Search

Innslag av oppdrettslaks Med basis i en flerårig videoovervåking i 20 vassdrag fra Arendal i Aust-Agder til Senja i Troms (totalt 58 847 laks), samt ved bruk av fangstfeller i 13 små vassdrag i Nordland i to år (1 565 laks), fant vi at det uveide gjennomsnittlige, årlige innslaget av oppdrettslaks (andelen oppvandrende oppdrettslaks) var henholdsvis 5.0 og 2.3 %. Videre fant vi på bakgrunn av drivtellinger/gytefisktellinger gjennomført over en tre-års periode i 36 vassdrag (16 794 laks) et uveid gjennomsnittlig innslag av oppdrettslaks på 4.5 %. I videoovervåkingen og drivtellingene ble oppdrettslaksen gjenkjent på ytre karakterer, mens karakterisering av oppdrettslaks i fangstfellene er basert på skjellanalyser. De ovennevnte estimatene er vesentlig lavere enn beregnede årlige innslag av oppdrettslaks i norske elver basert på høstfisket (ca. 15 %) og sportsfisket (ca. 7 %) de siste årene, der oppdrettslaksen er karakterisert med basis i skjellanalyser. Disse forskjellene kan skyldes at ikke alle oppdrettsfiskene ble gjenkjent i video- og drivtellingene og dermed underestimert andelen oppdrettslaks, og/eller at høyere fangbarhet av oppdrettslaksen under sports- og høstfisket har overestimert innslaget av oppdrettslaks. Oppvandringstidspunkt Ved bruk av undervanns videosystemer ble oppvandringstidspunkt for hvert individ av villaks og oppdrettslaks registrert i 20 elver over flere år. Selv om både oppvandringsperiode og antall/andel oppdrettslaks varierte mye mellom vassdragene, viste videoovervåkingen at oppdrettslaksen, dvs. de laksene vi karakteriserte som oppdrettslaks, vandret opp i vassdragene mindre enn to uker senere enn villaksen. Hos villaksen avtok tidspunktet for oppvandring med økende fiskestørrelse, mens hos oppdrettslaksen økte oppvandringstidspunktet med økende størrelse opp til ca. 85 cm, for så å avta igjen for de største fiskene. Mens både små villaks og små oppdrettslaks (< 65 cm) vandret opp i om lag samme periode, vandret villaks på 70-90 cm opp nærmere to uker tidligere enn oppdrettslaks av samme størrelse. Videre fant vi at andelen stor oppdrettslaks (≥ 65 cm) i vassdragene økte inntil slutten av august, for så å avta igjen, og at pulsen av stor oppdrettslaks opptrådte senere i sesongen enn for villaks, mens andelen små oppdrettslaks var relativt lav og varierte lite gjennom sesongen. Gjenkjenning av oppdrettslaks Basert på en gjennomgang av tidligere undersøkelser fant vi at sportsfiskere og sjølaksefiskere gjenkjenner i størrelsesorden 60-70 % av oppdrettslaksene de fanger. I våre egne tester klarte vi som sportsfiskere og drivtellere å skille ut alle (100 %) oppdrettslaksene i to av elvene, mens vi i den tredje elven klarte å skille ut bare 57 % av laksene med oppdrettsbakgrunn. Testene ble gjennomført i kun tre vassdrag som alle har laksepopulasjoner med spesielle særtrekk. Det behøves derfor tester fra flere elver for å si noe mer sikkert om presisjonen i estimatene fra drivtellinger generelt. Det er så langt ikke gjennomført tester som kan dokumentere hvor stor andel av oppdrettslaksene som gjenkjennes fra videoopptak, og de beregnede innslagene av oppdrettslaks fra videoovervåkingen må derfor betraktes som minimumsestimater. Vi kan heller ikke utelukke at noen av de oppdrettslaksene som lignet mest på villaks, og som derfor kan ha blitt feilaktig karakterisert som villaks i videoovervåkingen, har en annen adferd og oppvandringsperiode enn de mer typiske oppdrettslaksene. Beregningen av andel oppdrettslaks i elvene med fangstfeller er derimot trolig korrekt, siden arakteriseringe n av oppdrettslaks her ble basert på skjellanalyser. Det ble imidlertid fanget for få oppdrettslaks i disse elvene til å påvise eventuelle forskjeller i oppvandringsperiode mellom oppdrettslaks som var henholdsvis lett og vanskelig å skille fra villaks. Fangbarhet av oppdrettslaks og villaks Ved å kombinere oppvandringen av villaks og oppdrettslaks fra videoovervåkingen med antall laks fanget og avlivet under sportsfisket, beregnet vi hvor mange villaks og oppdrettslaks som var til stede i elvene på det tidspunktet høstfiske ble gjennomført. I de tre elvene som ble undersøkt fant vi at fangbarheten av oppdrettslaks på senhøsten var vesentlig høyere enn for villaks. Selv om vi forutsatte at videoobservatørene bare gjenkjente halvparten av de oppvandrende oppdrettslaksene, var fangbarheten fortsatt 2-3 ganger høyere for oppdrettslaks sammenlignet med villaks. Det er også sannsynlig at sportsfiskerne ikke gjenkjente alle oppdrettslaksene de fanget, noe som vil øke forskjellen ytterligere. Dersom sportsfiskerne imidlertid har rapportert stor villaks som oppdrettslaks, fordi de da kan avlive fisken, vil forskjellen reduseres, men neppe tilstrekkelig til at forskjellen i de estimerte fangstratene endres betydelig. Det er derfor grunn til å anta at oppdrettslaksen av en eller annen grunn fanges lettere under høstfisket enn villaksen. Dette kan skyldes flere forhold; at oppdrettslaksen har høyere bitevillighet under stangfisket, at oppdrettslaksen i større grad enn villaksen oppholder seg på de relativt få stedene høstfisket utøves, at de lokale fiskerne på senhøsten ubevisst oppsøker områder der det er størst sjanse for å finne oppdrettslaks og/eller ønsker å redusere sjansen for å forstyrre eller skade villaksen osv. Størrelsen på avviket mellom våre beregninger basert på videoovervåkingen sammenlignet med estimatene fra høstfisket, vil variere med andelen oppdrettslaks som ikke blir gjenkjent i videokameraene. Metodevalg for å beregne innslag av oppdrettslaks i elvene Det finnes flere metoder for å beregne innslag av oppdrettslaks. I denne rapporten har vi kun sett på noen løsninger som baseres på registreringer i elvene, dvs. høstfiske, videoovervåking og drivtelling. Vi har ikke vurdert metodikk for overvåking i sjøen. Høstfiske For å oppnå forventningsrette estimater av andel rømt oppdrettslaks, er en av forutsetningene at oppdrettslaksen har samme fangbarhet som villaksen. Resultatene i denne undersøkelsen (basert på tre elver), indikerer at fangbarheten er betydelig høyere for oppdrettslaks enn for villaks, noe som kan medføre at innslaget av oppdrettslaks under høstfisket blir overestimert. Dette er så vidt vi vet ikke vist tidligere. I tillegg må man, for å oppnå en god presisjon med hensyn til estimatene, ha en relativt høy utvalgsstørrelse. For å oppnå et 95 % konfidensintervall som ligger innenfor 10 prosentpoeng, for eksempel ved antatt innslag av oppdrettslaks på 15 %, må man opp i en utvalgsstørrelse på nærmere 200 fisk. Hvis kravet er et intervall på 1-2 prosent, vil utvalgsstørrelsen måtte være urealistisk stor. Vi har også vurdert høstfisket som beslutningsgrunnlag for initiering av forvaltningstiltak, som for eksempel utfisking av oppdrettslaks. Alternativt til bruk av konfidensintervall, har vi foretatt enkle simuleringer for å undersøke hvordan utvalgsstørrelsen i høstfisket og grenseverdier for forvaltningstiltak påvirker de to feilratene; 1) sannsynligheten for å sette i gang forvaltningstiltak når innslaget av oppdrettslaks er under tålegrensen, og 2) sannsynligheten for ikke å sette i gang forvaltningstiltak når innslaget er over tålegrensen. Simuleringene forutsetter imidlertid at høstfisket er tilfeldig, dvs. at sannsynligheten for å fange en oppdrettslaks er den samme som å fange en villaks. Videoovervåking Videoovervåking i norske lakseelver er en overvåkingsmetode som gir mye informasjon om statusen til de anadrome gytebestandene i et vassdrag, dvs. antall fisk av hver art som har vandret opp vassdraget, oppvandringsperioden, størrelses- og kjønnsfordeling, innslag av oppdrettslaks, luspåslag osv. All fisk som passerer videokameraene kan studeres i detalj i ett eller flere stillbilder, eller i en videosekvens, noe som gir videoobservatøren gode forutsetninger til å skille mellom oppdrettslaks og villaks basert på ytre karakterer. Ved videoovervåking av fisketrapper kan for eksempel andel oppdrettslaks rapporteres daglig, og overvåkingen kan dermed benyttes både til varsling av rømmingstilfeller og til å vurdere behov for utfiskingstiltak. Dersom videoovervåkingen skal benyttes for å kvantifisere/estimere innslaget av oppdrettslaks i norske elver, må det imidlertid avklares hvor sikkert oppdrettslaks kan skilles fra villaks. I de fleste større elvesystemene, der flere kameraer benyttes for å observere hele elvetverrsnittet, blir videoanalysene også svært kostnads- og ressurskrevende, og analysene blir derfor sjelden ferdigstilt i forkant av gytetiden for laks. Totalt sett vurderer vi ikke videoovervåking som spesielt godt egnet til å estimere innslaget av oppdrettslaks før gyting, blant annet fordi vi også er avhengig av tilfredsstillende fangststatistikk fra sportsfiskerne i tidsrommet fra fisken ble registrert og fram til gyteperioden. Drivtellinger Drivtellinger/gytefisktellinger gjennomføres etter fiskesesongen og relativt kort tid før laksen gyter, og metoden vil derfor potensielt gi informasjon om antallet gytefisk, størrelses- og kjønnsfordeling, samt innslag og fordeling av oppdrettslaks i vassdraget. Metoden gir dermed grunnlag for raske og målrettede utfiskingstiltak. Erfarne drivtellere oppdager trolig minst 80-85 % av voksen laks i vassdraget. Det er imidlertid usikkert hvor stor andel av oppdrettslaksen som blir gjenkjent, og estimatene fra drivtellinger gir derfor minimumsestimater av andel oppdrettslaks i vassdraget. Det bør derfor gjennomføres studier som kan bidra til å kvantifisere hvor stor andel av oppdrettslaksen som selv erfarne drivtellere ikke gjenkjenner. En praktisk tilnærming til problemet kan være å ta partielle stikkprøver (“høstfiske”) i vassdragene, dvs. analysere skjellprøver av laks fanget i et utvalg av drivtelte elvestrekninger. I denne undersøkelsen gjorde vi dette i utvalgte delstrekninger/kulper i tre elver, der drivtellerne gjenkjente henholdsvis 100, 100 og 57 % av oppdrettslaksene (karakterisert ut fra skjellanalysene). Denne tilnærmingen kan trolig brukes for å justere eller korrigere andelen oppdrettslaks estimert fra drivtellinger i vassdragene. Incidence of escaped farmed salmon The average incidence of escaped farmed Atlantic salmon ( Salmo salar ) from 20 rivers located from southern (58 o N) to northern Norway (69 o N) inferred from video surveillance, and 13 rivers in Nordland county (65-69 o N) identified from fish trap monitoring, was 5.0 and 2.3 %, respectively. Further, based on underwater observations by divers in 36 streams (65 o -70 o N) over a period of 3-4 years, the average incidence of escaped farmed fish was 4.5 %. In the video surveillance and the snorkel (diver) counts, escaped farmed salmon were distinguished from wild fish using differences in morphological parameters, while scale analyses were used to separate farmed from wild fish captured in traps. The above-mentioned estimates of incidence of escaped farmed fish are lower than the calculated incidences of farmed salmon reported from sport fisheries (7.0%) and the autumn fishery (15.0%), both based on scale analyses. Run timing of wild and escaped farmed salmon The run timing of escaped farmed Atlantic salmon (based on morphological examination) versus wild fish were comp ared by use of video camera surveillance over several years in a series of 20 rivers distributed along the Norwegian coastline. Annual runs of salmon varied substantially and escaped farmed fish were relatively rare averaging 5.0 % of the observed fish across all rivers (range: 0.1 to 19 %). By use of linear mixed models and generalized additive mixed models, it was found that the relationship between run timing and fish length differed significantly between farmed and wild salmon. While small-sized farmed salmon and wild fish (< 65 cm) entered the river at about the same time, wild larger salmon return on average one to two weeks earlier than farmed fish. Consequently, the proportion of farmed escapees among large fish increased until late August and decreased thereafter, while small-sized fish revealed lower and relatively constant proportions of farmed escapees throughout the season. Identifying farmed origin Previous studies indicate that anglers, based on morphological examination, seem to be able to identify 60-70 % of farmed fish in their catches. In the present study, we snorkeled and then captured all fish present in one or two pools in three rivers, and identified the origin of all sampled fish in two of the rivers and 57 % of the fish in the third river. This may indicate that the ability to discriminate between wild and farmed fish varies among rivers and additional research is needed to better determine the accuracy of identifying salmon of farmed origin. Presently, the accuracy of discriminating farm ed fish from the video surveillance methods is unknown, and thus estimates of farmed fish derived from video surveillance are likely minimum estimates. Further, we also acknowledge that a certain proportion of farmed fish could be misidentified as wild fish, resulting in these misidentified fish having a different run timing than fish that are correctly identified as farmed fish. Catchability of farmed and wild salmon Combining the data from the video camera surveillance and the late autumn sampling program from three rivers show a strong discrepancy in the estimated proportions of farmed versus wild salmon detected by the two methods. In particular, our results indicate that the catchability of farmed salmon is higher than the catchability of wild salmon du ring the autumn monitoring program. Consequently, the autumn monitoring program might overestimate the true incidence of escaped farmed salmon in these systems. Our data suggest that the catchability of farmed salmon was about 7 times higher than the catchability of wild salmon during the autumn program. The video camera surveillance might miscl assify farmed and wild salmon. However, assuming that this surveillance only detected 50% of the true number of farmed salmon present, the analyses still showed evidence for a differential catchability between farmed and wild fish. Differential catchability could, potentially, lead to biased estimates of the frequency of escaped farmed salmon in some Norwegian rivers. The reasons for the higher catchability of escaped farmed fish could be due to different willingness to bite, or due to a different distribution of wild and farmed fish within the river in combination with a heterogenous sampling procedure. Finally, the autumn sampling programs are most often carried out by local residents that might be more interested in capturing farmed rather than wild fish. Their detailed local knowledge of the river could also contribute to differential exploitation of farmed fish. Procedures to estimate the in cidence of escaped farmed fish Autumn fishery To achieve accurate estimates of the number of escaped farmed salmon in a river it is assumed that both farmed and wild fish utilize the same sections of the river and do not differ in their catchability. The results in this study indicate that catchability of farmed salmon is higher than the catchability of wild salmon during the autumn monitoring program, suggesting that the monitoring program might overestimate the incidence of farmed salmon. Further, a fairly high sample size is essential to achieve acceptable accuracy in the estimates. To achieve a 95 % confidence interval that is within 10 percentage points of the ‘true’ value, a sample of nearly 200 fish is required. To achieve a confidence interval that is within 1-2 percentage points of the ‘true’ value, the sample size would have to be unrealistically high. We have also assessed the autumn fishery as a basis for initiation of management measures, such as the removal of escaped farmed salmon. As an alternative to initiating larger-scale sampling programs based on confidence intervals that could result in a more accurate determination of the presence of escaped farmed salmon in rivers, we have carried out simple simulations to investigate how sample size in the autumn fishery in conjunction with acceptable management limits of escapees in rivers affects the two error rates: 1) the likelihood of initiating management measures when the proportion of farmed salmon is below the acceptable limit; and 2) the probability of not initiating management measures when the proportion of farmed fish is above the tolerance limit . The simulations assume that autumn fish sampling is random, i.e. the probability of catching a farmed salmon is the same as catching a wild salmon. Video surveillance Use of video camera surveillance in Norwegian rivers provides a means by which detailed information on the status of the entire adult population of ascending fish in a river can be derived (i.e. numbers of ascending fish) along with information on run timing, size- and sex distribution, incidence of escaped farmed salmon, sea lice infestation etc. can be determined. From one or several individual snapshot s, or a video sequence, the observer may examine each fish and based on morphological differences, distinguish between wild and farmed salmon. By using video surveillance in fish-ways, the incidence of farmed salmon may be reported on a daily basis, thus the video surveillance may be useful in terms of early warning of recent large scale escapes of farmed salmon, and further evaluate the potential needs for removal of these fish. However, if the method is to be used in general manner for quantifying/estimating the incidence of farmed salmon in Norwegian rivers, the accuracy of visual identification of farmed salmon must be validated. In the largest rivers, where multiple camera systems are used to observe the entire cross-section of the river, surveillance becomes costly and labor intensive, and the surveillance results are rarely completed until long after the spawning season (in the year of surveillance). Thus, we do not consider video surveillance well suited for estimating the incidence of farmed salmon before the spawning season, partly because it is also dependent on reliable and satisfactory catch statistics from fishers in the time span from when the fish are observed on the video cameras and to the beginning of the spawning season. Snorkeling Counting spawning fish by snorkeling was conducted long after the regular fishing season ended and prior to or during the spawning time. Thus the method has the potential of providing instant or real-time information on total numbers of spawners, size and sex distribution, along with the incidence and distribution of escaped farmed fish throughout the river and complements the use of video cameras throughout the entire migration period. Thus, this method is better suited for initiating management measures that target the quick removal of farmed fish from the river. Experienced personnel probably discover at least 80-85 % of adult salmon in a river. However, the accuracy in discrimination between wild and farmed fish is uncertain, thus, the incidence of farmed fish identified from snorkeling surveys should be perceived as minimum estimates. Therefore, studies quantifying the uncertainty associated with identifying farmed fish during snorkeling surveys by experienced personnel should be carried out. One approach to address this issue would be to carry out partial randomized sampling programs (“autumn sampling”) from the rivers. Thus, catch and collect scale samples from salmon from a selection of river stretches immediately after snorkeling counts should be carried out. In the current study we have done this (in a few pools) in three different rivers, and the personnel (snorkelers) recognized respectively 100, 100 and 57 % of the farmed salmon identified from the scale pattern analyses. This approach could be used to adjust, or correct estimates of the incidence of farmed salmon following the snorkeling surveys. © Norsk institutt for naturforskning. Publikasjonen kan siteres fritt med kildeangivelse.

Hagen, D., Systad, G.H., Eide, N.E., Vistad, O.I., Stien, A., Erikstad, L., Moe, B., Svenning, M., & Veiberg, V. 2014. Sårbarhetsvurdering i polare strøk. Gjennomgang av begrep og metoder. – NINA Rapport 1045. 53 s. Forvaltningen av polare miljø blir stadig mer krevende. Påvirkningsfaktorene endres i omfang og intensitet og nye typer påvirkning dukker opp. Forvaltningen opplever økt etterspørsel etter kunnskap om sårbarhet i forvaltning av naturverdier i polare strøk. Relevant kunnskap er avgjørende for å gjøre riktige prioriteringer og gi en god forankring for forvaltningens beslutninger. Til dette trengs et godt begrepsapparat og forståelse av forskjellige forvaltningsregimer. Sårbahetsbegrepet er komplisert og forstås og brukes ulikt i ulike fagmiljø. Det er behov for en gjennomgang for å få oversikt over begrepet og for å sette det inn i en konkret forvaltningsmessig sammenheng. Sårbarhet omhandler ressursers evne til å takle ulike påvirkninger. Ressurser har varierende evne til å takle endringer i utgangspunktet, der noen er mer motstandsdyktige (resistente, robuste), andre har større evne til å tilpasse seg (resiliens, adaptiv kapasitet, plastisitet) og noen har både dårlig robusthet og tilpasningsevne. Samlet gir dette sensitiviteten til ressursen, slik det er definert i denne rapporten. Ressursene er mer eller mindre utsatt for ulike påvirkninger, avhengig av egenskapene til både ressursen og påvirkningen. For noen påvirkningsfaktorer er sårbarheten knyttet til påvirkningstrykket over tid, mens for andre er det avhengig av en risiko eller sannsynlighet for at en påvirkning skal skje. Kunnskapen om effekter er det viktigste grunnlaget når forvaltningen skal konkludere om den forvaltningsmessige konsekvensen av påvirkningen. Der effekt er en konkret og målbar størrelse er konsekvens er funksjon av verdi, sårbarhet og påvirkning. Forholdet mellom verdi, strategi og sårbarhet er vesentlig for å forstå hvordan kunnskap om sårbarhet kan brukes i konkret forvaltning. Hvordan håndtere usikkerhet er vesentlig, der datagrunnlaget kan være avgjørende for hvor stor usikkerhet det er på sammenhengen mellom påvirkning og effekt. Samlet sårbarhet slik det framstår i litteratur og dagens forvaltning er et ganske teoretisk begrep. I en situasjon med varierende kunnskapsnivå er det trolig bedre med en oppdelt kvalitativ analyse der det tas hensyn til ressurser separat, framfor å se på alle komponenter i en analyse. Påvirkningsfaktorene som virker i polare strøk er svært forskjellige. Noen virker globalt, som klimaendringer og langtransportert forurensing. Andre virker på mindre skala, som arealbruk knyttet til ferdsel eller tekniske inngrep, hvor lokal og regional forvaltning kan påvirke og sette i verk tiltak for å hindre eller avbøte negativ utvikling. Det er også et samspill mellom lokal og global påvirkning, der for eksempel klimaendringer kan påvirke effekter av andre typer påvirkning. Påvirkningsfaktorene varierer i tid, rom og intensitet. Sårbarhet behandles i denne rapporten med utgangspunkt i spesifikke påvirkningsfaktorer. Ferdsel og arealbruk er vektlagt, i tillegg til sårbarhets- og risikovurderinger av fremmede arter og høsting av biologiske ressurser, der aktivitetens størrelse spenner fra småskala fritidsjakt til store fiskerier på pelagiske fiskeslag. Også næringsvirksomhet i form av petroleumsaktivitet til havs og bergverksdrift til lands omtales og er påvirkningsfaktorer med varierende potensiale og risiko. Dersom sårbarhet skal være en del av forvaltningsgrunnlaget for polare strøk er det behov for systemer eller metodikk for å registrere og beskrive sårbarhet. Forskjellige tradisjoner fokuserer på kvalitative eller kvantitative metoder, der kvalitative vurderinger ofte er en raskere løsning der eksperter står for vurderingen av grad av sårbarhet, mens kvalitative metoder er lettere å repetere. Også kvantitative metoder har aspekter av ekspertvurderinger i seg. Rapporten gir eksempler på sårbarhetsvurderingerknyttet til ferdsel og arealbruk, sårbarhets- og risikovurderinger av fremmede arter, vurderinger knyttet til høsting av biologiske ressurser, sårbarhet for klima og potensielle utslipp til havs. Tradisjon for bruk av sårbarhet i forvaltning av marine miljøer er forskjellig fra terrestre og limninske miljøer i polare strøk. En fellesnevner for modellene er at de gjerne forholder seg til en konkret påvirkningsfaktor. Sårbarhetsvurderingene for ferdsel, fremmede arter og høsting forholder seg til faktisk og kontinuerlig påvirkning og ikke en potensiell og akutt hendelse. Dette i motsetning til marine modeller, der påvirkningen gjerne handler om sannsynlighetsvurdering av potensiell hendelser (i praksis utfordringer knyttet til petroleumsvirksomhet). Det ser ut som det er en sammenheng mellom påvirkningsfaktorene og hvor mye ressurser som er brukt på å framskaffe data som kan brukes til sårbarhetsvurdering. Potensielle katastrofer utløser grundigere og mer langsiktig kunnskapsoppbygging enn en løpende påvirkning fra mer sammensatte aktører. Dette gjelder for eksempel ferdsel som bedrives av mange (alle) som er i et område. Turisme er en åpenbar og delvis stigmatisert aktør, men også lokalbefolkning, forskere eller andre næringsutøvere påvirker gjennom ferdsel i de samme områdene. Også fremmede arter er relatert til mange aktører og «ansvarlige» for påvirkningen er ganske sammensatt. Utgangspunkt for denne rapporten var å konsentrere seg om de sårbarhetsutfordringer som «lokal» forvaltning i polare områder kan gjøre noe med. Virkeligheten er likevel at Arktis/Antarktis forandrer seg kontinuerlig pga. klimaendring, langtransportert forurensning i luft og hav og lettere tilgang til områdene og dette påvirker ressursene direkte. Utviklingen vil påvirke både global, regional og lokal forvaltning av polare strøk. Det er avgjørende å betrakte menneske og samfunn som «naturlige» innslag og helt sentrale faktorer i de systemene vi studerer – derfor er referanser fra forskingslitteraturen om utvikling og forvaltning av såkalte ‘sosiale-økologiske systemer’ (social-ecological systems – SES) viktige. De fleste av de aktuelle tiltakene som forvaltningen kan og vil iverksette vil rette seg mot påvirkningsfaktorene – altså mot mennesker, organisasjoner, bedrifter og samfunn. Derfor kreves det også en sterkere integrering av naturressurs- og samfunnsforvaltningen, siden sårbarhet (og tilhørende begrepsapparat) er kritiske fenomener både for sosiale polare systemer og for polar natur. I et sosial-økologisk tankesett er ikke menneskelig nærvær definert i utgangspunktet som en potensiell negativ påvirkningsfaktor, men mennesket er en aktør som har og skal ha en plass i systemet. Spørsmålet er altså hvordan forsking, turisme, fiske, transport etc. skal utøves, og hvilken kunnskap som trengs om utøverne av aktivitetene, selve utøvelsen og (sannsynlige/mulige) effekter av disse. Vi kan ikke lete etter én konkret løsning eller ett konkret nivå på sårbarhet ettersom dette vil være forskjellig i ulike situasjoner. Det å stadig kunne utøve god forvaltning er basert på evnen til fortløpende å hente inn og bruke ny kunnskap i forvaltningsarbeidet. Adaptiv forvaltning er ikke en fast forvaltningsmodell, men en systematisk arbeidsmåte te som bygger på en forståelse om at systemet som skal forvaltes sannsynligvis er ustabilt og at endring vil skje. © Norsk institutt for naturforskning. Publikasjonen kan siteres fritt med kildeangivelse.

© Norsk institutt for naturforskning. Publikasjonen kan siteres fritt med kildeangivelse.

Svenning, M-A., Falkegård, M. & Hanssen, Ø.K. 2012. Sjørøya i Nord-Norge - en fallende dronning? - NINA Rapport 780. 61 s Sjørøye har kun utbredelse fra Bindal og nordover, og det finnes om lag 100 vassdrag i landsdelen som har en noenlunde livskraftig bestand av sjørøye. I de siste 20 årene har fangstene av sjørøye variert betydelig, og da spesielt i Troms og Finnmark. Høyest antall sjørøyer ble rapportert fanget i Nordland i 2001 med noe over 5 000 fisk, i Troms i 1999 med over 10 000 fisk og i Finnmark i 2003 med i overkant av 7 000 fisk. I alle tre fylkene har det vært nedgang i fangstene av sjørøye de siste årene, dvs. siden 2001 i Nordland og siden 2003 i Troms og Finnmark. I alle tre fylkene var de laveste fangstene rapportert i årene 2008-2010, tilsvarende om lag 2 000 sjørøyer i Nordland og Troms, og 1 500 sjørøyer i Finnmark. En standardisering av fangsttallene viser at sjørøya klarer seg relativt dårligere enn både sjøørret og laks. Dette gjelder alle tre fylkene. Sjørøya har hatt en negativ fangstutvikling både i typiske 1) innsjøbaserte, 2) elv- + innsjøbaserte og 3) rene elvebaserte bestander. Samtidig som fangstene av sjørøye har avtatt har gjennomsnittsvekta økt de siste 10-15 årene, fra 0,32 til 0,64 kg i Nordland og fra 0,60 til i overkant av 0,75 kg i Troms og Finnmark. I de siste 2-3 årene har det vært foretatt totale tellinger av oppvandrende laksefisk i åtte vassdrag i landsdelen, og i tre av disse ble det også foretatt tellinger på 1990-tallet. Den høyeste registrerte oppvandringen av sjørøye ble gjort i Risfjordvassdraget, med over 4 000 fisk i 2010. I de andre vassdragene varierte oppvandringen fra 150 til 2 500 sjørøyer. Høyeste oppvandring med sjøørret ble registrert i Laukhellevassdraget med i nærmere 7 000 fisk både i 2009 og 2010. Ellers vandret det opp mellom 1 000 og 2 000 sjøørret i om lag halvparten av vassdragene. Ved at en kjenner antall fisk som har vandret opp kan også fangstraten beregnes temmelig nøyaktig. I de fleste årene var fangstratene på sjørøye relativt lave, dvs. varierte stort sett fra 6 til 25 %. Eneste unntakene var Urvoldvassdraget i 2010 og Leirfjordvassdraget i 1998, der fangstratene var om lag 80 %. Det synes derfor ikke som om for høy beskatning kan forklare den generelle nedgangen i fangstene av sjørøye de siste årene. Fangstratene av sjøørret var vesentlig høyere og varierte fra 25 til 82 %, med et gjennomsnitt på nærmere 50 %. Resultatene fra denne undersøkelsen viser at antallet sjørøyer har avtatt i mange vassdrag. I de innsjøbaserte bestandene har mengden sjørøye avtatt uten at laks og sjøørret har økt merkbart, mens i de rene elvebestandene, som for eksempel Veidneselva, har rekrutteringen av røye avtatt på bekostning av økt rekruttering hos laksen. En viktig mangel er at vi har få kvantitative data på bestandsstørrelse over tid. Det er derfor et stort behov for å få en mer detaljert og fokusert overvåkning som kan fokusere på utviklingen og påvirkningen i noen enkeltbestander, og fremskaffe kunnskap om konkrete forklaringsmekanismer til hvorfor sjørøya går tilbake. Dette kan trolig best gjøres ved å fokusere på egnede indeksvassdrag. Dette kan for eksempel være vassdrag som har (eller har hatt) gode bestander av sjørøye, men der sjøørret og/eller laks nå synes å øke. Eksempler på slike vassdrag er Veidneselva og Laukhellevassdraget.

Svenning, M.A, Wennevik, V., Vähä, J-P., Prusov, S. & Niemelä, E. 2012. Høst- og vinterlaksen i Finnmark; hvor kommer den fra? - NINA Rapport 789. 24 s. Under laksefisket i Varangerfjorden på senhøsten i 2007 og 2009, samt på vinteren i 2008, ble det fanget 87 laksefisk, derav 71 villaks, 10 oppdrettslaks, 3 regnbueørret og 3 hybrider mellom laks og ørret. Det ble rapportert funn av voksne lus på halvparten av villaksene, mens det i gjennomsnitt ble funnet 3.8 lus på hver fisk. Totalt 70 villakser kunne aldersbestemmes og de fleste (70 %) var énsjøvinter (1SW) gjellfisker. Av de relativt få tosjøvinterlaksene (2SW) som ble fanget (14 %), var det fem gytefisk. Det ble også fanget laks som etter å ha gytt som 1SW høsten før, vandret ut i havet som vinterstøinger neste vår/forsommer før de ble fanget senere på høsten, samt laks som etter å ha gytt året før, hadde vandret ut i havet like etter gyting. I tillegg ble det fanget fisk som etter å ha gytt som 1SW laks, hadde oppholdt seg to hele kalenderår i havet før de ble fanget. Resultatene tyder på at individer av laks fra alle disse gruppene beiter i de indre fjordsystemene under store deler av havperioden. Det ble ikke fanget laks eldre enn to sjøvintre (2SW). Mer enn 70 % av de undersøkte magene fra villaks fanget i Varangerfjorden inneholdt betydelige mengder med byttedyr, noe som indikerer at laks som oppholder seg i disse fjordsystemene beiter relativt aktivt. Vi fant heller ingen vesentlige forskjeller mellom de ulike aldersgruppene, dvs. mellom fisk som nylig hadde vandret ut i havet etter gyting, fisk som skulle gyte inneværende høst og fisk som hadde vært ett eller to år i havet før de ble fanget. Sild var hyppigst forekommende i magene, og deretter hyse. Videre ble også sil, lodde og krill funnet i relativt mange av magene. I vekt dominerte sild og hyse, og utgjorde til sammen mer enn 90 % av byttedyrene. De genetiske analysene indikerer at 1SW-laksene i stor grad hadde sin opprinnelse både fra elver i Vest- (13 %) og Øst-Finnmark (25 %), samt fra elver på nordsiden av Kola (22 %) og fra elver i Kvitsjøen (31 %). Bare et par av laksene så ut til å komme fra elver i Nordland og/eller Troms. Det så ut til at 2SW-laksene kun stammet fra elver i Finnmark og på Kola, dvs. ingen av disse laksene ble antatt å ha sitt opphav fra elver i Kvitsjøen. Selv om vi i denne undersøkelsen har vært bedre i stand til å finne hjemelvene til laksene, sammenlignet med undersøkelsen i 2008 (Svenning m.fl. 2011), tyder tolkingene fra denne undersøkelsen likevel på at vi fortsatt "mister" svært mange elver når presisjonsnivået økes. Likevel virker det overveiende sannsynlig at laks som beiter i Varangerfjorden på senhøsten (september-oktober) domineres av umoden énsjøvinter laks, og representerer en blanding av fisk med opphav både fra elver i Finnmark, Kolahalvøya og Kvitsjøen. I videre undersøkelser bør imidlertid både antall genetiske markører (mikrosatellitter) og antall elver med kjent genetisk bakgrunn økes, noe som vil øke sannsynligheten betraktelig for å tilordne hver enkelt laks til sin hjemelv. Av potensielle hjemelver i Finnmark, synes flest laks å stamme fra Storelva i Laksfjord, Komagelva og Vestre Jakobselv. På russisk side skilte to elver seg ut i Kvitsjøområdet, nemlig Ponoi og Umba, mens av elvene på nordsiden av Kolahalvøya, indikerte de genetiske resultatene at flest laks kom fra Zolotaya og Kolaelva. Finnmark, Atlantisk laks, vandringsmønster, høst- og vinterlaks, genetisk opphav, Finnmark, Atlantic salmon, migration pattern, autumn- and winter salmon, genetic origin

Svenning, M-A., Johansen, N.S. & Thorstad, E.B. 2011. Oppvandring, bestandsstørrelse og fangstrater av laks i Målselvvassdraget - NINA Rapport 648. 45 s. Sommeren 2009, fra 7. juni-14. august, ble det fisket med kilenøter i indre Malangen, ca 15 km fra utløpet av Målselva. Flersjøvinterlaks dominerte fangstene de første ukene, og det var også en tendens til at hunnene vandret inn før hannene. Innslaget av énsjøvinterlaks økte utover sommeren, og i den ordinære sjølaksefiskeperioden i Malangen bestod fangstene av 70 % énsjøvinterlaks. Totalt ble det fanget 642 villakser. Av disse ble 111 merket med radiomerker og 375 med tradisjonelle ytre mekaniske merker (stripsmerker) og satt ut ved fangststedet. I overkant av 70 % av de radiomerkete laksene vandret opp og oppholdt seg i Målselva fram til gyting i oktober. De radiomerkete laksene vandret relativt hurtig opp til Målselvfossen og ble registrert i kulpen nedafor Målselvfossen gjennomsnittlig (median) 5 dager etter merkingen. Laks som vandret opp fisketrappa i Målselvfossen oppholdt seg gjennomsnittlig (median) 19 dager i kulpen før de vandret opp fisketrappa. Bare litt over halvparten av de radiomerkete laksene (55 %) ble registrert ovafor fisketrappa i gytetida. Dette til tross for at det er antatt at nærmere 90 % av de beste gyteområdene finnes ovafor fisketrappa. De fleste av laksene som vandret opp fisketrappa oppholdt seg i de øvre delene av Målselva, samt i Divielva. Av de radiomerkete laksene som oppholdt seg nedafor fisketrappa ble hele 60 % registrert langs en ca 2 km lang strekning fra Målselvfossen og nedover. Registreringen av de radiomerkete laksene tyder på at Divielva er den eneste tilløpselva som har betydning som gyteområde for Målselvlaksen. Basert på rapporterte gjenfangster, og på registreringer av oppvandrende laks i fisketelleren i fisketrappa, fant vi at bestandsstørrelsen i Målselva i 2009 var på ca 5 800 laks, derav ca 2 800 ovafor og 3 000 laks nedafor fisketrappa. Fangstratene var på ca 30 %, dog litt høyere for én- enn flersjøvinterlaks. Fangstraten på storlaks ovafor fisketrappa var i underkant av 28 %. Basert på den visuelle størrelsesvurderingen av oppvandrende laks registrert i videokameraet i fisketrappa, ble fangstraten på storlaks ovafor fisketrappa imidlertid beregnet til hele 80 %. Dette skyldes at en svært stor andel av storlaksene feilaktig blir karakterisert som mellomlaks på videoregistreringene. Dette fører også til at fangstrateestimatet på storlaks ovafor fisketrappa blir kraftig overestimert, samt at eggdeponeringen blir tilsvarende underestimert. Dersom fangstratene og eggdeponeringen skal kunne beregnes med rimelig høy presisjon må overvåkingen i fisketrappa forbedres vesentlig. Montering av ytterligere et kamera vil trolig avhjelpe dette. Gitt at bestandsestimatet og fangstrapporteringen er noenlunde korrekt, ble det trolig gytt mer enn 8 millioner lakseegg både ovafor og nedafor fisketrappa i 2009, dvs. totalt 16 millioner egg for hele vassdraget. Dette tilsvarer fire ganger flere egg enn hva som er antatt nødvendig for å nå gytebestandsmålet i Målselva.

Svenning, M-A. 2010. Metodikk for prøvefiske etter røye på Svalbard - NINA Rapport 645. 30 s. Røye er den eneste ferskvannsfisk som lever og reproduserer i vassdrag på Svalbard. Her finnes den i to hovedformer; som ferskvannsstasjonær innlandsrøye (”stasjonærrøye”) eller som anadrom røye (”sjørøye”). Det finnes 100-150 innsjøer med stasjonær røye, mens betydelige bestander av sjørøye trolig finnes i mindre enn 20 innsjøsystemer på øyriket. Sjørøya foretar en næringsvandring ut i havet om sommeren, mens stasjonærrøya lever hele livet i innsjøen. I innsjøer med sjørøye finnes også stasjonær (”resident”) røye, dvs. individer som ikke vandrer ut i havet om sommeren. Forskriften om fiske etter røye på Svalbard er fastsatt av Sysselmannen og har til formål å utøve en forvaltning som ivaretar bestandenes produksjonsevne og sammensetning, og samtidig sikrer fritidsfiske som en viktig friluftsaktivitet for fastboende på Svalbard og tilreisende. Samtidig er det stilt krav til at den framtidige forvaltningen av Svalbardrøye skal være kunnskapsbasert og bestandsspesifikk, og Sysselmannen i samarbeid med øvrige faginstanser har satt som et mål i 2011 ”å utarbeide en røyestrategi for den fremtidige forvaltningen av røye på Svalbard, der strategien også skal beskrive metodikk for prøvefiske/forskningsfangst, og foreta en prioritering av vannene med hensyn til videre undersøkelser og oppfølging”. I samsvar med dette er NINA Tromsø gitt i oppdrag fra Norsk Polarinstitutt å utarbeide konkrete forslag til metodikk for prøvefiske etter røye i innsjøsystemer på Svalbard. Denne skal gi kunnskap om bestandsstørrelse og -sammensetning, og kunne tilpasses så vel anadrome som stasjonære bestander. Vi foreslår at i vassdrag med anadrom røye bør hele den oppvandrende sjørøyebestanden registreres og telles ved hjelp av fangstfeller/oppgangsruser i utløpselvene, effektuert i perioden medio juli til ultimo august. Registreringen bør gjennomføres ca hvert femte år, og all fisk bør måles, veies og finneklippes. Oppsetting og plassering av fangstfellene må gjøres i samråd med fagpersonell. I tillegg bør det i etterkant av oppvandringen gjennomføres et kontrollert garnfiske i innsjøen, der ca 60 fisk i ulike størrelsesgrupper (> 20-25 cm) fanges, avlives og analyseres etter tradisjonelle fiskebiologiske metoder. Resultatene fra oppvandrings- og fangstdataene må analyseres av kompetent ekspertise og presenteres i en kortfattet fagrapport, der spesielt kvotesettingen for røye over 25 cm begrunnes. Kunnskap om en del essensielle bestandsparametre, samt dokumentasjonen på hvor mange sjørøyer som vandrer opp i innsjøene, vil etter vårt syn gi forvaltningen et godt og tilstrekkelig grunnlag for å fastsette forsvarlige fiskekvoter i neste femårsperiode. Svalbardrøye, prøvefiskemetodikk, fisketetthet, bestandssammensetning, forvaltning Svalbard Arctic charr, monitoring methods, fish abundance, population structure, management