Natuurnet uw kennismakelaar 

 

Misverstanden over verspreidingstrends en aantalstrends, methodieken en kwaliteitsoordelen

18 juli 2023

De laatste jaren duiken in krantencolumns, rapporten en boeken steeds vaker foutieve en misleidende conclusies op over de staat van de natuur. Wetenschappelijke kennis is natuurlijk nooit volledig of ‘af’, maar er is veel dat we inmiddels wel weten. In dit bericht voorzien we een aantal van de meest gevonden misverstanden en drogredenen van een toelichting.

Waar komen feiten vandaan?

Kaartbeelden en trendlijnen worden uiteindelijk gebaseerd op concrete waarnemingen in de natuur. In Europa wordt al ruim 150 jaar onderzoek gedaan naar verspreiding, voorkomen en aantalsontwikkeling van soorten en daar zit duidelijk lerend vermogen in. Er doen vele duizenden mensen mee aan de ecologische meetnetten en dat zijn lang niet allemaal ecologen. Ook jagers, vissers, boeren, verplegers, militairen, notarissen - allerlei mensen met verschillende perspectieven en achtergronden - doen mee aan de tellingen.

Ook is er massa. Om een paar voorbeelden te noemen: de tellers in het meetnet ‘dagvlinders’ hebben samen zoveel transsecten bekeken dat de bekeken afstand gelijk is aan zes keer een rondje om de aarde. We hebben in Nederland niet zo heel veel reptielen, maar toch hebben de deelnemers aan het meetnet ‘reptielen’ samen meer dan 100.000 uur besteed aan het tellen van hun aantallen.

Omdat er zoveel mensen meedoen, is het bewaken van de feitelijkheid en de wetenschappelijke juistheid altijd het eerste aandachtspunt. Met behulp van kennisinstellingen en met onafhankelijke kwaliteitsborging door het Centraal Bureau voor Statistiek worden kaartbeelden en indicatoren opgesteld die allemaal openbaar toegankelijk zijn via het Compendium voor de Leefomgeving. In het 'Webinar Natuurdata' legden we uit hoe dat precies in elkaar zit. Dat webinar kunt u hier nog eens nakijken.

Wat gaat er vaak mis bij de duiding in bijvoorbeeld krantencolumns of op sociale media?
Het is ondoenlijk om alle verschillende drogredenen stuk voor stuk weg te nemen. Daarom beperken we ons tot een aantal hoofdpunten.

#Iknuhier
Veel foutieve of misleidende uitspraken die over de staat van de natuur gedaan worden, vallen in de categorie #iknuhier. Bijvoorbeeld: "Ik was gisteren nog in de duinen en ik zag dat de natuur er prima bij lag". Als op zichzelf staande uitspraak kan dat prima kloppen. Lokaal kunnen de verschillen immers groot zijn, en het ene jaar is het andere niet. Maar om natuur in beeld te brengen moet je meerdere soortgroepen op meerdere plaatsen gedurende meerdere jaren volgen. In Nederland gebeurt dat in het Netwerk Ecologische Monitoring, waarin we een twintigtal soortgroepen volgen. Dit doen we volgens statistisch vastgestelde protocollen op vele duizenden meetpunten en in reeksen van tenminste dertig jaar.

Om uitspraken te kunnen doen over relaties – gaan de eiken dood aan stikstof of verdroging? – zijn bovendien ook veldexperimenten en/of laboratoriumonderzoek met statistische toetsen nodig. In Nederland wordt veel van dit soort onderzoek gedaan, zie bijvoorbeeld dit wetenschappelijke artikel van Joost Vogels en zijn collega's. Op Natuurkennis.nl staan overzichten per habitat.

Aantalstrends zijn gevoeliger dan verspreidingstrends.
De ontwikkeling van aantallen planten en dieren hebben een andere betekenis dan de ontwikkeling in verspreiding en voorkomen van planten en dieren. Uitspraken als ‘het gaat goed met bevers en otters want er zijn steeds meer bevers en otters’ zijn in wetenschappelijke zin problematisch. Hoe bepaal je of iets goed is? En wat is dat dan? Er worden op steeds meer plekken bevers en otters gezien, dat klopt. Maar dat kan ook betekenen dat er steeds meer mensen op meer plekken naar bevers en otters kijken. Als je dat statistisch weegt, zie je dat de verspreiding toeneemt. Maar dat wil nog niet zeggen dat het goed gaat; ze komen van nul en dan kun je alleen maar omhoog. Omgekeerd hetzelfde: er worden nog overal hazen gezien. Maar de aantallen nemen af. De populatie is niet in gevaar, maar toch is de trend ongunstig.

Duiden van trends is een vak. Ook specifieke kennis over gedrag van soorten en waarnemers, en van de monitoromstandigheden speelt daarbij een belangrijke rol. Conclusies baseren op alleen verspreidingsdata over aan- of afwezigheid van soorten in hokken van 5 bij 5 kilometer is dan ook problematisch om de onderstaande redenen:

Als er in één zo’n hok op drie verschillende heideterreintjes samen 5000 gentiaanblauwtjes worden geteld, dan is dat hok positief bezet. Als dan de vlinders uit twee terreinen verdwijnen en er blijven slechts twee vlinders over op het derde terrein, dan is het hok nog steeds positief bezet. De achteruitgang wordt niet zichtbaar. Voor de goede orde: deze achteruitgang is wel duidelijk zichtbaar in de aantalsmonitoring.
Omgekeerd kan natuurlijk ook. Er is maar één vlinder nodig die de grens over komt vliegen om een hok een positieve bezetting te geven. Sterker nog, sterke en mobiele soorten kunnen meerdere hokken een positieve bezetting geven. Bij de koninginnepage hebben we dit zien gebeuren. KoninginnenpageKoninginnenpage (Bron: Kars Veling)Dit zijn opvallende beesten, die veel gemeld worden in tegenstelling tot ‘saaie’ koolwitjes. In termen van verspreidingsonderzoek heb je er maar een paar nodig om een halve provincie ‘te vullen’. In tijden van klimaatverandering zijn veel soorten zich aan het verplaatsen. Dit proces staat los van de ontwikkelingen rond lokale drukfactoren en is dus geen bewijs voor dat het goed of slecht gaat met de natuur. Lokale effecten breng je in beeld met ‘honkvaste’ soorten.

Er kan zelfs sprake zijn van omgekeerde effecten: bij de kleine parelmoervlinder zien we dat de verspreiding toeneemt terwijl de aantallen afnemen. Wat is hier aan de hand? Het is een mobiele soort die zich goed kan verspreiden en overal gezien wordt, maar steeds minder ‘voet aan de grond krijgt.’ Omdat het habitat van middelmatige kwaliteit is, zoeken beesten hun heil door weg te trekken. De soort wordt op meer plekken gezien, maar de aantallen nemen af.
Ook hier kan het omgekeerde het geval zijn: de aantallen nemen toe, maar de verspreiding neemt af. Doordat leefgebied van een soort als de aardbeivlinder op veel plekken verdwijnt, krimpt het verspreidingsgebied. Maar terreinbeheerders doen door de ernst van de situatie extra hun best om overgebleven populaties in leven te houden. Bij de aardbeivlinder lukt dat vrij aardig; en op plekken waar die inspanningen verricht worden nemen de aantallen toe. Maar de landelijke situatie voor de soort is toch echt verslechterd; populaties raken verder geïsoleerd en zijn kwetsbaarder voor tegenslag. Daar zie je dan een toename die niet zozeer iets zegt over de toename van de kwaliteit op die plek, als wel over de afname van kwaliteit op alle andere plekken.
Bij verspreidingstrends weten we weinig over waarnemersinspanning. Als er steeds meer vlinders gezien worden op steeds meer plekken kan dat ook een effect zijn van de toename van het aantal waarnemers. Of mooi weer, waarbij meer mensen naar buiten gaan en meer vlinders zien. Voor dit soort effecten moet je statistisch corrigeren. In verspreidingsonderzoek is dat moeilijk en gaat dat gepaard met onzekerheden. Bij aantalstrends maakt waarnemersintensiteit deel uit van het meetprotocol waarin de duur en de manier van waarnemen wordt gestandaardiseerd.
Data zijn een groot goed, en ook verspreidingsdata kunnen zeer inzichtelijk zijn, maar je hebt kennis en context nodig om tot een zinvolle duiding te kunnen komen. Zie bijvoorbeeld dit artikel van Anne Magurran en collega's of dit van Nick Isaac en anderen. Als je verspreidingstrends wil gebruiken, verdient het aanbeveling om een brede tijdshorizon te kiezen, juist omdat sommige effecten vertraagd en andere juist versneld zichtbaar worden.

Verspreidingstrends zeggen nauwelijks iets over stikstof, aantalstrends wel.
Als er in één hok van 5 bij 5 kilometer één brandnetel en één braam staat, zijn die soorten aanwezig. Als die soorten gaan woekeren, zijn de soorten nog steeds aanwezig. De effecten van stikstof worden in verspreidingstrends dan ook niet zichtbaar. Maar ook aantalstrends kunnen hier ingewikkeld zijn. Hoeveel braamstruiken staan er precies in een bos dat dichtgegroeid is met braamstruweel? Hier kunnen vegetatiekarteringen uitkomst bieden waarbij je kijkt naar het percentage van het oppervlak dat door een bepaalde plant bedekt wordt.

Maar als je één oorzaak wilt uitfilteren van alle andere mogelijke oorzaken zijn ook veldexperimenten en laboratoriumexperimenten nodig. In het geval van de effecten van stikstof worden deze experimenten al zo’n vijftig jaar gedaan. Veelal in Europa maar ook elders ter wereld. Als de experimenten en trends van stikstofgevoelige soorten hetzelfde beeld laten zien, weet je dat je wetenschappelijk sterke conclusies kunt trekken. Bij stikstof is dat het geval.

Uitspraken over stikstof moeten gebaseerd worden op soortgroepen die stikstofgevoelig zijn.
Het feit dat we predatoren, zoals wolf en visarend, terug hebben en dat er weer otters en bevers rondlopen is een gevolg van het feit dat ze niet meer systematisch bejaagd worden. Het zijn voorbeelden die we vaak zien om aan te tonen dat ‘het goed gaat’ en voor die dieren gaat het inderdaad goed. Het betekent alleen niet dat stikstof ineens geen probleem meer is.

De tijdshorizon doet ertoe, zeker bij verspreidingstrends.
Als er de laatste tien jaar een vooruitgang wordt geconstateerd, maar voor die tijd sprake was van een enorme achteruitgang, dan wil vooruitgang nog niet meteen zeggen dat het weer goed gaat.

In zijn algemeenheid geldt dat de keuze voor een jaartal een wetenschappelijke toelichting vereist: waarom is er voor een bepaald jaar gekozen en wat zegt die keuze over de waarde van conclusies? De gekozen methode moet passen bij het gekozen referentiejaar en andersom, en de conclusies moeten recht doen aan de methode en de referentie. Vaak is het nodig om eerst te kijken welke datasets beschikbaar zijn, wat de kwaliteit daarvan is en dan de werkwijze daarop aan te passen. Een belangrijk aandachtspunt bij het jaar 2000 als startpunt is de enorme toename van het aantal waarnemingen via nieuwe technologieën waardoor de productie van data enorm toenam, zie ook punt 2.5.

De valse balans
Van een andere ordegrootte is het punt van de valse balans. Een valse balans is een vertekenende vorm van enerzijds – anderzijds. Daarin worden experts gelijkwaardig tegenover leken of pseudo-experts gezet en krijgen ze allebei een beetje gelijk. Zo werkt het natuurlijk niet. Als wetenschappelijk is aangetoond dat roken de kans op longkanker vergroot en er nog steeds mensen zijn die dat ontkennen, dan vind je de waarheid niet in het midden. Toch zie je dit veel gebeuren.

Is er dan geen kritiek mogelijk? Natuurlijk wel. Er worden ook voortdurend debatten gevoerd. Die zijn sterk inhoudelijk en door jargon en specifieke vakkennis niet altijd voor iedereen te volgen. Voor wie het jargon niet spreekt, zijn ze ook herkenbaar aan de vorm. Een wetenschappelijk correcte aanzet zou bijvoorbeeld zijn:

In het natuurbeleid worden veel besluiten gebaseerd op trends die het CBS berekent in het Netwerk Ecologische Monitoring en publiceert op het Compendium voor de Leefomgeving. Maar die berekeningen kennen serieuze beperkingen, namelijk a, b en c. Daarom maak ik in mijn analyse gebruik van verspreidingstrends op ruimtelijke schaal van 5 bij 5 kilometer. Hoewel veel onderzoekers zeggen dat dat onnauwkeurig is (bron, a, bron b), zal ik aantonen dat het juist een veel betere maatstaf is om uitspraken over de natuur op te baseren. In de afzonderlijke hoofdstukken ga ik daar verder op in. Uiteindelijk zal ik laten zien dat deze methode superieur is aan de veldexperimenten van professor X en de onderzoeken van universiteit van Y. Dat betekent dat we beleidskeuzes voortaan moeten baseren op verspreidingstrends en niet op aantalstrends, veldexperimenten of laboratoriumonderzoek.

Kritiek is belangrijk maar het moet specifiek zijn. Je veegt niet in één soepele volzin alle kennis en onderzoek van tafel, maar je laat met een duidelijke argumentatie zien wat er niet klopt aan bestaande aannames, inzichten, methoden, conclusies. En daarna laat je zien hoe het wel moet. Er is hier sprake van het principe van falsificatie van Karl Popper: een wetenschapper heeft niet het eeuwigdurend patent op de waarheid, maar moet daarom toetsbare uitspraken doen die je kunt falsificeren. Simpel gezegd: 'dit klopt niet want…'.

Een gesprek met bijdragen in de vorm van ‘dit klopt niet want’ is coherent en partijen reageren op elkaar. Je hoeft het niet eens te zijn, maar je gaat het gesprek aan. Formuleringen als ‘daar was ook wel wat kritiek op’ of ‘daar zijn wel vraagtekens bij te plaatsen’ tellen niet als je de kritiek niet levert en de specifieke vragen ook stelt. Twijfel is belangrijk, maar je moet niet sturen op twijfel. Je moet juist sturen op de feiten die je wel weet, of denkt te weten. Dat brengt ons steeds dichter bij oorzaken, gevolgen en oplossingen. Juist door #iknuhier en retorische trucs waarmee je allerlei verschillende kritieken en sentimenten op één hoop veegt, creëer je een eigen, parallelle werkelijkheid. Zo organiseer je polarisatie. Een uit de lucht gegrepen realiteit botst op een empirisch vastgestelde werkelijkheid, en die verdwijnt niet – zeker niet als die gebaseerd is op zinvolle discussies en lang lopende wetenschappelijke debatten over controleerbare feiten.

bron: SoortenNL en WWF