Opleiding Geografie en Geomatica Master in de Geografie
Masterproef Inpassing en beleving van agroforestry in de traditionele landschappen van Vlaanderen
Dieter Baeyens
Aantal woorden in tekst: 24087
Academiejaar 2013 – 2014 Promotor: Prof. Dr. Veerle Van Eetvelde, Vakgroep Geografie
Masterproef ingediend tot het behalen van de graad van Master in de Geografie
INHOUDSTAFEL
VOORWOORD ...……………………………………...……………………………..3 1.
INLEIDING ...………………………………………...………………………………4
1.1
Aanleiding en onderzoeksvraag…….…………….………………………………....4
1.2
Doelstelling en hypothesen…………….………….……………………..………….5
2.
LITERATUUR ...………..…….…………………………..……….………..………..6
2.1
Agroforestry……..………………….………….……………..…….…………..……..6
2.1.1 Wat is agroforestry?.........………………………………………………………….….6 2.1.2 Agroforestry in Europa….….…………………………………………………………..7 2.1.3 Soorten agroforestry…..………………………………………………………………..8 2.1.4 Biologische voor- en nadelen.…………..…….…..…………………….….…………10 2.1.5 Economisch voordeel…………………..……………..………………………………12 2.2
Agroforestry in het beleid.........……….......….………….……….………………..12
2.2.1 Europa………………………………………………………………….……………..13 2.2.2 België…………………………………….……………………………………………15 2.3
Traditionele landschappen…………..………….……………....……………..……16
2.4
Perceptie en beleving…………………….…………….…………………………..18
3
METHODEN ...…………...…………………………………………………………20
3.1
Geschiktheidskaarten…………………..……………………………………………20
3.1.1 Boomsoorten…………………………………………………………………………..20 3.1.2 Traditionele landschappen…………………………………………………………...23 3.1.3 Bijdragen aan milieuverbetering…………………………….………………………25 3.1.4 Bodemkaart ……………………………………………….…………………………..27 3.1.5 Samenstellen geschiktheidskaart……...…………………………………..…………..28 3.2
Fotosimulaties ...……………...……………………………………………………...31
3.2.1 Gekozen gebieden………..…………………………………………………………...31 3.2.2 Techniek van simulatie………………………………………………………………..32 3.3
Enquête…………………………...…………………………………………………..33
3.4
Respondenten……………………………………...…………………………………35
3.5
Statistische methode ...................................................................................................36
4.
RESULTATEN…………………………………...………………………………….44
4.1
Geschiktheidskaarten…………………………..……………………………………44 1
4.2
Beschrijving gebieden foto-enquête……………………………………………......49
4.2.1 Houtland ..………………………………………..…………………………………..49 4.2.2 Waasland ...………………………………………….………………………………..51 4.2.3 Centrale Kempen……………………………………………………...………………53 4.3
Resultaten enquête…………….…………………………………………………….55
4.3.1 Statistische tests…………………………………………….…………………………55 4.3.2 Bespreking open-veld-argumenten bij de enquête…………………………………...71 5.
DISCUSSIE……………...…………………………………………………………...74
5.1
Locaties en traditionele landschappen..................……………………………….74
5.2
Beleving van agroforestrylandschappen…………………………………………...76
5.3
Andere perspectieven: agroforestry als biomassa-energie?……………………..79
6.
CONCLUSIE ...…………………...…………………………………………………81
6.1
Onderzoeksbesluit ...…..…………………………………………………………….81
6.2
Aanzet naar verder onderzoek……………………………………………………...83 REFERENTIES ...………..…………………………..……………………………...85 BIJLAGEN ..……………...…………………………………………………………92 Bijlage 1: Beschrijving van wenselijkheden van traditionele landschappen m.b.t. begroeiing volgens Antrop & Van Damme (1995) met eigen toegekende categorie voor agroforestry ...……………….…………………………..92 Bijlage 2: Bodemkaart van Vlaanderen (2013) ...…………………………………….95 Bijlage 3: Potentiële bodemerosie per perceel (2014) ...……………………………..96 Bijlage 4: Kaart van toegekende score voor geschiktheid traditionele landschappen voor agroforestry…...……………………………………………………..97 Bijlage 5a: Standaardfoto’s…………………………………………………………...98 Bijlage 5b: Gesimuleerde foto’s……………………………………………………..101 Bijlage 6: Inleiding enquête en algemene socio-economische vragen………………104 Bijlage 7: Voorbeeld van een simulatiefoto met vragen…………………………….105 Bijlage 8: Aankondiging enquête op website Oostkamp en Sint-Gillis-Waas………106 Bijlage 9: Scores van totale geschiktheid per traditioneel landschap……………….107 Bijlage 10: Geschiktheidskaart esdoorn……………………………………………..111 Bijlage 11: Geschiktheidskaart kastanje…………………………………………….112 Bijlage 12: Geschiktheidskaart notelaar……………………………………………..113 Bijlage 13: Geschiktheidskaart populier…………………………………………….114 Bijlage 14: Geschiktheidskaart wilg ...……………………………………………...115 2
VOORWOORD
We schrijven 18 mei 2014. Een wolkenloze lenteavond vormt het decor van mijn laatste momenten als actieve student. De ondergaande zon streelt de boomtoppen en hult de hemel in een vaalroze gloed. Schaduwen strekken zich steeds langer uit en bedekken de omgeving langzamerhand onder een sluier van duisternis. Terwijl de vogels voor een laatste maal hun repertoire zingen, leg ik de laatste hand aan wat het orgelpunt van mijn opleiding Geografie zou moeten zijn: de thesis. De druk van een immer naderende deadline is weggeëbd en heeft plaats gemaakt voor een gevoel van voldoening en opluchting. Een gevoel dat er echter niet zou geweest zijn zonder de hulp van enkele personen, die ik hier dan ook graag zou bedanken. Mijn eerste woord van dank gaat uit naar mijn promotor, professor Veerle Van Eetvelde, die mij gedurende deze thesis uitstekend begeleid heeft en altijd een antwoord had op mijn vragen. Ook wil ik mevrouw Lien Dupont bedanken voor de hulp bij de statistische verwerking van de enquêtegegevens. Verder wil ik ook graag enkele medewerkers van het ILVO vermelden, met name Elke Rogge voor de tips omtrent het perceptie-onderzoek, en ook agroforestry-kenners Bert Reubens en Bert Van Gils. Ook alle respondenten die de tijd genomen hebben om de enquête volledig in te vullen, verdienen een woord van dank. Zonder hun bereidwillige medewerking was deze thesis niet mogelijk geweest. Tot slot bedank ik ook mijn ouders, om mij de kans te geven deze opleiding te volgen.
3
1.
INLEIDING
1.1
Aanleiding en onderzoeksvraag
Het landschap om ons heen verandert in een steeds sneller tempo. Een immer stijgende bevolking, gekoppeld aan veranderde gezinssituaties, zorgt voor een onaflatende bouwwoede. Maar waar deze verandering in grote steden niet altijd duidelijk zichtbaar is (in een drukke stad zal een appartementsgebouw meer of minder niet zo gauw opvallen), valt dit op het platteland des te meer op. Wanneer hele stukken landbouwgrond verdwijnen voor ontwikkelingsprojecten, heeft dit doorgaans een grote impact op de openheid en de perceptie van de ruimte. Hoewel landbouw fundamenteel deel uitmaakt van de groene open ruimte (zowel door landbouw als door veeteelt), wordt het landbouwlandschap, het platteland, dikwijls niet naar waarde geschat. Het opzet van deze thesis heeft dan ook voor een deel te maken met de waardering van landbouwlandschappen. Men is er zich niet altijd van bewust dat open ruimte geen ‘verloren’ gebied is, maar dat het juist specifieke kwaliteiten levert aan het landschap, en bij uitbreiding aan de hele leefruimte. “Open ruimte en groengebied is geen restfunctie die ligt te wachten op ontginning, maar biedt een kwaliteit op zichzelf” (Van den Brink, lezing 21/03/2013). De discussie over de tweestrijd tussen ontwikkeling en het behouden van de oorspronkelijke kwaliteit is er dus één die niet eenzijdig gevoerd mag worden. Een belangrijke factor daarbij is duurzaamheid. Austad (2000) stelt dat traditionele landbouwsystemen in het verleden heel duurzaam zijn gebleken, en dat men er om die reden naar moet streven om in de meest authentieke landschappen de (semi-)natuurlijke vegetatietypes te bewaren. Hij gebruikt ook specifiek de term ‘agroforestry’. Onder ‘agroforestry’ verstaat men het combineren van bomen, gewassen en/of vee op eenzelfde stuk land
(EURAF,
2013).
Tussen
de
bomen
en
de
landbouwgewassen/vee
in
agroforestrysystemen vinden interacties plaats die een positief effect kunnen hebben op zowel economische als ecologische aspecten. Het EURAF geeft aan dat “Europa een unieke geschiedenis heeft wat betreft traditionele agroforestrysystemen met een hoge landschappelijke en culturele waarde”, en dat “Europa bovendien een hoog potentieel heeft voor innovatieve moderne agroforestrysystemen” (http://www.agroforestry.eu, 27/03/2013). Reisner et al. (2007) stellen dat liefst 56% van de West-Europese landbouwgronden geschikt zou zijn voor agroforestry met populieren, eiken, 4
Juglans, Prunus of Pinus. Ook Eichhorn et al. (2006) stellen dat gemengde landbouwsystemen in het algemeen, en agroforestry in het bijzonder, kunnen bijdragen aan de verduurzaming van de plattelandsontwikkeling in Europa en de verhoging van de biodiversiteit. In de praktijk is er echter, in Vlaanderen althans, nog veel ruimte voor initiatief. En daar wil dit onderzoek dan ook voor een stuk in tegemoet komen. Door het zoeken naar geschikte locaties waar men agroforestry kan inpassen in het landschap en te kijken hoe respondenten dit ervaren, wordt niet alleen getracht om agroforestry aan te moedigen, maar vooral ook om traditionele landschappen te versterken. Bomen maken immers een belangrijk vormgevend deel uit van landschappen, waardoor het beheer van beide niet los van elkaar gezien mag worden. Toch is het dat wat momenteel nog gebeurt. Bovendien ligt de nadruk vandaag vrijwel uitsluitend op hooghout, terwijl het eeuwenlang anders is geweest, met heel veel hakhout en middelhout (Tack et al., 1993). Daarom wil men in dit onderzoek teruggrijpen naar het landbouwlandschap zoals het vroeger was. Vóór de grote veranderingen van de 18e en 19e eeuw groeiden verschillende generaties mensen op in hetzelfde landschap. Dit is wat men traditionele landschappen noemt (Antrop, 2010). Tegenwoordig heeft het landschap reeds heel wat metamorfoses ondergaan en blijven enkel nog relicten van deze traditionele landschappen over. Met name heel wat bomen en kleine landschapselementen sneuvelden. Er zal onderzocht worden waar in Vlaanderen agroforestry mogelijk is, rekening houdend met traditionele landschappen, en of agroforestry op die manier een mogelijkheid kan bieden om de landschapsbeleving op het platteland op te waarderen en aangenamer te maken.
1.2
Doelstellingen en hypothesen
Het concrete opzet van deze thesis is meervoudig. Als kernvraag werd gesteld: -
Kan agroforestry dienen als vorm van traditioneel landschap en draagt het bij tot de herwaardering van het landschap?
Om hierop een antwoord te vinden, moeten eerst nog enkele andere vragen beantwoord worden: -
Welke vormen van agroforestry zijn toepasbaar in Vlaanderen? 5
-
Welke traditionele landschappen in Vlaanderen zijn geschikt voor agroforestry? Wat zijn de voorwaarden? Kan men deze landschappen vandaag de dag ‘herstellen’?
-
Hoe beleeft men agroforestrylandschappen t.o.v. gewone landbouwlandschappen?
In een eerste luik zal aldus nagegaan worden welke soorten agroforestry het best geschikt zijn voor Vlaanderen en waar deze ingeplant kunnen worden in traditionele landschappen. Er zal gezocht worden naar verschillende traditionele landschapstypes waar bomen en andere houtige beplanting een (belangrijke) rol speelden, en die zullen gekoppeld worden aan de huidige ecologische en juridische voorwaarden voor agroforestry. Dit zal gebeuren door een landschapsanalyse in GIS, die zal resulteren in een aantal geschiktheidskaarten voor Vlaanderen. Hierbij zal de aandacht ook uitgaan naar plaatsen waar de kenmerken van het traditionele landschap verdwenen zijn, en waar agroforestry eventueel kan bijdragen om dit te herstellen. Het tweede luik zal bestaan uit drie casestudies in gebieden die zullen voortvloeien uit deel 1. In de traditionele landschappen die het best geschikt lijken, zal onderzocht worden of agroforestry ook daadwerkelijk bijdraagt tot de herwaardering van het landschap. Dit zal gebeuren door middel van fotosimulaties, waarna aan de hand van interviews/enquêtes met stakeholders een beeld gevormd kan worden van de landschapsperceptie van landschappen mét en zonder agroforestry: verfraaien ze het uitzicht, of nemen ze juist een deel van het uitzicht weg?
6
2.
LITERATUUR
2.1
Agroforestry
2.1.1 Wat is agroforestry? Volgens de European Agroforestry Federation (EURAF) is agroforestry “the integration of trees, crops and/or livestock on the same area of land. Trees can be inside parcels or on the boundaries (hedges). Agroforestry can be applied to all agricultural systems, in all parts of Europe. Agroforestry systems are obtained by planting trees on agricultural land or introducing agriculture in existing woodland (eg. silvopasture)” (http://www.agroforestry.eu, 27/03/2013).
Vrij vertaald wordt dit: Agroforestry is de integratie van bomen, gewassen en/of vee op eenzelfde stuk land. Hierbij kunnen de bomen zowel op het perceel als aan de randen van het perceel staan. Agroforestry kan toegepast worden in alle landbouwsystemen, over heel Europa. Agroforestry bekomt men door bomen te introduceren in landbouwgebied, of door landbouw te introduceren in bosgebied. Kort gesteld verstaat men onder agroforestry dus een gemengd landbouwsysteem, met combinaties van bomen en gewassen of vee. Nair (1993) maakt binnen agroforestry nog een verdere typologische onderverdeling: -
Silvoarable agroforestry: bomen worden gecombineerd met de teelt van akkerbouwgewassen op eenzelfde stuk land.
-
Silvopastoral agroforestry: bomen worden gecombineerd met grasland op eenzelfde stuk land.
-
Agrosilvopastoral agroforestry: bomen worden gecombineerd met akkerbouwgewassen én grasland op eenzelfde stuk land.
2.1.2
Agroforestry in Europa
Gemengde landbouwsystemen bestaan reeds sinds de Romeinse tijd in Europa, waarbij dikwijls vee en boomgaarden gecombineerd werden (Nair, 1993). Zowel in de vroege als volle Middeleeuwen verdwenen vele bossen, voornamelijk door de nood aan meer landbouwgrond en bouwhout (Oosterbaan & Kuiters, 2008). Sinds de jaren ’30 van de vorige 7
eeuw trad er een versnelde intensivering van de landbouw op in Europa. De bevolkingsstijging vereiste meer landbouwoppervlakte voor voedsel, en dit ging ten koste van de oppervlakte voor bomen. Bomen werden over het algemeen beschouwd als een belemmering voor het mechaniseringsproces (Mosquera-Losada et al., 2012). Landbouwers probeerden tevens hun opbrengst sterk te maximaliseren, aangezien hun Europese subsidies daarvan afhingen. Dit betekende opnieuw dat er minder ruimte was voor bomen. Een andere factor was de grootschalige herorganisatie van het landbouwlandschap, waardoor percelen vergrootten en veel bomenrijen en perceelsafsluitingen verloren gingen (Eichhorn et al., 2006). In Zuid-Europa speelden de mechanisering en intensivering minder hard, wat mede kan verklaren waarom er ginds nog meer agroforestry ‘bewaard’ is gebleven. Bij de hervorming van de CAP in 1992 echter, begon men de meerwaarde van gecombineerde systemen in te zien en werd de focus opnieuw verlegd naar agroforestry als een mogelijke oplossing voor biodiversiteitsbehoud, het tegengaan van erosie, duurzaam waterbeheer en extra inkomen voor landbouwers (Mosquera-Losada et al., 2012).
2.1.3 Soorten agroforestry
Agroforestry komt voor over de hele wereld en kent vele verschillende vormen. In het licht van dit onderzoek zullen we ons beperken tot de varianten die in België mogelijk zijn. Op Europees niveau kan men algemeen twee hoofdgroepen onderscheiden: Noord-Europese en Zuid-Europese systemen. De Zuid-Europese systemen nemen doorgaans een grotere oppervlakte in en hebben ook een grotere
diversiteit
aan
systemen
wegens
een
groter
aantal
soorten
bomen
en
landbouwgewassen. De beschikbaarheid van water is er echter een grote beperking. De Noord-Europese systemen zijn kleinschaliger, aangezien zij sterker beperkt worden door lichtinval (Eichhorn et al., 2006). Het meest voorkomende type bestaat uit loofbomen in combinatie
met
wintergewassen
(Gordon
&
Newman,
in
Tallieu
(2011)).
De gunstige klimaatomstandigheden in Zuid-Europa kunnen verklaren waarom agroforestry daar meer voorkomt. Vooral de vorm waarbij boomgaarden gecombineerd worden met veeteelt komt vaak voor, aangezien intensieve landbouw dan weer moeilijker te bewerkstelligen is (Pardini, 2009 in Mosquera-Losada et al., 2012). Echter, waar de bomen in het zuiden verkoeling bieden voor het vee, is gebleken dat deze in Noord-Europa juist 8
verwarming en beschutting bieden en aldus ook daar ten behoeve van het vee gebruikt worden (Rigueiro-Rodríguez et al. 2010b, in Mosquera-Losada et al., 2012).
In dit onderzoek naar mogelijkheden voor inplanting van agroforestry in traditionele landschappen, zullen slechts een beperkt aantal varianten in rekening gebracht kunnen worden. Een algemene classificatie wordt gegeven door McAdam et al. (2009) en is hieronder weergegeven in Tabel 1.
Tabel 1: classificatie van agroforestrysystemen volgens McAdam et al. (2009)
Classificatiemethode (1) Componenten
(2) Dominant landgebruik (3) Ruimtelijke en tijdsgebonden verdeling
(4) Ecologisch (5) Socio-economisch
(6) Functie
Categorieën Bosakkerbouw: gewassen en bomen Bosweiland: weide/dieren en bomen Bosweilandakkerbouw: gewassen, weide/dieren en bomen Andere: vb. apicultuur of aquacultuur met bomen Voornamelijk landbouw Voornamelijk bos Ruimtelijk: - Gemengd dens - Gemengd verspreid - Strookbeplanting - Grensbeplanting Tijdsgebonden: - Samenvallend - Gescheiden/sequentieel Vochtig/droog Bergachtig/vlak Commercieel Onderhoudend Gemiddeld Productief (voedsel, voeder, brandstof) Habitatfunctie (biodiversiteit) Regulerende functie (houtkant, bodem- en waterconservatie, schaduw) Culturele functie (recreatie en landschap)
Uit punt 2.1.1 en bovenstaande tabel kan alvast afgeleid worden dat dit onderzoek zich kan beperken tot silvoarable agroforestry (bosakkerbouw) met voornamelijk landbouw. Dit is de meest flexibele vorm. De functie zal voornamelijk productief zijn voor de landbouwer, maar moet ook bijdragen tot landschapsherwaardering voor de toeschouwer. 9
Verder kan men talloze boomsoorten met gewassoorten combineren, maar men prefereert uiteraard de combinaties waarbij de wederzijdse positieve effecten maximaal zijn. Hieronder wordt een opsomming gegeven van de belangrijkste eigenschappen van een ‘geschikte’ boomsoort voor agroforestry:
-
Snelle groei (Dupraz & Liagre, 2008). De snelst en rechtst groeiende soorten zijn lichtboomsoorten.
-
Kleine bladeren met late bladval (Dupraz & Liagre, 2008).
-
Diepwortelend, of mogelijkheid om dieper te wortelen (Smith 2010, in Tallieu (2011).
-
Bladseizoen zoveel mogelijk buiten het groeiseizoen van tussengewassen (Smith 2010, in Tallieu 2011).
-
Smalle kroon en lage takdensiteit voor voldoende lichtdoorval (Mosquera-Losada, in Tallieu 2011).
-
Bladverliezende bomen, omwille van het strooisel (tenzij de boom als windscherm gebruikt wordt) (Mosquera-Losada, in Tallieu 2011).
-
Bomen voor houtproductie hebben meer potentieel dan bomen voor fruitproductie, gezien moeilijkheden bij fruitoogst en hogere competitie van fruitbomen met gewassen (Eichhorn et al., 2006).
Wanneer men kwaliteitshout wil produceren, zijn vooral een snelle en hoge groei en een diep wortelstelsel van belang. Onderzoek heeft ook aangetoond dat vruchtwisseling van de tussengewassen aan te raden is. Dit kan bijdragen tot een betere vruchtbaarheid van de bodem, reductie van erosie, en bestrijden van plagen en onkruiden (Reheul, in Tallieu 2011). Bij deze gewasrotatie zijn wintergewassen te verkiezen, aangezien hun aanwezigheid de wortels van de bomen stimuleert om dieper te gaan wortelen. Bovendien leidt de combinatie met wintergewassen tot een grotere complementariteit voor licht (Dupraz & Liagre, in Tallieu 2011).
2.1.4 Biologische voor- en nadelen Omtrent de biologische aspecten van agroforestry is reeds heel wat onderzoek gedaan en literatuur verschenen. Hoewel het in dit onderzoek de bedoeling is om te focussen op de landschappelijke component, wordt hier een korte opsomming gegeven van de algemene
10
biologische voor- en nadelen. Dit kan handige achtergrondinformatie zijn met het oog op locatiekeuze en beleidsvoorwaarden. Voordelen: -
Hogere biomassa-productie.
-
Efficiënter gebruik van voedselbronnen door planten.
-
Betere vorming van bodem, organische stoffen en nutriënten.
-
Betere regeling van waterkwaliteit (nitraten vasthouden, infiltratie verhogen).
-
Tegengaan van erosie (door het opslorpen van water, het beter vasthouden van de grond).
-
Creëert microklimaten (door windschermfunctie, bescherming voor vee,...)
-
Verhoogt biodiversiteit (corridors, new and integrated habitats, structural diversity) (Bron voor punt 1-7: Freese & Böhm, 2012).
-
Natuurrapport 2005
-
Bijdragen aan biodiversiteit: bomen kunnen dienen als nestplaats voor weidevogels en akkervogels, soorten die het steeds moeilijker hebben door het verdwijnen van akkers en weilanden, maar ook door het verdwijnen van geschikte broed- en nestplaatsen in de buurt ervan. Ook de ongemaaide/onbewerkte rand tussen de bomen, alsook de bomen zelf, vormen een geschikte habitat voor insecten. Ook hiervan kunnen vogels profiteren.
-
Oogstdiversificatie en mogelijkheid tot inkomsten op korte termijn terwijl de bomen nog klein zijn. Bomen kunnen dienen voor productie van fruit, voeder, hout (als brandstof/constructiehout).
-
Bomen kunnen hulpbronnen bereiken waar gewassen dat niet kunnen (bijvoorbeeld diepere grondwaterlagen, waarvan een deel ook bij de gewassen terecht komt) (Eichhorn et al., 2006).
-
Strooisel als buffer tegen wind- en watererosie (Eichhorn et al., 2006).
Er zijn echter ook nadelen waar rekening mee gehouden moet worden. Zo kan er tussen de bomen en gewassen competitie optreden voor licht, water, nutriënten (Tallieu, 2011). Zoals in punt 2.1.3 reeds aangetoond werd, is het dus noodzakelijk om te opteren voor de juiste combinatie van boom- en gewassoort, teneinde competitie zoveel mogelijk te vermijden. De definitieve keuze van boomsoorten voor dit onderzoek in Vlaanderen wordt verder beschreven in deel 3.1.1. 11
2.1.5
Economisch voordeel
Agroforestry kan echter nog meer voordelen bieden dan zuiver op biologisch gebied. Het is namelijk de bedoeling dat de landbouwer ook zijn totale opbrengst ziet verhogen. Hij verliest immers een deel van de opbrengst van zijn gewassen, door een deel van zijn akkerland te voorzien voor bomen. Onderzoek bracht echter aan het licht dat de gezamenlijke opbrengst van landbouwgewassen en boomproductie hoger ligt in een agroforestrysysteem, dan wanneer beide teelten gescheiden zouden plaatsvinden. Men spreekt hier van een positieve Land Equivalence Ratio (Tallieu, 2011). Er werd gebruik gemaakt van simulaties met een combinatie van populieren en wintertarwe. Doordat wintertarwe groeit buiten het bloeiseizoen van de populieren, was het verstorende effect minimaal en werd na 20 jaar een cumulatieve Land Equivalence Ratio van 1.38 bekomen, wat een virtuele meeropbrengst van 38% zou betekenen (Tallieu, 2011). Enige voorzichtigheid is echter geboden, aangezien het onderzoek van Tallieu (2011) ‘slechts’ simulaties betreft waarbij het louter om biomassa-productie gaat en niet specifiek over financiële opbrengsten. Van Vooren (2013) berekende zowel de financiële gevolgen van agroforestry met populieren en wintertarwe t.o.v. traditionele monocultuur, als de gevolgen van een bomenrij met knotwilgen als perceelsrandbegroeiing. Bij het scenario van de knotwilgenrij bleek de rendabiliteit hoger te liggen. Bij het agroforestryscenario bleek de rendabiliteit van het agroforestrysysteem iets minder dan bij monocultuur. Er werd echter geen rekening gehouden met de steeds toenemende houtprijzen en het feit dat hout van populieren minder waard is dan bijvoorbeeld kastanjehout of notelaar. Bovendien werd gesteld dat een premie van maximaal €80/ha ervoor kan zorgen dat elk van de onderzochte teeltwijzen van agroforestry rendabel wordt.
2.2
Agroforestry in het beleid
Wat ons meteen bij het volgende hoofdstuk brengt: wetten, regelgeving en subsidies. Alvorens een onderzoek te starten, is het van groot belang te weten binnen welk wettelijk kader men dient te opereren. Wetgeving omtrent landbouw is zeer strikt, voornamelijk omwille van milieuredenen, en begint op Europees niveau. Platteland neemt in de EU liefst 91% van de oppervlakte in en herbergt 56% van de totale bevolking (Europese commissie, http://ec.europa.eu, 27/04/2013). In het kader van deze thesis is het echter niet de bedoeling om een volledig overzicht van de wetgeving te geven, er zal enkel gefocust worden op
12
subsidieregelgeving en ruimtelijke beperkingen voor agroforestry. Zowel Europees als Belgisch niveau zullen bekeken worden. 2.2.1 Europa
Alle landen die de Europese Landschapsconventie (ELC) ondertekend hebben verbinden zich er onder andere toe “om landschappen te erkennen als een essentiële component van de menselijke omgeving, als een uiting van de diversiteit van hun gedeelde culturele en natuurlijke
erfenis,
en
als
een
fundament
van
hun
identiteit”.
Ze verbinden zich er ook toe “een landschapsbeleid op te stellen met als doel het landschap te beschermen, beheren en plannen” (Council of Europe, 2000). Het behoud en/of herstel van traditionele landschappen voldoet dus zeker aan deze beginselen. De basis van het Europese landbouwbeleid is de Common Agricultural Policy, opgesteld in 1962. Het oorspronkelijke doel was om de Europese landbouw te versterken, zowel om in voldoende voedselproductie te voorzien als om het inkomen van de landbouwers te garanderen. Later verschoof de focus naar samenwerking tussen landbouw en milieuzorg. Ook hier ziet men dat het beleid agroforestry en landschapsbehoud gunstig gezind is: “In addition, the CAP promotes agricultural practices such as maintaining permanent grassland and safeguarding the scenic value of the landscape” (Europese Commissie, 2012). Het programma van de CAP legt de nadruk op twee pijlers: 1) Directe steun aan de landbouwer naargelang de activiteit. 2) Bijkomende steun voor plattelandsontwikkeling en het nemen van extra milieumaatregelen. (EURAF, http://www.agroforestry.eu, 24/04/2013) Alle financiering op Europees niveau wordt gecoördineerd door het Europees Landbouwfonds voor Plattelandsontwikkeling (ELFPO). Dit Fonds heeft als doel de verbetering van: -
het concurrentievermogen van de land- en de bosbouwsector
-
het milieu en het landschap
-
de levenskwaliteit op het platteland en de diversificatie van de plattelandseconomie (ELFPO, http://europa.eu, 10/05/2013).
Na afronding van het Europees onderzoeksproject ‘SAFE’ rond agroforestry (2005), werd het Europese beleid gestimuleerd tot specifieke ondersteuning voor agroforestry: in verordening 13
1698/2005 van het ELFPO werd voorzien in een opstartvergoeding van 70% van de kosten, voor systemen waarbij de teelt van bomen gecombineerd wordt met landbouw op dezelfde grond. Er is ook mogelijkheid tot een jaarlijkse onderhoudspremie per beboste hectare gedurende een periode van maximaal vijf jaar. Voor kerstbomen wordt geen steun voorzien, voor snel groeiende bomen met korte omlooptijd geldt enkel de opstartpremie (Raad van de Europese Unie, 2005). De doelstellingen en voordelen die gepaard gaan met agroforestry en het behoud/herstel van traditionele landschappen vallen dus perfect te verenigen met dit subsidiebeleid. Er kunnen echter enkele hiaten in de CAP aangehaald worden. Zo blijkt dat de definitie van agroforestry in de huidige CAP enkel bomenrijen (‘trees alignments’) in rekening brengt en dat de minimumgrens van 50 bomen/ha dikwijls te hoog wordt bevonden. Ook wordt ‘aangeklaagd’ dat enkel de aanplant met subsidies ondersteund wordt (http://www.ebcd.org/, 24/04/2013). Recentelijk kwamen er dan ook voorstellen (opnieuw vanuit EURAF) om tegemoet te komen aan bovengenoemde problemen. Wat betreft de eerste pijler, zou men gerealiseerd willen zien dat agroforestry als een landgebruik op zich gedefinieerd kan worden, om op die manier directe steun te verwerven. Wat betreft de tweede pijler, zou men willen dat de onderhoudskosten van nieuw geplante bomen subsidieerbaar zouden zijn voor 10 jaar. Last but not least stelt men ook voor om agroforestry op te nemen bij de opties om te voldoen aan de verplichte 5% Ecological Focus Area1 (EURAF, https://euraf.isa.utl.pt, 05/05/2013). De termijn van de vorige CAP liep echter af eind 2013, dus loont het de moeite om reeds op langere termijn vooruit te kijken. Op 17 december 2013 werd de nieuwe visie voor de CAP tot 2020 gepubliceerd. De herziene definitie luidt als volgt: “For the purposes of this Article, agroforestry systems means land use systems in which trees are grown in combination with agriculture on the same land. The minimum and maximum number of trees per hectare shall be determined by the Member States taking account of local pedoclimatic and environmental conditions, forestry species and the need to ensure sustainable agricultural use of the land.” (Raad van de Europese Unie, 2013, Regulation 1305/2013).
1
Vanaf 1 januari 2015 moet een bedrijf met meer dan 15ha landbouwgrond ten minste 5% van die grond voorzien als Ecological Focus Area. Dit wil zeggen dat die 5% moet ingericht worden als haag, braakland, graskant, bufferstrook naar bebossing,… om zodoende de biodiversiteit op boerderijen te verbeteren (Raad van de Europese Unie, 2013, Regulation 1307/2013).
14
Voorts wordt agroforestry in deze nieuwe Europese Verordening 1305/2013 gezien als een manier om energie-efficiëntie te promoten, en de verschuiving naar een koolstofarme en klimaatresistente economie in de landbouw-, voedings- en bosbouwsector te ondersteunen. Meer specifiek stelt Artikel 21 dat agroforestry aangewend dient te worden om de ontwikkeling en leefbaarheid van bossen te verbeteren. Het daarop volgende artikel 23 voorziet dan ook in steunmaatregelen die tot 80% van de opstartkosten vergoeden, in plaats van de oorspronkelijke 70%. De onderhoudspremie blijft ongewijzigd en is beschikbaar voor maximaal vijf jaar (Raad van de Europese Unie, 2013, Regulation 1305/2013). Tot slot behoort agroforestry nu ook tot de mogelijkheden om te voldoen aan de 5% Ecological Focus Area, samen met onder andere braakland, terrassen, kleine landschapselementen, stikstoffixerende gewassen…... De lidstaten kunnen tot 1 augustus 2014 zelf beslissen welke van deze maatregelen ze zullen subsidiëren als Ecological Focus Area (Raad van de Europese Unie, 2013, Regulation 1307/2013). Het probleem dat enkel ‘trees alignments’ als agroforestry beschouwd werden, is door deze herziening van de CAP dus verholpen, net als de weinig haalbaar geachte minimumgrens van 50 bomen per hectare. De wens voor een subsidie van onderhoudskosten tot 10 jaar is echter niet ingewilligd, onderhoudskosten blijven tot maximum 5 jaar subsidieerbaar.
2.2.2 België
De ruimtelijke regelgevingen op Europees niveau schemeren ook nationaal door in het Vlaamse landbouwbeleid. Wat betreft subsidies zijn de voorwaarden en bedragen grotendeels dezelfde als op Europees niveau. De ruimtelijke afbakening van het perceel moet minimaal 0.5 ha bedragen en moet tussen 30 en 200 bomen bevatten. Deze moeten op minstens 3 bomenrijen staan, die niet alle op de rand van het perceel staan. Belangrijk is dat het perceel landbouwgrond moet zijn en dus geen bosgrond. Boslandbouwsystemen vallen immers niet (meer) onder het bosdecreet. Bovendien moeten de aangeplante bomen ten minste 15 jaar behouden blijven en moet de landbouwteelt die tussen de bomen toegepast wordt 15 jaar lang jaarlijks de hoofdteelt zijn. Vruchtwisseling is toegelaten. De subsidie kan maximum 70% van de opstartkosten bedragen (excl. BTW) en is afhankelijk van het beschikbare budget en de te financieren oppervlakte. Daaronder wordt verstaan: aankoopkosten voor de bomen, kosten voor de arbeid en het machinale werk voor het planten van de bomen, kosten voor versteviging en bescherming van 15
de bomen. Laagstamfruitbomen, halfstamfruitbomen, naaldbomen en Amerikaanse vogelkers komen niet in aanmerking voor subsidie. Bovenstaande regelgeving geldt ook pas voor bomen die geplant zijn vanaf het najaar 2012 (http://www.vlaanderen.be, 24/04/2013). Deze herziene subsidieregelgeving kan de verspreiding van agroforestry ten goede komen en versnellen. Het is bovendien een tegemoetkoming voor zowel jonge als oude landbouwers, die dikwijls niet voldoende budget hebben om nieuwe investeringen te doen.
2.3
Traditionele landschappen
Een belangrijk onderdeel van de masterproef bestaat uit het toetsen van de criteria voor agroforestry aan de kenmerken van bestaande traditionele landschappen in Vlaanderen. Op die manier kan nagegaan worden waar agroforestry eventueel kan bijdragen tot het herstellen van het oorspronkelijke landschap. Onder ‘traditioneel landschap’ wordt verstaan: landschappen van vóór de grote veranderingen uit de 18e en 19e eeuw. Deze zijn sterk cultuur- en regiogebonden (Antrop, 2010). Deze landschappen hebben doorheen de geschiedenis
een
eigen
karakteristieke
structuur
opgebouwd.
Een
langzaam
ontwikkelingsproces was hierbij essentieel (Antrop, 1997). Een systematische beschrijving van traditionele landschappen in Vlaanderen gebeurde door Antrop & Van Damme (1995). De types traditionele landschappen die hierin beschreven werden, zullen in dit onderzoek getoetst worden aan de criteria voor agroforestry. De indeling van de traditionele landschappen werd bepaald door zowel fysische (bodem, reliëf) als cultuurlandschappelijke elementen (bewoningsvorm, landgebruik, percelering) (Antrop, in Hofkens & Roosens, 2001). Voorbeelden zijn de kustpolders, de Vlaamse Ardennen, of de Vlaamse bocagelandschappen. Ter herstel van traditionele landschappen zal onder andere op zoek gegaan worden naar gebieden die vroeger bebost waren en nu landbouwgebied zijn. Vóór de grote veranderingen kwamen bossen en wastines veelvuldig voor in Vlaanderen. De meesten behoorden toe aan adellijke domeinen of kerkelijke instellingen (abdijen). Een aantal soorten die reeds vanouds in deze gebieden groeien zijn onder andere witte populieren, wilgen, olmen en de gewone es (Tack et al., 1993). Soorten die ook nu nog groeien en dus een mogelijkheid kunnen vormen voor agroforestry. Tevens moeten er in de Middeleeuwen reeds (een soort van) boomkwekerijen aanwezig geweest zijn. Tack et al. (1993) stellen dat het Vlaamse Houtland onmogelijk kon aangelegd worden zonder aanvoer van gekweekte planten. Onder meer in Brugge en Waasmunster zouden zich kwekerijen bevonden hebben. Het is 16
zeker dat er in de 17e eeuw kwekerijen waren in Ename en Maldegem. Naar het eind van de 18e eeuw toe is heel Vlaanderen door deze dichtheid aan hagen en bomenrijen tamelijk gesloten landschap. In de Zand- en Zandleemstreek was dit onder andere het gevolg van de grote ontginningen tijdens de Middeleeuwen. Daardoor was er veel meer plaats voor compensatie met houtkanten e.d. De polder- en kustzone was dan weer minder begroeid, met hoogstens enkele hagen- en bomenrijen (Tack et al., 1993). Hout werd overal gebruikt voor dezelfde doeleinden: brandhout (zowel hout als houtskool), bouwhout, ambachtshout (voor timmermannen, schrijnwerkers), geriefhout (tuinhout). Soms ook voor waterwerken (bruggen, sluizen, kustverdediging), mijnwerken en oorlogshout. Vanaf de moderne ontginningsbeweging echter, is er een sterke achteruitgang van het bos- en wastinebestand. “Landschappen met kleine landschapselementen zijn zeldzaam, er is een tijd geweest dat er meer bomen voorkwamen buiten het bos dan binnen het bos” (Tack et al., 1993). Het ging hier bovendien voornamelijk om hagen en houtkanten die voor hakhout gebruikt werden, dus kan men stellen dat dit reeds een vorm van agroforestry avant la lettre was. Men kan zich nu de vraag stellen waarom traditionele landschappen vandaag de dag nog belangrijk zijn en waarom ze bewaard zouden moeten worden. Vele antwoorden zijn mogelijk, gaande van puur conservatisme tot bescherming van de schoonheid van het landschap. In de inleiding werd Austad (2000) reeds aangehaald, die zes strategieën opstelde die konden bijdragen tot het behouden van landschappelijke en culturele landschapswaarden. De eerste daarvan stelt dat in authentieke landschappen de natuurlijke vegetatietypes en de traditionele landbouwsystemen beschermd dienen te worden, aangezien ze gedurende vele jaren duurzaam gebleken zijn en ook in de toekomst als voorbeeld zouden kunnen dienen. Antrop (2005) gaat hiermee akkoord en pikt hierop in door te stellen dat de landschapsstructuur essentieel is bij het behouden van de (bio)diversiteit. Antrop (2005) maakt echter ook de vergelijking tussen landschappen en de menselijke persoonlijkheid. Hij stelt dat na vele fysieke veranderingen, de persoonlijkheid van een mens nog gemakkelijk te herkennen is, maar soms zijn veranderingen zodanig groot dat iemand zijn persoonlijkheid verliest. Dit kan ook met landschappen gebeuren, maar dan uiteraard met gevolgen op een veel grotere schaal. Dus ook om in een steeds sneller en grootschaliger veranderende wereld toch nog een deel herkenbare identiteit te bewaren, zijn traditionele landschappen de moeite waard om in stand te houden. Antrop (1997) stelt bovendien dat 17
hedendaagse landschappen wel degelijk een identiteit ontberen, en dat de weinige overblijfselen van traditionele landschappen slechts geïsoleerde patches in een verder grotendeels uniforme ruimte zijn. Er zijn dus mogelijkheden voor agroforestry om hier een praktische oplossing te bieden voor de fragmentatie van landschappen, door ‘bruggen’ te creëren, corridors tussen verschillende patches bos. Bovendien bieden traditionele landschappen ook een raamwerk waarin men landschapseenheden als patches en corridors kan analyseren. Hierdoor kan men vergelijkingen maken met de huidige situatie en kunnen landschappen op een holistische manier geëvalueerd worden (Antrop, 1997).
2.4
Perceptie en beleving
Landschappen zijn niet alleen holistisch, maar ook dynamisch en perceptief (Antrop, 2010). Daarom zal een tweede luik van deze masterproef besteed worden aan de beleving van agroforestrylandschappen. Hierbij is het belangrijk om een onderscheid te maken tussen de termen ‘beleving’ en ‘perceptie’. Perceptie is het ‘mechanische waarnemen’, de technische manier waarop mensen naar het landschap kijken. Beleving duidt meer op de mentale verwerking van de waarnemening, m.a.w. de eigen individuele beoordeling, de evaluatie van de waarneming (Antrop, 2010). Daarom is dit onderzoek deels een ‘belevingsonderzoek’, en zal in de rest van deze tekst de term ‘beleving’ gehanteerd worden. Met het oog op landschapsherwaardering is het de bedoeling om meningen van verschillende personen met verschillende achtergronden te verwerken. Onze voorkennis bepaalt immers welke realiteit we zien en/of als ‘mooi’ ervaren (Antrop, 2010). Rogge et al. (2007) stelden reeds dat landbouwlandschappen door verschillende stakeholders (landbouwers, bewoners en landschapsexperten) op verschillende manieren waargenomen worden en dat er verschillende klemtonen gelegd worden. Ook in Franco et al. (2003) is dezelfde conclusie terug te vinden, maar dan reeds specifiek onderzocht naar agroforestry toe: de aanwezigheid van een agroforestrynetwerk wordt positiever geacht naargelang leeftijd, activiteit en woonplaats van de respondenten, wat gelinkt kan worden aan de ervaring, de rol in het landschap en de mate van betrokkenheid bij het landschap of afhankelijkheid ervan. Men kan er verschillende visies op nahouden betreffende agroforestry. Zo kan gesteld worden dat men niet echt aan ‘landschapsherstel’ doet, wanneer bomen na een aantal jaren opnieuw omgehakt worden voor houtproductie. Anderzijds kan men stellen dat het kweken van bomen evengoed ten goede kan komen aan het landschap, met de (zij het tijdelijke) voordelen voor 18
uitzicht, biodiversiteit, eventuele nevenopbrengst,…. in plaats van enkel te kweken in serres en kwekerijen. Vooraleer men kan spreken over landschapsherwaardering, is het belangrijk te weten wat men verwacht van landbouwlandschappen (productie, recreatie, idyllisch...) en wat men als ‘mooi’ ervaart. O.a. Kaplan (1987) stelt dat, onafhankelijk van de waarnemer, algemeen een ‘natuurlijk karakter’ als mooi beschouwd wordt. Ook openheid (Kaplan en Kaplan, 1989) en onderhoud (een ‘proper’ landschap) (Scott, 2002) scoren hoog op de schoonheidsschaal. Meer specifiek toont Rogge et al. (2007) aan dat openheid en het feit dat het landschap onderhouden is, voornamelijk voor landbouwers belangrijk zijn bij de appreciatie. Voor lokale bewoners blijken voornamelijk aanwezigheid van vegetatie, alsook openheid en onderhoud belangrijk. De landschapsexperten vonden eveneens openheid en de aanwezigheid van vegetatie aantrekkelijk. Arriaza et al. (2004) toont aan dat ook de ruigheid van het landschap, de aanwezigheid van menselijke elementen die goed bewaard zijn, de aanwezigheid van water of bergen en kleurcontrast een positief effect kunnen hebben op de appreciatie van een landschap. Hierbij dient wel opgemerkt te worden dat hiervoor Spaanse landschappen onderzocht werden. Een universele conclusie van het onderzoek van Arriaza et al. (2004) echter, is dat homogeniteit van landschap niet (of minder) als ‘mooi’ aanzien wordt. Deze laatste bewering vinden we ook terug bij Antrop, in Hofkens & Roosens (2001). Op het gebied van de simulatiefoto’s zelf, dient men ook rekening te houden met enkele zaken omtrent perceptie. De beoordeling van een landschapsfoto kan schommelen naargelang de gezichtshoek of het feit dat het al dan niet een panoramafoto betreft. Bovendien kan het type simulatiefoto ook afgestemd worden op het type landschap dat men wil fotograferen/simuleren (Sevenant & Antrop, 2011). Zo kan agroforestry bijdragen tot een natuurlijk karakter en tot heterogeniteit, doch de openheid van het landschap kan erdoor verstoord worden. Toch zijn er duidelijk positieve signalen te vinden. Zo stellen Franco et al. (2003) dat in hun onderzoek een site met simulatie van geplande agroforestrynetwerken steeds geprefereerd werd boven dezelfde site zonder agroforestry.
19
3.
METHODEN
3.1
Geschiktheidskaarten
Door Reisner et al. (2007) werd met behulp van GIS een Europese geschiktheidskaart voor agroforestry ontwikkeld, op basis van vereisten voor verschillende boomsoorten. Er werd een overlay gemaakt van landbouwgrond, gebieden die geschikt zijn voor de boomsoorten (door topografie, klimaat en bodem) en gebieden waar agroforestry kan helpen om milieuproblemen tegen te gaan. Deze Europese kaart is echter te onduidelijk om op Vlaams niveau te gebruiken. Bovendien werd voor België enkel rekening gehouden met de populier en de walnoot. Het is de bedoeling om in dit onderzoek op gelijkaardige wijze een geschiktheidskaart te maken voor Vlaanderen. Hiervoor werd rekening gehouden met verschillende factoren (boomsoort, traditionele landschappen, bodemsoort, nitraatgehalte,…). Deze werden als kaartlaag verwerkt in GIS, waarna per boomsoort een geschiktheidskaart werd bekomen. De totstandkoming van deze kaarten, en de belangrijkste factoren daarbij, worden hieronder beschreven.
3.1.1 Boomsoorten
In punt 2.1 werden reeds de belangrijkste kenmerken voor een goede agroforestryboom omschreven. Hieruit is duidelijk geworden dat uiteenlopende soorten geschikt zijn voor agroforestrytoepassingen. Reisner et al. (2007) maakt gebruik van walnoot (Juglans spp.), Prunus avium, Populus spp., Quercus en Pinus. Deze laatste twee komen in haar onderzoek enkel voor in Zuid-Europa en zijn dan ook niet echt geschikt voor dit onderzoek dat zich toespitst op Vlaanderen. Ook naaldbomen zijn in theorie geschikt voor agroforestry (vb. pinus,
pseudotsuga,
larix)
(Agroforestry
Research
Trust,
www.agroforestry.co.uk,
19/10/2013), doch ook deze soorten werden overgeslagen aangezien ze een veel minder rijke traditie hebben in de traditionele Vlaamse landschappen. Het grootste deel van de aanwezige naaldbomen in Vlaanderen bestaat namelijk uit grove den, en die is niet inheems. Pas in de 18e eeuw werden naaldbomen aangeplant in onze streken, met name in de Kempen Ook de Europese lork werd in die periode, zij het in beperkte mate, aangeplant (Tack et al., 1993). Bovendien blijven naaldbomen altijd groen, waardoor de tussenteelt meer last van schaduw
20
ondervindt. Maar misschien wel het belangrijkste argument tegen naaldbomen is echter dat ze, als agroforestry, niet gesubsidieerd worden (www.vlaanderen.be, 24/04/2013). Net als Reisner et al. (2007) vermeldt ook de website van Wervel (www.agroforestry.be, 18/11/2013) Populus spp., Juglans spp. en Acer pseudoplatanus als geschikte soorten, maar ook bijvoorbeeld Salix alba en Alnus. Hierbij is het interessant om op te merken dat Alnus een stikstoffixerende soort is. Stikstoffixerende soorten kunnen een belangrijk voordeel betekenen, vooral in het door overbemesting gekenmerkte Vlaamse landbouwlandschap. Andere stikstoffixeerders zijn Robinia en Castanea sativa (Agroforestry Research Trust, www.agroforestry.co.uk, 19/10/2013). Castanea sativa staat bovendien gekend om zijn kwaliteitsvol hout, maar kan evengoed dienen als brandstofhout. Bovendien is de soort toch snelgroeiend, waardoor ze zeer geschikt kan zijn in combinatie met silvopasture (vee-agroforestry), omdat ze snel boven de dieren uittorent en dus minder blootgesteld is aan begrazing. Castanea is ook een belangrijke houtproducent in Vlaanderen. Zowel Castanea als Salix hebben bovendien een snel regeneratievermogen na het snoeien, wat wil zeggen dat ze om de 2 jaar gesnoeid kunnen worden. Castanea is niet zuiver inheems in Vlaanderen. De soort werd hier ingevoerd tijdens de GalloRomeinse periode, maar het is onduidelijk of ze zich sindsdien ook permanent gehandhaafd heeft (Tack et al., 1993).
Wilgen zijn zeer geschikt als agroforestryboom, onder andere wegens hun capaciteit om water op te nemen, en worden reeds dikwijls aangeplant als knotboom of soms als opgaande bomenrij (Tack et al., 1993). Salix alba is de meest voorkomende knotwilg, deze kan men vaak aantreffen langs beken en grachten.
Ook de esdoorn is geschikt voor agroforestry, voornamelijk vanwege zijn hout en zijn tolerantie tegen wind. Acer pseudoplatanus komt van nature voor in de Belgische Ardennen, maar in Vlaanderen is hij waarschijnlijk niet inheems. Bronnen signaleren esdoorns in deze streken vanaf de 16e eeuw (Tack et al., 1993).
Wat betreft de populieren zijn Populus nigra en canadensis het meest geschikt voor agroforestry-doeleinden. Populus nigra is inheems in Vlaanderen, en een typische soort voor zachthout-ooibossen is, bossen die vroeger van nature voorkwamen langs oevers van dynamische rivieren. Populus canadensis is een bastaardvorm van de Populus nigra, maar is
21
hier ingevoerd in de 18e eeuw. Populus canadensis heeft sindsdien echter de Populus nigra grotendeels verdrongen (Tack et al., 1993). Alle soorten verdragen ook goed kalkrijke bodems. PH-waarden van 7 tot 5 zijn optimaal. Esdoorn kan een pH tot 4 verdragen, Castanea zelfs tot 3. Op basis van bovenstaande beschrijvingen werden uiteindelijk vijf boomsoorten hieruit geselecteerd voor dit onderzoek (Juglans, Acer, Populus, Castanea, Salix). Merk wel op dat dit niet de enige geschikte soorten voor Vlaanderen zijn. Doorslaggevende kenmerken om voor deze soorten te kiezen waren echter hun algemene verspreiding in Vlaanderen, hun niet te standplaatsspecifieke eisen (dus niet te erg gelimiteerd in groeiplaats), en hun snelle groeimogelijkheden op de meeste bodemsoorten. Dit maakt dat deze vijf soorten relatief gemakkelijke te kweken en te ‘oogsten’ (snoeien) zijn. Op de populieren na staan ze allen ook bekend voor hun hout van goede kwaliteit. Alle zijn bovendien snel groeiende lichtboomsoorten, met uitzondering van Castanea sativa (schaduwsoort). In onderstaande Tabel 2 worden de belangrijkste kenmerken/vereisten nog even samengevat. Tabel 2: standplaatskenmerken van gekozen boomsoorten
Boomsoort
Wortel- Bodem stelsel Salix Alba Eerder Alle, geen vlak specifieke voorkeur Juglans Nigra Diep Leem Populus Nigra Vlak Alle, geen specifieke voorkeur Populus Vlak Alle, geen Canadensis specifieke voorkeur Acer Diep Alle, lichte Pseudoplatanus voorkeur voor zand Castanea Diep Zand heeft Sativa voorkeur op leem. Geen klei Luchtig, vruchtbaar.
drainage Nat, vochtig Vochtig Nat, vochtig
Gevoelig voor Inheems in vorst verdichting zout wind Vlaanderen nee nee ja matig nee
nee nee
ja nee
ja nee
ja nee
nee ja
nee
nee
wel
matig nee
Vochtig, niet nat
nee
nee
ja
nee
ja
Vochtig, niet nat
nee
nee
ja
ja
niet
22
3.1.2 Traditionele landschappen
Om de traditionele landschappen te bepalen waarin de bebossing van oudsher een belangrijke rol speelde, werd de beschrijving van de traditionele landschappen door Antrop & Van Damme (1995) als basis gebruikt. In dit document, dat heel Vlaanderen omvat, wordt per traditioneel landschap een overzicht gegeven van visueel-landschappelijke kenmerken en wenselijkheden voor het toekomstig beleid. Hierbij werd rekening gehouden met onder andere de fysische geografie, de impact van huidige bewoning, erfgoedwaarde,…. Ook bebossing en kleine landschapselementen komen aan bod. Ondanks het feit dat dit document reeds dateert uit 1995, zijn de beschreven wenselijkheden nog steeds actueel. Vele van de vermelde bedreigingen voor bossen, begroeiing en open ruimte zijn er immers niet kleiner op geworden. Op basis van deze beschreven wenselijkheden werden alle traditionele landschappen in volgende ‘categorieën van geschiktheid voor agroforestry’ onderverdeeld. -
0: stedelijke gebieden, niet geschikt
-
1: open ruimte gebieden: landschappelijk niet geschikt
-
2: weinig geschikt: enkel op bepaalde plaatsen onder strikte voorwaarden.
-
3: misschien geschikt: niet expliciet vermeld in beschrijving, maar ook niet verboden.
-
4: geschikt: (her)aanplanten uitdrukkelijk gewenst
Stedelijke gebieden werd een categorie 0 toegekend, aangezien dit traditioneel geen landschappen zijn waar aan bosbouw gedaan werd. Bovendien zullen stedelijke gebieden later ook op bodemkundig niveau wegvallen. Categorie 1 herbergt de gebieden waar het landschappelijk niet gewenst is om bomen aan te planten. Hier geeft men de prioriteit aan maximaal behoud van de open ruimte, en daarin hebben bomen geen plaats. De Kustpolders of de Zuidelijke IJzervlakte zijn hiervan een goed voorbeeld. Deze gebieden werden echter niet bij voorbaat uitgesloten, aangezien er wel milieuproblemen kunnen voorkomen waar bomen een oplossing zouden kunnen bieden (erosie, nitraatveruiling, bomen als windscherm (zie ook verder 3.1.3). Door de lage score op landschappelijk gebied zullen deze gebieden echter nooit als potentieel ontwikkelingsgebied voor agroforestry naar voren komen. In gebieden van categorie 2 zou agroforestry wel mogelijk zijn, maar onder strikte voorwaarden. Bijvoorbeeld de Zeeuws-Vlaamse polders: ook hier wil men de open ruimte bewaren, doch langs dijken zijn groenschermen mogelijk. Dit zou een mogelijkheid voor 23
agroforestry kunnen bieden. Gebieden van categorie 3 zouden geschikt kunnen zijn voor agroforestry, doch aanplanten wordt niet expliciet aanbevolen noch verboden bij de wenselijkheden. Categorie 4-gebieden zijn het meest geschikt. Hier is het (her)aanplanten van bomen uitdrukkelijk gewenst. Het is dan ook in deze gebieden dat agroforestry als vorm van traditioneel landschap het meeste kans zou kunnen maken. In Bijlage 1 zijn alle traditionele landschapstypes opgelijst met de vermelde beleidswenselijkheden omtrent perceelsbegroeiing volgens Antrop & Van Damme (1995) en hun toegekende categorie. In Figuur 1, alsook in Bijlage 4 zijn de toegekende categorieën op kaart weergegeven.
Figuur 1: toegekende score voor geschiktheid traditionele landschappen
In vele landschapstypes is er behoorlijk ontbost geweest de laatste eeuwen. Zo is het totale bosareaal vandaag de dag ongeveer gelijk aan dat ten tijde van Ferraris (150000ha), doch meer dan 84% van de huidige bossen bevindt zich op plaatsen die vroeger niet bebost waren. Er heeft zich door de jaren heen dus duidelijk een verschuiving van het bosbestand voorgedaan. Bovendien zijn de grotere bossen steeds meer versnipperd geraakt en kwamen er dus meerdere kleinere bospercelen in de plaats (Hermy, 2014). Vele percelen kenden tevens een geschiedenis van verschillende bebossing- en ontbossingsperiodes. Dit maakt het extra moeilijk om te bepalen waar bebossing ‘traditioneel’ was. Bij het zoeken naar geschikte locaties werden immers zones geprefereerd die vroeger bebost waren en nu niet meer. Maar wat kan men als ‘vroeger’ of ‘traditioneel’ beschouwen? De Romeinse tijden zijn te lang 24
geleden om vandaag nog representatief te zijn. In de Middeleeuwen vonden grote ontginningen plaats, waardoor het areaal toendertijd eigenlijk nog kleiner was dan vandaag Daarna volgde echter een herstel van het bosareaal, dat duurde tot eind 18e eeuw (Hermy, 2014). Daarom werd uiteindelijk gekozen om de kaart van Vander Maelen (1846-1854) als referentielaag voor traditionele bebossing te gebruiken. De bebossing op de Kabinetskaart van de Ferraris (1777) zou ook representatief geweest zijn, doch deze komt grotendeels overeen met de bebossing ten tijde van Vander Maelen. Bovendien was de GIS-laag met bebossing op de Kabinetskaart niet volledig dekkend voor Vlaanderen. Gebieden zoals het Waasland en de Noorderkempen ontbraken, waardoor de kaart van Vander Maelen een logische keuze werd.
3.1.3
Bijdragen aan milieuverbetering
Agroforestry kan echter nog meer voordelen bieden dan enkel op landschappelijk niveau. Sterker nog, dikwijls zijn ecologische problemen het gevolg van landschappelijke veranderingen. Zo stelt Antrop dat “het verdwijnen van de bocage leidt tot versterkte bodemerosie, verslechtering van de drainage en tot lagere opbrengsten door het verlies van de windschermfunctie” (Antrop in Hermy & De Blust (1997)). Het positieve effect van agroforestry is bovendien extra goed zichtbaar bij niet-optimale omstandigheden (Kuemmel 2003 in Van Vooren, 2013). In 2.1.4 werd reeds vermeld dat het aanplanten van bomen ook tegemoet kan komen aan verscheidene milieuproblemen zoals bodemerosie. Bomen houden niet alleen de grond vast met hun wortelstelsel, ze nemen ook water op waardoor afstroomerosie vermindert. Bovendien kan men ze zodanig plaatsen dat ze als windscherm dienen, waardoor ook winderosie wordt verminderd. Erosie vormt dan ook een niet te onderschatten bedreiging voor de bodemkwaliteit in landbouwgebied. In de GIS-analyse werd gebruik gemaakt van de potentiële bodemerosiekaart per perceel van 2014 (Databank Ondergrond Vlaanderen, 2014). Deze kaart geeft aan de hand van een klassenindeling de totale potentiële erosie van een bepaald landbouwperceel weer (Zie Figuur 2 en Bijlage 3). Belangrijk hierbij is dat het om potentiële erosie gaat en dus geen daadwerkelijk gemeten erosie. De potentiële erosie werd berekend op basis van bodem- en grondwatergegevens. Er wordt rekening gehouden met erosie door water en bewerking, maar niet met het landgebruik. De totale potentiële erosie is de som van bewerkingserosie en watererosie (Databank Ondergrond Vlaanderen, 2014). Hoewel het hier dus ‘slechts’ om potentiële erosie gaat, kunnen deze gegevens wel degelijk nuttig zijn om percelen en gebieden
25
binnen Vlaanderen onderling te vergelijken. Ook andere onderzoeken, zoals Palma et al. (2007) werkten reeds met voorspellingen van erosie i.p.v. waargenomen waarden.
Figuur 2: potentiële bodemerosie per perceel voor Vlaanderen (2014)
Een ander nijpend milieuprobleem is nitraatvervuiling, vooral in een Vlaanderen dat gekenmerkt wordt door intensieve bemesting. Hoge nitraatconcentraties kunnen leiden tot het vervuilen van grondwater, wat een negatief effect heeft op drinkwaterproductie. Nitraatveruiling in oppervlaktewater veroorzaakt dan weer eutrofiëring, wat kan leiden tot aantasting van waterorganismen: door de hogere concentratie van nutriënten gaan algen en anaërobe bacteriën zich sterk ontwikkelen, wat een grote bedreiging kan vormen voor allerhande vissen en waterinsecten (MIRA, www.milieurapport.be, 12/04/2014). Ook hier kan agroforestry een oplossing bieden, doordat sommige bomen stikstof opnemen. Dit zou uiteraard een gunstig effect hebben op (te) hoge nitraatconcentraties in het grondwater.
Bij het samenstellen van de geschiktheidskaarten werd dan ook rekening gehouden met de aanwezige nitraatconcentraties in het grondwater. Recente data voor heel Vlaanderen waren echter niet direct voorhanden. Er werd daarom gebruikt gemaakt van onderstaande kaart in Figuur 3. Deze kaart geeft een vrij gegeneraliseerd beeld van de nitraatconcentratie in het grondwater voor heel België. De kaart werd opgesteld door het European Environment Agency, op basis van data aangeleverd door NFP-Belgium, onderdeel van IRCEL, de 26
Intergewestelijke Cel voor het Leefmilieu (EEA, 25/03/2014). Als achtergrondbasis voor deze kaart werden de hydrogeologisch homogene zones gebruikt. Het is duidelijk te zien dat de concentratie voor het grootste deel van Vlaanderen 40 mg/l of meer bedraagt, wat erg veel is. Een groot deel overschrijdt zelfs de nitraatnorm van 50 mg/l. Voorzichtigheid is echter geboden, want het feit dat de metingen dateren uit 2004 en 2005, kan betekenen dat de huidige situatie van nitraatconcentratie er mogelijk anders uitziet. Volgens MIRA bedroeg de gemiddelde concentratie in Vlaanderen in 2012 immers namelijk 36.5 mg/l. Verder stelt MIRA ook dat het percentage meetputten met een overschrijding van de nitraatnorm sinds 2005 langzaam gedaald is. Ondanks de licht verouderde gegevens werd toch de kaart in Figuur 3 gebruikt. De daling van nitraatconcentraties is immers beperkt en de doelstellingen van de nitraatrichtlijn zijn nog niet gehaald (MIRA, www.milieurapport.be, 12/04/2014). Kortom, de gebieden die in Figuur 3 in oranje en rood aangeduid zijn, kunnen nog steeds een significante vermindering van de nitraatconcentratie gebruiken. Agroforestry zou hier dus wel degelijk nuttig kunnen zijn.
Figuur 3: nitraatconcentratie in grondwater voor België (2004-2005). Bron: EEA, 2014
3.1.4
Bodemkaart
De bodemkaart werd geleverd door de Databank Ondergrond Vlaanderen. Twee belangrijke elementen hieruit werden gebruikt. Enerzijds het type bodem (zand, leem, klei,…) en 27
anderzijds de drainage (vochtig, nat, droog,…). Beide kenmerken zijn bepalend voor de standplaats van een boom. In de attributentabel van de bodemkaart stonden beide echter in 1 kolom weergegeven, daarom werd deze gesplitst in twee aparte kolommen (vochtigheid en bodemtype). Zo werd bijvoorbeeld ‘droge zandleem’ gesplitst in ‘droge’ en ‘zandleem’. Nadien werd aan beide nieuwe kolommen een score toegekend per boomsoort. Hoe hoger de score, hoe beter de situatie geschikt is voor de boomsoort. De scores zijn weergegeven in Tabel 3. De bodemkaart voor Vlaanderen is toegevoegd in Bijlage 2. Bodemsoorten als polder en kustduin werden score 0 toegekend, aangezien deze weinig of niet geschikt zijn voor agroforestry. Landduinen en veengebieden werden eveneens score 0 toegekend, aangezien deze ook niet echt geschikt zijn, maar bovenal vrij zeldzaam en kwetsbaar. Daarom acht men het noodzakelijk om deze te beschermen en zoveel mogelijk te bewaren in de toestand zoals ze nu zijn (INBO, http://www.inbo.be, 27/04/2014). Tabel 3: scores van gebruikte boomsoorten op bodemsoort en drainage
Juglans
Acer
Castanea
Populus
Salix
Zand Zandleem Leem Klei
2 3 4 1
4 3 2 2
4 3 2 0
4 4 4 4
4 4 4 4
Nat Vochtig Droog
1 2 0
1 2 0
1 2 1
2 1 0
2 1 0
3.1.5 Samenstelling geschiktheidskaart
Alle benodigde data werd in digitale vorm verzameld (als shapefile) en tot geschiktheidskaarten verwerkt met behulp van GIS-software (meer bepaald ArcGIS 10.1 en QuantumGIS 2.0 Dufour). De meeste data werden verkregen via de website GeoData van de Vakgroep Geografie van de Universiteit Gent (Geodata Universiteit Gent, 21/04/2014). De data van de bodemkaart en de potentiële erosie per perceel werden verkregen door aanvraag bij
de
Databank
Ondergrond
Vlaanderen
(Databank
Ondergrond
Vlaanderen,
https://dov.vlaanderen.be, 21/04/2014). Onderstaande Tabel 4 geeft een overzicht van de gebruikte lagen en hun metadata.
28
Tabel 4: Metadata van gebruikte GIS-lagen.
Laag Bos_vdm
Bosref
Publicatie Wat? 2002 Bebossing op de kaart van Vander Maelen 2001 Alle bospercelen
Bodemkaart
2001
Pot_bodemerosie_pe rceel_inter_2004
2014
Trad_landsch
2001
AdminBndy2_lam72
2007
Nitraat
2005
Bodemkaart (o.a. bodemtype en drainage) Potentiële bodemerosie per perceel De traditionele landschappen in Vlaanderen Gewestgrenzen voor België Eigen digitalisatie van nitraatconcentratie in grondwater
Eigenaar Agentschap voor Natuur en Bos Agentschap voor Natuur en Bos Databank Ondergrond Vlaanderen Databank Ondergrond Vlaanderen Ugent vakgroep Geografie
Vorm Vector
Geometrie Polygoon
Vector
Polygoon
Vector
Polygoon
Vector
Polygoon
Vector
Polygoon
Navstreet
Vector
Polygoon
European Environment Agency
Vector
Polygoon
De totstandkoming van de geschiktheidskaarten gebeurde in verschillende stappen: -
Er werden categorieën van geschiktheid toegekend aan de traditionelen landschappen, zoals hierboven beschreven.
-
De potentiële erosiegevoeligheid werd toegevoegd. Deze was reeds in categorieën verdeeld. De zones waarvoor ‘geen info’ werd vermeld, werden verwijderd. Na vergelijking met de topografische kaarten bleek dat dit bijna uitsluitend bebouwde oppervlakten waren.
-
Er werd rekening gehouden met subsidieerbaarheid, dus de oppervlakte werd berekend en percelen van minder dan 0.5ha (5000m²) werden verwijderd.
-
In de bosreferentielaag werd het huidig bos afgezonderd. Dit huidig bos werd over de bebossingslaag van Vander Maelen gelegd en ook daarin weggesneden. Op die manier werden percelen bekomen die in de 19e eeuw bebost waren, maar vandaag de dag niet meer. Dit is wat men nodig heeft wanneer men het traditionele landschap wil herstellen.
-
De kaart m.b.t. het nitraatgehalte werd gedigitaliseerd. Dezelfde klassen werden overgenomen. 29
-
De bodemkaart werd toegevoegd en gesplitst in twee kolommen. De scores werden toegekend zoals beschreven in Tabel 3.
Zo werd per gebied een score bekomen voor elk criterium (bodemgeschiktheid, erosie, nitraatgehalte, en geschiktheid van traditioneel landschap). Al de lagen met scores werden samengevoegd via verschillende unions. Daarna werden de lagen gelijkgeschaald2 op een schaal van 1 tot 10. Via de methode van Saaty werd nog een gewicht toegevoegd aan elk criterium (Saaty, 1977). Aangezien dit in de eerste plaats een landschapskundig onderzoek is, werd er een groter belang gehecht aan het criterium ‘traditioneel landschap’. Daarom werd de geschiktheid van het traditionele landschap 4x zo belangrijk geacht als de aanwezigheid van hoge nitraatconcentraties en erosiegevoeligheid. Bodemtype en bodemvochtigheid werden wel als belangrijker beschouwd dan nitraatconcentratie en erosiegevoeligheid, maar nog niet even belangrijk als de factor traditioneel landschap. Het feit dat een perceel bebost was op de kaart van Vander Maelen werd eveneens belangrijker bevonden dan het voorkomen van beide milieuproblemen, doch het is geen absolute vereiste om agroforestry uit te bouwen.
Vochtigheid
Geschiktheid landschap
Bebossing Vander Maelen
Potentiële erosie
Nitraatgehalte
Bodemtype Vochtigheid Geschiktheid landschap Bebossing Vander Maelen Potentiële erosie Nitraatgehalte Som
1,00 1,00 2,00 0,67 0,50 0,50 5,67
1,00 1,00 2,00 0,67 0,50 0,50 5,67
0,50 0,50 1,00 0,33 0,25 0,25 2,83
1,50 1,50 3,00 1,00 0,75 0,75 8,50
2,00 2,00 4,00 1,33 1,00 1,00 11,33
2,00 2,00 4,00 1,33 1,00 1,00 11,33
Bodemtype Vochtigheid Geschiktheid landschap Bebossing Vander Maelen Potentiële erosie Nitraatgehalte
0,176 0,176 0,353 0,118 0,088 0,088
0,176 0,176 0,353 0,118 0,088 0,088
0,176 0,176 0,353 0,118 0,088 0,088
0,176 0,176 0,353 0,118 0,088 0,088
0,176 0,176 0,353 0,118 0,088 0,088
0,176 0,176 0,353 0,118 0,088 0,088
Saaty-score
Bodemtype
Tabel 5: methode van Saaty
0,176 0,176 0,353 0,118 0,088 0,088
Dit gebeurde via de formule ((Ri – Rmin)/(Rmax – Rmin))*10. Hierin is Ri de laag die je wil gelijkschalen, en Rmin en Rmax de minimale en maximale waarden waartussen men wil gelijkschalen (in dit geval bedroegen deze waarden steeds respectievelijk 0 en 10). 2
30
De definitieve gewichten vindt men terug in de laatste kolom van Tabel 5. De formule om de geschiktheid van een perceel te bepalen werd dus: 0.088*"nitraat" + 0.088*"erosie" + 0.176*"vochtigheid" + 0.117*"bebossing Vander Maelen" + 0.353*"traditioneel landschap" + 0.176*"bodemsoort". Op die manier werd voor elke boomsoort een geschiktheidskaart bekomen. Deze worden uitgebreid besproken in deel 4.1.
3.2
3.2.1
Fotosimulaties
Gekozen gebieden
Om te onderzoeken of mensen agroforestrysystemen nu ook als een landschappelijke meerwaarde beschouwen, werd een foto-enquête opgesteld met simulatiefoto’s van agroforestry. Hierbij werd gezocht naar de link tussen kenmerken van het landschap en de perceptie van respondenten. Franco et al. (2003) gebruikte een gelijkaardige methode met simulatiefoto’s om de invloed van agroforestrylandschappen in Italië te onderzoeken. Er zijn echter duidelijke verschillen: het onderzoek van Franco et al. (2003) behelst grotere oppervlakten, waarbij de bomen dichter op elkaar staan en van een grotere afstand waargenomen worden. Bovendien vond het onderzoek plaats in het hinterland van de lagune van Venetië, waarvan de landschappen niet te vergelijken zijn met de veel kleinschaliger Vlaamse landschappen. Als casestudies werden drie traditionele landschappen uitgekozen waar agroforestry toegepast zou kunnen worden als vorm van traditioneel landschap. Ten eerste het Houtland, waar agroforestry op volledige percelen de vroegere bossen zou kunnen ‘herstellen’ en waarmee oude dreven opnieuw van bomen voorzien zouden kunnen worden. Ten tweede het Waasland, waar agroforestry een methode zou kunnen zijn om een halt toe te roepen aan de teloorgang van de karakteristieke perceelsrandbegroeiing rond de bolle akkers. En ten derde de Centrale Kempen, voornamelijk in de valleien van de Kleine en Grote Nete. Hier is het halfopen landschap in de riviervalleien ook verloren gegaan. Traditioneel is in deze gebieden nogal wat veeteelt aanwezig, dus hier zou agroforestry in combinatie met veeteelt (i.p.v. gewasteelten in de andere twee gebieden) een goed alternatief kunnen zijn.
31
Op deze manier werden drie verschillende vormen van agroforestry en drie verschillende traditionele landschappen in de foto-enquête vertegenwoordigd. Bovendien scoren deze drie gebieden ook hoog op de geschiktheidskaarten die voorafgaand aan de fotosimulatie gemaakt werden (zie ook 4.1). Een uitgebreidere beschrijving van het landschap van deze drie gebieden wordt gegeven in hoofdstuk 4.2. 3.2.2
Techniek van simulatie
In de hierboven besproken casestudiegebieden werden gedurende de zomer van 2013 op verschillende plaatsen terreinfoto’s genomen. Per gebied werd geopteerd voor drie standplaatsen, wat dus drie standaardfoto’s en drie simulatiefoto’s per gebied opleverde. Bij het maken van de standaardfoto’s is het belangrijk dat alle foto’s met hetzelfde toestel worden genomen, van op een vaste hoogte. Dit vanwege de wetenschappelijke reproduceerbaarheid van het onderzoek. De foto’s werden alle genomen met een toestel van het type Canon EOS 1000D en van op een statief met een vaste hoogte van 1m70. Er werd gekozen om panorama’s te maken van foto’s met focusafstand 50mm, om twee redenen: aparte foto’s van 50mm focusafstand slagen er niet in om het volledige blikveld van het menselijk zicht weer te geven. Deze foto’s geven een ‘nauwer’ beeld dan de werkelijkheid. Anderzijds geven foto’s met breedhoeklens (focusafstand 18mm) een breder zicht dan de werkelijkheid, wat opnieuw een vertekend beeld oplevert (Van Eetvelde, 2013). Wanneer men echter een viertal foto’s van 50mm samenvoegt tot een panorama, ontstaat een beeld zoals men het ter plaatse op het terrein ook zou waarnemen. Op die manier komt men tegemoet aan beide hierboven gestelde problemen. De
standaardfoto’s
werden
vervolgens
bewerkt
tot
simulatiefoto’s,
met
het
softwareprogramma GIMP 2.8. GIMP is vergelijkbaar met Photoshop en gratis te downloaden. Zowel het samenstellen van de panorama’s als het simuleren zelf gebeurden via GIMP. Hiertoe werden afzonderlijke bomen ‘uitgesneden’ en aan de gefotografeerde landschappen toegevoegd, om op die manier een gesimuleerd agroforestrylandschap te bekomen. Schaduw en belichting werden op elkaar afgestemd om een zo waarheidsgetrouw mogelijk resultaat te bekomen. Ook werden de verschillende soorten gebruikt die hiervoor als meest geschikt aangeduid werden: esdoorn en notelaar als silvoarable agroforestry in het Houtland, notelaar en kastanje als silvopasture in de Centrale Kempen, en populier en
32
knotwilg als perceelsrandbegroeiing in het Waasland. Er werden simulaties gemaakt van zowel jonge bomen als volgroeide bomen, waardoor men een aantal verschillende beelden kreeg van hoe het huidige gefotografeerde landschap er in de toekomst uit zou kunnen zien. Alle foto’s zijn weergegeven in Bijlage 5: Bijlage 5a bevat de standaardfoto’s, 5b de gesimuleerde. 3.3
Enquête
De 9 originele alsook de 9 gesimuleerde foto’s werden verwerkt in een enquête. Er werd gekozen voor een online-enquête, om verschillende redenen. Ten eerste hoefde de enquête niet afgedrukt te worden, waardoor de kwaliteit van de foto’s behouden kon worden. Ten tweede was het praktischer dan rondgaan met de enquêtes, deze manueel laten invullen en daarna terug ophalen en met de computer verwerken. Ten derde kan een enquête via internet snel en veelvuldig doorgegeven worden, waardoor er in een kortere tijdspanne meer mensen bereikt kunnen worden. Nadelen zijn dan weer dat er minder controle is op de gegevens (‘iedereen kan invullen wat hij of zij wil’). Bovendien is men minder zeker van het aantal respondenten, men moet afwachten tot er een voldoende aantal mensen de enquête ingevuld hebben. Wanneer men persoonlijk langs gaat voor een interview is men daarentegen zekerder van de antwoorden. Na het uittesten van enkele programma’s voor online-enquêtes, werd geopteerd voor www.thesistools.be. Deze was het meest gebruiksvriendelijk en had weinig of geen beperkingen. Er konden bovendien foto’s tot 8MB geüpload worden. Om de enquête te beginnen werden aan de respondenten enkele algemene vragen gesteld, zodat ze achteraf in categorieën ingedeeld konden worden. Deze vragen peilden naar: -
leeftijd
-
geslacht
-
opleiding
-
beroep
-
woonplaats (gemeente en postcode)
-
woonomgeving (stedelijk, randstedelijk, verstedelijkte gemeente, landelijk).
Opleiding en beroep werden gevraagd om onderscheid te kunnen maken tussen experten (personen die opleidings- of beroepshalve met landschap te maken hebben) en non-experten. 33
Woonplaats en woonomgeving werd gevraagd om onderscheid te kunnen maken tussen lokale bewoners van de gekozen casestudiegebieden en niet-lokale bewoners. De 18 foto’s zelf dienden beoordeeld te worden op 9 criteria. Deze werden geselecteerd uit criteria die opgesteld werden door Tveit et al. (2006), en ook eerder gebruikt werden door onder andere Sevenant (2010) bij een gelijkaardig onderzoek naar de appreciatie van landschapsfoto’s. De vraag werd voor elke foto als volgt gesteld: “in welke mate vindt u volgend landschap…”: -
open
-
gevarieerd
-
door de mens beïnvloed
-
met veel gebruiksfuncties
-
met aantrekkelijke begroeiing
-
onderhouden
-
cultuurhistorisch waardevol
-
ecologisch waardevol
-
belangrijk om te behouden
Nadien werd ook gevraagd naar een totaalscore voor aantrekkelijkheid van het landschap, en een bijhorende motivatie. Deze motivatie kan belangrijk zijn bij het begrijpen van het gesimuleerde landschap. Op die manier kan men bij een eventueel ontwerp van het landschap rekening houden met de waargenomen preferenties. Deze argumentatie was echter niet verplicht in te vullen tijdens de enquête, aangezien het niet altijd gemakkelijk is om te verklaren waarom men een bepaald landschap ‘mooi’ vindt.
34
Bij elke vraag werd voorzien in 7 antwoordcategorieën volgens Sevenant (2010). Rogge et al. (2007) raadt tevens een schaal van 7 antwoordmogelijkheden aan, zodat men achteraf bij de statistische verwerking uit kan gaan van continue data. Dit vergemakkelijkt de toepassing van statistische testen. De 7 beschikbare antwoordmogelijkheden waren de volgende: -
Helemaal niet
-
Niet
-
Eerder niet
-
Gemiddeld
-
Eerder wel
-
Wel
-
Helemaal wel
Bijlage 7 toont een voorbeeld van een foto met de vragen, zoals deze in de enquête weergegeven werd. 3.4
Respondenten
Uiteindelijk vulden 148 respondenten de enquête in. Er werden verschillende groepen van respondenten gezocht (zowel lokale bewoners als niet-bewoners, experten (vb. werknemers van
het
ILVO),
studenten
uit
uiteenlopende
studierichtingen,
verschillende
leeftijdsklassen…). Uit Rogge et al. (2007) blijkt immers dat personen met verschillende achtergronden ook anders reageren op enquêtes. Op die manier wordt het mogelijk om verschillende invalshoeken en voorkeuren in perceptie bloot te leggen. Dit werd ook reeds beschreven in Rogge (2004). Studenten werden bereikt via de forums van hun respectievelijke studierichtingen. In totaal vulden 34 onder hen de enquête volledig in. De experten werden ingedeeld in twee groepen: expert door opleiding en expert door beroep… Indien een respondent onder beide categorieën viel, werd hij enkel bij de laatste meegerekend. Experten werden gezocht bij werknemers van het ILVO en van de diensten Ruimte en Landbouw van de Provincie Oost-Vlaanderen. Studenten geografie werden beschouwd als expert door opleiding. In totaal bekwam men 16 experten door opleiding en 41 experten door beroep. Om lokale bewoners en landbouwers te bereiken werd de enquête bezorgd aan de gemeentebesturen van Oostkamp, Sint-Gillis-Waas, Sint-Niklaas, Lille en Kasterlee, met de 35
vraag om de enquête te publiceren in de gemeentelijke infokrant of op de website. De gemeenten Oostkamp en Sint-Gillis-Waas publiceerden deze ook (zie Bijlage 8), in Lille en Kasterlee was het “helaas niet mogelijk om op deze oproep in te gaan”. Ook verenigingen i.v.m. landbouw of landschap werden gecontacteerd, waaronder de regionale landschappen Houtland, Kleine en Grote Nete, de Boerenbond van de drie betrokken provincies, de Bosgroepen van het Houtland en de Kempen, de erfgoedcel van Interwaas, de lokale Natuurpunt-afdelingen en landelijke gilden van de betrokken gemeenten, de vzw’s Kemp en Kempens Landschap, de Groene Kring van Geel en Mol…. Uiteindelijk werden 19 volledige antwoorden uit het Houtland, 17 uit het Waasland en 6 uit de Centrale Kempen ontvangen. Tot slot werd de enquête ook naar een bredere categorie van kennissen gestuurd, om op die manier een gevarieerde mix van beroepen, locaties en leeftijdsklassen te bekomen.
3.5
Statistische methode
De enquête werd afgesloten op 14 april en had dus een goede maand gelopen. Om nu te bepalen of er significante verschillen in beoordeling zijn, dient een reeks statistische tests te worden uitgevoerd. Om een betekenisvolle analyse te kunnen maken, was er nood aan minstens 17 respondenten3, doch een minimum van 100 werd als persoonlijk doel gesteld. Hieraan werd ruimschoots voldaan met een uiteindelijk aantal van 148 respondenten. Er werden 5 kernvragen gesteld, voorafgaand aan de analyse: 1) Is er een verschil in beoordeling op de verschillende criteria en de totaalscore tussen locaties met agroforestry en locaties zonder agroforestry? 2) Welke parameters zijn bepalend voor de algemene beoordeling? 3) Is er een verschil in beoordeling tussen experten door opleiding, experten door beroep en niet-experten? 4) Is er een verschil in beoordeling tussen van agroforestry- en nietagroforestrylandschappen naargelang de woonomgeving? 5) Is er een verschil in beoordeling tussen lokale bewoners en niet-lokale bewoners? Vraag 1 en 5 kunnen in theorie beantwoord worden met een one-way Anova. Voor vraag 3 en 4 is een two-way Anova vereist. Voor vraag 2 werd een meervoudige lineaire regressie
3
Via de formule n = (2*1.96*sigma)²/L². Voor L de lengte van het btrouwbaarheidsinterval werd 0.95 gekozen, voor sigma de standaardafwijking werd 1 gekozen (bron: Van Aelst, 2010).
36
uitgevoerd. Zowel Rogge et al. (2007) als Arriaza et al. (2004) werken voor een gelijkaardige hypothese ook met een regressieanalyse. Vooraleer een Anova kan uitgevoerd worden, moet er voldaan worden aan volgende assumpties: 1) De verzamelde gegevens moeten onafhankelijk zijn. 2) De residuen moeten normaal verdeeld zijn. 3) Er moet homogeniteit van variantie zijn. Aan de eerste assumptie is voldaan, doordat de foto’s verschillend van elkaar zijn. Het betreft dus geen herhaalde metingen. Bij de vergelijkingen tussen de standaardfoto’s en de agroforestry-foto’s werd echter wel uitgegaan van gepaarde gegevens. Om de andere voorwaarden te checken werden de verzamelde data eerst opgelijst in een Excel-bestand, op een manier zoals weergegeven in Figuur 4. De antwoorden van alle respondenten voor alle foto’s werden onder elkaar geplaatst. De anderen kolommen bevatten de kenmerken van de respondenten en hun beoordeling per criterium.
Figuur 4: opstelling van enquêteresultaten in Excel
De statistische tests werden grotendeels uitgevoerd met SPSS 22. S-plus 8.2 werd gebruikt voor de lineaire regressie. Eerst werd visueel nagegaan of aan de voorwaarden voldaan is. Op de boxplot in Figuur 5 zijn alleen al voor de variabele ‘openheid’ verschillende indicaties van niet normale verdelingen te zien. Voor de andere criteria was dit eveneens het geval. 37
Figuur 5: boxplot voor verdeling van ‘openheid’ over alle foto’s.
De assumptie van normaliteit werd geverifieerd met een Shapiro-Wilks test. De assumptie van homogeniteit werd getest met een Levene’s test. In beide gevallen diende de bekomen waarde groter te zijn dan het significantieniveau (0.05). Aan beide assumpties werd niet voldaan. Om hieraan tegemoet te komen werden drie transformaties uitgevoerd op de oorspronkelijke data (voor alle criteria en over alle foto’s): de vierkantswortel, de logaritme, en de inverse van de data werden berekend. Hierna werden de Shapiro-Wilks en Levene’s test opnieuw uitgevoerd voor de getransformeerde data. Opnieuw werd niet voldaan aan assumptie 1 en 2. In een derde poging om te voldoen aan beide assumpties, werden per foto en per kenmerk van de respondent de gemiddelde waarden berekend en opnieuw de Shapiro-Wilks en Levene’s test uitgevoerd. Toch was de verdeling van enkele kolommen niet normaal (voornamelijk voor ‘gevarieerd’), en ook de homogeniteit van variantie werd niet overal bereikt. Transformaties op de gemiddelde waarden brachten geen verbetering. Alle p-waarden van deze testen zijn weergegeven in onderstaande Tabel 6. De rode cellen voldoen niet aan de voorwaarden.
38
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.043
0.000
0.024
0.000
0.000
0.000
0.080
0.000
0.000
0.000 0.000 0.000 0.866 0.791
0.000 0.000 0.000 0.022 0.009
0.000 0.000 0.000 0.382 0.310
0.000 0.000 0.000 0.482 0.307
0.000 0.000 0.000 0.427 0.421
0.000 0.000 0.000 0.832 0.893
0.000 0.000 0.000 0.707 0.674
0.000 0.000 0.000 0.597 0.563
0.000 0.000 0.000 0.808 0.794
0.000 0.000 0.000 0.967 0.951
0.632
0.004
0.242
0.170
0.413
0.930
0.612
0.508
0.769
0.910
0.217
0.001
0.132
0.039
0.394
0.955
0.429
0.359
0.679
0.705
waardevol
Ecologisch
Totaalscore
0.000
behouden
0.000
Belangrijk om te
Veel
0.000
Cultuurhistorisch
Menselijke invloed
0.000
waardevol
Aantrekkelijke
0.000
gebruiksfuncties
Onderhouden
0.000
begroeiing
Gevarieerd
ShapiroWilks (SW) op orig. data Levene’s op orig. data SW vkw. SW log. SW invers SW gemid. SW gemid. Vkw. SW gemid. log SW gemid. inv
Open
Tabel 6: Shapiro-Wilks en Levene’s testen
Wanneer niet voldaan wordt aan de voorwaarden voor een Anova, zijn de non-parametrische Mann-Whitney U-test en de Kruskal-Wallis test aangewezen alternatieven. Deze werden hier dan ook gebruikt in plaats van de klassieke Anova. Voor de vergelijking tussen de foto’s met agroforestry en zonder, werd een Wilcoxon-test gebruikt aangezien de Mann-Whitney U-test niet gebruikt kan worden bij gepaarde gegevens. De volledige uitwerking van deze test wordt gegeven in hoofdstuk 4.3. De
manier
van
testen
kan
als
volgt
samengevat
worden.
Voor vraag 1 werd gebruik gemaakt van een Wilcoxon-test op de gegevens van alle respondenten. Er werd tweezijdig getoetst op een significantieniveau van 95% (p-waarde < 0.025). De Wilcoxon-test werd gebruikt omdat de beoordelingen van de standaardfoto’s en agroforestry-foto’s als gepaarde gegevens werden beschouwd.
39
Voor vraag 2 werden twee aparte lineaire regressies uitgevoerd op de originele gegevens van zowel de standaardfoto’s als de agroforestryfoto’s. Om te weten welke criteria opgenomen mogen worden, moesten eerst een aantal voorwaarden nagegaan worden. -
De residuen moeten normaal verdeeld zijn.
-
De residuen moeten gelijk gespreid zijn.
-
De residuen moeten onafhankelijk zijn.
Voor de agroforestryfoto’s is grotendeels voldaan aan de eerste voorwaarde (enkel aan de uiteinden is een afwijking van de stippellijn te zien (Figuur 6) en derde voorwaarde (zie Figuur 8: de volle lijn wijkt niet veel af van de stippellijn. Aan de tweede voorwaarde is niet helemaal voldaan, aangezien de spreiding niet helemaal gelijk verdeeld is boven en onder de volle lijn (Figuur 7). Ongelijke spreiding kan eventueel verholpen worden met een logaritmische transformatie, maar dit bracht hier geen verbetering (Figuur 9).
Figuur 6: normaliteit verdeling AF-foto’s
Figuur 8: onafhankelijkheid residuen AF-foto’s
Figuur 7: spreiding residuen AF-foto’s
Figuur 9: spreiding residuen na logtransformatie AF-foto’s
40
Voor de standaardfoto’s (zonder agroforestry) gelden dezelfde voorwaarden. De conclusies voor wat betreft de voorwaarden zijn gelijkaardig aan de voorgaande: er is voldaan aan de eerste en derde voorwaarde (zie Figuur 10 en 12), en niet helemaal voldaan aan de tweede (Figuur 11). Ook hier kon de logaritmische transformatie geen oplossing bieden (Figuur 13).
Figuur 10: normaliteit verdeling residuen standaardfoto’s
Figuur 12: onafhankelijkheid residuen standaardfoto’s
Figuur 11: spreiding residuen standaardfoto’s
Figuur 13: spreiding residuen standaardfoto’s na log-transformatie
41
Multicollineariteit werd voor beide fotoreeksen nagegaan door per toegevoegde variabele de adjusted R² te berekenen. De waarden zijn weergegeven in Tabel 7. Deze gaan steeds in stijgende lijn, dus is er geen sprake van multicollineariteit.
0.515
0.524
0.543
0.553
0.648
Standaard
0.033
0.440
0.448
0.609
0.615
0.620
0.656
0.664
0.729
cultuurhistorisch
Vorige +
0.512
Vorige +
Vorige + functies
0.323
ecologisch
Vorige + mens
0.297
begroeiing
Vorige +
0.082
Vorige +
Open + gevarieerd
AF
onderhouden
Open
Vorige + behouden
Tabel 7: Adjusted R² voor alle variabelen voor agroforestryfoto’s en standaardfoto’s
Ondanks het feit dat bij beide fotoreeksen aan de derde voorwaarde niet helemaal voldaan is, werd de regressie toch uitgevoerd. De beoordeling van de voorwaarden is namelijk voor een deel subjectief. Belangrijk is dan wel dat de resultaten met enige voorzichtigheid geïnterpreteerd dienen te worden. Voor vraag 3 werden eerst en vooral de respondenten opgedeeld in drie categorieën, die bepaald werden op basis van de opgegeven opleiding en beroep. Experten door beroep zijn de respondenten die beroepshalve ervaring hebben met landschap of landbouw (vb. wetenschappelijk medewerkers bij Ugent, ILVO, bosgroepen, Regionale Landschappen,…). Experten door opleiding zijn respondenten die op datzelfde vlak enige ervaring hebben door hun opleiding, maar niet (of niet meer) beroepshalve (vb. studenten Geografie, Bioingenieur). Wanneer een respondent zowel ervaring had door opleiding als door beroep, werd hij/zij als ‘expert door beroep’ geklasseerd. Alle andere respondenten werden beschouwd als niet-experten. De test werd in twee stappen uitgevoerd. Ten eerste werd een Kruskal-Wallis-test en Dunn’s test uitgevoerd op de gegevens voor de agroforestryfoto’s voor de drie expertgroepen . Op die manier werd nagegaan of er een verschil was tussen de drie groepen. Ten tweede werd een Wilcoxon-test uitgevoerd, dit om te weten of er ook per expertgroep een verschil bestaat in beoordeling tussen de standaardfoto’s en de agroforestryfoto’s. De Kruskal-Wallis-test was tweezijdig op het 5%-significantieniveau (p-waarde < 0.025), de Dunn’s test was eenzijdig op het 5%-significantieniveau (p-waarde < 0.05). 42
Vraag 4 werd op een gelijkaardige manier als vraag 3 opgelost. De respondenten werden verdeeld in vier groepen op basis van hun opgegeven woonomgeving (stedelijk, randstedelijk, verstedelijkte gemeente, landelijk). Eerst werd een Kruskal-Wallis-test en Dunn’s test uitgevoerd op de gegevens voor de agroforestryfoto’s voor de vier woonomgevingsgroepen, om te testen of deze woonomgevingsgroepen van elkaar verschillen in beoordeling. Daarna werd ook een Wilcoxon-test uitgevoerd, dit om te weten of er ook binnen de woonomgevingsgroepen een verschil bestaat in beoordeling tussen de standaardfoto’s en de agroforestryfoto’s. De Kruskal-Wallis-test was tweezijdig op het 5%-significantieniveau (pwaarde < 0.025), de Dunn’s test was eenzijdig op het 5%-significantieniveau (p-waarde < 0.05). Voor vraag 5 werd opnieuw dezelfde methode gebruikt als bij vraag 3 en 4. Alleen werd hier een Mann-Whitney U-test gebruikt in plaats van een Kruskal-Wallis-test, aangezien er slechts twee groepen waren (lokale bewoners en niet-lokale bewoners). Daarna werd voor beide bewonersgroepen een Wilcoxon-test uitgevoerd, om na te gaan of er per groep een verschil in beoordeling tussen standaardfoto’s en agroforestryfoto’s is. Ook hier werd tweezijdig getest op het 5% significantieniveau (p-waarde < 0.025).
43
4.
RESULTATEN
4.1
Geschiktheidskaarten
Voor elke boomsoort werd een geschiktheidskaart opgemaakt. In Figuren 15 tot en met 19 en de Bijlagen 10 tot en met 14 zijn respectievelijk de geschiktheidskaarten voor esdoorn, kastanje, notelaar, populier en wilg te zien. Deze kaarten duiden voor heel Vlaanderen per perceel de geschiktheid aan om de respectievelijke bomen voor agroforestry in te zetten. Per traditioneel landschap werden bovendien de gemiddelden van de scores over alle percelen berekend. Deze gemiddelden zijn weergegeven in Bijlage 9. Voor elke kaart werden dezelfde klassegrenzen vastgelegd om de vergelijking te kunnen maken. De klassegrenzen werden bepaald volgens de methode met gelijke intervallen. Deze levert een vrij goede Jenks-index van 0.01 op, behalve voor de kaarten van Populus en Salix. Bij deze laatste twee bevindt het merendeel van de polygonen zich in de hoogste twee klassen, aangezien nagenoeg alle bodems geschikt zijn en deze bijgevolg allemaal een 4 scoren. Toch werden ook voor Salix en Populus dezelfde klassengrenzen behouden, om zo een evenwaardige vergelijking tussen alle kaarten mogelijk te maken. De uniforme legende voor alle kaarten is weergegeven in Figuur 14. Zoals in Hoofdstuk 3.1.4 werd vermeld, weegt de geschiktheid van het traditionele landschap het zwaarst bij de bepaling van de score, doch deze geschiktheid is dezelfde voor alle boomsoorten. Waar de boomsoorten wel in verschillen, is in de voorkeur voor een bepaald bodemtype en –vochtigheid. Op deze manier kan men de percelen die minder dan 5 op 10 scoren (de eerste twee klassen) beschouwen als niet geschikt om agroforestry toe te passen als vorm van traditioneel landschap. Anderzijds zijn er ook percelen die zelfs het maximum van Figuur 14: legende de punten scoren: 10 op 10 (wegens afronding van de gewichten lag
geschiktheidskaarten
het reële maximum op 9.98 voor populier en wilg).
44
Figuur 15: geschiktheidskaart voor agroforestry met esdoorn (Acer)
Figuur 16: geschiktheidskaart voor agroforestry met kastanje (Castanea)
Figuur 17: geschiktheidskaart voor agroforestry met notelaar (Juglans)
45
Figuur 18: geschiktheidskaart voor agroforestry met populier (Populus)
Figuur 19: geschiktheidskaart voor agroforestry met wilg (Salix)
Wanneer alle scores (Bijlage 9) en kaarten naast elkaar beschouwd worden, kunnen enkele algemene trends onderscheiden worden. Zo is het duidelijk te zien dat onder andere de omgeving van het Houtland (Houtland, Oude veldgebieden van Torhout en Aalter, cuesta van Zomergem-Oedelem), de Kempen (Zuiderkempen, Land van Herentals-Kasterlee en Land van Geel-Mol, vallei van de Kleine Nete) en de grens Brabant-Limburg (Vochtig Haspengouw, Zandlemig Hageland, en vlakte van Bocholt) voor alle boomsoorten goed scoren, met grote delen van de zones die op elke geschiktheidskaart tot de hoogste klasse behoren. Dit heeft grotendeels te maken met de score voor de geschiktheid van het traditionele landschap, en de score voor bebossing op de kaart van Vander Maelen. Er zijn echter ook nuances waar te nemen. Zo kan men bijvoorbeeld op de geschiktheidskaart voor Juglans zien dat zich in de 46
Assebroekse meersen zowel percelen uit de hoogste als uit de tweede laagste klasse bevinden. De lage scores worden in dit geval veroorzaakt door de veengrond. Ook in het Land van Herentals-Kasterlee of in het Pajottenland kan men hoge en lage waarden naast elkaar vinden. Een deel daarvan kan verklaard worden door het verschil in drainage van de bodem. Andere geschikte gebieden lijken zich voornamelijk in Oost-Vlaanderen te bevinden. Delen van het Zandig Leie-Schelde Interfluvium scoren regelmatig behoorlijk hoog, net als de Zwalmstreek, de Vlaamse Ardennen en de vallei van de Dender. Het Meetjesland, de Dekzandrug Maldegem-Stekene en het Straatdorpengebied van Waarschoot komen eveneens redelijk goed uit de verf, maar zitten meestal grotendeels in de tweede klasse. Enige voorzichtigheid is wel geboden bij de Vlaamse Ardennen. In die regio bevinden zich nog redelijk wat kouters, historisch grote aaneengesloten percelen intensieve landbouwgrond. Agroforestry zou teelttechnisch gezien zeker mogelijk zijn op deze percelen, maar gezien de historische context is het aan te raden deze gebieden zo open mogelijk te houden. De laagst scorende percelen liggen voornamelijk in de Polders en Kuststreek, wat logisch is gezien het feit dat deze landschapstypes van oudsher niet gekenmerkt worden door bebossing. Echter, ook in landschapstypes die relatief laag scoren, zijn er mogelijkheden. In het serreland van Sint-Katelijne-Waver komen bijvoorbeeld scores tot 7.5 voor (op de kaart van Castanea). Ook bebouwde gebieden zijn niet kansloos. In bijvoorbeeld het Land van Zoersel-Wijnegem of het Demerland bevinden zich heel wat witte vlakken (niet meegenomen percelen wegens bebouwd), maar vele van deze delen die niet bebouwd zijn, scoren zeer hoog (hoogste klasse, 8.5/10 of meer). Het lijkt misschien verrassend dat een groot deel van Limburg nogal laag scoort, doch het Kempens en Limburgs heidegebied is beschermd en men wil de heide zoveel mogelijk open heide houden (Antrop en Van Damme, 1995). Wanneer men nu elke kaart apart beschouwd, komen de verschillen in bodem nog duidelijker naar voor. -
Juglans (Figuur 17): Hetzelfde hoofdpatroon is waarneembaar, maar minder uitgesproken dan op de andere kaarten. Grote delen van Houtland, Waasland en Kempen scoren nog steeds goed, maar vallen niet meer in de hoogste klasse. De Vlaamse Ardennen lijkt de regio met de hoogste score voor Juglans. Dit is te verklaren door het verschil in bodem. Vlaanderen bestaat voor een aanzienlijk deel uit 47
zandgronden. Juglans kan daar prima op gedijen, maar heeft toch een voorkeur voor leem. De toegekende score van 4 voor leem, 3 voor zandleem en 2 voor zand zorgt dus voor een ‘tegenovergesteld’ beeld dan bij Acer en Castanea, die 4 voor zand en 2 voor leem scoorden. Vandaar dat de kaart voor Juglans een egaler beeld geeft (dus minder zeer hoge scores). -
Acer (Figuur 15): Op de kaart van Acer zijn meer donkerder gekleurde gebieden waar te nemen dan bijvoorbeeld op de kaart van Salix. Dit wil echter niet zeggen dat Acer gemiddeld beter scoort, integendeel. Salix heeft een gemiddelde geschiktheid van 7.608, Acer van 7.390 (zie Bijlage 9). Dit verschil duidt op een sterkere spreiding van de scores. Bij Acer zijn er meer scores in hoogste klasse, bij Salix en Populus zijn er meer algemeen goede scores, maar minder in de allerhoogste klasse.
-
Castanea (Figuur 16): Scoort duidelijk hoog in het Houtland, Waasland, Meetjesland en Centrale Kempen, maar scoort minder in Limburg in vergelijking met Salix en Acer. Ook de Vlaamse Ardennen scoren hiervoor (relatief) minder dan de andere kaarten. Wellicht ligt dit aan het feit dat Castanea minder voorkeur heeft voor leemgronden, en niet goed gedijt op kleigronden.
-
Salix en Populus (Figuur 18 en 19): Aangezien voor beide boomsoorten alle bodems als evenwaardig gequoteerd werden, is daarin weinig onderscheid te merken in deze kaarten. Het zijn hier dan ook het verschil in potentiële erosie en het nitraatgehalte die voor de (lichte) nuance zorgt, alsook de bebossing op Vander Maelen. De potentiële erosie is het hoogst in de heuvelachtige gebieden in het zuiden van Vlaanderen. Deze gebieden (voornamelijk rond Brussel) vallen op de kaart voor Salix en Populus iets meer op dan op andere kaarten. Ook is op deze kaarten een hogere algemene score waarneembaar, voornamelijk in West-Vlaanderen. Dit heeft opnieuw te maken de hoge algemene score voor de bodems, en het feit dat er in West-Vlaanderen reeds heel wat hoge scores waren voor wat betreft de landschapsgeschiktheid en de bebossing op de kaart van Vander Maelen.
48
4.2
Beschrijving gebieden foto-enquête
Uit bovenstaande paragraaf is duidelijk geworden dat over het algemeen drie gebieden goed scoren: het Houtland, het Waasland en de Centrale Kempen. Deze gebieden werden dan ook gekozen als casestudie voor het belevingsonderzoek met de simulatiefoto’s. Deze paragraaf biedt een meer gedetailleerde blik op de geografische gesteldheid en de geschiedenis van bebossing van deze gebieden.
4.2.1 Houtland
Wanneer men de kaarten van Vander Maelen en de Ferraris bekijkt (resp. Figuur 21 en 20), kan men vaststellen dat in de 18e en 19e eeuw veel bossen voorkwamen in West-Vlaanderen. Vandaag de dag zijn deze echter grotendeels verdwenen (Figuur 22). In het Houtland zijn nog relicten te vinden, doch deze boscomplexen zijn sterk versnipperd. Wanneer men op landbouwpercelen tussen de verspreide bospercelen agroforestry zou introduceren, zou men op die manier de verbinding tussen deze overgebleven boscomplexen deels kunnen herstellen. Dit zou een voordeel op vlak van ecologie kunnen betekenen, en zou bovendien een beeld van het landschap van weleer kunnen oproepen.
Figuur 20: bebossing de Ferraris (1777)
Figuur 21: bebossing Vander Maelen (1846)
Figuur 22: bebossing vandaag (2001)
49
Op geomorfologisch vlak valt het Houtland onder Zandig Binnen-Vlaanderen. Het gebied is laag gelegen en overwegend vlak. De enige reliëfelementen worden gevormd door enkele ondiepe depressies, afgewisseld met kleine, smalle ruggen. Er zijn ook insnijdingen door beken aanwezig, doch deze vallen niet op in het landschap. Het Houtland, en bij uitbreiding heel zandig Binnen-Vlaanderen, staat onder invloed van een permanente grondwatertafel (1 tot 3m diep). Het aanwezige netwerk van sloten en beken zorgt voor de afwatering. Het Houtland, de oostelijke zijde van Zandig Binnen-Vlaanderen, behoort tot het bekken van de Waardammebeek (Zwaenepoel et al., 2000). De ontginning van het Houtland begint kleinschalig, in de Middeleeuwen. De 10e en 11e eeuw worden gekenmerkt door een bevolkingsgroei, waardoor men de landbouwoppervlakte diende te vergroten. Hiertoe werden woeste gronden ontgonnen. Deze woeste gronden waren wastines en heidevelden, die op hun beurt ontstaan waren door degradatie van de oorspronkelijke loofbossen (degradatie door overmatige beweiding, wilde ontginningen, roofbouw…). In de late Middeleeuwen gebeurden de ontginningen systematischer. Ook werden toen de kleinere akkers en weiden omzoomd met hagen en bomenrijen. Zoals in de rest van Vlaanderen gebeurde dit voornamelijk voor houtopbrengst (zie hoofdstuk 2.3). Deze perceelsrandbegroeiing zou bijdragen aan de geslotenheid van het landschap, tot ze in de 20e eeuw weer grotendeels verdwenen door de verdere intensivering van de landbouw. Zowel de bomenrijen als de meidoornhagen en hoogstamboomgaarden bij de boerderijen zijn grotendeels verdwenen. Van populieren en knotwilgen kan men nog enkele relicten vinden in graslanden van beekvalleien (Zwaenepoel et al. , 2000). Ook wat betreft de bossen is er in het Houtland een groot deel van het areaal verdwenen. De huidige bossen werden meestal aangeplant, waarbij bovendien de oorspronkelijke soorten vervangen werden door uitheemse soorten, meestal coniferen (grove den, zwarte den). Zowel de daling van de oppervlakte als het verwijderen van de oorspronkelijke soorten wordt als oorzaak aanzien van de achteruitgang van de typische levensgemeenschappen (Hermy 1980, in Zwaenepoel et al., 2000). Bovendien heeft men hier ook te maken met een steeds sterkere vorm van versnippering. De beste relicten zijn nog te vinden in de hedendaagse ‘Velden’ (Bulskampveld, Couckelaereveld). Deze werden in de Middeleeuwen als gemene graasgronden voor vee gebruikt. Door de arme bodem werden ze niet ontgonnen. Eind 18e eeuw werden ze echter beplant met achtereenvolgens loofhout en naaldhout, in een poging om deze gronden toch rendabel te maken. Die nood werd veroorzaakt door alweer nieuwe bevolkingsgroei en een stijgende groei van de vraag naar hout. Uiteindelijk werden deze 50
gronden vanaf het einde van de 19e eeuw, en vooral in het begin van de 20e eeuw, dan toch omgezet
naar
landbouwgrond.
Dit
werd
nu
mogelijk
gemaakt
door
betere
bemestingstechnieken (o.a. met guano). Deze zeer systematische ontginning resulteerde in het kenmerkende dambordpatroon met eiken- en beukendreven, dat men nu nog kan waarnemen (Zwaenepoel et al., 2000). Op basis van bovenstaande lijkt het duidelijk dat agroforestry in het Houtland dus zeker een rol kan spelen, gezien de rol die de houtige begroeiing hier in het verleden gespeeld heeft. Bovendien liggen de relicten vandaag de dag in een landbouwgebied waar niet alleen de akkers maar ook de graslanden relatief zwaar bemest worden. Dus ook op gebied van nitraatfiltering kan agroforestry een voordeel bieden.
4.2.2 Waasland
Het bekendste landbouwfenomeen van het Waasland zijn ongetwijfeld de bolle akkers. Deze akkers ontstonden door het systematisch ploegen en ophogen van de akker, en werden vroeger mede gekarakteriseerd door de opgaande perceelsrandbegroeiing van populieren. Net als in het Houtland verdwenen ook hier de bomen langzamerhand met de schaalvergroting van de landbouw: percelen werden steeds groter om een grotere opbrengst te faciliteren, en bomen belemmerden daarbij het bewerken van de akker of het maaien van de weide. Vandaag de dag zijn vele kleinere bolle akkers samengevoegd tot één grotere akker of weide. De oorspronkelijke bolle structuren zijn enigszins afgeplat door het vele bewerken. De best bewaarde exemplaren zijn meestal weilanden. Ook hier lijken de omstandigheden om agroforestry toe te passen als vorm van traditioneel landschap dus gunstig. Zuivere perceelsrandbegroeiing kan echter technisch gezien niet als agroforestry beschouwd worden. De subsidievoorwaarden vermelden immers dat, om van agroforestry te kunnen spreken, het perceel minstens drie bomenrijen moet bevatten en deze niet alle op de rand van het perceel mogen staan (Officiële site van de Vlaamse overheid (24/04/2013)). Echter, vandaag de dag zijn de oorspronkelijke bolle akkers meestal geen afzonderlijke akkers meer: ze zijn opgenomen in één grote akker of weide. De subsidieregeling kan dus wel toegepast worden, door de bomenrijen op het huidige perceel zo te plaatsen dat ze tegelijk op de vroegere grenzen van de bolle akkers staan. Op die manier voldoet men aan de definitie van agroforestry, en kan tegelijkertijd de oorspronkelijke 51
landschapsindeling terug hersteld worden. Dankzij deze subsidieregeling is het voor de landbouwer dan misschien ook weer rendabel om met meerdere kleine percelen in plaats van één groot perceel te werken. Geomorfologisch is het Waasland iets gevarieerder dan het Houtland. Het bestaat uit een cuestarug in het noorden (relatief vlak) en een cuestafront (golvend reliëf) in het zuiden. Er bevinden zich ook drie dekzandruggen, maar de meeste bolle akkers bevinden zich in gebieden waar er kleisubstraat voorkomt op geringe diepte (2 tot 4m). Op Figuur 23 is te zien dat dit voornamelijk ten noordoosten en ten zuidwesten van Sint-Niklaas is. De grondwatertafel bevindt zich overal op een diepte van 2 tot 3 meter. Akkers kunnen wel onderhevig zijn aan erosie door bewerking of afvloei van oppervlaktewater (Ampe & Langohr, 2006). Bomen op of langs landbouwpercelen zouden hier dus eventueel kunnen bijdragen aan de reductie van erosie.
Figuur 23: situering bolle akkers in het Waasland Bron: Snacken (1961) in Ampe & Langohr (2006).
Het verschil in bodemsamenstelling zorgde voor een ongelijke ontginning van het Waasland. Het oostelijk deel werd in de Middeleeuwen vrij snel volledig ontgonnen (zandleemgebied), terwijl in het dekzandgebied (armere gronden) pas in de 11e eeuw begonnen werd met ontginning. Vanaf de 13e eeuw werd ook dit dekzandgebied (het toenmalige Koningsforeest) 52
op systematische wijze ontgonnen. Het resultaat hiervan was een regelmatig patroon van blokvormige percelen, gekenmerkt door hagen en knotwilgenrijen (Vriens et al., 2006). De oorsprong van de bolle akkers in het Waasland gaat terug tot de 15e eeuw. Het doel ervan bestond uit het verhogen van zowel drainage als fertiliteit. De aanleg kon op twee manieren gebeuren: enerzijds door het cirkelvormig ploegen van de akker, anderzijds door het systematisch opgraven en uitvoeren van kalkrijke zandige leemgrond uit de grachten rond de akker (De Facq et al. (1985), in Vriens et al. (2006)). Het voordeel van de bolle akker was dat hij in één keer aangelegd kon worden en permanent bewaard bleef. Dit in tegenstelling tot het klassieke beddenbouwsysteem dat elk jaar opnieuw aangelegd moest worden (Ampe & Langohr, 2006). Vandaag de dag hebben populierenrijen grotendeels de plaats van de oorspronkelijke hagen en knotwilgen ingenomen, waardoor het landschap niet volledig gesloten meer is. De populieren werden op het einde van de 18de eeuw in België ingevoerd en veranderden het landschapsbeeld in het Waasland naar een soort coulissen. De bomen werden dikwijls aangeplant op een verbrede rand die langs de grachten aangelegd werd. De houtkanten verdwenen vanaf het begin van de 20ste eeuw, waarna ook de populierenrijen verminderden. Hierdoor blijft er van het klassieke bolle-akker-landschap nog maar weinig over (De Facq et al., 1985 in Vriens et al., 2006).
4.2.3 Centrale Kempen
Agroforestry is niet alleen interessant in combinatie met een gewas-tussenteelt, ook in combinatie met veeteelt zijn er mogelijkheden. In principe zijn er landschappelijk of geomorfologisch weinig of geen beperkingen voor veeteelt, doch is het historisch gezien wel logisch dat men hiervoor gebieden kiest waar veeteelt een rijke traditie heeft. Zoals bijvoorbeeld de Centrale Kempen. Er werd gekozen voor de vallei van de Kleine Nete omdat Antrop en Van Damme (1995) hier spreken van een gewenst herstel van het halfopen landschap. Op het moment van de foto-opnames was hier de oorspronkelijke veeteelt echter al voor een deel vervangen door maïsteelt. De percelen veeteelt waren in de minderheid. Wanneer men de volledige Antwerpse Kempen beschouwt kan men op geomorfologisch vlak twee hoofdeenheden onderscheiden: enerzijds ruggen en toppen in het landschap, gevormd door klei en grof zand, en anderzijds valleien gevormd door fijn zand. De Centrale Kempen zijn het laagst gelegen deel van de hele Antwerpse Kempen (grotendeels minder dan 20 meter 53
boven zeeniveau), en bestaan voornamelijk uit dekzanden (Paulissen et al., 1983). De zanden zijn de fijnste van de hele Kempen (Berten et al., 2000). Het reliëf van de Centrale Kempen is overwegend vlak, maar wordt soms onderbroken door duinmassieven. Deze vormen dikwijls een scheidingsrug tussen beekvalleien en zijn ontstaan door het opwaaien van zand uit deze valleien. De volledige Centrale Kempen vallen binnen het bekkengebied van de Kleine en Grote Nete, waarvan de beken dikwijls ontspringen aan de rand van het Kempens plateau. Dikwijls komen ook plaggenbodems voor (Berten et al., 2000). Wat betreft bebossing hebben de Kempen een kenmerkende geschiedenis. Reeds in 3800 v.C. werd de oorspronkelijke oerbebossing verstoord door intensiever landgebruik en ontstond heide op verwaarloosde open velden. Vanaf ca. 900 werden de bossen intensiever gekapt ten voordele van een hogere productie op weilanden en akkers. Het hout werd gebruikt als constructiehout en brandstof. Door het steken van plaggen verschraalde de bodem. Bovendien zorgde begrazing door schapen ervoor dat geen bebossing ontstond (Regionaal Landschap Kleine en Grote Nete, www.rlkgn.be, 24/04/2014). In de 17e eeuw waren de heidevelden maximaal verspreid en domineerden ze het uitzicht van de Kempen. Plaatselijk werden deze heidevelden doorsneden door valleien en alluviale depressies (Berten et al., 2000). In de 18e en 19e eeuw vond er echter een grote aanplantingsgolf van grove den plaats. Die werd veroorzaakt door ‘het Plakkaat van 1772’. Deze ordonnantie van de Oostenrijkse keizerin Maria Theresia bepaalde dat “alle heiden en andere woeste gronden die omgezet werden naar bos of zaailand, gedurende 30 jaar geheel en gedurende nog eens 30 jaar voor de helft vrijgesteld zouden zijn van alle lasten en cijnzen” (Regionaal Landschap Kleine en Grote Nete, 24/04/2014). Sindsdien bepalen de bossen weer grotendeels het landschap van de Kempen. In de 19e eeuw werd begonnen met de aanleg van kanalen, met als doel om voedselrijk water van de Maas naar de Kempen te voeren, en om vloeiweiden te creëren voor hooiteelt (belangrijk voor paarden). Vanaf 1950 nam het belang van paarden echter af, en werden bovendien ook betere bemestingstechnieken ontwikkeld en andere landbouwgewassen ingevoerd. Daarom werden natte weiden meer en meer drooggelegd ten voordele van intensievere land- en akkerbouw. Het bebossen van heidevelden ging ook door in de 19e en 20e eeuw, voornamelijk grove den was populair. Het hout had verscheidene functies, zoals brandhout voor steenbakkerijen of stuthout in steenkoolmijnen. Overblijfselen van het traditionele landschap, zoals typische stuifduinen, zijn nog te vinden in het westen van de
54
Centrale Kempen. Op de heuvelrug van Herentals-Kasterlee zijn nog grotere boscomplexen overgebleven (Regionaal Landschap Kleine en Grote Nete, http://www.rlkgn.be, 24/04/2012).
4.3
Resultaten van de enquête
4.3.1 Statistische tests
Om een eerste idee van de resultaten te krijgen, werd begonnen met het uitrekenen van de gemiddelde scores per foto (zie Tabel 8). De groene rijen bevatten de foto’s met de gesimuleerde agroforestrylandschappen, de witte rijen zijn de standaardfoto’s. De scores zijn de gemiddelden van alle respondenten (1 = zeer laag, 7 = zeer hoog). De twee onderste rijen geven de gemiddelden weer van respectievelijk alle agroforestryfoto’s en alle standaardfoto’s. Uit deze tabel blijkt dat de foto’s met agroforestry hoger scoren op elk criterium, behalve op ‘openheid’. De grootste verschillen lijken zich te bevinden bij de totaalscore, bij ‘ecologisch waardevol’ en bij ‘aantrekkelijke begroeiing’. Beide soorten foto’s kregen de hoogste beoordeling voor ‘door de mens beïnvloed’, en de laagste voor ‘cultuurhistorisch waardevol’. Op het eerste zicht vrij logische resultaten, maar om te bepalen of deze verschillen ook statistisch significant zijn, werd een reeks statistische tests uitgevoerd. Hierbij werd uitgegaan van de 5 vragen die gesteld werden bij de methoden (hoofdstuk 3.5).
55
Belangrijk om te behouden
1
6,060
3,554
4,364
3,283
5,628
3,939
4,060
3,108
4,722
4,310
2
5,324
4,587
5,722
5,358
5,912
4,182
5,121
4,256
5,445
5,641
3
4,729
4,675
5,601
4,702
6,189
4,851
4,756
3,851
5,114
5,047
4
5,554
4,500
4,695
4,087
5,567
4,344
4,466
3,587
4,614
4,581
5
4,452
4,364
5,493
4,290
6,087
4,364
4,317
3,560
4,472
4,263
6
3,486
4,864
5,858
5,033
6,358
5,094
4,574
4,290
5,222
5,209
7
6,175
2,925
5,641
2,979
6,222
3,844
3,668
3,182
4,324
3,756
8
5,324
4,790
5,648
4,871
6,067
4,594
4,675
3,891
5,067
5,006
9
4,601
5,162
4,945
5,270
5,614
4,662
5,297
4,081
5,317
5,425
10
6,006
3,243
5,141
3,074
5,972
3,797
3,797
3,229
4,209
3,871
11
4,189
4,601
5,250
4,763
5,885
4,155
4,695
3,851
4,743
4,763
12
4,763
4,108
5,006
3,682
5,952
4,412
4,013
3,358
4,222
4,006
13
4,162
4,452
5,472
3,810
6,168
4,695
4,013
3,689
4,479
4,283
14
4,912
4,378
5,763
4,432
6,195
4,371
4,418
3,520
4,763
4,608
15
5,425
4,236
5,195
4,040
5,763
4,263
4,351
3,810
4,722
4,567
16
4,601
4,506
4,871
4,722
5,750
4,148
4,668
3,702
4,844
4,797
17
5,047
4,506
5,540
4,418
5,668
4,364
4,729
3,817
4,945
4,837
18
5,727
4,238
5,095
4,551
5,517
4,074
4,727
3,850
5,047
5,061
AF
4,624
4,659
5,461
4,827
6,006
4,491
4,725
3,889
4,999
4,973
Geen AF
5,435
3,973
5,128
3,769
5,829
4,193
4,202
3,514
4,587
4,363
Totaalscore
Onderhouden
Cultuurhistorisc h waardevol
Gevarieerd
Veel gebruiksfunctie s Ecologisch waardevol
Open
Door de mens beïnvloed
Foto
Aantrekkelijke Begroeiing
Tabel 8: gemiddelde scores per criterium per foto
Vraag 1: Is er een significant verschil in beoordeling op de verschillende criteria en de totaalscore tussen locaties met agroforestry en locaties zonder agroforestry?
Deze vraag werd opgelost met een Wilcoxon-test op de gegevens van alle respondenten, voor een verschil in beoordeling tussen de standaardfoto’s (criterium standaard) en de agroforestryfoto’s (criterium AF). De waarde van de score zonder agroforestry werd afgetrokken van de waarde van de score met agroforestry. Op die manier werden positieve en negatieve ranks bekomen. Er werd tweezijdig getoetst op een significantieniveau van 5% (p56
waarde < 0.025). De Wilcoxon-test werd gebruikt omdat de beoordelingen van de standaardfoto’s en agroforestryfoto’s als gepaarde gegevens werden beschouwd. De resultaten van de test zijn weergegeven in Tabel 9. Tabel 9: Wilcoxon-test op alle gegevens voor het verschil in beoordeling tussen agroforestryfoto’s en standaardfoto’s
Criterium Open AF – open standaard Gevarieerd AF – gevarieerd standaard Onderhouden AF – onderhouden standaard Begroeiing AF – begroeiing standaard Mens AF – mens standaard Functies AF – functies standaard Ecologisch AF – ecologisch standaard Cultuurhistorisch AF – cultuurhistorisch standaard Behouden AF – behouden standaard Totaalscore AF – totaalscore standaard
Ranks Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk
Aantal Mean Rank P-waarde 770 467.45 0.000 132 358.47 429 234 390.21 0.000 699 492.71 398 254 366.97 0.000 527 402.58 550 157 366.68 0.000 868 539.47 306 220 262.16 0.000 350 300.17 761 301 396.72 0.000 531 427.71 499 212 363.13 0.000 621 435.39 498 237 374.22 0.000 545 399.02 549 240 372.11 0.000 560 412.67 531 200 423.08 0.000 699 457.70 432
In Tabel 9 kan men vaststellen dat de p-waarde voor elk criterium 0.000 bedraagt. Dit is steeds kleiner dan het significantieniveau, dus kan gesteld worden dat er voor alle criteria een significant verschil is voor wat betreft de beoordeling van foto’s met agroforestry en zonder. Bovendien is de positieve mean rank voor alle criteria hoger dan de negatieve rank, dus kan men stellen dat de agroforestryfoto’s een significant hogere totaalscore hebben, een hogere variatie van het landschap, een grotere ecologische waarde enz. Bij het criterium ‘openheid’ 57
ziet men echter het tegenovergestelde: de gesimuleerde agroforestrylandschappen scoren significant lager voor wat betreft openheid. De resultaten van deze test komen overeen met de gemiddelde waarden per criterium (Tabel 8).
Vraag 2: Welke parameters zijn bepalend voor de algemene beoordeling?
Hiertoe werden twee aparte lineaire regressies uitgevoerd op de originele gegevens van de standaardfoto’s en de agroforestryfoto’s. Om te weten welke criteria opgenomen mochten worden, moesten eerst een aantal voorwaarden nagegaan worden (zie methoden, hoofdstuk 3.5). Ondanks de niet volledig gelijke spreiding werd de regressie toch uitgevoerd. Om te bepalen welke criteria in de vergelijking werden opgenomen, werd eerst nog een correlatieanalyse uitgevoerd, zodat vermeden werd dat twee of meerdere gecorreleerde variabelen een vertekend beeld zouden geven. De resultaten van de correlatieanalyse voor de agroforestryfoto’s zijn weergegeven in Tabel 10. Hierin is te zien dat de variabelen ‘ecologisch waardevol’ en ‘cultuurhistorisch waardevol’ sterk gecorreleerd zijn met ‘belang om te behouden’ (correlatie groter dan 0.6), en dat ‘gevarieerd’ sterk gecorreleerd is met ‘begroeiing’. Tabel 10: correlatieanalyse voor agroforestryfoto’s
open
gevarieerd onderhouden begroeiing mens 1.0000 0.2509 0.1754 0.2895 -0.0390 0.2509 1.0000 0.1995 0.6059 -0.0059 0.1754 0.1995 1.0000 0.2752 0.4650 0.2895 0.6059 0.2752 1.0000 0.0255 -0.0390 -0.0059 0.4650 0.0255 1.0000 0.0839 0.4747 0.2826 0.3817 0.2020 0.3106 0.5127 0.1339 0.6129 -0.077 0.1058 0.3411 0.2205 0.4467 0.1180 0.2753 0.4456 0.2992 0.5744 0.0140 functie ecologisch cultuurhistorisch behouden Open 0.0839 0.3106 0.1058 0.2753 Gevarieerd 0.4747 0.5127 0.3411 0.4456 Onderhouden 0.2826 0.1339 0.2205 0.2992 Begroeiing 0.3817 0.6129 0.4467 0.5744 Mens 0.2020 -0.0773 0.1181 0.0140 Functie 1.0000 0.4352 0.3443 0.4089 Ecologisch 0.4352 1.0000 0.4308 0.6562 Cultuurhistorisch 0.3443 0.4308 1.0000 0.5174 Behouden 0.4089 0.6562 0.5174 1.0000 Open Gevarieerd Onderhouden Begroeiing Mens Functie Ecologisch Cultuurhistorisch Behouden
58
Daarom werden ‘ecologisch waardevol’, ‘cultuurhistorisch waardevol’ en ‘gevarieerd’ niet meegenomen in de regressievergelijking. De resultaten van de uiteindelijke lineaire regressie zijn weergegeven in Tabel 11. Op basis daarvan wordt de regressievergelijking: y = 0.61 + 0.44*behouden + 0.40*begroeiing + 0.05*onderhouden -0.05*mens + 0.04*functie + 0.03*open. Dit betekent dat 65% van de totaalscore van de agroforestryfoto’s kan verklaard worden door ‘belang om te behouden’ (0.44), ‘aantrekkelijke begroeiing’ (0.40), ‘onderhouden’ (0.05), ‘menselijke invloed’ (-0.05), ‘veel gebruiksfuncties’ (0.04) en ‘openheid’ (0.03). Meer bepaald zal de totaalscore met 0.44 eenheden stijgen, wanneer de beoordeling op ‘belang om te behouden’ met 1 eenheid stijgt. Omgekeerd zal de totaalscore met 0.05 eenheden dalen, wanneer de beoordeling op ‘door de mens beïnvloed’ met 1 eenheid stijgt. Tabel 11: lineaire regressie- waarden voor agroforestryfoto’s
waarde Intercept Open Onderhouden Begroeiing Mens Functie Behouden
0.6092 0.0317 0.0498 0.3977 -0.0550 0.0370 0.4380
standaardafwijking t-waarde p-waarde 0.1610 3.7834 0.0002 0.0161 1.9707 0.0490 0.0240 2.0737 0.0383 0.0208 19.0978 0.0000 0.0238 -2.3120 0.0209 0.0184 2.0174 0.0439 0.0201 21.8302 0.0000
Dezelfde regressie werd ook voor de standaardfoto’s uitgevoerd. In Tabel 12 is het resultaat van de correlatieanalyse voor de standaardfoto’s gegeven. Op basis hiervan werden opnieuw de variabelen ‘ecologisch waardevol’, ‘cultuurhistorisch waardevol’ en ‘gevarieerd’ verwijderd.
59
Tabel 12: correlatieanalyse voor agroforestryfoto’s
open Open Gevarieerd Onderhouden Begroeiing Mens Functie Ecologisch Cultuurhistorisch Behouden
1.0000 -0.0062 0.1258 0.0831 -0.0089 0.0624 0.1749 0.0426 0.1943 functie Open 0.0624 Gevarieerd 0.5594 Onderhouden 0.2016 Begroeiing 0.5450 Mens 0.0076 Functie 1.0000 Ecologisch 0.5450 Cultuurhistorisch 0.4146 Behouden 0.4988
gevarieerd onderhouden begroeiing mens -0.0063 0.1258 0.0831 -0.0089 1.0000 0.1669 0.7072 -0.1153 0.1669 1.0000 0.2305 0.4346 0.7072 0.2305 1.0000 -0.1405 -0.1153 0.4346 -0.1405 1.0000 0.5594 0.2026 0.5450 0.0076 0.5701 0.1219 0.6647 -0.1735 0.4303 0.2216 0.4966 0.0330 0.5151 0.2523 0.6131 -0.0880 ecologisch cultuurhistorisch behouden 0.1749 0.0426 0.1943 0.5701 0.4303 0.5151 0.1219 0.2216 0.2523 0.6647 0.4966 0.6131 -0.1735 0.0330 -0.0880 0.5450 0.4146 0.4988 1.0000 0.4915 0.7638 0.4915 1.0000 0.5155 0.7638 0.5156 1.0000
De resultaten van de uiteindelijke lineaire regressie zijn weergegeven in Tabel 13. De regressievergelijking wordt: y = 0.69 + 0.43*begroeiing + 0.42*behouden - 0.08*mens + 0.06*open. Dit betekent dat 72% van de totaalscore van de agroforestryfoto’s kan verklaard worden door ‘aantrekkelijke begroeiing’ (0.43), ‘belang om te behouden’ (0.42), ‘menselijke invloed’ (-0.08) en ‘openheid’ (0.06). De andere variabelen hebben een p-waarde groter dan 0.05 en werden dus niet opgenomen in de regressievergelijking. Ook hier zal dus de totaalscore met 0.43 eenheden stijgen, wanneer de beoordeling op ‘aantrekkelijke begroeiing’ met 1 eenheid stijgt. Omgekeerd zal de totaalscore met 0.08 eenheden dalen, wanneer de beoordeling op ‘door de mens beïnvloed’ met 1 eenheid stijgt. Tabel 13: lineaire regressie-waarden voor de standaardfoto’s
waarde Intercept Open Onderhouden Begroeiing Mens Functie Behouden
0.6930 0.0599 0.0186 0.4336 -0.0821 0.0354 0.4242
standaardafwijking t-waarde p-waarde 0.1528 4.5352 0.0000 0.0165 3.6212 0.0003 0.0206 0.9000 0.3683 0.0198 21.8738 0.0000 0.0201 -4.0835 0.0000 0.0183 1.9364 0.0530 0.0183 23.2185 0.0000
60
Wanneer nu beide regressievergelijkingen vergeleken worden, is te zien dat voor zowel de simulatiefoto’s als de standaardfoto’s, de variabelen ‘belang om te behouden’ en ‘aantrekkelijke begroeiing’ de grootste positieve invloed hebben op de totaalscore. Beide dragen ook ongeveer evenveel bij, en dat bij beide foto’s. Ook wordt bij beide de variabele ‘menselijke invloed’ als licht negatief ervaren voor de totaalscore. Hoewel het verschil klein is, heeft ‘aantrekkelijke begroeiing’ een iets grotere invloed op de totaalscore van de standaardfoto’s dan op die van de agroforestryfoto’s. Bij ‘belang om te behouden’ is het omgekeerde waarneembaar: daar is het effect iets groter bij de agroforestryfoto’s. Dit kan duiden op het feit dat men iets meer belang hecht aan het behouden van agroforestrylandschappen. Het grotere belang van de begroeiing op de standaardfoto’s kan eventueel verklaard worden door het feit dat er op de standaardfoto’s reeds wat begroeiing aanwezig is, en het feit dat deze misschien meer opvalt in een banaal landbouwlandschap dan in een agroforestrylandschap. Enige voorzichtigheid is echter geboden bij de interpretatie van deze resultaten, gezien het relatief kleine verschil tussen beide fotoreeksen en de niet volledig voldane voorwaarden van de test.
Vraag 3: Is er een verschil in beoordeling door experten door opleiding, experten door beroep en niet-experten, voor de standaardfoto’s t.o.v. de agroforestryfoto’s? De test werd in twee stappen uitgevoerd. Ten eerste werd een Kruskal-Wallis-test en Dunn’s test uitgevoerd op de gegevens voor de agroforestryfoto’s voor de drie expertgroepen4. De resultaten zijn weergegeven in Tabel 14. De p-waarde van de Kruskal-Wallis-test toont aan dat voor alle criteria een significant verschil tussen de groepen bestaat op het 5% significantieniveau, behalve bij ‘gevarieerd’ en ‘totaalscore’. Daarna wordt de mean rank per groep gegeven en de adjusted p-waarde voor het testen van de groepen onderling. Deze pwaarde is gecorrigeerd voor een type I fout die ontstaat door de veelvuldige paarsgewijze vergelijkingen. De oranje cellen duiden op een significant verschil. Het belangrijkste gegeven dat men kan afleiden uit Tabel 14 is dus, dat er voor wat betreft ‘totaalscore’ voor agforestrylandschappen geen verschil is tussen de drie expertgroepen. Wel kan men vaststellen dat groep 1 (experten door beroep) de agroforestrylandschappen hoger beoordelen dan de andere groepen voor wat betreft ‘onderhouden’, ‘aantrekkelijke begroeiing’, 4
Expertgroep 1 = expert door beroep, expertgroep 2 = expert door opleiding, expertgroep 3 = non-expert
61
‘menselijke invloed’, ‘veel gebruiksfuncties’ en ‘belangrijkheid om te behouden’. Groep 2 (de experten door opleiding) beoordeelt de agroforestryfoto’s significant lager dan groep 1 voor wat betreft ‘onderhouden’, ‘menselijke invloed’, ‘ecologisch waardevol’ en ‘belangrijk om te behouden’. Voor een verklaring wordt verwezen naar de discussie (hoofdstuk 5.2). Tabel 14: Kruskal-Wallis-test en Dunn’s test voor verschillen tussen expertgroepen voor AF-foto’s
Kruskal-Wallis-test Dunn’s test voor gelijke verdeling Criterium P-waarde Groep Open
0.000
Gevarieerd
0.032
Onderhouden 0.000
Aantrekkelijke begroeiing Menselijke invloed
0.005
Veel gebruiksfuncties Ecologisch waardevol
0.000
Cultuurhistorisch waardeol Belangrijk om te behouden Totaalscore
0.000
0.000
0.005
0.000
0.150
Expert door beroep (1) Expert door opleiding (2) Non-expert (3) Expert door beroep (1) Expert door opleiding (2) Non-expert (3) Expert door beroep (1) Expert door opleiding (2) Non-expert (3) Expert door beroep (1) Expert door opleiding (2) Non-expert (3) Expert door beroep (1) Expert door opleiding (2) Non-expert (3) Expert door beroep (1) Expert door opleiding (2) Non-expert (3) Expert door beroep (1) Expert door opleiding (2) Non-expert (3) Expert door beroep (1) Expert door opleiding (2) Non-expert (3) Expert door beroep (1) Expert door opleiding (2) Non-expert (3) Expert door beroep (1) Expert door opleiding (2) Non-expert (3)
Mean Test tussen Adj. Sig. rank groepen: 688.38 (2) – (3) 0.000 539.42 (2) – (1) 0.000 680.45 (3) – (1) 1.000 702.32 (2) – (3) 1.000 613.29 (2) – (1) 0.127 659.76 (3) – (1) 0.672 730.95 (2) – (3) 0.000 513.05 (2) – (1) 0.000 635.39 (3) – (1) 0.040 718.79 (2) – (3) 1.000 631.49 (2) – (1) 0.146 648.51 (3) – (1) 0.025 788.37 (2) – (3) 0.001 513.51 (2) – (1) 0.000 638.21 (3) – (1) 0.000 742.39 (3) – (2) 1.000 643.68 (3) – (1) 0.000 635.05 (2) – (1) 0.059 688.08 (2) – (3) 0.027 575.05 (2) – (1) 0.016 673.78 (3) – (1) 1.000 731.88 (3) – (2) 0.016 728.41 (3) – (1) 0.000 623.82 (2) – (1) 1.000 692.21 (2) – (3) 0.193 591.53 (2) – (1) 0.049 668.69 (3) – (1) 1.000 Er werd geen Dunn’s test uitgevoerd wegens geen significant verschil tussen groepen
62
Ten tweede werd een Wilcoxon-test uitgevoerd, dit om te weten of er ook per expertgroep een verschil bestaat in beoordeling tussen de standaardfoto’s (criterium niet-AF) en de agroforestryfoto’s (criterium AF). De waarde van de score zonder agroforestry werd steeds afgetrokken van de waarde van de score met agroforestry. Op die manier werden positieve en negatieve ranks bekomen. De resultaten van de Wilcoxon-test zijn weergegeven in Tabel 15. Hieruit valt af te leiden dat de experten door opleiding en de non-experten beide agroforestrylandschappen een hogere totaalscore geven dan de standaardlandschappen, doch geen enkele van de expertgroepen verschilt van de andere voor wat betreft totaalscore (uit Tabel 14). Wel kan men, door combinatie van beide testen, stellen dat bijvoorbeeld de experten door beroep een significant hogere beoordeling geven dan de non-experten voor wat betreft het verschil in ‘aantrekkelijke begroeiing’ tussen agroforestryfoto’s en standaardfoto’s. Voor een verdere verklaring wordt ook hier naar de discussie verwezen (hoofdstuk 5.2).
63
Tabel 15: Wilcoxon-test per expertgroep voor verschil in beoordeling agroforestryfoto’s/standaardfoto’s Criterium Open AF- open standaard Gevarieerd AF – gevarieerd standaard Onderhouden AF – onderhouden standaard Begroeiing AF – begroeiing standaard Mens AF – mens standaard Functies AF – functies standaard Ecologisch AF – ecologisch standaard Cultuurh. AF – cultuurh. standaard Behouden AF – behouden standaard Totaal AF – totaal standaard
Criterium Open AF – open standaard Gevarieerd AF – gevarieerd standaard Onderhouden AF – onderhouden standaard Begroeiing AF – begroeiing standaard Mens AF – mens standaard Functies AF – functies standaard Ecologisch AF – ecologisch standaard Cultuurh. AF – cultuurh. standaard Behouden AF – behouden standaard Totaal AF – totaal standaard
Ranks Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Ranks Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk
Expert door beroep Aantal Mean Rank 223 130.01 26 82.00 129 63 110.93 194 134.87 121 80 93.99 122 106.42 176 45 94.51 230 146.51 103 44 55.13 88 72.19 246 77 112.64 155 118.42 146 50 102.83 189 124.54 139 62 106.75 154 109.20 162 71 112.32 158 116.20 149 53 129.16 197 124.52 128 Non-experten Aantal Mean Rank 456 281.59 90 232.49 254 147 235.16 419 300.46 234 141 228.35 341 246.94 318 100 229.25 527 330.08 173 143 173.37 221 188.41 436 199 236.63 298 257.26 303 141 221.38 348 254.57 311 145 220.12 312 233.13 343 145 218.28 325 243.18 330 124 244.41 416 278.28 260
P-waarde 0.000
0.000
0.001
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
Expert door opleiding Aantal Mean Rank 91 16 46 24 86 43 33 64 56 12 11 30 33 41 79 25 78 50 21 84 48 30 79 44 24 77 52 23 86 44
P-waarde 56.72 38.53
0.000
44.42 58.59
0.000
47.05 50.01
0.002
44.46 63.90
0.000
34.74 39.72
0.164
51.44 52.18
0.000
38.26 56.68
0.000
48.95 57.30
0.000
42.10 53.77
0.000
50.67 56.16
0.000
P-waarde 0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
64
Vraag 4: Is er een verschil in beoordeling tussen agroforestry en niet-agroforestryfoto’s, naargelang de woonomgeving? Respondenten hadden vier mogelijkheden bij het opgeven van hun woonomgeving: stedelijk, randstedelijk, verstedelijkte gemeente, of landelijk. Hier zal nu nagegaan worden of er een verschil is in beoordeling tussen standaardfoto’s en agroforestryfoto’s naargelang de woonomgeving van de respondent. Net als bij vraag 3 werd ook deze vraag opgelost in twee stappen, en werd begonnen met een Kruskal-Wallis-test en Dunn’s test op de gegevens voor de agroforestryfoto’s voor de vier woonomgevingsgroepen5, om te testen of deze woonomgevingsgroepen van elkaar verschillen in beoordeling. De resultaten hiervan zijn weergegeven in Tabel 16. Men kan zien dat er enkel een significant verschil is in beoordeling tussen de vier groepen voor de criteria ‘open’, ‘door de mens beïnvloed’, ‘cultuurhistorisch waardevol’ en ‘belangrijk om te behouden’. Wat betreft ‘totaalscore’ ziet men hier dus hetzelfde resultaat als bij vraag drie: geen significant verschil tussen de groepen. Verder valt op dat de mean rank van de groep landelijke bewoners dikwijls lager ligt dan die van de stedelijke of randstedelijke. Zo is er een significant verschil tussen groep 1 en 4 voor, ‘door de mens beïnvloed’, ‘cultuurhistorisch waardevol’ en ‘belangrijk om te behouden’. Voor een interpretatie van deze waarnemingen wordt verwezen naar de discussie (hoofdstuk 5.2).
5
Omgevingsgroep 1 = stedelijk, omgevingsgroep 2 = randstedelijk, omgevingsgroep 3 = verstedelijkte gemeente, omgevingsgroep 4 = landelijk
65
Tabel 16: Kruskal-Wallis-test en Dunn’s test voor verschil tussen woonomgevingsgroepen voor agroforestryfoto’s Kruskal-Wallis-test voor gelijke verdeling Criterium P-waarde
Dunn’s test
Open
0.000
Stedelijk (1) Randstedelijk (2) Verstedelijkte gemeente (3) Landelijk (4)
Gevarieerd
0.184
Onder-houden
0.026
Stedelijk (1) Randstedelijk (2) Verstedelijkte gemeente (3) Landelijk (4) Stedelijk (1) Randstedelijk (2) Verstedelijkte gemeente (3) Landelijk (4)
Aantrekke-lijke begroeiing
0.026
Stedelijk (1) Randstedelijk (2) Verstedelijkte gemeente (3) Landelijk (4)
Door de mens beïnvloed
0.002
Stedelijk (1) Randstedelijk (2) Verstedelijkte gemeente (3) Landelijk (4)
Veel gebruiksfuncties
0.103
Ecologisch waardevol
0.047
Stedelijk (1) Randstedelijk (2) Verstedelijkte gemeente (3) Landelijk (4) Stedelijk (1) Randstedelijk (2) Verstedelijkte gemeente (3) Landelijk (4)
Cultuur-historisch waardevol
0.000
Stedelijk (1) Randstedelijk (2) Verstedelijkte gemeente (3) Landelijk (4)
Belangrijk om te behouden
0.009
Stedelijk (1) Randstedelijk (2) Verstedelijkte gemeente (3) Landelijk (4)
Totaal
0.076
Stedelijk (1) Randstedelijk (2) Verstedelijkte gemeente (3) Landelijk (4)
Groep
Mean rank
Test tussen Adj. Sig. groepen: 627.97 (3) – (1) 1.000 768.55 (3) - (4) 0.154 609.03 (3) – (2) 0.000 676.89 (1) – (4) 1.000 (1) – (2) 0.002 (4) – (2) 0.049 Er werd geen Dunn’s test uitgevoerd wegens geen significant verschil tussen groepen
(4) – (3) 1.000 (4) – (2) 1.000 (4) – (1) 0.037 (3) – (2) 1.000 (3) – (1) 0.776 (2) – (1) 1.000 734.53 (3) – (4) 1.000 656.87 (3) – (2) 1.000 644.20 (3) – (1) 0.092 655.45 (4) – (2) 1.000 (4) – (1) 0.096 (2) – (1) 0.522 745.74 (4) – (2) 1.000 650.64 (4) – (3) 1.000 672.33 (4) – (1) 0.003 639.83 (2) – (3) 1.000 (2) – (1) 0.116 (3) – (1) 0.327 Er werd geen Dunn’s test uitgevoerd wegens geen significant verschil tussen groepen 728.02 675.56 665.26 642.05
(3) – (4) 1.000 (3) – (1) 0.630 (3) – (2) 0.264 (4) – (1) 1.000 (4) – (2) 0.822 (1) – (2) 1.000 804.44 (3) – (4 ) 1.000 729.89 (3) – (2) 0.008 609.15 (3) – (1) 0.000 624.65 (4) – (2) 0.011 (4) – (1) 0.000 (2) – (1) 0.661 729.55 (4) – (3) 1.000 695.52 (4) – (2) 0.837 663.73 (4) – (1) 0.020 636.15 (3) – (2) 1.000 (3) – (1) 0.694 (2) – (1) 1.000 Er werd geen Dunn’s test uitgevoerd wegens geen significant verschil tussen groepen 699.87 715.26 632.78 655.70
66
Daarna werd ook een Wilcoxon-test uitgevoerd, om te weten te komen of er ook binnen de woonomgevingsgroepen een verschil bestaat in beoordeling tussen de standaardfoto’s (criterium niet-AF) en de agroforestryfoto’s (criterium AF). De waarde van de score zonder agroforestry werd opnieuw afgetrokken van de waarde van de score met agroforestry, zodat positieve en negatieve ranks bekomen werden. De resultaten van de Wilcoxon-test zijn weergegeven in Tabel 17. Aan de hogere positieve mean rank kan men zien dat voor wat betreft ‘totaalscore’, de bewoners uit een stedelijke woonomgeving, stadsrand, en verstedelijkte gemeente de agroforestryfoto’s hoger beoordelen dan de standaardfoto’s. Bij de bewoners van een landelijke omgeving is het omgekeerde te zien (standaardfoto’s worden licht hoger beoordeeld dan agroforestryfoto’s (rank 212.12 t.o.v. 210.60). Ook voor de andere criteria kan men een hogere beoordeling voor de agroforestryfoto’s waarnemen bij de eerste drie woonomgevingsgroepen. Bij de landelijke bewoners echter liggen de mean ranks veel dichter bij elkaar, hoewel de p-waarde van 0.000 toch steeds op een significant verschil duidt. Hoewel deze Wilcoxon-test duidt op een hogere appreciatie van agroforestryfoto’s t.o.v. standaardfoto’s, geeft de Kruskal-Wallis-test aan dat er qua totaalscore geen verschil tussen de drie groepen onderling is. Wel kan men, ook door combinatie van beide testen, stellen dat bijvoorbeeld de stedelijke bewoners een significant hogere beoordeling geven dan de landelijke bewoners voor wat betreft het verschil in ‘door de mens beïnvloed’ tussen agroforestryfoto’s en standaardfoto’s. Voor een verdere verklaring wordt ook hier naar de discussie verwezen (hoofdstuk 5.2).
67
Tabel 17: Wilcoxon-test per omgevingsgroep voor verschil in beoordeling tussen agroforestryfoto’s en standaardfoto’s Criterium Open AF – open niet AF Gevarieerd AF – gevarieerd niet AF Onderhouden AF – onderhouden niet AF Begroeiing AF – begroeiing niet AF Mens AF – mens niet AF Functies AF – functies niet AF Ecologisch AF – ecologisch niet AF Cultuurhist. AF – cultuurhist niet AF Behouden AF – behouden niet AF Totaal AF – totaal niet AF
Criterium Open AF – open niet AF Gevarieerd AF – gevarieerd niet AF Onderhouden AF – onderhouden niet AF Begroeiing AF – begroeiing niet AF Mens AF – mens niet AF Functies AF – functies niet AF Ecologisch AF – ecologisch niet AF Cultuurhist. AF – cultuurhist niet AF Behouden AF – behouden niet AF Totaal AF – totaal niet AF
Ranks Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Ranks Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk
Stedelijke woonomgeving Aantal Mean Rank 146 84.48 17 60.68 61 40 59.59 120 87.47 64 50 58.85 79 68.89 95 29 54.78 148 95.71 47 43 41.92 41 43.11 140 44 68.80 86 63.81 94 40 53.58 96 74.72 88 44 69.98 103 75.72 77 41 53.24 90 71.81 93 40 69.55 123 86.05 61 Verstedelijkte gemeente Aantal Mean Rank 168 102.33 30 83.63 101 47 87.90 158 107.49 94 50 75.74 127 94.22 122 29 73.59 193 117.20 77 54 64.39 85 73.56 160 64 75.83 123 103.46 112 52 78.50 133 98.67 114 60 81.50 120 95.00 119 51 66.51 119 93.64 129 33 85.52 156 97.01 110
P-waarde 0.000
0.000
0.002
0.000
0.934
0.003
0.000
0.000
0.000
0.000
P-waarde 0.000
0.000
0.000
0.000
0.002
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
Stadsrand Aantal Mean Rank 99 65.64 26 52.96 64 38 59.79 103 75.14 48 32 44.33 67 52.71 90 21 53.86 127 77.91 41 28 31.50 34 31.50 127 36 53.78 85 64.06 68 20 54.78 99 61.06 70 29 57.12 91 61.58 69 26 56.23 96 62.93 67 19 55.58 107 64.91 63 Landelijke woonomgeving Aantal Mean Rank 357 216.11 59 162.46 203 109 184.86 318 223.99 192 122 188.87 254 188.32 243 78 184.54 400 250.22 141 95 125.49 190 151.76 334 15 197.57 237 197.46 225 100 180.75 293 202.55 226 104 166.54 231 168.66 284 122 195.17 255 186.05 242 108 212.12 313 210.62 198
P-waarde 0.000
0.000
0.000
0.000
0.483
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
P-waarde 0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
68
Vraag 5: Is er een verschil in beoordeling tussen lokale bewoners en niet-lokale bewoners? Om te weten te komen of lokale bewoners agroforestrylandschappen meer appreciëren dan niet-lokale bewoners, werd dezelfde methode toegepast als bij vraag 3 en 4. Aangezien het slechts twee groepen betrof, werd een Mann-Whitney-U-test uitgevoerd i.p.v. een KruskalWallis-test. De resultaten van deze test zijn gegeven in Tabel 18. Hieruit kan men besluiten dat er geen significante verschillen zijn qua beoordeling voor ‘openheid’, ‘onderhouden’, ‘menselijke invloed’ en ‘veel gebruiksfuncties’. Op de vier laatste criteria (‘ecologisch waardevol’, ‘cultuurhistorisch waardevol’, ‘belangrijk om te behouden’ en ‘totaalscore’) zijn er wel significante verschillen waarneembaar. Opvallend hierbij is dat het de niet-lokale bewoners zijn die hoger scoren dan de lokale bewoners (hogere mean rank). Tabel 18: Mann-Whitney U-test voor verschil tussen lokale bewoner en niet-lokale bewoners
Criterium Open Gevarieerd Onderhouden Aantrekkelijke begroeiing Door de mens beïnvloed Veel gebruiksfuncties Ecologisch waardevol Cultuurhistorisch waardevol Belangrijk om te behouden Totaalscore
Groep Niet-lokaal Lokaal Niet-lokaal Lokaal Niet-lokaal Lokaal Niet-lokaal Lokaal Niet-lokaal Lokaal Niet-lokaal Lokaal Niet-lokaal Lokaal Niet-lokaal Lokaal Niet-lokaal Lokaal Niet-lokaal Lokaal
Aantal Mean Rank P-waarde 954 660.46 0.350 378 681.74 954 691.10 0.000 378 604.41 954 675.83 0.138 378 642.94 954 694.74 0.000 378 595.23 954 659.62 0.270 378 683.87 954 677.36 0.920 378 639.09 954 694.38 0.000 378 596.13 954 690.83 0.000 378 605.10 954 693.89 0.000 378 597.38 954 683.67 0.008 378 623.16
Daarna werd voor beide bewonersgroepen een Wilcoxon-test uitgevoerd, om na te gaan of er per groep een verschil in beoordeling tussen standaardfoto’s en agroforestryfoto’s is. De resultaten zijn weergegeven in Tabel 19. In de Wilcoxon-test werd voor elke criterium de waarde van de score zonder agroforestry (criterium standaard) afgetrokken van de waarde van de score met agroforestry (criterium AF). Op die manier werden positieve en negatieve ranks bekomen. Uit de resultaten van de Wilcoxon-test kan men besluiten dat zowel lokale 69
bewoners als niet-lokale bewoners een significant hogere beoordeling geven aan agroforestrylandschappen, op alle criteria (ook totaalscore), behalve voor het verschil in menselijke invloed tussen agroforestryfoto’s en standaardfoto’s bij lokale bewoners. De Mann-Whitney U-test gaf echter reeds aan dat binnen de agroforestrylandschappen de nietlokale bewoners een hogere beoordeling geven dan de lokale bewoners voor ‘aantrekkelijke begroeiing’, ‘ecologische waarde’, ‘cultuurhistorische waarde’, ‘belang om te behouden’ en ‘totaalscore’, en dat die hogere beoordeling ook significant verschilt van de lokale bewoners. Men kan dus stellen, door combinatie van beide testen, dat bijvoorbeeld de niet-lokale bewoners een significant hogere beoordeling geven dan de lokale bewoners voor wat betreft het verschil in ‘aantrekkelijke begroeiing’ tussen agroforestryfoto’s en standaardfoto’s. Voor een interpretatie hiervan wordt verwezen naar de discussie (hoofdstuk 5.2). Tabel 19: Wilcoxon-test voor verschil Agroforestryfoto’s en standaardfoto’s tussen lokale bewoners en niet-lokale bewoners Criterium
Ranks
Open AF – open standaard
Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk Neg. Pos. Gelijk
Gevarieerd AF – gevarieerd standaard Onderhouden AF – onderhouden standaard Begroeiing AF – begroeiing standaard Mens AF – mens standaard Functies AF – functies standaard Ecologisch AF – ecologisch standaard Cultuurhist. AF – cultuurhist. standaard Behouden AF – behouden standaard Totaalscore AF – totaalscore standaard
Lokale bewoners Aantal Mean Rank 210 127.91 35 93.51 133 70 111.94 201 144.38 107 82 94.10 131 115.07 165 43 107.47 243 149.98 92 76 72.11 88 91.48 214 72 108.76 159 119.28 147 56 94.72 182 127.12 140 51 98.97 165 111.45 162 58 103.50 168 116.95 152 48 108.71 200 128.29 130
P-waarde 0.000
0.000
0.000
0.000
0.026
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
Niet-lokale bewoners Aantal Mean Rank 560 340.01 97 265.45 296 164 278.79 498 348.86 291 172 275.17 396 288.55 385 114 259.82 625 390.10 214 144 191.83 262 209.91 547 229 289.26 372 308.23 352 156 268.66 439 308.42 358 186 273.61 380 288.34 387 182 269.52 392 295.85 379 152 314.03 499 329.65 302
P-waarde 0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
70
4.3.2
Bespreking open-veld-argumenten bij de enquête
Doordat er in de statistische analyse met niet-parametrische tests op basis van ranks gewerkt werd, was het bijna onvermijdelijk dat enkele nuances uit de originele data verloren gingen. In de enquête werd echter ook (optioneel) gevraagd naar argumenten waarom men een bepaald landschap een hoge of lage score had toegekend. Sommige respondenten waren echter niet zo consequent in het combineren van beoordeling en uitleg. Zo argumenteren ze bijvoorbeeld dat het ‘een zeer mooi landschap is’, maar geven ze als beoordeling slechts een 4 of 5 (gemiddeld of eerder wel). Verrassend veel respondenten gaven ook bruikbare argumenten aan, hieronder zullen de belangrijkste ervan besproken worden. Laat ons beginnen bij het beoordelen van de ‘openheid’ van het landschap. Uit de enquête kwam duidelijk naar voor dat de agroforestylandschappen als minder open werden beschouwd, maar toch is de definitie van open landschap voor vele mensen verschillend. Iemand haalde bijvoorbeeld aan dat hij een open landschap beschouwde als het soort landschap dat men voornamelijk in West-Vlaanderen terugvind: akkers zover als je kan kijken. Daardoor heeft hij geen enkel landschap in de enquête als volledig open aangeduid. Ook valt op dat de totaalscores voor de foto’s met een algemeen open landschap (bijvoorbeeld foto 1 en 7) zeer verschillend zijn. De beoordelingen lopen uiteen tussen beide uitersten: helemaal niet aantrekkelijk en helemaal wel aantrekkelijk. De ene argumenteert hierbij dat hij/zij houdt van de open landschappen en vergezichten, anderen vinden het saai en monotoon. Anderzijds valt op dat vele ‘liefhebbers van open zichten’ ook de landschappen met bomenrijen hoog beoordelen. Eén ding is echter wel duidelijk, namelijk dat bomen de eentonigheid van het landschap doorbreken. Zowel op foto 14, 8, 16 als 3, waar volledige agroforestrypercelen gesimuleerd worden, werd verscheidene keren aangegeven dat de bomen voor afwisseling zorgen. Dit terwijl de corresponderende standaardfoto’s (respectievelijk 7, 10, 1 en 15) als vrij saai bestempeld werden. Uit de regressieanalyse werd vastgesteld dat een groot deel van de totaalscore van agroforestryfoto’s bepaald werd door de appreciatie van de begroeiing en de ecologische waarde van het landschap. Hoewel de resultaten van deze regressieanalyse met de nodige voorzichtigheid dienen geïnterpreteerd te worden (wegens niet helemaal voldane voorwaarden), kan men de resultaten ervan ook terugvinden in de argumenten van de respondenten. Er wordt namelijk dikwijls aangehaald dat ‘groen’ en ‘landelijk zicht’ het 71
voornaamste argument vormen om een agroforestryfoto hoog te quoteren. Hier en daar was ook te lezen dat men het landschap aantrekkelijk vond om in te wandelen of te fietsen. Bewoning daarentegen (zoals bijvoorbeeld op foto 12) werd dikwijls als storend ervaren en op negatieve commentaren onthaald. De bomenrijen met knotwilgen worden meestal als een mooie, groene verrijking gezien (foto 2) (variatie, waardevolle landschapselementen) en scoren hoog op verzorgdheid (criterium ‘onderhouden’) van het landschap. Bij de bomenrijen met populieren zijn ook heel wat positieve reacties over de bomen te lezen, hoewel sommige respondenten deze landschappen ook als ‘te kunstmatig’, of ‘te strak’ bestempelen. Eén persoon argumenteerde dat ‘de begroeiing als een kooi aanvoelt’. Dit heeft misschien voor een deel te maken met het feit dat het kan opvallen dat het een simulatie is (voornamelijk bij foto 5). Ook het feit dat de bomen bij foto 5 verder uit elkaar stonden dan bij foto 11 werd als storend ervaren. Anderzijds was bij foto 11 (waar de bomen wel dicht bij elkaar staan) dan soms te lezen dat het landschap saai en monotoon werd. Een mogelijke verklaring hiervoor zou het feit kunnen zijn, dat men door de hoogte van de bomen geen overzicht meer heeft op het landschap. Dit is iets minder het geval bij knotwilgen, waar men gemakkelijker over of door kan kijken. De foto’s met bomenrijen zijn echter alle in het Waasland genomen, en hierbij was het net de bedoeling om het historische gesloten landschap te reconstrueren met de simulaties. Een ander opvallend detail bij de foto’s uit het Waasland is, dat er bij toeval een ruigere graskant te zien is aan de rand van sommige percelen. Verschillende respondenten gaven dit aan als een reden om de foto positief te appreciëren. Bij de agroforestryfoto’s in combinatie met veeteelt (foto 3 en 8) wordt de combinatie vee/bomen dikwijls aangehaald als bepalend voor het algemeen oordeel. Enkelen argumenteren echter dat het voornamelijk de dieren zijn die daarvoor zorgen. Feit is wel dat deze combinatie opnieuw afwisseling biedt en daarbij ook het beeld van een typisch landbouwlandschap oproept. Dit beeld wordt blijkbaar nog door heel wat mensen geapprecieerd. Het drevenlandschap (foto 6) werd sterk geapprecieerd omwille van de dreefstructuur, dit werd ook door sommigen als een historisch belangrijk landschapselement beschouwd.
72
Enkelen herkenden ook dezelfde foto zonder dreefbomen (foto 13) en argumenteerden onmiddellijk dat ze het mooier vonden met de bomen. Dit alles toont aan dat mensen de traditionele landschappen toch wel naar waarde kunnen schatten, en dat het zeker zinvol is om deze zo goed mogelijk in ere te houden of te herstellen. Bovendien geven verschillende respondenten expliciet aan dat ze de landschappen met bomen mooier vinden, wat het pleidooi voor agroforestry in dit onderzoek zeker kracht bijzet. Het laatste woord is echter voor een respondent met landbouwachtergrond (zowel door opleiding als door beroep) die bij elke foto argumenteerde dat bomen in bossen thuishoorden en dat landbouwers open ruimte nodig hadden om ‘deftig’ aan landbouw te kunnen doen. Hoewel het bewerken van agroforestrypercelen op voldoende grote oppervlakten weinig problemen i.v.m. bewerken zou mogen opleveren, is dit toch een element om rekening mee te houden. Tenslotte zijn het de landbouwers die het moeten uitvoeren.
73
5.
DISCUSSIE
5.1
Locaties en traditionele landschappen
De GIS-analyse resulteerde in vijf geschiktheidskaarten op perceelsniveau voor Vlaanderen. De graad van detail is dus veel hoger dan bij de geschiktheidskaarten op Europese schaal van Reisner et al. (2007), wat de praktische toepasbaarheid ervan aanzienlijk verhoogt. Voor zover het detailzicht op de kaarten in Reisner et al. (2007) het toelaat, kan men een vergelijking maken voor wat betreft locatie. Twee van de gebruikte boomsoorten waren bij beide onderzoeken dezelfde en kunnen dus vergeleken worden. Voor Populus is te zien dat het grootste deel van Vlaanderen zowel op Vlaams als op Europees niveau geschikt blijkt. Voor Juglans daarentegen zijn op de kaarten van Reisner et al. (2007) weinig zones in Vlaanderen geschikt, enkel in het noorden van Wallonië is een brede strook aangeduid. In het algemeen wordt België (en voornamelijk Vlaanderen) op Europees niveau nauwelijks als een ‘target region’ voor agroforestry beschouwd. Op Vlaams niveau echter, en rekening houdend met de traditionele landschappen, zijn vele gebieden geschikt. Een meer specifieke studie van agroforestrymogelijkheden in Europa vindt men bij Palma et al. (2007). Deze bouwt voort op Reisner et al. (2007) en doet de studie in meer specifieke testgebieden in Spanje, Frankrijk en Nederland. Voor alle drie de testgebieden concludeert Palma et al. (2007) dat agroforestry kan leiden tot een vermindering van nitraatgehalte en bodemerosie, alsook tot een toename van de biodiversiteit in het landschap. De grootste effecten waren waarneembaar in de grootste gebieden, en in gebieden die het meest intensief bewerkt werden. Dit kan men ook terugvinden in dit onderzoek voor Vlaanderen. De meest intensief bewerkte landbouwgebieden zijn terug te vinden in West- en Oost-Vlaanderen, en dit zijn ook de gebieden die het best scoren qua geschiktheid. Waarschijnlijk zijn dit ook niet toevallig de gebieden waar hoge nitraatgehaltes te vinden zijn (Figuur 3). De factor oppervlakte werd niet meegenomen in dit onderzoek. Een groter perceel is misschien meer rendabel en waarschijnlijk gemakkelijker om te bewerken door de landbouwer, doch een grotere oppervlakte maakt het perceel niet noodzakelijk geschikter op landschapsschaal. Er werd enkel rekening gehouden met subsidieerbaarheid: alle percelen groter dan 5000m² werden even geschikt geacht voor wat betreft oppervlakte. Naast de landschappelijke en ecologische aspecten is voor de landbouwer echter vooral het financiële en economische plaatje van belang. Daarom voerde Graves et al. (2007) een nog 74
specifieker onderzoek uit, in dezelfde studiegebieden in Spanje, Frankrijk en Nederland, maar dan met inbegrip van economische en financiële aspecten. Vooral de resultaten uit Nederland kunnen interessant zijn, aangezien Nederland zowel landschappelijke als fysisch-geografische gelijkenissen vertoont met België. Via een model “Yield-SAFE” werden de biologische data gebruikt om kosten en opbrengsten op lange termijn te voorspellen. Via een tweede aansluitend “Farm-SAFE” model konden deze gegevens verwerkt worden in de totale economische rendabiliteit van een boerderij. De resultaten kwamen overeen met de reeds bekende voordelen van agroforestry: een hogere Land-Equivalence-Ratio (zie ook 2.1.5), en betere resultaten bij een hoge densiteit van bomen en voldoende aanwezig grondwater (Graves et al., 2007). Wat betreft de specifieke studiegebieden was de balans positief voor Spanje en Frankrijk, waar agroforestry met Juglans en Populus als een rendabel alternatief voor monocultuur of bosbouw uit de bus kwam. In Nederland bleek agroforestry echter niet rendabel door lagere houtprijzen en het te hoog geschatte verlies aan akkerland. Dit laat zien dat men ook voor financiële haalbaarheid in Vlaanderen waakzaam moet zijn. Anderzijds dateren de onderzochte subsidieomstandigheden reeds uit 2005. De nieuwe Europese CAPregelgevingen vormen op dat vlak een verbetering. Dit onderzoek voor Vlaanderen hield rekening met de bodem, waterhuishouding en milieueffecten, maar nog niet met socio-economische en financiële effecten. De nadruk lag echter op het landschapskundige. Hiervoor werd dan ook gebaseerd op een echte landschapskundige analyse van heel Vlaanderen (Antrop & Van Damme, 1995) en concrete aanbevelingen met betrekking tot de ontwikkeling van de landschappen. Dit is een vrij nieuw element, wat bij Palma et al. (2007) en Graves et al. (2007) niet (of niet concreet) aan bod kwam. Palma maakt enkel gebruik van de habitat-index, die rekening houdt met het voorkomen van natuurlijke habitats in een landschap. Deze index werd voornamelijk gebruikt met het oog op het verhogen van de biodiversiteit in het landschap, en niet direct met het verbeteren van de landschappelijke kwaliteit an sich. Dit sluit evenwel niet uit dat het verhogen van landschapskwaliteit én biodiversiteit hand in hand zouden kunnen gaan. Zowel Palma et al. (2007) als Graves et al. (2007) merken op dat de agroforestrysystemen zeer divers zijn en dat de mogelijkheden sterk verschillen naargelang de specifieke kenmerken van de locatie en/of het landbouwbedrijf in kwestie. Dit onderzoek kan voor een stuk tegemoet komen aan die complexiteit, voornamelijk door het feit dat het op perceelsniveau gebeurde, maar het aantal verwerkte factoren is nog relatief beperkt. Om de 75
landschapskundige, biologische en ecologische voordelen nu volledig te integreren tot een bruikbaar en algemeen raadpleegbaar instrument, zou men kunnen denken aan een pc- of webapplicatie. Een voorbeeld hiervan is te vinden in de Verenigde Staten van Amerika. Reeds in het jaar 2000 werd door Ellis et al. een prototype van het Florida Agroforestry Decision Support System (FADSS) ontwikkeld, met als doel om het opstarten van agroforestry te vergemakkelijken (Ellis et al., 2000). In 2005 resulteerde dit in het Southeastern Agroforestry Decision Support System (SEADSS), een publiek toegankelijke webapplicatie. Deze is gebaseerd op een GIS en bevat voor elke locatie gegevens i.v.m. topografie, bodem, en waterhuishouding, maar ook plantkundige informatie zoals pH-tolerantie van de plant, vorstbestendigheid, de porositeit van de bladeren, of de groeivorm van de totale plant (Ellis et al., 2005). Naargelang de locatievoorkeuren kan de landeigenaar/initiatiefnemer dan zien welke boom het meest geschikt is, en waar de omstandigheden optimaal zijn. Gezien het feit dat het SEADSS reeds 10 jaar oud is en werd opgebouwd als een relationele databank in SQL, lijkt het zeker niet onmogelijk om hiervan een actuele versie met gedetailleerde data voor Vlaanderen te ontwikkelen. 5.2
Beleving van agroforestrylandschappen
Specifiek onderzoek naar perceptie en beleving van agroforestrylandschappen is schaars. Het beste (en voorlopig enige?) vergelijkingsmateriaal op dit vlak wordt geboden door Franco et al. (2003), een specialist in agroforestry, die in Italië een soortgelijke enquête met standaardfoto’s en gesimuleerde foto’s afgenomen heeft. De conclusie hiervan was dat de simulatiefoto’s met agroforestry steeds meer geapprecieerd werden dan de standaardfoto’s van dezelfde locaties. Eenzelfde resultaat als in dit onderzoek voor Vlaanderen, al moet er wel op enkele belangrijke verschillen gewezen worden. Zo maakt Franco et al. (2003) gebruik van slechts 6 standaardfoto’s, die bovendien uitgestrekte, open landschappen omvatten, en waarbij de gesimuleerde bomenrijen doorgaans achteraan het beeld gesitueerd zijn. Dit verschilt duidelijk van de meer kleinschalige Vlaamse landschappen die hier gebruikt werden en waarbij de standaardfoto’s minder ‘open’ waren. Ook bij Gao (2012) wordt de perceptie van agroforestry onderzocht, maar dan enkel in het grotere geheel van een onderzoek naar de beleving van agrotoeristen in de USA. Gao (2012) stelt vast dat agroforestryboerderijen als belangrijker beschouwd worden dan gewone boerderijen, althans op het vlak van habitat- en klimaatbescherming. Hieruit wordt 76
geconcludeerd dat men zich toch wel bewust is van de ecologische meerwaarde die agroforestry kan bieden. Dit kan men vergelijken met de hier gedane vaststelling dat de agroforestryfoto’s significant beter scoorden dan de niet-agroforestryfoto’s op criteria als ‘ecologisch waardevol’, ‘cultuurhistorisch waardevol’, en ‘belangrijk om te behouden’, zelfs al zijn dit niet de meest voor de hand liggende kenmerken die men uit een foto kan afleiden. Iets minder duidelijk dan de verschillen tussen de standaard- en simulatiefoto’s, waren de verschillen tussen de expertgroepen. Zo beoordeelden alle drie de expertgroepen de simulatiefoto’s wel hoger maar was er, qua totaalscore en variatie binnen de simulatiefoto’s, geen significant verschil waarneembaar tussen de drie groepen. Dit is in tegenstelling met wat Rogge et al. (2007) waarneemt, namelijk dat experten wel degelijk een verschillende beoordeling van landschappen hebben tegenover bewoners en landbouwers. Meer nog, Strumse (1996, in Rogge et al. (2007)) stelt dat ‘gewone’ personen landbouwlandschappen meer appreciëren dan experten. Wel is te merken dat er voor andere criteria dan de totaalscore wel significante verschillen waren. Zo hadden de experten door beroep een significant hogere appreciatie van ‘onderhouden’, ‘begroeiing’, ‘veel gebruiksfuncties’ en ‘belangrijk om te behouden’ voor de agroforestryfoto’s. Dit zijn kenmerken die voor iemand zonder veel landschaps- of landbouwkennis misschien moeilijker te beoordelen zijn, dus denkelijk is het hier de ervaring van de expert die voor de hogere score zorgt. Een bijzonder geval zijn evenwel de ‘experten door opleiding’. Dit zijn respondenten die wel ervaring met landschap of landbouw hebben door hun opleiding, maar niet (of niet meer) beroepshalve. Deze groep bestond voornamelijk uit studenten en deze gaven doorgaans een iets lagere beoordeling dan de andere groepen, met name op de criteria ‘openheid’, ‘ecologisch waardevol’, en ‘belangrijk om te behouden’. Deze vaststelling is vergelijkbaar met de waarnemingen van Franco et al. (2003), die ook socioeconomische variabelen onderzocht. Een lagere appreciatie voor agroforestry door jongeren (voornamelijk studenten) was ook zijn vaststelling. Verder analyseert Rogge et al. (2007) eveneens met een regressieanalyse welke componenten bepalend zijn voor de totale appreciatie van landbouwlandschappen in het algemeen. Onder meer vegetatie en openheid worden als sterke positieve invloed op de totaalscore beschouwd. Dit komt overeen met wat in dit agroforestryonderzoek werd vastgesteld: een hoge score voor ‘aantrekkelijke begroeiing’ en ‘ecologisch waardevol’ vertaalt zich hier in een hoge totaalscore. Bovenop de hogere scores argumenteerden vele respondenten bovendien ook dat 77
het ‘groene’ en het ‘landelijke’ in het landschap hen aansprak. Deze nood aan groen in het landschap wordt eveneens onderschreven in een landschapsperceptieonderzoek door Tempesta (2010). Kortom, vegetatie blijkt zeker een positieve invloed te hebben op de appreciatie van een landschap, ook in Vlaanderen, wat het pleidooi voor agroforestry alleen maar kracht kan bijzetten. Voor de testen tussen de woonomgevingen werd initieël hetzelfde waargenomen als bij de expertgroepen. De Kruskal-Wallis-test gaf aan dat er geen significant verschil was tussen de groepen in totaalbeoordeling voor de agroforestryfoto’s. Wel was er een lagere score van landelijke bewoners, onder ander voor ‘cultuurhistorisch waardevol’ en ‘belangrijk om te behouden’. Ook was te zien dat met name de stedelijke bewoners significant hogere beoordelingen geven dan de andere groepen, voor ‘door de mens beïnvloed’, ‘cultuurhistorisch waardevol’, en ‘belangrijk om te behouden’. Dit zou kunnen verklaard worden door het feit dat landelijke bewoners het ‘gewoon’ zijn om landelijke landschappen te zien, en ze deze daarom misschien minder hoog beoordelen. De cultuurhistorische waarde en het belang om ze te behouden, ontgaat hen misschien meer dan bij stedelijke bewoners, aangezien een boom meer of minder hen niet zo veel opvalt. Voor deze hypothese werd echter geen bewijs gevonden in andere literatuur. Het is wel bewezen dat er onder stadsbewoners een sterk verlangen naar contact met de natuur bestaat (Matsuoka & Kaplan, 2008), vandaar misschien hun iets hogere beoordeling. Anderzijds is het ook zo dat begrippen als ‘cultuurhistorisch waardevol’ en ‘belang om te behouden’ erg subjectief zijn, en bovendien moeilijk om een numerieke beoordeling aan te geven. Ook dit zou de verschillen in waarnemingen kunnen verklaren. Als laatste kon ook vastgesteld worden dat zowel lokale bewoners als niet-lokale bewoners een hogere appreciatie uitten voor de agroforestrylandschappen, doch dat het de niet-lokale bewoners zijn die de agroforestrylandschappen hoger beoordelen dan de lokale bewoners (met name op de criteria ‘ecologisch waardevol’, ‘cultuurhistorisch waardevol’, ‘belangrijk om te behouden’ en ‘totaalscore’. Gelijkaardige onderzoeksresultaten werden niet gevonden, maar deze vaststellingen zijn alvast tegengesteld aan Franco et al. (2003) en Rogge et al. (2007), die stellen dat lokale bewoners doorgaans ‘hun’ landschap meer appreciëren dan niet-lokale bewoners. Een mogelijke verklaring voor deze afwijkende resultaten is het feit dat er slechts 42 lokale bewoners waren, tegenover 106 niet-lokale bewoners. Bovendien werden alle lokale bewoners van het Houtland, het Waasland en de Centrale Kempen samengenomen in één groep, omdat de aparte groepen eigenlijk te klein waren ten opzichte van de grote groep niet78
lokalen. Hoewel de waargenomen verschillen significant waren, kan het tekort aan lokale bewoners aanzien worden als een minpunt van dit onderzoek. Tot slot dient nog vermeld te worden dat er slechts weinig actieve landbouwers deelnamen aan de enquête. Het effect van hun ervaring kon dus niet op een zinvolle manier nagegaan worden in de statistische analyse. Verder kan men zich afvragen of zo’n aparte analyse wel een nuttig bijkomend resultaat zou opleveren. Uit de commentaren is namelijk gebleken dat landbouwers voornamelijk functioneel denken, met in hun achterhoofd het zo goed mogelijk kunnen uitoefenen van hun beroep. Of ze een agroforestrylandschap ‘mooi’ vinden, zal voor hen dus waarschijnlijk geen argument zijn om al dan niet agroforestry te implementeren. Wel is het belangrijk om landbouwers te wijzen op zowel de biologische, ecologische als landschappelijke meerwaarde van agroforestry. 5.3
Andere perspectieven: agroforestry als biomassa-energie?
Een belangrijk aandachtspunt voor de toekomst is rendabiliteit. Het verbeteren hiervan kan bijvoorbeeld door een andere organisatie van de subsidieregelgeving. Wanneer het bijvoorbeeld gaat om het gebruik van houtige biomassa als energiebron, zijn er mogelijkheden. De landbouwer heeft dan geen productiehout als opbrengst, maar kan bijvoorbeeld zijn gebouwen verwarmen met energie van houtsnippers van de houtige begroeiing (bomen of houtkanten) op zijn land. Biomassa is immers 3x goedkoper per warmte-eenheid dan stookolie (Vande Ryse, 2013). Onderzoek van Grünewald et al. (2006) heeft aangetoond dat het produceren van biomassa uit houtige begroeiing perfect mogelijk is, zelfs bij minder geschikte teeltomstandigheden na het toevoegen van meststoffen. Wanneer men houtige biomassa wil gebruiken als energiebron, wil men zo snel mogelijk en met zo kort mogelijke intervallen kunnen ‘oogsten’. Grünewald et al. (2006) ging echter uit van een snoeiperiode om de zes jaar bij bomen. Luc Vande Ryse van de Oost-Vlaamse Provinciale Dienst Landbouw legt uit waarom houtkanten op dit vlak een beter alternatief vormen dan agroforestry met hoogstammen. “Bomen als perceelsrandbegroeiing zijn mogelijk, zeker in historisch-landschappelijk opzicht (bijvoorbeeld in het Waasland), maar er zijn enkele belangrijke beperkingen vooral op gebied van bodem en grondwater. Zo moeten bomen dieper wortelen in hardere zandgronden, en doet grondwater het wortelstelsel afsterven. Op die manier is het moeilijk om kwaliteitsvol hout te bekomen. Bovendien worden bij akkers de groeimogelijkheden extra beperkt door het bewerken van de akker. Het 79
wortelstelsel wordt aan één kant afgesneden door het ploegen, en aan de andere kant dikwijls ook door een drainagegracht. Dit zorgt voor een relatieve instabiliteit van de bomen door een compacter wortelstelsel, en een minderwaardige houtkwaliteit. Bij bomen langs een weide heeft men geen last van schadelijke effecten van het ploegen, maar wanneer men naar de productie van houtige biomassa streeft, bieden houtkanten enkele belangrijke voordelen. Zo heeft men minder last van het ploegen, en kan een houtkant langer doorgroeien dan bomen. Bovendien groeit een gesnoeide aanplant steeds uit in meerdere stammen na het snoeien, dus na 16 jaar kan men 4 stammen oogsten in plaats van één. Verder kan men reeds om de 4 jaar snoeien”. (Vande Ryse, L. (2013)). Het belang van houtkanten wordt onderschreven door Hermy & De Blust (1997). Zij stellen dat de betekenis van houtkanten en perceelsbeplantingen toenam naarmate steeds meer bossen gerooid werden, en in dat geval een belangrijke bron van gerief- en brandhout vormden. Deze functie geldt echter ook vandaag de dag nog, en de betekenis ervan wordt dikwijls onderschat (Hermy & De Blust, 1997). Het hele idee van bomen en houtkanten voor biomassa-energie is dus niet nieuw. Integendeel, misschien kan een oude techniek wel zorgen voor de oplossing van een modern probleem: slinkende energievoorraden. Enig probleem is wel dat houtkanten niet onder de definitie van agroforestry vallen en dus ook niet als dusdanig gesubsidieerd kunnen worden. Landschapskundig hebben houtkanten echter een quasi even grote waarde als andere houtige begroeiing. Wanneer men dus tot een rendabel gebruik van zowel houtkanten als volledige agroforestrysystemen voor houtige biomassa kan komen, zouden beide een aanzienlijk landschappelijk voordeel kunnen opleveren. Agroforestry als biomassa zou in het bijzonder een voordeel kunnen bieden bij boomsoorten die zich minder tot de ontwikkeling van kwaliteitshout lenen, zoals bijvoorbeeld populieren of wilgen. Misschien kan het gebruik van agroforestry als houtige biomassa dan ook een extra duwtje in de rug betekenen om landbouwers te overtuigen van de voordelen ervan. Dit blijkt immers niet zo eenvoudig. Kaeser et al. (2011) stelt vast dat landbouwers de waarde van agroforestry voor landschap en biodiversiteit wel erkennen, maar tegelijk van mening zijn dat agroforestry geen productief voordeel oplevert. Het overhalen van landbouwers is dus waarschijnlijk de laatste cruciale stap om uiteindelijk tot een algemeen verspreide en grootschalige toepassing van agroforestry te komen.
80
6.
CONCLUSIE
6.1
Onderzoeksbesluit
In dit onderzoek werden verschillende landschappelijke aspecten van agroforestry belicht. Op basis van literatuurstudie, kaartonderzoek, en statistische analyse van een foto-enquête kunnen nu de antwoorden geformuleerd worden op de concrete onderzoeksvragen die voorafgaand aan dit onderzoek gesteld werden. Welke vormen van agroforestry zijn toepasbaar in Vlaanderen? Agroforestry in combinatie met vee (silvopastoral) is toepasbaar in Vlaanderen, gezien de geschiedenis van veehouderij in veel gebieden, niet zelden in combinatie met een halfopen landschap. Voornamelijk op kleinere percelen kan veeteelt praktische voordelen bieden ten opzichte van akkerbouw. Agroforestry in combinatie met akkerbouw (silvoarable) is ook toepasbaar in Vlaanderen, voornamelijk op grotere percelen gezien de mindere beperkingen qua bewerking. Tevens kampen de Vlaamse akkers nog steeds met een hoge nitraatconcentratie. Dit zou eventueel gereduceerd kunnen worden met behulp van agroforestrysystemen. Agroforestry met naaldbomen is minder geschikt in Vlaanderen, omwille van teelttechnische beperkingen (meer schaduw, minder strooisel), geen subsidiemogelijkheden, en de zeer beperkte historische waarde in het landschap.
Welke traditionele landschappen in Vlaanderen zijn geschikt voor agroforestry? Wat zijn de voorwaarden? Kan men deze landschappen vandaag de dag ‘herstellen’?
Op vijf verschillende geschiktheidskaarten werd per perceel de geschiktheid voor agroforestry weergegeven. Er werd rekening gehouden met bodemtextuur, bodemdrainage, nitraatgehalte, erosiegevoeligheid en bebossing op de kaart van Vander Maelen, maar de landschappelijke geschiktheid had de grootste invloed. Enkele gebieden kwamen bij elke kaart sterk uit de verf, met name belangrijke delen van West-Vlaanderen (Houtland en de Oude Veldgebieden) en Oost-Vlaanderen (Vlaamse Ardennen, Waasland, Meetjesland, Zandig Leie-Schelde Interfluvium), alsook Antwerpen (Centrale Kempen en Zuiderkempen) en Brabant/Limburg (Vochtig Haspengouw en Hageland).
81
De voorwaarden om agroforestry landschappelijk te kunnen toepassen werden bepaald door de geschiedenis van het traditionele landschapstype en de beleidswenselijkheden voor de toekomst (bepaald door Antrop en Van Damme, 1995). Een expliciete wens om bijvoorbeeld coulissen- of mozaïeklandschappen te (her)creëren, zorgde voor een hogere score. Gebieden waar het nadrukkelijk de bedoeling is om de open ruimte te vrijwaren (vb. de Kustpolders), kregen een lage score toegekend. Agroforestry biedt in bepaalde gevallen een mogelijkheid om deze landschappen te ‘herstellen’ in hun oorspronkelijke staat, voornamelijk daar waar het kleinschalige landbouwlandschap door het intensiveren van landbouwpraktijken verloren is gegaan. Verschillende teeltgerelateerde onderzoeken geven immers aan dat de bijkomende opbrengst van de bomen het verlies aan gewasopbrengst kan compenseren. Hoe beleeft men agroforestrylandschappen t.o.v. gewone landbouwlandschappen? Uit de statistische analyse werd duidelijk dat de gesimuleerde agroforestrylandschappen meer geapprecieerd werden dan diezelfde landschappen zonder agroforestry, en dit niet alleen op totaalscore maar ook op alle andere criteria (gevarieerdheid, aantrekkelijke begroeiing, onderhouden,
menselijke
invloed,
veel
gebruiksfuncties,
ecologisch
waardevol,
cultuurhistorisch waardevol, belangrijk om te behouden). Enkel bij het criterium ‘openheid’ was de relatie omgekeerd: agroforestrylandschappen werden als duidelijk minder open beschouwd dan de standaardlandschappen. Uit een lineaire regressie kon afgeleid worden dat die hogere appreciatie van agroforestrylandschappen voornamelijk bepaald werd door de aantrekkelijke begroeiing en het belang om het landschap te behouden. De commentaren van de respondenten bij de foto’s bevestigden deze resultaten. Binnen elke expertgroep en woonomgevingsgroep, alsook binnen de lokale bewoners en nietlokale bewoners werden de agroforestrylandschappen steeds significant hoger beoordeeld dan de standaardlandschappen. Tussen de expertgroepen en woonomgevingsgroepen waren geen significante verschillen waarneembaar voor wat betreft totaalscore. Op sommige andere criteria waren er wel verschillen, met als belangrijkste waarnemingen dat de ‘experten door beroep’ een hogere beoordeling gaven op meer technische criteria zoals ‘veel gebruiksfuncties’ of ‘belangrijk om te behouden’, en dat experten door opleiding lagere beoordelingen gaven op criteria zoals ‘ecologisch waardevol’ en ‘belangrijk om te behouden’. 82
Nog
een
andere
opvallende
vaststelling
was
dat
niet-lokale
bewoners
de
agroforestrylandschappen meer apprecieerden dan de lokale bewoners. Een eenduidige verklaring hiervoor werd niet gevonden, doch het relatief kleine aantal lokale bewoners kan hierop een invloed gehad hebben.
Kernvraag: kan agroforestry dienen als vorm van traditioneel landschap en draagt het bij tot de herwaardering van het landschap?
De kaartanalyse en het belevingsonderzoek hebben samen geleid tot een positief antwoord op de kernvraag van dit onderzoek. Agroforestry is zeker mogelijk in combinatie met traditionele landschappen, en kan het karakter ervan versterken op plaatsen waar dit doorheen de jaren verloren is gegaan. In ordinaire of sterk versnipperde landschappen kan agroforestry dus opnieuw structuur brengen, daar waar de oude structuur (bepaald door reliëf, landgebruik, of percelering) verloren is gegaan door intensiever landgebruik. De enquête toont bovendien aan dat
gesimuleerde
agroforestrylandschappen
steeds
geprefereerd
werden
boven
de
standaardlandschappen op dezelfde plaats. Enkel op vlak van openheid scoren de agroforestrylandschappen duidelijk minder. In gebieden waar open ruimte van oudsher karakterbepalend is, zal agroforestry vanuit landschappelijk oogpunt geen goede ingreep zijn. Men dient echter ook rekening te houden met het pleidooi voor behoud van open ruimte. Pleit men in versnipperde landschappen voor het behoud van open ruimte, dan zal men per deelgebied de landschappelijke prioriteiten moeten afwegen.
6.2
Aanzet naar verder onderzoek
Hoewel er reeds heel wat onderzoek naar agroforestry is gebeurd, is het tijdens dit specifieke onderzoek ook duidelijk geworden dat nog niet alle hiaten opgevuld zijn. Ondanks het feit dat verschillende respondenten de enquête als erg lang ervoeren, was het belevingsgedeelte van dit onderzoek relatief kleinschalig. Dit zou in de toekomst zeker nog uitgebreid kunnen worden met meerdere landschapstypes, meer boomsoorten en meer foto’s. Hierbij dient dan wel het aantal beoordelingscriteria ingeperkt te worden (vb. enkel nog een totaalscore en motivatie), zodat de enquête niet onoverkomelijk lang wordt. Eventueel is er ook een mogelijkheid om met diepte-interviews te werken. De argumenten bij de enquête laten uitschijnen dat er heel wat stof tot discussie is. 83
Ook het bepalen van geschikte locaties zou nog verfijnd kunnen worden. Hierbij lijkt een GIS-gebaseerde webapplicatie zoals ontwikkeld door Ellis et al. (2005) het ideale instrument. Zo’n applicatie is flexibeler dan een ‘statische’ geschiktheidskaart, niet alleen omdat ze regelmatig geüpdatet kan worden, maar ook omdat er veel meer factoren en andere specifieke informatie kan verwerkt worden. Het belangrijkste voordeel is echter is dat ze publiek toegankelijk gemaakt kan worden, wat de drempel naar agroforestry voor geïnteresseerde personen gevoelig kan verlagen.
84
REFERENTIES Literatuur Ampe, C., Langohr, R. (2006) “Bijlage 7: voorstel uitgewerkt voorbeeld, erkenningsdossier waardevolle site voor bodem: bolle akkers – land van waas”. Waardevolle bodems in Vlaanderen,
Departement
Leefmilieu,
Natuur
en
Energie:
Afdeling
Land
en
Bodembescherming, Ondergrond, Natuurlijke Rijkdommen, pp.166-173. Antrop, M., Van Damme, S. (1995) Landschapszorg in Vlaanderen: onderzoek naar criteria en wenselijkheden voor een ruimtelijk beleid met betrekking tot cultuurhistorische en esthetische waarden van de landschappen in Vlaanderen. Universiteit Gent, Vakgroep Geografie. Antrop, M. (1997) “The concept of traditional landscapes as a base for landscape evaluation and planning. The example of Flanders Region”. Landscape and Urban Planning. Vol.38, pp.105–117. Antrop, M. (2005) “Why landscapes of the past are important for the future”. Landscape and Urban Planning, Vol.70, pp.21–34. Antrop, M. (2010) Perspectieven op het landschap, Gent: Academia Press. Arriaza, M., Canas-Ortega, J., Canas-Madueno, J., Ruiz-Aviles, P. (2004) “Assessing the visual quality of rural landscapes”. Landscape and Urban Planning. Vol.69(1), pp.115– 125. Austad, I., 2000. The future of traditional agriculture landscapes: retaining desirable qualities. In Antrop, 2005. Berten, R., Hermans, P., Paelinckx, D. (2000) Biologische Waarderingskaart, verklarende tekst bij kaartbladen 3-9-17. Instituut voor Natuurbehoud, Brussel, 125p. + 22 kaartbladen. Council of Europe (2000) European Landscape Convention. Firenze, 20/10/2000. De Facq, F., Peel, R., Piessens, C. & Van den Bossche, H. (1985). Binnen-Vlaanderen Oost. Een geografisch-landschappelijke en biologische verkenning. De open ruimte in Vlaanderen. Exploratiepakket 3. Koning Boudewijnstichting. 43p. In: Vriens et al., 2006.
85
Dupraz, C., F. Liagre (2008). Agroforesterie, des arbres et des cultures. France Agricole Editions, 413p. Eichhorn, M.P., Paris, P., Herzog, F., Incoll, L., Liagre, F., Mantzanas, K., Mayus, M., Moreno, G., Papanastasis, V., Pilbeam, D., Pisanelli, A., Dupraz, C. (2006) "Silvoarable systems in Europe - past, present and future prospects". Agroforestry Systems Vol.67, pp.2950. Ellis, E., Nair, P., Linehan, P., Beck, H., Blanche, C. (2000) “A GIS-based database management application for agroforestry planning and tree selection”. Computers and Electronics in Agriculture, Vol.27, pp.41–55. Ellis, E., Nair, P., Jeswani, S.D. (2005) “Development of a web-based application for agroforestry planning and tree selection”. Computers and Electronics in Agriculture, Vol.49 pp.129–141. Europese Commissie (2012) The Common Agricultural Policy: A partnership between Europe and Farmers, Luxembourg: Publications Office of the European Union, 16p. Franco, Dan., Franco, Dav., Mannino, I., Zanetto, G. (2003) “The impact of agroforestry networks on scenic beauty estimation: the role of a landscape ecological network on a sociocultural process”. Landscape and urban planning, Vol.62, pp.119-138. Gao, J. (2012) “Residents perceptions of agroforestry landscapes: implications for agrotourism”. A Thesis presented to the Faculty of the Graduate School University of Missouri. Graves, A., Burgess, P., Palma, J., Herzog, F., Moreno, G., Bertomeu, M., Dupraz, C., Liagre, F., Keesman, K., van der Werf, W., Koeffeman de Nooy, A., van den Briel, J.P. (2007) “Development and application of bio-economic modelling to compare silvoarable, arable, and
forestry systems in three European countries”. Ecological Engineering, Vol.29(4), pp.434– 449. Grünewald, H., Brandt, B., Uwe Schneider, B., Bens, O., Kendzia, G., Hüttl, R. (2006) “Agroforestry systems for the production of woody biomass for energy transformation purposes”. Ecological engineering Vol.29, pp.319–328.
86
Hermy, M. (1980) Natuurtechnisch bosbeheer. Natuurreservaten, Vol.27, pp.23-37. In: Zwaenepoel et al., 2000 Hermy, M. (2014) Natuurbeheer en –ontwikkeling, Cursus. Universiteit Gent (niet gepubliceerd). Hermy, M. & De Blust, G. (1997) Punten en lijnen in het landschap. Stichting Leefmilieu, Schuyt & co, Van de Wiele, Natuurreservaten, WWF, Instituut voor Natuurbehoud. Hofkens, E., Roosens, I. (2001) Nieuwe impulsen voor de landschapszorg. De Landschapsatlas, baken voor een verruimd beleid. Brussel: Ministerie van de Vlaamse Gemeenschap, Afdeling Monumenten en Landschappen. Kaeser A., Sereke F., Dux D., Herzog F. (2011) “Agroforstwirtschaft in der Schweiz” Agrarforschung Schweiz, Vol.2(3), pp.128-133. Kaplan, S. (1987) “Aesthetics, affect and cognition: environmental preference from an evolutionary perspective”. Environmental Behaviour. Vol.19(1), pp.3–32. In: Rogge et al., 2007. Kaplan, R., Kaplan, S. (1989). The Experience of Nature. A Psychological Perspective. Cambridge University Press, Cambridge. In: Rogge et al., 2007. Kuemmel B. (2003). “Theoretical investigation of the effects of field margin and hedges on crop yields”. Agriculture, Ecosystems and Environment Vol.95, pp.387–392. In: Van Vooren, 2013. Matsuoka, R.H., Kaplan, R. (2008) “People needs in the urban landscape: Analysis of Landscape And Urban Planning contributions”. Landscape and Urban Planning, Vol.84 pp.7–19. McAdam, J.H., Burgess, P.J., Graves, A.R., Rigueiro-Rodríguez, A. & Mosquera-Losada, M.R. (2009). “Classifications and functions of agroforestry systems in Europe”. Advances in Agroforestry, Vol.(6)1. Mosquera-Losada, M.R., Moreno, G., Pardini, A., McAdam, J.H., Papanastasis, V., Burgess, P.J., Lamersdorf, N., Castro, M., Liagre, F., Riguero-Rodriguez, A. (2012) “Past, present and future of agroforestry systems in Europe”. Advances in Agroforestry, Vol.9, pp.285-312.
87
Nair, P.K.R. (1993) An introduction to agroforestry. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 500p. Oosterbaan, A., Kuiters, A.T. (2008) “Agroforestry in the Netherlands”. Advances in Agroforestry, Vol.(6), pp.331-341. Palma, J., Graves, A., Bunce, R., Burgess, P., de Filippi, R., Keesman, K., Van Keulen, H., Liagre, F., Mayus, M., Moreno, G., Reisner, Y., Herzog, F. (2007) “Modeling environmental benefits of silvoarable agroforestry in Europe”. Agriculture, Ecosystems & Environment, Vol.119(3–4), pp.320–334. Paulissen, E., Goossens, J., Molemans, J., Theuwissen, J. (1983) “De begrenzing van de Kempen”. Mededelingen van de Vereniging voor Limburgse Dialect- en Naamkunde, Vol.25, Hasselt. Raad van de Europese Unie (2005) “Verordening (EG) nr. 1698/2005 van de raad van 20 september 2005 inzake steun voor plattelandsontwikkeling uit het Europees Landbouwfonds voor Plattelandsontwikkeling (ELFPO)” Publicatieblad van de Europese Unie L 277. Raad van de Europese Unie (2013) “Regulation (EG) nr. 1305/2013 of the European Parliament and of the Council on support for rural development by the European Agricultural Fund for Rural Development (EAFRD) and repealing Council Regulation (EC) No 1698/2005” Official Journal of the European Union L 347. Raad van de Europese Unie (2013) “Regulation (EU) nr. 1307/2013 of the European Parliament and of the Council establishing rules for direct payments to farmers under support schemes within the framework of the common agricultural policy and repealing Council Regulation (EC) No 637/2008 and Council Regulation (EC) No 73/2009” Official Journal of the European Union L 347. Reisner, Y., de Filippi, R., Herzog, F., Palma, J. (2007) “Target regions for silvoarable agroforestry in Europe”. Ecological engineering, Vol.29. pp.401–418. Rogge, E., Nevens, F., Gulinck, H. (2004) “Perceptie en beleving van landbouwlandschappen in Vlaanderen: literatuurstudie en theoretisch kader”. Steunpunt Duurzame Landbouw. Publicatie 10, 44p.
88
Rogge, E., Nevens, F., Gulinck, H. (2007) “Perception of rural landscapes in Flanders: Looking beyond aesthetics”. Landscape and Urban Planning Vol.82, pp.159–174. Saaty, T.L. (1977) “A Scaling Method for Priorities in Hierarchical Structures”. Journal of Mathematical Psychology Vol.15, pp.234-281. Scott, A. (2002) “Assessing public perception of landscape: the LANDMAP Experience”. Landscape Research, Vol.27(3), pp.271–295. In: Rogge et al., 2007. Sevenant, M. (2010). “Variation in landscape perception and preference. Experiences from case studies in rural and urban landscapes observed by different groups of respondents”. Doctoral dissertation, Ghent University, Department of Geography, Ghent. Sevenant, M., Antrop, M. (2011) “Landscape representation validity: A comparison between on-site observations and photographs with different angles of view”. Landscape Research, Vol.36(3), pp.363–385. Strumse, E., 1996. “Demographic differences in the visual preferences for agrarian landscapes in western Norway”. Journal of Environmental Psychology, Vol.16, pp.17–31. In: Rogge et al., 2007 Tack, G., Van Den Bremt, P., Hermy, M. (1993) De bossen van Vlaanderen: een historische ecologie, Leuven: Davidsfonds, 320p. Tallieu, R. (2011) Agroforestry in gematigde streken: modelmatige scenarioanalyses voor opbrengsten
en
Land
Equivalency
Ratio's.
Universiteit
Gent,
Faculteit
Bio-
ingenieurswetenschappen. Tempesta, T. (2010), “The perception of agrarian historical landscapes: A study of the Veneto plain in Italy”. Landscape and Urban Planning Vol.97, pp.258–272. Tveit, M. S., Ode, A. & Fry, G. (2006) “Key concepts in a framework for analyzing visual landscape character”. Landscape Research, Vol.31, pp.229–255. Van Aelst, S. (2010) Statistiek: basisbegrippen en methoden. Cursus. Universiteit Gent (niet gepubliceerd). Van den Brink, A. (2013) Onderzoek van de groep Land Use Planning, Wageningen Universiteit. Lezing aan Universiteit Gent, 21/03/2013. 89
Vande Ryse, L. (2013) persoonlijk gesprek (04/12/2013). Van Eetvelde, V. (2013) Landschapszorg en –design, Cursus. Universiteit Gent (niet gepubliceerd). Van Vooren, L. (2013) “Traditionele landschappen als vorm van agroforestry”, Masterproef voorgedragen tot het behalen van de graad van Master in de bio-ingenieurswetenschappen: bos- en natuurbeheer, Universiteit Gent, 95p. Vriens, L., Van Hove, M., Paelinckx, D., Heirman, J. (2006) Biologische waarderingskaart, Kaartbladen 15. Rapport van het Instituut voor Natuur- en Bosonderzoek INBO.R.2006.10, Brussel. 180p. + 16 kaartbladen. Zwaenepoel, A., Vanallemeersch, R., Demolder, H., Demarest, L., Vriens, L., Paelinckx, D. (2000) Biologische Waarderingskaart versie 2, verklarende tekst bij kaartbladen 19-20. Instituut voor Natuurbehoud, Brussel. 100p + 22 kaartbladen.
Internetbronnen
Agroforestry Research Trust (19/10/2013) http://www.agroforestry.co.uk/agrotree.html Databank Ondergrond Vlaanderen (21/04/2014) https://dov.vlaanderen.be/dovweb/html/services.html EBCD, 2013 (24/04/2013) http://www.ebcd.org/pdf/en/228-Agroforestry_etCAP.pdf EEA (25/03/2014) http://www.eea.europa.eu/soer/countries/be/freshwater-state-and-impacts-belgium ELFPO (10/05/2013) http://europa.eu/legislation_summaries/agriculture/general_framework/l60032_nl.htm EURAF: field trees in the future CAP (24/04/2013) http://www.agroforestry.eu/sites/default/files/pub/docs/fields_trees_in_cap2013.pdf
90
EURAF on CAP reform: EURAF’s position paper for the trilogue, April 2013 (05/05/2013) https://euraf.isa.utl.pt/sites/default/files/pub/docs/euraf_position_paper_cap_reform_april2013 .pdf Europese Commissie (27/04/2013) http://ec.europa.eu/agriculture/rurdev/index_nl.htm Freese, D., Böhm, C. (2012) Integration of agroforestry in agriculture and landscape reclamation. EURAF, Brussels. http://euraf.isa.utl.pt/sites/default/files/pub/docs/15_20_freese_me.pdf Geodata Universiteit Gent (25/04/2014) http://cartogis.ugent.be/geodata/ INBO (27/04/2014) http://www.inbo.be/docupload/1508.pdf MIRA (12/04/2014) http://www.milieurapport.be/nl/feitencijfers/milieuthemas/vermesting/nutrienten-inwater/nitraat-in-grondwater-in-landbouwgebied/ Officiële site van de Vlaamse overheid (24/04/2013) http://www.vlaanderen.be/nl/economie-en-werk/landbouw-en-visserij/subsidie-voorboslandbouwsystemen-agroforestry Regionaal Landschap Kleine en Grote Nete: uitgebreide geschiedenis van de Kempen: een rijk verleden van een arme streek (24/04/2014). http://www.rlkgn.be/index.php?page=werkingsgebied Wervel (18/11/2013) http://www.agroforestry.be
91
BIJLAGEN Bijlage 1: Beschrijving van wenselijkheden van traditionele landschappen m.b.t. begroeiing volgens Antrop & Van Damme (1995) met eigen toegekende categorie voor agroforestry. Traditioneel landschap
Wenselijkheden
Assebroekse meersen
Versnipperd en verstedelijkt landbouwgebied. Herstel botanische structuur en KLE gewenst, grotere complexen van parken Is reeds bos + heide herstellen (weinig geschikt voor agroforestry) Bodemerosie bestrijden, meer connectiviteit, vnl. Meerdaalwoud, wel vergezichten beschermen Herstellen halfopen landschap in valleien Verbeteren verbindingen tussen boscomplexen Herstel kleinschalig boccagelandschap Herwaarderen beemden en perceelsrandbegroeiing Herstel boccagelandschap, maar behoud bosgebied Waterrijke gronden, groen versterkt topografie Bodemerosie tegengaan en KLE en groenconnectiviteit verbeteren Verbinden boscomplexen en toevoegen lineair groen Herstellen boccage in valleien Vrijwaren open landschap Herstel van lineair groen en verbeteren groenconnectiviteit Open heidegebied bewaren, maar herstel beekvalleien Versterken landelijk karakter, accenturen contrasten beekverloop/omgeving Maximaal behoud open ruimte Openheid vrijwaren, maar valleien accentueren Quasi stedelijk landschap Weinig geschikt: landelijk karakter bewaren, maar ook herkenbaarheid microtopografie bewaren Herstel typische hagenstructuur (dus weinig ruimte voor hoogstammen) Verbeteren groenconnectiviteit in valleien
Bosgebied Zedelgem St.Andries Brabantse Ardennen
Centrale Kempen Cuesta Zomergem-Oedelem Demerland Dendervallei Diestiaanrug Averbode Dijle-Demer-Getevallei Droog Haspengouw Grote dekzandrug MaldegemStekene Hageland Hoppeland Poperinge Houtland Kempens plateau uitz peer en heide Klein-Brabant Kustpolders Land van Bertem-Kortenberg Land van Boom Land van Gistel
Land van Herve Land van Keerbergen
Toegekende categorie 4
2 4
4 4 4 4 3 3 4 4 4 1 4 2 3 1 2 1 2
2 3 92
Land van Kontich Ranst Land van Meise-Asse
Land van Merchtem Land van Nieuwkerke Land van Roeselare-Kortrijk Land van Wetteren-Lede Land van Zottegem Leievallei Lemig Leie-Schelde interfluvium Limburgse Maas Maasvlakte en terrassenland Meetjesland
Mijngebied Genk-Waterschei Moervaartdepressie Noorderkempen Oude veldgebieden van Torhout en Aalter Pajottenland
Plateau van Izenberge Plateau van Tielt Rug van Westrozebeke Schelde-estuarium met brakwater Scheldepolders Scheldevallei Gent-Doornik
Scheldevallei stroomafwaarts Gent
Weinig: tuinbouw, sterk verstedelijkt. Mogelijkheden agroforestry als buffer? Sterk verstedelijkt, maar herstel boccagekarakter en groenconnectiviteit in valleien Sterk verstedelijkt, vrijwaren open ruimte, maar herstel compartimentenlandschap Vrijwaren landelijk karakter Weinig KLE, maar vrijwaren open ruimte (gelijkaardig plateau van Tielt) Sterk verstedelijkt: vrijwaren open ruimte Gelijkaardig Land van Wetteren: vrijwaren vaan verdeelde open ruimte Accentueren waardevolle sites. Structurerend lineair groen Open field behouden, maar lineair groen in valleien kan structuurversterkend zijn. Landschaps- en natuurherstel in ontgrinde Maasvlakte Landschap- en natuurherstel in ontgrinde Maasvlakte Behoud en herstel van vroegere geconnecteerde netwerk van lineaire perceelsrandbegroeiing Heide en bestaande natuurwaarden behouden Populierbossen reeds aanwezig, waterrijke gronden Misschien: functie van groen als buffering Dambord van bos en open ruimte, behoud en herstel van lineaire begroeiing en dreven Behoud landelijk karakter, herstel groenconnectiviteit in valleien, maar opletten visuele vervuiling Vrijwaren open landschap Bossen ontbreken volledig, selectieve groenaanplant gewenst Boccagerelicten herstellen en connectiviteit verbeteren Behoud panoramische zichten en resterende natuurrelicten Open ruimte, dijken met groenschermen zijn ruimtebepalend. Accentueren waardevolle sites t.o.v. omgeving, gedifferentieerde aanpak verschillende riviersegmenten Accentueren waardevolle sites t.o.v. omgeving, gedifferentieerde aanpak verschillende riviersegmenten
2 3
2 1 3 1 1 3 2 3 2 4
1 3 2 4 2
1 3 4 3 2 3
3
93
Serreland St. Katelijne Waver Straatdorpengebied van Waarschoot en Lokeren Vallei Oude Kale
Vallei van de Jeker Vallei van de Mandel
Vallei van de Nete
Vallei van de Rivierbeek Vlaamse Ardennen Vlakte van Bocholt Vochtig Haspengouw Waasland Westkust West-Vlaamse heuvels Zandig Leie-Schelde interfluvium Zeeuwse polder Zennevallei Zuidelijke ijzervlakte Zuiderkempen Zwalmstreek
Weinig geschikt: enkel structuur beschermen in valleien Vrijwaren open ruimte, maar herstel biocorridors verankerd op kasteelparken gewenst Geschikt: Bulken- en kouterlandschap en heraanplant perceelsrandbegroeiing gewenst Stedelijke invloed van Luik Versterken samenhang + buffering verstedelijking door selectieve groenaanplant Accentueren waardevolle sites t.o.v. omgeving, gedifferentieerde aanpak verschillende riviersegmenten Herstel groenconnectiviteit, breken van lintbebouwing Bodemerosie tegengaan, KLE vrijwaren, opletten visuele vervuiling Behoud open landbouwgebied, maar verbeten groenconnectiviteit tussen bossen Misschien: groenconnectiviteit verbeteren Perceelsrandbegroeiing door populieren behouden Maximaal behoud open ruimte Tegengaan bodemerosie op heuvels Accentueren alluviaal landschap, herstel van coulissen-meersenlandschap Grote open ruimten, begrensd door groenschermen Zennebeemden behouden, perceelsrandbegroeiing gewenst Vrijwaren open landschap Verbeteren groenconnectiviteit, afwisseling landgebruik Bodemerosie tegengaan, KLE vrijwaren, opletten visuele vervuiling
2 3
4
1 3
3
4 4 3 3 4 1 3 4 2 4 1 4 4
94
Bijlage 2: Bodemkaart van Vlaanderen (2013)
95
Bijlage 3: Potentiële bodemerosie per perceel (2014)
96
Bijlage 4: Kaart van toegekende score voor geschiktheid traditionele landschappen voor agroforestry
97
Bijlage 5a: Standaard foto’s
Foto 7 (Houtland)
Foto 18 (Waasland)
Foto 13 (Houtland)
Foto 1 (Houtland)
98
1 Foto 17 (Centrale Kempen)
Foto 4 (Waasland)
Foto 10 (Centrale Kempen)
99
Foto 15 (Centrale Kempen)
Foto 12 (Waasland)
100
Bijlage 5b: Gesimuleerde foto’s
Foto 5 (Waasland)
Foto 16 (Houtland)
Foto 11 (Waasland)
Foto 3 (Centrale Kempen)
101
Foto 8 (Centrale Kempen)
Foto 9 (Centrale Kempen)
Foto 2 (Waasland)
102
Foto 13 (Houtland)
Foto 14 (Houtland)
103
Bijlage 6: Inleiding enquête en algemene socio-economische vragen
104
Bijlage 7: Voorbeeld van een simulatiefoto met vragen
105
Bijlage 8: Aankondiging enquête op website Oostkamp en Sint-Gillis-Waas.
106
Bijlage 9: Scores van totale geschiktheid per traditioneel landschap NAAM Algemeen gemiddelde Assebroekse Meersen Bekken van de Warmbeek Bellebeek-as Bever-Akrenbosgebied Boomgaardgebied van TongerenBorgloon Bosgebied van St-Andries-Jabbeke Bosgebied Zedelgem - Sint-Andries Cuesta van Zomergem-Oedelem Demerland Demervallei Dendervallei Diestiaanrug van Averbode Dijle-Demervallei Dijlevallei Douvevallei Durmevallei Frans-Belgische Moeren Getevallei Grote dekzandrug van MaldegemStekene ten oosten van het kanaal Gent-Terneuzen Grote dekzandrug van MaldegemStekene ten westen van het kanaal Gent-Terneuzen Hallerbos Heide- en bosgebied van Kalmthout Historische polders van Oostende Holle wegenland van Hoegaarden Hoppeland van Poperinge Houtland IJzervallei Klein-Brabant - Vaartland en Buggenhout Krijtland van Millen Land van Asse Land van Bertem-Kortenberg Land van Boom
Gem. score Gem. score Populus Juglans Acer Castanea 7.390 7.455 7.608 7.102 8,098 8,168 8,322 7,525 6,698 6,958 6,556 5,866 6,269 6,430 6,822 6,622 6,395 6,382 6,919 6,701 6,759 7,061 7,304 7,180
Salix 7.608 8,322 6,556 6,822 6,919 7,304
6,172 6,588 8,598 8,344 7,006 7,910 7,020 6,731 6,892 5,095 7,120 2,055 6,415 8,433
6,507 6,686 8,506 8,450 7,042 7,836 7,237 6,523 6,837 4,687 6,999 2,935 6,466 8,681
5,933 6,597 8,881 8,301 7,234 8,599 6,941 7,222 7,302 5,996 7,406 2,055 7,031 8,073
5,471 5,846 7,997 7,717 6,633 7,846 6,428 6,446 6,769 5,363 6,537 2,055 6,559 7,611
5,933 6,597 8,881 8,301 7,234 8,599 6,941 7,222 7,302 5,996 7,406 2,055 7,031 8,073
8,426
8,707
8,244
7,651
8,244
6,988 6,298 2,124 7,352 5,913 8,621 3,883 7,360
7,684 6,365 3,004 7,612 5,721 8,635 4,240 7,340
7,602 6,476 2,124 7,807 6,390 8,643 4,210 7,639
7,418 5,552 2,124 7,498 5,804 8,038 3,803 7,090
7,602 6,476 2,124 7,807 6,390 8,643 4,210 7,639
7,360 7,130 5,733 5,459
7,708 7,371 6,239 5,606
7,905 7,787 6,274 5,312
7,740 7,821 6,014 4,872
7,905 7,787 6,274 5,312 107
NAAM Algemeen gemiddelde Land van Brecht Land van Dworp Land van Edingen Land van Geel-Mol Land van Gistel Land van Herentals-Kasterlee Land van Keerbergen Land van Kontich-Ranst Land van Merchtem Land van Nieuwkerke Land van Peer-Leeuwen Land van Roeselare - Kortrijk Land van Turnhout-Poppel Land van Waas Land van Wetteren-Lede Land van Zoersel-Wijnegem Land van Zottegem Leievallei Limburgs heide- en bosgebied Limburgse Maas Maasvlakte en het terrassenland Markvallei Meerdaalbos Meetjesland ten westen van het kanaal Gent-Terneuzen Mijngebied van Genk-Waterschei Moere van Meetkerke Moervaartdepressie Nieuwland van Knokke Nieuwland van Nieuwpoort Oostelijk deel van lemig Leie-Schelde interfluvium Oostelijk land van Herve Oostelijke Middelland Oostelijke Oudland Oude veldgebieden van Aalter Oude veldgebieden van Torhout Oudland ten NO van Brugge Pajottenland
Gem. score Gem. score Populus Juglans Acer Castanea 7.390 7.455 7.608 7.102 6,835 6,882 6,827 6,121 7,459 8,001 7,960 7,747 6,317 6,390 6,857 6,911 8,353 8,530 8,151 7,633 4,813 5,407 4,571 4,263 8,452 8,583 8,381 7,656 7,605 7,679 7,402 6,990 6,529 6,587 6,824 6,315 6,598 6,628 7,001 6,630 4,994 4,426 5,803 4,937 5,764 6,148 5,515 4,971 7,578 7,536 7,882 7,408 6,878 6,947 6,746 6,098 8,526 8,734 8,227 7,747 5,889 5,918 6,188 5,826 8,417 8,507 8,478 7,669 5,599 5,732 6,276 6,318 7,151 7,035 7,675 6,893 5,374 5,787 5,242 4,631 7,017 7,330 7,397 7,034 6,763 6,975 6,653 6,095 7,581 7,504 8,279 7,839 7,546 8,069 7,903 7,600 8,614 8,751 8,305 7,805
Salix 7.608 6,827 7,960 6,857 8,151 4,571 8,381 7,402 6,824 7,001 5,803 5,515 7,882 6,746 8,227 6,188 8,478 6,276 7,675 5,242 7,397 6,653 8,279 7,903 8,305
5,086 2,159 7,317 3,201 2,151 6,807
5,469 3,039 7,344 3,880 3,031 6,763
4,925 2,159 7,582 3,115 2,151 7,144
4,351 2,159 6,842 3,000 2,151 6,679
4,925 2,159 7,582 3,115 2,151 7,144
5,257 2,470 3,156 8,487 8,633 2,719 6,332
5,690 3,350 3,906 8,530 8,604 3,511 6,556
6,092 2,470 3,120 8,451 8,841 2,675 7,022
5,834 2,470 3,014 7,837 8,010 2,631 6,924
6,092 2,470 3,120 8,451 8,841 2,675 7,022 108
NAAM Algemeen gemiddelde Plateau van Izenberge Plateau van Landen Plateau van Tielt Rubensland Rug van Westrozebeke Rupelvallei Schelde-estuarium met brakwater Scheldepolders ten oosten van de Schelde Scheldepolders ten westen van de Schelde Scheldevallei stroomafwaarts Gent Scheldevallei van Gent tot Doornik Serreland van Hoeilaart-Overijse Serreland van St.Katelijne-Waver Straatdorpengebied van Lokeren Straatdorpengebied van Waarschoot Vallei van de Grote Nete Vallei van de Herk en de Mombeek Vallei van de Jekker Vallei van de Kleine Nete Vallei van de Mandel en de Oude Mandel Vallei van de Mangelbeek Vallei van de Oude Kale Vallei van de Rivierbeek Vallei van de Zwarte Beek Valleien van de Nete Velpvallei Vlaamse Ardennen Vlakte van Bocholt Vochtig Haspengouw Voerstreek Westelijk deel van het lemig Schelde -Leie interfluvium Westelijke Middelland Westelijke Oudland West-Vlaamse heuvels Zandig Leie-Schelde-interfluvium
Gem. score Gem. score Populus Juglans Acer Castanea 7.390 7.455 7.608 7.102 4,739 4,918 5,089 4,705 7,002 7,346 7,649 7,460 7,625 7,573 7,958 7,420 6,396 6,396 6,949 6,628 8,504 8,408 8,986 8,397 6,911 6,680 7,602 6,513 6,057 5,177 7,230 5,617 6,293 6,207 6,630 5,624
Salix 7.608 5,089 7,649 7,958 6,949 8,986 7,602 7,230 6,630
5,893
5,759
6,279
5,347
6,279
7,117 7,046 7,362 7,001 7,778 7,671 7,521 7,018 4,104 7,453 7,357
6,826 6,831 7,949 6,997 7,908 7,769 7,528 6,973 4,544 7,524 7,435
7,733 7,641 7,887 6,680 7,418 7,581 7,727 7,430 4,808 7,688 7,779
6,702 6,761 7,706 6,453 7,016 7,061 6,971 6,636 4,808 6,745 7,004
7,733 7,641 7,887 6,680 7,418 7,581 7,727 7,430 4,808 7,688 7,779
6,989 7,777 8,220 7,121 6,769 6,727 8,511 7,647 8,079 5,068 6,781
7,165 7,887 8,147 7,312 6,720 6,839 8,605 7,796 8,026 5,508 6,559
7,356 8,213 8,609 7,212 7,233 7,416 8,943 7,717 8,554 5,826 7,203
6,432 7,507 7,569 6,509 6,402 6,957 8,814 7,003 8,037 5,704 6,939
7,356 8,213 8,609 7,212 7,233 7,416 8,943 7,717 8,554 5,826 7,203
4,207 3,436 7,580 8,860
4,602 3,982 7,463 8,909
4,309 3,552 8,166 8,628
3,875 3,445 7,779 8,275
4,309 3,552 8,166 8,628 109
Gem. score Gem. score Populus Juglans Acer Castanea Algemeen gemiddelde 7.390 7.455 7.608 7.102 Zandige Hageland 8,087 8,276 8,160 7,787 Zandlemige Hageland 7,999 8,116 8,411 7,972 Zeeuwsch-Vlaamse polders ten 6,055 5,929 6,026 5,528 oosten van het kanaal Gent-Terneuzen Zeeuwsch-Vlaamse polders ten 6,002 5,974 5,983 5,472 westen van het kanaal GentTerneuzen Zennevallei 7,584 7,482 8,120 7,550 Zoniënwoud 7,176 7,785 7,785 7,920 Zuidelijke IJzervlakte en het land van 5,781 5,661 6,324 5,681 Ieper Zuiderkempen van Lier en Heist-op8,362 8,436 8,345 7,824 den-Berg Zwalmstreek 8,419 8,475 8,873 8,854 NAAM
Salix 7.608 8,160 8,411 6,026 5,983
8,120 7,785 6,324 8,345 8,873
110
Bijlage 10: Geschiktheidskaart esdoorn
111
Bijlage 11: Geschiktheidskaart kastanje
112
Bijlage 12: Geschiktheidskaart notelaar
113
Bijlage 13: Geschiktheidskaart populier
114
Bijlage 14: Geschiktheidskaart wilg
115
