Human impact footprint as a predictor of invasive species risk

Artutbredningsmodellering är ett värdefullt verktyg för att identifiera vilka områden som löper störst risk för spridning av potentiellt skadliga invasiva arter. Den bygger dock oftast på att man identifierar viktiga miljövariabler som påverkar arters spridning, till exempel (för akvatiska arter) vattenkemi, och sådana data kan vara ofullständiga i vissa intressanta områden eftersom de är resurskrävande att ta fram. Mänsklig aktivitet är känd som en viktig riskfaktor för att invasiva arter ska etablera sig och spridas, tillsammans med andra miljövariabler som vattenkemi, temperatur med mera. Här undersöker vi om ett enkelt index över mänsklig påverkan (eller “footprint”) kan användas som en förklarande variabel för att framgångsrikt förutsäga förekomsten av några viktiga invasiva akvatiska arter i svenska sjöar. Human footprint (HFP) fungerar bra först när det kombineras med medelårstemperatur (en viktig begränsande faktor för de flesta invasiva arter i Sverige), vilket ger resultat nära dem man får med en uppsättning relevanta miljövariabler, och kan vara användbart för att identifiera de sjöar som löper störst risk för spridning av invasiva arter. Där mer detaljerade miljövariabler också finns tillgängliga kan HFP bidra med ytterligare viktig information för modelleringen.