Goshawk nestig activity dependence of winter mean temperature and snow depth was tested. Nesting material collected from North Satakunta, Western Finland, in years 1994-2014.Temperature and snow statistics by Ilmatieteen laitos. Statistical testing was performed using regression analysis. Positive dependence was found on winter mean temperature. Result however wasn't statistically significant (t-test=1.72, n=21,df=n-2). Also affect of winter snow depth was tested. Dependence was negative, as expected, but not statistically significant (t-test=1.54, n=21,df=n-2). It is known that the snow depth strongly depends on the temperature. So the biggest explanatory factor is the temperature, which clarifies part of the variation of the goshawk yearly nesting activity. Additional information in diagrams below.
Alla olevassa graafissa (Diagram 1) on esitetty talven keskilämpötilapoikkeamia, alkaen 60-luvulta. Kaaviosta voisi päätellä, että talvet ennen vuotta 1990 ovat olleet keskimäärin kylmempiä kuin vuodet sen jälkeen. Olisiko muistot lapsuuden kylmistä talvista sittenkin todellisia? Olisiko tämä sitä yleistä ilmaston lämpenemistä? Mene tiedä. Joka tapauksessa sen pohdinta ei ollut tämän kirjoituksen päätarkoitus. Tarkoitus oli tarkastella talven lämpötilan ja lumisuuden vaikutusta pesivien kanahaukkojen määrään.
Diagram 1. Deviation of yearly winter mean temperature from period mean. Years 1960-2014. Source: Ilmatieteen laitos. |
Pohjois-Satakunnassa pesivien kanahaukkojen pesimisaktiivisuutta verrattiin talven keskilämpötilaan aikavälillä 1994-2014. Aktiivisista reviireistä tehtiin indeksi antamalla vuoden 2001 parimäärälle arvo 100 ja suhteuttamalla parimäärä vuosittain tarkastettujen reviirien määrään. Vertailulämpötilana käytettiin Ilmatieteen laitoksen tilastoa joulu-helmikuun keskilämpötilasta Porissa. Lämpötilasta muodostettiin indeksi jakamalla Agen-indeksin keskihajonta lämpötilan keskihajonnalla ja lisäämällä niiden keskiarvojen erotus. Tulokset on esitetty kaaviossa: Diagram 2.
Diagram 2. Goshawk nesting index and winter mean temperature index. Years 1994-2014. |
Table 1. Goshawk nesting index and winter mean temperature. Years 1994-2014 |
Tulos oli yllättävän positiivinen, ainakin itselleni. Talven keskilämpötila näyttäisi selittävän osan kanahaukan pesintäaktiivisuuden vaihtelusta, vaikka tilastomatematiikka väittääkin, että n. 10% vastaavasta riippuvuudesta saattaa syntyä sattumalta.
Kanahaukan pesimisindeksin riippuvuus talven keskilämpötilasta on esitetty kaaviossa Diagram 3.
Diagram 3.Regression of Goshawk nesting activity agaist winter mean temperature. Years 1994-2014 |
Kanahaukat aloittavat pesinnän huhtikuun loppupuolella. Voisiko huhtikuun lämpötila vaikuttaa aloitettujen pesintöjen määrään. Tämäkin testattiin. Regressiotesti näytti selvää positiivista riippuvuutta. Riippuvuus ei kuitenkaan ollut tilastollisesti merkitsevä (t-test=1.24<1.73)
No, entäs sitten maaliskuun keskilämpötila? Testattiin ja vaikutus tämän aineiston valossa oli positiivinen, mutta heikompi kuin huhtikuun tai talven keskimäärin (t-test=0.91<1.73).
Vielä tuli mieleen testata talven lumisuutta. Vaikuttaisiko lumen syvyys kanahaukan pesimisaktiivisuuteen ravinnon heikomman saalistettavuuden tai jonkin muun linkin kautta? Ilmatieteen laitokselta löytyi tilastoa tammikuun puolivälistä Seinäjoen mittausasemalta. Se asetettiin systemaattiseksi suureeksi regressiolaskentakoneeseen. Hetken miettimisen jälkeen se sylkäisi reikänauhalle selvän negatiivisen riippuvuuden. Kun lumen syvyys kasvoi, kanahaukan pesimisinto heikkeni. Vaikutus ei taaskaan ollut tilastollisesti merkitsevä (t-test=1.54<1.73).
Diagram 4.Goshawk nesting index and winter snow depth index. Years 1994-2014 |
|
Jo kaupunkilaisjärkikin sanoo, että lumisuus ja lämpötila eivät ole toisistaan riippumattomia tekijöitä. Jos lämpötila on plussalla, tuskin on paljon luntakaan. Tämän tosiseikan todistamiseksi testattiin lopuksi, vaikuttaako talven keskilämpötila Porissa lumen syvyyteen Seinäjoella. Vaikutus oli kiistaton ja enemmän kuin erittäin merkitsevä (t-test=4.24***>3.88[0.1%]). Näin ollen lämpötilaa pitää pitää selittävänä tekijänä ellei muilla tutkimuksilla muuta osoiteta.
Lisäämällä malliin tiettyjä korjaavia tekijöitä, sen avulla voitaisiin ennustaa kanahaukan pesimäkanta jo maaliskuun alussa. Tulevat lämpenevät vuodet tulevat näyttämään, miten hyvin siinä onnistutaan.