulkinnan antamien reviirien määrään, testasimme GLM:llä tilastollisesti lajit, joille tulkittiin vähintään yksi reviiri jokaiselle kuudesta metsäkuviosta (kuva 2). Yleisvaikutelma on, että lähes kaikissa tapauksissa kymmenen kierrosta tuotti enemmän tulkittuja reviirejä, mutta ainoastaan talitiaisella ero viiden kierroksen tulkintaan oli tilastollisesti merkitsevä. Myös alueen koon ja kierrosmäärän sekä laskentatehon ja kierrosmäärän välillä oli lajilla lähes merkitsevä vuorovaikutussuhde. Vuorovaikutustulos voidaan tulkita siten, että suuremmalla alueella kierrosmäärän kasvattaminen näkyy selvemmin parantuneena reviirien havaitsemisena kuin pienemmällä, ja toisaalta alueella keskimäärin käytettävän ajan kasvattamisella saavutetaan samansuuntainen tulkitun reviirimäärän kohentuminen. Selvitimme laskentakierroksien lisäämisen vaikutuksia kuvassa 2 esitettyjen lajien lisäksi myös alueittaiseen reviiri- ja lajimäärään, mutta tilastollista eroa ei löytynyt, vaikka pelkkien lukujen valossa 10 kierroksen mukaiset tulkinnat antoivatkin korkeamman reviiri- ja lajimäärän kuin 5 kierrosta (taulukko 2). Tilastomatemaattinen malli oli sama kuin lajikohtaisessa tarkastelussa (katso kuva 2). Vaikka erot yleisesti ottaen, keskiarvoja tarkastelemalla, olivat kierrosmäärien välillä toisinaan suuria, vaaditaan kuitenkin laajempi (enemmän metsäalueita käsittävä) aineisto, jotta esimerkiksi lajikohtainen tarkempi prosentuaalinen ero laskentakierrosmäärien välillä saataisiin jollain lailla määriteltyä. Toisaalta tulevaisuudessa voitaisiin tarkastella vaikkapa erilaisten reviirintulkintakriteerien vaikutuksia saavutettavaan tulkintaan. Esimerkiksi, olisiko seitsemää kierrosta käytetäessä tulkittava kahden vai kolmen reviiriin viittaavan havainnon mukaan, jotta tulos korreloisi paremmin vaikkapa kymmenen kie1rnksen antaman tuloksen kanssa? Tällöin kylläkin jouduttaisiin laskemaan samaa aluetta erilaisissa sykleissä, ja lähestymistapa olisi enemmän metodologinen, ei niinkään lajistoselvitys. Vähälukuisten ja eritoten uhanalaisluokiteltujen lajien kannalta on keskeistä, menetetäänkö näiden lajien reviiritulkintoja viidellä kartoituskierroksella (taulukko 5). Metsälaskennoissa tulkittiin reviirejä kaikkiaan 33 sellaiselle lajille, joiden yhteisreviirimäärä jäi alle kymmenen (pl. pajusirkku). Näistä 13 lajilla tulkinta oli sama 5 ja 10 kierroksella, neljällä saatiin korkeampi ja peräti 16 lajilla alhaisempi reviirimäärä viiden kierroksen mukaan tulkittuna. Kokonaan ilman reviiriä viiden kierrok- 105

6 Kartaituslaskennan kierrosvertailu Sepelkyyhky on helposti havaittava laji, ja reviiri määrän ero 5 ja 10 laskenta kierroksen välillä oli reilu 10 %. Antti Below Wood Pigeon is a species easily detected, and the difference in the numbers of territories between 5 and 10 censuses was slightly over 1 0%. Antti Below sen mukaan jäi neljä lajia, joista yksikään ei ollut direktiivi- tai uhanalaisluokiteltu. Edelleen - jos oletetaan 10 kierroksen antama reviirimäärä oikeaksi - uhanalaisella pikkulepinkäisellä parimäärä jäi liian alhaiseksi. Joillakin melko helposti havaittavilla lajeilla, kuten uhanalaisilla pikkusiepolla, kangaskiurulla ja ruisrääkällä, tulkitut reviirimäärät olivat samat, Helsingissä harvinaisella pyyllä (direktiivilaji) viittä kierrosta sovellettaessa jopa korkeampi. On kuitenkin syytä muistaa, ettei kumpikaan - tai mikään - kierrosmäärä anna absoluuttista reviirimäärää, vaan laskennan tulos on aina arvio. Arvio lienee tosin sitä lähempänä absoluuttista totuutta, mitä enemmän toistoja eli kierroksia kesän kuluessa tehdään. Lopuksi Olennaista tämän artikkelin tuloksissa on, että kierrosmäärien välille tulee tulkintaeroja sekä vähälukuisten että toisaalta runsaampienkin lajien kohdalla. Vaikka käytettävissä ollut aineisto on Taulukko 5. Metsälaskennassa havaitut lajit, joita tulkittiin alle 10 reviiriä (pl. pajusirkku, joka jätettiin huomiotta metsälintuihin kohdistuvista analwseistä taulukosta 4 ja kuvasta 2). Esimerkiksi mustapääkertun erikoinen samankaltaisuusprosentti selittyy laskennallisella tekijällä: yhdellä alueella saatiin 5 kierroksen mukaan yksi reviiri enemmän ja toisella yksi vähemmän kuin 10 kierroksen mukaan. Taulukon alimpana esitetyille 18 lajille ei saatu tulkittua reviirejä, vaikka ne havaittiin metsäkuvioilla kesällä EU-dir. = (jos X-merkki) laji lueteltu Euroopan Unionin Lintudirektiivissä. Uhan.= (jos RE, CR, VU, EN tai NT) laji on Suomessa uhanalaisluokiteltu. Table 5. Species with < 10 interpreted territories ( excluding Reed bunting that was aisa excluded from analyses for forest birds in Table 4 and Fig. 2). The peculiar percentage similarity of the Blackcap results from the fact that in 5 censuses, one sub-area produced one territory less and another sub-area one territory more than 10 censuses. The bottom 18 species were not interpreted os breeders in the study area, although they were observed in the sub-areas in the summer of "EU-dir." = (if marked with "X") species is listed in the EU Bird Directive; "Cons." = (if RE, CR, VU, EN or NT) species is nationally endangered. The three columns on the right show the numbers of interpreted territories in 5 and 10 censuses, and their percentage similarity ("5 cens. ", "10 cens." and "%-sim. ", respeetively). Laji EU-dir. Uhan. 5 kierr 10 kierr %-samank. Species EU-dir. Cons. 5 cens. 10 cens. %-sim. Keltasirkku - Yellowhammer , 7 Kuusitiainen - Coal Tit ,6 Mustapää kerttu - Blackcap , 9 Ruokokerttunen - Sedge Warbler ,5 Punavarpunen - Common Rosefinch Pajusirkku - Common Reed Bunting Varis - Hooded Crow ,3 Hernekerttu - Lesser Whitethroat Pw - Hazel Grouse X Västäräkki - White Wagtail Töyhtötiainen - Crested Tit Rytikerttunen - European Reed Warbler Käpytikka - Great Spotted Woodpecker Närhi - Eurasian Joy Haarapääsky - Born Swallow Pikkulepinkäinen - Red-backed Shrike X NT Hömötiainen - Willow Tit Tikli - European Goldfinch Uuttukwhky - Stock Dave ,3 Pikkusieppo - Red-breasted Flycatc. X NT Satakieli - Thrush Nightingale ,3 Luhtakerttunen - Marsh Warbler Kultarinta - leterine Warbler Rantasipi - Common Sandpiper Tervapääsky - Common Swift O 0 Telkkä - Common Goldeneye Ruisrääkkä - Corn Crake X NT Pikkukäpylintu - Common Crossbill O 0 Kangaskiuru - Wood Lark X NT lsokoskelo - Goosander ldänuunilintu - Greenish Warbler O 1 0 Punatulkku - Eurasian Bullfinch Lehtokurppa - Eurasian Woodcock O 1 0 Kanahaukka - Northern Goshawk O O 0 Niittykirvinen - Meadow Pipit O O 0 Tilhi - Bohemian Waxwing O O 0 Huuhkaja - Eurasian Eagle Owl X O O 0 Hemppo Common Linnet O O 0 Urpiainen - Common Redpoll O O 0 Naakka - Western Jackdaw O O 0 Korppi - Common Raven O O 0 Nokkavarpunen - Hawfinch NT O O 0 Käki - Common Cuckoo NT O O 0 Tuulihaukka Common Kestrel NT O O 0 Järripeippo - Brambling O O 0 Käenpiika - Eurasian Wryneck EN O O 0 Leppälintu - Common Redstart O O 0 Tiltaltti - Common Chiffchaff EN O O 0 Lehtopöllö - Tawny Owl O O 0 Metsäviklo - Green Sandpiper O O 0 Kulorastas - Mistle Thrush O O 0 106

7 melko pieni, on siitä kuitenkin nähtävissä, että 5 ja 10 kierroksen tulkinnat voivat olla varsin erilaisia. Tämä on tulosta hyvinkin erilaisista seikoista, kuten tutkittavan alueen ympäristötyypistä ja sisäisen vaihtelun määrästä, kulloinkin tarkasteltavasta lajista ja laskentatehosta. Tämän vertailun suurin heikkous on, että yksi ja sama laskija laski aina saman alueen, joten aineistosta ei voida erottaa itse alueen (laadun) vaikutusta laskijan taidoista. Laskijat olivat kuitenkin kokeneita ja erot laskentataidoissa oletettavasti pieniä. Mikäli Vuosaaren linnustoselvityksien alkuperäistavoite olisi ollut selvittää pelkästään laskentakierroksien välisiä eroja, olisi laskijoita täytynyt vaihdella eri alueiden välillä (satunnaisesti). Luonnonsuojelullisesti työssä on keskeistä, että viidellä kierroksella ei saada välttämättä kaikkia alueella todellisuudessa pesiviä lajeja tulkittua pesiviksi tai niiden reviirimääriä oikein. Etenkin uhanalaisten lajien kannalta tämä on kriittinen kysymys, ja suosittelemmekin paitsi aiheesta lisätutkimuksia, myös ennemminkin kymmenen kuin viiden laskentakierroksen käyttämistä varsinkin silloin, kun selvitettävälle alueelle on suunniteltu ympäristöä radikaalisti muuttavia toimia. Kiitokset Kiitämme Vuosaaren metsälaskennoissa meitä avustaneita Thomas Oeschia (t), Antti Tanskasta, Hannu Sarvannetta ja Jorma Vickholmia. Työtä rahoittivat vuonna 2002 Helsingin Satama ja VUOLI-projekti. Summary: Comparisons between five and ten territory-mapping census visits using forest-bird data As a part of the ecological follow-up of the Helsinki harbour construction project, censuses of land birds were carried out at Vuosaari-Östersundom area in the summer of The area was divided into six sub-areas that were visited approx. every 6 days by six observers. The aim of the present paper was to compare the results produced by five and ten census-mapping visits to each other. The interpretations for five and ten visits were extracted from the same 2002 dataset. Overall, five visits produced less interpreted territories and bird species per study area than ten visits, although this difference was statistically significant only for Great tit (Parus major). Despite the weakness of the study not having the observers randomised to the six sub-areas separately for each census visit, the study Pikkulepinkäinen kuuluu kiistellyn Vuosaaren satama-alueen direktiivilajeihin. Antti Below Red-backed Shrike is ane of the EU's Bird directive species that lives in the debated harbour area of Vuosaari. Antti Below demonstrated that it is better to carry out more than five bird-census visits to reach more reliable results of the overall bird fauna. This is crucial especially when alteration of 'natural' habitat in the surveyed area is under (political) consideration. Kirjallisuus Koskimies, P. 2001: Vuosaaren satamahankkeen luontovaikutusten seurantaohjelma. Osa l. Linnustovaikutusten seurantaohjelma. - Helsingin kaupungin ympäristökeskuksen julkaisuja 6 (2001 ), Helsinki. Koskimies, P. & Väisänen, R. A. 1988: Linnustonseurannan havainnointiohjeet. Toinen painos. Helsingin Yliopiston Eläinmuseo, Helsinki. Ranta, E., Rita, H. & Kouki, J. 1994: Biometria. 5. painos. Yliopistopaino, Helsinki. Rassi, P., Alanen, A., Kanerva, T. & Mannerkoski, I. (toim.) 2001: Suomen lajien uhanalaisuus Ympäristöministeriö ja Suomen Ympäristökeskus, Helsinki. 432 s. Yrjölä, R. & Koivula, M. 2003: Vuosaaren satamahankkeen linnustonseuranta Helsingin kaupungin ympäristökeskuksen julkaisuja 1 (2003), Helsinki. 89 s. Zar, J. H. 1999: Biostatistical analysis. 4. painos. - Prentice-Hall. Kirjoittajien osoiteet / Authors' addresses Matti Koivula Department of Renewable Resources University of Alberta CANADA Rauno Yrjölä Ympäristötutkimus Yrjölä Oy Luotsikatu 8 FIN HELSINKI 107