Show simple item record

dc.contributor.authorOosterbeek B
dc.contributor.authorAlkemade JRM
dc.contributor.authorWiertz J
dc.contributor.authorDobben HF van
dc.contributor.authorWamelink GWW
dc.date.accessioned2012-12-12T15:29:36Z
dc.date.available2012-12-12T15:29:36Z
dc.date.issued1997-12-31
dc.identifier715001006
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10029/257350
dc.description.abstractHet multiple stress model SMART-MOVE is ontwikkeld om op nationale schaal de effecten van verdroging, verzuring en vermesting op het voorkomen van plantensoorten te voorspellen. Het model bestaat uit: (1) een bodemmodule SMART2, die de verandering van bodemvochtgehalte, zuurgraad en stikstofbeschikbaarheid berekent en (2) een vegetatiemodule MOVE, die bestaat uit regressievergelijkingen welke de relatie tussen de omgevingsfactoren en de kans op voorkomen van soorten beschrijven. De omgevingsfactoren zijn weergegeven in gemiddelde Ellenberg-indicatiewaarden per opname. Omdat naast deze standplaatsfactoren ook beheersmaatregelen invloed hebben op het voorkomen van soorten, is onderzocht of indicatiewaarden voor licht en maaigevoeligheid gebruikt kunnen worden om de effecten van beheer op de vegetatie te beschrijven. Daartoe is een dataset van 500 vegetatie-opnamen ingedeeld in 4 categorieen voor beheersintensiteit, waarna door middel van ordinale logistische regressie-analyse kalibratie met indicatiewaarden voor licht, maaigevoeligheid en stikstof plaatsvond. Op basis van deze analyse konden vergelijkingen opgesteld worden die voor elke categorie de kans weergeven dat een opname tot die categorie behoort. Op basis van deze kansen is een relatieve schaal voor beheersintensiteit opgesteld, welke als basis voor de invoer van MOVE kan dienen. Uitbreiding van MOVE met indicatiewaarden voor licht en maaigevoeligheid resulteerde in een significante verbetering van de regressievergelijkingen. Geconcludeerd werd dat indicatiewaarden voor licht en maaigevoeligheid gebruikt kunnen worden om de effecten van beheersintensiteit op het voorkomen van soorten te beschrijven. Wanneer SMART-MOVE uitgebreid wordt met deze variabelen, kunnen effecten van beheer en successie op nationale schaal worden beschreven.
dc.description.abstractThe multistress model, SMART-MOVE, was developed to forecast changes in the plant species composition occurring in the Netherlands due to acidification, eutrophication and desiccation. The model consists of: (1) SMART2, a soil module used for calculating changes pH, groundwater level and nutrient availability and (2) MOVE, a vegetation module, consisting of regression equations describing the relation between environmental factors and the probability of plant species occurrence. The environmental factors are represented by average Ellenberg indication values. Since management practices also determine the occurrence of plant species, this study investigated the possibility of using indication values for light and sensitivity to mowing to describe the effects of management on the vegetation. Four categories of management (high, medium and low intensity of management, and forest management) were defined on an ordinal scale. Calibration was carried out with the use of indication values for light, sensitivity to mowing and nitrogen availability. From this analysis, probability equations were derived, describing for each category -given the indication values- the probability of a record belonging to that category. A management scale was defined on the basis of these probability equations for use as model input. For this calibration, a set of 500 records was used. Extending the regression model with indication values for light and sensitivity to mowing resulted in a significant improvement of regression equations describing the relation between environmental factors and the probability of occurrence. Indication values for light, nitrogen availability and sensitivity to mowing can be used to describe the effect of management on species occurrence. Extending the model with these values will enable SMART-MOVE to predict the effects of management and succession on a national scale.
dc.description.sponsorshipDGM/DWL RIVM
dc.format.extent57 p
dc.language.isonl
dc.relation.ispartofRIVM rapport 715001006
dc.relation.urlhttp://www.rivm.nl/bibliotheek/rapporten/715001006.html
dc.subject05nl
dc.subjectverzuringnl
dc.subjectverdrogingnl
dc.subjectvermestingnl
dc.subjecteffectennl
dc.subjectvegetatienl
dc.subjectnatuurbeheernl
dc.subjectindicatornl
dc.subjectwiskundig modelnl
dc.subjectmaaiennl
dc.subjectelenberg modelnl
dc.subjectregressienl
dc.subjectglmnl
dc.subjectkalibratienl
dc.subjectplaggen brandennl
dc.subjectacidificationen
dc.subjectdesiccationen
dc.subjectover fertilizationen
dc.subjecteffectsen
dc.subjectvegetationen
dc.subjectnature managementen
dc.subjectindicatoren
dc.subjectmodellingen
dc.subjectregressionen
dc.subjectmowingen
dc.subjectelenberg modelen
dc.subjectcalibrationen
dc.titleHet modelleren van de effecten van natuurbeheer ten behoeve van MOVEnl
dc.title.alternativeModelling of nature management in MOVEen
dc.typeReport
dc.contributor.departmentLBG
dc.date.updated2012-12-12T15:29:37Z
html.description.abstractHet multiple stress model SMART-MOVE is ontwikkeld om op nationale schaal de effecten van verdroging, verzuring en vermesting op het voorkomen van plantensoorten te voorspellen. Het model bestaat uit: (1) een bodemmodule SMART2, die de verandering van bodemvochtgehalte, zuurgraad en stikstofbeschikbaarheid berekent en (2) een vegetatiemodule MOVE, die bestaat uit regressievergelijkingen welke de relatie tussen de omgevingsfactoren en de kans op voorkomen van soorten beschrijven. De omgevingsfactoren zijn weergegeven in gemiddelde Ellenberg-indicatiewaarden per opname. Omdat naast deze standplaatsfactoren ook beheersmaatregelen invloed hebben op het voorkomen van soorten, is onderzocht of indicatiewaarden voor licht en maaigevoeligheid gebruikt kunnen worden om de effecten van beheer op de vegetatie te beschrijven. Daartoe is een dataset van 500 vegetatie-opnamen ingedeeld in 4 categorieen voor beheersintensiteit, waarna door middel van ordinale logistische regressie-analyse kalibratie met indicatiewaarden voor licht, maaigevoeligheid en stikstof plaatsvond. Op basis van deze analyse konden vergelijkingen opgesteld worden die voor elke categorie de kans weergeven dat een opname tot die categorie behoort. Op basis van deze kansen is een relatieve schaal voor beheersintensiteit opgesteld, welke als basis voor de invoer van MOVE kan dienen. Uitbreiding van MOVE met indicatiewaarden voor licht en maaigevoeligheid resulteerde in een significante verbetering van de regressievergelijkingen. Geconcludeerd werd dat indicatiewaarden voor licht en maaigevoeligheid gebruikt kunnen worden om de effecten van beheersintensiteit op het voorkomen van soorten te beschrijven. Wanneer SMART-MOVE uitgebreid wordt met deze variabelen, kunnen effecten van beheer en successie op nationale schaal worden beschreven.
html.description.abstractThe multistress model, SMART-MOVE, was developed to forecast changes in the plant species composition occurring in the Netherlands due to acidification, eutrophication and desiccation. The model consists of: (1) SMART2, a soil module used for calculating changes pH, groundwater level and nutrient availability and (2) MOVE, a vegetation module, consisting of regression equations describing the relation between environmental factors and the probability of plant species occurrence. The environmental factors are represented by average Ellenberg indication values. Since management practices also determine the occurrence of plant species, this study investigated the possibility of using indication values for light and sensitivity to mowing to describe the effects of management on the vegetation. Four categories of management (high, medium and low intensity of management, and forest management) were defined on an ordinal scale. Calibration was carried out with the use of indication values for light, sensitivity to mowing and nitrogen availability. From this analysis, probability equations were derived, describing for each category -given the indication values- the probability of a record belonging to that category. A management scale was defined on the basis of these probability equations for use as model input. For this calibration, a set of 500 records was used. Extending the regression model with indication values for light and sensitivity to mowing resulted in a significant improvement of regression equations describing the relation between environmental factors and the probability of occurrence. Indication values for light, nitrogen availability and sensitivity to mowing can be used to describe the effect of management on species occurrence. Extending the model with these values will enable SMART-MOVE to predict the effects of management and succession on a national scale.


This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record