Moose-Vehicle Collisions in Northern Norway: Causes, Hotspot Detection and Mitigation

• Main Author: Sørensen, Johanne Bratfoss
• Other Authors: Loe, Leif Egil, Rolandsen, Christer Moe, Wildenschild, Henrik
• Format: Master Thesis
• Language: English
• Published: Norwegian University of Life Sciences, Ås 2017
• Subjects: Moose; Moose-vehicle collisions; hotspots; mitigation; Northern Norway; Alces alces; VDP::Matematikk og Naturvitenskap: 400::Zoologiske og botaniske fag: 480::Økologi: 488; Norway; Føre; Nord-Norge; Nordland; Elg; Troms
• Online Access: http://hdl.handle.net/11250/2467077

Animal-vehicle collisions are a growing concern worldwide, from the perspectives of human health and animal welfare, and due to high socioeconomic costs. This has led to an intensive search for effective mitigation measures. However, underlying mechanisms increasing the collision risk is often unknown and hazardous road stretches can be difficult to detect. For the two counties Nordland and Troms in Northern Norway I have analysed the effect of an optic/acoustic mitigation measure. In order to conclude on the effect, I first looked at how temporal variation (i.e. population size, weather and traffic) correlate with the number of moose (Alces alces)-vehicle collisions (MVC), and whether the test sections for the mitigation measure were placed at objectively classified hotspot sections for MVCs. A total of 3,105 MVCs were recorded in the study area during the seven years long time series from 1st of April 2009 to 31st of March 2016. A large proportion of the accidents occurred during winter and the number of MVCs were positively correlated to snow depth and population size. The predicted number of MVCs for public roads in the study area was 0.46 MVCs/10 km/year. I used the novel kernel density estimation method KDE+ to objectively detect hotspots in the area. According to the KDE+ analysis, my MVC-data formed 77 significant clusters (hotspots) with three or more MVCs in each cluster. These hotspots contained 9.8 % of all the recorded MVCs. The hotspots were ranked by significance after their cluster strength. The optic/acoustic mitigation measure were put up on four road sections of various length in the study area in 2014. Two of four sections were classified as hotspots, although all sections had a higher number of MVCs than the prediction for the area. The mitigation system is supposed to scare away the moose using high frequency sound and blinking lights when cars are present, but I found no significant reduction in the number of MVCs after installation of the instruments. I conclude that with further improvement of the hotspot-detection method and by looking at the underlying mechanisms of variation in the number of MVCs such as snow depth and population size, the method can be used as a tool to select which road sections to mitigate. This can lead to a more cost-effective prevention of MVCs in the future. The optic/acoustic mitigation system did not show any significant reducing effect on the number of MVCs on the test sections. Dyrepåkjørsler er et økende problem på verdensbasis sett ut ifra et helse- og velferdsperspektiv både for mennesker og dyr, og i form av høye sosioøkonomiske kostander. Dette har ført til et intensivt søk etter effektive forebyggende tiltak. Årsakene til variasjon i ulykkesrisikoen er ofte usikre og det kan være vanskelig å finne de mest utsatte strekningene på en effektiv måte. For de to fylkene Nordland og Troms i Nord-Norge har jeg analysert effekten av et optisk/akustisk tiltak mot viltpåkjørsler. For å kunne konkludere om det er en effekt av tiltaket eller ikke, så jeg først på hvordan variasjon over tid (dvs. populasjonsstørrelse, vær og trafikk) korrelerer med antall elg-kjøretøy-kollisjoner (elgpåkjørsler) og om tiltaket var plassert på strekninger som objektivt sett var klassifisert som spesielt utsatte for elgpåkjørsler. Totalt 3,105 elgpåkjørsler var registrert i studieområdet gjennom den sju år lange tidsserien fra 1. april 2009 til 31. mars 2016. En stor andel av ulykkene skjedde på vinterstid og antallet elgpåkjørsler var positivt korrelert til snødybde og populasjonsstørrelse. Det predikerte antallet elgpåkjørsler for studieområdet var 0.46 elgpåkjørsler/10 km/år. Jeg brukte den nye ‘kernel density’ estimeringsmetoden KDE+ for å objektivt kartlegge hotspots i studieområdet. I henhold til KDE+ analysen formet elgpåkjørselsdataene 77 signifikante hotspots med tre eller flere ulykker. Disse utsatte områdene inneholdt 9.8 % av alle de registrerte ulykkene. Hotspotene ble rangert etter signifikansnivå målt i ‘cluster strength’. Det kombinerte optisk/akustiske systemet var satt opp på fire vegstrekninger av ulik lengde innenfor studieområdet i 2014. To av fire teststrekninger ble klassifisert som hotspots, selv om samtlige strekninger hadde et høyere antall elgpåkjørsler enn prediksjonen for området tilsa. Det optisk/akustiske systemet skal skremme vekk elgen ved bruk av høyfrekvent lyd og blinkende lys når biler passerer, men jeg fant ingen signifikant reduksjon i antall elgpåkjørsler etter installasjonen av instrumentene. Jeg konkluderer med at videre utvikling av metoden for å finne hotspots og ved å se på årsaker til variasjon i antall elgpåkjørsler, slik som snødybde og populasjonsstørrelse, kan metoden bli brukt som et verktøy i utvelgelsen av vegstrekninger hvor tiltak skal iverksettes. Dette kan føre til en mer kostnadseffektiv ulykkesreduksjon i fremtiden. Det optisk/akustiske systemet viste ingen signifikant reduserende effekt på antallet elgpåkjørsler på teststrekningene. Statens Vegvesen M-NF