Se încarcă harta…
Atlas · România și Europa, 1953–2026
Șacalul auriu urcă spre nordDin Dobrogea în toate județele României, iar în Europa până dincolo de Cercul Polar
În primăvara lui 2014, administratorii fondurilor de vânătoare din România au estimat 7.566 de șacali. În primăvara lui 2026, 46.645. În Europa, prima observație confirmată de șacal datează din 2013 în Estonia, din 2015 în Polonia, din 2018 în Finlanda și din 2019 la Lakselv, în nordul Norvegiei.
Unde trăia șacalul înainte de 1970?#
La mijlocul secolului trecut, șacalul auriu trăia în Europa doar în câteva colțuri din Balcani: pe coasta Strandja, la granița Bulgariei cu Turcia, în Dalmația, în Peloponez și între valea Strumei și Calcidica. Așa le descriu zoologii Nikolai Spassov și Ilya Acosta-Pankov, într-o reconstituire din 2019.
În România venea doar din când în când. Era semnalat în Dobrogea în anii 1920 și pe malul Dunării, în dreptul orașului bulgar Lom, în 1929. În 1954 a fost văzut lângă Craiova și Călărași, dar și lângă Piatra Neamț și Focșani. În anii 1960 a dispărut din multe locuri din Balcani, din cauza pierderii habitatelor și a momelilor otrăvite.
În 1962, Bulgaria a interzis momelile otrăvite și a ocrotit șacalul. De acolo a pornit spre nord și spre vest cea mai puternică extindere. În Dobrogea românească s-a întors la începutul anilor 1970.
Câți șacali sunt în România?#
În fiecare primăvară, fiecare fond de vânătoare din România raportează câte animale estimează că trăiesc pe terenul lui, iar Ministerul Mediului publică tabelele. Harta colorează fiecare județ după numărul de șacali la suta de kilometri pătrați din primăvara aceea.
Pentru șacal, totalul a crescut de la 7.566 în 2014 la 46.645 în 2026: de 6,2 ori în 12 ani, cam 16% pe an. Pentru 2004, un studiu al Universității Transilvania din Brașov, bazat pe aceleași rapoarte, dă o estimare de 1.291 de șacali; estimarea din 2026 e de 36 de ori mai mare.
Și numărul șacalilor împușcați a crescut: de la 3.662 în sezonul 2014–2015 la 24.587 în 2025–2026.
Sunt estimări ale administratorilor de vânătoare, nu numărători făcute de biologi. Totalul național pentru același an diferă uneori între două fișiere succesive, cu până la 10%, iar unele județe sunt revizuite mai mult; harta folosește prima valoare publicată.
Care au fost ultimele județe care au început să raporteze șacali?#
În 2014, 30 din cele 41 de județe raportau șacali. Celelalte 11 i-au trecut în tabele între 2015 și 2019, toate în Transilvania, în Maramureș și în Moldova: Bacău, Botoșani, Brașov și Hunedoara în 2015; Cluj și Suceava în 2016; Covasna și Maramureș în 2017; Bistrița-Năsăud și Neamț în 2018; Sălaj în 2019.
Primul an dintr-un tabel nu e și prima apariție. Doi șacali au fost împușcați la Voroneț, în Suceava, în 1970, iar în 2007 unul a fost ucis la Cricău, în Alba, după lucrarea din 2012 a lui Ovidiu Banea și a colegilor săi.
În primăvara lui 2026, Mehedinți avea cei mai mulți șacali la suta de kilometri pătrați (51,1), iar Suceava cei mai puțini (1,6).
Se putea prevedea în ce an se înmulțește șacalul într-un județ?#
Prima idee e un front care înaintează cu viteză constantă. Atunci distanța de la județele unde șacalul era deja numeros în 2014 ar trebui să spună în ce an devine la fel de numeros și în celelalte.
Testul a ascuns anii de după 2018 și a cerut fiecărei metode să-i ghicească. Pe cele 10 județe pentru care ambele metode au dat o prognoză, eroarea absolută mediană a fost de 3,8 ani pentru frontul cu viteză constantă, de obicei spre prea devreme, și de 1,9 ani pentru tendința de până atunci a fiecărui județ, prelungită. În 36 din 38 de variante ale testului (alt prag de densitate, alt an-limită, estimări sau animale împușcate), tendința județului a avut eroarea absolută mediană mai mică.
Testul nu arată cum s-a mișcat șacalul în interiorul unui județ: un total pe județ nu poate deosebi un front care trece prin el de o creștere pe loc. Arată doar că, în județele unde s-au putut compara, numerele de până atunci ale județului au prevăzut mai bine decât distanța.
front tendința județului
Din ce an datează primele observații confirmate în cele 17 țări de pe hartă?#
Fiecare steluță e cea mai veche observație confirmată găsită pentru o țară din afara Balcanilor: un animal împușcat, călcat de mașină, fotografiat de o cameră sau identificat după ADN. Slovenia în 1953, Italia în 1984, Austria în 1987, Slovacia în 1989, Germania în 1997, Cehia în 2006, Elveția și Belarus în 2011, Estonia în 2013, Polonia, Lituania și Danemarca în 2015, Țările de Jos în 2016, Franța în 2017, Finlanda în 2018, Norvegia în 2019, Spania în 2023.
Pătratele aurii sunt celulele de 10 kilometri în care specialiștii Inițiativei pentru Carnivorele Mari din Europa (LCIE) au înregistrat șacalul între 2012 și 2016: 3.385 cu prezență permanentă și 981 cu animale rătăcite, desenate ca puncte.
În Letonia, sursa citită dă când 2013, când 2014, așa că țara lipsește de pe hartă. În Suedia și în Belgia au fost semnalați șacali, dar niciuna dintre observații nu fusese confirmată de specialiști în sursele citite.
Întâi vin rătăcitorii, puii vin mai târziu#
Cercul dublu marchează primii pui documentați într-o țară. Între primul șacal confirmat și primii pui au trecut 20 de ani în Austria (1987 și 2007), 24 în Germania (1997 și 2021), 11 în Cehia (2006 și 2017) și un an în Italia (1984 și 1985). În Polonia și Estonia, reproducerea a fost raportată chiar în anul primei observații (2015, respectiv 2013).
În Norvegia, Finlanda, Danemarca, Țările de Jos, Franța și Spania, reproducerea nu fusese confirmată în sursele citite. În Franța, o femelă tânără călcată de mașină în 2023 a sugerat pui născuți acolo, fără confirmare.
Un singur ritm nu se potrivește: în Norvegia, șacalul a fost fotografiat cu aproape două decenii înainte de anul prevăzut#
Cele 11 țări cu prime observații până în 2015 (fără Slovenia, unde sursele indică șacali veniți mai ales din populația adriatică), puse pe un grafic cu distanța de la coasta Strandja, dau un ritm de aproximativ 50 de kilometri pe an. Pusă să ghicească cele 5 țări de după 2015, eroarea absolută mediană a liniei e de 6,7 ani (7,4 dacă distanța se măsoară de la Porțile de Fier).
Linia pune prima observație din Norvegia în 2038; șacalul a fost fotografiat la Lakselv în 2019, cu 19 ani mai devreme. În Franța, prima observație a venit mai târziu decât spunea linia, în Spania aproape la anul prevăzut.
Același lucru ca la județele României, la scara continentului: anul în care apare primul șacal într-un loc nu se poate citi dintr-o singură viteză.
De ce bazele de date deschise arată greșit răspândirea#
Punctele albastre sunt cele 2.576 de înregistrări de șacal din această hartă aflate în GBIF, baza publică în care ajung observațiile din aplicații ca iNaturalist, colecțiile muzeelor și atlasele naționale.
În România, înregistrările păstrate aici acoperă doar 11 din 41 de județe. În celelalte 30, unde vânătorii au raportat șacali împușcați în acești ani, extrasul din GBIF folosit aici nu are niciun șacal.
Un test pe pătrate de 50 de kilometri: în fiecare pătrat cu un șacal înregistrat, existase cu cel puțin cinci ani înainte un an cu măcar trei înregistrări de vulpe? În noile țări ale șacalului, da, în 67% din pătrate: acolo, primul șacal din bază vine după ani în care oamenii notau animale. În vechiul areal, din România până în Grecia, doar 5% dintre pătrate îndeplinesc condiția: acolo, primul șacal din bază nu poate data sosirea lui. Cu alte praguri, procentul rămâne sub 38% în vechiul areal și peste 51% în cel nou. Nici în noile țări o înregistrare nu dovedește anul exact al sosirii.
Îl țin lupii pe șacal departe?#
O explicație des citată: șacalul s-a întins acolo unde oamenii au stârpit lupul. Miha Krofel și colegii săi au arătat în 2017 că arealul șacalului se suprapunea cu al lupului pe 7,1% în 1950–1970 și pe 22,7% după 2000, iar în șapte din opt locuri unde lupii s-au întors, șacalii au dispărut sau s-au retras la marginea teritoriului lor.
Pe județele României, testul nu poate decide. Lupul trăiește la munte, iar partea din județ aflată în arealul lupului raportat la Uniunea Europeană pentru 2019–2024 merge aproape mână în mână cu înălțimea medie a județului (corelație 0,94). Județele cu o parte mai mare în arealul raportat al lupului au o densitate estimată mai mică de șacali (corelație -0,56), dar la fel și cele mai înalte; scoasă din calcul legătura liniară cu înălțimea medie, corelația rămasă e de -0,02. Comparația pe județe nu poate deosebi efectul lupilor de cel al muntelui.
Locurile studiate de Krofel aveau între 110 și 450 de kilometri pătrați. Un județ are în medie 5.808 kilometri pătrați.
Harta oficială trimisă Uniunii Europene#
La fiecare șase ani, România raportează Comisiei Europene, pe pătrate de 10 kilometri, unde trăiesc speciile din Directiva Habitate, printre care și șacalul. Harta lui acoperă 14% din țară în raportul pentru 2007–2012 și 80% în cel pentru 2019–2024.
Harta din raportul pentru 2013–2018 nu se potrivește cu celelalte. Pune șacalul în Carpați și în Transilvania și lasă afară Dobrogea, Doljul și Oltul, unde vânătorii împușcau atunci sute de șacali pe an. Harta lupului din același raport stă în întregime în interiorul ei; cele două diferă prin 2.400 de kilometri pătrați.
Documentele consultate nu explică diferența. Lista de corecturi publicată pentru raportul României nu pomenește șacalul.
Șacalii din județul tău#
Scrie o localitate sau dă clic pe hartă. Pentru fiecare județ: câți șacali au estimat vânătorii în fiecare primăvară din 2014 încoace, câți au fost împușcați și cea mai apropiată înregistrare deschisă.
Poți da clic și direct pe hartă.
| Județ | 2014 | 2026 | la 100 km² | împușcați 2025–26 |
|---|---|---|---|---|
| Mehedinți | 361 | 2.528 | 51,1 | 1.772 |
| Tulcea | 1.808 | 4.079 | 48,0 | 1.726 |
| Olt | 292 | 2.613 | 47,5 | 2.203 |
| Gorj | 105 | 2.470 | 44,2 | 990 |
| Dolj | 1.037 | 3.261 | 44,0 | 2.627 |
| Constanța | 501 | 2.977 | 42,1 | 1.737 |
| Buzău | 319 | 2.345 | 38,4 | 665 |
| Călărași | 550 | 1.741 | 34,2 | 1.123 |
| Timiș | 200 | 2.850 | 32,8 | 1.575 |
| Ilfov | 7 | 482 | 30,7 | 129 |
| Caraș-Severin | 210 | 2.089 | 24,5 | 754 |
| Vâlcea | 131 | 1.204 | 20,9 | 605 |
| Ialomița | 310 | 919 | 20,6 | 600 |
| Vaslui | 300 | 1.067 | 20,0 | 734 |
| Brăila | 184 | 955 | 20,0 | 441 |
| Prahova | 154 | 926 | 19,7 | 397 |
| Teleorman | 462 | 1.007 | 17,4 | 674 |
| Giurgiu | 190 | 604 | 17,0 | 422 |
| Galați | 46 | 750 | 16,8 | 267 |
| Argeș | 98 | 1.102 | 16,1 | 580 |
| Arad | 105 | 1.182 | 15,3 | 503 |
| Mureș | 9 | 1.010 | 15,0 | 307 |
| Dâmbovița | 4 | 573 | 14,1 | 432 |
| Satu Mare | 10 | 519 | 11,8 | 249 |
| Hunedoara | 0 | 830 | 11,7 | 422 |
| Alba | 32 | 715 | 11,5 | 423 |
| Sălaj | 0 | 427 | 11,1 | 56 |
| Vrancea | 45 | 508 | 10,5 | 219 |
| Sibiu | 43 | 544 | 10,0 | 201 |
| Bihor | 28 | 627 | 8,3 | 281 |
| Brașov | 0 | 435 | 8,1 | 333 |
| Bistrița-Năsăud | 0 | 414 | 7,7 | 75 |
| Covasna | 0 | 275 | 7,4 | 73 |
| Botoșani | 0 | 354 | 7,1 | 180 |
| Harghita | 15 | 456 | 6,9 | 58 |
| Cluj | 0 | 429 | 6,4 | 123 |
| Iași | 10 | 340 | 6,2 | 239 |
| Bacău | 0 | 366 | 5,5 | 116 |
| Neamț | 0 | 263 | 4,5 | 145 |
| Maramureș | 0 | 275 | 4,4 | 93 |
| Suceava | 0 | 134 | 1,6 | 38 |
Cum a fost făcută harta și cât să te încrezi în ea#
Numerele pe județe vin din cele 12 fișiere publicate de Ministerul Mediului pentru primăverile 2015–2026, câte un rând pentru fiecare fond de vânătoare și un total pe județ. Fișierele din 2015–2024 dau estimarea anului și pe a anului dinainte, cele din 2025 și 2026 doar pe a anului; fiecare dă și câți șacali s-au împușcat în sezonul încheiat. Coloanele se mută de la un an la altul și au fost citite de mână; totalurile pe județe adună exact totalul național din fiecare fișier, cu excepția anului 2022, unde fișierul însuși diferă cu sub 1%. Totalul pentru 2025 se potrivește cu cel publicat independent de Popovici și colegii săi.
Anul în care un județ trece pragul e prima primăvară în care densitatea estimată atinge valoarea aleasă. Pragul ține locul regulii „mai mult decât un animal”: testul a fost refăcut cu 1, 2, 3 și 5 șacali estimați la 100 km² și cu 0,5, 1, 2 și 3 șacali împușcați la 100 km², iar rezultatul se păstrează la fiecare prag. Testul de prognoză ascunde anii de după anul-limită (2016, 2017 sau 2018) și compară două metode pe aceleași județe: un front cu viteză constantă, potrivit pe județele care trecuseră deja pragul (și pe cele care încă nu-l trecuseră, ca date cenzurate), și prelungirea tendinței logaritmice a fiecărui județ. O valoare izolată de un an, mult peste ambii ani alăturați, e tratată ca posibilă eroare de introducere: în variantele bazate pe estimări până în 2018, Iași 2017 primește valoarea din 2018; variantele cu ani-limită anteriori nu fac această ajustare și niciuna nu folosește ani de după anul-limită.
Înregistrările deschise sunt cele din GBIF din cadrul hărții, cu coordonate și an. Au fost scoase cele cu o incertitudine declarată de peste 10 km (cele fără incertitudine declarată au rămas), dublurile cu aceeași dată și aceleași coordonate și patru exemplare din captivitate de la Almería. Primele observații pe țări vin din lucrări științifice și din comunicatele instituțiilor care le-au confirmat; fiecare e legată mai jos.
Ce nu poate spune harta: câți șacali trăiesc într-un loc mai mic decât un județ; dacă lupii îi țin departe; dacă lipsa unei înregistrări înseamnă lipsa animalului.
Întrebări#
Câți șacali sunt în România în 2026?
În primăvara lui 2026, administratorii fondurilor de vânătoare au estimat 46.645 de șacali, față de 7.566 în 2014.
În ce județe trăiește șacalul?
Toate cele 41 de județe raportează șacali. Ultimul care a început să-i raporteze a fost Sălaj, în 2019. Cei mai mulți la suta de kilometri pătrați sunt în Mehedinți, cei mai puțini în Suceava.
Când a fost văzut primul șacal în Norvegia?
Primul șacal confirmat din Norvegia a fost fotografiat la Lakselv, în Finnmark, în 2019; experții au confirmat identificarea în 2021.
Există șacali în Marea Britanie?
În sursele citite nu apare nicio observație confirmată a unui șacal sălbatic. Cele mai apropiate sunt în Țările de Jos (2016), Franța (2017) și Danemarca (2015).
Surse#
- Ministerul Mediului, Apelor și Pădurilor: evaluările anuale ale faunei cinegetice, 2015–2026
- Spassov și Acosta-Pankov (2019), istoria răspândirii șacalului în Europa, Biodiversity Data Journal
- Banea și colab. (2012), șacalul în Delta Dunării și pe fondurile de vânătoare din România, Acta Zoologica Bulgarica
- Popovici și colab. (2025), șacalul în România 2004–2025, Buletinul Universității Transilvania din Brașov
- Krofel și colab. (2017), extinderea șacalului și lupul, Hystrix
- Ranc și colab. (2022), LCIE: harta șacalului în Europa, 2012–2016 (CC BY 4.0)
- Agenția Europeană de Mediu: hărțile raportate după articolul 17 din Directiva Habitate
- Raportul României pentru 2013–2018 și lista de corecturi (Eionet)
- GBIF: înregistrările de Canis aureus, descărcate la 19 octombrie 2026
- Zedrosser (1995), primul șacal din Austria, Stapfia
- Herzig-Straschil (2008), primii pui în Austria
- Krofel și colab. (2023), șacalul în Slovenia, Mammal Research
- Lapini (2011), șacalul în nord-estul Italiei
- Urban și colab. (2020), șacalul în Slovacia, Folia Oecologica
- Mudra (2001), primul șacal din Germania
- Böcker și colab. (2023), primii pui în Germania, Mammal Research
- Pyšková și colab. (2016), șacalul în Cehia, ZooKeys
- Grichik și colab. (2018), primul șacal din Belarus, Jurnalul Universității de Stat din Belarus
- Česká krajina (2017), primii pui de șacal confirmați în Cehia
- KORA: șacalul în Elveția
- Paulauskas și colab. (2018), șacalul în țările baltice, Biologija
- Männil și Ranc (2022), șacalul în Estonia, Mammal Research
- Kowalczyk și colab. (2015), primul șacal din Polonia, Mammal Research
- Kowalczyk și colab. (2020), pui în Polonia, Mammalian Biology
- Universitatea din Copenhaga: șacalii din Danemarca
- Lammertsma și colab. (2025), șacalul în Țările de Jos, Wageningen
- Le Dauphiné Libéré (2018), primul șacal din Franța
- Kojola și colab. (2024), șacalul în Finlanda, Mammalian Biology
- Rovdata (2021), primul șacal confirmat din Norvegia
- Sáenz de Buruaga și colab. (2023), primul șacal din Peninsula Iberică, Galemys
- NOAA ETOPO1 (relief), Natural Earth (granițe), geoBoundaries (județe, CC BY 4.0), GeoNames (localități, CC BY 4.0)
Înregistrările GBIF folosite: 53 de seturi de date
- iNaturalist Research-grade Observations · iNaturalist.org · CC BY-NC 4.0 · doi:10.15468/ab3s5x · 687
- Observation.org, Nature data from around the World · Observation.org · CC BY-NC 4.0 · doi:10.15468/5nilie · 675
- InfoFaunaFVG monitoring and surveillance network · University of Udine - DI4A Department · CC BY-NC 4.0 · doi:10.15468/ka658u · 190
- Terrestrial mammals of Dobrogea Region, Romania · ZooKeys · CC BY-NC 4.0 · doi:10.15468/o8ku0a · 172
- Estonian Naturalists’ Society · Estonian Naturalists’ Society · CC BY-NC 4.0 · doi:10.15468/bmk3ab · 138
- NABU|naturgucker · naturgucker.de · CC BY 4.0 · doi:10.15468/uc1apo · 96
- Mammal records for Europe via the iMammalia app · Biological Records Centre · CC BY 4.0 · doi:10.15468/a8ngn5 · 86
- Norwegian Species Observation Service · Norwegian Biodiversity Information Centre · CC BY 4.0 · doi:10.15468/zjbzel · 83
- Global Roadkill Data: a dataset on terrestrial vertebrate mortality caused by collision with vehicles (Opportunistic Records) · CIBIO (Research Center in Biodiversity and Genetic Resources) Portugal · CC BY 4.0 · doi:10.1038/s41597-024-04207-x · 82
- MammalWeb non-UK records · MammalWeb · CC BY 4.0 · doi:10.15468/5up6nu · 64
- Biodiversity surveys conducted for Sisian-Kajaran road construction project (EIA) · Biotope · CC BY 4.0 · doi:10.15468/y3m8hx · 46
- Swiss National Mammal Databank · Swiss National Biodiversity Data and Information Centres – InfoSpecies · CC BY 4.0 · doi:10.15468/j3a9ax · 43
- Mammals of Montenegro · Wildlife Montenegro · CC BY 4.0 · doi:10.15468/jr2me6 · 24
- Records of alien species in Ukraine · Ukrainian Nature Conservation Group (NGO) · CC BY 4.0 · doi:10.15468/xfjq83 · 24
- ZOBODAT (Zoological Botanical Database) · Biologiezentrum Linz Oberoesterreich · CC0 1.0 · doi:10.15468/ynjblx · 20
- Estonian Nature Observations Database · Estonian Environment Information Centre · CC BY 4.0 · doi:10.15468/dlblir · 15
- Global Roadkill Data: a dataset on terrestrial vertebrate mortality caused by collision with vehicles (Systematic Records) · CIBIO (Research Center in Biodiversity and Genetic Resources) Portugal · CC BY 4.0 · doi:10.1038/s41597-024-04207-x · 12
- Swiss National Mammal Databank: Larger Carnivores Monitoring Program (KORA) · Swiss National Biodiversity Data and Information Centres – InfoSpecies · CC BY 4.0 · doi:10.15468/5ktxhj · 12
- INC PAS The Atlas of Mammals of Poland · Institute of Nature Conservation, Polish Academy of Sciences (IOP PAN) · CC BY-NC 4.0 · doi:10.15468/ns6cxk · 12
- Xeno-canto - Land mammal sounds from around the world · Xeno-canto Foundation for Nature Sounds · CC BY-NC 4.0 · doi:10.15468/b7k9t4 · 10
- Artportalen · SLU Artdatabanken · CC0 1.0 · doi:10.15468/kllkyl · 10
- Mammal observations from Ukrainian scientific literature · Ukrainian Nature Conservation Group (NGO) · CC BY 4.0 · doi:10.15468/m6dmqm · 10
- Löydös Open Finnish Observation Database · Finnish Biodiversity Information Facility · CC BY 4.0 · doi:10.15468/8fzv2j · 7
- Some finds of birds, mammals, amphibians and reptiles in autumn and winter 2021 - 2022 in Kharkiv region, Ukraine · Ukrainian Nature Conservation Group (NGO) · CC BY 4.0 · doi:10.15468/jwk49g · 6
- INSDC Sequences · European Nucleotide Archive (EMBL-EBI) · CC BY 4.0 · doi:10.15468/sbmztx · 5
- Roadkill · University of Natural Resources and Life Sciences, Vienna · CC BY 4.0 · doi:10.15468/ejb47y · 5
- Biodiversitätsdatenbank Salzburg · Haus der Natur Salzburg, Museum für Natur und Technik · CC BY-NC 4.0 · doi:10.15468/3pf855 · 4
- Mammals on map of Ukraine. Materials of the First Ukrainian Mammal Mapping Conference · Ukrainian Nature Conservation Group (NGO) · CC BY 4.0 · doi:10.15468/b7x6df · 4
- CardObs : Observations naturalistes issues de l'outil CardObs-Données naturalistes de Patrick HAFFNER · UAR PatriNat (OFB-MNHN-CNRS-IRD), Paris · CC BY 4.0 · doi:10.15468/gn9rds · 4
- DOF/BirdLife Denmark - Observations from DOFbasen · Danish Ornithological Society · CC BY-NC 4.0 · doi:10.15468/tww7cj · 3
- Some finds of birds, mammals, insects, amphibians and reptiles in July 2014 in Georgia · Ukrainian Nature Conservation Group (NGO) · CC BY 4.0 · doi:10.15468/xa7mmc · 3
- Notebook, general observations · Finnish Biodiversity Information Facility · CC BY 4.0 · doi:10.15468/4g56tp · 2
- Small mammals of Bulgaria · National Museum of Natural History, Bulgarian Academy of Sciences · CC0 1.0 · doi:10.15468/7cpnhn · 2
- Biodiversitätsdatenbank Nationalpark Kalkalpen · National Park Kalkalpen · CC BY 4.0 · doi:10.15468/tgezgw · 1
- ZMUO Common vertebrate collection · University of Oulu - Biodiversity Unit · CC BY 4.0 · doi:10.15468/u5mr6a · 1
- Species recordings from the Danish National Portal Arter.dk · Styrelsen for Grøn Arealomlægning og Vandmiljø/The Danish Agency for Green Land Use and Aquatic Environment (SGAV) · CC BY 4.0 · doi:10.15468/q3yy4u · 1
- PlutoF platform reference-based occurrences · PlutoF · CC BY 4.0 · doi:10.15468/e15jve · 1
- Some zoological observations in Kherson region of Ukraine · Ukrainian Nature Conservation Group (NGO) · CC BY 4.0 · doi:10.15468/zb4j47 · 1
- Naturalis Biodiversity Center (NL) - Mammalia · Naturalis Biodiversity Center · CC0 1.0 · doi:10.15468/d7gugd · 1
- International Barcode of Life project (iBOL) · The International Barcode of Life Consortium · CC BY 4.0 · doi:10.15468/inygc6 · 1
- Données naturalistes opportunistes Faune-France - Données Naturalistes Faune-France 2020 Communes · UAR PatriNat (OFB-MNHN-CNRS-IRD), Paris · CC BY 4.0 · doi:10.15468/demggq · 1
- Données opportunistes ponctuelles portées à connaissance de l'Observatoire FAUNA · UAR PatriNat (OFB-MNHN-CNRS-IRD), Paris · CC BY 4.0 · doi:10.15468/hcwxk8 · 1
- CardObs : Observations naturalistes issues de l'outil CardObs-Données naturalistes opportunistes · UAR PatriNat (OFB-MNHN-CNRS-IRD), Paris · CC BY 4.0 · doi:10.15468/zwbzap · 1
- North-South Corridor (Kvesheti-Kobi) Road Project - APPENDIX Y OTHER ECOLOGICAL SURVEYS · Plazi.org taxonomic treatments database · CC0 1.0 · doi:10.15468/3te7xp · 1
- Anymals+plants - Citizen Science Data · Museum für Naturkunde Berlin · CC BY-NC 4.0 · doi:10.15468/ee6ps6 · 1
- BoBO - Botanic Garden and Botanical Museum Berlin Observations · Botanic Garden and Botanical Museum Berlin · CC0 1.0 · doi:10.15468/9ll2gz · 1
- Records of animals described in the cadastre of terrestrial tetrapods of the Vinnytsia region · Ukrainian Nature Conservation Group (NGO) · CC BY 4.0 · doi:10.15468/47rtu9 · 1
- Données d'occurrences Espèces issues de l'inventaire des ZNIEFF · UAR PatriNat (OFB-MNHN-CNRS-IRD), Paris · CC BY 4.0 · doi:10.15468/ikshke · 1
- The Materials of the scientific articles of the Kherson Hydrobiological Station of the National Academy of Sciences of Ukraine (NAS) · Kherson State University · CC BY-NC 4.0 · doi:10.15468/fcdwrc · 1
- Mammal Collection (MHNG-MAMO) of Muséum d'histoire naturelle de Genève · Swiss Natural History Collections - SwissNatColl · CC BY 4.0 · doi:10.15468/lwu4fj · 1
- Museum of Comparative Zoology, Harvard University · Museum of Comparative Zoology, Harvard University · CC BY-NC 4.0 · doi:10.15468/p5rupv · 1
- RBINS Mammal collection · Royal Belgian Institute of Natural Sciences · CC BY-NC 4.0 · doi:10.15468/hsh877 · 1
- ZFMK Mammalia collection · Leibniz Institute for the Analysis of Biodiversity Change (LIB) · CC BY 4.0 · doi:10.15468/gwqwux · 1