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Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT)
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MASTER THESIS
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Influence of meteorological conditions on daily Kilometric Abundance Index in moose's populations assessement in east-central Finland and characterization of their winter habitat

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Posset, Jonathan ULiège
Promotor(s) : Licoppe, Alain ULiège ; Becker, Laetitia
Date of defense : 6-Sep-2019 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/7857
Details
Title : Influence of meteorological conditions on daily Kilometric Abundance Index in moose's populations assessement in east-central Finland and characterization of their winter habitat
Translated title : [fr] Influence des conditions météorologiques sur l'Indice Kilométrique d'Abondance journalier lors d'estimation de population d'élan en Finlande de l'est, et caractérisation de leur habitat hivernal
Author : Posset, Jonathan ULiège
Date of defense  : 6-Sep-2019
Advisor(s) : Licoppe, Alain ULiège
Becker, Laetitia 
Committee's member(s) : Monty, Arnaud ULiège
Lejeune, Philippe ULiège
Hebert, Jacques ULiège
Language : English
Number of pages : 68
Keywords : [oth] Alces alces
[en] estimation method
[en] Habitat selection
[en] Boreal forest
[en] Track couting method
Discipline(s) : Life sciences > Zoology
Life sciences > Environmental sciences & ecology
Funders : Bourse ULiège
Research unit : Deep Karelia
Target public : Researchers
Professionals of domain
Student
General public
Other
Institution(s) : Université de Liège, Liège, Belgique
Degree: Master en bioingénieur : gestion des forêts et des espaces naturels, à finalité spécialisée
Faculty: Master thesis of the Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT)

Abstract

[en] Wildlife population assessment has taken more and more importance through recent years. In Finland, the main used method for population estimation is called “Track counting” and leads to a Kilometric Abundance Index (KAI). As moose takes an essential place in Finnish forestry, it is surveyed each winter thanks to this method. Besides, there is a need in understanding winter habitat selection in order to adjust its management. This study is divided into two main parts: the first one aims to study the impacts of meteorological conditions on daily KAI, the second part focuses on localisation and characterization of winter habitat. For KAI study, three 10km-odd transects have been randomly dimensioned and walked every week from 22nd of January to 23nd of April 2019. New moose’s tracks from last week were counted and a daily KAI was estimated (tracks seen per 10km per day). Best subset method was used to select the model that better predicts KAI according to meteorological parameters. For winter habitat determination, fresh moose’s tracks were followed to localise droppings and resting places. Zones with a high density of found items were considered as preferred habitat. For those habitats, vegetation surveys were conducted, thanks to 5x5m quadrats, both inside and outside the preferred habitats. One-way Anova were achieved in order to highlight differences in terms of vegetation parameters. The built model includes snow depth, snow sinking and daily maximal temperature (r²=0.54). KAI increases with an increasing snow sinking and decreases with the increases of the two other parameters. Results of winter habitat determination have pointed out a difference in trees layer, with more trees in adjacent vegetation (p-value=0.033). In shrub layer, number of individuals is generally higher in preferred habitats (p-value=0.045), with birch (Betula sp.) and pine (Pinus sylvestris) as main found species. Results of this study, both in KAI and winter habitat selection, could help forest manager decision-making process while surveying moose.

[fr] Depuis les récentes décennies, l’évaluation des populations d’animaux sauvages a pris de plus en plus d’importance. En Finlande, la méthode utilisée pour l’estimation de population animale consiste en un relevé d’un Indice Kilométrique d’Abondance (IKA), en comptant chaque hiver, le nombre de traces dans a neige le long d’un transect. L’élan fait partie des espèces suivies par cette méthode, vu son importance dans les écosystèmes forestiers finlandais. En plus de ces estimations, une meilleure compréhension de la sélection d’habitat hivernaux est primordiale. Les objectifs de cette étude sont divisés en deux sections : la première vise à évaluer l’influence des conditions météorologiques sur l’IKA et la seconde partie s’intéresse à la localisation et caractérisation des habitats hivernaux préférentiels. Pour estimer un IKA journalier, trois transect d’environ 10km ont été aléatoirement reparti sur la zone d’étude et parcouru chaque semaine du 22 janvier au 23 avril 2019. Toutes nouvelles traces d’élans repérés ont été comptées et un IKA journalier a été estimé (nombre de traces vues par 10km par jour). La méthode des best-subset a été utilisé pour déterminer le meilleur modèle permettant de prédire l’IKA selon les différents paramètres météorologiques. Pour l’étude des habitats hivernaux, plusieurs traces fraiches ont été suivis afin de géolocaliser les crottes et couches. Les zones avec une plus grande densité ont été considérés comme habitats préférentiels. Pour ceux-ci, une comparaison de végétation avec la végétation adjacentes a été réalisé par la mise en place de quadrats de relevés. Des Anova à un facteur ont permis d’identifier les différences entre les principales variables mesurées. Le modèle construit permet une estimation correcte de l’IKA (r² =0.54) sur base de la profondeur de neige, de l’enfoncement et de la température maximale journalière. Ainsi, l’IKA augmente avec l’augmentation de l’enfoncement et diminue avec l’augmentation des deux dernières variables. Les résultats de l’étude des habitats hivernaux ont montré une différence significative du nombre d’arbres comptés, en moyenne plus élevés dans la végétation adjacente (p-valeur=0.033). Dans la strate herbacée, il y a en moyenne plus d’arbustes dans les habitats préférentiels (p-valeur=0.045), avec une grande présence de bouleau (Betula sp.) et de pin (Pinus sylvestris). Les resultats de cette étude, que ce soit sur l’IKA ou sur la sélection d’habitats, fournissent des informations concrètes utiles à tout gestionnaire forestier pour la gestion de populations d’élans.


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Author

  • Posset, Jonathan ULiège Université de Liège > Gembloux Agro-Bio Tech

Promotor(s)

Committee's member(s)

  • Monty, Arnaud ULiège Université de Liège - ULiège > Ingénierie des biosystèmes (Biose) > Biodiversité et Paysage
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  • Lejeune, Philippe ULiège Université de Liège - ULiège > Ingénierie des biosystèmes (Biose) > Gestion des ressources forestières et des milieux naturels
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  • Hebert, Jacques ULiège Université de Liège - ULiège > Ingénierie des biosystèmes (Biose) > Gestion des ressources forestières et des milieux naturels
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