Embed Size (px)
Citation preview
ЕВРОПЕЙСКИ СЪЮЗ
ЕВРОПЕЙСКИ ФОНД ЗА РЕГИОНАЛНО
РАЗВИТИЕ
ОООпппееерррааатттииивввнннааа пппрррооогггрррааамммааа """ОООкккооолллнннааа сссрррееедддааа 222000000777--- 222000111333 ггг ... """
Проект "Теренни проучвания на разпространение на видове / оценка на състоянието
на видове и хабитати на територията на цялата страна – I фаза"
Проект: Теренни наблюдения на китоподобните Tursiops truncatus,
Phocoena phocoena и Delphinus delphis в българската изключителна
икономическа зона (ИИЗ)
в Черно море“
ДОКЛАД
преглед и oценка на налични данни по литературни и
други източници, свързани с методики за теренни
наблюдения/ картиране на китоподобните Tursiops
truncatus, Phocoena phocoena и Delphinus delphis и анализ
на основни пропуски в наличните познания
Изготвил: Консорциум „Черноморска Изследователска Програма
НОЙ“ ДЗЗД
27 октомври 2014г., гр.София
2
Съдържание
1. Въведение ............................................................................................................................................ 3
2. Използване на визуални данни ......................................................................................................... 5
2.1. Случайни наблюдения .................................................................................................................... 5
2.2. Стационарни наблюдения от сушата или морето ........................................................................ 6
2.3. Специализирани полеви снимки с кораб и самолет.................................................................... 7
2.3.1. Полеви научни снимки проведени по метода на ивичестите трансекти в Черно море ....... 8
2.3.2. Определяне на дистанцията при наблюденията, използвани платформи за наблюдение . 9
2.3.3. Полеви научни снимки проведени по метода на линейните трансекти в Черно море ..... 10
2.3.4. Последни научни полеви изследвания в Черно море ........................................................... 12
2.3.5. Използване на софтуер ............................................................................................................. 12
3. Използване на акустични данни ...................................................................................................... 13
3.1. Буксируеми хидрофони ................................................................................................................ 14
3.2. Статичен детектор/датчик (T-POD) .............................................................................................. 14
4. Мониторинг във връзка с други изследователски проекти (например проучвания за риби или
птици) ......................................................................................................................................................... 16
5. Изхвърлени китоподобни и случаен улов (приулов) ..................................................................... 18
6. Маркиране- повторно улавяне чрез фото-идентификация .......................................................... 18
7. Телеметрия ........................................................................................................................................ 21
8. Пространствено моделиране при използването на хидрографски и други променливи .......... 22
9. Степенен анализ ................................................................................................................................ 24
10. Анализ на жизнеспособността на популацията (АЖП) .............................................................. 26
11. Данни за местообитанията ........................................................................................................... 27
12. Заключение .................................................................................................................................... 30
13. Източници на информация и литература ................................................................................... 32
3
1. Въведение
Целта на настоящия документ е Консорциум „Черноморска Изследователска Програма
НОЙ“ (за по-кратко Изпълнител) да събере, обобщи и анализира наличната информация
от литературни и други източници, както и от вече реализирани проекти, на извършени
теренни наблюдения и използвани методи, според Техническата спецификация на проект:
„Избор на изпълнител за теренни наблюдения на китоподобните Tursiops truncatus,
Phocoena phocoena и Delphinus delphis в българската изключителна икономическа
зона (ИИЗ) в Черно море“.
Въз основа на извършения задълбочен предварителен преглед и оценка на използвани в
практиката международно утвърдени методики, Изпълнителят предлaга подходяща
методика или съвместим комплекс от методики за теренни наблюдения/картиране,
специално за българската ИИЗ в Черно море.
При оценка на наличието на китоподобни в дадена географска област, се разглеждат две
основни величини: разпространение и обилие/численост. Първата величина е по-скоро
качествена и се отнася до модела на поява в рамките на областта, както по отношение на
степен / обхват (т.е. видовете не обитават отвъд определена дълбочина) и по отношение на
предпочитания (например видовете избягват или много рядко посещават някои
определени места). Вторият, приемайки хомогенно разпределение в целия си ареал, се
отнася до плътността, т.е. броят на индивидите на единица площ (например km2). Може да
се оцени относителната численост, която ще даде възможност за субрегионални сравнения
(например видът е два пъти по-обилен в подрайон A, отколкото в подрайон Б), за времеви
трендове (например, оценява се, че след 10 години обилието на видовете ще намалее до
30% от неговата настояща стойност), или сравнение между видовете (например вид А е 10
пъти по-числен от вид Б) или абсолютно обилие, което изчислява точни стойности.
Мониторингът на китоподобните следва да се осъществява според изискванията на
Директивата на ЕС за местообитанията. Въпросите, които са предмет на мониторинга на
китоподобните Tursiops truncatus, Phocoena phocoena и Delphinus delphis, най-общо могат
да бъдат разгледани съгласно две пространствени скали:
Регионален мониторинг, където се изисква наблюденията да се извършват в
определени ареали, напр.национални води, защитени морски зони или строителни
обекти;
Мониторинг на популационо ниво, където изискването е да се определи
състоянието на цялата популация.
Мониторингът, който е насочен към това да се изясни влиянието на определена
пространствено ограничена дейност на човека върху разпределението, числеността и
поведението на животните е пример на първата скала, докато мониторингът имащ за цел
да се даде съвет за безопасните граници на приулова, е пример за втората скала.
Мониторингът на регионално ниво може да изисква събиране на данни в рамките на една
година, за да се извлече информация за сезонните особености на китоподобните, докато
мониторингът на популационно ниво ни насочва към междугодишните промени. Въпреки
4
че поставените въпроси могат да бъдат категоризирани по този начин, известно е, че
промените на популационно ниво могат да доведат до грешно тълкуване на промените в
особеностите на разпространение на регионално ниво, както и че доброто познаване на
разпределението на популацията, са от съществено значение за оценка на популацията.
Най-прекият начин за определяне популационни промени е сравнение на две или повече
оценки на числеността в определен ареал и в различно време. Поредицата от оценки
спомогнат да се определи крива и да се направи оценка на темпа на промяната. Когато
правим, обаче анализ на тенденциите, важно условие е оценките за числеността, да бъдат
съпоставими. Необходимо е освен това да имаме предварително познания върху
пространствените и времевите миграции на изучаваните популации, така че да се изберат
достатъчно големи ареали за мониторинга.
Редица подходи са били използвани за събиране на информация, с цел извършване на
мониторинг на определен ареал със конкретни видове или на състоянието на цялата
популация (вж. Evans & Hammond, 2004). Подходите включват наблюдения от
стационарни точки, линейни трансекти и маркиране-повторно улавяне, както и използване
на модели за оценка на числеността на китоподобните използвайки променливите на
околната среда.
Съществуват различни типове платформи, които могат да се използват за всеки подход
(напр.фиксирани точки за наблюдение или подвижни платформи за наблюдение (за кораб
и самолет).
Съществуват също така различни методи за наблюдение на китоподобните, които могат да
бъдат приложени, като преки визуални или видео записи на видовете на повърхността,
акустично откриване на индивиди. Методите варират от много основни такива, при които
се получават прости индекси на числеността в ограничени площи, до много съвременни
методи, с които се получават точни (колко близки са до реалната стойност) и прецизни
(статистическата вариация на оценките получена от повторените проби) оценки на
абсолютната численост в широки ареали (Hammond et al. 2002).
В процесите на управление важна стъпка е да се идентифицира статуса на популациите.
Това е така защото неговото познаване е от изключително значение за решаване на редица
проблеми свързани с тяхното опазване.
Един от най-разпространените начини за характеризиране популационния статус са
оценките за числеността/обилието (абсолютна и/или относителна) на популацията и как те
се променят с течение на времето, т.е. тенденциите в числеността. Изходните данни за
размера и разпределението на популациите, ще дадат възможност да се поставят всички
установени заплахи в контекста на опазването им и да се определят приоритетни мерки за
тяхното съхраняване и смекчаване на неблагоприятните въздействия на основните заплахи
и най-вече тези произтичащи от рибарството.
Това обяснява защо в различните ареали и за различни видове са използвани най-
разнообразни методи, всички с цел получаване на оценка за числеността,
разпределението, както и тенденции в състоянието на популациите на китоподобните.
5
2. Използване на визуални данни
2.1. Случайни наблюдения
Събирането на данни от случайни наблюдения може да даде информация за времево и
пространствено разпространение. Първоначално е добре да се събере обща информация
чрез анкети, насочени към местните хора в крайбрежни морски зони (напр. рибари,
брегова охрана, фериботни оператори). Извличането на такава информация може да ни
предостави данни за минало и настоящо разпространение и наличие на китоподобни
(Tregenza 1992, Berggren & Arrhenius 1995a). Анкетните проучвания следва да бъдат
извършвани с особено внимание, тъй като информацията, която носят често е
подвеждаща. Затова при разработването на анкетите, се включва и несвързан въпрос,
чиято истинност е предварително известна, с цел да се провери валидността на
останалите отговори.
Данните от случайните наблюдения от неспециалисти (наблюдатели на птици, фериботни
и други морски оператори, брегова охрана, рибари и цивилни лица на пътнически кораби
и яхти) са източник на данни на ниска цена.През последните няколко десетилетия в
няколко европейски страни се организират регионални и национални мрежи за записване
на наблюдения на китоподобни (Evans 1976, Berggren & Arrhenius, 1995a,b, Kinze 1986,
http://www.hvaler.dk/, http://www2.nrm.se/tumlare/). Във Великобритания от 1973г. насам
се предоставя информация от подобни наблюдения (Evans 1976, Reid et al. 2003,
http://www.seawatchfoundation.org.uk). Данните сами по себе си представляват
необработена информация за оценка на тенденциите в разпространението и числеността
на китоподобните. Но без информация за усилието, количествен анализ на тенденциите в
популациите на китоподобните е невъзможен. Събраната информация може да бъде много
полезна при планиране на специализирани проучвания, които биха осигурили по-
обективни и точни данни, подходящи за анализ на тенденциите.
Силни и слаби страни при извършването на инцидентни/случайни наблюдения:
Силни страни:
Евтин метод за събиране на данни за видовете, обитаващи определен ареал;
Събраната информация се използва за планиране при бъдещи проучвания и
анализи;
Предоставяне на данни за времево и пространствено разпространение;
Представлява ценен ресурс за образование и екотуризъм;
Могат да бъде събран голям набор от данни.
Слаби страни:
Данните не могат да се използват за изчисляване на числеността или надежден
анализ на тенденциите;
Трудно е да се определи усилие в сравним формат;
6
Изготвянето на цифрови карти на разпространието на китоподобните представлява
наличието им според неспециалисти-наблюдатели, а не според истинското им
разпределение;
Идентифицирането на видовете, стадата, размерите, поведението и т.н. не са
надеждни.
2.2. Стационарни наблюдения от сушата или морето
Наблюденията от стационарни точки се използват за идентифициране на крайбрежни зони
важни за определени видове, както и определяне вариабилността на плътността им в
конкретни крайбрежни ареали в сезонен или в по-дългосрочен аспект (Evans, 1992, Evans
et al., 1996). По същия начин се откриват и видове чрез извършване на мониторинг с
акустични методи, при които се записват възпроизведените от китоподобните звуци, като
по този начин се установява тяхното местоположение. Ехолокацията е използвана за
изследване на морска свиня (Phocoena phocoena) (Pierpoint et al., 1999 Berggren et al., 2002
Tougaard etal., 2004 Carlstrom 2005, Carstensen et al., 2006 г.). Една от слабите страни на
метода на обследване от фиксирани точки е, че наблюденията предоставят информация за
промените в поведението на китоподобните само в сравнително ограничена зона.
Места от географски носове с добър изглед са най-разпространените платформи,
използвани при стационарните наблюдения на китоподобните, въпреки че платформите за
добив на нефт/газ също могат да се използват. Платформите при стационарни наблюдения
се използват за събиране на точни данни за пространственото и времево разпространение,
както и промяна в използването на определени зони от интерес. Този метод се прилага за
определени периоди от време за идентифициране на важни крайбрежни зони за видовете и
за определяне промените в плътността в сезонен, но и в дългосрочен план.
Силни страни на стационарни наблюдения:
Сравнително евтин начин за събиране на данни;
Осигуряване на информация за времево и пространствено разпространение на
обследваната територия;
Неинтрузивен начин за събиране на данни;
Представлява ценен ресурс за образование и екотуризъм;
Слаби страни на наблюденията от стационарна точка:
Наличните данни позволяват да се използват само за оценки на популации с
регулярни миграционни пътища и когато всички индивиди преминават в обсега на
наблюдателската точка веднъж по време на всяка миграция;
Наблюденията обхващат ограничена територия
7
2.3. Специализирани полеви снимки с кораб и самолет
Програмите за мониторинг, включващи специални визуални проучвания чрез изследвания
с кораб и самолет, са добре развити и утвърдени. Въпреки, че в някои случаи изборът на
платформа се определя от логистични ограничения, обикновено следва да бъде избран
методът, който дава оценка с изискваната точност на най-ниската цена (Hammond et al.
2002). Въпреки това, няма изследване, което да е постигнало количествено сравнение на
методите с корабна и въздушна снимки. Примерно разположение на линейните трансекти
е показано на снимка 1.
Снимка 1. Примери на разположение на линейни трансекти
8
За визуалните наблюденията е важно да се обърне внимание на уменията и опита на
полевите експерти. Зрителната ефективност на наблюдателите варира, поради което
провеждането на обучения е важно, за да се получат добри резултати. Независимо дали се
използва кораб или самолет, обикновено се използва метода на линейните трансекти при
определяне на числеността им (Hiby & Hammond 1989, Buckland et al. 2001; 2004).
Обследваната територия се определя и наблюдава по предварително определени
маршрути/трансекти. Разстоянието между всеки установен индивид се измерва и тези
измервания се използват за определяне на функцията на откриване, от която ще се
изчисли ефективната ширина на наблюдаваната ивица. Това е необходимо, защото
вероятността за откриване на вида намалява с отдалечаването от линията на трансекта.
Промените в условията на наблюдение, зависещи от фактори като скорост на вятъра и
състоянието на морето, също повлияват вероятността за откриване на китоподобни.
Оценката на ефективната ширина на ивицата трябва затова да вземе под внимание
условията за наблюдение (Teilmann 2003). Числеността впоследствие се изчислява чрез
екстраполиране на изчислената плътност в изследваните ивици към цялата изследвана
зона.
При метода на ивичестите трансекти (strip transect method) се приема, че всички
животински видове са открити на определено разстояние от платформата за наблюдение.
Рядко е такъв случаят при наблюдението на дребни китоподобни, затова методът на
ивичестите трансекти не се препоръчва (напр. Heide-Jørgensen et al. 1992).
2.3.1. Полеви научни снимки проведени по метода
на ивичестите трансекти в Черно море
По този метод, на ивичестите трансекти (strip transect method), са проведени в Черно море
широкомащабни регионални оценки от бившия Съветски съюз (1967-1974; Zemsky and
Yablokov 1974) и Турция (Celikkale et al. 1989), но са дискредитирани от Научния
Комитет на Международния Китоловен Комитет (IWC) поради редица методологични
недостатъци в програмата на полевите снимки и статистическата интерпретация (Smith,
1982; Klinowska, 1991; Buckland et al., 1992; IWC, 1992).
По-късните оценки, извършени от бившия СССР, през периода 1975-1993 (Михалев и др,
1978;. Юхов и др., 1986;. Соколов и др, 1990;. Михалев, 1996а ; Яскин и Юхов, 1997) също
страдат от подобни слабости, а именно неправилно планиране на проучването,
несъответствия в схемата на полевото изследване, погрешна обработка на данните,
документиране на данните, статистически анализ.
Следователно тези стойности за абсолютната численост на популациите на китоподобните
имат само историческа стойност, но не могат да бъдат използвани като базови данни за
следващи сравнителни анализи и изводи (Birkun, 2002).
9
2.3.2. Определяне на дистанцията при
наблюденията, използвани платформи за
наблюдение
При полевите научни снимки с кораби, разстоянията се определят или с невъоръжено око
(наблюдателите трябва да бъдат обучени да определят разстоянието и да използват
индивидуални помощни инструменти като мерителна линийка или маркиран молив,
показващи различните разстояния, когато ги държим с протегната ръка) или с използване
на бинокли с калибрирани за разстояние специални скали. Използването на методи с
видео наблюдение (Gordon 2011) позволява точното отчитане на дистанцията. Трябва да
се определи и запише радиалния ъгъл, използвайки борд ъгломер, за да се изчисли
препендикулярното разстояние до обекта на наблюдение.
Ако се използва въздухоплавателно средство, определянето и записването на
деклинометъра, когато наблюдението е встрани т.е перпендикулярно на самолета, и
надморската височина, позволява да се изчисли перпендикулярното разстояние на
наблюдението спрямо линията на маршрута. Животинските видове се движат в групи от
много индивиди, като обекта, който търсим при снимката по линейните трансекти в
линията на трансекта, е групата, а не отделните индивиди. Необходимо е да съберат данни
за броя животни във всяка група. При изчисление на абсолютната численост на
китоподобните по метода на линейния трансект, се приема, че са открити всички животни
на линията на самия трак. Но това реално никога не е така, тъй като животните могат да се
гмуркат, да избягат от кораба или просто да бъдат пропуснати от наблюдателите. Поради
тези причини е необходимо да се прецени колко голямо е отклонението за всяко
проучване и за всеки вид. При наблюденията с кораб това обикновено се оценява като се
събират данни от две платформи за наблюдение, след което се изчисляват съотношенията
на откритите стада между двете платформи. Могат да бъдат използвани два различни
метода: двупосочна независимост, при която търсенето от двете платформи е по един и
същи начин или еднопосочна независимост, при която се едната платформа търси обекти
далеч пред другата платформа и проследява групите докато не бъдат открити (или
пропуснати) от другата платформа (Buckland & Turnock, 1992, Borchers et al. 1998).
При наблюденията със самолет е по-трудно да има две независими платформи, които да
позволяват да се оцени делът на пропуснатите на линията на трансекта животни. Въпреки
това могат да бъдат използвани заедно два самолета в тандем за наблюдение за един трак
или да се използва един самолет, който да се върне обратно след като е регистрирано
наблюдение и така да симулира втори самолет (Hiby & Lovell 1998, Hiby 1999).
Относителната численост, при използването само на една платформа може да бъде
достатъчна за определяне на тенденциите на популациите. Това значително намалява
разходите и може да бъде добър начин за извършване на мониторинг на състоянието на
популацията спрямо скъпите и мащабни проучвания на абсолютната популация. Това не
представлява проблем за проучванията по въздух, но при обследванията с кораб, може да
даде отклонение, тъй като скоростта на плаване обикновено е около 10 възела.
10
2.3.3. Полеви научни снимки проведени по метода
на линейните трансекти в Черно море
През периода 1997 - 2005 г., в Черно море и прилежащите му води (Азовско море,
Керченски пролив и Турската проливна система) са проведени научни полеви снимки на
китоподобните по метода на линейните трансекти в отделни географски ограничени
райони. Тези проучвания са сезонно и методологично хетерогенни. Поради това, всеки
опит за обобщаване на резултатите е свързан с риск да се получат значителни грешки и
отклонения (Предварителен доклад по Проект "Негативно въздействие на риболова върху
популациите на китоподобниtе в Черно море", EC Project Mare 2011/16, Lot 2). Независимо
от това, Работното съвещание за Червения Списък на Kитоподобните в Средиземно
море/Черно море (Монако, 5-7 март 2006 г.)// (Mediterranean/Black Sea Cetacean Red List
Workshop (Monaco, 5-7 March 2006) определи резултатите от тези полеви изследвания в
Черно море, като подходящи за приблизителна оценка на числеността/обилието на
популациите на черноморските делфини и морските свине (Reeves and Notarbartolo di
Sciara 2006). От 2008 г. насам, тези оценки са включени в списъците на китоподобните в
Черно море, представени в Червения списък на застрашените видове на Международния
съюз за опазване на природата// IUCN Red List of Threatened Species (Birkun 2008a, b;
Birkun, Frantzis 2008).
По-важните моменти от горепосочените научни полеви снимки са представени по-долу по
видове с цел по-коректното представяне на ареалите на обследване, както и на резултатите
за плътността и разпределението на китоподобните бозайници.
Морска свиня
Проведени са полеви изследвания използвайки метода на линейните трансекти, за да се
направи оценка на плътността и числеността/обилието на м. свиня в различни (но далеч не
всички) части на нейния ареал на разпространение (Birkun et Ал 2002, 2003, 2004, 2006;
Krivokhizhin и др 2006 г.). Проучванията със самолет са извършени в Азовско море,
Керченския пролив (юли 2001 и август 2002 г.) и Североизточния шелф на Черно море
(август 2002); изследванията с плавателни съдове на базата са проведени в Керченския
пролив (август 2003), цялата, 12-милна зона на Украйна и Русия в Черно море (септември-
октомври 2003 г.), териториалните води на Грузия (януари 2005 г., с изключение на водите
около Абхазия) и централната част на Черно море, между полуостров Крим, Украйна, и
Синоп, област на Турция (септември-октомври 2005 г.). Тези проучвания обхващат изцяло
Азовско море и Керченския проток и частично Черно море (около 17% от повърхността),
но те не покриват участъци в турската проливна система и Егейско море.
Плътността и обилието на морските свине не са определени в някои ареали (например в
североизточната шелфова зона), поради липса на достатъчен брой наблюдения). В други
области на Черно море плътността варира между 0.04 индивиди/км2. (0.02-0.09; 95% CI) в
Русия и Украйна през есента и 1.54 индивиди/км2 (0.89-2.65; 95% CI) в Грузия през
зимата.
11
Резултатите от изследванията показват, че в началото на 21-ви век общият брой в
популацията на м. свиня е поне няколко хиляди, но по-малко от десет хиляди животни
(Birkun, Frantzis 2008).
Обикновен делфин
Оценките на числеността на обикновения делфин, проведени чрез плавателни съдове в
Турската проливна система (Мраморно море, Босфора и Дарданелите), са както следва:
773 индивида (292-2059; 95% CI) през октомври 1997 г. и 994 индивида (390-2531; 95%
CI) през август 1998 г. (Dede 1999 г., цитиран по IWC 2004 ).
Полеви снимки чрез метода на линейните трансекти, за да се изчислят общата плътност и
численост/обилие на обикновения делфин, са извършвани само в няколко части на самото
Черно море (общо е изследвана около 17% от повърхността на морето): в целия ареал на
украинските и руски териториални води през септември-октомври 2003 (Birkun et al.
2004.); в грузинското териториално море през януари 2005 г. (Birkun et al. 2006.); в
централната зона на Черно море извън териториалните води на Украйна и Турция през
септември-октомври 2005 г. (Krivokhizhin et al. 2006 г.). Оценките на некоригираната
плътност варират между 0.15 индив./кв2 (0.05-0.51; 95% CI) в централната Черно море
през есента и 4.18 индив./кв2
(2.16-8.11; 95% CI) пред Грузия през зимата.
Получените резултати за посочените по-горе части на басейна показват, че общият размер
на популацията в началото на 21 век е най-малко десетки хиляди и евентуално сто хиляди
или повече (Birkun 2008).
Афала Проведени са полеви снимки със самолети, за да се установят особеностите на
разпределение, плътността и числеността на афалата. в някои части на ареала на
разпространение, включващ около 17% от повърхността на Черно море. Регистрирани са
наблюдения от кораб в североизточния шелф през август 2002 г. (Birkun et al. 2003.); в
териториалните води на Украйна и Русия през септември-октомври 2003 г. (Birkun et al.
2004.); в Керченския пролив през юли 2001 г., август 2002 г. и август 2003 г. (Birkun et al.
2002, 2003, 2004.); и в системата на турските проливи през октомври 1997 г. и август 1998
г. (Dede 1999 г., цитиран в IWC 2004). Оценките на некоригираните плътности варират в
доста тесни граници: от 0.09 индив./км2 (0.03-0.22; 95% CI) до 0,15 индив./км
2 (0.08-0.28;
95% CI).
Афалите никога не са забелязвани по време на изследвания в Азовско море през юли 2001
г. и август 2002 г. (Birkun et al. 2002, 2003) в централната Черно море през септември-
октомври 2005 г. (Krivokhizhin et al. 2006 г.) и в грузинската част на Черно море през
януари, май, август и ноември 2005 г. (Komakhidze, Goradze 2005; Birkun et al. 2006.).
Резултатите от изследванията предполагат, че в началото на 21 век размерът на общата
популация на афалата е най-малко няколко хиляди животни (Birkun 2008б).
12
2.3.4. Последни научни полеви изследвания в
Черно море
Най-новите полеви снимки се проведоха през 2013 г. с използването на самолет и
плавателен съд по метода на линейните трансекти в западната част на Черно море
(България, Румъния и Украйна-на запад от Крим) (юли 20113), и случайна снимка на
ферибот в западната, централната и източната част на басейна (август-септември 2013).
Това теренно проучване, основаващо се на съвременна научна методология и
международно сътрудничество, се извърши едновременно за всички три вида
китоподобни. То представлява обединено визуално полево изследване, с едновременното
използване на морски съд и самолет и е стандартен метод за изследване на числеността на
много китоподобни (например SCANS-II осъществено през 2005 г. в Европейската част на
Атлантическия океан и Северно море). Изследването беше проектирано да се извърши в
"режим на двойна платформа" с две двойки едновременно работещи наблюдатели и на
самолета и на морския съд. Документирането на наблюденията на китоподобни
(включително видовете китоподобни, разстоянията и ъглите към всяка открита група
животни, както и големината на групата) беше допълнено със събирането на съпътстваща
екологична информация за метеорологичните условия и възможните антропогенни
заплахи за китоподобните.
Резултатите са в процес на обработка и предстои предаването на крайния долкад, заедно
със съответните изводи и препоръки към ЕК.
2.3.5. Използване на софтуер
За да се подпомогнат изследванията по метода на линейните трансекти и да се анализират
получените данни, се използва цялостна програма за анализ DISTANCE (Buckland et al.
2001; Thomas et al. 2002). DISTANCE предоставя софтуер за оценка на функциите за
откриване, плътността и числеността и може да се използва за проектиране на полевите
снимки. Последната версия DISTANCE 5.0, също така включва и дистанционно
пробовземане с маркиране/повторно улавяне, което позволява анализ на двойно
дистанционно пробовземане, където може да се изчисли вероятността за откриване на
траклинията. Всички версии на DISTANCE могат да бъдат изтеглени свободно от
http://www.ruwpa.st-and.ac.uk/distance/.
Силни и слаби страни при извършване на специализиранивизуални проучвания с кораб
и самолет
Силни страни:
Данните позволяват да се изчисли абсолютната или относителната
численост/обилие и могат да бъдат използвани за анализ на тенденциите;
Могат да покрият целия обхватна популацията;
Представляват ценен ресурс за образование и екотуризъм;
Могат да се събира дългосрочен набор от данни;
13
Осигурява се информация за пространственото разпределение
Слаби страни:
Събирането на данните обикновено струва скъпо;
Събирането на данните зависи от метеорологичните условия;
Големите вариации в пробовземането могат да възпрепятства откриването на
промени в по-малките популации.
Сравнение на силните страни при използването на кораб и самолет:
Кораб:
+ Позволява събирането на допълнителна информация: акустични данни, данни за
околната среда, фотоидентификация;
+ Големите кораби могат да покрият широки територии;
+ Разработени са методи, които отчитат животните пропуснати на линейния трансект,
както и ответните придвижвания;
- Използването на големи кораби е скъпо и може да бъде трудоемко;
- Малките кораби са ограничени само за крайбрежните зони;
Самолет:
+ Обхващат големи ареали за кратък период от време и могат ефективно да оползотворят
времето, когато има добри метеорологичните условия
+ Ответните придвижвания на животните не са проблем;
+ Работата не е трудоемка;
- Събирането на допълнителни данни обикновено невинаги е възможно;
- Логистични ограничения
3. Използване на акустични данни
Събирането на акустични данни за китоподобните има някои съществени предимства пред
използването на визуалните методи, поради това, че акустичните методи могат да бъдат
автоматизирани и данните могат да бъдат събрани 24 часа на ден, а методите не са
зависими от уменията на наблюдателя и са по-малко чувствителни на метеорологните
условия. Недостатъците са, че тези методи разчитат на това животните да издават звуци,
последните имащи полезен диапазон за откриване и определими до видово ниво, и че
методите за оценка на числеността не са добре развити (освен за кашалота).
Мониторингът на тези звуци дава възможност да получим информация за
пространствения и времеви хабитат, както и за оценка на относителната плътност на
китоподобните. Малко се знае за използването (кога, колко често и т.н.) на
възпроизведените звуци от китоподобните и че ако няма записани звуци, това не означава,
че няма животни в тази територия. Поради това е необходима информация за ежедневното
и сезонно възпроизвеждане на звуци, за да има сравняемост на акустичните данни. Това е
от особено значение за статичните записи , където естественото ехолокационно поведение
се записва, а не ответната реакция към преминаващия кораб, когато използваме
буксируеми хидрофони. Неотдавна, високи честотни маркери са били разработени за
14
малки китоподобни като морските свине (Akamatsu et al. 2005; 2007). Тези маркери
предоставят информация за естественото ехолокационно поведение на отделни индивиди.
В момента има две системи, подходящи за пасивно акустично обследване на малки
китоподобни; хидрофони, които се влачат и статични автономни датчици (напр.T-POD).
3.1. Буксируеми хидрофони
От 1994г. Международният фонд за благосъстояние на животните (IFAW) разработва
системи за автоматично установяване на звуци с висока честота, които издава морската
свиня. Първата система, използвана между 1994 и 1999г. (Chappell et. al. 1996), разчита
предимно на аналогова електроника, за да формира високочестотни сигнали и да засича
звукоци от животните, които се записват с компютър. Тази система е използвана с
известен успех от кораби по време на първото наблюдение на малки китоподобни в
европейската част на Атлантическия океан и Северно море (Small Cetaceans in the
European Atlantic and North Sea (SCANS) през 1994г. Обновената система, използвана от
1999г. насам (Gillespie и Chappell 2002), също използва аналогови електронни модули, за
да формира високочестотни сигнали в три честотни ленти, но засичането на всички се
извършва от софтуер, работещ посредством компютър. Това дава по-голяма адаптивност
към различните условия на шум и способността да се изчисляват данни за откритите
звуци. Такова оборудване е използвано от IFAW при наблюдения в Балтийско море и в
северната част на европейски води през 2001 и 2002г. (Gillespie et al. 2005). От 2002г.
аналоговите електронни модули са налични в търговската мрежа чрез Seiche Measurement
Ltd във Великобритания. Софтуерът на компютрите е достъпен безплатно на уеб-
страницата на Международния фонд за благосъстояние на животните (IFAW)
(www.ifaw.org).
Прототипна система е тествана в Исландия през лятото на 2004г. Анализът на събраните
данни показва, че системата е стабилна и може да осигури по-добра информация при
високочестотни ехолокационни звуци при някои китоподобни, напр.морска свиня.
Последните достижения в мощността на цифровия сигнален процесор означават, че
алгоритмите на откриване и класифициране, могат да бъдат приложени в специално
устройство тип "черна кутия", което да осигури по-практична алтернатива за автономно
наблюдение.
Този нов акустичен датчик, позволяващ извършване на записи, е доразвит като част от
проект SCANS-II и е използван от всички кораби в пилотните и при основните
проучвания.
3.2. Статичен детектор/датчик (T-POD)
Детекторът T-POD (за откриване на морска свиня) е малък автономен инструмент,
разработен от Ник Трегенза http://www.chelonia.demon.co.uk, който записва
възпроизведени ехолокационни звуци от морската свиня и делфините. Той е
програмируем и може да бъде настроен специално за откриване и записване на
ехолокационни сигнали, напр.от морската свиня. Устройството се състои от хидрофон,
15
усилвател, няколко лентови филтъра и място за съхраняване на данни, което записва
ехолокационните сигнали. То може да бъде закотвено или разположено върху морски
структури и да оеприра до дълбочина 500 метра. T-POD обработва сигнали в реално време
и записва часа и продължителността на звуците, които отговарят на редица акустични
критерии, които са предварително настроени. Тези критерии са свързани с
продължителността на сигналите, честотния спектър и интензивността и са настроени да
отговарят на специфичните характеристики на ехолокацията. T-POD разчита силно на
стереотипната природа на сонарните сигнали на морската свиня. Те са уникални, кратки
(50-150 микросекунди) и не съдържат честота със сила под 100 kHz. Основна част от
енергията е в тесни граници между 120-150 kHz, което прави сигналите идеални за
автоматично откриване. Повечето звуци в морето с изключение на ехолотите и сонарите
се характеризират или като по-широколентови (честотата, разпределена върху по-широк
честотен диапазон), с по-дълга продължителност, с пикове на честота при по-ниски или
комбинация от горепосочените. Същинското откриване на сигнали от морска свиня се
извършва чрез сравняване на честотата на сигналите в тесен филтър, центриран на 130
kHz с друг тесен филтър, центриран на 90 kHz. Всеки сигнал, който има значително
повече честота във високия филтър по отношение на по-ниския и е с по-малко от 200
микросекунди продължителност, е много вероятно да бъде или морскя свиня, или
изкуствен сигнал (от ехолот или сонар).
Някои заблуждаващи сигнали с неустановен произход (напр. фонов шум и кавитационни
звуци от високоскоростни витла) също могат да бъдат записани. Тези, както и звуците от
сонарите и ехолотите на морските съдове, се филтрират с помощта на софтуер, като се
анализират интервалите между различните сигнали. Поредицата от звуци на морската
свиня са разпознаваеми чрез постепенна промяна на интервалите, докато тези на сонарите
и ехолотите издават поредица от силно повтарящи се звуци (с почти постоянни интервали
от сигнали). Сигналите с друг произход се проявяват на случаен принцип и по този начин
са на много неравномерни интервали. T-POD работи с шест отделни и индивидуални
програмируеми канала. Това позволява напр. един канал да записва нискочестотните
звуци от кораб, докато останалите канали записват издадените от морската свиня звуци.
Всеки един от тези шест канала работи последователно 9 секунди, като са предвидени по
6 секунди на минута за смяна на каналите. Това се прави с разделителна способност от 10
μs.
В зависимост от версията, T-POD има 128 MB RAM памет и се захранва с до 12-D клетки,
което позволява максимален период на записване до няколко месеца. Данните от T-POD
могат да бъдат свалени на терен с успореден кабел за съхраняванена копютъра ,
използвайки софтуерът TPOD.exe software. Ехолокационните сигнали на морската свиня
се извличат от фоновия шум, като се използва алгоритъм за филтриране на звуците от
морската свиня. От 2001г. T-POD e използван за мониторинг на морски свине във
ветроенергийни зони в Дания, Германия и Холандия. Създаден е статистически модел за
обработка на събраните данни с T-POD при изследвания в датски води. Чрез редица
проведени експерименти със животни държани в плен се доказва, че с помощта на
софтуер се филтрират страничните звуци, като тези, издадени от морска свиня, ясно се
различават въпреки че външни шумове като такива от ехолоти могат да създадат
проблеми в някой зони (Thomsen et al. 2005, Carstensen et al. 2006). 98% от откритите
животни, установени на разстояние в рамките на 150м се засичат от T-POD (Koshinski et
16
al. 2003). Чрез T-POD може да се получи информация за сезонната вариация и
относителната плътност в конкретни области. Устройството е евтино и може да се
използва за установяване на тенденции в плътността в продължение на много години. T-
POD могат да се използват в определени места с тесни протоци, както и райони с ниска
плътност, където е необходимо да се извършва дългосрочен мониторинг на
разпространение, миграция и времеви тенденции (Carstensen et al.in 2006).
Силни и слаби страни при използване на акустични данни от хидрофон и статичен
детектор/датчик:
Силни страни:
Събирането на данни е относително евтино;
Данните могат да бъдат използвани за мониторинг на относителната численост, ако
се приеме, че данните са постоянни с течение на времето;
Данните не са свързани с дневната светлина и с повечето метеорологичните
условия;
Хидрофоните осигуряват висока пространствена резолюция;
Стационарните датчици осигуряват висока времева резолюция;
Могат да бъде събран голям набор от данни.
Слаби страни:
Методите за оценка на числеността не са добре развити;
Високочестотните сигнали са с ограничен обхват от приблизително 200м;
Определянето на други видове, различни от морска свиня, за момента е трудно;
Съществува зависимост от нивото на шум на плавателния съд
4. Мониторинг във връзка с други изследователски
проекти (например проучвания за риби или птици)
Данните за мониторинг на популациите на китоподобни могат да бъдат събрирани при
провеждане на други изследователски проекти. Няколко организации в Обединеното
кралство и на други места събират данни от нискобюджетни наблюдения, които са
използвали така наречените "случайни платформи" (СП). Това са плавателни средства или
други платформи, занимаващи се с други дейности (например наблюдения на риби или
птици, фериботи, круизни кораби), които могат да бъдат използвани за събиране на
наблюдения или акустични данни чрез настаняване на оборудване или наблюдателите на
борда. Основното предимство на този метод е възможността за събиране на голямо
количество данни на много ниска цена в сравнение с цената за специализираното
изследване. Въпреки това, има и някои недостатъци, например обикновено не е възможно
да се повлияе къде, кога и с каква скорост корабът пътува, което може да доведе до
неравномерно разпределение на усилието на наблюдение. В някои случаи при
„случайните платформи“ също липсват добри места за наблюдение от борда на
плавателния съд.
17
Два са основните източници на данни от „случайни платформи“, събирани във
Великобритания. Първият е Seabirds at Sea Team (SAST) към Joint Nature Conservation
Committee (JNCC), който съществува от 1979 г. Въпреки, че основната цел на SAST е да
следи разпределението и относителната численост на морски птици, също са били
извършвани и наблюдения на китоподобни на случаен принцип. SAST сътрудничи със
своите колеги в Европа, които също набират информация и споделят общи данни за
европейски морски птици (ESAS). Общият формат на данните е договорен между
участващите организации. Съвместната база данни ESAS се поддържа в Абърдиин от
JNCC/САСТ. Вторият основен източник на наблюдения е фондацията Seawatch, която от
1970 г. насам събира данни от наблюдения, предоставени от мрежа от ентусиасти и
любители, както и от професионалисти природолюбители. От 1980г. започват да се
използват стандартизирани формуляри за докладване и много от подадените случайни
записи се асоциират с полеви данни, което ги прави по-полезни за оценка на относителна
численост на популацията. JNCC финансира инициатива за обединяване на тези масиви
от данни, за да осигури единна база данни за разпространението на китоподобни в
северозападните европейските води (Reid et al. 2003). Базата данни, която се нарича
Обща база данни за китоподобни (JCD), съдържа повече от 20 000 записи за наблюдения
на китоподобни с над 60 000 индивида през периода 1977 -1997 г. През тези 21 години са
били обхванати над 600 хиляди километра и събрани почти 38 000 човеко-часа. Тази база
данни е ценен източник на информация за тенденциите и относителната численост на
китоподобните в пространството и времето.
Поради различия в методологията за събиране на данни, в способностите на
наблюдателите да идентифицират китоподобните, в ефективността на наблюдателната
платформа и редица други фактори, често данните от „случайни платформи“ се считат за
ненадеждни. Някои от тези проблеми могат да бъдат решени чрез задълбочен
статистически анализ, позволяващ да се вземат предвид конкретни качества на СП.
Bravington et al. (1999 г.) използва данните от СП в JCD, за да изследва тенденциите в
относителната численост на морски свине във времето и пространството в Северно море.
Bravington et al. (1999) разработва статистически инструменти, с цел да се определи дали
могат да бъдат забелязани времеви и пространсвени трендовете в разпространеннието на
китоподобни. Ако се предположи, че протоколите или възможностите за наблюдение не
са се променили значително през периода, в който са събирани данните, то СП дават
възможност за откриване на тенденции или дори внезапни промени в числеността в
ограничени зони.
Данните от СП могат да бъдат по-приложими за местни субпопулации. Bravington et al.
(1999) е търсил взаимодействия между сезонни и пространствени ефекти, например, за да
изследва цикъл на откритоморската миграция в рамките на малка територия. Въпреки
това, разделянето на пространствените данни по сезони дава по-неточен резултат. Като
цяло Bravington et al. (1999) стига до извода, че данните от СП представляват
потенциално полезен източник на информация за отговорите на няколко важни въпроси
касаещи относителната численост на китоподобните.
18
Силни и слаби страни при използването на „Случайни платформи“ (СП)
Силни страни:
Евтин начин за събиране на данни;
Могат да бъде събран голям набор от данни.
Осигуряват полезна информация за планирането на целеви проучвания;
Евентуално предоставят информация за времево и пространствено разпространение,
ако са налични такива данни;
Представлява ценен ресурс за образование и екотуризъм
Слаби страни:
Обикновено не е възможно да се задава времето или площта на изследването,
защото това е случайна платформа;
Данните не позволяват определяне на абсолютната численост;
Вариациите в данните могат да объркат информацита за тенденциите в
популациите
5. Изхвърлени китоподобни и случаен улов (приулов)
Данните от животни, които са изхвърлени на брега или случайно уловени (приуловени) в
риболовните съоръжения, могат да дадат известна информация за разпространението на
вида. Въпреки това, географския произход на изхвърления мъртъв индивид трудно може
да се определи. В приливни райони или други райони със силни течения, едно мъртво
животно може да измине дълъг път от неговия естествен ареал на разпространение и
следователно по този начин може да даде подвеждаща информация.
Тези данни не могат да дадат достоверна информация за тенденциите в числеността на
популацията. Това е така, защото информацията за промяната в броя на изхвърлените и
/или случайно уловени животни се смесва с редица фактори, различни от данните за
промените в броя на животните в една популация или област. Те включват промени в
разпределението, усилие на теренната работа (търсене на изхвърлени животни по
бреговете или риболовното усилие за приулов) и / или проценти естествена смъртност.
Така, например, ако броят на изхвърлянията в даден ареал се увеличава това може да е
резултат от: промяна в разпределението; промяна в числеността на популацията; промяна
в нивото на смъртността; и / или промяна в обема усилието за откриване на изхвърлени
животни. Същото се отнася и за данните касаещи приулова.
6. Маркиране- повторно улавяне чрез фото-
идентификация
Методите „Маркиране-повторно улавяне“ първоначално са разработени за изследвания, в
които отделните животни са били физически улавяни и маркирани (например чрез боя,
19
жигосване или маркиране), освобождавани и след това физически повторно улавяни. Тези
методи са били прилагани върху китоподобните, използвайки така наречените Дискавъри
етикети/Етикети за откриване, които са били изстрелвани в мастната тъкан на големи
китоподобни и след това прибирани обратно, след като животното е убито с харпун и
одрано, а етикетът е изрязван. В последно време проучванията на китоподобните разчитат
на фотографско разпознаване на индивидите въз основа на природни белези по телата им
или генетична идентификация на биопсирани индивиди. Фото-идентификация е широко
използвана техника в изследванията на китоподобни. Те могат да предоставят данни за
оценка на популацията и численоста, като например темп на оцеляване и раждане. Тази
техника е използвана за мониторинг на афала и косатки от 1970 г. насам (Wursig & Wursig
1977 г., Bigg 1982 г., Wells & Scott 1990). Техниката разчита на възможността за
получаване на снимки с добро качество и на това, че повечето животни имат уникални
разпознаваеми маркировки.
При използването на фото-идентификацията, понякога е възможно да се преброи
цялото стадо, когато всички индивиди могат да бъдат забелязани във всеки един
момент в дадена област, всички са добре маркирани и няма индивиди, които да
изглежда да се движат навътре или навън от стадото. Това обаче е необичайно и е
постигнато само за няколко популации на афала, например Sado Estuary, Португалия
(Gaspar 2003 г.) и Doubtful Sound, New Zealand (Lusseau et al. 2003), както и за
косатките край остров Ванкувър (Bigg и др. 1990 г.). По-често моделите „маркиране -
повторно улавяне“ трябва да бъдат отнесени към данни от фото-идентификация, за да
се изчисли числеността (а не преброяване на всички индивиди) за специфични ареали,в
които обитават животните през един или повече сезони на годината.
Методите „маркиране - повторно улавяне“ се използват за изчисляване на броя на
животните в популацията (които притежават разпознаваеми маркировки) въз основа на
историята за улавянето на отделните животни. Информация каква част от популацията
притежава разпознаваеми маркировки също е необходима, за да се даде възможност за
оценка на броя на животните в популацията.
Пробовземането чрез „маркиране - повторно улавяне“ включва вземане на проби от
стадото животни, за да се даде възможност за оценка на цялата популация в
изследваната област. Най-простата форма за анализ се нарича оценка на Peterson.
Първо, една проба от индивиди се улавя, маркира и пуска (n1). При следващ случай,
втора проба от индивиди се улавя (n2), известен брой от които вече са маркирани (m2).
Делът на индивидите, които са белязани във втората проба може да се приравни с
пропорцията на стадото като цяло (N).
Уравнение 1
Тъй като броят на уловените животни и маркираните животни всеки път е известен, това
дава възможност да бъде направена оценка на размера на популацията N.
20
Уравнение 2
Този начин за оценка чрез две проби е известен като оценката Petersen или индекса
Lincoln и е основа за анализ на масиви от данни за животни, когато те се улавят,
маркират и пускат няколко пъти. Уравнение 2 и и неговите разширения се прилагат за
затворени групи, които са ограничени в ражданията, смъртнита случаи, емиграция и
имиграция през периода на проучването. Популацията може да се приеме като затворена
само ако периодите за вземане на проби са много близки във времето. Модели с
отворени популации също съществуват и те позволяват промяна в популацията с течение
на времето, но те обикновено не са много надеждни. Стандартната софтуерна програма
за анализ на „маркиране - повторно улавяне“ е програма MARK
(http://www.cnr.colostate.edu/~gwhite/mark/mark.htm), която включва широка гама от
модели, за определяне на големината на популацията и степента на оцеляване. Има
модели, които могат да вземат предвид хетерогенността на вероятността за улавяне,
което е често срещан проблем при проучванията „маркиране - повторно улавяне“. Те
включват програма CAPTURE (Rexstadt & Burnham, 1991), широко използван мулти-
извадков затворен модел на популацията. Съществуват и методи, които вземат под
внимание временна емиграция на животните от зоната за проучване (Whitehead, 1990;
Kendall et al. 1997).
Методът „маркиране - повторно улавяне“ анализ на фото-идентификационите данни се
определя като предпочитан вариант за мониторинг на малки местни популации на
Tursiops truncatus в Обединеното кралство (Thompson et Ал. 2004 г.).
Силни и слаби страни на използването на Методът за наблюдение „маркиране -
повторно улавяне“ (модифициар от Thompson et al. 2004):
Силни страни:
Ценен метод за определяне общия размер на популацията и степента на
оцеляване;
Наборът данни може да предостави добра основа за дългосрочен мониторинг;
Оценката на числеността може да бъде базирана на полеви снимки направени в
отделни площи на обследване в ареала на популацията;
Данните от тези проучвания могат да бъдат важна база за образование в
обласста на екологията и екотуризма;
Суровите данни от наблюденията могат да бъдат архивирани и така да може да се
извърши повторен анализ и надеждно сравнение на годишна база.
21
Слаби страни:
Относително трудоемко събиране на данни
Ниска честота на наблюдението може да попречи за определянето на годишната
популация или да намали прецизността.
Наблюденията могат да се извършват само при добри меторологични условия
Евентуално обезпокояване на животните от кораби по време на наблюденията
Относително трудоемка обработка на данни, снимки и анализ.
7. Телеметрия
Информацията за движението и разпространението на отделни животни може да помогне
за идентифициране на важни местообитания, миграционните маршрути и да се
определят границите между популациите. Ефективното опазване на животинските
популации се подпомага от тази информация, която може да бъде ценна и за
разработването на програми за мониторинг. През последните години сателитното
маркиране на китоподобните все повече се използва за получаване на информация за
сезонните движения, разпределението и поведението на гмуркане. За повечето видове
този тип информация е невъзможно да се получи с други методи.
Много видове маркери са използвани в изследванията на китоподобните, включително
УКВ предаватели, сателитни маркери и регистратори на данни. Сателитната телеметрия
има предимството, че данните се предават чрез спътник към станция базирана на земята
и така е възможно да се следват животни по целия свят, без извличане на маркера.
Няколко по-малки китоподобни са били проследявани в продължение на дълги периоди
от време, чрез VHF или сателитни маркери, например белуга (Delphinapterus leucas), до
126 дни (Richard et Ал 2001.), 104 дни (Suydam и др 2001.); морски свине до 212 дни
(Прочетете и Westgate 1997 г.), 50 дни (в Westgate и др 1998.), 349дни (Teilmann и др
2004.); нарвали (Monodon Еднорог), повече от 12 месеца (Dietz и др. В подготовка.).
Регистраторите на данни, които съхраняват данни за гмуркане с висока разделителна
способност в рамките на инструмента, обикновено за няколко часа или дни, също са
използвани за малки китоподобни, включително морската свиня (Westgate et al. 1995;
Otani et al. 1998; Schneider et al. 1998; Teilmann et al. in press; Baird et al. 2001; Laidre et al.
2002).
Предавателите са свързани към по-малки зъбати китове (odontocetes) по няколко начина.
В някои изследвания те са закрепени към предната или страничната част на гръбната
перка или гръбния гребен, обикновено с найлон, неръждаема стомана или титанови
щифтове (4-9mm диаметър) през гръбната перка (e.g. Richard et al. 2001; Read &
Westgate, 1997). Други прикрепват предавателите към гръбната перка или тялото с
помощта на вендузи (Schneider et al,. 1998 г.), а в случаите на мъжки нарвали маркерите
могат да бъдат поставени около бивните на животните (Dietz et al. 2001). Щифтовете
гарантират, че тага/маркера остава на животното за по-дълъг период от време, но
пробиване на 2 до 4 дупки на гръбната перка може да бъде стресираща процедура за
22
морската свиня. Използването вендузи за закрепване позволява на маркера да бъде
закрепен само за няколко часа. Вендузите обаче, могат да предизвикат локализирано
възпаление на епидермиса (Read & Westgate 1997). След осем часа закрепване на
вендуза към морска свиня започват да се появяват мехури под вендузата, които сякаш
предизвикват на животното много дискомфорт в продължение на няколко дни
(Teilmann, unpubl. data).
Всяко животно с маркер може да осигури много информация, но ограничението е, че
обикновено само няколко животни могат да бъдат маркирани по време на едно
проучване, поради ограниченото финансиране или достъп до живи животни. Поради
това изводите са трудни, особено ако всички индивиди на популацията не са еднакво
достъпни за маркиране.
Силни и слаби страни на телеметрията
Силни страни:
Може да даде информация за движение, миграция и ареал на разпространение на
индивидите;
Подробна информация за животните без да бъдат обезпокочвани от човека (след
пускане);
Може да даде информация за поведението;
Може да даде информация за предпочитани хабитати и области от особено важно
значение.
Слаби страни:
Загриженост за състоянието на животните поради начина на маркиране на
животните;
Относително скъпо оборудване;
Много индивиди трябва да са маркирани, за да се стигне до общи изводи
8. Пространствено моделиране при използването на
хидрографски и други променливи
Пространствено моделиране е полезна техника за анализ на данни, събрани от всеки от
методите, описани по-горе. Той съчетава използването на географските информационни
системи (ГИС) с техники за статистическо моделиране, за да се извлекат и анализират
пространствено формулирани данни. Могат да се получат заключения за характера и
процесите в ареала.
Съществуват различни инструменти за пространствено моделиране. Като всеки друг
подход за моделиране, изборът на пространствен модел зависи от въпроса, случаят който
се решава и дали моделът ще се използва за извод, прогнози, или и двете. Изборът на
модел също така ще зависи от данните, които са или могат да бъдат събрани.
23
Ние можем да си отговорим на много въпроси чрез пространствени модели. Например,
дали разстоянието до ветрогенераторите влияе на популацията на морските свине? Дали
места с по-интензивен корабен трафик имат по-ниски популация на морската свиня,
отколкото може да се очаква на места с по-малко трафик? Как се влияе плътността на
популацията от океанографските условия? Предвид прогнозите за бъдещи климатични
сценарии, каква ще е популацията на морски свине в Северно море следващи години?
Освен това карти на прогнозирана пригодност на местообитания и популация също могат
да бъдат използвани, за да бъдат определени приоритетни области за опазване и
управление.
Необходими са два вида данни, променлива на отговора (равен на зависимата променлива
или променлива Y) и някои променливи на околната среда (независими или X
променливи). Примери за променливи на отговора са: оценки обилието, получени от
линейни трансектни проучвания, присъствието или отсъствието на морска свиня на
определено място, или броя на звуците, открити от T-POD в минута. Примери за
прогностични поменливи на околната среда са соленост, температура, разстояние от
вятърните ферми, интензивност на корабния трафик, наличност на храна, и т.н.
В идеалния случай, моделите ще включват фактори, които са на разположение за цялата
изследвана територия и са или неизменни (като батиметрията) или могат да бъдат
измерени синоптично (например отчитане на температура на морската повърхност чрез
сателит) или предоставени от надеждни океанографски модели.
Последните достижения в статистическото моделиране позволяват обилието да се
моделира, като се използват гъвкави регресионни методи като генерализирани допълващи
модели (GAM), които служат за извличане на заключения извън изследваната ивица. Това
се прави чрез моделиране на плътността като функция на физическите и екологичните
променливи, използвайки данни, около трансектните линии, а след това се изчислява
плътност на повърхноста чрез прилагане на този модел към цялата проучвана площ
(Hedley et al. 1999; Hedley & Buckland 2004; Cañadas & Hammond 2006). Често използвани
променливи са географска ширина, географска дължина, разстояние от сушата,
дълбочина, дънна топография, температурата на морската повърхност, и т.н.
Едно от предимствата на този подход, в контекста на схемата за мониторинг, която може
да разчита на източници на данни, извън данните от целиви проувания е, че той позволява
оценките на обилието да бъдат получени от изследвания, които не са проектно-базирани
(т.е. където трансектите не съответстват на системен или случаен дизайн и следователно
предоставят еднаква вероятност за покритие). Конвенционалните методи за дистанционно
вземане на проби правят заключения за плътност и обилие извън изследваните ивици за
проучване на базата на планирана схема на случаен принцип и поради това изводите не
зависят от предположенията на модела.
Пространствените методи за моделиране, от друга страна, правят заключение въз основа
на предположенията (пряко или не), свързани с адаптирания модел за плътност на
24
повърхността. Методите за пространствено моделиране могат да подобрят точността на
прогнозите за плътност и обилие, давайки им възможност да разкриват данни за времеви
промени или тенденции (e.g. Gómez de Segura et al. 2007). Освен това, тъй като те
използват данни от цялата снимка, за да изчислат плътност при всяка точка, тези методи
могат да доведат до подобряване на точността за плътност и обилие по подгрупи в района
на изследване. Въпреки това, трябва да се внимава, когато се оценява обилието за ареали,
които са малки в сравнение с ареал, където са събрани данните за модела.
Тези методи са прилагани успешно за проучване на популацииите чрез наблюдения на
китоподобни от кораб (Hedley et al. 1999, Hedley and Buckland 2004, Cañadas & Hammond
2006).
Сателитните данни от маркирани животни също могат да бъдат моделирани, за да се
направи извод кои променливи на околната среда влияят върху избора на местообитания
от морските индивиди. Също така тези модели могат да бъдат използвани за
прогнозиране на изполването на хабитата.
Силни и слаби страни на използването на пространствени модели за наблюдение на
китоподобни:
Силни страни:
Могат да дадат оценки за обилието във всеки определен ареал и вероятно с по-висока
прецизност отколкото целевите проучвания
Не е необходимо трансектите да са систематични или случайно избрани.
Информативни от гледна точка на планиране на наблюденията
Могат да дадат ценна информация за взаимовръзките между променливите и плътността или
числеността
Слаби страни:
Метода изисква много входяща информация, да се внимава когато се прилага при
недостатъвно или малко данни
Няма създаден софтуер за тези цели
9. Степенен анализ
За всеки вид мониторинг е необходимо да се гарантира, че избраният метод и схема на
проучването ще бъдаат в състояние да дадат отговор на поставния въпрос с достатъчно
ниво на прецизност. Ако точковите оценки от проучванията имат високи
отклонения/варианс, те ще имат по-ниска способност да открият разлика и ще има по-
висок риск от грешка тип 2 (неспособност за откриване на промяна при поява на такава).
Обикновено те могат да бъдат намалени чрез събиране на повече данни.
Степенният анализ може да покаже способността на статистическата процедура и
наличните или планираните данни за разкриване на определено ниво на промяна, т.е.
способността да се открие тенденция на дадена величина (Gerrodette 1987). Степенният
анализ може да се използва в две ситуации: на първо място за интерпретация на
25
резултатите от анализ на съществуващите данни; и второ, да се планират изследвания, за
да се изчисли необходимия размер на пробата, например продължителността на
времевите серии за оценки на численост или коефициента на вариация (CV) на тези
оценки, необходими за откриване на определени темпове на изменение на популацията
при анализ на тенденциите (Gerrodette 1987).
TRENDS е програма със свободен достъп, предназначена за извършване на степенен
анализ чрез линейна регресия, особено в контекста на наблюдение на популации в
изследвания на дивата природа
(http://swfsc.noaa.gov/textblock.aspx?Division=PRD&ParentMenuId=228&id=4740;
Gerrodette 1993). TRENDS има за цел да отговори на въпроси като: Колко години са
необходими за откриване на дадена тенденция? Колко усилие ще бъде необходимо за
откриване на определено ниво на промяна в определен период от време? Каква е
вероятността за откриване на тенденция?
Wilson et al. (1999) използва степенния анализ, за да оцени времевия мащаб и честотата
на изследванията, необходими за откриване на дадени темпове на изменение на
пиопулацията, като се има предвид променливостта на данните, за афалата (Tursiops
truncatus) в Moray Firth, Шотландия. Те определят вероятността да направят Тип 1 или 2
грешка на 0.10 и използват диапазон от стойности за прогнозния коефициент на вариация
на размера на популацията, включително най-ниската и най-високата от проведените
анализи за оценка на размера на популацията.
Сезонното разпределение на животните в ареала на изследването възпрепятства
установяването на размера на популацията повече от веднъж годишно и затова ефектът
от промяна в оценката на размера на популацията е изследван чрез вземане на проби
ежегодно, на всеки две години, на всеки три години, на всеки четири и на всеки пет.
Анализите показват, че дори и да са били провеждани годишни изследвания чрез фото-
идентификация, щяха да са необходими 11-12 години изследвания, за да имат 90% шанс
да се открие 5% увеличение или намаление при тази популация с първоначална оценка на
размера на популацията от 129 (95% доверителен интервал 110-174).
Turnock & Mizroch (2002) също изследват ефекта от честотата на провеждане на
наблюденията върху възможността за откриване на тенденции в популациите, като
използват данни от изследвания от брега на Eschrichtius Robustus. Очакваният годишен
темп на нарастване на популацията през 1967-1980, като се използва линеен модел е 0.034.
Този темп на нарастване може да бъде открит (степен = 0.95) с 14 снимки в продължение
на 13 години, 9 снимки за16 години или 7 изследвания в продължение на 18 години, като
се прави оценка на числеността за всяка година и до всяка трета година, съответно. При
използване на първия вариант (14 снимки над 13 години), популацията ще се увеличи с
46% през периода на изследването, преди да може да бъде показана значителна промяна.
При проучването на степента на откриване на различни нива на увеличение, чрез линеен
модел (CV = 0,11, α = 0,05) Turnock & Mizroch (2002) допълнително е установено, че
темпът на нарастване на 0.0175 може да се открие със степен от 0.92 използвайки 20
годишни изследвания .
26
От тези примери става ясно, че ако популацията намалява, тя може да достигне критично
ниско ниво, преди тенденцията на спадане да бъде открита статистически. Например, ако
годишните оценки на числеността имат коефицента на вариация 0.30, ще са необходими 9
години преди да бъде регистрирано 10% намаление на популацията, а тогава вече
популацията ще е едва 39% първоначалния си размер. При такова ниско ниво за
популацията може да е трудно да се възстанови. Проблемът става още по-сериозен когато
се изследват малки популации, тъй като точността на оценките на числеността намалява
право пропорционално на намалението на размера на популацията и следователно една
малка популация би могла да изчезне преди да бъде статистически регистриран спад
(Taylor & Gerrodette 1993). Поради това е много важно да се изчисли статистическата
степен на даден тест, особено когато се изследват тенденциите по отношение на
застрашените видове и популации. В такива случаи условното приемане на нулева
хипотеза за тенденция може да доведе до изчезване на популацията/ вида (Taylor &
Gerrodette 1993), а от друга страна ниска степен на експеримента (поради променливостта
на вземане на проби или малък размер на пробата) може да не успее да засече ефекти от
вредни антропогенни дейности, например прекомерния улов на риба или токсичност
отхимически замърсител (Peterman 1990).
Поради високата променливост и ниската степен на достоверност на данните и методите,
използвани в схеми за наблюдение морски бозайници, използването на алтернативни
Бейсови статистически подходи са били предложени като по-подходящи отколкото
тестване на хипотези. Те предоставят информация за вероятност за промяна на
популацията (виж например Durban et al. 2000, Wade 2000, Harwood & Stokes, 2003).
Бейсовите анализи директно предоставят оценки на вероятността доколко наличните
данни подкрепят две или повече алтернативни хипотези. Например може да има три
алтернативни хипотези по отношение на тенденцията в обилието на животни в рамките на
определена област; намаляваща, увеличаваща се или нулева тенденция в сравнение с
предходната оценка. Бейсовите анализи включват и илюстрират несигурността, свързана
с включените оценките и поради това те позволяват да бъдат взети решения отчитащи
чувствителността. Такива решения избират между алтернативни хипотези, където
традиционните статистически методи може да не успеят да отхвърлят нулевата хипотеза
за липса на спад, тъй като оценките на числеността са неточни.
Уейд (2000) използва трендов анализ на две хипотетични популации, за да илюстрира
резултатите от Бейсов анализ, които са дадени по отношение на вероятностите. Бейсов
анализ на трендовете показва, че двете популации са имали много различни шансове за
спад по биологично важни показатели.
10. Анализ на жизнеспособността на популацията (АЖП)
Много въпроси относно опазването на видовете все още се разглеждат в традиционен
формат и разчитат на данни, за да демонстрират значими резултати, преди да се
предприемат действия за опазване и консервация. Както е показано по-горе, такъв подход
е много неефективен и не може да идентифицира проблем по опазването, преди да е
твърде късно, за да се предотврати изчезването или изтребването на малка популация.
27
Анализът на жизнеспособността на популацията (Gilpin & Soule 1986) е метод за
идентифициране на заплахите, пред които са изправени даден вид или популация и
оценка на вероятността за тяхното оцеляване до даден момент в бъдещето. Моделите за
анализ на жизнеспособността на популацията показват вероятната съдба на популацията в
рамките на определен период от време, например 100 години, като използват биологични
и екологични изходни данни. Например, Berggren & Wade (2001), разработват
стохастични модели на популациите за да изследват консервационния риск от приулова
на малки популации, като например морската свиня в Балтийско море. Те включват
времево корелирана вариация на околната среда в темповете на растеж на популацията,
случайни периодични епидемии от инфекциозни заболявания, стохастичен приулов, и
алтернативни модели на това каква част от популацията е била уязвима от приулов в
бъдещ период (което е функция на предположения за пространственото разпределение на
животните и приулова), а накрая в резултатите от оценките се включва и несигурността.
Резултатите от анализите показали няколко възможни варианта за Балтийската морска
свиня, базиращи се основно на мащаба на бъдещия приулов и на това дали приулова
подронва популацията като процент от съществуващите животни, а ако животните са
били унищожени - като постоянно число, независимо от числеността на популацията
(басейнов модел, където плътността на животни остава постоянна за предпочитано
местообитание, което може да се припокрие с преподпочитан рибловен район (MacCall
1990), или комбинация от тези два сценария за приулов (Berggren и Wade 2001). Анализът
на жизнеспособността на популацията може да помогне за разкриване на проблеми по
опазването на видовете, преди те да са станали необратими процеси и може да служи като
индикация къде и кога има нужда от действия по управление.
Thompson et Al. (2000), разработва рамка, която комбинира анализ на жизнеспособността
на популацията с анализ на силата/степента, която е била използвана, за да създаде
превантивен подход в опазването на популацията на афала в Moray Firth, Шотландия.
Тази популация е малка, предполага се, че е изолира и е изправена пред широк кръг от
потенциални заплахи, но степента на всяка от тези заплахи не е известна. Анализът
показва последиците от извършването на традиционо или превантивното управление на
заплахите, изразени като промяна във вероятността за оцеляване на популацията
(Thompson et al. 2000). Рамките, разработени от Thompson et al. (2000) и Berggren & Wade
(2001) могат да се адаптират към различни видове и конкретни ситуации, осигурявайки
инструменти, които могат да бъдат използвани за идентифициране на потребности от
наблюдение и за определяне нивото на предпазливост, необходимо при мерките за
управление.
11. Данни за местообитанията
Данните за местообитанията, използвани за моделиране на разпространението на
китоподобни могат да се събират по време на полеви снинки и маркиране на
китоподобните или да бъдат получени от широко достъпни източници, включително
данни за подводна топография, дистанционно получени данни, както и модели на
океанографски процеси. По време на наблюдение на китоподобните от кораб могат да
бъдат измерени редица променливи, за да се опише повърхността на водата, свойствата
28
на водния стълб, или други еко характеристики, като плътност на плячка, съперници и
хищни видове. Измерването на повърхностните условия включват температура, соленост,
флуоресценция, хлорофил, разтворено съдържание на кислород, и цвят на водата.
Свойствата на водния стълб, които могат да бъдат от интерес за моделиране
разпространението на китоподобните включват дълбочината и силата на термоклина,
дълбочината на смесения слой, дълбочина на еуфотична зона, и средната стойност или
общо концентрация на хлорофил в еуфотичната зона (например Reilly 1990, Reilly &
Fiddler 1994, Ferguson et al. 2006a).
Физическите океанографски данни представляват приблизителни данни за обилие на
плячката или нейната наличност, които се очаква да влияят пряко върху
разпространението на китоподобните. Продължителните вертикални и хоризонтални
разпределения на хищни риби и други живи организми могат да бъдат измерени
директно с помощта на активни акустични устройства като ехолоти. Дискретните
измервания на относителното обилие на хищни видове могат да бъдат получени чрез
използване на мрежов семплинг. Поради природата на морските екосистеми, обаче е
трудно да се прилагат дискретни индекси на разпределение и плътност на плячката и
разпространението към обширни географски площи. Оценките на обилието на други
видове, които могат да повлияят на разпространението на китоподобни, като конкуренти
и хищници, могат да бъдат директно включени в изследването на китоподобните
(например проучването може да бъде разширено така, че да включва оценки на други
индекси за китоподобни). Въпреки това, тепърва предстои да се развиват техниките за
включване на ефектите от конкурентни връзки и хищничество в моделирането на
хабитати.
Когато in-situ на място не са налични океанографски данни (например данни за
китоподобни, събрани чрез въздушна снимка със самолет), променливите на
местообитанията могат да бъдат получени от батиметрични данни, дистанционно
получени данни, както и модели на океанографски процеси. Батиметрични данни са на
разположение за много части на света, което прави лесно тяхното включване в
променливи като дълбочина на дъното, наклон на дъното и разстояние до брега, или
други топографски характеристики в модели за местообитания на китоподобни.
Значителни зависимости между батиметрични променливи и разпространение на
популациите са били наблюдавани за много китоподобни, включително за афалата
(Tursiops truncatus) в северозападната част на Атлантическия (Torres и др 2003.), морски
свине (Phocoena Phocoena) в Северна Калифорния (Caretta et al. 2001), и Hyperoodon
ampullatus в Nova Scotia (Hooker и др. 2002).
Данните, получени от сателити също вече са достъпни. Променливи, които обикновено
се използват в моделите за местообитания на китоподобни, включват температура на
морската повърхност, концентрация на хлорофила (Smith et al. 1986, Davis et al. 2002
Baumgartner et аl. 2003). Сателитните данни могат да бъдат използвани, за да се направи
извод за наличието на динамични океанографски белези като региони на предна линия
(напр. Baumgartner et al. 2001).
Например, Smith (1986) изчислява вариацията в получените спътникови данни за
концентрации на хлорофил и използва тази мярка за хетерогенност на местообитанието,
29
за да разгледа разпространението на китоподобни край бреговете на Калифорния. Може
би най-голямото предизвикателство относно използването на сателитни данни е, че най-
добрата времева разделителна способност обикновено е ежедневната или по-голяма от
нея. В райони с преобладаващо облачно покритие трябва да бъдат използвани седмични
или дори месечни съчетания за пасивни сензорни данни като например
високотехнологичен радиометър с много висока резолюция (AVHRR). Следователно,
може да има времеви прозорец от няколко часа до няколко месеца между данните за
китоподобните и получените спътникови данни за местообитания.
Числените модели за океанската циркулация са друг източник на данни за моделиране
местообитания на китоподобни. Циркулационните модели осигуряват променлива по
време 3-измерна оценка на състоянието на океана, в това число на температурата и
солеността на морската повърхност, дълбочина на смесения слой, и хоризонталните
градиенти на тези области. Значителен напредък е направен в разработването на модели,
които обединяват циркулацията с биологичните процеси на по-ниски трофични нива,
включително симулиране на времето и разпределението на хранителни вещества и
фитопланктон (Moore et al. 2002, Spitz et al. 2003). Постигнат е напредък и в
моделирането на преноса и биоенергетика на популациите зоопланктон и стадиите на
личинки и малки на рибите (Carlotti et al. 2000, Werner et al. 2001, Runge et al. 2004),
които могат да служат като плячка за китоподобните. Като цяло, точността на
циркулационните модели на океана се увеличава с увеличението на пространствената и
времевата разделителна способност. В по-нисък мащаб океанските циркулационни
модели могат да симулират реалистични функции и динамика, като променливост във
фронталната и вихровите структури и тяхното влияние върху биохимичните полета, но
точното време и мястото на тези функции може да не се симулира точно. Асимилацията
на данни, група техники, които сливат данните от наблюдения с модели, могат да
подобрят точността на прогнозите на циркулационните модели. В районите, където има
океанографски наблюдения, резултатите от асимилационните модели осигуряват
интерполация на наблюденията по начин, който е в съответствие с основната океанска
динамика.
Моделите на местообитание на китоподобните могат да бъдат построени при по-фини
пространствени и времеви резолюции когато се използват „in situ“ данни, отколкото ако
се използват спътникови данни или прогнози от океанографски циркулационни модели.
Данните „in situ“ също предоставят информация за свойствата на водния стълб, които не
могат да бъдат получени от спътникови данни и които могат да бъдат по-точни от
прогнозите на предоставени от циркулационните модели. Въпреки това, събирането и
обработката на „in situ“ данни отнема време и е скъпо, което ограничава обхвата на
наблюдение и честотата на тези проучвания. За разлика от тях, сателитните изображения
могат периодично да предоставят обобщена снимка на обширни океански области. Освен
това, характерът на сателитните данни, че са в "реално време" позволява решенията за
мениджмънт на китоподобните, да се основава на актуално състояние на системата.
Вероятно най-достоверните данни за моделиране разпределението на китоподобни биха
били предоставени чрез смесване на множество източници на данни за местообитание,
които да позволят прогнози за широки географски райони "в реално време".
30
12. Заключение
Определянето на вида мониторинг и методите, които да се използват, в крайна сметка ще
зависи от целта, географския район и видовете и предмета на изследването. В много
случаи това вероятно ще бъде комбинация от методи, които ще отговорят на поставените
цели.
Таблица 1 обобщава различните видове информация, която може да се генерира с
помощта на различни видове подходи за мониторинг. Това може да се използва като
първа стъпка при избора на подходящи методи за пространствен и времеви мониторинг
на малки популации китоподобни.
31
Таблица 1. Информация, която може да бъде добита от представените методи за мониторинг. “Частично” означава,
че методът може да предостави полезна информация, но не отговаря напълно на типа на мониторинга. Да се има в
предвид, че пространственото моделиране използва данни от други методи.
Вид наблюдение Статично наблюдение Кораб/ въздушно наблюдение
Мътрви животни
Маркиране- повторно улавяне
Телеметрия Пространствено моделиране
Визуално Акустично Визуално Акустично
Разпределение (малки райони) да да да да частично да да да
Разпределение (големи райони) не да да да не да да да
Разпределение (полулация) не да да да не да не да
Численост (малки райони) не частично да частично не да не да
Численост (големи райони) не частично да частично не да не да
Численост (популация) не частично да частично не да не да
Трендове (малки райони) да да да да не да не да
Трендове (големи райони) не частично да да не да не да
Трендове (популация) не частично да да не да не да
Граници на популация не не не не частично да да частично
Степен на оцеляване не не не не не да не не
Степен на репродуктивност не не не не не да не не
Движения не не не не не частично да не
32
13. Източници на информация и литература
Източници
Birkun, A., Jr. 2002. The current status of bottlenose dolphin (Tursiops truncatus). Presented at the
1st Meeting of the Parties of ACCOBAMS. Monaco. 28 p.
Life Project: Small Cetaceans in the European Atlantic and North Sea (SCANS-II). 2006. Final report
/http://biology.st-andrews.ac.uk/scans2/inner-finalReport.html
Notarbartolo di Sciara G. (Ed.). 2002. Cetaceans of the Mediterranean and Black Sea: state of
knowledge and conservation strategies. A report to the ACCOBAMS Secretariat, Monaco, February
2002. 259 p.
Notarbartolo di Sciara G., Birkun A., Jr. 2010. Conserving whales, dolphins and porpoises in the
Mediterranean and Black Seas: an ACCOBAMS status report, 2010. ACCOBAMS, Monaco, 212 p.
Reeves R., Notarbartolo di Sciara G. (compilers and editors). 2006. The status and distribution of
cetaceans in the Black Sea and Mediterranean Sea. IUCN Centre for Mediterra-nean Cooperation,
Malaga, Spain, (Workshop Report - Monaco 5-7 March 2006), 137 p.
Литература
Михалев, Ю.А., Савушин, В.П. и Зеленая Ф.Е. 1978. О численостти черноморских дельфинов,
226-227. В:Морские млекопитающие (Изв. 7-го Всесоюз. Конф. науч. исследований, сохранения и
рац. использования морских, Москва.
Соколов В.Е., Яскин В.А. и Юхов В.Л. 1990. Распределение и численность черноморских
дельфинов, 178-9. В: Труды 5-го конгресса тер. общ.(Москва, 1990), т.3.
Юхов В.Л., Петухов А.Г. и Корхов А.И. 1986. Оценка численности черноморских дельфинов.
Биология моря, №6:64-8.
Яскин В.А. и Юхов В.Л. 1997. Численность и разпределение черноморских афалин. 19-26 В:
В.Е. Соколов и Е.В. Романенко (Ред.), Черноморския афалинаTursiops truncatus ponticus:
Морфология, физиология, акустика, Наука, Москва, 672.
Akamatsu, T., Matsuda, A., Suzuki, S., Wang, D., Wang, K., Suzuki, M., Muramoto, H., Sugiyama,
N. & Oota, K. 2005. New Stereo Acoustic Data Logger for Free-ranging Dolphins and Porpoises. Marine
Technology Society Journal 38(4): 6-12.
Akamatsu, T., Teilmann, J., Miller, L.A., Tougaard, J., Dietz, R., Wang, D., Wang, K., Siebert, U. &
Naito, Y. 2007. Comparison of echolocation behaviour between coastal and riverine porpoises. - Deep-
Sea Research Part II 54(3-4): 290-297.
ASCOBANS 2000. Proceedings of the 3rd Meeting of the Parties to ASCOBANS (2000). Available at
www.ascobans.org.
Au W.W.L. 1993. The Sonar of Dolphins. Springer-Verlag: 1-277.
Baird, J.W., Ligon, A.D., Hooker, S.K., & Gorgone, A.M. 2001. Subsurface and nighttime
behaviour of pantropical spotted dolphins in Hawaii. Can. J. Zool., 79: 988-996.
Barlow, J. & D. Hanan. 1995. An assessment of the status of harbor porpoise in centralCalifornia.
Rep. Int. Whal. Commn. Spec. Issue 16:123-140.
Baumgartner et al. 2001
Berggren, P. 1994. Bycatches of the harbour porpoise (Phocoena phocoena) in the
SwedishSkagerrak, Kattegat and Baltic Seas 1973-1993. Rep Int. Whal. Commn. Spec. Issue 15: 211-
215.
Berggren, P. & Arrhenius, F. 1995a. Sightings of harbour porpoises (Phocoena phocoena)
inSwedish waters before 1990. Rep. Int. Whal. Commn. Spec. Issue 16: 99-107.
33
Berggren, P. & Arrhenius, F. 1995b. Densities and seasonal distribution of harbour
porpoises(Phocoena phocoena) in the Swedish Skagerrak, Kattegat and Baltic Seas. Rep. Int.
Whal.Commn. Spec. Issue 16: 109-121.
Berggren, P., Wade, P., Carlström, C. & Read, A.J. 2002. Potential limits to anthropogenicmortality
for harbour porpoises in the Baltic region. Biol. Conservation. 103:313-322.
Berggren, P., Carlstrom, J., Tregenza, N. 2002. Mitigation of Small Cetacean ByCatch;Evaluation of
Acoustic Alarms. Report to European Commission on Study Contract 00/031.
Berggren, P. & Wade, P. 2001. Bycatch threatens Baltic harbour porpoise with
extinctiondoesanyone care? Abstract 14th Biennial Conference on the Biology of Marine
Mammals,October 2001, Vancouver, Canada.
Best, P.B. 1990. Trends in the inshore right whale population South Africa, 1969-1987.Marine
Mammal Science 6: 93-108.
Bigg, M. A. 1982. An assessment of killer whale (Orcinus orca) stocks off Vancouver Island,British
Columbia. Rep. Int. Whal. Commn. 32: 655-666.
Bigg, M.A., Olesiuk, P., Ellis, G., Ford, J.K.B., & Balcomb, K.C. 1990. Social organizationand
genealogy of resident killer whales (Orcinus orca) in the coastal waters of BritishColumbia and
Washington State. Rep. Int. Whal. Commn, Spec. Issue 12: 383-405.
Birkun A.A., Jr. 2008a. Delphinus delphis ssp. ponticus. In: IUCN 2008. 2008 IUCN Red List of
Threatened Species. <www.iucnredlist.org>
Birkun A.A., Jr. 2008b. Tursiops truncatus ssp. ponticus. In: IUCN 2008. 2008 IUCN Red List of
Threatened Species. <www.iucnredlist.org>
Birkun A.A., Jr., Frantsis A. 2008. Phocoena phocoena ssp. relicta. In: IUCN 2008.2008 IUCN Red
List of Threatened Species. <www.iucnredlist.org>
Birkun A., Jr., Glazov D., Krivokhizhin S., Mukhametov L. 2002. Distribution and abundance of
cetaceans in the Sea of Azov and Kerch Strait: Results of aerial survey (July 2001) Pp. 317-320 in:
European Reserch on Cetaceans16. Proc. 16th Ann. Conf. ECS, Liege, Belgium, 7-11 April 2002 (eds.
P.G.H. Evans, C.H. Lockyer, Buckingham and T. Jauniaux). ECS, Kiel, Germany. 380 p.
Birkun A., Jr., Glazov D., Krivokhizhin S., Nazarenko E., Mukhametov L. 2003. Species
composition and abundance estimates of cetaceans in the Kerch Strait and adjacent areas of the Black and
Azov Seas: the second series of aerial surveys (August 2002). Pp.271-272 in: Abstr. 17th Annual Conf. of
the European Cetacean Society (Las Palmas de Gran Canaria, 9-13 March 2003).
Birkun A., Jr., Krivokhizhin S., Glazov D., Shpak O.V., Zahin A.V., Mukhametov L. 2004.
Abundance estimates of cetaceans in coastal waters of the northern Black Sea: Results of boat surves in
August-October 2003. Pp. 64-68 in: Marine Mammals of the Holarctic: Collection of Scientific Papers
after 3rd Intern. Conf.. (Koktebel, Ukrainr, 11-17 October 2004). Moscow, 609 p.
Birkun A., Jr., Krivokhizhin S., Komakhidze A., Mukhametov L., Shpak O.V.,Goradze I.,
Komakhidze G.,Kryukova A. 2006. Wintering concentrations of Black Sea cetaceans off Crimean and
Caucasian coasts. P. 203 in: Abstr. 20th Annual Conf. of the ECS (Gdinya, Poland, 2-7 April 2006). 244
p.
Bravington, M., Northridge, S. & Reid, J. 1999. An exploratory analysis of cetacean sightingsdata
collected from platforms of opportunity. Report to MAFF under contract MF0719.
Buckland, S.T., Anderson, D.R., Burnham, K.P., Laake, J.L., Borchers, D.L. & Thomas, L.2001.
Introduction to Distance sampling: Estimating Abundance of Biological Populations.Oxford University
Press, Oxford.
Buckland, S.T., Anderson, D.R., Burnham, K.P., Laake, J.L., Borchers, D.L. & Thomas, L.J.2004.
Advanced Distance Sampling. Oxford University Press, Oxford.
Buckland, S. T., Cattanach, K. L. & Anganuzzi, A.A.. 1992. "Estimating trends in abundance of
dolphins associated with tuna in the eastern tropical Pacific Ocean, using sightings data collected on
commercial tuna vessels. Fishery Bulletin 90: 1-12.
34
Buckland S.T., Smith T.D., Cattanach K.L. 1992. Status of small cetacean populations in the Black
Sea: Review of current information and suggestions for future research. Rep.Int.Whal. Comm. 42:513-
516;
Buckland, S.T. & Turnock, B.J. 1992. A robust line transect method. Biometrics 48: 901–909.
Bystedt, I., Carlstrom, J., Berggren, P., Tregenza, N. 2002. Recolonisation rate by Harbour Porpoises
(Phocoena phocoena) in areas subjected to acoustic alarms. Poster at European Cetacean Society
Conference, Liege, 2002.
Caldwell, M.C., & Caldwell, D.K.. 1965. Individualized whistle contours in bottle-nosed dolphins
(Tursiops truncatus). NATURE 207: 434-435.
Cañadas, A. & Hammond, P.S. 2006. Model-based abundance estimates for bottlenose dolphins
(Tursiops truncatus) off southern Spain: implications for management. Journal of Cetacean Research and
Management 8(1): 13-27.
Caretta et al. 2001), и Hyperoodon ampullatus в Nova Scotia (Hooker и др. 2002 г.)
Carlotti et al. 2000, Werner et al. 2001, Runge et al. 2004
Carlström, J. 2005. Diel variation in echolocation behaviour of wild harbor porpoises. Marine
Mammal Science 21: 1-12.
Carstensen, J., Henriksen, O.D. & Teilmann, J. 2006. Impacts on harbour porpoises from offshore
wind farm construction: acoustic monitoring of echolocation activity using porpoise detectors (T-PODs).
Marine Ecology Progress Series 321: 295-308.
Celikkale, M.S., Karacam, H., Duzgunes, E., Unsal, S. and Durukanoglu, H.F. Size and distribution
of dolphin populations in the Black Sea. Doga Turk. Zool. Derg., 13(3):189-96. (In Turkish).
Chappell, O.P., Leaper, R. & Gordon, J. 1996. Development and performance of an automated
harbour porpoise click detector. Rep. Int. Whal. Commn: 46: 587–593.
Cox, T., Read, A.J., Solow, A. & Tregenza, N. 2001. Will harbour porpoises (Phocoena phocoena)
habituate to pingers? J. Cetacean Res. Manage. 3: 81-86.
Davies, J., Baxter, J., Bradley, M., Connor, D., Khan, J., Murray, E., Sanderson, W., Turnbull, C. &
Vincent, M. 2001. Marine Monitoring Handbook, 405 pp, ISBN 1 85716 550 0.
Dietz, R., Heide-Jørgensen, M.P., Richar, P.R., & Acquarone, M. 2001. Summer and fall movements
of narwhals (Monodon monoceros) from Northeastern Baffin Island towards Northern Davis Strait.
Arctic. 54(3): 244-261.
Durban, J. W., et al. 2000. A role for Bayesian inference in cetacean population assessment. J.
Cetacean Res. Manage. 2:117-123.
Evans, P.G.H. 1976. An analysis of sightings of cetacea in British waters. Mammal Review 6: 5–14.
Evans, P.G.H. & Hammond, P.S. 2004. Monitoring cetaceans in European waters. Mammal Review
34: 131-156.
Evans, P.G.H., Weir, C.R. & Nice, H.E. 1996. Temporal and spatial distribution of harbour
porpoises in Shetland waters, 1990-1995. In: European Research on Cetaceans – 10. Proceedings of the
Tenth Annual Conference of the European Cetacean Society, Lisbon, Portugal, 11-13 Mar, 1996. (Ed.
P.G.H. Evans).
Evans, P.G.H. 1992. Status review of cetaceans in British and Irish waters. Seawatch Foundation,
Oxford.
Ford, J.K.B. & Fisher, H.D. 1982. Killer whale (Orcinus orca) dialects as an indicator of stocks in
British Columbia. Rep Int Whal Commn. 32 : 671-679.
Forney, K.A. 1999. Trends in harbour porpoise abundance off central California, 1986–95: evidence
for interannual changes in distribution? J. Cetacean Res. Manage.1: 73–80.
Forney, K.A. 2000. Environmental models of cetacean abundance: reducing uncertainty in
population trends. Conservation Biology 14: 1271–1286.
Garner, G.W., Armstrup, S.C., Laake, J.L., Manly, B.F.J., McDonald, L.L. & Robertson, D.G. 1999.
MarineMammal Survey and Assessment Methods. Balkema, Rotterdam.
35
Gaspar, R. 2003. Status of the resident bottlenose dolphin population in the Sado Estuary: past,
present and future. Unpublished PhD thesis, University of St Andrews.
Gerrodette, T. 1987. A power analysis for detecting trends. Ecology 68: 1364–1372.
Gerrodette, T. 1991. Models for power of detecting trends - a reply to Link and Hatfield. Ecology
72: 1889-1892.
Gerrodette, T. 1993. Trends: software for a power analysis of linear regression. Wildlife Society
Bulletin 21: 515-516.
Gillespie, D., Berggren, P., Brown, S., Kuklik, I., Lacey, C., Lewis, T., Matthews, J, McLanaghan,
R., Moscrop, A. & Tregenza, N. 2005. Relative abundance of harbour porpoises (Phocoena phocoena)
from acoustic and visual surveys of the Baltic Sea and adjacent waters during 2001 and 2002. J. Cetacean
Res. Manage. 7(1): 51-57.
Gilpin, M. E., & M. E. Soule. 1986. Minimum viable populations: process of species extinctions.
Pages 19-34 in M. E. Soule, editor. Conservation biology: the science of scarcity and diversity. Sinauer,
Sunderland, Massachusetts, USA.
Gómez de Segura, A., Hammond, P.S., Cañadas, A., Raga, J.A. 2007. Comparing cetacean
abundance estimates derived from spatial models and design-based line transect methods. Marine
Ecology Progress Series 329: 289-299.
Gordon, J. 2001. Measuring the range to animals at sea from boats using photographic and video
images. Journal of Applied Ecology 38: 879–887.
Gordon, J., Matthews, J.N., Panigada, S., Gannier, A., Borsani, J.F. & Notarbartolo di Sciara, G.
2000. Distribution and relative abundance of striped dolphins in the Ligurian Sea cetacean sanctuary:
results from a collaboration using acoustic monitoring techniques. J. Cetacean Res.Manage. 2: 27–36.
Hammond, P.S. 1986. Estimating the size of naturally marked whale populations using capture-
recapture techniques. Rep. Int. Whal. Commn. Special Issue 8: 253–282.
Hammond, P.S. 2002. The assessment of marine mammal population size and status. In: Marine
Mammals Biology and Conservation (Ed. by P.G.H. Evans & J.A. Raga), pp. 269– 291. Kluwer
Academic, London and New York.
Hammond, P.S., Berggren, P., Benke, H., Borchers, D.L., Collet, A., Heide-Jøorgensen, M.P.,
Heimlich, S., Hiby, A.R., Leopold, M.F. & Øien, N. 2002. Abundance of harbour porpoise and other
cetaceans in the North Sea and adjacent waters. Journal of Applied Ecology, 39: 361–376.
Hanson, M.B. 2001. An evaluation of the relationship between small cetacean tag design and
attachment durations: a bioengineering approach. Unpublished PhD thesis, University of Washington,
Seattle, USA. 208pp.
Hastie, G.D., Wilson, B., Wilson, L.J., Parsons, K.M., & Thompson, P.M. 2004. Functional
mechanisms underlying cetacean distribution patterns: hotspots for bottlenose dolphins are linked to
foraging. Marine Biology 144: 397-403.
Hedley, S.T., Buckland, S.T. & Borchers, D.L. 1999. Spatial modelling from line transect data. J.
Cetacean Res. Manage. 1: 255–264.
Hedley, S.L. & Buckland, S.T. 2004. Spatial models for line transect sampling. Journal of
Agricultural, Biological and Environmental Statistics 9: 181-199.
Hedley, S.L., Buckland, S.T. & Borchers, D.L. 2004. Spatial distance sampling models. In
Buckland, S.T., Anderson, D.R., Burnham, K.P., Laake, J.L., Borchers, D.L. & Thomas, L.J. (eds), pages
47-70. Advanced Distance Sampling. Oxford University Press, Oxford.
Heide-Jørgensen, M.-P, Mosbech, A., Teilmann, J., Benke, H. & Schultz, W. 1992: Harbour
porpoise (Phocoena phocoena) densities obtained from aerial surveys north of Fyn and in the Bay of Kiel.
- Ophelia 35 (2): 133-146.
Hiby, L. 1999. The objective identification of duplicate sightings in aerial survey for porpoise. In
Garner, G.W., Armstrup, S.C., Laake, J.L., Manly, B.F.J., McDonald, L.L. & Robertson, D.G. (eds).
Marine Mammal Survey and Assessment Methods, pp. 179–189.
Balkema, Rotterdam.
36
Hiby, A.R. & Hammond, P.S. 1989. Survey techniques for estimating abundance of cetaceans. Rep.
Int. Whal. Commn. Special Issue, 11: 47–80.
Hiby, A.R. & Lovell, P. .1998. Using aircraft in tandem formation to estimate abundance of harbour
porpoises. Biometrics 54:1280–1289.
Holt, R.S., Gerrodette, T. & Cologne, J.B. 1987. Research vessel survey design for monitoring
dolphin abundance in the eastern tropical Pacific. Fishery Bulletin 85:433-446.
International Whaling Commission. 1992. Report of the sub-committee on small cetaceans. Rep. int.
Whal. Commn 42:178-234.
International Whaling Commission. 2004. Annex L. Report of the Sub-committee on Small
Cetaceans. J. Cetacean Res. Manage. 6(Suppl.):315-334
Julian, F. and M. Beeson. 1998. Estimates for marine mammal, turtle, and seabird mortality for two
California gillnet fisheries: 1990-95. Fishery Bulletin 96:271-284.
Kendall, W. L., Nichols, J. D. & Hines, J. E. 1997. Estimating temporary emigration using capture-
recapture data with Pollock’s robust design. Ecology 78:563-578.
Kinze, C. C., 1994. Incidental catches of harbour porpoises (Phocoena phocoena) in Danish waters
1986-89. Rep. int. Whal. Commn Spec. Issue 15: 183-188.
Klinowska M.1991. Dolphins, Porpoises and Whales of the World. The IUCN Red Data Book.
IUCN, Gland and Cambridge, viii +429 p.
Kock, K-H. & Benke, H., 1996. On the by-catch of harbour porpoise (Phocoena phocoena) in
German fisheries in the Baltic Sea and the North Sea. Arch. Fish. Mar. Res. 44: 95-114.
Komakhidze G., Goradze I. 2005. Estimate of distribution and number of cetaceans in coastal waters
of southeastern part of the Black Sea: Winter – spring – summer 2005. Presentation at the Workshop on
Cetaceans Surveying in the Black Sea (Istanbul, 17-18 October 2005). (unpublished).
Koschinski S., Culik B., Henriksen O.D., Tregrenza N., Ellis G., Jansen C. & Kathe G. 2003.
Behavioural reactions of free-ranging porpoises and seals to the noise of a simulated 2 MW windpower
generator. Mar. Ecol. Prog. Ser. 265: 263-273
Krivokhizhin S.V., Birkun A.A., Jr., Shpak O., Mukhametov L. 2006. "Offshore" harbour porpoises
in the central Black Sea. P. 210 in: Abst. 20th Annual Conf. of the ECS (Gdinya, Poland, 2-7 April
2006). 244 p.
Laidre, K.L., Heide-Jørgensen, M.P., & Dietz, R. 2002. Diving behaviour of narwhals (Monodon
monoceros) at two coastal localities in the Canadian High Arctic. Can. J. Zool., 80: 624-635.
Leaper, R., Fairbairns, R., Gordon, J., Hiby, A., Lovell, P. & Papastavrou, V. 1997. Analysis of data
from a whalewatching operation to assess relative abundance and distribution of the minke whale
(Balaenoptera acutorostrata) around the Isle of Mull, Scotland. Rep. Int. Whal. Commn, 47: 505–511.
Lusseau, D., Schneider, K., Boisseau, O.J., Haase, P., Slooten, E., & Dawson, S.M. 2003. The
bottlenose dolphin community of Doubtful Sound features a large proportion of long-lasting associations
- Can geographic isolation explain this unique trait? Behavioral Ecology and Sociobiology 54: 396-405.
MacCall, A. D. 1990. Dynamic geography of marine fish populations. Washington Sea Grant /
University of Washington Press, Seattle, Washington. 153 p.
McConnell, B., Beaton, R., Bryant, E., Hunter, C., Lovell, P. & Hall, A.J. 2004. "Phone home” - A
new GSM mobile phone telemetry system to collect mark-recapture data. Marine Mammal Science 20:
274-283.
Mikhalev, Y.A. 1996a. Experience of the abundance estimation of the Black Sea dolphins based on
the aerial survey. pp. 77-8. In: B. Ozturk (Ed.), Proceeding of the First International Symposium on the
Marine Mammals of the Black Sea (Istanbul), Turkey, 27-30 June 1994). ACAR Matbaacilik A.S.,
Istanbul, 120pp.
Moore et al. 2002, Spitz et al. 2003
37
Northridge, S P & Hammond, P S 1999. Estimation of porpoise mortality in UK gill and tangle net
fisheries in the North Sea and west of Scotland. Paper SC/51/SM42 presented to Scientific Committee of
International Whaling Commission, Grenada, 1999.
Northridge, S.P., Tasker, M.L., Webb, A. & Williams, J.M. 1995. Distribution and relative
abundance of harbor porpoises (Phocoena phocoena L), white-beaked dolphins Lagenorhynchus
albirostris Gray), and minke whales (Balaenoptera acutorostrata lacepede) around the British Isles. ICES
Journal of Marine Science 52: 55–66.
Otani, S., Naito, Y., Kawamura, A., Kawasaki, M., Nishiwaki, S., & Kato, A. 1998. Diving
behaviour and performance of harbour porpoises (Phocoena phocoena), in Funka Bay, Hokkaido, Japan.
Marine Mammal Science, 14(2): 209-220.
Palka, D. 1995a. Abundance estimate of the Gulf of Maine harbor porpoise. Rep. Int Whal. Commn.
Special Issue 16: 27-50
Palka, D. 1995b. Influences on spatial patterns of Gulf of Maine harbor porpoises. pp. 69-75 In: A.S.
Blix, L. Walløe & Ø. Ulltang (eds.) Whales, seals, fish and man. Elsevier Science B.V. The Netherlands.
Palka, D. 1996. Update on abundance of Gulf of Maine/Bay of Fundy harbor porpoises. NOAA-
NMFS-NEFSC Ref. Doc. 96-04; 37 pp. Available from: NMFS, Northeast Fisheries Science Center, 166
Water Street,Woods Hole, MA 02543.
Palka, D. 2000. Abundance of the Gulf of Maine/Bay of Fundy harbor porpoise based on shipboard
and aerial surveys during 1999. NOAA-NMFS-NEFSC Ref. Doc. 00-07. 29 pp. Available from: NMFS,
Northeast Fisheries Science Center, 166 Water Street, Woods Hole, MA 02543.
Palka, D.L. & Hammond, P.S. 2001. Accounting for responsive movement in line transect estimates
of abundance. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 58, 777–787.
Peterman, R.M. 1990. Statistical power analysis can improve fisheries research and management.
Can J. Fish. Aquat. Sci. 47: 2-15.
Pierpoint, C. 2001. Harbour porpoise distribution in the coastal waters of SW Wales. Technical
report to the International fund for animal welfare. Eurydice, Pembrokeshire, UK. 40 pages.
Reilly 1990, Reilly & Fiddler 1994, Ferguson et al. 2006a)
Read, A. J. & A. J. Westgate 1997. Monitoring the movements of harbour porpoises (Phocoena
phocoena) with satellite telemetry. Marine Biology 130: 315-322.
Reid, M. J., Evans, P.G.H. & Northridge, S.P. 2003. Cetacean Distribution Atlas. JNCC,
Peterborough. Marine Biology 144: 397-403. http://www.jncc.gov.uk/pdf/CetaceansAtlas_web.pdf
Rexstadt, E. & Burnham, K. 1991. User’s Guide for Interactive Program CAPTURE. Colorado
Cooperative Fish and Wildlife Research Unit, Colorado State University, Fort Collins, CO, USA.
Richard, P.R., Heide-Jørgensen, M.P., Orr, J.R., Dietz, R., & Smith, T.G. 2001. Summer and autumn
movements and habitat use by belugas in the Canadian High Arctic and Adjacent Areas. Arctic. 54(3):
207-222.
Rosel, P. E., Dizon, A. E. & Haygood, M. G. 1995. Variability of the mitochondrial control region in
populations of the harbour porpoise, Phocoena phocoena, on inter-oceanic and regional scales. Can. J.
Fish. Aquat. Sci. 52:1210-1219.
Rugh, D.J., Hobbs, R.C., Lerczak, J.A. & Breiwick, J.M.. 2003. Estimates of abundance of the
Eastern North Pacific stock of gray whales 1997 to 2002. Paper SC/55/BRG13 presented to the IWC
Scientific Committee, May 2003. 18pp.
Scali, S., Gazo, M., Tregenza, N., Aguilar, A. (2002) Echolocation loggers (POD) to assess
Bottlenose Dolphin interactions with trammel nets. Poster at European Cetacean Society Conference,
Liege, 2002.
Schneider, K., Baird, R.W., Dawson, S., Visser, I., & Childerhouse, S. 1998. Reactions of bottlenose
dolphins to tagging attempts using a remotely-deployed suction-cup tag. Marine Mammal Science, 14(2):
316-324.
Sokal, R.R. & Rohlf, F.J. 1981.Biometry. W.H. Freemen and Company New York. Stevick, P.T.,
Palsbøll, P., Smith, T.D., Bravington, M.V. & Hammond, P.S. 2001. Errors in identification using natural
38
markings: rates, sources and effects on capture-recapture estimates of abundance. Can. J. Fish. Aquat.
Sci., 58: 1861–1870.
Smith T.D. 1982. Current understanding of the status of the porpoise populations in the Black Sea.
Mammals in the Seas, Vol. 4, FAO Fisheries Series 5(4): 121-130;
Smith et al. 1986, Davis et al. 2002 Baumgartner et аl. 2003) Suydam, R.S., Lowry, L.F., Frost, K.J., O’Corry-Crowe, G.M., & Pikok Jr., D. 2001. Satellite
tracking of Eastern Chukchi Sea beluga whales into the Arctic Ocean. Arctic 54(3): 237-243.
Teilmann, J. (2003): Influence of seastate on abundance estimates of harbour porpoises (Phocoena
phocoena). J. Cetacean Res. Manage. 5(1): 85-92.
Teilmann, J., Dietz, R., Larsen, F., Desportes, G., Geertsen, B.M., Andersen, L.W., Aastrup, P.J.,
Hansen, J.R. & Buholzer, L. 2004: Satellitsporing af marsvin i danske og tilstødende farvande (Satellite
tracking of harbour porpoises in Danish and adjacent waters. In Danish with an English summary).
National Environmental Research Institute, Technical report no. 484: 86 pp. Available at:
http://www2.dmu.dk/1_viden/2_Publikationer/3_fagrapporter/rapporter/FR484_samlet.PDF
Teilmann, J., Larsen, F. & Desportes, G (In press): Time allocation and diving behaviour of harbour
porpoises (Phocoena phocoena) in Danish waters. J. Cetacean Res. Manage.
Thomas, L., Laake, J.L., Strindberg, S., Marques, F.F.C., Buckland, S.T., Borchers, D.L.,Anderson,
D.R., Burnham, K.P., Hedley, S.L. & Pollard, J.H. 2002. Distance 4.0. Research Unit for Wildlife
Population Assessment. University of St. Andrews, UK. http://www.ruwpa.st-and.ac.uk/distance/
Thompson, P.M., Wilson, B., Grellier, K. & Hammond, P.S. 2000. Combining power analyses and
population viability analysis to compare traditional and precautionary approaches to conservation of
coastal cetaceans. Conservation Biology 14: 1253–1263.
Thompson, P.M., Lusseau, D, Corkrey, R. & Hammond, P.S. 2004. Moray firth bottlenose dolphin
monitoring strategy options. Final report to Scottish Natural Heritage, Research and Advisory Services
Directorate, 2 Anderson Place, Edinburgh EH6 5NP. Contract AB02AA4090304104. 57p.
Thomsen, F., Elk, N.V., Brock, v. & Piper, W. 2005 On the performance of automated porpoise-
click-detectors in experiments with captive harbor porpoises (Phocoena phocoena) (L). J. Acoust. Soc.
Am. 118(1): 37-40.
Tougaard, J., Carstensen, J., Henriksen, O.D., Skov, H. & Teilmann, J. 2003. Short-term effects of
the construction of wind turbines on harbour porpoises at Horns Reef. Technical Report for Techwise
A/S. Hedeselskabet, Roskilde. 71 pp. Available at:
http://www.hornsrev.dk/Miljoeforhold/miljoerapporter/Hornsreef%20porpoises%202002.pdf
Tougaard, J., Carstensen, J., Henriksen, O.D., Teilmann, J. & Hansen, J.R. 2004: Harbour porpoises
on Horns Reef - effects of the Horns Reef Wind Farm. Annual Status Report 2003. Report request.
Commissioned by Elsam Engineering A/S. National Environmental Research Institute. 67 pp. Available
at:
http://www.hornsrev.dk/Miljoeforhold/miljoerapporter/Porpoises_2003_revised.pdf
Tougaard, J., Carstensen, J., Wisz, M.S., Jespersen, M., Teilmann, J., Bech, N.I. & Skov, H. (2006):
Harbour porpoises on Horns Reef. Effects of the Horns Reef Wind Farm. Final Report to Vattenfall A/S.
NERI Commissioned Report. 111 pp. Available at:
http://www.ens.dk/sw42556.asp
Tregenza, N.J.C. 1992. Fifty years of cetacean sightings from the Cornish coast, SW England.
Biological Conservation 57: 65-71.
Tregenza, N J C, Berrow, S D, Hammond, P S & Leaper, R 1997. Harbour porpoise Phocoena
phocoena bycatch in set gillnets in the Celtic Sea. ICES J. Mar. Sci. 54:896-904.
Turnock, B.J. & Mizroch, S.A. 2002. The effect of survey frequency on the detection of trends in the
abundance of eastern North Pacific gray whales. J. Cetacean. Res. Manage. 4: 49–52.
Verfuss, U.K., Honnef, C.G., Meding, A., Dähne, M., Mundry, R. & Benke, H. 2007. J. Mar.Biol.
Ass. U.K. 87: 165–176
39
Vinther, M., 1999. Bycatches of harbour porpoises (Phocoena phocoena L.) in Danish set-net
fisheries. J. Cetacean Res. Manage. 1: 123-135.
Wade, P.R. 2000. Bayesian methods in conservation biology. Conservation Biology 14: 1308-1316.
Wade, P.R. & Gerrodette, T. 1992. Estimates of dolphin abundance in the eastern tropical Pacific:
preliminary analysis of five years of data. Rep. Int. Wha. Commn. 42: 533–539.
Wade, P.R. & DeMaster, D.P. 1999. Determining the optimum interval for abundance surveys. In
Garner, G.W., Armstrup, S.C., Laake, J.L., Manly, B.F.J., McDonald, L.L. &
Robertson, D.G. 1999. Marine Mammal Survey and Assessment Methods. Balkema, Rotterdam.
Wells, R. S. & Scott, M. D. 1990. Estimating bottlenose dolphin population parameters from
individual identification and capture-release techniques. Rep. Int. Whal. Commn. Special Issue 12: 407–
415.
Westgate, A., Read, A., Berggren, P., Koopman, H. & Gaskin, D. 1995. Diving behaviour of harbour
porpoises (Phocoena phocoena) in the Bay of Fundy. Can. J. Fish. Aquat. Sci. 52:1064-1073.
Westgate, A.J., Read, A.J., Cox, T.M., Whitaker, B.R., & Anderson, K.E. 1998. Monitoring a
rehabilitated harbour porpoise using satellite telemetry. Marine Mammal Science, 14(3): 599-604.
Whitehead, H. 1990. Mark-recapture estimates with emigration and reimmigration. Biometrics 46:
473–479.
Wilson, B., Hammond, P.S. & Thompson, P.M. 1999 Estimating size and assessing trends in a
coastal bottlenose dolphin population. Ecological Applications, 9: 288–300.
Wilson, B., Reid, R.J., Grellier, K., Thompson, P.M. & Hammond, P.S. 2004. Considering the
temporal when managing the spatial: range expansion in a protected population of bottlenose dolphins.
Animal Conservation 7:331-338.
Wursig, B., Wursig, M. 1977. The photographic determination of group size, composition, and
stability of coastal porpoises (Tursiops truncatus). Science 198: 755-756.
Zeh, J.E., J.C. George, A.E. Raftery, & Carroll, G.M. 1991. Rate of increase, 1978-1988, of
bowhead whales, Balaena mysticetus, estimated from ice-based census data. Marine MammalScience
7:105-122.
Zemsky V.A., Yablokov A.V. 1974. Catch statistics, short history of exploitation and present status
of Delphinus delphis, Tursiops truncatus and Phocoena phocoena in the Black SEa. FAO/ACMRR Group
II Meeting (La Jolla, USA, 16-19 Dec 1974)
