Besökarstudier i naturområden - en handbok

Transkript

1 RAPPORT Besökarstudier i naturområden - en handbok Anders Lindhagen, Ingemar Ahlström

2 Skogsstyrelsen mars 2005 Författare Anders Lindhagen Ingemar Ahlström Fotograf Anders Lindhagen Ingemar Ahlström Papper brilliant copy Tryck JV, Jönköping Upplaga 620 ex ISSN BEST NR 1738 Skogsstyrelsens förlag Jönköping

3 Innehåll Förord... 1 Inledning... 2 En ny form av markanvändning... 3 Varför ska vi mäta friluftsliv?... 6 Rekreationsvärden... 6 Naturvärden... 6 Ekonomiska värden... 6 Pedagogiska värden... 6 Begrepp och beräkningar Kvantitativa begrepp och mätenheter Besökarkategorier Kvalitativa begrepp Syfte Alternativ till vistelse i området Information Förändring av området Beräkningstekniker Systematiska fel Slumpmässiga fel Medelvärde med konfidensintervall Vägt medelvärde Statistiskt säkerställd skillnad mellan två medelvärden Antal observationstillfällen Undersökningar i två steg Att räkna besökare Direkt observation Val av observationstillfällen Vad ska observeras Automatisk registrering Teknisk utrustning Utrustningens funktion Sensorer Optiska sensorer Optiska sensorer fungerar enligt tre olika principer: Optiska sensorer arbetar med olika slags ljus: Laser Ultraljud Radiosändare Seismiska sensorer Induktiva sensorer Mekaniska räknare... 32

4 Uttag av data Installation av utrustning Marknad Att använda intervjuer och enkäter Att få kontakt med sina besökare Direktintervjuer av besökare i rekreationsområden Stadsskogen intervjuundersökning Enkäter och telefonintervjuer Hur många behöver man fråga? Påminnelser och svarsfrekvens Design av ett enkätformulär eller en telefonintervjuguide Flervalsfrågor eller öppna svar? Följebrev Beräkning av resultat Bortfall Planering av en besökarstudie Bilaga 1 Formelsamling... 1 Formel 1. Standardavvikelse... 1 Formel 2: Beräkning av konfidensintervall på 95 %-nivån... 1 Formel 3. Vägt medelvärde... 1 Formel 4. Konfidensintervall för vägt medelvärde... 1 Formel 5. Jämförelse mellan två medelvärden med t-test... 2 Formel 6. Beräkning av antal observationer som behövs... 2 Bilaga 2 Enkätformulär med exempel på lämpliga frågeformuleringar... 1 Bilaga 3. Litteraturhänvisning till publicerade svenska besökarundersökningar... 1

5 Förord Denna handbok är utarbetad som en del av projektet Tätortsnära skog för människan (Urban Woods for People) som delfinansierats av EU:s Life-fond. De svenska intressenterna i detta projekt är Skogsvårdsstyrelsen Mälardalen, Skogsstyrelsen, Haninge och Huddinge kommuner, Kungliga Djurgårdsförvaltningen och De Handikappades Riksförbund. I det direkta arbetet med boken har Gunnar Nordanstig stått för projektledningen. Ingemar Ahlström har skrivit huvuddelen av det kapitel som beskriver teknisk mätutrustning medan Anders Lindhagen har skrivit övriga texter. Boken vänder sig framförallt till förvaltare av rekreationsområden, men även andra intresserade är naturligtvis välkomna att ta del av denna skrift. Syftet är att beskriva ett antal effektiva metoder att skaffa sig kunskap om de användare man har eller skulle vilja ha i ett rekreationsområde. Denna kunskap ska sedan kunna tillämpas för olika ändamål. Till exempel för att öka utbytet för dem som besöker ett rekreationsområde eller för att effektivisera skötsel och förvaltning. 1

6 Inledning Denna handbok har producerats i syfte att underlätta kommunikationen mellan förvaltaren av ett rekreationsområde och de som besöker området. Inte sällan saknar förvaltaren information om vilka som besöker ett naturområde, hur många de är, när besöken äger rum, vilka delar av området som besöks och vad besökarna gör under sin vistelse i naturen. Med hjälp av denna handbok kan kunskapen om besökarna bli mycket bättre och förvaltaren kan också i ökad utsträckning sköta området med besökarnas vanor och önskemål för ögonen. Särskilt den tätortsnära naturen blir allt viktigare som rekreationsområde för de närboende och friluftsanläggningar, information och service kan, med ledning av ökade kunskaper om besökarna, utformas både funktionellt, praktiskt och ekonomiskt. 2

7 En ny form av markanvändning Under det senaste århundradet har det svenska samhället genomgått stora förändringar. En omfattande urbanisering, framförallt i perioden , medförde att ca 80 % av befolkningen idag bor i städer och tätorter. Under samma period har det skett en kraftig förändring av det svenska landskapet. Äldre brukningsformer i jord- och skogsbruk har ersatts med nya. Möjligheten att med hjälp av tillförd energi omvandla luftens kvävgas till för växterna användbara kväveföreningar är den kanske viktigaste drivkraften i denna landskapsomvandling. Det blev möjligt att bedriva ett mer intensivt åkerbruk och vi kunde producera vår mat på en avsevärt mindre areal än tidigare. Tamboskapen försvann från utmarken och från de halvöppna hagmarkerna varvid stora arealer betesmarker blev tillgängliga för skogsproduktion. Fig. 1 Natur särskilt anpassad för friluftsliv har skapats i snart sagt hela världen. Bilden är från Great Smokey Mountains National Park i södra Appalacherna. 3

8 Utvecklingen av nya brukningsformer i jord- och skogsbruk ledde till dagens situation där nästan alla halvöppna betespräglade marker försvunnit. Ett landskap helt dominerat av endast två ägoslag, produktionsskog och åker, har successivt vuxit fram. Detta moderna landskap är betydligt mindre tillgängligt för människor som vill ge sig ut i vår natur jämfört med det mer betespräglade landskap vi hade vid förra sekelskiftet. De hag- och ängsmarker som med hjälp av konstgödning och mekaniserade brukningsmetoder blivit moderna högproduktiva åkrar är ju bara tillgängliga under senhöst och vinter då de kan beträdas utan att man skadar växande gröda. På många tidigare små åkertegar och hagmarker står idag tät granskog. Den nya produktionsskogen är både tätare, svårframkomligare och mer ensartad än förra sekelskiftets mer betespräglade skog. Den urbaniserade svensken har alltmer sällan har en egen relation till produktionen i jord- och skogsbruk. Andra och tredje generationens stadsbor tappar kontakten med den omgivande landsbygden, man har kanske inte längre direktkontakt med de areella näringarna genom släkt eller vänner. Även de som idag bor i landsbygd eller i mindre tätorter lever ett annorlunda liv jämfört med sina förfäder. De flesta har sin utkomst någon annanstans än i den närmast omgivande naturen. Fig. 2 Nästan två tredjedelar av svenskarna plockar bär eller svamp varje år. Bilens genombrott som det dominerande transportmedlet medför att vi färdas mycket mindre till fots i naturen. Hela infrastrukturen i landskapet har förändrats. Tidigare stigar och vandringsstråk har med minskad användning vuxit igen och försvunnit samtidigt som ett vägnät för biltransporter byggts ut. Landskapet har alltså blivit enklare att färdas i med bil medan det blivit mer svårframkomligt till fots. Urbaniseringsprocessen, landskapsomvandlingen och förändringen av landskapets infrastruktur har tillsammans skapat en ny situation, vilken leder fram till en efterfrågan på en till stora delar ny markanvändningsform. För att tillfredställa den urbaniserade människans behov av naturkontakt har rekreationsområden med anläggningar för friluftsliv där naturen sköts för att passa för naturbesök anlagts i och i närheten av de flesta större tätorter. Även fjärrekreationsområden framförallt i våra fjäll och skärgårdsområden har vuxit fram. Denna utveckling är inte unik 4

9 för Sverige. Naturområden särskilt iordningställda för rekreation och turism har uppstått i stora delar av den industrialiserade världen. I storstadsregionerna kan en stor andel av naturen hänföras till kategorin rekreationsmark. Här anpassas skötseln i jord- och skogsbruk så att naturen ska passa besökare med olika motiv för sin utevistelse. Dessutom investeras i anläggningar som parkeringsplatser och friluftsgårdar samt ordnas med anordningar som utmärkta spår och leder, spångar, broar, eldstäder, vindskydd, och informationstavlor. I mer avlägset belägna naturområden är naturen ofta vildare och kanske lämnad för fri utveckling, men behovet av anläggningar, anordningar och styrning av besöksströmmar finns även här. 5

10 Varför ska vi mäta friluftsliv? I rekreationsområden måste ofta en mängd olika intressen vägas samman i förvaltning och planering. De värden som behöver beaktas är otaliga men brukar ofta generaliseras till fyra grupper: Rekreationsvärden I rekreationsområden ska naturligtvis allmänhetens möjlighet att bedriva friluftsliv tillgodoses. Olika grupper av besökares har olika preferenser vad gäller miljöns utformning, olika anläggningar och anordningar, känslighet för trängsel m.m. Naturvärden Artbevarande genom biotopskydd eller bibehållande av äldre skötselsystem kan vara viktigt i många rekreationsområden. Ofta kan höga naturvärden kombineras med höga rekreationsvärden, men för vissa besökargrupper kan konflikter t.ex. mellan det välvårdade och det vilda uppstå. Ekonomiska värden För varje förvaltare finns en ekonomisk restriktion, antingen genom ett utgiftstak eller genom ett direkt avkastningskrav. Ett aktivt bruk av skog och jord kan ofta förbättra den ekonomiska kalkylen. Pedagogiska värden En fjärde viktig funktion i framförallt tätortsnära lägen är att använda naturen för pedagogiska syften. Att barn och ungdomar får komma ut i naturen och själv få uppleva landskapets alla värden är av stor vikt. Det finns i rekreationsområden goda möjligheter att visa och skapa förståelse såväl för de areella näringarnas villkor som för friluftsliv och naturvård. 6

11 Fig. 3 En sten blir en häst. Endast fantasin sätter gränser för vad naturen kan användas till. För att väga samman olika värden i en effektiv förvaltning behövs bra planeringsunderlag. Man behöver dels veta hur naturen ser ut genom kartläggning av skogen, de öppna markerna och vattnet inom det område man förvaltar. Detta kan ofta göras med anpassningar av de planeringsmodeller som redan finns i jord- och skogsbruk. Man behöver vidare kartlägga de naturvärden som finns inom området. Men det som man framförallt behöver veta som förvaltare av ett rekreationsområde är vad som efterfrågas av de besökare man har eller skulle vilja ha i sitt område. Det bedrivs många olika aktiviteter som kräver starkt skiftande miljöer för sitt utövande. Olika användare av rekreationsområden har olika syn på hur landskapet bör utformas. En skidåkare i södra Sverige kanske gärna ser att det huggs upp flera meter breda gator genom skogen så att snön kommer ner på marken, medan andra besökarkategorier föredrar smalare mer naturlika stigsystem. Vissa besökare efterfrågar välskötta områden, som liknar det engelska parkidealet, medan andra besökarkategorier vill ha en vildare natur. Det finns många frågor som man som förvaltare av ett rekreationsområde kan och kanske bör ställa sig, t.ex.: 7

12 - Hur många besökare har området? Är mitt område välbesökt jämfört med andra fritidsanläggningar? - Vilka är besökarna? Är de barnfamiljer, skolklasser, medelålders män eller pensionärer? - Vad gör besökarna? Skådar de fågel, leker eller sitter på en vilbänk? - Varför har de valt att komma hit? Är det för att området ligger nära bostaden eller är det för att det erbjuder kvaliteter som saknas i andra områden? - Kan vi öka antalet besök? - Varför väljer man att inte åka hit? Vilka hinder kan undanröjas? Skulle nya besökare kanske störa naturupplevelsen för dem som redan besöker området? Ju mer man funderar desto fler blir frågorna. Hur ska vi då få svar på dessa frågor? Man kan tycka att de som är utbildade att sköta naturområden eller att designa naturlandskap, t.ex. skogliga akademiker, biologer, agronomer eller landskapsarkitekter är de som är bäst lämpade att bestämma hur ett naturområde ska utformas. Allmänheten har ofta för liten kunskap om naturen och de möjligheter att förändra naturen som finns för att kunna ta ställning. En landskapsarkitekt, jägmästare eller biolog skulle därför själv, som expert på området, kunna planera och bestämma vad som bör göras i ett område utan att först skaffa sig kunskap om de besökare man har eller skulle vilja ha i området. Problemet med detta synsätt är att vi experter i flera undersökningar visat sig ha starkt avvikande preferenser avseende hur en lämplig natur ska se ut. Normalt föredrar t.ex. skogs- och biologiutbildade personer en betydligt vildare och mindre tillgängliggjord natur jämfört med den breda allmänheten. Även landskapsarkitekter har i flera studier visat sig avvika från vad vanliga svenskar efterfrågar. Detta innebär att förvaltare av natur för rekreation inte bara kan se till sina egna och sina närståendes referensramar utan att man måste ta till sig vad som efterfrågas av de besökare och potentiella besökare man har i just det område man förvaltar. Även i en mer storskalig planering är kunskaper om allmänhetens friluftsvanor och preferenser avseende friluftsmiljöer av stort intresse. Kvantitativa mått som antal besökare, åldersfördelning och könsfördelning är viktiga då man i en översiktlig planering ska väga investeringar i rekreationsområden mot andra investeringar i exempelvis en kommunal budget. Vidare behövs sådan statistik då man ska bestämma om utbyggnad av nya bostadsområden eller dragning av nya vägsträckningar. Det finns alltså en rad goda skäl att skaffa sig bättre kännedom om de besökare man har i sina rekreationsområden. Det finns även en rad goda metoder att skaffa sig denna kunskap. I denna handbok görs ett försök att beskriva hur man kan ta reda på mer om de människor som besöker rekreationsområden. Beprövade metoder att mäta hur friluftslivet utövas i såväl kvantitativa som kvalitativa termer beskrivs. I fram- 8

13 förallt Nordamerika men även i Europeiska stater som Storbritannien, Danmark och Finland har mätning av friluftsliv varit betydligt vanligare än i Sverige. Dessa internationella erfarenheter tillsammans med erfarenheter från svenska förhållanden ligger till grund för de råd som ges i denna bok. De första kapitlen behandlar teoretiska begrepp och enkla statistiska metoder som underlättar både design av undersökningar och tolkning av resultaten. Följer man råden i dessa delar kan man vara säker på att få pålitliga resultat av sina ansträngningar. Exemplen är många på undersökningar som inte givit användbara resultat p.g.a. för dåligt upplägg redan på planeringsstadiet. Efter det inledande teoretiska avsnittet följer en mer praktiskt inriktad beskrivning av olika metoder användbara för besökarstudier. 9

14 Begrepp och beräkningar Kvantitativa begrepp och mätenheter Då vi i rekreationsområden talar exempelvis om antal besökare eller antal besök gäller det att hålla ordning på begreppen. Vad är det egentligen för uppgifter vi är intresserade av? Vad är möjligt att mäta med en viss utrustning eller mätteknik? Ska vi jämföra användningen av ett tätortsnära rekreationsområde med andra platser som nyttjas på fritid t.ex. Skansen eller Nationalmuseum så måste vi vara noga med att hålla ordning på begreppen. I Stadsskogen i Uppsala har det uppmätts ca besök per år, vilket är en jämförbar nivå med antalet besök på nationalmuseum i Stockholm. Är då dessa två platser likvärdiga som rekreationsmiljöer? Nej så är det naturligtvis inte. De som besöker Stadsskogen är till stor del Stamgäster som besöker samma skog mer än 50 gånger per år. I Stadsskogen görs alltså de besöken av ca olika besökare. Nationalmuseum har en stor andel besökare som endast besöker museet någon enstaka gång per år eller kanske ändå mer sällan. Många kommer från andra delar av landet eller från andra länder och gör kanske bara ett eller en handfull besök under sin livstid. Det faktum att 80 % av besökarna bor inom 2 km från Stadsskogen kan jämföras med att nationalmuseum har publik från hela världen. Det som vid en enkel mätning av antal besök per år kan tyckas som två likvärdiga nyttigheter visar sig alltså vara väldigt olika vid en noggrannare analys. För att veta vad vi mäter behöver vi alltså definiera de begrepp vi ska mäta. I tabell 1 finns en sammanställning av några väsentliga kvantitativa begrepp som kan användas vid mätning i rekreationsområden. Tabell 1. Definitioner av begrepp och mätenheter Begrepp Enhet Definition Besök st. Antal besök i det undersökta området Besökare st. Antal olika besökare i det undersökta området Besök/tidsenhet st./år, st./timme Antal besök per tidsenhet Besökare/tidsenhet st./år, st./timme Antal besökare per tidsenhet Vistelsetid minuter, timmar Den tid ett besök varar. Vistelsetid/tidsenhet timmar/år, timmar/dag Den sammanlagda vistelsetiden för alla besök i det undersökta området per tidsenhet Färdad sträcka i området meter, kilometer Sträcka färdad under ett besök Färdad sträcka till området meter, kilometer Sträcka färdad utanför området i syfte att besöka det undersökta området Antalet besök är ett mått som är relativt lätt att mäta. Det ger dock ingen information om hur länge besökarna stannar i området, om de är där ofta eller hur långt de har färdats för att ta sig till denna rekreationsmiljö. Antalet besökare är ett mått på hur många olika människor som nyttjar det undersökta området. I tätortsnära områden görs ofta väldigt många besök av relativt få besökare, stamgäster. Längre 10

15 från större befolkningscentra är andelen besökare som bara gör enstaka besök betydligt högre. Vill man mäta besökstryck måste även tidsfaktorn tas med i mätningarna genom att man mäter t.ex. antal besökare per timme. I de flesta rekreationsområden varierar besökstrycket mycket kraftigt över tiden. Denna variation sker i tre olika tidsskalor. Antalet besök varierar över dygnet, veckans dagar och mellan olika årstider. Dessutom finns en mer slumpmässig variation som till en del kan förklaras med vädret. Då flera av dessa variabler samvarierar så kan besökstrycket bli extremt. Exempelvis kan nationalparken Dalby Söderskog få tusentals besök en vacker söndag då vårfloran står i full blom. Trängseln är då stor på stigarna i den lilla skogsdungen på slätten utanför Lund. I samma skog kan det ha varit nästan folktomt bara någon vecka tidigare. Fig. 4 Dalby Söderskog en vårsöndag då solen sken. Den stora besöksparkeringen är full. Bilar parkeras utmed hela framfartsvägen. Många vänder och åker hem eller till något alternativt utflyktsmål. Då det ofta är besökstopparna som begränsar ett områdes förmåga att fungera som rekreationsområde är besöksmönstret över tiden mätt som antal besökare/timme ett i högsta grad relevant mått. De flesta rekreationsområden ligger med en enorm överkapacitet nästan hela året och väntar på en anstormning under några få timmar eller dagar då många faktorer samvarierar. 11

16 Då man mäter besökstryck är även vistelsetiden intressant. Hur länge varar varje besök? Antalet besökare man samtidigt har i ett stycke natur beror ju på tillströmningen av besökare och hur länge dessa stannar. För att beräkna detta är vistelsetiden relevant och ett begrepp som total vistelsetid per tidsenhet (t.ex. besökstimmar per år) är ett mycket användbart mått på besökstryck. Den sträcka som besökarna färdas under besöket och hur de färdas är viktig information för planering av stigar och vägnät. Även sträckan man färdats för att besöka området är bra att veta. Har många besökare färdats långt för att komma till ett område kan man sluta sig till att detta område har unika kvalitéer som kanske behöver bevaras. Eventuellt kan även liknande kvalitéer behöva utvecklas på andra platser i regionen. Med hjälp av den sträcka besökarna färdats till ett rekreationsområde och kunskap om vilket färdmedel som använts kan även ekonomiska kalkyler av hur mycket pengar de besökande lägger ner på att nå området göras. Ekonomiska kalkyler för värdering av rekreationsområden och andra icke prissatta nyttigheter är dock en hel vetenskap för sig och tas inte vidare upp i denna skrift. Besökarkategorier I många fall är man intresserad av att kunna dela upp sina mätningar så att de gäller olika grupper av besökare. Exempel på olika besökarkategorier som kan vara av intresse ges i Tabell 2. Olika grupper av besökare efterfrågar olika typer av rekreationsmiljöer och anläggningar. Män och kvinnor har delvis olika besöksmönster. Barn använder skogen annorlunda jämfört med medelålders. De som färdas till häst har andra preferenser jämfört med skidåkare och stora besökargrupper från t.ex. ett daghem har delvis andra krav än en barnfamilj. Tabell 2. Exempel på indelning i besökarkategorier Variabel Exempel på kategorier Kön Man, kvinna Åldersgrupper 0-6, 7-15, 16-24, 25-44, 45-64, 65-80, > 80 Aktivitet promenad, löpning, cykling, ridning, skidåkning, naturstudier, picknick, tältning, bärplockning, svampplockning Färdsätt till området till fots, bil, cykel, buss Färdsätt i området till fots, skidor, cykel, häst, snöskoter, bil Gruppstorlek En, två, tre, fyra, fem eller fler personer som besöker området tillsammans Kvalitativa begrepp Utöver ovanstående konkreta och kvantitativt mätbara begrepp finns det en lång rad ytterligare begrepp eller frågeställningar. Dessa kan belysas huvudsakligen genom olika former av enkäter eller intervjuer riktade till antingen de besökare man redan har eller till grupper som representerar potentiella besökare, t.ex. närboende. Nedan presenteras en lista på ett antal relevanta faktorer att undersöka för att få bättre planeringsunderlag. 12

17 Syfte Varför besöker man området? Söker man lugn, ro och avkoppling, motion eller vill man komma hem med en skörd av bär eller svamp? Är syftet att rasta hunden eller motionera hästen? Har man sociala motiv och är ute för att umgås med vänner, släkt eller familj? Är man ute efter att studera natur eller kanske kulturhistoriska miljöer? Vissa besökare kanske bara passerar området på väg någon annanstans medan andra bara är ute för att fördriva tiden? Fig. 5 Ett besök i naturen kan ha många syften. Vad söker denne skidåkare? Alternativ till vistelse i området Vilka alternativ finns för att uppfylla det syfte man har med besöket? Är syftet motion kan alternativen finnas i t.ex. idrottsanläggningar. Lugn, ro och avkoppling kan man finna på t.ex. museum eller i kyrkor. Information Hur får man information om området idag? Hur skulle man vilja få information om området? Förändring av området Vad saknar dagens besökare i området? Vad skulle kunna locka nya besökare? Vill man ha nya anläggningar som elljusspår, grillplatser eller bouleplaner? Vill man ha annorlunda skötsel av naturmarkerna? Önskas skog för fri utveckling eller kanske arealer som hålls öppna med hjälp av bete? I denna handbok beskrivs endast enkla intervju- och enkättekniker, som kan ge vissa svar på kvalitativa frågeställningar. Vill man ha djupare förståelse för varför människor väljer att göra på olika sätt krävs mer avancerad djupintervjuteknik. 13

18 Sådana intervjuer bör genomföras och tolkas av erfarna och tränade personer varför detta inte tas upp i denna handbok. Ibland kan man vilja göra riktade undersökningar gällande en viss grupp av besökare eller potentiella besökare. Det kan röra sig om boende i närområdet eller på andra platser varifrån man redan idag har många besökare. Det kan även vara andra kategorier som man vill göra specialsatsningar för t.ex. speciellt naturintresserade, personer med utomnordiskt ursprung, utbrända eller rörelsehindrade. Problemet med att kartlägga sina användare i ett rekreationsområde kan vid en första anblick te sig oöverstigligt, men en väl planerad besökarstudie är inte så svår att genomföra. Om man först tänker igenom vilka uppgifter man egentligen är intresserad och sedan gör en väl genomtänkt plan för hur man ska samla in dessa uppgifter kan man med relativt enkla medel skaffa sig ett betydligt bättre beslutsunderlag inför sin operativa planering. 14

19 Beräkningstekniker Oavsett vad man avser att mäta eller vilken metod man använder behöver man kunna tolka sina resultat. I de flesta fall behöver man bara enkel beskrivande statistik för att kunna göra goda utvärderingar av sina mätningar. I detta kapitel ges några exempel på hur man kan göra enkla men viktiga beräkningar av sina resultat. Några av frågorna man kan ställa sig är: Hur säker är en skattning av antalet besökare? Hur kan jag beskriva trender? Hur många direkta fältobservationer behöver jag göra för att få godtagbar säkerhet i mina mätvärden? Vilka fel kan mina skattningar vara behäftade med? Systematiska fel Vid alla mätningar kan man drabbas av två typer av fel, systematiska fel respektive slumpmässiga fel. Nedan följer ett par exempel på systematiska fel som kan uppstå då vi gör en besökarstudie. Senare i detta kapitel tar jag upp de slumpmässiga felen. För att mäta antalet besökare till ett rekreationsområde räknas antalet bilar som kommer till en parkering vid en av områdets entréer. Området visar höga besökssiffror och det registreras väldigt många bilar särskilt under veckosluten, men även vissa vardagar verkar välbesökta. Den som gör undersökningen märker att detta besöksmönster inte helt överensstämmer med det han förväntat sig och gör därför noggrannare mätningar med nya mätinstrument som kan mäta och lagra antalet besök per timme. Vid analys av de nya mätvärdena visar det sig att det kommer många bilar vissa tisdags-, torsdags- och söndagskvällar. Dessa tidpunkter visar sig sammanfalla med tiderna för hemmamatcherna som stadens elitserielag i ishockey. Då parkeringen invid ishallen blir full ställer många som ska se ishockeymatchen ifrån sig bilen på parkeringen vid skogen. Antalet bilar på parkeringen har alltså mätts på ett korrekt sätt, men vi får ändå en överskattning av antalet besök i skogen. Med hjälp av detaljerade mätdata nedbrutna per timme är det dock enkelt att korrigera för denna typ av systematiska fel. En annan typ av systematiskt fel har att göra med att mätutrustning eller observatörer inte mäter det vi avser att de ska göra. Används observatörer kan dessa av någon anledning ha missförstått sitt uppdrag och göra registreringar på ett annorlunda sätt än vad som varit avsikten. Det är vanligt att olika människor uppfattar en instruktion på olika vis, trots att instruktionen tycks vara klart och entydigt skriven. Ingår det dessutom bedömningar i vad som ska registreras så blir svårigheterna ändå större. En vanlig uppgift som samlas in då man använder observatörer är besökarnas ålder. Observatören skattar då de observerade besökarnas ålder i grova åldersklasser. Resultaten av sådana observationer beror då mycket på observatörens förmåga att bedöma en persons ålder. De flesta av oss är ganska skickliga på att bedöma någorlunda jämnåriga personers ålder. Mina barn är t.ex. förbluffande bra på att bedöma andra barns ålder. De kan ofta på långt avstånd se 15

20 om ett barn de inte känner går t.ex. i första eller tredje klass i skolan, däremot kan de inte bedöma om en vuxen person är 25 eller 45 år. För vuxna är det på ett likartat sätt. Universitetsstudenter som varit observatörer i olika studier är mycket säkra på att åldersbestämma personer i ålderskategorin år, men har betydligt svårare med såväl barn som medelålders och äldre besökare. Olika observatörer kan alltså ge systematiska fel genom att de helt enkelt registrerar samma händelse på olika sätt. Fig. 6 En observatör kan göra iakttagelser av vad besökarna gör (aktivitet), samt bakgrundsdata som kön och ålder. Slumpmässiga fel När ett systematiskt fel upptäcks kan man i allmänhet korrigera för felet eller åtminstone göra nya korrekta mätningar. De fel som beror på slumpen är svårare 16

21 att hantera. Vi kan inte mäta vilka som besöker varje plats i ett större stycke natur, åtminstone inte kontinuerligt över tiden. Det är även praktiskt omöjligt att intervjua alla besökare till ett område och ändå mindre är det möjligt att skicka enkäter till alla potentiella besökare. Vi kan endast mäta antalet besökare på enstaka platser i undersökningsområdet och skicka enkäter till ett urval av besökare eller potentiella besökare. Detta innebär att varje mätning vi gör kommer att göras endast på en del av undersökningsområdet, eller att vi endast intervjuar vissa av våra besökare. Vi mäter eller gör intervjuer på ett urval av platser och under ett urval av tidpunkter. Detta urval kan ske slumpmässigt eller enligt en förutbestämd plan. Oavsett hur vi gör detta urval kan vi aldrig vara helt säkra på att slumpen inte spelar oss ett spratt så att de mätvärden vi får beskriver verkligheten på ett felaktigt sätt. Den möjlighet som finns att hantera slumpmässiga fel är att använda sig av beskrivande statistik. Med hjälp av enkla statistiska beräkningar kan vi till exempel visa hur stor risken är att den sanna besöksfrekvensen avviker mer än 5 % från våra mätvärden. Risken för slumpmässiga fel är naturligtvis större ju mer det man ska mäta varierar. Stabila värden som t.ex. bredden på ett bord kan mätas med stor noggrannhet och mätvärdet varierar mycket lite mellan olika mättillfällen. Om bordets bredd mäts till 122,3 cm i den ena änden, 122,1 cm på mitten och 121,6 cm i den andra änden kan vi beräkna ett medelvärde på 122,0 cm. Vi kan med få mätningar få ett säkert mätresultat förutsatt att vi inte gjort något systematiskt fel, t.ex. använt ett felaktigt måttband. Det slumpmässiga felet kan dock antas vara litet. Antalet besökare i ett rekreationsområde varierar däremot mycket starkt över tiden och resultatet i mätningarna blir mycket olika beroende på när de genomförs. Detta innebär att det slumpmässiga felet kan antas vara stort om man gör alltför få mätningar. Ju fler mätningar man gör desto mindre blir risken för slumpmässiga fel. Mätningar av besökfrekvensen i ett område kan exempelvis göras genom direkt observation. Då sådana observationer inte kan göras kontinuerligt måste man välja att göra observationerna vid ett urval av tillfällen. De utvalda observationstillfällena får sedan representera hela verkligheten. Har man otur med sina observationstillfällen kan man, p.g.a. slumpen, få antingen över- eller underskattningar. Om man råkar välja tidpunkter så att man får en överrepresentation av observationer med vackert väder riskerar man en överskattning. Skulle dessa observationer vid vackert väder dessutom råka anhopa sig på lördagar och söndagar riskerar man ytterligare överskattningar. Fluktuationer i besöksströmmar kan naturligtvis bero på andra faktorer än vädret och veckans dagar. Detta gör att vi hela tiden måste räkna med att slumpen påverkar våra mätresultat. Med hjälp av beskrivande statistik kan vi visa sannolikheten för att våra mätvärden är korrekta och på så sätt hålla de slumpmässiga felen under kontroll. I de närmast följande avsnitten presenteras några enkla formler för beräkning av några ofta förekommande sätt att presentera data från besökarundersökningar. Detta är ett försök att sammanställa de för besökarstudier mest användbara statistiska metoderna. De flesta moderna beräkningsprogram har färdiga funktioner som kan användas för nedanstående beräkningar. I bilaga 1 ges en sammanställning av de formler som ligger till grund för de räkneexempel som följer. Vill man fördjupa sig i beräkningsmodellerna hänvisas till speciallitteratur i statistik. 17

22 Medelvärde med konfidensintervall Då man beräknar ett medelvärde av ett urval av observationer kan man beskriva hur stor risken är att det sanna värdet ligger utanför ett visst intervall. Detta intervall kallas för konfidensintervall och kan beräknas för olika sannolikhetsnivåer. I denna bok ges formler för att beräkna konfidensintervall på 95 %-nivån. Detta innebär att det sanna värdet med 95 % sannolikhet ligger inom det beräknade intervallet. För att beräkna ett medelvärde med ett konfidensintervall behöver vi veta hur stor spridningen är i våra observationer samt hur många observationer som gjorts. Ett exempel på vilka mätvärden man kan få då man räknar besökare i ett rekreationsområde ges i tabell 3. Som framgår av tabellen varierar antalet observerade besökare mellan toppnoteringen 23 besökare kl. 16 på söndagen till endast 2 besökare vilket noterades sent på lördagskvällen. Totalt har 202 besökare registrerats under 20 observationstimmar vilket ger ett medelvärde på 202/20=10,1 observerade besökare per timme. Med tanke på variationen mellan olika mättillfällen kan vi dock inte vara säkra på att detta medelvärde verkligen visar hur många besökare som vistas i området under en normaltimme. För att ta reda på hur stor risken är att slumpen spelat oss ett spratt behöver vi ett mått som beskriver spridningen mellan olika observationstillfällen. Ett sådant mått är standardavvikelsen (formel 1 i Bilaga 1). Med hjälp av standardavvikelsen kan man beräkna hur stort det slumpmässiga felet, konfidensintervallet, högst kan vara (formel 2, Bilaga 1). Ibland kallas konfidensintervallet även medelfel. Med siffror från tabell 3 blir det 95 procentiga konfidensintervallet 6,4 e 95 = 2 = 2,9. 20 Detta innebär att det sanna värdet på antalet observerade besökare per timme med 95 % sannolikhet ligger i intervallet 10,1±2,9. Det sanna värdet ligger alltså med 95 % sannolikhet mellan 8,2 och 13 besökare per timme. 18

23 Tabell 3. Observerade besökare utmed en observationsslinga i ett tätortsnära rekreationsområde Observationsdag Nr (i) Datum Veckodag Klockslag Väder Antal obs Måndag Måndag Måndag Onsdag Onsdag Onsdag Torsdag Torsdag Torsdag Lördag Lördag Lördag Lördag Lördag Lördag Söndag Söndag Söndag Söndag Söndag Summa 202 Antal observationer (n) 20 Medelvärde (ỹ) 10,1 Standardavvikelse (s) 6,406 Konfidensintervall (e) 2,808 Vägt medelvärde Vi vet av erfarenhet att besökstrycket är olika under olika tider i veckan. I tabell 4 redovisas resultat från undersökningsveckan fördelat på olika tider under veckan. Tabell 4. Antal observationer utmed slingan vid olika tidpunkter Medelantal observationer Medelfel Antal obs Antal timmar per år Vardagar dagtid 7,2 3, Veckoslut dagtid 11,1 5, kvällar 11,7 5, Vägt medelvärde 9,3 Eftersom det gjorts en större andel av observationerna under de tider då området är välbesökt måste medelvärdet vägas samman med hjälp av det totala antalet timmar per år inom varje grupp (formel 3, Bilaga 1). På detta sätt får vi alltså ett vägt medelvärde på 9,3 vilket kan jämföras med det ovägda resultatet på 10,1 19

24 observerade besökare. Det går att beräkna ett konfidensintervall även för detta vägda medelvärde vilket hamnar på 3,7 observationer per timme (formel 4, Bilaga 1). Statistiskt säkerställd skillnad mellan två medelvärden Ofta vill man jämföra resultat mellan t.ex. två mätningar i samma område vid olika tidpunkter. För att sådana jämförelser ska bli relevanta krävs att mätningarna har gjorts med samma mätmetod. Man vill då veta hur mycket av användningen av ett område ökat eller minskat. Två medelvärden kan jämföras med hjälp av formel 5 i bilaga 1. Vi vill nu undersöka om det finns någon skillnad i besöksfrekvens mellan de olika väderlekstyper som redovisas i tabell 3. Det har gjorts 8 observationer i vackert väder, 7 observationer i normalt väder samt 3 observationer i dåligt väder. Medelvärdena blir 12,0, 10,1 respektive 4,3. Besöksfrekvensen tycks alltså minska med sämre väder. Då det rör sig om få observationer och vi vet att variationen mellan olika mättillfällen är stor kan vi dock inte vara säkra på att skillnaden i besöksfrekvens mellan de olika vädertyperna är statistiskt säkerställd. För att göra en första koll av detta kan vi beräkna konfidensintervall för de tre medelvärdena på samma sätt som i ovanstående exempel (formel 2 i Bilaga 1). Vi finner då att medelvärdet för vackert väder blir 12,0±4,4, för väder i mellanklassen blir medelvärdet 10,1±4,4 medan medelvärdet för dåligt väder blir 4,3±1,3 observerade besökare. Det tycks alltså som om de båda klasserna med normalt och vackert väder ligger relativt nära varandra och har kraftigt överlappande konfidensintervall medan vi kan konstatera att antalet besökare minskar vid mycket dåligt väder. För att få en säkrare indikation på hur säker skattningen av minskningen är kan formel 5 i bilaga 1 användas. Denna beräknar ett värde, t, som beskriver hur stor sannolikheten är att de två medelvärdena verkligen är åtskiljda. Är t >2 vet vi att de två medelvärdena med 95 % sannolikhet är skiljda från varandra. Räknar vi ut t för skillnaden mellan antalet observerade besökare vid olika väderlekstyper får vi de värden som presenteras i tabell 5. Tabell 5. Parvis jämförelse av medelvärden Jämförelse differens t-värde Vackert-medel 12,0-10,1=1,9 0,41 Medel-dåligt 10,1-4,3=5,8 1,9 Vackert-dåligt 12,0-4,3=7,7 2,7 Skillnaden i antal observerade besökare mellan vackert och medelväder är alltså så små att det inte är någon statistiskt säkerställd skillnad mellan de två medelvärdena (t<2). Skillnaden mellan vackert och dåligt väder är däremot så stor att sannolikheten för att den beror på slumpen är mycket liten. Trots att vi endast har ett fåtal observationer framförallt i dåligt väder i detta exempel får vi alltså resultat som är relativt pålitliga. Vi kan vara säkra på att detta rekreationsområde har fler besökare vid vackert väder. Denna slutsats gäller naturligtvis endast under den här undersökta veckan i maj. Möjligen kan man generalisera detta resultat att gälla våren som helhet, men vill man ha uppgifter om andra årstider måste ytterligare studier genomföras. Det verkar även vara så att antalet besök hålls uppe någorlunda även vid lite halvbra väder medan det går ner kraftigt då vädret blir riktigt 20

25 dåligt. Detta är ofta fallet i tätortsnära rekreationsområden med stor andel skogsmark. Här bedrivs huvudsakligen aktiviteter som inte är så beroende av vädret. Det skulle se annorlunda ut i områden där t.ex. bad är en stor aktivitet. På samma sätt som ovanstående jämförelse mellan olika väderlekstyper kan naturligtvis andra jämförelser göras som t.ex. jämförelser mellan olika tidpunkter på året eller mellan olika år. Antal observationstillfällen Vid planeringen av en undersökning vill man ibland kunna beräkna hur många observationer man behöver göra för att få resultat med en viss noggrannhet. För att göra detta behöver man veta någonting om hur stor spridningen kan antas vara för det man ska studera. Har man inte gjort några studier av området tidigare vet man naturligtvis inte detta. I så fall får man utnyttja erfarenheter från studier i andra liknande områden. Har man tidigare mätdata bör man naturligtvis utnyttja dessa för att så gott det går beräkna hur många observationer man behöver (formel 6, Bilaga 1). Låt oss anta att vi vill fortsätta studierna i det rekreationsområde som studerats under en vecka med resultaten i tabell 3. Vi vill då veta hur många observationer vi behöver göra för att få ett resultat med en viss säkerhet. Vi har sett att spridningen varierar något, så att det är mindre spridning under dagtid på vardagar medan spridningen är större under kvällar och helger. Vi räknar därför separat på dessa tre olika tidpunkter under veckan. I tabell 6 redovisas resultat av beräkningar med hjälp av ovanstående formel. Som framgår av tabellen krävs det mycket många observationer om medelvärdena ska bestämmas med hög säkerhet. Nöjer man sig med en säkerhet motsvarande ett konfidensintervall på ±2 observerade besökare per timme behöver man göra ca 20 observationer på vardagar dagtid medan man behöver ca 45 observationer kvällstid och ca 50 dagtid under veckosluten. Tabell 6. Prognos över antal observationer som krävs för ett resultat med en viss säkerhet Felets storlek (obs/timme) Antal observationer Vardagar Veckoslut Kvällstid dagtid dagtid 0, Undersökningar i två steg Ibland behöver man göra sina undersökningar i två steg. Ofta räknar man besökare i ett område på en eller ett par platser där en stor andel av besökarna kan förväntas passera. Dessa mätningar täcker dock sällan ett helt rekreationsområde, det finns i allmänhet fler platser besökare kan komma och gå på utan att registreras av observatörer eller mätinstrument. Detta innebär att man bara mäter en andel av det totala antalet besök. Vill man veta hur många besökare man har totalt i hela 21

26 området krävs det kompletterande undersökningar. Man gör då intensiva mätningar av totalantalet besökare under en kort tid. Vid dessa mätningar kan man använda sig av extra observatörer och av inlånade mätinstrument. Samtidigt som man gör dessa totalmätningar genomför man sina registreringar på de ordinarie mätplatserna. Detta gör det möjligt att kontrollera hur stor andel av totalantalet besök man fångar upp i de ordinarie mätningarna. Eftersom vi kan räkna med att ha slumpmässiga fel i såväl mätningen av totalantalet besökare som i de ordinarie mätningarna måste vi ta hänsyn till spridningen i beräkningarna av totalantalet besök. Samtidigt som några av observationerna redovisade i tabell 3 genomfördes gjordes även totalmätningar av antalet besökare till skogen. Dessa gjordes med hjälp av observatörer som placerats ut vid alla tänkbara entréer till området (se fig. 7). Observatörerna räknade alla personer som passerade in och ut ur skogen under observationstiden. Totalantalet besökare representeras av samtliga inpassager plus samtliga utpassager delat med två. Detta ger en god skattning förutsatt att de flesta besök varar avsevärt kortare än undersökningstiden. Vid fem tillfällen gjordes samtidiga observationer av totalantal och besökare observerade utmed slingan. Tabell 7. Jämförelse mellan antalet observationer utmed en observationsslinga och totalantalet besök Obs nr. Inpassager Utpassager Genomsnitt Obs. på slinga Andel % , , , , , ,8 Summa/medel , ,8 Som framgår av tabellen visade sig att en mycket stabil andel av besökarna observerades utmed observationsslingan. Variationen låg hela tiden mellan 23,8 och 29,2 procent av totalantalet besök. Med stöd av dessa uppgifter kan en skattning av totalantalet besök/år göras. Antalet besök blir då 9,3/0,268=35 besökare per timme i undersökningsområdet. Det totala antalet timmar är 5105 timmar per år varför totalantalet besök kan skattas till 35x5105= besök per år. Även denna siffra kan kompletteras med ett konfidensintervall. I detta fall kan man nöja sig med att räkna upp det timvisa intervallet på samma sätt (3,7x5105/0,268) varvid man kan skatta totalantalet besök till ±70000 besök. Som framgår av denna siffra är säkerheten låg i skattningen vilket beror på att relativt få observationer genomförts i detta räkneexempel. Betydligt fler observationer behövs alltså för säkra skattningar vilket framgår av tabell 6. Ett sätt att öka antalet observationer är att använda mätinstrument. Mer om olika tekniker att räkna besökare beskrivs i kapitlet att räkna besökare. 22

27 Att räkna besökare Det finns en rad olika metoder att mäta friluftslivets omfattning. Man kan använda sig av direkt observation eller av automatisk registrering med hjälp av olika typer av teknisk utrustning. Ett annat alternativ är att använda intervjuer eller enkäter. Ofta är man tvungen att kombinera olika metoder för att få tillförlitliga resultat med tillräcklig upplösning. I detta kapitel tas direkt observation och mätning med mätinstrument upp. Tekniker att kvantifiera friluftsliv med hjälp av enkäter eller intervjuer tas upp i kapitlet Att intervjua besökare Direkt observation Vid direkt observation använder man observatörer som placeras ut på strategiska platser i undersökningsområdet. Man kan välja att bevaka de mest frekventerade entréerna till området eller så kan man använda sig av en rörlig observatör som rör sig genom området. Den rörliga observatören kan röra sig utmed marken eller, över öppen terräng med bra sikt, i flygplan eller helikopter. Fördelar med direkt observation är att metoden kan ge mycket tilläggsinformation som inte kan registreras med automatisk registrering. Observatören kan t.ex. ge information om vilka aktiviteter som bedrivs, ålder och kön på besökare, hur många besökare som kommer i grupper av olika storlek etc. Använder man en rörlig observatör, eller flera stationära, kan man även få värdefull information om var i området man har flest besökare eller var olika aktiviteter huvudsakligen bedrivs. Observationsslinga med start och slutpunkt Platser för stationära observationer vid ett fåtal tillfällen Fig. 7 Skiss över observationsområde med observationsslinga och fasta platser för direkt observation. 23

28 Nackdelar med direkt observation är att det ofta blir relativt dyrt att genomföra undersökningar med tillräcklig noggrannhet. Det är som nämnts i tidigare kapitel en mycket kraftig spridning i besökstryck mellan olika tidpunkter och vädersituationer. För att få ner risken för slumpfel behöver man därför göra många observationer. Trots stora insatser med många observationer är risken för slumpfel relativt stor, vilket gör metoder med direkt observation mindre lämpliga om man t.ex. vill studera förändringar över tiden. För planeringsändamål och för att skapa goda beslutsunderlag är dock metoderna mycket användbara. En ytterligare nackdel med metoder som inte mäter kontinuerligt är att man riskerar att missa toppar i besöksfrekvensen. Det kan vara mycket viktigt att veta hur många besökare man har när det kommer som flest och när detta kan förväntas inträffa. Val av observationstillfällen Då man väljer observationstillfällen är det viktigt att man utnyttjar all tillgänglig information om hur området används. Man bör börja med att utesluta observationstillfällen då antalet besökare kan antas vara noll eller mycket nära noll. Detta kan inträffa t.ex. nattetid eller under vissa årstider för områden med stor andel säsongsbundna aktiviteter. Därefter bör man fundera på om man har några kända besöksmönster från andra liknande områden som man kan ta hänsyn till. Besöken i ett tätortsnära rekreationsområde följer t.ex. ofta nedanstående mönster: Tidpunkt Förväntad besöksfrekvens Antal observationer Nattetid kl Inga eller nästan inga besök Inga observationer Vardagar kl Jämn men ganska låg Få observationer besöksfrekvens Vardagar kl Jämn lite högre besöksfrekvens Få observationer Lördagar, söndagar Många besök, stor variation Många observationer helgdagar Detta innebär att man försöker göra urvalet av observationstillfällen så att man får fler observationer vid tidpunkter med många besök och stor spridning. Då man sedan ska beräkna besöksfrekvensen över längre tidsperioder t.ex. antalet besökare per år måste givetvis resultaten vid de olika undersökningstidpunkterna först sammanräknas varefter resultaten sammanvägs beroende på hur stor andel av tiden de representerar (formel 3 och 4, Bilaga 1). Det finns även en risk att observationstillfällen som följer omedelbart efter varandra i tiden har en tendens att visa liknande resultat. Det är ju stor risk att besöksmönstret är likartat under två på varandra följande timmar. För att undvika denna felkälla bör man sprida observationstillfällena så att de inte ligger för nära varandra i tiden. Ett lämpligt sätt att sprida sina observationer över tiden kan vara enligt det schema som presenteras i tabell 8. 24

29 Tabell 8. Förslag till spridning av observationstillfällen under en fyraveckorsperiod Veckodag Starttid, klockslag Vardagar V1 måndag X X V1 onsdag X X V1 fredag X X V2 tisdag X V2 torsdag X X V3 måndag X X V3 onsdag X V3 fredag X X V4 tisdag X X V4 torsdag X X Summa vardagar Veckoslut V1 lördag X X X V1 söndag X X X V2 lördag X X X V2 söndag X X X V3 lördag X X X V3 söndag X X X V4 lördag X X X V4 söndag X X X Summa veckoslut Urvalsfrekvenserna i ovanstående tabell blir enligt följande: Tidpunkt Antal dagar Antal timmar Antal obs Urvalsfrekvens Vardagar kl ,05 Vardagar kl ,10 Veckoslut kl. 7-9 och ,125 kl Veckoslut kl ,25 I detta exempel har vi alltså betydligt tätare med observationer mitt på dagen under veckosluten då variationen kan förmodas vara som störst. Vid denna tid gör så mycket som en observation var fjärde timme. Lägst urvalsfrekvens har vi under vardagar dagtid då vi erfarenhetsmässigt vet att variationen är som lägst. Här gör vi bara en observation var tjugonde timme. Vad ska observeras För att resultaten ska bli användbara och jämförbara över tiden krävs att man mycket noggrant planerar vad som ska observeras och hur detta ska gå till. En blankett där alla observationer noteras är bra att ha tillsammans med en enkel skriftlig instruktion som observatörerna kan följa. Observatörerna behöver instrueras på plats och man bör kontrollera att observationerna genomförs som det var tänkt. Det finns alltid en risk för att instruktioner missförstås eller för att observatörerna själva förenklar eller förbättrar arbetet med egna kreativa idéer. Det är 25

30 bra att redan innan studien påbörjas påpeka att man gärna tar emot förslag på förbättringar efter att studien genomförts, men man måste tydligt klargöra vikten av att datainsamlingen sker enligt planen, i annat fall riskerar man att förstöra hela undersökningen eftersom man inte vet hur data samlats in. Det är av stor vikt att observatörer instrueras noggrant och att man följer upp att observationerna verkligen görs så som det är tänkt. Automatisk registrering Direkt observation kan ersättas eller kompletteras med automatisk registrering av besökare. Med hjälp av teknisk utrustning, räknare, kan antalet besökare till ett område skattas. Den största fördelen med att använda automatiska räknare jämfört med att använda observatörer är att man kan mäta kontinuerligt över tiden och därför är mindre känslig för variationer mellan olika observationstillfällen. Den största nackdelen med räkneverk är att man inte får någon tilläggsinformation om vilka besökarna är och vad de gör i skogen. Teknisk utrustning Ett grundläggande krav på teknisk utrustning för att räkna besökare ute i naturen är att den är tillförlitlig och driftsäker. Den bör kunna användas under alla årstider vid olika väderleksbetingelser. Den ska ute i fält vara enkel att hantera, installera, ställa in och läsa av eller tömma på data utan att det krävs specialistkunskap. Annat av betydelse är: - Möjlighet till inställning så att passerande fåglar, löv och annat som fladdrar förbi inte registreras. - Energikälla. Batteriernas typ och antal har inte enbart betydelse för strömförbrukning och tidslängd mellan batteribyten, utan även för utrustningens storlek och vikt. - Möjlighet att kamouflera eller gömma instrumenten för att undvika vandalisering, klåfingrande och "okynnesregistrering". - Räckvidd (mätningsområde). De olika mätsystemen har för- och nackdelar och fungerar olika bra under skilda förutsättningar. Därför är det viktigt att välja typ av utrustning med utgångspunkt från de förutsättningarna som gäller där den ska användas, bl.a. med avseende på klimat och väderleksförhållanden, terrängens beskaffenhet, mätplatsens tillgänglighet, möjlighet till tillsyn, syftet med mätningarna, typ av objekt som ska registreras och krav på noggrannhet i mätningarna. Ska utrustningen klara långa mätavstånd? Är det viktigt att den kan döljas? Ska den ofta flyttas mellan olika mätplatser? Vilka krav ställs på redovisningen av data; räcker ett enkelt räkneverk som enbart visar totalt antal registreringar eller behövs mer exakta mätdata? Utrustningens funktion En utrustning för besöksräkning består i princip av följande komponenter: 26