Factors responsible for Ixodes ricinus presence and abundance across a natural-urban gradient

SND-ID: 2023-110-1. Version: 1. DOI: https://doi.org/10.5878/d3d7-1n16

Citering

Skapare/primärforskare

Thérese Janzén - Södertörns högskola, Institutionen för naturvetenskap, miljö och teknik orcid

Forskningshuvudman

Södertörns högskola - Institutionen för naturvetenskap, miljö och teknik rorId

Diarienummer hos huvudman

3430-3.1.1-2022

Beskrivning

För att förstå utbredningen av den vanliga fästingen Ixodes ricinus, undersökte vi hur både lokala faktorer och olika landskapsegenskaper påverkar förekomsten av fästingar i grönområden längs med urbaniseringsgradienten i Stockholms län, Sverige. Fästingar och fältdata samlades in under 2017 och 2019 och analyserades i relation till habitatdata och landskapsdata framtaget från geografiskt informationssystem (GIS).

2017 samlades fästingar och fältdata in från 12 olika platser i Stockholms län som ursprungligen hade valts som slumpmässiga kontroller till en annan studie men aldrig använts. 2019 samlades fästingar och fältdata in från 35 olika platser längs med urbaniseringsgradienten. Dessa 35 platser valdes slumpmässigt ut med hjälp av GIS. För att beräkna urbaniseringsgraden för varje plats, använde vi andelen exploaterad mark i en 1000m buffertzon. För de 12 första insamlingsplatserna under 2017 valde vi slumpmässigt ut 10 2m × 2m rutor för inventering av fästingar och fältdata. På de 35 platser som vi inventerade 2019, samlade vi in fästingar i 5 2m × 2m rutor. Vi besökte alla platser en gå

... Visa mer..
För att förstå utbredningen av den vanliga fästingen Ixodes ricinus, undersökte vi hur både lokala faktorer och olika landskapsegenskaper påverkar förekomsten av fästingar i grönområden längs med urbaniseringsgradienten i Stockholms län, Sverige. Fästingar och fältdata samlades in under 2017 och 2019 och analyserades i relation till habitatdata och landskapsdata framtaget från geografiskt informationssystem (GIS).

2017 samlades fästingar och fältdata in från 12 olika platser i Stockholms län som ursprungligen hade valts som slumpmässiga kontroller till en annan studie men aldrig använts. 2019 samlades fästingar och fältdata in från 35 olika platser längs med urbaniseringsgradienten. Dessa 35 platser valdes slumpmässigt ut med hjälp av GIS. För att beräkna urbaniseringsgraden för varje plats, använde vi andelen exploaterad mark i en 1000m buffertzon. För de 12 första insamlingsplatserna under 2017 valde vi slumpmässigt ut 10 2m × 2m rutor för inventering av fästingar och fältdata. På de 35 platser som vi inventerade 2019, samlade vi in fästingar i 5 2m × 2m rutor. Vi besökte alla platser en gång och totalt inventerades 295 provtagningsrutor. För varje ruta noterade vi datum, tid, väderförhållande, antal fästingar, vegetationshöjd och trädstamstäthet runt varje ruta.
För att ta fram landskapsdata skapades 10 buffertzoner från 100m till 1000m radies runt varje insamlingsplats i GIS tillsammans med Naturvårdverkets Nationella Marktäckedata. Dessa satellitkartor har en upplösning på 10m och har följande huvudkategorier 1) Skog, 2) Öppen mark, 3) Åkermark, 4) Öppen våtmark, 5) Exploaterad mark, och 6) Vatten. För att identifiera riskfaktorer valde vi att använda dessa huvudkategorier med undantag for kategorin Skog där vi valde att inkludera de åtta olika skogstyperna: Tallskog, Granskog, Barrblandskog, Lövblandad barrskog, Triviallövskog, Ädellövskog, Triviallövskog med ädellövsinslag och Temporärt ej skog.
För att ta fram statistik och beräkna konfigurationen av landskapet runt varje insamlingsplats, använde vi marktäckedata från 1000m buffertzonen som exporterades till GeoTIFF-format och som sedan analyserades med FRAGSTATS version 4. Vi använde Shannons diversitetsindex (SHDI) för att uppskatta mångfalden av marktäcketyper runt varje insamlingsplats. För att mäta aggregeringen av de olika martäcketyperna i landskapet använde vi Contagion (CONTAG). Som ett mått på skogens konfiguration använde vi PLAND, som är proportionen av skog i landskapet och total edge (TE) som är den totala skogskantslängden.
Alla statistiska analyser har gjorts med R, versionen 4.0.3. För att analysera effekterna av olika riskfaktorer på fästingförekomst i olika grönområden, använde vi generaliserade linjära mixade modeller med Poisson-fördelade residualer. Eftersom datasetet innehöll fler nollor än vad som förväntas enligt en Poisson eller negativ binomialfördelning som orsakar överdispersion, använde vi nollinflations-Poissonmodeller i paketet glmmTMB. Visa mindre..

Data innefattar personuppgifter

Nej

Språk

Metod och utfall

Tidsperiod(er) som undersökts

2017 – 2019

Dataformat / datastruktur

Datainsamling
  • Insamlingsmetod: Fältexperiment
  • Beskrivning av insamlingsmetod: För att förstå utbredningen av den vanliga fästingen Ixodes ricinus, undersökte vi hur både lokala faktorer och olika landskapsegenskaper påverkar förekomsten av fästingar i grönområden längs med urbaniseringsgradienten i Stockholms län, Sverige. Fästingar och fältdata samlades in under 2017 och 2019 och analyserades i relation till habitatdata och landskapsdata framtaget från geografiskt informationssystem (GIS). 2017 samlades fästingar och fältdata in från 12 olika platser i Stockholms län som ursprungligen hade valts som slumpmässiga kontroller till en annan studie men aldrig använts. 2019 samlades fästingar och fältdata in från 35 olika platser längs med urbaniseringsgradienten. Dessa 35 platser valdes slumpmässigt ut med hjälp av GIS. För att beräkna urbaniseringsgraden för varje plats, använde vi andelen exploaterad mark i en 1000m buffertzon. För de 12 första insamlingsplatserna under 2017 valde vi slumpmässigt ut 10 2m × 2m rutor för inventering av fästingar och fältdata. På de 35 platser som vi inventerade 2019, samlade vi in fästingar i 5 2m × 2m rutor. Vi besökte alla platser en gång och totalt inventerades 295 provtagningsrutor. För varje ruta noterade vi datum, tid, väderförhållande, antal fästingar, vegetationshöjd och trädstamstäthet runt varje ruta. För att ta fram landskapsdata skapades 10 buffertzoner från 100m till 1000m radies runt varje insamlingsplats i GIS tillsammans med Naturvårdverkets Nationella Marktäckedata. Dessa satellitkartor har en upplösning på 10m och har följande huvudkategorier 1) Skog, 2) Öppen mark, 3) Åkermark, 4) Öppen våtmark, 5) Exploaterad mark, och 6) Vatten. För att identifiera riskfaktorer valde vi att använda dessa huvudkategorier med undantag for kategorin Skog där vi valde att inkludera de åtta olika skogstyperna: Tallskog, Granskog, Barrblandskog, Lövblandad barrskog, Triviallövskog, Ädellövskog, Triviallövskog med ädellövsinslag och Temporärt ej skog. För att ta fram statistik och beräkna konfigurationen av landskapet runt varje insamlingsplats, använde vi marktäckedata från 1000m buffertzonen som exporterades till GeoTIFF-format och som sedan analyserades med FRAGSTATS version 4. Vi använde Shannons diversitetsindex (SHDI) för att uppskatta mångfalden av marktäcketyper runt varje insamlingsplats. För att mäta aggregeringen av de olika martäcketyperna i landskapet använde vi Contagion (CONTAG). Som ett mått på skogens konfiguration använde vi PLAND, som är proportionen av skog i landskapet och total edge (TE) som är den totala skogskantslängden. Alla statistiska analyser har gjorts med R, versionen 4.0.3. För att analysera effekterna av olika riskfaktorer på fästingförekomst i olika grönområden, använde vi generaliserade linjära mixade modeller med Poisson-fördelade residualer. Eftersom datasetet innehöll fler nollor än vad som förväntas enligt en Poisson eller negativ binomialfördelning som orsakar överdispersion, använde vi nollinflations-Poissonmodeller i paketet glmmTMB.
  • Tidsperiod(er) för datainsamling: 2017 – 2019
  • Datakälla: Biologiska prover, Övrigt
Geografisk täckning

Geografisk utbredning

Geografisk plats: Stockholms län

Geografisk beskrivning: Fältdata från olika urbaniseringsgrader i Stockholms län, Sverige

Administrativ information

Ansvarig institution/enhet

Institutionen för naturvetenskap, miljö och teknik

Medverkande

Mona Petersson - Södertörns högskola, Institutionen för naturvetenskap, miljö och teknik orcid

Monica Hammer - Södertörns högskola, Institutionen för naturvetenskap, miljö och teknik orcid

Patrik Dinnétz - Södertörns högskola, Institutionen för naturvetenskap, miljö och teknik orcid

Finansiering

  • Finansiär: Östersjöstiftelsen rorId
  • Diarienummer hos finansiär: 52/2018_OSS
  • Projektnamn på ansökan: Human – environment interactions and the epidemiological periurban landscape of tick-borne diseases
Ämnesområde och nyckelord

Forskningsområde

Miljövetenskap (Standard för svensk indelning av forskningsämnen 2011)

Naturvetenskap (Standard för svensk indelning av forskningsämnen 2011)

Ekologi (Standard för svensk indelning av forskningsämnen 2011)

Biologi och ekologi (INSPIRE topic categories)

Miljö (INSPIRE topic categories)

Publikationer

Janzén, T., Hammer, M., Petersson, M., & Dinnétz, P. (2023). Factors responsible for Ixodes ricinus presence and abundance across a natural-urban gradient. Plos one, 18(5), e0285841.
DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0285841

Om du publicerat något baserat på det här datamaterialet, meddela gärna SND en referens till din(a) publikation(er). Är du ansvarig för katalogposten kan du själv uppdatera metadata/databeskrivningen via DORIS.

Versioner

Version 1. 2023-08-08

Version 1: 2023-08-08

DOI: https://doi.org/10.5878/d3d7-1n16

Kontakt för frågor om data

Thérese Janzén

therese.janzen@sh.se

Publicerad: 2023-08-08