Выполнение учетных работ является обязательным требованием использования ресурсов охоты. При прохождении практики по учетам охотничьих животных студенты 3-го курса факультета охотоведения производят учеты численности такого хозяйственно важного животного, как косуля. Целью данной работы является оценка точности учета и выявление тенденций изменения численности косули. По данным анализа отмечена тенденция сокращения численности, с ее подъемом в 2016 г. и последующим сокращением в 2017-м.
Из диких копытных животных косуля (Capeiolus pygargus L., 1758) – самый массово добываемый зверь охотничьей фауны России и нашего региона. ЗМУ (зимний маршрутный учет) требует от учетчиков знания «почерка» следа каждого вида. В условиях региона животные чаще встречаются по лесным угодьям (в подзонах подтайги и южной тайги) и в лесостепи. Обшие закономерности размещение животных этого вида отмечены ранее [4, 6, 7, 8]. На изучаемой территории учебно-опытного хозяйства это один из повсеместно обитающих и эксплуатируемых видов.
Послепромысловые учеты косули выполняются вместе с другими видами охотничьих животных ежегодно в феврале. В результате учетов мы получаем сведения об ее численности, выраженное в числе односуточных следов. Тем самым отслеживается динамика численности косули на вполне объективном показателе. Суть методики ЗМУ в том, что следы на учетном маршруте затираются, а по истечении суток маршрут повторяется в том же направлении, и на его абрис наносятся все появившиеся за сутки следы. После затирки следов маршрут целесообразно повторять еще два раза. Это для того, чтобы нивелировать «вклад» активности. В современности работа выполняется с использованием GPSнавигаторов. При этом осуществляется привязка к маршруту каждого учитываемого следа.
Учетные данные собирались студентами 3-го курса на учебной практике по учету охотничьих животных в феврале, в течение двух недель, в конце сезона промысловой охоты. На практике использовалась методика зимних маршрутных учетов (далее ЗМУ), актуальная на время учета ее версия.
Для выполнения работы использовался математический аппарат нормального распределения, использование его на достаточно больших такого рода выборках оправдано и апробировано научной практикой, начиная с 1980-х гг. [3,4,5,6] Для статистического оценивания [2] массивы учетных маршрутов были разбиты на 1-километровые учетные отрезки. Результаты статистического оценивания представлены в таблице. После чего был выполнен анализ этих результатов.
Для сравнения в ряде динамики мы используем материалы предыдущих лет, следовательно, получаем результаты, которые показывают тенденцию уменьшения либо увеличения численности этого охотничьего вида животных.
Точность учета следов косули оценивалась нами на основе данных, полученных в 2013-2016 гг. Данные за 2013 и 2015 гг. взяты из публикаций [1, 2, 9, 10]. Общая протяженность маршрутов за годы учета несколько варьировала (от 337 до 399 км) из-за увеличения количества маршрутов. Резкое увеличение протяженности маршрутов в 2017 г. произошло по причине гораздо большего количества маршрутов.
Данные, приведенные в таблице (табл.), посчитаны путем математического анализа, который позволяет определить статистическую точность учета численности животных [3, 5]. Для выполнения статистического анализа использовался математический аппарат нормального распределения. При статистическом оценивании массивы учетных маршрутов, были разбиты на 1-километровые учетные отрезки (по 1 км протяженностью
каждый). Таблица, в которой представлены результаты статистического оценивания, содержит: число 1-километровых учетных отрезков (n), среднее число учтенных односуточных следов, приходящееся на один учетный отрезок (xср), среднее квадратическое отклонение (σ), статистическую ошибку учёта (m), доверительный интервал (xср.±1,96m) и статистическую точность учета (m/xср.*100%).
Таблица - Статистическое оценивание данных послепромыслового учета односуточных следов косули на территории учебно-опытного охотничьего хозяйства Иркутского ГАУ «Голоустное» в 2013 – 2017 гг.
Год |
Длина маршру-тов, км |
Xср. |
σ |
m |
xср.±1,96m |
m/ xср.*100% |
2013* |
366 |
2,32 |
5,75 |
0,33 |
1,72-2,92 |
12,9% |
2014** |
399 |
1,05 |
1,88 |
0,09 |
0,87-1,23 |
9,0% |
2015*** |
337 |
0,33 |
1,68 |
0,09 |
0,15-0,51 |
27,3% |
2016**** |
372 |
0,77 |
1,07 |
0,06 |
0,65-0,89 |
7,8% |
2017 |
790 |
0,23 |
1,24 |
0,04 |
0,3-0,15 |
17,4% |
*[1]; ** [9]; *** [2]; **** [10]
Как видно из данных таблицы, статистическая ошибка учета значительно варьировала и даже выходила за уровень 20% в 2015 г., но за другие годы могла оцениваться на «хорошо» в 2014 и 2016 г. и «удовлетворительно» 2013 и 2017 г. Судя по данным таблицы, среднее значение учтенных следов сильно варьировало: от 0,33 в 2015-м до 2,32 в 2013-м. Общая тенденция выглядит как снижение численности. При том ее двукратный подъем, по сравнении с 2015 г., наблюдался в 2016 г.