Perspektiv 16

Tidsskrift for Geografisk Information

September 2009

16

Perspektiv

Naturforvaltning

.dk

Geoforum

geoforum

Geoforum Perspektiv ISSN 1601-8796

Redaktion: Hans Skov-Petersen (ansvarshavende) Skov & Landskab, KU Rolighedsvej 23 1958 Frederiksberg C Tlf. 3533 1816 HSP@life.ku.dk Hans Rollf-Petersen Slagelse Kommune hans@slagelse.dk Hans Ravnkjær Larsen hansravnkjaer@gmail.com Ulla Kronborg Mazzoli Kort & Matrikelstyrelsen ukm@kms.dk Else Marie Ulvsgaard Selvstændig konsulent emu@ulvsgaard.dk Lasse Møller-Jensen Institut for Geografi og Geologi/KU lmj@geogr.ku.dk © Geoforum Danmark samt Forfatterne.

Ikke kommercielle udnyttelser er tilladt med tydelig kildeangivelse.

Leder - Naturforvaltning Hans Skov-Petersen Registrering af gydegravninger med håndholdt GPS Merete Hvid Dalnæs, Estrid Ryberg og Jesper Thykjær Andersen

3

5

Overblik over invasive arter – en god økonomisk beslutning Flemming Kristensen og Christian Tøttrup

11

Brug af GPS og GIS til forståelse af krondyrs adfærd og præferencer Carsten Riis Olesen, Torben Lynge Madsen og Hans Skov-Petersen

16

Brug af GIS til konsekvensvurderinger af fiskeri på skaldyr i Natura 2000-områder i Danmark Kerstin Geitner og Helle Torp Christensen

24

Kort og godt om skove Thomas Nord-Larsen og Annemarie Bastrup-Birk

29

GIS baseret analyse af landskabsændringer - et case studie af landskabsændringer i et midtjysk landbrugslandskab mellem 1870 og 2006 Søren Bech Pilgaard Kristensen

35

Biologisk specialiseret GIS til beskrivelse af artsrigdom Bjørn Hermansen

42

Pris, enkeltnummer: 100 kr.

Forsideillustration: Fra globalt til lokalt - Artsrigdom af fugle på det amerikanske kontinent (Bjørn Hermansen).

Indsats: Krondyrs bevægelsesmønstre i St. Hjøllund Plantage (Carsten Riis Olesen m.fl.)

Geoforum Perspektiv er tidsskrift for Geoforum Danmarks medlemmer Henvendelse om medlemskab mv. kan ske til: Geoforum Danmark Kalvebod Brygge 31, 1780 Kbh V Tlf. 3886 1075, Fax: 3886 0252, e-mail: geoforum@geoforum.dk, URL: www.geoforum.dk

Perspektiv nr. 16, 2009 Leder - Naturforvaltning Hans Skov-Petersen, Skov & Landskab, Københavns Univesitet Det er ved anvendelsen, at en teknologi, en infrastruktur eller en datasamling, skal vise sit værd. Hvis ikke der viser sig fagområder, hvor en anvendelse øger nytten, effektiviteten eller kvaliteten af det arbejde der udføres, kan det være lige meget alt sammen.

Tilsvarende, kan man sige at jo flere, og jo mere forskelligartede faglige sammenhænge, der finder anvendelse af en teknologi eller en infrastruktur, jo mere succesfuld er den.

Den enorme succes, anvendelsen af geoteknologi har, i forbindelse med opmåling, datahåndtering og kortproduktion, er på sin vis lige så ventet, som den er åbenlys. Det er jo dét, den er lavet til. Den egentlige prøve for GIS og geodata som en bærende kraft i et moderne IT-samfund, vil være antallet og forskelligartetheden af de brancher og fagområder, der efterhånden tager teknologien til sig. Eller omvendt; hvis ikke det lykkes at få geoteknologien i drift langt uden for de åbenlyse, centrale kerneområder, har vi et problem.

Naturforvaltningen er én af de ’brancher’, hvor man i Danmark virkeligt har taget geoteknologien til sig. Gode, gamle – nu hedengangne – danske GIS-systemer som dem, der blev udviklet af Areal Datakontoret og GEUS (ZETA) fremkom bl.a. med det sigte at registrere og analysere den danske natur og det danske landskab. Senere, da amterne begyndte at få øjnene op for nytten ved at bruge GIS (hvilket bl.a. kom til udtryk i forbindelse med Snaptun-samarbejdet), var naturforvaltning et centralt indsatsområde. Ét af de problemer, man forsøgte at løse, var, at data ofte ikke var tilstrækkeligt koordinerede på tværs af amtsgrænserne, eller mellem de statslige og de regionale myndigheder (hvem husker ikke problemerne med anvendelse af kort over §3-områderne på tværs af de tidligere amtsgrænser). Mange af den type problemer er siden søgt løst i forbindelse med oprettelsen af de regionale centre som følge af kommunalreformen i 2007. Tilsvarende – godt nok i en anden skala – ligger net-

op koordineringsproblemet i forbindelse med miljø- og naturdata til grund for principperne bag INSPIRE direktivet.

Udover den større bevidsthed om standardisering på dataområdet, har en række faktorer været med til at øge anvendelsen af GIS i forbindelse med naturforvaltning:  Fremkomsten af en række generelle geodatasæt, fx data fra Kort10, diverse ortofotosamlinger og muligheden for kobling til centrale registre (fx GLR, CHR, BBR og ESR).  Mulighederne for anvendelse af internationalt standardiserede datasæt for fx biodiversitet.  Det generelle kendskab til de forskellige GIS programmer i forvaltningerne. Det må forventes at de seneste års fremkomst af web-baserede løsninger (fx Miljøportalen og PlansystemDK), vil skubbe yderligere på den videre udvikling i de nærmeste år.  Fremkomst af nye analysemetoder, fx geostatistiske metoder og nye fremgangsmåder i forhold til automatisk tolkning af flyog satellitbilleder.  Videreudvikling og udbredelse af udstyr til feltregistrering. Specielt den kolossale udvikling af GPS-udstyr, har haft stor betydning for udbredelsen af geoteknologi.

Mange af disse faktorer, der har påvirket anvendelse af geoteknologi i forbindelse med naturforvaltning, vil blive nævnt i dette nummer af Perspektivs artikler. Vi har i redaktionen desuden forsøgt at dække fagområdet så bredt som muligt; fra den helt store, detaljerede skala med feltregistreringer vha. GPS, over undersøgelse af regional landskabsudvikling, til global monitorering af biodivesitet.

I den første artikel beskriver Merete Hvid Dalnæs m.fl., hvordan man i Slagelse kommu-

3

Perspektiv nr. 16, 2009

ne anvender GPS og håndholdte computere til registrering af informationer om vandløbenes naturtilstand, specielt i relation til deres potentiale som opvækstområder for ørreder.

Særlig interessant er det, at Slagelse kommune anvender udstyret i samarbejde med lokale lystfiskere. I artikel nr. 2 beskriver Flemming Kristensen og Christian Tøttrup, hvordan man, vha. satellitbilleder og objektorienteret klassifikation, er i stand til at registrere forekomst af invasive plantearter. I artiklen lægges der speciel vægt på kortlægning af forekomst af bjørneklo.

Hvordan man vha. GPS kan registrere og analysere individuelle krondyrs vandringsmønstre og arealpræferencer er beskrevet i bladets tredje artikel, skrevet af Carsten Riis Olesen m.fl. Artiklen giver endvidere et eksempel på geostatistisk analyse af det enkelte dyrs ’kerneområde’. Kerstin Geitner og Helle Torp Christensen fortæller i den følgende artikel om anvendelse af GIS i forbindelse med konsekvensvurdering af fiskeri på skaldyr i Natura 2000-områder i Danmark. Den ensartede kortlægning, metoden giver mulighed for, kan desuden anvendes bl.a. i forbindelse med udarbejdelse af fiskeplaner.

4

Indtil for nylig er statistik for de danske skove blevet udarbejdet på baggrund af indberetninger fra skovejerne. Thomas Nord-Larsen og Annemarie Bastrup-Birk gør i deres artikel rede for, hvordan GIS, GPS, centrale registre, rumlig stratificering og – ikke mindst et solidt feltarbejde danner baggrund for den nutidige skovstatistik. Søren Bech Pilgaard Kristensen beskriver i næste artikel, hvordan historiske, topografiske kort har været anvendt til analyse af landskabsændringer i et midtjysk landbrugslandskab fra 1870 til 2006. Med dét udgangspunkt, udpeges områder, der har været særligt stabile over tid og derfor bør overvejes i forbindelse med naturgenopretningsprojekter.

I nummerets sidste artikel beskriver Bjørn Hermansen, hvordan et internationalt system (Worldmap) anvendes til beregning og visualisering af den globale fordeling af bl.a. fugle, padder og pattedyr. Artiklen giver eksempler på anvendelse af systemet og beskriver hvordan, der arbejdes for, at systemet skal omskrives til ’open source’, og dermed gøres anvendelig i forbindelse med andre GIS-systemer.

God læselyst.

Perspektiv nr. 16, 2009 Registrering af gydegravninger med håndholdt GPS Merete Hvid Dalnæs, Estrid Ryberg og Jesper Thykjær Andersen Antallet og kvaliteten af gydegravninger i vandløb fra ørreder er med til at tage temperaturen på et vandløbs naturtilstand og potentiale som opvækstområde for ørreder. Det sidste har selvfølgelig mange lystfiskeres interesse; jo flere fisk der udklækkes og vokser op i løbet af vinteren og det tidlige forår, jo større sandsynlighed er der for at få noget på krogen ved fiskning fra de danske kyster. Lystfiskere landet over har derfor gennem flere år registreret gydegravninger manuelt på papirkort og herefter tilføjet informationer om gydebankernes beskaffenhed i papirskemaer.

Miljømyndighederne har måske ikke de store interesser i fritidsfiskeri, men da vandløbets naturtilstand også kan overvåges ved hjælp af lystfiskernes registreringer, står et samarbejde lige for. Problemet er at få lystfiskernes registreringer ind i en form, så de også kan benyttes som en del af overvågningen af vandløbenes naturtilstand. I Slagelse Kommune har vi derfor gjort os nogle erfaringer med registrering af gydegravninger med håndholdt GPS. Indledning I Slagelse Kommune eksisterer et godt samarbejde mellem kommune og de lokale lystfiskerforeninger. I samarbejdet bliver der løftet restaureringsprojekter, særlig udlægning af gydegrus, til gavn for fisk og dyreliv i kommunens vandløb. De lokale lystfiskere har også gennem en række år registret gydegravninger i januar og februar.

Disse registreringer er hidtil gennemført analogt. Som følge af den gode dialog mellem lystfiskere og kommunens vandløbsfolk opstod ideen om at registrere gydegravningerne med håndholdt GPS. Lystfiskerne med Jesper Thykær Andersen i spidsen, har været indstillet på at indsamle data. I Slagelse Kommune er det vandløbsmedarbejder Merete Hvid Dalnæs, der har afdækket behovet for hvilke oplysninger og data der skulle indgå i projektet, mens GIS-medarbejder Estrid Ryberg har opbygget databasen og et brugervenligt interface.

Undervejs har vi været gennem en masse overvejelser om metode, udstyr og software, som vil blive gennemgået herunder.

Udfordringen har været at finde en nem måde for lystfiskerne at registrere på i felten og en nem og hurtig dataoveførsel til GIS, således at data kan ses og bruges med det samme. Der er arbejdet ud fra devisen, at hvis det var for besværligt eller langsommeligt, ville det ikke blive gjort og data ikke blive brugt.

Gydegravninger På Sjælland vandrer havørred op i vandløbene i perioden fra september og frem til november, her opholder de sig indtil gydetidspunktet, som er fra november til og med januar.

Havørreden gyder i partier af åen/bækken med relativt lavt vand, hurtig strøm og en bund bestående af sten Ø20 mm – 65 mm.

Bunden skal være fri for sand.

I forbindelse med selve gydningen lægger hunnen sig på siden og graver med halen en fordybning i bunden. Hunnen gyder i fordybningen, og hannen/hannerne befrugter straks rognen. Hunnen svømmer 50-100 cm. opstrøms og gentager graveriet. Denne gang med det formål, at det ophvirvlede stenmateriale af strømmen skylles ned og dækker den friske rogn.

Rognen ligger nu beskyttet nedgravet i åbunden, og det grove stenlag uden sand sikrer, at friskt iltholdigt vand stadig kan strømme omkring æggene. Gydegravningerne ligger ganske tæt. Ofte benytter forskellige havørredhunner det samme areal, desværre med det resultat, at tidligere gydninger graves op og skyller bort.

Gydegravninger fremstår som lyse stenpukler på bunden. Umiddelbart opstrøms stenpuklen finder man spor efter hunfiskens anden gravning, den der tildækker rognen. De lyse stenpukler skifter farve, så snart vandtemperaturen stiger, og algerne igen bliver aktive. Den største mulighed for at se gravningerne er i januar/februar.

5

Perspektiv nr. 16, 2009

Figur 1. Eksempel på en lang lige vandløbsstrækning uden landmærker. Foto: Jesper Thykjær Andersen

6

Perspektiv nr. 16, 2009

Ørredæg klækker efter 410 graddage, hvilket normalt foregår i marts eller april måned.

Herefter lever de udklækkede fisk i vandløbet indtil de er 2 år gamle, hvorefter de trækker til havs. 75 % af de udtrækkende fisk er hunner. Hunnerne skal vokse mest og producere den store mængde rogn –derfor er havet et oplagt spisekammer. Hannernes leverance i forbindelse med gydningen er meget beskeden og kan baseres på lidt vårfluelarver og insekter fra åen. Derfor bliver mange hanner i vandløbet hele livet som bækørreder.

Havørred, bækørred og søørred er samme fisk. 2-3 år efter udvandringen returnerer fiskene til åen. Enkelte fisk venter flere år før første gydevandring, men når første fiskene har begyndt at gyde, gentages vandringen år efter år. Det er uhyre sjældent, at gydefisk ”springer” en gydning over. Havørred kan gyde mange gange i løbet af livet.

Registrering Gydegravning er naturens kvittering for, at forholdene i vandløbet er i orden. Det er derfor vigtigt at kunne registrere gydeforholdene på en nem og hurtig måde. Ved hjælp af GIS vil data fra hele landet kunne behandles ens, arkiveres, sammenlignes periode for periode og videregives til studier.

GPS registrering placerer gydegravningerne præcist i de lange, ofte ens udseende vandløbstrækninger. Et eksempel på en lang lige vandløbsstrækning fremgår af figur 1. Tidligere da gydegravningerne blev registreret på papirkort, har lystfisker Jesper Thykjær Andersen været ude for, at stedsansen ikke stemte med kortmaterialet. Under det praktiske arbejde med registreringerne er han faret vild på kortet, og har måttet konstatere, at han på sit kort med de mange indtegnede gydegravninger var ved åens udløb, medens virkelighedens å lystigt fortsatte 500-600 meter.

Med så upræcise angivelser er muligheden for at genfinde gydegravningerne lig med nul.

GPS giver mulighed for, at lystfiskene i forbindelse med registrering af gyde-gravninger, samtidig og med stor præcision, kan indberette andre forhold af interesse for myndighederne.

Jesper Thykjær Andersen har deltaget i indsamlingen af data i de sidste 10 år. Pga. de dårlige muligheder for at gemme og genbruge registreringsdata er der kun foretaget optællinger efter direkte anmodning fra myndighederne og/eller biologer. Lystfiskerne var klar over og ærgrede sig over, at det store arbejde oftest endte i en støvet stabel på et arkiv efter kun én anvendelse.

Vandløbenes miljøtilstand I EU’s vandrammedirektiv og miljømålsloven er det bestemt, at alle vandløb skal være i god økologisk tilstand inden 2015. Inden 2012 skal der være forskellige forbedringer i gang, så målet kan nås. Direktivets kategori ”God tilstand”, afviger kun svagt fra den naturlige tilstand. Miljømålsloven indeholder rammerne for, hvordan stat og kommuner i fællesskab skal forbedre det danske vandmiljø.

Ifølge miljømålsloven skal staten udarbejde vandplaner inden udgangen af 2009. Planerne skal indeholde oplysninger om tilstanden i alle vandområder og en plan for de nødvendige initiativer, der skal til for at bedre vandmiljøet. Kommunerne skal på baggrund af disse vandplaner lave handleplaner, som uddyber de enkelte initiativer nærmere. I Slagelse kommune er der et ønske om at være på forkant med denne plan. Blandt andet er der blevet udarbejdet en fysisk vandløbsplan, som danner baggrund for de projekter med restaurering som sættes i værk. På den måde kan der blive sat fokus på at opnå en god tilstand i kommunens vandløb, sådan som loven bestemmer.

Miljømålsloven betyder, at der i fremtiden vil blive planlagt og udarbejdet en lang række restaureringsprojekter i vandløbene. Da der er begrænsede midler til rådighed gælder det om at få mest for pengene og sætte ind der, hvor der er brug for forbedringer. Derudover er det vigtigt at overvåge om de tiltag, der bliver lavet har den ønskede effekt.

Registrering af gydegravninger giver kommunen et fingerpeg om et vandløbs miljøtilstand.

Registreringerne vil derfor være en hjælp i både overvågning af eksisterende forhold og planlægning af nye projekter. Hvis data ved

7

Perspektiv nr. 16, 2009

hjælp af GPS bliver lagt ind i det eksisterende GIS-system, vil det være muligt at følge udviklingen og effekten af restaureringsprojekter ville kunne måles. Hvis der f.eks fjernes en faunaspærring skulle der gerne kunne findes gydegravninger opstrøms herfor et eller to år efter. Hvis dette ikke er tilfældet må der yderligere tiltag til. F.eks nytter det ikke at lede efter gydegravninger, hvis vandløbsbunden ikke er egnet til gydning, hvilket også kan være en vigtig information i den videre planlægning af forbedringen af miljøtilstanden i vandløbene.

Software Da der anvendes ArcGIS i Slagelse Kommune faldt valget af software til den håndholdte computer naturligt på ArcPad, der er udviklet specielt til håndholdte computere og samtidig er en del af ArcGIS produkterne. Dermed kan data forholdsvis let integreres i kommunens øvrige GIS. Det kræver dog at data først pakkes til ArcPad formatet fra ArcMap programmet og lægges i en dedikeret mappe på brugerens C drev. Derefter skal de pakkede data overføres til den håndholdte computer via stifinder etc.

Når data er blevet redigeret i marken skal de føres tilbage til brugerens PC på tilsvarende vis ved først at overføre dem fra den håndholdte computer til nøjagtig den samme mappe på C drevet som de oprindelig blev overført fra og dernæst indlæses i ArcMap programmet.

Det er lidt bøvlet og kan være en barriere og et irritationsmoment for nogle brugere.

Til gengæld er det en stor fordel, at der til de enkelte kolonner kan oprettes drop down lister med de respektive værdier, som kan vælges i de pågældende kolonner. Dermed skal brugeren ikke selv taste ind, men blot vælge ud fra listerne. F.eks. kan der i kolonnen, der angiver størrelsen på gydegravningen, vælges mellem værdierne : Store > 1m2, Mellem 0,5-1 m2 eller Små < 0,5 m2, se figur 2.

Tilsvarende er der oprettet drop down lister til de 3 kolonner, der viser, om der er sand i gydegravningen, om der er sandvandring og om der er behov for syn på stedet.

8

Figur 2. Attributtabellen, for punktlaget med gydegravningerne, viser drop down liste for kolonnen Gydegravning, der angiver størrelsen af gydegravningen.

Det gør det både lettere for brugeren rent praktisk, samtidig med det øger datakvaliteten, da brugeren ikke behøver at huske de forskellige værdier hvilket sikrer ensartethed i registreringen, selvom der er flere forskellige personer, som udfører registreringen.

Da registreringen af gydegravningerne blot kræver en tilnærmelsesvis placering med de tilhørende informationer, har vi valgt at lave registreringerne i et punkttema, som er det mest enkle, idet registreringen af en gydegravning refererer til ét punkt på kortet. Det er også den nemmeste måde at foretage registrering i marken på.

Håndholdt hardware Vi har sat følgende krav til den håndholdte hardware: Skal være nem at betjene Skal kunne tåle vand og stød Skal have en rimelig pris Skal kunne håndtere ArcPad Der skal være indbygget GPS (skal have en nøjagtighed på 2-5m) Skal helst have internetservice De første 4 punkter giver mere eller mindre sig selv.

Man kan sagtens afvikle systemet på en håndholdt computer uden GPS, men hvis man skal afsætte punktet for gydegravningen manuelt, kræver det, at der zoomes langt ind, hvorved man nemt mister orienteringen på kortet.

Når der er indbygget GPS, kan punktet derimod afsættes automatisk blot ved at prikke på skærmens GPS-ikon.

Det er en klar fordel at have internettjeneste, da grundkortene så kan trækkes via WMS service. Det gør performance lettere og hur-

Perspektiv nr. 16, 2009

Figur 3. Registrering af gydebanke med håndholdt GPS. Foto: Jesper Thykjær Andersen

tigere, da der ellers kun kan tages forholdsvis simple kortudsnit med.

Principielt er disse krav opfyldt på mange mobiltelefoner, men det kniber lidt med, at få GIS systemet og performance stabilt nok i forhold til de bagvedliggende grundkort. Men det er nok kun et spørgsmål om (kort) tid, før mobiltelefonerne bliver det bedre.

Nøjagtigheden har ikke haft særlig høj prioritet, da lystfiskerne i deres registreringsmetode allerede har en unøjagtighed på mindst 1 m, i og med én person foretager registreringerne nede i vandløbet og registrerer mens den anden går på bredden med den håndholdte GPS. Lystfiskerne, som har afprøvet GIS-systemet synes, der er for mange og for små ikoner på den lille skærm, så de ønsker et forenklet interface, hvor der kun vises de 4 ikoner de reelt bruger. De skal til gengæld gøres større. Umiddelbart er det desværre ikke muligt at imødekomme dette ønske, så forhåbentlig

er det kun et spørgsmål om tilvænning. De fleste har jo mobiltelefoner i deres hverdag med et display, der er langt mindre. Der er også problemer med at se displayet ordentligt når solen skinner. I figur 3 ses metoden afprøvet i praksis.

Konklusion Slagelse Kommune har gjort erfaringer med at registrere gydegravninger i vandløb med håndholdt GPS. Der er blevet sat et brugervenligt system op, så det kan benyttes til registrering af gydegravninger uden baggrundsviden om hverken GIS eller GPS. Ved selve registreringen var der enkelte problemer i forbindelse med betjening af den håndholdte GPS, men vi regner med at det blot er et spørgsmål om at lystfiskerne skal vænne sig til det nye apparatur.

Vi håber, at vores indledende erfaringer kan være en inspiration for kommuner og lystfiskere der har lyst til at gå i gang med at registrere gydegravninger med håndholdt GPS.

9

Perspektiv nr. 16, 2009

Da systemet stadig befinder sig i afprøvningsfasen har vi endnu ikke registreringer nok til at kunne vurdere om der rent faktisk er et sammenfald mellem de gennemførte vandløbsrestaureringer og fiskenes foretrukne gydepladser.

Hvad bringer fremtiden?

Der bliver endnu ikke registreret gydegravninger med håndholdt GPS, målet er, at lystfiskerne i Slagelse kommune kan komme i gang med registreringerne i januar/februar 2010. Nu skal der arbejdes videre med er at finde en brugervenlig GPS, der egner sig til formålet og hvor økonomien også hænger sammen. Til selve forsøget lånte vi en dyr GPS et andet sted i forvaltningen men i frem-

tiden er det meningen, at der skal indkøbes en GPS til formålet.

Det er vores håb, at registreringerne bliver en del af vores overvågningsprogram i kommunen, og at de også vil kunne benyttes i forbindelse med evaluering af restaureringstiltag i vandløbene. Derudover bør det overvejes, hvordan vi kan dele data på national skala, således at det er muligt at se data, såfremt der bliver registreret gydebanker på samme måde andre steder i landet.

Når mobiltelefonerne bliver bedre til at håndtere systemet, kan man forestille sig en revolution i anvendelsen af håndholdt GIS registrering, da det så stort set blot er spørgsmål om at anvende den teknologi, de enkelte allerede har og er fortrolig med.

Om forfatterne Merete Hvid Dalnæs, Vandløbsmedarbejder, Naturgeograf, Slagelse Kommune, Teknik og Miljø, Dahlsvej 3, 4220 Korsør, mhdal@slagelse.dk Estrid Ryberg, GIS-medarbejder, Landskabsarkitekt, Slagelse Kommune, IT og Digitalisering, Caspar Brands Plads 6, 4220 Korsør, esryb@slagelse.dk Jesper Thykjær Andersen, lystfisker og kasserer i Korsør Lystfiskerforening, seatrout@mail.dk

10

Perspektiv nr. 16, 2009 Overblik over invasive arter – en god økonomisk beslutning Flemming Kristensen og Christian Tøttrup Kortlægningen af bjørneklo og andre invasive planter i kommunerne er primært baseret på observationer foretaget af kommunens ansatte og henvendelser fra borgerne. Imidlertid er det nu muligt at foretage en langt mere systematisk kortlægning via satellitbilleder. Samtidig har kommunerne mulighed for at påbyde private grundejere at holde deres arealer fri for bjørneklo, hvis kommunen har vedtaget et indsatsplan. Et godt udgangspunkt for udarbejdelsen af en indsatsplan er en fyldestgørende registrering. Ved hjælp af den udviklede klassifikationsmodel, som er baseret på spektral information, dvs. reflekteret lys i forskellige dele af spektret samt information om den rumlige kontekst, hvori planten optræder, får man et godt udgangspunkt for bekæmpelsen af invasive arter.

Indledning Bjørneklo og andre invasive arter som gyvel, gyldenris, rynket rose bliver en større og større plage i den danske natur.

Foreløbig er det kun bjørneklo, som ved lov er bestemt til at blive bekæmpet. De kommende år vil der nok blive flere arter, som man fra politisk side beslutter at holde nede.

For at en kommune med loven i hånden kan komme og sige, at bjørneklo skal bekæmpes på privat jord, skal de vedtage en indsatsplan, som har været i offentlig høring. Først derefter kan kommunen pålægge en grundejer at bekæmpe bjørneklo på privat grund, og kommunen har efterfølgende ret til at politianmelde vedkommende, hvis det ikke bliver gjort.

At vedtage en indsatsplan for en hel kommune kan være en stor økonomisk byrde for kommunen, idet de dermed i sagens natur selv er nødt til at bekæmpe bjørneklo på alle offentlige steder. Derfor er en total kortlægning af bjørneklo i hele kommunen et ideelt udgangspunkt for udarbejdelsen af en indsatsplan. Kommunen får en viden, som kan danne grundlag for at beslutte, hvor stort et omfang indsatsplanen skal dække. Som eksempel kan der vedtages en indsatsplan for et område, hvor der typisk findes bjørneklo, f.eks. 23 vandløbssystemer som kommunen har økonomi til at bekæmpe. Derudover kan der vedtages en indsatsplan for de ca. 85 % af kommunens areal, der ikke er plaget af bjørneklo.

På den måde har kommunen sikret sig, at de hurtigt kan skride til handling over for private grundejere, hvis planten senere skulle dukke op på de arealer.

I udarbejdelsen af en kommunens indsatsplan er viden om problemets omfang rigtig god at have i forhold til den strategiske planlægning af bekæmpelsen. Her kan fly- og satellitbårne sensorer være til stor hjælp, fordi de giver en fuldstændig dækning af det undersøgte område og derfor potentielt kan bruges til at lokalisere forekomster i områder med begrænsede adgangs- og færdselsmuligheder. Det viser sig, at selv kommuner, som har følt at have rimelig styr på, hvor planten lever, efter fyldestgørende registrering af arten fra satellitbilleder, alligevel er blevet overrasket over det antal af lokaliteter, de ikke kendte til var bevokset med invasive arter (Politiken 19-04-2009).

Vi har i NIRAS arbejdet med bekæmpelse af bjørneklo og andre invasive arter siden 2005. Blandt andet har vi i samarbejde med GRAS A/S foretaget satellitbaseret kortlægning for store dele af det tidligere Nordjyllands Amt (Kristensen et al. 2006) samt en god håndfuld af landets kommuner. Indtil videre er der blevet fokuseret på bjørneklo, gyvel og gyldenris. Nedenfor beskrives en typisk case for en kommunal kortlægning af invasive arter.

Metode I foråret 2008 indgik NIRAS et samarbejde med Syddjurs Kommune om kortlægning af bjørneklo og gyvel. Syddjurs Kommune dækker et areal på 694 km2 og kortlægning blev foretaget på baggrund af billeder optaget fra QuickBirdsatellitten hhv. den 3. og 24. juli 2008. QuickBird-satelliten optager billeder med en rumlig opløsning på 60 x 60 cm og i fire spektrale

11

Perspektiv nr. 16, 2009

Bjørneklo område beliggende langs kanalen ved Sivested. Øverst til venstre ses det originale QuickBird billede med markering af bjørneklokolonien (stjerner) med eksempel på tilhørende billede dokumentation (øverst til højre). Nederst ses det klassificerede bjørneklo område markeret med rød (sandsynlig bjørneklo) og gul (potentiel bjørneklo).

bånd, der dækker hhv. den blå, grønne, røde og nær-infrarøde del af lyspektret.

Selve kortlægningen af bjørneklo/gyvel er baseret på en specialudviklet metode, der kombinerer en superviseret, multispektralt baseret klassifikation med kontekstuel information. Metoden starter med, at satellitbilledet segmenteres (opdeles) i homogene objekter.

Herefter opbygges en klassifikationsrutine, der har til formål at identificere objekter, der repræsenterer bjørneklo/gyvel-forekomster.

Alle overfladetyper har en unik farvesammensætning, som er baseret på deres måde at reflektere sollys. Denne farvesammensætning kaldes også den spektrale signatur. Med brug af kendte observationer (træningsarealer) samles information om den spektrale signatur for bjørneklo og gyvel. Efterfølgende beregnes en sandsynlighed for at et givent objekt i billedet har forekomster af bjørneklo eller gyvel. I mange tilfælde kan bjørneklo/ gyvel ikke skelnes fra andre plantearter alene på baggrund af deres farvesammensætning eller spektrale signatur. Derfor benyttes også information om kontekst (beliggenhed i forhold til f.eks. vandløb, markmønstre, infrastruktur og bebyggelse mv.) til at frasor-

12

tere områder, der fejlagtigt klassificeres som bjørneklo/gyvel. Man kan karakterisere metoden som en flertrins klassifikationsmodel, hvor objekter, der klassificeres som bjørneklo/gyvel, skal opfylde specifikke krav til den relative refleksion af lys samt til forskellige mål for kontekst. Eksempelvis blev der for bjørneklo givet en generel højere sandsynlighed for bjørneklo til objekter lokaliseret tæt ved vandløb, langs markskel og skovbryn, på skrænter langs vej- og banestrækninger, mens objekter lokaliseret i tæt bebyggelse og centralt i opdyrkede arealer generelt fik tildelt en lavere sandsynlighed. For gyvel blev der givet prioritet til lysåbne arealer som heder og overdrev, samt lavet krydsreference med andet billedmateriale optaget på et mere gunstigt tidspunkt, dvs. i forsommeren hvor gyvlen blomstrer.

En af fordelene ved den udviklede metode er muligheden for at tilpasse nøjagtigheden i forhold til kriterierne, og det giver fleksibilitet i forhold til det ønskede resultat. Det kan f.eks. være ønskværdigt at lade klassifikationsmodellen medtage så mange som muligt af de arealer, hvor der med nogen sikkerhed kan findes en af disse arter. De resulteren-

Perspektiv nr. 16, 2009

de kort vil herefter vise kerneområder med høj sandsynlighed for bjørneklo/gyvel samt områder med potentielle forekomster. Selvom det langt fra er alle de potentielle områder, der vil indeholde bjørneklo/gyvel er det vigtigt at kende disse potentielle forekomster frem for at være meget restriktiv i kortlægningen og dermed risikere at overse spirende forekomster på strategisk vigtige lokaliteter.

Resultat Kvaliteten af Bjørneklo-kortet Forekomster af Bjørneklo i Syddjurs Kommune er både karakteriseret ved større sammenhængende områder fra 50 til flere hundrede m2 og mindre forekomster ned til enkelte, isolerede planter. De større forekomster kan identificeres ved brug af spektral- og kontekstinformation, da der her er tale om rene bjørneklo-signaler. Principielt kan QuickBirdsatellitten med en opløsning på 0.6 m identificere selv meget små bestande af bjørneklo.

Det er især tilfældet i blomstringsperioden, hvor en enkelt plantes skærm kan blive helt op til 1 m bred. I praksis har det dog vist sig, at de mindste forekomster er svære at identificere, fordi bjørneklo-signalet er forringet, da der vil være en stor indflydelse fra anden vegetation. En præcis identifikation af bjørneklo kræver et vist sammenhængende areal af bjørneklo, og der vil derfor være en vis usikkerhed forbundet med identifikationen af helt små forekomster af bjørneklo.

På nogle lokaliteter er der forekomster af bjørneklo direkte under træer. Disse kan ikke kortlægges via satellit, da det optiske signal (reflekteret lys) er direkte relateret til overfladen, som udgøres af trækronerne. Bjørneklo vokser også i mange tilfælde langs skovbryn, men afhængig af belysningsvinklen vil de befinde sig i sol- eller skyggesiden, og i sidstnævnte tilfælde er det ikke muligt at identificere bjørneklo. Endelig er det ikke muligt at skelne meget små, friske forekomster af bjørneklo, der i satellitbilledet til forveksling ligner den omkringliggende vegetation. Rent praktisk viser det sig dog, at mange unge planter og skud fanges i kategorien ’potentiel bjørneklo’.

Den samlede vurdering af bjørneklo-kortene er, at lokaliteterne for bestande og deres udbredelse er kortlagt med god nøjagtighed, dog med de beskrevne forbehold. Den endelige klassifikation indeholder to kategorier; områder der med stor sikkerhed har forekomster af bjørneklo, og områder med potentiel forekomst af bjørneklo. Områderne med potentielle forekomster er vigtige, fordi de identificerer de habitattyper, der enten har mindre forekomster eller stor risiko for spredning af bjørneklo.

Kvaliteten af Gyvel kortet Gyvel spreder sig over store arealer i Syddjurs Kommune, specielt i den sydlige del, hvor den især holder til på lysåbne heder og overdrev.

Gyvlen er derfor generelt set nem at identificere i satellitbilledet på trods af, at billedet er optaget på et tidspunkt, hvor gyvlen er af blomstret. Gyvlen findes dog også i mindre bestande i mange haver o. lign., hvor den blander sig med den omkringliggende vegetation, og i disse tilfælde er det svært at få en nøjagtig klassifikation. Den samlede vurdering af gyvel-kortet er, at udbredelsen af større forekomster er kortlagt med stor sikkerhed, mens der vil være en større usikkerhed på de mindre forekomster af gyvel.

Diskussion De usikkerheder, som nævnes ovenfor, fremkommer som en kombination af mange faktorer, herunder indflydelse fra anden vegetation samt optagelsestidspunkt af satellitbillederne i forhold til planternes udvikling.

En vigtig kilde til usikkerhed – specielt i forhold til bjørneklo – er eksistensen af andre objekter med lignende spektrale og kontekstuelle karakteristika som bjørneklo. Dette gælder f.eks. den omkringliggende vegetations udvikling og skygge over bjørneklo. Kortlægningen er baseret på data fra juli måned, og for gyvel betyder det, at kortlægningen blev sværere, end hvis satellitbilledet var optaget på blomstringstidspunktet. Sidstnævnte kræver dog en vis planlægning idet satellitten skal forprogrammeres til at optage i den normale ”blomstringsperiode”, og samtidig skal

13

Perspektiv nr. 16, 2009

Gyvel område beliggende nær Fuglsø. Øverst til venstre ses det originale QuickBird billede med markering af gyvel-kolonien (blå polygon) med tilhørende billede dokumentation (nederst til venstre) – den hvide pil angiver fotoretningen. Til højre ses det klassificerede gyvelområde markeret med gult.

vejrforholdene være gunstige (dvs. skyfrie) på de tidspunkter, hvor satellitten har mulighed for at optage billeder af området. Endvidere skal det huskes, at også bjørneklo er nemmere at klassificere, når den blomstrer, hvorfor det optimale optagelsestidspunkt er relativt begrænset, i de tilfælde man vil kortlægge både bjørneklo og gyvel.

En optimal løsning og endnu bedre kortlægning ville kunne opnås ved at benytte flere satellitbilleder gennem sæsonen. Det ville samtidig betyde, at man kunne anvende information omkring planternes udvikling som en diskriminerende faktor. Erfaring fra andre kortlægninger på artsniveau viser, at det er netop med den information, at spektralt (og kontekstuelle og tekstuelle) ens arter kan skelnes. Løsningen er ikke anvendt i det nuværende projekt, da det ville fordyre projektet væsentligt. Satellitbilledernes pris er stadig en vigtig udgiftspost. Men allerede i lø-

14

bet af 2008 opsendtes flere højtopløselige satellitter, som på sigt forventes at resultere i lavere priser og derved muliggøre anvendelsen af satellitbilleder som en standardløsning inden for den nærmeste fremtid.

Konklusion Kort over forekomster af bjørneklo og gyvel er blevet fremstillet for Syddjurs Kommune vha. QuickBird-satellitbilleder. Den udviklede klassifikationsmodel er baseret på spektral information, dvs. reflekteret lys i forskellige dele af spektret samt information om den rumlige kontekst, hvori bjørneklo og gyvel optræder. Generelt viser kortene, at bjørneklo har en relativt begrænset spredning i Syddjurs Kommune, hvor den hovedsageligt findes langs ådalene i den nordlige del af kommunen. Gyvlen derimod spreder sig over store arealer i den sydlige del af kommunen. Det forventes, at de producerede kort vil kunne spille en vigtig rolle i bekæmpelsen af bjørne-

Perspektiv nr. 16, 2009

klo og gyvel, idet kortene giver overblik over den rumlige fordeling af bjørneklo/gyvel og deres typiske lokaliteter, herunder også lokaliteter på privat jord der ikke umiddelbart er synlig fra offentlig vej. Ved en gentagelse af kortlægningen, f.eks. i 2009 eller 2010, vil man kunne sammenligne med resultaterne fra 2008 og dermed identificere områder, hvor bjørneklo/gyvel har spredt sig, og hvor bekæmpelsen har været succesfuld.

Referencer Kristensen, F; Munk Andersen, P; Vedel, J (2006).

Find bjørneklo med satellit! Stads- og Havneingeniøren 10 Østergaard, N, (2008). Ultraskarpe fotos åbner for naturkontrol fra luften. Ingeniøren Søndberg, A. (2009). Ukrudt overvåges fra rummet. Politiken 20. april 2009

Om forfatterne Flemming Kristensen, Kulturgeograf, projektleder, NIRAS a/s, Sortmosevej 2, 3450 Allerød, FKN@NIRAS.dk Christian Tøttrup, PhD, specialist i billedanalyse, GRAS A/S, Øster Voldgade 10, 1350 København K, ct@gras.ku.dk GRAS A/S er en not-for-profit konsulentvirsomhed etableret i samarbejde mellem DHI – Vand, Miljø, Sundhed og Institut for Geografi og Geologi ved Københavns Universitet.

15

Perspektiv nr. 16, 2009 Brug af GPS og GIS til forståelse af krondyrs adfærd og præferencer Carsten Riis Olesen, Torben Lynge Madsen, Hans Skov-Petersen Hvor foretrækker krondyrene at være og hvordan bruger de landskabet? Spørgsmålet om hvordan dyrene bruger landskabet kan virke banalt. Kan det passe, at vi ikke ved ret meget om hvordan dyrene begrænses eller beriges af det landskab som vi alle er med til at forme?

Krondyrene lever store dele af tiden en sky og skjult tilværelse. Det har derfor hidtil ikke været teknisk muligt at følge disse dyrs bevægelser i deres lokale miljø time for time gennem døgnet og året. Derfor har vores hidtidige viden ofte været baseret på brudstykker af disse store dyrs virkelighed (når de lod sig se). Artiklen gennemgår hvordan GPS-halsbånd, digitale kort og GIS anvendes til belysning af Danmarks største vildtlevende landpattedyrs bevægelser i et kulturpåvirket skov- og landbrugslandskab.

Indledning Projektets formål har været at afsløre hidtil ukendte detaljer om krondyret der er Danmarks største landpattedyr. Vha. moderne geoteknologi har det være muligt at korlægge og analysere krondyrets bevægelsesmønstre, adfærd og præferencer.

Der er store rekreative og erhvervsmæssige interesser knyttet til bestanden af krondyr i Danmark. Jagtmæssigt er kronvildtet det ypperligste bytte, der kan nedlægges og bærer derfor en stor del af jagtlejeindtægten, der hvor det forekommer. Publikum uden jagtlige interesser lægger ligeledes stor vægt på at kunne nyde synet af vildtlevende kronvildt. På den anden side kan landmænd og skovejere være plaget af de skader som krondyrene forårsager. Ovenstående interesser og konflikter er blandt årsagerne til at et udvalg under Vildtforvaltningsrådet gennem flere år har arbejdet på en forvaltningsplan for det danske kronvildt. Resultater fra nærværende projekt vil kunne forbedre det vidensgrundlag som en kommende forvaltningsplan er bygget på. Projektet er finansieret af jagttegnsmidler (en afgift som alle jægere indbetaler årligt, og som forvaltes af Skov- og Naturstyrelsen). Arbejdet er udført på St. Hjøllund plantage i Midtjylland som en del af programpakken Vildt og Landskab.

GPS-udstyret Funktionsmæssigt ligner det GPS-udstyr som anvendes til at sætte på dyrene alt andet GPS-udstyr. Udfordringen er, at det samlede strømforbrug inklusiv gsm-transmission af

16

data skal være så beskedent, at man f.eks. kan følge et krondyr i ca. 1½ år (med 24 positioner/døgn) uden at vægten af batterier, elektronik og halsbånd overstiger 1000g.

Udstyret er produceret af det Canadiske firma Lotek og længerevarende test under danske skovforhold viser nøjagtighed på ± 5 m under åben himmel og op til ± 15 m under tæt ung løvskovskronedække. Positionerne sendes løbende i mindre ’pakker’ som SMS beskeder.

Når batterierne er opbrugt løsner halsbåndet sig fra dyret og en lille konventionel VHFradiosender sikrer, at halsbåndet kan genfindes og genbruges.

GPS-halsbåndene har haft en succesrate på 92-96% af de ønskede positioner og 94-96% af positionerne har være af god kvalitet (DOP<10). På nuværende tidspunkt er der indværdi samlet knap 100.000 observationer som hver især har fået tilknyttet en lang række informationer om strukturen af det bagvedliggende landskab.

Fangst og mærkning Det har ikke været nemt at fange krondyr i de seneste milde vintre hvor adgangen til føde har været rigelig. Med udgangspunkt i tidligere erfaringer omkring bygning af krondyrfælder i Oksbøl er der på St. Hjøllund etableret to fælder på 15x20m med vandretliggende rafter til en højde af 2,5m (fig. 1 og 3). Lågen lukker automatisk ved hjælp af en kontravægt som udløses af en snubletråd midt i fælden. Ved lukning af fælden afgives en alarm over mobiltelefonnettet. I fælden er indrettet to ”kiler”,

Perspektiv nr. 16, 2009

Figur 1. En ældre kronhind er fanget, bedøvet og er ved at få monteret et GPS-halsbånd som vil give detaljerede informationer om dyrets bevægelse og aktivitet over de næste 1½ år.

hvor et dyr kan fanges og fastholdes separat i et afgrænset rum. Som lokkemiddel anvendes primært foderroer, men der skal fodres massivt også uden for fælden for at holde krondyrene inde i skoven om natten i stedet for at søge føde på markarealerne.

På trods af de vanskelige fangstforhold er der fanget, bedøvet og mærket 11 krondyr hvoraf 9 har været hinder (hundyr) og 2 har været yngre hjorte. Da data først er komplette når dyrenes halsbånd afstødes og genfindes, indgår de fire senest mærkede dyr fra foråret 2008 endnu ikke i grundlaget for analyser af dyrenes habitatvalg.

Studieområdet St. Hjøllund Plantage er en privatejet plantage på ca. 1400 ha som ligger sydvest for Silkeborg og med Vrads- og St. Hjøllund som nærmeste byer. Mod vest følger plantagens grænse hovedvej A13. Vest for hovedvejen ligger Gludsted Plantage. Firs procent af plantagens

areal er træbevokset, heraf 98 % nåletræ og 2 % løvtræ. Hovedtræarten i plantagen er rødgran. Jordbunden er af lav bonitet og plantagen kan med sin placering langt fra kysten være udsat for nattefrost en stor del af året.

Viden om landskabet Det faste tidsinterval mellem de fortløbende observationer af hvor dyrene opholder sig kombineret med detaljerede oplysninger om landskabets sammensætning giver det nødvendige objektive grundlag for beskrivelse og forståelse af dyrenes valg.

Lige så vigtigt som kendskab til dyrenes positioner er altså et detaljeret kendskab til hvilke elementer landskabet består af.

Men landskabet forandrer sig fra år til år eller med endnu kortere intervaller. Derfor var det nødvendigt at etablere 3 selvstændige arealdatabaser (2006-2008) som grundlag for en korrekt tidsmæssig parring med hvert enkelt dyrs bevægelsesmønster.

17

Perspektiv nr. 16, 2009

Figur 2. Den gamle hind et halvt år efter fangst og mærkning (fig.1). I mellemtiden har hun sat en ny kalv og den gamle, nu smalhind, følger stadig med som part af den grundlæggende familieenhed for krondyr (hind, kalv og smaldyr).

Arealdatabaserne dækker knap 10.000 ha skov- og landbrugsområde. For skoven sker forandringer som følge af planlagt hugst og plantning, men også ved katastrofer som fx stormfald. Alle informationer om skovens struk tur inklusiv skovbundsfloraen, vildtagre og såningsarealer i de mærkede dyrs kerneområde (St. Hjøllund Plantage, 1400ha) er nyregistrerede. For landbrugsarealer forandres strukturen med korte planlagte intervaller ved de årlige skift i afgrødevalg. Afgrødevalget er derfor registreret årligt.

Arealdatabasen er sammensat af data fra en række kilder. Herunder: • Skovtype (art, alder mm): Skov- og Naturstyrelsen (Statsejede skovarealer), KW-Plan (nogle private plantager), Orbicon (andre private plantager og arealer, herunder St. Hjøllund Plantage).

18

• Bund- og kronedække, såningsforsøg, vildtagre mm: Feltarbejde ved Orbicon, St. Hjøllund plantage og DMU • Landbrugsarealer: Skov & Landskab (markfelter), Afgrøderegistrering (DMU) • Øvrige lysåbne naturtyper (§3 områder fra miljøportalen) Hvor store arealer bruger krondyr?

Med basis i alle de steder et dyr har opholdt sig time for time gennem en periode (f.eks. en måned) kan der beregnes et aktivitetsområde eller areal som dyret anvender (på engelsk, home range). I figur 4 er vist en række af disse aktivitetsområder sammen med dyrenes positioner som er basis for beregningerne.

Der er store sæsonmæssige variationer i hvor store arealer krondyrene anvender. Hinderne er mest stationære i sommer-efterårsperioden (jun-sep) hvor de hver især i gennemsnit

Perspektiv nr. 16, 2009

Figur 3. En af de to etablerede krondyrfælder i St. Hjøllund Plantage. På trods af de milde vintre er der fanget og mærket i alt 11 krondyr.

Figur 4. viser aktivitetsområder (Kernel 90% og 95%) for de mærkede krondyr (polygoner). De røde prikker er dyrenes positioner.

anvender knap 500 ha (fig: 5) I denne periode er den individuelle variation meget begrænset.

I efterår-vintersæsonen (okt-jan), hvor hovedjagtsæsonen ligger stiger dyrenes aktivitetsområde til over det dobbelte (1100 ha). Mange af de mærkede dyr påvirkes af efterårets jagter og skifter opholdssted for en længere eller kortere periode hvilket får størrelsen af deres aktivitetsområde til at stige markant..

På grund af de valgte beregningsmetoder, indgår nogle af de mange udflugter, der ses som umiddelbar konsekvens af jagtlige forstyrrelser, ikke. Senere på vinteren (feb-maj) som ligger uden for jagttiden reduceres det areal som dyrene anvender til omkring 600 ha. De begrænsede data vi endnu har for hjortene (handyrene) tyder på at disse anvender større arealer end hinderne.

diskret. Rent fødemæssigt er krondyr tilpasset store åbne arealer med græssteppe, så at skjule sig i skoven er alene et værn mod den eneste nulevende prædator – mennesket. Krondyret har imidlertid også tilpasset sig, at der ikke drives jagt efter solnedgang og våger sig herefter ud på de åbne landbrugsarealer hvor føden både er let tilgængelig og ofte af højere kvalitet end inde i skoven. Kun en meget sjælden gang ses dyrene i det åbne landskab i dagslys (mindre end 2% af samtlige observationer på åbne arealer). De få gange det sker, ligger praktisk talt alle midt om sommeren, lang tid efter jagtsæsonens ophør (fig.6). Tilvænning til at mennesket ikke er farligt i fredningstiden kan altså næsten ikke konstateres for de mærkede dyr.

De bevæger sig udelukkende ud på de åbne landbrugsarealer efter solnedgang, og i jagttiden ofte først når tusmørkeperioden er ovre og de forsvinder i dækning igen før morgentusmørke og solopgang. Figur 7. viser et flyfoto af Bredlundmarkerne syd for St. Hjøllund hvor alle gps-lokaliteter efter solnedgang er mørkerøde og alle positioner i dagslys er gule. Illustrationen viser tydeligt den overordnede effekt som døgnets lys/mørke-forhold har på dyrenes arealanvendelse.

At krondyrene har brug for arealer fra 5001100 ha understreger et trængende behov for etablering af større forvaltningsområder (over 1000 ha) hvor det kan lade sig gøre at udøve en målrettet og bæredygtig jagt på en fast stamme af krondyr.

Det åbne landskab – nat eller dag?

Relativt få mennesker har jævnlig fornøjelse af at se vores største vildtlevende pattedyr.

Som allerede omtalt bevæger krondyr sig faktisk ganske meget rundt, men det sker vældigt

Habitatvalg og præferencer Som redskab for analysen af hvilke habitater kronvildtet foretrækker (præfererer) er det

19

Perspektiv nr. 16, 2009

Figur. 5. Den gennemsnitlige størrelse af det areal som krondyr (hinder) anvender hver måned – aggregeret for sæsonerne vinter-forår (feb-maj), sommer-efterår (jun-sep) samt efterår-vinter (okt-jan).

Arealet er beregnet som et Kernel 90% areal hvilket vil sige at kun de 90% af et dyrs positioner som ligger tættest er anvendt. 95% konfidensinterval er angivet for hvert arealgennemsnit. N=73 (individuelle månedsbaserede homerangberegninger).

Gns. månedligt aktivitetsområde/hjemområde (ha)

1600 1400 1200 1000 800

dende tidspunkt. En oversigt over de begreber der anvendes i forbindelse med mål for arealtypepræference findes i tekstboks 1.

600 400 200 0 Vinter-forår (feb-maj)

Sommer-efterår Efterår-vinter (jun-sep) (okt-jan)

nødvendigt at holde det umiddelbare valg op imod hvad der er tilgængeligt indenfor dyrets aktivitetsområde på det pågæl-

Kronvildtet forholder sig neutralt i forhold til skoven som en samlet habitattype hvilket også kunne forventes, da skov udgør ca. 80 % af de mærkede dyrs aktivitetsområde. Det åbne landbrugslandskab benyttes mindre end i forhold til den andel det åbne land udgør (fig.8). Ser vi nærmere på skovens struktur af nål og løv, så viser det sig lidt overraskende, at krondyrene aktivt fravælger den beskedne andel løvtræ der findes i plantagen. DeriNobs =7110

1,0

Andel obs på åbent land ift. døgnfase

0,9 0,8

Tusmørke (del af obs)

0,7

Nattemørke (del af obs)

0,6

Dagslys (del af obs)

0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 Jan

Feb

Mar

Apr

May

Jun

Jul

Aug

Sep

Okt

Nov

Dec

Figur 6. Lys- og mørkefasens betydning for krondyrenes brug af det åbne landbrugslandskab. . Kun i meget begrænset omfang , midt på sommeren, benytter enkelte krondyr de åbne markarealer mens det stadig er lyst.

20

Perspektiv nr. 16, 2009

Figur 7. Luftfoto over Bredlund marker syd for St. Hjøllund Plantage. De gule prikker er positioner fra dagslysperioden mens de rød-lilla er fra perioden mellem solnedgang og solopgang.

mod viser krondyrene høj præference for de mange hel eller halvåbne mosearealer i plantagen (fig. 8) samt områder tilsået med løvtræ og attraktive vildtplanter. Størst præference viser krondyrene for de vildtagre som er etableret på mange af brandlinierne i plantagen (fig.9). Ved kalkning og omhyggeligt valg af artsblandinger samt brug af flytbare hegn er det lykkedes, som et gennemsnit, at producere 3.700 FE/ha på de sandede brandlinier. Det er derfor forventeligt, at krondyrene viser markant præference for disse områder i forhold til den beskedne bundvegetation i store dele af nåletræsplantagen.

Imidlertid findes også ganske fornuftige fødemuligheder med høj dækningsgrad af græsser og dværgbuskarter på de lysåbne arealer der enten ikke har kunnet tilplantes (indlandsklitter i plantagen) eller nyplantninger på stormfaldsarealer. Krondyrene udviser derfor en tydelig præference for nåletræsbeplantninger under 30 år, mens de undgår beplantninger med en alder

over 30 år hvor der enten er helt mørkt eller et bunddække udelukkende bestående af mos.

I modsætning hertil viser analyserne af dyrenes præferencemønster at de tydeligt udvælger områder i plantagen med høj dækningsgrad af græs- og dværgbuskvegetation (fig.8).

De viste resultater samt en lang række yderligere detaljer i forhold til enkeltafgrøder og sæsonmæssige svingninger i præferencemønster giver en god ramme for at forstå hvor og hvorfor krondyr vælger bestemte opholdsområder og hvad der eventuelt kan gøres hvis man er interesseret i at skabe mulighed for, at der etablerer sig en bestand af krondyr i et nyt område. Der er nemlig store uudnyttede muligheder for at forbedre fødegrundlaget for de store drøvtyggere inden for skovens grænser. Ud over etablering af foderagre på brandlinier vil det hjælpe kronvildtet, hvis der blev skabt flere lysåbne arealer i skoven. Reducer trætætheden i skoven og skab rum og miljø for kronvildtet!

21

Perspektiv nr. 16, 2009

0,60 0,50

LØVTRÆ

0,40

MOSE

PRÆFERENCEINDEX

(HELÅR)

NÅLETRÆ 0,30

SÅNINGSAREALER

0,20

VILDTAGRE MARK

0,10

SKOV 0,00

NÅL<30

-0,10

NÅL>30

-0,20

DG_DVÆRGB<10% DG_DVÆRGB>10%

-0,30

DG_GRÆS<20%

-0,40

DG_GRÆS>20%

DG_GRÆS>20%

DG_GRÆS<20%

DG_DVÆRGB>10%

DG_DVÆRGB<10%

NÅL>30

NÅL<30

SKOV

MARK

VILDTAGRE

SÅNINGSAREALER

NÅLETRÆ

MOSE

LØVTRÆ

-0,50

Figur 8. Præferenceindeks (årsbasis) for en række strukturer og habitater i skov og det åbne landskab (for forklaring af præferencebegrebet og skala se tekstboks 1.). 95% konfidensinterval er angivet for hvert prefernceniveau.

Habitatvalg og habitatpræference – en forklaring.

Habitatvalg: Habitatpræference: Præference – et eksempel:

Statistik over hvor meget en given habitat anvendes.

Habitatvalg sat i forhold til tilgængeligheden af habitattypen i et dyrs aktivitetsområde (arealandel) – indekseret til værdier mellem 1 og -1.

Præferenceindex = 0

Dyret anvender habitattypen i samme forhold som den er tilgængelig i dyrets aktivitetsområde (ingen præference – tilfældig fordeling)

Præferenceindex = positiv

Dyret tilvælger aktivt (præfererer) habitattypen.

Præferenceindex = negativ

Dyret fravælger aktivt (undgår) habitattypen.

Forklaring af skala:

0,33 - habitattypen benyttes dobbelt så meget som forventet i forhold til tilgængeligheden.

0,50 - habitattypen benyttes tre gange så meget som forventet i forhold til tilgængeligheden

22

Perspektiv nr. 16, 2009

Figur 9. Der er store muligheder for at forbedre fødeforholdene for krondyr inden for skovgrænsen. Foderagre her

En tak Tak til Skov- og Naturstyrelsen som gennem en ekstra-bevilling til gps-udstyr gjorde det muligt at påbegynde arbejdet med GPSmærkning af krondyr i den sidste halvdel af projektperioden for forskningsprogrammet ”Vildt & Landskab”. En særlig takt skal gå til St. Hjøllund Plantage som velvilligt har stillet både arealer og krondyr til rådighed for projek tet. Tak til medejer og administrerende

direktør for St. Hjøllund Plantage Poul Arne Madsen, skovfoged Bent Jensen (Orbicon), eleverne Esben Kirk Hansen, Simon Lægaard og skovfoged Lars Haugaard (DMU) som alle har hjulpet med karakterisering af skovbundens vegetation. Sidst men ikke mindst en tak til Somjit Lynge Madsen for husly og kulinariske oplevelser.

Om forfatterne Carsten Riis Olesen, cro@dmu.dk. Danmarks Miljøundersøgelser, Kalø, Aarhus Universitet Torben Lynge Madsen, tlmvrads@post.tele.dk. St. Hjøllund Plantage A/S Hans Skov-Petersen, hsp@life.ku.dk. Skov & Landskab, Københavns Universitet.

23

Perspektiv nr. 16, 2009 Brug af GIS til konsekvensvurderinger af fiskeri på skaldyr i Natura 2000-områder i Danmark Kerstin Geitner og Helle Torp Christensen GIS er et særdeles anvendeligt og nyttigt redskab til udarbejdelse af konsekvensvurderinger af fiskeri i Natura 2000-områder, viser vores erfaringer fra DTU Aqua. Det giver hurtigt overblik over, hvor store områder der vil blive berørt af fiskeriet, og giver et fingerpeg til fiskerne om, hvilke områder der vil være fordelagtige at benytte til fiskeri når fiskeplanen udarbejdes. Det sikrer også, at vurderingerne sker på et ensartet beslutningsgrundlag.

Indledning GIS er efterhånden en naturlig del af arbejdet for mange forskere på DTU Aqua. Især sektionen for skaldyr har udviklet sig til at være ”storforbruger” af GIS, så da der skulle tages hul på et nyt arbejdsområde i form af konsekvensvurderinger af fiskeri på europæisk østers og blåmuslinger i Danmark (en slags VVM for fiskeriet), var det naturligt at inddrage GIS i processen.

Det er i dag et krav, at der skal udarbejdes en konsekvensvurdering af fiskeri i Natura 2000områder, dvs. en analyse af, hvordan fiskeriet påvirker forskellige relevante naturforhold, før der kan gives tilladelse til fiskeriet. For østers- og muslingefiskeriet betyder det, at der én gang om året skal foretages en konsekvensvurdering for hvert enkelt ansøgt fiskeri i hvert Natura 2000-område.

På sigt giver det rigtig mange konsekvensvurderinger for forskellige fiskerier i forskellige Natura 2000-områder hvert år, og det har derfor været vigtigt fra starten at udvikle et system for udarbejdelsen af vurderingerne, der sikrer vurderinger af høj kvalitet og med stor gennemsigtighed i data. Allerede i de første konsekvensvurderinger blev GIS benyttet, og vi arbejder stadig på at udvikle vores brug af systemet.

Hvad er konsekvensvurderinger Natura 2000 er fællesbetegnelsen for to af EU’s direktiver, det såkaldte Habitatdirektiv og Fuglebeskyttelsesdirektivet. Der er udpeget såkaldte Natura 2000 områder for at sikre biologisk mangfoldighed i EU’s medlemslande. Områderne er udvalgt på baggrund af

24

bestemte naturtyper og arter af dyr og planter, der vurderes til at være af betydning for den biologiske mangfoldighed. Tilsammen udgør Natura 2000-områderne et netværk af beskyttede naturområder gennem EU. Staten udarbejder rammeplaner for alle Natura 2000områder, det er By- og Landskabsstyrelsen, de syv miljøcentre og Skov- og Naturstyrelsen, der står for arbejdet med at skrive planerne. Danmark har i alt udpeget 246 Natura 2000-områder, heraf er 86 områder helt eller delvist marine. Deres areal udgør samlet ca. 8,3 % af det danske landareal og 12,3 % af havet.

På baggrund af Miljøministeriets bekendtgørelse nr. 408 af 1. maj 2007 om udpegning og administration af internationale naturbeskyttelsesområder samt beskyttelse af visse arter er det et krav, at der skal udarbejdes en konsekvensvurdering af fiskeri i Natura 2000områder, før der kan gives tilladelse til fiskeriet.

Opgavefordelingen er således, at fiskerne først udarbejder en fiskeplan, som beskriver de nærmere detaljer for fiskeriet. Dernæst udarbejder DTU Aqua en vurdering af, hvilke konsekvenser denne fiskeplan vil have for Natura 2000-området. Endelig tager Fiskeridirek toratet stilling til om der kan gives tilladelse til fiskeri på baggrund af den faglige vurdering.

For at vurdere hvilke konsekvenser fiskeriet har på de arter og/eller naturtyper, som man ønsker at beskytte, skal det blandt andet undersøges hvor store arealer af de forskellige typer habitater, der bliver påvirket af fi-

Perspektiv nr. 16, 2009

niterings- og undersøgelsesintensiteten i et område. Ålegræs måles for eksempel af både Miljøcentrene og DTU Aqua med forskellig intensitet og på forskellige steder. GIS gør det muligt at samle alle disse informationer på en måde, der gør sammenhænge mellem udpegningsgrundlag, effekter og andre parameter tydelige.

Hvordan er GIS anvendt Udarbejdelsen af konsekvensvurderingerne skal blandt andet give beslutningstagerne et grundlag for, at vurdere hvilken effekt et givent fiskeri vil have på et Natura 2000-område i forhold til de arter og/eller naturtyper, der ligger til grund for beskyttelsen af området.

Dybdekort, DTU Aquas egne og andres målinger af ålegræssets udbredelse, DTU Aquas egne målinger af østers- og blåmuslingebestanden, samt digitaliserede grænser for Natura 2000-områderne fra By- og Landskabsstyrelsen er vigtige informationer der bruges i processen.

Figur 1. Procentvis fordeling af blåmuslinger i forskellige størrelseskategorier på de fiskede stationer i Lillebælt i december 2008. (Dolmer et al., 2009)

skeriet, hvor stor en del af biomassen af de skaldyr der ønskes fisket der befinder sig i disse områder, samt i hvilken tæthed skaldyrene forekommer. Og det er her at anvendelsen af GIS kommer ind i billedet. Ved at foretage analyser i GIS opnås en forståelse for størrelsesordenen af påvirkningen, og vurderingen om denne påvirkning kan accepteres, kan baseres på et objektivt grundlag.

Ved brug af GIS er det muligt at opbygge et meget konkret beslutningsgrundlag i vurderingen af fiskeriets effekter. I konsekvensvurderingerne er det nødvendigt at inddrage viden fra flere forskellige niveauer. Datagrundlaget, som vurderingerne er udarbejdet på baggrund af, kommer fra flere forskellige kilder og detaljeringsgraden idet informationerne kan variere meget afhængig af mo-

Hos DTU Aqua er ESRI produkterne vores standard GIS software, og det er også i ArcGIS med udvidelsen Spatial Analyst at alle GIS analyser til konsekvensvurderingerne er gennemført. GIS processerne, som indgik i vores analyser, er standard-processer, der kan tilgås via ArcToolbox’ brugergrænseflade: Fx en omklassifikation af dybdekort (”reclassify”), konvertering af raster til vektor, udvælgelse af relevante arealer, beregning af arealer, sammensmeltning (”dissolve”) af fx habitater og skæring af relevante lag med hinanden (”intersect”).

Resultaterne af anstrengelserne er først og fremmest størrelser af arealer samt deres procentvise forhold til hinanden. Et resultat kan eksempelvis være størrelsen på det areal, som opfylder, at det ligger indenfor en bestemt naturtype, at det indeholder en mængde skaldyr der er over en tærskelværdi, og at det ligger indenfor et bestemt dybdeinterval i forhold til størrelsen af arealet af det samlede Natura 2000-område. Eller at finde stør-

25

Perspektiv nr. 16, 2009

relsen på arealet, der under de i fiskeplanen givne forudsætninger, risikerer at blive påvirket negativt i forhold til udpegningsgrundlaget. Ud fra arealerne kan mængderne af skaldyr, der forekommer i disse områder, beregnes.

Gode og dårlige erfaringer i arbejdet med konsekvensvurderingerne Arbejdet med konsekvensvurderingerne er en relativ ny arbejdsopgave i DTU Aqua. Der findes derfor ikke en skabelon for arbejdet og også fiskernes planer for fiskeriet ændrer sig løbende undervejs i processen, hvilket vi skal indpasse i vores arbejde. Dette medfører, at meget af arbejdet er blevet gennemført på ad hoc basis.

Dybdegrænser for hvor fiskeriet er planlagt blev eksempletvis flyttet, hvilket medførte en del ekstra beregninger af arealer, overlap mellem forskellige arealer, biomassen af skaldyr indenfor disse arealer, procenter mm. Denne ad hoc arbejdsmetode kræver også en del disciplin og oprydningsarbejde i data for at overblikket ikke skal gå tabt.

I Lillebælt, hvor konsekvensvurdering af fiskeriet netop er blevet afsluttet, er en del af udpegningsgrundlaget beskyttelse af ålegræs. Derfor var det nærliggende at inddrage et kort over ålegræssets udbredelse i analysen, men da målingerne i nyere tid i området er sparsomme forsøgte vi at indlæse et gammelt kort. I en rapport fra den danske biologiske station fra 1901 blev det forjættede kort fundet. Zoomer man ind på et mindre område i kortet er det tydeligt, at afgrænsningen af de enkelte områder er udvisket. Det er et meget flot gammelt kort, men desværre er målestokken alt for lille til at områderne for ålegræs kan benyttes til vurderinger i et enkelt Natura 2000-område.

Alt i alt har det været meget nyttigt at gennemføre beregningerne vha. GIS. Det har givet et meget hurtigt overblik over, hvor store områder bliver berørt. Samtidig giver anvendelsen af GIS mulighed for at præsentere og dermed formidle komplekse data med mange

26

Figur 2. Interpoleret udbredelse af Europæisk Østers i Nissum Bredning 2008. (Dolmer et al., 2008) De fire nummererede områder (1-4) viser fiskeriets produktionsområder.

niveauer på en tilgængelig måde. Ud over til vurderingen af fiskeriets effekter, fik fiskerne også et fingerpeg om, hvilke områder der vil være fordelagtige at benytte til fiskeri.

Anvendelsen af GIS er med til at sikre, at vurderingerne sker på et ensartet beslutningsgrundlag for de forskellige områder der vurderes, og at grundlaget er sammenligneligt fra år til år. Herved opbygges et gennemsigtigt system, der giver et konkret beslutningsgrundlag og sikrer kvaliteten i vurderingerne.

Fremtidige perspektiver I fremtiden vil det være ønskeligt at der bliver udarbejdet en skabelon for hvilke beregninger der er påkrævet. Disse kunne så sættes ind i en model som kunne bruges i ArcGIS’ Model Builder. Det ville lette arbejdet betydeligt, idet man så kun skulle ændre input data og andre variable, der ændrer sig fra område til område, fx dybdegrænser. Konsekvensvurderingerne skal gentages hvert år, samtidigt med at justeringer i beregningerne fra år til år sandsynligvis vil være små.

Perspektiv nr. 16, 2009

Figur 3. Udbredelse af Ålegræs (markeret med grønt) og Ålerusefiskeriet (markeret med rødt) i danske farvande (Petersen, 1901).

27

Perspektiv nr. 16, 2009

I de fremtidige konsekvensvurderinger vil vi tilstræbe at komme endnu videre omkring i vores søgning af data, der bruges som baggrund af vurderingerne. Her kunne det tænkes at søkort, sedimentdata og kort over marine landskaber kunne give værdifulde oplysninger i et givent område.

Tak til Kollegaerne på DTU Aqua: Per Dolmer, Per Sand Kristensen, Mads Christoffersen og Erik Hoffman, der deltog i arbejdet omkring konsekvensvurdering af fiskeriet samt Line Reeh for at hjælpe med at sætte en journalistisk synsvinkel på artiklen.

Referencer Dolmer, P., Christoffersen, M., Geitner, K. og Kristensen, P. S. (2009).

Konsekvensvurdering af fiskeri på blåmuslinger i Lillebælt 2009. Danmarks Tekniske Universitet, Institut for Akvatiske Ressourcer, Sektion for Skaldyr, maj 2009.

Dolmer, P., Christensen, H. T., Geitner, K., Kristensen, P. S. og Hoffman, E. (2008).

Konsekvensvurdering af fiskeri på europæisk østers i Nissum Bredning 2008. Danmarks Tekniske Universitet, Institut for Akvatiske Ressourcer, Sektion for Skaldyr, september 2008.

Konsekvensvurdering af fiskeri på blåmuslinger i Løgstør Bredning 2008/2009.

Danmarks Tekniske Universitet, Institut for Akvatiske Ressourcer, Sektion for Skaldyr, september 2008. Rapporten er tilgængelig på: h t t p:// w w w. a q u a . d t u . d k /u p l o a d /d f u /n y h e der/2008_dokumenter/konsekvensvurdering%20f iskeri%20løgstør%20bredning%202008.pdf Dolmer, P., Christensen, H. T., Kristensen, P. S., Hoffman, E. og Geitner, K. (2008).

Konsekvensvurdering af fiskeri på blåmuslinger i Lovns Bredning 2008/2009.

Danmarks Tekniske Universitet, Institut for Akvatiske Ressourcer, Sektion for Skaldyr, september 2008. Rapporten er tilgængelig på: h t t p:// w w w. a q u a . d t u . d k /u p l o a d /d f u /n y h e der/2008_dokumenter/konsekvensvurdering%20f iskeri%20lovns%20bredning%202008.pdf Kristensen, P. S. og Hoffmann, E. (2006). Østers (Ostrea edulis) i Limfjorden. DFU rapport nr.

158-06.

Petersen, J. C. G (1901) Report of The Danish Biological Station to The Board of Agriculture. X. 1899 and 1990. Reprinted from Friskeri-Beretningen for 1900-01. Kjøbenhavn, 1901.

Dolmer, P., Christensen, H. T., Kristensen, P. S., Hoffman, E. og Geitner, K. (2008).

Om forfatterne Kerstin Geitner og Helle Torp Christensen, DTU Aqua, Sektion for Skaldyr, Charlottenlund Slot, Jægersborg Allé 1, 2920 Charlottenlund. kjg@aqua.dtu.dk, htc@aqua.dtu.dk

28

Perspektiv nr. 16, 2009 Kort og godt om skove Thomas Nord-Larsen og Annemarie Bastrup-Birk Den danske skovstatistik er en landsdækkende, stikprøvebaseret undersøgelse af de danske skove. Skovstatistikken er den største danske terrestiske naturovervågning og leverer grundlaget for analyser af skovenes ressourcer, struktur og udvikling og danner udgangspunktet for diskussioner om skov og skovpolitiske beslutninger. Den danske skovstatistik benytter sig af mange forskellige typer af georefererede data, dels i forbindelse med selve målingerne og dels ved de efterfølgende beregninger.

Indledning De danske skove leverer træ til den danske træindustri og energiforsyning, men har også en lang række andre funktioner. Således er skoven et vigtigt element i det danske landskab og har stor betydning for friluftslivet.

Samtidig beskytter skovene jordbunden og grundvandsressourcerne, bidrager til beskyttelse af den biologiske mangfoldighed og er centrale for binding af kuldioxid.

Som følge af skovenes mangfoldige funktioner er der naturligt stor opmærksomhed om deres anvendelse og udvikling. Det er derfor både naturligt og nødvendigt, at der laves en landsdækkende statistisk beskrivelse af skovene i Danmark, en såkaldt skovstatistik. Det er derfor et lovfæstet krav i Skovlovens §35 at der mindst hvert 10. år gennemføres en national skovstatistik.

En god skovstatistik giver et velfunderet grundlag for analyser og diskussioner om skovpolitik og skovøkonomi.

Siden 1881 har man i Danmark med jævne mellemrum gennemført skovtællinger. Skovtællingerne har været gennemført som spørgeskemaundersøgelser, hvor den enkelte skovejer indberettede skovarealets størrelse og fordeling til arts- og aldersklasser.

Indberetningerne dannede grundlag for en beskrivelse af det danske skovareal, som igen har dannet grundlag for analyser af skovarealets udvikling samt skovenes ressourcer og deres produktivitet.

Kravene til information om skovene er blevet stadigt større og mere komplekse . For at imødekomme disse krav indledte Skov & Landskab i 1998 arbejdet med en ny skovstati-

stik baseret på stikprøvevise målinger i skov (Johannsen et al. 2002, Jørgensen 2003).

Indsamlingen af data til den ny skovstatistik startede i 2002 og den første femårige rotation af målinger blev afsluttet i efteråret 2006.

Skovstatistikken udføres for Skov- og Naturstyrelsen, Miljøministeriet.

Stikprøvebaseret skovstatistik – NFI Den stikprøvebaserede skovstatistik, almindeligvis kaldet NFI (National Forest Inventory), er baseret på et stort antal prøveflader fordelt over landet i et 2 x 2 km kvadratnet. I hver af nettets kvadrater er placeret en gruppe på fire prøveflader i hjørnerne af et kvadrat på 200 x 200 meter (se figur 1). Prøvefladerne er cirkulære med en radius på 15 meter. I tilfælde, hvor den enkelte prøveflade gennemskæres af eksempelvis markskel eller bevoksningsgrænser, deles prøvefladen op i mindre enheder. Da der er ca. 7.700 skovbevoksede prøveflader i landet, kan ikke alle prøveflader måles i samme år. Derfor måles over en femårig periode hvert år en femtedel af prøvefladerne jævnt fordelt over landet.

Målingerne af skovstatistikkens prøveflader gentages i en løbende rotation med en femårig cyklus. For at følge udviklingen af skovene over tid mht. vækst, struktur, artsammensætning, biodiverstitet, sundhed etc., er omkring en tredjedel af grupperne gjort permanente og måles med fem års mellemrum.

De øvrige grupper er midlertidige og erstattes løbende med nye midlertidige grupper.

De cykliske målinger af permanente og temporære prøveflader medfører, at analyser vedrørende skovenes udvikling kan opdateres løbende hvert år.

29

Perspektiv nr. 16, 2009

Figur 1. Opbygning af den stikprøvebaserede skovstatistik – NFI’en. De fire prøveflader i hver gruppe er placeret med en indbyrdes afstand på 200 m i et 2 x 2 km kvadratnet. Baggrundskort: © KMS, A15-99

Brug af GIS i den danske skovstatistik Den danske skovstatistik benytter sig af mange forskellige typer af georefererede data, dels i forbindelse med selve målingerne og dels ved de efterfølgende beregninger.

Når den samlede mængde af permanente og temporære prøveflader er fastlagt forud for målesæsonen dannes et kort med prøvefladerne med digitale orthofotos som baggrund.

Ved hjælp af disse kort vurderes alle prøveflader visuelt på baggrund af digitale orthofotos inden målingerne (se figur 2), og træbevoksede arealer klassificeres som ”Skov” eller ”Andet træbevokset areal” efter internationale definitioner. Alle prøveflader, der er placeret i skov eller på andre træbevoksede area-

30

ler - undtaget sommerhusområder, parker og urbane områder - bliver efterfølgende målt i felten i løbet af sommerhalvåret.

De udvalgte prøveflader sammenskæres (vha. ’overlay analyse’) med matrikelkortet samt kort over EU habitatområder, idet matrikler og habitatområder, der ligger inden for prøvefladens radius på 15 m ekstraheres. Matrikelinformationen flettes efterfølgende sammen med Ejendoms Stamregisteret (ESR), der bl.a. indeholder information om ejere, administratorer og arealklassifikation (såsom fredsskov, sommerhusområder mv.). Forud for målesæsonen bruges informationen om ejernes adresser til at udsende et brev med information om skovstati-

Perspektiv nr. 16, 2009

stikken til de berørte skovejere. Lister med information om typen af ejerskab og eventuelle habitatområder på prøvefladerne uddeles forud for målesæsonen til måleholdene.

Listerne danner blandt andet grundlag for at foretage en række yderligere registreringer der alene udføres i habitatområder.

Efter målesæsonen bruges information om typen af ejerskab på de enkelte prøveflader som grundlag for beregninger af eksempelvis skovenes fordeling til forskellige kategorier af skovejere. Yderligere sammenskæres alle prøveflader (både målte og ikkemålte) efter målesæsonen med regions- og kommunekort, idet den enkelte prøveflade for nemheds skyld allokeres til den administrative enhed hvortil prøvefladens centrum hører. Denne information bruges som grundlag for beregninger af skovstatistikkens variable på både kommunalt og regionalt niveau.

Registreringer i felten I felten findes den enkelte prøveflade med en Trimble GPS Pathfinder Pro XRS reciever påmonteret end Trimble Hurricane antenne, som bæres i en rygsæk. Præcisionen af dette udstyr er efter differentiel korrektion angivet til 30 cm efter 5 minutters satellit tracking. De permanente prøveflader markeres med en galvaniseret stålpind, der stikkes ned under terræn niveau og som kan genfindes med en metaldetektor.

På prøvefladerne registreres en lang række bevoksningsforhold som bl.a. omfatter terræn, jordbund, buskvegetation, flora, afstand til skovbryn, bevoksningens oprindelse og behandling, kronedække, bevoksningens alder, højde og tæthed samt skader på skoven.

Observationerne lagres i en håndholdt feltcomputer og overføres ugentlig til en fast database.

På prøvefladen måles træernes diameter 1,3 m over færdselsnivau afhængig af træets størrelse. Således måles alle træer indenfor en radius af 3,5 m fra prøvfladens centrum.

Indenfor en radius af 10 m måles træer med

Figur 2. Fire prøveflader i et 200 x 200 meter kvadrat på baggrund af et it digitalt orthofoto. Baggrundskort: DDOland (2006) © COWI.

en diameter over 10 cm, mens træer med en diameter på mere end 40 cm måles indenfor en radius af 15 m. Denne inddeling er foretaget for ikke at bruge uforholdsmæssig meget tid på måling af meget små træer.

Træernes diameter måles med en stor, elektronisk skydelære (en ’klup’) og data sendes elektronisk til den håndholdte feltcomputer. På et tilfældigt udsnit (2-6 træer) af de målte træer på prøvefladen foretages yderligere målinger af træets højde, alder, kronehøjde, tvegehøjde og støddiameter samt registrering af frøsætning, nåle-/bladtab, misfarvning af løvet og tilstedeværelse af mosser og laver. Desuden bliver de enkelte træers positioner fastlagt på de permanente prøveflader.

Resultaterne I skovstatistikkens første 5-årige målerotation (2002-2006) blev der samlet set udlagt 42.942 prøveflader, hvoraf 7.693 ud fra orthofotos blev kategoriseret som ’Skov’ eller ’Andet træbevokset areal’. Af det samlede antal udvalgte prøveflader blev kun 5.099 målt i felten som følge af begrænsninger i adgangen til private skove og problemer ved

31

Perspektiv nr. 16, 2009

Figur 3. Andelen af skovarealet for de forskellige kommuner. Fra Skove & Plantager 2006 (Nord-Larsen et al. 2008)).

Figur 4. Andelen af løvtræ fordelt på kommuner. Fra Skove & Plantager 2006 (Nord-Larsen et al. 2008).

opstarten af projektet. I de senere år er retten til adgang til private skove blevet fastslået i Skovloven og feltholdene har opnået en større rutine således at alle udvalgte punkter måles i løbet af feltsæsonen fra maj til oktober. På baggrund af disse resultater blev skovprocenten beregnet til 12,4 pct. eller 534.000 hektar. Andelen af skov er størst i de midtjyske og nordsjællandske kommuner samt på Bornholm (Figur 3).

pct. større end opgjort ved den seneste tælling i 2000, at andelen af løvtræ er ca. 9 pct. større og at den gennemsnitlige vedmasse er 40 kubikmeter eller 25 pct. større end tidligere beregnet. De samlede resultater af skovstatistikken kan læses i publikationen Skove og plantager 2006 (NordLarsen et al. 2008).

Af det samlede skovareal er 64 pct. privatejet, 23 pct. er statsskov, 4 pct. ejes af fonde og stiftelser mens 7 pct. har andre offentlige ejere.

Andelen af statsejede skove er størst i Nordsjælland, der rummer de gamle kongeskove.

Af det samlede skovareal er 53 pct. dækket med nåletræer, 43 pct. er dækket af løvtræer mens resten er ubevoksede arealer. Andelen af løvtræ er størst i landets østlige egne (Figur 4). Det mest almindelige træart er rødgran der dækker 19 pct. af det samlede skovareal, mens den næst hyppigste art er bøg, der dækker 13 pct. af skovarealet.

I forhold til de tidligere opgørelser har den stikprøvebaserede skovstatistik givet overraskende resultater med hensyn til skovarealets størrelse, artssammensætning og vedmassens størrelse. Den direkte måling har således vist at skovarealet var ca. 10

32

Skovstatistik: Perspektiver og forskning Resultatet af den danske skovstatistik er ikke alene statistikker over skovenes størrelse, træarternes fordeling, friluftslivets udbredelse, omfanget af skader på skoven og de mange andre variable der kan udledes af det samlede måleprogram. De indsamlede data indgår samtidig i den pågående forskning indenfor bl.a. remote sensing, geostatistik og sampling.

Satellitbilleder Danmark tiltrådte Kyoto-protokollen i 2002 sammen med de øvrige EU-lande. Man valgte fra dansk side at gøre brug af protokollens artikel 3.3 og 3.4, der vedrører flukse af CO2 som kan tilskrives skovrydning, skovrejsning og gentilplantning (artikel 3.3), og flukse af CO2 som kan tilskrives ændret skovdyrkning og ændret dyrkning af landbrugsafgrøder og græsmarker (artikel 3.4). Som følge af beslutningen om at ratificere denne del af protokollen er man tvunget til at udvik-

Perspektiv nr. 16, 2009

Figur 5. Eksempel på laser scanning data (t.v.). Figuren viser den 3-dimensionelle fordeling af refleksionerne fra vegetationen og jorden på prøveflade 1572 A. I midten kan man se refleksionerne fra en skovvej der går igennem prøvefladen. Til højre ses et forsøg på at tegne et skovkort ud fra laser scanning data. Det udvalgte område dækker 3X3 km af Vestskoven og Albertslund. Baggrundskort: DDOland 2006 ©COWI.

le metoder til at opgøre udledningen/opsparingen af CO2, der kan tilskrives ændringer i skovarealet og ændringer i skovenes dyrkning siden basisåret 1990.

Skov & Landskab anvender satellitbilleder (Landsat TM og ETM+) til at kortlægge skovarealet i Danmark for basisårene 1990 og 2005.

Desuden udarbejdes et arealanvendelseskort for årene 1990, 2005 og 2012 for Danmark i de 6 areal anvendelses klasser, der skal rapporteres til Kyoto. Dette danner grundlag for en landsdækkende arealanvendelsesmatrice for rapporteringsperioden 2008-2012. I analysen er inddraget en lang række informationer fra andre kilder som fx. fredskovsnotering, §3 registreringer og andre kort og data til information om arealanvendelse i skovene.

Endelig har data fra Skovstatistikken bidraget til at kontrollere kortlægningen, idet alle prøveflader fra Skovstatistikken kan genfindes på satellitbillederne. Til dette arbejde er der bl.a. givet støtte fra ESA via firmaet Prins Enginering og fra Klima- og Energiministeriet.

Laser scanning af skovressourcer Traditionelle metoder til opgørelse af skovarealer, vedmasse ressourcer, og kulstofbinding omfatter direkte målinger af en stor

mængde træer på udlagte prøveflader. Hvis der ønskes en høj grad af præcision på et lokalt niveau eksempelvis for at kunne allokerer træressourcer til industrien er denne metode er relativt bekostelig, da der skal udlægges et stort antal prøveflader.

Flybåren laser scanning (Light Detection And Ranging, LiDAR) har med succes været brugt i de øvrige nordiske lande til at estimere skovressourcer på lokalt og regionalt nivau. Ved flybåren laserscanning udsendes en nærinfrarød impuls mod jorden. Impulsen reflekteres fra jordoverfladen og vegetationen og retursignalet registreres af en sensor på scanneren. Ud fra flyets position, scanningsvinklen samt tiden før lysimpulsen opfanges af modtageren kan positionen af objektet beregnes. Refleksioner fra jordoverfladen anvendes til at producere detaljerede terrænkort. Højden over jorden og fordelingen af de impulser der reflekteres fra vegetationen giver et mål for kronetagets højde. Endvidere kan fordelingen og tætheden af impulser over terrænet samt styrken af retursignalet relateres til bevoksningsvariable observeret på jorden. På baggrund af disse relationer kan man udvikle modeller til at opgøre træressourcerne i skovene ud fra laser scanning data.

33

Perspektiv nr. 16, 2009

I et projekt, der har til formål at analysere skovenes binding af CO2, er data fra en landsdækkende laser scanning udført i 200607 blevet sammenskåret med skovstatistikkens prøveflader (vha. ’intersect’ analyse og en radius på 15 m) (Klima- og Energiministeriet). For hver prøveflade beregnes en lang række variable der karakteriserer fordelingen af refleksionernes højde over jorden. De udledte variable sammenholdes i en statistisk model med bl.a. kronetagets højde og bevoksningens vedmasse, biomasse og kulstofbinding som de afhængige variable.

De indledende analyser viser at der er en stærk korrelation mellem bl.a. kronetagets højde og højden over jorden af laser scanningens refleksioner. Grundet den store korrelation mellem kronetagets højde og skovens vedmasse kan dette forhold bruges til at bestemme skovenes træressourcer. Da profilen af laser scanningens refleksioner adskiller sig fra profilen af faste objekter (eksempelvis huse eller broer) kan laser scanningen også bruges og som grundlag for at udarbejde nøjagtige kort over skovene (Figur 5).

Tolkning af infrarøde billeder Som følge af forskelle i træarters løv kan nærinfrarøde billeder anvendes til at skelne mellem skov og andre arealanvendelser og endda mellem enkelte træarter. Nærinfrarøde billeder kan derfor anvendes til at kortlægge skovene hvad angår deres udbredelse og artssammensætning. Derimod siger de infrarøde billeder ikke noget om skovenes træressourcer og deres fysiske karakteristika.

I et nyt projekt vil man på Skov & Landskab kombinere data fra flybåren laser scanning med nærinfrarød fotometri. Herved bliver det muligt at opgøre lokale træressourcer og deres fordeling til træarter og -størrelser.

Dette vil gøre det muligt at lave detaljerede studier af skovressourcernes karakteristi-

ka og tilgængelighed samt at sikre en optimal allokering af træ til den sekundære industri.

Metoden kan endvidere anvendes til opgørelse af skovenes biomasse og binding af kulstof, eksempelvis i forbindelse med skovrejsningsprojekter.

Konklusion Den danske skovstatistik gør i stort omfang brug af georefererede data både i forbindelse med udvælgelsen af målepunkter der skal besøges i felten og til at udlede supplerende information om de enkelte punkter. Dette gør det blandt andet muligt at udlede information om skovenes fordeling til ejerkategorier, hvilket er af stor betydning for skovenes forvaltning og skovpolitiske beslutninger.

At informationerne der indsamles i forbindelse med den danske skovstatistik er georefererede medfører at det indsamlede data kan anvendes til en række analyser som omfatter tolkning af satellitbilleder, data fra flybåren laser scanning eller infrarøde fotos. Herved udvides anvendeligheden af de indsamlede data fra alene at kunne anvendes til opgørelse af ressourcer mv. til også at tjene formål inden for forskning og udvikling.

Referencer Johannsen, V. K., A. Bastrup-Birk & J. P. Skovsgaard (2002). Danmarks nye skovstatistik 2002.

Skoven 34, 178-180.

Jørgensen, B.J. (2003). Danmarks nye skovstatistik har fået en flyvende start. Skoven 35, 225-228.

Larsen P. H. & V. K. Johannsen (2002). Skove og plantager 2000. Danmarks Statistik, Skov & Landskab, Skov- og Naturstyrelsen. Købehavn. 171 sider.

Nord-Larsen, T. , V. K. Johannsen, B. B. Jørgensen & A. Bastrup-Birk (2008). Skove og plantager 2006. Skov & Landskab, Hørsholm. 185 pp.

Om forfatterne Thomas Nord Larsen (tnl@life.ku.dk) og Annemarie Bastrup-Birk (ab@life.ku.dk) er Seniorforskere ved Skov & Landskab, Københavns Universitet

34

Perspektiv nr. 16, 2009 GIS baseret analyse af landskabsændringer - et case studie af landskabsændringer i et midtjysk landbrugslandskab mellem 1870 og 2006 Søren Bech Pilgaard Kristensen Når kommuner og andre myndigheder skal planlægge naturgenopretningsprojekter, kræver det indgående kendskab til landskabets dynamik for at udvælge områder som rummer de største naturværdier, er unikke, eller har en lang og stabil historie bag sig. Ved at kombinere information fra flere generationer af topografiske kort i en GIS analyse er det muligt at udpege de arealer som har været stabile i mere end 100 år, og som derfor potentielt rummer store naturværdier. Denne artikel sammenligner udviklingen i to midtjyske nabosogne for at belyse hvordan landskabet har ændret sig mellem 1870 og 2006, samt hvilke drivkræfter der har påvirket udviklingen. Formålet er at identificere forskelle i udviklingsdynamik i forskellige landskaber samt udpege stabile ekstensive arealer som ofte vil være de mest interessante ud fra et naturforvaltningsperspektiv.

Indledning Det danske landskab er et kulturlandskab, formet og tilpasset tidernes skiftende behov.

Den altdominerende arealanvendelse i de seneste århundreder er landbruget, som i dag lægger beslag på de fleste områder. De seneste 150 år er det især gået stærkt med dræning og opdyrkning af de såkaldte lysåbne halvnaturarealer som hede, eng, overdrev.

(Levin & Normander, 2008) anslår således at disse arealtyper mellem 1888 og 2000 er gået fra at dække 25% til 9% .Udviklingen er sket med forskellig hastighed og intensitet af hængigt af en række faktorer, hvor dyrkningspotentialet (jordbundsbonitet, vandingsmuligheder, etc.) har spillet en central rolle.

Det betyder at det danske landskab fremstår som en mosaik af områder der henholdsvis har været meget stabile og dynamiske, kendetegnet ved skiftevis inddragelse og opgivelse af landbrugsjord. Fra et forvaltningsperspektiv er det vigtigt at kunne identificere de drivkræfter og processer der har påvirket områder med forskellig udviklingshistorie samt deres landskabelige konsekvenser, for at kunne prioritere mellem områder af forskellig værdi.

Denne artikel beskriver en analyse af de sidste 140 års landskabsudvikling i et case-område i Midtjylland, med særligt fokus på at udpege hhv. stabile og ustabile områder, det vil sige områder der enten har haft uændret eller omskiftelig arealanvendelse i perioden.

Formålet er således: 1) at belyse hvilke landskabsændringer der er sket i periode, 2) at vurdere hvilke drivkræfter der har påvirket udviklingen samt 3) at identificere langtidstendenserne i hhv. stabile og dynamiske landbrugslandskaber.

Data og metode Caseområdet udgøres af Gadbjerg og Givskud sogne i Vejle kommune (se figur 1) som ligger ca. 10 km fra Give og 25 km fra Vejle.

De to nabosogne er hver på ca. 35 km2 og er udvalgt fordi de repræsenterer to forskellige potentialer for landbrugsproduktion. Det nordlige sogn (Givskud sogn) er kendetegnet ved store arealer med grov- eller finsandet jordbundstyper, som generelt har et lavt næringstofindhold og historisk set har været meget følsomt over for vinderosion (podzols og arenosols i figur 1). Det repræsenterer således det typiske midt- og vestjyske landskab, som var dækket af store hedearealer indtil sent i 1800-tallet eller starten af 1900-tallet. Det sydlige sogn (Gadbjerg sogn) rummer en større andel af næringsholdige jorder med et større ler- og silt-indhold (Luvisols og cambisols). Dette sogn repræsenterer derfor det tidligere og mere stabilt opdyrkede Østjylland, beliggende øst for hovedopholdslinien fra sidste istid. Desuden rummer begge sogne en række lavbundsområder i form af engstrækninger langs vandløb eller moser spredt i lavninger, som i tidligere tider udgjorde en vigtig ressource (tørv til

35

Perspektiv nr. 16, 2009

Figur 1. Beliggenhed og jordbundsforhold i Gadbjerg og Givskud sogne

Figur 2. Arealklasser i Givskud og Gadbjerg sogne i 1870.

foder og brændsel). Området var genstand for detaljerede spørgeskemaundersøgelser i 1973 og 1997, som også har bidraget med indsigt i landskabets udviklingshistorie (Jensen & Jensen, 1977; Kristensen, 1999; Kristensen, 2002).

Proceduren for analysen er følgende: Fremstilling af arealanvendelseskort for 2006.

De relevante temalag klippes fra kort10 med sognegrænserne for caseområdet og joines i en shapefil med Arcgis. Denne shapefil udgør resultatkortet for 2006 og udgangspunktet for fremstillingen af arealanvendelseskortet for de to øvrige perioder

Datamaterialet der anvendes til analysen, er digitalt kortmateriale som følger: 1870: høje målebordsblad (skala 1:20.000).

Leveret digitalt af KMS. 1950: indscannet og georefereret målebordsblad (skala 1:20.000) 2006: Kort 10 (skala 1:10.000). Leveret digitalt af KMS.

36

Fremstilling af arealanvendelseskort for 1950.

Shapefilen for situationen i 2006 bruges som udgangspunkt for fremstilling af arealanvendelseskort for 1950. Der justeres (tilføjes eller sletttes) arealer i forhold til det oprettede målebordsblad fra 1950.

Fremstilling af arealanvendelseskort for 1876.

Samme procedure anvendes som for 1950kortet.

Perspektiv nr. 16, 2009

Arealklasse Landbrug/by/infrastruktur Skov Råstofgrave Hede Sø/vandhuller Vådområder Vådområder/Hede Total (7105 ha)

Area (%) 1870 1950 2006 81.7 82.7 79.1 2.3 10.4 18.1 0.1 0.1 0.4 6.0 2.3 0.4 0.0 0.2 0.5 3.5 2.3 1.5 6.4 2.0 0.0 100 100 100

Tabel 1. Oversigt over landskabsændringer i Gadbjerg og Givskud sogne mellem 1870 og 2006

Overlay analyse. De tre kort kombineres med en overlay-procedure, som resulterer i et kort der indeholder arealanvendelse for alle lokaliteter (polygoner) i de tre perioder. Ud fra dette kort identificeres områder med forskellig udviklingsforløb (vha. calculate value i attribut-tabellen).

Resultater Overordnede landskabsændringer 1870-2006 Igennem hele perioden dominerer landbrugsarealet og udgør mellem 82% i 1870 og 79% i 2006 (se Tabel 1 og Figur 2-4). I andre arealklasser ses der meget store udsving. Skovarealet vokser således med 8 procentpoint mellem 1870 og 1950 og igen mellem 1950 og 2006, hvor det udgør 19%, hvilket ligger betragteligt over landsgennemsnittet på 12%. Væksten sker især på tidligere hedearealer som tilplantes frem til 1950. I denne periode sker der også en tilplantning af landbrugsarealer, som typisk er hedearealer der først blev sent opdyrket pga. deres ringe bonitet og hurtigt blev opgivet og tilplantet af samme årsag. Dette såkaldte ”sidst ind-først ud”-tilplantningsmønster kendetegner mange tidligere hedesletter i Midtjylland. Vådområderne reduceres også voldsomt i perioden, hvor de reduceres fra at udgøre 10% til 1.5% af arealet (hvis både de rene vådområder og kategorien vådområder/hedeområder betragtes under ét). Nogle få dræningsprojekter har meget stor indflydelse på den udvikling. I 1959 drænes Rostrup mose i den sydlige del af Gadbjerg sogn, hvilket står for 20% af den nedgang i vådområder der

sker mellem 1950 og 2006. Derudover står tre mindre dræningsprojekter for en tilsvarende reduktion i vådområder mellem 1973 og 2006. Der sker en begrænset vækst i arealet med søer og vandhuller mellem 1870 og 2006, som blandt andet er sket gennem brug af det tidligere Vejle Amts naturforvaltningsmidler, som i stort omfang gik til gravning af vandhuller. Tilsvarende er der sket en lille vækst i råstofområder, primært i grusgravsarealer, som i 2006 udgør 0.4% af arealet.

I det følgende ses nærmere på udviklingen i de to sogne i perioden 1870-2006.

Givskud sogn Givskud sogn er det sogn der har oplevet de mest omfattende landskabsændringer i perioden 1870-2006. Landbrugsarealet er reduceret fra 83% i 1870 til 76% i 2006. Dette begrænsede fald i landbrugsareal er resultatet af to modsatrettede tendenser. Opdyrkning af hedeområder og dræning af vådområder øgede landbrugsarealet med 9 procentpoint, mens tilplantning af marker reducerede landbrugsarealet med 17 procentpoint.

Tilplantningen af tidligere hede og landbrugsarealer øger skovarealet fra at udgøre 0% til 22% af det samlede areal og bevirker at der kun er få, små og spredte hedearealer tilbage i 2006.

Gadbjerg sogn Landskabsudviklingen i Gadbjerg sogn har været mere moderat end i Givskud sogn. Landbrugsarealet voksede fra 80% til 82% i perioden. I modsætning til Givskud sogn var der allerede et mindre skovareal tilstede i 1870 som gennem de samme processer som i Givskud sogn voksede fra 4% i 1870 til 14% i 2006. Vådområder udgjorde en større arealmæssig andel i Gadbjerg sogn, og blev reduceret fra 12% i 1870 til 2% af arealet i 2006. Overordnet set må landskabsmønstret i Gadbjerg sogn karakteriseres som langt mere stabilt end i Givskud sogn. Det er således hhv. 71% og 65% af landbrugsarealet der har været anvendt kontinuerligt igennem hele perioden i hhv. Gadbjerg og Givskud sogn. Landskabsmæssigt var Gadbjerg

37

Perspektiv nr. 16, 2009

Figur 3. Arealklasser i Givskud og Gadbjerg sogne i 1950.

Figur 4. Arealklasser i Givskud og Gadbjerg sogne i 2006.

sogn i 1870 mere fugtpræget og bevokset end Givskud sogn, men dræning, opdyrkning og tilplantning har mindsket disse forskelle gennem perioden.

rent faktisk udmunder i skovrejsning. Det er således blevet omsat til national lovgivning, implementeret i regionplaner, annonceret af skovdyrkerforeninger og endelig overvejet og ansøgt af en lodsejer på sin vej til marken og skovtilplantning. I Tabel 2 er nogle af de overordnede kategorier af drivkræfter der har haft indflydelse på landskabsudviklingen i de to sogne samt de specifikke aktiviteter eller programmer som er mest relevante i denne sammenhæng, anført sammen med de landskabsændringer de har medført.

Drivkræfter Et af formålene med analysen er at identificere de drivkræfter der ligger bag landskabsudviklingen i landbrugslandskabet og deres arealmæssige konsekvenser. Det er en vanskelig opgave, idet landskabsændringer ofte er et resultat af et samspil mellem faktorer der til og med kan være adskilte i tid og rum. F.eks. spiller skovrejsningsprogrammet der har været implementeret i Danmark siden 1990, en rolle for de seneste årtiers tilplantning, men dette politisk/administrative initiativ der oprindeligt er et EU-initiativ, skal igennem en lang beslutningskæde førend det

38

Diskussion Forskelle i udviklingsdynamik Analysen viser at der er stor forskel i den udvikling der præger landskaberne i de to nabosogne som er beskrevet i denne artikel.

Store dele af Gadbjerg sogn har således væ-

Perspektiv nr. 16, 2009

Drivkræfter

1850-1950 Økonomi og markedsforhold

Omlæggelse fra vegetabilsk til animalsk produktion og eksport EU medlemsskab 1972-1985: Prisstøtte

Bevarer græsarealer som foderarealer til kvæg

Landbrugsreformer, selveje og husmandslovgivning

Læplantning National skovstøtte EU medlemskab Ca 1985-2006: miljøvenlig jordbrugsdrift Dræning Kunstgødning

1950-2006

Intensivering af landbrugsdrift, opdyrkning og dræning Politik og lovgivning x Udvidelse af det dyrkede areal x Reduktion af halvnaturarealer (hede, vedvarende græs, vådområder) Læhegn og læplantager: øget skovareal Plantager og småskove Ekstensivering (skovrejsning, græsområder) Teknologi og jordforbedring Vådområder reducers

Mekanisering

Vådområder og engstrækninger forsvinder Udyrkede arealer forsvinder

Tabel 2. Resume af vigtige drivkræfter og landskabsændringer i Gadbjerg og Givskud sogne mellem 1870 og 2006

ret stabilt landbrugsland siden 1870 mens Givskud sogn, på grund af det mere marginale landbrugspotentiale dels er senere opdyrket dels har gennemgået en mere dynamisk udvikling. Udviklingen i dette sogn er kendetegnet ved store skift i mellem arealklasser, hvor især hedeområder er forsvundet som følge af opdyrkning og tilplantning. Disse forskelle afspejler variationen i den måde de drivkræfter der blev præsenteret i Tabel 2 har påvirket den lokale udvikling. Denne store variation i udviklingshistorik er også genfundet i andre undersøgelser af landskabsændringer i Danmark (Brandt et al., 2002; Caspersen, 2001; Levin & Brandt, 2006) og andre industrialiserede lande (Bender et al., 2005; Domon & Bouchard, 2007).

De naturmæssige konsekvenser af udviklingen er generelt negative. Idet både hede- og vådområder stort set er forsvundet, er habitatvilkårene for mange fugle og pattedyr der udnytter sådanne områder, kraftigt forværret. Omvendt er forholdene for de dyrearter der er knyttet til skovområder, på nogle punkter blevet forbedret. Det trækker dog ned at de fleste skovarealer er ganske små (< 1 ha) og består af nåletræsbeplantninger uden den store artsdiversitet. Denne udvikling, med flere men mange små nye skovarealer, kendetegner også den seneste landskabsudvikling i store dele af England (Petit, 2008). Ud fra et naturforvaltningsperspektiv knytter interessen sig især til de lysåbne halvnaturarealer som har været stabile over

39

Perspektiv nr. 16, 2009

en lang årrække. I de to sogne er det således de godt 100 ha der har været stabilt hedeeller vådområde igennem de sidste 130 år mest interessante (se figur 5).

Datakvalitet En kortbladsbaseret analyse af landskabsudviklingen er selvfølgeligt stærkt påvirket af datakvalitet. I denne sammenhæng vil det f.eks. sige nøjagtigheden af opmåling af det oprindelige analoge (papir)kortblad samt den støj som forskelle i koordinatsystemer kan medføre. Selvom der selvsagt er meget større nøjagtighed i den nyere kortlægning, viser overlay-analysen at den ældre kortlægning generelt også er meget præcis. Derudover er denne analyse også påvirket af kvaliteten af den georeferering der er foretaget.

Det vurderes at datamaterialet for 2006 og 1876 kortene er mest ens hvad angår kvaliteten af georeferering, som i begge tilfælde er foretaget af KMS. Kortet fra 1950 er indscannet og georefereret med ArcMap’s Georeferencing tool med brug af 3 paspunkter, og nøjagtigheden af indscanningen er størst i de centrale dele af kortbladet, og aftager mod yderkanterne.

Signaturklasser Udover datakvalitet spiller forskelle i signaturdefinitioner også en stor rolle i historiske kortbladsanalyser (Møller, 1995). Man skal bla. huske på at de arealklasser der er medtaget på målebordsbladet fra 1876, som udgangspunkt er de klasser der havde militær betydning (f.eks. mose- og engstrækninger og moser der kunne være ufarbare for ryttere når de er gennemvåde). I nærværende analyse blev det blandt andet konstateret at der i 1870 optræder en blandingskategori (hede og mose) som givet har afspejlet den faktiske situation, hvor en hedestrækning kan optræde mere eller mindre våd. Endvidere optræder der i 1950 en anden blandingskategori (hede og skov) som har afspejlet mere eller mindre tilvoksede hedeområder. I denne analyse er kategorien landbrug (arable) desuden en form for blandingskategori, fordi den er fremstillet som en restkategori der inkluderer alle arealer der ikke er

40

Figur 5. Stabile ekstensive områder i Givskud og Gadbjerg sogne i perioden 1870-2006.

omfattet af de øvrige signaturer. Det betyder at den udover landbrugsarealer også omfatter bebygget areal, rekreative arealer og infrastruktur (veje, jernbane). Disse arealtyper udgør dog kun 2% af det samlede areal i 2006, så kombinationen udgør derfor kun en begrænset fejlkilde.

Konklusion Analysen har peget på den store variation i udviklingstræk der findes i det danske landbrugslandskab, selv indenfor små afstande.

Dermed har den vist hvordan den konkrete landskabsudvikling afspejler de forskellige nedslag som overordnede drivkræfter kan resultere i, bla. afhængigt af forskelle i landbrugspotentiale. Analysen er ikke særligt GISteknisk krævende, men GIS er en stor hjælp

Perspektiv nr. 16, 2009

til at organisere og sammenligne arealdata fra forskellige perioder. Dermed er den en simpel og effektiv måde til at udnytte historisk kortbladsinformation i moderne naturforvaltning. Kravene til datakvalitet er store og ekstra vigtige fordi der er tale om brug af historisk materiale. Den anvendte metode til udpegningen af områder med store naturinteresser er udbredt i store dele af naturforvaltningssektoren og rummer den fordel at det er muligt at kombinere disse resultater med andre forvaltningstemaer, f.eks. kortlægning af planinteresser, fredede områder, landbrugsbyggeri, etc. Dermed kan den bidrage til at der i højere grad tages hensyn til naturinteresser i fysisk planlægning, f.eks. i forbindelse med kommuneplanlægning.

Domon, G. & Bouchard, A. (2007): The landscape history of Godmanchester (Quebec, Canada): two centuries of shifting relationships between anthropic and biophysical factors. Landscape Ecology 22: 1201-1214.

References

Levin, G. & Brandt, J. (2006): Indikatorer for landskabsændringer. Analyser af Komplekse landskabsændringer på baggrund af RUCs småbiotops-undersøgelse. Copenhagen, Skov- og Naturstyrelsen.

Bender, O., Boehmer1, H. J., Jens, D. & Schumacher, K. P. (2005): Analysis of landuse change in a sector of Upper Franconia (Bavaria, Germany) since 1850 using land register records. Landscape Ecology 20: 149-163.

Brandt, J., Bunce, R. G. H., Howard, D. C. & Petit, S. (2002): General principles of monitoring land cover change based on two case studies in Britain and Denmark. Landscape and Urban Planning 62: 37-51.

Caspersen, O. H. (2001): Landbrug og landskab 1800-2000. Pp. 111-134 in: Hels, T., Nilsson, K., Frandsen, J. N., Fritzbøger, B., & Olesen, C. R. (eds.): Grænser i landskabet. Frederiksberg, Odense Universitetsforlag.

Jensen, K. M. & Jensen, R. H. (1977): En landbrugsgeografisk analyse af Gadbjerg og Givskud sogne. Danish Journal of Geography 76: 34-51.

Kristensen, S. P. (1999): Gadbjerg and Givskud revisited - changes in agricultural structure in two parishes in central Jutland between 1973 and 1997. Danish Journal of Geography 99: 69-80.

Kristensen, S. P. (2002): Landbrugets påvirkning af landskabet. Geografisk Orientering 32: 380-387.

Levin, G. & Normander, B. (2008): Arealanvendelse i Danmark siden slutningen af 1800-tallet. Faglig rapport fra DMU nr. 682. Aarhus, Aarhus Universitet.

Møller, P. G. (1995): Historiske kort og kulturlandskab. Pp. 271-294 in: Etting, V. (ed.): På opdagelse i kulturlandskabet. København, Gyldendal.

Petit, S. (2008): The dimensions of land use change in rural landscapes: Lessons learnt from the GB Countryside Surveys. Journal of Environmental Management In Press, Corrected Proof.

Forfatteren Søren Bech Pilgaard Kristensen, Lektor, Institut for Geografi og Geologi på Københavns Universitet, Øster Voldgade 10, 1350 Kbh. K, sk@geo.ku.dk

41

Perspektiv nr. 16, 2009 Biologisk specialiseret GIS til beskrivelse af artsrigdom Bjørn Hermansen, Københavns Universitet Dyrearter ændrer udbredelsesområde eller uddør i hastigt tempo i disse år. Det er derfor vigtigt at have redskaber til at følge denne udvikling. På Center for Makroøkologi, Evolution og Klima (KU) anvendes et system til beregning og visualisering af den rumlige fordeling af diversitet af bl.a. fugle, padder og pattedyr ud fra viden om de enkelte arters geografiske udbredelse.

Systemet, som har en enkel og effektiv analysefunktion, hedder WorldMap og anvendes af over 100 forskere i makroøkologi verden over. Systemet tænkes nu erstattet af et nyt opensource-system, som vil være kompatibelt med andre systemer (f.eks. ArcGIS) og have en veldokumenteret og moderne brugergrænseflade.

Baggrund Makroøkologi er meget kort forklaret den fagdisciplin, hvor den rumlige stor-skala fordeling af biologisk diversitet på jorden søges forklaret ud fra principperne om evolution, økologi og historisk tilfældighed. Dette fagområde har et udtalt behov for et analyseværktøj til at finde de mønstre i artsdiversiteten, som kan danne baggrund for forståelse af arternes geografiske udbredelse.

På Center for Makroøkologi, Evolution og Klima (Biologisk Institut og Zoologisk Museum, Københavns Universitet) har man i 16 år anvendt systemet Worldmap til beregning og visualisering af den rumlige fordeling af diversiteten af bl.a. fugle, padder og pattedyr. Undersøgelserne har taget udgangspunkt i vidt forskellige geografiske områder lige fra Danmark, over kontinenter, til ultimativt hele jorden.

WorldMap WorldMaps analyser bliver naturligvis ikke bedre end de data, man fodrer det med.

Derfor er en væsentlig forudsætning for systemets anvendelighed, at tilpas mange og pålidelige data fremskaffes. Da oplysninger om dyrearters udbredelse kun kan skaffes via omfattende feltarbejde, må data til et system som WorldMap møjsommeligt indsamles over en årrække ved eget feltarbejde, litteraturstudier og udveksling af data med kolleger.

Informationen om de enkelte arters geografiske udbredelse lagres i systemets interne grid-format, der opererer forbløffende hurtigt på disse ofte omfattende datamængder.

42

Figur 1. Artsrigdom af fugle. Kort fra WorldMap. Rød = mange arter. Blå = få arter.

Systemets svaghed er, at det er et lukket system udviklet af en enkelt person (Paul Williams ved National History Museum i London) i første omgang til eget brug. Det er ikke blevet dokumenteret og videreudviklet i længere tid, da det i længden er uoverkommeligt for en enkelt person. Systemet vil her blive kort beskrevet, og visse specielle GIS-funktioner, som er nødvendige for makroøkologien og biogeografien, vil blive omtalt. Williams, Gaston & Humphries (1997).

Se eventuelt Worldmaps hjemmeside: http:// www.nhm.ac.uk/research-curation/ research/projects/worldmap/siteplan.htm

Perspektiv nr. 16, 2009

Figur 2. Artsrigdom af fugle i Danmark vist på 10x10 km grid. Gul = mange arter. Blå = få arter.

Systemets opbygning De centrale data i WorldMap er artsudbredelseskortene, der udgøres af en slags grid for hver art med simple oplysninger i hver celle om arten med sikkerhed er fundet i denne position, eller måske er tilstede. Celler hvor arten ikke findes repræsenteres ikke. Gridlagene lagres samlet som binære filer og indlæses fra start direkte i den aktuelle computers RAM, hvor den kan opfattes som organiseret i en form for 3D grid, som muliggør en meget hurtig søgning gennem lagene. Disse er desuden gennem en brugerbestemt kode ordnet indbyrdes i et fylogenetisk taxonomisk korrekt hierarki1, som muliggør analyser på artsbeslægtede grupper af dyr f.eks. en orden, familie, slægt eller enkelte arter. Herudover har systemet baggrundskort, som er simple liniedata.

WorldMap er opbygget med tre hovedmoduler: 1) Databasemodul til import, lagring, redigering og eksport af data, 2) Analysemodul med et væld af analysemuligheder på tværs af gridlagene dvs. arterne og 3) Visualiseringsmodul med et mere begrænset antal muligheder for præsentation af data.

Figur 3. Kort visende antallet af fuglearter i Afrika med et lille udbredelsesområde dvs. de arter som må antages at være mest følsomme over for miljøændringer.

Rød = mange arter.

Data kan inddateres og redigeres direkte fra skærmen celle for celle eller importeres i et meget enkelt grid i ASCII-format. Tilsvarende kan eksport af data foregå i dette eller enkelte andre simple formater.

Resulterende grid efter en analyse (”scores”) kan enten eksporteres som kort i bitmap-format eller som celler med centroider og resultatværdier i ASCII-format.

Systemet kan ikke håndtere ændringer over tid, så den eneste måde at lave temporale analyser er ved visuelt eller med skræddersyede programmer at sammenligne ældre og nyere versioner af databasen.

Databaserne WorldMap-databaserne på Biologisk Institut og Zoologisk Museum omfatter alle klodens registrerede fuglearter, padder og pattedyr (>20.000 arter) samt et stort antal andre dyre- og plantearter med mindre dækningsgrad. Data omfatter mere end 10.000.000

43

Perspektiv nr. 16, 2009

datapunkter (celler med positiv information om forekomst af en given art), som for 2/3-dels vedkommende stammer fra egne inddateringer – både de geografiske griddata og de fylogenetiske oplysninger om arternes indbyrdes slægsskab. Denne inddateringsproces har stået på i op mod 16 år og fortsætter stadig, da oplysningerne konstant skal ajourføres og suppleres med nye data. Således inddateres til stadighed oplysninger om ”nye” arter og data for ”eksisterende” arter komplet teres.

Databaserne findes i WorldMaps interne format og er typisk opdelt i filer både efter geografisk område (f.eks. et kontinent) og efter fylogenetiske dyre/plante-grupper. Trods filernes relativt store størrelse 100 – 500 MB) tilgås data hurtigt, og sammensmeltning eller opsplitning af filerne kan let foretages.

Ved opstart af WorldMap oplyser man, hvilken database som skal tilknyttes kørslen f.eks.

Sydamerikas fugle. De efterfølgende analyser foretages herefter udelukkende på disse data.

Biologisk relevante analyser Den væsentligste fordel ved WorldMap er dets talrige muligheder for at udføre analyser af central betydning for biogeografien/makroøkologien.

Disse omfatter bl.a. analyser af 1) Diversiteten (bl.a. artsrigdom).

2) Udbredelsen af arter - herunder størrelsen af udbredelsesområdet (range size), centre for arters udbredelse og hotspots med særlig tæthed.

3) Sjældenhed – f.eks. hotspots for endemiske arter. (Se figur 5).

4) Klynger o.l. rumlige strukturer i artsudbredelsen.

Forud for analyserne kan man udvælge de dele af databasen, som opfylder visse geografiske eller fylogenetiske kriterier. Analyserne vil herefter blive udført på den eller de udvalgte arter i det udvalgte område. I den forbindelse benyttes oplysningerne om den fyloge-

44

Figur 4. To beslægtede fuglearter (strudse) udvalgt fra databasen. Deres geografiske udbredelse vises på kortet med hver sin farve. Overlap i én celle.

netiske placering af de forskellige arter, så også slægsskabsforholds geografiske fordeling kan vises på kortene. (Se figur 4).

Worldmap har været et helt centralt software i de sidste ti års forskning med henblik på at forstå, hvilke miljø- og klimafaktorer der bestemmer fordelingen af liv på jorden. Programmet har været brugt til bl.a. artikler i de prestigefyldte tidsskrifter Science, PNAS og Royal Proceeddings B om fordeling af artsrigdom af dyr, mennesker og kulturelle sprog i hhv. Afrika og Sydamerika (Balmford et al 2001; Graves & Rahbek 2005, Jetz & Rahbek 2002; Moore et al 2002; Rahbek et al 2007).

Worldmap rummer også avancerede analytiske værktøjer til at lave strategier for forvaltning af biodiversitet, herunder optimering, cost-effektivness, og cost-benefit redskaber. Programmet har således været brugt til baggrundsanalyse for Det Økonomiske Råds evaluering af den danske naturforvaltning (Lund og Rahbek 2000), samt analyser til Friluftsrådet om den mulige effekt af de danske nationalparker til

Perspektiv nr. 16, 2009

Figur 5. Artsrigdom og ”hotspots” af endemiske arter i Storbrittanien. (fra WorldMaps hjemmeside). Rød = mange arter. Blå = få arter. Det ses at Skotland har mindre artsdiversitet men er højt repræsenteret med arter, som kun findes i Storbrittanien (Williams et.al. 1996).

beskyttelsen af dansk biodiversitet (Petersen et al. 2005, Larsen et al. 2008) Kobling til andre systemer En af svaghederne ved WorldMap er den begrænsede mulighed for at eksportere og importere data direkte til og fra andre systemer - f.eks. til/fra GIS som ArcGIS eller IDRISI – i shape-, grid- eller image-formater.

En del typiske GIS-analyser - så som nærhedsanalyser (f.eks. bufferberegning) og afstandsberegninger kan man ikke påregne at kunne udføre i WorldMap. Ligeledes kan WorldMap heller ikke resample et grid eller ændre projektionen på et kort, så man f.eks. kan få et grid i længde-bredde-grader over i en arealtro projektion. Denne type opgaver må klares i et GIS. Derfor er det ofte påkrævet at kunne eksportere data til GIS eller f.eks. statistiske beregningssystemer – evt. til senere returnering af resultaterne til WorldMap igen.

I dag kan dette kun ske via simple filtyper som ASCII-tekstfiler. Det er dog fuldt muligt med lidt ”håndarbejde” at importere f.eks.

Figur 6. Habitatsdiversiteten vist i 5x5 km grid over Danmark. Grøn = stor diversitet.

resultater fra klimamodeller og eksportere WorldMap ”scores” til videre bearbejdning i statistiske eller grafiske programmer.

Mulighederne i et nyt system Makroøkologien, hvis betydning i disse år aktualiseres af de til stadighed større menneskelige indgreb i naturen, har et behov for et rumligt analyseværktøj, der som WorldMap enkelt kan analysere og visualisere dybt komplicerede forhold i den levende natur.

Imidlertid er WorldMap ikke generelt tilgængeligt – kun udvalgte forskere har adgang til det i forskellige versioner – og da det ikke opdateres længere, og programkoden ikke er offentlig kendt, kan systemet ikke videreudvikles.

Det er derfor besluttet at udvikle et nyt system, som arvtager for WorldMap. Dette system vil blive et mere brugervenligt og veldokumenteret open-source-system med de mange avancerede analyse-faciliteter fra WorldMap og flere visualiseringsfunktioner samt mulighed for data-eksport og –import i gængse GIS-formater.

Systemet vil blive udviklet af Biodiversity and Global Change Lab under det Naturhistoriske Museum i Madrid i samarbejde med Center for Makroøkologi, Evolution og Klima ved Københavns Universitet over de næste par år, så en alfa-version forventes klar allerede

45

Perspektiv nr. 16, 2009 i slutningen af 2010, mens betaversionen vil blive klar i løbet af 2011.

potential national parks in Denmark. Environmental Management 41: 685-695

Perspektiver Systemets anvendelsesmuligheder bliver talrige både for forskere og beslutningstagere, da det – som WorldMap – skal evne at bygge bro mellem den teoretiske forskning i makroøkologi og den praktiske udførelse af miljøog naturbeskyttelse.

Lund, M. and Rahbek, C. (2000). A quantitative biological analysis of the efficiency of Danish nature management– with emphasis on biological diversity (in danish). Working paper no. 2000:1. Danish Economic Council 65 pp.

Open source filosofien åbner for et miljø, hvor brugerne – uanset hvor i verden de befinder sig – kan udvikle nye faciliteter til systemet og lægge dem på et fællessite, hvor de bliver tilgængelige for alle andre. Herved kan man håbe på, at systemet fremover bliver videreudviklet og ajourført uden særlige driftsomkostninger.

En udfording vil blive, hvordan man sikrer sig at flest muligt af de potentielt mange nye brugere af systemet får den fornødne forståelse for de mange ofte vanskeligt tilgængelige analysefunktioner, så makroøkologien får et skub fremad fremfor at blive udsat for en mængde uforståede og fejltolkede analyser, som i givet fald risikerer at sætte denne type analyser i et generelt dårligt lys.

Referencer Balmford, A., Moore, JL., Brooks, T., Burgess, N., Hansen, LA., Williams, P. and Rahbek, C. (2001). Conservation conflicts across Africa. Science 291:1591-1592 Graves, G. R. and Rahbek, C. (2005). Source pool geometry and the assembly of continental avifaunas. Proceedings of the National Academy of Sciences 102: 7871-7876 Jetz, W. and Rahbek, C. (2002). Geographic range size and determinants of avian species richness.

Science 297: 1548-1551 Larsen F.W., Petersen, A. H., Strange, N., Lund, M- P. and Rahbek, C. (2008). A quantitative analysis of biodiversity and the recreational value of

Moore, JL., Manne, L., Brooks, T., Burgess, ND., Davies, R., Rahbek, C., Williams, P. and Balmford, A. (2002). The distribution of cultural and biological diversity in Africa. Proceedings of the Royal Society of London series B-Biological Sciences 269: 1645-1653 Petersen, A.H., Larsen, F.W., Rahbek, C. Strange, N. og Lund, M.P. (2005) Naturværdier i Danske Nationalparker. En kvantitativ analyse af den biologiske mangfoldighed i potentielle danske nationalparker. 136 sider. Center for Makroøkologi, Københavns Universitet.

Rahbek, C., Gotelli, N.J., Colwell, R. K., Entsminger, G L., Rangel T.F.L.V.B. and Graves, G.R. (2007). Predicting continental-scale patterns of bird species richness with spatially explicit models. Proceedings of the Royal Society: Biological Sciences 274: 165-174 Williams, Gibbons, Margules, Rebelo, Humphries and Pressey. (1996). A comparison of richness hotspots, rarity hotspots and complementary areas for conserving diversity using British birds.

Conservation Biology 10: 155-174.

Williams, P. H., Gaston, K. J. & Humphries, C. J. (1997). Mapping biodiversity value worldwide: combining higher-taxon richness from different groups. Proceedings of the Royal Society, Biological Sciences, 264: 141-148 Fodnoter Fylogenetisk systematik er en taksonomisk klassifikationsmetode, der bruges indenfor biologien.

Fylogenetikken beskriver organismernes afstamning og indbyrdes slægtsskabsforhold således at nært beslægtede organismer kan grupperes.

1

Om forfatteren Bjørn Hermansen er GIS-manager ved Center for Makroøkologi, Evolution og Klima, Biologisk Institut, Københavns Universitet, e-mail: (BHermansen@bio.ku.dk)

46

Perspektiv nr. 16, 2009

Hellere ét godt kort på hånden end 10 fugle på taget..

Kortdage 2009 18. - 20. november

www.kortdage.dk Geoforums “Kortdage” er samlingsstedet for alle, der interesserer sig for kort, informationsgrafik, geodata, geoinformation og geografiske informationssystemer (GIS).

Geoforum Danmark

47

Perspektiv nr. 16, 2009

Termografisk kortlægning

Termografisk kortlægning fra luften er en metode til at analysere og visualisere f.eks. bygningers varme og -energitab. Ved hjælp af specielt kameraudstyr er det muligt fra luften at identificere f.eks. bygninger og fjernvarmerør, der udstråler for meget varme.

COWI kortlægger varmetab fra luften Varmetab fra f.eks. bygninger og fjernvarmenetværk kortlægges præcist og effektivt ved hjælp af professionelt udstyr til termografisk måling fra luften. Det termografiske kamerasystem er tilknyttet avanceret GPS, der gør at varmetabet kortlægges med stor præcision. Områder, med store varmetab, udpeges i detaljer ned til 25 cm’s pixelstørrelse.

COWI har en dyb faglig viden inden for bl.a. byggeri, fjernvarme og økonomiske samfundsanalyser og med den viden udfører COWI tolkninger og analyser, der sikrer, at beslutninger om renovering kan optimeres.

Odense Kongens Lyngby Odensevej 95 Parallelvej 2 5260 Odense S 2800 Kongens Lyngby Tlf. 63 11 49 00 Tlf. 45 97 22 11 Fax 63 11 49 49 Fax 45 97 22 12 www.cowi.dk/varmekort

48

Silkeborg Papirfabrikken 28 8600 Silkeborg Tlf. 87 22 57 00 Fax 87 22 57 01

Aalborg Thulebakken 34 9000 Aalborg Tlf. 99 36 77 00 Fax 99 36 77 01