Monitoring Häufige Brutvögel

Auf 267 repräsentativen, über die ganze Schweiz verteilten Kilometerquadraten werden seit 1999 alljährlich die Bestände der Brutvögel erhoben. Damit können Bestandstrends bei über 70 häufigen und verbreiteten Vogelarten eruiert werden.

Ziele

Das Monitoring Häufige Brutvögel (MHB) ist ein zentrales Projekt zur Überwachung der verbreiteten Arten. Es dokumentiert deren Bestandsentwicklung und allfällige Arealveränderungen.

Vorgehen

Als Untersuchungsgebiete dienen 267 Kilometerquadrate, die in einem regelmässigen Netz über die ganze Schweiz verteilt sind. Sie stammen grösstenteils aus dem Überwachungsnetz des Biodiversitätsmonitorings Schweiz, mit welchem wir eng kooperieren und Synergien nutzen. Die Bestände werden mittels einer vereinfachten Revierkartierungsmethode erhoben. Dazu sind jeweils gut 200 grösstenteils freiwillige Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter unterwegs. Um diese grosse Zahl von Quadraten bearbeiten zu können, wird der Kartierungsaufwand der einzelnen Fläche möglichst gering gehalten (3 Rundgänge pro Feldsaison, oberhalb der Waldgrenze nur deren 2). Die Aufnahmen erfolgen immer entlang derselben Routen und die Registrierungen müssen die für jede Art separat festgelegten Bedingungen erfüllen.

Bedeutung

Der hohe Grad der Standardisierung und die intensive Bearbeitung (4–6 km pro Quadrat, 3–4 h) garantieren beim MHB präzise Resultate zur Bestandsveränderung der häufigeren Brutvogelarten. Die MHB-Aufnahmen stellen auch ein Bindeglied zwischen den Atlasprojekten dar, denn sie zeigen auf, welche langfristigen Veränderungen zwischen diesen Momentaufnahmen stattfinden.

Eine methodische Herausforderung bei allen Monitoringprogrammen ist die Tatsache, dass wohl nie ganz alle Reviere, besetzten Quadrate oder vorkommenden Arten in einem Gebiet gefunden werden. Es gilt daher, die wahre Anzahl der Reviere oder vorkommenden Arten aus den Daten zu schätzen. Bei der Entwicklung der statistischen Prozeduren dazu haben wir in den letzten Jahren grosse Fortschritte gemacht.

Darüber hinaus sind die beim MHB gewonnenen Daten dank ihrem Artenreichtum und ihrer zeitlichen und räumlichen Auflösung auch von unschätzbarem Wert für die wissenschaftliche Grundlagenforschung. So werden in Atlas- oder Monitoringprojekten gewonnene Daten immer häufiger für Untersuchungen der Reaktion von Arten auf die Klimaerwärmung verwendet.

Die MHB-Daten stellen somit eine wahre Fundgrube für die Entwicklung neuer Methoden und für die Überprüfung grundsätzlicher biologischer Hypothesen dar.

Projektleitung

Hans Schmid

Partner

Das Bundesamt für Umwelt BAFU unterstützt das Programm. Auf internationaler Ebene ist der European Bird Census Council EBCC unser Partner.

Publikationen

Kéry, M. & J. A. Royle (2016):
Applied hierarchical modeling in ecology - Modeling distribution, abundance and species richness using R and BUGS. Volume 1: Prelude and Static Models.

Kéry, M, G. Guillera-Arroita & J. J. Lahoz-Monfort (2013):
Analysing and mapping species range dynamics using occupancy models.

Kéry, M. & M. Schaub (2012):
Bayesian population analyses using WinBUGS. A hierarchical perspective.

M. Kéry (2011):
Towards the modelling of true species distributions.

Maggini, R., A. Lehmann, M. Kéry, H. Schmid, M. Beniston, L. Jenni & N. Zbinden (2011):
Are Swiss birds tracking climate change? Detecting elevational shifts using response curve shapes.

Royle, J.A., M. Kéry & J. Guélat (2011):
Spatial capture-recapture models for searchencounter data.

Kéry, M. & J. A. Royle (2010):
Hierarchical modelling and estimation of abundance and population trends in metapopulation designs.

Kéry M., H. Schmid & N. Zbinden (2009):
Grundlagen der Bestandserfassung und Folgerungen für die Datenerfassung und -analyse in großräumigen Monitoringprogrammen.

Kéry, M. & J. A. Royle (2009):
Inference about species richness and community structure using species-specific occupancy models in the national Swiss breeding bird survey MHB.

Kéry, M. (2008):
Estimating abundance from bird counts: binomial mixture models uncover complex covariate relationships.

Kéry, M. (2008):
Grundlagen der Bestandserfassung am Beispiel von Vorkommen und Verbreitung.

Kéry, M. & B. R. Schmidt (2008):
Imperfect detection and its consequences for monitoring for conservation.

Kéry, M. & J. A. Royle (2008):
Hierarchical Bayes estimation of species richness and occupancy in spatially replicated surveys.

Kéry, M., Royle, J.A. & H. Schmid (2008):
Importance of sampling design and analysis in animal population studies: a comment on Sergio et al.

Royle, J,.A., M. Kéry, R. Gautier & H. Schmid (2007):
Hierarchical spatial models of abundance and occurrence from imperfect survey data.

Royle, J.A. & M. Kéry (2007):
A bayesian state-space formulation of dynamic occupancy models.

Kéry, M. & H. Schmid (2006):
Estimating species richness: calibrating a large avian monitoring programme.

Kéry, M., A. Royle & H. Schmid (2005):
Modeling avian abundance form replicated counts using binomial mixture models.

Royle, J.A., J.D. Nichols & M. Kéry (2005):
Modelling occurrence and abundance of species when detection is imperfect.

Kéry, M. & H. Schmid (2004):
Monitoring programs need to take into account imperfect species detectability.

Schmid, H., N. Zbinden & V. Keller (2004):
Überwachung der Bestandsentwicklung häufiger Brutvögel in der Schweiz/Surveillance de l'évolution des effectifs des oiseaux nicheurs répandus en Suisse.

Schmid, H., M. Burkhardt, V. Keller, P. Knaus, B. Volet & N. Zbinden (2001):
Die Entwicklung der Vogelwelt in der Schweiz/L'évolution de l'avifaune en Suisse.