Schrale hellingen in Zuid-Limburg : een inventarisatie van bodem en vegetatie

Als opmaat voor het 4-jarige OBN-project naar de oorzaken van achteruitgang en mogelijkheden tot herstel voor de schrale hellingcomplexen in Zuid-Limburg heeft in 2003 een inventarisatie van in het bijzonder het heischrale deel van deze hellingen plaatsgevonden. Hierbij is een aantal aspecten onderzocht. Ten eerste zijn op een vijftal terreinen transecten uitgezet, waarmee de ruimtelijke patronen van de soorten in de gradiënt op de helling zijn bestudeerd, waarbij het heischrale grasland zich doorgaans in een zone boven het kalkgrasland bevindt. Ten tweede zijn op ongeveer 50 plekken in de heischrale vegetatieopnamen gemaakt en bodemparameters onderzocht. Tenslotte is zoveel mogelijk historische informatie over de terreinen verzameld, waaronder veel floristische en vegetatiegegevens. Op basis hiervan zijn voor een aantal terreinen en soorten de veranderingen in de tijd in kaart gebracht. Deze studie vormt het basisdocument voor de OBN-studie, waarbij onder andere (beheers)experimenten zullen worden opgezet en ook de fauna van de hellingschraallandcomplexen zal worden onderzocht

Bayesian classification of vegetation types with Gaussian mixture density fitting to indicator values.

Question: Is it possible to mathematically classify relevés into vegetation types on the basis of their average indicator values, including the uncertainty of the classification? Location: The Netherlands. Method: A large relevé database was used to develop a method for predicting vegetation types based on indicator values. First, each relevé was classified into a phytosociological association on the basis of its species composition. Additionally, mean indicator values for moisture, nutrients and acidity were computed for each relevé. Thus, the position of each classified relevé was obtained in a three-dimensional space of indicator values. Fitting the data to so called Gaussian Mixture Models yielded densities of associations as a function of indicator values. Finally, these density functions were used to predict the Bayesian occurrence probabilities of associations for known indicator values. Validation of predictions was performed by using a randomly chosen half of the database for the calibration of densities and the other half for the validation of predicted associations. Results and Conclusions: With indicator values, most relevés were classified correctly into vegetation types at the association level. This was shown using confusion matrices that relate (1) the number of relevés classified into associations based on species composition to (2) those based on indicator values. Misclassified relevés belonged to ecologically similar associations. The method seems very suitable for predictive vegetation models

De droge stroomdalgraslanden van het Sedo-Cerastion in Nederland : verspreiding en soortensamenstelling van het Medicagini-Avenetum en het Sedo-Thymetum vóór 1960 en daarna

Dit rapport geeft de vegetatiekundige geschiedenis weer van de stroomdalgraslanden in Nederland. Voor het eerst zijn gegevens uit de jaren ’50 en ’60 gedigitaliseerd en gebruikt om een referentiebeeld te bepalen van het voorkomen, de standplaatsen en de soortensamenstelling van droge stroomdalgraslanden. Vergelijking met recentere vegetatieopnames bevestigt de achteruitgang in de verspreiding, maar ook in de kwaliteit van deze vegetaties. Sommige associaties zijn helemaal verdwenen, andere zijn sterk achteruitgegaan in verspreiding of hebben meer soorten van voedselrijkere bodems als kenmerkende soorten gekregen

Gevolgen van de aanleg van Rijksweg73-Zuid voor de zeggekorfslak en de kwaliteit van de elzenbroekbossen in het Swalmdal

De directie Zuid van het ministerie van Landbouw, Natuurbeheer en Visserij heeft Alterra verzocht, ten behoeve van de behandeling van de ontheffingsaanvraag voor het A73-tracédeel Swalmen in het kader van de Natuurbeschermingswet/Habitatrichtlijn ingediend door Rijkswaterstaat, onderzoek te verrichten naar de kwaliteit van de informatie die in de aanvraag van Rijkswaterstaat is gebruikt over het voorkomen van de zeggekorfslak in het Swalmdal, en de mogelijke directe of indirecte effecten van het A73-tracédeel door of direct langs het Swalmdal op de daar voorkomende populaties van de zeggekorfslak. In dit rapport wordt verslag gedaan van de bevindingen van dit onderzoek

Streekeigen natuur: gemeente Helden

In de gemeente Helden wordt hard gewerkt aan het behoud en herstel van de kwaliteit van water, natuur, bos en landschap. Met het gereedkomen van het landschapsbeleidsplan in 2000 is hier een stevige impuls aan gegeven. Op dit moment is de reconstructie in volle gang en de eerste resultaten zijn zichtbaar. Hierbij is het belangrijk dat waardevolle natuur gespaard blijft en dat op minder kwetsbare plekken aan de land- en tuinbouw groeimogelijkheden wordt geboden. Een evenwicht tussen wonen, werken en natuur en dit met respect voor elkaars belange

Streekeigen natuur; identiteit en diversiteit van Nederlandse landschappen

In dit rapport wordt een analyse gepresenteerd van welke landschapselementen, vegetatietypen en plantensoorten invulling geven aan de kwaliteit van natuur en landschap in ons land, en hoe deze samenhangen met bodem, water en beheer. Onder natuur wordt niet de ‘oernatuur’ bedoeld, natuur waar de mens geen invloed op heeft gehad, maar juist de natuur van het agrarische cultuurlandschap. Natuur is in dit verband te definiëren als: de zelfordening van planten en dieren in een door de mens bepaalde structuur. De onderscheiden hoofdlandschapstypen zijn laagveen, zeeklei, rivierengebied, heuvelland, hogere zandgronden en duinen. Deze hoofdlandschappen zijn onder te verdelen in landschappen die op hun beurt weer te verdelen zijn in fysiotopen. In een afsluitend hoofdstuk wordt een drietal voorbeelden uitgewerkt hoe de streekeigenheid van vegetatie, fauna en landschapselementen vorm kan krijgen in beheer en landschapbelei

Referenties 1950 en 2000; voor toetsing gegevens LMF M&N

Nu de gegevens van de eerste meetronde van het LMF M&N beschikbaar komen, wordt het mogelijk om de huidige situatie te vergelijken met de situatie rond 1950, waarvoor door Smits & Schaminée in 2002 een historische referentie is opgesteld. Van belang hierbij is om te achterhalen in hoeverre beide methoden vergelijkbaar zijn: worden de daadwerkelijke toe- en afnamen van soorten gedurende de afgelopen eeuw gereflecteerd in deze methode? In dit project is daarom (op een vergelijkbare manier als de historische referentie) een referentie 2000 berekend, waarvan de resultaten met de gegevens uit de eerste meetronde vergeleken kunnen worden

Gunstige referentiewaarden voor oppervlakte en verspreidingsgebied van Natura 2000-habitattypen in Nederland

Dit rapport geeft een overzicht van de gunstige referentiewaarden van area (oppervlakte in km2) en range (oppervlakte verspreidingsgebied incl. opvulling in 10 x 10 km-hokken) voor alle 52 habitattypen in Nederland. Deze FRA (Favourable Reference Area) en FRR (Favourable Reference Range) zijn nodig om de staat van instandhouding van habitattypen volgens artikel 17 van de Habitatrichtlijn vast te stellen. Bijna 25% van de habitattypen vereist uitbreiding van verspreidingsgebied voor een gunstige staat van instandhouding. Ruim 20% van de habitattypen vereisen zowel een uitbreiding van oppervlakte als van verspreidingsgebied voor een gunstige staat van instandhouding. Daarnaast wordt aangegeven hoe de gunstige referentiewaarden behouden of bereikt kunnen worden en wat de mogelijke invloed van klimaatverandering is. Om de trend van area te beoordelen, zijn in bijlagen schattingen gemaakt van historische oppervlakten van habitattypen rond 1950 voor heide-, stuifzand-, hoogveen- en graslandtypen

Mapping European habitats to support the design and implementation of a pan-European ecological network; the PEENHAB-project

The overall objective of the PEENHAB project to develop a methodology to identify spatially all major habitats in Europe. The Pan-European Ecological Network (PEEN) anticipates in the development of an indicative map of an ecological network for the whole of Europe. The design of such an indicative map requires information about the spatial distribution of habitats and species in Europe, as well as inside as outside protected areas. Therefore, the development of European habitat maps is a prerequisite for the further development of a pan-European ecological network. The habitat classes as given in Annex I of the Habitats Directive, better known as Natura 2000 habitats, are taken as the reference. On the basis of the Annex I habitat definitions knowledge rules were defined in a flexible manner using graphic models within a GIS environment to optimally combine existing spatial databases (such as land cover, soil data, topographic data and species distribution maps) to identify the spatial distribution of the major European habitats. At the same time a bottom-up approach is used in collaboration with the SynBioSys project. Currently, a module has been made to predict the Annex I habitats using the Map of the Natural Vegetation of Europe. Both approaches were integrated within the present PEENHAB project