Wild animals and vehicles – analysis of development of a conflict: case of sverdlovsk region

Full Text

Антропогенная трансформация местообитаний и эксплуатация промысловых видов животных влекут за собой значительные последствия для экосистем. В частности, происходят изменения видового состава организмов, плотности их населения, поведения и направлений перемещений. Действие части антропогенных факторов может приводить к увеличению плотности населения некоторых видов, но большая их часть приводит к негативным последствиям [1‒4]. К такого рода воздействиям относится строительство транспортных магистралей, результатом чего может быть нарушение исторических путей перемещений животных, но в первую очередь их гибель на дорогах. Столкновения транспортных средств с дикими животными носят характер прямого конфликта, поскольку нередко одновременно погибают и люди. В связи с этим становится очевидной необходимость детального изучения данного процесса, оценки роли различных факторов и разработки мер по снижению степени напряженности конфликта.

Изучению этой проблемы уделяется большое внимание в регионах с высокой плотностью населения человека и соответственно с развитой дорожной сетью, в первую очередь в странах Европы и США [5‒17 и др.]. Рост исследовательского интереса к трендам и причинам дорожно-транспортных происшествий (далее ‒ ДТП) с участием диких животных отражается в числе публикаций: если в период с 1979 по 1999 гг. было опубликовано всего около 30 статей, то в последние два десятилетия ежегодно публикуется от 10 до 80 работ [12]. В России публикаций на эту тему пока совсем немного [18‒22]. В Свердловской области было проведено одно подобное исследование [23]. Таким образом, можно констатировать существенный дефицит информации о динамике и причинах столкновений с дикими животными в России. Необходимость изучения проблемы также диктуется ростом числа ДТП [24].

В большинстве исследований биологические факторы и параметры, характеризующие транспортную сеть и интенсивность движения, определены как одинаково важные предикторы вероятности ДТП с дикими животными [12]. Показана высокая значимость вида животного, особенностей рельефа и окружающей дорогу растительности [9]. Выявлена связь между числом инцидентов и скоростью движения транспортного средства вблизи населенных пунктов, а также между числом ДТП и особенностями двигательной активности крупных млекопитающих [25]. В частности, показано [25], что переходы лосей через дорогу зависят от сезона, времени суток, а также от индивидуальных особенностей животных. В то же время нам не известны работы, которые бы отвечали на вопрос: что же оказывает большее влияние на динамику числа происшествий с дикими животными – рост их численности или характеристики автотранспорта? Очевидно, что ответ на этот вопрос не может быть дан в глобальном масштабе – вклад факторов может варьировать в зависимости от природных и экономических характеристик отдельных территорий (регионов). Поэтому в нашей работе мы обращаемся к проблеме на примере Свердловской области – одного из крупнейших регионов Урала, обладающего высоким разнообразием природных условий и развитой транспортной инфраструктурой. Насколько нам известно, данное исследование – первый в России опыт количественного анализа связи динамики происшествий с факторами, потенциально влияющими на вероятность столкновений. К последним мы относим численность собственно диких животных, число автотранспортных средств и протяженность дорожной сети.

Цель нашего исследования ‒ дать комплексную оценку состояния проблемы “дикие животные – автотранспорт” на примере Свердловской области. В частности, показать динамику во времени числа ДТП и видовой состав животных ‒ участников столкновений. Особое внимание уделить оценке относительного влияния природных (численность животных) и антропогенных (число автотранспортных средств и протяженность дорожной сети) факторов на изменение числа аварий с представителями дикой фауны за 11-летний период.

РАЙОН ИССЛЕДОВАНИЙ

Свердловская область – крупнейший регион Урала, расположенный на границе Европы и Азии – занимает бо́льшую часть средней и примерно половину северной части Уральских гор, а также западную окраину Западно-Сибирской низменности. Ее площадь равна 194 226 км², что сопоставимо с площадью некоторых европейских стран. Протяженность с севера на юг – 660 км, а с запада на восток – 560 км. Климат континентальный, средняя температура января –17 ^оC, июля +17 ^оC; количество осадков – около 500 мм в год. Растительность: хвойные и смешанные леса, на крайнем юго-востоке участки лесостепи. Леса занимают 82.3% территории области. Фауна млекопитающих насчитывает 66 видов [26] и представляет собой типичный лесной комплекс. Свердловская область является одним из важнейших промышленных регионов России – доминируют черная и цветная металлургия, а также важным транспортным узлом – через нее проходят железнодорожные, автомобильные и воздушные трассы общероссийского значения. Густота железнодорожной и автодорожной сетей превосходит средние по стране показатели [27].

Разнообразие природных сообществ и фауны региона в сочетании с высокими темпами развития экономики, в частности транспортной отрасли [27], делает его удобным полигоном для изучения проблемы “дикие животные – автомобильный транспорт”. Выбор Свердловской области определяется также и тем, что в регионе имеется стандартизованная система сбора сведений о столкновениях транспортных средств с дикими животными.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ

Материал. В работе использовали сведения из базы данных о зарегистрированных случаях дорожно-транспортных происшествий с участием диких животных, созданной Департаментом по охране, контролю и регулированию использования животного мира Свердловской области. Число столкновений было сопоставлено с численностью основных видов охотничьих животных в регионе по данным зимних маршрутных учетов (далее – ЗМУ). Сведения о дорожной сети были взяты из транспортной статистики Росстата (https://rosstat.gov.ru/statistics/transport). В частности, сведения о протяженности дорог в Свердловской области в 2012–2022 гг. получили из таблицы “Протяженность и характеристики автомобильных дорог общего пользования (с 2006 г.)” [28].

Динамика транспортного потока по дорогам Свердловской области была оценена через изменение числа легковых и грузовых автомобилей в регионе в 2012–2022 гг. Информация по грузовым автомобилям получена из таблицы “Количество грузовых автомобилей и пассажирских автобусов по видам топлива в организациях всех видов экономической деятельности (с 2010 г.)” [29]. Сведения по легковым автомобилям были взяты из транспортной статистики Росстата (https://rosstat.gov.ru/statistics/transport) “Количество собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения (с 2000 г.)” [29]. Пассажирские автобусы не были включены нами в общее число автомобилей, так как основная их доля сосредоточена на городских территориях, где ДТП с дикими животными происходят очень редко. Для каждого года число легковых автомобилей на 1000 человек было умножено на N/1000, где N – численность населения Свердловской области в соответствующий год [30]. В итоге было получено абсолютное число легковых автомобилей в Свердловской области за период 2012–2022 гг. Поскольку в качестве предикторов были взяты только сведения о состоянии автомобильных дорог и автотранспорта, из статистики ДТП были исключены сведения о происшествиях на железных дорогах.

Методы. В анализ были включены следующие показатели: N_i – общее число ДТП с участием диких копытных животных (лось, кабан, косуля) в год i; N_ij – число ДТП с участием диких копытных (лось, кабан, косуля) в год i в месяц j; P_л, P_к – численность соответственно лося и косули до данным ЗМУ; А_i – число грузовых и легковых автомобилей в Свердловской области в год i; D_i – протяженность дорог в Свердловской области в год i.

Кроме абсолютных, анализировали изменение относительных показателей: Ñ_л, Ñ_к – доля погибших в ДТП особей (доля числа участвовавших в ДТП особей соответственно лося, косули от численности этих видов, N_i /P_i); А_i /D_i – число автомобилей, приходящихся на 1 км дороги (условная плотность) в конкретном году.

Под изменением интенсивности движения на дорогах Свердловской области за 11-летний период мы понимаем изменение по годам показателя A_i, а также A_i /D_i.

Расчет скорости роста численности копытных и числа ДТП. Для приведения изменений во времени анализируемых показателей к сопоставимым и безразмерным значениям использовали одну из формул оценки скорости роста численности животных [31]:

$r=\frac{\Sigma Nt-{\displaystyle \frac{\left(\Sigma N\right)\left(\Sigma t\right)}{n}}}{\Sigma t^2-{\displaystyle \frac{{\left(\Sigma t\right)}^2}{n}}}$, (1)

где N – натуральный логарифм численности (P_л, P_к), числа ДТП (N_л, N_к); t – порядковый номер года; n – число лет.

Статистический анализ выполнен в среде R (version 4.0.4) [32]. Влияние вида животного и месяца гибели на изменение числа ДТП было установлено с использованием дисперсионного анализа (пакет stats). Анализ тесноты связи числа происшествий с численностью животных, числом автомобилей и протяженностью дорог проводили с помощью корреляционного анализа (использовали коэффициент корреляции Пирсона). Зависимость доли пострадавших в ДТП животных от интенсивности движения (индексов A_i и A_i /D_i) ‒ с помощью построения простых линейных моделей (пакет stats). Расчет коэффициентов конкордации Кендалла выполнен в пакете DescTools [33]. Построение “ящиков с усами” (boxplot) выполнено в пакете stats. На протяжении исследуемого периода все независимые переменные (численность животных, число автомобилей, плотность автодорог) менялись однонаправленно – в большую сторону, поэтому корреляция между ними была высокая и статистически значимая (r > 0.61, p < 0.05), что не позволило включать их в многофакторную регрессионную модель. В связи с этим были построены простые линейные модели. В качестве зависимой переменной была взята относительная доля пострадавших в ДТП животных Ñ_i, что позволило учесть эффект численности животных. Рассматривали две модели зависимости доли пострадавших в ДТП животных от разных предикторов:

$Модель 1: {Ñ}_i = a + a_1{A}_1 ,$ (2)

где Ñ_i – число пострадавших в ДТП животных (косуля или лось) от общей их численности в области по годам учета, ос/ос; A_i – число зарегистрированных автомобилей в области по годам учета, шт;

$Модель N_i= a + a_1(A_1 / D_1 )$ (3)

где Ñ_i– число пострадавших в ДТП животных (косуля или лось) от общей их численности в области по годам учета, ос/ос; A_i /D_i – число автомобилей на 1 км дороги или условная плотность автомобилей на дорогах области по годам учета, шт/км.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Видовой состав и динамика столкновений по годам. В период с 2012 по 2022 г. на автомобильных дорогах Свердловской области было зафиксировано 1831 столкновение с дикими животными. За рассматриваемый период число ДТП увеличилось со 102 случаев в 2012 г. до 349 случаев в 2022 г., т. е. более чем в 3.4 раза (рис. 1). В относительном выражении доля таких инцидентов выросла с 1.9% до 13.1% общего числа ДТП с пострадавшими [24].

 

Рис. 1. Динамика общего числа ДТП с дикими животными в Свердловской области за период 2012‒2022 гг.

 

Зафиксированы столкновения (по убыванию числа случаев) с сибирской косулей (Capreolus pygargus), лосем (Alces alces), кабаном (Sus scrofa), медведем (Ursus arctos), лисицей (Vulpes vulpes), зайцем-беляком (Lepus timidus), тетеревом (Lyrurus tetrix) – 924, 767, 126, 7, 4, 2, 1 соответственно. Бóльшая часть ДТП приходится на инциденты с копытными млекопитающими. Из зарегистрированных за период 2012–2022 гг. столкновений с дикими животными 99% (1817 из 1831) составляют происшествия с копытными (лось, косуля, кабан), из них большинство (1691) – с косулей и лосем (рис. 2). Если для косули и лося число ДТП за рассматриваемый период существенно выросло (в 4.5 и 3.1 раза соответственно), то для кабана оно меняется слабо.

 

Рис. 2. Динамика ДТП с дикими копытными млекопитающими в Свердловской области: а – косуля; б – лось; в – кабан.

 

Динамика столкновений по сезонам. Число столкновений в течение года существенно различается как по месяцам, так и по видам копытных млекопитающих. Как правило, минимальное число происшествий наблюдается в феврале–марте, максимальное – в июне (рис. 3). Результаты двухфакторного дисперсионного анализа показывают статистически значимое влияние следующих факторов: месяц (F_11;360 = 9.96; p < 0.001), вид копытного животного (F_2;360 = 68.02; p < 0.001), а также их взаимодействия (F_22;360 = 3.51; p < 0.001).

 

Рис. 3. Сезонная динамика абсолютного числа ДТП с копытными млекопитающими: а – косуля; б – лось; в – кабан. Линия, прямоугольник и усы обозначают медиану, межквартильный размах и диапазон значений (минимум – максимум) соответственно.

 

Сезонная динамика числа ДТП за ряд лет оказывается наиболее устойчивой для лося: минимальное число столкновений отмечено в марте, максимальное – в основном в июне (коэффициент конкордации Кендалла (Wt) равен 0.78). Для косули и кабана согласованность низкая: Wt = 0.35 и 0.28 соответственно, минимум происшествий регистрируется в первом квартале года, максимум – в июне (косуля) и сентябре–октябре (кабан). Во всех случаях согласованность статистически значима (p < 0.001). Максимум числа столкновений у косули и лося совпадает и приходится на июнь (16.1% и 21.6% случаев ДТП соответственно), а у кабана пик приходится на октябрь (более 25%), и он существенно выше, чем у лося и косули. В среднем за рассматриваемый период в ДТП попадает 0.20% косуль и 0.16% лосей от их общей численности, различия между видами статистически незначимы (F _1;20 = 1.4; p = 0.24).

Основное число происшествий приходится на косулю и лося (1691 случай или более 92%), в связи с чем именно эти два вида мы будем рассматривать в следующих разделах работы.

Влияние факторов (корреляционный и регрессионный анализы). Рост числа ДТП происходил как на фоне увеличения численности косули и лося, так и на фоне роста числа автомобилей и протяженности автомобильных дорог. Изменение этих показателей представлено на рис. 4 и 5.

 

Рис. 4. Изменение численности копытных млекопитающих (1 ‒ лось, 2 ‒ косуля) в Свердловской области в 2012‒2022 гг.

 

Рис. 5. Изменение числа автомобилей (1) и протяженности дорог (2) в Свердловской области в 2012‒2022 гг.

 

Коэффициенты корреляции рассматриваемых показателей с количеством инцидентов оказались очень высокими: корреляция числа ДТП с численностью животных статистически значима (p < 0.05) и равна 0.85 для косули и 0.95 для лося; корреляция числа столкновений с числом автомобилей статистически значима (p < 0.05) и составила 0.83 для косули и 0.97 для лося; корреляция числа ДТП с протяженностью дорог составила 0.41 для косули и 0.64 для лося – статистическая значимость в первом случае составила p = 0.21, во втором p = 0.035; корреляция числа ДТП с условной плотностью автомобилей (A_i /D_i) оказалась равной 0.65 для косули и 0.56 для лося – статистическая значимость составила p = 0.03 в первом случае и p = 0.07 во втором.

Построенные регрессионные модели показывают статистически значимое положительное влияние числа автомобилей на долю пострадавших в ДТП животных. Коэффициенты детерминации доли пострадавших в ДТП животных с абсолютным числом автомобилей (модель 1) весьма высоки (рис. 6). Коэффициенты детерминации второй регрессионной модели (с условной плотностью автомобилей) существенно ниже (лось: R² = 0.27; косуля: R² = 0.36), причем уровень значимости (p) влияния условной плотности автомобилей на число ДТП с лосем несколько выше 0.05 (рис. 7).

 

Рис. 6. Зависимость числа пострадавших в ДТП животных (в % от общей численности) от числа автомобилей (A_i): а – косуля (y = ‒5.22e^-1 + 4.47e^-7*x, R² = 0.55, p < 0.001); б – лось (y = ‒2.19e^-1 + 2.32e^-7*x, R² = 0.86, p < 0.001). Показаны исходные значения, линия регрессии и 95%-ный доверительный интервал.

 

Рис. 7. Зависимость числа пострадавших в ДТП животных (в % от общей численности) от числа автомобилей, приходящихся на 1 км дороги (A_i /D_i): a ‒ косуля (y = ‒6.37e^-1+1.57e^-2*x, R² = 0.36, p = 0.03); б ‒ лось (y = ‒1.66e^-1+6.03e^-3*x, R² = 0.27, p = 0.058). Показаны исходные значения, линия регрессии и 95%-ный доверительный интервал.

 

Влияние факторов (анализ скоростей роста). Несколько иной подход, основанный на оценках скоростей роста показателей (r), приведен в табл. 1. Рост численности обоих видов происходит приблизительно с одной скоростью, но у косули она оказалась незначительно выше.

 

Таблица 1. Скорости роста численности, числа ДТП с лосем и косулей и условной плотности автомобилей

Показатели, r	Лось	Косуля
Скорость роста численности, Pi	0.045	0.055
Скорость роста числа ДТП, Ni	0.135	0.178
Скорость роста условной плотности автомобилей, Ai /Di	0.013	0.013

 

Скорость роста числа столкновений у лося превышает скорость роста его численности в 3.0 раза, а у косули – в 3.2 раза. Сопоставляя скорости роста численности (P_i) и числа инцидентов (N_i), мы можем предполагать, что обусловленный ростом численности вида рост числа инцидентов составляет около 31–33% общего числа случаев ДТП. Скорость роста условной плотности автомобилей (A_i /D_i), рассчитанная по той же формуле (1), оказалась равной 0.013 (см. табл. 1). В относительном выражении доля этого фактора в скорости роста ДТП с косулей можно оценить как 7%, с лосем – 10%.

ОБСУЖДЕНИЕ

Число столкновений с дикими животными в Свердловской области за последние 11 лет выросло в 3.4 раза. Этот показатель в целом соответствует ранее представленным в литературе сведениям для других регионов. В Норвегии число ДТП с копытными млекопитающими выросло за период с 1987 по 1993 гг. (8 лет) в 2.3 раза, а за последние 30–40 лет число лосей, погибших при столкновении с поездами и автомобилями, увеличилось в 10 раз [34]. В Швеции за период с 1970 по 1980 гг. количество столкновений с лосями увеличилось примерно в 6.6 раза (с 902 инцидентов до 5951) [35]. В другом исследовании показано [34], что в 1989–1993 гг. в этой стране число ДТП с косулей выросло с 15 000 до 50 000 инцидентов (т. е. в 3.3 раза), тогда как количество аварий с лосем оставалось на уровне 4000–5000 случаев.

Схожие темпы роста числа ДТП с кабаном и косулей (соответственно 3-кратный и 2.4-кратный рост за 10-летний период) приводят также T. Cserkecz и J. Farkas [36] для Венгрии. При этом многие авторы [7, 34, 36] упоминают о том, что увеличение числа происшествий с дикими животными было выше интенсивности роста их численности. Так, ежегодное количество инцидентов в Финляндии увеличивалось с ростом численности лосей и интенсивности трафика, а удвоение численности приводило к почти трехкратному увеличению числа ДТП [7]. В нашем случае численность лося за 11-летний период выросла в 1.6 раза, а число столкновений – в 3.1 раза, т. е. почти двукратно относительно прироста численности. С другой стороны, в Швеции (период с 1970 по 1999 гг.) темп увеличения числа столкновений совпадал с темпом роста численности как лося, так и косули [35]. В Свердловской области популяция косули за тот же период выросла в 1.6 раза, а число инцидентов на дорогах – в 4.5 раза, т. е. почти трехкратно относительно прироста численности.

Интересно было также сравнить скорости роста процессов увеличения численности животных и числа ДТП. В нашем случае скорость роста числа аварий превышала скорость роста численности в 3 раза у лося и в 3.2 раза у косули. На основе отношения скоростей роста вклад увеличения численности в рост числа ДТП можно ориентировочно оценить для лося в 33%, а для косули – в 31%. Влияние скорости увеличения плотности автомобилей на дорогах на динамику числа аварий, оцененное аналогичным образом, существенно меньше. Это позволяет предполагать, что на рассматриваемом промежутке времени увеличение числа ДТП было обусловлено в большей степени биологическими, а не антропогенными факторами. Отметим, что на фоне очень высоких корреляций между численностью животных и количеством инцидентов на дорогах вклады факторов, оцененные на основе скоростей роста, представляются невысокими. Это свидетельствует о большом числе других случайных и неслучайных факторов, действующих на локальном уровне в определении вероятности ДТП. К таким факторам можно отнести состояние дороги на конкретном участке, погодные условия, техническое состояние транспортного средства, поведение водителя. Влияние такого рода факторов не имеет существенного значения для анализа ситуации в выбранном нами пространственном региональном масштабе. Сделать точный вывод о вкладе изменения численности животных и трафика в увеличение числа аварий представляется невозможным, так как скорости роста исследованных индексов могут существенно варьировать на разных временны́х промежутках, однако обращает на себя внимание то, что в целом наши оценки совпадают с тенденциями, описанными в литературе [7].

Отметим, что пандемия COVID-19 не привела к снижению числа ДТП с дикими животными в Свердловской области, наоборот, число происшествий резко возросло именно в 2020–2022 гг. Это существенно отличается от картины, наблюдавшейся в США, Европе, Южной Корее и Австралии, где в период пандемии число случаев ДТП с дикими животными снизилось на 19–79% [37].

Соотношение видов среди жертв ДТП резко сдвинуто в сторону крупных млекопитающих – лося, косули, кабана, медведя. Полагаем, что в нашем случае факт преимущественного столкновения с крупными животными – это смещенная оценка, так как данные других исследователей [38, 39], как и собственные наблюдения авторов, говорят о том, что число сбитых лисиц может быть сопоставимо, например, с таковым для косули. По данным [40], индексы числа ДТП для многих представителей хищных, грызунов и зайцеобразных на юго-западе штата Вирджиния (США) были выше, чем для белохвостого оленя.

Сезонная динамика числа инцидентов с оленьими в Свердловской области в основном совпадает с результатами других исследователей. Максимальное число случаев фиксируется в мае–июне и минимальное – в январе–феврале [9, 12, 39, 41–43]. Подобная тенденция характерна также для хищных зверей [44] и некоторых птиц [40]. В то же время многие авторы (см. обзор [12]) отмечают, что наблюдается также осенний пик числа ДТП, который, впрочем, менее выражен по сравнению с весенне-летним.

В странах Фенноскандии (Финляндия, Швеция, Норвегия) максимум числа столкновений с лосями приходится на осенне-зимний период с небольшими различиями между странами [7]. W. Neumann et al. [45] изучали время пересечения дорог лосями и количество ДТП на севере Швеции и предположили, что осенне-зимний пик более вероятен из-за плохого освещения и дорожных условий, чем из-за увеличения перемещений лосей по дороге. Ограниченная видимость влияет на способность водителя обнаруживать копытных, переходящих дорогу [46], а расстояние обнаружения лосей в темное время суток может составлять в среднем всего около 100 м [47].

Нами осенний пик не был выявлен ни для лося, ни для косули. Исключением является кабан, для которого максимальный индекс числа ДТП наблюдается осенью. Такой же осенний пик числа столкновений с дикими свиньями показан для Италии [43], Чехии [9], Хорватии [48] и штата Джорджия в США [49].

Наличие второго (осеннего) пика числа происшествий с оленьими отмечено и в ряде регионов России [18, 21, 50], в том числе и в Свердловской области [23]. По нашим данным оказалось, что осенью и зимой число аварий снижается по сравнению с летними месяцами, несмотря на гон у копытных и сезонные миграции у лося. Это позволяет предполагать, что весенне-летний пик числа ДТП обусловлен не только повышением активности копытных, но и ростом транспортного потока в связи с увеличением светового дня и другими факторами. Еще одной причиной высокой активности животных в мае–июне могут быть весенние лесные пожары. В свою очередь малое число столкновений в январе–марте происходит в результате сезонного снижения как подвижности диких копытных, так и интенсивности транспортного потока.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выявленный нами рост числа ДТП с дикими копытными животными, скорость которого выше, чем скорости роста численности этих видов и числа автомобилей, свидетельствует о нарастании проблемы между интересами охотничьего хозяйства и развивающейся транспортной отрасли. Незначительный еще 10 лет назад конфликт в настоящее время приобретает существенные масштабы в Свердловской области – число столкновений с дикими животными в 2022 г. составило не менее 10% общего числа зарегистрированных ДТП с пострадавшими людьми. Ущерб популяциям животных относительно невелик – доли процента оцениваемой численности животных попадают в инциденты на дорогах. Ущерб для человека может быть выше – угроза здоровью и жизни участников дорожного движения, экономические затраты, связанные со страховыми выплатами, ремонтом транспортных средств и т. д.

Проблема дорожно-транспортных происшествий является частью проблемы сосуществования человека и биосферы, решение которой возможно только путем отыскания компромисса между техногенезом и сохранением основных свойств биосферы. Конкретное решение по поиску определенного баланса между числом столкновений с дикими животными и развитием дорожной сети заключается в снижении количества таких происшествий. Из-за незначительной остроты проблемы ДТП в Свердловской области (в сравнении с Европой) возможные первоначальные пути решения будут заключаться в изучении направлений миграций и сезонных кочевок, строительстве экодуков и подземных переходов в местах пересечения животными транспортных магистралей. Исследования показали, что экодуки и подземные переходы с ограждением уменьшают число ДТП с дикими животными [51] и позволяют крупным видам копытных [52–55] и более мелким животным [55, 56] безопасно переходить дорогу. Использование таких мер, как дорожные указатели, все еще являются относительно экспериментальными, и их эффективность сомнительна [6, 57–59].

Считаем, что нам удалось показать не только связь, но и масштаб влияния исследованных факторов. Увеличение числа инцидентов с лосем и косулей в основном происходит в результате роста численности этих видов и в значительно меньшей степени – за счет увеличения плотности автомобилей на дорогах. При этом, несмотря на высокие корреляции между проанализированными параметрами и переменными, вклады как биологического, так и антропогенного факторов, основанные на оценках скоростей роста, оказались относительно небольшими.

Понимание причин ДТП с животными – обязательное условие для разработки мер их предотвращения. В будущем представляется оправданным продолжение накопления всесторонних данных о происходящих ДТП и глубокий анализ взаимодействий в системе “автотранспорт – дикие животные” с учетом динамики социально-экономических факторов и разнообразных форм поведения животных.

 

Финансирование и благодарности

Исследование выполнено в рамках государственного задания № 122021000084-4. Авторы выражают искреннюю признательность сотрудникам и инспекторам Департамента по охране, контролю и регулированию использования животного мира Свердловской области за формирование базы данных по ДТП с дикими животными. Благодарим анонимных рецензентов за труд по рецензированию рукописи и советы по ее улучшению.

Конфликт интересов

Авторы подтверждают отсутствие конфликта интересов.

Соблюдение этических стандартов

Настоящая статья не содержит исследований с участием людей или живых животных в качестве экспериментальных объектов.

About the authors

N. S. Korytin

Institute of Plant and Animal Ecology, Ural Branch, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: nsk@ipae.uran.ru
Russian Federation, Ekaterinburg

N. I. Markov

Institute of Plant and Animal Ecology, Ural Branch, Russian Academy of Sciences

Email: nsk@ipae.uran.ru
Russian Federation, Ekaterinburg

A. K. Kuznetsov

Department for the Protection, Control and Regulation of the Use of Wildlife of the Sverdlovsk Region

Email: nsk@ipae.uran.ru
Russian Federation, Ekaterinburg

I. Ye. Bergman

Institute of Plant and Animal Ecology, Ural Branch, Russian Academy of Sciences

Email: nsk@ipae.uran.ru
Russian Federation, Ekaterinburg

References

Supplementary files