Verspreiding in beeld met kansenkaarten

Verspreiding in beeld

met kansenkaarten

van soorten. Dit geldt zowel voor toepassingen in het natuurbeleid, natuur-beheer, ingreep-effect studies als de wens om inzicht te verwerven in de processen

die de verspreiding en aantallen van soorten beïnvloeden. Voor veel toepassingen wordt gevraagd om recente, vlakdekkende en onderling vergelijkbare informatie. De beschikbare verspreidingsgegevens zijn echter vaak niet volledig, gedetailleerd e n / o f recent genoeg om alle vragen te kunnen beantwoorden. Maar dat neemt niet weg dat we wel degelijk uitspraken kunnen doen over de potenties van een gebied: welke soorten kunnen hier verwacht worden en, indien mogelijk, in welke aantallen? In dit artikel worden nieuwe mogelijkheden beschreven om aan de hand van losse meldingen en andere niet-vlakdekkende gegevens te komen tot kaarten die de kans op voorkomen van een soort laten zien. Dit wordt geïllustreerd aan de hand van concrete voorbeelden.

Henk Sierdsema, Rogier Pouwels, André van Kleunen & Ruud Foppen

In Nederland liggen ruim 39.000 hokken van 1X1 km met land. De inventarisatie van alle soorten in il deze hokken voor een atlasproject is een onmogelijke taak, zeker als die gegevens ook nog actueel moeten zijn.Vlakdekkend, gestandaardiseerd onder-zoek op landelijk of regionaal schaalniveau is arbeidsintensief en alleen voor een beperkt aantal lokaal of geclusterd voorko-mende soorten met enige regelmaat uit te voeren. Tussen opeenvolgende landelijke en regionale atlasprojecten zit vaak 15-25 jaar. Na enkele jaren zijn de gegevens verouderd en neemt de gebruikswaarde af Om de informatie bij de tijd te houden verzamelen veel PGO's tussentijds alle beschikbare waarnemingen (Vogel, 2002). Bij sommige PGO's is dit zelfs de enige vorm waarin structureel verspreidingsinformatie wordt verzameld.

Een andere bron voor informatie over de verspreiding en aantallen van soorten wordt verzameld door middel van monitoring-onderzoek. Hiervoor worden steekproefge-bieden, transecten of punten op een gestan-daardiseerde manier onderzocht. De waar-nemingen van deze steekproefgebieden zijn daarom wel goed onderling vergelijkbaar. Door het continue karakter van monitoring-programma's leveren ze bovendien steeds recente informatie én informatie over veran-deringen op. De waarnemingen uit

monito-ringprojecten hebben echtereen groot nadeel: ze zijn niet vlakdekkend. Een nieuwe benadering

De afgelopen jaren zijn allerlei methoden ontwikkeld om onvolledige datasets om te zetten naar dekkende verspreidingsbeelden

(Guisan & Zimmermann, 2000; Sierdsema et al., 2005). Met behulp van ruimtelijke modelleertechnieken wordt, gebruikmakend van de steekproefdata, ingeschat of een soort voorkomt in een gebied waar geen of onvolledige gegevens van bestaan.

De techniek (kader 1) bestaat uit het genere-ren van de zogenaamde kans op voorko-men, of abundantiekaarten, hier kortweg 'kansenkaarten' genoemd. Kansenkaarten in de strikte zin laten de kans op voorkomen van een soort zien. In het spraakgebruik

wordt de term echter ook vaak gebruikt voor kaarten die te verwachten aantallen (abun-danties) weergeven. Deze 'abundantie-kaar-ten' zijn over het algemeen breder toepas-baar. Om ze te maken is echter ook meer informatie nodig: tellingen in plaats van alleen informatie over aan-/afwezigheid. Bovendien is de statistiek om ze te maken ingewikkelder.

Kansenkaarten in beeld

Twee voorbeelden worden hierna in meer detail besproken. Het eerste voorbeeld van de Heivlinder is kenmerkend voor het type informatie dat bij veel VOFF-organisaties aanwezig is: een combinatie van losse mel-dingen en monitoringgegevens. Het tweede voorbeeld betreft een zeldzame keversoort, de Gestreepte waterroofkever. Hiervan is

Kader 1. Twee technieken nader bekeken

Twee belangrijke technieken om voorspellingen te maken voor niet volledig onderzochte gebieden zijn regressieanalyses en ruimtelijke interpolatie door kriging. Regressie maakt gebruik van de relaties tussen het voorkomen van soorten en omgevingsvariabelen. Wanneer er landsdekkende informatie over deze omgevingsvariabelen beschikbaar is, kunnen zo landsdekkende verspreidingskaarten gemaakt worden.

Ruimtelijke interpolatietechnieken zoals kriging maken gebruik van de ruimtelijke correlatie in de waarnemingen van een soort: ze hebben daarom geen omgevings-informatie nodig om kaarten te kunnen maken.

Deze twee technieken kunnen ook worden gecombineerd door ruimtelijke correlatie toe te voegen aan de regressies of door omgevingsinformatie toe te voegen aan de ruimtelijke interpolatie. Dit levert meestal de meest betrouwbare kaarten op.

, j^vende f^atuur

Foto 1. Heivlinder (foto: Henk-jan Kievit, De Vlinderstichting).

Fig. 1. Bekende (links) en verwrachte (rechts) aantallen van de Heivlinder (Hipparchia semele) in Nederland op basis van (losse^ waarnemingen in kilometerhokken. Relatief goed onderzochte hokken zijn lichtgroen gemarkeerd.

Fig. 2. Gemodelleerde verspreiding van Heivlinders (Hipparchia semele) in Nederland op basis van de getelde aantallen per sectie op monito-ring routes. Dit laat onder meer zien dat de Heivlinder in Noord-Bra-bant in hogere dichtheden voorkomt dan in Drenthe. Ook blijken de dichtheden op de Wadden hoger te zijn dan in de vastelandsduinen. In figuur 1 ontbreken deze verschillen: meetnetten leveren dan ook beter vergelijkbare aantallen op dan losse meldingen.

0-0,25 0,25-0,45 • 0 , 4 5 - 1 , 6 « i . ö - B

weinig verspreidingsinformatie beschikbaar en is een kansenkaart gemaakt door gebruik te maken van informatie van een geheel andere soortengroep. Andere voorbeelden zijn de verspreidingskaarten in de broedvogelatlas van 1998-2000 (Saris et al., 2002; SOVON Vogel-onderzoek Nederland, 2002), de Grutto-kaart (Teunissen & Soldaat, 2006; www.grutto.nl) en kaarten die de jaarrond verspreiding in beeld brengen van vogels die een gevaar kunnen vormen voor de luchtvaart (Shamoun-Baranes et al., 2006 http://ecogrid.sara.nl/bambas).

Voorbeeld i: Heivlinder

De Heivlinder (i-lipparciiia semele, foto 1) is in Nederland een vrij algemene dagvlinder van heide en open duin. Veel waarnemers geven hun losse meldingen van deze vlin-der door aan De Vlinvlin-derstichting. Hieruit blijkt, dat deze vlinder vooral op de zand-gronden en in de duinen is aan te treffen. Ook lijkt hij veel algemener te zijn op de Veluwe en in de duinen dan elders op de zandgronden. Verder Is de Heivlinder in Drenthe op veel meer plaatsen waargeno-men dan in Noord-Brabant. Maar is de soort daar nu werkelijk algemener of komt dat doordat er in Drenthe veel intensiever

naar vlinders wordt gekeken? Om daarvoor te corrigeren is onder-scheid gemaakt in hokken die goed zijn onderzocht en hokken die slecht zijn onderzocht. Per hok is bepaald hoeveel soorten te verwachten zijn en hoeveel er daadwerkelijk zijn gemeld. Hokken waar veel minder soorten zijn gemeld dan ver-wacht, zijn vervolgens gemarkeerd als slecht onderzocht. Hieruit blijkt onder meer, dat in Drenthe van bijna alle hokken veel informatie voorhanden is. In Noord-Brabant daarentegen zijn uit grote gebieden geen of weinig gegevens beschikbaar. Er zijn dus in Noord-Brabant veel 'witte vlek-ken' waarvan we niet kunnen zeggen of de Heivlinder daar nu niet gemeld is doordat hij er niet voorkomt of omdat er niet naar is gezocht (fig. 1).

Op basis van de goed onderzochte hokken

is een model gemaakt waarmee respectieve-lijk de kans op voorko-men en de verwachte aantallen per hok zijn berekend (Sierdsema et al., 2005). Eerst is de kans op voorkomen berekend. Vervolgens is door een vlinderdes-kundige gekeken boven welke kans de aanwezigheid van Heivlinders aannemelijk is. Alleen voor deze hokken zijn vervolgens de te

verwachten aantallen berekend. Het resultaat bevestigt de indruk, dat de Brabantse populatie veel meer ver-snipperd is dan in Drenthe (fig. 1). Hoewel door de voorbewerking slecht onderzochte hokken niet zijn betrokken in de analyse, blijven de gemelde aan-tallen onderling slecht vergelijkbaar. Hier is een oplossing voor te vinden door gebruik te maken van de waarnemingen van de monitoringroutes van de Heivlinder (zie www.vlinderstichting.nl voor meer informatie). Figuur 2 laat de verwachte aantallen vlinders per sectie van 50 meter zien. De aantallen in de kaart zijn een relatieve maat voor de tal-rijkheid, omdat ze niet zonder meer omgere-kend kunnen worden naar de aantallen per kilometerhok. De kaart die op basis van monitoringgegevens is gemaakt laat zien dat de Heivlinder op de Wadden bijvoorbeeld tal-rijker is dan op de vastelandsduinen. En dat de dichtheden in Brabantse heideterreinen, ondanks de versnipperde populaties, over het algemeen hoger zijn dan in Drenthe (fig. 2 ) .

<?==• G=^ Foto 2. Gestreepte waterroofkever

(foto: René Krekels).

Fig. 3. Waarnemingen van de Gestreepte waterroofkever (Graphoderus bilineatus) en ligging van de Laagveenregio

waarnemingen laagveen-regio ka ns (EGV en flora) 0 , 0 5 0,1 • • 0 , 2 | o , 3 -| o , 4 | o , s -| o , b | o , 7 5 - 0,1 0,2 0.3 0.4 0,5 0,6 0,75 - 1 kan* m-:'-• i

• •

• •

Voorbeeld 2: Gestreepte waterroofkever De Gestreepte waterroofkever (Craphoderus bilineatus, foto 2) is een zeldzame waterke-ver die waterke-verwant is aan de meer bekende Geelgerande waterroofkever. De soort is karakteristiek voor wateren met een venige bodem en veel begroeiing. Over het voor-komen van de soort in Nederland is echter weinig bekend. Omdat de kever op Annex II van de Habitatrichtlijn staat is op verzoek van de Provincie Zuid-Holland en het Ministerie van LNV het huidige voorkomen en de biotoopvoorkeur onderzocht (Guppen et al., 2006). Hiertoe zijn in 2003 en 2004 door EIS-Nederland 85 oude vindplaatsen bemonsterd en is informatie over de water-kwaliteit en plantengroei verzameld. Op 38 plaatsen is de soort aangetroffen (ftg. 3). Om informatie te krijgen over de mogelijke verspreiding van de Gestreepte waterroof-kever in de rest van Nederland is een voor-spellend verspreidingsmodel gemaakt. Een belangrijke bron van informatie bij het maken van de kansenkaart was het voorko-men van een tiental plantensoorten welke geassocieerd worden met het voorkomen van de Gestreepte waterroofkever. Informa-tie over het voorkomen van deze planten-soorten wordt verzameld door FLORON. Daarnaast vormden metingen van de water-kwaliteit uit de Limnodata Neerlandica database van het Stowa een belangrijke bron van informatie. Het beste voorspel-lingsmodel is gebaseerd op de aanwezig-heid van tien plantensoorten en het

elek-trisch geleidingsvermogen van het water. Met behulp van dit model en de sterke associatie van de soort met laagveenbodems zonder toplaag van zand of klei is de kans op voorkomen per kilometerhok in Neder-land berekend (Sierdsema &, Guppen, 20o5). Dit laat onder meer zien dat de Gestreepte waterroofkever in Noord-Neder-land waarschijnlijk veel wijder verspreid voorkomt dan tot op heden bekend is

(fig. 4). In 2006 is onderzoek begonnen om met de kansenkaart in de hand nieuwe vindplaatsen van de soort op te sporen: dit leverde op de eerste dag van het onder-zoek al vier nieuwe vindplaatsen op! Deze informatie over nieuwe vindplaatsen is uit-stekend geschikt om de betrouwbaarheid van de voorspellingen te toetsen. Soorten elkaar laten voorspellen In het voorbeeld van de Gestreepte water-roofl<ever wordt het voorkomen van de ene soort voorspeld met verspreidingsgegevens van andere soorten. Dit is niet ongebruike-lijk wanneer het een oorzakeongebruike-lijk verband betreft. Denk hierbij aan gegevens over het voorkomen van een waardplant om de ver-spreiding van een insect te kunnen voor-spellen. O f informatie over de verspreiding van prooisoorten: grote insecten en hage-dissen om het voorkomen van Grauwe klauwieren te modelleren. De Gestreepte waterroofkever heeft echter geen directe relatie met de plantensoorten waarmee hij ruimtelijk gecorreleerd is. Deze ruimtelijke

Fig. 4. Kansenkaart van de Gestreepte water-roofkever (Craphoderus bilineatus) gebaseerd op zowel elektrisch geleidingsvermogen (EGV) als het aantal associatieve plantensoorten (flora) (in rood) of alleen gebaseerd op elektrisch gelei-dingsvermogen én het voorkomen van veen-grond met een toplaag van veen (in groen). De Laagveenregio is weergegeven in grijs. Deze kaart is onder meer gebruikt bij het zoeken naar nieuwe vindplaatsen en leverde op de eerste dag in 2006 al 4 nieuwe vindplaatsen op!

correlaties komen waarschijnlijk bij veel soorten voor en kunnen daarom een prima hulpmiddel vormen om de verspreiding van soorten te modelleren. De methode is onder meer toegepast voor het soortbe-schermingsplan Nachtzwaluw van de Pro-vincie Noord-Brabant (van Kleunen et al., 2006). Door gegevens van verschillende soortgroepen bij elkaar te brengen kunnen de mogelijkheden om kansenkaarten te maken aanzienlijk worden uitgebreid. Dit is bijvoorbeeld het geval wanneer we slecht weten waarom een soort ergens voorkomt, maar wel dat hij vaak in de buurt van ande-re soorten wordt aangetroffen.Wat echter ook vaak gebeurt, is dat we wel weten waar een soort van afhankelijk is, maar dat van die informatie geen goede ruimtelijke bestanden beschikbaar zijn. In het geval van de Nachtzwaluw waren er geen kaarten met informatie over de bosstructuur om zo potentieel geschikte broedplaatsen op te

/De

dievende f4atuur

s p o r e n . Er was echter wel r u i m t e l i j k e infor-m a t i e b e s c h i k b a a r over de s o o r t e n die het v o o r k o m e n v a n v o o r N a c h t z w a l u w e n g e s c h i k t e b o s s t r u c t u u r i n d i c e r e n , zoals B o o m l e e u w e r i k , B o o m p i e p e r , C e k r a a g d e r o o d s t a a r t en G e e l g o r s ( S i e r d s e m a &, H o l t -l a n d , 1997).

D e betekenis van kansenkaarten

K a n s e n k a a r t e n k u n n e n d e p o t e n t i ë l e waar-d e n v a n een g e b i e waar-d in beelwaar-d b r e n g e n , i n d i e n er geen recente o f g e d e t a i l l e e r d e s o o r t i n f o r m a t i e b e s c h i k b a a r is. O o k k u n n e n ze h e l p e n o m n i e u w e v i n d p l a a t s e n van bij-z o n d e r e s o o r t e n o p het s p o o r te k o m e n . G e r i c h t o n d e r z o e k in k a n s r i j k e g e b i e d e n b i e d t t e v e n s d e m o g e l i j k h e i d o m de voor-s p e l l e n d e w a a r d e van d e kaarten te t o e t voor-s e n . D o o r s l i m gegevens te v e r z a m e l e n k u n n e n w e k a n s e n k a a r t e n b e t r o u w b a a r m a k e n m e t een m i n i m u m aan i n s p a n n i n g . Kansenkaar-t e n z i j n geen v e r v a n g i n g v o o r kaarKansenkaar-ten m e Kansenkaar-t echte w a a r n e m i n g e n , m a a r k u n n e n d a a r wel een b e l a n g r i j k e a a n v u l l i n g o p v o r m e n . D o o r de n a u w k e u r i g h e i d van de k a n s e n aan te geven k u n n e n w e b o v e n d i e n laten zien w e l k e w a a r d e w e k u n n e n h e c h t e n aan h e t

k a a r t b e e l d .

O p d i t m o m e n t staat het v o o r s p e l l e n van het v o o r k o m e n van s o o r t e n op basis van a n d e r e s o o r t e n n o g in de k i n d e r s c h o e n e n . H e t is de v e r w a c h t i n g , d a t de m o g e l i j k h e -d e n h i e r v o o r in -d e nabije t o e k o m s t sterk z u l l e n t o e n e m e n . De b e s c h i k b a a r h e i d v a n de v e r s p r e i d i n g van m e e r d e r e taxa o f s o o r t -g r o e p e n is in de a f -g e l o p e n j a r e n al een s t u k e e n v o u d i g e r g e w o r d e n . I n i t i a t i e v e n z o a l s het E c o G r i d - p r o j e c t z u l l e n de t o e g a n g t o t deze gegevens n o g v e r d e r v e r b e t e r e n . Elders w o r d t tevens g e w e r k t aan het steeds g e m a k k e l i j k e r b e s c h i k b a a r m a k e n v a n gege-vens over l a n d g e b r u i k , k l i m a a t , d e p o s i t i e en tal van a n d e r e v e r k l a r e n d e f a c t o r e n v o o r de v e r s p r e i d i n g van s o o r t e n . En d a t niet alleen o p N e d e r l a n d s e , m a a r o o k o p Euro-pese schaal. Er liggen g r o t e kansen in het v e r s c h i e t !

Literatuur

Cuppen, J., B. Koese & H. Sierdsema, 2 0 0 6 .

Distribution and biotope of Craphoderus

bilinea-tus in The Netherlands (Coleoptera:

Dytisci-dae). Nederlandse Faunistische IVIedelingen 24.

Cuisan, A. & N.E. Zimmermann, 2 0 0 0 .

Predic-tive habitat distribution models in ecology. Ecological Modelling 135 (2-3): 147 - i 8 6 .

Kleunen, A. van, H. Sierdsema, M. van der Weide, C. van Turnhout & R.L Vogel, 2006.

Soortbeschermingsplan Nachtzwaluw

Noord-V r o e g op pad

Rond de zes was ik. Op die leeftijd zat ik al met mijn vingers aan de inktzwammen o m te kijken o f ik er echt inkt uit kon halen. In de jaren daar-na vaak voor dag en dauw met mijn vader op pad, uren naar een Buizerdnest kijken, o f spe-lende Vossen bespioneren in een boswei. Aan-sluiting bij de Twentse Vogelwerkgroep zorgde voor de versnelling; inventariseren, trektellen, excursies, uren fietsen, het liefst gelijk na school, 's Nachts als ik de slaap niet kon vat-ten, zocht ik rond Enschede uilen en andere nachtvogels en elke vakantie was ik met drie vogelvrienden op pad in Nederland, met fiets, auto o f zelfs lopend. Met een vriend me ergens laten droppen en dan in een rechte lijn weer naar huis toe lopen. Spectaculaire vogelbeleve-nissen heeft dat opgeleverd!

N u ben ik actief voor de VWG Nijmegen. Naast het bij nacht en ontij 'buiten spelen', zoals ik het vogelen nog steeds ervaar, ben ik als alge-meen bestuurslid van de VWG a c t i e f i n het onderhouden van contacten, en het bijhouden van het waarnemingenarchief Met groot enthousiasme probeer ik vogelaars en anderen met elkaar in contact te brengen en aan te spo-ren te genieten van vogels.

Remco Wester (foto: Arjan Boele).

Brabant. SOVON-onderzoeksrapport 2 0 0 5 / 0 9 . SOVON Vogelonderzoek Nederland.

Saris, F.J.A., |.W. Vergeer, F. Hustings & C. van Turnhout, 2 0 0 2 . Volkstelling onder

broedvogels biedt gevarieerd beeld. De Levende Natuur 130 (6): 196 - 205.

Shamoun-Baranes, J., W. Bouten, H. Sierdsema, ). van Belle, H. van Gasteren & E. van Loon, 2 0 0 6 . The Netherlands Bird Avoidance Model.

University o f Amsterdam, SOVON &. Royal Dutch Air force.

Sierdsema, H. & ) . Cuppen, 2 0 0 6 . A predictive

distribution model for Craphoderus bilineatus in the Netherlands (Coleoptera: Dytiscidae). Nederlandse Faunistische Medelingen 24: 49 - 54.

Sierdsema, H. & |. Holtland, 1997. AVIS: dè

koppeling tussen broedvogelgegevens en natuurbeheer. De Levende Natuur 98 (4): 136 -141.

Sierdsema, H., A. van Kleunen, C. van Swaay & L. Sparrius, 2005. Van losse meldingen en

steekproefgegevens naar verspreidingskaarten. VOFF-rapport 2005/01. Vereniging Onderzoek Flora en Fauna.

SOVON Vogelonderzoek Nederland, 2002. Atlas

van de Nederlandse broedvogels 1998-2000. Nederlandse Fauna 5. Nationaal Natuurhistorisch Museum Naturalis, KNNV Uitgeverij &. European Invertebrate Survey-Nederland. Leiden.

Teunissen, W.A. & L.L. Soldaat, 2 0 0 6 . Recente

aantalontwikkeling van weidevogels in Neder-land. De Levende Natuur 107 (3): 70 - 74.

Vogel, R.L., 2002. Inventarisatie van het aanbod

van de verspreidingsgegevens van flora en fauna in Nederland. VOFF-Rapport 2 0 0 2 / 0 1 . Vereni-ging Onderzoek Flora en Fauna.

D a n k w o o r d

Het onderzoek naar kansenkaarten is mede mogelijk gemaakt door een samenwerking van de Koninklijke Luchtmacht, de Universiteit van Amsterdam en SOVON voor de ontwikkeling van het Bird Avoidance Model. De analyse is verder mede mogelijk gemaakt door financiering vanuit het WOT-IN programma dat LNV (Direc-tie Kennis) moet ondersteunen betreffende de informatievoorziening over natuur in het kader van de Vogel- en Habitatrichtlijn. De monitoring-gegevens van de Heivlinder zijn verzameld door De Vlinderstichting & CBS in het kader van het Netwerk Ecologische M o n i t o r i n g . Chris van Swaay (De Vlinderstichting) assisteerde bij het maken van de kaarten van de Heivlinder Menno Reemer (EIS) en jan Cuppen (WUR) hielpen bij het maken van de kaart van de Gestreepte water-roofkever. Chris van Swaay en Rob Vogel (SOVON) voorzagen eerdere concepten van dit manuscript van commentaar

Ir. H. Sierdsema

SOVON Vogelonderzoek Nederland/IBED-Universiteit van Amsterdam/Alterra-Wageningen UR

p/a SOVON Vogelonderzoek Nederland Rijksstraatweg 178, 6573 DG Beek-Ubbergen e-mail: henk.sierdsema@sovon.nl Drs. R. Pouwels Centrum Landschap Alterra-Wageningen UR Droevendaalsesteeg 3, 6700 AA Wageningen e-mail: Rogier.Pouwels@wurnl

Drs. A. van Kleunen & Dr. R. Foppen SOVON Vogelonderzoek Nederland Rijksstraatweg 178, 6573 DG Beek-Ubbergen e-mail: andre.vankleunen@sovon.nl ruud.foppen@sovon.nl