Untersuchungen zur Eignung von Suchhunden für das Monitoring von Luchs (Lynx lynx) und Wolf (Canis lupus)

Großkarnivoren wie Luchs und Wolf haben bereits Teile ihres ursprünglichen Verbreitungsgebiets in Mitteleuropa wiederbesiedelt. Die Luchsvorkommen in Deutschland und der Schweiz erholen sich eher langsam, während sich die Wolfsvorkommen stetig vergrößern. Die Entwicklung der Luchs- und Wolfsvorkommen wird aufgrund geltender Rechtsnormen und wegen eines gesellschaftlichen Interesses im Rahmen von Monitoringaktivitäten beobachtet. Kamerafallen und genetische Analysen von Probenmaterial wie Kot kommen für das Monitoring standardmäßig zum Einsatz, wobei letzteres vor allem für den Luchs schwierig umzusetzen ist, da Probenmaterial schwer zu finden ist. In der vorliegenden Arbeit wurde untersucht, inwieweit sich Suchhunde, die auf das Auffinden von Luchs- bzw. Wolfskot trainiert sind, für das Monitoring dieser Arten eignen. Hierfür wurde der Einsatz von Suchhunden jeweils mit dem Einsatz von Kamerafallen sowie von Haarfallen (Luchs) bzw. Geräten zur Aufnahme von Heulereignissen (Wolf) verglichen.
Für die Luchsstudie wurden im Nationalpark Bayerischer Wald in 44 Rasterzellen von je 4 km2 über vier Wochen in 2017 zeitgleich zwei Suchhundeteams sowie pro Rasterzelle je eine Kamera- und Haarfalle eingesetzt. Mit Kot- und Haarproben wurden genetische Analysen durchgeführt, alle Daten wurden anhand eines „site-occupancy-models“ analysiert. Die Suchhunde erbrachten die größte Anzahl an Artnachweisen von Luchsen (n = 52/Kamerafallen n = 26/Haarfallen n = 3), an Rasterzellen mit Luchsnachweisen (n = 21/Kamerafallen n = 16/Haarfallen n = 2) sowie an einzigartigen Detektionen (n = 14/Kamerafallen n = 8/Haarfallen n = 0), d.h. Rasterzellen, in denen ausschließlich eine der Methoden Luchsnachweise erbrachte. Die Detektionswahrscheinlichkeit basierend auf dem durchschnittlich pro Methode und Rasterzelle betriebenem Aufwand lag bei 0,75 für den Suchhundeinsatz für 10 km Transektstrecke, bei 0,57 für Kamerafallen und 0,11 für Haarfallen für jeweils vier Wochen Einsatzzeit. Der theoretische Minimalaufwand, um in einer von Luchsen genutzten Rasterzelle mit hoher Wahrscheinlichkeit (P = 0,95) einen Luchsnachweis zu erbringen, wurde mit 22 Transektkilometern für die Suchhunde sowie 14 bzw. 98 Wochen für Kamera- bzw. Haarfallen ermittelt. Die Anzahl der Individuennachweise war für Suchhunde und Kamerafallen gleich (n = 26), für Haarfallen lag sie bei n = 2. Kamerafallen detektierten die größte Anzahl unterschiedlicher Luchsindividuen (n = 16/Suchhunde n = 11/Haarfallen n = 2). Der Bruttozeitaufwand (inklusive Passivzeiten) in Tagen pro Art- und Individuennachweis war für den zeitgleichen Einsatz der zwei Suchhundeteams am geringsten (Artnachweis: Suchhunde 0,7/Kamerafallen 1,5/Haarfallen 13,7; Individuennachweis: Suchhunde 1,4/Kamerafallen 1,5/Haarfallen 20,5). Der Suchhundeinsatz war pro Artnachweis etwas günstiger (779 €) als die Kamerafallen (842 €), pro Individuennachweis jedoch teurer (1.558 €) als der Kamerafalleneinsatz (842 €). Der Einsatz der Haarfallen war aufgrund der geringen Nachweiszahl unerschwinglich (3.506 € bzw. 5.260 € pro Art- bzw. Individuennachweis).
Für die Wolfsstudie wurden im Südosten der Schweiz in sieben Seitentälern der Magadinoebene von durchschnittlich 9,8 km2 in 2018 und 2019 in insgesamt vier zweiwöchigen Abschnitten ein Suchhundeteam eingesetzt (über den Gesamtzeitraum kamen drei unterschiedliche Hunde und zwei Hundeführerinnen zum Einsatz). Pro Seitental wurden in beiden Jahren in den Sommermonaten je vier Kamerafallen und ein Audioaufnahmegerät installiert. Mit den Kotproben wurden genetische Analysen durchgeführt, alle Daten wurden anhand eines „site-occupancy-models“ analysiert. Die Kamerafallen erbrachten die höchste Anzahl an Wolfsnachweisen (wahrscheinliche Wolfsfotos wurden inkludiert, n = 104/Suchhunde n = 27/Audioaufnahmegeräte n = 6). Der Suchhundeinsatz erbrachte in der höchsten Anzahl an Seitentälern Wolfsnachweise (n = 5/Kamerafallen n = 4/ Audioaufnahmegeräte n =1) und einzigartige Nachweise (n = 2/Kamerafallen n = 1/ Audioaufnahmegeräte n = 0). Die Detektionswahrscheinlichkeit basierend auf dem durchschnittlich pro Methode und Seitental betriebenem Aufwand lag bei 0,71 für den Suchhundeinsatz für 10 km Transektstrecke, bei 0,99 für den Kamerafalleneinsatz über durchschnittlich 20 Wochen und bei 0,26 für den Einsatz von Audioaufnahmegeräten über durchschnittlich 15 Wochen Einsatzzeit. Der theoretische Minimalaufwand, um in einem von Wölfen genutzten Seitental mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Wolfsnachweis zu erbringen, wurde mit 24 Transektkilometern für die Suchhunde sowie 13 bzw. 148 Wochen für Kamerafallen bzw. Audioaufnahmegeräte ermittelt. Suchhunde erbrachten 12 Individuennachweise von vier unterschiedlichen Wolfsindividuen. Die Daten aus Kamerafallen und Audioaufnahmegeräten konnten nicht für die Individualisierung von Wölfen genutzt werden, die Methoden wiesen aber jeweils eine maximale Anzahl von fünf bzw. zwei Wolfsindividuen gleichzeitig nach. Der Bruttozeitaufwand in Tagen für einen Artnachweis war für Kamerafallen geringer (1,4) als für Suchhunde (2,2) und Audioaufnahmegeräte (20,7). Auch die Kosten für einen Artnachweis waren für Kamerafallen geringer (217 €) als für Suchhunde (917 €) und Audioaufnahmegeräte (3.228 €). Suchhunde ermöglichten als einzige Methode Individuennachweise von Wölfen mit einem Aufwand von 5,0 Tagen und 2.064 € pro Nachweis.
Die Studien zeigen, dass Suchhunde für das Monitoring von Luchs und Wolf geeignet sind, vor allem, wenn als Ergebnis eine hohe Nachweissicherheit und genetische Profile (Luchs und Wolf) bzw. Individuennachweise (Wolf) benötigt werden und wenig Zeit zur Verfügung steht. Kamerafallen konnten mit guten Ergebnissen für das Monitoring beider Arten eingesetzt werden (Wolf nur Artnachweis), während Haarfallen (Luchs) und Audioaufnahmegeräte (Wolf) in Bezug auf Zeitaufwand und Kosten im Zusammenhang mit einer niedrigen Erfolgsrate nicht erschwinglich waren. Large carnivores like lynx and wolves have recolonised parts of their historic range in central Europe. Lynx occurrences in Germany and Switzerland are recovering rather hesitantly, while wolf occurrences are steadily increasing. Due to legal norms and societal interest, the development of lynx and wolf occurrences is being observed in the framework of monitoring activities. Camera traps and genetic analyses of non-invasively collected material like scats are common monitoring methods. The latter is hard to implement for lynx, as sample material is difficult to find. The present work examines to what extend trained scat detection dogs are suitable for monitoring lynx and wolves. For this purpose, the use of scat detection dogs was compared with the application of camera traps as well as hair traps (lynx) and devices for recording howling events (wolf).
For the lynx study two detection dog teams were simultaneously deployed in 44 grid cells of 4 km2 each in the German Bavarian Forest National Park for four weeks in 2017. Each grid cell additionally contained one camera and one hair trap. Scats and hair samples were genetically analysed and all data was analysed in the framework of site occupancy modelling. Detection dogs yielded the highest number of species (lynx) detections (n = 52/camera traps n = 26/ hair traps n = 3), of grid cells with lynx detections (n = 21/camera traps n = 16/ hair traps n = 2), and of unique detections (n = 14/camera traps n = 8/hair traps n = 0), meaning grid cells in which only one method detected lynx. The detection probability based on the average effort per method and grid cell was 0.75 for detection dogs for 10 transect kilometres, and 0.57 for camera and 0.11 for hair traps for four weeks of deployment each. The theoretical minimum effort required for detecting lynx in a grid cell (given presence) with a high probability (P = 0.95) was 22 transect kilometres for detection dogs and 14 and 98 weeks for camera and hair traps, respectively. The number of individual detections was the same for detection dogs and camera traps (n = 26) and was n = 2 for hair traps. Camera traps detected the largest number of different lynx individuals (n = 16/detection dogs n = 11/hair traps n = 2). The gross time effort (including passive periods of time) in days per species and individual detection was lowest for the simultaneous deployment of the two detection dog teams (species detection: detection dogs 0.7/camera traps 1.5/hair traps 13.7; individual detection: detection dogs 1.4/camera traps 1.5/hair traps 20.5). The use of detection dogs cost less (779 €) per species detection than camera traps (842 €) but more (1,558 €) than camera traps (842 €) per individual detection. Due to the low number of detections, the use of hair traps was relatively expensive (3,506 € and 5,260 € per species and individual detection, respectively).
For the wolf study one scat detection dog team at a time was deployed in seven side valleys of the Magadino Plains (averagely 9.8 km2 each) in south-eastern Switzerland in a total of four two-week-periods in 2018 and 2019. Over the course of time three different dogs and two dog handlers were deployed. In each side valley, four camera traps and one audio recorder were also installed. Scat samples were genetically analysed and all data was analysed in the framework of site occupancy modelling. Camera traps yielded the highest number of wolf detections (probable wolf pictures were included, n = 104/detection dogs n = 27/ audio recorders n = 6). Dogs detected wolf scats in the highest number of side valleys (n = 5/camera traps n = 4/audio recorders n =1) and produced the highest number of unique detections (n = 2/camera traps n = 1/audio recorders n = 0). The detection probability based on the average effort per method and side valley was 0.71 for detection dogs for 10 transect kilometres, 0.99 for camera traps for averagely 20 weeks, and 0.26 for audio recorders for averagely 15 weeks of deployment. The theoretical minimum effort required for detecting wolves in a side valley (given presence) with a high probability was 24 transect kilometres for detection dogs and 13 and 148 weeks for camera traps and audio recorders, respectively. Detection dogs produced 12 individual detections of four different wolf individuals. Data from camera traps and audio recorders could not be used for individualising wolves, but camera traps detected a maximum number of five and audio recorders of two wolves simultaneously. The gross time effort (including passive periods of time) in days per species detection was lower for camera traps (1.4) than for detection dogs (2.2) and audio recorders (20.7). Costs per species detection were lower for camera traps (217 €) than for detection dogs (917 €) and audio recorders (3,228 €). Detection dogs were the only method that produced individual detections, with an effort of 5.0 days and 2,064 € per detection.
The studies show that detection dogs are a suitable method for lynx and wolf monitoring, especially when high levels of data verifiability, genetic profiles (lynx and wolf) and individual detections (wolf) are required and when only short time periods are available for surveys. Camera traps were successfully used for the monitoring of both species (only species detection for wolf), while hair traps (lynx) and audio recorders (wolf) had low success rates and were relatively time-consuming and cost-intensive.