Doen - leren - beter doen

 

     

 

Om er zeker van te zijn dat onze inzet daadwerkelijk leidt tot een toename van biodiversiteit, is het nodig om biodiversiteit te monitoren én vast te stellen hoe biodiversiteit wordt beïnvloedt door de acties die we ondernemen.

Werken aan biodiversiteitsherstel
Om vast te stellen of op landelijk niveau de neerwaartse trend in biodiversiteit omgebogen wordt in een opgaande trend (het hoofddoel van het Deltaplan Biodiversiteitsherstel), wordt zo veel mogelijk aangesloten bij bestaande, land dekkende monitoringnetwerken. Hiervoor zijn biodiversiteitsindicatoren (zie onderstaand blok met toelichting) nodig die gebaseerd zijn op grootschalig verzamelde data in heel Nederland. Het Deltaplan Biodiversiteitsherstel stelt daarom voor gebruik te maken van de bestaande monitoringsprogramma’s voor de dagvlinders en dag-actieve nachtvlinders (‘vlinders’), libellen en broedvogels als biodiversiteitsindicatoren. Broedvogels en vlinders worden vaker gebruikt als indicatoren voor biodiversiteit in het algemeen, hoewel daar zeker haken en ogen aan zitten en resultaten continu kritisch op waarde moeten worden geschat. Het grote voordeel van het gebruik van vlinders en broedvogels is dat van deze soortengroepen nu al langjarig en grootschalig meetnetten lopen en van alle soorten de aantallen worden gemonitord, zowel nationaal als internationaal. Daarnaast zullen aantallen insecten en planten en de hoeveelheid bodemschimmels en bacteriën gemonitord gaan worden, maar omdat dat veelal specialistisch en arbeidsintensief werk is zal de monitoring van deze soortengroepen plaatsvinden in een beperkt aantal gebieden, de Delta Labs.

 

De rol van Delta Labs in het Deltaplan Biodiversiteitsherstel
Een belangrijke pijler onder het Deltaplan Biodiversiteitsherstel is de cyclus ‘doen-leren-beter doen’. Deze cyclus stelt ons in staat om onmiddellijk actie te ondernemen om de negatieve trend in biodiversiteit om te buigen naar een positieve trend en niet eerst te wachten tot nieuw onderzoek uitwijst wat er moet gebeuren. De benadering houdt in dat in eerste instantie de minimale prestaties (KPI’s; zie onderstaand blok met toelichting) van grondgebruikers moeten worden geïdentificeerd die nodig zijn voor het creëren van gunstige omstandigheden die bijdragen aan een positieve biodiversiteitstrend. Deze KPI’s moeten worden gekozen op basis van de best beschikbare wetenschappelijke inzichten. Voor een aantal biodiversiteitsthema’s en soortengroepen is al veel onderzoek beschikbaar op basis waarvan vastgesteld kan worden welke prestaties minimaal nodig zijn. Waar die ontbreken kunnen KPI’s worden geformuleerd op basis van ‘expert judgement’. De concrete maatregelen die door grondgebruikers genomen kunnen worden om bepaalde prestaties te realiseren worden op vergelijkbare wijze geselecteerd. De KPI’s zijn niet alleen een belangrijk instrument om onmiddellijk handelend op te kunnen treden, ze zijn ook de basis voor de opschaling van biodiversiteitstrends van grondgebruikersniveau, naar gebiedsniveau en landelijk niveau (Figuur 1). Daarnaast kunnen KPI’s gebruikt worden in verdienmodellen om grondgebruikers te belonen voor hun inspanningen (zie bijvoorbeeld de Biodiversiteitsmonitor in de melkveehouderij).

 

Onderscheid tussen maatregelen, Kritische Prestatie Indicatoren (KPI’s) en biodiversiteitsindicatoren

• Biodiversiteitsindicatoren: ecologische indicatoren zoals verspreidings- en populatiegegevens van soorten.
• Maatregelen: de concrete activiteiten die worden uitgevoerd door grondgebruikers (bijvoorbeeld de aanleg van een poel of heg, het later of gefaseerd maaien van een wegberm of graslandperceel).
• Kritische Prestatie Indicatoren: onder prestaties verstaan we een uitgevoerde (set van) acties waarvan bekend is of verwacht kan worden dat het een positief effect op biodiversiteit(sherstel) heeft (bijvoorbeeld verhoogd waterpeil gerealiseerd in x% van het gebied).

 

Figuur 1.

 

Om vast te stellen of het realiseren van de KPI’s daadwerkelijk leidt tot een toename in biodiversiteit is onderzoek noodzakelijk dat de relaties vast stelt tussen maatregelen, KPI’s en biodiversiteit. Op basis hiervan kan, indien nodig, de set van maatregelen en KPI’s naar verloop van tijd worden bijgesteld en verbeterd. Het betreft hier in feite evaluatieonderzoek waarbij het belangrijk is dat dit langjarig wordt uitgevoerd omdat effecten van maatregelen op biodiversiteit vaak pas na lange tijd zichtbaar worden. Om inzicht te krijgen in de effecten van de inspanningen op het systeem zal ook een brede set van biodiversiteitsindicatoren meegenomen moeten worden. Dit vergt gedetailleerde dataverzameling wat kostbaar is en deze effectmonitoring zal zich daarom vooral beperken tot een representatieve selectie van ‘Living Labs’, de zogenaamde Delta Labs (het paarse kader in figuur 1; zie ook box 2). De Delta Labs die gebruikt moeten gaan worden in het Deltaplan betreffen een cocreatie van kennisinstellingen, bedrijven, overheden, maatschappelijke organisaties en gewone mensen om oplossingen te zoeken voor complexe maatschappelijke opgaven en transities (Maas et al. 2017). Om te voorzien in de kennisbehoefte van het Deltaplan Biodiversiteitsherstel moeten Delta Labs aan de volgende kenmerken voldoen:

• Het moet gaan om een concreet gebied dat ecologisch en sociologisch samenhangend in elkaar zit en niet te groot en niet te klein is. Te denken valt aan 50-100 km². Mensen kennen elkaar in een straal van 10 km rondom hun woonplaats en werken vaak al op verschillende terreinen samen. Het is makkelijker om op dat schaalniveau een transitie te bewerkstelligen want er is meer vertrouwen in elkaar (ons kent ons). Zelfs voor zeer mobiele soorten (vogels) is dat ook een relevant schaalniveau. In het gebied worden biodiversiteit bevorderende initiatieven in de landbouw, de openbare ruimte en natuurgebieden integraal en gebiedsgericht benaderd.
• Het sluit aan bij financieringsstromen voor het nemen van maatregelen door grondgebruikers zoals IBP-VP of Regiodeals. Dit garandeert dat geld beschikbaar is voor het uitvoeren van maatregelen en zorgt er tegelijkertijd voor dat de effectiviteit van deze overheidssubsidies geëvalueerd kan worden.
• De gebieden die als Delta Lab optreden zijn representatief voor de verschillende landschapstypen in Nederland en de Delta Labs bestrijken gezamenlijk een diversiteit aan landschappen.
• Er in de gebieden nog een substantieel effect gemeten worden tussen de huidige situatie en de gewenste situatie. Gebieden waar de afgelopen tijd al veel is geïnvesteerd in biodiversiteitsherstel geven geen doorsnee weergave van de huidige situatie van Nederland en het is hier niet goed mogelijk om de toegevoegde waarde van de inspanningen van het Deltaplan te meten.
• Er zijn al één of meerdere partijen aanwezig in het gebied die met het herstel van biodiversiteit aan de slag willen en die in staat is/zijn om bruggen te slaan tussen de verschillende betrokkenen (landbouw, natuur, openbare ruimte).
• Idealiter zijn er in het gebied ook al lijntjes met wetenschappelijke partijen die het Delta Lab zullen gaan coördineren. Bestaande relaties voorkomen dat eerst veel tijd moet worden gestoken in het opbouwen van vertrouwensbanden.
• Als een gebied een Delta Lab wil worden, moet het bereid zijn te voldoen aan het monitoringprotocol dat wordt opgesteld door het Deltaplan. Op die manier waarborgen we een consistentie in verzamelde data.
• Deelnemende partijen zijn bereid data vrijelijk te delen en tijd en energie te steken in aggregatie en opschalen van data en deze te vertalen naar aanbevelingen die gebruikt kunnen worden in andere gebieden.

 

Het vaststellen van effecten in Delta Labs
Het meten van effecten zal gebeuren op representatieve selecties van habitattypen (bijvoorbeeld akkers, wegbermen, reservaten met een bepaald beheer) in het Delta Lab. Hier zullen op een gestandaardiseerde wijze een aantal biodiversiteitsindicatoren gemonitord worden, waarbij het belangrijk is dat de indicatoren opschaalbaar zijn. Je moet ze met andere woorden uit kunnen drukken in aantallen per oppervlakte-eenheid. Om in de toekomst goed vast te kunnen stellen wat het effect van de maatregelen en prestaties zijn op de trends in biodiversiteit moet de trends van biodiversiteitsindicatoren worden bepaald op drie niveaus (zie ook figuur 2).

(1) Habitattypen in het Delta Lab waarin is overgegaan op biodiversiteit bevorderend beheer. In dit type habitat worden de effecten van het aangepaste beheer (=behandeling) gemonitord.

(2) Habitattypen in het Delta Lab waarin het beheer gelijk blijft. In dit type habitat wordt bepaald wat de trend in biodiversiteit is als het beheer onveranderd zou zijn. Het verschil tussen niets doen en aangepast beheer geeft de effectiviteit van de maatregelen weer. We werken echter in een gebied van beperkte omvang en meten de respons van een aantal soortengroepen met een relatief hoge mobiliteit. Het valt dus niet uit te sluiten dat de biodiversiteit ook in deze controles in de loop der jaren zullen toenemen als gevolg van zogenaamde ‘spill-over’ vanuit de nabijgelegen habitats met aangepast beheer.

(3) Habitattypen buiten het Delta Lab waarin het beheer gelijk blijft. Om vast te stellen wat er gebeurt zonder beheer in de buurt zullen we ook biodiversiteitsindicatoren moeten monitoren in habitattypen die op voldoende afstand van ons studiegebied liggen en die dus eigenlijk de echte harde controles vertegenwoordigen (het controlegebied).

 

Deze benadering gaat uit van de aanname dat het onwaarschijnlijk is dat in een Delta Lab alle landgebruikers over zullen gaan op aangepast beheer. Op basis van ervaringen uit het verleden lijkt dit een realistische aanname.

 

Figuur 2. Vereenvoudigde en hypothetische weergave van de verwachtte effecten van het Deltaplan Biodiversiteitsherstel op trends in biodiversiteit in Delta Labs (DL’s) en vergeleken met gebieden waar landgebruik niet beïnvloedt wordt door het Deltaplan.

 

 

De menselijke dimensie in de Delta Labs
Voor het succes van het Deltaplan zijn socio-economische aspecten van doorslaggevend belang. Om het succes in Delta Labs in de toekomst te kunnen herhalen of mogelijk falen te kunnen voorkomen moet worden vastgesteld wat de socio-economische processen zijn die bepalen welke invulling er in gebieden wordt gegeven aan het Deltaplan en hoe die beïnvloed worden door wet- en regelgeving, de rol van (lokale) overheden, toeleveranciers, etc. De rol van verdienmodellen verdient bijzondere aandacht. Een belangrijke vraag van het Deltaplan Biodiversiteitsherstel is hoe grondgebruikers extra inspanningen voor biodiversiteitsherstel kunnen verrichten zonder dat ze er economisch op achteruit gaan. Welke mogelijkheden zijn er die economische winst opleveren, zodat biodiversiteit een verdienmodel wordt? Het onderzoek aan maatregelen, KPI’s en biodiversiteitsindicatoren dient dus vergezeld te gaan van socio-economisch onderzoek waaruit blijkt wat mensen wel of juist niet doen en waarom. Dit dient gekoppeld te worden aan de uitkomsten van de biodiversiteitsmonitoring zodat vastgesteld kan worden hoe houding en gedrag van mensen de uitkomsten van initiatieven voor biodiversiteitsherstel bepalen.

 

Te gebruiken biodiversiteitsindicatoren in de Delta Labs
Biodiversiteit is de variabiliteit in organismen uit de gehele wereld, waaronder terrestrische, mariene en andere aquatische ecosystemen en de ecologische verbanden waar ze deel van uitmaken; de diversiteit betreft de variatie binnen soorten (genen), tussen soorten en tussen ecosystemen. Biodiversiteit kent daarmee vele dimensies die uit praktisch oogpunt niet allemaal overal gemeten kunnen worden. Het Deltaplan Biodiversiteitsherstel stelt voor in de Delta Labs gebruik te maken van biodiversiteitsindicatoren die (i) relatief efficiënt te meten zijn en zo veel mogelijk aansluitend bij bestaande monitoringsprogramma’s, (ii) zo veel mogelijk indicatief zijn voor de diversiteit aan niet gemeten soorten, (iii) zo veel mogelijk indicatief zijn voor het functioneren van het systeem, (iv) waar mogelijk relevant zijn voor andere beleidsvelden. Het gaat om een minimum set aan soortengroepen die geïnventariseerd moeten gaan worden in alle Delta Labs. Aanvullend kunnen uiteraard soortengroepen geïnventariseerd worden die lokaal relevant zijn (bijv. amfibieën, vissen en libellen in waterrijke gebieden, bijen in landschappen waar bestuiving een commercieel belangrijk proces is). Dit is optioneel in verband met de grote hoeveelheid werk die dat met zich mee brengt. In onderstaande beschrijvingen worden op hoofdlijnen het oppervlak dan wel het aantal habitat-typen en aantal herhalingen per habitat-type genoemd. Dit is om een indruk te geven van wat idealiter nodig is voor het beste resultaat. Of dit daadwerkelijk gerealiseerd kan worden hangt af van beschikbaarheid van vrijwilligers, kosten van analyses etc. In alle Delta Labs zullen op een standaardmanier de onderstaande vijf soortengroepen gemonitord gaan worden:

1. Broedvogels (BMP-A – alle soorten) Van deze soortengroep kan de effectmonitoring in de Delta Lab gebieden gekoppeld worden aan de landelijke trends. Een reeks van soorten uit deze soortengroep is indicatief voor kwetsbare natuur (bv. boerenlandvogels) en ze vertegenwoordigen daarmee de hoge natuurwaarden. De soorten zijn ook direct beleidsrelevant in verband met de Vogel- en Habitatrichtlijn. Er is al relatief veel kennis voorhanden over de effecten van landgebruik op vogels waardoor resultaten makkelijker te interpreteren zijn. Intensieve effectmonitoring in de Delta Labs zal resulteren in een verbeterde dekking van het agrarisch gebied in beide monitoringprogramma’s,  waardoor deze een representatiever beeld zullen geven van de trends in Nederland. Systematiek is dezelfde als die in de ANLb en richt zich op de algemeen en schaars voorkomende broedvogelsoorten die worden geïnventariseerd met behulp van de BMP-B-methode in een representatieve set van deelgebieden in ieder Delta Lab. Deze methode werkt met een vaste looproute, die zodanig is uitgelegd dat alle in het meetvlak aanwezige doelsoorten redelijkerwijs kunnen worden waargenomen. Eén persoon kan een telgebied van 10-250 ha inventariseren in 5-10 telronden, waarbij oppervlak en aantal telronden afhangt van het type habitat. Het is dus niet haalbaar om een Delta Lab van ongeveer 10.000 ha (100 km²) volledig vlak-dekkend te inventariseren. Een werkbaar streefgetal is om minimaal 1000 ha te inventariseren.  Idealiter wordt deze monitoring een integraal onderdeel van het NEM en daarmee (deels) uitgevoerd door vrijwilligers, aangestuurd door SOVON. Een effectieve invulling daarvoor is de monitoring van het Deltaplan Biodiversiteitsherstel tot een van de meetdoelen te maken van het NEM, zodat gerichte aansturing van vrijwilligers kan plaats vinden en goed wordt ingebed (inclusief dataopslag, validatie en externe kwaliteitsborging) in de lopende meetprogramma’s. Dit zou dan tevens bijdragen aan het versterken van de monitoring in het agrarisch gebied, waarvoor ook voor broedvogels nog aanvullingen nodig of wenselijk zijn (Teunissen et al. 2015).
2. Dagvlinders en dag-actieve nachtvlinders (transect-tellingen). Van deze soortengroep kan de effectmonitoring in de Delta Lab gebieden gekoppeld worden aan de landelijke trends. Een reeks van soorten uit deze soortengroep is indicatief voor kwetsbare natuur (N-mijdende soorten) en ze vertegenwoordigen daarmee de hoge natuurwaarden. Er is al relatief veel kennis voorhanden over de effecten van klimaatverandering en stikstofdepositie op vlinders waardoor resultaten makkelijker te interpreteren zijn. Intensieve effectmonitoring in de Delta Labs zal resulteren in een verbeterde dekking van het agrarisch gebied in beide monitoringprogramma’s waardoor deze een representatiever beeld zullen geven van de trends in Nederland. De te gebruiken methode is de standaard transect-tellingen waarbij, veelal door vrijwilligers, vlinders worden geteld op een vaste telroute. Deze route wordt van april tot september een keer per week in een constant en rustig wandeltempo gelopen. Idealiter wordt deze monitoring een integraal onderdeel van het NEM en daarmee (deels) uitgevoerd door vrijwilligers, aangestuurd door De Vlinderstichting. Een effectieve invulling daarvoor is de monitoring van het Deltaplan Biodiversiteitsherstel tot een van de doelen te maken van het NEM. Dit zou dan tevens bijdragen aan het versterken van de monitoring van vlinders in het agrarisch gebied. Het aantal habitat typen dat geïnventariseerd dient te worden per Delta Lab is afhankelijk van de integrale set van KPI’s die door alle betrokkenen met elkaar worden afgesproken, en vervolgens de maatregelen waarmee die KPI’s gerealiseerd moeten worden. Naar verwachting zal dit fluctueren tussen de 5 en 10 habitattypen. Vervolgens zijn 6-8 onafhankelijke locaties per habitattype*beheertype nodig in elk Delta Lab om betrouwbare uitspraken te kunnen doen over de effectiviteit van de maatregelen. Per locatie zal één standaard vlindertransect gelopen worden. Idealiter gebeurt dit wekelijks zoals gebruikelijk is in de vlindermonitoring.
3. Insecten (NB het gaat hier om insecten en spinnen. Formeel gaat het hier dus om arthropoden maar voor eenvoud wordt hier gerefereerd aan insecten). De bulk van de insecten die voorkomen onder/in/boven vegetaties in zowel natuurgebieden als boerenland in Nederland bestaan uit vliegen en muggen (Diptera), kevers (Coleoptera), spinnen (Araneae) en bijen, wespen en mieren (Hymenoptera) (Kleijn et al. 2007, 2009; Stam et al. 2019). De overige insectenordes zijn beduidend minder talrijk. Het lijkt daarom verstandig om de talrijkheid van deze vier soortengroepen te kwantificeren als indicator van de biologische productiviteit. Hierbij kan worden volstaan met het maken van onderscheid op ordeniveau, eventueel onderverdeeld in verschillende grootteklassen. Belangrijk is dat de methoden waarmee de insecten geïnventariseerd worden hetzelfde werken in verschillende typen habitat of habitats van verschillende kwaliteit en dat de effectiviteit niet beïnvloed wordt door bijvoorbeeld de hoeveelheid bloemen in de omgeving (‘pan traps’, cameravallen met gekleurde platen, gele plakvallen die minder effectief worden naarmate er meer bloemen in de omgeving staan) of de structuur van de vegetatie (potvallen die effectiever worden naarmate de structuur van de vegetatie opener wordt). Het voorstel is om piramidevallen te gebruiken omdat deze de meest betrouwbare resultaten geven die direct aan de bemonsterde habitat gekoppeld kunnen worden (ze vangen bijvoorbeeld geen langs vliegende insecten die van elders afkomstig kunnen zijn zoals malaisevallen wel doen). Een interessante mogelijkheid is om te onderzoeken of de resultaten van de lichtvallen voor nacht-actieve insecten die in het kader van het BIMAG project worden uitgeprobeerd correleren met piramidevallen of malaisevallen. Mocht dat het geval zijn dan kan, nadat deze relaties goed gevalideerd zijn, overgestapt worden op deze eenvoudigere methode van insectenmonitoring. Het aantal habitat typen dat bemonsterd dient te worden per Delta Lab is afhankelijk van de integrale set van KPI’s die door alle betrokkenen met elkaar worden afgesproken, en vervolgens de maatregelen waarmee die KPI’s gerealiseerd moeten worden. Naar verwachting zal dit fluctueren tussen de 5 en 10 habitattypen. Vervolgens zijn 6-8 onafhankelijke locaties per habitattype*beheertype nodig in elk Delta Lab om betrouwbare uitspraken te kunnen doen over de effectiviteit van de maatregelen. Per locatie zal één piramideval geplaatst worden. Een piramideval blijft normaliter één week in het veld staan. Het aantal bemonsteringsrondes is nog open voor discussie.
4. Hogere planten. Planten staan aan de basis van vrijwel alle voedselketens en hoewel individuele plantensoorten in door landbouw gedomineerde landschappen tegenwoordig weinig indicatief meer zijn voor de kwaliteit van de omgeving is het belangrijk ze te monitoren omdat verschillen in abundantie, diversiteit en bloemrijkheid van vegetaties al snel kunnen doorwerken naar hogere trofische niveaus zoals bijen, zweefvliegen en vogels. We sluiten op hoofdlijnen aan bij de systematiek die gebruikt wordt in het Landelijk Meetnet Flora – Milieu- en Natuurkwaliteit (CBS 2003). We maken gebruik van permanente kwadraten (PQs) van 5 * 1 m. Eén PQ is de kleinste eenheid van bemonstering. In deze plots wordt van alle hogere plantensoorten de bedekking (percentage) geschat. Per grondgebruikseenheid worden vijf PQs geïnventariseerd die 10 m uit elkaar liggen. Op grondgebruikseenheden (akkers, graslanden, houtwallen, wegbermen, etc.) met een duidelijk afwijkende rand, worden de rand en het centrum van de eenheid afzonderlijk geïnventariseerd. Doordat op deze wijze per (type) grondgebruikseenheid informatie uit meerdere PQ’s beschikbaar is, kan met behulp van zogenaamde ‘species-area relationships’ geschat worden wat de biodiversiteit per bedrijf, per habitat type of per Delta Lab is. Daarnaast is het met behulp van deze methode mogelijk kleine veranderingen in soortenrijkdom of bedekking van soorten(groepen) vast te stellen als die als gevolg van aangepast beheer optreden (Kleijn et al. 2006). Het aantal habitattypen dat bemonsterd dient te worden per Delta Lab is afhankelijk van de integrale set van KPI’s die door alle betrokkenen met elkaar worden afgesproken, en vervolgens de maatregelen waarmee die KPI’s gerealiseerd moeten worden. Naar verwachting zal dit fluctueren tussen de 5 en 10 habitattypen. Vervolgens zijn 6-8 onafhankelijke locaties per habitattype*beheertype nodig in elk Delta Lab om betrouwbare uitspraken te kunnen doen over de effectiviteit van de maatregelen.
5. Bodemschimmels en bacteriën. Het belang van een gezonde bodem wordt in toenemende mate onderkend. Bodems spelen een cruciale rol bij klimaatadaptatie omdat ze afhankelijk van de omstandigheden broeikasgassen uitstoten of opnemen. Ook uitspoeling van nutriënten naar grond- en oppervlaktewater wordt sterk beïnvloed door de samenstelling van het bodemleven. Bij de selectie van een indicator voor gezonde en diverse bodem is belangrijk dat deze bruikbaar is voor uiteenlopende bodemtypes zoals bijvoorbeeld akkers, intensieve graslanden en natuurgebieden op veen, klei en zand en dan zinnige informatie oplevert over hoe divers het bodemleven bij benadering is. Tegelijkertijd is het belangrijk dat deze relatief eenvoudig te meten is (d.w.z. relatief kosteneffectief). Het voorstel is om de biomassa van bacteriën en schimmels in de bodem te monitoren door middel van analyse van de fosfolipiden vetzuren (PhosphoLipid Fatty Acid; PLFA). Fosfolipiden zijn bouwelementen in de cellen en komen voor in celmembranen. Met behulp van gaschromatografie kan onderscheid gemaakt worden tussen bacteriën, gewone schimmels en arbusculaire mycorrhizaschimmels. Met deze methode zijn al eerder effecten aangetoond op bodemgemeenschappen van verschillen in diversiteit van gewasrotaties (Tiemann et al. 2015) wat vertrouwen geeft dat ook effecten van relatief kleine veranderingen in het landgebruik aangetoond zullen kunnen worden. Deze biodiversiteitsindicator kan eventueel aangevuld worden met het gebruik van de Tea Bag Index (Keuskamp et al. 2013) die een indicatie geeft van de decompositiesnelheid en daarmee het functioneren van bodems. Nader in te vullen: steekproefomvang per habitattype en behandeling. Het aantal habitattypen dat bemonsterd dient te worden per Delta Lab is afhankelijk van de integrale set van KPI’s die door alle betrokkenen met elkaar worden afgesproken, en vervolgens de maatregelen waarmee die KPI’s gerealiseerd moeten worden. Naar verwachting zal dit fluctueren tussen de 5 en 10 habitattypen. Vervolgens zijn 6-8 onafhankelijke locaties per habitattype*beheertype nodig in elk Delta Lab om betrouwbare uitspraken te kunnen doen over de effectiviteit van de maatregelen.

 

Literatuur
CBS (2003) Handleiding Landelijk Meetnet Flora – Milieu- en Natuurkwaliteit. CBS, Voorburg/Heerlen en Interprovinciale Werkgroep voor Inventarisatie en Monitoring van Natuur en Landschap (IAWM), subwerkgroep Flora en Vegetatie.

Keuskamp, J.A., Dingemans, B.J.J., Lehtinen, T., Sarneel, J.M., Hefting, M.M. (2013) Tea Bag Index: a novel approach to collect uniform decomposition data across ecosystems. Methods in Ecology and Evolution, 4, 1070–1075

Kleijn, D., Baquero R.A., Clough, Y., Díaz, M., De Esteban, J., Fernández, F., Gabriel, D., Herzog, F., Holzschuh, A., Jöhl, R., Knop, E., Kruess, A., Marshall, E. J. P., Steffan-Dewenter, I.,  Tscharntke, T., Verhulst, J., West T.M.,  & Yela, J. L. (2006) Mixed biodiversity benefits of agri-environment schemes in five European countries. Ecology Letters, 9, 243-254.

Kleijn, D., Dimmers, W., van Kats, R., Melman, D. & Schekkerman, H. (2007). De voedselsituatie voor gruttokuikens bij agrarisch mozaïekbeheer. Alterra-rapport 1487, Alterra, Wageningen.

Kleijn, D.,, Dimmers, W.J., van Kats, R.J.M & Melman, T.C.P. (2009) De relatie tussen gebruiksintensiteit en de kwaliteit van graslanden als foerageerhabitat voor gruttokuikens. Alterra-rapport 1753, Alterra, Wageningen.

Maas, T., J. van den Broek & J. Deuten, (2017) Living labs in Nederland – Van open testfaciliteit tot levend lab. Den Haag, Rathenau Instituut.

Stam, J.M., Kleijn, D., te Beest, D., Ozinga, W.A., Schmidt, A.M., Noordam, A.P., Burgers, J., van Kats, R.J.M., Aukema, B., Lammertsma, D.R. & Siepel, H.  (2019) De variatie aan insecten in laagveenmoerassen : Het spectrum aan soortgroepen in verschillende habitattypen in Nederlandse laagveenmoerassen. Wageningen Environmental Research rapport 2961. Wageningen Environmental Research, Wageningen.

Teunissen, W., van Turnhout, C., Soldaat, L. & Vogel R. (2015). Monitoring van vogels in de leefgebieden droge en natte dooradering. Sovon-rapport 2015/49. Sovon Vogelonderzoek Nederland, Nijmegen.

Tiemann, L.K., Grandy, A.S., Atkinson, E.E., Marin-Spiotta, E. & McDaniel M.D. (2015) Crop rotational diversity enhances belowground communities and functions in an agroecosystem. Ecology Letters, 18, 761–771