Application possibilities of soil biological data in the environemental outlook

In dit rapport is een analyse gemaakt van de toepassingsmogelijkheden van gegevens over bodem-organismen in het bepalen en voorspellen van effecten van verstoringen op bodemecosystemen. De huidige stand van zaken met betrekking tot het gebruik van bodem-organismen in meetnetten en in statistische- of dynamische modellen wordt beschreven. Verder worden de mogelijkheden geinventariseerd voor het formuleren van beleidsdoelstellingen in het kader van milieu- en natuurbeleid. In dit rapport wordt een methode voorgesteld waarmee de kwaliteit van bodemecosystemen aan de hand van bodem-organismen kan worden bepaald en in beeld gebracht.In this report an analysis is carried out on the possible application of data on soil organisms for the assessment and prediction of effects on soil ecosystems. The current use of soil biota in biomonitoring programs and in statistical- and dynamic models is described. Problems which are met in the use of soil biota are identified and possible solutions are given. Furthermore the possibilities of formulating objectives for soil biota in environmental and nature protection policy are evaluted. In the report a method is proposed for the development of tools for the assessment and prediction of environmental quality, based on soil biota.RIV

Towards an effect-prognosis model for the soil fauna: "BOEF" version 1

Een van de aandachtspunten in het milieubeleid is de voorspelling van effecten van milieuveranderingen op ecosystemen. Het Multistress mOdel voor de VEgetatie (MOVE) beantwoordt aan deze behoefte. Binnen dit model wordt een relatie gelegd tussen veranderingen van bodemeigenschappen, zoals zuurgraad, bemestingsgraad en vochttoestand en de effecten daarvan op de vegetatie (de vegetatiemodule). Deze studie is bedoeld om de mogelijkheden na te gaan van het ontwikkelen van een bodemfauna-module (BOEF) analoog aan MOVE. Deze bodemfauna-module kan de vegetatie-module aanvullen in gebieden waar de natuurlijke vegetatie nagenoeg is verdwenen, zoals in landbouwgebieden, en kan wellicht effecten van sommige stress-factoren beter modelleren. Hierbij zijn 3 vragen van belang:1 Zijn er voldoende gegevens over het voorkomen van bodemfauna en bijbehorende milieufactoren beschikbaar ? 2 Bestaan er relaties tussen het voorkomen van bodemfauna- soorten en relevante milieufactoren ? 3 Zijn deze gevonden relaties te gebruiken in het kader van voorspelling en eventueel normstelling ? Aangezien de bodemfauna uit zeer veel verschillende diergroepen bestaat, die vrijwel nergens in onderlinge samenhang worden bestudeerd, is er in deze studie een diergroep uitgekozen waarvan redelijk veel bekend is. De diergroep die gekozen is, is de klasse der nematoden. Zoveel mogelijk gegevens, afkomstig van verschillende onderzoeksgroepen in Nederland, over deze diergroep zijn bijeengebracht. Vervolgens is nagegaan welke milieufactor het meest bepaald was op de locaties waar nematodengegevens van beschikbaar waren. Dit bleek pH te zijn. Vervolgens werden met behulp van logistische regressie relaties berekend tussen het voorkomen van de taxa en de pH. Om de bruikbaarheid van de modellen na te gaan is voorbeeldsgewijs een aantal toepassingen uitgewerkt. In totaal bleken ruim 700 punten bemonsterd te zijn, verspreid over 207 locaties. Hiervan was van 657 punten de pH bekend. In totaal werden ruim 200 verschillende taxa gevonden. Van 87 taxa konden responsiecurven berekend worden. Van deze taxa kon voor 15 taxa geen significant model worden gevonden, terwijl 34 een unimodale responsie vertoonden met pH en 38 een lineaire responsie. Een mogelijke toepassing van de modellen in het kader van normstelling is onderzocht door het aantal taxa wat potentieel kan voorkomen te relateren aan de pH. Het blijkt dat bij pH lager dan 5 het aantal potentiele taxa drastisch afneemt, bij een pH lager dan 4 kunnen nog slechts 50% van de soorten zich handhaven. De modellen kunnen ook gebruikt worden om het voorkomen van de taxa te voorspellen op plaatsen waar geen gegevens van bekend zijn. Dit is gebeurd aan de hand van een willekeurig gekozen genus Choaonolaimus. Het daadwerkelijk voorkomen van het genus en het voorspelde voorkomen bleek redelijk overeen te komen, maar ook is het duidelijk dat pH niet de enige factor is die het voorkomen bepaald. Een derde toepassing is de vergelijking tussen verschillende typen van stress in een bepaald gebied. Er wordt in dit rapport niet naar meerdere factoren gekeken, dus die vergelijking is hier niet mogelijk. Wel is het mogelijk om met de modellen indices te berekenen die verschillende typen van stress aangeven. In dit verband zijn de Maturity Index en de Plante-Parasieten Index uitgerekend. De conclusies van deze studie zijn als volgt samen te vatten. Met de beschikbare gegevens is het mogelijk om voor bodemfauna-taxa responsiecurven af te leiden voor zuurgraad. Andere factoren zouden eveneens meegenomen kunnen worden, zij het tot op minder uitgebreid niveau. De berekende curven zijn op verschillende manieren toe te passen en zijn bruikbaar voor het voorspellen van effecten van milieuveranderingen op ecosystemen. Een vergroting van de gegevensset zou een verbetering van de modellen opleveren en zou kunnene leiden tot een groter aantal taxa bruikbaar voor toepassingen.In this study the possibilities are examined of constructing a soil fauna module as a part of the Multistress model MOVE. The soil fauna module can be considered as an analogue of the vegetation module of MOVE. The use of soil fauna may offer possibilities of the prediction of effects of environmental stresses on other parts of the ecosystem. The study is focused on the soil-fauna group of nematodes and pH was considered as the environmental stress factor of importance. The response curves of 87 nematode taxa on pH were calculated using logistic regression. Some examples of model applications in ecological standard-setting, diagnosis and prognosis are given. In spite of the limited amount of data it is concluded that the derived models give accurate predictions, at least in some regions of the Netherlands.RIV

Calibration of Ellenbergs indication values on measured soil characteristics

A multi-stress model has been developed in the Netherlands on a national scale to forecast changes in plant species composition due to acidification, eutrophication and dessication. This model, called SMART-MOVE, consists of: a soil module (SMART2) used for calculating changes in groundwater level, pH and nutrient availability, and a vegetation module, consisting of regression equations that describe the relationships between the probability of occurrence and environmental factors. These environmental factors represent average Ellenberg indication values for pH, availability of water and nutrient availability. Salinity was also included since in large parts of the Netherlands salinity is of major importance for species composition. Essential input data for these modules, such as groundwater level and seepage flux, can be calculated with the National Groundwater Model, for example. In this study relationships were calculated between the Ellenberg indication values and the relevant soil factors: pH, average spring groundwater table, biomass production, nitrogen production, concentrations of several nutrients and chloride concentration for both terrestrial and aquatic systems. Where it was possible to use a sigmoid model, to cope with the original ordinal and limited scale of indication values, the explained variance increased by 5-10%. In the regression analyses, almost 7000 vegetation releves from a variety of ecosystems could be used, satisfying relationships with Ellenberg values were found for pH, average spring groundwater table and biomass and nitrogen production. These relationships are used to connect the soil module with the vegetation module and quantify the confidence of the model outcomes. Average Ellenberg indication values can be concluded to be succesful as estimates for the abiotic conditions in models like SMART-MOVE.Momenteel wordt een multiple stress model ontwikkeld waarmee op nationale schaal de kans op voorkomen van plantesoorten wordt voorspeld als gevolg van verdroging, verzuring en vermesting (SMART-MOVE). Het model bestaat uit een bodemmodule (SMART) en een vegetatie module (MOVE). Essentiele invoergegevens voor deze modules, zoals grondwaterpeil en kwelflux kunnen worden berekend met bijvoorbeeld het LGM (Landelijk Grondwater Model). Met de vegetatie-module kan de kans op voorkomen van een soort bepaald worden aan de hand van ecologische amplitudes van de plantesoorten. De ecologische amplitudes zijn weergegeven op een milieu-as die weergegeven is in gemiddelde indicatie-getallen van Ellenberg per proefvlak. In dit rapport wordt een ijking uitgevoerd van deze semi-kwantitatieve milieu-as aan daadwerkelijk gemeten bodemfactoren zoals de zuurgraad (pH), de grondwaterstand (GVG: gemiddelde voorjaarsgrondwaterstand), gehalten van nutrienten (b.v. nitraat en fosfaat- gehalten), primaire productie (gemeten in biomassa opbrengst en stikstof-opbrengst) en het chloride gehalte. Hiervoor is behalve van de hiervoor doorgaans toegepaste lineaire regressie analyse ook gebruik gemaakt van non-lineaire regressie analyse met een S-vormig model als uitgangspunt. In totaal konden bijna 7000 opnamen worden gebruikt. Voor pH, GVG, biomassa opbrengst en stikstof opbrengst bleken de R2-waarden zodanig hoog dat vertaling van de gemiddelde Ellenberggetallen naar gemeten waarden vrij goed mogelijk is. Deze relaties worden gebruikt voor de koppeling tussen de vegetatiemodule en de abiotische modules. Daarnaast dragen zij bij aan een betere kwantificering van de betrouwbaarheid van de modeluitkomsten. Het gemiddelde milieu-indicatiegetal van Ellenberg lijkt voor modellen zoals SMART/MOVE een bruikbare schattingsmethode van de abiotisch milieucondities

Calibration of Ellenbergs indication values on measured soil characteristics

Momenteel wordt een multiple stress model ontwikkeld waarmee op nationale schaal de kans op voorkomen van plantesoorten wordt voorspeld als gevolg van verdroging, verzuring en vermesting (SMART-MOVE). Het model bestaat uit een bodemmodule (SMART) en een vegetatie module (MOVE). Essentiele invoergegevens voor deze modules, zoals grondwaterpeil en kwelflux kunnen worden berekend met bijvoorbeeld het LGM (Landelijk Grondwater Model). Met de vegetatie-module kan de kans op voorkomen van een soort bepaald worden aan de hand van ecologische amplitudes van de plantesoorten. De ecologische amplitudes zijn weergegeven op een milieu-as die weergegeven is in gemiddelde indicatie-getallen van Ellenberg per proefvlak. In dit rapport wordt een ijking uitgevoerd van deze semi-kwantitatieve milieu-as aan daadwerkelijk gemeten bodemfactoren zoals de zuurgraad (pH), de grondwaterstand (GVG: gemiddelde voorjaarsgrondwaterstand), gehalten van nutrienten (b.v. nitraat en fosfaat- gehalten), primaire productie (gemeten in biomassa opbrengst en stikstof-opbrengst) en het chloride gehalte. Hiervoor is behalve van de hiervoor doorgaans toegepaste lineaire regressie analyse ook gebruik gemaakt van non-lineaire regressie analyse met een S-vormig model als uitgangspunt. In totaal konden bijna 7000 opnamen worden gebruikt. Voor pH, GVG, biomassa opbrengst en stikstof opbrengst bleken de R2-waarden zodanig hoog dat vertaling van de gemiddelde Ellenberggetallen naar gemeten waarden vrij goed mogelijk is. Deze relaties worden gebruikt voor de koppeling tussen de vegetatiemodule en de abiotische modules. Daarnaast dragen zij bij aan een betere kwantificering van de betrouwbaarheid van de modeluitkomsten. Het gemiddelde milieu-indicatiegetal van Ellenberg lijkt voor modellen zoals SMART/MOVE een bruikbare schattingsmethode van de abiotisch milieucondities.A multi-stress model has been developed in the Netherlands on a national scale to forecast changes in plant species composition due to acidification, eutrophication and dessication. This model, called SMART-MOVE, consists of: a soil module (SMART2) used for calculating changes in groundwater level, pH and nutrient availability, and a vegetation module, consisting of regression equations that describe the relationships between the probability of occurrence and environmental factors. These environmental factors represent average Ellenberg indication values for pH, availability of water and nutrient availability. Salinity was also included since in large parts of the Netherlands salinity is of major importance for species composition. Essential input data for these modules, such as groundwater level and seepage flux, can be calculated with the National Groundwater Model, for example. In this study relationships were calculated between the Ellenberg indication values and the relevant soil factors: pH, average spring groundwater table, biomass production, nitrogen production, concentrations of several nutrients and chloride concentration for both terrestrial and aquatic systems. Where it was possible to use a sigmoid model, to cope with the original ordinal and limited scale of indication values, the explained variance increased by 5-10%. In the regression analyses, almost 7000 vegetation releves from a variety of ecosystems could be used, satisfying relationships with Ellenberg values were found for pH, average spring groundwater table and biomass and nitrogen production. These relationships are used to connect the soil module with the vegetation module and quantify the confidence of the model outcomes. Average Ellenberg indication values can be concluded to be succesful as estimates for the abiotic conditions in models like SMART-MOVE.DGM/B DGM/DW

Soil Quality Monitoring Programme: Nematode fauna. Part 2: Sampling in 1994 (forest sites on sandy soils)

Het tweede rapport over jaarlijkse bodembiologische metingen in het Landelijk Meetnet Bodemkwaliteit geeft een beschrijving van de nematodenfauna in twee verschillende lagen, strooisel en minerale bodem, van 20 boslocaties op zandgrond in Nederland. Het gaat hier om loof-, naald- en gemengde bossen. Deze locaties worden in principe vanaf 1994 iedere vijf jaar bemonsterd. Het doel is om eventuele trends te onderscheiden in de verandering van bodemkwaliteit. De locaties zijn zo gekozen dat ze een representatief beeld geven van een bepaald grondgebruik in Nederland, in dit geval "bos". De nematodendichtheden zijn in het strooisel veel hoger dan in de minerale bodem. In beide horizonten van alle bossen wordt het taxon Aphelenchoides gevonden. Op een enkel bos na worden ook in beide lagen de taxa Plectus, Wilsonema, Acrobeloides, en Filenchus gevonden. De volgende taxa lijken een ecologische preferentie te hebben: voor strooisel zijn dat Bunonema, Mesodorylaimus, Metateratocephalus, Plectus, Teratocephalus en Wilsonema schuurmans-stekhoveni en voor de minerale bodem zijn dat Acrobeloides, Cephalenchus en Cervidellus serratus. Het aantal taxa en de verschillende diversiteitsindices (H', SR, J') en de 'maturity'indices (PPI, MI en SigmaMI) vertonen slechts geringe verschillen tussen de beide lagen. De indices in het strooisel liggen iets hoger dan in de minerale bodem, behalve de PPI die in de minerale bodem hoger is. De verdeling in trofische groepen laat zien, dat bacterie-eters in hogere aantallen in het strooisel voorkomen en dat planteneters en schimmeleters vooral voorkomen in de minerale bodem. De daarvan afgeleide trofische diversiteitsindex (T) is hoger in de minerale bodem. Op basis van de soortensamenstelling is een zeker onderscheid tussen de bostypen herkenbaar. De diversiteit aan locaties is echter groot (geografische ligging, leeftijd opstand en ondergroei) en hiermee ook de variatie in soortensamenstelling. Significante verschillen in nematodendichtheden, indices en trofische verdeling tussen de verschillende bostypen zijn in deze steekproef van 20 boslocaties niet gevonden.This report containing the annual biological monitoring programme within the national soil quality monitoring programme on the same site describes the soil nematode fauna in the litter and the mineral soil layers of 20 forest sites on sandy soils in the Netherlands. It describes the soil nematode fauna in two different layers, divided over three types of forests: deciduous, pine and mixed. These sites were to be sampled every five years starting in 1994 in order to detect possible trends in quality in the Dutch forests. The sites were chosen as being representative of Dutch forests. The number of nematodes in the litter layer was found to be much higher than in the mineral soil. Aphelenchoides was present in both layers on every site. The genera Plectus, Wilsonema, Acrobeloides and Filenchus were found in almost every forest. Some taxa seemed to show preference for a certain layer: Bunonema, Mesodorylaimus, Metateratocephalus, Plectus, Teratocephalus and Wilsonema schuurmansstekhoveni for the litter layer and Acrobeloides, Cephalenchus and Cervidellus serratus for the mineral soil. Only small differences were found between the layers with respect to the diversity (H', SR, J') and 'maturity'indices (PPI, MI and SigmaMI). The trophic diversity (T index) was, however, higher in the mineral soil layer. The species composition was found to differ between the types of forests ; no differences were found with respect to the number of nematodes and the indices.DGM/B

MOVE national Model for the Vegetation

This report describes the process to produce optimal regression equations for vegetation response models in MOVE 3.2. MOVE is a Dutch national model for MOdelling VEgetation responses using regression models. The research consists of two parts, in part I the available data are analysed and in the second part the optimal regression equations are derived. The study shows that values of all variables are present for the complete data range and that the samples show a good spatial distribution. Comparing a random sample of thirteen species with records in the Dutch standard reference book 'Heukel's Flora van Nederland' shows that the values and dispersion of these species are similar. The construction of optimal regression equations for each species is done in two ways. The first method compares up to eleven different regression models, starting with a simple model and creating new and more complex models by adding variables. This resulted in the calculation of eleven enforced regression equations. The second method is a stepwise regression analysis. The only control on the stepwise procedure is the variation of start and end models of the stepwise regression. In the second method we have experimented with six different variants of which three are used in the final selection procedure. This totals the total number of calculated results to fourteen different models for each species. Of the original 914 species only those species (models) are selected that meet two criteria. First the measure of goodness of fit must lie within the 5 (alpha = 0.05) percent confidence interval (meaning that there is a possibility of 5% that a model will be wrongly rejected). When more than one model meets this criteria the model with the largest predictor will be selected. The second criterium is that at least one of the variables in the model must be a variable that can change over time. These criteria resulted in models for 690 species. The goodness of fit criteria resulted in poor models for fifteen models. Poor models are models with a relatively low predictor compared with the highest predictor in the set of the fourteen different models. For these fifteen models a better model is selected, i.e. a model with a much higher predictor and a goodness of fit value with p greater than 0.01. In the final set all fourteen different model runs are included. The variables with the fewest occurrences are the variable describing the impact of heavy metal, the variable salt en vegetation type. Apparently , these variables are for many plant species less important distinguishing variables.Een beschrijving van het optimaliseren van de regressievergelijkingen voor MOVE 3.2. MOVE is een regressieMOdel voor de Nederlands VEgetatie. Het onderzoek is in twee fase uitgevoerd, allereerst is in deel I de geschiktheid van de dataset geanalyseerd en vervolgens (deel II) zijn de optimale regressievergelijkingen afgeleid. Uit de analyse in deel I is geconcludeerd dat de dataset geschikt is om te gebruiken voor het afleiden van de regressievergelijkingen. Er zijn voor het complete bereik van de variabelen gegevens aanwezig. De ruimtelijke spreiding van de gegevens over Nederland is redelijk homogeen, dit is een belangrijke voorwaarde voor het kunnen gebruiken van deze gegevens voor regressie analyse. Bij het vergelijken van de waarden van de te gebruiken variabelen met 13 willekeurig getrokken plantensoorten blijkt dat de gemiddelde waarden en de spreiding van deze variabelen goed overeenkomen met vermeldingen in Heukel's Flora van Nederland voor deze soorten. Er is op twee manieren geprobeerd om de optimale regressievergelijking (deel II) per plantensoort af te leiden. Bij de eerste methode is het aantal vrijheidsgraden van te voren opgelegd en worden specifieke modellen doorgerekend. In totaal zijn er op deze wijze elf verschillende modellen doorgerekend. Bij de tweede methode, de stapsgewijze regressie methode, bepaald het rekenproces, de computer, in grote mate welke modellen doorgerekend worden. Door het aangeven van het startmodel en het eindmodel is het mogelijk om enige sturing over het proces te houden. Bij de tweede methode zijn zes varianten doorgerekend. Drie varianten leverden nooit een beter model op, dus zijn er uiteindelijk drie varianten verder geanalyseerd. Vervolgens is per soort het beste model geselecteerd uit de in totaal veertien verschillende modellen. De selectieprocedure bestaat uit drie stappen. Allereerst is gekeken naar de goodness of fit. Van de oorspronkelijk aanwezige 914 plantensoorten uit de complete dataset zijn alleen die modellen geselecteerd met een redelijke goodness of fit. Hiervoor is de Hosmer en Lemeshow-test gebruikt met een alpha van 0.05. Dit betekent dat de kans dat een model onterecht wordt afgewezen 5% is. Ten tweede is, wanneer er meerdere modellen aan deze eis voldoen, het model gekozen met de hoogste schatter . Ten derde is als extra eis gesteld dat er minimaal 1 variabele aanwezig moet zijn, die veranderlijk in de tijd is of kan zijn. Dit resulteerde in 'optimale' modellen voor 690 soorten. Voor 15 soorten leverde de goodness of fit maat geen biologisch betekenisvol model op. Voor deze soorten is het model geselecteerd dat net buiten de goodness of fit eis lag, maar alpha groter dan 0.01, en een hogere maximale kans op voorkomen heeft. In het uiteindelijke resultaat worden alle veertien modelvarianten minimaal eenmaal gekozen. De variabelen combipaf (toxiciteit als gevolg van aanwezigheid van zware metalen), zout en vegetatietype komen het minst in de uiteindelijke modellen voor en zijn dus voor minder plantensoorten een belangrijke factor. De andere variabelen worden ongeveer even vaak gekozen

Soil Quality monitoring program. Part 1: The nematodefauna and the phosphate concentration in the soil of farms with dairy-cattle on sandy soilsand

In 1993 is gestart met het Landelijk Meetnet Bodemkwaliteit (LMB). Dit past in een van de kerntaken van het RIVM: Milieubalans en Milieuverkenningen (MB/MV). Om ook effecten op het bodemecosysteem te kunnen bepalen is een pilotstudie uitgevoerd naar het opzetten van een bodembiologisch meetnet. Dit rapport is de eerste in een reeks waarin verslag gedaan wordt van jaarlijkse bodembiologische waarnemingen in het LMB. In dit rapport worden relaties tussen de gemeten chemische bodemeigenschappen en de nematodenfauna onderzocht en beschreven. De metingen zijn uitgevoerd in 1993 en 1994 op 55 melkveehouderijbedrijven (MVH) met grasland en snijmais op zandgrond. De geselecteerde bedrijven kunnen worden verdeeld in drie categorieen: MVH-extensief, MVH-intensief en MVH+IVH-intensief (melkveehouderij met belangrijke neventak van intensieve veehouderij). Het in het LMB gemeten fosfaatgehalte (PAl-getal) van de bodem wordt als maat voor het bemestingsniveau gebruikt. De gemiddelde PAl-getallen voor de drie bedrijfstypen bedroegen 40, 52 en 65, dit kan beoordeeld worden als een ruim voldoende (40-55) en een hoge (>55) fosfaattoestand. De soortensamenstelling verandert naarmate het fosfaatgehalte toeneemt. De taxa Aphelenchus, Acrobeloides, Acrobelophis minimus, Eucephalobus paracornutus, en Prismatolaimus zijn kenmerkend voor de extensieve bedrijven, terwijl de taxa Anaplectus, Eucephalobus mucronatus en Tylopharynx foetida kenmerkend zijn voor de intensieve bedrijven. Een soort, Eucephalobus mucronatus, neemt significant toe met toename van het PAl-getal en drie taxa nemen significant af: Aphelenchus, Eucephalobus paracornutus en Prismatolaimus. Bovendien is er ook een significante afname van de familie Dolichodoridae (planteneters) gevonden. De veranderingen die optreden zijn voornamelijk veranderingen in de trofische structuur. De trofische diversiteitsindex neemt af bij toename van de fosfaattoestand. Er is een afname van het aantal planteparasitaire en schimmeletende nematoden, terwijl het aantal bacterieeters stabiel blijft. Relatief neemt het aandeel bacterieeters sterk toe bij toenemend fosfaatgehalte en loopt op tot bijna 75 % in het meest intensieve bedrijfstype (MVH+IVH-intensief). Dit geeft aan dat met name in de meest intensieve bedrijfstypen sprake is van een onevenwichtige samenstelling van trofische niveaus en van een verlies aan diversiteit van trofische groepen en mogelijk ook van soorten.This report gives the results of a monitoring program on nematodes, coupled with a soil quality monitoring program on the same 200 plots in the Netherlands. The sampling interval is five years. This report deals with the data of the two first years and gives also results of the effects of different levels of manure on the number and the species composition of the nematodefauna. In 1993 and 1994 samples were taken from plots of 55 farms with dairy-cattle on grasslands with sandy soils. The farms had different numbers of cattle (mainly cows) per ha. This leads to differences in the amounts of manure per ha which was supposed to be by the concentrations of phosphate. The species composition changes by a change in the phosphate concentration. Eucephalobus mucronatus becomes more abundant if the phosphate concentration increases, as Aphelenchus, Eucephalobus paracornutus and Prismatolaimus decrease. The total numbers of nematodes do not change significantly. The trophic diversity index decreases when the concentration of phosphate increases, as does the total number of plant feeding and hyphal feeding nematodes, while the total number of bacterial feeders stays on the same level.DGM/B

Appendix to MOVE national Model for the Vegetation version3.2

This report contains the appendices of the RIVM report 408657006. In this report the process is described to produce optimal regression equations for vegetation response models in MOVE 3.2. MOVE is a Dutch national model for MOdelling VEgetation responses using regression models. The research consists of two parts, in part I the available data are analysed and in the second part the optimal regression equations are derived.In dit rapport staan de bijlagen die bij het RIVM rapport 408657006 horen. In dit rapport staat het proces beschreven van het optimaliseren van de regressievergelijkingen voor MOVE 3.2. MOVE is een regressieMOdel voor de Nederlands VEgetatie. Het onderzoek is in twee fase uitgevoerd, allereerst is in deel I de geschiktheid van de dataset geanalyseerd en vervolgens (deel II) zijn de optimale regressievergelijkingen afgeleid

Soil Quality Monitoring Programme: Nematodefauna. Part 3: Sampling in 1995 (arable farmlands on sandy soils)

Betreft een beschrijving van de nematodenfauna in 19 akkerbouwbedrijven welke over vijf jaar opnieuw bemonsteren zullen worden om trends op te kunnen sporen in eventuele veranderingen in de chemische of biologische samenstelling van de bodem. Hiervoor werden van de nematodenfauna de dichtheid en de soortensamenstelling vastgesteld, waaruit verschillende ecologische indices berekend werden. De nematodendichtheden bleken relatief laag en kwamen nog onder het niveau van de eerder bemonsterde meest intensieve melkveehouderij-bedrijven uit het LMB te liggen. Alleen de dichtheden in de voedselarme boslocaties liggen nog lager. De volgende genera werden in vrijwel alle akkerbouwbedrijven gevonden; Acrobeles, Aphelenchoides, Filenchus en Plectus. Verdeling van de nematoden in trofische groepen laat vooral hoge percentages aan bacterie-eters zien, die vrijwel overeen komen met die gevonden in de meest intensieve melkvee-houderijbedrijven en duiden op een relatief hoge bacteriele activiteit. Een sterke verrijking van de bodem in de vorm van mest weerspiegelt zich in de fosfaatgehaltes. Vrijwel alle indicatoren wijzen op een verstoringstrend. De meeste verstoring wordt gevonden in de akkerbouw- en de meest intensieve melkveehouderijbedrijven. Deze neemt vervolgens af via minder intensieve melkveehouderijbedrijven naar bossen. Een experiment is uitgevoerd om de meest efficiente bemonsteringsmethode vast te kunnen stellen. Hieruit bleek dat de variantie tussen de bedrijven veel hoger is dan die binnen de bedrijven, wat tot de conclusie heeft geleid dat de bemonsteringsstrategie 'zoveel mogelijk bedrijven bemonsteren' is. Zodoende is de huidige bemonsteringsmethode van analyses verrichten uit een mengmonster per bedrijf de beste in deze situatie, waarbij trends per bedrijfscategorie worden bepaald.A description is given of the nematodes found in the soils of 19 arable farmlands. The average number of nematodes found is very low, falling between the number on earlier sampled sites of forests and cattle farms. The genera Acrobeles, Aphelenchoides, Filenchus and Plectus were found on almost every site. Especially bacterivores are highly representative of the nematode fauna, showing the same abundance as found on the most intensive cattle farms. The trophic diversity index T (1.68) and the maturity index MI(1.48) fell between values for the forest locations, and the extensive and intensive cattle farms on the one hand, and the most intensive cattle farms on the other. The index of richness SR (4.72) and the number of taxa (25) are highest in the soils of the arable farmlands ; while the modified maturity index Sigma MI (1.65) is the lowest there. The other indices like the plant parasite index PPI (2.38), the Shannon-Weaver index H'(2.40) and the index of eveness J'(0.75) are found more or less between those for grasslands and the forests. Nematodes from c-p group 1 ('colonizers') increase in number from the forests through the extensive to intensive cattle farms and arable farmlands. An experiment to determine the most efficient sampling method was also carried out, in which all four bulk samples from four farms were investigated for nematodes, instead of one sample per farm. Indices were calculated from the species composition of the nematode fauna. The variance in components, calculated for the indices, and the variance between and within the farms were compared. Because the variance between the farms was higher, the best sampling strategy seems to be to sample as many as possible farms using one sample per farm.DGM/B

MOVE national Model for the Vegetation

Een beschrijving van het optimaliseren van de regressievergelijkingen voor MOVE 3.2. MOVE is een regressieMOdel voor de Nederlands VEgetatie. Het onderzoek is in twee fase uitgevoerd, allereerst is in deel I de geschiktheid van de dataset geanalyseerd en vervolgens (deel II) zijn de optimale regressievergelijkingen afgeleid. Uit de analyse in deel I is geconcludeerd dat de dataset geschikt is om te gebruiken voor het afleiden van de regressievergelijkingen. Er zijn voor het complete bereik van de variabelen gegevens aanwezig. De ruimtelijke spreiding van de gegevens over Nederland is redelijk homogeen, dit is een belangrijke voorwaarde voor het kunnen gebruiken van deze gegevens voor regressie analyse. Bij het vergelijken van de waarden van de te gebruiken variabelen met 13 willekeurig getrokken plantensoorten blijkt dat de gemiddelde waarden en de spreiding van deze variabelen goed overeenkomen met vermeldingen in Heukel's Flora van Nederland voor deze soorten. Er is op twee manieren geprobeerd om de optimale regressievergelijking (deel II) per plantensoort af te leiden. Bij de eerste methode is het aantal vrijheidsgraden van te voren opgelegd en worden specifieke modellen doorgerekend. In totaal zijn er op deze wijze elf verschillende modellen doorgerekend. Bij de tweede methode, de stapsgewijze regressie methode, bepaald het rekenproces, de computer, in grote mate welke modellen doorgerekend worden. Door het aangeven van het startmodel en het eindmodel is het mogelijk om enige sturing over het proces te houden. Bij de tweede methode zijn zes varianten doorgerekend. Drie varianten leverden nooit een beter model op, dus zijn er uiteindelijk drie varianten verder geanalyseerd. Vervolgens is per soort het beste model geselecteerd uit de in totaal veertien verschillende modellen. De selectieprocedure bestaat uit drie stappen. Allereerst is gekeken naar de goodness of fit. Van de oorspronkelijk aanwezige 914 plantensoorten uit de complete dataset zijn alleen die modellen geselecteerd met een redelijke goodness of fit. Hiervoor is de Hosmer en Lemeshow-test gebruikt met een alpha van 0.05. Dit betekent dat de kans dat een model onterecht wordt afgewezen 5% is. Ten tweede is, wanneer er meerdere modellen aan deze eis voldoen, het model gekozen met de hoogste schatter . Ten derde is als extra eis gesteld dat er minimaal 1 variabele aanwezig moet zijn, die veranderlijk in de tijd is of kan zijn. Dit resulteerde in 'optimale' modellen voor 690 soorten. Voor 15 soorten leverde de goodness of fit maat geen biologisch betekenisvol model op. Voor deze soorten is het model geselecteerd dat net buiten de goodness of fit eis lag, maar alpha groter dan 0.01, en een hogere maximale kans op voorkomen heeft. In het uiteindelijke resultaat worden alle veertien modelvarianten minimaal eenmaal gekozen. De variabelen combipaf (toxiciteit als gevolg van aanwezigheid van zware metalen), zout en vegetatietype komen het minst in de uiteindelijke modellen voor en zijn dus voor minder plantensoorten een belangrijke factor. De andere variabelen worden ongeveer even vaak gekozen.This report describes the process to produce optimal regression equations for vegetation response models in MOVE 3.2. MOVE is a Dutch national model for MOdelling VEgetation responses using regression models. The research consists of two parts, in part I the available data are analysed and in the second part the optimal regression equations are derived. The study shows that values of all variables are present for the complete data range and that the samples show a good spatial distribution. Comparing a random sample of thirteen species with records in the Dutch standard reference book 'Heukel's Flora van Nederland' shows that the values and dispersion of these species are similar. The construction of optimal regression equations for each species is done in two ways. The first method compares up to eleven different regression models, starting with a simple model and creating new and more complex models by adding variables. This resulted in the calculation of eleven enforced regression equations. The second method is a stepwise regression analysis. The only control on the stepwise procedure is the variation of start and end models of the stepwise regression. In the second method we have experimented with six different variants of which three are used in the final selection procedure. This totals the total number of calculated results to fourteen different models for each species. Of the original 914 species only those species (models) are selected that meet two criteria. First the measure of goodness of fit must lie within the 5 (alpha = 0.05) percent confidence interval (meaning that there is a possibility of 5% that a model will be wrongly rejected). When more than one model meets this criteria the model with the largest predictor will be selected. The second criterium is that at least one of the variables in the model must be a variable that can change over time. These criteria resulted in models for 690 species. The goodness of fit criteria resulted in poor models for fifteen models. Poor models are models with a relatively low predictor compared with the highest predictor in the set of the fourteen different models. For these fifteen models a better model is selected, i.e. a model with a much higher predictor and a goodness of fit value with p greater than 0.01. In the final set all fourteen different model runs are included. The variables with the fewest occurrences are the variable describing the impact of heavy metal, the variable salt en vegetation type. Apparently , these variables are for many plant species less important distinguishing variables.RIV