Denne rapporten er skrevet som en del av faget GEO 312 i GIS årsstium på HiNT. I dette prosjektet Bruk av GIS i forvaltningen - analyse av rovbasen og beitelagsstatistikk har vi i på oppdrag for Mattilsynet og Fylkesmannen i Nord-Trøndelag sett på mulighetene for bruk av GIS. Vi har jobbet med dataene fra rovbasen til DN og beitelagsdata i fra Skog og Landskap.
Data fra rovbasen er hentet fra DNs Rovbase fra 1993 til og med 2006 og Beitelagsstatistikk (IBU) er innhentet fra Skog og Landskap. Det mangler en del beitelagsområder for Nord-Trøndelag. De fleste av disse beitelagene er nå digitalisert i forbindelse med prosjektet, men vi fikk ikke tid til å få sendt de til Skog og Landskap for kobling mot beitelagstatistikken.
I behandlingen av dataene brukte vi MS Access, for tilrettelegging av data, og ESRIs programvare ArcGIS 9.2 med extensions som Spatial Analyst (Density, Extraction og Zonal). For å dokumentere prosessen som skjer i modellen og for å ha mulighet til å kjøre den flere ganger, laget laget vi en toolbox som det er mulig å laste ned. Toolboxen kan importeres og brukes igjen senere i forvaltningen til for eksempel å kjøre lignende analyser på rein, eller kjøre analysen på andre fylker.
Når det gjelder symboliseringen i kartene har vi brukt en skala fra høy til lav og gjort dataene klasseinndelt med naturlige brudd, slik at en ser forskjeller i stedet for faste verdier. Vi har lagt vekt på den symbolisering som viser forskjellene best, og syns den er meget gunstig når en skal få en rask oversikt over data.
Rovbasen er et register med store mengder data. Ved å bruke GIS prøvde vi å lage en HotSpotanalyse som bedrer visualiteten til tettheten av tilfellene i Rovbasen. Dette vil også gi et bedre sammenligningsgrunnlag fra år til år.
For å dokumentere prosessen og for å ha mulighet til å kunne kjøre den flere ganger har vi laget en toolbox som inneholder ferdige script. Toolboxen kan importeres og brukes igjen senere av forvaltningen. Vi hentet også ut noen nøkkeltall som kan være interessant for forvaltning.
Vi prøvde også å finne en metodikk for å kunne se rovdyrpresset opp mot tapsprosenten i hvert beitelag for hele Nord-Trøndelag. Med rasteranalyser fra Rovbasen og snittverdier for hvert beitelag fikk vi en koeffisent som ble brukt for å visualisere hvor tapsprosenten er høy uten at rovdyrpress påvirker resultat. Vi har brukt Spatial Analyst med verktøyet Zonal Statistic As Table.
GIS er mer enn bare et program, og det er viktig å ha forståelse for både databaser, HTML, Java og PHP. Mulighetene for behandling av stedfestet informasjon i GIS er mange, og hele prosjektet har et fokus på gjenbruk og fremstilling av data på web. Modellene som er laget i dette prosjektet er godt dokumenterte og kan lastes ned og brukes av forvaltningen. Med alle de mulighetene som finnes i GIS er det viktig at en også kan fremstille resultatet på en god måte.
Gå til meny