Pellon määrä ja riistanrikkaus

Transkriptio

1 Suomen Riista 56: (2010) Pellon määrä ja riistanrikkaus Harto Lindén, Meri Heinonen & Jani Pellikka Photo: Veli-Matti Väänänen Riistanrikkausindeksi kuvaa metsäriistalajiston runsautta ja lajimäärää ja näin yleisesti riistallista monimuotoisuutta. Riistanrikkauden ilmentymiä ovat myös esimerkiksi riistataloudelliset ja suojelulliset arvot. Pellot ja etenkin peltojen ja metsien reunat ovat monille eläinlajeille tärkeitä. Kuvaamme tässä artikkelissa esimerkinomaisesti, miten peltoisuus muovaa monella tavoin maiseman ylläpitämiä riistallisia arvoja. Metsäriistalajeille metsän kokonaismäärä on usein tärkeä runsauden selittäjä, jopa tärkeämpi kuin metsien ikärakenne (esim. Sirkiä ym. 2010a). Täyspeitteinen metsä ei kuitenkaan kykene kaikessa homogeenisuudessaan tyydyttämään riistaeläinten moninaisia tarpeita. Ihmistoiminnan jäljet metsäluonnossa näkyvät muun muassa aukkoisuuden lisääntymisenä, mikä yleensä vain parantaa kokonaisuutena ympäristön laatua monille lajeille, koska uudet aukot tuovat valoisuutta, reunojen määrä kasvaa ja metsä kokonaisuutena monipuolistuu (esim. Rolstad & Wegge 1987, Andrén 1994, ks. myös Kurhinen ym. 2006). Kahden eri ympäristötyypin, etenkin metsän ja pellon vaihettumisvyöhykkeillä, lajimäärä ja lajien yksilörunsaus on usein suurimmillaan. Täl- lainen reunavaikutus lisääntyy esimerkiksi pienten peltoalueiden lisääntymisen myötä. Samalla metsälajeilta häviää määrällisesti sopivaa elinympäristöä (engl. habitat loss). Mikäli jäljelle jäävät metsäalueet ovat vielä yhteydessä toisiinsa, suurimmilta haittavaikutuksilta vältytään. Vasta silloin kun sopivaa elinympäristöä, esimerkiksi metsää, on maisemassa jäljellä enää 30 %, todelliset vaikeudet alkavat (esim. Andrén 1994). Eri metsäriistalajit reagoivat peltoisuuden lisääntymiseen eri tavoin. Myös riistalajien keskinäiset runsaussuhteet muuttuvat, esimerkiksi monet pedot hyötyvät pellon määrällisestä lisääntymisestä (esim. Kurki & Lindén 1995, Kurki ym. 1997, 1998, 2000). Pellikka ym. (2006) käsittelivät alueellisen maankäytön yhteyttä riistanrikkausindeksiin (ks. 85

2 Lindén ym. 1999, Pellikka ym. 2005) ja erikseen lajiryhmien eli metsäkanalintujen, pienpetojen, suurpetojen ja hirvieläinten ilmentämään riistanrikkauteen. Maankäyttöä tarkasteltiin metsien ja peltojen pinta-alan sekä niistä riippumattoman tiestön ja väestön määrän suhteen. Yksi artikkelin tuloksista liittyi havaintoon, että alueen peltoisuusaste oli positiivisessa yhteydessä hirvieläinten, ja negatiivisessa yhteydessä suurpetojen rikkauteen. Alueellisella tasolla tehty havainto ei kuitenkaan ole yksioikoisesti tulkittavissa maisematason kannalta, sillä maankäytön vaikutukset voivat olla hyvin mittakaavasidonnaisia (esim. Sirkiä ym. 2010b). Kuitenkin juuri maisematason havainnot ovat useiden tällä mittakaavalla operoivien toimijoiden, kuten metsästäjien ja viljelijöiden, kannalta mielekkäimpiä. Tässä artikkelissa kysymme, mikä rooli erityisesti peltoisuudella on riistanrikkauteen. Lähestymme kysymystä etenkin riistan monimuotoisuuden, mutta myös riistataloudellisten ja suojelullisten ulottuvuuksien kannalta millainen peltomaisema tarjoaa potentiaalia näille riistanrikkauden eri muodoille? Mitkä riistalajit ovat eri peltoisuusasteiden tyyppilajeja? Tarkastelemme peltoisuuden ja riistanrikkauden yhteyksiä länsisuomalaisten riistakolmioiden ympäristöissä, joissa maankäytön muodot vaihtelevat metsävaltaisista alueista hajaasutuksen ja maatalouden muodostamiin mosaiikkeihin. Emme pyri tässä yhteydessä syvällisiin analyyseihin, vaan pikemminkin kuvailemme yleistajuisesti peltoisuuden ja riistan vuorovaikutusta. Aihe pohjautuu alun perin kirjoittaja Meri Heinosen pro gradu-työhön Helsingin yliopistoon (Heinonen 2009). Aineisto ja menetelmät Tutkimusalue ja sen peltoisuus Tarkastelun kohteeksi valitsimme 200 km x 230 km alueen Päijänteestä länteen (kuva 1). Peltoisuusaste vaihtelee tällä alueella suuresti tarjoten paljastavan lähtökohdan tutkimuskysymyksiin vastaamiseen. Alue soveltuu tällaiseen tarkasteluun myös sen vuoksi, että peltoisuusasteen vaihtelut ilmenevät selvänä gradienttina vähäpeltoisista alueista laajoihin peltoaukeisiin. Suomelle tyypilliseen tapaan pellot esiintyvät metsien ja muun maankäytön lomassa eli osana maisemamosaiikkia. Tutkimusalueen jaoimme 10 km x 10 km ruutuihin. Analyyseissä käsittelimme niiden ruutujen peltoisuusastetta, joissa riistakolmiolaskentojen kattavuudelle asettamamme kriteerit toteutuivat ja mahdollistivat mielekkään riistakantojen ja peltoisuuden vertailut. Kysymyksenasettelun yksinkertaistamiseksi kuvasimme maankäyttöä vain peltojen osalta. Peltojen pinta-alaosuutta kuvaavana aineistona hyödynsimme Suomen ympäristökeskuksen (SYKE) ylläpitämää maankäyttöä ja -peitettä kuvaavaa Corine Land Cover 2000 eli CLC2000-aineistoa. CLC2000- aineiston tuotannossa käytettiin seuraavien tiedon tuottajien aineistoja: SYKE, Maanmittauslaitos, maa- ja metsätalousministeriö (peltotiedot 1999), Väestörekisterikeskus (rakennetut alueet 2001) ja satelliittikuvien tulkinnassa hyödynnetty Metsähallituksen ja UPM Kymmene Oy:n aineistoja. Aineisto on rasteripohjainen (ruutukoko 25 m x 25 m), ja se luotiin yhdistämällä satelliittikuvatulkintatuloksia, olemassa olevia paikkatietoaineistoja sekä maastossa mitattua tietoa. Peltoisuuden kuvauksessa tarkastelimme CLC-2000-luokituksen (ks. pellot-luokkaan (2.1.1) määriteltyjen pikseleiden osuutta kaikista 10 km x 10 km ruudun pikselistä (jäljempänä pelto-osuutta). Riistakolmioaineisto Riistakolmiot ovat pysyvästi maastoon sijoitettuja tasasivuisen kolmion muotoisia laskentareittejä. Riistakolmio on sijoitettu yhdelle peruskarttalehdelle, mikä on näin yhteensopiva muodostamaamme tutkimusaluejakoon. Yhden sivun pituus on neljä kilometriä, ja koko kolmion laskentalinjan pituus on 12 km. Laskentareitin muoto ja pituus on suunniteltu vähentämään maaston luode kaakko-suuntautuneisuudesta mahdollisesti johtuvaa eri maastotyyppien epäedustavuutta (Lindén ym. 1996). Tässä työssä hyödynnettiin eläinrunsaus- ja maiseman peltoisuustietoa vain sellaisista riistakolmioista, jotka oli laskettu vähintään kolme kertaa loppukesällä ja kolme kertaa kevättalvella vuosina Kesä- ja talvilaskennoilta edellytettiin myös, että molemmat oli suoritettu samana kalenterivuonna. Näillä kriteereillä pyrittiin varmistamaan riistakolmiokohtaisen runsausarvioiden riittävä tarkkuus sekä lajivertailujen mielekkyys niiden lajien välillä, joista osa lasketaan vain talvi- ja osa kesälaskennassa. Vaatimukset täyttäviä riistakolmioita oli alueella 130 kappaletta. Arvioimme myös analyyseihin valittujen riistakolmioiden kohdalla niiden maisemallista edustavuutta suhteessa muihin tutkimusalueen ruutuihin. Tämä arviointi paljasti, että riistakolmion sisältävät ruudut poikkesivat hieman suuremman metsäisyytensä (55 % vs. 51 %) ja hieman pienemmän vesialueiden osuuden (6 % vs. 9 %) suhteen niistä ruuduista, joissa riistakolmiota ei ole tai laskentaa ei ole tehty kovin aktiivisesti. Peltoisuusasteen suhteen ei havaittu juurikaan eroa (15 % vs. 16 %). 86

3 Kuva 1. Tutkimusalue ja Corine-2000 aineiston mukainen maankäyttö. Fig. 1. The study area and land use (data source: Corine-2000). Riistanrikkauden kuvaaminen ja analyysit Riistanrikkausindeksi lasketaan seuraavasti: suhteutetaan ensin lajeittain riistan alueellinen runsaus vertailualueen (ja -ajan) riistan runsauteen, ja summataan sitten log 2 -asteikolle muunnetut lajikohtaiset suhdeluvut yhteen. Vakiintuneen laskentatavan mukaan yli kolmea suuremmat suhdeluvut muunnettiin kolminkertaisiksi (ks. Lindén ym. 1999). Yksityiskohtaisemman kuvauksen laskentatavasta antaa esimerkiksi Pellikka ym. (2005). Riistanrikkausindeksin laskemisessa käytimme tällä tutkimusalueella 14 eri lajia: ilves Lynx lynx, susi Canis lupus, kettu Vulpes vulpes, kärppä Mustela erminea, näätä Martes martes, metso Tetrao urogallus, teeri Tetrao tetrix, pyy Bonasa bonasia, riekko Lagopus lagopus, valkohäntäpeura Odocoileus virginianus, hirvi Alces alces, metsäkauris Capreolus capreolus, metsäjänis Lepus timidus ja orava Sciurus vulgaris. Riistakolmioaineistosta laskimme lajirunsauksille vuosien keskiarvon. Tämän tunnusluvun käyttö on perusteltua, jotta lajien säännönmukaisen runsaudenvaihtelun tai yksittäisten laskentatulosten välinen satunnainen vaihtelu ei nouse voimakkaasti esiin. Keskiarvojen pohjalta laskettiin lajien ja riistanrikkauden eri ilmentymiä esiin tuovien lajikoosteiden riistanrikkausindeksit. Riistanrikkausindeksi (RRI) laskettiin kaavalla jossa RRI r on riistanrikkausindeksi ruudun r (10 km x 10 km) sisältämällä riistakolmiolla, S on lajikooste, jolle indeksi lasketaan ja a it lajin i runsaus. R it on saman lajin runsaus koko tutkimusalueella, samalla ajanjaksolla (tässä siis t = T). Valitsimme riistataloudellista riistanrikkautta edustamaan viisi saalisarvoltaan arvokasta riistalajia (hirvi, valkohäntäpeura, metsäkauris, metsäjänis ja teeri). Kunkin lajin saaliin arvo ylitti 4 miljoonaa euroa vuonna 2008 (Metsätilastollinen vuosikirja 2009). Näiden lajien saalismäärät ovat korkeita ja niiden pyyntiin käytetään paljon aikaa ne siis tarjoavat runsaasti metsästysmahdollisuuksia. Suojelullista riistanrikkautta kuvastamaan valitsimme lajeja, jotka ovat tutkimusalueella, suomalaisittain ja/tai eurooppalaisittain harvinaisia 87

4 Kuva 2. Riistanrikkauden eri ilmentymien (A = riistanrikkaus, B = riistatalous, C = suojeluarvo) painottuminen tutkimusalueella. Aineisto on luokiteltu suuruusjärjestyksen mukaan niin, että kuhunkin 5 luokkaan tulee yhtä monta havaintoa (skaala: tummansininen (pienin) tummanpunainen (suurin). Taustalla näkyvät rajat ovat riistanhoitopiirejä, taustaväri kuvaa Corine 2000-aineiston mukaisen maankäytön (keltainen on peltoa). Fig. 2. Various dimensions of wildlife richness in the study area. Figure A shows the pattern of the WRI-values (14 species), Figure B shows the social-economical index, and Figure C shows the wildlife conservation index. The colour of the rectangles denote five quintiles (dark blue is smallest and dark red largest quintile). The yellow pixels denote fields. ja suojelun symboleiksi nousseita lajeja. Tämänkaltaiset valinnat ovat tietenkin aina tulkinnanvaraisia, mutta mielestämme perusteltuja. Tähän ryhmään sisällytimme tutkimusalueella esiintyvät suurpedot eli suden ja ilveksen (Suomessa rauhoitettuja, EU:n luontodirektiivin IV-liite), ja metsäkanalinnuista metson, riekon ja pyyn. Jälkimmäiset ovat Suomessa verrattain yleisiä metsästettäviä lajeja, mutta etenkin tutkimusalueella metsäkanalintukannoista kannetaan huolta tästä on esimerkkinä muun muassa alueen metsästysseurojen näille lajeille yleisesti asettamat rauhoitukset. Kuvaamme karttojen ja käyrien avulla, onko aineistossamme merkkejä maiseman peltoisuusasteen ja riistanrikkausindeksien arvojen välisestä positiivisesta tai negatiivisesta yhteydestä. Kartat kuvaavat ruutukohtaisten indeksien arvot viiteen eri suuruusluokkaan jaoteltuina. Lajikohtainen tarkastelumme pohjaa aineistosta LOESS-metodilla määriteltyjen käyrien tulkintaan. Siinä aineistoon sovitetaan painotettu pienimmän neliösumman menetelmään pohjaava regressiomalli. Painotusmenetelmässämme (engl. tri-cube kernel weighting) korostetaan toisilleen läheisten havaintojen merkitystä ja äärevät arvot hylätään (esim. Hastie ym. 2009). Asetimme rajaksi 80 % havainnoista; kutakin eläinrunsauden ja peltoisuusasteen yhteyttä kuvaavan käyrän osaa sovitettaessa hylätään 20 % eniten muista poikkeavista eläinrunsausarvoista. Samalla menetelmällä kuvattiin myös indeksien ja peltoisuuden väliset yhteydet. Kartat tehtiin Mapinfo-ohjelmalla ja käyrät SPSS 15.0-ohjelmalla. 88

5 Susi Wolf Kettu red fox Kärppä Stoat Näätä pine marten Metso Capercaillie Teeri Black grouse Pyy Hazel grouse Riekko Willow grouse Ilves Lynx Valkohäntäpeura White-tailed deer Hirvi Moose Metsäkauris Roe deer Metsäjänis Mountain hare Orava Red squirrel Peltoisuus, % fields Peltoisuus, % fields Peltoisuus, % fields Peltoisuus, % fields Kuva 3. Lajirunsauksien (y-akseli) ja karttalehden peltoisuusasteen yhteydet. Y-akselin leikkaava tasoviiva on 100 (ylin arvo 500 kuvaa viisinkertaisen runsauden alueen keskiarvoon nähden). X-akselin leikkaava pystyviiva kuvaa 20 % peltoisuusasteen (maksimitaso 43 prosenttia). Fig. 3. The relationship between species abundance and the proportion of fields and pastures within the same grid units. The horizontal line denotes a value of 100 (the maximum value on the Y-axis is 500%. The vertical line denotes the level of 20% fields (the maximum value is 43%). Tulokset Tutkimusalueen sisällä peltoisuusaste kasvoi voimakkaasti etelään ja kohtalaisesti länteen mentäessä niissä 10 km x 10 km ruuduissa, joissa riistanrikkautta arvioimme. Kaikki 14 lajia kattavan riistanrikkausindeksin arvojen taso ei sen sijaan vaihdellut lineaarisesti tutkimusalueen itä länsieikä pohjois etelä-suunnassa (kuva 2). Riistataloudellinen riistanrikkaus kasvoi pohjoisesta etelään, ollen jo visuaalisesti yhteydessä karttakuvan peltoisimpiin alueisiin. Aivan yhtä ymmärrettävästi suojelullinen riistanrikkaus oli korkeimmillaan tutkimusalueen koillisosassa, metsäisillä alueilla (kuva 2c). Peltoisuuden lisääntymisen yhteys yksittäisten lajien runsauteen tuo esiin kirjon eri tavoin reagoivia lajeja. Havaintoja ei voi tulkita yksioikoisesti osoituksena juuri peltoisuuden vaikutuksista lajeihin. Ensimmäinen havainto liittyy lajeihin, jotka jotakuinkin tasaisen vahvasti runsastuvat peltoisuusasteen kasvun myötä kaikilla tutkituilla peltoisuuden tasoilla. Tämänkaltaisia lajeja ovat etenkin valkohäntäpeura ja kettu (kuva 3). Toista ääripäätä edustavat esimerkiksi metson ja teeren edustamat lajit, joiden runsaus pienenee peltovaltaisemmissa maisemissa. Ehkä yllättävin havainto on pyyn runsauden samankaltaisuus peltoisuusasteeltaan erilaisissa maisemissa, samoin näädän peltoisempien maisemien lievä suosinta. Sitä vastoin kärppien runsaus näyttäisi pienenevän peltoisuusasteen lisääntyessä. Metsäriistan monimuotoisuus riistanrikkausindeksin ilmentämänä pysyy yllättävän vakaana peltoisuusasteen muuttuessa (kuva 4). Indeksin monia elementtejä kokoavasta luonteesta johtuen ei voida kuitenkaan väittää, että peltoisuuden lisääntyminen ei vaikuta metsäriistaan. Päinvastoin, vaikutus on selvä: se ilmenee riistanrikkauden koostumuksen muutoksena. Esimerkiksi riistataloudellinen ja suojelullinen riistanrikkaus (molemmat perustuvat tässä tarkastelussa viiteen lajiin) ovat riippuvuussuhteessa peltoisuusasteeseen. Suojelullinen riistanrikkaus pienenee selvästi metsäisyyden vähentyessä, kun taas talousarvoja painottava indeksi silmin nähden kasvaa peltoisuusasteen lisääntymisen myötä (kuva 4). Viljavat maatalousympäristöt ylläpitävät ihmisten kannalta riistataloudellisesti arvokasta lajistoa, mutta riistalajiemme suojelulliset arvot löytynevät pikemminkin metsäisemmiltä alueilta. 89

6 Monimuotoisuus Biodiversity Suojelu Conservation Riistatalous Economy Peltoisuus, % fields Kuva 4. Riistanrikkauden eri ilmentymien (monimuotoisuus, suojelu ja riistatalous) ja karttalehden peltoisuusasteen yhteydet. Fig. 4. The relationship between various dimensions of wildlife richness and the proportion of fields and pastures within the same grid units. Pohdinta Keski-Euroopan ja Fennoskandian keskeisin ero riistallisissa olosuhteissa liittyy ihmisvaikutuksen ja viljelykulttuurin ikään. Tällaista laajojen maantieteellisten alueiden maankäytön ekologisten vaikutusten selvittämistä kutsutaan usein makroekologiaksi (Smith ym. 2009). Keski-Euroopan riista on valtaosin peltoriistaa. Meillä Suomessa peltojen määrä on suhteellisen vähäinen, mutta esimerkiksi Venäjän Karjalassa peltoisuus on niin niukkaa, että peltojen perustamisen ja ylläpitämisen riistavaikutukset ovat lähes yksinomaan positiivisia (esim. Kurhinen ym. 2006). Tutkimusalueemme on valittu siten, että mahdollisimman pieneltä alueelta (maantieteellisten erojen välttämiseksi) löytyy riittävästi riistakolmioaineistoa, ja peltoa on alueel la vaihtelevasti lähes nollatilanteesta yli 30 %:n peltoisuuteen. Yksittäisten riistakolmioiden väliset erot riistanrikkaudessa ovat suuret, mutta yhden riistakolmion sisällä vuosien väliset vaihtelut ovat pienet. Riistarikkaat kolmiot siis pysyvät hyvinä vuodesta toiseen (Pellikka ym. 2006: kuva 1). Valtaisa määrä ekologista ja teoreettista tutkimusta on tehty resurssien ja habitaattien pirstoutumisen vaikutuksista populaatioihin (esim. Gilpin & Hanski 1991, Wiens ym. 1993, Fahrig 2003). Käytännössä valtaosa tutkimuksista on tehty melko pienillä tutkimusalueilla mittakaava on ollut pieni. Tässä työssä pyrimme selvittämään laajalla maantieteellisellä alueella ( km²) pellon määrän vaikutusta riistaeläimistöön. Jo tämä yksinkertainen graafinen tarkastelu osoittaa, että riistallista monimuotoisuutta kuvastava riistanrikkausindeksi (Lindén ym. 1999, Pellikka ym. 2005) pysyy yllättävänkin vakioisena siirryttäessä metsävaltaisesta maisemasta kohti peltoisempia maisemia. Riistataloudellinen riistanrikkaus, jonka laskenta siis perustuu taloudellisesti ja metsästyksellisesti merkittäviin lajeihin, kasvaa lisääntyvän peltoisuuden myötä. Suojelullinen riistanrikkaus on suurimmillaan pinta-alaltaan vähäpeltoisilla alueilla ja pienimmillään peltovaltaisilla alueilla. Molemmat tulokset ovat täysin ennakko-odotusten mukaisia. Myös yksittäisten lajien suhteelliset runsaudet eri peltoisuusluokissa ovat pääpiirteissään odotettavissa. Metso ja teeri metsäkanalintuina suosivat metsäisiä alueita, kun taas valkohäntäpeura ja kettu hyötyvät pelloista. Hirvi ei pienehkön aineistomme mukaan juurikaan reagoi pellon runsastumiseen.. Ellei kyseessä ole pienestä aineistomäärästä johtuva sattuma, kiintoisa ja yllättävä havainto on pyyn tasainen esiintyminen eri peltoisuusluokissa. Pyyhän ei mielellään ylitä juuri minkäänlaista aukeaa (Åberg ym. 1995). Näädän peltoisempien maisemien suosinta ei juurikaan sovi mielikuvaan lajista erämaiden petona. Reunat tarjoavat kuitenkin tällekin saalistajalle houkutuksia. Reuna-alueiden määrän kasvu tarjoaa usein hyviä suojapaikkoja ja runsaasti ravintoa niin kasvinsyöjille ja sitä myöten myös pedoille (Angelstam 1992, Andrén 1995). Reunan suhteellinen määrä kasvaa pellon lisääntyessä maamme maatalousmaisemassa. Mikäli peltoisuus nousee reilusti yli 50 %:n, reunan suhteellinen määrä alkaa pienetä suurten peltoaukkojen vallatessa maiseman. Voimme päätellä, että suomalaisittain pellot tuovat pääasiassa posi- 90

7 Photo: Veli-Matti Väänänen Photo: Esa Pienmunne Etenkin valkohäntäpeura ja kettu viihtyvät maisemassa, jossa on runsaasti peltoa. White-tailed deer and red fox were predominantly found in agricultural landscapes in the study area. 91

8 Photo: Esa Pienmunne Photo: Veli-Matti Väänänen Teeri ja metso esiintyivät runsaimpina tutkimusalueen vähäpeltoisissa maisemissa. Black grouse and capercaillie were densest in forested landscapes of the study area. tiivista vaihtelua maiseman ylläpitämään riistaeläimistöön, etenkin hirvieläinten kohdalla. Suojelun kannalta syntyy hieman ongelmia, mutta toisaalta ne jäävät varsin paikallisiksi eivätkä vaaranna riistan hyvinvointia. Tiainen & Rintala (2004) vertailivat lumijälkilaskentoja riistakolmioiden ja niin sanottujen 92 peltokolmioiden välillä. Peltokolmiot ovat riistakantojen seurantahanke, joka on tarkoitettu maatalousympäristön, metsän ja asutuksen muodostamaan maisemamosaiikkiin, kun riistakolmioilla seurataan metsien vallitsemien alueiden riistaa. Peltokolmioilla pellon osuus 6 km:n reitistä vaihtelee ¼ ² ³ välillä. Orava, valkohäntäpeura, kärppä

9 ja lumikko olivat likimain yhtä runsaita metsäisillä riistakolmioilla ja peltokolmioilla. Rusakkoa oli tietenkin selvästi enemmän pelloilla, mutta myös jotkin metsälajit kuten kettu, metsäkauris ja supikoira olivat peltokolmioilla runsaampia. Jatkossa tutkimuskysymyksiä laajennettaessa tulisi yhdistää riistakolmioiden ja peltokolmioiden (esim. Tiainen & Rintala 2009) anti toisiinsa. Monipuolinen maatalousympäristö tarjoaa merkittävän ravintoresurssin varhaiskeväällä. Lumen sulamisen jälkeen syysviljat, nurmet ja kesannot ovat hirvieläinten ja rusakon laitumia, samoin kevätviljat heti noustuaan oraalle (Tiainen & Rintala 2004). Maatalousmaisema on kuitenkin viime vuosikymmeninä yksipuolistunut muun muassa peltolohkojen kasvun myötä. Maalaismaisema kaipaa mielestämme viherajattelua ja monimuotoisuuden lisäämistä, sillä siitä hyötyy kaiken muun lisäksi myös riista. Riistanrikkausindeksi on oiva työkalu etsittäessä yleisiä suuntaviivoja siitä, miten peltoisuus vaikuttaa riistan määrään ja rakenteeseen. Luonteensa vuoksi indeksi ei kuitenkaan mahdollista ekologisten syy-seuraussuhteiden perusteellisempaa analyysiä, vaan niiden ymmärtäminen vaatii lajikohtaista tutkimusta ja monipuolisempaa ympäristömuuttujien käyttöä (ks. esim. Pellikka & Lindén 2009). Sopivien elinympäristöjen vähenemisen ja ympäristön pirstoutumisen vaikutusmekanismit ovat hyvinkin monimutkaiset (esim. Fahrig 1999). Käsillä oleva tarkastelu toivottavasti toimii herätteenä tutkittaessa maankäytön ja luontoarvojen vuorovaikutuksia. Meillä on Suomessa luonnonhoitopolitiikan välineenä seutukaavoja ja maakuntakaavoja, joiden avulla voidaan esimerkiksi metsäyhteyksiä ylläpitää tai jopa kehittää. Mikään taho ei ole kuitenkaan suunnittelemassa vastaavaa kaavaa valtakunnalliselle tasolle. Käsityksemme mukaan riistanrikkausindeksi olisi sopiva työkalu tämän mittakaavan suunnitteluun. Kiitokset. Kiitosten pääkohde on tuttu, mittava vapaaehtoisjoukko, tällä kertaa lounaissuomalaiset metsästäjät, jotka harrastustaan pönkittääkseen ovat kiertäneet riistakolmioita vuosikausia, kesät talvet. Syvä kumarrus heidän suuntaansa. Kiitämme myös Sauli Härköstä ja Juha Tiaista, jotka antoivat oivia kommentteja käsikirjoituksen selkeyttämiseksi. Kiitoksensa ansaitsee myös Suomen Akatemia, joka on rahoittanut Jani Pellikan työskentelyä. Summary: Amount of agricultural land and wildlife richness in SW Finland The Wildlife richness index, WRI, describes the species richness and species abundance of forest-dwelling game species (for details on the index and census data available, see Pellikka et al. 2005). The WRI utilizes animal abundance data collected from wildlife triangle censuses. In this article we use 14 species, namely lynx, wolf, red fox, stoat, pine marten, capercaillie, black grouse, hazel grouse, willow grouse, white-tailed deer, moose, roe deer, mountain hare and red squirrel many of them are very common and all of them are wellknown. As such, the WRI is a measure of biodiversity and the sustainable use of game and wildlife. By varying the species list used to calculate the index, different dimensions can be emphasized. In this paper, we selected five species (i.e., lynx, wolf, capercaillie, hazel grouse and willow grouse) to represent a high wildlife conservation value, and five species (i.e., black grouse, white-tailed deer, moose, roe deer and mountain hare) to represent wildlife values that are economically and socially important for hunters. Our aim was to describe how the various dimensions of wildlife richness are related to the extent of agricultural land. The study area covers 200 x 230 kilometres in SW Finland, where the amount of agricultural land (incl. fields and pastures) is highest; however, the agricultural land does vary essentially within the area (Fig. 1). The fields in the study area are, similar to the pattern in Finland in general, not very large entities, but, rather, formulate mosaics with forest patches. The study area was divided into 10 x 10 km grid units, including 130 such units where wildlife triangle counts have been carried out for at least three years (and twice a year, in summer and in winter) during the period The amount of agricultural land was determined for each grid unit. There was no spatial trend for the WRI (Fig. 2a) within the study area. On the contrary, the index that emphasized the economic and recreational value of game species was markedly higher in the southern part of the area, being even visually connected to the field areas (Fig. 2b). As expected, the conservation index (5 species) was highest in the northeastern part of the study area where the proportion of forest land was highest (Fig. 2c). Wildlife species seemed to vary in their association with the proportion of agricultural land (Fig. 3). Predictably, capercaillie and black grouse were densest in forested areas, whereas white-tailed deer and red fox were predominantly found in agricultural areas. Perhaps the most surprising observation is the constant abundance of the hazel grouse in spite of an increase in the amount of fields. The number of pine marten increases, whereas the number of stoat decreases, if the proportion of fields is high. In contrast, the relative lack of stoat indicated that they tend to avoid landscapes with greater agricultural activity. The varying responses among species can be partly explained by the connection between habitat patches, the isolation of patches, and the amount (length) of edges these characteristics were not studied in this work. The WRI (of 14 species) remained constant when moving from forested areas to a field environment (Fig. 4). Depending on the characteristics of the index, we cannot interpret this result as a sign of stability within animal populations because of the fact that the conservation index decreases markedly and economic index increases. In agricultural and productive environments, ungulates in particular find both food and shelter. The attitudes among farmers towards these animals are rather positive, especially among those who are hunters themselves. Agricultural land is not used only to support meat production by farm animals; it also serves similar functions for wildlife. 93

10 Kirjallisuus/References Andrén, H. 1994: Effects of habitat fragmentation on birds and mammals in landscapes with different proportions of suitable habitat: a review. Oikos 71: Andrén, H. 1995: Effects of landscape composition on predation rates at habitat edges. Teoksessa/In: Hansson, L., Fahrig, L. & Merriam, G. (toim./eds), Mosaic landscapes and ecological processes, pp Chapman and Hall, London, UK. Angelstam, P. 1992: Conservation of communities the importance of edges, surroundings and landscape mosaic structure. Teoksessa/In: Hansson, L. (toim./ ed.), Ecological principles of nature conservation, pp Elsevier Applied Science, London. Fahrig, L. 1999: Forest loss and fragmentation: which has the greater effect on persistence of forest-dwelling animals? Teoksessa/In: Rochelle, J.A., Lehman, L.A. & Wisniewski, J. (toim./eds), Forest wildlife and fragmentation, management implications, pp Brill, Leiden. Fahrig, L. 2003: Effects of habitat fragmentation on biodiversity. Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst. 34: Gilpin, M.E. & Hanski, I. 1991: Metapopulation dynamics. Academic Press, London, UK. Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J. 2009: The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. Springer-Verlag. New York. Heinonen, M. 2009: Kun metsä kohtaa pellon peltoisuuden vaikutus metsäriistan runsauteen ja lajikoostumukseen Länsi-Suomessa. Julkaisematon ympäristötieteiden pro gradu -tutkielma, Helsingin yliopisto/unpubl. graduate thesis, Univ. of Helsinki (in Finnish). Kurhinen, J., Danilov, P.I. & Ivanter, E.V. 2006: Mammals of East Fennocsandia in the context of anthropogenic transformation of taiga landscape. Forest Research Institute, Karelian Research Center of RAS. Moscow: Nauka, pp. (in Russian). Kurki, S. & Lindén, H. 1995: Forest fragmentation due to agriculture affects the reproductive success of the ground-nesting black grouse Tetrao tetrix. Ecography 18: Kurki, S., Helle, P., Lindén, H. & Nikula, A. 1997: Breeding success of black grouse and capercaillie in relation to mammalian predator densities on two spatial scales. Oikos 79: Kurki, S., Nikula, A., Helle, P. & Lindén, H. 1998: Abundances of red fox and pine marten in relation to composition of boreal forest landscapes. J. Anim. Ecol. 67: Kurki, S., Nikula, A., Helle, P. & Lindén, H. 2000: Landscape fragmentation and forest composition effects on grouse breeding success in boreal forests. Ecology 81: Lindén, H., Helle, E., Helle, P. & Wikman, M. 1996: Wildlife triangle scheme in Finland: methods and aims for monitoring wildlife populations. Finnish Game Res. 49: Lindén, H., Helle, P., Vuorimies, O. & Wikman, M. 1999: Metsäriistan monimuotoisuuden mittaaminen ja seuranta (Summary: Measuring and monitoring the diversity of wildlife with the aid of the Finnish wildlife triangle scheme). Suomen Riista 45: Metsätilastollinen vuosikirja 2009 (Finnish Statistical Yearbook of Forestry). SVT Maa-, metsä- ja kalatalous. Metsäntutkimuslaitos. 417 pp. Sastamala Pellikka, J., Rita, H. & Lindén, H. 2005: Monitoring wildlife richness Finnish applications based on wildlife triangle censuses. Ann. Zool. Fennici 42: Pellikka, J., Lindén, H. & Nikula., A. 2006: Onko riistanrikkaus yhteydessä maankäyttöön? (Summary: Does wildlife richness reflect the large-scale land use patterns?). Suomen Riista 52: Pellikka, J. & Lindén, H. 2009: Riistanrikkausindeksien suhde yksittäisten lajien ja lajiryhmien runsauksiin (Summary: The associations of wildlife richness indices and its components). Riista- ja kalatalous Tutkimuksia 5/ s. Rolstad, J. & Wegge, P. 1987: Distribution and size of capercaillie leks in relation to old forest fragmentation. Oecologia (Berlin) 72: Sirkiä, S., Lindén, A., Helle, P., Nikula, A., Knape, J. & Lindén H. 2010a: Are the declining trends in forest grouse populations due to changes in the forest age structure? A case study of Capercaillie in Finland. Biol. Conserv. 143: Sirkiä, S., Pellikka, J. & Lindén, H. 2010b: Balancing the needs of capercaillie (Tetrao urogallus) and moose (Alces alces) in large-scale human land use. Eur. J. Wildl. Res. 56: Smith, A.C., Koper, N., Francis, C.M. & Fahrig, L. 2009: Confronting collinearity: comparing methods for disentangling the effects of habitat loss and fragmentation. Landscape Ecol. 24: Tiainen, J. & Rintala, J. 2004: Elämää pellon ja metsän maisemamosaiikissa: nisäkkäät. Teoksessa/In: Tiainen, J., Kuussaari, M., Laurila, I.P. & Toivonen, T. (toim./eds), Elämää pellossa Suomen maatalousympäristön monimuotoisuus. ss Edita Publishing Oy, Helsinki. Tiainen, J. & Rintala, J. 2009: Kulttuuriympäristön lumijälkilaskennat talvella Metsästäjä 58(3): Wiens, J.A. 1989: Spatial scaling in ecology. Funct. Ecol. 3: Wiens, J.A., Stenseth, N. C., Van Horne, B. & Ims, R. A. 1993: Ecological mechanisms and landscape ecology. Oikos 66: Åberg, J., Jansson, G., Swenson, J.E. & Angelstam, P. 1995: The effect of matrix on the occurrence of hazel grouse (Bonasa bonasia) in isolated habitat fragments. Oecologia 103: Hyväksytty/Accepted Harto Lindén Riista- ja kalatalouden tutkimuslaitos Finnish Game and Fisheries Research Institute P.O. Box 2 FI Helsinki, Finland harto.linden@rktl.fi Meri Heinonen Ruutikuja 1 A 8 FI Helsinki, Finland Jani Pellikka Itä-Suomen yliopisto, Historia- ja maantieteiden laitos University of Eastern Finland, Dept. of Geographical and Historical Studies P.O. Box 111 FI Joensuu, Finland 94