Macrofauna in rivieren (KRW-Verkenner)

Macrofauna stromende wateren

1. Inleiding
De kennisregels hebben betrekking op de volgende watertypen (codes volgens Van der Molen & Pot (update februari 2007) Referenties en concept-maatlatten voor Meren voor de Kaderrichtlijn Water):
• R5 Langzaam stromende middenloop/benedenloop op zand;
• R6 Langzaam stromend riviertje op zand/klei;
• R10 Langzaam stromende middenloop/benedenloop op kalkhoudende bodem;
• R12 Langzaam stromende middenloop/benedenloop op veenbodem;
• R14 Snelstromende middenloop/benedenloop op zand;
• R15 Snelstromend riviertje op kiezelhoudende bodem;
• R18 Snelstromende middenloop/benedenloop op kalkhoudende bodem.

Omdat de rekenregels zijn gebaseerd op een dataset die ook deze kleinere watertypen omvat, zijn de kennisregels ook van toepassing op een aantal typen kleinere wateren (R4, R9, R11, R13 en R17).

2. Sturende variabelen

De volgende hydromorfologische variabelen zijn aangegeven als belangrijkste stuurfactoren op de macrofauna-maatlat (Royal Haskoning, 2005):

meandering/sinuositeit;
breedte- en dieptevariatie;
stroomsnelheid en stromingsdiversiteit;
oeverbegroeiing;
obstakels, zoals hout en bladpakketten in de stroming zorgen diversiteit in stroomsnelheden en dienen als habitat;
substraat.

De mate van meandering bepaalt voor een groot deel de diversiteit aan stroomsnelheid, breedte, diepte en substraat en is hierdoor een vrij goede totaal-variabele. Een belangrijke aanvullende variabele is de stroomsnelheid. Naast deze hydromorfologische variabelen beïnvloedt waterkwaliteit de maatlatscore voor macrofauna. De belangrijkste sturende chemische variabelen zijn:

zuurstofgehalte / BZV;
Fosfaatgehalte;
Stikstofgehalte.

In zoete wateren is fosfaat meer sturend dan stikstof.

3. Rekenregels

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.

4. Maatregel - effect relaties

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.

6. Voorbeeldproject

7. Literatuur
Bal, D., H.M. Beije, M. Fellinger, R. Haveman, A.J.F.M. van Opstal & F.J. van Zadelhoff, 2001. Handboek natuurdoeltypen. Rapport IKC-LNV, Wageningen.

Cremers, N., A. de Swaaf, R. Portielje, J. Kranenbarg, J. Elbersen & J. Delsma, 2005. KRW-Verkenner (fase 1); Deel rapportage spoor Afbeelding Kennis.

Elbersen, J.W.H., P.F.M. Verdonschot, B. Roels & J.G. Hartholt, 2003. Definitiestudie Kaderrichtlijn Water (KRW). I. Typologie Nederlandse Oppervlaktewateren. Alterra-rapport 669.

Hamme, H. van der, 1992. Macrofauna van Noord-Holland. Provincie Noord-Holland, Dienst Ruimte en Groen, Haarlem. Proefschrift K.U. Nijmegen.

Heinis, F. en C.H.M., Evers [red], in prep, 2006. Getalswaarden nutriënten voor de Goede Ecologische Toestand voor natuurlijke wateren. Royal Haskoning, Heinis Waterbeheer, RIVM en Alterra in opdracht van RIZA

Kaderrichtlijn Water, 2000. Richtlijn 2000/60/EG van het Europees Parlement en de Raad. 23 oktober 2000; tot vastlegging van een kader voor communautaire maatregelen betreffende het waterbeleid.

Knoben, R.A.E. & P.A.M. Kamsma [red], 2004. Achtergronddocument referenties en maatlatten voor macrofauna. Landelijke expertgroep.

Limnodata neerlandica. Aquatisch-ecologische databank voor Nederland. www.limnodata.nl

Molen, D.T. van der [red], 2004b. Referenties en concept-maatlatten voor rivieren voor de Kaderrichtlijn Water. Rapportnummer 2004-43.

Moller Pillot, H.K.M. & R. Buskens, 1990. De Nederlandse chironomidae. Deel 1c. Nederlanse faunistische mededelingen, Leiden.

Royal Haskoning, 2005. Validatie en verdere optimalisatie van de concept KRW-maatlatten voor de natuurlijke rivier- en meertypen. Royal Haskoning in samenwerking met Witteveen+Bos en Taken Landschapsplanning in opdracht van RIZA.

Verdonschot, P.F.M., 1990. Ecologische karakterisering van oppervlaktewateren in Overijssel. Rapport RIN, Leersum.

Verdonschot, P.F.M [red], 1995. Beken stromen. Leidraad voor ecologisch beekherstel. 95-03 WEW-06.

1 Watertypen
De rekenregels uit deze factsheet zijn van toepassing op de KRW-typen R4, R5, R6, R9, R10, R11, R12, R13, R14, R15, R17 en R18 (tabel 1) . Voor deze watertypen gelden nagenoeg dezelfde antropogene invloeden, stuurvariabelen, maatlatten en vergelijkbare rekenregels en relaties met de maatregelen. De grote rivieren, droogvallende bovenlopen en bronnen zijn minder vergelijkbaar.

Tabel 1: Kenmerken van watertypen uit dit factsheet (Elbersen et al., 2003 en Van der Molen, 2004)
Watertype Stroomsnelheid
(cm/s) Breedte
(m) Geologie
(>50%)
R5: Langzaam stromende middenloop/benedenloop op zand <50 3-8 Kiezel
R6: Langzaam stromend riviertje op zand/klei <50 8-25 Kiezel
R10: Langzaam stromende middenloop/benedenloop op kalkhoudende bodem <50 3-8 Kalk
R12: Langzaam stromende middenloop/benedenloop op veenbodem <50 3-8 Organisch
R14: Snelstromende middenloop/benedenloop op zand >50 3-8 Kiezel
R15: Snelstromend riviertje op kiezelhoudende bodem >50 8-25 Kiezel
R18: Snelstromende middenloop/benedenloop op kalkhoudende bodem >50 3-8 Kalk
2 Opzet maatlat
De macrofaunamaatlat is opgebouwd uit kenmerkende (KM), positief dominante (DP) en negatief dominante taxa (DN) (Knoben et al., 2004 en Van der Molen, 2004). Toewijzing van soorten aan deze groepen indicatoren heeft plaats gevonden op grond van de eigenschappen van soorten. Negatief dominante soorten zijn soorten die bij dominant voorkomen een slechte ecologische toestand indiceren. Positief dominante soorten kunnen in de referentiesituatie dominant voorkomen. Kenmerkende soorten zijn soorten die in de referentiesituatie bij uitstek in het betrokken watertype voorkomen.

De maatlat is opgebouwd uit drie parameters waarin de indicatorsoorten zijn opgenomen:
• 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.

Met de scores van bovenstaande parameters wordt vervolgens in een formule de EKR uitgerekend.

EKR =

Unknown macro: { 200*(KM%/KMmax) + 2*(100-DN%) + (KM%+DP%) }

/500

NB. KMmax = het percentage kenmerkende soorten dat onder referentieomstandigheden mag worden verwacht. In bijlage 1 is de KMmax per watertype en de klassenindeling weergegeven.
3 Sturende variabelen
In fase 1 van de KRW-verkenner is gekozen voor een benadering gebaseerd op de stuurvariabele stromingsdiversiteit. Stromingsdiversiteit alleen lijkt niet voldoende om een score op de KRW-maatlat (EKR) te voorspellen (Cremers et al., 2005). Voor fase 2 is onderzocht of directe relaties zijn af te leiden tussen stuurvariabelen en de maatlatscore op basis van metingen. In het project 'Validatie en verdere optimalisatie KRW-maatlatten voor de natuurlijke rivier- en meertypen' (Royal Haskoning, 2005) zijn de volgende hydromorfologische parameters aangeven als belangrijkste stuurvariabelen op de macrofaunamaatlat:
• Meandering/sinuositeit;
• Breedte- en dieptevariatie;
• Stroomsnelheid en stromingsdiversiteit;
• Oeverbegroeiing;
• Obstakels, i.e. hout en bladpakketten in de stroming zorgen diversiteit in stroomsnelheden en dienen als habitat;
• Substraat.

De mate van meandering bepaalt voor een groot deel de diversiteit aan stroomsnelheid, breedte, diepte en substraat en is hierdoor een vrij goede totaalparameter. Een belangrijke aanvullende parameter is de stroomsnelheid. Naast deze hydromorfologische parameters beïnvloedt waterkwaliteit de maatlatscore voor macrofauna. De belangrijkste sturende chemische parameters zijn:
• Zuurstof / BZV;
• Fosfaat;
• Stikstof.

In zoete wateren is fosfaat meer sturend dan stikstof.
4 Rekenregels
De rekenregels voor macrofauna in stromende wateren zijn ontwikkeld aan de hand van een selectie van fysisch chemische parameters. De geselecteerde parameters 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 parameters zijn gekozen als stuurvariabelen:
• Fysisch: meandering en stroomsnelheid
• Chemisch: totaal fosfaat en BZV

Substraat, oeverbegroeiing en obstakels zijn naast de geselecteerde parameters belangrijke stuurvariabelen voor macrofauna in beken. Deze parameters zijn echter moeilijk te bepalen en kwantificeren. Voor een deel komen deze parameters 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.

Voor elke parameter is een formule afgeleid (zie bijlage 2) die de maximaal haalbare EKR op de macrofaunamaatlat berekent (Tabel 3). Deze maximaal haalbare EKR is gebaseerd op plafondwaarden voor de stuurvariabelen. Voor alle parameters dient een waarde ingevuld te worden. De laagste EKR-verwachting geldt als eindscore voor 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: 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

De werking van de geselecteerde parameters 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 af te leiden rekenregels. Bijlage 3 toont aan dat rekenregels voor de parameters meandering, fosfaat en BZV niet apart voor langzaam en snelstromende type wateren afgeleid hoeven te worden, maar dat dezelfde rekenregels volstaan voor beide typen. Alleen voor stroomsnelheid dient onderscheid gemaakt te worden in snel- en langzaam stromende rivieren.
5 Betrouwbaarheid uitkomsten
Validatie langzaam stromende beken
In figuur 1 is de maatlatscore van 26 monsters uit langzaam stromende beken (R5 & R6) uitgezet tegen de door de rekenregels berekende EKR-score. Uitbijters met een lagere maatlatscore dan de berekende score worden waarschijnlijk veroorzaakt door pressures die niet in de gekozen parameters 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 2).

Figuur 1: Vergelijking berekende EKR met de EKR volgens de maatlatten

Figuur 2: Afwijking van de berekende EKR ten opzichte van de EKR volgens de maatlatten (in klassen)

Validatie a.h.v. dataset Roer en Overmaas
Een tweede dataset, afkomstig van Waterschap Roer en Overmaas, is op dezelfde 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 resultaten van deze validatie worden gepresenteerd in figuur 3 en 4. De scores van de verkenner komen redelijk overeen met de maatlatscores. De rekenregels van de 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 3: Vergelijking berekende EKR met de EKR volgens de maatlatten

Figuur 4: Afwijking van de berekende EKR ten opzichte van de EKR volgens de maatlatten (in klassen)

Relaties met maatregelen

In de KRW-verkenner kunnen maatregelen worden geselecteerd welke effect hebben op de ecologische toestand van de verschillende kwaliteitselementen. Tabel 4 geeft de huidige maatregelen uit de KRW-verkenner weer. Hierbij is aangegeven welke rekenregel (en welke stuurvariabele) gebruikt moet worden om het effect van de maatregel te vertalen naar een effect op de maatlatscore (EKR). Maatregelen gericht op meandering (en verwante stuurvariabelen), stroming en sanering van puntbronnen blijken het meest effectief voor macrofauna (Tabel 4). Vrijwel alle maatregelen uit de verkenner hebben effect op een 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. 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: Maatregelen met bijbehorende rekenregel en effect op de macrofaunamaatlat

++ sterk positief effect, + positief effect, - negatief effect

6 Literatuur

Bal, D., H.M. Beije, M. Fellinger, R. Haveman, A.J.F.M. van Opstal & F.J. van Zadelhoff, 2001. Handboek natuurdoeltypen. Rapport IKC-LNV, Wageningen.

Cremers, N., A. de Swaaf, R. Portielje, J. Kranenbarg, J. Elbersen & J. Delsma, 2005. KRW-verkenner (fase 1); Deel rapportage spoor Afbeelding Kennis.