Trendbepaling_natuurindicatoren_2012.pdf by Vlaanderen-be

Trendbepaling natuurindicatoren 2012 Ivy Jansen

D/2012/3241/269 INBO.R.2012.36 10 oktober 2012

Inhoudsopgave 1 Introductie

2 Groep 1 2.1 Broedvogelindex . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Graslandvlinderindex . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Overwinterende watervogelindex . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4 4 4 5

3 Groep 2 3.1 Oppervlakte beheerovereenkomsten met natuurdoelen 3.2 Oppervlakte bosbeheerplan . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Oppervlakte extra planologisch groengebied . . . . . 3.4 Oppervlakte Natura 2000 . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 Oppervlakte gerealiseerde natuurinrichtingsprojecten . 3.6 Oppervlakte Natuurverwevingsgebieden (NVWG) . . 3.7 Ontsnippering planologisch groengebied . . . . . . . 3.8 Oppervlakte speelzones in bossen en natuurreservaten 3.9 Oppervlakte Vlaams ecologisch netwerk (VEN) . . .

. . . . . . . . .

5 5 5 5 5 6 6 6 6 6

4 Groep 3 4.1 Overschrijding kritische last vermesting door stikstofdepositie . . . . . . . . . . . . .

6 6

5 Groep 4 5.1 Soortbeschermingsplannen . . . . . . . 5.2 Aantal uitheemse Dieren . . . . . . . . 5.3 Ledenaantallen van natuurverenigingen . 5.4 Trend Zuid-Europese libellensoorten . . 5.5 Aantal uitheemse Planten . . . . . . . . 5.6 Aantal gesaneerde vismigratieknelpunten

. . . . . .

6 7 7 7 8 8 8

6 Groep 5 6.1 Piekmoment stuifmeelproductie berk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2 Piekmoment stuifmeelproductie grassen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9 9 9

7 Groep 6 7.1 Bezoeken aan natuur- en bosgebieden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9 9

8 Extra 8.1 Aandeel stedelijke of kleinstedelijke gebieden met een stadsbos of stadsbosproject . .

9 9

A Appendix - Tabellen A.1 Groep 1 . . . . A.2 Groep 2 . . . . A.3 Groep 3 . . . . A.4 Groep 4 . . . . A.5 Groep 5 . . . . A.6 Groep 6 . . . . A.7 Extra . . . . . .

. . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (prioriteitsklasse

. . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . . . . . . 1)

. . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . .

. . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . .

. . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . .

. . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . .

. . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . .

. . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . .

. . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . .

. . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . .

. . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . .

. . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . .

. . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . .

. . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . .

. . . . . . .

10 10 14 20 21 25 26 28

B Appendix - Grafieken B.1 Groep 1 . . . . . B.2 Groep 2 . . . . . B.3 Groep 3 . . . . . B.4 Groep 4 . . . . . B.5 Groep 5 . . . . . B.6 Groep 6 . . . . . B.7 Extra . . . . . . .

. . . . . . .

C Appendix - Finale modellen en voorspellingen C.1 Groep 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.1.1 Broedvogelindex . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.1.2 Graslandvlinderindex . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.1.3 Overwinterende watervogelindex . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.2 Groep 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.2.1 Oppervlakte beheerovereenkomsten met natuurdoelen . . . . . . . . . . . . . C.2.2 Oppervlakte bosbeheerplan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.2.3 Oppervlakte extra planologisch groengebied . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.2.4 Oppervlakte Natura 2000 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.2.5 Oppervlakte gerealiseerde natuurinrichtingsprojecten . . . . . . . . . . . . . C.2.6 Oppervlakte Natuurverwevingsgebieden (NVWG) . . . . . . . . . . . . . . . C.2.7 Ontsnippering planologisch groengebied . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.2.8 Oppervlakte speelzones in bossen en natuurreservaten . . . . . . . . . . . . . C.2.9 Oppervlakte Vlaams ecologisch netwerk (VEN) . . . . . . . . . . . . . . . . C.3 Groep 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.3.1 Overschrijding kritische last vermesting door stikstofdepositie . . . . . . . . . C.4 Groep 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.4.1 Soortbeschermingsplannen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.4.2 Aantal uitheemse dieren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.4.3 Ledenaantallen van natuurverenigingen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.4.4 Trend Zuid-Europese libellensoorten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.4.5 Aantal uitheemse planten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.4.6 Aantal gesaneerde vismigratieknelpunten (prioriteitsklasse 1) . . . . . . . . . C.5 Groep 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.5.1 Piekmoment stuifmeelproductie berk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.5.2 Piekmoment stuifmeelproductie grassen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.6 Groep 6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.6.1 Bezoeken aan natuur- en bosgebieden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.7 Extra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.7.1 Aandeel stedelijke of kleinstedelijke gebieden met een stadsbos of stadsbosproject

29 29 32 41 42 48 50 51 52 52 52 52 52 54 54 56 57 58 58 59 60 60 61 62 62 64 64 64 68 68 71 71 73 73 74 75 75 75 75

Introductie

Analoog aan de analyses die reeds gedaan werden in het kader van de MINA indicatoren (uitgevoerd door Ludo Van Ongeval) worden verschillende regressiemodellen gefit voor elke indicator en subgroep afzonderlijk, namelijk Âˆ lineair Y = a + bX + Âˆ kwadratisch Y = a + bX + cX 2 + Âˆ logtransformatie log(Y + 1) = a + bX +

De schattingen van de modelparameters worden telkens weergegeven, samen met hun significantie. In een afzonderlijke tabel staan enkele Goodness-of-Fit (GOF) measures die ook gebruikt werden door Ludo Van Ongeval. Deze moeten echter met enige voorzichtigheid gehanteerd worden. De klassieke F -test en de AIC mogen bvb. niet gebruikt worden om na te gaan of het loggetransformeerde model beter is dan beide andere modellen. Hiervoor moeten immers exact dezelfde responsen gebruikt worden, wat niet het geval is. Voor de eenvoud van interpretatie van de parameterschattingen heb ik â€œjaarâ€? steeds herschaald zodat de start van de metingen als referentie genomen wordt, dwz. dat voor de start van de studie â€œjaar = 0â€?, het volgende jaar â€œjaar = 1â€?, . . . . Dit geeft dan als voordeel dat het intercept (a) van het model altijd de â€œstartwaardeâ€? van de index is, en de helling van de rechte (b) de jaarlijkse wijziging t.o.v. de start weergeeft. Een belangrijke vereiste bij het uitvoeren van trendanalyses is dat er sprake moet zijn van random variabelen, en dat er toevalsfactoren meespelen in het bepalen van de indicator. Indien dit niet het geval is, en de indicator enkel afhankelijk is van beleidsbeslissingen, kan/mag/zal er geen trendanalyse uitgevoerd worden.

2 2.1

Groep 1 Broedvogelindex

Zoals eerder besproken, zijn de gegevens van de broedvogels niet op een uniforme manier verzameld, en is het gevaarlijk om alle gegevens op dezelfde manier te analyseren. Ook zijn er veel te weinig tijdspunten (slechts 4) om een deftige tijdreeksanalyse te kunnen doen. Dit blijkt ook uit de resultaten in Tabel 1 en Tabel 2. De verschillende modellen geven heel gelijkaardige resultaten. Uit Figuur 1 blijkt dat er heel veel onzekerheid op de parameterschattingen zit (heel brede betrouwbaarheidsintervallen), zodat de resultaten onbetrouwbaar zijn. Voorâ€œBosgebiedenâ€?zijn de betrouwbaarheidsintervallen rond de regressielijnen veel smaller, zodat we hiervoor nog kunnen concluderen dat er een significante toename is (lineair of exponentieel?), hierbij wel de eerder gemaakte opmerkingen in het achterhoofd houdende. Figuur 2 laat geen extreme residuen zien.

2.2

Graslandvlinderindex

Ook voor deze indicator zijn er opmerkingen geformuleerd dat de jaarlijkse gegevens gebaseerd zijn op een te kleine steekproef (te weinig vlinderroutes) en dus onbetrouwbaar zijn. Uit Tabel 4 blijkt dat de R2 voor alle vlindersoorten en alle modellen zeer laag zijn. Ook Figuur 3 laat zien dat veel van de observaties buiten de betrouwbaarheidsintervallen liggen, een indicatie dat de modellen â€œwaardeloosâ€? zijn (slechts een klein deel van de variabiliteit in de gegevens wordt verklaard door een trend). In Figuur 4 zien we dat er misschien enkele uitschieters aanwezig zijn, maar zeker niet extreem om de modellen fel te beÄąĚˆnvloeden. Tabel 3 laat eveneens weinig significante effecten zien.

2.3

Overwinterende watervogelindex

Voor de watervogels is het verhaal al heel anders. Zowel uit Tabel 5 als Tabel 6 blijkt dat voor vele watervogels het kwadratische model de beste resultaten geeft (laagste AIC, hoogste R2 , significant effect van cJaar2). Dit geldt zeker voor de“indicator”zelf,“kleine rietgans”,“grauwe gans”,“krakeend”, “wintertaling”, “pijlstaart”, “slobeend” en “tafeleend”. Voor “kolgans” en “wilde eend” verkiezen we het exponentieel model. Voor “smient” geven zowel het lineair als exponentieel model vergelijkbare resultaten, en we verkiezen het eenvoudigere lineaire model. Uit Figuur 5 en Figuur 6 blijkt wel dat er enkele observaties zijn die nader bekeken dienen te worden (buiten de betrouwbaarheidsintervallen, residuen E duidelijk buiten [−2, 2]). Dit kan een invloed hebben op de resultaten van de analyses.

3 3.1

Groep 2 Oppervlakte beheerovereenkomsten met natuurdoelen

Voor de indicator “heg” is het heel duidelijk dat het kwadratische model te verkiezen is. Dit blijkt zowel uit Tabellen 7 en 8 als uit Figuren 7 en 8. Er was een significante stijging tot 2007, daarna opnieuw een afname. Tabellen 9 en 10, en Figuren 9 en 10 geven de resultaten weer voor de andere Beheerovereenkomsten. Voor de indicatoren “botanisch” en “houtkant” gaat de voorkeur eveneens uit naar het kwadratische model. Voor “botanisch” was er een duidelijke toename tot 2004, waarna een sterke afname volgde. Voor “houtkant” is het grafisch minder duidelijk waar de trend omslaat. Uit berekeningen volgt dat dit in 2010 geweest is.“Perceelrand”is een moeilijke indicator. Vooral de sprong in 2006 zorgt ervoor dat er een patroon optreedt in de residuen (figuur 10). Dit zou nader onderzocht moeten worden, alvorens de resultaten verder te gebruiken. Voor“soortbescherming”is het duidelijk dat een complexer model (3e of 4e graads polynoom) noodzakelijk is om de data te modelleren, maar dit maakt de interpretatie veel moeilijker, en wordt daarom voorlopig buiten beschouwing gelaten. Van de hier gekozen modellen gaat de voorkeur uit naar het exponentieel model, en kan er gesproken worden van een significante toename.

3.2

Oppervlakte bosbeheerplan

Hoewel Figuur 11 lijkt aan te geven dat voor de“beperkte bosbeheerplannen”het kwadratisch model te verkiezen valt, en voor de “uitgebreide bosbeheerplannen” het exponentiële model, geven zowel Tabel 12 als Figuur 12 aan dat ook voor de “uitgebreide bosbeheerplannen” het kwadratisch model gekozen moet worden, en aan een duidelijke stijgende trend bezig zijn. De “beperkte bosbeheerplannen” daarentegen vlakken af.

3.3

Oppervlakte extra planologisch groengebied

Voor “overig groen” is het exponentiële model geen optie, vermits vele waarden negatief zijn, en er geen log van genomen kan worden. Voor elk van de indicatoren in deze groep is het eenvoudige lineaire model te verkiezen. Voor“natuur en reservaat”en“bos”kunnen we spreken van een significante stijging in oppervlakte, voor“overig groen”van een significante daling (Tabellen 13 en 14, Figuren 13 en 14).

3.4

Oppervlakte Natura 2000

Na bespreking blijkt dat de verandering van deze indicator enkel afhankelijk is van beleidsbeslissingen, en dus geen random variabele is, zodat er geen trendanalyse uitgevoerd kan/mag/zal worden.

3.5

Oppervlakte gerealiseerde natuurinrichtingsprojecten

Voor de“uitgevoerde”projecten blijkt er een sterke stijging te zijn (zowel volgens het kwadratisch als het exponentieel model), terwijl het kwadratisch model voor de “opgestarte” projecten aangeeft dat er een daling op komst is, wat natuurlijk onmogelijk is(het gaat immers over de totale oppervlakte van opgestarte / uitgevoerde projecten, en deze kan enkel stijgen of stabiel blijven). De duidelijke sterke stijging in de beginjaren lijkt helemaal afgezwakt.

3.6

Oppervlakte Natuurverwevingsgebieden (NVWG)

Het verschil tussen het lineair en kwadratisch model is minimaal (Tabellen 17 en 18, Figuren 17 en 18). Er kan alleszins gesproken worden van een significante stijging.

3.7

Ontsnippering planologisch groengebied

Voor de “ontsnipperingsgraad” zijn zowel het lineaire als het kwadratische model te verkiezen (Tabellen 19 en 20, Figuren 19 en 20). Dit zou kunnen betekenen dat er een sterke stijging is, gevolgd door een afvlakking, eerder dan een daling.

3.8

Oppervlakte speelzones in bossen en natuurreservaten

Voor alle provincies, uitgezonderd Limburg, is het lineaire model het beste (Tabellen 21 en 22). De stijging is significant voor West-Vlaanderen en Antwerpen, en net niet significant voor OostVlaanderen. Voor Vlaams-Brabant blijft de oppervlakte speelzones constant, en voor Limburg was er een stijging tot 2010, met daarna een daling (net niet significant). De interesse ligt voornamelijk in de totale oppervlakte voor heel Vlaanderen, en hiervoor is het kwadratische model aangewezen (sterke stijging tot 2011, waarna een afvlakking plaatsheeft).

3.9

Oppervlakte Vlaams ecologisch netwerk (VEN)

Voor deze indicator voeren we pas een trendberekening uit vanaf 2003, het jaar waarin het eerste VEN gebied aangeduid werd. Alle jaren ervoor was de oppervlakte VEN gelijk aan 0, en dit meenemen, zou de trendanalyse sterk beı̈nvloeden. Er is een significante lineaire stijging in de oppervlakte VEN (Tabellen 23 en 24, Figuren 23 en 24).

4 4.1

Groep 3 Overschrijding kritische last vermesting door stikstofdepositie

Na een eerste verkennende analyse bleek dat er observaties waren in 1990, maar daarna niet meer tot 2000. Omdat de hele trend bepaald werd door de waarde in 1990, werd deze in de verdere analyses buiten beschouwing gelaten, en enkel de gegevens vanaf 2000 werden mee in rekening gebracht. Voor de gegevens van “bos” kan geen statistische trendberekening gedaan worden, vermits deze in de volledige tijdreeks constant blijft. Voor “heide” is het kwadratisch model het beste (Tabellen 25 en 26). Het maximum wordt bereikt rond 2003. Voor “grasland” en “totaal” is het onderscheid tussen het lineaire en kwadratische model minimaal, en daarom verkiezen we het eenvoudiger te interpreteren lineaire model. Beide indicatoren vertonen een significante daling sinds 2000.

Groep 4

Eerst en vooral moeten we een belangrijke opmerking maken bij de trendanalyses van deze groep van indicatoren. Vermits het gaat om aantallen, is het geschikter om een Poisson regressie uit te voeren.

Wanneer het gaat over grote aantallen, dan is de normale verdeling een goede benadering voor de Poisson verdeling. Om die reden fitten we nog de volgende modellen. Âˆ lineair Y = a + bX + Âˆ kwadratisch Y = a + bX + cX 2 + Âˆ Poisson log(Y ) = a + bX

Het verschil met het eerdere loggetransformeerde model zit hem in het feit dat de respons nu niet getransformeerd moet worden, maar dat de achterliggende verdeling dit impliciet doet, en dus correctere resultaten (binnen het juiste bereik) geeft. Voor de indicatoren â€œuitheemse plantensoortenâ€? en â€œvismigratieknelpuntenâ€? worden dan weer percentages gebruikt. Deze gegevens zetten we om naar aantallen, en gebruiken het totaal als offset in het Poisson model. Âˆ Poisson log(Y ) = log(totaal) + a + bX

Het lineaire model kan niet gebruikt worden met een offset om hiervoor te corrigeren. Bij Poisson verdeelde gegevens wordt er verondersteld dat het gemiddelde en de variantie gelijk zijn aan mekaar (E(X) = Var(X) = Âľ). In de praktijk is dit echter dikwijls niet het geval, en is de variantie groter dan het gemiddelde (Var(X) > E(X)). Dan spreekt men van overdispersie. In Poisson regressie kan men corrigeren voor deze overdispersie. Wanneer nodig, zal dit Poisson model met overdispersie eveneens gefit worden. Het model zelf blijft identiek, maar er wordt een extra parameter Ď† geschat zodat Var(X) = Ď† Ă— Âľ. Dit heeft vooral een invloed op de standaardfout en significantie van de parameters.

5.1

Soortbeschermingsplannen

De aantallen zijn te klein om de normale benadering te mogen gebruiken. We bespreken dus enkel de resultaten van het Poisson model. Uit Tabel 27 kunnen we concluderen dat het â€œaantal soortbeschermingsplanâ€? een significante jaarlijkse stijging van 12%(= exp(0.11)) kent.

5.2

Aantal uitheemse Dieren

Omdat hier gesproken wordt van een cumulatief aantal uitheemse dieren, is het logisch dat er enkel een stijging waargenomen kan worden. De aantallen zijn weer te klein om de normale benadering te kunnen gebruiken, dus zijn enkel de resultaten van het Poisson model geldig. Uit Tabel 29 concluderen we dat elk van de indicatoren (â€œinvertebratenâ€?, â€œvertebratenâ€? en â€œtotaalâ€?) een jaarlijkse stijging kent van 3%(= exp(0.03)). In Figuur 30 zien we echter nog duidelijke patronen in de residuen, zodat verdere analyses noodzakelijk zijn. Vermoedelijk is er nog een sterke autocorrelatie aanwezig tussen opeenvolgende tijdstippen. De indicatorverantwoordelijke heeft ook zijn bedenkingen geuit over de kwaliteit van de gegevens om een zinvolle trendberekening te kunnen uitvoeren.

5.3

Ledenaantallen van natuurverenigingen

Vermits het voor de meeste natuurverenigingen over grote ledenaantallen gaat (> 1000), kunnen we de normale verdeling gebruiken als een benadering voor de Poisson verdeling, en de resultaten van het lineaire of kwadratische model eveneens bekijken. Maar de voorkeur gaat toch uit naar het Poisson model. In Figuur 32 zien we echter dat de residuen heel groot zijn, wat wijst op mogelijke problemen met overdispersie. Daarom stappen we over naar het Poisson model met overdispersie, en komen tot de volgende conclusies: Âˆ â€œNatuur reservatenâ€?, een significante jaarlijkse stijging van 8%(= exp(0.08))

“Wielewaal”, een significante jaarlijkse stijging van 3%(= exp(0.03)) “Natuurpunt”, een significante jaarlijkse stijging van 8%(= exp(0.08)) “WWF”, een significante jaarlijkse stijging van 4%(= exp(0.04)) “Vogelbescherming Vlaanderen”, een significante jaarlijkse stijging van 6%(= exp(0.06)) “JNM”, geen significante trend “Totaal”, een significante jaarlijkse stijging van 8%(= exp(0.08))

Voor “Greenpeace” opteren we echter toch voor het kwadratische model (Figuur 31), en kunnen we concluderen dat er een stijging was tot 2006 en daarna een daling.

5.4

Trend Zuid-Europese libellensoorten

Voor “totaal soorten” gebruiken we zeker het Poisson model, vermits dit over zeer kleine aantallen gaat (maximum = 9). Voor “totaal waarnemingen” (> 100) kan eventueel geopteerd worden voor de normale benadering, maar dit heeft zeker niet de voorkeur vermits de residuen voor het kwadratisch model in Figuur 34 een patroon (kegelvorm) vertonen wat wijst op problemen met de veronderstelling van constante variantie. Dit geeft aan dat het beter is om toch over te gaan naar het Poisson model (variantie = gemiddelde). Uit Tabellen 33 en 34 halen we de volgende resultaten. “totaal waarnemingen”, een significante jaarlijkse stijging van 16%(= exp(0.15)) “totaal soorten”, een significante jaarlijkse stijging van 11%(= exp(0.10))

Maar ook hier zijn de residuen van het Poisson model voor “totaal waarnemingen” groot, wat vermoedelijk veroorzaakt wordt door overdispersie, waarvoor gecorrigeerd zou moeten worden. Kijken we naar de resultaten van het Poisson model met overdispersie, dan kunnen we dezelfde conclusies trekken. Corrigeren voor overdispersie heeft enkel een invloed op de standaardfout van de parameterschattingen en de significantie, maar deze is hier minimaal. Nu liggen de residuen wel binnen het toelaatbare bereik.

5.5

Aantal uitheemse Planten

Tabel 35 geeft aan dat er een significante jaarlijkse toename is van 2%(= exp(0.02)). Figuur 35 geeft het aantal uitheemse soorten weer. De schommelende trendlijn wordt veroorzaakt door het gebruik van de offset voor totaal aantal soorten, dat jaarlijks varieert. Het is eveneens mogelijk om het percentage uitheemse soorten in een grafiek voor te stellen, zodat er een vloeiende trendlijn weergegeven kan worden.

5.6

Aantal gesaneerde vismigratieknelpunten (prioriteitsklasse 1)

Tabel 37 geeft aan dat er een significante jaarlijkse toename is van 7%(= exp(0.07)). Hoewel ook hier een offset gebruikt is voor het totaal aantal op te lossen knelpunten zien we in Figuur 37 geen schommelende lijn. Dit komt door het feit dat de offset constant blijft over de gehele periode, en dus geen toegevoegde waarde geeft aan het model.

6 6.1

Groep 5 Piekmoment stuifmeelproductie berk

Voor het piekmoment is er een significante lineaire daling, die geı̈nterpreteerd kan worden als een vervroeging van het piekmoment met gemiddeld 1/3e dag per jaar. Dit model verklaart echter slechts weinig van de variatie die in de data aanwezig is (R2 < 0.14). Voor het 5-jaarlijks piekmoment is het kwadratisch model te verkiezen. De daling (vervroeging van het piekmoment) neemt af, en zal volgens de voorspellingen in 2012 een minimum bereiken. De gegevens voor 2010 en 2011 voor het 5-jaarlijks piekmoment zijn echter niet ingevuld. Ook moeten we opmerken dat de gegevens voor dit 5-jaarlijks piekmoment sterk gecorreleerd zijn, zodat de bekomen trendlijn beter niet gebruikt wordt. Zie Tabellen 39 en 40, en Figuren 39 en 40.

6.2

Piekmoment stuifmeelproductie grassen

Hier kunnen we identiek dezelfde conclusie trekken als voor het berkenstuifmeel. Voor het piekmoment is er ook een significante lineaire daling, die geı̈nterpreteerd kan worden als een vervroeging van het piekmoment met gemiddeld 1/3e dag per jaar. Dit model verklaart ook heel weinig van de variatie die in de data aanwezig is (R2 < 0.20).

7 7.1

Groep 6 Bezoeken aan natuur- en bosgebieden

Voor de indicator “Bezoeken aan Natuurgebieden” zijn slechts 3 tijdspunten beschikbaar, en is het dus weinig zinvol om een trendanalyse uit te voeren. Het kwadratisch model zal immers een perfecte fit geven. Ook zijn de gegevens herschaald, zodat de som over de verschillende categorieën jaarlijks gelijk is aan 100. De categorieën zijn dus niet onafhankelijk van mekaar. Er zou best nagedacht worden over een andere manier om deze indicator te kwantificeren. Voorlopig worden de resultaten in Tabellen 43 en 44, en Figuur 43 dus niet verder besproken.

8 8.1

Extra Aandeel stedelijke of kleinstedelijke gebieden met een stadsbos of stadsbosproject

Hier kunnen we dezelfde opmerking maken als bij de indicator “Bezoeken aan Natuurgebieden”, namelijk dat er momenteel nog veel te weinig gegevens beschikbaar zijn om een degelijke trendanalyse uit te voeren.

A A.1

Appendix - Tabellen Groep 1 Tabel 1: Broedvogels – Schattingen type

method

params

Bosgebieden Bosgebieden Bosgebieden Bosgebieden Bosgebieden Bosgebieden Bosgebieden Landbouwgebieden Landbouwgebieden Landbouwgebieden Landbouwgebieden Landbouwgebieden Landbouwgebieden Landbouwgebieden Andere Andere Andere Andere Andere Andere Andere

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

99.49 3.61 100.14 3.23 0.02 4.62 0.03 88.06 -3.91 99.57 -10.72 0.35 4.41 -0.08 94.93 1.25 100.73 -2.18 0.17 4.57 0.01

1.49 0.11 1.64 0.41 0.02 0.01 0.00 18.87 1.34 5.24 1.29 0.06 0.32 0.02 10.97 0.78 8.84 2.18 0.11 0.09 0.01

66.86 34.04 60.88 7.96 0.98 328.22 26.96 4.67 -2.91 19.01 -8.31 5.47 13.76 -3.29 8.65 1.60 11.39 -1.00 1.63 49.51 1.67

0.0002 0.0009 0.0105 0.0795 0.5079 0.0000 0.0014 0.0430 0.1005 0.0334 0.0762 0.1150 0.0052 0.0812 0.0131 0.2499 0.0558 0.5001 0.3498 0.0004 0.2375

Tabel 2: Broedvogels – GOF measures type

method

Bosgebieden Bosgebieden Bosgebieden Landbouwgebieden Landbouwgebieden Landbouwgebieden Andere Andere Andere

Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf

Rsquare

AIC

1158.97 565.90 726.71 8.48 80.59 10.83 2.57 3.69 2.78

0.9983 0.9991 0.9973 0.8091 0.9938 0.8441 0.5626 0.8807 0.5814

18.49 17.81 -18.79 38.81 27.08 6.21 34.47 31.27 -3.75

Tabel 3: Vlinders – Schattingen type

method

params

Oranjtipje Oranjtipje Oranjtipje Oranjtipje Oranjtipje Oranjtipje Oranjtipje Kleine.vuurvlinder Kleine.vuurvlinder Kleine.vuurvlinder Kleine.vuurvlinder Kleine.vuurvlinder Kleine.vuurvlinder

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

107.36 0.75 98.91 3.56 -0.15 4.68 0.01 90.24 0.90 100.13 -2.40 0.17 4.51

5.43 0.49 7.35 1.79 0.09 0.05 0.00 9.37 0.84 13.20 3.22 0.16 0.08

19.76 1.52 13.46 1.99 -1.63 100.82 1.59 9.63 1.06 7.59 -0.74 1.06 53.24

0.0000 0.1447 0.0000 0.0631 0.1217 0.0000 0.1287 0.0000 0.3010 0.0000 0.4665 0.3037 0.0000

Kleine.vuurvlinder Bruin.zandoogje Bruin.zandoogje Bruin.zandoogje Bruin.zandoogje Bruin.zandoogje Bruin.zandoogje Bruin.zandoogje Groot.dikkopje Groot.dikkopje Groot.dikkopje Groot.dikkopje Groot.dikkopje Groot.dikkopje Groot.dikkopje Icarusblauwtje Icarusblauwtje Icarusblauwtje Icarusblauwtje Icarusblauwtje Icarusblauwtje Icarusblauwtje Gemiddelde Gemiddelde Gemiddelde Gemiddelde Gemiddelde Gemiddelde Gemiddelde

Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf

cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

0.01 74.62 2.88 68.22 5.02 -0.11 4.35 0.02 78.41 1.97 99.69 -5.12 0.37 4.38 0.02 75.52 -1.46 88.66 -5.84 0.23 4.30 -0.02 85.23 1.01 91.12 -0.95 0.10 4.46 0.01

0.01 13.88 1.25 20.06 4.89 0.25 0.13 0.01 9.35 0.84 11.47 2.80 0.14 0.10 0.01 7.32 0.66 9.63 2.35 0.12 0.12 0.01 4.54 0.41 6.29 1.53 0.08 0.05 0.00

0.98 5.38 2.31 3.40 1.03 -0.45 33.34 2.10 8.38 2.34 8.69 -1.83 2.63 44.51 2.05 10.32 -2.21 9.20 -2.48 1.93 37.24 -2.03 18.76 2.47 14.49 -0.62 1.33 90.13 2.34

0.3387 0.0000 0.0330 0.0034 0.3194 0.6569 0.0000 0.0501 0.0000 0.0308 0.0000 0.0848 0.0177 0.0000 0.0548 0.0000 0.0403 0.0000 0.0237 0.0703 0.0000 0.0578 0.0000 0.0238 0.0000 0.5419 0.2023 0.0000 0.0309

Tabel 4: Vlinders – GOF measures type

method

Oranjtipje Oranjtipje Oranjtipje Kleine.vuurvlinder Kleine.vuurvlinder Kleine.vuurvlinder Bruin.zandoogje Bruin.zandoogje Bruin.zandoogje Groot.dikkopje Groot.dikkopje Groot.dikkopje Icarusblauwtje Icarusblauwtje Icarusblauwtje Gemiddelde Gemiddelde Gemiddelde

Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf

Rsquare

AIC

2.32 2.60 2.54 1.13 1.13 0.97 5.33 2.65 4.41 5.49 7.10 4.22 4.89 4.68 4.11 6.09 4.05 5.48

0.1144 0.2340 0.1235 0.0593 0.1177 0.0509 0.2284 0.2376 0.1967 0.2338 0.4550 0.1898 0.2135 0.3550 0.1858 0.2529 0.3230 0.2335

162.02 161.12 -28.48 183.83 184.55 -4.40 199.53 201.30 12.84 183.75 178.94 1.62 173.92 171.95 7.95 154.86 154.89 -25.96

Tabel 5: Watervogels – Schattingen type

method

params

indicator indicator indicator indicator

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch

Intercept cJaar Intercept cJaar

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

170.45 19.47 115.19 37.89

32.22 2.90 42.83 10.45

5.29 6.72 2.69 3.63

0.0000 0.0000 0.0155 0.0021

indicator indicator indicator kleine rietgans kleine rietgans kleine rietgans kleine rietgans kleine rietgans kleine rietgans kleine rietgans kolgans kolgans kolgans kolgans kolgans kolgans kolgans grauwe gans grauwe gans grauwe gans grauwe gans grauwe gans grauwe gans grauwe gans smient smient smient smient smient smient smient krakeend krakeend krakeend krakeend krakeend krakeend krakeend wintertaling wintertaling wintertaling wintertaling wintertaling wintertaling wintertaling pijlstaart pijlstaart pijlstaart pijlstaart pijlstaart pijlstaart pijlstaart slobeend slobeend slobeend slobeend slobeend slobeend slobeend tafeleend tafeleend tafeleend tafeleend

Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch

cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar

-0.97 5.17 0.06 226.99 23.73 89.20 69.66 -2.42 5.35 0.07 23.89 24.10 163.24 -22.35 2.44 4.55 0.08 266.51 50.18 -109.49 175.51 -6.60 5.55 0.09 189.64 10.54 151.39 23.29 -0.67 5.22 0.04 172.79 19.93 21.16 70.48 -2.66 5.18 0.06 172.33 4.05 105.10 26.46 -1.18 5.12 0.02 410.46 9.49 85.59 117.78 -5.70 5.84 0.03 112.40 4.96 75.21 17.36 -0.65 4.72 0.03 276.24 -0.50 151.66 41.02

0.53 0.11 0.01 47.66 4.29 50.64 12.35 0.63 0.15 0.01 65.27 5.87 81.95 19.99 1.02 0.12 0.01 136.54 12.29 150.82 36.79 1.87 0.23 0.02 31.65 2.85 44.11 10.76 0.55 0.12 0.01 53.25 4.79 57.31 13.98 0.71 0.20 0.02 31.23 2.81 39.10 9.54 0.48 0.15 0.01 96.64 8.70 85.48 20.85 1.06 0.25 0.02 18.07 1.63 22.97 5.60 0.28 0.11 0.01 47.24 4.25 53.74 13.11

-1.83 48.07 6.71 4.76 5.53 1.76 5.64 -3.85 36.65 5.34 0.37 4.10 1.99 -1.12 2.41 37.37 7.72 1.95 4.08 -0.73 4.77 -3.53 23.90 4.24 5.99 3.70 3.43 2.16 -1.23 44.69 3.97 3.24 4.16 0.37 5.04 -3.74 25.63 3.35 5.52 1.44 2.69 2.77 -2.43 33.62 1.37 4.25 1.09 1.00 5.65 -5.38 22.99 1.14 6.22 3.05 3.27 3.10 -2.29 42.93 3.36 5.85 -0.12 2.82 3.13

0.0854 0.0000 0.0000 0.0002 0.0000 0.0961 0.0000 0.0013 0.0000 0.0000 0.7187 0.0007 0.0627 0.2792 0.0277 0.0000 0.0000 0.0667 0.0007 0.4778 0.0002 0.0026 0.0000 0.0005 0.0000 0.0016 0.0032 0.0449 0.2363 0.0000 0.0009 0.0045 0.0006 0.7165 0.0001 0.0016 0.0000 0.0035 0.0000 0.1667 0.0156 0.0130 0.0263 0.0000 0.1875 0.0005 0.2896 0.3307 0.0000 0.0000 0.0000 0.2686 0.0000 0.0069 0.0045 0.0065 0.0350 0.0000 0.0035 0.0000 0.9068 0.0117 0.0061

tafeleend tafeleend tafeleend wilde eend wilde eend wilde eend wilde eend wilde eend wilde eend wilde eend

Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf

cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

-2.19 5.51 0.00 106.79 5.94 124.76 -0.05 0.32 4.76 0.03

0.67 0.18 0.02 21.49 1.93 30.64 7.47 0.38 0.09 0.01

-3.28 31.34 0.14 4.97 3.07 4.07 -0.01 0.83 50.30 3.73

Tabel 6: Watervogels â€“ GOF measures type

method

indicator indicator indicator kleine rietgans kleine rietgans kleine rietgans kolgans kolgans kolgans grauwe gans grauwe gans grauwe gans smient smient smient krakeend krakeend krakeend wintertaling wintertaling wintertaling pijlstaart pijlstaart pijlstaart slobeend slobeend slobeend tafeleend tafeleend tafeleend wilde eend wilde eend wilde eend

Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf

Rsquare

AIC

45.09 27.14 45.01 30.62 34.49 28.53 16.84 13.56 59.65 16.68 19.87 17.95 13.70 7.80 15.74 17.31 21.93 11.24 2.08 4.28 1.88 1.19 15.99 1.30 9.31 8.38 11.30 0.01 5.39 0.02 9.44 4.98 13.90

0.7147 0.7615 0.7143 0.6298 0.8023 0.6132 0.4834 0.6147 0.7682 0.4810 0.7004 0.4993 0.4322 0.4784 0.4665 0.4902 0.7206 0.3844 0.1034 0.3351 0.0944 0.0620 0.6529 0.0675 0.3410 0.4965 0.3857 0.0008 0.3883 0.0011 0.3441 0.3696 0.4357

233.22 231.64 5.16 248.89 238.34 17.32 261.46 257.60 10.08 290.98 281.99 35.95 232.51 232.82 8.44 253.32 243.29 30.35 231.97 228.00 19.02 277.16 259.28 39.47 210.10 206.72 5.98 248.53 240.72 24.81 217.03 218.24 -0.02

0.0044 0.0000 0.8886 0.0001 0.0066 0.0008 0.9951 0.4179 0.0000 0.0015

A.2

Groep 2 Tabel 7: BeheerovereenkomstenLengte – Schattingen type

method

params

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

heg heg heg heg heg heg heg

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

93742.30 12023.95 17983.29 54158.54 -3439.33 11.01 0.14

28603.76 4221.57 18165.57 7316.15 576.32 0.36 0.05

3.28 2.85 0.99 7.40 -5.97 30.58 2.60

0.0096 0.0191 0.3512 0.0001 0.0003 0.0000 0.0287

Tabel 8: BeheerovereenkomstenLengte – GOF measures type

method

heg heg heg

Lineair Kwadratisch Logtf

Rsquare

AIC

8.11 37.46 6.77

0.4741 0.9035 0.4292

274.94 258.29 26.72

Tabel 9: BeheerovereenkomstenOpp – Schattingen type

method

params

soortbescherming soortbescherming soortbescherming soortbescherming soortbescherming soortbescherming soortbescherming botanisch botanisch botanisch botanisch botanisch botanisch botanisch perceelrand perceelrand perceelrand perceelrand perceelrand perceelrand perceelrand houtkant houtkant houtkant houtkant houtkant houtkant houtkant

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

147.03 88.92 385.97 -41.41 10.86 5.55 0.13 1951.65 -88.43 1369.76 228.97 -26.45 7.73 -0.10 24.47 134.47 -183.79 248.07 -9.47 4.60 0.28 38.00 6.65 18.11 17.72 -0.90 3.55 0.12

197.61 27.95 261.83 101.38 8.14 0.21 0.03 209.88 29.68 136.97 53.03 4.26 0.22 0.03 129.96 18.38 160.19 62.02 4.98 0.30 0.04 8.10 1.20 6.55 2.64 0.21 0.21 0.03

0.74 3.18 1.47 -0.41 1.33 26.54 4.42 9.30 -2.98 10.00 4.32 -6.21 34.53 -3.02 0.19 7.32 -1.15 4.00 -1.90 15.39 6.58 4.69 5.57 2.77 6.72 -4.34 17.05 3.84

0.4724 0.0087 0.1712 0.6915 0.2119 0.0000 0.0010 0.0000 0.0125 0.0000 0.0015 0.0001 0.0000 0.0116 0.8541 0.0000 0.2780 0.0025 0.0866 0.0000 0.0000 0.0011 0.0003 0.0245 0.0002 0.0025 0.0000 0.0040

Tabel 10: BeheerovereenkomstenOpp – GOF measures type

method

Rsquare

AIC

soortbescherming soortbescherming soortbescherming botanisch botanisch botanisch perceelrand perceelrand perceelrand houtkant houtkant houtkant

Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf

10.12 6.31 19.55 8.88 38.87 9.13 53.53 34.93 43.31 31.01 55.74 14.74

0.4793 0.5579 0.6400 0.4466 0.8860 0.4536 0.8295 0.8748 0.7975 0.7751 0.9330 0.6209

194.96 194.83 16.83 196.53 177.99 18.60 184.06 182.06 26.15 95.21 83.88 14.67

Tabel 11: Bosbeheerplan – Schattingen type

method

params

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

beperkte bosbeheerplannen beperkte bosbeheerplannen beperkte bosbeheerplannen beperkte bosbeheerplannen beperkte bosbeheerplannen beperkte bosbeheerplannen beperkte bosbeheerplannen uitgebreide bosbeheerplannen uitgebreide bosbeheerplannen uitgebreide bosbeheerplannen uitgebreide bosbeheerplannen uitgebreide bosbeheerplannen uitgebreide bosbeheerplannen uitgebreide bosbeheerplannen

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

2421.72 1742.86 -2814.22 3590.83 -102.67 5.33 0.38 -1225.51 829.59 1777.51 -230.30 58.88 6.29 0.21

1379.70 130.96 748.40 192.76 10.34 1.06 0.10 1032.60 98.01 1054.61 271.63 14.56 0.37 0.03

1.76 13.31 -3.76 18.63 -9.93 5.03 3.74 -1.19 8.46 1.69 -0.85 4.04 17.12 6.11

0.0972 0.0000 0.0017 0.0000 0.0000 0.0001 0.0016 0.2516 0.0000 0.1113 0.4090 0.0009 0.0000 0.0000

Tabel 12: Bosbeheerplan – GOF measures type

method

beperkte bosbeheerplannen beperkte bosbeheerplannen beperkte bosbeheerplannen uitgebreide bosbeheerplannen uitgebreide bosbeheerplannen uitgebreide bosbeheerplannen

Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf

Rsquare

AIC

177.12 646.66 13.97 71.65 76.33 37.34

0.9124 0.9878 0.4510 0.8082 0.9051 0.6871

363.62 328.20 91.13 352.61 341.23 50.85

Tabel 13: Groengebied – Schattingen type

method

params

natuur en reservaat natuur en reservaat natuur en reservaat natuur en reservaat natuur en reservaat natuur en reservaat natuur en reservaat overig groen overig groen overig groen overig groen

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

5960.98 779.75 5582.98 985.93 -17.18 8.74 0.08 19.84 -103.55 -127.70 -23.07

378.83 53.58 516.01 199.79 16.05 0.06 0.01 200.08 28.30 279.53 108.23

15.74 14.55 10.82 4.93 -1.07 140.47 9.12 0.10 -3.66 -0.46 -0.21

0.0000 0.0000 0.0000 0.0006 0.3095 0.0000 0.0000 0.9228 0.0038 0.6575 0.8355

overig groen overig groen overig groen bos bos bos bos bos bos bos

Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf

cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

-6.71 5.91 -0.18 1120.41 104.37 1035.23 150.83 -3.87 7.06 0.06

8.69 0.17 0.04 90.07 12.74 123.40 47.78 3.84 0.05 0.01

-0.77 34.58 -4.24 12.44 8.19 8.39 3.16 -1.01 130.41 8.18

0.4583 0.0184 0.1476 0.0000 0.0000 0.0000 0.0102 0.3368 0.0000 0.0000

Tabel 14: Groengebied – GOF measures type

method

natuur en reservaat natuur en reservaat natuur en reservaat overig groen overig groen overig groen bos bos bos

Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf

Rsquare

AIC

211.83 107.90 83.25 13.39 6.75 17.95 67.14 34.13 66.92

0.9506 0.9557 0.8833 0.5490 0.5744 0.9472 0.8592 0.8722 0.8588

211.88 212.47 -14.67 195.28 196.53 -5.74 174.53 175.27 -18.31

Tabel 15: Natuurinrichtingsprojecten – Schattingen type

method

params

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

totale.oppervlakte.opgestarte.projecten..ha. totale.oppervlakte.opgestarte.projecten..ha. totale.oppervlakte.opgestarte.projecten..ha. totale.oppervlakte.opgestarte.projecten..ha. totale.oppervlakte.opgestarte.projecten..ha. totale.oppervlakte.opgestarte.projecten..ha. totale.oppervlakte.opgestarte.projecten..ha. totale.oppervlakte.uitgevoerde.project..ha. totale.oppervlakte.uitgevoerde.project..ha. totale.oppervlakte.uitgevoerde.project..ha. totale.oppervlakte.uitgevoerde.project..ha. totale.oppervlakte.uitgevoerde.project..ha. totale.oppervlakte.uitgevoerde.project..ha. totale.oppervlakte.uitgevoerde.project..ha.

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

4049.56 596.06 2532.56 1423.51 -68.95 8.22 0.11 -1076.85 278.26 632.24 -255.83 35.61 3.57 0.38

626.94 88.66 566.75 219.43 17.62 0.17 0.02 348.84 43.44 650.59 189.87 12.48 0.34 0.04

6.46 6.72 4.47 6.49 -3.91 47.95 4.35 -3.09 6.41 0.97 -1.35 2.85 10.37 8.89

0.0000 0.0000 0.0012 0.0001 0.0029 0.0000 0.0012 0.0150 0.0002 0.3635 0.2198 0.0246 0.0000 0.0000

Tabel 16: Natuurinrichtingsprojecten – GOF measures type

method

Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf

Tabel 17: NVWG – Schattingen

Rsquare

AIC

45.20 59.64 18.93 41.04 42.90 78.95

0.8043 0.9226 0.6325 0.8369 0.9246 0.9080

224.98 214.91 11.65 151.70 145.99 13.26

type

method

params

opp.ha. opp.ha. opp.ha. opp.ha. opp.ha. opp.ha. opp.ha.

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

-186.62 481.85 214.90 137.69 43.02 3.82 0.68

266.26 55.93 286.13 166.78 20.06 1.13 0.24

-0.70 8.62 0.75 0.83 2.14 3.37 2.87

0.5060 0.0001 0.4810 0.4407 0.0757 0.0119 0.0239

Tabel 18: NVWG – GOF measures type

method

opp.ha. opp.ha. opp.ha.

Lineair Kwadratisch Logtf

Rsquare

AIC

74.23 58.50 8.25

0.9138 0.9512 0.5408

138.56 135.44 40.28

Tabel 19: Ontsnippering – Schattingen type

method

params

ontsnipperingsgraad ontsnipperingsgraad ontsnipperingsgraad ontsnipperingsgraad ontsnipperingsgraad ontsnipperingsgraad ontsnipperingsgraad

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

33.39 0.17 33.11 0.26 -0.01 3.54 0.00

0.18 0.02 0.23 0.05 0.00 0.01 0.00

181.54 9.97 146.78 4.80 -1.82 684.69 9.95

0.0000 0.0000 0.0000 0.0006 0.0954 0.0000 0.0000

Tabel 20: Ontsnippering – GOF measures type

method

ontsnipperingsgraad ontsnipperingsgraad ontsnipperingsgraad

Lineair Kwadratisch Logtf

Rsquare

AIC

99.49 61.06 98.98

0.8924 0.9174 0.8919

10.51 8.81 -89.51

Tabel 21: Speelzones – Schattingen type

method

params

West.Vlaanderen West.Vlaanderen West.Vlaanderen West.Vlaanderen West.Vlaanderen West.Vlaanderen West.Vlaanderen Oost.Vlaanderen Oost.Vlaanderen Oost.Vlaanderen Oost.Vlaanderen Oost.Vlaanderen Oost.Vlaanderen Oost.Vlaanderen Vlaams.Brabant Vlaams.Brabant Vlaams.Brabant

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

183.06 22.22 171.95 38.89 -3.33 5.22 0.10 82.78 3.18 85.99 -1.62 0.96 4.43 0.03 185.09 1.13 182.07

9.97 3.29 9.71 9.14 1.75 0.05 0.02 4.29 1.42 5.39 5.07 0.97 0.05 0.02 3.81 1.26 4.70

18.36 6.75 17.70 4.26 -1.90 113.69 6.37 19.30 2.25 15.96 -0.32 0.99 93.87 2.18 48.53 0.90 38.77

0.0001 0.0025 0.0004 0.0238 0.1535 0.0000 0.0031 0.0000 0.0880 0.0005 0.7695 0.3959 0.0000 0.0942 0.0000 0.4208 0.0000

Vlaams.Brabant Vlaams.Brabant Vlaams.Brabant Vlaams.Brabant Antwerpen Antwerpen Antwerpen Antwerpen Antwerpen Antwerpen Antwerpen Limburg Limburg Limburg Limburg Limburg Limburg Limburg TOTAAL TOTAAL TOTAAL TOTAAL TOTAAL TOTAAL TOTAAL

Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf

cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

5.65 -0.90 5.23 0.01 576.91 44.75 560.41 69.50 -4.95 6.36 0.07 1069.63 17.31 1024.69 84.73 -13.48 6.97 0.02 2097.47 88.60 2025.11 197.15 -21.71 7.65 0.04

4.42 0.85 0.02 0.01 18.63 6.15 21.79 20.50 3.94 0.03 0.01 34.60 11.43 25.40 23.89 4.59 0.03 0.01 56.79 18.76 43.87 41.27 7.92 0.03 0.01

1.28 -1.07 256.00 0.91 30.97 7.27 25.72 3.39 -1.26 208.85 6.60 30.91 1.52 40.34 3.55 -2.94 224.41 1.56 36.94 4.72 46.16 4.78 -2.74 298.07 4.61

0.2907 0.3643 0.0000 0.4141 0.0000 0.0019 0.0001 0.0427 0.2974 0.0000 0.0027 0.0000 0.2043 0.0000 0.0382 0.0605 0.0000 0.1939 0.0000 0.0091 0.0000 0.0174 0.0713 0.0000 0.0100

Tabel 22: Speelzones – GOF measures type

method

West.Vlaanderen West.Vlaanderen West.Vlaanderen Oost.Vlaanderen Oost.Vlaanderen Oost.Vlaanderen Vlaams.Brabant Vlaams.Brabant Vlaams.Brabant Antwerpen Antwerpen Antwerpen Limburg Limburg Limburg TOTAAL TOTAAL TOTAAL

Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf

Rsquare

AIC

45.51 39.42 40.57 5.04 3.00 4.77 0.80 0.98 0.83 52.92 31.11 43.52 2.30 7.66 2.43 22.32 33.07 21.23

0.9192 0.9633 0.9103 0.5578 0.6664 0.5441 0.1672 0.3962 0.1717 0.9297 0.9540 0.9158 0.3646 0.8362 0.3781 0.8480 0.9566 0.8415

52.07 49.33 -12.49 41.95 42.26 -12.17 40.54 40.61 -22.22 59.57 59.03 -17.42 67.00 60.87 -17.18 72.95 67.42 -19.48

Tabel 23: VEN – Schattingen type

method

params

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

opp.ha. opp.ha. opp.ha. opp.ha. opp.ha. opp.ha. opp.ha.

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

85588.69 487.72 85511.35 554.01 -8.29 11.36 0.01

347.98 73.09 494.68 288.35 34.68 0.00 0.00

245.96 6.67 172.86 1.92 -0.24 2843.23 6.65

0.0000 0.0003 0.0000 0.1031 0.8191 0.0000 0.0003

Tabel 24: VEN â€“ GOF measures type

method

opp.ha. opp.ha. opp.ha.

Lineair Kwadratisch Logtf

Rsquare

AIC

44.53 19.29 44.18

0.8641 0.8654 0.8632

143.38 145.29 -61.37

A.3

Groep 3 Tabel 25: Vermesting â€“ Schattingen type

method

params

bos bos bos bos bos bos bos heide heide heide heide heide heide heide grasland grasland grasland grasland grasland grasland grasland totaal totaal totaal totaal totaal totaal totaal

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

100.00 0.00 100.00 0.00 -0.00 4.62 -0.00 101.37 -0.54 99.07 1.21 -0.20 4.63 -0.01 108.90 -9.55 98.29 -1.47 -0.92 4.90 -0.19 102.61 -2.79 99.46 -0.38 -0.27 4.65 -0.03

0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.21 0.24 0.95 0.49 0.05 0.01 0.00 7.90 1.59 9.04 4.69 0.51 0.21 0.04 2.27 0.46 2.55 1.32 0.14 0.03 0.01

33170852714216056.00 1.63 30275248737267212.00 2.52 -2.03 212991280587823488.00 -1.63 83.51 -2.21 103.90 2.44 -3.70 370.46 -2.21 13.79 -6.00 10.87 -0.31 -1.80 23.02 -4.48 45.17 -6.08 38.96 -0.29 -1.90 170.01 -5.71

0.0000 0.1464 0.0000 0.0454 0.0889 0.0000 0.1464 0.0000 0.0624 0.0000 0.0507 0.0101 0.0000 0.0628 0.0000 0.0005 0.0000 0.7651 0.1214 0.0000 0.0029 0.0000 0.0005 0.0000 0.7833 0.1059 0.0000 0.0007

Tabel 26: Vermesting â€“ GOF measures type

method

bos bos bos heide heide heide grasland grasland grasland totaal totaal totaal

Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf

Rsquare

AIC

7.92 0.00 0.00 4.90 13.72 4.89 35.94 25.38 20.06 36.97 27.21 32.56

0.5308 0.0000 0.0000 0.4118 0.8206 0.4110 0.8370 0.8943 0.7413 0.8408 0.9007 0.8231

-563.27 -565.97 -652.11 42.05 33.36 -40.32 75.76 73.86 10.73 53.33 51.09 -26.23

A.4

Groep 4 Tabel 27: Soortenbeschermingsplannen – Schattingen type aantal. aantal. aantal. aantal. aantal. aantal. aantal.

soortbeschermingplan soortbeschermingplan soortbeschermingplan soortbeschermingplan soortbeschermingplan soortbeschermingplan soortbeschermingplan

method

params

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Poisson Poisson

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

Estimate

Std..Error

statistic

p.value

0.34 0.87 -0.15 1.03 -0.01 0.97 0.11

0.72 0.06 1.07 0.25 0.01 0.23 0.02

0.48 14.06 -0.14 4.03 -0.63 4.21 6.56

0.6399 0.0000 0.8925 0.0014 0.5395 0.0000 0.0000

Tabel 28: Soortenbeschermingsplannen – GOF measures type

method

AIC

aantal. soortbeschermingplan aantal. soortbeschermingplan aantal. soortbeschermingplan

Lineair Kwadratisch Poisson

61.38 62.90 76.37

Tabel 29: UitheemseDieren – Schattingen type CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal

Tot Tot Tot Tot Tot Tot Tot vert vert vert vert vert vert vert Inv Inv Inv Inv Inv Inv Inv

method

params

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Poisson Poisson Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Poisson Poisson Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Poisson Poisson

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

Estimate

Std..Error

statistic

p.value

-17.73 0.80 16.54 -0.96 0.02 0.89 0.03 -5.20 0.24 1.81 -0.12 0.00 -0.21 0.03 -12.53 0.56 14.73 -0.84 0.01 0.48 0.03

5.42 0.07 3.83 0.15 0.00 0.12 0.00 1.02 0.01 0.46 0.02 0.00 0.22 0.00 4.62 0.06 3.91 0.15 0.00 0.15 0.00

-3.27 11.61 4.32 -6.55 12.35 7.29 25.59 -5.09 18.63 3.91 -6.64 20.88 -0.99 14.02 -2.71 9.48 3.77 -5.62 9.61 3.29 21.41

0.0020 0.0000 0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0003 0.0000 0.0000 0.3225 0.0000 0.0094 0.0000 0.0005 0.0000 0.0000 0.0010 0.0000

Tabel 30: UitheemseDieren – GOF measures type CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal CumulatiefAantal

method Tot Tot Tot vert vert vert Inv

Lineair Kwadratisch Poisson Lineair Kwadratisch Poisson Lineair

AIC 409.03 339.38 293.90 245.58 132.47 207.03 393.46

CumulatiefAantal Inv CumulatiefAantal Inv

Kwadratisch Poisson

341.49 307.77

Tabel 31: Ledenaantallen â€“ Schattingen type

method

params

Natuur.reservaten Natuur.reservaten Natuur.reservaten Natuur.reservaten Natuur.reservaten Natuur.reservaten Natuur.reservaten Natuur.reservaten Natuur.reservaten Wielewaal Wielewaal Wielewaal Wielewaal Wielewaal Wielewaal Wielewaal Wielewaal Wielewaal Natuurpunt Natuurpunt Natuurpunt Natuurpunt Natuurpunt Natuurpunt Natuurpunt Natuurpunt Natuurpunt Greenpeace Greenpeace Greenpeace Greenpeace Greenpeace Greenpeace Greenpeace Greenpeace Greenpeace WWF WWF WWF WWF WWF WWF WWF WWF WWF Vogel.bescherming.Vlaanderen Vogel.bescherming.Vlaanderen Vogel.bescherming.Vlaanderen Vogel.bescherming.Vlaanderen Vogel.bescherming.Vlaanderen Vogel.bescherming.Vlaanderen Vogel.bescherming.Vlaanderen Vogel.bescherming.Vlaanderen Vogel.bescherming.Vlaanderen JNM..Jeugdbond.voor.Natuur.en.Milieu.

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Poisson Poisson Poisson overdispersie Poisson overdispersie Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Poisson Poisson Poisson overdispersie Poisson overdispersie Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Poisson Poisson Poisson overdispersie Poisson overdispersie Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Poisson Poisson Poisson overdispersie Poisson overdispersie Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Poisson Poisson Poisson overdispersie Poisson overdispersie Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Poisson Poisson Poisson overdispersie Poisson overdispersie Lineair

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept

Estimate

Std..Error

statistic

p.value

25311.33 2735.58 21664.88 6382.04 -520.92 10.17 0.08 10.17 0.08 8627.00 324.82 7937.13 1014.70 -98.55 9.07 0.03 9.07 0.03 3463.39 5244.65 -13604.82 8127.79 -115.33 10.16 0.08 10.16 0.08 34683.08 1595.89 11670.95 7930.98 -333.16 10.50 0.03 10.50 0.03 21612.61 1603.21 8936.04 3536.93 -71.62 10.17 0.04 10.17 0.04 2286.57 314.28 3662.28 -201.61 30.35 7.90 0.06 7.90 0.06 2337.04

2021.04 483.12 1369.02 913.64 125.50 0.00 0.00 0.07 0.02 377.92 90.34 245.36 163.75 22.49 0.01 0.00 0.04 0.01 4457.10 347.51 21247.27 3523.71 140.23 0.01 0.00 0.08 0.01 4567.30 443.89 4205.40 1003.14 51.49 0.00 0.00 0.10 0.01 1299.00 94.87 7328.03 1107.72 40.91 0.01 0.00 0.04 0.00 468.64 47.06 453.64 123.74 7.02 0.01 0.00 0.09 0.01 382.13

12.52 5.66 15.83 6.99 -4.15 2694.44 94.60 137.96 4.84 22.83 3.60 32.35 6.20 -4.38 1339.05 21.29 220.18 3.50 0.78 15.09 -0.64 2.31 -0.82 1778.81 180.43 127.15 12.90 7.59 3.60 2.78 7.91 -6.47 3827.64 127.89 101.03 3.38 16.64 16.90 1.22 3.19 -1.75 985.12 49.92 289.16 14.65 4.88 6.68 8.07 -1.63 4.32 1041.41 97.15 92.19 8.60 6.12

0.0000 0.0013 0.0000 0.0009 0.0089 0.0000 0.0000 0.0000 0.0029 0.0000 0.0114 0.0000 0.0016 0.0071 0.0000 0.0000 0.0000 0.0128 0.4595 0.0000 0.5424 0.0545 0.4380 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0033 0.0168 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0050 0.0000 0.0000 0.2771 0.0242 0.1404 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0002 0.0000 0.0000 0.1241 0.0006 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001

JNM..Jeugdbond.voor.Natuur.en.Milieu. JNM..Jeugdbond.voor.Natuur.en.Milieu. JNM..Jeugdbond.voor.Natuur.en.Milieu. JNM..Jeugdbond.voor.Natuur.en.Milieu. JNM..Jeugdbond.voor.Natuur.en.Milieu. JNM..Jeugdbond.voor.Natuur.en.Milieu. JNM..Jeugdbond.voor.Natuur.en.Milieu. JNM..Jeugdbond.voor.Natuur.en.Milieu. Totaal Totaal Totaal Totaal Totaal Totaal Totaal Totaal Totaal

Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Poisson Poisson Poisson overdispersie Poisson overdispersie Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Poisson Poisson Poisson overdispersie Poisson overdispersie

cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar

11.19 -769.06 604.88 -25.81 7.76 0.00 7.76 0.00 44439.88 9491.73 38074.16 11878.88 -140.42 10.99 0.08 10.99 0.08

31.83 858.30 158.30 6.82 0.02 0.00 0.16 0.01 7005.25 703.46 9884.95 2696.41 153.06 0.00 0.00 0.09 0.01

0.35 -0.90 3.82 -3.78 381.99 2.70 49.89 0.35 6.34 13.49 3.85 4.41 -0.92 7001.29 581.15 121.41 10.08

Tabel 32: Ledenaantallen – GOF measures type

method

Natuur.reservaten Natuur.reservaten Natuur.reservaten Natuur.reservaten Wielewaal Wielewaal Wielewaal Wielewaal Natuurpunt Natuurpunt Natuurpunt Natuurpunt Greenpeace Greenpeace Greenpeace Greenpeace WWF WWF WWF WWF Vogel.bescherming.Vlaanderen Vogel.bescherming.Vlaanderen Vogel.bescherming.Vlaanderen Vogel.bescherming.Vlaanderen JNM..Jeugdbond.voor.Natuur.en.Milieu. JNM..Jeugdbond.voor.Natuur.en.Milieu. JNM..Jeugdbond.voor.Natuur.en.Milieu. JNM..Jeugdbond.voor.Natuur.en.Milieu. Totaal Totaal Totaal Totaal

Lineair Kwadratisch Poisson Poisson overdispersie Lineair Kwadratisch Poisson Poisson overdispersie Lineair Kwadratisch Poisson Poisson overdispersie Lineair Kwadratisch Poisson Poisson overdispersie Lineair Kwadratisch Poisson Poisson overdispersie Lineair Kwadratisch Poisson Poisson overdispersie Lineair Kwadratisch Poisson Poisson overdispersie Lineair Kwadratisch Poisson Poisson overdispersie

AIC 155.19 145.25 2372.87 128.36 117.75 314.96 193.29 194.37 1705.90 315.74 295.22 18975.89 129.14 127.32 173.76 304.91 292.36 2229.96 180.47 171.05 704.02 402.27 403.29 57232.39

Tabel 33: Libellen – Schattingen type

method

params

Totaal.waarnemingen Totaal.waarnemingen

Lineair Lineair

Intercept cJaar

Estimate

Std..Error

statistic

p.value

-41.24 7.36

17.96 1.10

-2.30 6.68

0.0297 0.0000

0.7324 0.3936 0.0041 0.0043 0.0000 0.0070 0.0000 0.7321 0.0000 0.0000 0.0016 0.0005 0.3734 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Totaal.waarnemingen Totaal.waarnemingen Totaal.waarnemingen Totaal.waarnemingen Totaal.waarnemingen Totaal.waarnemingen Totaal.waarnemingen Totaal.soorten Totaal.soorten Totaal.soorten Totaal.soorten Totaal.soorten Totaal.soorten Totaal.soorten Totaal.soorten Totaal.soorten

Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Poisson Poisson Poisson overdispersie Poisson overdispersie Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Poisson Poisson Poisson overdispersie Poisson overdispersie

Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar

1.53 -2.15 0.34 1.24 0.15 1.24 0.15 -0.77 0.31 -0.45 0.24 0.00 -0.41 0.10 -0.41 0.10

23.61 3.90 0.13 0.10 0.00 0.48 0.02 0.34 0.02 0.50 0.08 0.00 0.30 0.01 0.23 0.01

0.06 -0.55 2.52 12.88 37.00 2.60 7.47 -2.25 14.79 -0.90 2.91 0.92 -1.37 6.97 -1.77 9.01

Tabel 34: Libellen – GOF measures type

method

Totaal.waarnemingen Totaal.waarnemingen Totaal.waarnemingen Totaal.waarnemingen Totaal.soorten Totaal.soorten Totaal.soorten Totaal.soorten

Lineair Kwadratisch Poisson Poisson overdispersie Lineair Kwadratisch Poisson Poisson overdispersie

AIC 312.69 308.35 763.75 83.14 84.21 98.60

Tabel 35: UitheemsePlanten – Schattingen type

method

params

Uitheemse.Soorten Uitheemse.Soorten

Poisson Poisson

Intercept cJaar

Estimate

Std..Error

statistic

p.value

-2.95 0.02

0.10 0.00

-28.72 5.19

0.0000 0.0000

Tabel 36: UitheemsePlanten – GOF measures type

method

AIC

Uitheemse.Soorten

Poisson

Inf

Tabel 37: Vismigratie – Schattingen type

method

params

%opgelost2021 %opgelost2021

Poisson Poisson

Intercept cJaar

Estimate

Std..Error

statistic

p.value

-1.88 0.07

0.17 0.02

-11.32 2.90

0.0000 0.0038

Tabel 38: Vismigratie – GOF measures type

method

AIC

%opgelost2021

Poisson

57.74

0.9488 0.5869 0.0182 0.0000 0.0000 0.0149 0.0000 0.0328 0.0000 0.3767 0.0072 0.3667 0.1713 0.0000 0.0884 0.0000

A.5

Groep 5 Tabel 39: Berkenstuifmeel – Schattingen type

method

params

piek piek piek piek piek piek piek X5.jaarlijks.gemiddelde X5.jaarlijks.gemiddelde X5.jaarlijks.gemiddelde X5.jaarlijks.gemiddelde X5.jaarlijks.gemiddelde X5.jaarlijks.gemiddelde X5.jaarlijks.gemiddelde

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

111.37 -0.30 110.96 -0.24 -0.00 4.72 -0.00 112.14 -0.32 115.06 -0.76 0.01 4.73 -0.00

2.73 0.13 4.03 0.50 0.01 0.03 0.00 1.08 0.05 1.71 0.21 0.01 0.01 0.00

40.75 -2.39 27.57 -0.47 -0.14 183.48 -2.38 104.21 -6.31 67.40 -3.61 2.13 469.22 -6.23

0.0000 0.0224 0.0000 0.6432 0.8897 0.0000 0.0230 0.0000 0.0000 0.0000 0.0011 0.0408 0.0000 0.0000

Tabel 40: Berkenstuifmeel – GOF measures type

method

piek piek piek X5.jaarlijks.gemiddelde X5.jaarlijks.gemiddelde X5.jaarlijks.gemiddelde

Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf

Rsquare

AIC

5.69 2.78 5.64 39.78 24.38 38.78

0.1365 0.1370 0.1355 0.5542 0.6113 0.5479

275.24 277.21 -79.36 173.75 171.09 -143.86

Tabel 41: Grassenstuifmeel – Schattingen type

method

params

piek piek piek piek piek piek piek

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

168.02 -0.32 163.10 0.50 -0.02 5.13 -0.00

2.88 0.13 4.08 0.51 0.01 0.02 0.00

58.39 -2.37 39.96 0.99 -1.66 299.14 -2.46

0.0000 0.0234 0.0000 0.3309 0.1055 0.0000 0.0187

Tabel 42: Grassenstuifmeel – GOF measures type

method

piek piek piek

Lineair Kwadratisch Logtf

Rsquare

AIC

5.60 4.32 6.07

0.1346 0.1979 0.1442

279.15 278.26 -110.19

A.6

Groep 6 Tabel 43: BezoekenNatuurgebieden – Schattingen type

method

params

niet.tijdens.de.voorbije.12.maanden niet.tijdens.de.voorbije.12.maanden niet.tijdens.de.voorbije.12.maanden niet.tijdens.de.voorbije.12.maanden niet.tijdens.de.voorbije.12.maanden niet.tijdens.de.voorbije.12.maanden niet.tijdens.de.voorbije.12.maanden een.uitzonderlijke.keer een.uitzonderlijke.keer een.uitzonderlijke.keer een.uitzonderlijke.keer een.uitzonderlijke.keer een.uitzonderlijke.keer een.uitzonderlijke.keer maandelijks maandelijks maandelijks maandelijks maandelijks maandelijks maandelijks meermaals.per.maand meermaals.per.maand meermaals.per.maand meermaals.per.maand meermaals.per.maand meermaals.per.maand meermaals.per.maand wekelijks wekelijks wekelijks wekelijks wekelijks wekelijks wekelijks meermaals.per.week meermaals.per.week meermaals.per.week meermaals.per.week meermaals.per.week meermaals.per.week meermaals.per.week dagelijks dagelijks dagelijks dagelijks dagelijks dagelijks dagelijks

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

32.55 0.25 33.20 -3.65 1.95 3.51 0.01 27.75 -1.55 28.10 -3.65 1.05 3.36 -0.06 20.23 -1.30 20.30 -1.70 0.20 3.06 -0.07 10.82 0.55 10.80 0.65 -0.05 2.47 0.04 3.95 1.65 3.90 1.95 -0.15 1.61 0.26 3.22 0.25 2.80 2.75 -1.25 1.43 0.06 1.53 0.10 1.00 3.30 -1.60 0.88 0.05

1.45 1.13

22.40 0.22

0.0284 0.8609

0.04 0.03 0.78 0.61

80.92 0.22 35.46 -2.56

0.0079 0.8647 0.0179 0.2373

0.03 0.02 0.15 0.12

120.88 -2.62 135.73 -11.26

0.0053 0.2323 0.0047 0.0564

0.01 0.00 0.04 0.03

516.82 -14.21 290.24 19.05

0.0012 0.0447 0.0022 0.0334

0.00 0.00 0.11 0.09

658.36 15.34 35.33 19.05

0.0010 0.0415 0.0180 0.0334

0.04 0.03 0.93 0.72

38.92 8.05 3.45 0.35

0.0164 0.0787 0.1795 0.7877

0.20 0.16 1.19 0.92

7.06 0.40 1.29 0.11

0.0896 0.7604 0.4208 0.9314

0.42 0.33

2.09 0.15

0.2846 0.9081

Tabel 44: BezoekenNatuurgebieden – GOF measures type

method

niet.tijdens.de.voorbije.12.maanden niet.tijdens.de.voorbije.12.maanden

Lineair Kwadratisch

Rsquare

AIC

0.05

0.0470 1.0000

14.01 -Inf

niet.tijdens.de.voorbije.12.maanden een.uitzonderlijke.keer een.uitzonderlijke.keer een.uitzonderlijke.keer maandelijks maandelijks maandelijks meermaals.per.maand meermaals.per.maand meermaals.per.maand wekelijks wekelijks wekelijks meermaals.per.week meermaals.per.week meermaals.per.week dagelijks dagelijks dagelijks

Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf

0.05 6.54 6.85 126.75 201.96 363.00 235.19 363.00 64.73 0.12 0.16 0.01 0.02

0.0445 0.8673 1.0000 0.8726 0.9922 1.0000 0.9951 0.9973 1.0000 0.9958 0.9973 1.0000 0.9848 0.1071 1.0000 0.1351 0.0116 1.0000 0.0207

-7.06 10.29 -Inf -9.74 0.34 -Inf -19.02 -7.97 -Inf -21.75 -1.38 -Inf -7.36 11.34 -Inf 2.17 12.82 -Inf 6.60

A.7

Extra Tabel 45: Stadsbos â€“ Schattingen

type

method

params

aantal.stadbossen.projecten aantal.stadbossen.projecten aantal.stadbossen.projecten aantal.stadbossen.projecten aantal.stadbossen.projecten aantal.stadbossen.projecten aantal.stadbossen.projecten X..aandeel.stedelijke.gebieden.met.stadbossen X..aandeel.stedelijke.gebieden.met.stadbossen X..aandeel.stedelijke.gebieden.met.stadbossen X..aandeel.stedelijke.gebieden.met.stadbossen X..aandeel.stedelijke.gebieden.met.stadbossen X..aandeel.stedelijke.gebieden.met.stadbossen X..aandeel.stedelijke.gebieden.met.stadbossen

Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf Lineair Lineair Kwadratisch Kwadratisch Kwadratisch Logtf Logtf

Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar Intercept cJaar Intercept cJaar cJaar2 Intercept cJaar

Estimate

Std..Error

t.value

Pr...t..

17.50 9.50 16.00 18.50 -4.50 2.91 0.38 32.50 16.50 29.00 37.50 -10.50 3.49 0.37

3.35 2.60

5.22 3.66

0.1206 0.1699

0.17 0.13 7.83 6.06

17.29 2.88 4.15 2.72

0.0368 0.2128 0.1504 0.2242

0.20 0.16

17.29 2.37

0.0368 0.2540

Tabel 46: Stadsbos â€“ GOF measures type

method

aantal.stadbossen.projecten aantal.stadbossen.projecten aantal.stadbossen.projecten X..aandeel.stedelijke.gebieden.met.stadbossen X..aandeel.stedelijke.gebieden.met.stadbossen X..aandeel.stedelijke.gebieden.met.stadbossen

Lineair Kwadratisch Logtf Lineair Kwadratisch Logtf

Rsquare

AIC

13.37

0.9304 1.0000 0.8924 0.8811 1.0000 0.8491

19.03 -Inf 1.07 24.11 -Inf 2.17

8.29 7.41 5.63

Appendix - Grafieken

B.1

Groep 1

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

300

200

150

type

100 200

Bosgebieden

fit

100 Landbouwgebieden

Andere

100

0 0 −50 0 1990

1995

2000

2005

2010

1990

1995

2000

2005

2010

1990

1995

2000

2005

2010

Jaar

Figuur 1: Broedvogels – Model fit

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie 1.5

1.5

1.0

1.0 0.5

0.5

type

0.5

Bosgebieden 0.0

0.0

Landbouwgebieden

Andere −0.5

−0.5 −0.5

−1.0

−1.0 50

100

150

100

150

fit

Figuur 2: Broedvogels – Model validatie

100

150

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

type 150

150

150 Oranjtipje

Kleine.vuurvlinder

fit

Bruin.zandoogje 100

100

100 Groot.dikkopje

Icarusblauwtje

Gemiddelde

50 50

1995

2000

2005

2010

1995

2000

2005

2010

1995

2000

2005

2010

Jaar

Figuur 3: Vlinders – Model fit

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie 3

3 type 2

Oranjtipje

Kleine.vuurvlinder

Bruin.zandoogje 0 0

−1

−2

Groot.dikkopje

Icarusblauwtje −1

100

120

Gemiddelde

−2

100

120

140

fit

Figuur 4: Vlinders – Model validatie

100

120

type Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

indicator

1500 kleine_rietgans 2000 kolgans

1000

grauwe_gans

1000 1500

smient

fit

500 krakeend 1000 500

wintertaling 0

pijlstaart 500 slobeend

0 tafeleend 0

−500 1995

2000

2005

2010

1995

2000

2005

2010

1995

2000

2005

2010

wilde_eend

Jaar

Figuur 5: Watervogels – Model fit

type Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

indicator

kleine_rietgans 2

kolgans

grauwe_gans

smient

0 0

krakeend

wintertaling −2

−2

pijlstaart

slobeend

−4

−4 0

200

400

600

800

1000

1200

tafeleend

−4 0

200

400

600

800

1000

fit

Figuur 6: Watervogels – Model validatie

500

1000

wilde_eend

B.2

Groep 2

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie 8e+05

300000

250000

200000 6e+05

200000

150000

fit

type 4e+05 150000

heg

100000

50000

2e+05

50000 0 0e+00

0 2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

Jaar

Figuur 7: BeheerovereenkomstenLengte – Model fit

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

1.5 1 1 1.0

0.5 0

type

0.0

heg −1 −0.5

−1

−1.0 −2 −2

−1.5

100000

150000

200000

50000

100000

150000

200000

50000

100000 150000 200000 250000 300000

fit

Figuur 8: BeheerovereenkomstenLengte – Model validatie

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

2500 2000

5000

1500

4000

2000 type

1500

soortbescherming

fit

1000

3000

botanisch

1000 perceelrand 500

2000 houtkant

500 0

1000

0 −500

2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

0 2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

Jaar

Figuur 9: BeheerovereenkomstenOpp – Model fit

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

2 2

type soortbescherming

1 1

botanisch 0 perceelrand

0 −1

houtkant

−1 −1 −2

−2 −2

500

1000

1500

2000

500

1000

1500

500

1000

1500

fit

Figuur 10: BeheerovereenkomstenOpp – Model validatie

2000

2500

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

30000 1500000 30000

20000 type 1000000

20000

fit

beperkte_bosbeheerplannen 10000

uitgebreide_bosbeheerplannen

10000 500000

0 0 0 1990

1995

2000

2005

1990

1995

2000

2005

1990

1995

2000

2005

Jaar

Figuur 11: Bosbeheerplan – Model fit

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

3 1 2 2 0 1

type

beperkte_bosbeheerplannen

−1

uitgebreide_bosbeheerplannen

−2 −1 −1 −3 −2

10000

20000

30000

5000 10000 15000 20000 25000 30000

50000

100000

fit

Figuur 12: Bosbeheerplan – Model validatie

150000

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

15000

15000 type

10000

natuur_en_reservaat

fit

10000 overig_groen 5000

5000

bos 5000

2000 2002 2004 2006 2008 2010

Jaar

Figuur 13: Groengebied – Model fit

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

1 1

type 0

natuur_en_reservaat 0

overig_groen −1 bos −1

−1

−2

−2 −2 0

5000

10000

15000

5000

10000

15000

5000

fit

Figuur 14: Groengebied – Model validatie

10000

15000

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie 20000

10000 10000 15000 8000

type

fit

6000 totale.oppervlakte.opgestarte.projecten..ha.

10000 5000

totale.oppervlakte.uitgevoerde.project..ha.

4000

5000

2000 0 0

0 2000 2002 2004 2006 2008 2010

2000 2002 2004 2006 2008 2010

Jaar

Figuur 15: Natuurinrichtingsprojecten – Model fit

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie 2

2 2 1

type

totale.oppervlakte.opgestarte.projecten..ha. 0 0

totale.oppervlakte.uitgevoerde.project..ha.

−1

−1 −2

−3 0

2000 4000 6000 8000 10000

2000

4000

6000

8000

10000

5000

10000

fit

Figuur 16: Natuurinrichtingsprojecten – Model validatie

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

5000 150000

4000 4000 3000 3000

100000 type

fit

2000

opp.ha.

2000

1000 50000 1000

0 0 0 −1000 2004

2006

2008

2010

2004

2006

2008

2010

2004

2006

2008

2010

Jaar

Figuur 17: NVWG – Model fit

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

1 1

0 0 type

0 opp.ha. −1 −1 −1 −2

−2 0

1000

2000

3000

1000

2000

3000

4000

fit

Figuur 18: NVWG – Model validatie

2000

4000

6000

8000

10000

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

36 36

35 35

type

fit

ontsnipperingsgraad 34 34

33 33

33 1995

2000

2005

2010

1995

2000

2005

2010

1995

2000

2005

2010

Jaar

Figuur 19: Ontsnippering – Model fit

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

1.5

1.5 1

1.0

0.5

type

0 ontsnipperingsgraad 0.0

0.0

−0.5

−0.5 −1

−1.0

−1.5 33.5

34.0

34.5

35.0

35.5

36.0

33.0

33.5

34.0

34.5

35.0

35.5

36.0

33.5

34.0

fit

Figuur 20: Ontsnippering – Model validatie

34.5

35.0

35.5

36.0

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

2500 2500

2500 type West.Vlaanderen

2000

2000 Oost.Vlaanderen 1500

1500

Vlaams.Brabant

fit

1500

Antwerpen 1000

1000

1000 Limburg

500

0 2007

2008

2009

2010

2011

TOTAAL

500

2012

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Jaar

Figuur 21: Speelzones – Model fit

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

type 1

West.Vlaanderen

Oost.Vlaanderen

Vlaams.Brabant

Antwerpen

Limburg −1

−1

500

1000

1500

2000

2500

TOTAAL

500

1000

1500

2000

2500

500

fit

Figuur 22: Speelzones – Model validatie

1000

1500

2000

2500

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

90000

90000 90000

89000

88000

type

fit

88000

89000

opp.ha. 87000

87000

86000 86000

86000 85000

85000

85000 84000 2004

2006

2008

2010

2004

2006

2008

2010

2004

2006

2008

2010

Jaar

Figuur 23: VEN – Model fit

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

1.5 1.5

1.5

1.0 1.0

1.0

0.5 0.5

0.5

type

0.0 0.0

0.0

opp.ha.

−0.5 −0.5

−0.5

−1.0

−1.5

−1.5 86000

87000

88000

89000

86000

87000

88000

89000

fit

Figuur 24: VEN – Model validatie

86000

87000

88000

89000

B.3

Groep 3

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

120 200 100 100

type 150

bos

fit

heide 50

100

grasland

totaal

50 20 0

0 2000

2002

2004

2006

2008

2000

2002

2004

2006

2008

2000

2002

2004

2006

2008

Jaar

Figuur 25: Vermesting – Model fit

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

1 2 1 type 1

bos 0

heide 0 grasland

−1 −1

−1

totaal

−2 −2

−2

100

fit

Figuur 26: Vermesting – Model validatie

100

120

B.4

Groep 4

Lineair

Kwadratisch

Poisson 25

type

fit

aantal._soortbeschermingplan 10 5 5 5 0 0 0 1995

2000

2005

2010

1995

2000

2005

2010

1995

2000

2005

2010

Jaar

Figuur 27: Soortenbeschermingsplannen – Model fit

Lineair

Kwadratisch

Poisson

1.5 1.0 1.0 1 0.5 0.5 type

0.0 0.0

aantal._soortbeschermingplan

0 −0.5 −0.5 −1.0 −1.0 −1 −1.5 −1.5

fit

Figuur 28: Soortenbeschermingsplannen – Model validatie

Lineair

Kwadratisch

100

Poisson

100 100

80 80 type 60

CumulatiefAantal_Tot

fit

CumulatiefAantal_vert 40 40 CumulatiefAantal_Inv

0 0 1900

1920

1940

1960

1980

2000

1900

1920

1940

1960

1980

2000

1900

1920

1940

1960

1980

2000

Jaar

Figuur 29: UitheemseDieren – Model fit

Lineair

Kwadratisch

Poisson

2 2 1

type 1 CumulatiefAantal_Tot

CumulatiefAantal_vert

0 CumulatiefAantal_Inv

−1

−1 −2

−20

fit

Figuur 30: UitheemseDieren – Model validatie

100

Lineair

Kwadratisch 200000

200000

type

150000

Natuur.reservaten 100000

100000

50000

−50000

fit

1995

2000

2005

Wielewaal

Natuurpunt

2010

1995

2000

Poisson

2005

Greenpeace

2010

Poisson overdispersie WWF

250000 200000 200000

Vogel.bescherming.Vlaanderen

150000 150000 JNM..Jeugdbond.voor.Natuur.en.Milieu.

100000

50000

0 1995

2000

2005

Totaal

2010

1995

2000

2005

2010

Jaar

Figuur 31: Ledenaantallen – Model fit

Lineair

Kwadratisch 3

type

Natuur.reservaten

0 0 −1

−2

−3

−3 0

Wielewaal

−1

−2

50000

100000

150000

Natuurpunt

200000

50000

Poisson

100000

150000

200000

Greenpeace

Poisson overdispersie WWF 2

50 0

Vogel.bescherming.Vlaanderen

JNM..Jeugdbond.voor.Natuur.en.Milieu.

−50

−1

−100

−2

Totaal

50000

100000

150000

200000

50000

100000

150000

200000

fit

Figuur 32: Ledenaantallen – Model validatie

Lineair

Kwadratisch

300

200

100

fit

1980

1985

1990

1995

2000

2005

type 1980

1985

1990

Poisson

1995

2000

Totaal.waarnemingen

2005

Poisson overdispersie Totaal.soorten

300 300

250 200

200

150 100

100

50 0

0 1980

1985

1990

1995

2000

2005

1980

1985

1990

1995

2000

2005

Jaar

Figuur 33: Libellen – Model fit

Lineair

Kwadratisch 3

0 0 −1 −1 −2

type

−2

−50

100

150

Poisson

100

150

200

Totaal.waarnemingen

Poisson overdispersie Totaal.soorten

−5

−1

−10

−2 0

100

150

200

250

100

fit

Figuur 34: Libellen – Model validatie

150

200

250

Poisson

type

fit

Uitheemse.Soorten

5 1980

1990

2000

2010

Jaar

Figuur 35: UitheemsePlanten – Model fit

Poisson 0.8

0.6

0.4

type

0.2

Uitheemse.Soorten 0.0

−0.2

−0.4

fit

Figuur 36: UitheemsePlanten – Model validatie

Poisson 25

fit

type %opgelost2021

2002

2004

2006

2008

2010

2012

Jaar

Figuur 37: Vismigratie – Model fit

Poisson

0.4

0.2

type %opgelost2021

0.0

−0.2

−0.4 10

fit

Figuur 38: Vismigratie – Model validatie

B.5

Groep 5

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

120

115

110

105

type

fit

piek

X5.jaarlijks.gemiddelde

100

90 1980

1990

2000

2010

1980

1990

2000

2010

1980

1990

2000

2010

Jaar

Figuur 39: Berkenstuifmeel – Model fit

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie 2

type 0

piek

X5.jaarlijks.gemiddelde −1

−1 −1

−2

−2 −2

100

102

104

106

108

110

112

100

105

110

115

100

102

104

fit

Figuur 40: Berkenstuifmeel – Model validatie

106

108

110

112

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

190

180

170

type

fit

190

piek

160

150

1980

1990

2000

2010

1980

1990

2000

2010

1980

1990

2000

2010

Jaar

Figuur 41: Grassenstuifmeel – Model fit

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

type

piek 0 0

−1

−2 156

158

160

162

164

166

168

155

160

165

156

158

fit

Figuur 42: Grassenstuifmeel – Model validatie

160

162

164

166

168

B.6

Groep 6

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie 600

type 30

500 niet.tijdens.de.voorbije.12.maanden

een.uitzonderlijke.keer

400

maandelijks

fit

20 300

meermaals.per.maand

wekelijks

200 10

meermaals.per.week

0 100

dagelijks

0 0 2009.0

2009.5

2010.0

2010.5

2011.0

2009.0

2009.5

2010.0

2010.5

2011.0

2009.0

2009.5

2010.0

2010.5

Jaar

Figuur 43: BezoekenNatuurgebieden â€“ Model fit

2011.0

B.7

Extra

Lineair

Kwadratisch

Logtransformatie

150

800

100

600

fit

type aantal.stadbossen.projecten

400 X..aandeel.stedelijke.gebieden.met.stadbossen 30

200

âˆ’50

0 2010.0 2010.5 2011.0 2011.5 2012.0

2010.0 2010.5 2011.0 2011.5 2012.0

Jaar

Figuur 44: Stadsbos â€“ Model fit

Appendix - Finale modellen en voorspellingen

C.1 C.1.1

Groep 1 Broedvogelindex

Conclusie: De beschikbare gegevens zijn niet op een eenduidige manier verzameld, en de tijdreeks is onvoldoende lang, zodat een trendanalyse momenteel zinloos is. C.1.2

Graslandvlinderindex

Conclusie: Met de gemaakte opmerkingen in het achterhoofd, kunnen we geen significante trend detecteren voor “Oranjetipje” en “Kleine vuurvlinder”, een significante lineaire stijging voor “Bruin zandoogje” en de “Gemiddelde” vlinderindex, en een significante kwadratische trend voor “Groot dikkopje”(dalend tot 1999, daarna terug stijgend) en“Icarusblauwtje”(dalend tot 2005, daarna terug stijgend). gemiddelde

– lineair model – Doelverwachting in 2015: [82.96, 133.91] – Trendlijn: Y = 85.23 + 1.01 × (X − 1992) Tabel 47: Vlinders X 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

C.1.3

Y 85.23 86.24 87.25 88.26 89.27 90.27 91.28 92.29 93.30 94.31 95.32 96.33 97.34 98.35 99.35 100.36 101.37 102.38 103.39 104.40

Overwinterende watervogelindex

Conclusie: De algemene watervogelindex “indicator” kende een significante stijging, die de laatste jaren afvlakt. Als deze (kwadratische) trend zich op dezelfde manier verderzet, verwachten we de komende jaren een daling van het totaal aantal watervogels. indicator

– kwadratisch model – Doelverwachting in 2015: [202.67, 729.45] – Trendlijn: Y = 115.19 + 37.89 × (X − 1991) − 0.97 × (X − 1991)2

Tabel 48: Watervogels X 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Y 115.19 152.11 187.09 220.13 251.23 280.39 307.61 332.90 356.24 377.65 397.12 414.65 430.23 443.88 455.60 465.37 473.20 479.10 483.05 485.07

C.2 C.2.1

Groep 2 Oppervlakte beheerovereenkomsten met natuurdoelen

heg

– Conclusie: Significante stijging tot 2007, daarna een afname. – kwadratisch model – Doelverwachting in 2015: [−54726.95, 167751.64] – Trendlijn: Y = 17983.29 + 54158.54 × (X − 2000) − 3439.33 × (X − 2000)2 Tabel 49: Heg X 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Y 17983.29 68702.50 112543.06 149504.95 179588.19 202792.77 219118.69 228565.95 231134.56 226824.50 215635.79 197568.42 172622.39

soortbescherming

– Conclusie: Significante exponentiële stijging, maar een complexer model is nodig. – exponentieel model – Doelverwachting in 2015: [618.33, 5405.26] – Trendlijn: Y = exp(5.5504 + 0.1308 × (X − 2000)) − 1 Tabel 50: Soortbescherming X 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Y 256.34 292.29 333.27 379.96 433.19 493.85 562.98 641.78 731.58 833.93 950.57 1083.51 1235.03

botanisch

– Conclusie: Significante stijging tot 2004, daarna een sterke afname. – kwadratisch model 54

– Doelverwachting in 2015: [−1970.83, −322.97] – Trendlijn: Y = 1369.76 + 228.97 × (X − 2000) − 26.45 × (X − 2000)2 Tabel 51: Botanisch X 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Y 1369.76 1572.27 1721.89 1818.61 1862.43 1853.35 1791.37 1676.49 1508.72 1288.04 1014.46 687.99 308.62

perceelrand

– Conclusie: Sprong in 2006 maakt de analyse moeilijk, en moet verder onderzocht worden. Dit “probleem” negerend, kunnen we spreken van een afvlakkende stijging, die snel (in 2013) zal omkeren naar een daling. – kwadratisch model – Doelverwachting in 2015: [443.72, 2370.89] – Trendlijn: Y = −183.79 + 248.07 × (X − 2000) − 9.47 × (X − 2000)2 Tabel 52: Perceelrand X 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Y -183.79 54.81 274.48 475.22 657.03 819.90 963.84 1088.85 1194.92 1282.06 1350.26 1399.54 1429.88

houtkant

– Conclusie: Significante stijging tot 2010, daarna een afname. – kwadratisch model – Doelverwachting in 2015: [40.59, 120.82] – Trendlijn: Y = 18.11 + 17.72 × (X − 2000) − 0.9 × (X − 2000)2

Tabel 53: Houtkant X 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

C.2.2

Y 18.11 34.93 49.94 63.14 74.54 84.13 91.91 97.89 102.06 104.43 104.99 103.74 100.69

Oppervlakte bosbeheerplan

beperkte bosbeheerplannen

– Conclusie: Afvlakkende stijging. – kwadratisch model – Doelverwachting in 2015: [16933.85, 28647.57] – Trendlijn: Y = −2814.22 + 3590.83 × (X − 1990) − 102.67 × (X − 1990)2 Tabel 54: Beperkte bosbeheerplannen X 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Y -2814.22 673.95 3956.79 7034.30 9906.47 12573.32 15034.83 17291.02 19341.87 21187.39 22827.58 24262.44 25491.97 26516.16 27335.03 27948.56 28356.77 28559.64 28557.18

uitgebreide bosbeheerplannen

– Conclusie: Sterke toename. – kwadratisch model – Doelverwachting in 2015: [24568.53, 41074.93] – Trendlijn: Y = 1777.51 − 230.3 × (X − 1990) + 58.88 × (X − 1990)2

Tabel 55: Uitgebreide bosbeheerplannen X 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

C.2.3

Y 1777.51 1606.09 1552.44 1616.56 1798.43 2098.08 2515.49 3050.67 3703.61 4474.31 5362.79 6369.02 7493.03 8734.80 10094.33 11571.63 13166.69 14879.53 16710.12

Oppervlakte extra planologisch groengebied

natuur en reservaat

– Conclusie: Significante stijging. – lineair model – Doelverwachting in 2015: [16408.19, 20465.68] – Trendlijn: Y = 5960.98 + 779.75 × (X − 1999) Tabel 56: Natuur en reservaat X 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Y 5960.98 6740.73 7520.47 8300.22 9079.97 9859.71 10639.46 11419.21 12198.96 12978.70 13758.45 14538.20 15317.95

overig groen

– Conclusie: Significante daling. – lineair model – Doelverwachting in 2015: [−2708.42, −565.49] – Trendlijn: Y = 19.84 − 103.55 × (X − 1999) 57

Tabel 57: Overig groen X 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Y 19.84 -83.71 -187.26 -290.81 -394.36 -497.91 -601.46 -705.01 -808.56 -912.11 -1015.66 -1119.21 -1222.76

bos

– Conclusie: Significante stijging. – lineair model – Doelverwachting in 2015: [2307.95, 3272.64] – Trendlijn: Y = 1120.41 + 104.37 × (X − 1999) Tabel 58: Bos X 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

C.2.4

Y 1120.41 1224.77 1329.14 1433.51 1537.88 1642.25 1746.62 1850.98 1955.35 2059.72 2164.09 2268.46 2372.82

Oppervlakte Natura 2000

Conclusie: Voor deze indicator wordt geen trendberekening uitgevoerd. C.2.5

Oppervlakte gerealiseerde natuurinrichtingsprojecten

opgestarte projecten

– Conclusie: Stijging tot 2009, daarna een daling. – kwadratisch model – Doelverwachting in 2015: [3603.34, 11709.53] – Trendlijn: Y = 2532.56 + 1423.51 × (X − 1999) − 68.95 × (X − 1999)2

Tabel 59: Opgestarte projecten X 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Y 2532.56 3887.12 5103.77 6182.51 7123.35 7926.27 8591.29 9118.39 9507.59 9758.88 9872.26 9847.73 9685.29

uitgevoerde projecten

– Conclusie: Significante stijging. – kwadratisch model – Doelverwachting in 2015: [3538.24, 7769.97] – Trendlijn: Y = 632.24 − 255.83 × (X − 1999) + 35.61 × (X − 1999)2 Tabel 60: Uitgevoerde projecten X 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

C.2.6

Y 632.24 412.01 263.00 185.20 178.61 243.24 379.07 586.12 864.38 1213.85 1634.54 2126.44 2689.55

Oppervlakte Natuurverwevingsgebieden (NVWG)

Conclusie: Sterke significante stijging. kwadratisch model Doelverwachting in 2015: [4974.21, 11149.97] Trendlijn: Y = 214.9 + 137.69 × (X − 2003) + 43.02 × (X − 2003)2

Tabel 61: Natuurverwevingsgebieden X 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

C.2.7

Y 214.90 395.61 662.36 1015.14 1453.97 1978.84 2589.76 3286.71 4069.70

Ontsnippering planologisch groengebied

Conclusie: Afvlakkende significante stijging. kwadratisch model Doelverwachting in 2015: [35.08, 37.29] Trendlijn: Y = 33.11 + 0.26 × (X − 1994) − 0.005 × (X − 1994)2

Tabel 62: Ontsnipperingsgraad X 1994 1996 1999 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

C.2.8

Y 33.11 33.61 34.28 34.67 34.85 35.02 35.17 35.32 35.45 35.58 35.69 35.80 35.89 35.97

Oppervlakte speelzones in bossen en natuurreservaten

Conclusie: Voor de totale oppervlakte Speelzones was er een afvlakkende stijging tot 2011. We verwachten dat de daling in 2012 ingezet wordt. Voor elke provincie werd een andere trend gedetecteerd. totaal

– kwadratisch model – Doelverwachting in 2015: [1475.6, 2950.15] – Trendlijn: Y = 2025.11 + 197.15 × (X − 2007) − 21.71 × (X − 2007)2

Tabel 63: Speelzones X 2007 2008 2009 2010 2011 2012

C.2.9

Y 2025.11 2200.55 2332.57 2421.17 2466.35 2468.11

Oppervlakte Vlaams ecologisch netwerk (VEN)

Conclusie: Enkel de gegevens vanaf 2003 werden gebruikt. Sindsdien is er een significante stijging in oppervlakte. lineair model Doelverwachting in 2015: [89465.66, 93416.92] Trendlijn: Y = 85588.69 + 487.72 × (X − 2003)

Tabel 64: VEN X 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Y 85588.69 86076.41 86564.12 87051.84 87539.56 88027.27 88514.99 89002.71 89490.42

C.3 C.3.1

Groep 3 Overschrijding kritische last vermesting door stikstofdepositie

bos

– Conclusie: Deze indicator blijft constant over de hele tijdsperiode. heide

– Conclusie: Het kwadratische model geeft aan dat er een lichte stijging was tot 2003, en daarna een daling. – kwadratisch model – Doelverwachting in 2015: [57.63, 87.04] – Trendlijn: Y = 99.07 + 1.21 × (X − 2000) − 0.2 × (X − 2000)2 Tabel 65: Heide X 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2009

Y 99.07 100.08 100.69 100.90 100.71 100.12 99.14 97.75 93.79

grasland

– Conclusie: Er is een significante lineaire daling voor “grasland”. – lineair model – Doelverwachting in 2015: [−87.01, 18.24] – Trendlijn: Y = 108.9 − 9.55 × (X − 2000) Tabel 66: Grasland X 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2009

Y 108.90 99.35 89.80 80.24 70.69 61.14 51.59 42.04 22.93

totaal

– Conclusie: Er is een significante lineaire daling van de totale kritische last. – lineair model – Doelverwachting in 2015: [45.65, 75.94] – Trendlijn: Y = 102.61 − 2.79 × (X − 2000)

Tabel 67: Totaal X 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2009

Y 102.61 99.83 97.04 94.25 91.46 88.68 85.89 83.10 77.52

C.4 C.4.1

Groep 4 Soortbeschermingsplannen

Conclusie: significante jaarlijkse stijging van 12% Poisson model Doelverwachting in 2015: [21.03, 41.96] Trendlijn: Y = exp(0.9669 + 0.1054 × (X − 1992))

Tabel 68: Soortenbeschermingsplannen X 1992 1994 1995 1996 1998 1999 2000 2001 2002 2004 2006 2007 2008 2009 2010 2011

C.4.2

Y 2.63 3.25 3.61 4.01 4.95 5.50 6.11 6.79 7.55 9.32 11.50 12.78 14.20 15.78 17.54 19.49

Aantal uitheemse dieren

Conclusie: De mogelijke problemen van autocorrelatie negerend, kunnen we concluderen dat er voor elk van de indicatoren in deze groep een significante jaarlijkse stijging van 3% is. Poisson model invertebraten

– Doelverwachting in 2015: [73.18, 87.63] – Trendlijn: Y = exp(0.4849 + 0.0339 × (X − 1900)) vertebraten

– Doelverwachting in 2015: [30.08, 39.39] – Trendlijn: Y = exp(−0.2138 + 0.0326 × (X − 1900)) totaal

– Doelverwachting in 2015: [106.21, 123.39] – Trendlijn: Y = exp(0.8877 + 0.0335 × (X − 1900))

Tabel 69: Invertebraten X 1900 1905 1910 1911 1920 1922 1925 1927 1933 1937 1945 1946 1953 1957 1966 1967 1970 1971 1972 1973 1975 1977 1979 1980 1983 1984 1985 1986 1987 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2004 2005 2006 2007 2008 2010

Y 1.62 1.92 2.28 2.36 3.20 3.42 3.79 4.06 4.97 5.69 7.47 7.72 9.79 11.21 15.21 15.74 17.42 18.02 18.64 19.29 20.64 22.09 23.64 24.45 27.07 28.00 28.97 29.96 31.00 33.17 34.32 35.50 36.72 37.99 39.30 40.65 42.06 43.51 45.01 46.56 48.16 49.82 51.54 55.16 57.06 59.02 61.06 63.16 67.60

Tabel 70: Vertebraten X 1900 1905 1910 1911 1920 1922 1925 1927 1933 1937 1945 1946 1953 1957 1966 1967 1970 1971 1972 1973 1975 1977 1979 1980 1983 1984 1985 1986 1987 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2004 2005 2006 2007 2008 2010

Y 0.81 0.95 1.12 1.16 1.55 1.66 1.83 1.95 2.37 2.70 3.51 3.62 4.55 5.19 6.96 7.19 7.93 8.19 8.46 8.74 9.33 9.96 10.63 10.99 12.12 12.52 12.93 13.36 13.80 14.74 15.22 15.73 16.25 16.79 17.35 17.92 18.52 19.13 19.77 20.42 21.10 21.80 22.52 24.04 24.84 25.66 26.51 27.39 29.24

Tabel 71: Totaal X 1900 1905 1910 1911 1920 1922 1925 1927 1933 1937 1945 1946 1953 1957 1966 1967 1970 1971 1972 1973 1975 1977 1979 1980 1983 1984 1985 1986 1987 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2004 2005 2006 2007 2008 2010

Y 2.43 2.87 3.40 3.51 4.75 5.08 5.61 6.00 7.34 8.39 10.97 11.35 14.34 16.40 22.17 22.93 25.35 26.21 27.11 28.03 29.97 32.05 34.27 35.44 39.19 40.52 41.90 43.33 44.81 47.91 49.54 51.23 52.98 54.78 56.65 58.58 60.57 62.64 64.77 66.98 69.26 71.62 74.06 79.19 81.89 84.68 87.56 90.55 96.82

C.4.3

Ledenaantallen van natuurverenigingen

Totaal

– Conclusie: een significante jaarlijkse stijging van 8% – Poisson model met overdispersie – Doelverwachting in 2015: [257517.95, 366356.57] – Trendlijn: Y = exp(10.9898 + 0.0783 × (X − 1994)) Tabel 72: Ledenaantallen X 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

C.4.4

Y 38074.16 49812.62 61270.24 72447.01 83342.95 93958.05 104292.30 114345.72 124118.29 133610.02 142820.91 151750.96 160400.17 168768.54 176856.07 184662.76 192188.61 199433.61

Trend Zuid-Europese libellensoorten

totaal waarnemingen

– Conclusie: significante jaarlijkse stijging van 16% – Poisson model met overdispersie – Doelverwachting in 2015: [434.83, 1336.68] – Trendlijn: Y = exp(1.2377 + 0.1543 × (X − 1980)) totaal soorten

– Conclusie: significante jaarlijkse stijging van 11% – Poisson model met overdispersie – Doelverwachting in 2015: [14.39, 29.02] – Trendlijn: Y = exp(−0.4082 + 0.0979 × (X − 1980))

Tabel 73: Waarnemingen X 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Y 3.45 4.02 4.69 5.48 6.39 7.46 8.70 10.15 11.84 13.82 16.12 18.81 21.95 25.61 29.88 34.86 40.68 47.46 55.38 64.61 75.39 87.97 102.64 119.75 139.73 163.03 190.22 221.95 258.97

Tabel 74: Soorten X 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Y 0.66 0.73 0.81 0.89 0.98 1.08 1.20 1.32 1.45 1.60 1.77 1.95 2.15 2.37 2.62 2.89 3.18 3.51 3.87 4.27 4.71 5.19 5.72 6.31 6.96 7.68 8.47 9.34 10.30

C.4.5

Aantal uitheemse planten

Conclusie: significante jaarlijkse stijging van 2% Poisson model Doelverwachting in 2015 (procentueel van het totaal aantal soorten): [10.77, 15.58] Trendlijn (procentueel van het totaal aantal soorten):

Y = 100 × exp(−2.9504 + 0.0211 × (X − 1972))

Tabel 75: Uitheemse Planten X 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

C.4.6

Y 5.23 5.34 5.46 5.57 5.69 5.81 5.94 6.06 6.19 6.32 6.46 6.60 6.74 6.88 7.03 7.18 7.33 7.49 7.65 7.81 7.98 8.14 8.32 8.50 8.68 8.86 9.05 9.24 9.44 9.64 9.85 10.06 10.27 10.49 10.71 10.94 11.17 11.41 11.65 11.90

Aantal gesaneerde vismigratieknelpunten (prioriteitsklasse 1)

Conclusie: significante jaarlijkse stijging van 2%

Poisson model Doelverwachting in 2015 (procentueel van het doel in 2021): [26.72, 57.48] Trendlijn (procentueel van het doel in 2021):

Y = 100 × exp(−1.8773 + 0.0672 × (X − 2001))

Tabel 76: Vismigratie X 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Y 15.30 16.36 17.50 18.72 20.02 21.41 22.90 24.49 26.19 28.01 29.95 32.04

C.5 C.5.1

Groep 5 Piekmoment stuifmeelproductie berk

piekmoment

– Conclusie: Voor deze indicator vinden we een significante daling van 0.3 eenheden per jaar, of dus een vervroeging van het piekmoment met 1/3e dag per jaar. – lineair model – Doelverwachting in 2015: [80.36, 117.52] – Trendlijn: Y = 111.37 − 0.3 × (X − 1974) Tabel 77: Piek Berk X 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Y 111.37 111.07 110.77 110.46 110.16 109.86 109.55 109.25 108.95 108.64 108.34 108.04 107.73 107.43 107.13 106.82 106.52 106.22 105.91 105.61 105.31 105.01 104.70 104.40 104.10 103.79 103.49 103.19 102.88 102.58 102.28 101.97 101.67 101.37 101.06 100.76 100.46 100.15

5-jaarlijks piekmoment

– Conclusie: De gegevens die op deze manier voorgesteld worden, zijn sterk gecorreleerd. We berekenen daarom geen trend.

C.5.2

Piekmoment stuifmeelproductie grassen

piekmoment

– Conclusie: Voor deze indicator vinden we eveneens een significante daling van 0.32 eenheden per jaar, of dus een vervroeging van het piekmoment met 1/3e dag per jaar. – lineair model – Doelverwachting in 2015: [135.47, 174.59] – Trendlijn: Y = 168.02 − 0.32 × (X − 1974) Tabel 78: Piek Gras X 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Y 168.02 167.70 167.38 167.07 166.75 166.43 166.12 165.80 165.48 165.17 164.85 164.53 164.22 163.90 163.58 163.27 162.95 162.63 162.32 162.00 161.68 161.37 161.05 160.73 160.42 160.10 159.78 159.47 159.15 158.83 158.52 158.20 157.88 157.57 157.25 156.93 156.62 156.30

C.6 C.6.1

Groep 6 Bezoeken aan natuur- en bosgebieden

Conclusie: Hier kan pas een trendanalyse uitgevoerd worden wanneer gegevens van meer tijdspunten beschikbaar zijn.

C.7 C.7.1

Extra Aandeel stedelijke of kleinstedelijke gebieden met een stadsbos of stadsbosproject

Conclusie: Hier kan eveneens pas een trendanalyse uitgevoerd worden wanneer gegevens van meer tijdspunten beschikbaar zijn.