Zoeken
Natuurindicatoren
Terug naar overzicht
Bladontwikkeling bij eik en beuk
Publicatiedatum: 2024-09-06T09:30:00+01:00
Het uitlopen van zowel eik als beuk verloopt vroeger in een warm voorjaar en later in een koud. Dit was ook zo in 2024: het warme voorjaar zorgde voor een vroege start van de uitloop. Ondanks deze schommelingen toont de trendlijn een neiging tot vervroeging van de bladontwikkeling over de decennia heen. Bij verdere opwarming van het klimaat vervroegt en verlengt het groeiseizoen van bomen hierdoor. De langetermijngevolgen voor het ecosysteem zijn nog onduidelijk.
Figuur 1: bladontwikkeling van beuk en eik
De lijn toont de
gemodelleerde trend, de blauwe zone is het 95% betrouwbaarheidsinterval.
Definitie
Deze indicator bespreekt de evolutie van het begin en het einde van de bladontplooiing van eik en beuk. Sinds 2002 maakt het INBO fenologische opnames in Meerdaalwoud en Zoniënwoud. Voor deze indicator wordt de evolutie van de datum waarop de bomen beginnen in blad te komen en deze waarop ze volledig in blad staan, onderzocht.
Bespreking
Klimaatverandering heeft een impact op de biodiversiteit. Dit uit zich o.a. in temporele veranderingen.
De fenologie kan dergelijke veranderingen in beeld brengen. Desondanks de grote jaarlijkse schommelingen in voorjaarstemperatuur is een vervroeging van het groeiseizoen zichtbaar in deze tijdreeks (figuur 1).
Bladontwikkeling bij eik begint in Vlaanderen doorgaans half april. In 2018, 2020 en 2022 (warm voorjaar) was dat een week vroeger, in 2024 het vroegst ooit. In jaren met een kouder voorjaar, zoals 2021 en 2023, was dit eind april tot begin mei. Het beeld voor beuk wat het tijdstip van het begin van de bladontwikkeling betreft, is vrij gelijkaardig, maar de overgang van begin bladontwikkeling tot volledig ontplooid blad gaat sneller dan bij eik. Bij beuk valt op dat de bladontwikkeling sterk versnelt onder invloed van een warme aprilmaand, zoals in 2018, 2020 en ook in 2022. Beuk voleindde de bladontvouwing het traagst in jaren met een gemiddeld koudere maand april.
Door verdere opwarming komen bomen steeds vroeger in blad en behouden ze hun bladeren langer in de herfst. Hierdoor verlengt het groeiseizoen en kunnen bomen in principe meer groeien. Dit lijkt op het eerste gezicht positief, maar het is onduidelijk wat dit betekent voor de boomvitaliteit. Vele organismen hebben hun levenswijze afgestemd op het huidige groeiritme. Wijzigende boomfenologie kan bijdragen tot het al dan niet voorkomen van insectenplagen of ziekten. Daarnaast kan een warmer klimaat ook samengaan met meer droogte. Droogtestress veroorzaakt groeivertraging en kan onder bepaalde omstandigheden het groeiseizoen voor bomen terug verkorten door vroegere bladverkleuring in het najaar.
Meer weten?
Metadata over Bladontwikkeling bij eik en beuk
Publicatiedatum: 2024-09-06T09:30:00+01:00
Technische informatie
- Periodiciteit: jaarlijks
- Volgende update: september 2025
- Databereik: 2003-2024 voor eik, 2002-2024 voor beuk
Databron
- Producent: Instituut voor Natuur- en Bosonderzoek
- Dataset: fenologieMeerdaal.xlsx (eik) en fenologieZoniën.xlsx (beuk)
- Gegevensinzameling: Sinds 2003 werden fenologische waarnemingen gedaan volgens de ICP-Forests manual for phenology (Preuhsler T. and A. Bastr-Birk and E. Beukers (2004)) op 36 eiken in Meerdaalwoud en 28 beuken in Zoniënwoud.
Berekeningswijze
De berekening van de beginweek en de week met volle bladontwikkeling in de indicator is een gemiddelde waarde voor alle waargenomen bomen (n = 36 voor eik, n = 28 voor beuk). De trend wordt berekend aan de hand van een lineaire regressie (Jansen (2019)).
Opmerkingen bij de gegevenskwaliteit en betrouwbaarheid
De verwerking van de gegevens gebeurde t/m 2018 in Excel, waarbij één tussenstap een manuele interpretatie van de waarnemingen inhield, met de daaraan verbonden onnauwkeurigheden. Bij de update van 2019 (gegevens t/m 2018) is de dataset ingevoerd in het statistisch programma R en zijn de berekeningen automatisch gebeurd. Het resultaat wijkt voor sommige gemiddelden lichtjes af van de vorige resultaten. Het verschil is te wijten aan de manuele interpretatie bij (onvolledige) reeksen. Te onvolledige meetreeksen zijn er uitgelaten (NA-waarden in 2011 en 2012). De manuele stap is vervangen door een automatische stap zodat nu de cijfers correcter zijn. De verschillen leveren geen verschil in de globale trend of interpretatie van de indicator.
Download
Broncode indicator: bladontwikkeling.Rmd
Broncode metadata: metadata_bladontwikkeling.Rmd
| Beschrijving | Gegevens | Metadata |
|---|---|---|
| Bladontwikkeling Eik | data_indicator_eik.csv | data_indicator_eik.yml |
| Bladontwikkeling Beuk | data_indicator_beuk.csv | data_indicator_beuk.yml |
Referenties
Jansen, Ivy. 2019. Trendbepaling natuurindicatoren 2019.
Rapporten van het Instituut voor Natuur- en Bosonderzoek 32.
België: Instituut voor Natuur- en Bosonderzoek. https://doi.org/10.21436/inbor.16703423.
Preuhsler T. and A. Bastr-Birk and E. Beukers. 2004. Manual on
methods and criteria for harmonized sampling, assessment, monitoring and
analysis of the effects of air pollution on forests. Part IX.
Phenological Observations. In: UNECE ICP Forests Programme
Co-ordinating Centre (ed.): Manual on methods and criteria for
harmonized sampling, assessment, monitoring and analysis of the effects
of air pollution on forests. Eberswalde, Germany: Thünen Institute of
Forest Ecosystems. https://www.icp-forests.org/pdf/manual/2000/Chapt9_compl2004.pdf.
Meer weten?
Classificatie van wijzigingen
Publicatiedatum: 2020-01-01T10:00:00+01:00
Om de interpretatie makkelijker te maken, delen we de wijzigingen op in tien klassen door hun 90% interval te vergelijken met een referentie, onder- en bovengrens.
We beschouwen een effect als significant wanneer de referentie buiten het 90% interval ligt. We spreken over een toename (afname) als het interval volledig boven (onder) de referentie ligt. Niet-significante effect is ook informatief wanneer het bijhorende interval voldoende smal is. Bijvoorbeeld als het interval volledig tussen een onder- en bovengrens ligt. In dat geval kunnen we stellen dat het effect niet-significant en klein is, het immers zeker minder sterk dan de ondergrens en minder sterk dan de bovengrens. Dergelijk effect krijgt de naam stabiel.
Heeft het effect een breed interval dat zowel de boven- als ondergrens bevat, spreken we over een onduidelijk effect. Daarnaast is er nog de mogelijkheid dat het interval zowel de bovengrens (ondergrens) als de referentie bevat maar niet de ondergrens (bovengrens). Dan spreken we over een mogelijke toename (mogelijke afname).
We kunnen de boven- en ondergrens eveneens gebruiken om een verder onderscheid te maken binnen de significante effecten. Een interval volledig boven (onder) de bovengrens (ondergrens) wordt dan een sterke toename (sterke afname). Een interval volledig tussen de referentie en de de bovengrens (ondergrens) wordt dan een matige toename (matige afname). Een interval dat de referentie niet bevat maar wel de bovengrens (ondergrens) blijft een toename (afname).
Merk op dat de indeling volledig gebaseerd is op de onzekerheid rond het effect en niet op de puntschatting van het effect zelf. We vatten de opdeling met bijhorende afkortingen en regels samen in onderstaande tabel. De figuur geeft een grafische voorstelling waarbij we de afkortingen in combinatie met aangepaste symbolen gebruiken. De afkortingen zelf zijn te fijn om als symbool te gebruiken. Als bovengrens gebruiken we toename met van +33% (vier derde van de referentie) en als ondergrens een afnamen met -25% (drie kwart van de referentie).
| benaming | afkorting | regels |
|---|---|---|
| sterke toename | ++ |
\(B < l\) |
| toename | + |
\(R < l < B\) en \(B < b\) |
| matige toename | +~ |
\(R < l < B\) en \(b < B\) |
| stabiel | ~ |
\(L < l < R\) en \(R < b < B\) |
| matige afname | -~ |
\(L < l < R\) en \(b < R\) |
| afname | - |
\(l < L\) en \(L < b < R\) |
| sterke afname | -- |
\(l < L\) |
| mogelijke toename | ?+ |
\(L < l < R\) en \(B < b\) |
| mogelijke afname | ?- |
\(l < L\) en \(R < b < B\) |
| onduidelijk | ? |
\(l < L\) en \(B < b\) |
## Scale for colour is already present.
## Adding another scale for colour, which will replace the existing scale.## Warning: No shared levels found between `names(values)` of the manual scale and the
## data's fill values.Voorbeeld van de tien mogelijke interpretaties
van een effect door het 90% interval te vergelijken met een referentie,
ondergrens en bovengrens.