| Popis: |
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. |
