Integratie van bepalingen van de lokale staat over verschillende habitatlocaties en criteria heen

criteria heen

Het betreft hier de integratie van de verschillende criteria ter beoordeling van de habitatstructuur, de vegetatie, de verstoringen en de ruimtelijke samenhang. Hiervoor bestaan drie opties, afhankelijk van het schaalniveau waarover, en de vraagstelling waarvoor de integratie dient te gebeuren:

a) integratie per LSVI-criterium over verschillende habitatlocaties heen

b) integratie over de LSVI-criteria heen per locatie

Tabel 7 - Overzicht van grenswaarden voor de beoordeling van de benodigde oppervlakte voor het autonoom functioneren of het duurzaam behoud van systemen (zie § 2.5).

habitattype Grenswaarde

≥ = gunstige toestand

voor oppervlakte voor autonoom functioneren Schaalniveau waarop oppervlakte berekend wordt 15

Minimum structuurareaal (MSA)

2180 40 ha 2 9110 40 ha 2 9120 40 ha 2 9130 en 915016 20 ha 2 9160 15 ha 2 9190 50 ha 2 91E0, subtypes vc en va gezamelijk17 10 ha 2 91E0, subtypes vn, vm, vo ^{20 ha 2} 91E0, subtype sf 25 ha 2 91F0 15 ha 2

a) Integratie per criterium over verschillende habitatlocaties heen

Bij deze integratie worden LSVI-metingen van verschillende locaties geïntegreerd per criterium en wordt het oppervlakteaandeel waarop ze van toepassing zijn in rekening gebracht. Enkele voorbeelden:

152: geheel van alle vlekken van het type binnen een aanééngesloten habitatwaardig boscomplex (zie ook §2.2)

16In Vlaanderen zijn de potenties voor deze types zeer beperkt. Daarom kan hier de oppervlakte van beide types samengeteld worden om te toetsen aan de MSA van 10ha.

17komen van nature vaak op zeer kleine oppervlaktes voor en bijna steeds samen waarbij er een zeer geleidelijke overgang is tussen beide typen. Daarom dient de gezamenlijke oppervlakte van de beide habitatsubtypen binnen één habitatwaardig boscomplex te voldoen aan de MSA grenswaarde van 10 ha om een gunstige lokale staat van instandhouding te scoren.

- bij een gebiedsdekkende veldcampagne: bv. 70 % van de

oppervlakte heeft een gunstige lokale SVI voor criterium x, 30 % is ongunstig voor datzelfde criterium;

- bij een representatieve steekproef: bv. 20 % van de

steekproeflocaties heeft een gunstige lokale SVI voor criterium x, 80 % ervan is ongunstig voor datzelfde criterium

Volgens deze werkwijze blijft de informatie afkomstig uit de afzonderlijke criteria behouden waardoor rechtstreeks aandachtspunten en maatregelen voor behoud of herstel afgeleid kunnen worden. Voor de meeste toepassingen, zoals het hanteren van een early warning systeem (zowel

voor verslechtering als verbetering), het formuleren van

instandhoudingsmaatregelen, … is het absoluut aan te bevelen dergelijk niveau van detail maximaal te behouden. De werkwijze gebruikt bij de opmaak van de instandhoudingsdoelstellingen per SBZ is hiervan een variant (Tabel 8 naar Panis et al., 2009).

Tabel 8 - Beoordelingskader bij het integreren van de staat van instandhouding volgens één bepaald criterium over verschillende habitatlocaties, op basis van de relatieve oppervlakte of het aantal meetpunten (Panis et al., 2009).

Toestand criterium Beoordeling

Oppervlakte/aantal meetpunten

grotendeels gunstig (>90%) ^{Overal gunstig}

Oppervlakte/aantal meetpunten

meer dan 2/3 gunstig ^{Overwegend gunstig}

Oppervlakte/aantal meetpunten tussen 1/3 en 2/3 gunstig

Deels gunstig Minder dan 1/3 van de

oppervlakte/aantal meetpunten gunstig

Overwegend ongunstig18

Oppervlakte/aantal meetpunten

grotendeels ongunstig (>90%) ^{Overal ongunstig}

b) Integratie over de criteria heen per habitatlocatie

De gebruiker wenst één einduitspraak (gunstig/ongunstig) voor de lokale staat van instandhouding van één habitatlocatie. Hiertoe is een integratie van de verschillende LSVI-indicatoren op die locatie nodig.

Een klassieke benadering is de slechtste score te hanteren voor de totale habitatlocatie (het „one-out-all-out‟ principe). Dit gebeurt dan eventueel per criteriumgroep (structuur, verstoring, vegetatie en ruimtelijke context) om een zekere mate van nuancering te bewaren: bv „qua verstoring en habitatstructuur scoort de locatie gunstig, maar qua vegetatie ongunstig‟. Variaties op het one-out-all-out principe bestaan erin om te werken met een

meerderheidsregel (het merendeel van de indicatoren zijn

gunstig/ongunstig). Daarbij wordt bij voorkeur gewerkt met een weging van het belang van de individuele indicatoren waardoor een genuanceerder eindoordeel bekomen wordt. De weging gebeurt op basis van een set algemene regels waarbij de onderliggende redenering is:

-indicatoren die de gunstige toestand van de habitat op lange termijn hypothekeren, en daarbij meer dan een gewone inspanningen vergen om te remediëren zijn zeer belangrijk

-indicatoren wiens toestand (nagenoeg) volledig door beheer bepaald worden zijn belangrijk.

Finaal wordt een oordeel gunstig of ongunstig bekomen voor een bepaalde habitatlocatie op basis van het geheel van indicatoren die toelaten op lokaal niveau een uitspraak te doen.

c) Integratie over de criteria en habitatvlekken heen (totaalscore op gebiedsniveau)

De gebruiker wenst één einduitspraak voor de lokale staat van instandhouding over alle criteria heen en geïntegreerd op gebiedsniveau (bv. een SBZ (deel)gebied, (een deel van) een natuurreservaat, een biogeografische regio).

Een juiste uitspraak kan dan enkel bekomen worden wanneer vertrokken wordt van een integratie van eindoordelen gunstig/ongunstig per locatie volgens b) waarbij we finaal een oppervlakteverdeling gunstig/ongunstig bekomen (geschat via een steekproeftrekking of gebiedsdekkend bij een volledige survey). Hierbij zijn dus een one-out-all-out, weging van de

indicatoren en/of meerderheidsregel mogelijk om tot een integratie per locatie te komen.

Deze aanpak is toegepast bij de Artikel 17 rapportage betreffende de staat van instandhouding van de habitattypen voor de periode 2013-2019, meer bepaald voor het onderdeel specifieke structuren en functies (Paelinckx et al., 2019). Hierbij is, analoog aan de vorige rapportageperiode (Louette et al 2013) gewerkt met een weging van de diverse LSVI-indicatoren als „belangrijk‟ of „zeer belangrijk‟ en volgende beslissingskader:

(1a) tenminste één Zeer Belangrijke indicator scoort ongunstig (de Zeer

Belangrijke indicatoren volgen de one-out-all-out regel)

→LSVI van vlek ONGUNSTIG

(1b) geen enkele Zeer Belangrijke indicator scoort ongunstig → 2

(2a) de helft of meer van de indicatoren scoren ongunstig →LSVI van vlek ONGUNSTIG

(2b) minder dan de helft van de indicatoren scoren ongunstig →LSVI van vlek GUNSTIG

Vervolgens worden de uitspraken per locatie doorgerekend (hetzij op basis van een gebiedsdekkende survey, hetzij op basis van een steekproef) naar oppervlakteaandelen gunstig en ongunstig voor Atlantisch Vlaanderen al dan niet met bijhorende betrouwbaarheidsintervallen. Om tot een einduitspraak per habitattype te komen dienen ten slotte een aantal indicatoren die op het niveau Vlaanderen zijn bepaald (habitattypische soorten, ruimtelijke samenhang B- en A-criterium, en dik dood hout eveneens gewogen per habitattype als „belangrijk‟ of „zeer belangrijk‟) geïntegreerd te worden volgens een specifiek beslissingskader. Voor meer detail verwijzen we naar Paelinck et al. (in voorbereiding).

Biotische index

Een alternatieve methode die op al deze niveaus kan toegepast worden (habitatlocatie of gebied), is deze met behulp van een biotische index. In plaats van de metingen om te zetten tot een binaire uitspraak (gunstig – ongunstig) wordt de afstand berekend tot een bepaalde referentiewaarde. In dit geval werd de referentiewaarde gelijk gesteld met de grenswaarden uit de LSVI-matrices. Op deze wijze wordt meer rekening gehouden met de

relatieve informatie van een meting in een continu bereik (bv. 40% respectievelijk 70% verbossing zijn beiden ongunstig, maar het tweede percentage is nog veel „ongunstiger‟). In Van Calster et al. (2011) is hiertoe een voorlopige aanzet uitgewerkt op basis van een dataset uit het kwaliteitsmeetnet van de Natura2000 habitats in het Brusselse Hoofdstedelijk Gewest

Dergelijke aanpak laat toe genuanceerdere uitspraken te doen. Ook in het kader van trendmonitoring is deze methode veel gevoeliger dan een one-out all out benadering. Zulke benadering is enkel mogelijk wanneer

kwantitatieve gegevens beschikbaar zijn, zoals bv. in het geval van het meetnet Natura2000 habitatkwaliteit (Westra et al. 2014).