Modellering av heildekkande utbreiingskart for arter: Bakgrunn, konsept og arbeidsflyt

Abstract

Ei heilskapleg kartlegging av naturverdiar er avgjerande for ei kunnskapsbasert forvalting av natur. Avvegingar mellom naturverdiar og andre samfunnsinteresser kan ikkje gjerast verken på internasjonalt, nasjonalt, regionalt eller kommunalt nivå utan at utbreiinga av naturverdiar er kjent. Dette krev at me kjenner utbreiinga av artar og artsmangfald på relevante romlege skalaer. Modellering av arter si utbreiing er eit viktig tillegg til feltobservasjonar av artsmangfald. Artsubreiingskart er prediksjonar frå modellerte samanhengar mellom førekomst av ulike artar, og dei miljøfaktorane som styrer artane si geografiske utbreiing. Slike artsutbreiingskart er avhengige av feltobservasjonar. Dersom observasjonar som ligg til grunn for desse samanhengane er mangelfulle vil resultatet bli usikkert. Likeins, viss kartlegginga som ligg til grunn for observasjonane er skeivfordelt og korrelert med miljøfaktorane som styrer utbreiinga, må dette takast omsyn til når artsubreiinga blir modellert. For bruk i praktisk forvalting må sluttproduktet ha ei tilstrekkeleg høg geografisk oppløysning og vera fleksibelt slik at ulike indikatorar på naturverdi kan tilpassast relevante forvaltingsmål. Skal resultata ha tillit må dei også kunna gjenskapast av andre, uavhengige fagmiljø som ikkje har bindingar til eller restriksjonar frå opphavsmiljøet. Modellar og data må difor vera dokumentert og tilgjengelege til både innsyn og etterbruk. I praksis er Artskart / GBIF den einaste nasjonalt dekkande datakjelda med bra nok taksonomisk oppløysing (artsnivå) som er open og tilgjengeleg til dette formålet. Det er ikkje mogleg å bruke aggregerte datakjelder (samledatabaser) som til dømes Artskart / GBIF utan å ta omsyn til skeivskap i kartleggingsinnsatsen. Det er òg særs viktig at Artskart / GBIF vert behandla som ei samling av ulike datakjelder, alle med sine metodiske særtrekk som det kan vera naudsynt å ta omsyn til i modelleringa. Ei viktig metodologisk utvikling som forbetrar artsutbreiingsmodellar er moglegheita til å kombinere data som inneheld informasjon om innsamlingsintensitet, og opportunistisk innsamla data som berre har informasjon om førekomst av arter. Når data med ulik innsamlingsprotokoll vert analysert innanfor ein felles statistisk modell får ein som regel betydeleg betre prediksjonar, då dette gjev moglegheit til å korrigere for variasjon og skeivskap i innsamlingsintensiteten. Prosjektet “Modellering av heildekkande utbredelseskart for arter” har som formål å teste ut og vidareutvikle heildekkande artsutbreiingskart for fastlands-Noreg. Desse karta skal predikere sannsyn for artsførekomster og gjennom deriverte produkt peika på områder med høg artsrikdom og endringar i artsrikdom basert på predikerte arealendringar. Sidan oppstarten i september 2023 har prosjektet hatt fokus på å etablere teknisk arbeidsflyt, datagrunnlag og konsept for interaktiv visualisering av sluttprodukta. Alle resultat frå prosjektet er ope tilgjengelege med teknisk dokumentasjon og køyrbar kjeldekode. Denne rapporten skildrar teknisk arbeidsflyt og datagrunnlag for prosjektet slik den føreligg per desember 2023. Konseptet heildekkande utbreiingskart av enkteltartar og avleia sluttprodukt vil gje ein fleksibilitet i indikatorar på naturverdi som er naudsynt når ein må gjera prioriteringar mellom verneinteresser og utbygging. Det er i dag eit stort fokus frå både politisk nivå og norsk naturforvalting på å etablera ulike verktøy for å talfesta tilstand, utbreiing, funksjon og tenester frå ulike økosystem. Heildekkande utbreiingskart for artar vil, saman med kunnskap om funksjon og eigenskapar til dei ulike artene, gje eit naudsynt grunnlag for å lage funksjonelle, heildekkande og ikkje minst skalerbare kart over økosystem og deira naturverdiar. Andre moglege vidareutviklingar kan være å inkludera kvantitativ informasjon for å lage universale indikatorar for sårbarheit og påverknad. Arbeidsflyten kan også gjerast heilt eller delvis automatisk oppdaterbar ved tilfang av ny informasjon, og slik utgjere ein digital tvilling av norsk natur.

A comprehensive survey of nature values is crucial for knowledge-based nature management. Trade-offs between nature management and other social interests cannot be made on an international, national or municipal scale without a comprehensive understanding of natural ecosystems. This requires knowledge of the spread of species diversity at relevant spatial scales. Modeling the distribution of species is an important supplement to field observations of species diversity. Species distribution maps are predictions from modeled relationships between the occurrence of different species and the environmental factors that drive species distributions. Such maps are dependent on field observations. If the observations that form the basis for these relationships are insufficient, the results will be unreliable. Likewise, if the mapping that is the basis for the observations is skewed and correlated with the environmental factors that control the distribution, this must be accounted for when modelling these relationships. For use in practical management, the end product must have a sufficiently high geographical resolution and be flexible enough to ensure that different indicators can be adapted to different management goals. A challenge with many approaches to modeling the distribution of species is that the models must be based on a range of different data sources, each with their own strengths and weaknesses. If results are to be reliable, they must also be possible to recreate independently on a range of geographical scales. It is therefore imperative that both modelling and data processing frameworks are documented and available for both inspection and subsequent use. In practice, the Norwegian service Artskart (Species Map) and the Global Biodiversity Information Facility (henceforth referred to collectively as Artskart / GBIF) are the only nationally comprehensive species data sources with sufficient taxonomic resolution (species level) available for this purpose. It is not possible to use aggregated data sources such as Artskart / GBIF without taking account of bias in the mapping effort. In practice, there is no way around it when creating a comprehensive distribution map. It is therefore particularly important that Artskart / GBIF is not itself treated as a data source, but as a collection of many different data sources, each with their own characteristics. An important methodological step in improving species distribution models is to combine data that contain information on collection intensity with opportunistically collected data that only contain information on the occurrence of species. When data with different collection protocols are analyzed within a common statistical model, significantly better predictions can be achieved, as this gives the opportunity to correct for variation in collection intensity. The project "Modelling of comprehensive distribution maps for species" aims to test and further develop comprehensive species distribution maps for mainland Norway. These maps will predict the likelihood of species occurrences and through derived products highlight areas with high species richness, and high predicted change in species richness based on changes in land use. Since its start in September 2023, the project has focused on establishing a technical workflow, data basis and proof of concept for interactive visualization of the end products. All results from the project are openly available through publication of technical documentation and executable code. This report describes the technical workflow and data basis for the project as it exists as of December 2023. The concept of a comprehensive distribution map of individual species and derived end products will enable the necessary flexibility in producing biodiversity indicators and setting biological conservation priorities. There is currently a strong focus from both the national government and Norwegian nature management institutes on the production of various tools to quantify the state, extent, function and services of various ecosystems. Comprehensive distribution maps for species will, together with knowledge of the function and characteristics of the various species, provide a necessary basis for creating functional, comprehensive and not at least scalable maps of ecosystems and biodiversity value.