KutyaSarok
Hírek

A világon elsőként magyar kutatók részvételével térképezték fel keresőkutyákkal a sakálok jelenlétét

Az aranysakál rohamos délkelet-európai terjedése az elmúlt időszakban egyre inkább fókuszba került, ezért kiemelten fontos, hogy a fajjal kapcsolatos ismereteink minél frissebbek és pontosabbak legyenek. A Szent István Egyetem vadbiológusai osztrák és bajor kutatókkal együttműködve erre a célra a világon elsőként alkalmaztak keresőkutyákat, melyek jelzései alapján 73 százalékos pontossággal sikerült a sakálok jelenlétét bizonyító ürülékek kimutatása a Velencei-tó környékén.

A toportyán vagy nádi farkas néven is ismert aranysakál az 1990-es évek elején bukkant fel újra Magyarország déli határvidékén, miután a 19. századi jelentős élőhely-átalakítások, valamint a ragadozók kitartó üldözése miatt főként Bulgária területére szorult vissza. Újbóli megtelepedését és az azóta tartó rohamos térhódítását a faj rendkívüli alkalmazkodó képessége és üldözésének csökkenése mellett a délszláv háború, a mezőgazdasági művelés változásai, a globális klímaváltozás, valamint a nagyragadozók hiánya is elősegítette, így napjainkra országszerte elterjedt és terjed tovább hazánkból a szomszédos országok felé. 

Annak ellenére, hogy a sakál terjedése az invazív fajokra jellemző gyorsasággal történik, a fajjal kapcsolatban még mindig sok a nyitott kérdés. Nem pontosan ismert például előfordulási területük sem, a sakál ugyanis éjszaka aktív, és akkor is főként a nehezen áttörhető bozótosokat, bokorerdőketés az elnádasodott nedves területeket járja. A rejtett életmódú ragadozóval tehát csak ritkán lehet találkozni, így a kutatóknak más ismertetőjeleket – például az állat üvöltését vagy ürülékét – követve kell a nyomára bukkanni.

Ezt a nehézséget felismerve Dr. Heltai Miklós egyetemi tanár és Dr. Szabó László, a Szent István Egyetem kutatói az osztrák University of Natural Resources and Life Sciences és a bajor Forest Research Institute Baden-Württemberg – Wildlife Institute intézetek szakértőivel együttműködve most egy ismert módszert használtak fel egy új területen: keresőkutyákat képeztek ki speciálisan a sakál ürülékének megkeresésére, élőhelyének felmérésére, valamint a táplálkozásvizsgálatok elősegítésére. A felmérés során a kutatók egy 133 kilométeres útvonalat jártak végig a két kiképzett kutyával (Rigával és Molly-val) a Velencei-tó környékén, ahol két sakálcsalád jelenlétét akusztikus állományfelméréssel (azaz üvöltéseik vizsgálatával) korábban már sikerrel bizonyították. 

A vizsgálatban részt vevő két ebet az éles bevetés előtt 12 hónapon keresztül kondicionálták, hogy felismerjék és ugatással vagy leüléssel jelezzék gazdájuk számára a sakálok ürülékét. Mivel az időjárási körülmények és a bomlási folyamatok jelentősen befolyásolják a vadon élő egyedek ürülékének állapotát, a terepi feladatokat napsütötte, esős és havas időben is gyakorolták. Riga és Molly egyébként korábban már másutt is bizonyított, ugyanis bevetették már őket farkasok ürüléknyomainak keresésekor is.

Mammal Research szakfolyóiratban most megjelent tanulmány szerint Riga és Molly összesen 34 ürüléket azonosított, melyből 26 minta volt alkalmas a fajok azonosítására. A DNS-vizsgálatok alapján ezek közül három rókához, három kutyához, egy vidrához, 19 pedig aranysakálhoz volt köthető, ami a keresőkutyák teljesítményét illetően 73 százalékos pontosságot jelent.

Az eredmények alapján ezzel a módszerrel legyőzhető lesz a bizonytalanság az aranysakál és a vörös róka által hagyott hasonló ürüléknyomok között, még annak ellenére is, hogy a két faj az élőhely és a táplálékbázis szempontjából is sok hasonlóságot mutat. Az ígéretes módszer tehát várhatóan pontosabb képet ad majd a sakálok előfordulásáról és viselkedéséről, territóriumuk méretéről és élőhelyhasználatuk évszakos eltéréseiről, továbbá biztosabbá teszi a táplálkozásbiológiai vizsgálatokat is.

Fotók: Daniel Leopoldsberger és Dr. Szabó László 

Szerző: Dr. Farkas Alexandra (SZIE Médiaközpont)

Vélemény, hozzászólás?

Ez az oldal az Akismet szolgáltatást használja a spam csökkentésére. Ismerje meg a hozzászólás adatainak feldolgozását .