Denne artikkelen er produsert og finansiert av Norsk institutt for naturforskning - les mer.
– Flere har allerede testet deler av metodikken de siste årene, både i Norge og flere andre land. Nå som teorien og metodikken er publisert i sin helhet, håper vi at enda flere kan dra nytte av den, sier Bram Van Moorter.(Kart: NINA)
Dette kartet kan enkelt vise hvor vi kan bygge og hvor vi skal restaurere eller verne natur
Nye vitenskapelige modeller kan hjelpe oss med å velge de mest naturvennlige alternativene ved utbygginger og de beste områdene å restaurere.
Om et område er godt egnet for et dyr eller en plante, kommer ikke bare an på om det er mat, ly og lite forstyrrelser der.
Det må henge tett sammen med andre egnede leveområder hvor artene kan bevege seg.
Summen av menneskelig aktivitet og inngrep i et større område kan vise hvor mye vi forstyrrer sårbare arter.
Inntil nylig har forskerne manglet en metode for å tallfeste og visualisere samlet menneskeskapt belastning. Dette vil være nødvendig kunnskap når vi skal ta beslutninger om hvor vi skal bygge og hvor vi skal restaurere eller verne.
Gode leveområder
De siste årene har flere forskere, med NINA-forskerne Bram Van Moorter og Manuela Panzacchi i spissen, arbeidet fram «teorien om funksjonelt habitat».
Funksjonelt habitat er leveområder som både er gode og som henger godt sammen.
En vitenskapelig artikkel i tidsskriftet Ecology oppsummerer teorien og beskriver metodikken.
Alt ligger nå til rette for at metoden kan effektivisere arealplanlegging og beslutningsprosesser.
Metoden har vært utviklet med reinsdyr som «case study». Den støtter nå en mer bærekraftig arealforvaltning i villreinområdene.
Nå skal metoden tas i bruk for alle arter i forskingsprosjektet GreenPlan, som NINA leder. Målet er å bidra til en omfattende endring mot bærekraftig arealplanlegging ved å kombinere banebrytende teknologisk utvikling med aktiv samfunnsdeltakelse.
– Flere har allerede testet deler av metodikken de siste årene, både i Norge og flere andre land. Nå som teorien og metodikken er publisert i sin helhet, håper vi at enda flere kan dra nytte av den, sier Bram Van Moorter.
Simulator viser alternativer for både dyr og mennesker
De kan beregne kvaliteten på alle leveområdene til villreinen og mulighetene de har for å bevege seg innad i dem, men også den samlede belastningen vi mennesker utsetter dem for.
Med verktøyet er det enkelt å simulere hvilken effekt det vil ha å bygge en vei gjennom området eller å restaurere ei myr.
Slik kan også arealplanleggere effektivt vurdere effekten av foreslåtte inngrep eller avbøtende tiltak. De kan velge å gå for det som totalt sett er mest hensiktsmessig.
Små justeringer av hvor veien legges, kan gi stor positiv effekt for naturen.
Annonse
– Det vil kunne gjøre det enklere å prioritere områder for bevaring, restaurering og utbygging. Verktøyet kan også brukes til å simulere effekten av en hel arealplan med planlagt og eksisterende infrastruktur, sier Van Moorter.
Et lite område med mye god mat og ly er kanskje ikke det viktigste å ta vare på, hvis det viser seg at dyrene ikke har tilgang til området.
Kartet kan simulere ulike situasjoner som påvirker leveområder til mange arter.(Illustrasjon: NINA)
Et paradigmeskifte for arealplanlegging
Naturvitenskapelig kunnskap har også tidligere påvirket beslutninger om bruk eller vern av områder. Men da så forskerne og planleggerne bare på små biter hver for seg. De hadde ikke hele bildet.
– Nå kan vi enkelt vurdere helheten, gjennom å se områdene som et nettverk. Vi kan snakke om et paradigmeskifte, sier Van Moorter.
Endringen er så stor at den har potensial for å reformere måten vi gjør arealplanlegging på dersom den blir tatt i bruk i stor skala.
Forskeren sier at verktøyet for eksempel kan brukes i planlegging for å bedre forholdene for sårbare arter som villrein, i arbeid for bærekraftig arealplanlegging og også for å prioritere områder for bevaring eller restaurering.
– Ved å bruke verktøyet kan vi bruke vitenskapelige data og kunnskap i arealplanlegging på en mye mer objektiv og transparent måte, sier Van Moorter.
