Deep Learning trifft Wildtier-Monitoring
Auswirkungen von Wolfspräsenz auf Rehpopulation im SNP
Julia Timcke1,2, Pia Anderwald2, Sam Cruickshank2
1 ETH Zürich
2 Schweizerischer Nationalpark
Die Rückkehr des Wolfs (Canis lupus) in die Alpen hat unmittelbare Auswirkungen auf die Struktur und Dynamik alpiner Ökosysteme. Der Schweizerische Nationalpark (SNP) bietet aufgrund seines strikten Schutzstatus eine einzigartige Gelegenheit, solche Veränderungen in einer weitgehend unbeeinflussten Umgebung zu beobachten. Im Sommer 2023 etablierte sich dort erstmals seit über einem Jahrhundert wieder ein Wolfsrudel – ein bedeutender Wendepunkt für das lokale Prädator-Beute-System.
Ziel dieser Masterarbeit war es, mögliche Auswirkungen der Wolfspräsenz auf die Rehpopulation (Capreolus capreolus) im SNP zu analysieren. Untersucht wurden Veränderungen in Populationsdichte, räumlicher Verteilung sowie in den Aktivitätsmustern über einen Zeitraum von sechs Jahren (2018–2024), wobei Zeiträume mit Einzelwolf-Präsenz von jenen mit etabliertem Rudel unterschieden wurden.
Zur Datenauswertung kamen moderne KI-gestützte Methoden zum Einsatz. Sie ermöglichten eine automatisierte Analyse grosser Mengen an Fotofallendaten – von der Artbestimmung bis hin zur Distanzschätzung zwischen Tier und Kamera, welche die Grundlage für die Dichteschätzung mittels Camera Trap Distance Sampling bildet.
Die Ergebnisse zeigen einen signifikanten Rückgang der Rehdichte seit 2018 um rund 50 %. Gleichzeitig wurde eine räumliche Vermeidung von Wolfsaktivitätszentren festgestellt, während sich die tageszeitliche Aktivität der Rehe kaum veränderte. Dies deutet auf eine vorrangig räumliche Verhaltensanpassung im Sinne einer landscape of fear hin.
Die Arbeit liefert neue Einblicke in frühe Beutereaktionen auf Grossprädatoren und demonstriert das Potenzial KI-gestützter Methoden für ein effizientes, langfristiges und nicht-invasives Wildtier-Monitoring im Alpenraum.
