Oznaka obrazca: ARRS-CRP-ZP-2022/30 Status: Oddano -Digitalno podpisano Zaključno poročilo o rezultatih raziskovalnega projekta DS1. Koordinacija Odgovorna oseba: Maarten de Groot S koordinacijo projekta smo usmerjali potek vseh delovnih sklopov skladno s planom. Dvakrat smo gostili tudi dr. Gernota Hocha z Zveznega raziskovalnega centra za gozd (Bundesforschungszentrum für Wald, BFW) – Inštitut za varstvo gozdov (Institut für Waldschutz) iz Avstrije kot zunanjega strokovnjaka. DS 2. Modeliranje in računalniške aplikacije Odgovorna oseba: Nikica Ogris Aktivnost 2.1: Kriteriji in postopki za določanje optimalnega števila kontrolnih pasti in kontrolnih nastav V okviru aktivnosti 2.1 smo določili kriterije, roke in postopke za določanje optimalnega števila in lokacij postavitve kontrolnih feromonskih pasti ter kontrolnih nastav z upoštevanjem lokalnih razlik v geografskih, klimatskih in ekoloških značilnostih posameznih območij. Iz podatkovne zbirke Varstvo gozdov, ki jo razvija in vzdržuje GIS in kjer ZGS vnaša podatke o ulovu v kontrolne pasti, smo izbrali pasti, ki smo jih vključili v analizo. Izbrali smo pasti od leta 2015 do 2019. V analizo smo vključili podatke iz 7.877 pasti. V obravnavo smo vključili 128 spremenljivk, s katerimi smo zajeli lokalne razlike v geografskih, klimatskih in ekoloških značilnostih posameznih območij. Razvili smo dva modela za določanje optimalnega števila in lokacij postavitve kontrolnih pasti in kontrolnih nastav. Rezultati so predstavljeni v naslednjem prosto dostopnem članku na spletnem portalu Varstvo gozdov: https://doi.org/10.20315/NVG.13.3 Na podlagi razvitih modelov in predlaganih postopkov smo naredili predlog števila in lokacij kontrolnih-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav v 2021. Rezultati so predstavljeni v naslednjem prosto dostopnem članku: http://dx.doi.org/10.20315/NZG.56. V okviru izdelave predloga števila in lokacij kontrolnih-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav za leto 2021 smo dodatno izboljšali predloge postopkov in izdali novo različico predlogov postopkov za določitev optimalnega števila in lokacij kontrolno-lovnih pasti, kontrolno-lovnih nastav in lovnih nastav za Ips typographus (Priloga 4 v zgoraj naveden članku). Aktivnost 2.2: Računalniški aplikaciji za načrtovanje števila in lokacij kontrolnih pasti in kontrolnih nastav V okviru aktivnosti 2.2. smo razvili javno dostopni spletni aplikaciji za načrtovanje števila in lokacij kontrolno-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav po posameznih ureditvenih enotah Zavoda za gozdove Slovenije (ZGS). Spletni aplikaciji implementirata modela, ki sta bila razvita v okviru aktivnosti 2.1. Spletni aplikaciji vključujejo tako tabelarični del in kot grafični del, tj. interaktivno karto. V tabelaričnem delu lahko uporabnik naredi poizvedbo o optimalnem številu kontrolno-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav v tekočem letu za različne ureditvene enote ZGS. V grafičnem delu (interaktivni karti) lahko uporabnik pregleduje optimalne lokacije kontrolnih pasti in kontrolnih nastav v tekočem letu. Aplikaciji omogočata tudi pregled dejanskih lokacij kontrolno-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav za obravnavano leto. Spletni aplikaciji za izračun za leto 2021 sta na voljo na povezavi: https://www.zdravgozd.si/prognoze_zapis.aspx?idpor=56 DS3. Izboljšanje sistema spremljanja smrekovih podlubnikov z izbiro najbolj učinkovite in ekonomične metode Odgovorna oseba: Andreja Kavčič Aktivnost 3.1: Primerjava učinkovitosti različnih feromonskih pripravkov za privabljanje osmerozobega smrekovega lubadarja, Ips typographus, na ulov hroščev te vrste in drugih vrst žuželk, s poudarkom na plenilcih osmerozobega smrekovega lubadarja, na območju Slovenije, natančneje na območjih, prizadetih zaradi ujm. Poskus smo izvajali v 2019. Med pastmi z različnimi feromonskimi pripravki za I. typographus (Pheroprax®, IT Ecolure Extra®, Ipstyp®, Ipsowit® in Typosan®) smo primerjali ulov I. typographus, stranski ulov in ulov plenilcev I. typographus. IT Ecolure Extra®, Ipsowit® in Pheroprax® so bili najbolj učinkoviti za privabljanje I. typographus in najbolje opisujejo fenologijo hroščev. Po ulovu I. typographus je izstopal IT Ecolure Extra®. Netarčnih organizmov je bilo v ulovu manj kot 6 %, plenilcev iz rodov Thanasimus in Nemosoma pa samo nekaj osebkov. Najbolj učinkoviti feromonski pripravki so bili višjega cenovnega razreda. Stroški feromonskih pripravkov predstavljajo manjši del stroškov spremljanja smrekovih podlubnikov, a ta ni zanemarljiv. Največji delež stroškov predstavlja delovna sila oz. delo s postavljanjem pasti in pobiranjem ulova. Primerjava ulova v pasteh z IT Ecolure Extra® in v pasteh z IT Ecolure Tubus® v 2020 je pokazala, da je prvi bolj učinkovit in selektiven, vendar tudi dražji. Dosegli smo vse zastavljene cilje. • Izbrali smo feromonski pripravek. • ŠRAMEL, Nina, KAVČIČ, Andreja, KOLŠEK, Marija, DE GROOT, Maarten. Estimating the most effective and economical pheromone for monitoring the European spruce bark beetle. Journal of applied entomology, ISSN 1439-0418. [Spletna izd.], 2021, vol. 145, iss. 4, str. 312-325, ilustr. https://doi.org/10.1111/jen.12853, [COBISS.SI-ID 47183619] • ŠRAMEL, Nina, KAVČIČ, Andreja, KOLŠEK, Marija, DE GROOT, Maarten. Na kaj moramo biti pozorni, ko izbiramo feromonski pripravek za ulov osmerozobega smrekovega lubadarja v režaste pasti?. Novice iz varstva gozdov. 2021, št. 14, str. 1-4, ilustr. ISSN 1855-8348. https://www.zdravgozd.si/nvg/prispevek.aspx?idzapis=14-1, https://doi.org/10.20315/NVG.14.1, [COBISS.SI-ID 63715843] • ŠRAMEL, Nina, KAVČIČ, Andreja, KOLŠEK, Marija, DE GROOT, Maarten. Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. Ljubljana: Gozdarski inštitut Slovenije, 2021. 1 spletni vir (1 datoteka PDF (75 str.)). Aktivnost 3.2: Primerjava učinkovitosti ulova osmerozobega smrekovega lubadarja, Ips typographus, ter drugih vrst žuželk, s poudarkom na plenilcih osmerozobega smrekovega lubadarja, med enojno, dvojno in trojno režasto pastjo tipa Theysoh na območju Slovenije, natančneje na območjih, prizadetih zaradi ujm. V 2020 smo ugotavljali razlike v ulovu med enojno režasto pastjo, lijakasto pastjo in križno pastjo ter med enojno, dvojno in trojno režasto pastjo. Kot vabo smo uporabili IT Ecolure Extra®, ki je bil izbran v predhodni raziskavi. Enojne režaste, križne in lijakaste pasti se ne razlikujejo po učinkovitosti (ulov I. typographus) in selektivnosti (ulov netarčnih organizmov). Najbolj cenovno ugodna je lijakasta past, najdražja pa je enojna režasta past. Ulov I. typographus v trojno past je približno dvakrat večji od ulova v enojno režasto past – enako velja za stranski ulov in ulov plenilcev. Stroški pasti so se pri uporabi dvojne pasti podvojili, pri uporabi trojne pa potrojili. Dosegli smo vse zastavljene cilje: • Izbrali smo tip pasti, ki je najbolj primeren za spremljanje smrekovih podlubnikov. • ŠRAMEL, Nina, KAVČIČ, Andreja, KOLŠEK, Marija, DE GROOT, Maarten. A cost-benefit analysis of different traps for monitoring European spruce bark beetle. Članek objavljen v »Austrian Journal of Forest Science« • ŠRAMEL, Nina, KAVČIČ, Andreja, KOLŠEK, Marija, DE GROOT, Maarten. Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. Ljubljana: Gozdarski inštitut Slovenije, 2021. 1 spletni vir (1 datoteka PDF (78 str.)). DS4. Diseminacija Odgovorna oseba: Maarten de Groot. Aktivnost 4.1: Izdelava brošure in letaka V projektu smo izdelali letak in brošuro, s katerima smo želeli lastnike gozdov ozaveščati o nevarnosti in škodi, ki jo povzročajo smrekovi podlubniki, ter o pomembnosti pravilnega polaganja kontrolnih nastav ter spremljanju smrekovih podlubnikov. Letak je bil oblikovan v obliki A4 zloženke in natiskan v 10.000 izvodih. Preko ZGS je bil razdeljen lastnikom gozdov na različnih dogodkih ter preko revirnih gozdarjev. Brošura vsebuje osnovne informacije o simptomih, škodi in možnih ukrepih ter podaja predloge za izboljšanje sistema spremljanja podlubnikov (rezultati DS2 in DS3). Predstavljena so spletna orodja, ki so v pomoč lastnikom gozdov pri upravljanju s smrekovimi podlubniki (DS2). Oblikovana je na 16 straneh A5 formata in izdana v 10.000 izvodih ter distribuirana preko ZGS. Aktivnost 4.2: Organizacija delavnic za lastnike gozdov Organizirali smo 5 celodnevnih delavnic za lastnike gozdov, na katerih smo predstavili pomen spremljanja podlubnikov in rezultate projekta. Delavnice so bile sestavljene iz teoretičnega in terenskega dela. Skupno se jih je udeležilo 136 lastnikov gozdov. Udeleženci so prejeli letak in brošuro. Dodatna diseminacija: Rezultate projekta smo predstavili na domačih in mednarodnih strokovnih srečanjih -na 11. seminarju in delavnici iz varstva gozdov (1.-2.6.2021) in na 64. seminarju iz varstva rastlin (Opatija, 4.-7.2.2020). DS 5 – Predlogi za pravno ureditev področja podlubnikov Odgovorna oseba: Nikica Ogris V DS 5 smo pregledali predpise s področja gozdarstva in presodili ustreznost določil s področja varstva gozdov. Osredotočili smo se na naslednja področja: spremljanje pojava smrekovih podlubnikov v gozdu in skladiščih, odkrivanje žarišč, zatiralni ukrepi, roki za izvedbo. Preverili smo ustreznost in povezljivost med različnimi nivoji pravnih aktov (zakon, pravilniki, uredbe). Predlagali smo ustrezne spremembe pravnih aktov, ki bodo odpravljale neskladnosti in povečale učinkovitost spremljanja in preprečevanja škode zaradi podlubnikov. Predlogi vključujejo tudi nova znanja in izkušnje tako pridobljenih s tem projektom kot tudi drugih projektov in raziskovalcev iz drugih držav. Rezultat aktivnosti je elaborat s predlogi za pravno ureditev področja upravljanja smrekovih podlubnikov. Elaborat smo poslali naročniku projekta in ga prilagamo h končnemu poročilu projekta: OGRIS, Nikica, KAVČIČ, Andreja, KOLŠEK, Marija, DE GROOT, Maarten. Predlogi za pravno ureditev področja upravljanja s smrekovimi podlubniki. Ljubljana: Gozdarski inštitut Slovenije, 2021. http://dirros.openscience.si/IzpisGradiva.php?id=14151. [COBISS.SI-ID 68492803] Predlagali smo ustrezne spremembe pravnih aktov, ki odpravljajo neskladnosti, povečajo učinkovitost spremljanja in preprečujejo škode zaradi podlubnikov. Predlagali smo spremembe in dopolnitve Pravilnika o varstvu gozdov in sicer osredotočili smo se na področja upravljanja s smrekovimi podlubniki, tj. spremljanje pojava smrekovih podlubnikov, odkrivanje žarišč, zatiralni ukrepi in roki za izvedbo ukrepov za zatiranje podlubnikov. Naročniku smo priporočili, da se čim prej posodobi Pravilnik o varstvu gozdov s predlaganimi spremembami. Ministrstvo je pravilnik posodobilo in v spremembe vključilo večino predlaganih sprememb oz. izboljšav: http://www.pisrs.si/Pis.web/pregledPredpisa?id=PRAV9492 5. Ocena stopnje realizacije programa dela na raziskovalnem projektu in zastavljenih raziskovalnih ciljev Dosegli smo vse ob začetku projekta zastavljene cilje. Rezultati raziskave so bili objavljeni v domačih in mednarodnih revijah. Poleg tega so bili rezultati posredovani zainteresirani javnosti preko poljudnih člankov kot tudi predstavljeni gozdarski stroki in lastnikom gozdov v sklopu organiziranih delavnic. Javnost smo o rezultatih projekta osveščali tudi preko letaka in brošure. 6. Spremembe programa dela raziskovalnega projekta oziroma spremembe sestave projektne skupine Pri izvajanju projekta ni bilo večji sprememb. 7. Najpomembnejši dosežki projektne skupine na raziskovalnem področju 8. Najpomembnejši dosežek projektne skupine na področju gospodarstva, družbenih in kulturnih dejavnost 9. Drugi pomembni rezultati projektne skupine 10. Pomen raziskovalnih rezultatov projektne skupine 10.1. Pomen za razvoj znanosti 11. Vpetost raziskovalnih rezultatov projektne skupine 11.1. Vpetost raziskave v domače okolje Kje obstaja verjetnost, da bodo vaša znanstvena spoznanja deležna zaznavnega odziva? v domačih znanstvenih krogih pri domačih uporabnikih Kdo (poleg sofinancerjev) že izraža interes po vaših spoznanjih oziroma rezultatih? 11.2. Vpetost raziskave v tuje okolje Kje obstaja verjetnost, da bodo vaša znanstvena spoznanja deležna zaznavnega odziva? v mednarodnih znanstvenih krogih pri mednarodnih uporabnikih Navedite število in obliko formalnega raziskovalnega sodelovanja s tujimi raziskovalnimi inštitucijami: Kateri so rezultati tovrstnega sodelovanja: 12. Označite, katerega od navedenih ciljev ste si zastavili pri projektu, katere konkretne rezultate ste dosegli in v kakšni meri so doseženi rezultati uporabljeni Cilj F.01 Pridobitev novih praktičnih znanj, informacij in veščin Zastavljen cilj DA NE Uporaba rezultatov V celoti F.02 Pridobitev novih znanstvenih spoznanj Zastavljen cilj DA NE Rezultat Dosežen Uporaba rezultatov V celoti F.03 Večja usposobljenost raziskovalno-razvojnega osebja DA NE Zastavljen cilj Rezultat Dosežen Uporaba rezultatov V celoti F.04 Dvig tehnološke ravni DA NE Zastavljen cilj Rezultat Dosežen Uporaba rezultatov V celoti F.05 Sposobnost za začetek novega tehnološkega razvoja Zastavljen cilj DA NE Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.06 Razvoj novega izdelka Zastavljen cilj DA NE Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.07 Izboljšanje obstoječega izdelka Zastavljen cilj DA NE Rezultat Dosežen Uporaba rezultatov V celoti F.08 Razvoj in izdelava prototipa DA NE Zastavljen cilj Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.09 Razvoj novega tehnološkega procesa oz. tehnologije DA NE Zastavljen cilj Rezultat Dosežen Uporaba rezultatov V celoti F.10 Izboljšanje obstoječega tehnološkega procesa oz. tehnologije DA NE Zastavljen cilj Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.11 Razvoj nove storitve Zastavljen cilj DA NE Rezultat Dosežen Uporaba rezultatov V celoti F.12 Izboljšanje obstoječe storitve Zastavljen cilj DA NE Rezultat Dosežen Uporaba rezultatov V celoti F.13 Razvoj novih proizvodnih metod in instrumentov oz. proizvodnih procesov Zastavljen cilj DA NE Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.14 Izboljšanje obstoječih proizvodnih metod in instrumentov oz. proizvodnih DA NE Zastavljen cilj Rezultat Dosežen Uporaba rezultatov V celoti F.15 Razvoj novega informacijskega sistema/podatkovnih baz DA NE Zastavljen cilj Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.16 Izboljšanje obstoječega informacijskega sistema/podatkovnih baz Zastavljen cilj DA NE Rezultat Dosežen Uporaba rezultatov V celoti F.17 Prenos obstoječih tehnologij, znanj, metod in postopkov v prakso Zastavljen cilj DA NE Rezultat Dosežen Uporaba rezultatov V celoti F.18 Posredovanje novih znanj neposrednim uporabnikom (seminarji, forumi, DA NE Zastavljen cilj Rezultat Dosežen Uporaba rezultatov V celoti F.19 Znanje, ki vodi k ustanovitvi novega podjetja ("spin off") DA NE Zastavljen cilj Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.20 Ustanovitev novega podjetja ("spin off") Zastavljen cilj DA NE Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.21 Razvoj novih zdravstvenih/diagnostičnih metod/postopkov Zastavljen cilj DA NE Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.22 Izboljšanje obstoječih zdravstvenih/diagnostičnih metod/postopkov Zastavljen cilj DA NE Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.23 Razvoj novih sistemskih, normativnih, programskih in metodoloških rešitev DA NE Zastavljen cilj Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.24 Izboljšanje obstoječih sistemskih, normativnih, programskih in metodoloških rešitev DA NE Zastavljen cilj Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.25 Razvoj novih organizacijskih in upravljavskih rešitev Zastavljen cilj DA NE Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.26 Izboljšanje obstoječih organizacijskih in upravljavskih rešitev Zastavljen cilj DA NE Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.27 Prispevek k ohranjanju/varovanje naravne in kulturne dediščine DA NE Zastavljen cilj Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.28 Priprava/organizacija razstave DA NE Zastavljen cilj Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.29 Prispevek k razvoju nacionalne kulturne identitete Zastavljen cilj DA NE Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.30 Strokovna ocena stanja Zastavljen cilj DA NE Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.31 Razvoj standardov Zastavljen cilj DA NE Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.32 Mednarodni patent DA NE Zastavljen cilj Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.33 Patent v Sloveniji DA NE Zastavljen cilj Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.34 Svetovalna dejavnost Zastavljen cilj DA NE Rezultat Ni dosežen Uporaba rezultatov Ni uporabljen F.35 Drugo Zastavljen cilj DA NE 13. Označite potencialne vplive oziroma učinke vaših rezultatov na navedena področja Vpliv G.01. Razvoj visokošolskega izobraževanja G.01.01. Razvoj dodiplomskega izobraževanja Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.01.02. Razvoj podiplomskega izobraževanja Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.02. Gospodarski razvoj G.02.01 Razširitev ponudbe novih izdelkov/storitev na trgu Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.02.02. Širitev obstoječih trgov Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.02.03. Znižanje stroškov proizvodnje G.02.04. Zmanjšanje porabe materialov in energije Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.02.05. Razširitev področja dejavnosti Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.02.06. Večja konkurenčna sposobnost Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.02.07. Večji delež izvoza Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.02.08. Povečanje dobička Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.02.09. Nova delovna mesta Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.02.10. Dvig izobrazbene strukture zaposlenih G.02.11. Nov investicijski zagon Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.03. Tehnološki razvoj G.03.01. Tehnološka razširitev/posodobitev dejavnosti Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.03.02. Tehnološko prestrukturiranje dejavnosti Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.03.03. Uvajanje novih tehnologij G.04. Družbeni razvoj G.04.01 Dvig kvalitete življenja Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.04.02. Izboljšanje vodenja in upravljanja Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.04.03. Izboljšanje delovanja administracije in javne uprave Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.04.04. Razvoj socialnih dejavnosti Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.04.05. Razvoj civilne družbe G.05. Ohranjanje in razvoj nacionalne naravne in kulturne dediščine in identitete Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv G.06. Varovanje okolja in trajnostni razvoj Ni vpliva Majhen vpliv Srednji vpliv Velik vpliv Podpisa: Zastopnik oz. pooblaščena oseba Primož Simončič Digitalno podpisano in Vodja programa/projekta Maarten De Groot Digitalno podpisano ŽIG Datum: 12. 08. 2022 Oznaka obrazca: 5eyw-j12u-1cv0-5q50-88kl-msge-o Datum: 12.11.2021 Kraj: Ljubljana KONČNO POROČILO ZA CILJNI RAZISKOVALNI PROJEKT »IZBOLJŠANJE SISTEMA SPREMLJANJA ULOVA SMREKOVIH PODLUBNIKOV V KONTROLNE FEROMONSKE PASTI IN SISTEMA POLAGANJA KONTROLNIH NASTAV TER IZDELAVA APLIKACIJE ZA NAČRTOVANJE LOKACIJ IN ŠTEVILA KONTROLNIH PASTI TER KONTROLNIH NASTAV PO UREDITVENIH ENOTAH ZAVODA ZA GOZDOVE SLOVENIJE« št. projekta: V4-1822 javni razpis: CRP »Zagotovimo.si hrano za jutri« v letu 2018 vodja projekta: dr. Maarten de Groot trajanje projekta: od 1.11.2018 do 31.10.2021 vrednost projekta: 135.000,00 EUR (cenovna kategorija C) Vodja projekta: Direktor Gozdarskega inštituta Slovenije: dr. Maarten de Groot doc. dr. Primož Simončič Kazalo Kazalo ........................................................................................................................................................... 2 Uvod .............................................................................................................................................................. 3 DS 1. Koordinacija........................................................................................................................................ 5 DS 2. Modeliranje in računalniške aplikacije............................................................................................. 6 DS 3. Izboljšanje sistema spremljanjasmrekovih podlubnikov z izbiro najbolj učinkovitein ekonomične metode.................................................................................................................................... 8 DS 4. Diseminacija...................................................................................................................................... 11 DS 5. Predlogi za pravno ureditev področja podlubnikov...................................................................... 13 Priloge......................................................................................................................................................... 14 2 Uvod Osmerozobi smrekov lubadar je najpomembnejši škodljiv dejavnikza navadno smreko. V zadnjih desetletjih so sezgodile velikeabiotske motnje inposledično namnožitve smrekovihpodlubnikov. Klimatske spremembe z vedno več vremenskimi ekstremi, kot so suša, žledolom, vetrolom in snegolom, pa povečujejo možnost pogostejšega pojavljanja takšnih dogodkov v prihodnje. Za ustrezno odzivanje na tako velike in obsežne namnožitve podlubnikov je nujno kar najhitreje odkriti njihov izvor. V Sloveniji obstaja sistem spremljanja gostote populacij smrekovih podlubnikov s feromonskimi pastmi, kispremlja številčnost osmerozobegasmrekovega lubadarjain šesterozobega smrekovega lubadarja in lahko predvidi namnožitve teh dveh vrst podlubnikov. Vendar pa je vzpostavljen sistem spremljanja trenutno precej neučinkovit in zelo drag. Novi tipi pasti, feromonskih vab in boljše usmeritve glede števila pasti in lokacij namestitve pasti pa bi sistem spremljanjanaredila bolj učinkovit in racionalen glede na stroške. Projekt je bil razdeljen na 5 delovnihsklopov:1) vodenje projekta, 2) modeliranje in računalniška aplikacija za optimizacijo števila in lokacij postavljenih pasti ter položenih nastav, 3) testiranje različnih tipov feromonskih vab in pasti za spremljanje številčnosti smrekovih podlubnikov, 4) diseminacija rezultatov projekta in 5) predlogi za izboljšanje pravne ureditve področja varstva gozdov pred podlubniki v Sloveniji. V okviru projekta smo dosegli naslednje cilje: 1. določili kriterije, roke in postopkeza določanjeoptimalnegaštevila kontrolnih feromonskih pasti in lokacij njihove postavitvezupoštevanjem lokalnih razlik vgeografskih, klimatskih in ekoloških značilnostihposameznihobmočij, 2. določili kriterije in postopke za določanje optimalnegaštevila in lokacij kontrolnih nastav; 3. primerjali učinkovitost feromonskih pripravkov oz. atraktantov različnih proizvajalcev (npr. Pheroprax, ECOLURE, Typosan) na ulov osmerozobega smrekovega lubadarja ter na dodatni ulov s poudarkom na plenilcih osmerozobega smrekovega lubadarja na območjih prizadetih zaradi ujm, 4. primerjali učinkovitost ulova osmerozobega smrekovega lubadarja med različnimi tipi pasti z enakim atraktantom (npr.režastapast,križnapast)ter dodatnega ulova spoudarkomna plenilcih osmerozobega smrekovega lubadarja na območjih prizadetih zaradi ujm, 5. primerjali ulov osmerozobega smrekovega lubadarja in dodatnega ulova, s poudarkom na plenilcih osmerozobega smrekovega lubadarja, v enojne, dvojne in trojne Theysohnove pasti, 6. izdelali javno dostopne računalniškeaplikacijeza načrtovanje števila inlokacij kontrolnih pasti in kontrolnih nastav po posameznih ureditvenih enotah Zavoda za gozdove Slovenije (ZGS), 7. izdelali publikacijo,s katerose lastnike gozdovozavešča onevarnosti in škodi,ki jo povzročajo smrekovi podlubniki ter se ozavešča o pomenu pravilnega polaganja kontrolnih nastav kot 3 sestavnemu delu integralnega varstva gozdov pred podlubniki, 8. organizirali delavnice za lastnike gozdov z namenom ozaveščanja o nevarnosti in škodi, ki jo povzročajo smrekovi podlubniki ter o pomenu pravilnega polaganja kontrolnih nastav kot sestavnemu delu integralnega varstva gozdov pred podlubniki, ter 9. pregledalirelevantne predpise s področja gozdarstva, presoditi o ustreznosti določils področja varstva gozdov pred podlubniki (spremljava pojavljanja smrekovih podlubnikov v gozdu in na skladiščih, odkrivanje žarišč, zatiralni ukrepi in roki za izvedbo) in predlagali možne izboljšave. 4 DS 1. Koordinacija Odgovorna oseba: Maarten de Groot S koordinacijo projekta smo usmerjali potek vseh delovnih sklopov skladno s planom. Sestajali smo se narednihsestankihprojektne skupine in pripravljali letna poročila o projektu.Tekom projekta smo dvakrat gostili dr. Gernota Hocha z Zveznega raziskovalnega centra za gozd (Bundesforschungszentrum f Wald, BFW) –Inštitut zavarstvo gozdov (Institut für Waldschutz) iz Avstrije, ki je projekt obiskal kot zunanji ekspert. V Prilogi 1 sta njegovi evalvacijski poročili. 5 DS 2. Modeliranje in računalniške aplikacije Odgovorna oseba: Nikica Ogris Aktivnost 2.1:Kriteriji in postopki za določanje optimalnega števila kontrolnih pasti in kontrolnih nastav V okviru aktivnosti 2.1 smo določili kriterije,roke in postopke zadoločanje optimalnegaštevila in lokacij postavitve kontrolnih feromonskih pasti ter kontrolnih nastav z upoštevanjem lokalnih razlik v geografskih, klimatskih in ekoloških značilnostih posameznih območij. Izpodatkovne zbirke Varstvo gozdov, ki jo razvijain vzdržuje GIS in kjer ZGS vnaša podatke oulovu v kontrolnepasti,smo izbrali pasti,ki smo jihvključiliv analizo. Izbrali smo pasti od leta 2015 do 2019 (5 let) in sicer samo tiste, ki so jih praznili vsaj tri krat.Tako smo vanalizo vključilipodatke iz 7.877 pasti.Ker je določen delež pasti stalen,jevisti pasti naisti lokacijilahkospremljan ulovveč let zapored. Zato je bilo v analizo izbranih 14.000 spremljanih kontrolnih pasti po letih. V obravnavo smo vključili 128 spremenljivk, s katerimi smo zajeli lokalne razlike v geografskih, klimatskih in ekoloških značilnostih posameznih območij. Spremenljivke smo pripravili v več merilih, tj. velikosti modelne celice (500 m, 1 km, 2 km itd. do 10 km), s čimer smopreskušali tudi vpliv prostorskega merila. Spomočjo multiple regresije smougotavljali povezave med odvisnoin neodvisnimi spremenljivkami. Novo znanje, ki smo ga s tem pridobili, smo uporabili pri pripravi predlogov postopkov zadoločitev optimalnega števila in lokacijkontrolnih pasti,kontrolnih nastav in lovnih nastav za osmerozobega smrekovega lubadarja. Dosegli smo vse zastavljene cilje in rezultate Aktivnosti 2.1: • Kriteriji, roki in postopki za določanje optimalnega števila in lokacij postavitve feromonskih pasti • Kriteriji, roki in postopki za določanje optimalnega števila in lokacij postavitve kontrolnih nastav • Model za določanje optimalnega števila in lokacij postavitve feromonskih pasti • Model za določanje optimalnega števila in lokacij postavitve kontrolnih nastav Rezultati so predstavljeni v naslednjem prosto dostopnem članku na spletnem portalu Varstvo gozdov: OGRIS, Nikica, KOLŠEK, Marija, DE GROOT, Maarten. Predlogi postopkov zadoločitev optimalnega števila in lokacij kontrolnih pasti, kontrolnih nastav in lovnih nastav za osmerozobega smrekovega lubadarja (Ips typographus). Novice iz varstva gozdov, ISSN 1855-8348, 2020, št.13, str. 8-11, ilustr. https://doi.org/10.20315/NVG.13.3 [COBISS.SI-ID 43787523] –Priloga 2 6 Na podlagi razvitih modelov in predlaganih postopkov smo naredili predlog števila in lokacij kontrolnih-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav v 2021. Rezultati so predstavljeni v naslednjem prosto dostopnem članku na spletnem portalu Varstvo gozdov: OGRIS, Nikica, KOLŠEK, Marija, DE GROOT, Maarten. Predlog števila in lokacij kontrolnih-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav v 2021. Napovedi o zdravju gozdov, ISSN 2350-6466, 2021, ilustr. https://www.zdravgozd.si/prognoze_zapis.aspx?idpor=56 [COBISS.SI-ID 49798915] -Priloga 3 V okviru izdelave predloga števila inlokacijkontrolnih-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav za leto 2021 smo dodatno izboljšali predloge postopkov in izdali novorazličico predlogovpostopkov za določitevoptimalnegaštevila inlokacij kontrolno-lovnih pasti, kontrolno-lovnih nastav in lovnih nastav za osmerozobega smrekovega lubadarja (Ips typographus). Nova različica predlogov postopkov je dostopna v zgoraj naveden članku v Prilogi 3, na povezavi https://www.zdravgozd.si/prognoze_priloga.ashx?zapst=17 Aktivnost 2.2:Računalniški aplikacijizanačrtovanje števila inlokacijkontrolnih pasti in kontrolnih nastav V okviruaktivnosti 2.2. smorazvili javno dostopni spletniaplikacijiza načrtovanje števila in lokacij kontrolno-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav po posameznih ureditvenih enotah Zavoda za gozdove Slovenije(ZGS). Spletniaplikacijistadelnadgradnjeobstoječega elektronskega sistema za varstvo gozdov Slovenije in njegov integralni del (www.zdravgozd.si), neposredni uporabniki sistema pa so zaposleni v javni gozdarski službi (ZGS in GIS). Spletni aplikaciji implementirata modela, kista bilarazvitav okviru aktivnosti 2.1. Spletni aplikaciji vključujejo takotabelarični del in kot grafični del, tj. interaktivno karto. V tabelaričnem delu lahko uporabnik naredi poizvedbo o optimalnem številu kontrolno-lovnih pasti in kontrolno-lovnihnastav vtekočem letuza naslednje ureditvene enote ZGS: gozdnogospodarsko območje (GGO), krajevna enota (KE) in revir. V grafičnem delu (interaktivni karti) lahko uporabnik pregleduje optimalne lokacije kontrolnih pasti in kontrolnih nastav v tekočemletu.Aplikaciji omogočata tudipregled dejanskih lokacij kontrolno­lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav za obravnavano leto. Spletni aplikaciji za izračun za leto 2021 sta na voljo na povezavi: https://www.zdravgozd.si/prognoze_zapis.aspx?idpor=56 Spletni aplikaciji smo implementirali tudi v namizno aplikacijo Varstvo gozdov (VG), ki jo ZGS uporablja v vsakodnevnih opravilih, tj. izpolnjevanju obveznosti po Pravilniku o varstvu gozdov in Zakonu o gozdovih. Pripravili smo predloge postopkov za določitev optimalnega števila in lokacij kontrolnih pasti, kontrolnih nastav in lovnih nastav za osmerozobega smrekovega lubadarja. Pridobljeno znanje smo implementirali v spletnih aplikacijah znotraj elektronskega informacijskega sistema za varstvo gozdov in v DS 5. 7 DS 3. Izboljšanje sistema spremljanja smrekovih podlubnikov z izbiro najbolj učinkovite in ekonomične metode Odgovorna oseba: Andreja Kavčič Aktivnost 3.1: Primerjava učinkovitosti različnih feromonskih pripravkov za privabljanje osmerozobega smrekovega lubadarja, Ips typographus, na ulov hroščev te vrste in drugih vrst žuželk, s poudarkom na plenilcih osmerozobega smrekovega lubadarja, na območju Slovenije, natančneje na območjih,prizadetih zaradi ujm. V zadnjih desetletjih se je v Evropi in v Sloveniji povečalo število napadov osmerozobega smrekovega lubadarja (Ips typographus).Posledično se je povečala količinasanitarne sečnjesmreke, kar ima velike ekonomske in ekološke posledice. Da bi lahko predvideli, kje bo prišlo do prenamnožitve osmerozobega smrekovega lubadarja, je potrebno vzpostaviti učinkovit sistem spremljanja (monitoringa) številčnosti njegove populacije. Eden izmed zelo pomembnih vidikov spremljanja I. typographus je uporaba primernega feromonskega pripravka. V ta namen smo naredili raziskavo, v kateri smo preizkusili in med seboj primerjali pet različnih feromonskih pripravkov za privabljanje osmerozobega smrekovega lubadarja (Pheroprax®, IT Ecolure Extra®, Ipstyp®, Ipsowit® in Typosan®). Izbrali smo feromonske pripravke, ki se v Evropi pogosteje uporabljajo v praksi in v raziskavah, njihova obstojnost na terenu pa je med 6 in 8 tedni. Poskus smo izvajali od konca marca do konca septembra 2019. Primerjali smo učinkovitost feromonskih pripravkov pri ulovu osmerozobega smrekovega lubadarja, stranskem ulovu in ulovu plenilcev osmerozobega smrekovegalubadarja. Zanimalo nas je tudi,ali lahkonapodlagi ulova vpasti ločimo med območjem, ki jebilo prizadetozaradinaravneujme (zaradi vetroloma, kisejezgodilletodni pred poskusom), in območjem z nepoškodovanim smrekovim gozdom. Ugotovili smo, da so IT Ecolure Extra®, Ipsowit® in Pheroprax® najbolj učinkoviti v privabljanju osemrozobega smrekovega lubadarja in najboljepokažejodinamiko količineulova skozi čas.Po učinkovitosti ulova osmerozobega smrekovega lubadarja je izstopal IT Ecolure Extra®. Stranskega ulova je bilo pri vseh uporabljenih feromonskih pripravkih malo (manj kot 6% celotnega ulova) in prav tako je bilo zelo malo ujetih plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja (le nekaj osebkov iz rodov Thanasimus in Nemosoma). Opazili smo, da se osebki določenih družin hroščev stranskega ulova pogosteje pojavljajo v pasteh,opremljenih z določenimi feromonskimi pripravki.Feromonski pripravki, ki so se izkazali za učinkovitejše priulovuciljne vrste, t.j. osmerozobega smrekovega lubadarja, so bili višjega cenovnega razreda. Stroški feromonskihpripravkovpredstavljajo lemanjšidel stroškov celotnega spremljanja. Največji delež stroškov predstavlja delovna sila oz. delo s postavljanjem pasti in pobiranjem ulova. V sezoni 2020 smo IT Ecolure Extra® primerjali s feromonskim pripravkom IT Ecolure Tubus®, ki se v zadnjem času uporablja prirednemspremljanju smrekovih podlubnikov v Sloveniji.Rezultati so pokazali, da je feromonski pripravek IT Ecolure Extra® bolj učinkovitinselektivenvprimerjavis feromonskim pripravkom IT Ecolure Tubus®, vendar je slednji nekoliko cenejši. 8 Dosegli smo vse zastavljene cilje in rezultate Aktivnosti 3.1: • Feromonski pripravek, ki bo imel najboljše razmerje med ceno in učinkovitostjo ulova osmerozobegasmrekovega lubadarjazapotrebe zanesljivega in natančnega napovedovanja namnožitev po naravnih ujmah na območju Slovenije, s kar najmanjšim vplivom naostale vrste organizmov, predvsem plenilcev smrekovih podlubnikov. • Elaborat Rezultati so bili objavljen v znanstvenem članku: ŠRAMEL, Nina, KAVČIČ,Andreja, KOLŠEK, Marija, DE GROOT, Maarten. Estimating the most effective and economical pheromone for monitoring the European spruce bark beetle. Journal of applied entomology, ISSN 1439-0418. [Spletna izd.], 2021, vol. 145, iss. 4, str. 312-325, ilustr. https://doi.org/10.1111/jen.12853, [COBISS.SI-ID 47183619] –Priloga 4a ŠRAMEL, Nina, KAVČIČ, Andreja, KOLŠEK, Marija, DE GROOT, Maarten. Na kaj moramo biti pozorni, ko izbiramo feromonski pripravek za ulov osmerozobega smrekovega lubadarja v režaste pasti?. Novice iz varstva gozdov. 2021, št. 14, str. 1-4, ilustr. ISSN 1855-8348. https://www.zdravgozd.si/nvg/prispevek.aspx?idzapis=14-1, https://doi.org/10.20315/NVG.14.1, http://dirros.openscience.si/IzpisGradiva.php?id=14069, DOI: 10.20315/NVG.14.1. [COBISS.SI-ID 63715843] –Priloga 4b In v elaboratu: ŠRAMEL, Nina, KAVČIČ, Andreja, KOLŠEK, Marija, DE GROOT, Maarten. Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. Ljubljana: Gozdarski inštitut Slovenije, 2021. 1 spletni vir (1 datoteka PDF (75 str.)). –Priloga 5 Aktivnost 3.2:Primerjava učinkovitostiulova osmerozobega smrekovega lubadarja, Ips typographus, ter drugihvrst žuželk,s poudarkom na plenilcih osmerozobega smrekovega lubadarja,med enojno, dvojno in trojno režasto pastjo tipa Theysoh na območju Slovenije, natančneje na območjih, prizadetih zaradi ujm. V sezoni 2020 smo tudi ugotavljali razlike v ulovu med tremi različnimi vrstami pastmi, ki se v Evropi najpogosteje uporabljajo za lovljenje osmerozobega smrekovega lubadarja in imajo podobno lovilno površino, t.j. enojno režasto pastjo (Theysohn tip), lijakasto pastjo in križno pastjo. V raziskavi smo ugotavljali tudi razlike med enojno,dvojno in trojno režastopastjo. V vseh primerih smo kot vabo uporabili feromonski pripravek IT Ecolure Extra®, ki se je v raziskavi zrazličnimi feromonskimi pripravki izkazal kot najbolj učinkovit. Poleg analize ulova smo tudi preverili, ali lahko na podlagi ulova v pasti razlikujemo med območjem, ki ga je prizadela naravna ujma (vetrolom, ki se je zgodil manj kot leto dni pred poskusom), in območjem z nepoškodovanim smrekovim gozdom. Ugotovili smo, da se enojne režaste, križne in lijakaste pasti med seboj ne razlikujejo po svoji učinkovitosti (ulov osmerozobega smrekovega lubadarja) in selektivnosti (stranski ulov). Ulov osmerozobega smrekovega lubadarja in stranski ulov se med temi pastmi nista 9 statistično značilno razlikovala. Najbolj cenovno ugodna je lijakasta past, najdražja pa je enojna režasta past. Rezultati za vse tri vrste režastih pasti so pokazali, da se ulov osmerozobega smrekovega lubadarjapovečujeod enojne, preko dvojne dotrojne režaste pasti –ulov v trojno past je približno dvakrat večji kot v enojno past, razlika pa je statistično značilna. Enak trend je bil opažen tudi pri stranskem ulovu in ulovu plenilcev. Stroški pasti so se pri uporabi dvojne pasti podvojili, pri uporabi trojne pa potrojili. Na podlagi izračunanega indeksa, kjer smo primerjali učinkovitostin selektivnost pasti s primerljivo lovno površino (enojna režasta, križna in lijakasta past), smo najvišji skupni indeks zabeležili pri enojni režasti pasti. Na podlagi indeksa, kjer smo primerjalivse tripostavitve režastih pasti,pasmo najvišjiskupni indeks zabeležilipritrojni režasti pasti,kmalupa jije sledila enojnarežastapast.Čepravso stroški pasti nižji v primerjavi sstroški delovne sile, lahko kljub temu igrajo pomembno vlogo pri izbiri vrste pasti za monitoring ali raziskavo. Dosegli smo vse zastavljene cilje in rezultate Aktivnosti 3.2: • Kombinacija režaste pasti tipa Theysohn (enojna, dvojnaali trojna past), ki bo obuporabi iste feromonske vabe omogočala najboljnatančnoin zanesljivo napovedovanjenamnožitve osmerozobega smrekovega lubadarja po naravnih ujmah na območju Slovenije, s kar najmanjšim vplivom na ostale vrste organizmov, predvsem plenilcev smrekovih podlubnikov. • Tip pasti, ki bo imel ob uporabi iste feromonske vabe najboljše razmerje med ceno in učinkovitostjo ulova osmerozobega smrekovega lubadarja za potrebe zanesljivega in natančnega napovedovanja namnožitev po naravnih ujmah na območju Slovenije, s kar najmanjšim vplivom na ostale vrste organizmov, predvsem plenilcev smrekovih podlubnikov. • Elaborat Rezultati bodo objavljeni v znanstvenem članku: ŠRAMEL, Nina, KAVČIČ, Andreja, KOLŠEK, Marija, DE GROOT, Maarten. A cost-benefit analysis of different traps for monitoring European spruce bark beetle. Članek je poslan v revijo »Austrian Journal of Forest Science« -Priloga 6 In v elaboratu: ŠRAMEL, Nina, KAVČIČ, Andreja, KOLŠEK, Marija, DE GROOT, Maarten. Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. Ljubljana: Gozdarski inštitut Slovenije, 2021. 1 spletni vir (1 datoteka PDF (75 str.)). –Priloga 5 10 DS 4. Diseminacija Odgovorna oseba: Maarten de Groot. Aktivnost 4.1:Izdelava brošure in letaka V projektu smo izdelali brošuro inletak (zloženko),s katerima smo želelilastnike gozdov ozaveščati o nevarnosti in škodi,ki jo povzročajosmrekovi podlubniki,in o pomembnosti pravilnegapolaganja kontrolnih nastav. Letak (zloženka)jebil izdelan znamenom hitrega prenosa informacij o problemih, ki jih prinašajo smrekovi podlubniki, in o sistemu spremljanja njihove številčnosti. Letak je bil oblikovan v obliki dvostranskeA4 zloženke in natisnjenv 10.000 izvodih.PrekoZGS sejeletak razdeljeval lastnikom gozdov na različnih delavnicah, srečanjih in dogodkih (npr. sejem Narava Zdravje, delavnice v sklopu projekta, …), poleg tega pa je bil lastnikomgozdov razdeljen tudi preko lokalnihgozdarjev. ZIDAR, Simon, KAVČIČ, Andreja, KOLŠEK, Marija, OGRIS, Nikica, DE GROOT, Maarten. Smrekovi podlubniki : spremljanje njihove številčnosti. [Ljubljana: Založba Silva Slovenica, Gozdarski inštitut Slovenije], 2021. 1 zloženka ([6] str.), ilustr. http://dirros.openscience.si/IzpisGradiva.php?id=14595. [COBISS.SI-ID 84569347] –Priloga 7 Brošura vsebuje nekoliko bolj poglobljene informacije o problemih s podlubniki, o sistemu spremljanja in o rezultatih tega projekta. Oblikovana je bila na 16 straneh A5 formata in informacije podaja preko besedila in veliko fotografij. Vsebinsko je sestavljena iz več poglavij: uvodna predstavitev smrekovih podlubnikov, simptomi, škoda in možni ukrepi, predlogi za izboljšanje sistema spremljanja podlubnikov: izbira pasti in feromonov (predstavitev rezultatov DS3),določitev optimalnegaštevilakontrolno-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav (predstavitev rezultatov DS2) ter uporabna spletna orodja, ki so v pomoč lastnikom gozdov pri upravljanju s smrekovimi podlubniki (tudi rezultati DS2). Brošura je bila izdana v 10.000 izvodih in bila tekom projekta distribuirana preko ZGS na različnih srečanjih z revirnimi gozdarji in na delavnicah, v okviru projekta. DE GROOT, Maarten (avtor, fotograf), KAVČIČ, Andreja (avtor, fotograf), OGRIS, Nikica (avtor, fotograf), KOLŠEK, Marija, ZIDAR, Simon (urednik). Spremljanje smrekovih podlubnikov : pomen, metode in učinkovitost. 1. izd.[Ljubljana]:Založba Silva Slovenica, Gozdarskiinštitut Slovenije, 2021. 15 str., ilustr. http://dirros.openscience.si/IzpisGradiva.php?id=14594. [COBISS.SI-ID 84565251] – Priloga 8 Aktivnost 4.2: Organizacija delavnic za lastnike gozdov Organizirali smo 5 celodnevnih delavnic za lastnike gozdov, na katerih smo predstavili pomen spremljanja podlubnikov in rezultate projekta. Delavnicesobile sestavljenetako iz teoretičnega kot 11 terenskega (praktičnega) dela. Delavnice smo organizirali v OE ZGS v delih Slovenije, kjer je bila napadenost s smrekovimi podlubniki v preteklih letih največja. Delavnice sopotekale 21.6. 2021 v Kočevju, 7.9.2021 vMokronogu, 29. 9. 2021 v Gorjušah, 19. 10. 2021 v Preddvoru in 20. 10. 2021 vSlovenj Gradcu (Legen). Teoretična predstavitev jeposlušalcem ponudila 1) kratko predstavitev projekta, 2) pregled današnjega stanja podlubnikov v Evropi in Sloveniji,3)predstavitevnajboljučinkovitih in ekonomičnih metod spremljanjaglede na tippastiin feromonov (rezultati DS3), 4) izbor mest za kontrolne nastave in potrebno število pasti zauspešen sistem spremljanja (rezultati DS2), 3) predstavitev delovanja aplikacije za načrtovanje števila in lokacij kontrolnih pasti in kontrolnih nastav (rezultati DS2). Po predstavitvi so bili rezultati aktivnosti (npr. prikaz postavitve kontrolnih pasti in kontrolnih nastav za spremljanje številčnosti populacije osmerozobega smrekovega lubadarja na območju, prizadetih zaradi ujm, obravnava morebitnih problemov, odgovori na vprašanja, ...) predstavljeni tudi na terenu. Skupno se je delavnic udeležilo 136 lastnikov gozdov(Priloga 9). Udeležencem delavnic sta bili razdeljeni tudi letak in brošura izdelana v aktivnosti 4.1. Dodatna diseminacija: Rezultate projektasmo predstavili nadomačihinmednarodnih strokovnihsrečanjihin sicer na 11. seminarju in delavnici iz varstva gozdov (spletni dogodek, 1.-2.6.2021) (Priloge 10a, b, c) in na 64. seminarju iz varstva rastlin (Opatija, 4.-7.2.2020) (Priloga 11). 12 DS 5. Predlogi za pravno ureditev področja podlubnikov Odgovorna oseba: Nikica Ogris Izvajalci aktivnosti so: GIS in ZGS. Pregledali smo predpise s področja gozdarstva in presoditi o ustreznosti določil s področja upravljanja ssmrekovimi podlubniki: spremljanjepojava smrekovih podlubnikov, odkrivanježarišč, zatiralni ukrepi in roki za izvedbo ukrepov za zatiranje podlubnikov. Preverili smo tudi ustreznost in povezljivost med različnimi nivoji pravnih aktov. Predlagali smo ustrezne spremembe pravnih aktov, ki odpravljajo neskladnosti, povečajo učinkovitost spremljanja in preprečujejo škode zaradi podlubnikov. Pri tem smo upoštevali rezultate projekta CRP MONPOD (V4-1822), CRP Podlubniki (V4-1623), JGS-PPD in najnovejša znanja iz področja varstva gozdov. V DS 5 smo pregledali predpise s področja gozdarstva in presodili ustreznost določil s področja varstva gozdov. Osredotočili smo se na naslednja področja: spremljanje pojava smrekovih podlubnikovvgozduinskladiščih,odkrivanje žarišč, zatiralniukrepi,rokiza izvedbo.Preverili smo ustreznost in povezljivost med različnimi nivoji pravnih aktov(zakon, pravilniki,uredbe). Predlagali smo ustrezne spremembe pravnih aktov, ki bodoodpravljale neskladnostiin povečale učinkovitost spremljanja in preprečevanja škode zaradi podlubnikov. Predlogi vključujejo tudi nova znanja in izkušnje tako pridobljenih s tem projektom kot tudi drugih projektov in raziskovalcev iz drugih držav. Rezultat aktivnosti je elaborats predlogiza pravnoureditev področja upravljanja smrekovih podlubnikov. Elaborat smo poslali naročniku projekta in ga prilagamo h končnemu poročilu projekta: OGRIS, Nikica,KAVČIČ,Andreja, KOLŠEK, Marija,DEGROOT, Maarten. Predlogi zapravno ureditev področja upravljanja s smrekovimi podlubniki. Ljubljana: Gozdarski inštitut Slovenije, 2021. 1 spletni vir (1 datoteka PDF (13 str.)). http://dirros.openscience.si/IzpisGradiva.php?id=14151. [COBISS.SI-ID 68492803] –Priloga 12 Predlagali smo ustrezne spremembe pravnih aktov, ki odpravljajo neskladnosti, povečajo učinkovitostspremljanja inpreprečujejo škode zaradi podlubnikov. Predlagali smo spremembe in dopolnitve Pravilnika o varstvu gozdov in sicer osredotočili smo se na področja upravljanja s smrekovimi podlubniki,tj. spremljanje pojava smrekovih podlubnikov, odkrivanje žarišč, zatiralni ukrepi in roki zaizvedbo ukrepov zazatiranje podlubnikov. Naročniku priporočamo, da se čim prej posodobi Pravilnik o varstvu gozdov s predlaganimi spremembami. 13 Priloge Priloga 1: Poročili obiska nadzornika projekta dr. Gernot Hoch Priloga 2: Predlogi postopkov za določitev optimalnega števila in lokacij kontrolnih pasti, kontrolnih nastav in lovnih nastav za osmerozobega smrekovega lubadarja (Ips typographus) Priloga 3: Predlog števila in lokacij kontrolnih-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav v 2021 Priloga 4a: članek: Estimating the most effective and economical pheromone for monitoring the European spruce bark beetle Priloga 4b: članek: Na kajmoramo biti pozorni, ko izbiramo feromonski pripravek za ulov osmerozobega smrekovega lubadarja v režaste pasti? Priloga 5: elaborat: Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov Priloga 6: osnutek članka: A cost-benefit analysis of different traps for monitoring European spruce bark beetle Priloga 7: Letak Priloga 8: Brošura Priloga 9: Delavnice za lastnike gozdov -liste prisotnosti Priloga 10: 11. seminar in delavnica iz varstva gozdov -predstavitve Priloga 11: 64. seminar varstva rastlin, Opatija -program Priloga 12: Predlogi za pravno ureditev področja podlubnikov 14 PRILOGA 1a PRILOGA 1b Kratki znanstveni članek PRILOGA 2 Predlogi postopkov za določitev optimalnega števila in lokacij kontrol­ nih pasti, kontrolnih nastav in lovnih nastav za osmerozobega smreko­ vega lubadarja (Ips typographus) Nikica OGRIS 1*, Marija KOLŠEK 2, Maarten de GROOT 1 Povzetek V prispevku opisujemo predloge postopkov za izra-čun optimalnega števila in lokacij kontrolnih pasti za na-men kontrole gostote populacije, kontrolnih nastav za preprečevalno zatiranje in lovnih nastav za zatiranje osmerozobega smrekovega lubadarja, Ips typographus (Linnaeus, 1758). Ključne besede: kontrolna past, kontrolna nastava, lovna nastava, optimizacija, protokol, osmerozobi smre­kov lubadar, Ips typographus, smreka, Picea abies, spremljanje, monitoring 1 Uvod V Sloveniji imamo vzpostavljen sistem spremljanja gostote populacij dveh vrst smrekovih podlubnikov, in sicer osmerozobega smrekovega lubadarja (I. typograp­hus) in šesterozobega smrekovega lubadarja (Pityogenes chalcographus (Linnaeus, 1761)) z uporabo kontrolnih pasti s feromonskimi vabami, ki jih namešča Zavod za gozdove Slovenije (ZGS) na podlagi letnega programa varstva gozdov, strokovnih navodil (Kolšek in Jakša, 2012b) in Pravilnika o varstvu gozdov (RS, 2009). Kontrolne pasti in kontrolne nastave se prednostno namestijo v gozdovih, ki so starejši od 60 let in imajo lesno zalogo smreke več kot 50 %, ter kjer so se v pre­teklih letih pojavljale namnožitve smrekovih podlubni­kov, in sicer se praviloma namesti ena past ali nastava na 50 ha (RS, 2009). V letu 2020 je bilo za spremljanje gostote smrekovih podlubnikov v gozdovih uporabljenih 3.340 kontrolnih pasti (Ogris in Kolšek, 2020). Za primerjavo, Avstrija ima približno štirikrat večjo površino gozdov (ok. 4,0 milijonov ha) vendar ima za namen kontrole gostote po­pulacije smrekovih podlubnikov samo 185 kontrolnih pasti (Krehan in Steyrer, 2016). Zato domnevamo, da število kontrolnih pasti za namen kontrole gostote popu­lacije podlubnikov v Sloveniji ni optimalno. Poleg tega domnevamo, da tudi njihova razporejenost ni optimalna glede na lokalne razlike v klimatskih in ekoloških zna-čilnostih območij, ki pomembno vplivajo na populacij­sko dinamiko smrekovih podlubnikov. Postavitev in vzdrževanje pasti (menjava feromon­skih vab, čiščenje, pasti) namreč poleg delovne sile za­htevata tudi relativno velik materialni finančni vložek, razlike v klimatskih in ekoloških značilnostih lokacij po­sameznih pasti pa vplivajo na razliko v fenologiji hro-ščev. Z inovativno zasnovo omrežja feromonskih pasti, ki bi temeljilo na upoštevanju vrednosti ključnih dejav­nikov razvoja smrekovih podlubnikov na posameznih lokacijah po Sloveniji, bi sedanje stroške lahko zmanj­šali, hkrati pa bi povečali zanesljivost napovedi prena­množitev populacij, kar bi omogočalo učinkovitejše in bolj ekonomično načrtovanje in izvajanje (prepreče­valno-zatiralnih) ukrepov proti prenamnožitvam smre­kovih podlubnikov. Cilj raziskave je bil razviti predlog postopkov za do-ločitev optimalnega števila in lokacij kontrolnih pasti za namen kontrole gostote populacije, kontrolnih nastav za preprečevalno zatiranje in lovnih nastav za zatiranje I. typographus. Predlagani postopki temeljijo na neobjav­ljenih rezultatih raziskave (Ogris, 2020). Zato v uvo­dnem delu vsakega od postopkov podajamo znanstvene osnove, ki so usmerjale razvoj teh postopkov. Integralna metoda obvladovanja podlubnikov teme­lji na treh sklopih ukrepov (Titovšek, 1988): (a) prepre-čevalni (preventivni) ukrepi, (b) preprečevalno-zatiralni (profilaktični) ukrepi, (c) zatiralni (kurativni, represivni) ukrepi. Tako kontrolno-lovne pasti in kontrolno-lovne nastave uporabljamo v preprečevalno-zatiralnih ukre­pih, ko je gostota populacije endemična, tj. pod pragom, ki označuje prenamnožitev. Ko pride do prenamnožitve podlubnikov, pričnemo z izvajanjem zatiralnih ukrepov, ki med drugimi vključujejo tudi uporabo lovnih pasti in lovnih nastav. Namen naše raziskave ni bil celostna obravnava integralnega varstva pred podlubniki, kakor je to zajel Titovšek (1988) v svoji monografiji. V naši raziskavi kontrolno-lovne pasti imenujemo kontrolne, ker smo želeli poudariti, da je predlog postopka name-njen zgolj kontroli gostote populacije smrekovih pod-lubnikov, manj pa zmanjševanju gostote njihovih popu­lacij (preprečevanju namnožitve) oz. uničevanju ujetih hroščev. 2 Predlog postopka za določitev optimalnega šte­vila in lokacij kontrolnih pasti 2.1 Uvodna dejstva Namen kontrolne pasti je spremljanje gostote popu­lacije I. typographus, tj. ugotavljanje ali je populacija prenamnožena, ali se bo zgodil izbruh in napad zdravih gostiteljev v tekočem letu na vplivnem območju pasti. Spomladanski ulov v tem prispevku razumemo kot kumulativni ulov v kontrolni pasti od datuma prvega ro­jenja do datuma zaključka razvoja prve generacije, kot ju napove model RITY (Ogris in sod., 2019). Spomladanski ulov v pasteh pozitivno korelira s ko-ličino evidentiranih lubadark v bližini v prejšnjem letu. Najmanjša še statistično značilna korelacija je bila v ko­lobarju s polmerom 4 km in širino 500 m (premer 8 km) (Ogris, 2020). Sklep: kontrolne pasti ni treba postavljati v bližino lanskih žarišč, ker podatek o prenamnoženosti populacije dobimo že iz sanitarne sečnje smreke zaradi I. typographus. Novice iz varstva gozdov 13, 2020 Spomladanski ulov v pasteh pozitivno korelira tudi s količino evidentiranih lubadark v bližini v tekočem letu. Najvišja korelacija je bila zabeležena v kolobarju s pol-merom 4 km in širino 500 m (premer 8 km) (Ogris, 2020). Kontrolne pasti je treba postaviti pravočasno. Če pasti niso postavljene pravočasno, se korelacija ulova v pasti in količine evidentiranih lubadark v tekočem letu bistveno zmanjša (do 400%) (Ogris, 2020). Populacija I. typographus je na lokaciji pasti prena­množena, če spomladanski ulov v eni pasti šteje 7.000 ali več osebkov I. typographus (Ogris, 2020). Na takšnih lokacijah navadno pride do napada zdravih smrek in po­sledično sanitarne sečnje smreke zaradi podlubnikov. 2.2 Predlog postopka Predlog postopka za izračun optimalnega števila in lokacij kontrolnih pasti za I. typographus za namen ugo­tavljanja prenamnožitve populacij na vplivnem območju pasti je naslednji: 1. Izdelava karte iz evidence ZGS izbire smreke za sa­nitarni posek zaradi podlubnikov v lanskem letu. Vzamemo centroide odsekov, kjer je bil zabeležen sanitarni posek zaradi podlubnikov v lanskem letu in zarišemo kroge s polmerom 4000 m, s čimer pri­dobimo karto 1, ki predstavlja območja, kjer pasti ni treba postavljati. 2. Izdelava karte gozdov, kjer se pojavlja smreka z lesno zalogo večjo kot nič (karta 2). Karto prido­bimo z generalizacijo sestojne karte. 3. Izdelati razliko med karto 1 in 2, s čimer pridobimo območja, kjer se pojavlja smreka in v lanskem letu ni bilo zabeleženih žarišč (karta 3). Na teh lokacijah je potrebna kontrola gostote populacije I. typograp­hus s kontrolnimi pastmi. 4. Identificirati modelne celice 8 × 8 km s prisotnostjo smreke, kjer v lanskem letu ni bilo žarišč: a. Izdelati presek mreže 8 × 8 km s karto 2 (karta 4a) b. Izdelati presek mreže 8 × 8 km s karto 3 (karta 4b) c. Identificirati modelne celice, kjer ni bilo zazna­nih žarišč v prejšnjem letu: površina (4a) = po­vršina (4b), s čimer pridobimo karto 4c 5. Dodatna pravila: a. Vsaj 10 % površine modelske celice morajo za­sedati sestoji s smreko, sicer kontrolne pasti ne postavimo. b. Dodatno pravilo za obravnavo robnih celic na državni meji: če je imela vsaj ena sosednja mo-delska celica žarišče v lanskem letu, se dom­neva, da jo je imela tudi robna celica na državni meji. 6. V identificiranih modelskih celicah se postavi po ena kontrolna feromonska past in vloži se feromon-ska vaba za I. typographus. a. Če modelska celica seka različne krajevne enote ZGS (KE), se past postavi v tisto KE, ki ima najmanj smreke, izraženo v deležu lesne zaloge, ker je količina ulova v pasti v negativni korelaciji s količino smreke v lesni zalogi v bli­žini pasti (Ogris, 2020). 7. Past moramo postaviti pred pričetkom rojenja I. typographus, kot ga napove model RITY. Če roje­nje zamudimo, pasti ne postavimo. 8. Past redno spremljamo enkrat na teden in merimo ulov v pasti. Podatke o ulovu sproti vnašamo v raču­nalniški program Varstvo gozdov (Ogris, 2012a, 2012b). 9. Past spremljamo do konca razvoja prve generacije, kot ga napove model RITY. Past se potem pospravi. 10. Populacija I. typographus je na lokaciji pasti (mo-delski celici) prenamnožena, če se je v obdobju od pričetka spomladanskega rojenja do konca razvoja prve generacije v eno past ulovilo 7.000 ali več osebkov I. typographus (Ogris, 2020). Splošno pravilo: . Minimalno število kontrolnih pasti je ena past na KE, kjer je delež lesne zaloge smreke vsaj 5 % (64 KE). V teh pasteh trajno spremljamo I. typographus vsako leto (kontrola enkrat na te- den) in sicer od začetka marca do konca okto- bra, lokacije teh pasti načeloma ne spremi­ njamo, zato takšne pasti imenujemo stalne pasti. 3 Predlog postopkov za določitev optimalnega šte­vila in lokacij kontrolnih in lovnih nastav (dreves in debel) 3.1 Uvodna dejstva Predlog postopkov za določitev optimalnega števila in lokacij nastav uporabljamo kot priporočila. Namen nastav je zmanjšati gostoto populacije I. typographus na lokacijah, kjer: 1. bo v tekočem letu prišlo do prenamnožitve popula­cije I. typographus, kar ugotovimo s kontrolnimi pastmi (če je ugotovljena namnožitev, govorimo o lovni nastavi), 2. je gostota populacije I. typographus nizka, tj. še pod pragom, ki kaže na prenamnožitev (v tem primeru je to kontrolna nastava). Lovne nastave (lovna debla, lovna drevesa) so lahko do 31-krat bolj učinkovite kot režaste pasti opremljene s feromonsko vabo za I. typographus (Raty in sod., 1995). V pasti se ujame le manjši delež celotne populacije pod-lubnikov (Fettig in Hilszczanski, 2015). Raziskava iz se­verovzhodne Italije je ugotovila, da uporaba lovnih pasti in lovnih nastav zmanjša napadenost dreves, vendar pa ni pokazala statističnih razlik v učinkovitosti med obema metodama (Faccoli in Stergulc, 2008). Za kontrolo gostote populacije I. typographus so ekonomsko bolj učinkovite kontrolne pasti (režaste pasti s feromonsko vabo) (Bakke, 1989). Zato za kontrolo uporabljamo pasti, za lov pa nastave. Nastave niso učinkovite na območjih aktivnih žarišč z lubadarkami. Zato nastav na takšnih območjih ni smi­selno polagati (Jurc in sod., 2017). Nastave so učinkovite samo na območjih, kjer je pri­šlo do prenamnožitve populacije I. typographus v teko-čem letu, kar smo ugotovili s kontrolnimi pastmi (lahko tudi s kontrolno-lovnimi nastavami, vendar tega v naši raziskavi nismo obravnavali). Novice iz varstva gozdov 13, 2020 Nastave so najbolj učinkovite pri ulovu smrekovih podlubnikov v polmeru do 1 km (Ogris, 2020). Nastave položimo najkasneje tik pred rojenjem (Holuša in sod., 2017). Debelejše smreke ulovijo večjo količino podlubni­kov (Holuša in sod., 2017). V gozdnem sestoju za na-stave uporabimo vitalne, sveže, z vodo ustrezno preskr­bljene (ne izsušene) smreke debelejših dimenzij, ki so lahko (v lesno pridelovalnem smislu) slabše kakovosti. Prenamnoženost populacije I. typographus ugotav­ljamo s kontrolnimi feromonskimi pastmi (glej protokol za kontrolne pasti). Populacija I. typographus je prenamnožena, če se je v obdobju od pričetka spomladanskega rojenja do konca razvoja prve generacije v eno past ulovilo 7.000 ali več osebkov I. typographus (Ogris, 2020). 3.2Predlog postopka za položitev kontrolnih na­stav za prezimele podlubnike (nastave I. serije) 1. Kontrolne nastave I. serije priporočamo položiti na območjih, kjer so kontrolne pasti v lanskem letu po­kazale trend povečanja gostote populacije I. typo-graphus. 2. Kontrolne nastave I. serije lahko položimo tudi na območjih, kjer je gostota populacije I. typographus visoka vendar pod pragom za gradacijo, tj. v lan­skem spomladanskem ulovu je bilo v kontrolno past ujetih od 2.000 do 7.000 osebkov I. typographus. 3. Nastave položimo en teden pred pričakovanim ro­jenjem spomladi (Holuša in sod., 2017), pri čemer upoštevamo napoved modela RITY (Ogris in sod., 2019). 3.3 Predlog postopka za položitev lovnih nastav za prvo in drugo generacijo podlubnikov (nastave II. serije) 1. Nastav ne polagamo v modelskih celicah, kjer so bila ugotovljena žarišča podlubnikov v prejšnjem letu. 2. V modelskih celicah, kjer v lanskem letu vključno do marca v tekočem letu ni prišlo do izbire smrek za posek zaradi podlubnikov, postavimo feromon­ske pasti (glej protokol za kontrolne pasti). S fero­monskimi pastmi ugotovimo lokacije (modelske ce-lice 8 × 8 km), kjer bo v tekočem letu prišlo do pre­namnožitve I. typographus. 3. Nastave II. serije položimo na območjih (v model-skih celicah), kjer smo s kontrolnimi pastmi ugoto­vili, da je prišlo do prenamnožitve populacije I. typographus v tekočem letu (glej protokol za kon­trolne pasti). 4. Nastave položimo čimbolj enakomerno po celotni modelski celici v medsebojni razdalji ok. 2 km (vsaj 16 lovnih nastav) (Ogris, 2020). Nastave položimo en teden pred pričakovanim rojenjem prve in druge generacije, pri čemer upoštevamo napoved rojenja modela RITY in lokalne razmere (Ogris in sod., 2019). Na eni lokaciji lahko položimo več lovnih nastav (do 10 nastav na hektar). 5. Nastave redno spremljamo (vsaj enkrat na teden). Ko je nastava polno zasedena (več kot ena vhodna odprtina na dm2) oz. najpozneje, ko se na delu na- stave, ki je bil prvi napaden, nova generacija pod-lubnikov razvije do razvojne faze bube ali mladega hrošča, moramo nastave izdelati (olupimo), skorjo in zalego uničimo (zažgemo) (glej strokovna navo­dila za nastave) (Kolšek in Jakša, 2012a). Dodatni napotki: a. Beljenje lahko opravimo v gozdu, ali pa sorti­mente prepeljemo v skladišča z lupilnimi lini­jami. b. Če so nastave na eni lokaciji polno zasedene (večkot ena vhodna odprtina na dm2 povprečno na večkot 50% površine nastave), priporočamo zraven položiti še najmanj eno dodatno lovno nastavo. 4 Zaključek Na znanstvenih osnovah smo razvili predlog postop­kov za optimizacijo števila kontrolnih pasti, kontrolnih nastav in lovnih nastav za I. typographus. Optimizirali smo tudi razporeditev kontrolnih pasti, kontrolnih na­stav in lovnih nastav, ker postopki upoštevajo lokalne razlike v klimatskih in ekoloških značilnosti območij ter fenologijo smrekovih podlubnikov. Predlogi postopkov so bili usklajeni z Zavodom za gozdove Slovenije in predstavljeni na delavnici, kjer so udeleženci potrdili, da sta postopka izvedljiva v praksi. Optimalno število in lokacij kontrolnih pasti, kon­trolnih nastav in lovnih nastav bo vsako leto določil Gozdarski inštitut Slovenije v okviru Poročevalsko, pro­gnostično-diagnostične službe za gozdove (Javna goz­darska služba). Razvili bomo javno dostopni spletni aplikaciji za načrtovanje števila in lokacij kontrolnih pasti ter kontrolnih in lovnih nastav po posameznih ure­ditvenih enotah Zavoda za gozdove Slovenije. Spletni aplikaciji bosta del nadgradnje obstoječega elektron­skega sistema za varstvo gozdov Slovenije in njegov in-tegralni del (www.zdravgozd.si), neposredni uporabniki sistema pa bodo zaposleni v Javni gozdarski službi (ZGS in GIS). Do sedaj je Zavod za gozdove Slovenije spremljal ok. 3.300 kontrolno-lovnih pasti letno (Ogris in Kolšek, 2020). Nov predlog predvideva maksimalno 366 kon­trolnih pasti (eno past na modelsko celico dimenzij 8 × 8 km) in minimalno 64 pasti, ki bi se spremljale trajno. Tako nov predlog predvideva od 9-do 52-krat manj kon­trolnih pasti kot do sedaj. Poudariti je treba, da kontrolne pasti lahko uporabljamo tudi v okviru drugih prepreče­valno-zatiralnih ukrepov, redkeje pa tudi zatiralnih ukre­pov. V drugem primeru jih imenujemo lovne pasti. Ven­dar to presega cilj naše raziskave in jih tukaj nismo obravnavali. Za primerjavo, Titovšek (1988) je predlagal medse­bojno oddaljenost 250–500 m med posameznimi kon­trolno-lovnimi nastavami ali pastmi, kar ustreza gostoti ena past na 6,25–25,0 ha, kar je še najmanj dvakrat gosteje kakor določa Pravilnik o varstvu gozdov, tj. ena past ali nastava na 50 ha (RS, 2009). Tukaj je nujno po­udariti različen namen pasti, tj. Titovšek (1988) govori o celotni vlogi kontrolno-lovnih pasti, mi pa smo se v našem prispevku omejili le na njihovo vlogo pri sprem­ljanju (monitoringu) populacij vrste I. typographus. Drastično zmanjšanje pasti v smislu spremljanje gostote podlubnikov bi pomenilo velik prihranek za Novice iz varstva gozdov 13, 2020 ZGS in državo pri materialnih stroških za postavitev in čiščenja pasti (pasti, feromonske vabe, stojala za posta­vitev pasti, prevozni stroški) in tudi prihranek pri delu (delovnih urah). Sproščeni viri (sredstva) se bi tako lahko uporabili za druge pomembnejše aktivnosti, kot je npr. za iskanje lubadark in za iskanje invazivnih tujero­dnih vrst. Poleg zmanjšanja stroškov bi postopki hkrati pove-čali zanesljivost napovedi prenamnožitev smrekovih podlubnikov zaradi kakovostnejših podatkov, kar bi omogočalo učinkovitejše in bolj ekonomično načrtova­nje in izvajanje profilaktičnih (preprečevalno-zatiralnih) ukrepov proti prenamnožitvam smrekovih podlubnikov. Predlagali smo tudi optimizacijo postopka za določi­tev števila in lokacij kontrolnih nastav in lovnih nastav. Postopek je podoben dosedanjim strokovnim navodilom za polaganje in spremljanje kontrolnih in lovnih nastav (Kolšek in Jakša, 2012a). Predlog predvideva večjo spremembo v smislu, da bolj podrobno določa načelne lokacije za polaganje in samo število nastav. Vendar da se bodo predlogi postopkov lahko pričeli dejansko uporabljati v praksi, bo treba posodobiti Pra­vilnik o varstvu gozdov (RS, 2009). V naši raziskavi smo predlagali postopke za določi­tev optimalnega števila in lokacij kontrolnih pasti za na-men kontrole gostote populacije I. typographus in kon­trolnih (za preprečevanje namnožitve) ter lovnih nastav (za zatiranje) I. typographus. Obravnavali smo le ome­jen izbor ukrepov integralnega obvladovanja podlubni­kov iz sklopa preprečevalno-zatiralnih in zatiralnih ukrepov. Kljub temu ne smemo pozabiti, da je pogla­vitni preprečevalno-zatiralni in zatiralni ukrep zoper smrekove podlubnike sanitarna sečnja, izdelava luba-dark in uničenje podlubnikov pred izletom podlubnikov iz lubadark in ostalega napadenega materiala (RS, 2009; Titovšek, 1988). Zahvala Raziskava je nastala v okviru ciljnega raziskoval­nega projekta "Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov v kontrolne feromonske pasti in sistema polaganja kontrolnih nastav ter izdelava aplika­cije za načrtovanje lokacij in števila kontrolnih pasti ter kontrolnih nastav po ureditvenih enotah Zavoda za goz-dove Slovenije (V4-1822)", ki ga financirata Ministr­stvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano ter Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije. Trem recenzentom se zahvaljujemo za kritičen pregled in koristne pripombe, na podlagi katerih smo lahko iz­boljšali kakovost članka. Viri Bakke A. 1989. The recent Ips typographus outbreak in Norway: experiences from a control program. Holarctic Ecology, 12, 4: 515­519. http://www.jstor.org/stable/3682063 Faccoli M., Stergulc F. 2008. Damage reduction and performance of mass trapping devices for forest protection against the spruce bark beetle, Ips typographus (Coleoptera Curculionidae Scolytinae). An­nals of Forest Science, 65, 3: 309-309. https://doi.org/10.1051/fo­rest:2008010. 10.1051/forest:2008010 Fettig C.J., Hilszczanski J. 2015. Management strategies for bark be­etles in conifer forests. V: Bark Beetles. Biology and Ecology of Na­tive and Invasive Species. Vega F.E., Hofstetter R.W. (eds.). Am­sterdam, Boston, Heidelberg, London, New York, Oxford, Paris, San Diego, San Francisco, Singapore, Sidney, Tokio, Academic Press: 555-584 Holuša J., Hlásny T., Modlinger R., Lukášová K., Kula E. 2017. Felled trap trees as the traditional method for bark beetle control: Can the trapping performance be increased? Forest Ecology and Mana­gement, 404: 165-173. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2017.08.019 Jurc M., Pavlin R., Kavčič A., de Groot M., Hauptman T. 2017. Pri­poročila za uporabo različnih biotehniških metod in kemičnih sred­stev za obvladovanje podlubnikov (Curculionidae: Scolytinae). Goz­darski vestnik, 75, 2: 94-111 Kolšek M., Jakša J. 2012a. Navodila za postavitev in izdelavo kontrol­nih in lovnih nastav za podlubnike. V: Navodila za preprečevanje in zatiranje škodljivcev in bolezni gozdnega drevja v Sloveniji: Priroč­nik za javno gozdarsko službo. Jurc D., Kolšek M. (eds.). Ljubljana, Gozdarski inštitut Slovenije, Silva Slovenica: 28-31 Kolšek M., Jakša J. 2012b. Navodila za postavitev in vzdrževanje kon­trolnih in kontrolno-lovnih pasti za smrekove podlubnike. V: Navo­dila za preprečevanje in zatiranje škodljivcev in bolezni gozdnega drevja v Sloveniji. Jurc D., Kolšek M. (eds.). Ljubljana, Gozdarski inštitut Slovenije, Silva Slovenica: 20–27 Krehan H., Steyrer G. 2016. Bark-beetle monitoring in Austria. waldwissen.net. https://www.waldwissen.net/waldwirtschaft/schaden/insek-ten/bfw_borkenkaefer-monitoring/index_EN (15. 9. 2020) Ogris N. 2012a. Priročnik za računalniški program Varstvo gozdov. Ljubljana, Gozdarski inštitut Slovenije: 36 str. Ogris N. 2012b. Prognostične osnove za varstvo gozdov Slovenije. Ljubljana, Silva Slovenica: 104 str. Ogris N. 2020. Znanstvene osnove za optimizacijo števila in lokacij kontrolnih pasti in lovnih nastav. Ljubljana, Gozdarski inštitut Slo­venije (neobjavljeno) Ogris N., Ferlan M., Hauptman T., Pavlin R., Kavčič A., Jurc M., De Groot M. 2019. RITY – A phenology model of Ips typographus as a tool for optimization of its monitoring. Ecological Modelling, 410: 108775. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2019.108775 Ogris N., Kolšek M. 2020. Namnožitev osmerozobega in šesterozo­bega smrekovega lubadarja v Sloveniji v 2020. Napovedi o zdravju gozdov, 2020. http://dx.doi.org/10.20315/NZG.54 Raty L., Drumont A., De Windt N., Grégoire J.-C. 1995. Mass trap­ping of the spruce bark beetle Ips typographus L.: traps or trap trees? Forest Ecology and Management, 78, 1: 191-205. https://doi.org/10.1016/0378-1127(95)03582-1 RS. 2009. Pravilnik o varstvu gozdov. Uradni list RS, 114–5220/2009 in 31/2016 Titovšek J. 1988. Podlubniki (Scolytidae) Slovenije: obvladovanje podlubnikov. Ljubljana, Zveza društev inženirjev in tehnikov goz­darstva in lesarstva Slovenije, Gozdarska založba: 128 str. 1 Gozdarski inštitut Slovenije, Večna pot 2, 1000 Ljubljana; 2 Zavod za goz-dove Slovenije, Večna pot 2, 1000 Ljubljana *nikica.ogris@gozdis.si Novice iz varstva gozdov 13, 2020 Firefox https://www.zdravgozd.si/prognoze_zapis.aspx?idpor=56 PRILOGA 3 Napredno iskanje domov Varstvo gozdov / Napovedi o zdravju gozdov / Napoved www.zdravgozd.si VARSTVO GOZDOV PRIRONIK NOVICE IZ VARSTVA DOGODKI GRADIVO NAPOVEDI Napovedi o zdravju gozdov, 2021 Kratki znanstveni prispevek DOI: 10.20315/NZG.56 Predlog števila in lokacij kontrolnih-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav v 2021 Nikica OGRIS 1*, Marija KOLŠEK 2, Maarten de GROOT 1 1 Gozdarski inštitut Slovenije, Večna pot 2, 1000 Ljubljana; 2 Zavod za gozdove Slovenije, Večna pot 2, 1000 Ljubljana Izdaje revije *nikica.ogris@gozdis.si Iskanje Podatki o reviji Datum izdaje: 29.01.2021 Objava v reviji Veljavnost: 2021 POVEZAVE KONTAKTI OSEBNA IZKAZNICA Ključne besede: kontrolno-lovna past, kontrolno-lovna nastava, optimizacija, protokol, osmerozobi smrekov lubadar, Ips typographus, smreka, Picea abies, spremljanje, monitoring Povzetek Glede na predloge postopkov za določitev optimalnega števila in lokacij kontrolno-lovnih pasti, kontrolno-lovnih nastav in lovnih nastav za osmerozobega smrekovega lubadarja (Ips typographus) smo pripravili predlog števila in lokacij kontrolo-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav v 2021. V večini modelskih celic velikosti 8 × 8 km je bil v 2020 zabeležen napad smrekovih podlubnikov. Zato postopek ni predvidel nobene redne kontrolno-lovne pasti v 2021. Vendar postopek predvideva tudi minimalno število stalnih kontrolno-lovnih pasti, katerih lokacija se ne spreminja in jih spremljamo vsako leto od marca do oktobra vsakih 7 dni. Predvidena je najmanj ena stalna kontrolno-lovna past na eno krajevno enoto Zavoda za gozdove Slovenije, tj. 64 stalnih kontrolno-lovnih pasti. Glede na predlog postopka bi kontrolno-lovne nastave I. serije položili v 111 modelskih celicah. Pri izvedbi postopkov smo identificirali več pomanjkljivosti in v tem prispevku predlagamo njihovo dopolnitev: a) Predlagamo najmanj 266 stalnih kontrolno-lovnih pasti, tj. ena kontrolno-lovna past na modelsko celico, kjer se pojavlja smreka; b) Izbris postopka za izračun rednih kontrolno-lovnih pasti; c) V oba postopka za kontrolno-lovne nastave in lovne nastave dodati izboljšavo, da iz identificiranih modelskih celic odstranimo območja okoli žarišč s polmerom 1 km; d) Dopolnitev postopka za bolj točen izračun števila nastav v modelski celici in sicer tako, da se število nastav prilagodi proporcionalnem deležu sestojev s smreko v modelski celici, kjer se v lanskem letu niso pojavila žarišča smrekovih podlubnikov. Uvod Pripravili smo predlog števila in lokacij kontrolno-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav v 2021 glede na predloge postopkov za določitev optimalnega števila in lokacij kontrolno-lovnih pasti, kontrolno-lovnih nastav in lovnih nastav za osmerozobega smrekovega lubadarja, Ips typographus (Linnaeus, 1758) (Ogris in sod., 2020). Opomba: V naši raziskavi je namen kontrolno-lovne pasti zgolj kontrola gostote populacije smrekovih podlubnikov, manj pa zmanjševanju gostote njihove populacije (preprečevanju namnožitve) oz. uničevanju ujetih hroščev. Metode dela in rezultati Kontrolno-lovne pasti Sledili smo navodilom predloga postopka za določitev optimalnega števila in lokacij kontrolno­lovnih pasti (Ogris in sod., 2020): 1. Izdelava karte iz evidence ZGS izbire smreke za sanitarni posek zaradi podlubnikov v letu 2020 s stanjem na dan 11. 1. 2021. Upoštevali smo točne lokacije žarišč (22.436 zapisov). Če 11/11/2021, 13:06 1 of 8 Firefox https://www.zdravgozd.si/prognoze_zapis.aspx?idpor=56 lokacije žarišč niso bile določene (243 zapisov), smo vzeli centroide odsekov, kjer je bil zabeleženo žarišče smrekovih podlubnikov v lanskem letu in zarisali smo kroge s polmerom 4 km, s čimer smo pridobili karto 1, ki predstavlja območja, kjer pasti ni treba postavljati (slika 1). Slika 1: Karta 1 – žarišča smrekovih podlubnikov v letu 2021 označena s krogi s polmerom 4 km. 2. Izdelava karte gozdov, kjer se pojavlja smreka z lesno zalogo večjo kot nič (karta 2, slika 2). Karto smo pridobili z posplošitev sestojne karte iz leta 2019. Slika 2: Karta 2 – karta gozdov, sestojev s smreko, stanje 2019. 3.Izdelali smo razliko med karto 1 in 2, s čimer smo pridobili območja, kjer se pojavlja smreka in v lanskem letu ni bilo zabeleženih žarišč (karta 3, slika 3). Na teh lokacijah je potrebna kontrola gostote populacije I. typographus s kontrolno-lovnimi pastmi. 11/11/2021, 13:06 2 of 8 Firefox https://www.zdravgozd.si/prognoze_zapis.aspx?idpor=56 Slika 3: Karta 3 – območja, kjer se pojavlja smreka in v lanskem letu ni bilo zabeleženih žarišč smrekovih podlubnikov. 4. Identificirali smo modelne celice 8 × 8 km s prisotnostjo smreke, kjer v lanskem letu ni bilo žarišč: a) Izdelava preseka mreže 8 × 8 km s karto 2 (karta 4a) b) Izdelava preseka mreže 8 × 8 km s karto 3 (karta 4b) c) Identificirali smo modelne celice, kjer ni bilo zaznanih žarišč v prejšnjem letu: površina (4a) = površina (4b), s čimer pridobimo karto 4c (slika 4). Rezultat: identificiranih je 14 modelskih celic, nekatere tudi čisto na robu državne meje. Slika 4: Karta 4c – modelske celice 8 × 8 km, kjer ni bilo zaznanih žarišč v prejšnjem letu. 5.Dodatna pravila: 3 of 8 Firefox https://www.zdravgozd.si/prognoze_zapis.aspx?idpor=56 a) Vsaj 10 % površine modelske celice morajo zasedati sestoji s smreko, sicer kontrolno-lovne pasti ne postavimo. Rezultat: samo še ena modelska celica ustreza vsem pogojem in še ta je robna, na robu državne meje. b) Dodatno pravilo za obravnavo robnih celic na državni meji: če je imela vsaj ena sosednja modelska celica žarišče v lanskem letu, se domneva, da jo je imela tudi robna celica na državni meji. Končni rezultat: nobena modelska celica ne ustreza navedenim pogojem. Zato predlog postopka priporoča, da se v letu 2021 ne postavi nobena redna kontrolno-lovna past. Spremljajo se le stalne kontrolno-lovne pasti (glej splošno pravilo v nadaljevanju). Splošno pravilo: Minimalno število kontrolno-lovnih pasti je ena past na KE, kjer je delež lesne zaloge smreke vsaj 5 % (64 KE) (slika 5). V teh pasteh trajno spremljamo I. typographus vsako leto (kontrola enkrat na teden) in sicer od začetka marca do konca oktobra, lokacije teh pasti načeloma ne spreminjamo, zato takšne pasti imenujemo stalne kontrolno-lovne pasti. Slika 5: Predlog lokacij stalnih kontrolno-lovnih pasti Predlog lokacij stalnih kontrolno-lovnih pasti si lahko ogledamo na spletni karti (Priloga 1). Kontrolno-lovne nastave I. serije Sledili smo navodilom predloga postopka za položitev kontrolno-lovnih nastav za prezimele podlubnike (nastave I. serije) (Ogris in sod., 2020): 1. Kontrolno-lovne nastave I. serije priporočamo položiti na območjih, kjer so kontrolno-lovne pasti v lanskem letu pokazale trend povečanja gostote populacije I. typographus. Ta pogoj smo upoštevali glede na pogoj v 2. točki. 2. Kontrolno-lovne nastave I. serije lahko položimo tudi na območjih, kjer je gostota populacije I. typographus visoka vendar pod pragom za gradacijo, tj. v lanskem spomladanskem ulovu je bilo v kontrolno-lovno past ujetih od 2.000 do 7.000 osebkov I. typographus. Spomladanski ulov razumemo kot kumulativni ulov v kontrolno-lovni pasti od datuma prvega rojenja do datuma zaključka razvoja prve generacije, kot ju napove model RITY (Ogris in sod., 2019). Podatke o ulovu smo pridobili iz 3.301 kontrolno-lovnih pasti v letu 2020, ki jih je spremljal Zavod za gozdove Slovenije. Podatke smo aplicirali na modelsko mrežo 8 × 8 km. Iz analize smo odstranili modelske celice, v katerih je prišlo do prenamnožitve I. typographus v 2020, tj. kjer je z vsaj eno kontrolno-lovno pastjo ugotovljeno več kot 7.000 osebkov I. typographus. Poleg tega smo potencialna območja za položitev nastav I. serije dodatno skrčili, tj. iz predlaganih modelskih celic smo odstranili območja, kjer so se v 2020 pojavila žarišča 11/11/2021, 13:06 4 of 8 Firefox https://www.zdravgozd.si/prognoze_zapis.aspx?idpor=56 smrekovih podlubnikov. Okoli vsakega žarišča smo zarisali krog s polmerom 1 km in površino odšteli iz modelske celice. 3.Nastave položimo en teden pred pričakovanim rojenjem spomladi (Holuša in sod., 2017), pri čemer upoštevamo napoved modela RITY (Ogris, 2019a, 2019b; Ogris in sod., 2019). Točki 4. in 5. v nadaljevanju smo dodali glede na predlog postopka za položitev lovnih nastav za prvo in drugo generacijo podlubnikov (nastave II. serije) (Ogris in sod., 2020). 4. Nastave položimo čimbolj enakomerno po celotni modelski celici v medsebojni razdalji ok. 2 km (vsaj 16 lovnih nastav) (Ogris, 2020). Nastave položimo en teden pred pričakovanim rojenjem prve in druge generacije, pri čemer upoštevamo napoved rojenja modela RITY in lokalne razmere (Ogris in sod., 2019). Na eni lokaciji lahko položimo več lovnih nastav (do 10 nastav na hektar). 5. Nastave redno spremljamo (vsaj enkrat na teden). Ko je nastava polno zasedena (več kot ena vhodna odprtina na dm2) oz. najpozneje, ko se na delu nastave, ki je bil prvi napaden, nova generacija podlubnikov razvije do razvojne faze bube ali mladega hrošča, moramo nastave izdelati (olupimo), skorjo in zalego uničimo (zažgemo) (glej strokovna navodila za nastave) (Kolšek in Jakša, 2012). Dodatni napotki: Beljenje lahko opravimo v gozdu, ali pa sortimente prepeljemo v skladišča z lupilnimi linijami. Če so nastave na eni lokaciji polno zasedene (več kot ena vhodna odprtina na dm2 povprečno na več kot 50 % površine nastave), priporočamo zraven položiti še najmanj eno dodatno lovno nastavo. Končni rezultat postopka: kontrolno-lovne nastave I. serije predlagamo položiti v 111 modelskih celicah (slika 6). Slika 6: Predlog lokacij za postavitev kontrolno-lovnih nastav I. serije v 2021 Predlog postopka za položitev kontrolno-lovnih nastav za prezimele podlubnike (nastave I. serije) smo dopolnili z dodatnimi koraki, ki omogočajo bolj točen izračun gostote lokacij kontrolno-lovnih nastav I. serije: 6. Iz identificiranih modelskih celic odstranimo območja okoli žarišč s polmerom 1 km. 7. Upoštevamo samo sestoje s smreko, katerih nadmorska višina je manjša kot 1718 m. To je nadmorska višina, do katere se lahko razvije ena generacija I. typographus na leto po modelu RITY in scenariju AVG (Ogris in sod., 2019). 8. Število nastav se prilagodi sorazmernemu deležu površine sestojev s smreko, kjer se v lanskem letu niso pojavila žarišča smrekovih podlubnikov. 9. Upoštevamo samo tiste nastave, ki imajo v izračunu po 8. točki vrednost večjo kot 0,5 na nivoju revirja, tj. več kot pol nastave na revir. 5 of 8 Firefox https://www.zdravgozd.si/prognoze_zapis.aspx?idpor=56 Končen rezultat: postopek predlaga položitev kontrolno-lovnih nastav I. serije na 156 lokacijah (preglednica 1). Predlog lokacij za postavitev kontrolno-lovnih nastav I. serije v 2021 si lahko ogledamo na spletni karti (Priloga 2). Večje število lokacij je predvideno v GGO Ljubljana, Celje, Maribor in Tolmin (preglednica 1). Na eni lokaciji lahko položimo več kontrolno-lovnih nastav (upoštevamo točki 4. in 5.). Predlagano število kontrolno-lovnih nastav I. serije za 2021 po krajevnih enotah in revirjih ZGS je na voljo v Prilogi 3. Opomba: v preglednici je št. predlaganih lokacij za nastave navedeno z decimalnim številom zaradi postopka izračuna. Navodilo: decimalno število zaokrožimo navzgor in dobimo celo število, ki ga upoštevamo kot predlog števila lokacij kontrolno-lovnih nastav I. serije. Preglednica 1: Število predlaganih lokacij za kontrolno-lovne nastave I. serije v 2020 po GGO GGO Št. lokacij Bled 3,8 Kranj 4,6 Ljubljana 41,4 Postojna 3,1 Kočevje 1,9 Novo mesto 8,2 Brežice 15,8 Celje 27,9 Nazarje 1,4 Bled 3,8 Slovenj Gradec 0 Maribor 21,7 Murska Sobota 2,9 Sežana 6,3 Opomba: upoštevane so samo nastave, ki so imele v izračunu vrednost več kot 0,5 na nivoju enega revirja. Razprava Obstoječi postopek za določitev optimalnega števila in lokacij kontrolno-lovnih pasti je predvidel, da v 2021 ni potrebe po kontrolno-lovnih pasteh, ker je bil v 2020 v večini modelskih celic zabeležen napad smreke zaradi smrekovih podlubnikov. Do 4. točke postopka je bilo identificiranih 14 modelskih celic, kjer se bi postavile kontrolno-lovne pasti. Vendar sta dodatna pogoja v 5. točki postopka odstranile še te modelske celice. Kljub temu postopek predvideva postavitev najmanj 64 stalnih kontrolno-lovnih pasti v 64 KE, ki se bi spremljale vsakih 7 dni. V navodilih predloga postopka za položitev kontrolno-lovne nastave I. serije smo ugotovili več pomanjkljivosti in zato predlagamo njihovo dopolnitev: a) Ugotovili smo, da bi za zanesljivo identifikacijo območij (modelskih celic 8 × 8 km), kjer je gostota populacije I. typographus visoka vendar pod pragom za gradacijo (2. točka postopka), potrebovali najmanj 266 stalnih kontrolno-lovnih pasti, tj. ena kontrolno-lovna past na eno modelsko celico, v kateri se nahaja smreka. Pri izbiri mikrolokacije upoštevamo strokovna navodila za postavljanje pasti (Kolšek in Jakša, 2012). Zato predlagamo spremembo splošnega pravila za minimalno število stalnih kontrolno-lovnih pasti, ki sedaj določuje najmanj 64 kontrolno-lovnih pasti, tj. ena past na KE. Ker bi po novem predlogu imeli v vseh 266 modelskih celicah s smreko postavljeno vsaj eno stalno kontrolno-lovno past (slika 7), bi odpadel vsakoleten izračun optimalnega števila in lokacij kontrolno-lovnih pasti za I. typographus (točke 1 do 5 v postopku). b) Nastave ni smiselno polagati v aktivna žarišča (Jurc in sod., 2017) in ker so nastave najbolj učinkovite v polmeru do 1 km (Ogris, 2020), je smiselno iz identificiranih modelskih celic odstraniti območja okoli žarišč s polmerom 1 km. S to dopolnitvijo postopka dobimo ožja območja za položitev nastav. c) Za izračun optimalnega števila kontrolno-lovnih nastav I. serije znotraj identificiranih modelskih celicah je pomanjkljiva 4. točka postopka, ki pravi, da nastave položimo čimbolj enakomerno po celotni modelski celici v medsebojni razdalji ok. 2 km (vsaj 16 lovnih nastav). 11/11/2021, 13:06 6 of 8 Firefox https://www.zdravgozd.si/prognoze_zapis.aspx?idpor=56 Predlagamo njeno dopolnitev in sicer, da se število kontrolno-lovnih nastav prilagodi proporcionalnem deležu površine sestojev s smreko v modelski celici, kjer se v lanskem letu niso pojavila žarišča smrekovih podlubnikov. Nova različica predlogov postopkov za določitev optimalnega števila in lokacij kontrolno-lovnih pasti, kontrolno-lovnih nastav in lovnih nastav za I. typographus, ki upošteva zgoraj omenjene dopolnitve, je na voljo v Prilogi 4. Slika 7: Predlog lokacij modelskih celic, kjer se bi postavila po ena stalna kontrolno-lovna past (n = 266).Pregled na karti V naši raziskavi smo določili optimalno število in lokacije kontrolno-lovnih pasti za namen kontrole gostote populacije I. typographus in kontrolno-lovnih nastav v 2021. Obravnavali smo le omejen izbor ukrepov integralnega obvladovanja podlubnikov iz sklopa preprečevalno­zatiralnih in zatiralnih ukrepov. Kljub temu ne smemo pozabiti, da je poglavitni preprečevalno­zatiralni in zatiralni ukrep zoper smrekove podlubnike sanitarna sečnja, izdelava lubadark in uničenje podlubnikov pred izletom podlubnikov iz lubadark in ostalega napadenega materiala (RS, 2009; Titovšek, 1988). Zahvala Raziskava je nastala v okviru ciljnega raziskovalnega projekta "Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov v kontrolne feromonske pasti in sistema polaganja kontrolnih nastav ter izdelava aplikacije za načrtovanje lokacij in števila kontrolnih pasti ter kontrolnih nastav po ureditvenih enotah Zavoda za gozdove Slovenije (V4-1822)", ki ga financirata Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano ter Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije. Viri Holuša J., Hlásny T., Modlinger R., Lukášová K., Kula E. 2017. Felled trap trees as the traditional method for bark beetle control: Can the trapping performance be increased? Forest Ecology and Management, 404: 165-173. https://doi.org/10.1016 /j.foreco.2017.08.019. Jurc M., Pavlin R., Kavčič A., de Groot M., Hauptman T. 2017. Priporočila za uporabo različnih biotehniških metod in kemičnih sredstev za obvladovanje podlubnikov (Curculionidae: Scolytinae). Gozdarski vestnik, 75, 2: 94-111 Kolšek M., Jakša J. 2012. Navodila za postavitev in izdelavo kontrolnih in lovnih nastav za podlubnike. V: Navodila za preprečevanje in zatiranje škodljivcev in bolezni gozdnega drevja v Sloveniji: Priročnik za javno gozdarsko službo. Jurc D., Kolšek M. (eds.). Ljubljana, Gozdarski inštitut Slovenije, Silva Slovenica: 28-31 Ogris N. 2019a. Spletna aplikacija za izračun fenološkega modela za osmerozobega smrekovega lubadarja (Ips typographus) RITY-2. Napovedi o zdravju gozdov, 2018. https://doi.org /10.20315/NZG.48 Ogris N. 2019b. Spletna aplikacija za prostorski prikaz razvoja osmerozobega smrekovega 11/11/2021, 13:06 7 of 8 Firefox https://www.zdravgozd.si/prognoze_zapis.aspx?idpor=56 lubadarja (Ips typographus), model RITY-2. Napovedi o zdravju gozdov, 2018. https://doi.org /10.20315/NZG.49 Ogris N. 2020. Znanstvene osnove za optimizacijo števila in lokacij kontrolnih pasti in lovnih nastav. Ljubljana, Gozdarski inštitut Slovenije (neobjavljeno) Ogris N., Ferlan M., Hauptman T., Pavlin R., Kavčič A., Jurc M., De Groot M. 2019. RITY – A phenology model of Ips typographus as a tool for optimization of its monitoring. Ecological Modelling, 410: 108775. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2019.108775 Ogris N., Kolšek M., de Groot M. 2020. Predlogi postopkov za določitev optimalnega števila in lokacij kontrolnih pasti, kontrolnih nastav in lovnih nastav za osmerozobega smrekovega lubadarja (Ips typographus). Novice iz varstva gozdov, 13: 8-11. http://dx.doi.org/10.20315 /NVG.13.3 RS. 2009. Pravilnik o varstvu gozdov. Uradni list RS, 114–5220/2009 in 31/2016 Titovšek J. 1988. Podlubniki (Scolytidae) Slovenije: obvladovanje podlubnikov. Ljubljana, Zveza društev inženirjev in tehnikov gozdarstva in lesarstva Slovenije, Gozdarska založba: 128 str. Priloge Priloga 1: Spletna karta za pregled predlaganih lokacij stalnih kontrolno-lovnih pasti Priloga 2: Spletna karta za pregled predlaganih lokacij kontrolno-lovnih nastav I. serije za 2021 Priloga 3: Predlagano število kontrolno-lovnih nastav I. serije za 2021 po krajevnih enotah in revirjih ZGS (16 kB) Priloga 4: Predlogi postopkov za določitev optimalnega števila in lokacij kontrolno­lovnih pasti, kontrolno-lovnih nastav in lovnih nastav za osmerozobega smrekovega lubadarja (Ips typographus), različica 21. 1. 2021 (180 kB) Priloga 5: Spletna karta za pregled predlaganih lokacij stalnih kontrolno-lovnih pasti glede na nov predlog postopka, 266 celic Priloga 6: Lokacije stalnih kontrolnih loavnih pasti za Ips typographus glede na nov predlog postopka po revirjih in krajevnih enotah ZGS (25 kB) Citiranje: Nikica OGRIS , Marija KOLŠEK , Maarten de GROOT . 2021. Predlog števila in lokacij kontrolnih-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav v 2021. Napovedi o zdravju gozdov, 2021. URL: https://www.zdravgozd.si /prognoze_zapis.aspx?idpor=56. DOI: 10.20315/NZG.56 Prispelo: 22. 01. 2021. Sprejeto: 29. 01. 2021. Objavljeno: 29. 01. 2021. na vrh strani Pogoji uporabe Piškotki Kazalo Skrbnik strani 11/11/2021, 13:06 8 of 8 ORIGINAL CONTRIBUTION Estimating the most effective and economical pheromone for monitoring the European spruce bark beetle Nina Šramel1 | Andreja Kavčič1 | Marija Kolšek2 | Maarten de Groot1 PRILOGA 4a 1Slovenian Forestry Institute, Ljubljana, Slovenia 2Slovenia Forest Service, Ljubljana, Slovenia Correspondence Maarten de Groot, Slovenian Forestry Institute, Večna pot 2, 1000 Ljubljana, Slovenia. Email: maarten.degroot@gozdis.si Funding information Javna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RS, Grant/Award Number: V4-1822 1 | INTRODUCTION Abstract In recent decades, there have been an increasing number of outbreaks of Ips ty­pographus in Europe. A large amount of sanitary felling has taken place, with signifi­cant economic and ecological consequences. In order to anticipate such large-scale outbreaks, an effective monitoring system should be set up. One important aspect of monitoring is deciding which pheromone to use. Therefore, we decided to test five different commercially available pheromone lures under different disturbance conditions: Pheroprax®, IT Ecolure Extra®, Ipstyp®, Ipsowit® and Typosan®. We investigated the ability of the pheromones to distinguish between disturbed and undisturbed locations, their cost-efficiency ratio, and side effects such as bycatch abundance and composition. We set 50 traps in two areas with sites that were dis­turbed and undisturbed by windstorms. We collected the catch from traps every 1–2 weeks from the end of March until the end of September in 2019. We found that IT Ecolure Extra®, Ipsowit® and ® Pheroprax® caught the most I. typographus and best showed changes in the trap catch of I. typographus throughout the whole sea­son. There was a low amount of bycatch (<6% of the total catch) and a low number of predators (a few specimens), but some groups seem to prefer certain pheromones. The cost of the pheromones increased with their effectiveness. However, phero­mone costs are low relative to the personnel costs involved in setting traps and col­lecting the catch. Based on all of the gathered data, we created an index which helps to assess the cost-efficiency of the five chosen commercially available pheromones. We also present guidelines on how to make such an index to assist other researchers in choosing the right pheromone for monitoring populations of I. typographus or other bark beetle species. KEYWORDS bark beetles, cost-efficiency, Ips typographus, monitoring, pheromones, Picea abies Sturrock et al., 2011). In addition, increasing temperatures and asso­ciated extreme climatic events such as windthrows, droughts and Climate change has strong effects on forests and all their functions ice storms have impacted the health of trees and forests (de Groot (Lindner et al., 2010; Sturrock et al., 2011). In recent years, conditions et al., 2018; Nagel et al., 2017; Seidl et al., 2017; ZGS, 2019a, 2019b), have been favourable for the spread of forest pests and diseases, with large-scale outbreaks of forest pests as a cascading effect which has resulted in large-scale tree dieback and other negative ef-(Buma, 2015; de Groot et al., 2018; Raffa et al., 2008). These large-fects on forest ecosystems (de Groot & Ogris, 2019; Seidl et al., 2017; scale outbreaks have significant economic consequences, and it is therefore important to find methods to respond to them as soon as possible. However, the response should not be overly expensive or have a large impact on the environment (Lewis et al., 1997). The European spruce bark beetle (Ips typographus (L.), Coleoptera: Curculionidae, Scolytinae) has been one of the most problematic forest pests in Central Europe in the last decades (Vité, 1989; Wermelinger, 2004). The increasing frequency of catastrophic climatic events, inappropriate forest management (Bončina et al., 2017; de Groot et al., 2019) and monocultures have led to more frequent and severe outbreaks (de Groot et al., 2019; Potterf et al., 2019; Wichmann & Ravn, 2001). In Slovenia, one of the most noticeable changes was afforestation with P. abies for the timber industry in the 19th and in the 20th century. Unfortunately, the planting of Norway spruce trees (Picea abies) in new habitats, in most cases at lower altitudes, resulted in lower viability (Levanič et al., 2009). One of the negative consequences of this was a rise in I. typographus infestations (Ogris & Jurc, 2010). According to the work of de Groot et al. (2019), in the period from 1996 to 2017, in natural or unchanged forests with a median P. abies growing stock of 5.61%, the median sanitary felling because of I. typographus was 0.025 m3ha-1year-1, while in highly changed forests, the me­dian sanitary felling increased to 0.26 m3ha-1year-1. Additionally, droughts and increasing temperatures indirectly worsen outbreaks by weakening P. abies and accelerating the development of I. ty­pographus (de Groot & Ogris, 2019; Netherer et al., 2019). The most effective way to deal with these outbreaks is to radically change forest management, but in cases of catastrophic climatic events, this is not possible, and an ad hoc response should be devised as well as an early warning system for I. typographus outbreaks. In such a system, early warning consists of a short-term forecasting system which predicts the risk areas in the next year (de Groot & Ogris, 2019). Furthermore, the development of the life history stages of I. typographus should be modelled in order to predict the timing of outbreaks, timing of swarming and, therefore, the timing of the placement of the pheromone traps (Baier et al., 2007; Ogris et al., 2019). In Europe, the monitoring of I. typographus outbreaks consists of pheromone traps, trap logs or field assessments of trees (Fettig & Hilszczański, 2015; Wermelinger, 2004), all of which have their pros and cons. Trap logs and field assessments are time-con­suming and require a large number of people, and they can only cover a relatively small surface. Pheromone traps can cover a large area, but after windthrows, the volatiles emitted by fallen trees can override the attractiveness of the pheromone used in the traps (Lobinger, 1995; Wermelinger, 2004). It is therefore important to find a pheromone that maintains its attractiveness under all dis­turbance regimes. In other words, a framework should be developed to decide which pheromone should be used for sustainable management. The first step would be to assess the effectiveness of the pheromone in attracting I. typographus and how the trap catch changes over the year. The next step would be to determine the cost of the phero­mone and the monitoring system, as well as its influence on the bycatch. Taking the bycatch into account might become even more important in the future because in recent years, a marked decrease in different insect species has been recorded around the world (Hallmann et al., 2017; Sánchez-Bayo & Wyckhuys, 2019), includ­ing in forest ecosystems (Seibold et al., 2019). There is also grow­ing concern over population decreases in many beneficial insect species which control populations of pests (Ryall & Fahrig, 2005), and for this reason, some modifications have already been made to lower the bycatch of I. typographus predators (Martín et al., 2013). Monitoring systems, therefore, should minimize the negative ef­fect on populations of beneficial insects and other insect diversity. A good pheromone should be effective in recording I. typographus under all situations, and as pointed out earlier, it should be rela­tively cheap and should not affect insect diversity, especially that of beneficial insects. The aim of this study was to prepare an index in order to de­termine the most effective and economical pheromone for the monitoring of I. typographus. We tested five different commercially available pheromones in the field under undisturbed and disturbed conditions. We prepared a standardized index to compare the ef­ficiency, sensitivity and bycatch to the pheromone costs, and we set out to determine (i) whether the pheromones differ in terms of their trapping efficiency of I. typographus in different situations, (ii) whether they differ in terms of the bycatch in different situations and (iii) what proportion of the total cost of monitoring is repre­sented by the cost of the pheromones. We hypothesized that (i) the most expensive pheromone might not be the most efficient; (ii) the pheromone with the highest catch rate would also be the one that shows the greatest difference between disturbed and undisturbed locations; (iii) in the case of bycatch and predators, the catch pattern would be similar to that of I. typographus for each type of phero­mone; (iv) the species composition between the pheromones would be different; (v) the bycatch composition would be different for each pheromone; and (vi) the cost of pheromones represents a significant share of the total cost of monitoring. 2 | MATERIALS AND METHODS 2.1 | Area description Slovenia is a geographically diverse country with the Alps in the north, the Dinaric Mountains in the south, the Pannonian Plain in the east and the Mediterranean region in the west. Altitude ranges from 0 to 2,864 m (Kozjek et al., 2017). It is one of most forested European countries. In 2018, forests covered 58.1% of the surface or 1,193,750 ha. Currently, the share of the growing stock of deciduous trees is 55.1%, and the share of coniferous trees is 44.9%, the majority of which consists of Norway spruce (P. abies) (ZGS, 2019a). The study took place in two areas: the Kranj forest manage­ ment area (FMA) (X: 455,736, Y: 138,421) and the Slovenj Gradec FMA (X: 513,997, Y: 150,761). The Kranj FMA is located in the Alpine and sub-Alpine region of the middle northwest part of Slovenia, with an altitude ranging from 320 m to 2,558 m. The area encompasses 107,641 ha, of which 67% is forested. The soil base consists mainly of dolomite and limestone. The area experi­ ences a mixture of the temperate Alpine and humid continental climates (ZGS, 2012a). The Slovenj Gradec FMA is located in the Alpine and Dinaric-Pannonian region of the middle northeast part of Slovenia, with an altitude ranging from 320 m to 2,128 m. The area encompasses 88,828 ha, of which 68% is forested. The soil base is silicate. The area experiences a mixture of the Alpine and Pannonian climates (ZGS, 2012b). 2.2 | Experimental design and survey protocol The experiment was carried out in 2019, from late March until the end of September. Even though Slovenia has a high percentage of forest, its patchiness presents challenges for field experiments. Our desired working area was a combination of two locations: (i) a disturbed location which was affected by windthrow in the previ­ous year and (ii) an undisturbed location which was not affected by windthrow. For both locations, some of the parameters had to be the same: the population of I. typographus had to be below the multiplication threshold, the share of Norway spruce (P. abies) had to be 70% or more of the growing stock, other ecological condi­tions had to be comparable (tree composition, altitude, slope, inso­lation, average monthly air temperature, average monthly rainfall) and the locations had to be big enough to make it possible to set up five repetitions of each pheromone in both locations. To fulfil our conditions, it was necessary to use two areas: the Slovenj Gradec FMA and the Kranj FMA. For each FMA, we selected one area as a disturbed location (Slovenj Gradec for the Slovenj Gradec FMA and Jezersko for the Kranj FMA) and one area as an undisturbed location (Mislinja for the Slovenj Gradec FMA and Tržič for the Kranj FMA). In total, we used 50 single Theysohn slit traps and five different commercially available pheromones: IT Ecolure Extra®, Typosan®, Ipstyp®, Ipsowit® and Pheroprax® (Table 1). Since we had to divide five repetitions per treatment (disturbed and undis­ turbed), we set up 30 traps in the Slovenj Gradec FMA and 20 traps TABLE 1 Name of used commercially available pheromones, their producer, Pheromone composition, type and time of efficacy specified by the manufacturer Pheroprax® Typosan® Ipstyp® Ipsowit® in the Kranj FMA. The altitude of the traps in the Slovenj Gradec FMA ranged from 468 m to 1,275 m for the Slovenj Gradec location and from 666 m to 1,046 m for the Mislinja location. The minimum distance between the disturbed and undisturbed location was ap­ proximately 3.5 km. In each trap, there was only one pheromone, and there were three repetitions of each pheromone per location. The altitude of the traps in the Kranj FMA ranged from 883 m to 1,073 m for the Jezersko location and from 899 m to 1,111 m for the Tržič location. The minimum distance between the disturbed and undisturbed locations was approximately 6.5 km. In each trap, there was only one pheromone, and there were two repetitions of each pheromone per location. Traps were distributed randomly and evenly across the selected locations, and each trap was at least 1 km away from adjacent traps. The pheromones were changed by the Slovenia Forest Service (SFS) depending on temperature and an assessment of the pheromones in the field; thus, the phero­ mones were changed every 30–50 days in the Kranj FMA and every 60–70 days in the Slovenj Gradec FMA. Traps were set up at the end of March (28.3.2019, Mislinja) or at the beginning of April (2.4.2019, Slovenj Gradec; 4.4.2019, Jezersko; 9.4.2019, Tržič). Traps were emptied every seven to 14 days, depend­ing on the temperature. If the temperature was higher than 24°C, it was mandatory to empty the traps every seven days. The catch was collected into plastic pots and marked with the trap ID and date of collection. All samples were delivered to the Slovenian Forestry Institute Department of Forest Protection and placed into a refriger­ator until morphological analysis. All collections were carried out by district foresters of the SFS. The morphological analysis was done in the laboratory with the help of a stereomicroscope and identification keys. First, we sepa­rated all specimens of I. typographus, counted them when the num­ber of specimens was low and measured their volume when counting was too time-consuming (1 ml equals 40 specimens of I. typogra­phus). The Coleoptera bycatch was determined to the family level. Only predators of I. typographus were determined to the species level if possible (Thanasimus sp., Thanasimus femoralis, Thanasimus formicarius and Nemosoma elongatum). Other taxa in the bycatch were determined to the order level. Time of Producer Composition Type efficacy BASF S-Ipsdienol ampoule 8–12 weeks S-cis-Verbenol 2-metil-3-buten-2-ol Sintagro AG S-cis-Verbonol blotter 8–12 weeks 2-metil-3-buten-2-ol AlphaScents Inc. S-Ipsdienol blotter 6 weeks S-cis-Verbenol 2-Methyl-3-buten-2-ol Witasek S-Ipsdienol blotter 6–8 weeks S-cis-Verbenol IT Ecolure Extra® Fytofarm S-cis-Verbenol blotter 6–8 weeks 2.3 | Statistical analysis The data were condensed to the trap level for comparison between pheromones, FMA and type of disturbance (disturbed/undisturbed). All specimens of I. typographus and bycatch collected over the year per trap were summed for all 50 traps. The bycatch was separated into the total number of specimens, the specimens per beetle family and the number of I. typographus predators from the Coleoptera family. For differences in catch effectiveness and bycatch, we used the general linear model (GLM) method using a negative binomial error distribution. For predators, there were many zeros in the data set; therefore, a hurdle model, which is divided into a binomial model and a truncated Poisson model (Zuur et al., 2009), was used. For effec­tiveness, the dependent variable was the number of I. typographus caught during the whole season. For the bycatch, the dependent variable was the number of specimens other than I. typographus. For predators, the dependent variable was the number of specimens of predators of I. typographus (Thanasimus femoralis, Thanasimus formicarius and Nemosoma elongatum). The independent variables were the type of pheromone, type of disturbance and FMA (Slovenj Gradec and Kranj). All of the different models were built from a model including all independent variables and the interaction be­tween disturbance and pheromones. These models were compared with the help of the Akaike Information Criterion (AIC) (Burnham & Anderson, 2004). The model with the lowest AIC was the best model. When more models were within 2 AIC units from the best model, the model with the least variables was selected as the best model. For the number of bycatch and I. typographus predators, the same approach was taken as that for catch effectiveness. For this analysis, the statistical program R was used (R Core Team, 2018). The changes in trap catch throughout the season of I. typogra­phus were investigated with a generalized additive model with a Poisson error distribution. The dependent variable was the number of I. typographus per day per catch period. The analysis involved two steps: first, the difference in phenology was checked for the differ­ent FMAs, and then the difference in phenology for the pheromones was checked per FMA. The model selection was done on the basis of the AIC. For the analysis with the GAM, the library ‘mgcv’ was used (Wood, 2011). For the composition of the bycatch, we only used beetle fami­lies. For the difference in beetle bycatch composition, we used the absence and presence of the families. The dissimilarity in beetle families between the pheromones was analysed with PERManova (Anderson, 2001). For the dependent variable, a matrix was made with the families in the columns and traps in the rows. The inde­pendent variables were the type of pheromone and type of dis­turbance. The analysis was done with 999 permutations, and the Jaccard index was used. The results were presented with an NMDS using the Jaccard index. The PERManova was done with the ‘vegan’ library (Oksanen et al., 2013) in the statistical program R (R Core Team, 2018). In order to determine which beetle family was attracted to a specific pheromone, an IndVal analysis was done. We only did this analysis for the pheromones and used 999 permutations when com­ puting the model. The ‘indicspecies’ library in the statistical program R was used for the analysis (De Caceres & Legendre, 2009). To assess the cost-efficiency of the pheromones and their share of the total cost of monitoring, it was necessary to assess all the components that relate to their purchase and use. Here, we present the cost of pheromones, cost of traps and cost of work and travel expenses. All pheromone and trap prices are taken from invoices that we received from companies. District foresters provided the kilometres driven, and for calculating travel expenses, we used the standard price per mile used by the SFS. For calculating the cost of work, the SFS provided us with the average hourly rate for the second gross payment for district foresters, and the hours used for work were also provided by district foresters. ~° TC indexTC= averagemaxTC average(TCTx)- average(TCCx)indexSS= max(TCT- TCC) ~° BTC/TCindexBTCTC= averagemax(BTC/TC) indexTC+ indexSS+ indexBTCTC index= 3 In the end, we made an index in which we calculated the effec­tiveness of the pheromones. The index was calculated per phero­mone as follows: 1. the average catch index (indexTC), where the total catch of I. typographus beetles per trap (TC) was divided by the maximum catch of beetles for all pheromones of all the traps (maxTC) and then averaged per pheromone; 2. the standardized sensitivity index (indexSS) in which the differ­ence in the average catch of I. typographus beetles per pheromone per trap (x) between disturbed (TCT) and undisturbed areas (TCC) was divided by the maximum difference of the average trap catch of I. typographus beetles per pheromone for all pheromones; 3. the ratio between the bycatch and the catch of I. typographus bee­tles (indexBTCTC), which is the number of bycatch (BTC) divided by the number of I. typographus beetles (TC), was divided by the maximum ratio of bycatch/catch and averaged per pheromone; 4. All three components were summed and divided by three to ob­tain the total index of effectiveness (index). The index was then compared with the costs of the pheromone. 3 | RESULTS In the period from March to September 2019, we collected a total of 586,846 specimens, of which 554,882 specimens were I. typogra­phus and the remaining 32,024 specimens comprised the bycatch. 3.1 | The effectiveness of pheromones for I. typographus For the number of I. typographus, the model including the phero­mones and disturbance type was the most explanatory (Table 2). IT Ecolure Extra® had a median of 13,711 specimens, Ipsowit® a median of 12,749 specimens, Pheroprax® a median of 11,973 speci­mens, Ipstyp® a median of 5,234 specimens and Typosan® a me­dian 2,920 specimens. For the pheromones, IT Ecolure Extra® and Pheroprax® had a higher number of caught I. typographus compared to Ipsowit® (Figure 1, Table 3), but the difference was not statisti­cally significant. For Ipstyp® and Typosan®, there were statistically significantly fewer I. typographus caught compared to Ipsowit®. A statistically significant increase in I. typographus was observed in the disturbed locations, with a total number of 344,184 speci­mens, compared to the undisturbed locations, with total number of 210,638 specimens. There were on average more specimens found for the Slovenj Gradec FMA (on average 116,816 specimens) than for the Kranj FMA (on average 102,187 specimens), but the differ­ence was not statistically significant. There was no significant in­teraction found between pheromones and disturbed compared to undisturbed locations. 3.2 | Changes in the trap catch of I. typographus throughout the season The trap catch of I. typographus was different between the differ­ ent FMAs (Figure 2a). In the Slovenj Gradec FMA, there was one peak observed in early summer (.2 = 10,237, p < 0.001). For the Kranj FMA, there were two peaks, a smaller one in early summer and a larger one in late summer (.2 = 24,390, p < 0.001). The average abundance per sampling period per trap for the Slovenj Gradec FMA was higher than that in the Kranj FMA (z = 5.491, p < 0.001). In the Slovenj Gradec FMA, all the pheromones showed one peak, which was the general trend in the beginning of the summer; however, Ipsowit® also showed an additional peak in late summer (Figure 2b; Ipsowit®: .2 = 5,439, p < 0.001; Ipstyp®: .2 = 3,223, TABLE 2 Model selection table for the models with pheromones and disturbance area Models Pheromones x Disturbance + FMA p < 2e-16; IT Ecolure Extra®: .2 = 6,831, p < 0.001, Pheroprax®: .2 = 5,895, p < 0.001; Typosan®: .2 = 1,263, p < 0.001). There was a difference in the abundance of I. typographus between pheromones, where Ipstyp® and Typosan® had the lowest catch (compared to Ipsowit®: Ipstyp®: z = -23.22, p < 0.001, Typosan®: z = -22.04, p < 0.001), while IT Ecolure Extra®, Ipsowit® and Pheroprax® had a higher catch (compared to Ipsowit®: IT Ecolure Extra®: z = -10.15, p < 0.001; Pheroprax®: F = -13.36, p < 0.001). In the Kranj FMA, Ipsowit®, Ipstyp® and IT Ecolure Extra® showed one peak in late summer, while Pheroprax® and Typosan® showed an additional peak in the beginning of the summer (Figure 2c; Ipsowit®: .2 = 2,341.0, p < 0.001; Ipstyp®: .2 = 816.4, p < 0.001; IT Ecolure Extra®: .2 = 2,654.7, p < 0.001, Pheroprax®: .2 = 2,901.2, p < 0.001; Typosan®: .2 = 973.4, p < 0.001). There was a differ­ence in the abundance of I. typographus between the pheromones, where Ipstyp® and Typosan® had the lowest catch (compared to Ipsowit®: Ipstyp®: z = 2.503, p < 0.05, Typosan®: z = -0.442, p = 0.6587), while IT Ecolure Extra®, Ipsowit® and Pheroprax® had a higher catch (compared to Ipsowit®: IT Ecolure Extra®: z = 9.638, p < 0.001; Pheroprax®: z = 14.287, p < 0.001). 3.3 | Bycatch The bycatch represented only 5.8% of the total catch. In total, there were 68 to 2,354 specimens caught per trap during the whole mon­itoring season. The majority of the bycatch was composed of the order Coleoptera (29,741 specimens). Most specimens belonged to other Curculionidae (24,642), Staphylinidae (1,255), Scarabaeidae (726) and Elateridae (703). Other families had less than 250 speci­mens caught in the whole season. There were also specimens from the order Hymenoptera (235 specimens), Hemiptera (196 speci­mens), Diptera (190 specimens), Dermaptera (115 specimens) and Araneae (92 specimens). All other orders had less than 10 specimens caught in the whole season. IT Ecolure Extra® had a median of 796 specimens, Ipsowit® a median of 654 specimens, Pheroprax® a median of 351 specimens, Ipstyp® a median of 292 specimens and Typosan® a median 135 specimens. The best model for the bycatch Pheromones + Disturbance 8 1,000.03 8 740.60 14 107.71 +FMA Pheromones + FMA 7 1,009.78 7 740.76 12 104.92 Disturbance + FMA 4 1,025.92 4 750.98 6 148.01 FMA 3 1,029.14 3 749.45 4 147.28 Note: The models are shown for the number of I. typographus, number of bycatch and number of I. typograhus predators. The best models, which have the lowest AIC, are shown in bold. included the pheromones, type of disturbance and FMA (Table 2). Compared to Ipsowit®, Ipstyp®, Typosan® and Pheroprax® had a lower bycatch (Figure 3, Table 3), while IT Ecolure Extra® had a higher bycatch. However, the differences were not statistically sig­nificant (Table 3). The interaction of the model showed that the dif­ferences between the disturbed and undisturbed locations for IT Ecolure Extra®, Ipstyp® and Typosan® were larger compared to the differences for Ipsowit®. However, the differences were not statis­tically significant. For Pheroprax®, the difference was smaller com­pared to the difference in disturbed and undisturbed locations for Ipsowit®, but it also was not statistically significant. Overall, there was a larger amount of bycatch in disturbed locations (median of 452 specimens) compared to undisturbed locations (median of 262 specimens) (Figure 3, Table 3), but the difference was not statistically significant. Nevertheless, we found that there was a statistically sig­nificant difference between the number of bycatch specimens be­ tween FMAs, with the Slovenj Gradec FMA having higher bycatch abundance than the Kranj FMA (median of 583 vs. 271 specimens, respectively). There was a difference in the composition of beetle families for the pheromones (F = 8.5216, R2 = 0.431, p = 0.000999) (Figure 4). An especially large difference was found in family composition be­tween Pheroprax® and IT Ecolure Extra® in comparison to Ipstyp® and Typosan® (Figure 4). Ipsowit® was indicative for the Salpingidae family (N = 84) (stat = 0.573, p = 0.043), and Typosan® was indica­tive for the families Scydmaenidae (N = 23) and Carabidae (N = 115) (stat = 0.611, p = 0.005, stat = 0.599, p = 0.011). For the other pher­omones, no indicative family was found, which means that the fami­lies were distributed equally across the other pheromones. 3.4 | Predators In our study, the total number of predators amounted to 46 speci­mens, of which 40 were from the genus Thanasimus (Thanasimus FIGURE 1 The effect of pheromones and disturbance on the number of caught I. typographus. The grey boxplots show disturbed locations, and the white boxplots show undisturbed locations. The data are represented by the median value, 25th and 75th percentile, and outliers femoralis 26; Thanasimus formicarius 4; Thanasimus spp. 10) and 6 were Nemosoma elongatum. The pheromone with the high­est total number of predators caught was Ipstyp® (19) followed by IT Ecolure Extra® (16), Ipsowit® (5) and Pheroprax® (5), and Typosan® (1). For the bycatch of predators, the model includ­ ing the pheromones and FMA was the best explanatory model (Table 2). There were a larger number of predators caught by Ipstyp® and IT Ecolure Extra® compared to Ipsowit® (Table 3), which was also statistically significant. There was no difference observed between Ipsowit® and the other pheromones. There were in total more specimens found for the Slovenj Gradec FMA (41)than for the Kranj FMA (5), and the difference was statistically significant (Table 3). 3.5 | Budget In the experiment, we used 50 traps with stands (Table 4), which cost €29.83. In total, the costs of work and travel expenses associated with traps were €10,906.66 and €1,471.86, respectively (Table 4). The costs of work were relatively high compared to the cost of pheromones. There were large differences in the prices of different pheromones, with Pheroprax® being the most expensive. Travel ex­penses and the cost of traps represented the smallest shares of total monitoring costs, that is, 9.2% and 9.4%, respectively. The phero­mones were somewhat more expensive and represented 12.8% of all costs. The costs of work represented the highest percentage of all costs, that is, 68.6% (Table 4). 3.6 | Cost-efficiency index The index showed that the pheromones had different scores for the number of caught I. typographus, sensitivity for disturbed and undisturbed locations and ratio of bycatch/catch (Table 5). Ipsowit®, undisturbed locations are compared to disturbed locations and the Slovenj Gradec FMA is compared to the Kranj FMA. The hurdle model prepared for the number of predators shows two models: a truncated Poisson model for the abundance above zero and a binomial model for the probability of predators of I. typographus Best model Variables Estimate Std. Error z value p Effectiveness (Intercept) 9.74 0.21 47.15 <0.001 Pheromone – Ipstyp -0.80 0.24 -3.37 <0.001 Pheromone - IT Ecolure Extra 0.12 0.24 0.49 0.622 Pheromone - Pheroprax 0.06 0.24 0.25 0.804 Pheromone – Typosan -1.26 0.24 -5.30 <0.001 Disturbance – control -0.56 0.15 -3.71 <0.001 FMA - SG 0.11 0.15 0.69 0.488 Bycatch (Intercept) 6.39 0.33 19.27 <0.001 Pheromone - Ipstyp -0.39 0.44 -0.89 0.375 Pheromone - IT Ecolure Extra 0.47 0.44 1.07 0.285 Pheromone - Pheroprax -0.62 0.44 -1.43 0.153 Pheromone - Typosan -0.71 0.44 -1.62 0.106 Disturbance -control -0.10 0.44 -0.23 0.815 FMA – SG 0.48 0.20 2.41 0.016 Pheromone – Ipstypa disturbance -1.12 0.62 -1.80 0.072a – control Pheromone - IT Ecolure Extraa -0.24 0.62 -0.39 0.696 disturbance - control Pheromone - Pheropraxa disturbance 0.95 0.62 1.54 0.124 - control Pheromone - Typosana disturbance -0.68 0.62 -1.09 0.275 - control Predators (Intercept) -2.45 1.16 -2.11 <0.05 Pheromone – Ipstype 2.73 0.70 3.88 <0.001 Pheromone – IT Ecolure Extra 1.47 0.71 2.07 <0.05 Pheromone – Pheroprax -10.71 158.89 -0.07 0.946 Pheromone – Typosan -9.19 132.09 -0.07 0.945 FMA – SG 2.57 0.96 2.69 <0.001 Binomial (Intercept) -1.45 0.86 -1.68 0.092 Pheromone – Ipstyp -0.56 1.07 -0.52 0.602 Pheromone - IT Ecolure Extra 0.46 0.97 0.48 0.633 Pheromone - Pheroprax 0.89 0.96 0.93 0.355 Pheromone – Typosan -1.39 1.27 -1.09 0.277 FMA – SG 0.93 0.71 1.31 0.192 Note: Differences with significant values are shown in bold. aIndicates results with a slight tendency. Ipsowit® had the best performance. Relative to pheromone costs, the most expensive pheromone was not as good as the cheapest one. 4 | DISCUSSION A trapping system using synthetic pheromone lures has been an established method for monitoring populations of I. typographus in Slovenia and Europe for decades. Moreover, it has been shown that pheromone traps can be used to assess the risk of damage caused by I. typographus (Duelli et al., 1997; Vité, 1989; Weslien et al., 1989). Since the discovery of the key aggregation pheromone components of I. typographus in the 1960s (Bakke et al., 1977), several commercial products have been put on the market as synthetic aggregation pheromone lures for I. typogra­phus. For assessing which of them is the most effective and af­fordable at the same time, we compared the trapping efficiency FIGURE 2 The changes in the trap catch of I. typographus for the FMAs (a) and difference in pheromones for the Slovenj Gradec FMA (b) and Kranj FMA (c). The background shows the raw data of five pheromones (IT Ecolure Extra®, Typosan®, Ipstyp®, Pheromones are a mix of volatile chemical components that Ipsowit®, and Pheroprax®) in two different treatments (dis-induce changes in the behaviour of specimens of the same spe­turbed and undisturbed locations). cies (Bakke, 1981; Birgersson et al., 1984; Dickens, 1981; Schlyter FIGURE 3 Difference in bycatch between the different pheromones. The grey boxplots show disturbed locations, and the white boxplots show undisturbed locations. The data are represented by the median value, confidence interval, and the dots represent outliers et al., 1987; Schlyter et al., 1987; Schlyter et al., 1987). Different pheromones are released in different stages of I. typographus ag­gregation (Birgersson et al., 1984) and therefore have a different influence on behaviour (Bakke, 1981; Dickens, 1981; Birgersson et al., 1984; Dickens, 1981; Schlyter, Löfqvist, et al., 1987; Schlyter, Birgersson, et al., 1987; Schlyter, Byers, et al., 1987). For I. typogra­phus, 2-methyl-3-buten-2-ol and cis-verbenol were found as es­sential components for attraction (Bakke, 1981; Birgersson et al., 1984; Schlyter, Löfqvist, et al., 1987; Schlyter, Birgersson, et al., 1987; Schlyter, Byers, et al., 1987; Vité, 1989). Adding verbenone and ipsenol to the mixture of the synthetic aggregation phero­mone significantly reduces the catch, which means that verbenone and ipsenol act as inhibitors (Bakke, 1981). Birgersson et al. (1984) noticed that ipsenol and ipsdienol are not present in the initial ag­gregation and are first produced only by males after the females enter the nuptial chamber, and especially high quantities are re­leased when females start to lay eggs. He proposed that ipsdienol TABLE 4 The total cost of work force and travel expenses, including the cost of all the traps with stands and pheromone cost Percentage Cost Total cost (%) Logistics Cost of traps and € 1,491.50 9.4 standsa Cost of the work force € 10,906.66 68.6 Travel expenses € 1,471.86 9.2 Pheromones IT Ecolure Extra € 351.22 € 2029.80 12.8 Ipstyp € 236.98 Ipsowit € 480.42 Typosan € 350.20 Pheroprax € 610.98 Total € 15,899.82 100 aInitial costs of the traps, but they can be used over several seasons. has a different behavioural role and that it might act as a hormonal control of I. typographus production. When low quantities of ipsdi­enol were added to a mixture of methylbutenol and cis-verbenol, the trap catch increased (Birgersson et al., 1984; Schlyter, Byers, et al., 1987). However, if a higher quantity of ipsdienol was added to the mixture, the catch decreased (Schlyter, Byers, et al., 1987). Furthermore, Dickens (1981) showed in his research that there are different detection thresholds of a certain chemical and that the threshold differs between females and males of I. typographus. He also proposed that 2-methyl-3-buten-2-ol could be a short-range ori­entation pheromone. In addition, a combination of different chem­icals yields different results (Bakke, 1981; Birgersson et al., 1984; Dickens, 1981; Schlyter, Löfqvist, et al., 1987; Schlyter, Birgersson, et al., 1987; Schlyter, Byers, et al., 1987). The effectiveness of a pher­omone not only depends on its chemical structure, but also on the ratio of chemicals used. As seen from Schlyter, Löfqvist, et al. (1987), Average catch index Standardized Average index ratio catch/ Combined Pheromone Pheromones per trap (indexTC) sensitivity (indexSS) bycatch (indexBTCTC) index (index) costs Ipsowit 0.47 1.00 0.59 0.69 € 480.42 Ipstyp 0.22 0.54 0.52 0.42 € 236.98 IT Ecolure Extra 0.50 0.55 0.46 0.50 € 351.22 Pheroprax 0.46 0.28 0.73 0.49 € 610.98 Typosan 0.13 0.30 0.55 0.33 € 350.20 a mixture with a larger quantity of 2-methyl-3-buten-2-ol than of (4S)-cis-verbenol has the most significant influence on catch effec­tiveness. They also noticed that increasing (4S)-cis-verbenol to 10 times higher than the standard amount decreases the male propor­ tion by 14%. When raising 2-methyl-3-buten-2-ol to 20 times higher, the effect on the male proportion decreased only slightly. Our results show that pheromones can be put into two groups. The first group consists of pheromones with high effectiveness: IT Ecolure Extra®, Pheroprax® and Ipsowit®. The second group con­sists of pheromones with low effectiveness: Ipstyp® and Typosan®. Because the exact concentrations of the ingredients in the phero­mones used were not given, it is difficult to explain why there was such a large difference between the numbers of beetles caught in traps lured by Pheroprax® (with a very high number) and Ipstyp® (with a very low number) even though both lures contained cis-ver­benol and 2-methyl-3-buten-2-ol. We can only speculate that the reason could be the difference in chemical ratio or the different amount of content, or perhaps the chemicals are released differ­ently because of different types of packaging, that is, Pheroprax® is available as an ampule and Ipstyp® as a blotter. Even based on the ingredients themselves, it is difficult to determine why IT Ecolure Extra®, Pheroprax® and Ipsowit® are so similar in effectiveness. The same is true for the similarity in effectiveness between Ipstyp® and Typosan®. What is interesting is that our results contrast those of Göktürk et al. (2005), who found Ipsowit® to be less effective than Ipstyp® and Typosan®. However, in that study the traps were set in late May for 45 days, while our results cover the whole sea­son. There are also some differences between our results and those from the neighbouring country of Croatia (Pernek, 2002). The most effective pheromone was also Pheroprax®; however, Ipsowit® was nearly as effective as Pheroprax®, while IT Ecolure Extra® was sig­nificantly less effective (Pernek, 2002). Since the compositions of pheromones were not given in the articles mentioned, the answer for the difference in results might lie in changes in the composi­tion of commercially available pheromones since that time. Galko et al. (2010) and Zahradník and Zahradníková (2014) also found Pheroprax® to be the most efficient. Galko et al. (2010) compared it to the Ipslure®, which had the same components as Pheroprax®, that is, cis-verbenol, ipsdienol and methylbutenol. Nevertheless, the catch with Ipslure® was two times lower than the catch with Pheroprax®. Although Ipslure® was not used in our experiment, its efficiency is comparable to the efficiency of Ipstyp® and Typosan®. Two of their assumptions as to why there is such a big difference in efficiency were similar to ours: (i) lower/larger content of active sub­stance and differences in the ratio of chemicals used and (ii) Ipslure® might behave differently in different climates. Zahradník and Zahradníková (2014) observed that when comparing the data gath­ered in the exchange treatment, a higher number of I. typographus were caught in the traps with Pheroprax®, followed by traps with IT Ecolure Mega®, FeSex Typo®, IT Ecolure Extra®, Pheagr IT Forte®, IT Ecolure Tubus®, Pheagr IT Extra®, Pheagr IT®, PCIT Ecolure® and PCHIT Etokap®. These results are in contrast with our results, since in our study, Pheroprax® had a lower number of caught I. ty­pographus than IT Ecolure Extra®. According to the provided con­tents of the pheromones from Zahradník and Zahradníková (2016), the ingredients are the same as those used in our study. However, the stated length of efficacy did change from the time their experi­ment was carried out, which might mean that the ratio of chemicals might have also changed. Nevertheless, the most expensive pheromone Pheroprax® did not have the highest efficiency for catching I. typographus. Even Ipsowit®, which was the second most expensive pheromone, did not have the highest efficiency. IT Ecolure Extra®, which is half the price of Pheroprax®, had the highest efficiency. We are thus able to confirm our first hypothesis that the most expensive pheromone might not also be the most efficient one. From this, we can conclude that pheromone producers are improving their products and that evaluation of their efficiency and efficacy is necessary. In addition, as seen from Galko et al. (2010) and other research (Bakke, 1989; Galko et al., 2016; Martín et al., 2013), the type of trap is another variable that should be taken into the account when setting up mon­itoring or an experiment. The results for the comparison between the two chosen locations show that on average, more I. typographus were caught in the Slovenj Gradec FMA than in the Kranj FMA, but the difference was not statistically significant when looking only at the whole catch. When analysing the abundance separately through time, the difference between the FMAs became more apparent and statistically significant. We also found significant differences in the trap catches be­tween the chosen FMAs. The Slovenj Gradec FMA had one signif­icant peak for all pheromones at the beginning of the summer, and only one pheromone (Ipsowit®) showed one additional peak in late summer. In contrast, for the Kranj FMA, we found one peak for all pheromones in late summer and one additional peak for two pher­omones (Pheroprax® and Typosan®) at the beginning of the sum­mer. The explanation for the difference in trap catches might lie in the overall difference in altitudes between the chosen FMAs. The traps in the Slovenj Gradec FMA were set at an average altitude of 885 m for Mislinja and 898 m for Slovenj Gradec, while those in the Kranj FMA were set at an average altitude of 957 m for Jezersko and 989 m for Tržič, meaning that traps in the Kranj FMA were ex­posed to a higher overall altitude than those in the Slovenj Gradec FMA and consequently to lower yearly temperatures. From the bi­ology of I. typographus, we know that the development time (Ogris et al., 2019; Wermelinger & Seifert, 1998) and consequently flight season strongly correlate with temperature (Faccoli, 2009). Our prediction that a difference in the numbers of caught I. ty­pographus can be observed between disturbed and undisturbed lo­cations was confirmed. Traps with the same synthetic aggregation pheromone caught more I. typographus in disturbed locations com­pared to traps set in undisturbed locations. The results are consis­tent with the findings of Angst et al. (2012) that the abundance of I. typographus decreases from infested sites towards non-infested sites. According to this study, the abundance of I. typographus is also affected by the composition of the habitat, with abundance in forests being two times higher than that in open areas (Angst et al., 2012). When comparing the efficiency and sensitivity results to distinguish the undisturbed location from the disturbed location, the pheromone IT Ecolure Extra®, which had the highest efficiency, was not the one with the highest sensitivity. The pheromone with better sensitivity than IT Ecolure Extra® was Ipsowit®. Therefore, we reject our second hypothesis that the pheromone with the high­est catch rate would also be the one that shows the highest differ­ence between disturbed and undisturbed locations. It is known that synthetic aggregation pheromones used in mon­itoring I. typographus may also attract non-target insects (Panzavolta et al., 2014; Valkman et al., 1997; Wermelinger, 2002) or ‘bycatch’. When deciding which pheromone to use, it is favourable to use one that attracts the lowest number of bycatch species. Our results show that the total number of specimens considered as bycatch was much smaller than the number of I. typographus caught in traps, re­gardless of the pheromone used. This coincides with the results of Valkman et al. (1997), even though they used the 1979 black drain­pipe trap model and only the Ipslure® pheromone. However, our results contrast those of Panzavolta et al. (2014), which could be due to different pheromones and traps used by Panzavolta, that is, pheromones for Ips sexdentatus and Lindgren multiple funnel traps (Lindgren, 1983). The pattern of bycatch was similar to the pattern of I. typogra­phus catch for all five pheromones; therefore, we confirm the first part of the third hypothesis. The bycatch was composed mostly of Coleoptera. The Coleoptera families caught are mostly the same as those found in other studies, with other Curculionidae taxa being the most abundant, followed by Staphylinidae, Scarabaeidae and Elateridae species (Panzavolta et al., 2014; Valkman et al., 1997; Wermelinger, 2002). Between 90 and 250 specimens across whole season were also caught from the orders of Hymenoptera, Hemiptera, Diptera, Dermaptera and Araneae. The model showed that, overall, there was no difference between disturbed and undisturbed locations; only the pheromone Ipstyp® had a slightly higher difference between disturbed and undisturbed locations, with disturbed locations having higher abundance. According to Müller et al. (2008), the gaps made by I. typographus positively cor­relate with the diversity of true bugs, bees and wasps and have the most significant impact on saproxylic beetles. However, further research is needed. There was also a noticeable difference in rep­resentation of different beetle families caught as bycatch between the pheromones used. In pheromone traps with Ipsowit®, the most indicative beetle family was Salpingidae. Some researchers have identified certain species from the family Salpingidae as predators of I. typographus (Panzavolta et al., 2014; Wermelinger, 2002) and suggest that synthetic pheromones can act as kairomones for them. For traps with the pheromone Typosan®, the family Scydmaenidae and Carabidae were the most indicative. For other pheromones, Coleoptera families were equally represented. Pheromone mixtures may also contain terpenes and other host-specific chemicals that attract species that use weakened or decomposing trees as breed­ing or foreign habitat (Panzavolta et al., 2014; Valkman et al., 1997). Therefore, although some pheromones overlap, we can still confirm our third hypothesis that pheromones had different bycatch compo­sition. Overall, there was a higher number of bycatch beetles in the Slovenj Gradec FMA than in the Kranj FMA. This could be explained by the higher altitude of the traps in the Kranj FMA compared to the those in the Slovenj Gradec FMA, as seen in the catch of I. typogra­phus beetles. The predatory Clerid beetles (Thanasimus spp.) are among the most effective natural enemies of I. typographus (Martín et al., 2013; Weslien, 1994). Wermelinger (2004) also confirmed a positive correlation between the number of Thanasimus formicar­ius specimens and the number of I. typographus specimens. Bakke and Kvamme (1981) found that the pheromones ipsenol and ipsdi­enol, which are naturally produced by I. typographus, act as kairo­mones or attractants for Thanasimus species. They also found that adding cis-verbenol to the mixture enhances attractiveness. The synergistic effect was also found when mixing methylbutenol with cis-verbenol and Ipsdienol, even though it had no effect when ap­plied alone. In our study, the total number of predators amounted to 46 specimens, of which 40 were from the genus Thanasimus and six specimens were Nemosoma elongatum. In all cases, the number of predators did not exceed five specimens per collection of the trap sample. This is in agreement with the fact that T. formicarius readily escapes from the container of slit traps. In addition, other studies have shown that slit traps are of little concern regarding the bycatch of Thanasimus formicarius beetles (Martín et al., 2013), which might be the case in our study, and could apply to our catch of Thanasimus formicarius, as well as for Nemosoma elongatum and Thanasimus femoralis. The pheromones with the highest total number of predators caught were Ipstyp® and IT Ecolure Extra®. Other pheromones had much lower numbers of specimens. The reason could be related to the different concentrations of ipsdi­enol, methylbutenol and cis-verbenol in the pheromone mixture. Zhang and Schlyter (2010) found that adding two C8-alcohols (3-octanoland 1-octen-3-ol) to the kairomone mixture (aggrega­tion pheromones for I. typographus) decreases the catch of T. for-micarius by more than 36%. Unfortunately, the two C8-alcholos also decreased the catch of I. typographus. However, none of the pheromone producers stated that these alcohols are present in their pheromone mixture and none of the listed components of the pheromones acted as an inhibitor for T. formicarius. From the gathered data, we can conclude that the pattern of predator catch was not similar to the pattern of I. typographus catch for all five pheromones; therefore, we reject the second part of the third hypothesis. As we found for I. typographus and the bycatch, there were more specimens caught in the Slovenj Gradec FMA than in the Kranj FMA, which can also be explained by altitude and the lifestyle of Thanasimus species, which are density dependent on I. typographus (Weslien, 1994). From the budget analysis, where we compared five different commercially available pheromones, we can see that in our case, the pheromones represented 12.8% of the total cost of monitoring. If only the cheapest pheromones were used, their percentage would drop to 7.5% of the total cost, and if only the most expensive ones were used, the percentage would rise to 19.2% of the total cost. Even though the pheromone and trap costs in our research were relatively low, we can see from the control programme report of Bakke (1989) that the cost of pheromones and traps can represent up to one third of the total cost. Nevertheless, pheromone cost did not represent a significant share of the total cost of our monitoring, and therefore, ACKNOWLEDGEMENTS We would like to thank the foresters from ZGS that helped with the sampling of the traps and Eva Groznik for helping to sort the samples. The authors acknowledge the project ‘Improvement of the monitoring system for catching spruce bark beetles in con­trol pheromone traps and the system of setting of control traps, and the development of an application for location planning and abundance of control traps and trap logs by regulatory units of the Slovenia Forest Service' (V4-1822), which was financially sup­ ported by the Slovenian Research Agency and the Ministry of Agriculture, Forestry and Food. CONFLICT OF INTEREST There was no conflict of interest. AUTHOR CONTRIBUTIONS MG and AK conceived the ideas and designed methodology; AK and MK coordinated the fieldwork; NS performed the species identifica­tion and prepared the data for analysis; MG analysed the data; NS led the writing of the manuscript. All authors contributed critically to the drafts and gave final approval for publication. DATA AVAILABILITY STATEMENT All data underlying the analyses and the R scripts in this study are available on Dryad (https://datadryad.org/stash/share/V7vof , Ap8 i H0mHAuxi Uu08Qj WI-prb9OwpZo ibi WmxsO de Groot we reject our last hypothesis. 5 | CONCLUSIONS In conclusion, we found that different pheromones yield different results under opposing disturbance circumstances. A pheromone should be effective and catch many beetles, but also show out­breaks and differences in the trap catch of I. typographus. In this way, foresters can anticipate future outbreaks (Faccoli & Stergulc, 2006) and respond as soon as possible. We show that pheromones which attract a large number of beetles do not necessarily distinguish be­ tween disturbed and undisturbed areas. Another important aspect when deciding on which pheromone to use is the bycatch. The more effective pheromones do not necessarily have the highest bycatch. In comparison with the economic evaluation, the most expensive pheromone was not necessarily the one which was most efficient and had the lowest bycatch. However, the costs of the pheromones are only minor compared to the total monitoring budget including logistics. Taking these factors into account when deciding on the appropriate pheromones would give the best option for quickly re­acting to potential outbreaks, but also have as less potential impact on non-target organisms. This framework allows us to make a con­structive decision regarding the best pheromone for monitoring I. ty­pographus, which is important for responding to outbreaks in forests in a changing world. et al., 2020). ORCID Nina Šramel https://orcid.org/0000-0003-3451-6497 Andreja Kavčič https://orcid.org/0000-0002-0302-955X Maarten de Groot https://orcid.org/0000-0002-5721-6676 REFERENCES Anderson, M. J. (2001). A new method for non-parametric multivariate analysis of variance. Austral Ecology, 26, 32–46. https://doi.org/10.11 11/j.1442-9993.2001.01070.pp.x Angst, A., Rüegg, R., & Forster, B. (2012). Declining bark beetle densi­ties (Ips typographus, Coleoptera: Scolytinae) from infested Norway spruce stands and possible implications for management. Psyche A Journal of Entomology, 3, 1–7. https://doi.org/10.1155/2012/321084 Baier, P., Pennerstorfer, J., & Schopf, A. (2007). PHENIPS—a compre­hensive phenology model of Ips typographus (L.) (Col., Scolytinae) as a tool for hazard rating of bark beetle infestation. Forest Ecology and Management, 249, 171–186. https://doi.org/10.1016/j. foreco.2007.05.020 Bakke, A. (1981). Inhibition of the response in Ips typographus to the aggregation pheromone; field evaluation of verbenone and ipsenol. Zeitschrift Fr Angewandte Entomologie, 92, 172–177. https://doi. org/10.1111/j.1439-0418.1981.tb01666.x Bakke, A. (1989). The recent Ips typographus outbreak in Norway - Experiences from a control program. Holarctic Ecology, 12, 515–519. https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.1989.tb00930.x Bakke, A., Froyen, P., & Skattebol, L. (1977). Field response to a new phero­monal compound isolated from Ips typographus. Naturwissenschaften, 64, 98–99. https://doi.org/10.1007/BF00437364 Bakke, A., & Kvamme, T. (1981). Kariomone response in Thanasimus predators to pheromone components of lps typographus. Journal of Chemical Ecology, 7(2), 305–312. https://doi.org/10.1007/BF009 95753 Birgersson, G, Schlyter, F, Löfqvist, J, & Bergström, G (1984). Quantitative variation of pheromone components in the spruce bark beetle Ipstypographus from different attack phases. Journal of Chemical Ecology, 10, 1029–1055. Bončina, A., Klopčič, M., Simončič, T., Dakskobler, I., Ficko, A., & Rozman, A. (2017). A general framework to describe the alteration of natu­ral tree species composition as an indicator of forest naturalness. Ecological Indicators, 77, 194–204. https://doi.org/10.1016/j.ecoli nd.2017.01.039 Buma, B. (2015). Disturbance interactions: Characterization, prediction, and the potential for cascading effects. Ecosphere, 6(4), 1–15. https:// doi.org/10.1890/ES15-00058.1 Burnham, K. P., & Anderson, D. R. (2004). Model Selection and Multimodel Inference: A Practical Information-Theoretic Approach. Springer-Verlag. De Caceres, M., & Legendre, P. (2009). Associations between species and groups of sites: Indices and statistical inference. Ecology, 90, 3566– 3574. https://doi.org/10.1890/08-1823.1 de Groot, M., Diaci, J., & Ogris, N. (2019). Forest management history is an important factor in bark beetle outbreaks lesson for the fu­ture. Forest Ecology and Management, 433, 467–474. https://doi. org/10.1016/j.foreco.2018.11.025 de Groot, M., & Ogris, N. (2019). Short-term forecasting of bark beetle outbreaks on two economically important conifer tree species. Forest Ecology and Management, 450, 117495. https://doi.org/10.1016/j. foreco.2019.117495 de Groot, M., Ogris, N., & Kobler, A. (2018). The effects of a large-scale ice storm event on the drivers of bark beetle outbreaks and asso­ciated management practices. Forest Ecology and Management, 408, 195–201. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2017.10.035 de Groot, M., Šramel, N., Kavčič, A., & Kolšek, M. (2020). Difference in effect of pheromone for monitoring the European spruce bark bee­ tle, Dryad, Dataset. Retrieved from https://doi.org/10.5061/dryad. zs7h44j6t Dickens, J. C. (1981). Behavioural and electrophysiological responses of the bark beetle, Ips typographus, to potential pheromone components. Physiological Entomology, 6, 251–261. https://doi. org/10.1111/j.1365-3032.1981.tb00269.x Duelli, P., Zahradnik, P., Knizek, M., & Kalinova, B. (1997). Migration in spruce bark beetles (lps typographus L.) and the efficiency of phero­mone traps. Journal of Applied Entomology, 121, 297–303. https://doi. org/10.1111/j.1439-0418.1997.tb01409.x Faccoli, M. (2009). Effect of weather on Ips typographus (Coleoptera Curculionidae) phenology, voltinism, and associated spruce mortal­ity in the southeastern Alps. Environmental Entomology, 38, 307–316. https://doi.org/10.1603/022.038.0202. PMID: 19389278 Faccoli, M., & Stergulc, F. (2006). A practical method for predicting the short-time trend ofbivoltine populations ofIps typographus(L.) (Col., Scolytidae). Journal of Applied Entomology, 130, 61–66. https://doi. org/10.1111/j.1439-0418.2005.01019.x Fettig, C. J., & Hilszczański, J. (2015). Chapter 14 - Management Strategies for Bark Beetles in Conifer Forests. In F. E. Vega, & R. W. Hofstetter (Eds)., Bark Beetles - Biology and Ecology of Native and Invasive Species (pp. 555–584). : Elsevier/AP. https://doi.org/10.1016/B978-0-12­ 417156-5.00014-9 Galko, J., Gubka, A., Vakula, J., & Brutovský, D. (2010). Comparison of catches of the spruce bark beetle (Ips typographus L.) (Coleoptera: Scolytidae) in pheromone traps of Canadian and European produc­tion. Lesnícky Časopis – Forestry Journal, 56(4), 337–347. https://doi. org/10.2478/v110114-009-0017-0 Galko, J., Nikolov, C., Kunca, A., Vakula, J., Gubka, A., Zúbrik, M., … Konpka, B. (2016). Effectiveness of pheromone traps for the European spruce bark beetle: A comparative study of four com­mercial products and two new models. Lesnícky Časopis – Forestry Journal, 62, 207–215. https://doi.org/10.1515/forj-2016-0027 Göktürk, T., Akkuzu, E., & Aksu, Y. (2005). Comparing the effectiveness ratios of pheromone lures of IPSOWIT®, IPSTYP®, and TYPOSAN® against Ips typographus (L.) (Col.: Scolytidae). Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakltesi Dergisi, 6, 155–160. https://doaj.org/article/0b4f6 7e9408a43bb895e30428b565184 Hallmann, C. A., Sorg, M., Jongejans, E., Siepel, H., Hofland, N., Schwan, H., … de Kroon, H. (2017). More than 75 percent decline over 27 years in total flying insect biomass in protected areas. PLoS One, 12(10), e0185809. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0185809 Kozjek, K., Dolinar, M., & Skok, G. (2017). Objective climate classification of Slovenia. International Journal of Climatology, 37, 848–860. https:// doi.org/10.1002/joc.5042 Levanič, T., Gričar, J., Gagen, M., Jalkanen, R., Loader, N. N., McCarroll, D., Oven, P., & Robertson, I. (2009). The climate sensitivity of Norway spruce [Picea abies(L.) Karst.] in the southeastern European Alps. Trees, 23, 169–180. https://doi.org/10.1007/s00468-008-0265-0 Lewis, W. J., van Lenteren, J. C., Phatak, S. C., & Tumlinson, J. H. (1997). A total system approach to sustainable pest management. Proceedings of the National Academy of Sciences, 94(23), 12243–12248. https:// doi.org/10.1073/pnas.94.23.12243 Lindgren, B. S. (1983). A multiple funnel trap for scolytid beetles (Coleoptera). Canadian Entomologist, 115, 259–273. https://doi. org/10.4039/Ent115299-3 Lindner, M., Maroschek, M., Netherer, S., Kremer, A., Barbati, A., Garcia-Gonzalo, J., … Marchetti, M. (2010). Climate change impacts, adap­tive capacity, and vulnerability of European forest ecosystems. Forest Ecology and Management, 259(4), 698–709. https://doi.org/10.1016/j. foreco.2009.09.023 Lobinger, G. (1995). Einsatzmöglichkeiten von Borkenkäferfallen. Allg. Forst. Z. Waldwirtsch. Umweltvorsorge, 50, 198–201. https://www. researchgate.net/publication/306193775_Einsatzmoglichkeiten_ von_Borkenkaferfalle Martín, A., Etxebeste, I., Pérez, G., Álvarez, G., Sánchez, E., & Pajares, J. (2013). Modified pheromone traps help reduce bycatch of bark-bee­tle natural enemies. Agricultural and Forest Entomology, 15, 86–97. https://doi.org/10.1111/j.1461-9563.2012.00594.x Müller, J., Bußler, H., Goßner, M., Rettelbach, T., & Duelli, P. (2008). The European spruce bark beetle Ips typographus in a national park: From pest to keystone species. Biodiversity and Conservation, 17, 2979– 3001. https://doi.org/10.1007/s10531-008-9409-1 Nagel, T. A., Mikac, S., Dolinar, M., Klopcic, M., Keren, S., Svoboda, M., … Paulic, V. (2017). The natural disturbance regime in for­ests of the Dinaric Mountains: A synthesis of evidence. Forest Ecology and Management, 388, 29–42. https://doi.org/10.1016/j. foreco.2016.07.047 Netherer, S., Panassiti, B., Pennerstorfer, J., & Matthews, B. (2019). Acute Drought is an important driver of bark beetle infestation in Austrian Norway spruce stands. Frontiers in Forests and Global Change, 2, 39. https://doi.org/10.3389/ffgc.2019.00039 Ogris, N., Ferlan, M., Hauptman, T., Pavlin, R., Kavčič, A., Jurc, M., & de Groot, M. (2019). RITY – A phenology model of Ips typographus as a tool for optimization of its monitoring. Ecological Modelling, 410, 1–14. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2019.108775 Ogris, N., & Jurc, M. (2010). Sanitary felling of Norway spruce due to spruce bark beetles in Slovenia: A model and projections for vari­ous climate change scenarios. Ecological Modelling, 221, 290–302. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2009.05.015 Oksanen, J., Blanchet, F. G., Friendly, M., Kindt, R., Legendre, P., McGlinn, D., … Wagner, H. (2013). Vegan: Community Ecology Package, R package version 2.0-7 edn. Journal of Statistical Software, 48, 1–21. https://www.researchgate.net/publication/282247686_Vegan_ Community_Ecology_Package_R_package_version_20-2 Panzavolta, T., Bracalini, M., Bonuomo, L., Croci, F., & Tiberi, R. (2014). Field response of non-target beetles to Ips sexdentatus aggregation pheromone and pine volatiles. Journal of Applied Entomology, 138, 586–599. https://doi.org/10.1111/jen.12121 Pernek, M. (2002). Analysis of biological efficiency of pheromone prepa­rations and types of traps used for capturing bark beetle (Ips typogra­phus L. and Pityogenes chalcographus L. (Coleoptera; Scolytidae)). Rad. Šumar. Inst., 37(1), 61–83. https://www.sumins.hr/wp-content/uploa ds/2016/09/04_pernak.pdf Potterf, M., Nikolov, C., Kočická, E., Ferenčík, J., Mezei, P., & Jakuš, R. (2019). Landscape-level spread of beetle infestations from windthrown- and beetle-killed trees in the non-intervention zone of the Tatra National Park, Slovakia (Central Europe). Forest Ecology and Management, 432, 489–500. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2018.09.050 R Core Team. (2018). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. https://ww-w.r-project.org/ Raffa, K. F., Aukema, B. H., Bentz, B. J., Carroll, A. L., Hicke, J. A., Turner, M. G., & Romme, W. H. (2008). Cross-scale drivers of natural dis­turbances prone to anthropogenic amplification: The dynamics of bark beetle eruptions. BioScience, 58(6), 501–517. https://doi. org/10.1641/B580607 Ryall, K. L., & Fahrig, L. (2005). Habitat loss decreases predator–prey ra­tios in a pine-bark beetle system. Oikos, 110(2), 265–270. https://doi. org/10.1111/j.0030-1299.2005.13691.x Sánchez-Bayo, F., & Wyckhuys, K. A. G. (2019). Worldwide decline of the entomofauna: A review of its drivers. Biological Conservation, 232, 8–27. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2019.01.020 Schlyter, F., Birgersson, G., Byers, J. A., Löfqvist, J., & Bergström, G. (1987). Field response of spruce bark beetle, Ips typographus, to ag­gregation pheromone candidates. Journal of Chemical Ecology, 13, 701–716. https://doi.org/10.1007/BF01020153 Schlyter, F., Byers, J. A., & Lofqvist, J. (1987). Attraction to pheromone sources of different quantity, quality, and spacing: Density-Regulation Mechanisms in Bark Beetle Ips typographusl. Journal of Chemical Ecology, 13(6), 1503–1523. https://doi.org/10.1007/BF01012294 Schlyter, F., Löfqvist, J., & Byers, J. A. (1987). Behavioural sequence in the attraction of the bark beetle Ips typographus to phero­mone sources. Physiological Entomology, 12, 185–196. https://doi. org/10.1111/j.1365-3032.1987.tb00741.x. Seibold, S., Gossner, M. M., Simons, N. K., Blüthgen, N., Müller, J., Ambarli, D., … Weisser, W. W. (2019). Arthropod decline in grass­lands and forests is associated with landscape-level drivers. Nature, 574(7780), 671–767. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1684-3 Seidl, R., Thom, D., Kautz, M., Martin-Benito, D., Peltoniemi, M., Vacchiano, G., … Reyer, C. P. O. (2017). Forest disturbances under climate change. Nature Climate Change, 7(6), 395–402. https://doi. org/10.1038/nclimate3303 Sturrock, R. N., Frankel, S. J., Brown, A. V., Hennon, P. E., Kliejunas, J. T., Lewis, K. J., Worrall, J. J., & Woods, A. J. (2011). Climate change and forest diseases. Plant Pathology, 60(1), 133–149. https://doi. org/10.1111/j.1365-3059.2010.02406.x Valkman, H., Räty, M., & Niemelä, P. (1997). Catches of Ips duplicatus and other non-target Coleoptera by Ips typographus pheromone trapping. Entomological Fennica, 8, 153–159. https://doi.org/10.33338/ef.83934 Vité, J. P. (1989). The European struggle to control Ips typographus - past, present and future. Holarctic Ecology, 12(4), 520–525. https://doi. org/10.1111/j.1600-0587.1989.tb00931.x Wermelinger, B. (2002). Development and distribution of predators and PRILOGA 4a parasitoids during two consecutive years of an Ips typographus (Col., Scolytidae) infestation. Journal of Applied Entomology, 126, 521–527. https://doi.org/10.1046/j.1439-0418.2002.00707.x Wermelinger, B. (2004). Ecology and management of the spruce bark beetle Ips typographus - A review of recent research. Forest Ecology and Management, 202(1–3), 67–82. https://doi.org/10.1016/j. foreco.2004.07.018 Wermelinger, B., & Seifert, M. (1998). Analysis of the temperature de­pendent development of the spruce bark beetle lps typographus (L.) (Col., Scolytidae). Journal of Applied Entomology, 122, 185–191. https://doi.org/10.1111/j.1439-0418.1998.tb01482.x Weslien, J. (1994). Interactions within and between species at differ­ent densities of the bark beetle Ips typographus and its predator Thanasimus formicarius. Entomologia Experimentalis et Applicata, 71, 133–143. https://doi.org/10.1111/j.1570-7458.1994.tb01779.x Weslien, J., Annila, E., Bakke, A., Bejer, B., Eidmann, H. H., Narvestad, K., Nikula, A., & Ravn, H. P. (1989). Estimating risks for spruce bark bee­tle (Ips typographus (L.)) damage using pheromone-baited traps and trees. Scandinavian Journal of Forest Research, 4(1–4), 87–98. https:// doi.org/10.1080/02827588909382549 Wichmann, L., & Ravn, H. P. (2001). The spread of Ips typographus (L.) (Coleoptera, Scolytidae) attacks following heavy windthrow in Denmark, analyzed using GIS. Forest Ecology and Management, 148, 31–39. https://doi.org/10.1016/S0378-1127(00)00477-1 Wood, S. N. (2011). Fast stable restricted maximum likelihood and mar­ginal likelihood estimation of semiparametric generalized linear mod­els. Journal of the Royal Statistical Society (B), 73(1), 3–36. https://doi. org/10.1111/j.1467-9868.2010.00749.x Zahradník, P., & Zahradníková, M. (2014). Evaluation of the efficacy du­ration of different types of pheromone dispensers to lure Ips typogra­phus (L.) (Coleoptera: Curculionidae: Scolytinae). Journal of Forest Science, 60, 456–463. https://doi.org/10.17221/15/2014-JFS Zahradníková, M., & Zahradník, P. (2016). Metodická příručka INTEGROVANÉ OCHRANY ROSTLIN PRO LESNÍ POROSTY - Příloha 1. Seznam povolených přípravků a dalších prostředků na ochranu lesa 2016–). . : Lesnická práce, s.r.o. https://www.vulhm.cz/files/uploa ds/2019/06/Seznam-PCHP-2019_5-FINAL-lq.pdf. ZGS. (2012a). Gozdnogospodarski Načrt Gozdnogospodarskega Območja Kranj (2011–2020). ZGS. (2012b). Gozdnogospodarski Načrt Gozdnogospodarskega Območja Slovenj Gradec (2011–2020). ZGS. (2019a). Poročilo Zavoda za gozdove Slovenije o gozdovih za leto 2018. Zavod za gozdove Slovenije. ZGS. (2019b). Poročilo o delu Zavoda za gozdove Slovenije za leto 2018. Zavod za gozdove Slovenije. Zhang, Q. H., & Schlyter, F. (2010). Inhibition of predator attraction to Kairomones by non-host plant volatiles for herbivores: a bypass-tro­phic signal. PLoS One, 5(6), e11063. https://doi.org/10.1371/journ al.pone.0011063 Zuur, A., Ieno, E., Walker, N., Savelie, A., & Smith, G. (2009). Mixed Effect Models and Extensions in Ecology with R. Springer Verlag. How to cite this article: Šramel N, Kavčič A, Kolšek M, de Groot M. Estimating the most effective and economical pheromone for monitoring the European spruce bark beetle. J Appl Entomol. 2021;00:1–14. https://doi.org/10.1111/ jen.12853 Kratki znanstveni prispevek PRILOGA 4b Nina ŠRAMEL1, Andreja KAVČIČ1, Marija KOLŠEK2, Maarten DE GROOT1* Povzetek V prispevku povzemamo ugotovitve raziskave, ki je bila narejena v sodelovanju med Gozdarskim inštitutom Slovenije, Oddelkom za varstvo gozdov in Zavodom za gozdove Slovenije (Šramel in sod., 2021). Cilj raziskave je bila primerjava ulova v režaste pasti ob uporabi raz­ličnih feromonskih pripravkov za privabljanje osmero­zobega smrekovega lubadarja, Ips typographus (Linna­eus, 1758). Izdelan je bil indeks, s katerim je mogoče določiti učinkovitost feromonskega pripravka za osme­rozobega smrekovega lubadarja. Ugotovili smo, da se pripravki med seboj razlikujejo po učinkovitosti, nji­hova učinkovitost pa ni sorazmerna s ceno. Ključne besede: Ips typographus, feromonski pripravki, spremljanje, učinkovitost, stroški. Uvod V zadnjih desetletjih smo priča naraščajočim števi­lom prenamnožitev osmerozobega smrekovega luba­darja tako v Evropi kot tudi v Sloveniji, zaradi česar be-ležimo visoko sanitarno sečnjo (de Groot in sod., 2019). Učinkovit sistem spremljanja dinamike populacije osmerozobega smrekovega lubadarja nam lahko po­maga predvideti njegove prenamnožitve, kar nam lahko omogoči pravočasno izvajanje ukrepov in preprečitev širjenja žarišč. Pomemben element pri načrtovanju spremljanja osmerozobega smrekovega lubadarja s fero­monskimi pastmi je izbira feromonskega pripravka. Ugotovljeno je bilo, da so za privabljanje osmerozobega smrekovega lubadarja glavne kemične komponente ipsdienol, metilbutenol in cis-verbenol (Bakke in sod., 1977). Na trgu so na voljo različni feromonski pripravki, ki vsebujejo omenjene komponente. Vendar pa niso vse mešanice enako učinkovite. Feromonski pripravki se razlikujejo po obliki (pivnik, ampula), dobi trajanja oz. učinkovanja na terenu, ceni, ter kot kažejo raziskave, tudi po učinkovitosti (Pernek, 2002, Gktk in sod., 2005, Galko in sod., 2010). Med pregledom literature smo ugotovili, da je zelo malo študij, ki bi vključevale tudi ekonomski vidik uporabe feromonskih pripravkov. Ker v Sloveniji feromonske pripravke za spremljanje di­namike populacije osmerozobega smrekovega lubadarja nabavljamo na podlagi javnih naročil, smo želeli ugoto­viti, ali je dražji feromonski pripravek tudi bolj učinko­vit oz. kako je cena povezana z učinkovitostjo feromon­skega pripravka. V raziskavi Šramel in sod. (2021) smo primerjali ulov v pasti, opremljene s petimi različnimi komercialno dostopnimi feromonskimi pripravki. Pri­pravili smo indeks, ki omogoča primerjavo med fero­monskimi pripravki na podlagi njihovih lastnosti (učin­kovitost, občutljivost, selektivnost) in cene. Metode dela Poskus smo izvajali od začetka marca do konca sep­tembra 2019. Uporabili smo 50 enojnih režastih pasti tipa Theysohn in feromonske pripravke Pheroprax®, IT Ecolure Extra®, Ipstyp®, Ipsowit® in Typosan®. Pasti smo postavili v smrekovih gozdovih, ki so bili v pretekli sezoni (december 2017) prizadeti zaradi vetroloma (testne lokacije, 25 pasti), in v vetrolomu nepoškodova­nih smrekovih sestojih (kontrolne lokacije, 25 pasti). Pasti so bile na vseh lokacijah postavljene enakomerno in naključno, ter med seboj oddaljene najmanj 1 km. Po-pulacija osmerozobega smrekovega lubadarja je bila pod pragom prenamnožitve in v sestoju je bila lesna za­loga navadne smreke (Picea abies) 70 % ali več. Prav tako so bile primerljive druge ekološke razmere (dreve­sna sestava, nadmorska višina, naklon, osončenost, pov­prečna mesečna temperatura zraka, povprečna mesečna količina padavin). Pasti so bile praznjene na 7 do 14 dni, odvisno od temperature. V kolikor je bila temperatura višja od 24 °C, so se pasti praznile na vsakih 7 dni. Izbira lokacij, praznjenje in menjava feromonskih pripravkov so bili izvedeni s strani revirnih gozdarjev Zavoda za gozdove Slovenije (ZGS). Raziskavo smo izvajali v gozdnogospodarskem območju (GGO) Kranj (20 pasti) in GGO Slovenj Gradec (30 pasti). V vsakem GGO smo izbrali testno in kontrolno lokacijo. V GGO Kranj (Slika 1) so bile testne pasti od kontrolnih oddaljene 6,5 km in v GGO Slovenj Gradec (Slika 2) 3,5 km. Testni lokaciji v raziskavi sta bili Jezersko (10 pasti) v krajevni enoti (KE) Preddvor in južni del Pohorja (15 pasti) v KE Slo­venj Gradec. Kontrolni lokaciji pa sta bili izbrani v KE Tržič na območju Loma (6 pasti) in Podljubela (4 pasti), ter na južnem pobočju nad Mislinjo (15 pasti) v KE Mislinja. V letu 2018 je bila populacija osmerozobih smrekovih podlubnikov na vseh izbranih lokacijah pod pragom prenamnožitve. V GGO Kranj smo imeli 2 po­novitvi v testni in kontrolni lokaciji, v GGO Slovenj Gradec 3 ponovitve – vsega skupaj 10 ponovitev za vsak feromonski pripravek. Na vsaki lokaciji smo uporabili vseh pet feromonskih pripravkov. Metode dela so po­drobneje predstavljene v izvirnem delu (Šramel in sod., 2021). 1 Gozdarski inštitut Slovenije, Večna pot 2, 1000 Ljubljana; *maarten.degroot@gozdis.si 2 Zavod za Gozdove Slovenije, Večna pot 2, 1000 Ljubljana Novice iz varstva gozdov 14, 2021 Slika 2: Lokacije pasti v GGO Slovenj Gradec. Rezultati Ulov v pasti Skupno smo ujeli 554.822 osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja. Od tega je bilo največ osebkov ujetih v pasti s feromonskim pripravkom IT Ecolure Extra® (155.083 osebkov), sledile so pasti z Ipsowit® (147.844 osebkov), Pheroprax® (143.232 osebkov), Ipstyp® (67.252 osebkov) in Typosan® (41.411 oseb­kov) (Slika 3). Število ujetih osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja se je statistično značilno razliko­valo le med feromonskimi pripravki IT Ecolure Extra®, Ipsowit® in Pheroprax® v primerjavi z Ipstyp® in Typo-san®. Slika 3: Število ujetih osebkov osmerozobega smrekovega lu­badarja glede na feromonski pripravek. Pri analizi smo zabeležili skupno 32.024 primerkov neciljnih organizmov (stranski ulov), od tega je bilo 29.741predstavnikov reda hroščev (Coleoptera), 2.283 osebkov pa je pripadalo drugim skupinam žuželk (Slika 4). Med ulovljenimi hrošči smo našli tudi 46 pri­merkov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja. Slika 4: Struktura stranskega ulova. Stranski ulov vrst je bil sorazmeren z ulovom osme­rozobega smrekovega lubadarja. Največji delež stran­skega ulova smo zabeležili v pasteh s feromonskim pri­pravkom IT Ecolure Extra® (10.634 osebkov), sledile so pasti s feromonskimi pripravki Ipsowit® (8.456 oseb­kov), Pheroprax® (6.221 osebkov), Ipstyp® (3.603 oseb­kov) in Typosan® (3.110 osebkov) (Slika 5). Razlike v količini stranskega ulova med pastmi z različnimi fero­monskimi pripravki niso bile statistično značilne. Kljub temu, da je bilo število ujetih plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja zelo majhno (6 osebkov Nemo-soma elongatum, 26 osebkov Thanasimus femoralis, 4 osebki T. formicarius in 10 osebkov Thanasimus spp.), je bilo njihovo število v pasteh s feromonskima priprav­koma Ipstyp® in IT Ecolure Extra® statistično značilno večje kot v pasteh, opremljenih z ostalimi feromonskimi pripravki. Slika 5: Število ujetih organizmov stranskega ulova glede na feromonski pripravek. Analiza je pokazala pričakovane razlike v ulovu osmerozobega smrekovega lubadarja med testnimi in kontrolnimi lokacijami. Nepričakovano, pa je analiza Novice iz varstva gozdov 14, 2021 pokazala razlike med obema GGO. Celoten ulov osme­rozobega smrekovega lubadarja ne glede na vrsto fero­monskega pripravka je bil na testnih lokacijah za 38,8 % višji kot na kontrolnih lokacijah (Slika 6). To kaže na povečanje številčnosti populacije osmerozobega smre­kovega lubadarja v drugi vegetacijski dobi po vetro­lomu, ki se je zgodil konec leta 2017. Slika 6: Razlika v ulovu osmerozobega smrekovega lubadarja z različnimi feromonskimi pripravki med testnimi in kontrol­nimi lokacijami. Pri količini stranskega ulova se je razlika med test-nimi in kontrolnimi lokacijami videla samo pri feromon­skem pripravku Ipstyp®, ki je prav tako pokazal večji stranski ulov na testnih lokacijah. V GGO Slovenj Gra­dec je bil stranski ulov večji za 51,4 % in število plenil­cev osmerozobega smrekovega lubadarja večji za 87,8 %, kot v GGO Kranj. Časovna dinamika količine ulova osmerozobega smrekovega lubadarja je bila za vse feromonske pri­pravke zelo podobna. Kljub temu pa se je pri vseh fero­monskih pripravkih razlikovala med GGO Kranj in GGO Slovenj Gradec (Slika 7). GGO Kranj in GGO Slovenj Gradec. Prevedena slika iz izvir­nega članka Šramel in sod. (2021). Za analizo stroškov smo upoštevali nabavno vre­dnost pasti, kolov za postavitev pasti, feromonskih pri­pravkov, stroške dela in potne stroške. Stroški dela vključujejo ure za postavitev pasti, pobiranje ulova, me-njavanje feromonskih pripravkov in v našem primeru tudi za pospravilo pasti. Analiza stroškov je pokazala, da stroški dela predstavljajo največji delež (69 % od ce­lotnih stroškov). Vrednost feromonskih pripravkov predstavlja razmeroma majhen delež skupnih stroškov (13 %) (Slika 8), vendar lahko izbira cenejšega pri­pravka pred dražjim pomeni končno razliko v ceni tudi do 2.000 € za celoletno uporabo v 50 pasteh. Potrebno je izpostaviti, da pasti in kole za postavitev pasti, lahko uporabljamo še nadaljnjih 10 let, medtem ko so ostali stroški prisotni vsako leto. Slika 8: Stroški spremljanja populacije osmerozobega smre­kovega lubadarja. Rezultati so podrobneje predstavljeni v izvirnem delu (Šramel in sod., 2021). Indeks Na podlagi zbranih podatkov smo izdelali indeks za primerjavo vseh petih feromonskih pripravkov glede na izbrane tri lastnosti in ceno (Preglednica 1). V stolpcu z imenom Učinkovitost se nahaja vrednost, ki jo pred­stavlja povprečje, izračunano iz deljenja seštevka ulova osmerozobega smrekovega lubadarja v pasteh izbranega feromonskega pripravka z najvišjim zabeleženim ulo­vom osmerozobega smrekovega lubadarja s strani vseh feromonskih pripravkov. Občutljivost je vrednost, ki jo dobimo iz povprečja razlik med ulovom osmerozo­bega smrekovega lubadarja v pasteh iz testnih in kon­trolnih lokacijah izbranega feromonskega pripravka, ki jih delimo z najvišjo zabeleženo razliko med ulovom osmerozobega smrekovega lubadarja v pasteh na testnih in kontrolnih lokacijah s strani vseh feromonskih pri­pravkov. Selektivnost je vrednost, ki jo predstavlja povprečje, izračunano z delitvijo vrednosti, ki jo dobimo z delitvijo razmerja med ulovom osmerozobega smreko­vega lubadarja in stranskim ulovom za izbrani feromon-ski pripravek, z najvišjo razliko med ulovom osmerozo­bega smrekovega lubadarja in stranskim ulovom od vseh feromonskih pripravkov. Iz pridobljenih vrednosti za posamično lastnost smo izračunali Končni indeks za Novice iz varstva gozdov 14, 2021 posamezni feromonski pripravek, ki nam pove, kateri fe-stolpcu Cena pa je navedena vrednost za 34 feromon­romonski pripravek je glede na vse izbrane lastnosti naj-skih pripravkov, kolikor smo jih uporabili v celotni se­boljši. Za Končni indeks smo izračunane vrednosti za zoni za vsako vrsto feromonskega pripravka (Pregle­posamezno lastnost izbranega feromonskega pripravka dnica 1). (učinkovitost, občutljivost in selektivnost) sešteli in jih Primerjava lastnosti feromonskih pripravkov in cene delili s številom izračunanih vrednosti, kar je v našem (Preglednica 1) kaže, da najdražji feromonski pripravek primeru število 3. Pridobljena končna vrednost se nahaja ni nujno najbolj primeren za naše potrebe. Povedano v stolpcu Končni indeks. Višja kot je vrednost, boljši drugače: višja cena feromonskega pripravka ni zagoto­je feromonski pripravek glede na izbrane lastnosti v pri-vilo, da je pripravek tudi najbolj primeren za naše po­merjavi z drugimi feromonskimi pripravki. V zadnjem trebe. Preglednica 1: Primerjava izbranih lastnosti in cene feromonskih pripravkov (najvišje vrednosti so izpisane krepko). Prevedena preglednica iz izvirnega članka Šramel in sod. (2021). Feromoni Učinkovitost Občutljivost Selektivnost Končni indeks Cena Ipsowit® 0,47 1,00 0,59 0,69 480,42 € Ipstyp® 0,22 0,54 0,52 0,42 236,98 € IT Ecolure Extra® 0,50 0,55 0,46 0,50 351,22 € Pheroprax® 0,46 0,28 0,73 0,49 610,98 € Typosan® 0,13 0,30 0,55 0,33 350,20 € Izbira feromonskega pripravka Glede na rezultate je od uporabljenih feromonskih pripravkov najboljši Ipsowit®, ki ima skupni indeks naj­višji (0,69). Prav tako je od vseh petih feromonskih pri­pravkov tudi najbolj občutljiv (1,00), vendar ima nižjo učinkovitost (0,47) in nižjo selektivnost (0,59). Glede na strošek je ta feromonski pripravek drugi najdražji (Pre­glednica 1). Če za spremljanje izberemo najbolj učinkovit fero­monski pripravek, IT Ecolure Extra® (0,50), ima ta nižjo občutljivost (0,55) in najmanjšo selektivnost (0,46). Glede na strošek je skoraj za polovico cenejši od naj­dražjega feromonskega pripravka (Preglednica 1). V kolikor želimo imeti najmanjši vpliv na stranski ulov oziroma najbolj selektiven feromonski pripravek, vsekakor izstopa Pheroprax® (0,73), ki ima nižjo učin­kovitost (0,46) in najmanjšo občutljivost (0,28). Glede na stroške je ta feromonski pripravek najdražji (Pregle­dnica 1). Zaključek Feromonski pripravki imajo različne lastnosti in samo učinkovitost oziroma količina ulova ciljnega orga­nizma ni vedno najbolj pomembna lastnost, ki jo iščemo pri izbiri primernega feromonskega pripravka za sprem­ljanje stanja gozdov ali raziskavo. Ker je težko ugotoviti razlike med feromonskimi pripravki na podlagi podat­kov, ki so navedeni na njihovi embalaži, smo mnenja, da lahko s pomočjo predstavljenega indeksa olajšamo iz­biro primernega feromonskega pripravka vsaj v primeru osmerozobega smrekovega lubadarja. Poleg lastnosti, kot so učinkovitost, občutljivost, se­lektivnost in cena, na izbiro feromonskega pripravka vpliva tudi čas delovanja na terenu, ki pa v omenjeni raz­iskavi žal ni bil zajet. Predvsem je ta lastnost feromon­skih pripravkov pomembna, saj prihaja do odstopanj med navedenim časom trajanja s strani proizvajalca in dejanskim časom trajanja na terenu, na kar so opozorili v raziskavi Zahradník in Zahradníková (2014). Zahvala Zahvaljujemo se gozdarjem Zavoda za gozdove Slovenije za po­moč pri postavitvi pasti in vzorčenju na terenu, ter študentki Evi Groz­nik za pomoč pri razvrščanju vzorcev v laboratoriju. Raziskava je bila opravljena v sklopu projekta Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov v kontrolne feromonske pasti in sistema pola­ganja kontrolnih nastav ter izdelava aplikacije za načrtovanje lokacij in števila kontrolnih pasti ter kontrolnih nastav po ureditvenih enotah Zavoda za gozdove Slovenije (V4-1822), ki sta ga financirala Ministr­stvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano ter Javna agencija za razi­skovalno dejavnost Republike Slovenije. Projekt se je izvajal v sklopu raziskovalne skupine Gozdna biologija, ekologija in tehnologija (P4­0107) na Gozdarskem inštitutu Slovenije. Viri Bakke A., Fren P., Skatteb L. 1977. Field Response to a New Phe­romonal Compound Isolated from Ips typographus. Naturwis­senschaften, 64: 98-99. https://doi.org/10.1007/BF00437364 de Groot M., Diaci J., Ogris N. 2019. Forest management history is an important factor in bark beetle outbreaks: Lesson for the future. Fo­rest Ecology and Management, 433: 467-474. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2018.11.025 Galko J., Gubka A., Vakula J., BrutovskD. 2010. Comparison of catches of the spruce bark beetle (Ips typographus L.) (Coleoptera: Scolytidae) in pheromone traps of Canadian and European produc­tion. Forestry Journal, 56, 4: 337-347. http://doi.org/10.2478/v110114-009-0017-0 Gtk T., Akkuzu E., Aksu Y. 2005. Comparing the effectiveness ratios of pheromone lures of Ipsowit® ,Ipstyp®, and Typosan® against ips typographus (L.) (Col.: Scolytidae) Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Faktesi Dergisi, 6, 1: 155-160. https://doaj.org/article/0b4f67e9408a43bb895e30428b565184 Pernek M. 2002. Analysis of biological efficiency of feromon prepa­rations and types of traps used for capturing bark beetle Ips typo-graphus L. and Pityogenes chalcographus L. (Coleoptera; Scolytidae). Radovi - Šumarski Institut Jastrebarsko, 37, 1: 61-83. https://www.semanticscholar.org/paper/Analysis-of-biological-effi­ciency-of-pheromone-and-Per­nek/0990b2913522a85fd5431e3ecf29bc3078032ad0 Šramel N., Kavčič A., Kolšek M., de Groot M. 2021. Estimating the most effective and economical pheromone for monitoring the Euro­pean spruce bark beetle. Journal of Applied Entomology, 0: 1-14. https://doi.org/10.1111/jen.12853 Zahradník P., Zahradníková M. 2014. Evaluation of the efficacy dura­tion of different types of pheromone dispensers to lure Ips typograp­hus (L.) (Coleoptera: Curculionidae: Scolytinae) Journal of Forest Science, 60: 456-463. http://doi.org/10.17221/15/2014-JFS Novice iz varstva gozdov 14, 2021 Izdajatelj Gozdarski inštitut Slovenije Večna pot 2, SI-1000 Ljubljana, Slovenija http://www.gozdis.si Naslov Izboljšanje sistema spremljanjaulovasmrekovih podlubnikov Avtorji Nina ŠRAMEL, Andreja KAVČIČ, Marija KOLŠEK, MaartenDEGROOT Naslovnica osmerozobi smrekov lubadar (Ips typographus),avtorica: Andreja KAVČIČ Sofinanciranje Izdelavo elaborata sta financirala Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano in Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije v sklopu projekta Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov v kontrolne feromonske pasti in sistema polaganja kontrolnih nastav ter izdelava aplikacije za načrtovanje lokacij in števila kontrolnih pasti ter kontrolnih nastav po ureditvenih enotah ZavodazagozdoveSlovenije (V4-1822). Ljubljana 2021 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Kazalo 1 Uvod ...................................................................................................................................5 2 Metode in materiali ..........................................................................................................9 2.1 Opis tarčnega organizma.............................................................................................9 2.2 Opis območja.............................................................................................................13 2.3 Terensko delo............................................................................................................15 2.3.1 Primerjava različnih feromonskih pripravkov...................................................15 2.3.2 Primerjava različnih vrst pasti ..........................................................................20 2.3.3 Primerjava feromonskih pripravkov IT Ecolure Extra® in IT Ecolure Tubus®.24 2.4 Laboratorijsko delo ...................................................................................................26 2.5 Statistika....................................................................................................................27 2.5.1 Primerjava različnih feromonskih pripravkov...................................................27 2.5.2 Primerjava feromonskih pripravkov IT Ecolure Extra® in IT Ecolure Tubus®.29 2.5.3 Primerjava različnih vrst pasti ..........................................................................30 3 Rezultati...........................................................................................................................31 3.1 Primerjava različnih feromonskih pripravkov...........................................................31 3.1.1 Spreminjanje številčnosti ulova osmerozobega smrekovega lubadarja skozi sezono 33 3.1.2 Razlike v številčnosti in sestavi stranskega ulova..............................................36 3.1.3 Ulov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja .......................................40 3.1.4 Ekonomski vidik uporabe različnih feromonskih pripravkov ............................40 3.1.5 Razmerje med učinkovitostjo feromonskega pripravka in njegovo ceno...........41 3.2 Primerjava feromonskih pripravkov IT Ecolure Extra® in IT Ecolure Tubus® ........41 3.2.1 Razmerje med učinkovitostjo feromonskega pripravka in njegovo ceno...........45 3.3 Primerjavarazličnihvrstpasti...................................................................................45 3.3.1 Razlike v ulovu med enojno režasto, križno in lijakasto pastjo .........................47 3.3.2 Razlike v ulovu med enojno, dvojno in trojno režasto pastjo ............................48 3.3.3 Ekonomski vidik uporabe različnih vrst pasti....................................................50 3.3.4 Razmerje med učinkovitostjo pasti in njihovo ceno...........................................50 4 Sklepi ...............................................................................................................................52 4.1 Primerjava različnih feromonskih pripravkov...........................................................52 4.1.1 Primerjava učinkovitosti različnih feromonskih pripravkov .............................53 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 4.1.2 Primerjava ulova hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja med testnimi in kontrolnimi območji glede na feromonski pripravek........................................................55 4.1.3 Primerjava stranskega ulova glede na feromonski pripravek...........................55 4.1.4 Ekonomski vidik uporabe različnih feromonskih pripravkov ............................57 4.1.5 Standardizirani indeksi za različne feromonske pripravke................................57 4.2 Primerjava različnihvrstpasti...................................................................................58 4.2.1 Primerjava ulova v enojne režaste, križne in lijakaste pasti .............................58 4.2.2 Primerjava ulova v enojne, dvojne in trojne režaste pasti.................................61 4.2.3 Ekonomski vidik uporabe različnih vrst pasti....................................................62 4.2.4 Standardizirani indeksi za različne vrste pasti..................................................63 5 Zaključek.........................................................................................................................64 5.1 Zahvala......................................................................................................................65 6 Viri ...................................................................................................................................66 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Povzetek V zadnjih desetletjih se je v Evropi in v Sloveniji povečalo število napadov osmerozobega smrekovega lubadarja (Ips typographus). Posledično se je povečala količina sanitarne sečnje smreke, karimavelikeekonomskein ekološkeposledice. Dabilahko predvideli, kjebo prišlo do prenamnožitve osmerozobega smrekovega lubadarja, je potrebno vzpostaviti učinkovit sistem spremljanja(monitoringa) številčnosti njegovepopulacije. Eden izmed zelo pomembnih vidikov spremljanja I. typographus je uporaba primernega feromonskega pripravka. V ta namen smo naredili raziskavo, v kateri smo preizkusili in med seboj primerjali pet različnih feromonskihpripravkov zaprivabljanjeosmerozobegasmrekovega lubadarja(Pheroprax®, IT Ecolure Extra®, Ipstyp®, Ipsowit® in Typosan®). Izbrali smo feromonske pripravke, ki se v Evropi pogosteje uporabljajo v praksi in v raziskavah, njihova obstojnost na terenu pa je med 6 in 8 tedni. Poskus smo izvajali od konca marca do konca septembra 2019. Primerjali smo učinkovitost feromonskih pripravkov pri ulovu osmerozobega smrekovega lubadarja, stranskem ulovu in ulovuplenilcev osmerozobegasmrekovegalubadarja. Zanimalo nasjetudi, ali lahko na podlagi ulova v pasti ločimo med območjem, ki je bilo prizadeto zaradi naravne ujme (zaradi vetroloma, ki se je zgodil leto dni pred poskusom), in območjem z nepoškodovanim smrekovim gozdom. Ugotovili smo, da so IT Ecolure Extra®, Ipsowit® in Pheroprax® najbolj učinkoviti v privabljanju osemrozobega smrekovega lubadarja in najbolje pokažejo dinamiko količineulovaskozičas.Po učinkovitostiulovaosmerozobegasmrekovega lubadarja je izstopal IT Ecolure Extra®. Stranskega ulova je bilo pri vseh uporabljenih feromonskih pripravkih malo (manj kot 6% celotnega ulova) in prav tako je bilo zelo malo ujetih plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja (le nekaj osebkov iz rodov Thanasimus in Nemosoma). Opazili smo, dase osebkidoločenihdružinhroščevstranskega ulova pogosteje pojavljajo v pasteh, opremljenih zdoločenimi feromonskimi pripravki. Feromonski pripravki, ki so se izkazali za učinkovitejše pri ulovu ciljne vrste, t.j. osmerozobega smrekovega lubadarja, so bili višjegacenovnega razreda. Stroškiferomonskih pripravkov predstavljajo lemanjši del stroškov celotnegaspremljanja. Največji delež stroškov predstavlja delovna sila oz. delo s postavljanjem pasti in pobiranjem ulova. V sezoni 2020 smo IT Ecolure Extra® primerjali s feromonskim pripravkom IT Ecolure Tubus®, ki se v zadnjem času uporablja pri rednem spremljanju smrekovih podlubnikov v Sloveniji. Rezultati so pokazali, da je feromonski pripravek IT Ecolure Extra® bolj učinkovit in selektiven v primerjavi s feromonskim pripravkom IT Ecolure Tubus®, vendar je slednji nekoliko cenejši. Vsezoni2020 smo tudi ugotavljali razlike v ulovu med tremi različnimi vrstamipastmi, ki sev Evropinajpogostejeuporabljajo zalovljenje osmerozobegasmrekovegalubadarjain imajo podobno lovilno površino, t.j. enojno režasto pastjo (Theysohn tip), lijakasto pastjo in križno pastjo. Vraziskavismo ugotavljali tudi razlike med enojno, dvojno in trojno režasto pastjo. V vseh primerih smo kot vabo uporabili feromonski pripravek IT Ecolure Extra®, ki se je v raziskavi z različnimi feromonskimi pripravki izkazal kot najbolj učinkovit. Poleg analize ulova smo tudi preverili, ali lahko na podlagi ulova v pasti razlikujemo med območjem, ki ga je prizadela naravna ujma (vetrolom, ki se je zgodil manj kot leto dni pred poskusom), in 3 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 območjemznepoškodovanimsmrekovimgozdom. Ugotovilismo, daseenojne režaste, križne in lijakaste pasti med seboj ne razlikujejo po svoji učinkovitosti (ulov osmerozobega smrekovega lubadarja) in selektivnosti (stranski ulov). Ulov osmerozobega smrekovega lubadarja in stranski ulov se med temi pastmi nista statistično značilno razlikovala. Najbolj cenovno ugodna je lijakasta past, najdražja pa je enojna režasta past. Rezultati za vse tri vrste režastihpastisopokazali, daseulovosmerozobegasmrekovegalubadarjapovečujeod enojne, preko dvojnedo trojnerežastepasti – ulov v trojno pastjepribližno dvakratvečjikotv enojno past, razlika pa je statistično značilna. Enak trend je bil opažen tudi pri stranskem ulovu in ulovu plenilcev. Stroški pasti so se pri uporabi dvojne pasti podvojili, pri uporabi trojne pa potrojili. Na podlagi izračunanega indeksa, kjer smo primerjali učinkovitost in selektivnost pasti sprimerljivolovnopovršino(enojna režasta,križna inlijakasta past),smo najvišjiskupni indeks zabeležili pri enojni režasti pasti. Na podlagi indeksa, kjer smo primerjali vse tri postavitve režastihpasti,pasmo najvišjiskupniindekszabeležilipri trojni režasti pasti, kmalu pa ji je sledila enojna režasta past. Čeprav so stroški pasti nižji v primerjavi s stroški delovne sile,lahkokljub temuigrajo pomembno vlogo priizbiri vrste pastizamonitoringaliraziskavo. Ključne besede: feromonski pripravki, režasta past,lijakasta past, križna past, razmerje med stroški in učinkovitostjo, podlubniki, osmerozobi smrekov lubadar, Ips typographus, stranski ulov,navadna smreka, Picea abies, spremljanje, indeks. 4 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 1 Uvod V zadnjem desetletju smo po Evropiin Slovenijipričavsepogostejšim izbruhom škodljivih organizmov,ki so posledicapodnebnih sprememb(ForestEurope, 2020)in imajo močan vpliv na gozdove in njegove funkcije (Lindner in sod., 2010, Sturrock in sod., 2011). Razmere postajajo vse bolj ugodne za pojav in širjenje gozdnih škodljivcev in bolezni, kar ima za posledico obsežno umiranjedrevesinnegativno vpliva nagozdneekosisteme(Sturrock in sod., 2011, Seidlin sod., 2017, deGrootinOgris, 2019). Po drugistraninaraščajoče temperature in z njimi povezani ekstremni podnebni dogodki, kot so vetrolomi, suše in žled, negativno vplivajo nazdravjedrevesin gozdov (Nagelin sod., 2017, Seidlin sod., 2017, deGrootin sod., 2018, ZGS, 2019a; 2019b), kar dodatno ugodno vpliva na škodljive organizme, zato se ti prenamnožijo oz. pride do izbruhov škodljivcev in bolezni (Raffa in sod., 2008, Buma, 2015, de Groot in sod., 2018). Izbruhi škodljivih organizmov v gozdovih imajo praviloma velike gospodarske posledice, zato je nujno, da v čim krajšem času izvedemo ustrezne ukrepe za preprečevanje oz. omejevanje škode. Vendar ukrepi ne smejo biti finančno zahtevni ali imeti velikega negativnega vpliva na okolje (Lewis in sod., 1997). Osmerozobismrekovlubadar(Ips typographus (L.) (Coleoptera: Curculionidae,Scolytinae) je v zadnjih desetletjih eden od najbolj problematičnih gozdnih škodljivcev v Srednji Evropi (Vité, 1989, Wermelinger, 2004, Nagel in sod., 2017, Hlásny in sod., 2019). Glavni gostitelj osmerozobega smrekovega lubadarja je navadna smreka (Picea abies), ki je ena izmed gospodarsko najpomembnejših drevesnih vrst v Evropi (Forest Europe, 2020). Škoda, ki jo je povzročil osmerozobi smrekov lubadar med letoma1958 in 2001, je ocenjenana2,88 milijona m3 na leto (Grégoire in sod., 2015). Vse pogostejša vremenska neurja, neustrezno gospodarjenje z gozdovi(Bončina in sod., 2017, de Grootin sod., 2019) in sadnja monokultur smreke imajo za posledico pogostejše in obsežnejše izbruhe osmerozobega smrekovega lubadarja (Wichmann in Ravn, 2001, de Groot in sod., 2019, Potterf in sod., 2019). Izrazit porast števila napadov osmerozobega smrekovega lubadarja je v prvi vrsti posledica pogozdovanja z navadno smreko (Picea abies) za namen lesne industrije v 19. in 20. stoletju. Sadnjanavadnesmrekejepotekalananižjih nadmorskih višinah,kotjenjen naravniareal, kar je negativno vplivalo na njeno vitalnost in odpornost(Levanič in sod., 2009). Posledično se je število izbruhov osmerozobega smrekovega lubadarja povečalo (Ogrisin sod., 2019). Tako je v obdobju med 1996 in 2017 v naravnih oziroma nespremenjenih gozdovih Slovenije, kjer je bila prisotnost navadne smreke 5,61 %, sanitarna sečnja zaradi podlubnikov znašala 0,025 m3 / ha / leto.V spremenjenih gozdovih, kjer je bila smreka prisotna v 56,73 %, pa je sanitarna sečnja znašala kar 0,26 m3 / ha / leto (de Groot in sod., 2019). K povečanju števila napadov prispevajo tudi vse pogostejše suše in naraščajoče temperature, ki dodatno slabijo navadno smreko na nenaravnih rastiščih, po drugi strani pa ugodno vplivajo na razvoj osmerozobega smrekovega lubadarja (de Groot in Ogris, 2019, Netherer in sod., 2019). Najučinkovitejši način za trajno obvladovanje smrekovih podlubnikov bi bilo načrtno zmanjšanje deleža smreke na zanjo manj primernih rastiščih in korenita sprememba gospodarjenja z gozdovi. Ker pa so tovrstni ukrepi dolgotrajni inučinkoviti šele nadaljši rok, moramo zaprimerenaravnih ujmalidrugih katastrof, kizahtevajo takojšen odziv in ukrepanje, izbrati kratkoročne ukrepe. Mednje spadata napovedovanje prenamnožitev osmerozobega smrekovega lubadarja in kratkoročna napoved sanitarnega poseka smreke, ki omogočata 5 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 predvidevanje kritičnih lokacij in prednostno usmerjanje aktivnosti za preprečevanje oz. zmanjševanje škode zaradi podlubnikov na območja z večjim tveganjem za pojav žarišč. V Sloveniji tako Gozdarski inštitut Slovenije na podlagi ulova v kontrolne pasti v tekočem letu ugotovi, na katerih lokacijah je populacija podlubnikov presegla prag za prenamnožitev, na podlagi podatkov o ulovu v pasti v preteklem letu pa izdela kratkoročno napoved sanitarnega poseka smreke (de Groot in Ogris, 2019). Zato je pomembno, da imamo vzpostavljen dober sistem spremljanja številčnosti osmerozobega smrekovega lubadarja, ki preko spremljanja ulova v pasti omogoča napovedovanje prenamnožitev in pravočasno ukrepanje za zmanjšanje oz. preprečitev škode(Fettig in Hilszczański, 2015a). Spomočjospremljanja številčnostipopulacijegozdnih škodljivcevpalahko predvidimo,ali bo mirujoča populacija spomladi močno narasla in prešla v prenamnožitev (gradacijo) (Wermelinger, 2004). V primeru hitrega naraščanja številčnosti populacije mora biti odziv gozdarjev zelo hiter, da lahko uspešno zajezijo in ublažijo posledice izbruha (Fettig in Hilszczański, 2015a). Ker ima pri hitrem naraščanju številčnosti podlubnikov že majhno povečanje običajno velike negativne posledice, morajo biti metode spremljanja številčnosti populacije čim bolj precizne (Wermelinger, 2004, Fettig in Hilszczański, 2015a, Fernandez-Carrillo in sod., 2020). V gozdarstvu se uporabljajo različne metode spremljanja številčnosti podlubnikov in ocenjevanja škode, tudi s pomočjo daljinskega zaznavanja s satelitskimi posnetki ali brezpilotnimi letali (Fernandez-Carrillo in sod., 2020), kot tudi še vedno ziskanjemnapadenih dreves na terenu,spostavitvijokontrolnihpastiin polaganjemkontrolnih nastav (Wermelinger, 2004, Fettig in Hilszczański, 2015b; 2015a) itd. Vsakaod njih imasvoje prednostiin slabosti. Kontrolno-lovne nastave in pregledi dreves na terenu so zamudni in zahtevajo veliko delovne sile, pokrivajo pa lahko le razmeroma majhno površino. S feromonskimi pastmi lahko pokrijemo večje območje spremljanja. Za spremljanje populacij podlubnikov se najbolj pogosto uporabljajo feromonske pasti(Lobinger, 1995, Wermelinger, 2004). Tovrstna metoda se je izkazala za zelo učinkovito, saj dobro prikazuje spreminjanje številčnosti hroščev skozi čas. Slabastran spremljanjapodlubnikov sferomonskimivabamije, dav primeru naravnih ujm privlačnost poškodovanih dreves prevlada nad privlačnostjo feromonskih pasti, zato v takih razmerah ulov ne poda vedno realne ocene stanja populacije. S tako pridobljenimi podatki in ob sočasnem upoštevanju fenoloških modelov razvoja podlubnikov lahko uspešno napovemo pojav gradacij(Baierin sod., 2007, Ogris in sod., 2019). Pri načrtovanju spremljanja je pomembno, da izberemo primeren feromonski pripravek (Schlyterin sod., 1987a, Schlyterin sod., 1987b, Schlyterin sod., 1987c, Pernek, 2002, Šramel in sod., 2021), primeren tip pasti (Regnander in Solbreck, 1981, Lindgren, 1983, Lindgren in sod., 1983, Niemeyer, 1985, Jakuš, 1998, Flechtmann in sod., 2000, Pernek, 2002, Galko in sod., 2010, Galko in sod., 2016, Kasumovićin sod., 2016)in nenazadnje tudi, dapastipravilno postavimo(Lindgren in sod., 1983, Bakke, 1985, Jakuš, 1998, Hayesin sod., 2008, Andersson in sod., 2011, Zahradník in Zahradníková, 2015, Galko in sod., 2016). Pri izbiri feromonskega pripravka je potrebno upoštevati več lastnosti. Vsekakor je pomembno, da privablja ciljni organizem, ohranja svojo privlačnost v različnih ekoloških pogojih in učinkuje enakomerno skozi celotno obdobje delovanja. Feromonski pripravek prav tako ne sme predstavljati previsoke finančne obremenitve ter mora imeti čim manjši vpliv na ekosistem, med drugim ne-tarčne organizme. Slednje bi lahko v prihodnosti postalo še 6 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 pomembnejše, saj v zadnjih letih po vsem svetu beležimo znaten upad različnih vrst žuželk (Hallmann in sod., 2017, Sánchez-Bayo in Wyckhuys, 2019), tudi v gozdnih ekosistemih (Seibold in sod., 2019), kar je v največji meri posledica človekovih aktivnosti, globalno segrevanje pa celoten proces dodatno pospešuje (Hillebrand in Matthiessen, 2009, Pereira in sod., 2010, Gossnerin Wohlgemuth, 2020). Upadatudištevilčnost populacijštevilnih koristnih vrst žuželk, ki uravnavajo populacije škodljivcev (Ryall in Fahrig, 2005), na primer plenilcev podlubnikov(Bakke, 1989, Weslien,1992, Pernek, 2002, Martín in sod.,2013, Galko in sod., 2016, Kasumović in sod., 2016, Šramel in sod., 2021). V ta namen so že bile narejene izboljšave s ciljem zmanjšanja ulova plenilcev in drugih ne-tarčnih organizmov pri določenih tipih pasti (Martín in sod., 2013). Zato je bistvenega pomena, da si pri svojem delu še naprej prizadevamo najti način, kako med spremljanjem čim bolj znižati stranski ulov, še posebej število plenilcev smrekovih podlubnikov oz. v konkretnem primeru plenilcev ciljnega organizma, t.j.osmerozobegasmrekovegalubadarja(Bakke, 1989, Weslien, 1992, Valkamain sod., 1997, Pernek, 2002, Wermelinger, 2002, Martín in sod., 2013, Galko in sod., 2016, Kasumovićin sod., 2016). V želji po bolj učinkoviti in občutljivi oz. zanesljivi in selektivni metodi spremljanja podlubnikovjebiloskozizgodovinorazvitihvelikorazličnihvrst pasti (Regnanderin Solbreck, 1981, Lindgren, 1983, Niemeyer, 1985, Jakuš, 1998,Galko in sod., 2016),ki jim jeslediloveč izboljšav (Regnanderin Solbreck,1981, Lindgren, 1983, Niemeyer,1985, Bakke, 1989, Galko in sod., 2016). Najosnovnejša lastnost vsake pasti je sposobnost ulova ciljnegaorganizma. Pri tem je pomembno, da lahko lovi ciljne organizme tudi pri nizki številčnosti populacije in da prikazuje sezonsko dinamiko številčnosti osebkov. Past mora tudi imeti čim manjši vpliv na netarčne organizme oz.stranski ulov. Vvečinidosedanjih raziskav jebilpoudarek analizulova v pasti za spremljanje smrekovih podlubnikov na učinkovitosti pasti oz. na ulovu osmerozobega smrekovega lubadarja (Regnander in Solbreck, 1981, Niemeyer, 1985, Pavlin, 1991, Pernek, 2002, Galko in sod., 2010, Galko in sod., 2016, Kasumovićin sod., 2016). Redke raziskave so v analizo vključile tudi stranski ulov (Pavlin, 1991, Pernek, 2002) ali plenilce osmerozobega smrekovega lubadarja (Kasumović in sod., 2016). Nekatere raziskave so v analizo stranskega ulova vključile druge vrste podlubnikov (Galko in sod., 2010) ali druge vrste, ki so se jim zdelepomembne(Galko in sod., 2016). VEvropiobstajavečvrst feromonskih pripravkovinvrstpasti,kiseuporabljajo za lovljenje osmerozobega smrekovega lubadarja. V naši raziskavi smo preizkusili pet feromonskih pripravkov, kisev Evropiuporabljajo v praksiin v raziskavah– izbrali smopripravke,ki imajo čas trajanja na terenu 6–8 tednov: Pheroprax®, IT Ecolure Extra®, Ipstyp®, Ipsowit® in Typosan®. Naknadno smo primerjali pripravka IT Ecolure Extra® in IT Ecolure Tubus®– slednji se je zadnja leta (2017-2021) uporabljal za spremljanje osmerozobega smrekovega lubadarja v Sloveniji. Poleg feromonskih pripravkov smo testirali tudi različne vrste pasti, ki se uporabljajo v Evropi za spremljanje podlubnikov – testirali smo tri vrste pasti, ki imajo podobno lovilno površino (enojne režaste pasti, križne pasti in lijakaste pasti), in tri različne postavitve enojne režaste pasti, ki je standardna past za spremljanje podlubnikov pri nas (enojna, dvojna in trojna postavitevrežaste pasti). V naši raziskavi smo pri analizi ulova upoštevali ulov ciljne vrste, ulov neciljnih vrst (stranski ulov), ulov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja ter ekološke razmere (v ujmi poškodovan gozdni sestoj, nepoškodovan gozdni sestoj). Iz podatkov smo izračunali indeks,napodlagi kateregajeizmedpetihtestiranihferomonskihpripravkovinpetihtestiranih 7 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 tipov pasti mogoče izbrati najboljši feromonski pripravek in najboljšo past za spremljanje podlubnikov za potrebebolj natančnega in zanesljivega napovedovanja gradacij v Sloveniji. V raziskavi smo se osredotočili na učinkovitost lovljenja ciljnega organizma (osmerozobi smrekov lubadar), selektivnost pri stranskem ulovu (ulov neciljnih vrst, ulov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja) in občutljivost oz. zanesljivost, kjer smo preverili zmožnostferomonskihpripravkovzaločevanjemed poškodovanimi(test)in nepoškodovanimi (kontrola) gozdnimi sestoji. V analizah smo upoštevali tudi ceno feromonskih pripravkov in pasti. Izdelali smo indeks, na podlagi katerega je mogoče določiti najboljši feromonski pripravek in najboljšo past glede na izbrane lastnosti in ceno za naše potrebe in z sredstvi, ki jih imamo na voljo. Pri delu smo si zastavili naslednje hipoteze: 1) najdražji feromonski pripravek ni njuno najboljučinkovit, 2) feromonski pripravek z največjim ulovom hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja kaženajvečjo razliko v ulovu med kontrolnimi in testnimi območji, 3) stopnjastranskegaulovain stopnjaulovaplenilcev osmerozobegasmrekovega lubadarja v pasteh z izbranim feromonskim pripravkom sta enaki stopnji ulova osmerozobega smrekovegalubadarjav pasteh stem feromonskim pripravkom, 4) vrstnasestavahroščev v stranskemulovu jev pasteh zrazličnimiferomonskimipripravki različna, 5) stroški feromonskih pripravkov predstavljajo velik del stroškov spremljanja osmerozobega smrekovega lubadarja, 6) feromonskapripravkaIT EcolureExtra® inITEcolureTubus®starazličnoučinkovitain selektivna, 7) enojna režasta, lijakasta in križna past se razlikujejo po učinkovitosti oz. ulovu hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja, 8) ulov osmerozobega smrekovega lubadarja v trojnih režastih pasti bo dvakrat večji od ulova v enojnihrežastihpasteh, 9) stranskiulovv križnih in lijakastih pasteh tervdvojnih in trojnih režastih pasteh bo večji od ulova v enojnih režastih pasteh, 10) stroški pasti predstavljajo znaten del celotnih stroškov spremljanja osmerozobega smrekovegalubadarja, 11) trojna režasta past bo od vseh pasti najbolj učinkovita, 12) različnevrste pastibodopokazalerazliko vulovuosmerozobegasmrekovegalubadarja med kontrolnimi lokacijami in testnimi lokacijami. 8 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 2 Metode in materiali 2.1 Opis tarčnega organizma Na vsakem robu koničnika ima štiri zobce, ki so med seboj enako oddaljeni. Tretji zobec je glavičasto zadebeljen (Slika 2). Pri samicahsozobci manj izraziti. Osmerozobi smrekov lubadar (Ips typographus [Linnaeus, 1758]) je eden od največjih predstavnikov podlubnikov pri nas, saj v dolžino meri od 4,2 do 5,5 mm. Telo ima bleščeče črnorjavo, prekritos štrlečimi dlačicami zlate barve. Mladi hrošči so svetlo rjavi. Glava je skrita pod vratnim ščitom in z zgornje strani ni vidna. Zadek se končuje s koničnikom (Slika 1). 9 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Koničnik ni bleščeč, kot preostalo telo, ampakmatiran (Slika 3). Samci imajo na sredini čela izrazito grbico (Slika 4). Antene so rumenkaste, prelomljene,betičaste. Slika 4: Štrleča grbica na čelu samca. Pogled s strani (Foto: Andreja Kavčič). Ličinka je bela z rjavo glavo, zmerno upognjena v trebušni smeri, apodna (brez nog), dolgaod5 do 6 mm (Slika 5). 10 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Buba(Slika 6) je bela in enako velika kot odrasel hrošč. Na koncu zadka ima dva trnasta izrastka (Jurc, 2011). Slika 6: Buba osmerozobega smrekovega lubadarja (Foto: Andreja Kavčič). Osmerozobi smrekov lubadar napada starejše smrekove sestoje. Prednostno napada poškodovano in oslabelo drevje debeline 15 cm in več (Jurc, 2011, Schroeder, 2013). Biotski (glive, žuželke) in abiotski (suša, neprimernorastišče,vetrolom, …) dejavniki, kipoškodujejo in oslabijo drevje,tako zagotavljajovelike količine materiala za zaleganje(Jurc, 2011, deGroot in Ogris, 2019, Netherer in sod., 2019). V takih razmerah lahko številčnost populacije močno naraste, tako da osmerozobi smrekov lubadar začne napadati tudi zdrava drevesa, t.j. postane primarni škodljivec(Christiansen in Bakke, 1988). Osmerozobi smrekov lubadar naseli notranji del skorje (ličje) gostitelja in se hrani z živim rastlinskim tkivom (floem in kambij). Pri tem izdela rovni sistem. 11 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Rovni sistem osmerozobega smrekovega lubadarja je eno-do trikraki vzdolžni (Slika 7). Sestavljajo ga vzdolžnimaterinski rovi / hodniki in ožji prečni rovi ličink. Materinski hodniki so dolgi 6–12 cm (izjemoma daljši) in široki 3–3,5 mm. Vsakasamicaizdelaen tak hodnik. Na obeh straneh materinskega hodnika izdela vdolbinice (t.i. jajčne kamrice), kamor odloži jajčeca. Ko se izležejo ličinke, te izjedajo larvalne rove, ki potekajo pravokotno namaterinskega. Roviličink so dolgido 6 cm, sprvaozkiin nato vedno širši – zaključijo se z ovalno bubilnico (Jurc, 2011). Slika 7: Rovni sistem osmerozobega smrekovega lubadarja (Foto: Andreja Kavčič). Za razvoj in aktivnost hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja je ključna temperatura. Razvoj v skorji v običajnih razmerah traja 8–10 tednov. Najnižja in najvišja temperatura za razvoj osebkov sta 8 °C in 39 °C – pod oz. nad temavrednostimanirazvojaosebkov(Ogrisin sod. 2019). Optimalna temperatura za razvoj osmerozobega smrekovega lubadarja je 29–30 °C. Tekomrazvojaosmerozobismrekov lubadarvečino časapreživiv stadiju bubein mladega hrošča (58 % celotnega razvoja), stadij ličinke pa predstavlja tretjino razvoja (Ogris in sod. 2019). Osmerozobi smrekov lubadar večinoma prezimuje kot hrošč ali ličinka v skorji gostitelja. Določendelež hroščevprezimuje v opadu na gozdnih tleh.Spomladi, ko setemperatura zraka dvigne nad 5°C, osebki preidejo iz zimskega mirovanja in nadaljujejo razvoj. Pri 10–15 °C postanejo normalno aktivni. Ko povprečna dnevnatemperatura zraka preseže 14 °C (običajno jeto v začetku aprila), hrošči začnejoizletati izskorje. Množično izletanjehroščev (rojenje) in prvinapadisepojavijo, ko povprečnadnevnatemperaturazrakapreseže 19 °C (v drugipolovici aprila). Vnaših razmerah spomladansko oz. prvorojenjeosmerozobegasmrekovegalubadarja traja en mesec in več – rojenje doseže višek v prvi polovici maja in praviloma preneha do sredine junija. Nizke temperature lahko prekinejorojenje,kise zatoraztegne na daljše časovno obdobje. Hrošči, kizapustijodrevo, naselijo novegagostiteljain zasnujejo novo generacijopodlubnikov. Preden hrošči zapustijo drevo, se zrelostno prehranjujejo, da spolno dozorijo. Zrelostno prehranjevanje je odvisno od temperature zraka ter kvalitete floema in traja od nekaj dni do nekaj tednov. Za uspešen napad novega drevesa mora biti vsaj tri dni zapored povprečna temperatura zraka nad pragom za letenje hroščev. Prvi napad se običajno zgodi v nekaj dneh po začetkurojenja – prinasjeto nekje sredi maja, včasuviškaspomladanskega rojenja. Hrošči najprejnapadejo del deblatik podkrošnjo, natopanaseljujejo deblo v smerinavzdol. Dahrošči drevo polno naselijo, lahko traja tudi več tednov. V posameznem, z osmerozobim smrekovim 12 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 lubadarjem naseljenem drevesu, so zato lahko prisotni osebki različnih razvojnih stopenj – iz tega logično sledi, da bodo nekaterihrošči zaključili razvoj in zapustili drevo prej kot drugi. Hrošči osmerozobega smrekovega lubadarja poleg ene ali dveh čistih generacij ustvarijo tudi eno ali več sestrskih generacij (1–3). Potem ko zasnujejo novo generacijo hroščev, lahko starševski osebki zapustijo drevo in letijo na novega gostitelja, kjer se ponovi ciklus iskanja partnerja, parjenja in odlaganja jajčec – iz teh se bo izlegla sestrska generacija podlubnikov. Običajno začnejo starševskiosebkidrevo zapuščati3–4 tednepo prvemnapadu, izletanjepaje najbolj intenzivno, ko je prva generacija hroščev v pozni fazi ličinke. Zaradi tega lahko pride do sovpadanja rojenja starševskih osebkov (ki bodo zalegli sestrsko generacijo) in rojenja njihovih potomcev (ki bodo zalegli naslednjo čisto generacijo), kar ima za posledico, da osmerozobi smrekov lubadar roji preko celega leta. Kljub temu se pri nas pojavita dva viška rojenja, eden sredi maja(višek rojenjaprezimelih hroščev) in drugi konec julija (višek rojenja hroščevprve generacije). V letih s toplim in suhim poletjemlahko nanižjih geografskih legah pride do razvoja tretje generacije podlubnikov. 2.2 Opis območja Slovenijajegeografsko raznolikadržava, ki ima na severu Alpe, najugu Dinarsko gorovje, na vzhoduse razteza Panonska nižina,terna zahodu Mediteran. Nadmorskavišinasegibljeod 0m do 2.864 m (Kozjek in sod., 2017). Je ena od najbolj gozdnatih Evropskih držav. V letu 2018 so gozdovi pokrivali kar 58,1 % površine oziroma 1.193.750 ha. Delež listavcev v lesni zalogigozdov jebil55,1% in deležiglavcev 44,9%, od katerih je večinopredstavlja navadna smreka (ZGS, 2019b). Raziskava,vkateri smoprimerjalipet različnihferomonskih pripravkov,jepotekalanadveh gozdnogospodarskihobmočjih (GGO) in sicer v GGOKranj (X: 455736, Y: 138421) in GGO SlovenjGradec(X:513997, Y:150761) (Slika 8). Primerjali smo učinkovitost,selektivnostin občutljivostposameznih feromonskih pripravkov. 13 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Slika 8: Območji, izbrani za testiranje različnih feromonskih pripravkov.Vsako območje vključuje testno in kontrolno lokacijo, ki na sliki nista posebej označeni. Raziskava, v kateri smo primerjali feromonska pripravka IT Ecolure Extra® in IT Ecolure Tubus® , ter raziskava,vkaterismoprimerjalipetrazličnihvrst pasti,sta potekali naštirihGGO v Sloveniji in sicer v GGO Kranj, GGO Ljubljana, GGO Maribor in GGO Slovenj Gradec (Slika 9). Tudiv teh dveh raziskavahsmo ugotavljaliučinkovitost, selektivnostin občutljivost različnih feromonskih pripravkovoz. pasti. Slika 9: Območja, izbrana za testiranje različnih vrst pasti. 14 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 GGO Kranj (x: 454746, y: 121308) leži v srednjem severozahodnem delu Slovenije (Slika 8 in Slika 9) inima značilnostialpskeinpredalpskeregije.Ima72.144 hagozda, karpredstavlja 67 % površine tega območja. Nadmorska višina se giblje med 320 m in 2558 m, matična kamnina pa je v glavnem sestavljena iz dolomitne in apnenčaste podlage. Ima mešanico zmernega alpskega in vlažnega celinskega podnebja(ZGS, 2012a). GGO Ljubljana (x: 459159, y: 115192) leži v osrednjem delu Slovenije (Slika 9) in ima značilnosti alpske in dinarsko-panonske regije. Ima 145.254 ha gozda, kar predstavlja 58 % površine.Nadmorskavišinasegibljemed 189min 2558 m,matična kamnina pa jesestavljena iz dolomitne in apnenčaste podlage. Ima mešanico preddinarsko-panonskega in alpskega podnebja(ZGS, 2012b). GGO Maribor (x: 542879, y: 149460) leži v srednjem severovzhodnem delu Slovenije (Slika 9) in imaznačilnostialpskein panonskeregije. Ima96.790,57 hagozda, karpredstavlja 42 % površine tega območja. Nadmorska višina se giblje med 210 m in 1537 m, matična kamnina pa je v glavnem sestavljena iz karbonatne in silikatne podlage. Ima mešanico subalpskega in subpanonskega podnebja(ZGS, 2012c). GGO Slovenj Gradec (x: 517703, y: 145879) leži v srednjem severovzhodnem delu Slovenije (Slika 8 in Slika 9) in imaznačilnostialpskein dinarsko-panonskeregije. Ima59.577 ha gozda, kar predstavlja 68 % površine. Nadmorska višina se giblje med 320 m in 2128 m, matična kamnina pa je v glavnem sestavljena iz silikatne podlage. Ima mešanico alpskega in panonskegapodnebja(ZGS, 2012d). 2.3 Terensko delo 2.3.1 Primerjava različnih feromonskih pripravkov Terensko delo zaprimerjavopetih izbranih komercialno dostopnih feromonskih pripravkov je potekalo od konca marca do konca septembra 2019. Čeprav Slovenijo prekriva velik delež gozdov, je gozdna površina razdrobljena, kar je predstavljalo velik izziv pri izbiri primernega območja za raziskavo. Naša želja je bila, da na enem območju lahko izberemo tako testno kot tudi kontrolno lokacije. Na testni lokaciji so moralibitigozdovipoškodovani zaradi vetroloma leto dni pred začetkom raziskave (december 2017), kontrolna lokacija pa ni smela biti prizadeta. Lokacije za postavitev pasti znotraj poškodovanih oz. zdravih sestojev, so morale zadostiti tudi naslednjim kriterijem: -populacija osmerozobega smrekovega lubadarja je morala biti pod pragom prenamnožitve, -lesna zaloga navadne smreke v sestoju je morala biti najmanj 70%, -primerljive druge ekološke značilnosti (drevesna sestava, lesna zaloga, debelinska struktura, starost drevnine; nadmorska višina; osončenost; naklon; povprečna mesečna temperaturazraka; povprečna mesečna količina padavin), -lokacije morajo biti dovolj velike, da omogočajo 5 ponovitev za vsak feromonski pripravek. 15 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Da bi zadostili zahtevanim pogojem, smo namesto enega območja morali za raziskavo izbrati dve območji – izbrali smo GGO Slovenj Gradec in GGO Kranj. Na vsakem območju smo si izbrali po eno testno lokacijo in po eno kontrolno lokacijo. Testni lokaciji v raziskavi sta bili Jezersko (10 pasti) v krajevni enoti (KE) Preddvor (GGO Kranj) in južni del Pohorja (15 pasti)v KESlovenjGradec(GGO SlovenjGradec). Kontrolni lokaciji sta bili izbrani v KE Tržična območju Lomain Podljubelja (10 pasti)(GGO Kranj), invKEMislinja(GGO Slovenj Gradec) na južnem pobočju nad Mislinjo (15 pasti). Slika 10: Uporabljeni feromonski pripravki: Ipstyp®, Ipsowit®, IT Ecolure Extra®, Typosan®, Pheroprax® in enojna režasta past tipa Theysohn (Foto: Gorazd Mlinšek). Postavili smo 50 enojnihrežastihpastitipaTheysohn(WitaTrap® BarkBeetleSlot Trap) in jih opremili z enim od izbranih petih komercialno dostopnih feromonskih pripravkov: IT Ecolure Extra®, Typosan®, Ipstyp®, Ipsowit® in Pheroprax®(Preglednica 1 in Slika 10). Vsak feromonski pripravek je bil zastopan v 10 pasteh (v 5 pasteh na kontrolnih območjih in v 5 pasteh natestnih območjih). 16 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Preglednica 1: Podatki za izbrane feromonske pripravke. Prevedena preglednica iz izvirnega članka Šramel in sod. (2021). Trajanje učinkovanja Feromonski pripravek Proizvajalec Komponente1 Oblika pripravka1 Pheroprax® BASF S-Ipsdienol, S-Cis-Verbenol, 2-metil-3-buten-2-ol ampula 8–12 tednov Typosan® Sintagro AG S-Cis-Verbonol, 2-metil-3-buten-2-ol pivnik 8–12 tednov Ipstyp® AlphaScents Inc. S-Ipsdienol, S-Cis-Verbenol, 2-Methyl-3-buten-2-ol pivnik 6 tednov Ipsowit® Witasek S-Ipsdienol, S-Cis-Verbenol pivnik 6 8 tednov IT Ecolure Extra® Fytofarm S-Cis-Verbenol pivnik 6–8 tednov 1 po navedbahproizvajalca Da smo zadostili pogojupetihponovitev natestnih in kontrolnihlokacijah,smo postavili30 pasti v GGOSlovenj Gradec in 20 pasti v GGOKranj. Nadmorska višina pasti v GGO Slovenj Gradec se je gibala od 468 m do 1.275 m za KE Slovenj Gradec in od 666 m do 1.046 m za KE Mislinja (Slika 11). Najmanjša razdalja med testno in kontrolno lokacijo je bila približno 3,5 km. Vsaka past je bila opremljena z enim izbranim feromonskim pripravkom in je imelatri ponovitvena lokacijo. Slika 11: Lokacije pasti v GGO Slovenj Gradec: pasti na testnem območju (Slovenj Gradec, rdeči krogi) in pasti na kontrolnem območju (Mislinja, zeleni krogi). Zemljevid iz članka (Šramel in Kolšek, 2021) 17 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Nadmorska višina pasti v GGO Kranj pa se je gibala od 883 m do 1073 m za KE Jezersko in od 899 m do 1.111 m za KE Tržič (Slika 11). Najmanjša razdalja med kontrolno in testno lokacijo jebilapribližno6,5 km. Vsaka pastjebila opremljena z enimizbranim feromonskim pripravkom in je imela dve ponovitvi nalokacijo. Vse pastiso bilenaključno in enakomerno porazdeljenepo izbranih lokacijah in vsakapast je bila oddaljena vsaj 1 km od sosednjihpasti. Slika 11: Lokacije pasti v GGO Kranj: pasti na testnem območju (Jezersko, rdeči krogi) in pasti na kontrolnem območju (Tržič, zeleni krogi). Zemljevid iz članka (Šramel in Kolšek, 2021). Pastiso bilepostavljenekonecmarca(28.3.2019 v Mislinji) in v začetku aprila(2.4.2019 v Slovenj Gradcu; 4.4.2019 na Jezerskem; 9.4.2019 v Tržiču). Feromonske pripravke so revirni gozdarjiZavodazagozdoveSlovenije(ZGS)menjaligledenatemperaturo in napodlagiocene porabe feromonskih pripravkov na terenu. Pasti so praznili vsakih 7 do 14 dni. Če je bila temperatura višja od 24 °C, je bilo potrebno pasti prazniti vsakih 7 dni. Ulov je bil zbran v plastične posodice z navojnim pokrovčkom in označen z imenom oziroma številko pasti in datumom pobiranja. Vsi vzorci so bili dostavljeni na Gozdarski inštitut Slovenije na Oddelek za varstvo gozdov in shranjeni v hladilnik do morfološke analize. Zadnji vzorec s pasti je bil odvzet konec septembra (Mislinja 28.9.2019; Slovenj Gradec 19.9.2019; Jezersko 27.9.2019; Tržič 27.9.2019). Postavitev pasti, praznjenje in spravilo pasti je bilo opravljeno s strani revirnih gozdarjev ZGS. Seznam lokacij pasti za testiranje različnih feromonskih pripravkov je v Preglednici2. 18 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Preglednica 2: Seznam pasti, postavljenih na testnih lokacijah (Jezersko – J in Slovenj Gradec – SG) in kontrolnih lokacijah (Mislinja – M in Tržič – T). Lokacije pasti so podane v koordinatnem sistemu D48/GK. ID Lok. GGO Ime lokacija X Y Nad. višina Feromonski pripravek 1J KR Anclovo 464391 138438 972 m Pheroprax 2J KR Poseka za smučišče 463880 139775 918 m IT Ecolure Extra 3J KR Štular 463518 140823 955 m Ipsowit 4J KR Roblek -ob g. cesti 462204 141321 1073 m Ipstyp 5J KR Makekova Koča -Muri 462250 138481 908 m Typosan 6J KR Krničar 461417 139177 912 m Pheroprax 7J KR Kamnolom 460342 139872 883 m IT Ecolure Extra 8J KR Smrečje 459302 139953 893 m Ipsowit 9J KR Rezman 459514 138685 994 m Ipstyp 10J KR Kovk -zgornja cesta 458539 138346 1069 m Typosan 1SG 2SG 3SG 4SG 5SG 6SG 7SG 8SG 9SG 10SG 11SG 12SG 13SG 14SG 15SG 1M 2M 3M 4M 5M 6M 7M 8M 9M 10M 11M 12M 13M 14M 15M SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG SG Partizanka Plajensko Kaštivsko slepi krak ceste Sv. Barbara Sedlarjevo Lampret Mačkov krč Kernik Gradišer Specan Dobniško sedlo tabla Podlesko Poplaz Lakuže kapelica Šertelov križ 74a Završnik 67a Tretjak 70a Tisnikar 68 Krenker 77a Razbornik 75a Gratelj 142a Križovnik Smagej 84 Vavkan Sovičevo 60b Miklavž 88a Grmišče Sovič-Pavrovo 95b Višnar 514633 513339 513430 513034 511478 510239 510713 511448 509933 507760 509695 509721 510031 509195 507274 514692 515060 514309 515003 515708 515302 516856 517226 517067 516195 517821 518681 519450 520736 516657 151022 151400 152908 150728 152170 151728 153474 153338 153663 152382 153142 154466 154833 155349 156959 145662 146734 146458 147582 146124 145405 145224 145869 146263 146349 146787 146994 147228 147529 145478 1275 m 1064 m 1177 m 1006 m 815 m 835 m 915 m 994 m 970 m 468 m 759 m 891 m 872 m 799 m 632 m 725 m 899 m 666 m 806 m 807 m 744 m 820 m 902 m 1046 m 1023 m 957 m 968 m 1005 m 983 m 928 m Pheroprax IT Ecolure Extra Ipsowit Ipstyp Typosan Pheroprax IT Ecolure Extra Ipsowit Ipstyp Typosan Pheroprax IT Ecolure Extra Ipsowit Ipstyp Typosan Pheroprax IT Ecolure Extra Ipsowit Ipstyp Typosan Pheroprax IT Ecolure Extra Ipsowit Ipstyp Typosan Pheroprax IT Ecolure Extra Ipsowit Ipstyp Typosan 1T 2T 3T 4T 5T KR KR KR KR KR Senožeti pod Storžičem Raven Pavšel Hariževa senožet Vratni vrh 452915 452255 451027 449982 449565 135471 136592 136751 136905 137731 995 m 1111 m 1053 m 942 m 1049 m Pheroprax IT Ecolure Extra Ipsowit Ipstyp Typosan 19 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 ID Lok. GGO Ime lokacija X Y Nad. višina Feromonski pripravek 6T KR Pinč 449989 138796 1049 m Pheroprax 7T KR Počivav 447280 138032 909 m IT Ecolure Extra 8T KR Reber 446411 139078 899 m Ipsowit 9T KR Čižovnik 446425 140221 901 m Ipstyp 10T KR Zajmen 446822 141356 960 m Typosan 2.3.2 Primerjava različnih vrst pasti Terensko delo za primerjavo petih komercialno dostopnih pasti smo izvajali od sredine aprila do konca septembra 2020. Pasti so bile postavljene na dveh lokacijah v zahodnem delu Slovenije (GGO Kranj in GGO Ljubljana) in na dveh lokacijah v vzhodnem delu Slovenije (GGO Slovenj Gradec in GGO Maribor) (Slika 14, Slika 15). Vse štiri lokacije se nahajajo v Alpskem območju in imajo podobno lesno zalogo navadne smreke (Picea abies) in podobno drevesno sestavo. Čepravsenadmorskavišinarazlikujemed vzhodno inzahodno Slovenijo, je bila ta podobna znotraj izbranega območja. Kontrolnepastisobile postavljene vGGO Ljubljana in GGOSlovenjGradecv predelih, ki v letih2019 in 2020nistabili prizadeti sstrani vetrolomaali drugenaravneujme. Prav tako je bila populacija osmerozobega smrekovega lubadarja na teh območjih pod pragom prenamnožitve. Testne pasti pa so bile postavljene v GGO Kranj in GGO Maribor. Omenjeni območji je v februarju 2020 prizadel vetrolom, populacija osmerozobega smrekovega lubadarja na teh območjih pa je bila pod pragomprenamnožitve(Slika 14, Slika 15). 20 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Slika 13: Vrste uporabljenih pasti: A) enojna režasta past, B) križna past, C) lijakasta past, D) dvojna režasta past in E) trojna režasta past (Foto: Gorazd Mlinšek). Za primerjavo petih komercialno dostopnih pasti smo postavili vsega skupaj 50 pasti, tako dajevsak tip pastiimel5 ponovitev natestnih lokacijahin 5 ponovitev nakontrolnih lokacijah. Tako smo postavili 10 enojnih, 10 dvojnih in 10 trojnih režastih pasti tipa Theysohn (WitaTrap® Bark BeetleSlot Trap), 10 križnih pasti (Wita®Prall Cross-vane panel Trap) in 10 lijakastih pasti (WitaTrap® Multi Funnel Trap) (Slika ). Vse pasti so bile nabavljene pri proizvajalcuWITASEK® PflanzenSchutz GmbH, uporabljali pa smo jih kot pasti zasuh ulov. Pasti so bile na posameznemobmočjurazporejene enakomerno in tako, da je bila razdalja med sosednjimi pastmi vsaj 1 km. Vse pasti so bile opremljene s feromonskim pripravkom za privabljanjeosmerozobega smrekovega lubadarja, t.j. IT Ecolure Extra®(Fytofarm, Češka). 21 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Slika 14: Lokacije pasti v GGO Kranj (testno območje, rdeči krogi) in GGO Ljubljana (kontrolno območje, zeleni krogi). Na lokacijah GGO Ljubljana in GGO Kranj smo postavili 10 pasti (skupaj 20 pasti) tako, da je imela vsaka vrsta pasti dve ponovitvi (Slika , Preglednica 3). Pasti v GGO Ljubljana so bile postavljene na nadmorski višini od 340 m do 361 m (povprečno 386,90 m), pasti v GGO Kranj pa na nadmorski višini od 369 m do 413 m (povprečno 350,20 m). Na lokacijah GGO SlovenjGradecin GGOMariborsmopostavili15pasti(skupaj30pasti)tako,da je imela vsaka vrstapastitriponovitve(Slika , Preglednica 3). Pasti vGGOSlovenjGradecso bilepostavljene na nadmorski višini od 725 m do 1046 m (povprečno 891,47 m), pasti iz GGO Maribor pa na 666 m do 1178 m (povprečno 889,60 m). 22 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Slika 15: Lokacije pasti v GGO Slovenj Gradec (kontrolno območje, zeleni krogi) in v GGO Maribor (testno območje, rdeči krogi). Feromonske pripravke so revirni gozdarji ZGS menjali glede na temperaturo in na podlagi ocene porabe feromonskih pripravkov na terenu.Pastisopraznilivsakih 7do 14 dni.Čejebila temperatura višja od 24 ° C, je bilo potrebno pasti prazniti vsakih 7 dni. Ulov je bil zbran v plastične posodice z navojnim pokrovčkom in označen z imenom oziroma številko pasti in datumom pobiranja. Vsi vzorci so bili dostavljeni na Gozdarski inštitut Slovenije na Oddelek za Varstvo gozdov in shranjeni v hladilnik do morfološke analize. Postavitev pasti, praznjenje in spravilo pastije bilo opravljeno s strani revirnih gozdarjev ZGS (Preglednica 3). Preglednica 3: Seznam pasti, postavljenih na testnih lokacijah (GGO Kranj – KR in GGO Maribor – MB) in kontrolnih lokacijah (GGO Slovenj Gradec – SG in GGO Ljubljana – LJ). Lokacije pasti so podane v koordinatnem sistemu D48/GK. ID Lok. GGO Ime lokacija X Y Nad. višina Vrsta pasti 1KR KR Hrastišče 454639 123217 413 enojna 2KR KR Primskovski Boršt 453555 122736 403 dvojna 3KR KR Šenčurska Gmajna 453619 121525 390 trojna 4KR KR Agromehanika 453627 120411 378 lijakasta 5KR KR Vrtički 454315 119584 372 križna 6KR KR Dobče 455020 118876 369 enojna 7KR KR Prešnica 455544 120069 380 dvojna 8KR KR Državna 454861 120510 382 trojna 9KR KR GIS 9 455570 121188 391 lijakasta 10KR KR Brezje 456347 121248 391 križna 1MB MB LIJAK 3 545659 152583 916 lijakasta 2MB MB KRIŽNA 1 544283 152160 1058 križna 3MB MB TROJNA 1 543538 151326 1043 trojna 4MB MB LIJAK 1 542634 150668 959 lijakasta 5MB MB ENOJNA 1 544177 150048 880 enojna 6MB MB DVOJNA 1 544597 149064 726 dvojna 7MB MB TROJNA 2 541980 149896 1028 trojna 8MB MB DVOJNA 2 539925 150100 1178 dvojna 23 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 ID Lok. GGO Ime lokacija X Y Nad. višina Vrsta pasti 9MB MB ENOJNA 2 541030 149353 984 enojna 10MB MB DVOJNA 3 541954 148505 889 dvojna 11MB MB LIJAK 2 542132 147541 815 lijakasta 12MB MB KRIŽNA 2 542477 146469 740 križna 13MB MB TROJNA 3 542979 148380 740 trojna 14MB MB ENOJNA 3 544152 147845 722 enojna 15MB MB KRIŽNA 3 543238 147237 666 križna 1SG SG Tisnikar 2 515003 147582 806 enojna 2SG SG Tretjak 2 514309 146458 762 dvojna 3SG SG Završnik 515060 146734 899 trojna 4SG SG Šertelov Križ 514692 145662 725 križna 5SG SG Krenker 2 515708 146124 805 lijakasta 6SG SG Razbornik 2 515302 145405 743 enojna 7SG SG Gratelj 516856 145224 820 dvojna 8SG SG Višnar 516657 145478 928 trojna 9SG SG Križovnik 517226 145869 902 križna 10SG SG Smagej 2 517067 146263 1046 lijakasta 11SG SG Vavkan 516195 146349 1023 enojna 12SG SG Sovičevo 2 517821 146787 959 dvojna 13SG SG Miklavž 2 518681 146994 968 trojna 14SG SG Grmišče 519450 147228 1005 križna 15SG SG Sovič -Pavrovo 2 520736 147529 981 lijakasta 1LJ LJ Žeje 454378 112568 361 enojna 2LJ LJ Zbilje 454919 112973 350 dvojna 3LJ LJ Moše 455647 115950 357 trojna 4LJ LJ Hraše 455690 115464 360 križna 5LJ LJ Zapoge 458700 115606 343 lijakasta 6LJ LJ Torovo 459600 116018 344 enojna 7LJ LJ Pustnice 460431 116251 345 dvojna 8LJ LJ Vodice 461158 116993 359 trojna 9LJ LJ GIS-ŠTUDIJA 462382 117042 343 križna 10LJ LJ GIS-ŠTUDIJA 463658 116873 340 lijakasta 2.3.3 Primerjava feromonskih pripravkov IT Ecolure Extra® in IT Ecolure Tubus® Terensko delo z namenom primerjave ulova v pasti, opremljene s feromonskima pripravkoma IT Ecolure Extra® oz. IT Ecolure Tubus®, je potekalo sočasno s poskusom, v katerem smo primerjali ulov med različnimi vrstami pasti. Na vsakem od štirih zgoraj omenjenih območij je bila postavljena dodatna enojna režasta pastWitaTrap®BarkBeetle Slot Trap (Witasek, Avstrija), opremljena s feromonskim pripravkom IT Ecolure Tubus® (Preglednica 4).Zaferomonski pripravekITEcolureExtra® (10 pasti) smo uporabilipodatke, ki smo jih pridobili iz enojnih režastih pasti iz poskusa, v katerem smo primerjali ulov v različne tipepasti(Preglednica 3). 24 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Preglednica 4: Seznam lokacij pasti, ki so bile opremljene s feromonskim pripravkom IT Ecolure Tubus®. Lokacije pasti so podane v koordinatnem sistemu D48/GK. IDLok. GGO Imelokacije X Y Nad. Višina Vrsta pasti Feromon 16SG SG Pistotnik 521011 147121 846 enojna IT Ecolure Tubus 11KR KR GIS11 PC Šenčur 454649 121505 391 enojna IT Ecolure Tubus 11LJ LJ ZGS-Študija 463984 118061 346 enojna IT Ecolure Tubus 16MB MB MB 16 -GIS CIRIL 544874 151520 856 enojna IT Ecolure Tubus Lokacije, ki smo jih uporabili za primerjavo feromonskih pripravkov IT Ecolure Extra® in IT EcolureTubus®, so predstavljene na spodnjih dveh zemljevidih (Slika 16 in Slika 13). Slika 126: Lokacije pasti v GGO Ljubljana (kontrolno območje), opremljene z IT Ecolure Extra®(zeleni krogi) oz. IT Ecolure Tubus® (zelen kvadrat) in lokacije pasti v GGO Kranj (testno območje), opremljene z IT Ecolure Extra®(rdeči krogi) oz. IT Ecolure Tubus® (rdeč kvadrat). Pasti, opremljene IT Ecolure Extra®, so bile v dveh ponovitvah. 25 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Slika 137: Lokacije pasti v GGO Slovenj Gradec (kontrolno območje), opremljene z IT Ecolure Extra® (zeleni krogi) oz. IT Ecolure Tubus® (zelen kvadrat) in lokacije pasti v GGO Maribor (testno območje), opremljene z IT Ecolure Extra® (rdeči krogi) oz. IT Ecolure Tubus® (rdeč kvadrat). Pasti, opremljene IT Ecolure Extra®, so bile v treh ponovitvah. 2.4 Laboratorijsko delo Morfološke analize vzorcev so bile izvedene v Laboratoriju za varstvo gozdov s pomočjo stereomikroskopaindoločevalnihključev. Vzorce s terena smonajprejodcediliin ulov osušili. Nato smo ločili vse primerke osmerozobega smrekovega lubadarja od stranskega ulova in rastlinskega materiala (Slika ). Hrošče smo prešteli, kadar je bilo njihovo število majhno (do vključno 100 osebkov), oz. izmerili njihov volumen z merilnim valjem, kadar je bilo njihovo število veliko (več kot 100 osebkov). Za izračun števila smo uporabili razmerje, da se v 1 ml nahaja 40 osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja. Hrošče (Coleoptera) v stranskem ulovu smo določili do družine. Plenilske vrste osmerozobega smrekovega lubadarja (Thanasimus femoralis, Thanasimus formicarius in Nemosoma elongatum) smo določili do vrste, če je bilo mogoče. Predstavnike drugih skupin organizmov v stranskem ulovu smo določili do najnižjega taksona. 26 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Slika 18: Sortiranje vzorca iz pasti: stranski ulov (manjša petrijevka levo), osebki osmerozobega smrekovega lubadarja in rastlinski material (večja petrijevka desno) (Foto: Šramel N.). 2.5 Statistika Podatki so bili za potrebe analizerazlik med feromonskimipripravki, feromonskimi pastmi, kot tudi za razliko med feromonskima pripravkoma IT Ecolure Extra® in IT Ecolure Tubus® združeni na raven pasti. Narejene so bile tudi primerjave med izbranimi GGO ter glede na območje (testno / kontrolno). Sešteli smo število ulovljenih osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja in organizmov stranskega ulova v vseh pasteh in za celotno obdobje spremljanjaoziroma celosezono. Stranski ulov smoanalizirali gledenatri komponenteinsicer kot celoten ulov, glede na družine hroščev in glede na plenilce osmerozobega smrekovega lubadarja iz rodov Thanasimus in Nemosoma. 2.5.1 Primerjava različnih feromonskih pripravkov Zaanalizo razlikev učinkovitostimed petimi komercialno dostopnimi feromonskimi pripravki pri ulovu osmerozobega smrekovega lubadarja in količine stranskega ulova, smo uporabili metodo splošnega linearnega modela (GLM), ki uporablja negativno binomno porazdelitev napak (general linearmodel (GLM)methodusinga negative binomial error distribution). Ker jebilo v podatkih zaplenilceveliko število ničel, je bilo potrebno uporabitimodel ovire (hurdle model), ki je razdeljen na binomski model in okrnjeni Poissonov model (truncated Poisson model) (Zuur in sod., 2009). Za učinkovitost je bila odvisna spremenljivka število osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja, ujetih v celotni sezoni. Za stranski ulov je bila odvisna spremenljivka število ulovljenih organizmov, razen osmerozobega smrekovega lubadarja. Pri plenilcih je bila odvisna spremenljivka število plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja (Thanasimus femoralis, Thanasimus formicarius in Nemosoma elongatum). Neodvisne 27 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 spremenljivke so bile vrsta feromonskega pripravka, območje (testno / kontrolno) in GGO (Slovenj Gradec in Kranj). Kombinacijo različnih modelov smo zgradili iz modela, ki je vključeval vse neodvisne spremenljivke in interakcijo med območjem in feromonskimi pripravki. Modele smo primerjali s pomočjo informacijskega merila Akaike (AIC) (Akaike Information Criterion) (Burnham in Anderson, 2004). Najboljši model je bil izbran glede na najnižjo vrednostAIC.Vprimeru,da sta dva modela imela najnižjo (najboljšo) vrednost AIC, je bil izbran model z najmanjšim številom spremenljivk. Za število osebkov stranskega ulova in število plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja je bil uporabljen enak pristop kot za učinkovitost ulova osmerozobega smrekovega lubadarja. Za to analizo je bil uporabljen statistični program R(RCore Team, 2018). Spremembo količine ulova osmerozobega smrekovega lubadarjaskozicelotno sezono smo raziskovali s splošnim aditivnim modelom s Poissonovo porazdelitvijo napak (generalized additivemodel withaPoissonerror distribution). Odvisnaspremenljivkajebila število hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja na dan. Analiza je obsegala dva koraka: najprej smo preverili razliko v fenologiji za različno GGO, nato pa razliko v fenologiji za vsak posamičen feromonski pripravekglede na GGO.Izbira modela je bila narejena napodlagiAIC. Zaanalizo z GLM je bila uporabljena knjižnica "mgcv"(Wood, 2011). Za analizo sestave stranskega ulova smo uporabili samo podatke o družinah hroščev. Analiza je bila narejena glede na odsotnost in prisotnost družin. Razlikev zastopanosti posameznih družin hroščev v pastehz različnimi feromonskimi pripravki so bila analizirane s pomočjoPERManova(Andersson, 2001). Zaodvisno spremenljivko je bila narejena matrika z družinami vstolpcihinpastmi vvrsticah. Neodvisni spremenljivkistabili vrstaferomonskega pripravka in vrsta lokacije (kontrolna/testna). Analiza je bila narejena z 999 permutacijami in uporabljen je bil Jaccardov indeks. Rezultati so bili predstavljeni z NMDS in uporabo Jaccardovega indeksa. PERManova je bila opravljena s knjižnico “vegan” (Oksanen in sod., 2013)vstatističnem programuR(RCore Team, 2018). Da bi ugotovili, ali obstaja povezava med družino hroščev in uporabljenim feromonskim pripravkom, je bila narejena analiza IndVal. Analiza je bila narejena samo na odvisni spremenljivki feromonski pripravek z 999 permutacijami. Uporabili smo knjižnico "indicspecies" v statističnem programu R(De Cáceres in Legendre, 2009). Za oceno ekonomičnosti feromonskih pripravkov in deleža stroškov nakupa feromonskih pripravkov glede na celoten strošek spremljanja, je bilo treba upoštevati vse dejavnike, ki se nanašajo na njihov nakup in uporabo. Predstavljeni so stroški posamičnih feromonskih pripravkov, stroški pasti s kolom oziroma koli (odvisno od pasti), ter stroške dela in potne stroške. Vrednosti feromonskih pripravkov in pasti so bile vzete iz računov, ki smo jih prejeli od podjetij, od katerih smo posamezne feromonske pripravke nabavili. Revirni gozdarji so posredovali podatke o prevoženih kilometrih, za izračun potnih stroškov pa smo uporabili standardno vrednost za kilometrino ZGS. S pomočjo povprečne urne postavke drugega bruto plačilnegarazredaza revirnega gozdarja ZGS smo preračunali strošek za opravljeno delo. Na koncu smo izdelali indeks, v katerem so vključene učinkovitost, občutljivost in selektivnost feromonskih pripravkov. Indekssmo izračunali po spodnjempostopku: (1) ............................ = ............................ . ........ ..................... 28 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 ............................(................) -............................(................) (2) ............................ = ............(............-............) / ............ ........ (3) ........................................ = ............................ . / ). ............(............ ........ ............................+ ............................+ ........................................ (4) ....................= 3 1) Povprečni indeks ulova (indexTC) dobimo tako, da celoten ulov osmerozobega smrekovega lubadarja na past (TC) delimo z največjim ulovom osmerozobega smrekovega lubadarja za vse feromonskepripravkein vse pasti (maxTC),dobljeno vrednostpapovprečimo na feromon. 2)Standardiziraniindeksobčutljivosti(indexSS)dobimo tako, da razliko medtestno(TCT) in kontrolno lokacijo (TCC)v povprečnemulovu hroščevosmerozobegasmrekovegalubadarja napast (x) delimo znajvečjorazliko v ulovu osmerozobegasmrekovegalubadarja med testno in kontrolno lokacijo zavse feromonske pripravke iz vseh pasti (max(TCT – TCC)). 3) Razmerje med stranskim ulovom in ulovom osmerozobega smrekovega lubadarja (indexBTCTC) smo izračunali tako, da smo število osebkov stranskega ulova (BTC) delili s številom osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja (TC), dobljeno vrednost pa delili z največjim količnikom stranskega ulova z ulovom osmerozobega smrekovega lubadarja, upoštevajoč vse feromonske pripravke in vse pasti(max(BTC/TC)). 4) Vsetri komponentesmosešteli indelili stri (sštevilom komponent),dasmodobili skupni indeksučinkovitosti(index)zaposamezniferomonskipripravek. Indekssmo nato primerjalis ceno feromonskega pripravka. 2.5.2 Primerjava feromonskih pripravkov IT Ecolure Extra® in IT Ecolure Tubus® Zaprimerjavo učinkovitostiulovaosmerozobegasmrekovegalubadarjamed feromonskima pripravkoma IT Ecolure Extra® in IT Ecolure Tubus® je bila statistična analiza narejena na enak način kot za primerjavo učinkovitosti petih komercialno dostopnih feromonskih pripravkov. Na enak način smo naredili tudi analizo zastopanosti posameznih družin hroščev, analizo za ugotavljanjeindikativne družinehroščevter primerjavo učinkovitostiferomonskega pripravka glede na njegovo ceno. 29 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 2.5.3 Primerjava različnih vrst pasti Analizirali smo razlike v številu ujetih osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja, količini stranskega ulova in številu ujetih plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja ter razlike v zastopanosti posameznih družin hroščev med petimi različnimi tipi pasti. Analizo smo opraviliposebejzapasti,kiimajo podobno lovilno površino (enojnarežasta past,lijakasta past in križna past), in posebej za tri različne postavitve režaste pasti tipa Theysohn (enojna, dvojna in trojna režasta past). Za primerjavo ulova osmerozobega smrekovega lubadarja, stranskega ulova in ulova plenilcev smo uporabiliposplošen linearnimodelskvazipoissonovo porazdelitvijo napak (a generalized linear model with a quasipoisson error distribution). Neodvisne spremenljivke so bile tip pasti, vrsta lokacije (testna/kontrolna), vzhodna/zahodna Slovenija in interakcijamed tipom pasti in vrsto lokacije.Izbiranajbolj primernega modela je bila narejena s postopkom nasprotne prestopne izbire (stepwise backwards selection). Ker kvazipoissonovi modeli (quasipoisson models) ne podajo Akaikejevega informacijskega merila (Akaike information criterion), so bile spremenljivke izbrane glede na vrednost signifikancein sicerso bileizbrane spremenljive, ki so imele vrednost P manjšo od 0,05. Kompozicijastranskegaulovagledenatippastije bila analizirana samoza družine hroščev z uporabo analize PERManova z Jaccardovim indeksom (PERManova with a Jaccard index) (Andersson, 2001).Odvisnaspremenljivkajebilamatrikazdružinami vstolpcihinlokacijami pasti v vrsticah, ter kot vrednost uporabljena odsotnost in prisotnost družin. Neodvisne spremenljivke sobile tippastiin vrstalokacije.Analizajebilaopravljenazmodelom ADONIS in knjižnico "vegan"(Oksanen in sod., 2013) z 999 permutacijami. Najbolj indikativna družina hroščev za posamezen tip pasti je bila določena z analizo IndVal. Preverili smo le razliko med izbranimi vrstami pasti in pri izračunu modela uporabili 999 permutacij. Za določitev najbolj indikativne družine je bila uporabljena knjižnica "indicspecies" (De Cáceres in Legendre, 2009). Analiza stroškov je bila narejena na enak način kotpriprimerjavi feromonskim pripravkov in je opisanazgoraj. Na enak način smo izdelali tudi indeks, sto razliko,da vprimerurazličnih pasti ni bila vključena občutljivost, saj statistika ni pokazala signifikantnih razlik med kontrolno in testno lokacijo. 30 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 3 Rezultati 3.1 Primerjava različnih feromonskih pripravkov V obdobju od marcadoseptembra2019 smo vpasti ujeli 586.846 različnih organizmov, od tegaje bilo554.882 osebkov osmerozobega smrekovegalubadarja, preostalih 32.024 osebkov pa je predstavljalo stranski ulov. Preglednica 5: Tabela za izbiro najboljšega statističnega modela za analizo ulova osmerozobega smrekovega lubadarja, ulova netarčnih organizmov (stranski ulov) in ulova plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja pri uporabi različnih vrst feromonskih pripravkov. Krepko izpisane vrednosti se nanašajo na model, ki se je izkazal kot najboljši – nižja kot je vrednost AIC, boljši je model. Prevedena preglednica iz izvirnega članka Šramel in sod. (2021). Ulov plenilcev Ulov osebkov osmerozobega osmerozobega smrekovega Model smrekovega lubadarja Stranski ulov lubadarja Feromonski pripravek x območje + GGO df: 12; AIC: 1005,17 df: 12; AIC: df: -; AIC: - Feromonski pripravek + območje + GGO df: 8; AIC: 1000,03 df: 8; AIC: df: 14; AIC: 107,71 Feromonski pripravek + GGO df: 7; AIC: 1009,78 df: 7; AIC: df: 12; AIC: 104,92 Območje + GGO df: 4; AIC: 1025,92 df: 4; AIC: df: 6; AIC: 148,01 GGO df: 3; AIC: 1029,14 df: 3; AIC: df: 4; AIC: 147,28 Na učinkovitost feromonskih pripravkov so vplivale naslednje neodvisne spremenljivke: feromonski pripravek, območje (testno / kontrolno) inGGO (Preglednica5). Mediana za ulov osmerozobega smrekovega lubadarja je znašala 13.711 za IT Ecolure Extra®, 12.749 za Ipsowit®, 11.973 zaPheroprax®, 5.234 zaIpstyp® in 2.920 za Typosan®. 31 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Graf 1: Ulov osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja v enojne režaste pasti glede na uporabljen feromonski pripravek (Ipsowit, Ipstyp, IT Ecolure Extra, Pheroprax, Typosan). Sivi stolpci – testne lokacije, beli stolpci – kontrolne lokacije. Preveden graf iz izvirnega članka Šramel in sod. (2021). Feromonska pripravka IT Ecolure Extra® in Pheroprax® sta imela večji ulov hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja kot Ipsowit®, vendar razlika ni bila statistično značilna (Graf 1, Preglednica 6). Ulov v pasti z Ipstyp® in Typosan® pa je bil statistično značilno nižji od ulova v pasti z Ipsowit® (Graf 1, Preglednica 6). Pri analizi ulova osmerozobega smrekovega lubadarja glede na območje (kontrolno / testno) smo opazili statistično značilno večjiulov natestnihobmočjih(N = 344.184) vprimerjavi s kontrolnimi območji(N = 210.638) (Preglednica 6). V GGO Slovenj Gradec se je ujelo več hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja (v povprečju 116.816) kot v GGO Kranj (v povprečju 102.187), vendar razlika ni bilastatističnoznačilna(Preglednica6). Analiza ulova osmerozobega smrekovega lubadarja z upoštevanjem interakcije med feromonskim pripravkom in območjem (testno / kontrolno) ni dala statistično značilnih razlik, kar pomeni, da razlika v ulovu med testnim in kontrolnim območjem za posamezni feromonskipripravek nibila statistično značilna. 32 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Preglednica 6: Analiza ulova osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja, stranskega ulova in ulova plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja pri uporabi različnih feromonskih pripravkov, na dveh območjih in na dveh GGO. Feromonski pripravki so primerjani z Ipsowit®, kontrolna območja so primerjana s testnimi, GGO Slovenj Gradec smo primerjali z GGO Kranj. Model ovire (hurdle model) za število plenilcev prikazuje dva modela: okrnjeni Poissonov model (a truncated Poisson model) za številčnost nad ničlo in binomni model za verjetnost plenilcev. Statistično značilne razlike so odebeljene, zvezdica (*) pa prikazuje rezultate z rahlo tendenco. Prevedena preglednica iz izvirnega članka Šramel in sod. (2021). Najboljši model Spremenljivka Ocena St. napaka Vrednost z P (Intercept) 9,74 0,21 47,15 < 0,001 Ulov osmerozobega smrekovega lubadarja Ipstyp® IT Ecolure Extra® Pheroprax® Typosan® test – kontrola -0,80 0,12 0,06 -1,26 -0,56 0,24 0,24 0,24 0,24 0,15 -3,37 0,49 0,25 -5,30 -3,71 < 0,001 0,622 0,804 < 0,001 < 0,001 GGO SG – GGO KR 0,11 0,15 0,69 0,488 (Intercept) 6,39 0,33 19,27 < 0,001 Ipstyp® -0,39 0,44 -0,89 0,375 IT Ecolure Extra® 0,47 0,44 1,07 0,285 Pheroprax® -0,62 0,44 -1,43 0,153 Typosan® -0,71 0,44 -1,62 0,106 Stranski ulov test – kontrola -0,10 0,44 -0,23 0,815 GGO SG – GGO KR 0,48 0,20 2,41 0,016 Ipstyp® x test – kontrola -1,12 0,62 -1,80 *0,072 IT Ecolure Extra® x test – kontrola -0,24 0,62 -0,39 0,696 Pheroprax® x test – kontrola 0,95 0,62 1,54 0,124 Typosan® x test – kontrola -0,68 0,62 -1,09 0,275 Ulov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja (Poisson) (Intercept) Ipstyp® IT Ecolure Extra® Pheroprax® Typosan® GGO SG – GGO KR -2,45 2,73 1,47 -10,71 -9,19 2,57 1,16 0,70 0,71 158,89 132,09 0,96 -2,11 3,88 2,07 -0,07 -0,07 2,69 < 0,05 < 0,001 < 0,05 0,946 0,945 < 0,001 Ulov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja (Binomial) (Intercept) Ipstyp® IT Ecolure Extra® Pheroprax® Typosan® GGO SG – GGO KR -1,45 -0,56 0,46 0,89 -1,39 0,93 0,86 1,07 0,97 0,96 1,27 0,71 -1,68 -0,52 0,48 0,93 -1,09 1,31 0,092 0,602 0,633 0,355 0,277 0,192 3.1.1 Spreminjanje številčnosti ulova osmerozobega smrekovega lubadarja skozi sezono Ulov osmerozobegasmrekovegalubadarjav feromonskepastitekom sezone se je razlikoval med obravnavanima GGO(Graf 2). Medtem ko je bil v GGO Slovenj Gradec zaznan en vrh v začetku poletja (.2 = 10237, P <0,001), sta bila v GGO Kranj zaznana dva vrhova in sicer manjšivrh vzačetku poletjain večjivrh obakoncu poletja(.2 =24390, P<0,001). Povprečna količina ulovanapastna pobiranje je bila v GGO SlovenjGradec višja kot v GGO Kranj (z = 5,491, P <0,001). 33 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Graf 2: Primerjava ulova hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja med GGO Kranj in GGO Slovenj Gradec tekomcele sezone spremljanja, upoštevajoč vse feromonske pripravke. Preveden graf iz izvirnega članka Šramel in sod. (2021). Gledano za posamezen feromonski pripravek so v GGO Slovenj Gradec vsi feromonski pripravki pokazali en vrh v začetku poletja. Ipsowit® je bil edini feromonski priravek, pri katerem se je pojavil tudi nižji vrh konec poletja (Graf 4; Ipsowit®: .2 = 5439, P <0,001; Ipstyp®:.2 =3223, P<2e-16; ITEcolureExtra®:.2 =6831, P<0,001, Pheroprax®:.2 =5895, P<0,001;Typosan®:.2 =1263, P<0,001). Analiza ulova osmerozobega smrekovega lubadarja v GGO Slovenj Gradec je pokazala, da se je tekom sezone ulov v pastmi, opremljene z različnimi feromonskimi pripravki, statistično značilno razlikoval. Ulov v pasti z Ipstyp® in Typosan® je bilstatističnoznačilno manjši vprimerjavi z ulovom v pasti zIpsowit®(Ipstyp®: z = -23,22, P <0,001, Typosan®: z = -22,04, P <0,001), ulov v pasti z IT Ecolure Extra® and Pheroprax® pa je bil statistično značilno večji od ulova v pasti z Ipsowit®(IT Ecolure Extra®: z = -10,15, P <0,001; Pheroprax®: F = -13,36, P < 0,001). 34 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Graf 3: Časovna dinamika ulova osmerozobega smrekovega lubadarja glede na feromonski pripravek za GGO Slovenj Gradec. Preveden graf iz izvirnega članka Šramel in sod. (2021) V GGO Kranj so Ipsowit®, Ipstyp® in IT Ecolure Extra® pokazali en vrh konec poletja, Pheroprax® in Typosan® paso pokazalien dodatenvrh tudiv začetku poletja(Graf 4;Ipsowit®: .2 =2341,0,P<0,001;Ipstyp®:.2=816,4, P<0,001;ITEcolureExtra®:.2=2654,7,P<0,001, Pheroprax®: .2 = 2901,2, P <0,001; Typosan®: .2 = 973,4, P <0,001). Analiza ulova osmerozobega smrekovega lubadarja v GGO Kranj je pokazala, da se je tekom sezone ulov med pastmi z različnimi feromonskimi pripravki statistično značilno razlikoval. V pasti z Ipstyp® in Typosan® se je ujelo manj hroščev kot v pasti z Ipsowit®(Ipstyp®: z = 2.503, P <0.05, Typosan®: z =-0.442, P=0,6587),razlikapajebilastatističnoznačilnasamovprimeru Ipstyp®. V pasteh z IT Ecolure Extra® in Pheroprax® je bil v primerjavi s pastmi z Ipsowit® ulov osmerozobega smrekovega lubadarja večji, razlika pa je bila v obeh primerih statistično značilna (IT Ecolure Extra®: z = 9,638, P <0,001; Pheroprax®: z = 14,287, P <0,001). 35 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Graf 4: Časovna dinamika ulova osmerozobega smrekovega lubadarja glede na feromonski pripravek za GGO Kranj. Preveden graf iz izvirnega članka Šramel in sod. (2021). 3.1.2 Razlike v številčnosti in sestavi stranskega ulova Stranski ulov jepredstavljal 5,8% celotnegaulova. Največjidelež so zajemalipredstavniki iz reda Coleoptera(hrošči). Večinaosebkov jepripadalavrstam izdružineCurculionidae(pravi rilčkarji), sledili so jim predstavniki družin Staphylinidae (kratkokrilci), Scarabaeidae (skarabeji) in Elateridae (pokalice). Druge družine so bile zastopane z manj kot 250 ujetimi osebki. Od drugih organizmov je bilo največ predstavnikov iz skupin Hymenoptera (kožekrilci), Hemiptera (polkrilci), Diptera (dvokrilci), Dermaptera (strigalice) in Araneae (pajki). Predstavnikov ostalih skupin živali smo ujeli manj kot 10 (Preglednica ). Mediana za stranski ulov v pasteh z IT Ecolure Extra® je znašala 796, v pasteh z Ipsowit® 654, v pasteh s Pheroprax® 351, v pasteh zIpstyp® 292 in v pasteh sTyposan® 135. 36 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Preglednica 7: Število predstavnikov različnih družin hroščev ter številčnost drugih skupin organizmov v stranskem ulovu glede na uporabljen feromonski pripravek(Ipsowit, Ipstyp, IT Ecolure Extra, Pheroprax, Typosan). Ipsowit® Ipstyp® IT Ecolure Extra® Pheroprax® Typosan® SKUPAJ Družine hroščev 8.045 3.198 9.917 5.925 2.649 29.734 Curculionidae 6.987 1.989 8.837 5.076 1.753 24.642 Staphylinidae 271 278 255 237 214 1.255 Scarabaeidae 92 222 125 85 202 726 Elateridae 193 182 114 141 73 703 Ciidae 71 49 46 28 56 250 Leiodidae 62 35 38 46 39 220 Silphidae 48 7 72 64 5 196 Mordellidae 31 55 52 27 28 193 Carabidae 26 26 37 34 69 192 Hydrophilidae 25 56 27 31 15 154 Salpingidae 51 23 26 25 15 140 Nitidulidae 37 27 36 11 19 130 Tenebrionidae 3 40 23 12 21 99 Histeridae 11 20 27 19 13 90 Dermestidae 8 21 29 13 13 84 Cryptophagidae 6 25 27 10 9 77 Cerylonidae 8 31 14 4 14 71 Cleridae 4 20 18 5 1 48 Lucanidae 16 11 12 4 5 48 Latridiidae 8 10 5 3 8 34 Erotylidae 9 5 5 4 9 32 Dasytidae 13 3 11 4 31 Mycetophagidae 7 4 13 3 3 30 Scydmaenidae 3 4 5 2 16 30 Monotomidae 7 8 12 1 1 29 Anobiidae 8 6 4 4 22 Cerambycidae 7 7 2 4 20 Melandryidae 2 7 5 1 4 19 Scraptiidae 4 1 9 3 2 19 Anthribidae 4 4 2 1 4 15 Lymexylidae 6 1 7 14 Throscidae 2 3 2 3 2 12 Zopheridae 2 1 3 1 5 12 Silvanidae 1 1 1 1 7 11 Buprestidae 3 2 2 3 10 Eucnemidae 7 1 2 10 Chrysomelidae 5 2 2 9 Coccinellidae 2 2 1 1 3 9 Cantharidae 2 1 3 1 7 Sphindidae 3 1 2 1 7 Trogositidae 3 1 1 1 6 Sphaeritidae 1 2 2 5 Byrrhidae 1 1 1 3 Byturidae 1 2 3 Apionidae 1 1 2 Attelabidae 2 2 Endomychidae 1 1 2 Hydraenidae 1 1 2 Biphyllidae 1 1 Drilidae 1 1 Dytiscidae 1 1 Geotrupidae 1 1 Heteroceridae 1 1 Kateretidae 1 1 37 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Malachiidae Oedemeridae Omalisidae 1 1 1 1 1 1 Drugi organizmi 413 420 717 299 463 2.312 Hymenoptera 148 92 294 62 168 764 Dermaptera 15 98 215 92 163 583 Diptera 130 95 83 78 42 428 Hemiptera 97 85 100 49 67 398 Araneae 18 32 16 10 16 92 Myriapoda 11 1 12 Lepidoptera 1 2 2 2 1 8 Neuroptera 1 3 3 1 8 Dictyoptera 2 1 2 1 6 Orthoptera 1 1 1 3 Entognatha 1 1 2 Isopoda 1 1 2 Mecoptera 1 1 2 Opiliones 1 1 2 Plecoptera 1 1 Trichoptera 1 1 SKUPAJ 8.458 3.618 10.634 6.224 3.112 32.046 Na količino stranskega ulova so vplivale naslednje neodvisne spremenljivke: feromonski pripravekv kombinacijizobmočjem (testno/kontrolno) inGGO(Preglednica 5).Vprimerjavi s pastmi, opremljenimi z Ipsowit®, je bila količina stranskega ulova v pasteh, opremljenih z Ipstyp®, Typosan® in Pheroprax® , manjša, vendar pa razlika ni bila statistično značilna (Graf 5, Preglednica ). Količina stranskegaulova je bila največja vpasteh,opremljenihz ITEcolure Extra®, vendar tudi v tem primeru vrednost ni bila statistično značilno različna v primerjavi z vrednostjo za Ipsowit®(Graf5, Preglednica ). Razlika v količinistranskegaulovamed testnimi in kontrolnimi območji za feromonske pripravke IT Ecolure Extra®, Ipstyp® in Typosan® je bila večja v primerjavi z razliko med testnim in kontrolnim območjem, ki jo je zaznal feromonski pripravekIpsowit®. Vpasteh sferomonskimpripravkomPheroprax® je bila razlika v količini stranskega ulova med kontrolnimi in testnimi lokacijami manjša od razlike med testnim in kontrolnim območjem, ki jo je zaznal feromonski pripravek Ipsowit®. V nobenem primeru razlika ni bila statistično značilna. Celokupno gledano je bil na kontrolnih območjih stranski ulov večji(mediana452)kotnatestnih območjih(mediana262), vendar razlika ni bila statistično značilna. Primerjava količine stranskega ulova med GGO je pokazala statistično značilne razlike, in sicer je bila količina stranskega ulova v GGO Slovenj Gradec večja (mediana 583) kot v GGOKranj (mediana 271). 38 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Graf 5: Ulov osebkov netarčnih organizmov (stranski ulov) v enojne režaste pasti glede na uporabljen feromonski pripravek (Ipsowit, Ipstyp, IT Ecolure Extra, Pheroprax, Typosan). Sivi stolpci – testne lokacije, beli stolpci – kontrolne lokacije. Preveden graf iz izvirnega članka Šramel in sod. (2021). Analiza je pokazala statistično značilne razlike v zastopanosti posameznih družin hroščev glede na uporabljen feromonski pripravek (F = 8,5216, R2 = 0,431, P = 0,001) (Graf 6). Največja razlika v zastopanosti družin hroščev je bila ugotovljena med feromonskima pripravkoma Pheroprax® in IT Ecolure Extra® v primerjavi s feromonskima pripravkoma Ipstyp® in Typosan®. Graf 6: NMDS model za prikaz razlik v zastopanosti različnih družin hroščev v stranskem ulovu glede na uporabljen feromonski pripravek. Svetlo modra črta – Ipsowit®, temno modra črta – Ipstyp®, zelena črta – IT Ecolure Extra®, črna črta – Pheroprax®, rdeča črta – Typosan®. Preveden graf iz izvirnega članka Šramel in sod. (2021). 39 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Kot indikativna za feromonski pripravek Ipsowit® se je izkazala družina Salpingidae (ozkopasi lubadarji) (N = 84) (stat = 0,573, P = 0,043), za Typosan® pa sta bili indikativni družini Scydmaenidae (mravljeliki hrošči) (N = 23) in Carabidae (krešiči) (N = 115) (stat = 0,611, P = 0,005, stat = 0,599, P = 0,011). Za ostale feromonske pripravke ni bila indikativna nobena družina hroščev, kar pomeni, da je bila v pasteh s temi feromonskimi pripravki zastopanostposameznih družin hroščev primerljiva. 3.1.3 Ulov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja Ulov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja je najbolje pojasnjeval model, ki je vključeval feromonske pripravke in GGO (Preglednica 5). V enojne režaste pasti z različnimi feromonskimi pripravki se je ulovilo skupno 46 primerkov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja – od tega je bilo 40 predstavnikov pisancev (Thanasimus femoralis 26; Thanasimus formicarius 4; Thanasimus spp. 10) in 6 predstavnikov ploščatih hroščev Nemosoma elongatum. Feromonska pripravka z največjim skupnim številom ujetih plenilcev sta bila Ipstyp® (19) in IT EcolureExtra® (16), sledili pa so jima Ipsowit® (5), Pheroprax® (5) in Typosan® (1). Razlike v ulovu plenilcevosmerozobegasmrekovegalubadarja med pastmiz Ipstyp® in IT Ecolure Extra® v primerjavi s pastmi z Ipsowit® so bile statistično značilne, primerjava ulova v pasti s Pheroprax® (5) in Typosan® (1) z ulovom v pasti z Ipsowit® pa ni pokazala statistično značilnih razlik (Preglednica 6). Primerjava ulova plenilcev med GGO je pokazala, da je bilo več plenilcev ujetih v GGO Slovenj Gradec (41) kot v GGO Kranj (5), razlika pajebilastatističnoznačilna (Preglednica6). 3.1.4 Ekonomski vidik uporabe različnih feromonskih pripravkov Strošek ene enojne režaste pasti s stojalom (nabavna cena ene režaste pasti ter 3 lesenih kolov za izdelavo ogrodja pasti; Slika 10) je znašal 29,83 € na kos. V raziskavi smo uporabili 50 takih pasti. Stroški dela so za celotno sezono znašali 10.906,66 €,potni stroškipa1.471,86 € (Preglednica ). Pri feromonskih pripravkih smo opazili velik razpon cen, pri čemer je bil najdražji Pheroprax®. Potni stroški (9,2 %) ter stroški pasti in stojal (9,4 %) so predstavljali najmanjši delež skupnih stroškov spremljanja osmerozobega smrekovega lubadarja. Feromonski pripravkiso bilinekolikodražjiin so predstavljali12,8%vseh stroškov. Največji deležvseh stroškov so predstavljali stroški dela (68,6%). Preglednica 8: Razrez stroškov za spremljanje osmerozobega smrekovega lubadarja pri uporabi različnih feromonskih pripravkov – prikazani so stroški delovne sile, potni stroški, stroški pasti in stojal ter stroški feromonskih pripravkov. * Nakup pasti je enkraten, saj se jih lahko uporabi večkrat. Prevedena preglednica iz izvirnega članka Šramel in sod. (2021). Strošek Cena Skupna cena Odstotki Strošek pasti in stojal* € 1.491,50 9,4 % Logistika Strošek delovne sile € 10.906,66 68,6 % Potni stroški € 1.471,86 9,2 % 40 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 IT Ecolure Extra® € 351,22 Ipstyp® € 236,98 Feromonski pripravek Ipsowit® € 480,42 € 2.029,80 12,8 % Typosan® € 350,20 Pheroprax® € 610,98 Skupaj € 15.899,82 100 % 3.1.5 Razmerje med učinkovitostjo feromonskega pripravka in njegovo ceno Izračun indeksov je pokazal, da se feromonski pripravki med seboj razlikujejo po učinkovitosti oz. količiniujetihhroščev osmerozobega smrekovega lubadarja, po zanesljivosti oz. občutljivosti na razliko med testnim in kontrolnim območjem, ter po selektivnosti oz. razmerju med količino stranskega ulova in količino ulova osmerozobega smrekovega lubadarja. Ipsowit® se je glede na skupni indeks izkazal kot najboljši feromonski pripravek (Preglednica ). Glede na druge feromonske pripravke je Ipsowit tudi najbolj občutljiv. V učinkovitosti sejekot najboljši izkazal ITEcolureExtra®, v selektivnostipaPheroprax®, ki je od vseh najdražji. Preglednica 9: Primerjava standardiziranih indeksov med različnimi feromonskimi pripravki. Višja vrednost končnega indeksa pomeni, da je feromonski pripravek boljši glede na izbrane lastnosti (učinkovitost, občutljivost in selektivnost). Prevedena preglednica iz izvirnega članka Šramel in sod. (2021). Feromonski pripravek Učinkovitost (indexTC) Občutljivost (indexSS) Selektivnost (indexBTCTC) Končni indeks (index) Cena z DDV Ipsowit® 0,47 1,00 0,59 0,69 480,42 € Ipstyp® 0,22 0,54 0,52 0,42 236,98 € IT Ecolure Extra® 0,50 0,55 0,46 0,50 351,22 € Pheroprax® 0,46 0,28 0,73 0,49 610,98 € Typosan® 0,13 0,30 0,55 0,33 350,20 € 3.2 Primerjava feromonskih pripravkov IT Ecolure Extra® in IT Ecolure Tubus® Skupno smo v enojne režaste pasti s feromonskima pripravkoma IT Ecolue Extra® in IT Ecolure Tubus® ulovili 161.860 hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja in 24.724 organizmov stranskega ulova, od tega 28 primerkov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja (1 Thanasimus sp., 5 Thanasimus femoralis,2 Thanasimus formicarius, 20 Nemosoma elongatum). 41 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Preglednica 10: Analiza ulova osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja, stranskega ulova in ulova plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja pri uporabi feromonskih pripravkov IT Ecolure Extra® in IT Ecolure Tubus® na dveh območjih (kontrola, test). Feromonski pripravek IT Ecolure Extra je bil primerjan z IT Ecolure Tubus®, kontrolne lokacije primerjamo s testnimi lokacijami. Statistično značilne razlike so odebeljene. Odvisna spremenljivka Neodvisna spremenljivka Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) Ulov osmerozobega smrekovega lubadarja (Intercept) IT Ecolure Extra Ecolure Tubus – IT 9,4978 -0,6245 0,1064 0,2534 89,228 -2,464 <2e-16 0,0298 (Intercept) 5,8714 0,6425 9,139 1,8e-06 Stranski ulov IT Ecolure Extra Ecolure Tubus – IT 1,4419 0,5073 2,843 0,0160 Kontrola – test 1,4300 0,6210 2,303 0,0418 Ulov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja (Intercept) IT Ecolure Extra Ecolure Tubus – IT 0,09531 1,35161 0,30776 0,39497 0,310 3,422 0,76211 0,00506 Povprečno število osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja na enojno režasto past, opremljeno z IT Ecolue Extra®, je znašalo 838,39 osebka. Povprečno število osebkov osmerozobegasmrekovegalubadarja na enojnorežastopast, opremljenozIT EcolureTubus® , pajeznašalo460,58 osebka. Razlika v ulovu osmerozobegasmrekovegalubadarjamed pastmi s feromonskima pripravkoma IT Ecolure Extra® in IT Ecolure Tubus® je bila statistično značilna – večja količina osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja je bila ujeta v pasti s feromonskim pripravkom IT Ecolure Extra®(Preglednica in Graf). Graf 7: Ulov osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja v enojne režaste pasti glede na uporabljen feromonski pripravek (IT Ecolue Extra®, IT Ecolure Tubus®) Povprečno število primerkov netarčnih organizmovna enojnorežasto past,opremljeno z IT EcolueExtra® ,je znašalo 57,06. Povprečno število primerkov netarčnih organizmovna enojno 42 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 režasto past, opremljeno z IT Ecolue Tubus®, pa je znašalo 239,05. Analiza je pokazala, da obstaja statističnoznačilnarazlikav količinistranskegaulovamed feromonskimapripravkoma – več osebkov netarčnih organizmov je bilo ujetih v pasti, opremljene z IT Ecolure Tubus® (Preglednica ). Pravtakose je pokazala statističnoznačilna razlika v količinistranskegaulova med testnim in kontrolnim območjem (Preglednica 10, Graf 8), in sicer je bila večja količina stranskega ulova ujeta na testnih območjih. Graf 8: Ulov osebkov netarčnih organizmov (stranski ulov) v enojne režaste pasti glede na uporabljen feromonski pripravek (IT Ecolue Extra®, IT Ecolure Tubus®) na testnih in kontrolnih lokacijah. V pasti, opremljenezITEcolueExtra®, smo naposamezno pobiranjeujeli od 0 do 2plenilca osmerozobega smrekovega lubadarja – povprečje na past je znašalo 0,07 osebka. Od tega je bilo:4 osebki Nemosoma elongatum, 5 osebkov Thanasimus femoralis in 2 osebka Thanasimus formicarius. V pasteh z IT Ecolure Tubus® je število plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja na posamezno pobiranjeznašalo od 0 do 7, s povprečjem 0,3osebkanapast. Od tega je bilo 16 osebkov Nemosoma elongatum – ulovljen ni bil noben predstavnik iz roda Thanasimus. Razlika v ulovu plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja med feromonskimapripravkomaIT Ecolure Extra® in ITEcolureTubus® je bila statističnoznačilna in večje število plenilcev je bilo ujetih v pasti s feromonskim pripravkom IT Ecolure Tubus® (Preglednica in Graf ). 43 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Graf 9: Ulov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja v enojne režaste pasti glede na uporabljen feromonski pripravek (IT Ecolue Extra®, ITEcolure Tubus®). Vpastehz različnimaferomonskima pripravkoma(ITEcolueExtra® inITEcolureTubus®) smo zaznali tudi statistično značilne razlike v zastopanosti predstavnikov različnih družin hroščev(F =3,012, R2 =0,201, P =0,017) (Graf 10). Analiza je pokazala,da soza ITEcolure Extra® indikativne vrste iz družine pokalic (Elateridae) (stat = 0,918, P = 0,017; N = 94) in slaninarjev (Dermestidae) (stat = 0,894, P = 0,035; N = 33). Graf 10: NMDS model za prikaz razlik v zastopanosti različnih družin hroščev v stranskem ulovu glede na uporabljen feromonski pripravek. Črtkana črta – IT Ecolure Extra®, polna črta – IT Ecolure Tubus®. 44 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 3.2.1 Razmerje med učinkovitostjo feromonskega pripravka in njegovo ceno Analizajepokazala,dajeod testiranih feromonskih pripravkov ITEcolueExtra® inITEcolure Tubus® boljši prvi. IT Ecolue Extra® je tud najbolj učinkovit in selektiven od obeh, hkrati pa je tudi najdražji (Preglednica 15). Preglednica 11: Primerjava standardiziranih indeksov med feromonskima pripravkoma IT Ecolure Extra® in IT Ecolure Tubus®. feromonskimi pripravki. Višja vrednost končnega indeksa pomeni, da je feromonski pripravek boljši glede na izbrane lastnosti (učinkovitost, občutljivost in selektivnost). Navedena cena je za en feromonski pripravek. Feromonski pripravek Učinkovitost Selektivnost Končni indeks Cena z DDV (indexTC) (indexBTCTC) (index) IT Ecolure Extra® 0,65 0,92 0,79 10,33 € IT Ecolure Tubus®0,28 0,74 0,51 6,97 € 3.3 Primerjava različnih vrst pasti Vsega skupaj smo od sredine aprila do konca septembra 2020 ulovili 797.242 primerkov različnih skupin organizmov. Od tega je bilo 727.249 hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja in 69.993 primerkov drugih vrst (stranski ulov). Kot stranski ulov smo zabeležili 63.826 predstavnikov vrst iz rodu Coleoptera (hrošči) in 6.167 predstavnikov drugih skupin živali. Med hrošči smo zabeležili 143 primerkov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja(71 osebkov Nemosoma elongatum, 46 osebkov Thanasimus femoralis in 26 osebkov Thanasimus formicarius). Najbolj zastopane družine hroščev so bile Curculionidae (pravi rilčkarji), sledile so jim Staphylinidae(kratkokrilci), Silphidae(mrharji), Leiodidae(zemljarji), Scarabaeidae (skarabeji) in Elateridae (pokalice). Vsedrugedružinehroščev so bilezastopane z manj kot 400 primerki. Največji delež ostalih organizmov stranskega ulova so predstavljali predstavniki Hymenoptera (kožekrilci) in Hemiptera (polkrilci), sledili pa so jim še predstavnikiDiptera(dvokrilci),Dermaptera (strigalice) in Araneae (pajki). Vsedrugeskupine organizmov so bilev ulovu zastopanezmanj kot 80primerki.Ulov, kinasjepresenetil, so bili 4 predstavniki glodalcev (Preglednica ). Vsi štirje osebki so bili najdeniv križnih pasteh. Preglednica 12: Število predstavnikov različnih družin hroščev ter številčnost drugih skupin organizmov v stranskem ulovu glede na uporabljeno past. Enojna režasta Dvojna režasta Trojna režasta Lijakasta Križna SKUPAJ Družine hroščev 8.620 21.154 18.789 7.646 7.617 63.826 Curculionidae 7.536 19.991 16.541 5.689 6.032 55.789 Staphylinidae 245 229 534 582 228 1,818 Silphidae 38 133 78 310 209 768 Leiodidae 43 123 102 234 230 732 Scarabaeidae 134 138 229 98 79 678 Elateridae 94 81 226 63 158 622 Hydrophilidae 76 50 141 53 28 348 Carabidae 65 64 58 77 76 340 Ciidae 31 39 127 47 51 295 Histeridae 38 22 65 44 66 235 Nitidulidae 42 37 88 35 10 212 45 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Enojna režasta Dvojna režasta Trojna režasta Lijakasta Križna SKUPAJ Cerylonidae 27 14 34 31 57 163 Dermestidae 33 9 82 13 13 150 Mordellidae 5 6 13 54 67 145 Erotylidae 26 13 49 15 21 124 Tenebrionidae 30 16 43 11 19 119 Cerambycidae 3 5 16 39 52 115 Salpingidae 16 14 42 11 26 109 Cryptophagidae 19 23 36 11 16 105 Cleridae 7 14 10 26 26 83 Latridiidae 13 9 23 13 22 80 Throscidae 19 9 33 8 10 79 Trogositidae 5 12 5 37 14 73 Dasytidae 4 21 11 12 11 59 Byrrhidae 7 8 11 18 14 58 Lucanidae 3 6 13 8 14 44 Mycetophagidae 11 5 18 5 5 44 Anobiidae 8 3 21 3 4 39 Monotomidae 4 6 12 7 8 37 Scydmaenidae 2 8 11 10 5 36 Silvanidae 7 1 15 2 8 33 Chrysomelidae 5 6 13 5 29 Sphindidae 4 2 6 10 3 25 Anthribidae 9 8 5 2 24 Cucujidae 5 3 9 2 5 24 Zopheridae 1 1 7 3 6 18 Cantharidae 1 2 4 8 1 16 Buprestidae 1 1 11 1 1 15 Melandryidae 2 3 9 14 Eucnemidae 1 7 4 0 12 Lymexylidae 3 6 3 12 Scraptiidae 2 2 5 2 1 12 Geotrupidae 1 1 3 1 4 10 Byturidae 1 4 3 8 Endomychidae 4 3 1 8 Coccinellidae 2 1 2 1 1 7 Dytiscidae 3 3 6 Apionidae 2 3 5 Bostrichidae 4 1 5 Elmidae 5 5 Ptiliidae 1 4 5 Hydraenidae 1 1 2 4 Lampyridae 1 2 1 4 Oedemeridae 1 1 1 1 4 Laemophloeidae 2 1 3 Malachiidae 1 2 3 Prostomidae 3 3 Anthicidae 1 1 2 Corylophidae 2 2 Sphaeritidae 1 1 2 Biphyllidae 1 1 Clambidae 1 1 Dascillidae 1 1 Drilidae 1 1 Kateretidae 1 1 Lycidae 1 1 Trogidae 1 1 Drugi organizmi 566 1.093 2.147 1.629 732 6.167 Hymenoptera Hemiptera 191 146 209 279 1.040 554 562 686 146 366 2.148 2.031 46 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Enojna režasta Dvojna režasta Trojna režasta Lijakasta Križna SKUPAJ Diptera 99 112 190 234 111 746 Dermaptera 74 392 185 49 12 712 Araneae 25 52 92 44 26 239 Collembola 12 17 31 7 9 76 Lepidoptera 2 10 14 18 13 57 Julida 8 5 17 3 20 53 Isopoda 2 8 16 5 10 41 Neuroptera 1 1 1 12 4 19 Gastropoda 1 4 4 8 17 Dictyoptera 1 2 5 2 10 Orthoptera 1 1 2 4 Rodentia 4 4 Opiliones 3 3 Symphyla 1 1 2 Mecoptera 1 1 Plecoptera 1 1 Psocoptera 1 1 Thysanoptera 1 1 Trichoptera 1 1 SKUPAJ 9.186 22.247 20.936 9.275 8.349 69.993 3.3.1 Razlike v ulovu med enojno režasto, križno in lijakasto pastjo Pri analizi ulova osmerozobega smrekovega lubadarja se je izkazalo, da nobena neodvisna spremenljivka ni imela statistično značilnega vpliva na učinkovitost uporabljenih pasti (Preglednica 13). Med enojnimi režastimi (N = 133.304; mediana = 11.876), križnimi (N = 116.384; mediana = 11.745,5) in lijakastimi pastmi (N = 118.014; mediana = 9.879,5) ni bilo statističnoznačilnihrazlik v ulovu (Graf A in Preglednica 13). Prav tako ni bilo razlik v ulovu hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja med testnimi in kontrolnimi območji in tudi ne med zahodno in vzhodno Slovenijo (Preglednica 13). Graf 11: Ulov osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja (A) in ulov osebkov netarčnih organizmov (stranski ulov) (B) glede na uporabljeno past (enojna režasta, križna in lijakasta past) 47 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Prav tako nobena od neodvisnih spremenljivk ni imela statistično značilnega vpliva na količino stranskega ulova (Preglednica 13). Med enojno režasto (mediana = 777,5), križno (mediana=690) inlijakastopastjo (mediana = 595) (Graf B, Preglednica13) ni bilostatistično značilnih razlik v količini stranskega ulova. Prav tako ni bilo statistično značilnih razlik med testnimi in kontrolnimi območji in tudi ne med zahodno in vzhodno Slovenijo (Preglednica 13). Nobena od neodvisnih spremenljivk tudi ni imela statistično značilnega vpliva na ulov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja. Statistično značilnih razlik v ulovu plenilcev medenojnimi režastimi(N=11),križnimi (N=38) inlijakastimi pastmi(N=58)ni bilo. Prav tako ne med testnimi in kontrolnimi lokacijami in tudi ne med zahodno in vzhodno Slovenijo (Preglednica 13). V zastopanosti različnih družin hroščev v stranskem ulovu med različnimi vrstami pasti ni bilo statistično značilnih razlik (F = 1,0797, R2 = 0,07405, P = 0,3457). Za lijakasto past sta bili indikativni družini Staphylinidae (kratkokrilci) (stat = 0,743, P = 0,021) in Melandryidae (nepravi črnivci)(stat =0,632, P = 0,025). Preglednica 13: Analiza ulova osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja, stranskega ulova in ulova plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja pri uporabi različnih vrst pasti (enojna režasta, križna in lijakasta past). Pasti so primerjane z enojno režasto pastjo, kontrolna območja so primerjana s testnimi, zahodni del Slovenije smo primerjali z vzhodnim. Odvisna spremenljivka Neodvisna spremenljivka Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 9,4681 0,1975 47,930 <2e-16 Ulov osmerozobega smrekovega lubadarja Križna past Lijakasta past Testno proti kontrolno območje -0,1357 -0,1294 -0,1589 0,2068 0,2065 0,1708 -0,656 -0,627 -0,931 0,518 0,537 0,361 Vzhod proti zahodu 0,1709 0,1774 0,963 0,345 (Intercept) 6,7875 0,3116 21,786 <2e-16 Stranski ulov Križna past Lijakasta past -0,0959 0,0092 0,3280 0,3193 -0,292 0,029 0,772 0,977 Testno proti kontrolno območje -0,0716 0,2651 -0,270 0,789 Vzhod proti zahodu 0,1149 0,2740 0,420 0,678 Ulov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja (Intercept) Križna past Lijakasta past Testno proti kontrolno območje Vzhod proti zahodu -0,6451 1,2397 1,6625 0,4367 0,7309 1,0137 0,9464 0,9091 0,5472 0,6231 -0,636 1,310 1,829 0,798 1,173 0,53 0,202 0,079 0,432 0,252 3.3.2 Razlike v ulovu med enojno, dvojno in trojno režasto pastjo Ulov osmerozobegasmrekovegalubadarjapri uporabi različnihrežastihpasti jebil odvisen od vrste pasti (enojna, dvojna, trojna režasta past) in dela Slovenije (vzhodna Slovenija, zahodna Slovenija) (Preglednica 14). Količina ulova osmerozobega smrekovega lubadarja se je povečevala od enojne (N = 133.304; mediana = 11.876), preko dvojne (N = 158.992; mediana = 15.856) do trojne režaste pasti (N = 200.555; mediana = 12.487,5) (Graf A in Preglednica 14). Razlika v količini ulova je bila statistično značilna le med enojno in trojno režasto pastjo (Preglednica 14). Prav tako smo zabeležili večje število ujetih hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja v vzhodni Sloveniji (Slovenj Gradec in Maribor) v 48 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 primerjavi z zahodno Slovenijo (Kranj in Ljubljana) in razlika je bila statistično značilna (Preglednica 14). Graf 12: Ulov osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja (A) in ulov osebkov netarčnih organizmov (stranski ulov) (B) glede na uporabljeno past (enojna, dvojna in trojna režasta past) Količina stranskega ulova pri uporabi različnih režastih pasti je bila odvisna od vrste pasti (enojna,dvojna, trojnarežastapast)in delaSlovenije(vzhodnaSlovenija, zahodnaSlovenija) (Preglednica 14). Dvojna (mediana = 2.617,5) in trojna režasta past (mediana = 1.081,5) sta imeli večjo količino stranskega ulova v primerjavi z enojno režasto pastjo (mediana = 777,5) (Graf 12 B,Preglednica 14). Razlikajebilastatističnoznačilna. Stranski ulov je bil tako kot v primeru ulova osmerozobega smrekovega lubadarja višji v vzhodni Sloveniji v primerjavi z zahodno Slovenijo (Preglednica 14) – tudi vtem primerujebilarazlikastatističnoznačilna. Nobena neodvisna spremenljivka ni imela statistično značilnega vpliva na ulov plenilcev osmerozobega smrekovegalubadarjav enojno,dvojno introjno režastopast(Preglednica 14). Število ujetih plenilcev je bilo zelo majhno za vse tri vrste pasti (enojna N = 11; dvojna N = 22; trojna N = 14) pasti. Satistično značilnih razlik v ulovu plenilcev v posamezen tip pasti med kontrolno in testno lokacijo ni bilo, prav tako ne med vzhodno in zahodno Slovenijo (Preglednica 14). Kar se tiče zastopanosti družin hroščev v stranskem ulovu nismo zabeležili statistično značilnih razlik med enojnimi, dvojnimiintrojnimirežastimi pastmi(F =1,65, R2 =0,11, P = 0,17). Za trojno režasto past smo ugotovili kar sedem indikativnih družin hroščev: Ciidae (hroščidrevesnih gob)(stat=0,803, P=0,001), Elateridae(pokalice) (stat=0,751, P=0,037), Staphylinidae (kratkokrilci) (stat = 0,728, P = 0,010), Nitidulidae (svetlini) (stat = 0,726, P = 0,018), Salpingidae(ozkopasilubadarji)(stat=0,725, P=0,043), Histeridae(prisekančki)(stat = 0,721, P = 0,04) in Zopheridae (oklopni hrošči) (stat = 0,624; P = 0,034) (Preglednica ). Preglednica 14: Analiza ulova osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja, stranskega ulova in ulova plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja pri uporabi različnih vrst režastih pasti (enojna, dvojna in trojna). Pasti so primerjane z enojno režasto pastjo, kontrolna območja so primerjana s testnimi, zahodni del Slovenije smo primerjali z vzhodnim. Statistično značilne razlike so odebeljene. 49 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Odvisna spremenljivka Neodvisna spremenljivka Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 9,0873 0,2009 45,242 <2e-16 Ulov osmerozobega smrekovega lubadarja Dvojna režasta past Trojna režasta past Testno proti kontrolno območje 0,1762 0,4085 -0,2736 0,1882 0,1791 0,1458 0,936 2,280 -1,877 0,358 0,031 0,072 Vzhod proti zahodu 0,7828 0,1706 4,587 0,000 (Intercept) 6,0432 0,3606 16,761 4.17e-15 Dvojna režasta past 0,8845 0,2988 2,960 0,007 Stranski ulov Trojna režasta past Testno proti kontrolno 0,8238 0,3016 2,732 0,011 območje -0,3101 0,2131 -1,455 0,158 Vzhod proti zahodu 1,2605 0,2880 4,377 0,000 (Intercept) -0,1067 0,5147 -0,207 0,837 Ulov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja Dvojna režasta past Trojna režasta past Testno proti kontrolno območje 0,6932 0,2412 0,3878 0,4849 0,5291 0,3903 1,429 0,456 0,993 0,165 0,652 0,330 Vzhod proti zahodu -0,0177 0,3903 -0,045 0,964 3.3.3 Ekonomski vidik uporabe različnih vrst pasti Stroški delovne sile (51,25%) so predstavljali največji delež celotnih stroškov spremljanja osmerozobega smrekovega lubadarja z različnimivrstamipasti. V naši raziskavi so tudi stroški pasti (vključno s stojali, potrebnimi za postavitev) stojal predstavljali znaten delež (24,71%). Feromonski pripravki (15,06%) in potni stroški (8,98%) pa so predstavljali manjši delež celotnih stroškov (Preglednica ). Karse tiče pasti,največjidelež stroškov predstavljajostroški trojnihrežastihpasti(24,98%), sledijo jim stroški dvojnih (21,71%) in enojnih režastih pasti (18,45%) ter stroški križnih (17,83%) in lijakastihpasti(17,03%) (Preglednica ). Preglednica 15: Razrez stroškov za spremljanje osmerozobega smrekovega lubadarja pri uporabi različnih vrst pasti – prikazani so stroški delovne sile, potni stroški, stroški pasti in stojal ter stroški feromonskih pripravkov. * Nakup pasti je enkraten, saj se jih lahko uporabi večkrat. Enojna Dvojna Trojna režasta režasta režasta Križna Lijakasta Odstotki Strošek pasti 344,22 € 675,26 € 1.006,30 € 281,70 € 199,70 € 24.71% Stroški glede na vse pasti Feromonski pripravki Delovna sila Potni stroški 1.528,07 € 5.200,30 € 911,11 € 15,06 % 51,25 % 8,98 % Celoten strošek na vrsto pasti 1.872,11 € 2.203,15 € 2.534,20 € 1.809,60 € 1.727,60 € Odstotek 18,45 % 21,71 % 24,98 % 17,83 % 17,03 % 3.3.4 Razmerje med učinkovitostjo pasti in njihovo ceno Izmedtestiranihvrstpasti s primerljivo naletno površino (enojnarežasta,križnainlijakasta past) se je izkazala enojne režasta past, ki je bila od ostalih pasti tudi najbolj učinkovita in 50 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 najbolj selektivna. Vendar pa je enojna režasta past dražja v primerjavi z ostalima dvema (Preglednica ). Pri analizi treh vrst režastih pasti (enojna, dvojna, trojna režasta past) se je za najboljšo izkazala trojna režasta past, sledili sta ji enojna in dvojna režasta past. Trojna režasta past je bila v primerjavizenojno in dvojno tudinajboljučinkovita. Enojna režasta past je bila od vseh trehrežastihpasti najbolj selektivna. Primerjava cen vsehtrehvrst režastihpasti pokaže,da je najboljša past (trojna režasta past) trikrat dražja od druge najboljše (enojna režasta past) (Preglednica ). Preglednica 16: Standardizirani indeksi za primerjavo lastnosti (učinkovitost in selektivnost) med različnimi vrstami pasti. Vrsta pasti Učinkovitost ulova (indexTC) Selektivnost (indexBTCTC) Skupni indeks (index) Strošek pasti in stojal Enojna režasta past 0,55 0,47 0,51 344.22 € Križna past 0,48 0,40 0,44 281.70 € Lijakasta past 0,48 0,44 0,46 199.70 € Enojna režasta past 0,28 0,68 0,48 344.22 € Dvojna režasta past 0,33 0,49 0,41 675.26 € Trojna režasta past 0,42 0,61 0,51 1,006.30 € 51 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 4 Sklepi Sistem lova osmerozobega smrekovega lubadarja s sintetičnimi feromonskimi pripravki je žedesetletjauveljavljenametodavSloveniji inv Evropi. Poleg tegajebilodokazano, dalahko feromonske pasti uporabimo za oceno škode, ki jo potencialno lahko povzroči osmerozobi smrekov lubadar (Vité, 1989, Weslien, 1992, Duelli in sod., 1997). Od odkritja ključnih agregacijskih feromonskih komponent za osmerozobega smrekovega lubadarja leta 1960 (Bakke in sod., 1977) se je na trgu pojavilo več sintetičnih feromonskih pripravkov za privabljanjeosmerozobegasmrekovegalubadarja. Razvoj ješel tudi vsmeri optimizacijepasti, tako da je za lovljenje smrekovih podlubnikov na trgu na voljo tudi več vrst pasti. V naši raziskavi smo primerjali ulovvenojnih režastih pasteh, opremljenih zrazličnimi feromonskimi pripravki (ITEcolure Extra®, Typosan®, Ipstyp®, Ipsowit® in Pheroprax®), in ulov v različnih vrstahpasti(enojna režasta past,križna past,lijakasta past,dvojna režasta pastintrojna režasta past), opremljene z enakim feromonskim pripravkom. Zanimal nas je ulov osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja, stranski ulov in ulov plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja. Poskus smo izvajali v dvojih različnih ekoloških pogojih, in sicer v gozdnih sestojih, poškodovanih zaradi vetroloma v največ eni vegetacijski dobi pred postavitvijo pasti(test), ter v nepoškodovanih gozdnih sestojih (kontrola). 4.1 Primerjava različnih feromonskih pripravkov Feromonisomešanicahlapnih kemičnih komponent, kipovzročajo spremembev obnašanju osebkov iste vrste (Bakke, 1981, Dickens, 1981, Birgersson in sod., 1984, Schlyter in sod., 1987a, Schlyter in sod., 1987b, Schlyter in sod., 1987c). Različni feromoni se sproščajo v različnihfazahagregacije oziromarojenjaosmerozobegasmrekovegalubadarja(Birgerssonin sod., 1984) in imajo posledično različen vpliv na vedenje osebkov (Bakke, 1981, Dickens, 1981, Birgersson in sod., 1984, Schlyter in sod., 1987a, Schlyter in sod., 1987b, Schlyter in sod., 1987c). Za privabljanje osmerozobega smrekovega lubadarja sta najbolj pomembni komponenti metilbutenol in cis-verbenol (Bakke, 1981, Birgersson in sod., 1984, Schlyter in sod., 1987a, Schlyterin sod., 1987b, Schlyterin sod., 1987c, Vité, 1989). Verbenon inipsenol delujeta kot zaviralca, saj je ob dodatku teh dveh komponent v mešanico sintetičnega feromonskega pripravka prišlo do zmanjšanja ulova osmerozobega smrekovega lubadarja v pasteh (Bakke, 1981). Birgersson in sod. (1984) so opazili, da v začetni fazi rojenja nista prisotna ipsenol in ipsdienol, ki ju prvi začnejo proizvajati samci, potem ko samice vstopijo v zarodno kamrico. Velikekoličineobeh komponent pa se začnejosproščati,kosamicezačnejo odlagati jajčeca. Ipsdienolu tako pripisujejo vlogo hormonalnega agregacijskega nadzora, saj se z dodatkom manjše količine ipsdienola mešanici metilbutenola in cis-verbenola številčnost ulova hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja sprva poveča (Birgersson in sod., 1984, Schlyter in sod., 1987c), ob dodajanju večjihkoličin ipsdienola pa se ulova zmanjša (Schlyter in sod., 1987c). Poleg tega je Dickens (1981) v svoji raziskavi pokazal, da se hrošči osmerozobega smrekovega lubadarja razlikujejo po občutljivosti za zaznavanje določene aktivne komponente in da se po občutljivost razlikujejo samci in samice. Tako ima različna kombinacija komponent (Bakke, 1981, Dickens, 1981, Birgersson in sod., 1984, Schlyter in sod., 1987a, Schlyter in sod., 1987b, Schlyter in sod., 1987c) in njihovih količin oziroma 52 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 razmerja med njimi različne vplive na vedenje hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja (Schlyter in sod., 1987a). Kot je razvidno iz Schlyter in sod. (1987a), ima največji vpliv na številčnost ulova osmerozobega smrekovega lubadarja mešanica, v kateri je količina metilbutenola večja kot količina cis-verbenola. Rezultati kažejo tudi, da se pri povečanju količinecis-verbenola za desetkrat gledenastandardno količino deležsamcev v ulovu zmanjša za 14 %, medtem ko dvajsetkratno povečanje količine metilbutenola v mešanici na ulov hroščev minimalnovpliva(zmanjšanje). 4.1.1 Primerjava učinkovitosti različnih feromonskih pripravkov Glede na naše rezultate lahko testirane feromonske pripravke razdelimo v dve skupini. V prvi skupini so feromonski pripravki z visoko učinkovitostjo oz. visokim ulovom osmerozobega smrekovega lubadarja: IT Ecolure Extra®, Pheroprax® in Ipsowit®. V drugi skupini pa sta feromonska pripravka s statistično značilno nižjo učinkovitostjo: Ipstyp® in Typosan®. Količineoz. deležisestavin,prisotnihv uporabljenih feromonih pripravkih,niso bili podani s strani proizvajalcev, zato je težko razložiti, zakaj je prišlo do tako velikih razlik v količini ulova hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja med posameznimi feromonskimi pripravki – zlasti tistimi, pri katerih so bile uporabljene enake kemične komponentne, kot je bilo to vprimerupripravkov Pheroprax® (z zelo velikim številom ujetih hroščev) inIpstyp® (z zelo majhnim številom ujetih hroščev). Domnevamo lahko, da je vzrok za razlike v različni vsebnosti prisotnih komponent med posameznimi feromonskimi pripravki. Možno je tudi, da se zaradi različnega načina aplikacije feromonskega pripravka (pripravek Pheroprax® je na voljo v obliki ampule, pripravek Ipstyp® pa kot pivnik) posamezne komponente v okolje sproščajo na različen način, kar vpliva na ulov hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja. Samo na podlagi aktivnih komponent je težko tudi pojasniti, zakaj so si feromonski pripravki IT Ecolure Extra®, Pheroprax® in Ipsowit® na eni strani ter pripravka Ipstyp® in Typosan® na drugi strani tako podobni po učinkovitosti. Zanimivo je, da so naši rezultati v nasprotju z rezultati Göktürk in sod. (2005), kjer so ugotovili, da je pripravek Ipsowit® manj učinkovit kot pripravka Ipstyp® in Typosan®. Vendar pa so bile v tej študiji pasti postavljene konec maja za 45 dni, medtem ko so bile v naši raziskavi aktivne skozi celotno sezono (170– 176 dni, odvisno od lokacije). Do drugačnih rezultatov kot mi so prišli tudi na Hrvaškem (Pernek, 2002). V raziskavi, kjer so testirali različne feromonske pripravke, se je kot najbolj učinkovit izkazal Pheroprax®, učinkovitost feromonskega pripravka Ipsowit® pa je bila primerljivo visoka. ITEcolureExtra® se je v tej raziskavi izkazal kot bistveno manjučinkovit kot ostali testirani feromonski pripravki (Pernek, 2002). Ker količine posameznih komponent v uporabljenih feromonskih pripravkih niso bileznane, je razlikevrezultatih med raziskavami težkopojasniti. Ena od možnih razlagje ta, daje prišlo v času med raziskavami do sprememb v sestavi feromonskih pripravkov. V raziskavi iz leta 2010 so Galko in sod. (2010) primerjali Pheroprax® in Ipslure®, ki sta imela enako sestavo. V pasti, opremljene z Ipslure®, je bil ulov hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja dvakrat manjši kot v pasti, opremljene s feromonskim pripravkom Pheroprax®. V našem poskusu Ipslure® nismo uporabili, je pa glede na podatke učinkovitost tega feromonskega pripravka primerljiva z učinkovitostjo Ipstyp® in Typosan®, uporabljenav naši raziskavi. Kotmožen razlog zarazliko v učinkovitostiferomonskih pripravkov kljub temu, 53 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 davsebujetaenakekomponente, avtorjinavajajo razliko v količini aktivnih snovi oz. razliko v razmerju med komponentami, ki jih vsebujeta feromonska pripravka. Po mnenju avtorjev je mogoče tudi, da ima Ipslure® drugačen načinsproščanja v različnih podnebnihrazmerah. Zahradník in Zahradníková (2014) sta pri redni menjavi feromonskih pripravkov na vsake 4 tedne čez celo lovilno sezono (približno 16tednov)zabeležilanajvečjo učinkovitost oz. ulov hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja pri pripravku Pheroprax®, sledili pa so mu IT EcolureMega®, FeSex Typo®, ITEcolureExtra®, PheagrITForte®, ITEcolureTubus®, Pheagr ITExtra®, Pheagr IT®, PCIT Ecolure® in PCHITEtokap®. Kar se ne skladaznašimi rezultati, saj je bil v naši študiji ulov hroščev vpasteh sferomonskimpripravkomPheroprax® manjši kot v pasteh, opremljenih z IT Ecolure Extra®. V sestavi feromonskih pripravkov, uporabljenih v obeh raziskavah, ni bilo razlik. Edina razlika je bila v tem, da je bilo trajanje oz. čas učinkovanjaferomonskihpripravkov,kije bilpodanna embalaži,v našemprimeru krajši. Ena od možnih razlag za razliko je ta, da je v času med obema raziskavama prišlo do sprememb v sestavi feromonskih pripravkov oz. količini posameznih komponent. Najdražji feromonski pripravek, uporabljen v naši raziskavi (Pheroprax®), ni bil najbolj učinkovit. Prav tako ne Ipsowit®, ki je bil drugi najdražji feromonski pripravek. Kot najbolj učinkovit se je v naši raziskavi izkazal IT Ecolure Extra®, ki je skoraj za polovico cenejši od feromonskega pripravka Pheroprax®. S tem potrjujemo našo prvo hipotezo, da najdražji feromonski pripravek ni nujno najbolj učinkovit. Glede na primerjavo naših podatkov s podatki iz literature domnevamo, da proizvajalci feromonskih pripravkov izboljšujejo oz. nadgrajujejo svoje izdelke, zato je za zagotavljanje zanesljivih oz. željenih rezultatov treba preverjati njihovo učinkovitost (Pernek, 2002, Göktürk in sod., 2005, Galko in sod., 2010, Zahradník in Zahradníková, 2014). Primerjava učinkovitosti feromonskih pripravkov IT Ecolure Extra® in IT Ecolure Tubus® je pokazala statističnoznačilnovečjoučinkovitostin selektivnostpripravkaIT EcolureExtra®. Rezultat je v skladu z raziskavo Zahradník in Zahradníková(2014), v katerisejepripravekIT Ecolure Extra® izkazal za bolj učinkovitega pri lovu osmerozobega smrekovega lubadarja kot IT Ecolure Tubus® pri redni menjavi pripravka vsake 4 tedne čez celo lovilno sezono. Zanimivo, v isti raziskavi se je v obdobju osmih tednov kot bolj učinkovit izkazal IT Ecolure Tubus®. Feromonski pripravek IT Ecolure Tubus® se je v naši raziskavi izkazal kot manj selektiven, predvsem se je pokazala njegova močna privlačnost za šesterozobega smrekovega lubadarja (Pityogenes calcographus) in za plenilca osmerozobega smrekovega lubadarja ploščategahrošča Nemosoma elongatum. Rezultat potrjuje našo hipotezo, da se feromonska pripravkaITEcolure Extra® inITEcolure Tubus® medseboj razlikujetavučinkovitosti in selektivnosti. Možen vzrok za razlike bi lahko bil različen način aplikacije teh dveh feromonskih pripravkov (IT Ecolure Extra®– pivnik, IT Ecolure Tubus®– ampula), kar bi lahko vplivalo na razlike v izhlapevanju aktivnih komponent in s tem na delovanje feromonskega pripravka v testiranem časovnem obdobju. 54 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 4.1.2 Primerjava ulova hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja med testnimi in kontrolnimi območji glede na feromonski pripravek V pasti, opremljene z enakim feromonskim pripravkom, se je na testnih območjih ujelo večje število hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja kot v pasteh na kontrolnih območjih, vendar razlika ni bila statistično značilna. Glede na ta rezultat, lahko zavržemo našo hipotezo, da bo feromonski pripravek z največjim ulovom hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja izražal tudi največjo razliko v ulovu med testnim in kontrolnim območjem. Ko smo upoštevali vse pasti ne glede na feromonski pripravek, se je večji ulov na testnihlokacijahv primerjavi s kontrolnimi pokazal kotstatistično značilen. Iz rezultatov lahko sklepamo, da je tekom raziskave na testnih območjih prišlo do namnožitve osmerozobega smrekovega lubadarja, kar se je izrazilo v večjem ulovu hroščev v pasteh. Večji ulov na testnih območjih je v skladu z ugotovitvami Angst in sod. (2012), ki kažejo, da se številčnost hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja v pasteh zmanjšuje v smeri od žarišča proti neprizadetim predelom gozda. V isti raziskavi so avtorji ugotovili tudi, da na številčnost hroščev pomembno vpliva habitat, saj je bila številčnost hroščev v pasteh, postavljenih v gozdnih sestojih, dvakrat večja od tiste v pasteh, postavljenih na odprtih območjih (Angst in sod., 2012). 4.1.3 Primerjava stranskega ulova glede na feromonski pripravek Znano je, da feromonski pripravki, ki se uporabljajo za spremljanje osmerozobega smrekovega lubadarja, privabljajo tudi netarčne organizme (stranski ulov) (Bakke, 1989, Pavlin, 1991, Valkama in sod., 1997, Pernek, 2002, Panzavolta in sod., 2014, Galko in sod., 2016). Pri odločanju, kateri feromonski pripravek uporabiti, je smiselno izbrati tistega, ki privabi najmanj netarčnih organizmov oz. je v pasteh, opremljenih s tem feromonskim pripravkom,stranski ulovnajmanjši. V naši raziskavi je bil stranski ulov veliko manjši od ulova hroščevosmerozobegasmrekovegalubadarja, kar se ujema z rezultati Valkamain sod.(1997), čepravsov omenjeni raziskavi uporabilidrugo vrsto pasti (lijakaste) indrugo feromonsko vabo (Ipslure®). Po drugi strani pa so naši rezultati v nasprotju z rezultati raziskave Panzavolta in sod. (2014). Vzrok za neujemanje v tem primeru bi lahko iskali v tem, da je bil v raziskavi Panzavolta in sod. (2014) uporabljen feromonski pripravek za drugo vrsto podlubnika (Ips sexdentatus), uporabljena pa je bilatudi druga vrsta pasti(lijakasta past)(Lindgren, 1983). Delež stranskega ulova v skupnem ulovu se med pastmi z različnimi feromonskimi pripravki ni bistveno razlikoval (cca. 6 %). Stopnja stranskega ulova v pasteh pa je sovpadala s stopnjo ulova osmerozobega smrekovega lubadarja, kar potrjuje prvi del hipoteze, ki pravi, da sta stopnja stranskega ulova in stopnja ulova plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja v pasteh z izbranim feromonskim pripravkom enaki stopnji ulova osmerozobega smrekovega lubadarja v pasteh s tem feromonskim pripravkom. Največjidelež stranskega ulova so predstavljali hrošči (Coleoptera). V pasteh so bile večinoma zastopane iste družine hroščev kot v drugih študijah. Najbolj številčni so bili predstavniki pravih rilčkarjev (Curculionidae), sledili pa so jim kratkokrilci (Staphylinidae), skarabeji (Scarabaeidae) in pokalice(Elateridae) (Pavlin, 1991, Valkamain sod., 1997, Wermelinger, 2002, Panzavoltain sod., 2014). Med najbolj številnimi predstavniki drugih skupin organizmov so bili kožekrilci 55 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 (Hymenoptera), ki so jim sledile strigalice (Dermaptera), dvokrilci (Diptera) in polkrilci (Hemiptera). Največjistranskiulov smo zabeležiliv pasteh zITEcolureExtra®, vkaterihjebilvprimerjavi s pastmi z drugimi feromonskimi pripravki tudi največji ulov hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja. Analiza ni pokazala razlik med testnimi in kontrolnimi lokacijami v količini stranskega ulova v pasteh zrazličnimiferomonskimipripravki. V raziskavismoopazilirazlikev zastopanostirazličnih družin hroščev v stranskem ulovu v pasteh, opremljenih z različnimi feromonskimi pripravki. To potrjuje našo hipotezo, da se vrstna sestava hroščev v stranskem ulovu med pastmi z različnimi feromonskimi pripravki razlikuje. V analizi določene hrošče smo identificirali do družine (razen plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja iz rodov Thanasimus in Nemosoma, ki smo jih določili do vrste). Razlike v zastopanostirazličnih družin hroščev sobile največjev pasteh, opremljenih s Pheroprax® inITEcolureExtra®,vprimerjavi spastmi,opremljenimi zIpstyp® inTyposan®. V pasteh z nekaterimi feromonskimi pripravki so bile prednostno zastopane določene družine hroščev(t.im. indikativnedružine). Za pastis feromonskimpripravkomIpsowit® je bila indikativna družina ozkopasih lubadarjev (Salpingidae), v pasteh s feromonskim pripravkom Typosan® pa sta bili indikativni družini mravljeliki hrošči (Scydmaenidae) in krešiči (Carabidae). Vrste iz družine Salpingidae nekateri viri navajajo kot plenilce osmerozobegasmrekovegalubadarja(Wermelinger, 2002,Panzavoltainsod., 2014), sintetični feromonski pripravki za osmerozobega smreovega lubadarja pa naj bi nanje delovali kot kairomoni. Privabljanje drugih vrst žuželk v pasti za spremljanje osmerozobega smrekovega lubadarja potrjujejo tudi druge raziskave (Valkama in sod., 1997, Panzavolta in sod., 2014). Večdružin hroščev se je pojavljalov pasteh neglede na . Na splošno je bil v pasteh v GGO Slovenj Gradec stranski ulov statistično značilno večji kot v GGO Kranj. Vzrok za to bi lahko bila večja številčnost in pestrost žuželk na nižjih nadmorskih višinah. Plenilski hrošči iz družine pisancev (Cleride), predvsem so to vrsteiz rodu Thanasimus, so med najučinkovitejšimi naravnimi sovražniki osmerozobega smrekovega lubadarja (Weslien, 1992; 1994, Wermelinger, 2002). Potrjena je bila pozitivna povezava med številom osebkov mravljinčastega pisanca (Thanasimus formicarius) in številom osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja (Wermelinger, 2004). V raziskavi Bakke in Kvamme (1981) je bilo ugotovljeno, da alkohola ipsenol in ipsdienol, ki sta naravni komponenti feromona osmerozobega smrekovega lubadarja, delujeta kot kairomona in privabljata osebke Thanasimus spp. Rezultati iste raziskave kažejo tudi, da dodajanje cis-verbenola mešanici ipsenola in ipsdienola poveča njeno privlačnost za vrste Thanasimus spp. Sinergističniučinek je bil ugotovljen tudi za dodajanje metilbutenola mešanicicis-verbenola in ipsdienola. V naši študiji je bilo skupno število plenilcev v stranskem ulovu majhno, znašalo je le 46 osebkov, od tega 40 predstavnikov iz rodu Thanasimus in 6 predstavnikov Nemosoma elongatum. Največještevilo ujetihplenilcevnapastje bilo5. Rezultat potrjuje predvidevanje, da plenilski hrošči pobegnejo iz pasti, kar so Martín in sod. (2013) v svoji študiji tudi potrdili za vrsto T. formicarius. Podobno bi lahko veljalo tudi za T. femoralis in nenazadnje tudi za Nemosoma elongatum. Največ plenilcev se je ujelo v pasti, opremljene z Ipstyp® in IT Ecolure Extra®. Pasti z drugimi feromonskimi pripravki so imele veliko manjše število ujetih plenilcev, ki pa je bilo 56 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 primerljive velikosti. Na številčnost plenilcev v pasteh bi lahko vplivala sestava feromonskih pripravkov oz. zrazličnimi koncentracijami ipsdienola,metilbutenolaincis-verbenola. Zhang in Schlyter (2010) sta ugotovila, da dodajanje dveh C8-alkoholov (3-oktanol in 1-okten-3-ol) v mešanico kairomonov zmanjša ulov T. formicarius za več kot 36 %. Na žalost sta oba C8­alkohola zmanjšala tudi ulov osmerozobega smrekovega lubadarja. V naši raziskavi za noben feromonskipripravek nibilo navedeno, da bi bili v njih prisotni omenjenialkoholi. Stopnja ulova plenilcev v pasteh ni sovpadala s stopnjo ulova osmerozobega smrekovega lubadarja, zato zavračamo drugi del tretje hipoteze, ki pravi, da sta stopnja stranskega ulova in stopnja ulova plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja v pasteh z izbranim feromonskim pripravkom enaki stopnji ulova osmerozobega smrekovega lubadarja v pasteh s tem feromonskim pripravkom. V GGOSlovenjGradec se je vpastiujelo večje številoplenilcevosmerozobegasmrekovega lubadarja kot v GGOKranj, kar smo zaznali tudi za stranski ulov. Rezultatjemogočepojasniti s tem, da so bile pasti v GGO Slovenj Gradec postavljene na nižji nadmorski višini, kjer je številčnost in pestrost plenilcev večja, ter tudi s samo biologijo vrst iz rodu Thanasimus – številčnost osebkov teh vrst je namreč pozitivno odvisna od številčnosti osebkov osmerozobega smrekovega lubadarja(Weslien, 1994). 4.1.4 Ekonomski vidik uporabe različnih feromonskih pripravkov Iz analize stroškov je razvidno, da so feromonski pripravki predstavljali 12,8 % skupnih stroškov spremljanja osmerozobega smrekovega lubadarja v naši raziskavi. Če bi uporabili le najcenejše feromonske pripravke, bita odstotek padelna7,5%, v primeru uporabenajdražjega feromonskega pripravka pa bi se ta odstotek povzpel na 19,2 %. Čeprav so bili stroški feromonskihpripravkovin pasti v naši raziskavi razmeroma nizki, izporočila Bakke (1989) o programu za spremljanje in zatiranje osmerozobega smrekovega lubadarja vidimo, da lahko stroški feromonskih pripravkov in pastivnekaterihprimerihpredstavljajo kar tretjinocelotnih stroškov. Iz naših rezultatov sledi, da stroški feromonskih pripravkov predstavljajo manjši delež stroškov spremljanja osmerozobega smrekovega lubadarja, zato zavračamo peto hipotezo, ki pravi, da stroški feromonskih pripravkov predstavljajo velik del stroškov celotnega spremljanja. 4.1.5 Standardizirani indeksi za različne feromonske pripravke Napodlagiizračunanegaindeksa se je kot najboljši feromonskipripravekizkazalIpsowit® , ki ima najvišji skupni indeks. Ta je od vseh petih preizkušenih feromonskih pripravkov tudi najboljobčutljiv oz. zanesljiv. Glede na strošek je ta feromonski pripravek druginajdražji. Če zaspremljanjeizberemo najboljučinkovitferomonskipripravek, t.j. ITEcolureExtra®,imata nižjoobčutljivostin je najmanj selektiven. Glede na ceno je ta feromonski pripravek skoraj za polovico cenejši od najdražjega feromonskegapripravka. Pheroprax® je najbolj selektiven oz. ima najmanjšivpliv nastranskiulov, vendar jepodrugistranimanjučinkovitin selektiven. Ta feromonski pripravekjeod vseh testiranih najdražji. 57 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Primerjava učinkovitosti, selektivnosti in cene za feromonska pripravka IT Ecolure Extra® in IT Ecolure Tubus® je pokazala, da je IT Ecolure Extra® bolj učinkovit in selektiven, toda nekoliko dražji. 4.2 Primerjava različnih vrst pasti 4.2.1 Primerjava ulova v enojne režaste, križne in lijakaste pasti Za čim boljučinkovito lovljenje morajo biti pastiprilagojenetarčnemuorganizmu, sepravi njegovivelikostiin biologiji(Southwood, 1975,Epsky in sod., 2008, Chandler, 2010). Številne študije sopokazale,da so za različne vrste podlubnikov primernerazličnevrste oziroma oblike pasti (Lindgren in sod., 1983, Flechtmann in sod., 2000, McCravy in sod., 2000). Za nekatere vrste podlubnikov je tudi barvapastipomemben dejavnik, kivplivanaulov hroščev(Campbell in Borden, 2006, González-Audino in sod., 2011). Za hrošče osmerozobega smrekovega lubadarja barva pasti ne igra pomembne vloge. Izjema je bela barva, za katero so Dubbel in sod. (1985) ugotovili, damanj privlači hrošče.Vnjihovi raziskavi se je v pasti bele barve ujelo manj hroščev, kot v pasti drugih barv (transparentna, črna, zelena, siva ali rdeče-rjava). Analiza ulova osmerozobega smrekovega lubadarja vrazličnevrstepasti v naši raziskavi ni pokazala statističnoznačilnihrazlik med enojnimi režastimi,križnimi inlijakastimipastmi. Na podlagi tega rezultata lahko zavrnemo našo hipotezo, da bodo enojne režaste, križne in lijakaste pasti različno učinkovite. Podobne rezultate so dobili tudi Galko in sod. (2016) v študiji, v katerisotestiralivečvrst pastizalovljenjepodlubnikov (Ecotrap,BEKApast, enojna režasta past, Lindgren lijakasta past, Funnel lijakasta trap in Cross past – podobna naši križni pasti). Do enakih rezultatov so prišlitudiFlechtmann in sod. (2000), kiso ugotavljalirazlikev ulovu različnih vrst podlubnikov med različnimi vrstami pasti. Tudi njihovi rezultati med testiranimi pastmi nisopokazalistatistično značilnih razlik v količiniulovapodlubnikov. Je pa analiza pokazala statistično značilno večjiulov podlubnikov v pasti ESALQ-84 vprimerjavi z drugimi vrstami pasti, ko so v statistični model za analizo vključili površino pasti. Past ESALQ-84 je podobna križni pasti, ki smo jo uporabili v naši raziskavi, le da je manjša, ožja in bolj podobna kocki kot kvadratu (15,6 x 14 x 14 cm). Tudi v primeru podlubnikov Ips calligraphus razlikevulovumedrazličnimi vrstami pasti nisozaznali(McCravy in sod., 2000). Druge raziskave, v katerih so primerjali razlike v ulovu podlubnikov med različnimi vrstami pasti, ne dajejo enotnih rezultatov. Pernek (2002) je na primer v svoji raziskavi pokazal, da je enojna režasta past boljša za lovljenje osmerozobega smrekovega lubadarja od pasti tipa Ecotrap in od pasti tipa Bakke. Podobno so se podlubniki Ips avulsus in Ips grandicollis pogosteje oziroma v večjem številu lovili v režaste pasti kot v lijakaste pasti. Rezultati, ki so jih dobili Galko in sod. (2010), pa so pokazali za 18 % večji ulov hroščev osmerozobega smrekovega lubadarjav lijakaste pasti vprimerjavi z ulovom v režastepasti, čeprav se razlika kljub triletnemu trajanju raziskave ni pokazala kot statistično značilna. Razlog zarazličnerezultatebi lahkobil vtem,dasobili vrazličnihraziskavahuporabljeni nekoliko različni modeli istih vrst pasti, kar bi lahko vplivalo na ulov. V primerjavi z uporabljenimi pastmi v Galko in sod. (2016) so uporabljene enojne režaste pasti skoraj enake kot v naši raziskavi (naša: 50 x 49 x 6,5 cm; njihova: 57 x 49 x 6 cm), njihova križna past je 58 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 nekoliko nižja in širša od naše (naša:129 x 40 x 40 cm;njihova:115 x 50 x50 cm), obe lijakasti pasti pasta bistveno daljši od modela iz naše raziskave (naša:5 lijakov;njihova:12 lijakov oba modela). Zanimivi so tudi podatki iz zadnjega leta v Galko in sod. (2016), kjer je bil največji ulov zabeležen v križni pasti. Žal niso primerjali količine ulova za celotno obdobje raziskave in so vsako leto uporabili drugačno postavitev pasti na izbranih lokacijah ter so nekatere pasti tudi modificirali, zato jenapodlagiteh rezultatov težko karkolisklepatio vplivu vrstepastina ulov. Glede na nasprotujoče si rezultate različnih raziskav menimo, da so potrebne nadaljnje raziskave vpliva oblike pasti na ulov hroščev podlubnikov. Predvsem pa je treba preveriti zanesljivost pasti s spremljanjem ulova skozi daljše časovno obdobje, na kar nakazujejo tudi raziskave Galko in sod. (2010) ter Galko in sod. (2016). Ob naravnih ujmah se povečanje ulova hroščev pojavi drugo leto po ujmi. Na podlagi dejstva, da ima osmerozobi smrekov lubadar v Sloveniji dve generaciji na leto (Jurc in sod., 2006, Jurcin Kolšek, 2012, Šramelin sod., 2021), pasmo v raziskavi zrazličnimi vrstami pasti želeli preveriti, ali se na podlagi ulova v pasti da zaznati razliko med območji, ki so bila prizadeta zaradi vetroloma manjkoteno leto pred raziskavo,inneprizadetimi gozdnimisestoji. Vetrolom se je na naših izbranih testnih lokacijah zgodil februarja 2020, dva meseca pred postavitvijo pasti. Naši rezultati nisopokazali razlikmedtestnimi inkontrolnimi območji in so v skladu z drugimi raziskavami (Inouye, 1962, Wermelinger in sod., 1999, Göthlin in sod., 2000, de Groot in sod., 2018), ki kažejo, da se znatna razlika v številčnosti osebkov osmerozobega smrekovega lubadarjapojavi šele eno leto po naravni ujmi. Primerjava stranskega ulova med enojnimi režastimi, križnimi in lijakastimi pastmi Stranski ulov ali ulov netarčnih organizmov je neizogiben del spremljanja s pastmi, opremljenimi s feromonskimi pripravki (Bakke, 1989, Pavlin, 1991, Valkama in sod., 1997, Pernek, 2002, Galko in sod., 2016). Medtem ko plenilce in nekatere druge vrste organizmov privabljajo snovi, kisenahajajo vferomonskihpripravkih in delujejo kot kairomoni (Bakkein Kvamme, 1981), drugeorganizmeprivabljajosnovi, kijih oddajajo razpadajoči osebkiv pasti, nekateri organizmi pa se v pastehznajdejoponesreči(Pavlin, 1991, Valkama in sod., 1997). V naši raziskavi je bila najmanjša količina stranskega ulova izmerjena v enojnih režastih pasteh v primerjavi z lijakastimi in križnimi pastmi, vendar razlika v deležih med različnimi pastmi ni bila statističnoznačilna. S tem lahko našo hipotezo, ki pravi, da bo stranski ulov v enojnih režastih pasteh najmanjši v primerjavi z ostalimi vrstami pasti, le delno potrdimo. Ker nismo našli statistično značilnih razlik v ulovu osmerozobega smrekovega lubadarjamedrazličnimi vrstami pastmi,jebilaodsotnostrazlikvstranskem ulovumedpastmi pričakovana, saj običajno količina stranskega ulova sovpada s količino ulova osmerozobegasmrekovegalubadarja(Pavlin, 1991, Šramel in sod., 2021). Delež stranskega ulovase je gibal od 6,5 % (ulov v enojne režaste pasti) do 7,3 % (ulov v lijakaste pasti), kar je primerljivo z raziskavo Šramel in sod. (2021), kjer se je odstotek stranskega ulova v enojne režaste pasti, opremljenezrazličnimi feromonskimi pripravki,gibal od 4,2% do 7%. Stranski ulov v pasteh za spremljanje osmerozobega smrekovega lubadarja je preučeval že Pavlin (1991). V Pavlinovi (1991) raziskavi je stranski ulov v enojnih režastih pasteh, opremljenih s feromonskim pripravkom Pheroprax®,predstavljal 5% celotnega ulova. Ko je 59 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 avtor primerjal stranski ulov med enojno režasto pastjo in cevno pastjo (drainpipe), ki ju je opremil s feromonskim pripravkom za osmerozobega smrekovega lubadarja (Pheroprax®) in hkrati za šesterozobega smrekovega lubadarja (Pityogenes chalcographus) (Chalcoprax®), se jestranskiulov v pasteh izrazito povečal in je znašal kar 91,2 % za enojne režaste pasti in 72,3 % za cevne pasti. Vendar pa je avtor stranski ulov obravnaval drugače, kot smo ga mi v naši raziskavi, in sicer je iz stranskega ulova izločil vse podlubnike, ne samo osmerozobega smrekovega lubadarja. Čeprav je Bakke (1989) zapisal, da imajo cevne pasti najmanjši vpliv na stranski ulov od vseh preizkušenih pasti, žal v svojem prispevku ni navedel niti vrst testiranih pasti niti količine stranskega ulova. Valkama in sod. (1997) so ugotovili, da imajo cevne pastisferomonom Ipslure® 17,5%stranskegaulova. Vpliv pastinastranskiulov je zelo malo raziskan, saj v določenih člankih podatki o tem niso navedeni zaradi majhnega števila netarčnih osebkov (Galko in sod., 2016)ali drugih tehničnih težav (Pernek, 2002), kar otežuje primerjavo med raziskavami. Dubbel in sod. (1985) in Niemeyer (1985) so opazili, da je stranski ulov v pasteh bele barve večjikotvpasteh drugihbarv, zato odsvetujejo uporabo bele barve za nove prototipe pasti. Tako kotv raziskavivplivarazličnih feromonskihpripravkov naulov (Šramel in sod.2021) so tudi v tejraziskavi večino stranskega ulova predstavljali hrošči(Coleoptera). Najpogostejši družini hroščev sta bili isti kot pri Šramel in sod. (2021), t.j. pravi rilčkarji (Curculionidae) in kratkokrilci (Staphylinidae), ki sta jima sledili družini Silphidae (mrharji) in Leodidae (zemljarji), katerih številčnost je bila večja v primerjavi z rezultati navedene študije. Medtem ko povezava družine Leodidae z ulovom podlubnikov ni znana, je za mrharje znano, da je njihova prisotnost običajno povezana s slabim mehanizmom odtekanja deževnice iz pasti (Galko in sod., 2016, Kasumović in sod., 2016), zaradi česar hrošči razpadajo, pri tem pa se sproščavonjgnijočih organizmov, kiso seujelivpast,ki tevrsteprivlači (Kretschmer,1990). Slaba sposobnost odvajanja vode izpasti pane pomenile večjega števila ujetih vrstiz družine Silphidae, ampak tudi manjši ulov osmerozobega smrekovega lubadarja (Kretschmer, 1990). V naši raziskavi je bilo največ primerkov iz družine Silphidae zabeleženih v lijakastih pasteh, najmanj pa v enojnihrežastihpasteh. Zastopanost družin hroščev v stranskem ulovu je bila primerljiva s tisto, ki so jo zabeležili Pavlin (1991) in Šramelin sod. (2021). Zanimivoje, da smo v naši študiji skorajv vseh pasteh našli predstavnike polžev (Gastropoda), ki jih v raziskavi Šramel in sod. (2021) ni bilo. Prisotnost polžev v pasteh za spremljanje podlubnikov sicer ni nič novega in je bila že dokumentirana v preteklosti (Pavlin, 1991). Izstopal je stranski ulov v križne pasti, kamor so seujelitudi štirjepredstavniki glodalcev oz. vrste podlesek (Muscardinus avellanarius). Kljub temu, da gre za zelo malo primerkov, je tovrstni ulov lahko zelo neprijeten za delavce, ki praznijo pasti. Samo v enem primeru je bil osebek še živinizpuščen nazaj v naravo. Feromon, ki ga oddajajo hrošči osmerozobega smrekovega lubadarja, privlači plenilce te vrste (Bakke in Kvamme, 1981), ki jih je več vrst in se hranijoz ličinkami inodraslimi hrošči (Weslien, 1992, Valkama in sod., 1997, Wermelinger, 2002, Hilszczajski in sod., 2007). Naravni sovražniki so pomembni regulatorji številčnosti populacije podlubnikov. Weslien (1992) je ocenil, da plenilci in drugi naravni sovražniki lahko zmanjšajo populacijo osmerozobegasmrekovegalubadarja za kar 83 %. Podobne rezultate navaja tudi Wermelinger (2002). V naši študiji smo pozornost usmerili le na tri vrste plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja in sicer na ploščate hrošče Nemosoma elongatum ter pisanca Thanasimus femoralis in Thanasimus formicarius.Najmanj ujetihplenilcevjebilozabeleženih 60 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 v enojnih režastih pasteh,največ pa vlijakastih, vendartakokotv primeru celotnegastranskega ulova, razlike med pastmi niso bile statistično značilne. Zanimivo jebilo, daje bil ulov vrste Nemosoma elongatum vlijakastihpastehdvakratvečji kotv križnih pasteh. Pavlin (1991) je v svoji študiji ugotovil, daje razlika v ulovu Nemosoma elongatum bolj kotod vrstepastiodvisna od feromonskegapripravka. Pokazal je, dasev pasti, opremljene s feromonskim pripravkom za privabljanje šesterozobega smrekovega lubadarja (Pityogenes chalcographus)(Chalcoprax®) ujame večje število osebkov Nemosoma elongatum. Ker smo v naši študiji uporabili enak feromonski pripravek (IT Ecolure Extra®) v vseh pasteh, jelahko razlogza večjostopnjo ulovavrste Nemosoma elongatum v lijakaste pasti posledica njene drugačne oblike, ki osebkom te vrste oteži ali celo onemogoči pobeg. Martín in sod. (2013) so recimo pokazali, da lijakaste pasti ulovijo znatno večje število osebkov Thanasimus formicarius v primerjavi z enojnimi režastimi pastmi in da je to posledica večje sposobnostipobega osebkov iz enojnih režastih pasti. 4.2.2 Primerjava ulova v enojne, dvojne in trojne režaste pasti Ko smo primerjali ulov osmerozobega smrekovega lubadarja v enojne, dvojne in trojne režaste pasti, smo ugotovili statistično značilno razliko v ulovu med enojno in trojno režasto pastjo, razlika med enojno in dvojno ter dvojno in trojno režasto pastjo pa ni bila statistično značilna. V primerjavi z enojno režasto pastjo je imela dvojna režasta past 1,2-krat večji ulov osmerozobega smrekovega lubadarja, trojna pa 1,5-krat večji ulov. Na podlagi naših rezultatov zavračamo hipotezo, ki pravi, da bo ulov osmerozobega smrekovega lubadarja v trojnih režastih pasteh dvakrat večji kot v enojnih režastih pasteh. Pernek (2002) je med enojno in trojno režasto pastjo zabeležil nekoliko večjo razliko v ulovu, in sicer je bil ulovv trojno režasto past v njegovem primeru 1,9-krat večji v primerjavi z enojno režasto pastjo. Razlika v rezultatih med obema raziskavama bi lahko bila posledica večjih razlik v ulovu v trojne režaste pasti med lokacijami v naši raziskavi. Ulov v trojne režaste pasti na nekaterih lokacijah v vzhodnem delu Slovenije je bil namreč zelo majhen v primerjavi z ulovom v pasti iste vrste na drugih lokacijah. To je razvidno tudi iz statistične analize, ki je pokazala, da je ulov osmerozobega smrekovega lubadarja v trojne režaste pasti večji vprimerjavi zulovomv dvojnerežastepasti, vendar je mediana ulovav primeru dvojnih režastihpastivečja odmediane ulovav primeru trojnih režastihpasti. Čeprav smo za postavitev pastiposkušali izbrati lokacijes čim boljenakimi pogoji, so lahko obstajale med njimi razlike v mikroklimi, ki jih nismo mogli predvideti in bi lahko vplivale na ulov. Schroeder (2013) je namrečopazil, da jeulov osmerozobegasmrekovegalubadarjaveliko bolj odvisen od zunanjih dejavnikov kot ulov šesterozobega smrekovega lubadarja, kar se odraža v spremenljivosti ulova osmerozobegasmrekovegalubadarjamedpastmi. Razlog zato najbibilaožja ekološka niša osmerozobega smrekovega lubadarja, ki je zaradi svoje velikosti omejen na drevesa s premerom nad15 cm. Podobna variabilnost v ulovu med različnimi vrstami režastih pasti je bila opažena tudi v raziskavahGalko in sod. (2016) ter Dimitriin sod. (1992). Dimitriin sod.(1992) so primerjali ulov v množično postavljene enojne in trojne režastih pasti ter sporadično postavljene enojne režaste pasti. Rezultatiso pokazali, da je bil ulov v sporadičnopostavljene enojne režaste pasti 61 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 skoraj enak, v nekaterih primerih pa tudi nižji oz. višji v primerjavi z ulovom v masovno postavljene režaste pasti. Glede na rezultate raziskave Zahradník in Zahradníková (2015) bi bila lahko razlika v količini ulova med enojno, dvojno in trojno režasto pastjo večja, če bi v dvojno režasto past vstavili dva feromonska pripravka naenkrat, v trojno pa tri. Kasumović in sod. (2016) so primerjaliulov osmerozobegasmrekovegalubadarjamed enojno režasto pastjo za mokri ulov in enojno režasto pastjo za suhi ulov in niso zaznali statistično značilnih razlik v ulovu. Tako kot priuporabi enojnih režastih, križnih in lijakastih pasti se tudipri uporabienojnih, dvojnih in trojnih režastih pasti ulov osmerozobega smrekovega lubadarja ni bilo statistično značilnih razlik v ulovu osmerozobega smrekovega lubadarja med testnimi in kontrolnimi območji. Na podlagi teh rezultatov zavračamo našo hipotezo, ki pravi, da se bo ulov osmerozobega smrekovega lubadarja v različne vrste pasti razlikoval med testnimi in kontrolnimi območji. Kot smo pričakovali, je bil stranski ulov najmanjši v enojnih režastih pasteh, razlika v primerjavi z dvojnimi introjnimi režastimi pastmi pa je bila statistično značilna. S tem lahko potrdimo del hipoteze, ki pravi, da bo stranski ulov v križnih in lijakastih pasteh ter v dvojnih in trojnih režastih pasteh večji od ulova v enojnih režastih pasteh. Presenetil nas je večjistranski ulovv dvojnih režastih pasteh v primerjavi s trojnimi. Sklepamo, dajebilo to najverjetneje posledica zgoraj omenjenega vpliva mikroklime na nekaterih lokacijah trojnih režastih pasti. Tako kot v primeru ulova osmerozobega smrekovega lubadarja je bil tudi v stranski ulov v pasteh v vzhodni Sloveniji statistično značilno večji kot v pasteh v zahodni Sloveniji. Število plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja v stranskem ulovu se tako kot med enojno režasto, križno in lijakasto pastjo tudi med enojno, dvojno in trojno režasto pastjo ni statističnoznačilnorazlikovalo. Indikativne družine hroščev v stranskem ulovu smo našli samo vtrojnihrežastihpasteh: Ciidae, Elateridae, Staphylinidae, Nitidulidae, Salpingidae, Histeridae in Zopheridae. Vulovu plenilcev osmerozobegasmrekovegalubadarjamed enojno,dvojno in trojno režasto pastjo ni bilo statistično značilnih razlik. 4.2.3 Ekonomski vidik uporabe različnih vrst pasti Strošek spremljanja osmerozobega smrekovega lubadarja ni zanemarljiv,zato je aktivnosti treba načrtovati preudarno (Lindgren, 1983, Bakke, 1989; 1991, Dimitri in sod., 1992, Jakuš, 1998, González-Audino in sod., 2011, Šramel in sod., 2021). Analiza stroškov spremljanja osmerozobegasmrekovegalubadarjazuporaborazličnihvrst pasti jedalaprimerljiverezultate,kotso jih dobiliŠramelin sod. (2021)z analizo stroškov spremljanjazrazličnimiferomonskimi pripravki. Največji delež so v obeh raziskavah predstavljali stroški delovne sile, ki so predstavljali več kot polovico vseh stroškov. Sledili so stroški pasti, ki so predstavljali 24,71 % vseh stroškov. Stroški pasti vtej raziskavi sobili večji kot v raziskavi Šramelin sod. (2021), čeprav je bilo število uporabljenih pasti enako v obeh raziskavah. Razlog za to je, da smo v naši raziskavi uporabljali dvojne in trojne režaste pasti, ki so dvakrat oz. trikrat dražje od enojnih režastih pasti. 62 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Vkolikorbiseodločilizauporabo izključno najcenejših pasti(lijakaste pasti),bise celoten strošek spremljanjazmanjšalza14,87%,če pabiuporabilisamonajdražje pasti(trojne režaste pasti), bi bil strošek spremljanja za19,92% višji v primerjavi s stroškomv naši raziskavi. Lijakaste in cevne pasti se praviloma postavljajo v skupinah po tri (Bakke, 1985, Weslien, 1992, Ryall in Fahrig, 2005, Hayes in sod., 2008). Če bi takšno postavitev uporabili v naši študiji,bi se priuporabisamolijakastihpastistroški spremljanja povečaliza4,6% vprimerjavi z dejanskimi stroški, ki so nastali v naši raziskavi. Ta strošek pa bi bil še vedno za 16,07 % nižji, kotčebiuporabljalisamo trojnerežaste pasti.Na cenolijakastihpastivpliva številodelov pasti. Vnaširaziskavismo uporabili5-delne lijakaste pasti,v drugih študijah paso uporabljali tudi 10-delne lijakastepasti(Flechtmann in sod., 2000, Campbell in Borden, 2006, Andersson in sod., 2011, Galko in sod., 2016). V primeru, da bi pri istem proizvajalcu namesto 5-delnih izbrali 10-delne lijakaste pasti, bi bile te še vedno najcenejše. Naši rezultati potrjujejo hipotezo, da stroški pasti predstavljajo znaten delež celotnih stroškov spremljanja osmerozobega smrekovega lubadarja. Vendar pa iste pasti praviloma uporabljamo več sezon, tako da ta strošek ni vsakoleten. 4.2.4 Standardizirani indeksi za različne vrste pasti Na podlagi izračunanega indeksa je imela enojna režasta past v primerjavi s križno in lijakasto najvišje število točk tako za učinkovitost ulova in selektivnost, kar je posledično privedlo do najvišjega končnega indeksa. Z drugimi besedami, enojna režasta past se je izkazala kot najboljša vprimerjavi skrižnoin lijakasto. Med režastimipastmi (enojna, dvojna in trojna) pa se je kot najboljša izkazala trojna režasta past, ki je bila tudi najbolj učinkovita. Ta rezultat potrjuje našo hipotezo, da bo trojna režasta past od vseh pasti, ki smo jih testirali v raziskavi, najbolj učinkovita. Enojna režasta past je bila med tremi režastimi pastmi najmanj učinkovita, a se je izkazala kot najbolj selektivna. Po skupnem indeksu je bila enojna režasta past takoj za trojno, torej druga najboljša. Glede na to, da je trojna režasta past trikrat dražjaodenojne režaste pasti,učinkovitapamanj kot dvakrat toliko kot enojna, je izbira enojne režaste pasti za spremljanje osmerozobega smrekovega lubadarja bolj smiselna. 63 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 5 Zaključek Testirani feromonski pripravki so se med seboj razlikovali po učinkovitosti, občutljivosti oz. zanesljivost ter selektivnosti. Vpastis feromonskimipripravki Ipsowit®,ITecolureExtra® in Pheroprax® se ujelo statistično značilno več hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja kotv pastizIpstyp® in Typosan®. Količinastranskegaulovaje bila majhna inse medpastmi z različnimi feromonskimi pripravki ni razlikovala. Od plenilcev osmerozobega smrekovega lubadarja se je v pasti ne glede na feromosnki pripravek ujelo samo nekaj osebkov. Kot najboljši glede na izbrane lastnosti so se izkazali Ipsowit®, IT Ecolure Extra® in Pheroprax®. Kot najboljši med njimi se je izkazal Ipsowit®, ki pa ni bil tudi najbolj učinkovit. Najbolj učinkovit je bil IT Ecolure Extra®, najbolj selektiven pa je bil Pheroprax® . Ipsowit® je bil od vseh treh najbolj občutljiv. Tako najdražji feromonski pripravek (Pheroprax®) ni bil niti najboljši niti najbolj učinkovit. IT Ecolure Extra® se je izkazal kot boljši v primerjavi z IT Ecolure Tubus®, pri čemer je bil tudi bolj učinkovit in selektiven, hkrati pa je ta feromosnki pripravek tudi dražji od IT Ecolure Tubus®. Potrdili smo statistično značilno večji ulov v enojnih režastih pasteh na testnih območjih v primerjavi s pastmi na kontrolnih območjih, vendar pa razlika na nivoju pasti s posameznim feromonskim pripravkom ni bila statistično značilna. Ugotavljamo, da so stroški feromonskih pripravkov predstavljali manjši delež celotnihstroškov, potrebnih zaspremljanje populacije osmerozobega smrekovegalubadarja.Z upoštevanjem različnih lastnosti feromonskih pripravkov lahko optimiziramo spremljanje osmerozobega smrekovega lubadarja, tako da povečamo njegovo učinkovitost in zanesljivost. Med enojno režasto, križno in lijakasto pastjo ni bilo statistično značilnih razlik v ulovu osmerozobega smrekovega lubadarja, niti v količini stranskega ulova. Prav tako ne v ulovu plenilcev, kismo jih ujelisamo nekajprimerkov. Razlikev ulovu med testnimiin kontrolnimi območjinismo zaznali nitiv primeruulovaosmerozobegasmrekovegalubadarjanitiv primeru stranskega ulova. Razlika v ulovu hroščev osmerozobega smrekovega lubadarja je bila statističnoznačilnasamomedenojnimiintrojnimi režastimipastmi.Medtemkojebil vtrojnih režastih pasteh ulov 1,5-kratvečjikotvenojnihrežastihpasteh,pa je bila cena trojnihrežastih pasti trikrat večja. Stranskiulov v dvojnein trojnerežastepastijebilstatistično značilno večji kot v enojne režaste pasti. Kot najboljša izmed pasti zenako naletno površino (enojna režasta, križna,lijakasta)se je izkazalaenojna režastapast,kije bilaodvsehtudinajboljučinkovita in selektivna, hkratipatudinajdražja. Vprimerjavizdvojno in trojno režasto pastjo jebilaenojna režasta pastpričakovanonajcenejša.Trojna režasta past, kije bila najdražja,se je izkazala kot najboljša od vseh treh režastih pasti, bila pa je tudi najbolj učinkovita. Enojna režasta past je bila v primerjavi z dvojno in trojno režasto pastjo najbolj selektivna. Dvojna režasta past je imela od vseh treh najslabšo oceno. Na podlagi rezultatov dosedanjih raziskav menimo, da so enojne režaste pasti najbolj primerne za spremljanje smrekovih podlubnikov v Sloveniji. 64 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 5.1 Zahvala Zahvaljujemo segozdarjemZGS, kiso pomagali pri izbiri lokacij,postavitvi,praznjenjuin pospravljanju pasti, ter Evi Groznik za pomoč pri razvrščanju vzorcev v laboratoriju. Avtorji se zahvaljujejo Ministrstvu za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano ter Javni agenciji za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije za financiranje projekta Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov v kontrolne feromonske pasti in sistema polaganja kontrolnih nastav ter izdelava aplikacije za načrtovanje lokacij in števila kontrolnih pasti ter kontrolnih nastav po ureditvenih enotah Zavoda (V4-1822). Projekt se je izvajal v sklopu raziskovalne skupine Gozdna biologija, ekologija in tehnologija (P4-0107) na Gozdarskem inštitutu Slovenije. 65 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 6 Viri Andersson M.J. 2001. A new method for non-parametric multivariate analysis of variance. Austral Ecology,26:32-46.Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1442-9993.2001.01070.pp.x Andersson M.N., Binyameen M., Sadek M.M., Schlyter F. 2011. Attraction Modulated by Spacing of PheromoneComponentsand Anti-attractants ina BarkBeetleanda Moth.JournalofChemical Ecology,37:899-911. Povezava: https://doi.org/10.1007/s10886-011-9995-3 Angst A., Rüegg R., Forster B. 2012. Declining Bark Beetle Densities(Ips typographus, Coleoptera: Scolytinae) from Infested Norway Spruce Stands and Possible Implications for Management. AJournalofEntomology,321084:1-7. Povezava: https://doi.org/10.1155/2012/321084 Baier P., Pennerstorfer J., Schopf A. 2007. PHENIPS—A comprehensive phenology model of Ips typographus (L.)(Col., Scolytinae)as a toolforhazardratingofbarkbeetle infestation. Forest Ecology and Management, 249, 3: 171-186. Povezava: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2007.05.020 Bakke A. 1981. Inhibition of the response in Ips typographus to the aggregation pheromone; field evaluation of verbenone and ipsenol. Zeitschrift Für Angewandte Entomologie, 92: 172-177. Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1439-0418.1981.tb01666.x Bakke A. 1985. Deploying pheromone-baited traps for monitoring Ips typographus populations. ZeitschriftFürAngewandteEntomologie,99:33-39.Povezava:https://doi.org/10.1111/j.1439­ 0418.1985.tb01956.x BakkeA.1989.TheRecentIps typographus Outbreak in Norway:ExperiencesfromaControlProgram. Holarctic Ecology, 12, 4: 515-519. Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1600­ 0587.1989.tb00930.x Bakke A.1991.Usingpheromones inthe managementofbarkbeetle outbreaks.°VForestInsectGuilds: Patterns of Interaction with Host Trees. Baranchikov Y.N., Mattson W.J., Hain F.P. & Payne T.L. °(ur.). °U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Northeastern Forest Experiment Station, Radnor: °371-377°str. https://www.fs.usda.gov/treesearch/pubs/19642. BakkeA., FroyenP., SkattebolL.1977.Field Responseto aNewPheromonalCompound Isolated from Ips typographus. Naturwissenschaften, 64: 98-99. Povezava: https://doi.org/10.1007/BF00437364 Bakke A., Kvamme T. 1981. Kairomone response in Thanasimus predatorstopheromonecomponents of Ips typographus. Journal of Chemical Ecology, 7: 305-312. Povezava: https://doi.org/10.1007/BF00995753 Birgersson G., Schlyter F., Löfqvist J., Bergström G. 1984. Quantitative variation of pheromone components in the sprucebark beetle Ips typographus from different attack phases. Journal of Chemical Ecology, 10, 7: 1029-1055.Povezava: https://doi.org/10.1007/BF00987511 Bončina A.,Klopčič M.,Simončič T.,Dakskoblera I.,FickoA.,RozmanA.2017.A generalframework to describe the alteration of natural tree species composition as an indicator of forest naturalness. Ecological Indicators, 77: 194-204. Povezava: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.01.039 Buma B. 2015. Disturbance interactions: characterization, prediction, and the potential for cascading effects. ECOSPHERE, 6, 70: 1-15. Povezava: https://doi.org/10.1890/ES15-00058.1 Burnham K.P., Anderson D.R. 2004. Model Selection and Multimodel Inference: A Practical Information-TheoreticApproach. °Springer,New York°str. http://doi.org/10.1007/b97636. CampbellS.A.,Borden J.H.2006.Close-range,in-flightintegration ofolfactoryand visualinformation by ahost-seeking bark beetle.EntomologiaExperimentaliset Applicata, 120: 91-98.Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1570-7458.2006.00425.x CHANDLER P.°(ur.). 2010. A Dipterist's Handbook (2nd Edition).°Orpington,°Amateur Entomologists' Society,°525°str. Christiansen E., Bakke A. 1988. The Spruce Bark Beetle of Eurasia.°V Dynamics of Forest Insect Populations. Population Ecology (Theory and Application). Berryman A.A. °(ur.). °Springer, Boston: °479-503°str. https://doi.org/10.1007/978-1-4899-0789-9_23. 66 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 De Cáceres M., Legendre P. 2009. Associations between species and groups of sites: Indices and statistical inference. Ecology, 90: 3566-3574.Povezava: https://doi.org/10.1890/08-1823.1 de Groot M., Diaci J., Ogris N. 2019. Forest management history is an important factor in bark beetle outbreaks: Lesson for the future. Forest Ecology and Management, 433: 467-474. Povezava: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2018.11.025 de Groot M., Ogris N. 2019. Short-term forecasting of bark beetle outbreaks on two economically important conifer tree species. Forest Ecology and Management, 450: 1-8. Povezava: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2019.117495 de Groot M., Ogris N., Kobler A. 2018. The effects of a large-scale ice storm event on the drivers of bark beetleoutbreaks and associated management practices. Forest Ecology and Management, 408:195-201. Povezava: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2017.10.035 DickensJ.C. 1981.Behaviouraland electrophysiologicalresponses ofthe barkbeetle,Ips typographus, to potential pheromone components. Physiological Enfornology, 6, 3: 251-261. Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1365-3032.1981.tb00269.x Dimitri L., Gebauer U., Lösekrug L., Vaupe O. 1992. Influence of mass trapping on the population dynamic and damage-effect of bark beetles. Journal of Applied Entomology, 114, 1-5: 103­109.Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1439-0418.1992.tb01102.x DubbelV.,Kerck K.,SohrtM.,MangolS.1985.Influenceoftrap coloron theefficiency ofbark beetle pheromone traps. Zeitschrift Für Angewandte Entomologie, 99: 59-64. Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1439-0418.1985.tb01960.x Duelli P., ZahradníkP.,KnizekM., KalinovaB. 1997.Migrationinsprucebarkbeetles(Ips typographis L.) and the efficiency of pheromone traps. Journal of Applied Entomology, 121: 297-303. Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1439-0418.1997.tb01409.x Epsky N.D., Morrill W.L., Mankin R.W. 2008. Traps for Capturing Insects.°V Encyclopedia of Entomology. Capinera J.L. °(ur.). °Springer, Dordrecht: °3887-3901°str. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-6359-6_2523. Faccoli M. 2009. Effect of weather on Ips typographus (Coleoptera Curculionidae) phenology, voltinism, and associated spruce mortality in the southeastern Alps. Environmental Entomology,38,2:307-316.Povezava: http://doi.org/10.1603/022.038.0202 Faccoli M., Stergulc F. 2006. A practical method for predicting the short-time trend of bivoltine populationsof Ips typographus (L.)(Col., Scolytidae)Journal ofAppliedEntomology, 130, 1: 61-66.Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1439-0418.2005.01019.x Fernandez-Carrillo A., Patočka Z., Dobrovolný L., Franco-Nieto A., Revilla-Romero B. 2020. Monitoring Bark Beetle Forest Damage in Central Europe. A Remote Sensing Approach Validated with Field Data. Remote Sensing, 12, 21: 1-19. Povezava: https://doi.org/10.3390/rs12213634 Fettig C.J., Hilszczański J. 2015a. Chapter 14 -Management Strategies for Bark Beetles in Conifer Forests.°V Bark Beetles. Vega F.E. & Hofstetter R.W. °(ur.). °Academic Press, San Diego: °555-584°str. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-417156-5.00014-9. Fettig C.J., Hilszczański J. 2015b. Management Strategies for BarkBeetles in Conifer Forests.°V Bark Beetles -Biology and Ecology of Native and Invasive Species. Vega F.E. & Hofstetter R.W. °(ur.). °Elsevier/AP, London: °555-584°str. FlechtmannC.A.H., Ottati A.L.T., BerisfordC.W. 2000. ComparisonofFourTrapTypesforAmbrosia Beetles (Coleoptera, Scolytidae) in Brazilian Eucalyptus Stands. Journal of Economic Entomology,93,6:1701-1707.Povezava: https://doi.org/10.1603/0022-0493-93.6.1701 Forest Europe. 2020. State of Europe’s Forests 2020. °Ministerial Conference on the Protection of Forests in Europe -FOREST EUROPE, Bratislava,°392°str. https://foresteurope.org/wp­ content/uploads/2016/08/SoEF_2020.pdf. Galko J., Gubka A., Vakula J., Brutovský D. 2010. Comparison of catches of the spruce bark beetle (Ips typographus L.) (Coleoptera: Scolytidae) in pheromone traps of Canadian and European production. Forestry Journal, 56, 4: 337-347. Povezava: http://doi.org/10.2478/v110114-009­ 0017-0 Galko J., Nikolov C., Kunca A., Vakula J., Gubka A., Zúbrik M., Rell S., Konôpka B. 2016. Effectiveness of pheromone traps for the European spruce bark beetle: a comparative study of 67 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 four commercial products and two new models. Lesnícky časopis -Forestry Journal, 62: 207­215.Povezava: https://doi.org/10.1515/forj-2016-0027 Göktürk T., Akkuzu E., Aksu Y. 2005. Comparing the effectiveness ratios of pheromone lures of Ipsowit® ,Ipstyp®,and Typosan® against ips typographus (L.) (Col.: Scolytidae) Artvin Çoruh Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, 6, 1: 155-160. Povezava: https://doaj.org/article/0b4f67e9408a43bb895e30428b565184 González-Audino P., Gatti P., ZerbaE. 2011. Traslucent pheromonetrapsincreasetrapping efficiency of ambrosia beetle Megaplatypus mutatus. Crop Protection, 30: 745-747. Povezava: https://doi.org/10.1016/j.cropro.2011.02.008 Gossner M.M., Wohlgemuth T. 2020. Do we need squirrels everywhere? On the distinction between biodiversity and nature.°V How to balance forestry and biodiversity conservation. A view across Europe. Krumm F., Schuck A. & Rigling A. °(ur.). °European Forest Institute (EFI); Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research (WSL), Birmensdorf: °133­145°str. https://www.dora.lib4ri.ch/wsl/islandora/object/wsl:25616. Göthlin E., Schroeder L.M., Lindelöw A. 2000. Attacks by Ips typographus and Pityogenes chalcographus onWindthrown Spruces(Picea abies)During theTwo YearsFollowing aStorm Felling. Scandinavian Journal of Forest Research, 15, 5: 542-549. Povezava: https://doi.org/10.1080/028275800750173492 GrégoireJ.C., RaffaK.F., LindgrenB.S. 2015. Chapter15-Economics andPolitics ofBarkBeetles.°V Bark Beetles. Vega F.E. & Hofstetter R.W. °(ur.). °Academic Press, San Diego: °585-613°str. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-417156-5.00015-0. Hallmann C.A., Sorg M., Jongejans E., Siepel H., Hofland N., Schwan H., Stenmans W., Müller A., Sumser H., Hörren T., Goulson D., de Kroon H. 2017. More than 75 percent decline over 27 years in total flying insect biomass in protected areas. PLOS ONE, 12, 10: 1-21. Povezava: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0185809 HayesC.J., DegomezT.E., ClancyK.M., WilliamsK.K., McmillinJ.D., AnholdJ.A. 2008. Evaluation of Funnel Traps for Characterizing the Bark Beetle (Coleoptera: Scolytidae) Communities in Ponderosa Pine Forests of North-Central Arizona Jurnal of Economic Entomology, 101, 4: 1253-1265.Povezava: https://doi.org/10.1093/jee/101.4.1253 Hillebrand H., Matthiessen B. 2009. Biodiversity in a complex world: consolidation and progress in functional biodiversity research. Ecology Letters, 12: 1405-1419. Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2009.01388.x Hilszczajski J., Gibb H., Bystrowski C. 2007. Insect natural enemies of Ips typographus (L.) (Coleoptera,Scolytinae)inmanaged andunmanaged standsofmixed lowlandforestin Poland. Journal of Pest Science, 80: 99-107. Povezava: https://doi.org/10.1007/s10340-006-0160-7 Hlásny T., Krokene P., Liebhold A., Montagné-Huck C., Müller J., Qin H., Raffa K., Schelhaas M.J., Seidl R., Svoboda M., Viiri H. 2019. Living with bark beetles: impacts, outlook and management options. °From Science to Policy 8. European Forest Institute,°52°str. https://doi.org/10.36333/fs08. Inouye M. 1962. Details of Bark Beetle Control in the Storm-swept Areas in the Natural Forest of Hokkaido, Japan. Journal of Applied Entomology, 51, 1-4: 160-164. Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1439-0418.1962.tb04074.x Jakuš R. 1998. A method for the protection of spruce stands against Ips typographus by the use of barriers of pheromone traps in north-eastern Slovakia 71, 8: 152-158. Povezava: https://doi.org/10.1007/BF02769004 Jurc D.,KolšekM.2012.Navodila za preprečevanje inzatiranje škodljivcevinboleznigozdnega drevja v Sloveniji. °Silva Slovenica, Gozdarski institut Slovenije, Ljubljana,°104°str. Jurc M. 2011. Gozdna Zoologija. °Biotehniška fakulteta, Oddelek za gozdarstvo in obnovljive gozdne vire, Ljubljana,°348°str. Jurc M., Perko M., Džeroski S., Demšar D., Hrašovec B. 2006. Spruce bark beetles (Ips typographus, Pityogenes chalcographus, Col.: Scolytidae) in the Dinaric mountain forests of Slovenia: Monitoring and modeling. Ecological Modelling, 194: 219-226. Povezava: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2005.10.014 Kasumović L., Hrasovec B., Jazbec A. 2016. Efficency of dry and wet flight barrier Theysohn pheromone traps in catching the spruce bark beetles Ips typographus L. and Pityogenes 68 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 chalcographus L. Šumarski list, 9-10: 477-484. Povezava: https://doi.org/10.31298/sl.140.9­ 10.4 KozjekK.,DolinarM.,SkokG.2017.Objective climate classificationofSlovenia.InternationalJournal of Climatology, 37, 1: 848-860.Povezava: https://doi.org/10.1002/joc.5042 Kretschmer V.K. 1990. Zur Wirkung von Aasgeruch auf die Fangleistung yon Buchdruckerfallen. Anzeiger Für Schädlingskde Pflanzensdautz Umweltschutz, 63, 3: 46-48. Povezava: https://doi.org/10.1007/BF01903463 Levanič T., Gričar J., Gagen M., Jalkanen R., Loader N.N., McCarroll D., OvenP., Robertson I. 2009. The climate sensitivityofNorwayspruce [Picea abies (L.)Karst.]inthe southeasternEuropean Alps. Trees, 23, 169: 169-180.Povezava: https://doi.org/10.1007/s00468-008-0265-0 Lewis, W. J., van Lenteren J.C., Phatak S.C., Tumlinson III J.H. 1997. A total system approach to sustainable pestmanagement. Proceedings of the National Academy of Sciences, 94, 23: 12243-12248. Povezava: https://doi.org/10.1073/pnas.94.23.12243 Lindgren B.S. 1983. A multiple funnel trap for Scolytid beetles (Coleoptera). The Canadian Entomologist,115:299-302.Povezava: https://doi.org/10.4039/Ent115299-3 Lindgren B.S., Borden J.H., Chong L., Friskie L.M., Orr D.B. 1983. Factors influencing the efficiency of pheromone-baited traps for three species of ambrosia beetles (Coleoptera: Scolytidae). The Canadian Entomologist, 115: 303-313.Povezava: https://doi.org/10.4039/Ent115303-3 Lindner M., Maroschek M., Netherer S., Kremer A., Barbati A., Garcia-Gonzalo J., Seidl R., Delzon S., CoronaP.,KolströmM., LexerM.J.,Marchetti M. 2010. Climatechangeimpacts, adaptive capacity, and vulnerability of European forest ecosystems. Forest Ecology and Management, 259,4:Povezava: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2009.09.023 Lobinger G. 1995. Einsatzmöglichkeiten von Borkenkäferfallen. Allgemeine Forst Zeitschrift für Waldwirtschaftund Umweltvorsorge,50:198-201. Povezava: Martín A., Etxebeste I., Pérez G., Álvarez G., Sánchez E., Pajares J. 2013. Modified pheromone traps help reduce bycatch of bark-beetle natural enemies. Agricultural and Forest Entomology, 15: 86-97.Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1461-9563.2012.00594.x McCravy K.W., Nowak J.T., Douce G.K., Berisford C.W. 2000. Evaluation of Multiple-Funnel and Slot Traps for Collection of Southern Pine Bark Beetles and Predators. Journal of Entomological Science, 35, 1: 77-82. Povezava: https://doi.org/10.18474/0749-8004-35.1.77 Müller J., Bußler H., Goßner M., Rettelbach T., Duelli P. 2008. The European spruce bark beetle Ips typographus in a national park: from pest to keystone species. Biodiversity and Conservation, 17:2979–3001.Povezava: https://doi.org/10.1007/s10531-008-9409-1 Nagel T.A., Mikac S., Dolinar M., Klopcic M., Keren S., Svoboda M., Diaci J., Boncina B., Paulic V. 2017. The natural disturbance regime in forests of the Dinaric Mountains: A synthesis of evidence. Forest Ecology and Management, 388: 29-42. Povezava: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2016.07.047 Netherer S., B. P., J. P., Matthews B. 2019. Acute Drought is an Important Driver of Bark Beetle Infestation in Austrian Norway Spruce Stands. Forests and Global Change, 2, 39: Povezava: https://doi.org/10.3389/ffgc.2019.00039 Niemeyer H. 1985. Field response of Ips typographus L. (Col., Scolytidae) to different trap structures and white versus black flight barriers. Zeitschrift für Angewandte Entomologie, 99: 44-51. Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1439-0418.1985.tb01958.x Ogris N., Ferlan M., Hauptman T., Pavlin R., Kavčič A., Jurc M., de Groot M. 2019. RITY –A phenology model of Ips typographus as a tool for optimization of its monitoring. Ecological Modelling,410,108775:1-14. Povezava: https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2019.108775 Oksanen J., Blanchet F.G., Friendly M., Kindt R., Legendre P., McGlinn D., Minchin P.R., O'Hara R.B., Simpson G.L., Solymos P., Stevens M.H.H., Szoecs E., Wagner H. 2013. Vegan: Community Ecology Package,Rpackageversion 2.0-7 edn.Journal ofStatistical Software, 48: 1-21. Povezava: https://www.researchgate.net/publication/282247686_Vegan_Community_Ecology_Package _R_package_version_20-2 PanzavoltaT., Bracalini M., BonuomoL., Croci F., Tiberi R. 2014.Fieldresponseofnon-targetbeetles to Ips sexdentatus aggregation pheromoneand pine volatiles. Journal of Applied Entomology, 138:586-599. Povezava: https://doi.org/10.1111/jen.12121 69 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Pavlin R. 1991. Problem selektivnosti sintetičnih feromonov za obvladovanje podlubnikov. Zbornik gozdarstva in lesarstva, 38: 125-160. Povezava: http://eprints.gozdis.si/440/ PereiraH.M., LeadleyP.W., ProençaV., AlkemadeR., ScharlemannJ.P.W., Fernandez-Manjarrés J.F., Araújo M.B., Balvanera P., Biggs R., Cheung W.W.L., Chini L., Cooper H.D., Gilman E.L., Guénette S., Hurtt G.C., Huntington H.P., Mace G.M., Oberdorff T., Revenga C., Rodrigues P., ScholesR.J., SumailaU.R., WalpoleM. 2010. ScenariosforGlobal Biodiversityinthe21st Century.Science,330,6010:1496-1501. Povezava: https://doi.org/10.1126/science.1196624 Pernek M. 2002. Analysis of biological efficiency of feromon preparations and types of traps used for capturing bark beetle Ips typographus L. and Pityogenes chalcographus L. (Coleoptera; Scolytidae). Radovi -Šumarski Institut Jastrebarsko, 37, 1: 61-83. Povezava: https://www.semanticscholar.org/paper/Analysis-of-biological-efficiency-of-pheromone-and­ Pernek/0990b2913522a85fd5431e3ecf29bc3078032ad0 Potterf M., Nikolov C., Kočická E., Ferenčík J., Mezei P., Jakuš R. 2019. Landscape-level spread of beetle infestations fromwindthrown-and beetle-killedtreesinthenon-intervention zoneofthe Tatra National Park, Slovakia (Central Europe). Forest Ecology and Management, 432: 489­500.Povezava: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2018.09.050 R Core Team. 2018. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.R-project.org/ (31.03.2021). RaffaK.F., AukemaB.H., BentzB.J., Carrol A.L., HickeJ.A., TurnerM.G., RommeW.H. 2008. Cross-scale drivers of natural disturbances prone to anthropogenic amplification: The dynamics of bark beetleeruptions. BioScience,58,6:501-517. Povezava: https://doi.org/10.1641/B580607 RegnanderJ.,Solbreck C.H. 1981.Effectivenessofdifferenttypesofpheromonetrapsused againstIps typographus (L.) (Col., Scolytidae) in Sweden. Anzeiger Für Schädlingskde Pflanzensdautz Umweltschutz, 54: 104-108. Povezava: https://doi.org/10.1007/BF01906542 Ryall K.L., Fahrig L. 2005. Habitat loss decreases predator-prey ratios in a pine-bark beetlesystem. OIKOS, 110: 265-270. Povezava: https://doi.org/10.1111/j.0030-1299.2005.13691.x Sánchez-Bayo F., Wyckhuys K.A.G. 2019. Worldwide decline of the entomofauna: A review of its drivers. Biological Conservation, 232: 8-27. Povezava: https://doi.org/10.1016/j.biocon.2019.01.020 Schlyter F., Birgersson G., Byers J.A., Lofqvist J., Bergstrom A.G. 1987a. Field response of spruce bark beetle, Ips typographus, to aggregation pheromone candidates. Journal of Chemical Ecology,13,4:701-716.Povezava: https://doi.org/10.1007/BF01020153 Schlyter F., Byers J.A., Lofqvist J. 1987b. Attraction to pheromone sources of different quantity, quality,andspacing:Density-RegulationMechanisms inBarkBeetle Ips typographusl.Journal ofChemicalEcology,13,6:Povezava: https://doi.org/10.1007/BF01012294 SchlyterF., LofqvistJ.,Byers J.A.1987c.Behaviouralsequence in the attractionofthe barkbeetle Ips typographus to pheromone sources. Physiological Enfornology, 12: 185-196. Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1365-3032.1987.tb00741.x Schroeder L.M. 2013. Monitoring of Ips typographus and Pityogenes chalcographus: in.uence of trapping site and surrounding landscape on catches. Agricultural and Forest Entomology, 15: 113-119. Povezava: https://doi.org/10.1111/afe.12002 Seibold S., Gossner M.M., Simons N.K., Blüthgen N., Müller J., Ambarli D., Ammer C., Bauhus J., FischerM., Habel J.C., LinsenmairK.E.,NaussT., PenoneC., PratiD., Schall P., SchulzeE.D., Vogt J., Wöllauer S., Weisser W.W. 2019. Arthropod decline in grasslands and forests is associated with landscape-level drivers. Nature, 574: 671-674. Povezava: https://doi.org/10.1038/s41586-019-1684-3 Seidl R., ThomD., Kautz M., Martin-BenitoD., PeltoniemiM., VacchianoG., WildJ., Ascoli D., Petr M., Honkaniemi J., LexerM.J., Trotsiuk V., Mairota P., SvobodaM., Fabrika M., Nagel T.A., Reyer C.P.O. 2017. Forest disturbances under climate change. Nature Climate Change, 7, 6: 395-402. Povezava: https://doi.org/10.1038/nclimate3303 Southwood T.R.E. 1975. Ecological methods : With particular reference to the study of insect populations. °Chapman &Hall,London,°391°str. SturrockR.N., Frankel S.J.,BrownA.V., HennonP.E.,KliejunasJ.T., LewisK.J., Worrall J.J., Woods A.J. 2011. Climate change and forest diseases. Plant Pathology, 60, 1: 133-149. Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1365-3059.2010.02406.x 70 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 Šramel N., Kavčič A., Kolšek M., de Groot M. 2021. Estimating the most effective and economical pheromone for monitoring the European spruce bark beetle. Journal of Applied Entomology, 145,4:312-325. Povezava: https://doi.org/10.1111/jen.12853 Šramel N.K., Andreja, Kolšek M.d.G., Maarten. 2021. Na kaj moramo biti pozorni, ko izbiramo feromonski pripravek za ulov osmerozobega smrekovega lubadarja v režaste pasti? Novice iz varstvagozdov,14: 1-4. Povezava: https://www.zdravgozd.si/nvg/prispevek.aspx?idzapis=14­ 1 Valkama H., Raty M., Niemela P. 1997. Catches of Ips duplicatus and other non-target Coleoptera by Ips typographus pheromone trapping. Entomologica Fennica, 8, 3: 153-159. Povezava: https://doi.org/10.33338/ef.83934 Vité J.P. 1989. The European struggle to control Ips typographus -past, present and future. Holarctic Ecology,12,4:520-525.Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.1989.tb00931.x Wermelinger B. 2002. Development and distribution of predators and parasitoids during two consecutive years of an Ips typographus (Col., Scolytidae) infestation. Journal of Applied Entomology,126:521-527. Povezava: https://doi.org/10.1046/j.1439-0418.2002.00707.x Wermelinger B. 2004. Ecology and management of the spruce bark beetleIps typographus—a review of recent research. Forest Ecology and Management, 202: 67-82. Povezava: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2004.07.018 Wermelinger B., Obrist M.K., Duelli P. 1999. Development of the bark beetle (Scolytidae) fauna in windthrow areas in Switzerland. Mitteilungen der Schweizerischen Entomologischen Gesellschaft, 72,3-4: 209-220.Povezava: https://doi.org/10.5169/seals-402753 Wermelinger B., Seifert M. 1998. Analysis of the temperature dependent development of the spruce bark beetle lps typographus (L.) (Col., Scolytidae). Journal of Applied Entomology, 122, 4: 185-191. Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1439-0418.1998.tb01482.x Weslien J. 1992.Thearthropod complexassociatedwith Ips typographus (L.)(Coleoptera, Scolytidae) species composition, phenology, and impact on bark beetle productivity. Entomologica Fennica, 3: 205-213. Povezava: https://www.cabi.org/isc/abstract/19931180643 Weslien J. 1994. Interactions within and between species at different densities of the bark beetle Ips typographus and its predator Thanasimus formicarius Entomologia Experimentalis et Applicata, 71: 133-143.Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1570-7458.1994.tb01779.x Wichmann L., Ravn H.P. 2001. The spread of Ips typographus (L.) (Coleoptera, Scolytidae) attacks followingheavy windthrowinDenmark,analysedusingGIS.ForestEcologyandManagement, 148:31-39. Povezava: http://doi.org.10.1016/S0378-1127(00)00477-1 Wood S.N. 2011. Fast stable restricted maximum likelihood and marginal likelihood estimation of semiparametric generalized linear models. Journal of the Royal Statistical Society (B), 73, 1: 3-36.Povezava: https://doi.org/10.1111/j.1467-9868.2010.00749.x Zahradník P., Zahradníková M. 2014. Evaluation of the efficacy duration of different types of pheromone dispensers to lure Ips typographus (L.) (Coleoptera: Curculionidae: Scolytinae) Journal of Forest Science, 60: 456-463.Povezava: http://doi.org/10.17221/15/2014-JFS Zahradník P., Zahradníková M. 2015. The efficacy of a new pheromone trap setup design, aimed for trapping Ips typographus (Coleoptera, Curculionidae, Scolytinae). Šumarski list,3-4:181-186. Povezava: https://hrcak.srce.hr/141894 ZGS. 2012a. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarskega območja Kranj (2011 – 2020) Št. 03/11.°Ljubljana,°Zavod za gozdove Slovenijeo območna enota Kranj,°478°str. https://www.gov.si/assets/Ministrstva/MKGP/DOKUMENTI/GOZDARSTVO/Gozdnogospo darski-nacrti/Kranj/518e8ae2f7/03_KRANJ_2011-2020.pdf. ZGS. 2012b. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarskega območja Ljubljana (2011 – 2020) Št. 04/11.°Ljubljana,°Zavod za gozdove Slovenijeo bmočna enota Ljubljana,°1192°str. https://www.gov.si/assets/Ministrstva/MKGP/DOKUMENTI/GOZDARSTVO/Gozdnogospo darski-nacrti/Ljubljana/083edeb54f/04_LJUBLJANA_2011-2020.pdf. ZGS. 2012c. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarskega območja Maribor (2011 – 2020) Št. 12/11.°Ljubljana,°Zavod za gozdove Slovenijeo območna enota Maibor,°396°str. https://www.gov.si/assets/Ministrstva/MKGP/DOKUMENTI/GOZDARSTVO/Gozdnogospo darski-nacrti/Maribor/3268154e19/12_MARIBOR_2011-2020.pdf. 71 Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov. 2021 ZGS. 2012d. Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarskega območja Slovenj Gradec (2011 – 2020) Št. 11/11.°Ljubljana,°Zavod za gozdove Slovenijeo območna enota Slovenj Gradec,°319°str. https://www.gov.si/assets/Ministrstva/MKGP/DOKUMENTI/GOZDARSTVO/Gozdnogospo darski-nacrti/Slovenj-Gradec/1b7ca8d324/11_SLOVENJ_GRADEC_2011-2020.pdf. ZGS. 2019a. Poročilo o delu ZavodazagozdoveSlovenijezaleto 2018.°Ljubljana,°Zavod zagozdove Slovenije,°104°str. http://www.zgs.si/fileadmin/zgs/main/img/PDF/LETNA_POROCILA/2018_Porocilo_o_delu _ZGS.pdf. ZGS. 2019b. Poročilo Zavoda za gozdove Slovenije o gozdovih za leto 2018.°Ljubljana,°Zavod za gozdove Slovenije,°135°str. http://www.zgs.si/fileadmin/zgs/main/img/PDF/LETNA_POROCILA/2018_Porocilo_o_gozd ovih.pdf. Zhang Q.-H., Schlyter F. 2010. Inhibition of Predator Attraction to Kairomones by Non-Host Plant Volatiles for Herbivores: A Bypass-Trophic Signal. PLOS ONE, 5, 6: 1-9. Povezava: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0011063 ZuurA.,IenoE.,WalkerN.,Savelie A.,SmithG.2009. Mixedeffectmodels andextensions inecology with R. °Springer, New York°str. https://doi.org/10.1007/978-0-387-87458-6. 72 1 A cost-benefit analysis of different traps for monitoring European spruce bark beetle 2 Eine Kosten-Nutzen-Analyse verschiedener Fallen zur Überwachung des europäischen 3 Fichtenborkenkäfers 4 Nina Šramel1 , Andreja Kavčič1 , Marija Kolšek2, Maarten De Groot1* 5 6 Keywords: slot trap, funnel trap, cross-vane trap, bycatch, Ips typographus, monitoring, budget, predators 7 Schlsselwrter: Schlitzfalle, Trichterfalle, Kreuzbarrierenfalle, Beifang, Ips typographus, Überwachung, 8 Budget, Raubtiere 9 10 Abstract 11 12 In most European countries, traps play an important role in I. typographus monitoring and rapid response systems. 13 However, to make a good monitoring system, the most effective trap type should be used. We investigated the 14 effectiveness of traps in catching I. typographus, their selectivity towards bycatch and predators, and the cost of 15 using different types of traps: single slot, cross-vane and funnel traps. We also tested different types of slot traps 16 (single, double and triple) and their sensitivity, namely whether it is possible to detect the difference between the 17 location where a disturbance occurred in the same year as the experiment took place (disturbed location) and an 18 undisturbed location (control location). Altogether, we used 50 traps, where every trap type had 10 repetitions and 19 was baited with the pheromone IT Ecolure Extra®. We collected the catch from mid-April until the end of 20 September 2020. We found that the single slot, cross-vane and funnel traps did not differ in their effectiveness and 21 selectivity towards bycatch. The most affordable trap type is the funnel trap, followed by the cross-vane and slot 22 traps. The results for all slot traps showed that the catch of I. typographus increases from single, through double 23 to triple slot traps. The same pattern was to some extent observed in the bycatch and predators. While the 24 effectiveness almost doubled, trap expenses tripled. Among the alternative traps, the highest score was obtained 25 by the single slot trap. Among all three slot traps, the triple slot trap had the highest score, closely followed by the PRILOGA 6 1 Slovenian Forestry Institute, Večna pot 2, 1000 Ljubljana, Slovenia 2 Slovenia Forest Service, Večna pot 2, 1000 Ljubljana, Slovenia * Corresponding author: Maarten De Groot, maarten.degroot@gozdis.si 26 single slot trap. Even though the cost of traps is lower compared to the cost of labour, it can still play an important 27 role when deciding which trap type is the best choice for monitoring or research. 28 29 In den meisten europäischen Ländern spielen Fallen eine wichtige Rolle bei der Überwachung von I. typographus 30 und entsprechenden Rapid-Response-Systemen. Fr ein gutes Überwachungssystem sollte jedoch der effektivste 31 Fallentyp verwendet werden. Wir haben die Wirksamkeit von Fallen beim Fang von I. typographus, ihre 32 Selektivität gegenber Beifang und Raubtieren sowie die Kosten fr den Einsatz verschiedener Fallentypen – 33 Einfach-Schlitz-, Kreuzbarrieren­und Trichterfallen – untersucht. Wir haben auch verschiedene Arten von 34 Schlitzfallen (Einfach-, Zweifach-und Dreifachfallen) und ihre Sensitivität getestet, d. h. ob es mglich ist, den 35 Unterschied zwischen dem Ort, an dem im selben Jahr, in dem der Versuch stattfand, eine Strung auftrat (Ort mit 36 Strung), und einem Ort ohne Strung (Kontrollort) zu erkennen. Insgesamt haben wir 50 Fallen verwendet, wobei 37 jeder Fallentyp 10 x eingesetzt wurde und mit einem Pheromon IT Ecolure Extra® Kder versehen war. Wir haben 38 die Fänge von Mitte April bis Ende September 2020 gesammelt. Wir haben festgestellt, dass sich die Einfach­ 39 Schlitz-, Kreuzbarrieren-und Trichterfallen in ihrer Wirksamkeit und Selektivität in Bezug auf den Beifang nicht 40 unterschieden. Der gnstigste Fallentyp ist die Trichterfalle, gefolgt von der Kreuzbarrieren-und der Schlitzfalle. 41 Die Ergebnisse fr alle Schlitzfallen haben gezeigt, dass der Fang von I. typographus von der Einfach-ber die 42 Zweifach-bis zur Dreifach-Schlitzfalle zunimmt. Dasselbe Muster wurde in gewissem Umfang bei den Beifängen 43 und den Raubtieren beobachtet. Während sich die Wirksamkeit fast verdoppelte, verdreifachten sich die 44 Fallenkosten. Von den alternativen Fallen hat die Einfach-Schlitzfalle die hchste Punktzahl erreicht. Von allen 45 drei Schlitzfallen hat die Dreifach-Schlitzfalle die hchste Punktzahl erreicht, dicht gefolgt von der Einfach­ 46 Schlitzfalle. Auch wenn die Kosten fr Fallen im Vergleich zu den Arbeitskosten geringer sind, knnen sie doch 47 eine wichtige Rolle bei der Entscheidung spielen, welcher Fallentyp die beste Wahl fr die Überwachung oder 48 Forschung ist. 49 50 Introduction 51 52 In the last decades, European forests have been threatened by climate change and subsequent pest outbreaks (Forest 53 Europe 2020). One of the most problematic pests in Central Europe is the European spruce bark beetle (Ips 54 typographus [Linnaeus, 1758]) (Hlásny et al. 2019, Nagel et al. 2017). This species attacks Norway spruce (Picea 55 abies), which is one of the most economically important tree species in Europe (Forest Europe 2020). Calculations 56 have shown that the damage caused by I. typographus in European countries is estimated at 2.88 million m3 per 57 year between 1958 and 2001 (Grégoire et al. 2015). It is therefore important to have a good working management 58 system in place which focuses on monitoring, early warning and the actual mitigation of outbreaks (Fettig , 59 Hilszczański 2015). 60 Monitoring of forest pest populations shows whether the dormant population will grow and cause significant 61 outbreaks and subsequently considerable damage to host trees (Wermelinger 2004). When populations are 62 increasing, foresters have to act quickly in order to mitigate outbreaks (Fettig , Hilszczański 2015). However, 63 population growth can be very rapid; therefore, methods that can accurately measure it should be used (Fernandez­ 64 Carrillo et al. 2020, Fettig , Hilszczański 2015, Wermelinger 2004). Several methods are used for monitoring bark 65 beetle populations or the onset of damage, varying from remote sensing with satellites or drones (Fernandez­ 66 Carrillo et al. 2020) to assessing trees in the field (Fettig,Hilszczański 2015). However, the most common method 67 for I. typographus is the use of pheromone traps (Wermelinger 2004). This method has been proven to be very 68 effective since it shows the swarming of the beetles over time, based on which the next outbreak can be estimated 69 using phenological models (Baier et al. 2007). However, when using this method, several critical points should be 70 taken into account: (i) traps should be set at or before the start of bark beetle swarming, (ii) pheromones should 71 work well enough to detect an increase in the pest population but should not result in excessive bycatch and (iii) 72 traps should be able to catch the target pest. 73 As important as it is to select the correct pheromone lure (Pernek 2002, Schlyter et al. 1987a, Schlyter et al. 1987b, 74 Schlyter et al. 1987c, Šramel et al. 2021), it is also very important to select the correct trap type (Flechtmann et 75 al. 2000, Galko et al. 2016, Jakuš 1998, Kasumović et al. 2016, Lindgren 1983, Lindgren et al. 1983, Niemeyer 76 1985, Pernek 2002, Regnander , Solbreck 1981), as well as the appropriate trap placement (Andersson et al. 2011, 77 Bakke 1985, Galko et al. 2016, Hayes et al. 2008, Jakuš 1998, Lindgren et al. 1983, Zahradník , Zahradníková 78 2015), when setting up a monitoring system. In the search for the most effective, reliable and discriminatory trap, 79 many different trap types have been developed throughout history (Galko et al. 2016, Jakuš 1998, Lindgren 1983, 80 Niemeyer 1985, Regnander , Solbreck 1981) and many improvements have been made (Bakke 1989, Galko et al. 81 2016, Lindgren 1983, Niemeyer 1985, Regnander , Solbreck 1981). For some trap types, as has been noted for 82 cylinder traps (Regnander , Solbreck 1981), further possibilities for improvements are limited. For this reason, 83 some countries have shifted from drainpipe traps to funnel traps (Marini et al. 2013). Traps must possess certain 84 basic properties: (i) the ability to catch as many individuals as possible without these individuals escaping, (ii) the 85 ability to catch organisms even at low concentrations and (iii) reliable trapping effectiveness, i.e. the catch shows 86 the flight activity of the monitored organism. Nevertheless, we are in a period in which biodiversity is decreasing 87 rapidly due mostly to direct human activity, and global warming is only accelerating the process (Gossner , 88 Wohlgemuth 2020, Hillebrand , Matthiessen 2009, Pereira et al. 2010). Insect abundance is declining over all the 89 world (Hallmann et al. 2017, Sánchez-Bayo , Wyckhuys 2019), not only in agricultural land but also in forests 90 (Seibold et al. 2019). With this in mind, traps should also avoid catching too many other species, especially the 91 predators of the target organism (Bakke 1989, Galko et al. 2016,Kasumovićet al. 2016, Martín et al. 2013, Pernek 92 2002,Šramelet al. 2021, Weslien 1992). Although this can already be achieved through the use of species-specific 93 pheromones (Spears et al. 2016), the type of trap selected is another method to avoid excessive bycatch. In Europe, 94 there are several trap types used for catching spruce bark beetles, the most important of which is the slot trap 95 (Niemeyer et al. 1983). For this reason, we tested three trap types that have a trapping surface of a similar size 96 (single slot, cross-vane and funnel traps) and one trap type with different sized trapping surfaces (single slot, 97 double slot and triple slot traps). We tested the most important aspects, i.e. trapping effectiveness and selectivity, 98 and compared them to the cost of the traps. 99 Our main aim was to evaluate different trap types for catching I. typographus. Several other studies have examined 100 the effectiveness of traps for I. typographus (Galko et al. 2010, Galko et al. 2016,Kasumovićet al. 2016, Niemeyer 101 1985, Pavlin 1991, Pernek 2002, Regnander , Solbreck 1981). Some have included the bycatch (Pavlin 1991, 102 Pernek 2002); however, many have focused only on predators (Kasumović et al. 2016) or other bark beetle species 103 (Galko et al. 2010) and some just on a specific group of species (Galko et al. 2016). We are therefore proposing 104 an integrated framework comparable to that developed for the pheromones of I. typographus (Šramel et al. 2021) 105 in which the user can easily see the pros and cons of different aspects of the traps and therefore make a more 106 informed decision on which trap type to use in the monitoring system of I. typographus. 107 Our research question was to investigate the effectiveness, selectivity and costs of different traps. We compared 108 five different commercially available trap types (single, double and triple slot traps; funnel trap; and cross-vane 109 trap). We hypothesised that (i) there would be a difference in I. typographus catch between single slot, funnel and 110 cross-vane traps; (ii) Based on the previous research (Pernek 2002), we anticipate that the catch in our triple slot 111 traps will also be twice as high as in single slot traps; (iii) the bycatch would be higher in alternative traps and 112 traps with more surface area (such as double and triple slot taps) than in single slot traps; (iv) the same pattern 113 observed in the bycatch would be observed in the catch of I. typographus predators; (v) the cost of traps represents 114 a significant part of the monitoring budget; and (vi) it is possible to distinguish between undisturbed locations and 115 those that were disturbed less than a year before the experiment (over autumn and winter) based on the catch rate 116 of I. typographus. All of the above hypotheses are standardized and presented in an index that shows the important 117 properties of all five analysed trap types. 118 119 Materials and methods 120 121 Location description 122 123 For our study, we selected four forest management (FMA) locations in Slovenia. The Kranj FMA (x: 454375.55, 124 y: 121794.66) lies in the middle north-west part of Slovenia and has the characteristics of the Alpine and Sub­ 125 Alpine regions. It has 72,144 ha of forest, which covers 67 % of the surface. The altitude of the landscape ranges 126 from 320 m to 2,558 m, and the soil mainly consists of a dolomite and limestone base. It has a mixture of a 127 temperate Alpine and humid continental climates (ZGS 2012a). 128 The Ljubljana FMA (x: 458788.45, y: 115678.50) lies in the middle of Slovenia and has characteristics of the 129 Alpine, Dinaric-Pannonian regions. It has 145,254 ha of forest, which covers 58 % of the surface. The altitude of 130 the landscape ranges from 189 m to 2,558 m, and the soil mainly consists of a dolomite and limestone base. It has 131 a mixture of pre-Dinaric-pre-Pannonian climate and Alpine climates (ZGS 2012b). 132 The Maribor FMA (x: 542510.09, y: 149944.84) lies in the middle north-east part of Slovenia and has 133 characteristics of the Alpine and Pannonian regions. It has 96,790.57 ha of forest, which covers 42 % of the surface. 134 The altitude of the landscape ranges from 210 m to 1,537 m, and the soil mainly consists of a carbonate and silicate 135 base. It has a mixture of Sub-Alpine and Sub-Pannonian climates (ZGS 2012c). 136 The Slovenj Gradec FMA (x: 517333.76, y: 146364.41) lies in the middle north-east part of Slovenia and has 137 characteristics of the Alpine and Dinaric-Pannonian regions. It has 59,577 ha of forest, which covers 68 % of the 138 surface. The altitude of the landscape ranges from 320 m to 2,128 m, and the soil mainly consists of a silicate base. 139 It has a mixture of Alpine and Pannonian climates (ZGS 2012d). 140 141 Experimental design and survey protocol 142 143 The experiment was conducted from mid-April to the end of September 2020. The traps were set in two locations 144 in the western part of Slovenia (Kranj FMA and Ljubljana FMA) and two locations in the eastern part of Slovenia 145 (Slovenj Gradec FMA and Maribor FMA) before the spring swarming. All four locations are in the Alpine region 146 and have the same tree composition and share of Norway spruce (Picea abies). Although the altitude is different 147 in the eastern and western part of Slovenia, the selected locations within the regions have a similar altitude. 148 The Ljubljana FMA and Slovenj Gradec FMA were selected as undisturbed locations. They were not affected by 149 any natural disturbances in the autumn and winter of the year in which the experiment was carried out, and the 150 population of bark beetles did not exceed the multiplication threshold. The Kranj FMA and Maribor FMA were 151 used as disturbed locations. The selected disturbed locations were affected by a windthrow in February 2020, and 152 the population of bark beetles also did not exceed the multiplication threshold. 153 For this experiment, we used five different commercially available traps: single, double and triple WitaTrap® bark 154 beetle slot traps (slot trap; 50 x 49 x 6.5 cm), the Wita®Prall cross-vane panel trap (cross-vane trap; 129 x 40 x 40 155 cm) and WitaTrap® multi funnel trap (funnel trap; 5 funnels), all purchased from WITASEK® PflanzenSchutz 156 GmbH. All traps were used as dry traps and set at least 1 km away from each other. We used the bark beetle 157 aggregation pheromone IT Ecolure Extra® from Fytofarm as a blotter. 158 In the Ljubljana FMA and Kranj FMA, we set up 10 traps (altogether 20 traps) such that each type of trap had two 159 repetitions per treatment (control/test are). The traps from the Ljubljana FMA were set at an altitude of 340 m to 160 361 m (average 386.90 m), and the traps from the Kranj FMA were set at an altitude of 369 m to 413 m (average 161 350.20 m). In the Slovenj Gradec FMA and Maribor FMA, we set up 15 traps (altogether 30 traps) such that each 162 type of trap had three repetitions per treatment (control/test are). The traps in the Slovenj Gradec FMA were set at 163 an altitude of 725 m to 1046 m (average 891.47 m), and the traps in the Maribor FMA were set at an altitude of 164 666 m to 1178 m (average 889.60 m). 165 Overall, we set up 50 traps; each type had five repetitions. The traps were emptied by regional units of the Slovenia 166 Forest Service (SFS) every 7 to 14 days. The collection date varied depending on the temperature, and if it rose 167 above 24 °C, it was mandatory to empty the traps every 7 days. All trap types had one bark beetle aggregation 168 pheromone, which was changed. The collected samples from the traps were preserved in 70 % alcohol, delivered 169 to the Department of Forest Protection of the Slovenian Forestry Institute and stored in the refrigerator until 170 morphological analysis. 171 172 Laboratory analyses 173 174 All samples were morphologically analysed in the laboratory of the Department of Forest Protection of the 175 Slovenian Forestry Institute. The analyses were carried out with help of a stereomicroscope and identification 176 keys. First, the samples were strained as best as possible. Then, we separated the bycatch from specimens of 177 European spruce bark beetle (Ips typographus). We counted the number of I. typographus, or we measured the 178 volume and calculated the number by the formula 1 ml = 40 specimens of I. typographus. The bycatch was further 179 separated into Coleoptera species and other taxa. Coleoptera species were determined to the family level, and only 180 the most frequent predators of I. typographus were determined to the species level if possible (Thanasimus 181 femoralis, Thanasimus formicarius and Nemosoma elongatum). The bycatch of other taxa was determined to the 182 lowest taxonomic level as possible. 183 184 Statistical analyses 185 186 We analysed the difference in the number of Ips typographus, bycatch and predators, and the composition of the 187 beetle assemblage, between the different trap types. We performed a separate analysis for the different trap types 188 (single slot, funnel and cross-vane) and the three slot traps (single, double and triple). For the comparison of Ips 189 typographus, bycatch and predators, we used a generalized linear model with a quasi-Poisson error distribution. 190 The independent variables were the trap type, disturbed and undisturbed locations and the east and west locations, 191 and the interaction between trap type and disturbance. Model selection was done on the basis of stepwise 192 backwards selection. Because quasi-Poisson models do not produce an Akaike information criterion, the variables 193 were selected when the significance level was lower than P = 0.05. 194 The bycatch composition was only analysed for beetle families. The dissimilarity of beetle families between trap 195 types was analysed using a PERMANOVA with the Jaccard index (Anderson 2001). The dependent variable was 196 a matrix with families in the columns and trap locations in the rows and absence and presence as values. The 197 independent variables were trap type and disturbance type. The analysis was done with ADONIS in the “vegan” 198 library (Oksanen et al. 2013) and used 999 permutations. 199 The most affected beetle family was determined by using the IndVal analysis. We checked only the difference 200 between trap types and used 999 permutations when computing the model. The “indicspecies” library was used to 201 determine the most affected families (De Cáceres , Legendre 2009). 202 For the cost analysis, we considered all expenses related to the bark beetle monitoring performed by the regional 203 units of the SFS. The cost of laboratory work used for this article was not included as it is usually not used for 204 annual bark beetle monitoring in Slovenia. In the analysis, we used the cost of materials (traps, stands and 205 pheromones) as well work and travel expenses. All prices for materials were obtained from invoices received from 206 the companies supplying the traps. The cost of the workforce and travel expenses were provided by the SFS. Travel 207 expenses were calculated with the standard SFS price per mile and work expenses with the average hourly rate for 208 the second gross payment of district foresters. 209 Finally, we created an index based on Šramel et al. (2021), with which we calculated the effectiveness of the trap 210 types. The index was calculated per trap as follows: 211 (i) The efficiency index (indexTC) was calculated as the average of the total catch of I. typographus per selected 212 trap type (TC) divided by the maximum catch of I. typographus from all trap types (maxTC). 213 (ii) The selectivity index (indexBTCTC) was calculated as the average of the ratio between the number of bycatch 214 (BTC) and the number of I. typographus from the selected trap type (TC), divided by the maximum ratio of 215 bycatch/catch from all trap types (max(BTC/TC)). 216 (iii) Both components were summed and divided by two to obtain the total index of effectiveness (index). The 217 index was then compared with the costs of the trap type. 218 219 Results 220 221 Altogether, we collected 797,242 specimens between mid-April and September 2020. The catch was composed of 222 727,249 I. typographus and 69,993 other specimens as bycatch. In the bycatch, there were 63,826 individuals of 223 Coleoptera species and 6,167 individuals of other taxa. In the Coleoptera bycatch, we found 143 individuals of I. 224 typographus predator species. Coleoptera was mostly represented by other Curculionidae species. The other more 225 abundant Coleoptera families were Staphylinidae, Silphidae, Leiodidae, Scarabaeidae and Elateridae. All other 226 Coleoptera taxa had less than 400 specimens (Table 1). Among 143 predators of I. typographus, there were 71 227 specimens of Nemosoma elongatum, 46 of Thanasimus femoralis and 26 of Thanasimus formicarius. The largest 228 portion of other taxa bycatch was represented by specimens from Hymenoptera and Hemiptera, followed by 229 Diptera, Dermaptera and Araneae. All other taxa had less than 80 specimens. The catch that surprised us was the 230 catch of four rodent specimens (Table 1). 231 232 Comparison between trap types 233 234 For the I. typographus catch, none of the variables were included in the model. There were no significant 235 differences between the single slot trap (N = 133.304; median = 11,876), cross-vane trap (N = 116.384; median = 236 11,745.5) and funnel trap (N = 118.014; median = 9,879.5); between the undisturbed location and disturbed 237 location; or between western and eastern Slovenia (Figure 1 and Table 3). 238 For the bycatch, none of variables were included in the model. There were no significant differences between the 239 single slot trap (median = 777.5), cross-vane trap (median = 690) and funnel trap (median = 595) (Figure 1); 240 between the undisturbed location and disturbed location; or between western and eastern Slovenia (Table 3). 241 However, all four rodents were caught in cross-vane traps (Table 1). 242 The model with predators did not include any variables. There were no significant differences between the single 243 slot trap (N = 11), cross-vane trap (N = 38) and funnel traps (N = 58), or between the disturbance regime and 244 location of the experiments (Table 3). 245 There was no difference in family composition (F = 1.0797, R2 = 0.07405, P = 0.3457). The families Staphylinidae 246 (stat = 0.743, P = 0.021) and Melandryidae (stat = 0.632, P = 0.025) were more frequently found in funnel traps 247 (Table 1). 248 249 Comparison between slot traps 250 251 For I. typographus, only the type of trap and the region of Slovenia significantly impacted its abundance. The 252 number of I. typographus caught increased from single (N = 133.304; median = 11,876) to double (N = 158.992; 253 median = 15,856) to triple (N = 200.555; median = 12,487.5) slot traps (Figure 1 and Table 5). Furthermore, there 254 was an increase of I. typographus in eastern Slovenia (Slovenj Gradec and Maribor) compared to western Slovenia 255 (Kranj and Ljubljana) (Table 5). Only the triple traps caught a significantly higher number of I. typographus 256 compared to the single traps (Figure 1 and Table 5). 257 Similar to I. typographus, the trap type and the region of Slovenia were included in the best model for the bycatch. 258 Both the double (median = 2,617.5) and triple (median = 1,081.5) slot traps had a higher number of bycatch 259 compared to the single slot traps (median = 777.5) (Figure 1, Table 1 and Table 5). In eastern Slovenia, there was 260 a higher bycatch compared to western Slovenia (Table 5). 261 For the number of I. typographus predators, none of the variables were included in the model. Predator abundance 262 was very low in all three slot traps: single (N = 11), double (N = 22) and triple (N = 14). There was also no 263 difference observed between eastern and western Slovenia (Table 5). 264 There was no difference observed in the bycatch composition between the different slot traps (F = 1.65, R2 = 0.11, 265 P = 0.17). The IndVal analysis showed that only the triple slot trap had characteristic families: Ciidae (stat = 0.803, 266 P = 0.001), Elateridae (stat = 0.751, P = 0.037), Staphylinidae (stat = 0.728, P = 0.010), Nitidulidae (stat = 0.726, 267 P = 0.018), Salpingidae (stat = 0.725, P = 0.043), Histeridae (stat = 0.721, P = 0.04) and Zopheridae (stat = 0.624; 268 P = 0.034) (Table 1). 269 270 Budget analysis 271 272 Based on the budget analysis presented in Table 7, it is clear that the cost of the workforce (51.25 %) is the largest 273 expense in monitoring. The cost of traps also represents a large share of the budget (24.71 %). Pheromones (15.06 274 %) and travel expenses (8.98 %) represent the smallest share of the budget. 275 If we compare the costs of all expenses (workforce, traps, pheromones and travel expenses) per trap type, the triple 276 slot trap type accounted for the largest amount of the budget (24.98 %), followed by the double (21.71 %) and 277 single (18.45 %) trap types. The cost of the cross-vane trap type (17.83%) was less than all three slot trap types, 278 and the funnel trap type (17.03%) used the minimum amount of the whole budget. 279 280 Cost-benefit index 281 282 Among the different trap types, the single slot trap was the best trap type according to the selected properties, even 283 for both sub-indices. Nevertheless, among the alternative traps, the single slot trap is the most expensive. Among 284 the different slot traps, the triple slot trap had the highest index but was closely followed by the single slot trap. 285 For the effectiveness index, the triple slot trap was the best, while the single slot trap had less bycatch. Regarding 286 the costs of the slot traps, the single slot trap is one-third the cost of the triple slot trap (Table 9). 287 288 Discussion 289 290 Based on the results of our analysis, there is no significant difference in effectiveness between the alternative traps, 291 i.e. the single slot, funnel and cross-vane traps. Even though there was slightly more catch in the single slot trap, 292 our first hypothesis is rejected. Due to some difficulties in the field, the rise in efficiency from single to triple slot 293 trap was only 33.5 % and not 50 % in our study, therefore our second hypothesis is rejected. Since the alternative 294 traps, i.e. cross-vane and funnel traps, have larger openings, we predicted that they would catch more bycatch 295 compared to the single slot trap. However, this turned out not to be the case. Although the difference was not 296 statistically significant, we found more bycatch in the funnel traps. Based on these results, we reject the first part 297 of our third hypothesis. The double slot trap had the highest total bycatch abundance compared to the triple slot 298 trap. Since the difference was not statistically significant between the single, double and triple slot traps, we also 299 reject the second part of our third hypothesis. The answer to our fourth hypothesis, that the catch of I. typographus 300 predators would exhibit the same pattern as the whole bycatch, can be confirmed since we did not find a significant 301 difference between the three alternative trap types and between the three slot traps for the bycatch as well as for 302 the catch of predators. Since different trap types have a different number of components, different materials, etc., 303 it is logical that they have different prices as well. Therefore, we performed a cost analysis. If we compare the 304 difference in price for all five trap types together, the decision on which trap type to use will have a large impact 305 on the whole monitoring budget. Thus, we can conclude that trap expenses can represent a significant part of the 306 monitoring budget, depending on the purpose of the monitoring and type of traps selected, which confirms our 307 fifth hypothesis. Our sixth hypothesis is rejected since there was no statistically significant difference between 308 disturbed and undisturbed locations based on the catch rate of I. typographus, which means that in the locations 309 affected by the windthrow in February, the population of I. typographus did not grow significantly in the same 310 year. Based on the calculated index, the single slot trap scored the highest among the alternative traps (single slot, 311 cross-vane and funnel). Interestingly, the triple slot trap is better than the single slot trap since the triple slot trap 312 scored higher in effectiveness than the single slot trap scored in selectivity. Nevertheless, the cost of the single slot 313 trap is only one-third of the cost of the triple slot trap. 314 315 Comparison between trap types 316 317 The catch effectiveness of certain types of traps depends on the dimensions of the traps, which are determined by 318 the biology of the target group of insects (Chandler 2010, Epsky et al. 2008, Southwood 1975). Several studies 319 have shown that different species of Scolytinae are attracted to different trap types (Flechtmann et al. 2000, 320 Lindgren et al. 1983, McCravy et al. 2000). For some species, even the colour of traps is an important factor 321 (Campbell , Borden 2006, González-Audino et al. 2011). However, for I. typographus, the colour does not play 322 an important role unless the trap is white. In that case, the trap catches fewer specimens than if it is clear, black, 323 green, grey or reddish-brown (Dubbel et al. 1985), at least when it is not placed directly next to a black trap or 324 compared to a black unbaited trap (Niemeyer 1985). 325 In analysing the effectiveness of traps in catching I. typographus, we did not find a statistically significant 326 difference between the single slot, funnel and cross-vane traps, which is consistent with the results of Galko et al. 327 (2016), although that study analysed additional types of traps (Ecotrap, BEKA trap, slot trap, Lindgren funnel trap, 328 funnel trap and cross trap –which is similar to our cross-vane trap). Although the study of Flechtmann et al. (2000) 329 was done on other species of Scolytinae, the results are quite interesting. When analysing the number of all beetles 330 caught, regardless of the species, there were also no differences between the traps tested. However, when they 331 included the trap surface area in the model, it showed that the ESALQ-84 trap caught significantly more beetles 332 than the other traps. The trap itself resembles the structure of our cross-vane model, but it is smaller and narrower 333 and appears more like a cube than a square (15.6 x 14 x 14 cm). In our research, there were slightly more I. 334 typographus caught in the single slot trap compared to the funnel trap, and the cross-vane trap had the least amount 335 of catch. Similar results were found by Pernek (2002), where the single slot trap was better than the Ecotrap and 336 the Bakke improvised tubular trap. Similar results were obtained for Ips avulsus and Ips grandicollis, which were 337 caught statistically more frequently or in larger quantities in slot traps compared to funnel traps, while for Ips 338 calligraphus, no significant difference in catch rate was recorded between these two traps (McCravy et al. 2000). 339 However, this contradicts the results of Galko et al. (2010), where the Lindgren funnel traps (12 funnels) caught 340 18 % more I. typographus than the slot traps (Theysohn). Furthermore, even though the differences in Galko et al. 341 (2016) were not statistically significant, the single slot trap never had the highest catch of I. typographus during 342 the three-year period. The reason might be the use of slightly different trap models. Compared to the traps used in 343 Galko et al. (2016), the single slot traps used in our study are almost the same (ours: 50 x 49 x 6.5 cm; theirs: 57 344 x 49 x 6 cm), the cross trap is slightly lower and wider than our cross-vane trap model (ours: 129 x 40 x 40 cm; 345 theirs: 115 x 50 x 50 cm), and both funnel traps are significantly longer than the model we used (ours: five funnels; 346 theirs: 12 funnels, both models). Furthermore, if we look at the results of the last period from Galko et al. (2016), 347 the highest catch was found in the cross trap. However, they used different trap positioning each year and also 348 made modifications to some traps, which in turn might have been the reason for the high inconsistency in catch 349 rate between traps throughout the three-year period. We believe that further investigations are needed since a 350 comparison of the results with other research suggests that the use of different models of the same trap may affect 351 hunting effectiveness. As also stated in Galko et al. (2010) and partly evident from Galko et al. (2016), it is also 352 necessary to check the reliability of the trap over several consecutive years. 353 Šramel et al. (2021) proved that with the use of pheromones, we can distinguish between affected or disturbed 354 locations and those undisturbed by I. typographus through the difference in their catch abundance. The chosen 355 disturbed locations in that study were affected by a windthrow one year before the experiment. In the present study, 356 we tested whether we might be able to detect the difference even in the locations that were affected by windthrow 357 less than a year before the experiment since, in Slovenia, I. typographus has two generations (Jurc , Kolšek 2012, 358 Jurc et al. 2006, Šramel et al. 2021). The disturbance happened in February 2020, two months before the traps 359 were set. Our results are in line with other research (de Groot et al. 2018, Gthlin et al. 2000, Inouye 1962, 360 Wermelinger et al. 1999) in which the abundance of bark beetles increased one year after a natural disturbance. 361 The bycatch or catch of non-target organisms is an unfortunate part of any kind of trapping method which includes 362 traps with pheromones (Bakke 1989, Galko et al. 2016, Pavlin 1991, Pernek 2002, Valkama et al. 1997). While 363 predators and some other species are attracted to the pheromone (Bakke , Kvamme 1981), other bycatch can be 364 attracted to substances emitted by the attacked host tree or the decomposing smell of beetles, or some specimens 365 end up in the wrong place at the wrong time (Pavlin 1991, Valkama et al. 1997). 366 Even though the lowest abundance of bycatch was caught in the single slot trap, followed by the cross-vane and 367 funnel traps, the differences were not statistically significant. Since the bycatch usually corresponds to the catch 368 of I. typographus (Pavlin 1991, Šramel et al. 2021), and we did not find a statistical difference in I. typographus 369 catch between traps, this result for the bycatch is logical. The proportion of bycatch ranged from 6.5 % (single slot 370 trap) to 7.3 % (funnel trap), which is slightly higher than that found in Šramel et al. (2021), in which only single 371 slot traps were used and the percentage varied from 4.2 % to 7 % depending on the pheromone used. Pavlin (1991) 372 made a few comparisons, but the results are hard to compare to those of our study. Based on the data for the single 373 slot trap with a pheromone specific for I. typographus (Pheroprax®), the bycatch represented 5 % of the total catch. 374 Here we do have to emphasize that the author calculated the bycatch to be 0.64 % because other species of bark 375 beetles were not considered as bycatch. When comparing the single slot trap and drainpipe trap, the author 376 combined a pheromone for I. typographus (Pheroprax®) and Pityogenes chalcographus (Chalcoprax®), which 377 consequently led to a huge increase in bycatch. If we consider P. chalcographus as bycatch, the bycatch was 91.2 378 % for the slot trap and 72.3 % for the drainpipe trap. Otherwise, it was 0.4 % and 10.4 %, respectively. 379 Alternatively, if we use the author’s logic on what is considered bycatch, it is 0.3 % and 10.4 %, respectively. This 380 is an example of a change in results due only to a different understanding of what the bycatch species are and, on 381 the other hand, how much influence the use of different pheromones has on bycatch. Even though Bakke (1989) 382 stated that drainpipe traps turned out to have the least influence on bycatch of all tested traps, the data were not 383 presented. However, based on the results of Valkama et al. (1997), the bycatch of the drainpipe trap with the 384 pheromone Ipslure® was 17.5 %. In some articles in which different trap types were compared, the data on bycatch 385 were not published due to the low number of specimens (Galko et al. 2016) or other technical issues (Pernek 2002); 386 therefore, a comparison is quite difficult to make. The first two most abundant Coleoptera families were the same 387 as that found in Šramel et al. (2021); however, the next two were Silphidae and Leodidae, whose abundance was 388 higher. While the reason for the higher catch of Leodidae is unknown, one of the main reasons for high numbers 389 of Silphidae in the catch is usually because of the poor draining ability of the traps (Galko et al. 2016, Kasumović 390 et al. 2016), and species from this family are attracted to the smell of dead organisms (Kretschmer 1990). 391 Unfortunately, poor draining ability not only means more species of Silphidae in the catch, but it also lowers the 392 number of I. typographus in the catch (Kretschmer 1990). The highest number of Silphidae were found in funnel 393 traps, followed by cross-vane and single slot traps. Here it is worth mentioning that all three slot traps had a lower 394 bycatch than the funnel and cross-vane traps. The composition of Coleoptera and other taxa in our study is also 395 similar to the results of Pavlin (1991) and Šramel et al. (2021). Interestingly, in the study of Šramel et al. (2021), 396 there were no representatives from the taxa Gastropoda, which were found in smaller numbers in the present study 397 in almost all trap types. However, their presence in traps has already been documented (Pavlin 1991). There was 398 one bycatch that stood out. Four rodents managed to get caught in the cross-vane traps. Based on the photographs 399 received, the species appeared to be Muscardinus avellanarius. Even though that is a very low number, it is still 400 very unpleasant for the workers who are emptying the traps. In one case the animal was still alive and was set free. 401 However, the beetles were mostly eaten, and what remained was very hard to determine. When considering the 402 bycatch, it is worth mentioning that Dubbel et al. (1985) and Niemeyer (1985) noticed that white traps attract more 403 bycatch, and thus we do not recommend the use of white traps or the white colour for prototypes. Indicative 404 Coleoptera families were found only in the funnel traps: Staphylinidae and Melandryidae. 405 There are many predators and parasites that feed on I. typographus larvae as well as on the adults (Hilszczajski et 406 al. 2007, Valkama et al. 1997, Wermelinger 2002, Weslien 1992). The predators are attracted to the pheromone 407 emitted by I. typographus (Bakke , Kvamme 1981). The most concerning are the catch of vulnerable organisms 408 and predators of the target organism. Weslien (1992) estimated that predators and parasites of I. typographus 409 reduce its productivity by 83 %. Such a high estimation was found by Wermelinger (2002) only in the second year 410 of the study, while in the first year it was only 54 %. Nevertheless, the percentage of mortality is still high and 411 important for the reduction of the I. typographus population. 412 In the present study, our attention was focused on only three species of I. typographus predators, i.e. Nemosoma 413 elongatum, Thanasimus femoralis and Thanasimus formicarius. The lowest number of caught predators was in the 414 single slot traps (1 per 12,000). This number increased in the cross-vane (1 per 3,000) and funnel traps (1 per 415 2,000). Here it is worth mentioning that the double and triple slot traps caught fewer predators than the cross-vane 416 and funnel traps. Nevertheless, the difference between the alternative traps was not statistically significant. It was 417 interesting that the catch of Nemosoma elongatum doubled in the funnel trap compared to the cross-vane trap. In 418 the study of Pavlin (1991), the difference in the catch rate of Nemosoma elongatum was more dependent on the 419 use of different pheromones than on the type of trap. It turned out that the pheromone for Pityogenes chalcographus 420 (Chalcoprax®) attracts more specimens of Nemosoma elongatum. Since in our study we used the same pheromone 421 (IT Ecolure Extra®) in all traps, the reason for the higher catch rate in funnel traps might be due to the different 422 structure of the trap, which makes it harder for Nemosoma elongatum to escape. Martín et al. (2013) noted that 423 funnel traps catch significantly higher numbers of Thanasimus formicarius compared to the slot traps and that the 424 difference is due to the species’ greater ability to escape from the slot traps. 425 426 Comparison between slot traps 427 428 When comparing the three slot traps, we found a statistically significant difference between the single and triple 429 slot traps, but there was no significant difference between the single and double slot trap. In terms of differences, 430 the double slot trap had on average 1.2 times higher catch, or in other words it caught 16.2 % more specimens than 431 the single slot trap. The triple slot trap had on average 1.5 times higher catch or in other words, it caught 33.5 % 432 more specimens than the single slot trap. Pernek (2002) also compared single and triple slot traps and the difference 433 between the single and triple slot trap was 1.9 times higher (46.4 %) in favour of the triple slot trap. This difference 434 is larger than that found in our study, which may be due to a problem with the locations where we set some of our 435 triple slot traps. The results for some locations from the eastern part of Slovenia for triple slot traps had a very low 436 catch compared to the other triple slot traps. This is especially visible from the statistic where the total number is 437 higher for the triple slot trap compared to the double slot trap, but when comparing the median number, the median 438 of the double slot trap is higher than the median of the triple slot trap. Although we attempted to select locations 439 with the same conditions, it might be that the difference in microclimate was responsible for it. Schroeder (2013) 440 emphasized that the catch rate of I. typographus is much more dependent on external factors compared to that of 441 P. chalcographus, which is visible from the higher catch variability between the traps. The proposed reason was 442 the narrower niche of I. typographus, which is limited to breeding material larger than 15 cm in diameter due to 443 its larger body size (Schroeder 2013). Similar variability in annual catch rate between different traps was also seen 444 in Galko et al. (2016), even for the traps that did not have any improvements and only the placement of the traps 445 was changed. There are some confusing results in Dimitri et al. (1992), where they compared the difference 446 between massive use of single and triple slot traps compared with the sporadic use of only single slot traps, where 447 the latter treatment had almost the same or just slightly lower, and in some years even higher catch rate, than the 448 treatment with massive trapping. 449 Here we do have to emphasize that we used only one pheromone per trap type. Based on the results of Zahradník 450 and Zahradníková (2015), the difference in effectiveness might be higher if there were two pheromones in the 451 double slot trap and three pheromones in the triple slot trap. There is also an interesting comparison between wet 452 and dry slot traps in Kasumović et al. (2016). Unfortunately, they did not find any statistically significant 453 difference for I. typographus. However, they emphasize that dry traps are easier to handle in the field as well as in 454 the laboratory when determining specimens. Here it is also worth mentioning that dry slot traps cost less than the 455 wet slot traps, as also pointed out by Kasumović et al. (2016). 456 The bycatch of slot traps almost corresponded to the catch of I. typographus as well. As expected, the single slot 457 trap had the lowest abundance of the bycatch. To our surprise, the double slot trap had a larger bycatch than the 458 triple slot trap. This is likely due to the problem in the selection of locations for the triple slot traps in the eastern 459 part of Slovenia, as described above. Interestingly, the analysis showed indicative Coleoptera family only for the 460 triple slot trap: Ciidae, Elateridae, Staphylinidae, Nitidulidae, Salpingidae, Histeridae and Zopheridae. 461 462 Budget analysis 463 464 Budget is an important aspect to consider when setting up monitoring (Bakke 1989; 1991, Dimitri et al. 1992, 465 González-Audino et al. 2011, Jakuš 1998, Lindgren 1983). Although prices are different than in the study on the 466 effectiveness of pheromones (Šramel et al. 2021), the sizes of the budget shares remained almost the same. The 467 biggest share of the budget was again represented by the cost of the workforce. In the study of Šramelet al. (2021), 468 the cost of pheromones was higher compared to the cost of traps and stands in comparison to those costs in our 469 study, where the expenses changed places as the use of mixed trap types consequently increased the share of the 470 used budget. In our study with mixed use of traps, the cost of traps represented 24.71 % of the whole budget. 471 However, this high share is mostly due to the double and triple slot traps, which are rarely used in the field. If we 472 used only the most affordable trap type (funnel trap), the whole budget would decrease by 14.87 % compared to 473 the mixed model used, and, on the other hand, the budget would increase by 19.92 % if we used only the most 474 expensive trap type (triple slot trap) compared to the mixed model. The difference seems very large. However, as 475 mentioned before, for monitoring the question of which trap type to use is mostly directed towards other more 476 affordable traps. Therefore, if we compare the three used trap types in our study, the use of cross-vane traps only 477 would result in a 4.53 % increase in the budget compared to the use of funnel traps only. The use of the single slot 478 trap only would increase the whole budget by 7.72 % compared to the use of funnel traps only. Furthermore, funnel 479 or drainpipe traps are usually deployed such that there are three traps per location (Bakke 1985, Hayes et al. 2008, 480 Ryall , Fahrig 2005, Weslien et al. 1989). If we used that kind of set up in our study, the cost of using only triple 481 funnel traps would increase the whole budget by 4.6 % compared to the mixed model. This is still 16.07 % less 482 than the use of triple slot traps only, not to mention that the funnel traps used in our study had five funnels, whereas 483 those with 10 funnels or more are typically used in the field (Andersson et al. 2011, Campbell , Borden 2006, 484 Flechtmann et al. 2000, Galko et al. 2016), which of course increases the cost. However, if we used the 10-funnel 485 model that is also available from the same company that supplied the 5-funnel model, the difference would not be 486 significant since the funnel traps would still be the most affordable. 487 488 Index analysis 489 490 Based on the calculated index, the single slot trap had the highest scores for effectiveness and selectivity, which 491 consequently led to the highest final index score. In other words, the single slot trap was the best trap type among 492 the alternative traps based on the selected properties. 493 Interestingly, the triple slot trap scored the highest in the final index among all three variations of the slot traps. 494 While the single slot trap had the highest score in selectivity, the score of the triple slot trap for effectiveness was 495 much greater, which made the triple slot trap the best trap among all three trap types. However, the single slot trap 496 was a close second given its effectiveness and the price of triple slot trap, which is three times higher than the price 497 of the single slot trap. Thus, the single slot trap would be a better investment for the monitoring system. 498 499 Conclusions 500 501 Our goal was to test three different commercially available traps and three different slot traps for I. typographus. 502 We examined all aspects (effectiveness, selectivity and cost) of the single slot, funnel and cross-vane traps as well 503 as compared the single, double and triple slot traps. Based on recent studies and our data, it is noticeable that in 504 terms of effectiveness of catching I. typographus among the most frequently used trap types in Europe, i.e. single 505 slot, cross-vane and funnel traps, there are no statistically significant differences between them regarding trapping 506 effectiveness (Galko et al. 2016) or influence on bycatch. In terms of the trapping effectiveness of the three slot 507 traps, the difference becomes significant only between the single and triple slot traps. However, while the 508 effectiveness almost doubles, the expenses for traps and stands triples. The bycatch of double and triple slot traps 509 was relatively low but still higher than that in the alternative traps. From an economic perspective, the price of the 510 single slot trap and cross-vane trap is very similar, while that of the funnel trap is lower. Based on all gathered 511 information, it is noticeable that all traps have pros and cons. Additionally, we created a cost-benefit index that 512 could help researchers and foresters to decide which trap type is most appropriate for monitoring. Although, based 513 on the selected properties of all five trap types, the triple slot trap had the highest score in the combined index, the 514 difference in price compared to effectiveness is too great. Further research is needed to explore other potential 515 variants of the existing traps and to work on new prototypes to increase effectiveness and reduce bycatch and 516 potential costs. Therefore, we recommend, at least for Slovenia, that we continue to work with the single slot trap 517 since it has the fewest negative properties (even though not significant) for our needs, i.e. catch of predators, 518 bycatch and, judging from Silphidae abundance, a better drainage system. 519 520 Acknowledgements 521 522 We would like to express our gratitude to the foresters from ZGS who helped with the fieldwork and Eva Groznik 523 for helping with sorting samples in the laboratory. The authors would also like to thank the Slovenian Research 524 Agency and the Ministry of Agriculture, Forestry and Food, who supported the project ‘Improvement of the 525 monitoring system for catching spruce bark beetles in undisturbed pheromone traps and the system of setting of 526 undisturbed traps and the development of an application for location planning and abundance of undisturbed traps 527 and trap logs by regulatory units of the Slovenia Forest Service (V4-1822). 528 529 530 531 The authors declare no conflicts of interest. 532 533 534 Conflicts of Interest References 535 Andersson M.N., Binyameen M., Sadek M.M. & Schlyter F. (2011). Attraction Modulated by Spacing of 536 Pheromone Components and Anti-attractants in a Bark Beetle and a Moth. Journal of Chemical Ecology, 37, 537 899-911. 538 Baier P., Pennerstorfer J. & Schopf A. (2007). PHENIPS—A comprehensive phenology model of Ips typographus 539 (L.) (Col., Scolytinae) as a tool for hazard rating of bark beetle infestation. Forest Ecology and Management, 540 249(3), 171-186. 541 Bakke A. (1985). Deploying pheromone-baited traps for monitoring Ips typographus populations. Zeitschrift Fr 542 Angewandte Entomologie, 99, 33-39. 543 Bakke A. (1989). The Recent Ips typographus Outbreak in Norway: Experiences from a Control Program. Holarctic 544 Ecology, 12(4), 515-519. 545 Bakke A. (1991). Using pheromones in the management of bark beetle outbreaks. In Baranchikov Y.N., Mattson 546 W.J., Hain F.P. & Payne T.L. (eds.): Forest Insect Guilds: Patterns of Interaction with Host Trees. U.S. 547 Department of Agriculture, Forest Service, Northeastern Forest Experiment Station, Radnor, pp. 371-377. 548 Bakke A. & Kvamme T. (1981). Kairomone response in Thanasimus predators to pheromone components of Ips 549 typographus. Journal of Chemical Ecology, 7, 305-312. 550 Campbell S.A. & Borden J.H. (2006). Close-range, in-flight integration of olfactory and visual information by a 551 host-seeking bark beetle. Entomologia Experimentalis et Applicata, 120, 91-98. 552 Chandler P. (eds.). (2010). A Dipterist's Handbook (2nd Edition). Orpington, Amateur Entomologists' Society, 525 553 pp. 554 De Cáceres M. & Legendre P. (2009). Associations between species and groups of sites: Indices and statistical 555 inference. Ecology, 90, 3566-3574. 556 de Groot M., Ogris N. & Kobler A. (2018). The effects of a large-scale ice storm event on the drivers of bark 557 beetleoutbreaks and associated management practices. Forest Ecology and Management, 408, 195-201. 558 Dimitri L., Gebauer U., Lsekrug L. & Vaupe O. (1992). Influence of mass trapping on the population dynamic and 559 damage-effect of bark beetles. Journal of Applied Entomology, 114(1-5), 103-109. 560 Dubbel V., Kerck K., Sohrt M. & Mangol S. (1985). Influence of trap color on the efficiency of bark beetle 561 pheromone traps. Zeitschrift Fr Angewandte Entomologie, 99, 59-64. 562 Epsky N.D., Morrill W.L. & Mankin R.W. (2008). Traps for Capturing Insects. In Capinera J.L. (eds.): 563 Encyclopedia of Entomology. Springer, Dordrecht, pp. 3887-3901. 564 Fernandez-Carrillo A., Patočka Z., Dobrovolný L., Franco-Nieto A. & Revilla-Romero B. (2020). Monitoring Bark 565 Beetle Forest Damage in Central Europe. A Remote Sensing Approach Validated with Field Data. Remote 566 Sensing, 12(21), 1-19. 567 Fettig C.J. & Hilszczański J. (2015). Chapter 14 -Management Strategies for Bark Beetles in Conifer Forests. In 568 Vega F.E. & Hofstetter R.W. (eds.): Bark Beetles. Academic Press, San Diego, pp. 555-584. 569 Flechtmann C.A.H., Ottati A.L.T. & Berisford C.W. (2000). Comparison of Four Trap Types for Ambrosia Beetles 570 (Coleoptera, Scolytidae) in Brazilian Eucalyptus Stands. Journal of Economic Entomology, 93(6), 1701-1707. 571 Forest Europe. (2020). State of Europe’s Forests 2020. °Ministerial Conference on the Protection of Forests in 572 Europe -FOREST EUROPE, Bratislava, 392 pp. 573 Galko J., Gubka A., Vakula J. & BrutovskD. (2010). Comparison of catches of the spruce bark beetle (Ips 574 typographus L.) (Coleoptera: Scolytidae) in pheromone traps of Canadian and European production. Forestry 575 Journal, 56(4), 337-347. 576 Galko J., Nikolov C., Kunca A., Vakula J., Gubka A., Zbrik M., Rell S. & Konpka B. (2016). Effectiveness of 577 pheromone traps for the European spruce bark beetle: a comparative study of four commercial products and two 578 new models. Lesníckyčasopis -Forestry Journal, 62, 207-215. 579 González-Audino P., Gatti P. & Zerba E. (2011). Traslucent pheromone traps increase trapping efficiency of 580 ambrosia beetle Megaplatypus mutatus. Crop Protection, 30, 745-747. 581 Gossner M.M. & Wohlgemuth T. (2020). Do we need squirrels everywhere? On the distinction between biodiversity 585 Gthlin E., Schroeder L.M. & Lindelw A. (2000). Attacks by Ips typographus and Pityogenes chalcographus on 586 Windthrown Spruces (Picea abies) During the Two Years Following a Storm Felling. Scandinavian Journal of 587 Forest Research, 15(5), 542-549. 582 and nature. In Krumm F., Schuck A. & Rigling A. (eds.): How to balance forestry and biodiversity conservation. 583 A view across Europe. European Forest Institute (EFI); Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape 584 Research (WSL), Birmensdorf, pp. 133-145. 588 Grégoire J.C., Raffa K.F. & Lindgren B.S. (2015). Chapter 15 -Economics and Politics of Bark Beetles. In Vega 589 F.E. & Hofstetter R.W. (eds.): Bark Beetles. Academic Press, San Diego, pp. 585-613. 590 Hallmann C.A., Sorg M., Jongejans E., Siepel H., Hofland N., Schwan H., Stenmans W., Mller A., Sumser H., 591 Hrren T., et al. (2017). More than 75 percent decline over 27 years in total flying insect biomass in protected 592 areas. PLOS ONE, 12(10), 1-21. 593 Hayes C.J., Degomez T.E., Clancy K.M., Williams K.K., Mcmillin J.D. & Anhold J.A. (2008). Evaluation of Funnel 594 Traps for Characterizing the Bark Beetle (Coleoptera: Scolytidae) Communities in Ponderosa Pine Forests of 595 North-Central Arizona Jurnal of Economic Entomology, 101(4), 1253-1265. 596 Hillebrand H. & Matthiessen B. (2009). Biodiversity in a complex world: consolidation and progress in functional 597 biodiversity research. Ecology Letters, 12, 1405-1419. 598 Hilszczajski J., Gibb H. & Bystrowski C. (2007). Insect natural enemies of Ips typographus (L.) (Coleoptera, 599 Scolytinae) in managed and unmanaged stands of mixed lowland forest in Poland. Journal of Pest Science, 80, 600 99-107. 601 Hlásny T., Krokene P., Liebhold A., Montagné-Huck C., Mller J., Qin H., Raffa K., Schelhaas M.J., Seidl R., 602 Svoboda M., et al. (2019). Living with bark beetles: impacts, outlook and management options. °From Science 603 to Policy 8. European Forest Institute, 52 pp. 604 Inouye M. (1962). Details ofBark Beetle Control in the Storm-swept Areas in the NaturalForest of Hokkaido, 605 Japan. Journal of Applied Entomology, 51(1-4), 160-164. 606 Jakuš R. (1998). A method for the protection of spruce stands against Ips typographus by the use of barriers of 607 pheromone traps in north-eastern Slovakia 71(8), 152-158. 608 Jurc D. & Kolšek M. (2012). Navodila za preprečevanje in zatiranje škodljivcev in bolezni gozdnega drevja v 609 Sloveniji. °Silva Slovenica, Gozdarski institut Slovenije, Ljubljana, 104 pp. 610 Jurc M., Perko M., Džeroski S., Demšar D. & Hrašovec B. (2006). Spruce bark beetles (Ips typographus, Pityogenes 611 chalcographus, Col.: Scolytidae) in the Dinaric mountain forests of Slovenia: Monitoring and modeling. 612 Ecological Modelling, 194, 219-226. 613 Kasumović L., Hrasovec B. & Jazbec A. (2016). Efficency of dry and wet flight barrier Theysohn pheromone traps 614 in catching the spruce bark beetles Ips typographus L. and Pityogenes chalcographus L. Šumarski list, 9-10, 477­615 484. 616 Kretschmer V.K. (1990). Zur Wirkung von Aasgeruch auf die Fangleistung yon Buchdruckerfallen. Anzeiger Fr 617 Schädlingskde Pflanzensdautz Umweltschutz, 63(3), 46-48. 618 Lindgren B.S. (1983). A multiple funnel trap for Scolytid beetles (Coleoptera). The Canadian Entomologist, 115, 619 299-302. 620 Lindgren B.S., Borden J.H., Chong L., Friskie L.M. & Orr D.B. (1983). Factors influencing the efficiency of 621 pheromone-baited traps for three species of ambrosia beetles (Coleoptera: Scolytidae). The Canadian 622 Entomologist, 115, 303-313. 623 Marini L., Lindelw A., Jnsson A.M., Wulff S. & Schroeder L.M. (2013). Appendix A1 -Changes in trapping 624 methods during the monitoring period. OIKOS, 0, 1-2. 625 Martín A., Etxebeste I., Pérez G., Álvarez G., Sánchez E. & Pajares J. (2013). Modified pheromone traps help 626 reduce bycatch of bark-beetle natural enemies. Agricultural and Forest Entomology, 15, 86-97. 627 McCravy K.W., Nowak J.T., Douce G.K. & Berisford C.W. (2000). Evaluation of Multiple-Funnel and Slot Traps 628 for Collection of Southern Pine Bark Beetles and Predators. Journal of Entomological Science, 35(1), 77-82. 629 Nagel T.A., Mikac S., Dolinar M., Klopcic M., Keren S., Svoboda M., Diaci J., Boncina B. & Paulic V. (2017). The 630 natural disturbance regime in forests of the Dinaric Mountains: A synthesis of evidence. Forest Ecology and 631 Management, 388, 29-42. 632 Niemeyer H. (1985). Field response of Ips typographus L. (Col., Scolytidae) to different trap structures and white 633 versus black flight barriers. Zeitschrift fr Angewandte Entomologie, 99, 44-51. 634 Niemeyer H., Schroeder T. & Watzek G. (1983). Eine neue Lockstoff-Falle zur Bekämpfung von rinden-und 635 holzbrtenden Borkenkäfern. Der Forst-und Holzwirt, 38(5), 105-112. 636 Oksanen J., Blanchet F.G., Friendly M., Kindt R., Legendre P., McGlinn D., Minchin P.R., O'Hara R.B., Simpson 637 G.L., Solymos P., et al. (2013). Vegan: Community Ecology Package, R package version 2.0-7 edn. Journal of 638 Statistical Software, 48, 1-21. 639 Pavlin R. (1991). Problem selektivnosti sintetičnih feromonov za obvladovanje podlubnikov. Zbornikgozdarstva in 640 lesarstva, 38, 125-160. 641 Pereira H.M., Leadley P.W., Proença V., Alkemade R., Scharlemann J.P.W., Fernandez-Manjarrés J.F., Arajo 642 M.B., Balvanera P., Biggs R., Cheung W.W.L., et al. (2010). Scenarios for Global Biodiversity in the 21st 643 Century. Science, 330(6010), 1496-1501. 644 Pernek M. (2002). Analysis of biological efficiency of feromon preparations and types of traps used for capturing 645 bark beetle Ips typographus L. and Pityogenes chalcographus L. (Coleoptera; Scolytidae). Radovi -Šumarski 646 Institut Jastrebarsko, 37(1), 61-83. 647 Regnander J. & Solbreck C.H. (1981). Effectiveness of different types of pheromone traps used against Ips 648 typographus (L.) (Col., Scolytidae) in Sweden. Anzeiger Fr Schädlingskde Pflanzensdautz Umweltschutz, 54, 649 104-108. 650 Ryall K.L. & Fahrig L. (2005). Habitat loss decreases predator-prey ratios in a pine-bark beetlesystem. OIKOS, 110, 651 265-270. 652 Sánchez-Bayo F. & Wyckhuys K.A.G. (2019). Worldwide decline of the entomofauna: A review of its drivers. 653 Biological Conservation, 232, 8-27. 654 Schlyter F., Birgersson G., Byers J.A., Lofqvist J. & Bergstrom A.G. (1987a). Field response of spruce bark beetle, 655 Ips typographus, to aggregation pheromone candidates. Journal of Chemical Ecology, 13(4), 701-716. 656 Schlyter F., Byers J.A. & Lofqvist J. (1987b). Attraction to pheromone sources of different quantity, quality, and 657 spacing: Density-Regulation Mechanisms in Bark Beetle Ips typographusl. Journal of Chemical Ecology, 13(6), 658 Schlyter F., Lofqvist J. & Byers J.A. (1987c). Behavioural sequence in the attraction of the bark beetle Ips 659 typographus to pheromone sources. Physiological Enfornology, 12, 185-196. 660 Schroeder L.M. (2013). Monitoring of Ips typographus and Pityogenes chalcographus: in.uence of trapping site 661 and surrounding landscape on catches. Agricultural and Forest Entomology, 15, 113-119. 662 Seibold S., Gossner M.M., Simons N.K., Blüthgen N., Müller J., Ambarli D., Ammer C., Bauhus J., Fischer M., 663 Habel J.C., et al. (2019). Arthropod decline in grasslands and forests is associated with landscape-level drivers. 664 Nature, 574, 671-674. 665 Southwood T.R.E. (1975). Ecological methods : With particular reference to the study of insect populations. 666 °Chapman & Hall, London, 391 pp. 667 Spears L., Looney C., Ikerd H., Koch J., Griswold T., Strange J. & Ramirez R. (2016). Pheromone Lure and Trap 668 Color Affects Bycatch in Agricultural Landscapes of Utah. Environmental Entomology, 45(4), 1-8. 669 Šramel N., Kavčič A., KolšekM. & de Groot M. (2021). Estimating the most effective and economical pheromone 670 for monitoring the European spruce bark beetle. Journal of Applied Entomology, 145(4), 312-325. 671 Valkama H., Raty M. & Niemela P. (1997). Catches of Ips duplicatus and other non-target Coleoptera by Ips 672 typographus pheromone trapping. Entomologica Fennica, 8(3), 153-159. 673 Wermelinger B. (2002). Development and distribution of predators and parasitoids during two consecutive years of 674 an Ips typographus (Col., Scolytidae) infestation. Journal of Applied Entomology, 126, 521-527. 675 Wermelinger B. (2004). Ecology and management of the spruce bark beetleIps typographus—a review of recent 676 research. Forest Ecology and Management, 202, 67-82. 677 Wermelinger B., Obrist M.K. & Duelli P. (1999). Development of the bark beetle (Scolytidae) fauna in windthrow 678 areas in Switzerland. Mitteilungen der Schweizerischen Entomologischen Gesellschaft, 72(3-4), 209-220. 679 Weslien J. (1992). The arthropod complex associated with Ips typographus (L.) (Coleoptera, Scolytidae) species 680 composition, phenology, and impact on bark beetle productivity. Entomologica Fennica, 3, 205-213. 681 Weslien J., Annila E., Bakke A., Bejer B., Eidmann H.H., Narvestad K., Nikula A. & Ravn H.P. (1989). Estimating 682 risks for spruce bark beetle (Ips typographus (L.))damage using pheromone-baited traps and trees. Scandinavian 683 Journal of Forest Research, 4(1-4), 87-98. 684 Zahradník P. & Zahradníková M. (2015). The efficacy of a new pheromone trap setup design, aimed for trapping Ips 685 typographus (Coleoptera, Curculionidae, Scolytinae). Šumarski list, 3-4, 181-186. 686 ZGS. (2012a). Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarskega območja Kranj (2011 – 2020) Št. 03/11. Ljubljana, 687 Zavod za gozdove Slovenijeo območna enota Kranj, 478 pp. 688 ZGS. (2012b). Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarskega območja Ljubljana (2011 – 2020) Št. 04/11. 689 Ljubljana, Zavod zagozdove Slovenijeo bmočna enota Ljubljana, 1192 pp. 690 ZGS. (2012c). Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarskega območja Maribor (2011 – 2020) Št. 12/11. 691 Ljubljana, Zavod zagozdove Slovenijeo območna enota Maibor, 396pp. 692 ZGS. (2012d). Gozdnogospodarski načrt gozdnogospodarskega območja Slovenj Gradec (2011 – 2020) Št. 11/11. 693 Ljubljana, Zavod zagozdove Slovenijeo območna enota Slovenj Gradec, 319pp. 694 695 696 Figure 1: Comparison between different types of alternative traps (single slot, cross-vane and funnel) for A) the 697 number of I. typographus caught and C) bycatch, and different types of slot traps (single, double and triple) for 698 B) the number of I. typographus caught and D) bycatch. 699 700 Abbildung 2: Vergleich zwischen verschiedenen Arten alternativer Fallen (Einfach-Schlitz-, Kreuzbarrieren­ 701 und Trichterfallen) in Bezug auf A) die Anzahl der gefangenen I. typographus und C) den Beifang und 702 verschiedenen Arten von Schlitzfallen (Einfach-, Zweifach-und Dreifachfallen) in Bezug auf B) die Anzahl der 703 gefangenen I. typographus und D) den Beifang. 704 705 708 709 Table 1: The composition of bycatch according to the lowest taxonomic level as possible and families within the Coleoptera order. 710 711 712 Tabelle 2: Die Zusammensetzung des Beifangs nach der niedrigsten taxonomischen Ebene und nach Familien innerhalb der Ordnung der Coleoptera. 713 714 Single slot Double slot Triple slot Funnel Cross- Total trap trap trap trap vane trap Coleoptera Family 8,620 21,154 18,789 7,646 7,617 63,826 Curculionidae 7,536 19,991 16,541 5,689 6,032 55,789 Staphylinidae 245 229 534 582 228 1,818 Silphidae 38 133 78 310 209 768 Leiodidae 43 123 102 234 230 732 Scarabaeidae 134 138 229 98 79 678 Elateridae 94 81 226 63 158 622 Hydrophilidae 76 50 141 53 28 348 Carabidae 65 64 58 77 76 340 Ciidae 31 39 127 47 51 295 Histeridae 38 22 65 44 66 235 Nitidulidae 42 37 88 35 10 212 Cerylonidae 27 14 34 31 57 163 Dermestidae 33 9 82 13 13 150 Mordellidae 5 6 13 54 67 145 Erotylidae 26 13 49 15 21 124 Tenebrionidae 30 16 43 11 19 119 Cerambycidae 3 5 16 39 52 115 Salpingidae 16 14 42 11 26 109 Cryptophagidae 19 23 36 11 16 105 Cleridae 7 14 10 26 26 83 Latridiidae 13 9 23 13 22 80 Throscidae 19 9 33 8 10 79 Trogositidae 5 12 5 37 14 73 Dasytidae 4 21 11 12 11 59 Byrrhidae 7 8 11 18 14 58 Lucanidae 3 6 13 8 14 44 Mycetophagidae 11 5 18 5 5 44 Anobiidae 8 3 21 3 4 39 Monotomidae 4 6 12 7 8 37 Scydmaenidae 2 8 11 10 5 36 Silvanidae 7 1 15 2 8 33 Chrysomelidae 5 6 13 5 29 Sphindidae 4 2 6 10 3 25 Anthribidae 9 8 5 2 24 Cucujidae 5 3 9 2 5 24 Zopheridae 1 1 7 3 6 18 Cantharidae 1 2 4 8 1 16 Buprestidae 1 1 11 1 1 15 Melandryidae 2 3 9 14 Eucnemidae 1 7 4 0 12 Lymexylidae 3 6 3 12 Scraptiidae 2 2 5 2 1 12 Geotrupidae 1 1 3 1 4 10 Byturidae 1 4 3 8 Endomychidae 4 3 1 8 Coccinellidae 2 1 2 1 1 7 Dytiscidae 3 3 6 Apionidae 2 3 5 Bostrichidae 4 1 5 Elmidae 5 5 Ptiliidae 1 4 5 Hydraenidae 1 1 2 4 Lampyridae 1 2 1 4 Oedemeridae 1 1 1 1 4 Laemophloeidae 2 1 3 Malachiidae 1 2 3 Prostomidae 3 3 Single slot Double slot Triple slot Funnel Cross- Total trap trap trap trap vane trap Anthicidae 1 1 2 Corylophidae 2 2 Sphaeritidae 1 1 2 Biphyllidae 1 1 Clambidae 1 1 Dascillidae 1 1 Drilidae 1 1 Kateretidae 1 1 Lycidae 1 1 Trogidae 1 1 Other taxa 566 1,093 2,147 1,629 732 6,167 Hymenoptera 191 209 1,040 562 146 2,148 Hemiptera 146 279 554 686 366 2,031 Diptera 99 112 190 234 111 746 Dermaptera 74 392 185 49 12 712 Araneae 25 52 92 44 26 239 Collembola 12 17 31 7 9 76 Lepidoptera 2 10 14 18 13 57 Julida 8 5 17 3 20 53 Isopoda 2 8 16 5 10 41 Neuroptera 1 1 1 12 4 19 Gastropoda 1 4 4 8 17 Dictyoptera 1 2 5 2 10 Orthoptera 1 1 2 4 Rodentia 4 4 Opiliones 3 3 Symphyla 1 1 2 Mecoptera 1 1 Plecoptera 1 1 Psocoptera 1 1 Thysanoptera 1 1 Trichoptera 1 1 TOTAL 9,186 22,247 20,936 9,275 8,349 69,993 715 716 717 Table 3: Model statistics of single slot, cross-vane and funnel traps for effectiveness, bycatch and I. typographus 718 predator model. The other traps are compared to the single slot trap, undisturbed locations are compared to 719 disturbed locations and the eastern FMAs are compared to the western FMAs. 720 721 Tabelle 4: Modellstatistiken von Einfach-Schlitz-, Kreuzbarrieren-und Trichterfallen fr Wirksamkeit, Beifang 722 und das I. typographus-Raubtier-Modell. Die anderen Fallen werden mit der Einfach-Schlitzfalle verglichen, 723 Orte ohne Strung werden mit Orten mit Strung verglichen und die stlichen FMAs werden mit den westlichen 724 FMAs verglichen. 725 726 Dependent variable Independent variable Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) I. typographus (Intercept) Cross-vane trap Funnel trap Disturbed vs. undisturbed 9.4681 -0.1357 -0.1294 -0.1589 0.1975 0.2068 0.2065 0.1708 47.930 -0.656 -0.627 -0.931 <2e-16 0.518 0.537 0.361 East vs. west 0.1709 0.1774 0.963 0.345 bycatch (Intercept) Cross-vane trap Funnel trap Disturbed vs. undisturbed 6.7875 -0.0959 0.0092 -0.0716 0.3116 0.3280 0.3193 0.2651 21.786 -0.292 0.029 -0.270 <2e-16 0.772 0.977 0.789 East vs. west 0.1149 0.2740 0.420 0.678 predators (Intercept) Cross-vane trap Funnel trap Disturbed vs. undisturbed -0.6451 1.2397 1.6625 0.4367 1.0137 0.9464 0.9091 0.5472 -0.636 1.310 1.829 0.798 0.53 0.202 0.079 0.432 East vs. west 0.7309 0.6231 1.173 0.252 727 728 729 Table 5: Model statistics of the single, double and triple slot traps for effectiveness, bycatch and the I. 730 typographus predator model. The other traps are compared to the single slot trap, undisturbed locations are 731 compared to disturbed locations and the eastern FMAs are compared to the western FMAs. Differences with 732 significant values are shown in bold. 733 734 Tabelle 6: Modellstatistiken von Einfach-, Zweifach-und Dreifach-Schlitzfallen fr Wirksamkeit, Beifang und 735 das I. typographus-Raubtier-Modell. Die anderen Fallen werden mit der Einfach-Schlitzfalle verglichen, Orte 736 ohne Strung werden mit Orten mit Strung verglichen und die stlichen FMAs werden mit den westlichen 737 FMAs verglichen. Unterschiede mit signifikanten Werten sind fett gedruckt. 738 739 Dependent variable Independent variable Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) I. typographus (Intercept) Double slot traps Triple slot traps Disturbed vs. undisturbed 9.0873 0.1762 0.4085 -0.2736 0.2009 0.1882 0.1791 0.1458 45.242 0.936 2.280 -1.877 <2e-16 0.358 0.031 0.072 East vs. west 0.7828 0.1706 4.587 0.000 bycatch (Intercept) Double slot traps Triple slot traps Disturbed vs. undisturbed 6.0432 0.8845 0.8238 -0.3101 0.3606 0.2988 0.3016 0.2131 16.761 2.960 2.732 -1.455 4.17e-15 0.007 0.011 0.158 East vs. west 1.2605 0.2880 4.377 0.000 predators (Intercept) Double slot traps Triple slot traps Disturbed vs. undisturbed -0.1067 0.6932 0.2412 0.3878 0.5147 0.4849 0.5291 0.3903 -0.207 1.429 0.456 0.993 0.837 0.165 0.652 0.330 East vs. west -0.0177 0.3903 -0.045 0.964 740 741 742 Table 7: The total cost of traps (including the cost of stands), pheromones, travel and workforce expenses for the 743 whole season. 744 * Initial costs of the traps with stands, but they can be reused for multiple seasons. 745 Tabelle 8: Gesamtkosten fr Fallen (einschließlich der Kosten fr Standfße), Pheromone, Reisekosten und 746 Arbeitskräfte fr die gesamte Saison. 747 * Anfängliche Kosten fr Fallen mit Standfßen, sie knnen jedoch in mehreren Saisons verwendet werden. 748 749 Single slot trap Double slot trap Triple slot trap Cross-vane trap Funnel trap Percentage Trap cost* 344.22 € 675.26 € 1,006.30 € 281.70 € 199.70 € 24.71% Pheromones 1,528.07 € 15.06 % Expenses for all traps Workforce Travel 5,200.30 € 51.25 % expenses 911.11 € 8.98 % Whole cost per trap type 1,872.11 € 2,203.15 € 2,534.20 € 1,809.60 € 1,727.60 € Percentage 18.45 % 21.71 % 24.98 % 17.83 % 17.03 % 750 751 752 Table 9: Standardized index for the different trap types. 753 Tabelle 10: Standardisierter Index fr die verschiedenen Fallenarten. 754 Average index ratio Average catch index bycatch/catch Combined Trap types per trap (indexTC) (indexBTCTC) index (index) Trap costs Single slot 0.55 0.47 0.51 344.22 € Cross-vane 0.48 0.40 0.44 281.70 € Funnel 0.48 0.44 0.46 199.70 € Single slot 0.28 0.68 0.48 344.22 € Double slot 0.33 0.49 0.41 675.26 € Triple slot 0.42 0.61 0.51 1,006.30 € Napovedovanje prenamnožitve podlubnikov Napovedi, izdelane na osnovi matematičnih modelov, omogočijo usmerjeno iskanje lubadark v ogroženih sestojih, s čimer jih lahko odkrijemo bolj zgodaj na začetku napada. S tem pridobimo več časa za izvedbo ukrepov za preprečevanje širjenja podlubnikov. Če opravimo zatiralna dela pravočasno, zmanjšujemo škodo zaradi podlubnikov v gozdu. Gostota populacije in prenamnožitve osmerozobega smrekovega lubadarja se ocenjuje ob zaključku razvoja prve generacije, t.j. navadno v drugi polovici junija ali začetku julija v odvisnosti od lokacije. Na podlagi podatkov ulova v pasti vsako leto ugotavljamo lokacije pasti, kjer so se podlubniki prenamnožili. Posledično moramo na takšnih lokacijah povečati obseg ukrepov in pospešiti varstvo gozdov pred podlubniki za preprečevanje škode v gozdovih. Rezultate teh analiz objavljamo v spletni reviji Napovedi o zdravju gozdov. Vsako leto izdelamo tudi kratkoročno napoved sanitarnega poseka smreke. Napoved je verjetnostna in pomaga pri bolj osredotočenem iskanju žarišč smrekovih lubadark. Najprej iščemo žarišča na lokacijah, kjer je glede na model verjetnost njihovega pojava največja. Informacije za lastnike gozdov Uporabne informacije, ki so lastnikom gozdov lahko v pomoč pri uspešnem varstvu gozdov pred podlubniki, so zbrane na spletnem portalu Varstvo gozdov Slovenije, www.zdravgozd.si. Seznam uporabnih spletnih orodij, ki so lahko v pomoč lastnikom gozdov pri upravljanju s smrekovimi podlubniki: • Pripomoček za določitev roka za izvedbo ukrepov za zatiranje smrekovih podlubnikov. • Spletna aplikacija za izračun fenološkega modela RITY za osmerozobega smrekovega lubadarja, točkovna poizvedba. • Spletna aplikacija za prostorski prikaz razvoja osmerozobega smrekovega lubadarja. • Spletna aplikacija za izračun fenološkega modela CHAPY za šesterozobega smrekovega lubadarja, točkovna poizvedba. • Spletna aplikacija za prostorski prikaz razvoja šesterozobega smrekovega lubadarja. • Kratkoročni napovedi sanitarnega poseka smreke in jelke zaradi podlubnikov v Sloveniji. • Dolgoročna napoved sanitarne sečnje zaradi žuželk. • Predlog števila in lokacij kontrolnih-lovnih pasti in kontrolno­ lovnih nastav v tekočem letu. - Zavod za gozdove Slovenije: www.zgs.si - Gozdarski inštitut Slovenije: www.gozdis.si KOLOFON Besedilo: Simon Zidar, dr. Andreja Kavčič, Marija Kolšek, dr. Nikica Ogris, dr. Maarten de Groot Oblikovanje in ilustracije: Simon Zidar Avtorji fotografij na naslovnici: Nikica Ogris (režasta pas), Andreja Kavčič (podlubnik in rovni sistem), Maarten de Groot (sušice) Jezikovni pregled: Henrik Ciglič Tisk: Studio print d. o. o. Naklada: 10.000 Leto izida: 2021 Projekt Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov v kontrolne feromonske pasti in sistema polaganja kontrolnih nastav ter izdelava aplikacije za načrtovanje lokacij in števila kontrolnih pasti ter kontrolnih nastav po ureditvenih enotah Zavoda za gozdove Slovenije V4-1822. Projekt uresničuje Gozdarski inštitut Slovenije v sodelovanju z Zavodom za gozdove Slovenije. Projekt financirata Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano in Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije. Smrekovi podlubniki – spremljanje njihove številčnosti PRILOGA 7 Primer napovedi - verjetnost sanitarne sečnje smreke zaradi podlubnikov v letu 2021. Smrekovi podlubniki Spremljanje podlubnikov Kako spremljamo? V zadnjih desetletjih čedalje pogosteje beležimo prenamnožitve smrekovih podlubnikov, pogosto kot posledico v naravnih ujmah poškodovanih dreves - v vetrolomih, žledolomih, snegolomih in po suši. Izbruhi podlubnikov imajo v takih razmerah uničujoče posledice ne le za gozd, temveč tudi za gospodarstvo. Najbolj problematični vrsti podlubnikov v naših gozdovih sta osmerozobi smrekov lubadar (Ips typographus) in šesterozobi smrekov lubadar (Pityogenes chalcographus). Največ poškodb na smreki povzroča zlasti osmerozobi smrekov lubadar. Osmerozobi smrekov lubadar ima eno do dve generaciji na leto, odvisno od podnebja in nadmorske višine. V ekstremno toplih letih lahko razvije tri generacije v sezoni. V Sloveniji se prvo rojenje prične konec marca ali v začetku aprila, ko se temperatura zraka dvigne nad 14-16 °C. Za razvoj ene generacije je potrebna vsota efektivnih temperatur 557 stopinj dni, pri čemer je prag za razvoj 8,3 °C. Podlubniki so velik izziv za gospodarjenje z gozdovi. Pri varstvu gozdov je nujen dober sistem zgodnjega obveščanja ob zaznavi prvih znakov prenamnožitve podlubnikov. Kontrolne pasti so pasti iz umetnih materialov. Vanje lovimo podlubnike s pomočjo feromonskih vab, ki privabljajo odrasle hrošče, zaradi ocenjevanja njihove številčnosti. Pasti po celotni Sloveniji namešča Zavod za gozdove Slovenije pred začetkom spomladanskega rojenja. Pasti se redno prazni vsakih sedem dni in beleži številčnost ulova. Pridobljeni podatki se uporabijo za napoved pojava žarišč lubadark, tj. za napoved območij prenamnožitve. Ustrezno ukrepanje (izdelava lubadark): debla napadenih smrek olupimo, Kontrolne nastave so načrtno podrta sveža (običajno skorjo in sečne ostanke pa pokurimo. tehnično manj vredna) drevesa, debla, ki se polagajo zaradi kontrole populacij podlubnikov oz. ocenjevanje Žarišča podlubnikov moramo odkriti čim Osmerozobi smrekov lubadar je sekundarni škodljivec, njihove številčnosti. Z njimi neposredno spremljamo prej, da lahko v njih pravočasno opravimo ki napada oslabljena drevesa smreke in ima pomembno sanitarni posek in izdelamo lubadarke, s vlogo pri kroženju snovi v gozdu. Vendar pa v situacijah, čimer preprečimo nadaljnji razvoj podlubnikov ko je njegova gostota visoka, lahko napade tudi vitalna razvoj osebkov v skorji. Nastave polagamo pred začetkom rojenja hroščev. in izlet nove generacije hroščev. drevesa. Odrasli hrošči in ličinke se prehranjujejo v živem Nastave, naseljene s podlubniki, moramo odstraniti delu skorje, zato povzročijo sušenje drevesa. iz gozda, preden iz skorje izleti nova generacija V Sloveniji imamo vzpostavljen sistem spremljanja podlubnikov, sicer bodo izleteli hrošči napadali druga populacij osmerozobega smrekovega lubadarja Rastoče drevo, naseljeno s podlubniki, s imenujemo lubadarka. Ena ali več lubadark pa feromonskimi pastmi, ki lahko predvidi potencialne pomeni žarišče podlubnikov. prenamnožitve. Ko imamo zaradi naravnih ujm ali drugih razlogov v gozdu Za pripravo napovedi prenamnožitve smrekovih večjo količino poškodovanih ali oslabelih dreves smreke, se podlubnikov na osnovi številčnosti ulova v feromonske lahko podlubniki močno namnožijo. Takrat pravimo, da je pasti skrbita Zavod za gozdove Slovenije in Gozdarski prišlo do njihove prenamnožitve ali gradacije. inštitut Slovenije v sklopu javne gozdarske službe. drevesa. Za polaganje nastave izberemo polsenčno lego. Spremljanje smrekovih podlubnikov - pomen, metode in učinkovitost PRILOGA 8 Kolofon Naslov: Spremljanje smrekovih podlubnikov - pomen, metode in učinkovitost Založnik: Založba Silva Slovenica, Gozdarski inštitut Slovenije Uredil: Simon Zidar Avtorji besedila: dr. Maarten de Groot, dr. Andreja Kavčič, dr. Nikica Ogris, Marija Kolšek Oblikovanje in prelom: Simon Zidar Avtorji fotografij na naslovnici: Andreja Kavčič (šesterozobi smrekov lubadar), Maarten de Groot (lubadarke, rovni sistem), Nikica Ogris (režasta past) Jezikovni pregled: Henrik Ciglič Tisk: Studio Print d. o. o. Naklada: 10.000 Leto izida: 2021 Izdaja: 1. izdaja Cena: brezplačno Brošura je nastala v okviru projekta Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov v kontrolne feromonske pasti in sistema polaganja kontrolnih nastav ter izdelava aplikacije za načrtovanje lokacij in števila kontrolnih pasti ter kontrolnih nastav po ureditvenih enotah Zavoda za gozdove Slovenije, ki ga financirata Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano in Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije. Št. projekta: V4-1822 Javni razpis: CRP »Zagotovimo.si hrano za jutri« v letu 2018 Vodja projekta: dr. Maarten de Groot, Gozdarski inštitut Slovenije Gozdarski inštitut Slovenije: https://www.gozdis.si/ Zavod za gozdove Slovenije: http://www.zgs.si/ Spletna stran projekta: http://podlubniki.gozdis.si/ Kazalo O smrekovih podlubnikih 4 Simptomi, škoda in ukrepanje 6 Sistem spremljanja podlubnikov 8 Izboljšanje sistema spremljanja podlubnikov Izbira pasti in feromonov 10 Optimalno število kontrolno-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav 12 Uporabna spletna orodja za lastnike gozdov 14 O smrekovih podlubnikih Gozdovi imajo velik pomen za življenje na Zemlji. V Sloveniji je z gozdom pokritih približno 60 % njene površine. Skoraj polovico lesne zaloge naših gozdov sestavljajo iglavci, v glavnem smreka. Gozdovi so pod vplivom vse pogostejših in močnejših naravnih ujm, kot so suša, vetrovi, sneg in žled, ki poškodujejo oz. oslabijo drevje ter s tem ustvarijo ugodne razmere za podlubnike. Smrekovi podlubniki sodijo med največje grožnje za gozdove v Evropi. Na smreki najdemo več vrst podlubnikov, vendar sta najbolj nevarni dve – osmerozobi smrekov lubadar (Ips typographus (L.)) in šesterozobi smrekov lubadar (Pityogenes chalcographus (L.)). Osebki obeh vrst živijo v notranjem, živem delu skorje, tj. v ličju oz. floemu. Ko podlubniki naselijo drevo, se to praviloma posuši. Drevo, naseljeno s podlubniki, imenujemo lubadarka, ena ali več lubadark pa pomeni žarišče podlubnikov. Hrošči prednostno napadejo poškodovana ter oslabljena odrasla drevesa in so pomemben člen pri kroženju snovi v naravi. Zdrave smreke se napada obranijo s pomočjo obrambnih mehanizmov, npr. z izločanjem smole. Zaradi naravnih ujm je v gozdovih velika količina dreves z oslabljenimi obrambnimi mehanizmi in podlubniki se lahko v takih razmerah močno namnožijo – pojav imenujemo gradacija. Številčnejši kot so hrošči, močnejše obrambne mehanizme drevesa lahko premagajo, zato so v gradaciji ogrožena tudi vitalna drevesa. Hrošči primerno drevo najdejo na podlagi hlapnih snovi, ki jih oddajajo drevesa, med seboj pa se sporazumevajo s posebnimi vonjavami – feromoni. Agregacijski feromoni delujejo privabilno za osebke obeh spolov in so ključni za hitro in množično naselitev drevesa. Umetno izdelane agregacijske feromone uporabljamo za spremljanje številčnosti podlubnikov v gozdovih. Podlubniki naselijo različne dele drevesa. V skorji dolbejo rovne sisteme, katerih oblika je značilna za posamezno vrsto. Razvoj smrekovih podlubnikov v skorji traja 8–10 tednov. V eni sezoni se v naših razmerah običajno razvijeta dve generaciji. Hrošči rojijo dvakrat. Prvo rojenje se začne aprila, ko temperatura v senci doseže 16–18 °C. Rojijo prezimeli hrošči. Rojenje lahko traja en mesec ali več, višek doseže maja. Drugo rojenje je rojenje hroščev prve generacije in doseže višek julija. V zelo toplih in suhih letih se konec avgusta začne še tretje rojenje oz. rojenje hroščev druge generacije. Smrekovi podlubniki prezimujejo kot hrošči in bube v skorji napadenih rastočih ali neolupljenih podrtih smrek – manjši delež hroščev prezimi v tleh. VELIKOST Osmerozobi Šestrerozobi smrekovsmrekov lubadar lubadar 1,8 ­5,5 4,2 - 2,8 mm mm ROVNI SISTEMI Osmerozobi smrekov a lubadar 12 cm Šesterozobi smrekov b lubadar cm foto: Maarten de Groot č c foto: Andreja Kavčič foto: Andreja Kavčič foto: Andreja Kavčič a - Odrasli hrošči osmerozobega smrekovega lubadarja večinoma letijo nekaj sto metrov daleč (do 500 m), občasno pa preletijo tudi več kilometrov. b - Krošnja s podlubniki napadenih smrek prične rumeneti in drevo se nato posuši. c - Osmerozobi smrekov lubadar ima eno- do štirikraki vzdolžni rovni sistem. Vzdolžne rove izdolbejo samičke, prečno nanje pa izhajajo rovi ličink. č - Rovni sistem šesterozobega smrekovega lubadarja je zvezdast. Simptomi, škoda in ukrepanje Podlubniki vrst osmerozobi smrekov lubadar in šesterozobi smrekov lubadar napadajo rastoča drevesa in sveže podrta neizsušena neolupljena drevesa. Naselijo različne dele drevesa: osmerozobi smrekov lubadar debla in veje z debelejšo skorjo, šesterozobi smrekov lubadar pa veje in vrhače ter debla mladih dreves s tanjšo skorjo. Rastoče smreke se zaradi napada podlubnikov posušijo. Podlubniki povzročajo škodo: • zaradi izgube donosa lesa, če podlubniki napadejo smreke, ki še polno priraščajo, • zaradi zmanjšane vrednosti lesa zaradi obarvanja, ki ga povzročajo glive modrivke, ki živijo v rovih podlubnikov, ter • zaradi povečanih stroškov obnove gozda, če po poseku nastanejo večje ogolele gozdne površine, pogosto tudi • zaradi povečanih stroškov poseka in spravila. S podlubniki naseljene smreke moramo čim prej odkriti in uničiti zalego podlubnikov. Najbolj učinkovit ukrep zatiranja podlubnikov je posek z odvozom lesa lubadark iz gozda v predelavo ali lupljenje in s tem uničenje zalege pred izletom nove generacije podlubnikov. Postavitev feromonskih pasti in polaganje nastav sta manj učinkovita zatiralna ukrepa, zlasti na območjih, kjer so podlubniki že v gradaciji. Insekticidov za zatiranje podlubnikov v gozdovih ne uporabljamo. Če lubadark ne moremo pravočasno spraviti iz gozda, moramo zalego podlubnikov uničiti v gozdu. Debla olupimo, skorjo in sečne ostanke pokurimo, pri čemer upoštevamo ukrepe za varstvo gozdov pred požarom. Potreben je redni nadzor ogroženih gozdov vsaj enkrat mesečno. Pregledujemo zlasti smrekove gozdove na sušnih rastiščih, starejše od 60 let, gozdove, kjer so bila žarišča ugotovljena že preteklo leto, kjer je potekala redna sečnja, ter v ujmah poškodovane gozdove. a - Če so krošnje smrek osute in debla brez skorje, je ukrepanje zamujeno. Znaki napada podlubnikov se v spomladanskem obdobju pokažejo kmalu po rojenju podlubnikov. Pozorni smo na smoljenje debla in na črvino v obliki rjavega prahu (b), ki se nabira na koreničniku (c), na obarvanje krošnje, odpadanje iglic z drevesa (č), odpadanje skorje z debel (d). Črvina je znak, da so podlubniki uspešno napadli drevo in začeli odlagati jajčeca. Obarvana krošnja je znak, da so na delu že ličinke, ki so z vrtanjem rovom prekinile pretok rastlinskih sokov. Sledita odpadanje iglic in odpadanje skorje z debla. V pozno jesenskem in zimskem obdobju ne pride do obarvanja krošnje zaradi mirovanja rasti, zato moramo biti pozorni na odpadanje skorje z debla. e - Debla napadenih smrek olupimo, skorjo in sečne ostanke pa pokurimo. Sistem spremljanja podlubnikov Spremljanje smrekovih podlubnikov je sestavni del integralnega varstva gozdov. Namen spremljanja podlubnikov je ugotavljanje številčnosti osebkov v populaciji, na podlagi česar lahko predvidimo potencialne prenamnožitve oz. pojav gradacij. Glede na napovedi, izdelane s pomočjo računalniških modelov, intenziviramo aktivnosti iskanja lubadark v ogroženih sestojih, s čimer se poveča verjetnost pravočasne izvedbe ukrepov za preprečevanje širjenja podlubnikov in posledično škode v gozdovih. Spremljanje smrekovih podlubnikov in izdelava napovedi pojava prenamnožitev sta določena v Pravilniku o varstvu gozdov, za njuno realizacijo pa skrbita Zavod za gozdove Slovenije (ZGS) in Gozdarski inštitut Slovenije (GIS) v sklopu javne gozdarske službe. Smrekove podlubnike spremljamo v sestojih z lesno zalogo smreke nad 50 % in starejših od 60 let ter v sestojih, kjer so bile v preteklih letih zabeležene gradacije. Za spremljanje uporabljamo kontrolne pasti in kontrolne nastave. Praviloma se postavi 1 past oz. se položi ena nastava na 50 ha. Kontrolne pasti so iz umetnih materialov izdelane pasti, opremljene s specifičnimi feromonskimi pripravki, ki privabljajo podlubnike. Pasti morajo biti postavljene na pravilen način in na zadostni razdalji od smrek, saj v nasprotnem primeru lahko sprožimo napad podlubnikov. Zavod za gozdove Slovenije vsako leto marca postavi okoli 3000 takih pasti. Na podlagi vsote števila hroščev, ujetih v posamezno past v obdobju od začetka rojenja do konca razvoja prve generacije podlubnikov, ugotovimo, ali se bodo podlubniki prenamnožili in bodo zato ogrožene tudi zdrave smreke v sestoju. Prag za prenamnožitev za osmerozobega smrekovega lubadarja je 9000 osebkov, za šesterozobega smrekovega lubadarja pa 20.000 osebkov. Datum začetka rojenja in datum konca razvoja prve generacije na posamezni lokaciji ugotovimo s pomočjo fenoloških modelov, ki izračunata potencialni razvoj osmerozobega smrekovega lubadarja (RITY-2) in šesterozobega smrekovega lubadarja (CHAPY-1). Kontrolne nastave so načrtno podrta zdrava drevesa, njihova debla ali veje. Z njimi lahko poleg velikosti populacij podlubnikov v sestoju tudi neposredno spremljamo razvoj osebkov v skorji. Nastave polagamo pred začetkom rojenja hroščev. Nastave, naseljene s podlubniki, moramo odstraniti iz gozda, preden iz skorje izleti nova generacija podlubnikov, sicer bodo izleteli hrošči napadali druga drevesa. INTEGRALNO VARSTVO GOZDOV pred podlubniki vključuje: • preprečevalne ukrepe, namenjene omejevanju ponudbe primernega materiala za zaleganje podlubnikov (npr. ohranjanje naravne drevesne sestave gozdov, vzdrževanje gozdne higiene, posek v ujmah poškodovanih dreves), • preprečevalno-zatiralne ukrepe, namenjene preprečevanju prenamnožitve podlubnikov (npr. spremljanje pojava podlubnikov (pasti, nastave), odkrivanje žarišč, uničenje zalege podlubnikov v napadenem materialu), in • zatiralne ukrepe, namenjene zmanjševanju velikosti njihovih populacij ob prenamnožitvah (npr. sanitarni posek lubadark in uničenje zalege v skorji). a - Enojne režaste pasti tipa Theysohn se najpogosteje uporabljajo za spremljanje podlubnikov v Sloveniji. b - Kontrolne nastave so načrtno podrta drevesa za spremljanje poteka razvoja smrekovih podlubnikov. c - Številčen ulov smrekovih podlubnikov na dnu režaste pasti. č - Režaste pasti tipa Theysohn lahko postavimo tudi po več skupaj - primer postavitve trojne pasti. Izboljšanje sistema spremljanja podlubnikov Izbira pasti in feromonov Ulov hroščev v kontrolne pasti je uveljavljen način za spremljanje številčnosti smrekovih podlubnikov. Čeprav se v pasti s feromonskimi vabami ulovi le majhen delež hroščev v določeni populaciji, je mogoče na podlagi števila ujetih hroščev razmeroma dobro sklepati na velikost populacije podlubnikov v naravi. Na ulov hroščev v kontrolne pasti vplivajo številni dejavniki žive in nežive narave, ki so praviloma specifični na lokalnem nivoju. Na učinkovitost sistema za spremljanje smrekovih podlubnikov, tj. kako dobro bo privabljal hrošče, in kako natančno bo ponazarjal spreminjanje številčnosti populacije skozi celo sezono, vplivata vrsta uporabljenih pasti in feromonskih pripravkov. Na tržišču so na voljo različni feromonski pripravki in različne vrste pasti za spremljanje številčnosti populacij smrekovih podlubnikov. Tako se feromonski pripravki na primer razlikujejo po vsebnosti in razmerju mešanice aktivnih snovi, po obliki (pivnik, ampula) in po času trajanja na terenu (nekaj tednov, celo sezono), pasti pa po velikosti (enojne, dvojne, trojne) in obliki (režaste, križne, lijakaste). Poleg podlubnikov kot ciljne vrste se v kontrolne pasti ulovijo tudi netarčni organizmi, med katerimi so številni koristni, npr. naravni sovražniki podlubnikov. Primerjava petih različnih feromonskih pripravkov za privabljanje osmerozobega smrekovega lubadarja (Pheroprax®, IT Ecolure Extra®, Ipstyp®, Ipsowit® in Typosan®) je pokazala, da se pripravki med seboj razlikujejo po učinkovitosti, občutljivosti in selektivnosti. Ko izbiramo feromonski pripravek, ki bo najboljši za spremljanje smrekovih podlubnikov, zato ni ustrezno, če pri zbiri upoštevamo samo njegovo ceno. Primerjava ulova v enojne, dvojne in trojne režaste pasti tipa Theysohn, križne pasti in lijakaste pasti je kot najbolj učinkovite pokazala enojne režaste pasti, ki se že sedaj največ uporabljajo za spremljanje smrekovih podlubnikov. Pri načrtovanju programa spremljanja smrekovih podlubnikov je smiselno izbrati kombinacijo feromonskega pripravka in pasti, ki bo najbolj primerna za napovedovanje namnožitev, hkrati pa bo imela najmanjši vpliv na netarčne organizme. a - Mravljinčasti pisanec (Thanasimus formicarius (L.)) je pomemben plenilec podlubnikov in pogost netarčni ulov v kontrolnih pasteh. b - Različni feromonski pripravki, ki se v kontrolnih pasteh uporabljajo kot vaba za osmerozobega smrekovega lubadarja. c - Razllični tipi pasti, ki se uporabljajo za spremljanje smrekovih podlubnikov: režasta enojna, režasta dvojna, režasta trojna, križna in lijakasta past. Optimalno število kontrolno-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav V Sloveniji vsako leto postavimo okoli 3300 pasti in jih opremimo s feromonsko vabo za namen spremljanja in lova smrekovih podlubnikov v gozdovih. Z raziskavo smo optimizirali število pasti za namen spremljanja gostote osmerozobega smrekovega lubadarja. Ugotovili smo, da lahko z 266 kontrolnimi pastmi uspešno ugotavljamo gostoto populacije osmerozobega smrekovega lubadarja na območju 8 × 8 km in z veliko verjetnostjo napovemo pojav lubadark v tekočem letu na tem območju. V teh pasteh trajno spremljamo osmerozobega smrekovega lubadarja vsako leto in lokacije teh pasti načeloma ne spreminjamo, zato takšne pasti imenujemo stalne kontrolne pasti. Za namen masovnega lova smrekovih podlubnikov lahko uporabimo večje število lovnih pasti, pri čemer upoštevamo priporočila in strokovna navodila. Stalne kontrolne pasti so osnova za določitev optimalnega števila kontrolno-lovnih nastav. Nastave položimo oziroma namestimo na območju, kjer gostota populacije narašča ali kjer smo ugotovili prenamnožitev osmerozobega smrekovega lubadarja v tekočem letu. Z raziskavo smo ugotovili, da so nastave najbolj učinkovite pri lovu osmerozobega smrekovega lubadarja v polmeru do 1 km okoli nastave. Zato nastave položimo v medsebojni razdalji ok. 2 km. Na eni lokaciji lahko postavimo več nastav (do 10 na hektar). Če so nastave na eni lokaciji polno zasedene (več kot ena vhodna odprtina na dm2 povprečno na več kot 50 % površine nastave), priporočamo, da se zraven položi še najmanj ena dodatna nastava. Pomembno je, da nastave položimo en teden pred pričakovanim rojenjem, pri čemer upoštevamo napoved rojenja fenološkega modela RITY in lokalne razmere. Nastave redno spremljamo (vsaj enkrat na teden). Ko je nastava polno zasedena (več kot ena vhodna odprtina na dm2) oz. najpozneje, ko se na delu nastave, ki je bil prvi napaden, nova generacija podlubnikov razvije do razvojne faze bube ali mladega hrošča, moramo nastave izdelati (olupiti), skorjo in zalego pa uničiti (zažgati). Vsako leto z aktualnimi podatki izračunamo optimalno število kontrolno-lovnih nastav. Rezultati so javno objavljeni na naslovu https://www.zdravgozd.si/prognoze_index.aspx. a - Predlog lokacij, kjer bi se postavila po ena stalna kontrolno-lovna past za osmerozobega smrekovega lubadarja (n = 266). b - Postavljanje kontrolno-lovnih pasti za osmerozobega smrekovega lubadarja. c - Primer predloga lokacij za postavitev kontrolno-lovnih nastav I. serije v letu 2021. Uporabna spletna orodja za lastnike gozdov Na Gozdarskem inštitutu Slovenije smo razvili več spletnih orodij, ki pomagajo pri načrtovanju spremljanja kontrolno-lovnih pasti in kontrolno-lovnih nastav, ki jih uporabljamo za ugotavljanje gostote populacij smrekovih podlubnikov. Kontrolne pasti postavimo vsaj en teden pred načrtovanim rojenjem in jih spremljamo do konca razvoja prve generacije, tj. pred začetkom razvoja druge generacije. Na podlagi teh podatkov vsako leto ugotavljamo lokacije pasti, kjer so se podlubniki prenamnožili. Posledično moramo na takšnih lokacijah povečati obseg ukrepov in pospešiti izvajanje varstva gozdov pred podlubniki za preprečevanje škode v gozdovih. Rezultate teh analiz objavljamo v spletni reviji Napovedi o zdravju gozdov. V okviru Javne gozdarske službe na Gozdarskem inštitutu Slovenije, tj. Poročevalsko prognostično-diagnostične službe za gozdove, vsako leto izdelamo kratkoročno napoved sanitarnega poseka smreke. Napoved je verjetnostna in pomaga pri bolj osredotočenem iskanju žarišč smrekovih lubadark; najprej iščemo žarišča na lokacijah, kjer je največja verjetnost pojava žarišč. Tako se poveča verjetnost, da žarišča najdemo še v zgodnji fazi napada, kar omogoči več časa za ukrepanje. Ko enkrat najdemo žarišče, nas zanima, koliko časa imamo za sanacijo. V ta namen smo razvili spletno orodje, ki izračuna priporočeni rok za izvedbo ukrepov za zatiranje smrekovih podlubnikov. S tem orodjem si lahko postavimo prioritete za sanacijo žarišč lubadark, tj. najprej saniramo žarišča, katerih rok za izvedbo ukrepov bo potekel najprej. Vendar pozor! Dela morajo biti opravljena do roka, ki ga določi Zavod za gozdove Slovenije z odločbo. Izdelali smo tudi dolgoročno napoved sanitarne sečnje zaradi žuželk, ki je lahko v pomoč pri določitvi smernic za dolgoročno gospodarjenje s smreko in pri usmerjanju ciljne drevesne sestave v gozdnogospodarskih načrtih. Vsa navedena spletna orodja je razvil Gozdarski inštitut Slovenije in so javno dostopna na spletnem portalu Varstvo gozdov (www.zdravgozd.si). a - Primer potencialnega razvoja prve čiste generacije osmerozobega smrekovega lubadarja (izračun s fenološkim modelom RITY). b - Verjetnost sanitarne sečnje smreke zaradi podlubnikov v letu 2021. c - Primer hipotetičnega izračuna roka za izvedbo ukrepov za zatiranje osmerozobega smrekovega lubadarja na izbrani lokaciji na Rožniku v Ljubljani. č - Projekcije gibanja potencialnih površin za sanitarno sečnjo zaradi žuželk v Sloveniji za tri scenarije podnebnih sprememb za obdobje 1981–2100. Projekt Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov v kontrolne feromonske pasti in sistema polaganja kontrolnih nastav ter izdelava aplikacije za nacrtovanje lokacij in števila kontrolnih pasti ter kontrolnih nastav po ureditvenih enotah Zavoda za gozdove Slovenije Osmerozobi smrekov lubadar in šesterozobi smrekov lubadar sta najpomembnejša škodljiva dejavnika za navadno smreko. V zadnjih desetletjih so nastale velike abiotske motnje in posledično namnožitve smrekovih podlubnikov. Za ustrezno odzivanje na tako velike in obsežne namnožitve podlubnikov je nujno kar najhitreje odkriti njihova žarišča. V Sloveniji obstaja sistem spremljanja gostote populacij smrekovih podlubnikov s feromonskimi pastmi in nastavami, ki spremljajo številčnost osmerozobega smrekovega lubadarja in šesterozobega smrekovega lubadarja in lahko predvidijo namnožitve teh dveh vrst podlubnikov. Vendar pa je vzpostavljeni sistem spremljanja trenutno precej neučinkovit in zelo drag. Novi tipi pasti, feromonskih vab in boljše usmeritve glede števila pasti in nastav in lokacij namestitve pasti in nastav pa bi sistem spremljanja naredili bolj učinkovit in racionalen glede na nastale stroške. Glavni cilj projekta je izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov v kontrolne feromonske pasti in sistema polaganja kontrolnih nastav s ciljem zanesljivega napovedovanja namnožitev populacije smrekovih podlubnikov Ips typographus in Pityogenes chalcographus. Št. projekta: V4-1822 Javni razpis: CRP “Zagotovimo.si hrano za jutri” v letu 2018 Vodja projekta: dr. Maarten de Groot Trajanje projekta: od 1. 11. 2018 do 31. 10. 2021 Vrednost projekta: 135.000,00 EUR (cenovna kategorija C) Spletna stran projekta: http://podlubniki.gozdis.si/ Projekt izvaja Gozdarski inštitut Slovenije v sodelovanju z Zavodom za gozdove Slovenije. Projekt financirata Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano in Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije. PRILOGA 9 PRILOGA 10a Učinkovitost in ekonomičnost različnih feromonskih vab za spremljanje osmerozobega smrekovega lubadarja (Ips typographus L.) Andreja KAVČIČ Nina ŠRAMEL Marija KOLŠEK Maarten de GROOT 11. seminar in delavnica iz varstva gozdov 1. – 2. junij 2021 PROBLEM Motnje v gozdovih (suša, vetrolom, snegolom, žled) Osmerozobi smrekov lubadar (Ips typographus L.) – prenamnožitev PREVENTIVA > pravočasno ukrepanje > preprečitev škode SPREMLJANJE > napovedovanje prenamnožitev SPREMLJANJE SMREKOVIH PODLUBNIKOV V SLOVENIJI Ips typographus, Pityogenes chalcographus past + vaba (feromon) 3.000 – 4.000 feromonskih pasti STANJE POPULACIJE >>> KRATKOROČNA NAPOVED Lokacije kontrolnih pasti, kjer je bil v 2020 presežen prag 9.000 osebkov Ips typographus, ki označuje prenamnoženost populacije. (Vir: Ogris in Kolšek 2020, Napovedi o zdravju gozdov) Zanesljivost napovedi NI OPTIMALNA IZBIRA FEROMONSKEGA PRIPRAVKA • Aktivne komponente: ipsdienol, metil butenol, cis-verbenol • Oblika: pivnik, ampula • Čas delovanja na terenu: nekaj tednov, celosezonski • Proizvajalec: witasek, Fytofarm, BASF, Pheronova AG, FAIE • Učinkovitost, občutljivost, selektivnost • Cena JAVNO NAROČILO NAMEN PRIMERJAVA RAZLIČNIH FEROMONSKIH PRIPRAVKOV 1. Kakšen je vpliv različnih feromonskih pripravkov na ulov hroščev Ips typographus? 2. Kakšen je vpliv različnih feromonskih pripravkov na ulov netarčnih organizmov (stranski ulov)? 3. Kako na ulov vplivajo ekološke razmere na lokaciji (vetrolom, nepoškodovan gozd)? 4. Kakšna je učinkovitost feromonskega pripravka v primerjavi s ceno? MATERIALI: FEROMONSKI PRIPRAVEK Ips typographus L. 1. IT Ecolure Extra (Fytofarm) 2. Pheroprax (BASF) 3. Typosan (Pheronova AG) 4. Ipstyp (Alpha Scents) 5. Ipsowit (FAIE) MATERIALI: PASTI • Režasta past (Theysohn tip) • Enojna past • 50 pasti (10 / feromon) METODE DELA: LOKACIJE • Lesna zaloga smreke v sestoju vsaj 70 % . • Podobna drevesna sestava smreki primešanih vrst, lesna zaloga, debelinska struktura ter starost drevnine. • Primerljivi ekološki pogoji (npr. vse osojna ali vse prisojna pobočja in v istem višinskem pasu). • Populacija Ips typographus ni v gradaciji. • Pasti so na izbranem območju razporejene naključno in enakomerno, in sicer tako, da je posamezna past od sosednjih oddaljena vsaj 1 km. • Pasti so od najbližjih dreves smreke oddaljene 10–25 m. METODE DELA: LOKACIJE TEST (25 pasti) KONTROLA (25 pasti) Vetrolom v pretekli sezoni (2017) Nepoškodovan smrekov sestoj METODE DELA: LOKACIJE METODE DELA: LOKACIJE GGO Kranj Tržič (T1 – T10) Jezersko (J1 – J10) METODE DELA: LOKACIJE GGO Slovenj Gradec Slovenj Gradec (SG1 – SG15) Mislinja (M1 – M15) METODE DELA: SPREMLJANJE ULOVA • Trajanje spremljanja: začetek marca – konec septembra 2019 • Interval: 7–14 dni • Označevanje: dogovorjena oznaka lokacije z zaporedno številko pasti (J1 – J10, T1 – T10, SG1 – SG15, M1 – M15) in datum pobiranja • Menjava vabe: po navodilih proizvajalca • Analiza ulova: Gozdarski inštitut Slovenije (GIS) • Laboratorij za varstvo gozdov (LVG): Morfološka analiza METODE DELA: SPREMLJANJE ULOVA • Osmerozobi smrekov lubadar (Ips typographus L.) • Stranski ulov – druge vrste (Thanasimus spp., …) Foto: Andreja Kavčič (GIS) Foto: Sabine Rennwald Foto: Nina Šramel (GIS) METODE DELA: ANALIZA STROŠKOV • Stroški feromonskih pripravkov • Stroški pasti • Stroški dela • Potni stroški METODE DELA: INDEKS Feromonski pripravek Indeks – učinkovitost Indeks – občutljivost Indeks – selektivnost Končni indeks * Cena IT Ecolure Extra® Ipsowit® Pheroprax® Ipstyp® Typosan® REZULTATI: Ulov Ips typographus Feromonski pripravek Vpliv feromonskega pripravka in naravne motnje (vetrolom) na število ujetih hroščev Ips typographus. Sivi boxi – lokacije, kjer je bil v pretekli sezoni vetrolom, beli boxi – lokacije, kjer je bil gozd nepoškodovan. Vir: Šramel in sod., 2021, Journal of Applied Entomology. REZULTATI: Ulov Ips typographus REZULTATI: Ulov Ips typographus Dan v letu Dan v letu REZULTATI: Stranski ulov (5,8 %) Feromonski pripravek Razlikav količini stranskega ulova med pastmi, opremljenimi z različnimi feromonskimi pripravki. Sivi boxi – lokacije, kjer je bil v pretekli sezoni vetrolom, beli boxi – lokacije, kjer je bil gozd nepoškodovan. Vir: Šramel in sod., 2021, Journal of Applied Entomology. REZULTATI: Stranski ulov Ips typographus stranski ulov REZULTATI: Stranski ulov REZULTATI: Stranski ulov REZULTATI: Stroški spremljanja REZULTATI: Primerjava izbranih lastnosti in cene feromonskih pripravkov Feromonski pripravek Indeks – učinkovitost Indeks – občutljivost Indeks – selektivnost Končni indeks* Cena IT Ecolure Extra® 0,50 0,55 0,46 0,50 351,22 € Ipsowit® 0,47 1,00 0,59 0,69 480,42 € Pheroprax® 0,46 0,28 0,73 0,49 610,98 € Ipstyp® 0,22 0,54 0,52 0,42 236,98 € Typosan® 0,13 0,30 0,55 0,33 350,20 € ZAKLJUČKI • Ulov Ips typographus se razlikuje glede na uporabljen feromonski pripravek. • Delež netarčnih organizmov v ulovu je majhen (cca. 6%). • Učinkovitost feromonskega pripravka (ulov osebkov tarčne vrste) je samo ena od lastnosti feromonskega pripravka (učinkovitost, občutljivost, selektivnost, cena) in ni vedno tisto, kar iščemo. • Najboljši feromonski pripravek je Ipsowit. • Najbolj učinkovit feromonski pripravek je IT Ecolure Extra. • Najbolj selektiven feromonsko pripravek je Pheroprax. • Najdražji feromonski pripravek ni nujno najboljši – in obratno. HVALA ZA POZORNOST. Učinkovitost in ekonomičnost različnih tipov pasti za spremljanje osmerozobega smrekovega lubadarja, Ips typographus (L.) Nina Šramel, Andreja Kavčič, Marija Kolšek in Maarten de Groot PRILOGA 10b Povod za raziskavo • Velika ponudba • Tri najbolj pogoste pasti v Evropi • Razmerje v ulovu med režastimi pastmi • Možnost predvidevanja prenamnožitve, če se vetrolom zgodi manj kot leto dni pred rojenjem Namen raziskave • Učinkovitost • Enojna režasta past • Križna past • Lijakasta past • Dvojna režasta past • Trojna režasta past Namen raziskave • Selektivnost • Stranski ulov Raziskovalno območje Rezultati Rezultati Ekonomski vidik Ekonomski vidik Indeks Vrsta pasti Učinkovitost ulova Selektivnost Skupni indeks Strošek pasti Enojna režasta past 0,55 0,47 0,51 1,872.11 € Križna past 0,48 0,40 0,44 1,809.60 € Lijakasta past 0,48 0,44 0,46 1,727.60 € Enojna režasta past 0,28 0,68 0,48 1,872.11 € Dvojna režasta past 0,33 0,49 0,41 2,203.15 € Trojna režasta past 0,42 0,61 0,51 2,534.20 € Povzetek ugotovitev • Med enojnimi, lijakastimi in križnimi pastmi ni statističnih razlik, vendar je enojna režasta past bolj učinkovita in selektivna • Med enojnimi, dvojnimi in trojnimi režastimi pastmi so statistične razlike, vendar so te zanemarjive v primerjavi z razlikami v njihovi ceni Povzetek ugotovitev • Pri načrtovanju monitoringa za katerega je potreben nakup pasti in stojal, ima izbira pasti velik vpliv na končen strošek celotnega monitoringa • Na podlagi količine ulova osmerozobega smrekovega lubadarja ne moremo ločiti zdravega gozda od gozda katerega je prizadel vetrolom pred manj kot letom dni Predlogi postopkov za določitev optimalnega števila in lokacij kontrolno-lovnih pasti, kontrolno-lovnih nastav in lovnih nastav za osmerozobegasmrekovega lubadarja (Ipstypographus) Nikica Ogris, Marija Kolšek, Maarten de Groot 11. seminar in delavnica iz varstva gozdov, 1. in 2. 6. 2021, videokonferenca PRILOGA 10c Cilj •Določiti kriterije, roke in postopke za določanje optimalnega števila in lokacij postavitve kontrolnih feromonskih pasti ter lovnih nastav z upoštevanjem lokalnih razlik v geografskih, klimatskih in ekoloških značilnostih posameznih območij. Usmeritev: • Čim manjša količina, ki bo še zagotavljala njihov namen. • Ekonomski razlog: stroški. Namen kontrolnih pasti • Namen kontrolne pasti je spremljanje gostote populacije I. typographus, tj. ugotavljanje ali je populacija prenamnožena, ali se bo zgodil izbruh in napad zdravih gostiteljev v tekočem letu na vplivnem območju pasti. Korelacija ulova v pasti s sanitarnim posekom smreke zaradi podlubnikov • Ulov v pasti korelira s sanitarnim posekom smreke zaradi podlubnikov v tekočem letu. • Korelacija je največja pri polmeru 4 km. Vpliv pravočasne postavitve pasti • Rok za pravočasnost izračun na podlagi modela RITY Vsi podatki 0,08 zamuja < 8 dni 0,13 zamuja < 0 dni 0,19 • Če ne zamujamo s postavitvijo pasti, je R2 pri merilu 4 km 2,4 krat večji. •Pri pravočasni postavitvi je R2 (zamuja < 0 dni) je bil R2 največji 0,22 > 4,7 krat večji kot če vzamemo vse podatke. Relacija: interval spremljanja -napaka Lesna zaloga smreke • Ulov v pasteh je v negativni korelaciji z lesno zalogo smreke, – zato kontrolne pasti postavljamo na lokacije z manjšo lesno zalogo smreke. • 7.000 osebkov IT v obdobju od pričetka spomladanskega rojenja do konca razvoja prve generacije v eno past Optimizacija količine kontrolnih pasti • Prej ok. 3300 pasti • Nov predlog: 266 stalnih kontrolnih pasti • Kjer površina sestojev s smreko > 10 % v modelski celici • Kjer lesna zaloga smreke > 5 % v modelski celici Postopek • Past moramo postaviti pred pričetkom rojenja I. typographus, kot ga napove model RITY. Če rojenje zamudimo, pasti ne postavimo. • Past redno spremljamo/čistimo/merimo ulov enkrat na teden (vsakih 7 dni) in merimo ulov v pasti. Podatke o ulovu sproti vnašamo v računalniški program Varstvo gozdov. • Past spremljamo do konca oktobra. • Populacija I. typographusje na lokaciji pasti (modelski celici) prenamnožena, če se je v obdobju od pričetka spomladanskega rojenja do konca razvoja prve generacije v eno past ulovilo 7.000 ali več Čas spremljanja, izjeme, prilagoditve • Idealno vsakih 7 dni ob isti uri – Če ne moremo na ta dan, gremo en dan prej. – Če maksimalna dnevna temperatura < 14,5°C zadnjih 7 dni, potem pasti ne praznimo. • Pozor! Postopek se nanaša samo na kontrolne pasti, ne pa tudi lovne pasti. Nastave • Namen nastav je zmanjšati gostoto populacije I. typographusna lokacijah, kjer: – bo v tekočem letu prišlo do prenamnožitve populacije I. typographus, kar ugotovimo s kontrolno-lovnimi pastmi (če je ugotovljena namnožitev, govorimo o lovni nastavi), – je gostota populacije I. typographusnizka, tj. še pod pragom, ki kaže na prenamnožitev (v tem primeru je to kontrolno-lovna nastava). Nastave • Lovne nastave (lovna debla, lovna drevesa) so bolj učinkovite kot režaste pasti opremljene s feromonsko vabo. Zato za kontrolo uporabljamo pasti, za lov pa nastave. • Nastave položimo najkasneje tik pred rojenjem. • V gozdnem sestoju za nastave uporabimo vitalne, sveže, z vodo ustrezno preskrbljene (ne izsušene) smreke debelejših dimenzij, ki so lahko (v lesno pridelovalnem smislu) slabše kakovosti. Nastave • Korelacija med zasedenostjo nastav in sanitarno sečnjo v tekočem letu: največja pri polmeru 1 km. Predlog postopka za položitev kontrolno-lovnih nastav za prezimele podlubnike (nastave I. serije) • Nastave I. serije položimo na območjih, kjer je gostota populacije I. typographusvisoka vendar pod pragom za gradacijo, tj. v lanskem spomladanskem ulovu je bilo v kontrolno-lovno past ujetih od 2.000 do 7.000 osebkov I. typographus. • Nastave položimo en teden pred pričakovanim rojenjem spomladi, pri čemer upoštevamo napoved modela RITY. • Nastave ni smiselno polagati v aktivna žarišča in ker so nastave najbolj učinkovite v polmeru do 1 km, je iz identificiranih modelskih celic odstranimo območja okoli žarišč s polmerom 1 km in sestoje s smreko z nadmorsko višino nad 1718 m. S tem dobimo ožja območja za položitev nastav. •Nastave položimo čimbolj enakomerno po celotni modelski celici v medsebojni razdalji ok. 2 km (vsaj 16 lovnih nastav). Število lokacij kontrolnih nastav se prilagodi proporcionalnem deležu sestojev s smreko v modelski celici, kjer se v lanskem letu niso pojavila žarišča smrekovih podlubnikov. Na eni lokaciji lahko položimo več lovnih Predlog postopka za položitev kontrolno-lovnih nastav za prezimele podlubnike (nastave I. serije) • Nastave redno spremljamo (vsaj enkrat na teden). Ko je nastava polno zasedena (več kot ena vhodna odprtina na dm2) oz. najpozneje, ko se na delu nastave, ki je bil prvi napaden, nova generacija podlubnikov razvije do razvojne faze bube ali mladega hrošča, moramo nastave izdelati (olupimo), skorjo in zalego uničimo (zažgemo) (glej strokovna navodila za nastave). • Dodatni napotki: a. Beljenje lahko opravimo v gozdu, ali pa sortimente prepeljemo v skladišča z lupilnimi linijami. b. Če so nastave na eni lokaciji polno zasedene (več kot ena vhodna odprtina na dm2 povprečno na več kot 50% površine nastave), priporočamo zraven položiti še najmanj eno dodatno lovno nastavo. Predlog postopka za položitev lovnih nastav za prvo in drugo generacijo podlubnikov (nastave II. serije) • Nastav ne polagamo v modelskih celicah, kjer so bila ugotovljena žarišča podlubnikov v prejšnjem letu. • Nastave II. serije položimo na območjih (v modelskih celicah 8 × 8 km), kjer smo s kontrolno-lovnimi pastmi ugotovili, da je prišlo do prenamnožitve populacije I. typographusv tekočem letu (glej protokol za kontrolno-lovne pasti). • Potem sledimo navodilom za nastave I. serije. Izračun za 2021 Kontrolno-lovne nastave I. serije predlagamo položiti v 111 modelskih celicah – optimalna razporeditev GGO Št. lokacij Bled Kranj Ljubljana Postojna Kočevje Novo mesto Brežice Celje Nazarje Bled Slovenj Gradec Maribor Murska Sobota Sežana 3,8 4,6 41,4 3,1 1,9 8,2 15,8 27,9 1,4 3,8 0 21,7 2,9 6,3 Viri • Nikica OGRIS , Marija KOLŠEK , Maarten de GROOT . 2020. Predlogi postopkov za določitev optimalnega števila in lokacij kontrolnih pasti, kontrolnih nastav in lovnih nastav za osmerozobega smrekovega lubadarja (Ipstypographus). Novice iz varstva gozdov 13: 8–11. URL: https://www.zdravgozd.si/nvg/prispevek.aspx?idzapis=13-3. DOI: 10.20315/NVG.13.3 • Nikica OGRIS , Marija KOLŠEK , Maarten de GROOT . 2021. Predlog števila in lokacij kontrolnih-lovnih pasti in kontrolno­lovnih nastav v 2021. Napovedi o zdravju gozdov, 2021. URL: https://www.zdravgozd.si/prognoze_zapis.aspx?idpor=56. DOI: 10.20315/NZG.56 Zahvala • Raziskava je nastala v okviru projekta CRP MONPOD „Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov v kontrolne feromonske pasti in sistema polaganja kontrolnih nastav ter izdelava aplikacije za načrtovanje lokacij in števila kontrolnih pasti ter kontrolnih nastav po ureditvenih enotah Zavoda za gozdove Slovenije (V4-1822)“, ki ga financirata Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano ter Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije 64. SEMINAR BILJNE ZAŠTITE 64TH CONFERENCE ON PLANT PROTECTION U okviru/In the frame Hrvatskog predsjedanjaVijećem Europske unije Croatian Presidency of the Council of the European Union 04. - 07. veljače 2020. 04. - 07. February 2020. Opatija Grand Hotel “4 opatijska cvijeta” HRVATSKO DRUŠTVO BILJNE ZAŠTITE CROATIAN PLANT PROTECTION SOCIETY POKROVITELJI/PATRIONS HRVATSKO PREDSJEDANJE VIJEĆEM EU CROATIAN PRESIDENCY OF THE COUNCIL OF THE EU MINISTARSTVO POLJOPRIVREDE MINISTRY OF AGRICULTURE AKADEMIJA POLJOPRIVREDNIH ZNANOSTI ACADEMY OF AGRICULTURAL SCIENCES Organizacijski odbor/Organizing Committee prof. dr. sc. Jasminka Igrc Barčić - predsjednica/president dr. sc. Tatjana Masten Milek – dopredsjednica/vice president Helena Virić Gašparić, mag.ing.agr. - tajnica/secretary Davor Čović, dipl. ing. – rizničar/treasurer prof. dr. sc. Milan Glavaš prof. dr. sc. Renata Bažok prof. dr. sc. Božena Barić prof. dr. sc. Klara Barić prof. dr. sc. Jasenka Ćosić doc. dr. sc. Tomislav Kos dr. sc. Elda Vitanović Jadranka Berić, dipl. ing. Matko Mesić, dipl. ing. Suorganizatori/ Co - organizers: Agronomski fakultet Zagreb/Faculty of Agriculture Zagreb Fakultet agrobiotehničkih znanosti Osijek/ Faculty of Agrobiotechnical Sciences Osijek Hrvatska agencija za poljoprivredu i hranu/ Croatian Agency for Agriculture and Food CROCPA/Croatian Crop Protection Asociation JU „Zeleni prsten“ Zagrebačke županije/ “Zeleni prsten“ Public Institution of Zagreb County Medijski pokrovitelji/Media Patrions Prijem i akreditacije sudionika Seminara Registration and accreditation of the Conference Participant Kongresni centar/Conference Park SVEČANO OTVARANJE 64. SEMINARA BILJNE ZAŠTITE OPENING CEREMONY OF THE 64th PLANT PROTECTION CONFERENCE Dvorana Orhideja (1ABC) • 15.00 - 16.30 Pozdravna riječ organizatora – predsjednica HDBZ prof. dr. sc. Jasminka Igrc Barčić Organizer welcome address - President of the Croatian Plant Protection Society – prof. dr. sc. Jasminka Igrc Barčić Pozdravi uzvanika/Greetings from the honorable guests Podjela nagrada i priznanja/Awards Ceremony Naši novi doktori znanosti/Our new PhD • 16.30 - 17.00 Koktel za sve sudionike Seminara/ Coctail for all Participants Hotel „4 opatijska cvijeta“ Predvorje/Lobby of the hotel Camelia • 17.00 – 19.00 Ministarstvo poljoprivrede/Ministry of Agriculture SIGURNOST HRANE I ZDRAVLJE BILJA NA EU I NACIONALNOJ RAZINI FOOD SAFETY POLICY AND PLANT HEALTH OVERVIEW AT EU AND NATIONAL LEVEL Govornici/Speakers: • Ralf Lopian: The International Year of Plant Health 2020–raising public awareness of plant health at a global scale to improve plant health • Roman Vagner: The EU Plant Health policy at the treshold of the International Year of Plant Health – the key challenges • Mirko Montuori: Protecting plants, protecting life: raising awareness of plant health is key to achive the UN 2030 Agenda • Giuseppe Strancanelli: EFSA’s role in EU preparedness to new plant health threats • Ivica Delić: New strategy approaching to the Plant health PRIJEPODNE/MORNING AKTUALNI PROBLEMI I NJIHOVA RJEŠENJA ACTUAL PROBLEMS IN PLANT PROTECTION AND POSSIBLE SOLUTIONS Radno predsjedništvo/Chairpersons: Tanja Gotlin Čuljak, Adrijana Novak, Josip Ražov • 8.30 - 8.45 Željko Budinšćak, Goran Ivančan, Željko Tomić, Dario Ivić, Zdravka Sever, Krunoslav Dugalić: Pojava štetnih organizama u nasadima jezgričavih voćaka tijekom proteklog desetljeća • 8.45 - 9.00 Tanja Gotlin Čuljak, Ivan Juran, Renata Bažok, Darija Lemić, Maja Čačija, Katja Žanić, Vlatka Rozman: Osjetljivost najvažnijih poljoprivrednih štetnika na insekticide • 9.00 - 9.15 Renata Bažok, Tena Krajinović, Elizabeta Gavić, Zrinka Drmić, Maja Čačija, Martina Kadoić Balaško, Sandra Skendžić, Darija Lemić, Siniša Jelovčan: Popratni učinak insekticida na prirodne neprijatelje i neciljane kukce • 9.15 - 9.30 Danijel Ivica Pavičić, Toni Grubišić: Novosti u proizvodnom programu tvrtke „Chromos Agro“ • 9.30 - 9.40 Vasja Hafner: VINTEC – biološki pripravak protiv bolesti čokota vinove loze • 9.40 - 9.55 Marina Palfi, Nada Knežević, Jasenka Ćosić: Mikotoksini i EU zakonodavstvo • 9.55 - 10.05 Vesna Mihaljević, Željka Jonjić, Ivanka Reinhardt, Karolina Vrandečić, Jasenka Ćosić: Pojavnost DON - a u uzorcima pšenice iz istočne Hrvatske • 10.05 - 10.20 Maja Šćepanović, Ana Pintar, Josip Lakić, Ema Brijačak: Varijacije u učinku pinoksadena na mišji repak – rezistentnostili krivo vrijeme primjene? • 10.20 – 10.40 Rasprava/Discussion • 10.40 – 11.00 Odmor/Coffee Break • 11.00 - 11.15 Ema Brijačak, Valentina Šoštarčić, Ana Pintar, Josip Lakić, Klara Barić, Maja Šćepanović: Prvi dokazi rezistentnosti ambrozije na ALS herbicide u Republici Hrvatskoj i Europi • 11.15 - 11.30 Nenad Novak, Maja Novak: Rezultati testiranja osjetljivosti divljeg sirka i oštrodlakavog šćira na nikosulfuron • 11.30 - 11.45 Dario Ivić, Adrijana Novak, Lorena Šajbić, Krešimir Šimunac, Željko Tomić: Rezistentnost pjegavosti lista šećerne repe na fungicide u Hrvatskoj • 11.45 - 12.00 Marija Mandušić, Ana Matešković, Marin Cukrov, Elda Vitanović, Tanja Gotlin Čuljak, Ivan Juran, Katja Žanić: Osjetljivost populacija kupusnog štitastog moljca na insekticide • 12.00 - 12.15 Zrinka Vidaković, Slavko Radiković, Damir Ivačić: Kupusni štitasti moljac – strategija suzbijanja kroz rezultate pokusa i iskustva • 12.15 - 12.30 Adrijana Novak, Dario Ivić, Jasna Milanović, Lea Mihaljevski Boltek: Ekonomski značajni virusi tikvenjača u Hrvatskoj • 12.30 - 12.45 Josip Ražov: Zaštita masline: od zanemarene kulture do ozbiljnih problema i neka SYNGENTA rješenja • 12.45 - 13.05 Rasprava/Discussion • 13.05 – 15.00 Objed/Lunch time POSLIJEPODNE/AFTERNOON • 15.00 - 17.00 Panel rasprava/ Panel discussion „MITOVI I ČINJENICE O ZDRAVSTVENO ISPRAVNOJ HRANI“ „THE FOOD SAFETY – ALL ABOUT MYTHS AND FACTS“ Moderator: Jasminka Igrc Barčić • 17.00 - 17.30 Odmor - poster sekcija/Break – poster session • 17.30 – 19.00 Panel rasprava/Panel discussion „RIZIK OD KRIVOTVORINA I ILEGALNOG UNOSA PESTICIDA“ „THE RISK OF COUNTERFEITS AND ILLEGAL IMPORT OF PESTICIDES“ Moderator: Helena Pavačić • 19.00 Godišnja skupština HDBZ SRIJEDA, 05. VELJAČE 2020. WEDNESDAY, February 5th, 2020. • Dvorana Mimoza (2A) PRIJEPODNE/MORNING ŠUMARSKA SEKCIJA/FORESTRY SESSION Radno predsjedništvo/Chairpersons: Darko Pleskalt, Nevenka Ćelepirović, Krunoslav Arač • 9.30 - 9.45 Darko Pleskalt: Invazivne vrste koje prijete šumama Hrvatskih šuma d.o.o. • 9.45 - 10.00 Mirjana Grahovac Trnski, Darko Pleskalt: Zaštita šumskog reprodukcijskog materijala u rasadničarstvu Hrvatskih šuma d.o.o. • 10.00 - 10.15 Nevenka Ćelepirović: DNA barkodiranje karantenskih organizama • 10.15 - 10.30 Mirza Dautbašić, Osman Mujezinović: Zdravstveno stanje šuma u Bosni i Hercegovini • 10.30 - 10.45 Marija Gradečki - Poštenjak, Sanja Novak Agbaba, Boris Liović, Nevenka Ćelepirović, Mladen Ivanković: Istraživanje novih načina i zaštita žira hrasta lužnjaka za kratkotrajna skladištenja • 11.45 - 11.00 Krunoslav Arač, Tomislav Mađerić: Pojava, širenje, biljke hraniteljice i mogućnosti monitoringa uz pomoć satelitskih snimaka hrastove mrežaste stjenice na području UŠP Koprivnica • 11.00 - 11.15 Marten de Groot, Andreja Kavčič, Nina Šramel: Usporedba ulova u zamkama između različitih tipova feromonskih mamaca za osmerozubog smrekovog potkornjaka • 11.15 - 12.00 Rasprava/Discussion ČETVRTAK, 06. VELJAČE 2020. THURSDAY, February 6th, 2020. • Dvorana Mimoza (2A) PRIJEPODNE/MORNING ŠUMARSKA SEKCIJA/FORESTRY SESSION Radno predsjedništvo/Chairpersons: Sanja Novak Agbaba, Marko Vucelja, Andrija Vukadin • 9.30 - 9.45 Sanja Novak Agbaba, Nevenka Ćelepirović: Gljive na običnoj bukvi u zaštićenom području Park prirode Papuk • 9.45 - 10.00 Boris Liović: Ekološki prihvatljiva zaštita od hrastove pepelnice • 10.00 - 10.15 Barbara Piškur, Anita Benko - Beloglavec, Zoran Zavratnik, Marija Kolšek: Ograničenje širenja gljive Lecanosticta acicola u Sloveniji u Zgornjem Posočju • 10.15 - 10.30 Marko Vucelja: Monitoring sitnih glodavaca u državnim šumama Hrvatske od 2017. do 2019. godine • 10.30 - 10.45 Nikola Zorić: Poseban nadzor karantenskih bolesti u Republici Hrvatskoj • 10.45 - 11.00 Andrija Vukadin, Milan Glavaš: Prvi nalaz azijske strizibube na novom domaćinu u mjestu Jankolovica pokraj Biograda na Moru • 11.00 - 11.15 Mandica Dasović: Zdravstveno stanje stabala u Jasikovcu pokraj Gospića • 11.15 - 12.00 Rasprava/Discussion PRIJEPODNE/MORNING NOVE TEHNOLOGIJE, POSTUPCI I SREDSTVA ZA ZAŠTITU BILJA NEW TECHNOLOGIES, PROCEDURES AND NEW PPP Radno predsjedništvo/Chairpersons: Klara Barić, Milorad Šubić, Siniša Jelovčan • 9.00 - 9.15 Irena Brajević: Mijenja li se zaštita bilja? • 9.15 - 9.25 Siniša Jelovčan, Natalija Galzina: Budući izazovi i trendovi u poljoprivrednoj proizvodnji • 9.25 - 9.40 Božena Barić, Ivana Pajač Živković: Prednosti i nedostaci nekemijskih mjera zaštite bilja • 9.40 - 9.55 Ivan Poje, Marina Valentić, Dario Ivić, Goran Ivančan, Željko Budinšćak, Krunoslav Dugalić, Ivica Delić, Jelena Đugum: Razvoj i implementacija programskog rješenja za sustavno praćenje pojave štetnih organizama na teritoriju RH • 9.55 - 10.10 Aleksandra Radić, Željkica Oštrkapa - Međurečan, Petra Pozder: Phyto View – mobilna aplikacija za praćenje štetnih organizama u poljoprivredi • 10.10 - 10.25 Monika Roher, Ivan Juran, Tanja Gotlin Čuljak, Elisabeth H. Koschier: Utjecaj biljnih ekstrakata na mortalitet, ishranu i ovipoziciju kalifornijskog tripsa • 10.25 - 10.40 Maja Čačija, Zrinka Drmić, Martina Kadoić Balaško, Sandra Skendžić, Darija Lemić, Jamie O’Keffee, Ivana Jurada, Renata Bažok: Kombinacije insekticida u subletalnim dozama – antirezistentna strategija u suzbijanju krumpirove zlatice • 10.40 - 10.55 Zrinka Vidaković, Željkica Oštrkapa - Međurečan, Boris Arko, Mario Bjeliš: Metoda masovnog ulova kao alternativa ili pomoć u suzbijanju problematičnih štetnika u voćarstvu PRIJEPODNE/MORNING • 10.55 - 11.15 Rasprava/Discussion • 11.15 - 11.30 Odmor/Coffee break • 11.30 - 11.45 Klara Barić, Josip Lakić, Ana Pintar, Valentina Šoštarčić: Učinak pokrovnih biljaka na smanjenje zakorovljenosti • 11.45 - 12.00 Valentina Šoštarčić, Hrvoje Sambolek, Josip Lakić, Renata Dejanović, Fani Bogat, Maja Šćepanović: Usmjerena primjena herbicida u usjevu kukuruza – prilog smanjenju unosa herbicida u okoliš • 12.15 - 12.30 Darija Lemić, Davor Jembrek, Ivana Pajač Živković, Renata Bažok: Primjena ozona u suzbijanju skladišnih štetnika • 12.30 - 12.45 Milorad Šubić: Rezultati primjene folijarnih (bio)gnojiva sa (bio)pesticidima na zdravstveno stanje jabuka u 2019. godini • 12.45 - 12.55 Tomislav Brkanić: „AMALGEROL® ESSENCE“ • 12.55 - 13.10 Ivica Prpić, Ana Posedi, Đurđica Kšenek: Ekološki prihvatljiva aplikacija pesticida • 13.10 - 13.20 Mirela Jaganjac, Mojca Pustovrh, Branko Glavaš, Natalija Galzina: RemDry® – sustav za zbrinjavanje otpadne vode koja sadrži ostatke sredstava za zaštitu bilja • 13.20 – 13.35 Rasprava/Discussion • 13.35 – 15.00 Objed/Lunch time ČETVRTAK, 06. VELJAČE 2020. THURSDAY, February 6th, 2020. • Dvorana Orhideja (1ABC) POSLIJEPODNE/AFTERNOON • 15.00 – 16.30 Okrugli stol/Round table „JE LI ODRŽIVA UPORABA PESTICIDA UISTINU ODRŽIVA“ „IS THE SUSTAINABLE USE OF PESTICIDES REALLY SUSTAINABLE“ Moderator: Renata Bažok • 16.30 – 17.00 Odmor – poster sekcija/Break – poster session • 17.00 – 18.30 Okrugli stol/Round table „KAKO ZAŠTITITI KULTURE U ZAŠTIĆENIM PODRUČJIMA PRIRODE?“ „HOW TO PROTECT PLANTS IN THE NATURE PROTECTED AREAS“ Moderator: Tatjana Masten Milek • 18.30 Zatvaranje Seminara/Closing Ceremony • 20.30 SVEČANA VEČERA/GALA DINNER Dvorana hotela Royal POSTER SEKCIJA/POSTER SESSION Dvorana 2 BC/II kat 1. Martina Kadoić Balaško, Maja Čačija, Darija Lemić, Helena Virić Gašparić, Renata Bažok: Spodoptera frugiperda – važan štetnik kukuruza prijeti Europi 2. Renata Bažok, Božena Barić, Dinka Grubišić, Darija Lemić, Ivana Pajač Živković, Maja Čačija, Zrinka Drmić, Martina Kadoić Balaško, Helena Virić Gašparić, Sandra Skendžić: Tri godine provedbe projekta „Monitoring rezistentnosti štetnika: nove metode detekcije i učinkovite strategije upravljanja rezistentnošću (MONPERES)“ 3. Renata Bažok, Vlatka Rozman, Enrico de Lillo, Vili Harizanova, Dimitrios Tsitsigiannis, Magdalena Cara, Ilir Nicko, Nedžad Karić, Ivan Ostojić, Dragana Božić, Aleksandra Konjević, Nedjeljko Latinović: Harmonizacija i inovacije u doktorskim studijskim programima biljnog zdravstva za održivu poljoprivredu (HarISA) 4. Mladen Šimala, Maja Pintar, Tatjana Masten Milek, Adrijana Novak, Dario Ivić: Ružin buhač i fikusov štitasti moljac – novi invazivni azijski štetnici ukrasnog bilja u Hrvatskoj 5. Maja Pintar, Mladen Šimala, Tatjana Masten Milek: Lisne buhe kao sve značajniji fitosanitarni problem na ukrasnom bilju 6. Natalia Solina Međimurec, Dario Ivić, Adrijana Novak, Tina Fazinić: Štetni organizmi lijeske i njihovo suzbijanje 7. Ivana Jakovljević, Lidia Bradarić, Dario Ivić, Ivan Poje, Luka Popović: Provedba aktivnosti praćenja i istraživanja štetnog organizma Lindingaspis rossi na području općine Sutivan tijekom 2019. godine 8. Goran Ivančan, Željko Budinšćak, Marina Valentić, Katarina Marić, Nikola Pandurić, Ivana Jakovljević, Lidia Bradarić: Rezultati praćenja štetnog organizma Scaphoideus titanus vektora zlatne žutice vinove loze u 2019. godini 9. Renata Dejanović, Hrvoje Sambolek: Integrirano suzbijanje korova (IWM platforma) – prva godina projekta, iskustva i rezultati 10. Tomislav Kos, Daniel Segarić, Magdalena Baričević, Iva Gospić, Ana Gašparović Pinto, Mara Tilman: Rezultati ostataka pesticida u biljnom materijalu i tlu kroz provedbu projekta PESCAR u Zadarskoj županiji 11. Tomislav Kos, Alen Dapčević, Zoran Šikić, Šime Marcelić, Ana Gašparović Pinto, Marko Zorica: Projekt SAN – prikaz razvoja alata umjetne inteligencije za pomoć u tehnologiji proizvodnje i zaštiti masline u Zadarskoj županiji tijekom 2019. 12. Elda Vitanović, Slavko Perica, Maja Jukić Špika, Mirela Žanetić, Marin Čagalj, Marija Mandušić, Tonka Ninčević, Jakša Rošin, Andrea Bilić, Valerija Dunkić, Božena Barić, Katja Žanić: Nove metode u suzbijanju štetnika masline primjenom biljnih hlapivih tvari 13. Josipa Puškarić, Vladimir Ivezić, Brigita Popović, Mirjana Brmež: Bioraznolikost nematoda kao pokazatelj zdravlja tla u agroekosustavima 14. Karolina Vrandečić, Jasenka Ćosić: Strategije sprječavanja i smanjenja utjecaja kontaminacije gljivama na kvalitetu žitarica i sigurnost hrane 15. Karolina Vrandečić, Jasenka Ćosić: Nove tekuće formulacije u zaštiti od uzročnika bolesti pšenice u području panonskog bazena 16. Lucija Šerić Jelaska, Tomislav Kos, Mišel Jelić, Barbara Anđelić, Lara Ivanković: MEDITERATRI projekt – priča o utjecaju pesticida na predatorske člankonošce ZLATNI SPONZOR SREBRNI SPONZORI UDRUGA PROIZVO~A°A I ZASTUPNIKA SREDSTAVA ZA ZAŠTITU BILJA REPUBLIKE HRVATSKE 64.SEMINAR BILJNE ZAŠTITE SPONZORI HRVATSKA INDUSTRIJA ŠEĆERA d.d. www.hdbz.hr PRILOGA 12 Predlogi za pravno ureditev področja upravljanja s smrekovimi podlubniki Nikica Ogris, Andreja Kavčič, Marija Kolšek, Maarten de Groot Ljubljana 2021 Predlogi za pravno ureditev področja upravljanja s smrekovimi podlubniki Zahvala Elaborat je nastal v okviru delovnega sklopa 5 "Predlogi za pravno ureditev področja podlubnikov" v okviru projekta "Izboljšanje sistema spremljanja ulova smrekovih podlubnikov v kontrolne feromonske pasti in sistema polaganja kontrolnih nastav ter izdelava aplikacije za načrtovanje lokacij in števila kontrolnih pasti ter kontrolnih nastav po ureditvenih enotah Zavoda za gozdove Slovenije (V4-1822, CRP MONPOD)", ki sta ga financirala Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano ter Javna agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije. V podajanju predlogov za pravno ureditev področja upravljanja smrekovih podlubnikov smo uporabili znanje, ki smo ga pridobili skozi CRP MONPOD in drugih projektov kot so "Razvoj metod zaznavanja poškodb iglavcev zaradi smrekovih in jelovih podlubnikov ter izdelava modelov za napovedovanje namnožitev smrekovih in jelovih podlubnikov v slovenskih razmerah (V4-1623, CRP Podlubniki)" in Poročevalske, prognostično-diagnostične službe v okviru Javne gozdarske službe, ki jo financira Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano. Predlogi za pravno ureditev področja upravljanja s smrekovimi podlubniki Kazalo 1 Uvod ................................................................................................................................................ 4 2 Spremljanje pojava smrekovih podlubnikov ................................................................................... 4 2.1 Spremljanje pojava in zatiranje podlubnikov na trajnih in začasnih skladiščih gozdnih lesnih sortimentov......................................................................................................................................... 6 3 Odkrivanje žarišč ............................................................................................................................. 6 4 Zatiralni ukrepi ................................................................................................................................ 7 5 Roki za izvedbo ukrepov za zatiranje smrekovih podlubnikov........................................................ 9 6 Predlogi sprememb drugih členov Pravilnika o varstvu gozdov v povezavi z varstvom pred podlubniki.............................................................................................................................................. 10 7 Predlogi sprememb drugih pravnih aktov v povezavi s področjem upravljanja s smrekovimi podlubniki.............................................................................................................................................. 11 7.1 Zakon o gozdovih................................................................................................................... 11 8 Viri ................................................................................................................................................. 11 Predlogi za pravno ureditev področja upravljanja s smrekovimi podlubniki 1 Uvod Cilj naloge je bil pregledati predpise s področja gozdarstva in presoditi o ustreznosti določil s področja upravljanja s smrekovimi podlubniki: . spremljanje pojava smrekovih podlubnikov, . odkrivanje žarišč, . zatiralni ukrepi in . roki za izvedbo ukrepov za zatiranje podlubnikov. Preverili smo ustreznost in povezljivost med različnimi nivoji pravnih aktov. Predlagali smo ustrezne spremembe pravnih aktov, ki odpravljajo neskladnosti, povečajo učinkovitost spremljanja in preprečujejo škode zaradi podlubnikov. Upoštevali smo rezultate projekta CRP MONPOD (V4-1822), CRP Podlubniki (V4-1623), JGS-PPD in najnovejša znanja iz področja varstva gozdov. 2 Spremljanje pojava smrekovih podlubnikov Spremljanje pojava smrekovih podlubnikov je določeno v 24. členu Pravilnika o varstvu gozdov (RS, 2009). Predlagamo spremembo 24. člena in posodobitev Priloge 8. Strokovna osnova za spremembo 24. člena so naslednji viri: (Bakke, 1989; Faccoli in Stergulc, 2008; Fettig in Hilszczanski, 2015; Holuša in sod., 2017; Jurc in sod., 2017; Kolšek in Jakša, 2012a, 2012b; Ogris, 2019a, 2019b, 2020b; Ogris in sod., 2019, 2020a; Ogris in sod., 2020b, 2021a, 2021b; Raty in sod., 1995; Šramel in sod., 2021a, 2021b; Titovšek, 1988). Predlog vsebine 24. člena: . Spremeni se 2. del 2. stavka v (1) odstavku: (1) Škodljivi organizmi se spremljajo v skladu s strokovnimi navodili, ki jih določa 22. člen tega pravilnika. V njih se opredelijo način spremljanja in prednostna območja za redno spremljanje ter prednostna območja za izvajanje posebnih nadzorov, ki se prikažejo na pregledni karti. Škodljivi organizmi, ki jih urejajo predpisi o zdravstvenem varstvu rastlin, se spremljajo v skladu z letnim programom preiskav, ki ga sprejme organizacija pristojna za zdravstveno varstvo rastlin. Obrazložitev: Posodobitev izrazoslovja. . (2) odstavek se zamenja z novim: (2) Zavod na podlagi strokovnih navodil redno spremlja številčnost smrekovih podlubnikov s kontrolnimi pastmi s specifičnimi feromonskimi pripravki. Lastnosti pasti, postavitev pasti, čiščenje pasti, pričetek, trajanje in interval spremljanja, vnos podatkov o ulovu, ugotavljanje prenamnoženosti osmerozobega smrekovega lubadarja se izvede v skladu z metodo iz Priloge 8, ki je sestavni del tega pravilnika. Obrazložitev: Za obrazložitev glej zgoraj navedene vire. . Zbriše se (3) odstavek: Obrazložitev: Lastnosti pasti so navedene v Prilogi 8, kar je določeno že z (2) odstavkom. . Dosedanji (4) odstavek se izbriše. Obrazložitev: Za kontrolo populacij podlubnikov uporabljamo kontrolne pasti. Kontrolne nastave so manj ekonomične za namen kontrole populacij podlubnikov kot kontrolne pasti. . Doda se nov (3) odstavek, ki nadomesti (6) odstavek: (4) Najkasneje do avgusta tekočega leta Gozdarski inštitut Slovenije na svojih spletnih straneh objavi predele gozda, v katerih je bila ugotovljena prenamnožitev podlubnikov v skladu z drugim odstavkom tega člena. Predlogi za pravno ureditev področja upravljanja s smrekovimi podlubniki Obrazložitev: Rezultati spremljanja ulova v kontrolnih pasteh so javno dostopni. (3) odstavek nadomesti (6) odstavek. . Vsebina (5) odstavka se prestavi v (4) odstavek: (4) Zavod v letnem poročilu o gozdovih, ki ga objavi na svoji spletni strani, navede predele gozdov, v katerih je bila ugotovljena prenamnožitev podlubnikov v skladu z drugim odstavkom tega člena. . Vsebina (6) odstavka se prestavi in spremeni v (3) odstavek. Vsebina Priloge 8 se zamenja z novo vsebino. Strokovna podlaga za to je podana v naslednjih virih: (Ogris in sod., 2020b, 2021a, 2021b). Priloga 8: Metoda za postavitev kontrolnih pasti, izvedbo čiščenja pasti, vnosa podatkov o ulovu in ugotavljanja prenamnožitve osmerozobega smrekovega lubadarja Za kontrolne pasti uporabljamo enojne režaste pasti črne barve, izdelane iz umetnih materialov. Kontrolne pasti opremimo s specifičnimi feromoni, ki morajo ustrezati naslednjim zahtevam: -  feromonski pripravek ima čim manjši ulov netarčnih organizmov; -  proizvajalec ima vzpostavljen sistem spremljanja kakovosti, s katerim zagotavlja enako kakovost feromonskega pripravka med različnimi serijami, predvsem enako količino feromona v pripravku in enakomernost izhlapevanja; -  v kontrolnih pasteh se uporablja vedno enak feromonski pripravek zaradi primerljivosti podatkov ulova med leti in med lokacijami. Če ni več na voljo enakega feromonskega pripravka, se uporabi feromonski pripravek, ki ima čim bolj podobne lastnosti. Pri izbiri feromonskega pripravka se upoštevajo rezultati testiranja, ki ga izvede Gozdarski inštitut Slovenije; -  pri izbiri feromonskega pripravka moramo upoštevati razmerje med ceno in učinkovitostjo; Lokacije in število kontrolnih pasti. Kontrolne pasti se namestijo enakomerno v sistematični mreži 8 km × 8 km, kjer vsaj 10 % površine zasedajo gozdni sestoji s smreko in delež lesne zaloge smreke znaša vsaj 5 %. Na državni meji upoštevamo samo celice, katerih delež površine v državi je večji od 25 %. Pasti postavimo v sestoju, kjer je delež smreke v lesni zalogi manjši od drugih sestojev v celici. Zavod spremlja najmanj 266 kontrolnih pasti, ki so razvrščene v sistematičnimreži8 km × 8 km. V teh pasteh se trajno spremlja smrekove podlubnike vsako leto in lokacije teh pasti načeloma ne spreminjamo, zato takšne pasti imenujemo stalne kontrolne pasti. Kontrolne pasti postavimo čim bližje središču modelske celice z upoštevanjem prej omenjenih pogojev. Pričetek spremljanja. Kontrolno past se postavi pred pričetkom spomladanskega rojenja podlubnikov, kar se ugotavlja v skladu z modelnim izračunom, ki ga pripravi Gozdarski inštitut Slovenije in objavi na svojih spletnih straneh. Interval spremljanja in vnos podatkov ulova. Kontrolno past se redno spremlja enkrat na teden (vsakih 7 dni) in meri ulov v pasti. Podatke o ulovu se sproti vnaša v računalniški program Varstvo gozdov. Trajanje spremljanja. Kontrolno past se spremlja najmanj do konca septembra oziroma dlje, v kolikor najvišje dnevne temperature presegajo 14 °C. Ugotavljanje prenamnožitve. Populacija osmerozobega smrekovega lubadarja (Ips typographus) je na lokaciji pasti (modelski celici) prenamnožena, če se je v obdobju od pričetka spomladanskega rojenja do konca razvoja prve generacije v eno past ulovilo 7.000 ali več osebkov I. Predlogi za pravno ureditev področja upravljanja s smrekovimi podlubniki typographus. Konec razvoja prve generacije se ugotavlja v skladu z modelnim izračunom, ki ga pripravi Gozdarski inštitut Slovenije in objavi na svojih spletnih straneh. 2.1 Spremljanje pojava in zatiranje podlubnikov na trajnih in začasnih skladiščih gozdnih lesnih sortimentov Spremljanje pojava in zatiranje podlubnikov na skladiščih je določeno v 29. in 29.a členu Pravilnika o varstvu gozdov. Predlagamo naslednje spremembe 29. člena in 29.a člena: . Doda se nov odstavek: (5) Določila 29. člena veljajo tudi za začasna skladišča gozdnih lesnih sortimentov iglavcev iz 29.a člena. . (2) odstavek 29.a člena se črta in spremeni se (1) odstavek: (1) Začasna skladišča gozdnih lesnih sortimentov svežih neolupljenih iglavcev morajo biti od sestojev z iglavci oddaljena vsaj 100 m. Upravljavec skladišča mora pri Zavodu pridobiti strokovno mnenje o primernosti prostora za začasno skladiščenje z vidika varstva gozdov pred podlubniki ter omogočiti Zavodu postavitev in vzdrževanje pasti in feromonskih vab. Obrazložitev: Drugi odstavek 29.a člena je nadomestil (5) odstavek v 29. členu. Predlagamo, da so tudi za postavljanje in vzdrževanje pasti na začasnih skladiščih odgovorni upravljavci teh skladišč. 3 Odkrivanje žarišč Odkrivanje žarišč podlubnikov je določeno v 25. členu Pravilnika o varstvu gozdov. Predlagamo nekatere spremembe tega člena: . Dopolnitev (1) odstavka: (1) Zaradi odkrivanja žarišč škodljivih organizmov je treba gozd pregledati najmanj dvakrat letno, in sicer ob koncu zime in ob začetku poletja. Pretežno iglast gozd se mora v poletnem obdobju pregledati vsaj enkrat mesečno. Pri odkrivanju žarišč škodljivih organizmov navedenih v 21. členu tega pravilnika sodeluje tudi lastnik gozda. Obrazložitev: Optimalno bi bilo, če bi lahko pretežno iglast gozd poleti pregledali en krat na dva tedna. Vendar je to v praksi težje izvedljivo iz strani Zavoda, saj bi za to potrebovali bistveno več delovne sile. Primerno bi bilo, da se lastnikom gozdov predpiše večja odgovornost pri spremljanju zdravja gozdov. . Sprememba in dopolnitev (2) odstavka: (2) Posebno pozorno se pregledujejo sestoji, ki so jih v preteklosti prizadele ujme ali požari, sestoji na sušnih rastiščih in sestoji, v katerih se je v prejšnjih letih izvajala sečnja, dlje časa skladiščil les ali pa so bila v njihovi bližini odkrita žarišča podlubnikov ali drugih škodljivih organizmov, ter predele gozda, v katerih je bila ugotovljena prenamnožitev oziroma povečevanje številčnosti vrste osmerozobi smrekov lubadar, ter sestoji iglavcev starejši od 60 let, ki imajo več kot 50-odstotno zastopanost iglavcev v lesni zalogi in povsod tam, kjer obstajajo drugi razlogi za večje tveganje nastanka žarišč škodljivih organizmov. . Sprememba (3) odstavka: (3) Pri odkrivanju žarišč podlubnikov je treba v napadenem drevju, lesnih sortimentih ali sečnih ostankih ugotoviti navzočnost in oceniti obseg populacije podlubnikov v vseh razvojnih stadijih (ličinke, bube, odrasli osebki), pri čemer se upoštevajo strokovna navodila izdelana v okviru 2. odstavka 22. člena tega pravilnika. 1. zunanji znaki, kot so: Predlogi za pravno ureditev področja upravljanja s smrekovimi podlubniki -  pri iglavcih luknje v skorji, črvina, smolenje, odpadanje zelenih iglic in sprememba barve krošenj v zelenkasto sive, rumenkasto rjave ali rdečkaste odtenke, sušenje krošnje, ki se praviloma začne od vrha navzdol; -  pri listavcih luknje v skorji, črvina, sušenje posameznih vej v krošnji, hiranje in sušenje drevesa; 2. razvojna stopnja podlubnikov pod skorjo, ki se ugotovi tako, da se odstrani del skorje. Obrazložitev: simptomi, tj. zunanji znaki, ter način ugotavljanja razvojne stopnje podlubnikov je določen v strokovnih navodilih. Zato predlagamo, da se to podvajanje odstrani. 4 Zatiralni ukrepi Ukrepi za zatiranje škodljivih organizmov oz. podlubnikov so določeni s 26. členom Pravilnika o varstvu gozdov. Predlagamo spremembo nekaterih odstavkov 26. člena: . (2) Zatiralni ukrepi za podlubnike se izvajajo: -  redno v žariščih podlubnikov s sanitarno sečnjo in izdelavo lubadark ter uničenjem podlubnikov na ostalem napadenem materialu, -  sistematično, ko se ugotovi, da se gostota populacije škodljivcev oziroma podlubnikov povečuje, oziroma da je populacija prenamnožena, in sicer z lovnimi nastavami ter lovnimi pastmi. . (3) odstavek se dopolni: (3) Lubadarke se izdelajo tako, da se posekajo, obvejijo in olupijo oz. se skorja obdela z zažagovanjem ali žlebljenjem, podlubniki v vejah in v skorji pa se uničijo. Obrazložitev: metodi žlebljenja in zažagovanja sta manj invazivni in imata izrazito manjši vpliv na biotsko pestrost v primerjavi z lupljenjem (Hagge in sod., 2019). . (4) odstavek se spremeni v: (4) Lovne nastave se morajo izdelati pred izletom podlubnikov. Pri polaganju, spremljanju in izdelavi lovnih nastav se upošteva strokovna navodila. . Doda se nov odstavek: (5) Postavitev lovnih pasti dovoli Zavod z odločbo, pasti in feromone zagotovi Zavod. Obrazložitev: Lovne pasti bi postavljali in spremljali lastniki sami le na podlagi odločb po 29. členu Zakona o gozdovih in pri tem upoštevali strokovna navodila in priporočila, ki bi jih lastnikom dal Zavod. . Dopolni se druga alineja v (5) odstavku, (5) odstavek postane (6) odstavek: - z izdelavo sekancev iz napadenih delov dreves, pri čemer se pri določitvi dopustne velikosti delcev upoštevajo strokovna navodila; Obrazložitev: Delci lesa pridobljeni z mletjem morajo biti dovolj majhni, ki preprečujejo popolni razvoj škodljivcev oziroma podlubnikov. . Dopolni se (6) odstavek, ki postane (7) odstavek: Na podlagi dovoljenja Zavoda se škodljivi organizmi oziroma podlubniki lahko izjemoma uničujejo z uporabo fitofarmacevtskega sredstva v skladu s predpisi, ki urejajo fitofarmacevtska sredstva. . Dopolni se (7) odstavek, ki postane (8) odstavek: (8) Pri izbiri načina zatiranja škodljivih organizmov oziroma podlubnikov je treba upoštevati učinkovitost, ekonomičnost in škodljiv vpliv izbranih metod in sredstev na okolje ter strokovna navodila. Predlogi za pravno ureditev področja upravljanja s smrekovimi podlubniki Priporočila za položitev, spremljanje in izdelavo lovnih nastav ter postavitev in spremljanje lovnih pasti V strokovnih navodilih se opredeli priporočila za položitev, spremljanje in izdelavo lovnih nastav ter postavitev in spremljanje lovnih pasti, pri čemer se upošteva optimalno število in lokacije lovnih nastav (Ogris in sod., 2020b, 2021a, 2021b), ter rezultate drugih raziskav (Šramel in sod., 2021a, 2021b). Za optimalno učinkovitost lovnih pasti uporabljamo trojne režaste pasti črne barve, izdelane iz umetnih materialov. Za uporabo v lovnih pasteh se lahko uporabljajo različni feromonski pripravki, lahko se uporabi več pripravkov naenkrat za različne škodljivce, če med njimi ni kontraindikacij. Poleg tega se izbere feromonski pripravek, ki v kratkem času po postavitvi ulovi največ hroščev. Za lovne nastave uporabimo vitalne, sveže, z vodo ustrezno preskrbljene (ne izsušene) smreke debelejših dimenzij, ki so lahko (v lesno pridelovalnem smislu) slabše kakovosti. Postopek za položitev optimalnega števila lovnih nastav za prezimele podlubnike (nastave I. serije) 1. Nastave I. serije se položijo na območjih, kjer je gostota populacije Ips typographus visoka vendar pod pragom za gradacijo, tj. v lanskem spomladanskem ulovu je bilo v kontrolno past ujetih od 2.000 do 7.000 osebkov I. typographus. 2. Nastave se položijo en teden pred pričakovanim rojenjem spomladi, pri čemer upoštevamo modelski izračun, ki ga pripravi Gozdarski inštitut Slovenije in objavi na svojih spletnih straneh. 3. Nastave ni smiselno polagati v aktivna žarišča in ker so nastave najbolj učinkovite v polmeru do 1 km, iz identificiranih modelskih celic odstranimo območja okoli žarišč s polmerom 1 km in sestoje s smreko z nadmorsko višino nad 1718 m. S tem dobimo ožja območja za položitev nastav I. serije. 4. Nastave se položi čimbolj enakomerno po celotni modelski celici v medsebojni razdalji ok. 2 km (vsaj 16 lokacij). Število lokacij lovnih nastav se prilagodi proporcionalnem deležu sestojev s smreko v modelski celici, kjer se v lanskem letu niso pojavila žarišča smrekovih podlubnikov. Na eni lokaciji lahko položimo več lovnih nastav (do 10 nastav na hektar). 5. Nastave se redno spremlja (vsaj enkrat na teden). Nastave se morajo izdelati pred izletom podlubnikov. Ko je nastava polno zasedena (več kot ena vhodna odprtina na dm2 povprečno na več kot 50% površine nastave) oz. najpozneje, ko se na delu nastave, ki je bil prvi napaden, nova generacija podlubnikov razvije do razvojne faze bube ali mladega hrošča, se mora nastave izdelati: jih olupimo, skorjo in zalego uničimo (zažgemo), skladno s strokovnimi navodili. 6. Dodatni napotki: a. Lupljenje oz. obdelava skorje z zažagovanjem ali žlebljenjem se lahko opravi v gozdu, ali pa se sortimente prepelje v skladišča z lupilnimi linijami. b. Če so nastave na eni lokaciji polno zasedene (več kot ena vhodna odprtina na dm2 povprečno na več kot 50% površine nastave), je priporočeno zraven položiti še najmanj eno dodatno lovno nastavo. Predlogi za pravno ureditev področja upravljanja s smrekovimi podlubniki Postopek za položitev optimalnega števila lovnih nastav za prvo in drugo generacijo podlubnikov (nastave II. serije) 1. Nastave II. serije se položi na območjih (v modelskih celicah 8 × 8 km), kjer je bilo s kontrolnimi pastmi ugotovljeno, da je prišlo do prenamnožitve populacije I. typographus v tekočem letu, kar se ugotovi v skladu z metodo opisano v Prilogi 8, ki je sestavni del Pravilnika o varstvu gozdov. 2. Nastave se položi čimbolj enakomerno po celotni modelski celici v medsebojni razdalji ok. 2 km (vsaj 16 lokacij). Število lokacij lovnih nastav se prilagodi proporcionalnem deležu sestojev s smreko v modelski celici, kjer se v lanskem letu niso pojavila žarišča smrekovih podlubnikov. Na eni lokaciji lahko položimo več lovnih nastav (do 10 nastav na hektar). 3. Nastave se redno spremlja (vsaj enkrat na teden). Nastave se morajo izdelati pred izletom podlubnikov. Ko je nastava polno zasedena (več kot ena vhodna odprtina na dm2 povprečno na več kot 50% površine nastave) oz. najpozneje, ko se na delu nastave, ki je bil prvi napaden, nova generacija podlubnikov razvije do razvojne faze bube ali mladega hrošča, se mora nastave izdelati (olupimo), skorjo in zalego uničimo (zažgemo), skladno s strokovnimi navodili. 4. Dodatni napotki: a. Lupljenje oz. obdelava skorje z zažagovanjem ali žlebljenjem se lahko opravi v gozdu, ali pa se sortimente prepelje v skladišča z lupilnimi linijami. b. Če so nastave na eni lokaciji polno zasedene (več kot ena vhodna odprtina na dm2 povprečno na več kot 50% površine nastave), je priporočeno zraven položiti še najmanj eno dodatno lovno nastavo. 5 Roki za izvedbo ukrepov za zatiranje smrekovih podlubnikov Roki za izvedbo ukrepov za zatiranje smrekovih podlubnikov so določeni s 27. členom Pravilnika o varstvu gozdov. Predlagamo spremembo 27. člena . (2) odstavek se spremeni: (2) Ne glede na prejšnji odstavek lahko Zavod z odločbo določi daljši ali krajši rok za izvedbo ukrepov, pri čemer se pri določanju roka upošteva naslednje: -  priporočeni rok za izvedbo ukrepov iz prejšnjega člena se izračuna s pomočjo spletne aplikacije, ki je na voljo na spletnih straneh Gozdarskega inštituta Slovenije, in upošteva razvojno fazo podlubnikov v žarišču, vremenske razmere in populacijske značilnosti podlubnikov na lokaciji žarišča; -  razvojna faza podlubnikov v žarišču; -  velikost žarišča; -  delež iglavcev v preostalem sestoju; -  vremenske in druge razmere, ki vplivajo na izvajanje del. -  populacijske značilnosti podlubnikov na območju krajevne enote Zavoda. Predlogi za pravno ureditev področja upravljanja s smrekovimi podlubniki Obrazložitev: Gozdarski inštitut Slovenije je razvil spletno aplikacijo, ki ga uporabljamo kot pripomoček za določitev roka za izvedbo ukrepov za zatiranje smrekovih podlubnikov (Ogris, 2020a). . Sprememba izraza v (3) odstavku: (3) Če je žarišče lubadarja podlubnikov odkril lastnik gozda in je o tem obvestil Zavod, mora izvesti ukrepe za zatiranje podlubnikov iz prejšnjega člena v roku iz prvega oziroma drugega odstavka tega člena. . Uskladitev (4) odstavka z Zakonom o gozdovih (29. člen, 1. odstavek): (4) V treh osmih dneh po izvedenih ukrepih, najkasneje pa do z odločbo določenega roka za izvedbo ukrepov, mora lastnik gozda javiti Zavodu količinsko in vrstno sestavo sanitarne sečnje in poročati o drugih izvedenih ukrepih. Obrazložitev: Poenotenje na določilo prvega odstavka 29. člena Zakona o gozdovih, ki določa, da mora lastnik o izvršenih odrejenih ukrepih obvestiti Zavod v roku treh dni. 6 Predlogi sprememb drugih členov Pravilnika o varstvu gozdov v povezavi z varstvom pred podlubniki V 2. členu se dodajo, spremenijo ali izbrišejo definicije za naslednje izraze: . Spremeni se definicija: 6. Lubadarka je še živo ali sušeče se drevo, v katerem so podlubniki. Suho drevo, iz katerega so podlubniki že izleteli, je sušica in se ne šteje za lubadarko. Obrazložitev: Izbriše se del "lubadarji oziroma", ker po novi sistemizaciji lubadarje uvrščamo v skupino podlubnikov. . Izbris definicije za žarišče podlubnikov pod točko 16. Obrazložitev: Žarišče podlubnikov je žarišče škodljivih organizmov, ki je že opredeljeno v točki 17. . Spremeni se definicija: 17. Žarišče škodljivih organizmov tvori eno ali več dreves ali delov dreves, na katerih so škodljivi organizmi v obsegu, ki lahko ogrozi drevesa v okolici. V žarišču je mogoče opaziti znake propadanja dreves, kot so: prebarvanje, odmiranje, defoliacije, izcejanje smole, smolikavost, trosnjaki ali trosišča gliv, žuželke, levi žuželk, ličinke larve, gnezda ličink larv, šiške in značilna oblika rovov v skorji ali lesu. . Doda se definicija: 19. Kontrolne pasti so iz umetnih materialov izdelane pasti, ki so opremljene s specifičnimi feromoni in se postavljajo zaradi kontrole populacij škodljivih organizmov oziroma podlubnikov, tj. ocenjevanja njihove številčnosti. . Doda se definicija: 20. Lovne pasti so iz umetnih materialov izdelane pasti, ki so opremljene s specifičnimi feromoni in se postavljajo zaradi zatiranja populacij škodljivih organizmov oziroma podlubnikov, tj. zniževanja njihove številčnosti. . Doda se definicija: 21. Žlebljenje je postopek poškodovanja skorje v obliki paralelnih žlebov razmaknjenih do 3 cm s standardizirano napravo. Obrazložitev: izraz se uporabi v predlogu 26. člena. Definicija je povzeta po Hagge in sod. (2019). . Doda se definicija: 22. Zažagovanje je postopek poškodovanja skorje z vrhnjim delom meča motorne žage v paralelnih črtah razmaknjenih do 3 cm in globine do lesa. Obrazložitev: izraz se uporabi v predlogu 26. člena. Definicija je povzeta po Hagge in sod. (2019). V prvo alinejo, v 2. odstavku 21. člena se doda hrastova čipkarka (Corythucha arcuata), dvojnozobi smrekov lubadar (Ips duplicatus). Predlogi za pravno ureditev področja upravljanja s smrekovimi podlubniki Obrazložitev: hrastova čipkarka in dvojnozobi smrekov lubadar sta novi dve invazivni tujerodni vrsti, ki se širita in povzročata vedno večje škode v gozdovih. Sprememba v 2. alineji 22. člena (izbris dela besedila): Ukrepi za preprečevanje širjenja in zatiranje škodljivih organizmov se podrobneje določijo v strokovnih navodilih, ki jih pripravi poročevalsko, prognostično-diagnostična služba za gozdove v sodelovanju z Gozdarskim inštitutom Slovenije (v nadaljnjem besedilu: strokovna navodila). Za vrste škodljivih organizmov iz drugega odstavka prejšnjega člena ustreznost strokovnih navodil najmanj enkrat na dve leti, za vrste iz tretjega odstavka prejšnjega člena pa praviloma vsako leto, preveri Gozdarski inštitut Slovenije in po potrebi odredi njihovo obnovo. Če se škodljivi organizmi pojavijo nenadno, množično in se hitro širijo, se strokovna navodila izdelajo v enem mesecu po ugotovitvi škodljivega organizma. Za druge vrste se strokovna navodila pripravijo najpozneje v roku enega meseca po tem, ko jih poročevalsko, prognostično-diagnostična služba za gozdove spozna za škodljive. Obrazložitev: Gozdarski inštitut Slovenije vodi PPD službo, zato ni potrebe po izrecnem navajanju. 7 Predlogi sprememb drugih pravnih aktov v povezavi s področjem upravljanja s smrekovimi podlubniki 7.1 Zakon o gozdovih Preveriti in dopolniti 19. točko 3. člena, ki se sedaj glasi: Varstvena dela so dela, ki se opravljajo zato, da se preprečijo ali omejijo motnje pri delovanju gozda, in sicer: -  z gozdnogojitvenim načrtom določena varstvena dela; -  preventivna varstvena dela: preprečevalni in preprečevalno-zatiralni ukrepi (polaganje kontrolnih dreves, postavljanje lovnih nastav za podlubnike in podobno) ter protipožarni ukrepi (izdelava in vzdrževanje protipožarnih presek, zidov, stez, protipožarnih tabel, tabel za označevanje protipožarnih objektov, opazovalna služba, zagotovitev mest za oskrbo helikopterjev z vodo in podobno); -  sanitarne sečnje: sečnje okuženega, z insekti napadenega, močno poškodovanega ali podrtega drevja; -  spravilo in odvoz okuženega ali z insekti napadenega, močno poškodovanega ali podrtega drevja iz gozda. Dodeliti večjo odgovornost lastnikom gozdov pri odkrivanju žarišč škodljivih organizmov. 8 Viri Bakke A. 1989. The recent Ips typographus outbreak in Norway: experiences from a control program. Holarctic Ecology, 12, 4: 515-519 de Groot M., Ogris N., Kobler A. 2018. The effects of a large-scale ice storm event on the drivers of bark beetle outbreaks and associated management practices. Forest Ecology and Management, 408: 195-201. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2017.10.035 Faccoli M., Stergulc F. 2008. Damage reduction and performance of mass trapping devices for forest protection against the spruce bark beetle, Ips typographus (Coleoptera Curculionidae Scolytinae). Annals of Forest Science, 65, 3: 309-309. 10.1051/forest:2008010 Predlogi za pravno ureditev področja upravljanja s smrekovimi podlubniki Fettig C.J., Hilszczanski J. 2015. Management strategies for bark beetles in conifer forests. V: Bark Beetles. Biology and Ecology of Native and Invasive Species. Vega F.E., Hofstetter R.W. (eds.). Amsterdam, Boston, Heidelberg, London, New York, Oxford, Paris, San Diego, San Francisco, Singapore, Sidney, Tokio, Academic Press: 555-584 Hagge J., Leibl F., Mler J., Plechinger M., Soutinho J.G., Thorn S. 2019. Reconciling pest control, nature conservation, and recreation in coniferous forests. Conservation Letters, 12, 2: e12615. https://doi.org/10.1111/conl.12615 Holuša J., Hlásny T., Modlinger R., Lukášová K., Kula E. 2017. Felled trap trees as the traditional method for bark beetle control: Can the trapping performance be increased? Forest Ecology and Management, 404: 165-173. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2017.08.019 Jurc M., Pavlin R., Kavčič A., de Groot M., Hauptman T. 2017. Priporočila za uporabo različnih biotehniških metod in kemičnih sredstev za obvladovanje podlubnikov (Curculionidae: Scolytinae). Gozdarski vestnik, 75, 2: 94-111 Kacprzyk M., Bednarz B. 2015. The occurrence of bark beetles on cut Norway spruce branches left in managed stands relative to the foliage and bark area of the branch. Journal of Forest Research, 20, 1: 143-150. 10.1007/s10310-014-0449-y Kolšek M., Jakša J. 2012a. Navodila za postavitev in izdelavo kontrolnih in lovnih nastav za podlubnike. V: Navodila za preprečevanje in zatiranje škodljivcev in bolezni gozdnega drevja v Sloveniji: Priročnik za javno gozdarsko službo. Jurc D., Kolšek M. (eds.). Ljubljana, Gozdarski inštitut Slovenije, Silva Slovenica: 28-31 Kolšek M., Jakša J. 2012b. Navodila za postavitev in vzdrževanje kontrolnih in kontrolno-lovnih pasti za smrekove podlubnike. V: Navodila za preprečevanje in zatiranje škodljivcev in bolezni gozdnega drevja v Sloveniji. Jurc D., Kolšek M. (eds.). Ljubljana, Gozdarski inštitut Slovenije, Silva Slovenica: 20–27 Ogris N. 2019a. Spletna aplikacija za izračun fenološkega modela za osmerozobega smrekovega lubadarja (Ips typographus) RITY-2. Napovedi o zdravju gozdov, 2018. https://doi.org/10.20315/NZG.48 Ogris N. 2019b. Spletna aplikacija za prostorski prikaz razvoja osmerozobega smrekovega lubadarja (Ips typographus), model RITY-2. Napovedi o zdravju gozdov, 2018. https://doi.org/10.20315/NZG.49 Ogris N. 2020a. Pripomoček za določitev roka za izvedbo ukrepov za zatiranje smrekovih podlubnikov. Napovedi o zdravju gozdov, 2020. http://dx.doi.org/10.20315/NZG.53 Ogris N. 2020b. Znanstvene osnove za optimizacijo števila in lokacij kontrolnih pasti in lovnih nastav. Ljubljana, Gozdarski inštitut Slovenije (neobjavljeno) Ogris N., Ferlan M., Hauptman T., Pavlin R., Kavčič A., Jurc M., de Groot M. 2019. RITY – A phenology model of Ips typographus as a tool for optimization of its monitoring. Ecological Modelling, 410: 108775. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2019.108775 Ogris N., Ferlan M., Hauptman T., Pavlin R., Kavčič A., Jurc M., De Groot M. 2020a. Sensitivity analysis, calibration and validation of a phenology model for Pityogenes chalcographus (CHAPY). Ecological Modelling, 430: 109137. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2020.109137 Ogris N., Kolšek M., de Groot M. 2020b. Predlogi postopkov za določitev optimalnega števila in lokacij kontrolnih pasti, kontrolnih nastav in lovnih nastav za osmerozobega smrekovega lubadarja (Ips typographus). Novice iz varstva gozdov, 13: 8-11. http://dx.doi.org/10.20315/NVG.13.3 Ogris N., Kolšek M., de Groot M. 2021a. Predlog števila in lokacij kontrolnih-lovnih pasti in kontrolno­lovnih nastav v 2021. Napovedi o zdravju gozdov, 2021. 10.20315/NZG.56 Ogris N., Kolšek M., de Groot M. 2021b. Predlogi postopkov za določitev optimalnega števila in lokacij kontrolno-lovnih pasti, kontrolno-lovnih nastav in lovnih nastav za osmerozobega smrekovega lubadarja (Ips typographus), različica 29. 1. 2021. Napovedi o zdravju gozdov, 2021: 5 Predlogi za pravno ureditev področja upravljanja s smrekovimi podlubniki Raty L., Drumont A., De Windt N., Grégoire J.-C. 1995. Mass trapping of the spruce bark beetle Ips typographus L.: traps or trap trees? Forest Ecology and Management, 78, 1: 191-205. https://doi.org/10.1016/0378-1127(95)03582-1 RS. 1993. Zakon o gozdovih. Uradni list RS, št. 30/93, 56/99 – ZON, 67/02, 110/02 – ZGO-1, 115/06 – ORZG40, 110/07, 106/10, 63/13, 101/13 – ZDavNepr, 17/14, 22/14 – odl. US, 24/15, 9/16 – ZGGLRS in 77/16 RS. 2009. Pravilnik o varstvu gozdov. Uradni list RS, 114/2009 in 31/2016 RS. 2013. Pravilnik o izvajanju sečnje, ravnanju s sečnimi ostanki, spravilu in zlaganju gozdnih lesnih sortimentov. Uradni list RS, št. 55/94, 95/04, 110/08 in 83/13 RS. 2020. Zakon o dodatnih ukrepih za odpravo posledic škode zaradi prenamnožitve populacije podlubnikov. Uradni list RS, št. 14/18 in 65/20 Šramel N., Kavčič A., Kolšek M., de Groot M. 2021a. A cost-benefit analysis of different traps for monitoring European spruce bark beetle. submitted Šramel N., Kavčič A., Kolšek M., de Groot M. 2021b. Estimating the most effective and economical pheromone for monitoring the European spruce bark beetle. Journal of Applied Entomology, 145: 312-325. https://doi.org/10.1111/jen.12853 Titovšek J. 1988. Podlubniki (Scolytidae) Slovenije: obvladovanje podlubnikov. Ljubljana, Zveza društev inženirjev in tehnikov gozdarstva in lesarstva Slovenije, Gozdarska založba: 128 str.