...

Relatie met maatlat
De EKR voor macrofauna in stromende wateren is gebaseerd op de volgende drie variabelen waarvoor de volgende indicatorsoorten zijn opgenomen (zie maatlat "macrofauna in stromende wateren): •

• DN % (abundantie); het percentage individuen behorende tot de negatief dominante indicatoren, gebaseerd op abundantieklassen;

...

• KM % (aantal taxa); het percentage kenmerkende taxa;

...

• KM % + DP % (abundantie); het percentage individuen behorende tot de kenmerkende en positief dominante indicatoren, gebaseerd op abundantieklassen.

Voor de bepaling van de rekenregels in de KRW-Verkenner is de berekening van de EKR direct gekoppeld aan een aantal abiotische variabelen. Er is hierbij dus geen gebruik gemaakt van een tussenstap van abiotiek naar het percentage DN en KM, waaruit vervolgens de EKR kan worden berekend (zie hierboven).

Samenvatting
De rekenregels voor macrofauna in stromende wateren zijn ontwikkeld aan de hand van een selectie van fysisch-chemische variabelen. De geselecteerde variabelen hebben een grote invloed op de maatlatscore en zijn relatief eenvoudig te bepalen. De soortensamenstelling van macrofauna is zelden het gevolg van één stressor, maar wordt bepaald door een combinatie van stressoren. De volgende variabelen zijn gekozen als stuurfactoren:

• fysisch: meandering en stroomsnelheid;
• chemisch: totaal fosfaat en BZV.

Voor elk van deze variabelen is een formule afgeleid die de maximaal haalbare EKR op de macrofaunamaatlat berekent (Tabel 3.1; bijlage 2). Deze maximaal haalbare EKR is gebaseerd op plafondwaarden voor de stuurvariabelen. Voor alle variabelen dient een waarde ingevuld te worden. De laagste EKR-verwachting geldt als eindscore voor de maximaal haalbare EKR. Deelscores worden afgetopt op 1. De stuurvariabele die de laagste EKR-verwachting geeft, geldt als de bepalende stuurvariabele welke middels maatregelen moet worden hersteld.

Tabel 3.1: Rekenregels voor berekening van de maximaal haalbare EKR aan de hand van stuurvariabelen

Stuurvariabele Rekenregel
Meandering (klasse) EKRmax = -0.2563Ln(meanderingsklasse) + 0.9385
Stroomsnelheid (cm/s)
langzaam stromend water EKRmax = 0.1532Ln(stroomsnelheid) + 0.3999
Stroomsnelheid (cm/s)
snel stromend water EKRmax = 0.1342Ln(stroomsnelheid) + 0.1753
Totaal fosfaat (mg/l) EKRmax = -0.1911Ln(Ptot) + 0.5613
BZV (mg O2/l) EKRmax = -0.4152Ln(BZV) + 1.2635

Naast de bovengenoemde geselecteerde variabelen zijn substraat, oeverbegroeiing en obstakels eveneens belangrijke factoren voor macrofauna in beken. Deze variabelen zijn echter moeilijk te bepalen en kwantificeren. Voor een deel komen deze variabelen tot uiting in meandering: sterk meanderende beken hebben over het algemeen meer variatie in substraat en meer hoog opgaande begroeiing. Deze begroeiing resulteert in meer dood hout en blad in de beek. Rechtgetrokken beken liggen vaak in landbouwgebied waardoor er weinig hoog opgaande begroeiing langs de oever van de beek aanwezig is en de hoeveelheid dood hout en blad in het water verwaarloosbaar is. Beheer waarbij dood en levend plantenmateriaal uit de beek wordt verwijderd om een goede doorstroming te garanderen, draagt verder bij tot reductie van dood hout en blad in het water.

Afleiding rekenregels
Evt hier plaatsen; hangt van de lengte van de tekst af.

...

In de KRW-Verkenner kunnen maatregelen worden geselecteerd die een effect hebben op de ecologische toestand van de verschillende kwaliteitselementen (wat voor verstaan onder 'kwaliteitselementen'?). Tabel 4.1 geeft de huidige maatregelen uit de KRW-Verkenner weer. Hierbij is aangegeven welke rekenregel (en bijbehorende stuurvariabele) gebruikt moet worden om het effect van de maatregel te vertalen naar een effect op de maatlatscore (EKR). Maatregelen gericht op meandering (en gerelateerde stuurvariabelen), stroming en sanering van puntbronnen blijken het meest effectief voor macrofauna (Tabel 4.1). Vrijwel alle maatregelen uit de KRW-Verkenner hebben effect op één van de stuurvariabelen. Op locaties waar hermeanderen geen optie is door bijvoorbeeld ruimtegebrek kunnen natuurvriendelijke oevers en een natuurvriendelijk beheer voor een lichte ecologische verbetering voor macrofauna zorgen door het creëren van habitat (vooral in de vorm van vegetatie). Om het positieve effect van natuurvriendelijke oevers en natuurvriendelijk beheer tot uiting te laten komen in de maatlatscore kan een lichte verhoging van EKR doorgevoerd worden. Dit kan gedaan worden door het optellen van een vast getal van bijvoorbeeld 0.1 per maatregel (waarbij optellen?). Huidige gekanaliseerde (vaak slechte of ontoereikende) beken zouden dan door de aanleg van natuurvriendelijke oevers en het uitvoeren van natuurvriendelijk beheer een klasse kunnen stijgen. Bij meer natuurlijk meanderende beken zijn deze maatregelen geen optie omdat deze beken over natuurlijke oevers beschikken die over het algemeen niet intensief beheerd worden.

Tabel 4.1: Maatregelen met bijbehorende rekenregel en effect op de macrofauna-maatlat. DM: negatief dominante indicatoren; KM: kenmerkende taxa

Maatregel effect op stuurvariabelen traject effect op macrofauna effect op EKR via rekenregel
landelijk mestbeleid N en P bakjesmodel toename KM + chemie / P
bufferstroken, spuitvrije zones, akkerrandenbeheer N en P bakjesmodel meer potentieel voor KM + chemie / P
nevengeul direct waarschijnlijk afneme %DM ++ KRW-maatlat / stroomsnelheid
hydromorfologie, stroomsnelheid bakjesmodel
substraat, habitat bakjesmodel
macrofyten KRW-macrofyten
natuurvriendelijke oevers habitat, structuur direct toename KM & DP ++ KRW-maatlat / stroomsnelheid
hydromorfologie, stroomsnelheid bakjesmodel
macrofyten KRW-macrofyten toename KM, toename DM
zomerbed verbreding hydromorfologie, stroomsnelheid bakjesmodel toename KM - KRW-maatlat / stroomsnelheid
habitat direct
vooroeververdediging habitat direct + KRW-maatlat
natuurlijke oever rivieren habitat, structuur direct toename KM ++ KRW-maatlat / stroomsnelheid
hydromorfologie, stroomsnelheid bakjesmodel
macrofyten KRW-macrofyten
puntbronnen saneren direct ++ chemie / P / BZV
O2 bakjesmodel toename KM
toxische stoffen, N en P bakjesmodel
diffuse bronnen saneren direct ++
toxische stoffen, N en P bakjesmodel toename KM chemie / P
verminderen mestgift landbouw direct ++
toxische stoffen, N en P bakjesmodel toename KM chemie / P
extensivering landbouw toxische stoffen, N en P bakjesmodel toename KM + chemie / P
riolering buitengebied verbeteren toxische stoffen, N en P bakjesmodel toename KM ++ chemie / P / BZV
O2 bakjesmodel
sanering overstorten direct toename KM ++ chemie / P / BZV
toxische stoffen, N en P bakjesmodel
O2 bakjesmodel
ecologisch onderhoud oevers substraat, structuur direct toename KM ++ KRW-maatlat
macrofyten toename KRW-macrofyten
baggeren vervuide waterbodem reductie N en P, toxische stoffen direct afname DM + chemie / P / BZV
verdieping bakjesmodel
O2 bakjesmodel
beekherstel/meanderen meandering bakjesmodel toename KM +++ meandering
macrofyten KRW-macrofyten
beperken voorbelasting Belgie toxische stoffen, N en P bakjesmodel toename KM ++ chemie / P
stuwen passeerbaar maken direct geen geen geen
stuw verwijderen stroomsnelheid bakjesmodel toename enkele soorten afhankelijk van verandering stroomsnelheid
ganzen & Meeuwen N en P bakjesmodel toename KM ++ chemie / P
waterstromen omleiden / scheiden hydromorfologie, stroomsnelheid direct of bakjesmodel geen geen geen
functieverandering / landgebruik N en P bakjesmodel toename KM ++ chemie / P
++ sterk positief effect, + positief effect, - negatief effect

4. Onzekerheid en validatie

Validatie langzaam stromende beken
In figuur 4.1 is de maatlatscore van 26 monsters uit langzaam stromende beken (R5 & R6) uitgezet tegen de door de rekenregels berekende EKR-score (welke dataset is gebruikt?). Uitbijters met een lagere maatlatscore dan de berekende score worden waarschijnlijk veroorzaakt door pressures die niet in de gekozen variabelen tot uiting komen (bestrijdingsmiddelen, zware metalen), calamiteiten of periodes van zeer lage stroomsnelheden. De kwaliteit voor een waterlichaam als geheel wordt berekend door de scores van een aantal monsters binnen hetzelfde waterlichaam te middelen. Van de geanalyseerde monsters week de berekende score hoogstens 2 klassen af van de EKR volgens de maatlatten en kwam 76% exact overeen in klasse.

Figuur 4.1: Vergelijking berekende EKR (volgens KRW-Verkenner) met de EKR volgens de maatlatten (berekend volgens samenstelling macrofauna-monsters)

Validatie aan de hand van dataset Roer en Overmaas
Een tweede dataset, afkomstig van Waterschap Roer en Overmaas, is op eenzelfde manier geanalyseerd. Hiervoor zijn 41 monsters gebruikt, waarvan 39 uit snelstromende beken (R17 en R18) en 2 uit langzaam stromende beken (R4 en R11). De scores van de KRW-Verkenner komen redelijk overeen met de maatlatscores (Figuur 4.2). De rekenregels van de KRW-Verkenner berekenen relatief lage scores als gevolg van een lage score voor meandering. De gegevens voor meandering komen uit een database van Waterschap Roer en Overmaas en zijn opgenomen Duitse methodes en definities, welke afwijken van de Nederlandse in interpretatie en classificatie. Zo worden wateren die in Nederland geclassificeerd worden als meanderend volgens de Duitse methode vaak als slingerend geclassificeerd. De uiteindelijke afwijking van de scores is over het algemeen slechts minder dan 1 kwaliteitsklasse en bij ruim de helft van de monsters komt de kwaliteitsklasse overeen.

Figuur 4.2: Vergelijking berekende EKR (volgens KRW-Verkenner) met de EKR volgens de maatlatten (berekend volgens samenstelling veldmonsters) aan de hand van dataset Waterschap Roer & Overmaas.

5. Toepasbaarheid

De werking van de geselecteerde variabelen op de maatlatscore is bij alle hier beschouwde watertypen vrijwel gelijk. Het zijn in feite allemaal grotere permanente beken met verschillen in geologie (zand, veen, klei) die niet van direct belang zijn op de hier afgeleide rekenregels. Alleen voor stroomsnelheid moet onderscheid gemaakt worden tussen langzaam en snelstromende wateren (zie tabel 3.1); voor de variabelen meandering, fosfaat en BZV volstaan dezelfde rekenregels in beide watertypen.

...