Værktøj til vurdering af føderessourcer for bier på landbrugsbedrifter

Transkript

1 Værktøj til vurdering af føderessourcer for bier på landbrugsbedrifter Tool for assessment of food resources for bees on farms Line Daa Jørgensen ( ) Bachelorprojekt i agrobiologi (15 ETCS) Juni 2016 Hovedvejleder: Seniorforsker Beate Strandberg Medvejleder: Seniorforsker Peter Borgen Sørensen Aarhus Universitet Science and Technology

2 Sammendrag Bier er vigtige bestøvere af forskellige afgrødetyper, som frugttræer og frøafgrøder. Dette projekt undersøger, hvorvidt et forholdsvis enkelt vurderingsværktøj, kan anvendes til at give et tilstrækkelige indtryk af biernes tilgængelighed af føderessourcer, på og omkring økologiske bedrifter. Undersøgelser laves på baggrund er data over føderessourcer, indsamlet af forskere og landmænd i forskningsprojektet Beefarm i Data består af vurderinger af forskellige habitattyper, og deres indhold af forskellige føderessourcer, samt hvilken mængde føderessourcerne forekommer i. Data behandles gennem databehandling og analyse. Det har vist sig, at der var nogle komplikationer i værktøjets opbygning i forhold til, at bidrage med den ønskede information om føderessourcerne, hvor forskellige elementer giver mangelfuld information. Mængdekategorien Ingen/få fejlede med hensyn til at fortælle om tilstedeværelse af føderessourcer, da denne kategori skal deles op for at give brugbar information. Ligeledes blev der fundet udfordringer ved blomsterkategorierne, hvor vurderingen af farverne rød, rosa og blå voldte landmændene problemer. Ved at foretage justeringer i opbygningen af disse kategorier, og komme klare definitioner på dem, antages værktøjet at blive mere brugervenligt og informativt. Blandt de forskellige habitater, har ekstra habitater vist sig som store bidrager til den samlede mængde af føderessourcer. Tilføjelse af de hyppigste ekstra habitater, som græsmarker, vil øge den samlede mængde af føderessourcer på bedrifterne, og give et mere virkelighedstro indtryk af de tilgængelige føderessourcer. Dertil antages det, at flere registreringstidspunkter gennem sæsonen vil give et mere virkelighedstro billede af føderessourcer, samt være med til at skabe et mere informativt værktøj. Side 1 af 44

3 Indholdsfortegnelse Sammendrag Introduktion Problemformulering Baggrund Landbrugets betydning for bier Biernes betydning for bestøvning Karakterisering af biernes føderessourcer Karakterisering på blomsterniveau Karakterisering på artsniveau Karakterisering på områdeniveau Inspirationsværktøjer Afklaring for analyse af Beefarm-værktøjet Fremgangsmetoder for analyse af Beefarm-værktøjet Betydningen af supervision Overensstemmelse i landmands- og forskervurdering Overensstemmelse i vurdering af habitaternes føderessourcer Fordelingen af føderessourcer Resultater Betydningen af supervision Overensstemmelse i landmands- og forskervurdering Overensstemmelse i vurdering af habitaternes føderessourcer Fordelingen af føderessourcer Diskussion og analyse Lokalisering af habitater og konstruktion af ruten Vejledning til landmanden Udformning af skema: Beefarm-værktøjet generelt Ændringsforslag i Beefarm-værktøjet Introduktionstekst til Beefarm-værktøjet version Side 2 af 44

4 6.5.2 Eksempel revideret registreringsskema Konklusion Litteraturliste Bilag Appendix Appendix Introduktion Landbruget er siden midten af det 20. århundrede gået igennem en intensivering, der har øget det dyrkede areal og mindsket de naturlige og semi-naturlige arealer. Landskaberne er blevet mere ensformige, både i udseende og typen af plantearter. I samme periode er landbrugets udbytter steget, blandt andet pga. brugen af kunstgødning og pesticider. En stor konsekvens heraf har været tabet af biodiversitet i agerlandet, der har haft en alvorlig effekt på økosystemservicer, som vilde biers bestøvning af afgrøder og vilde planter. Mange af de plantearter bierne er afhængige af for føde, findes i naturlige og semi-naturlige habitater. I det intensiverede agerland, er denne type habitater blevet sjældnere. Dette har ført til tab af redesteder og føderessourcer, og anses også som en af hovedårsagerne til faldet af vilde bier (Bregtagnolle & Gaba, 2015). Globalt set anses honningbierne at stå for 80% af afgrødebestøvningen (Carrack & Williams, 1998). Mens det hos de vilde bier, især er humlebier, der er en vigtig bestøver af frøafgrøder, frugttræer og -buske (Hansen et al. 2006). Denne ugunstige status for bierne nuværende tilstand, giver grobund for at finde på nye metoder, at skabe bedre forhold for bierne og skabe en større bevidsthed om biernes behov blandt landmænd. I forskningsprojektet Beefarm, er der udviklet et værktøj, til at hjælpe økologiske landmænd med at vurdere tilgængeligheden af føderessourcer og redemuligheder, på og omkring deres bedrift. Projektet er lavet i samarbejde med økologiske frugtavler og rødkløverfrøalvere, som begge er afgrødetyper der er afhængige af bestøvning fra bier, for at få et godt udbytte. Landmændene skal med værktøjet vurdere om bierne har føderessourcer gennem hele sæsonen, fra foråret til sensommeren. Vurdering sker på baggrund af mængden og typen af blomstrende planter i udvalgte habitater. Det forventes at udbyttet af projektet, kan være med til at skabe bedre forhold for bierne på økologiske bedrifter, og derigennem bedre bestøvning og dyrkningssikkerhed (Langer, 2014). Dette bachelorprojekt vil omhandle Beefarm-værktøjet, som et vurderingsværktøj, henvendt til landmænd. Der tages udgangspunkt i data over føderessourcer, indsamlet af både landmænd og forskere i sæsonen Formålet med projektet er således, med udgangspunkt i BeeFarm-værtøjet, at reviderer værktøjet og derigennem undersøge, værktøjets anvendelighed på landbrugsbedriften, samt dets evne til at vurdere føderessourcernes typer og mængder. Undersøgelserne vil til sidst resultere i et revideret forslag af Beefarmværktøjet. Side 3 af 44

5 1.1 Problemformulering Er det muligt med et forholdsvis enkelt værktøj, at vurdere tilgængeligheden af biernes føderessourcer på landbrugsbedrifter? 2. Baggrund I baggrunden tilstræbes det at beskrive, hvilken betydning landbrugets og dets opbygning har for biernes tilstedeværelse, samt hvilken betydning bierne selv, har for landbruget gennem deres bestøvning. Der vil være særligt fokus på bierne føderessourcer, hvor der vil gennemgås forskellige karakteriseringsniveauer af føderessourcer. Her vil bl.a. eksisterende vurderingsværktøjer beskrives, og disse vil også danne grundlag for inspiration til revideringen af Beefarm-værktæjet. 2.1 Landbrugets betydning for bier Bier anses for at være de vigtigste bestøvere af både dyrkede og vilde planter (Strandberg et al. 2015). Af de vilde danske bier, er især humlebier forbundet med agerlandet, men øget intensivering af landbruget, har resulteret i lavere forekomster af bl.a. humlebierne (Strandberg & Krogh, 2011). Blomster er biernes fødekilde, hvor nektar er den daglige energikilde for de voksne bier, mens pollen udgør føden for larverne (Bretagnolle & Gaba, 2015). Gode fødekilder for humlebier, er planter af ærteblomst-, læbeblomst- og kurvblomstfamilien (Dupont & Madsen, 2010). I landbruget er bl.a. rødkløver som frøafgrøde, en repræsentant for ærteblomstfamilien, og denne udgør en nyttig føderessource for særligt de langtungede humlebier. Intensiveringen af landbruget har også ændret prioritering i afgrødevalget, samt medført ændringer i landbrugspraksisser og landskabet. Dette byder på færre føderessourcer til humlebier, såvel som andre vilde bier, i landbrugslandet (Dupont et al. 2011). Det intensive landbrug med anvendelse af pesticider og med fragmentering af landskaber, er herved kilde til en ringere bi-fauna (Strandberg et al. 2015). Økologisk landbrug bidrager, med dets fravalg af pesticider og mere kontinuerte udbud af føderessourcer, positivt til biernes eksistens (Henriksen, 2013 citeret af Strandberg et al. 2015). Økologiske bedrifter har ofte større variation i afgrøder, og har flere insektbestøvende afgrøder, bl.a. kløver og andre bælgplanter samt raps. Disse er gode føderessourcer, hvis de står til blomstringen er ovre (Knight et al. 2009). Flerårige græsarealer er en af de største bidrager med føderessourcer fra forår til sensommer, og udgør en vigtig ressource i perioder med fødemangel. Således bidrager de økologiske landbrugs mere komplekse og diverse landskaber, og derved med flere forskellige føderessourcer (Persson & Smith, 2013). En økologiske dyrkningsmåde bidrager tillige med mere biodiversitet i flora og fauna, både på bedriften og i naturen omkring, hvilket er med til at styrke de vilde biers eksistens (Strandberg et al. 2015). 2.2 Biernes betydning for bestøvning I Danmark findes der, med honningbien, 286 arter af bier (Madsen et al. 2016) og 29 af disse er humlebier. Både honningbier og humlebier, tilhører Apidae familen, sociale bier, de øvrige bier er solitære bier (Madsen & Galabuig, 2008). De sociale bier lever sammen i familier, i reder eller bo. Familien består af en dronning og hendes arbejdere (Strandberg et al. 2011). Bierne kan inddeles i grupper på baggrund af deres fouragering efter føderessourcer. Der findes således to grupper, generalister og specialister. Generalister er i stand til at Side 4 af 44

6 samle føde fra mange forskellige ressourcer, mens specialister blot kan udnytte føde fra en eller få ressourcer. (Dupont & Nielsen, 2006). Ud af de 29 humlebi-arter, anses tre for værende uddøde. Ni af de tilbageværende 26 humlebi-arter, er rødlistede, og seks af disse er fortsat i tilbagegang. I alt er 19 af de 26 nulevende humlebi-arterne tilknyttet landbrugslandet, via marker, egne, overdrev og småbiotoper. Af de ikke-rødlistede arter, anses tre for at være i tilbagegang, de øvrige vurderes stabile eller i fremgang (Strandberg et al. 2011). Tilbagegangen af bier og bestøvere, tilskrives mange forskellige faktorer, som tab af habitater, fragmentering af landskabet, pesticider, klima. Især intensivering af landbruget, som blandt andre er årsag til disse faktorer, vurderes til at have haft en afgørende betydning for biodiversitet, og dermed bestøvernes fødegrundlag (Potts et al. 2010). Insektbestøvede afgrøder: I det danske landbrug findes en række afgrøder, som er afhængige af en bestøvning fra bier. Honningbier anses som værende de vigtigste bestøvere (Hansen et al. 2006), da de er gode bestøvere af en bred vifte af afgrøder, samtidig er de nemme at sætte ud i stader, omkring afgrøderne om foråret (Strandberg et al. 2015). Globalt antages honningbierne at stå for 80% af afgrødebestøvningen (Carrack & Williams, 1998), men humlebier og andre bestøvere, har også en vigtig økologisk rolle ift. frøafgrøder, frugttræer og -buske (Hansen et al. 2006). Humlebier kan være aktive ved lavere temperaturer end honningbier, da de på grund af deres større kroppe og kraftigere pels, kan de hurtigere aktivere muskulaturen i køligt vejr. I det nordlige Europa, kan humlebier derfor arbejde i flere timer og under mere diverse vejrforhold, end de mindre honningbier. Udover at have andre temperatur- og aktivitetsmønstre, adskiller humlebier sig fra honningbier, ved at have en længere tunge. Dette gør at de bestøver nogle plantetyper bedre end honningbier, fx bælgplanter som rødkløver. Netop rødkløver med dens lange kronrør, gør at de langtungede humlebier er gode og hurtige samlere af nektar og pollen fra rødkløver. Yderligere har markforsøg i New Zealand vist, at frøsætningen hos rødkløver øges, ved bestøvning med humlebier fremfor honningbier (Corbet et al. 1991). Rødkløver udgør desuden en vigtig pollenkilde for en række humlebier (Benton, 2006 citeret af Strandberg et al. 2011). Udover over rødkløver til frø, er andre danske frøafgrøder som hvidkløver, raps, lucerne og havefrøsafgrøder, også afhængige af bestøvning, for at sætte frø (Hansen et al. 2006). Vinterraps, frugttræer og bærbuske, som hovedsageligt bestøves i foråret, er de arealmæssigt vigtigste insektbestøvede afgrøder, og bestøvningens værdi regnes for at være på mio. kr./år i Danmark, vist ved tabel 1. Både honningbier og humlebier har god nytte af raps, frugttræer og bærbuske i foråret, og disse udgør en føderessource for mange forskellige insektbestøvere (Axelsen et al. 2011). Som vidst på figur 1, opstår der gennem sæsonen, typisk perioder hvor mængden af føderessourcer er utilstrækkeligt ift. antallet af bier. Side 5 af 44

7 Figur 1: Udvikling af bistyrken gennem sæsonen (gul), samt udvikling i føderessourcer for bierne gennem sæsonen (orange) (Axelsen et al. 2011) Midt på sommeren er frøproduktion af rød- og hvidkløver, gode kilder til nektar og pollen (Axelsen et al. 2011). Det økologiske areal af rødkløver, var således i 2014 på 410 ha (Brancheudvalget, 2015). Modsat kløver til frø, kan fødeværdien af en kløvergræsmark være mere varierende, da blomstringen af kløver afhænger af hyppigheden af slæt og græsningstryk. Som følge af en spredt fordeling af bestøvede afgrøder i landbruget, er honningbier og vilde bier afhængige af småbiotoper, hegn, marskel, skove og haver som føderessource (Axelsen et al. 2011). De forskellige afgrøder i landbruget, har forskellige behov for bestøvning, og kan være helt, delvis eller slet ikke afhængige af bestøvning. Afgrøder som frugt, bær, græskar og asier kræver alle bestøvning (Axelsen et al. 2011). Af disse er æble den afgrøde, der udgør det største økologiske areal med 327 ha i 2014 (NaturErhverv, 2015). Raps er en anden vigtig afgrøde, der i 2014 dækkede et økologisk areal på 687 ha (NaturErhverv, 2015). Raps er overvejende vindbestøvet, men bestøvning fra bier, har vist sig positivt på udbyttet. Dertil er der produktions af frø til havebrugsplanter samt frøproduktion af hvid- og rødkløver og lucerne, der også behøver bestøvning (Axelsen et al. 2011). Disse optager kun en mindre del af landlandet, i 2014 udgjorde hhv. økologiske havebrugsfrø, hvid- og rødkløver 19 ha (NaturErhverv, 2015), 618 ha og 410 ha (Brancheudvalget, 2015). Behovet for bestøvning af andre danske afgrøder, fremgår af appendix 1. Bestøvning giver generelt øget frugt- og frøsætning, og kan også bidrage til bedre kvalitet. Bestøvnings af afgrøder, kan dermed også være af stor økonomisk betydning, i tabel 1 er den økonomiske betydning af bestøvning af danske afgrøder opgivet (Axelsen et al. 2011). Afgrøde Areal Udbytte Salgsværdi Insekters andel (herunder honningbier) Side 6 af 44

8 Markafgrøder Ha Kg/ha Totalt Kr/kg Total(DKK) % Værdi Vinterraps , , Vårraps 451, , Hestebønne 809, , Græskar 100, , Asier 144, , Frugt Æble 1996, , Pære , Kirsebær-sød , Kirsebær-sur Blomme 57, , Bær Solbær 1887, , Ribs 447, , Jordbær 1.053, , Hindbær 30, Blåbær 33, Frøproduktion Hvidkløver , Rødkløver , Total Tabel 1: Økonomisk betydning af bestøvning af danske afgrøder. (Axelsen et al. 2011) 2.3 Karakterisering af biernes føderessourcer Karakterisering af føderessourcer kan ske på forskellige detaljeringsniveauer. I følgende beskrives og gives eksempler på karakterisering på blomster-, arts- og områdeniveau. Disse metoder for karakterisering har Side 7 af 44

9 forskellige detaljeringsgrad, hvor blomster- og artsniveau henvender sig mere til brug som metoder i forskning, mens karakterisering på områdeniveau både kan anvendes på forsknings- og alment niveau Karakterisering på blomsterniveau Biernes føderessourcer kan vurderes på blomsterniveau ud fra planternes honningpotentiale. Dette er gjort i et belgisk studie foretaget på honningbier. På grund af sæsonvariation i planternes honningpotentiale, er undersøgelserne foretaget gennem hele året. I beregningerne er der taget højde for sukkerkoncentration i nektaren, mængde af nektar pr. blomst og antallet af blomster pr. arealenhed samt blomstringsperiode. Honningpotentialet vurderes som honningmængde pr. arealenhed. De undersøgte planter er inddelt i kategorier efter potentiale: 0 kg/ha, <25kg/ha, <50 kg/ha, <100 kg/ha, <200kg/ha, <400 kg/ha og <800 kg/ha. Undersøgelserne viste en sammenhæng mellem mængden af produceret honning, og tilgængeligheden af planterne (Janssens et al 2006). Med hensyn til danske planters honningpotentialer, anses den bedste trækplante for bier i kategorien <800 kg/ha) navr (Janssens et al 2006). Navr er hjemmehørende i Danmark, men ikke særlig udbredt (Kryger et al. 2011). For trækplanter i kategorien <400 kg/ha, har burre, slangehoved, honningurt, engsalvie og lind et godt honningpotentiale (Janssens et al 2006). Forekomsten af disse er dog lav i Danmark. Hvidkløver, rødkløver, purløg, hedelyng og klokkelyng samt landbrugsafgrøden raps er gode honningplanter i kategorien <200 kg/ha. Andre planter i denne kategori er kornblomst, agerkål, agersennep og brandbæger, disse har en mindre udbredelse end de førnævnte, pga. intensiv ukrudtsbekæmpelse i landbruget (Janssens et al 2006) (Kryger et al. 2011) Karakterisering på artsniveau Karakterisering på artsniveau kan vurderes gennem biernes fouragering og valg af føderessourcer, og undersøges gennem et begreb kaldet blomsterkonstans. Begrebet indebærer bl.a. biernes evne til at finde tilbage til blomster, som de tidligere har besøgt, og fundet givende ift. pollen og nektar. Sådanne blomster karakteriseres anses som biernes fortrukne blomster (Grant, 1950). Samtidig skal blomsterkonstans ikke opfattes som et entydigt facit, da fx humlebier, typisk finder deres føde fra flere plantearter. Humlebier har ikke præferencer ift. blomsterfarve, som honningbier, der typisk har en individuel blomsterkonstant overfor den første givende blomsterfarve de finder (Gegear & Laverty, 2004). Yderligere ændres blomsterkonstanten for både honning- og humlebier, hvis de mest givende blomster bliver mindre forekommende. Bierne vil da skifte fra den tidligere fortrukne, nu lavt forekommende føderessource, til en hyppigere forekommende (Chittka et al. 1997). Især sociale bier, som humlebier, har en levetid der er længere end den enkelte plantes blomstringsperiode. Gennem deres flyvetid, indsamler de derfor pollen og nektar fra planter med forskellig morfologi og fra forskellige plantefamilier. Bierne er dog ofte mere specialiserede i deres valg af føderessourcer, når de søger pollen (Dupont & Madsen, 2010). I biernes generelle fouragering, vil nogle arter være mere specialiseret end andre. Inden for humlebier er det således af kløverhumle, felthumle, klokkehumle, jordboende humle og græshumle som foretrækker et begrænset antal arter inden for ærteblomst-, læbeblomst-, karteblomst-, rosen-, rublad- og kurvblomstfamilien. De mere alm. humlebier, som lys- og mørk jordhumle, stenhumle, havehumle, agerhumle og hushumle, besøger mange forskellige plantefamilier (Strandberg et al. 2011). Side 8 af 44

10 Vilde bier, som humlebier, er afhængige af kontinuertlige føderessourcerne gennem hele sæsonen, og knaphed i føden udgør en betydelig faktor i tilbagegangen af de vilde bier. Humlebier kan kun opbevare sukkerholdige reserver i begrænsende mængder, og få dage uden nok føderessourcer kan have alvorlige udfald for en koloni (Prys-Jones & Corbet, 1991 citeret af Strandberg et al. 2011). Udenfor perioder med blomstrende afgrøder, søger humlebier deres føde i småhabitater, naturlige og semi-naturlige (Carvell et al. 2006). I tabel 2, er fødepræferencen for udvalgte føderessourcer, for humlebier, oplistet. Der ses en forskel i fødepræferencer for de lang- og korttungede humlebier. Hos langtungede humlebier, har ærteblomst- og læbeblomstfamilien stor fødeværdi, repræsenteret ved rødkløver, korsknap og mussevikke. De korttungede humlebier har stor fødeværdi i bl.a. agertidsel, brombær, sorthoved knopurt (Strandberg et al. 2011) Fødeværdierne for tabel 2, er udarbejdet på baggrund af en række undersøgelser af i alt 145 planter der udgør en føderessource for humlebier, af disse var 43% af ærteblomstfamilien, 15% kurvblosmtfamilien og 13% læbeblomstfamilien. Heraf var størstedelen toårige eller flerårige planter (Carvell et al. 2006) Planteart (latinsk navn) Planteart (dansk navn) Føde-indeks for alle humlebier Føde-indeks for langtungende humlebier Føde-indeks for korttungende humlebier Ajuga reptans Krybende læbeløs 2,2 2,1 0,9 Arctium spp. Burre (flere arter) 1,5 1,4 0,1 Ballota nigra Tandbæger 3,9 0,7 0,9 Bryonla dioica Tvebo galdebær 1,0 2,7 0,4 Centaurea nigra Sorthoved knopurt 3,8 1,5 3,3 Chamenerion angustifolium Gederams 2,5 1,7 2,3 Cirsium arvense Agertidsel 2,9 2,8 2,5 C. palustre Kærtidsel 3,4 2,2 2,2 C. vulgare Horsetidsel 2,8 0,9 1,9 Convolvulus arvensis Agersnerle 2,7 3,1 2,8 Epilobium hirsutum Håret dueurt 3,8-0,1 2,7 Filipendula ulmaria Alm. mjødurt 1,6 1,3 1,7 Glechoma hederacea Korsknap 1,7 2,7 0,7 Iris psedocorus Gul iris 1,4 1,1 0,4 Lamiastrum galeobdolon Alm. guldnælde 1,3-0,2 1,5 Lathyrus pratensis Gul fladbælg 2,4 2,2 0,8 Leucanthemum vulgare Hvid okseøje 2,8 1,0 2,3 Lotus corniculatus Alm. kællingetand 2,9 2,2 1,9 Lychnis flos-cuculi Trævlekrone 1,6 1,6 0,2 Mentha aquatica Vandmynte 2,8 2,3 1,1 Odontites verna Mark-rødtop 2,9 2,4 1,7 Prunella vulgaris Alm. brunelle 2,0 1,8 0,6 Ranunculus acris Bidende ranunkel 0,8 0,8 0,0 Rhinanthus minor Liden skjaller 2,9 2,4 1,7 Rubus fruticosus Brombær 3,5 2,5 3,3 Senecio jacobaea Eng-brandbæger 2,3 0,7 2,3 Stachys sylvatica Skov-galtetand 1,9 1,8 0,2 Side 9 af 44

11 Trifolium dubium Fin kløver 1,2 0,8 0,5 T. pratense Rødkløver 3,3 3,3 0,9 T. repens Hvidkløver 2,4 1,6 1,8 Vicia cracca Mussevikke 2,7 2,4 0,5 Tabel 2: Biplante-index: vurdering af fødeværdi (pollen og nektar) for humlebier. Tal fremhævet med fed, har et højt føde-indeks. (Carvell et al. 2006) (Strandberg et al. 2011) Karakterisering på områdeniveau Der findes forskellige metoder til at vurdere biers føderessourcer i et område. Metoderne har forskellige fremgangsmåder og opbygning. Metoderne her udgør et inspirationsgrundlag for en vurdering af det nuværende Beefarm-værktøj, samt for strukturen for opbygning af et nyt forslag. Værktøj - A habitat survey technique: Registreringsteknikken Habitat survey technique er baseret på en landskabsanalyse med fokus på fourageringsmuligheder for jordhumlen, Bombus terrestris. I en landskabsanalyse klassificeres landskabstyper efter deres egnethed som fourageringsområde på baggrund af plantebevoksningen. Analysen udføres i et udvalgt område på 10x10 km, som visualiseres via et satellitfoto. Landskabstyperne inddeles efter gennemsnitlig densitet og kvalitet af de tilgængelige føderessourcer, der findes i habitaterne. Habitater med relevante føderessourcer markeres på kortet. Dertil er der udvalgt tyve områder på 1x1 km 2, som omfatter områderne dyrket jord, urban/suburban og græsmark. Herunder er der udvalgt mindre områder, der udgør en føderessource, fx et blomstrende træ eller en græsmark. Der indsamles feltregistreringer i habitaterne i forår (4. april 9. maj), sommer (11. juni 9. juli) og sensommer (13. august 3. september). Dette gøres for at observere ændringen i mængden af blomstrende planter gennem sæsonen. Densiteten af hver planteart i et habitat, bestemmes ved at estimere det gennemsnitlige antal blomsterhoveder af hver planteart, inden for 40 m 2. De inddeles i kategorierne: 0 = ingen blomster, 1 = 1-50 blomster, 2 = blomster og 3 = >500 blomster. Hver planteart fundet i habitaterne, inddeles dernæst i en kvalitetskategori efter deres egnethed som føderessource. Kvalitetskategorierne er baseret på studier over observationer af jordhumlens blomsterbesøg, og inddeles efter dens præferencer. Bedømmelsen af planternes egnethed sker på baggrund af studier over jordhumlens blomsterbesøg. Kategorierne inddeles som følgende: 0 = bruges ikke som føderessource, 1 = bruges som føderessource, 2 = fortrukken føderessource. Derudover er blomstrende afgrøder som raps, hestebønne og hjulkrone også medtaget, alle i kvalitetskategori 2. Plantearter inddeles herefter i familier og der beregnes en gennemsnitlig kvalitet for plantefamilien. For at rangordne de enkelte habitaters egnethed som fourageringsområde, foretages beregninger af data over føderessourcernes densitet og kvalitet. Denne beregning kaldes The habitat forage score (HFS). Beregning foretages for forår, sommer og sensommer. Beregning af HFS, sker på baggrund af densitet og kvalitetsbestemmelserne, og beregnes ud fra følgende punkter: 1) Family Forage score (FamFS) = densitet af en familie i et habitat x familiekvalitet 2) Feature Forage score = max FamFS for hvert småhabitat 3) Habitat Forage score(hfs) = densitet af en familie i en habitattype x familiekvalitet Side 10 af 44

12 Habitaterne rangeres i kategorierne: Rang 0 = HFS < 50 (lille egnethed), Rang 1 = 50 < HFS < 250, Rang 2 = 250 < HFS < 1000 og Rang 3 = 1000 < HFS (stor egnethed) (Osborne et al. 2008). Værktøj - Pollinator Habitat Assessment form and guide: Værktøjet Pollinator Habitat er udviklet til at informere og hjælpe bl.a. lodsejere med at prioritere bevaringstiltag, forbedre habitater eller lade værktøjet indgå som en del af landbrugsdriften. Formålet med værktøjet er at inkorporere bevarelsen af bestøvere, som en del af driftsplanen på landbrug, og løbene dokumentere effekten af de enkelte bevaringsstiltag af bestøvernes føderessourceområder. Værktøjet indeholder en kort introduktion, der forklarer anvendelsen af værktøjet. Selve værktøjet er baseret på evalueringer og pointskalaer. Evalueringer bør foretages før implementering af bevaringstiltag, og efter implementeringen. Evalueringerne foretages ud fra billeder og procentvisninger, der viser forskellige plantetyper, plantedække og landskabstyper. Der gives en vurdering af habitatet via en pointskala. Vurderingen af habitatet og bevaringstiltagene, er inddelt i fem sektioner, som hver har deres egen pointskala. I hver sektion summeres det totale antal point op, hvis et element ikke er til stede, gives nul point. Summen af alle sektionerne danner en overordnet score, der udgør resultat af bevaringstiltagene. Sektionerne i værktøjet er som følgende: Landskabs elementer: sektionen spørger ind til den procentvise vegetation, der kan karakteriseres som natur eller semi-natur, alt inden for en omkreds af ca. 800 m af bedriften. Den procentvise fordeling er eksemplificeret ved fotos med angivet procentsats. Bedrifts elementer: sektionen spørger ind til procentandelen af naturarealer/-pletter på selve bedriften. Fourageringshabitat: sektionen spørger ind til procentandelen af plantedække på bedriftens ikke dyrkede arealer. Andelen af plantedækket er eksemplificeret ved fotos med angivet procentsats. Denne er inddelt i fem procentkategorier, fra laveste på <20% til højeste på >85 %. Derudover registreres antallet af forskellige blomstrende arter, hhv. i forår, sommer og sensommer. Antallet af forskellige blomstrende arter opdeles i fire kategorier (fem for forår), gående fra 0 arter til +5 (+7 for forår). Rede habitat: sektionen spørger ind til bedriftens redemuligheder for bestøvere. Praksis på bedriften: sektionen spørger ind til anvendelse af pesticider, samt driftsteknikker ift. marker og evt. naturarealer. I evalueringen før implementeringen, er det er idealt med en overordnet score på mindst 100, og en forbedringsscore på mindst 40 (Guisse et al. 2013). Værktøj - BeeFarm-vurderingsværktøj: Beefarm-værktøjet indgår som en del af et forskningsprojekt, der skal forsørge at hjælpe landmanden med at registrere, hvornår og hvor mange føderessourcer der er på og omkring bedriften. Værktøjet afprøves både i økologiske rødkløvermarker og på økologiske æbleplantager. Udformningen af værktøjet, er inspireret af, og udarbejdet på baggrund af ovenstående beskrevne metoder. Værktøjet sørger gennem registreringer, at give Side 11 af 44

13 et indblik i biernes føderessourcer og redeforhold (Langer, 2014). Der vil her blot fokuseres på delen der omhandler føderessourcer. Forud for registreringens påbegyndelse modtager de involverede landmænd en skriftlig introduktion, om hvornår registreringerne skal laves, hvad der skal kigges efter, samt information om de vilde biers behov, for at kunne trives. Tre gange, i starten af maj, slut juni/start juli og i slut august, skal landmanden gå en fastlagt rute. Forud for dette modtager landmanden en supervision, hvor ruten gennemgås med en ekspert. Ruten er lagt af enten en forsker eller en konsulent, således at den rummer flest mulige habitater med vilde planter (Hansted, 2015). Planlægningen af ruten er baseret på data fra Miljøportalen.dk, som viser habitater omkring den enkelte bedrift. Ruten udarbejdes i en diameter af 500 m af testområdet fx rødkløvermarken. De enkelte habitater markeres med bogstaver fra A til L, hvor fx C = skovbryn. Det er i disse habitater registreringen af føderessourcerne skal foretages. Bogstaverne indtegnes på et luftfoto, habitaterne forbindes, og således dannes ruten (Langer, 2015 a). Se eksemplet på en færdig rute i figur 2, her vist for Økoskolen. Figur 2: Færdig rute for registrering på Økoskolen, afmærket med de habitater registreringen skal foretages (Beefarm, 2015) Ved registrering i et habitat, skal landmanden vurdere typen af føderessourcerne, fordelt på blomsterfarve i kategorierne blomstrende urter og blomstrende træer og buske. Det kræves således ikke at landmanden kender til forskellige plantearter. Værktøjet består af separate registreringsskemaer, for hver sæson og for hvert habitat (Langer, 2015 a). Når landmanden skal foretage registreringer i habitaterne, gøres dette ved at vurdere mængden af føderessourcer i en bestemt blomsterfarve, og afkrydse i kategorierne få/ingen eller Side 12 af 44

14 mange/en del, i skemaet. Definitionen af kategorien mange/en del, er blomster der enten er jævnt fordelt i habitatet eller som findes i store klynger rundt i habitatet. Desuden er der for hver registreringsperiode indsat billeder af urter, træer og buske, der kan forventes at blomstre i de specifikke habitattyper, i en given registreringsperiode (Hansted, 2015). I figur 3, ses et eksempel på et registreringsskema. Mens landmændene i projekt Beefarm, registrerer fødemængde, - fordeling og kontinuitet i habitaterne, foretager forskere også registreringer i de samme habitater. Udover at kigge på de dele landmændene registrerer, vurdere de også ekstra habitater, som kan være potentielt givende i føderessourcer. Forskernes registreringer består af en større detaljeringsgrad, hvor ikke blot blomsterfarve, men også planteart bestemmes (Langer, 2015 a). Side 13 af 44

15 Figur 3: Registreringsskema for hegn forår (Beefarm, 2015) Side 14 af 44

16 2.3.4 Inspirationsværktøjer Disse værktøjer er ikke vurderingsværktøjer for biers føderessourcer i landbrugslandet, på samme måde som de forrige, men brugt som inspirationsværktøjer for opbygningen af Beefarm-værktøjet, og beskrives derfor her. Integreret plantebeskyttelse (IPM): Integreret plantebeskyttelse, IPM, er udviklet af det tidligere Videncentret for landbrug, i samarbejde med konsulenter. Med IPM vil landmanden i samarbejde med en konsulent, indgå i et to-årigt forløb, hvor der ved start og slut foretages en vurdering af IPM på bedriften. Vurderingen af IPM, er et pointskema opbygget omkring otte principper, hvor der under hvert princip er en række spørgsmål til, hvordan landmanden driver bedriften (Petersen, 2012). Skemaet udfyldes elektronisk, og kan anvendes af landmanden alene eller sammen med en konsulent. De otte principper som IPM-skemaet er bygget op omkring er: Forebyg problemer ved sundt sædskifte, sorter og god dyrkningsteknik Kend skadevoldere Brug varslinger, prognoser og skadetærskler Vælg ikke-kemiske metoder, når der er muligt Vælge de gode og skånsomme plantebeskyttelsesmidler Tilpas doseringen Undgå udvikling af resistens, vælg midler med omtanke Vurdér om sprøjtningen har virket hensigtsmæssigt (Petersen & Pedersen, 2015) Pointskalaen går fra 0 100, de tiltag der har størst effekt på at mindske behovet for plantebeskyttelsesmidler, giver flest point. En landmand vil typisk ligge mellem på skalaen, det kræver en stor indsats fra landmanden at opnå en score over 90. I nogle tilfælde er det dog ikke økonomisk favorabelt at gå efter en høj score, da fx afgrøder ikke blot skal vælges ud fra deres evne til at forebygge ukrudtsproblemer, men at afgrøde også skal opfylde andre af krav såsom godt foderudbytte. Udover at vurdere bedriftens integrerede plantebeskyttelse, udvælger metoden også et fokusområde for landmanden, som fx at udnytte mulighederne bedre ift. at bekæmpe ukrudt og skadegøre, og derved opnå bedre IPM (Petersen, 2015) Parcelhushaver scorekort på biodiversitet: Scorekortet over biodiversitet i parcelhaver, er en enkel metode, der giver haveejere et scorekort, til at vurdere biodiversiteten i deres haver (Ejrnæs, 2014). Eksempelvis kan mangfoldige blomsterbede, og den nektar det bidrager med, være en vigtig føderessource for både humlebier, jordbier og honningbier. Sidst på sommeren kan det være særlig svær for bierne at finde blomstrende planter, så her kan parcelhushaver spille en vigtig rolle (Petersen et al. 2014). Scorekortet er bygget op omkring et pointsystem, der går fra 0 til 60 point, og som gives ud fra forskellige elementers evne til at fremme biodiversiteten. Scorekortet er ment til at give et overblik over havernes naturvenlighed, og er tænkt som inspiration til at fremme biodiversiteten. I scorekortet gøres det opmærksomt på, at den typiske have vil opnå en score på point. Der tildeles point inden for syv hovedgrupper: Gift og gødning Side 15 af 44

17 Krat og hegn Store træer og dødt ved Urter og græs Eng og vandhul Mineraljord, diger og volde Husly til fugle og pattedyr Der tildeles en højere pointscore, i de enkelte hovedgrupper, jo flere elementer der bidrager til fremme af biodiversiteten. For eksempel vil der opnås den højeste score under hovedgruppen Gift og gødning, hvis der hverken anvendes kunstgødning eller sprøjtemidler. Der opnås en lavere score hvis en af de to anvendes, og hvis både kunstgødning og sprøjtemidler anvendelse tildeles ingen point (Ejrnæs, 2014). 3. Afklaring for analyse af Beefarm-værktøjet I forskningsprojektet Beefarm, er Beefarm-værktøj, udviklet til at hjælpe landmænd med at vurdere bl.a. føderessourcer på og omkring deres bedrift. Med værktøjet skal landmændene vurdere tilgængeligheden af føderessourcer i udvalgte habitater gennem hele sæsonen, og bestemme mængden og typen af blomstrende planter. Forventning til Beefarm-projektet, er at værktøjer kan bidrage til bedre forhold for bierne, og derigennem påvirke udbytte for bestøvede afgrøder positivt. Denne opgave vil forsøge at bidrage til en forståelsen Beefarm-værktøjets evne til at vurdere føderessourcer, og dets anvendelse som et landmandsværktøj. Dette gøres ved at analysere Beefarm-værktøjet for dets styrker og svagheder, gennem hhv. analyse af resultaterne fra registreringer fortaget af landmænd og forskere i sæsonen 2015, samt gennem databehandling af data fra sæson På baggrund af analyser og databehandling, vil der udarbejdes et nyt revideret værktøjsforslag, til at registrere og vurderer biernes føderessourcer på økologiske rødkløvermarksbedrifter, såvel som andre bestøvningskrævende afgrøder. Analysen er opdelt i forskellige fokusområder, som værktøjet er bygget op omkring: Lokalisering af habitater og konstruktion af ruten (afsnit 3.4) Vejledning til landmanden (afsnit 3.1 og 3.2) Udformning af skemaer herunder: o Tidspunkter for registrering o Fordeling af føderessourcer (afsnit 3.4) o Inddeling af blomsterkategorier (afsnit 3.3, 3.2 og 3.1) o Inddeling af mængdekategorier (afsnit 3.2) Fokusområdet Tidspunkter for registrering vurderes ikke vha. databehandling, og er derfor ikke en del af fremgangsmetoderne. Punktet vil blive diskuteret i afsnit 5. Resultater og analyse. Beskrivelse af data: Datasættene, som behandles i projektet, stammer fra landmands- og forskerregistreringer fra økologiske rødkløvermarker i Beefarm-projektet. I alt ni kløvermarker, fordelt rundt i Midtjylland, var fra start med i Side 16 af 44

18 projektet. Registreringerne er fortaget forår, sommer og sensommer i sæsonen 2015 (Langer et al. 2015). Det er data over føderessourcer, der vil være fokus i denne analyse/behandling. Afklarende bemærkninger: Bedriftsnavne: Allinggårdsvej, Bjerringbro, VangJørgensen, Haldøko, Janfeltmark 1, Janfeltmark 14, Lemvej, Økoskolen, Tinghøj. Bedrifterne Haldøko og Janfelt mark 14 indgår kun i analyserne, hvor der udelukkende er forskerdata pga. manglende landmandsdata. Bedrifterne Allingårdsvej og Bjerringbro, skiller sig ud ved at landmandsruten er lavet af en konsulent, ikke af en forsker. Samt at der forud for projektets start ikke er fortaget supervision hos landmændene, som tilfældet har været hos de øvrige. Supervision gives af forsker/ekspert, og dækker over en faglig vejledning i brugen af Beefarmværktøjet. Det gøres gennem en fælles gåtur af landmandsruten på bedriften. Yderligere forefindes der ingen forskerdata fra disse to bedrifter i foråret. Datasættet der anvendes til databehandling, er et excel-ark. Arket af opdelt i linjer, hvor hver linje repræsenterer én registrering af én føderessource. Arket er opdelt i fanerne: Afgrødetype, Bedrift, Sæson, Habitat Id, Habitat type, Blomsterkategori, Planteart, Landmand vurd. og Forsker vurd.. Bemærk at Afgrødetype altid er rødkløver, Habitat type er fx Hegn, Blomsterkategori er fx Gule blomster. Planteart er kun bestemt af forsker. Landmand vurd. er kun kategorien mange/en del, Forsker vurd. er kategorierne mange, en del og få. Kategorien få/ingen hos landmand er ikke medtaget, da denne ikke giver nogen information om mængden af føderessourcer. Begrebet tomme felter dækker over tilfælde, hvor der kun er registreret en føderessource fra enten landmand eller forsker, og der fremstår i datasætter derfor et tomt felt uden en registrering hos den anden part. Data registreret af forskere anses her for at være korrekt, og derfor referencen til det virkelige billede af føderessourcerne. 4. Fremgangsmetoder for analyse af Beefarm-værktøjet I dette afsnit beskrives fremgangsmåde for analysen af de omtalte fokusområder. Der gøres løbende opmærksom på hvilke fokusområder der behandles. 4.1 Betydningen af supervision Denne analyse bidrager til viden om fokusområderne Vejledning af landmænd og Inddeling af blomsterkategori. I analysen undersøges betydningen af supervision ved at behandle bedrifterne Allinggårdsvej og Bjerringbro, adskilt fra de øvrige bedrifter. For bedrifter med og uden supervision gøres følgende: 1. Det samlede antal registreringer af føderessourcer bestemmes separat for bedrifter med og uden supervision. 2. Antal registreringer, hvor der er overensstemmelse mellem landmænd og forsker, dvs. der hvor landmænd ser mange/en del og forsker mange eller en del, noteres. Dette gøres for alle Side 17 af 44

19 blomsterkategorier samlet, samt for alle blomsterkategorier samlet, undtaget kategorien ikke i blomst. 3. Den procentvise overensstemmelse mellem forsker og landmandsvurderinger, for hhv. bedrifter med og uden supervision, bestemmes for de enkelte registreringsperioder og samlet for alle perioderne. Herved dannes et indtryk af supervisionens betydning for landmændenes evne til at vurdere føderessourcerne. 4.2 Overensstemmelse i landmands- og forskervurdering Denne analyse bidrager med viden om fokusområderne Vejledning af landmænd og Inddeling af blomster- og mængdekategori. Den procentvise overensstemmelse bestemmes i de enkelte registreringsperioder, på hver bedrift, med og uden korrektioner af datasættet. I undersøgelsen indgår linjer i datasættet, hvor landmanden har fundet mange/en del og forsker har fundet mange eller en del. Uden korrektioner: Her indgår alle linjer i datasættet, hvor landmanden har fundet mange/en del. Med korrektioner: Alle linjer hvor landmanden har fundet mange/en del er korrigeret på følgende måde: 1) Først tælles alle linjer, hvor forsker har fundet mange eller en del. Hvis forskeren for den samme blomsterkategori har flere plantearter, dvs. planter med samme blomsterfarve, tælles linjen kun en gang. 2) Blomsterkategorier, hvor forskeren har fundet flere arter med samme blomsterfarve, i kategorien få tælles denne linje som overensstemmelse, hvis der er fundet minimum to arter få svarende til landmandens en del. Herved tæller linjen kun én gang. 3) Blomsterkategorier, hvor forskeren har fundet flere arter, tilhørende samme kategori, men hvor en eller flere arter har kategorien ikke i blomst, tælles linjen med som beskrevet ovenfor. 4) Blomsterkategorierne blå-rosa-rød-violet er data som tælles som en blomsterkategori, dvs. en blomsterfarve, og tælles derfor som en linje. 4.3 Overensstemmelse i vurdering af habitaternes føderessourcer Denne analyse bidrager til fokusområdet Inddeling af blomsterkategori. Med henblik på at skulle revidere Beefarm-værktøjet, skal der foretages en vurdering af om habitatskemaer er opbygget, så de giver det mest virkelighedsnære indtryk af habitaternes føderessourcer, ift. blomsterkategori og mængdekategori. Overensstemmelsen mellem landmænd og forskeres vurderinger af de enkelte føderessourcer, i de enkelte habitater må derfor undersøges. Analyserne laves separat for bedrifter med og uden supervision, og overensstemmelsen i føderessourcer gøres op for alle registreringsperioderne. I Punkt 2 og 3 tages der udgangspunkt i forårsdata, og her tages ikke højde for supervision. 1. Overensstemmelse i blomsterkategori: Føderessourcerne er repræsenteret ved blomsterkategorier. Antallet af de samlede føderessourcers forekomst i et habitat noteres, videre noteres antal fund, hvor der er enighed mellem landmænd og forskere. Således at der hos landmænd tælles føderessourcer der Side 18 af 44

20 er mange/ en del og forskere har fundet mange eller en del. Overensstemmelse kan også opnås hvis forskere har flere få fund, der kan gøre det op for en mange/en del hos landmændene, under samme blomsterkategori. Samme fremgangsmåde bruges til at sammenligne overensstemmelse inden for de enkelte blomsterkategorier. 2. Vigtige/hyppige plantearter: På baggrund af forskerdata, opstilles en tabel over de enkelte habitater og de blomsterkategorier der er til stede i habitaterne noteres. For hver blomsterkategori noteres det hvilke plantearter der er fundet. Dette vil bidrage til at give et indtryk af, om det er de rigtige vigtige/hyppige plantearter, der er fremhævet i skemaerne. Dette gøres kun for forårsregistreringer. 3. Forsker revidering: Forskere i projekt Beefarm, har på baggrund af data, revideret habitatskemaerne fra sæson Her sammenlignes ændringerne fortaget i habitatskema fra forår 2015 til forår Dette gøres kun for forårsregistreringer, da kun forårsskemaerne for nuværende er revideret. 4.4 Fordelingen af føderessourcer Denne analyse sørger at bidrage med viden om fokusområderne Lokalisering af habitater og konstruktion af ruten og Fordeling af føderessourcer. Til vurdering af føderessourcernes fordeling gennem registreringsperioderne, anvendes data fra færdige grafiske relationsanalyser fra Beefarm-projektet, baseret på forskerdata. Det vil sige, at data både indeholder registreringer fra de almindelige habitater (bogstavshabitatet) og forskernes ekstra habitater (nummerhabitater). Data er opgjort ved antal plantearter i habitatet. Til nogle af de statistiske analyser anvendes: en nonparametisk test, Kruskal-Wallis test og en post-hoc test, Tukeys HSD test. De statistiske test, anvendes til at undersøge nedenstående spørgsmål. Spørgsmålene efterfølges af en beskrivelse af fremgangsmåden for besvarelsen af hvert spørgsmål. 1. Er der en registreringsperiode der generelt rummer flere mange føderessourcer? a. Tilsvarende undersøges det for en del og få føderessourcer. 2. Bidrager de ekstra habitaterne med en betydelig andel af mange føderessourcer? a. Tilsvarende undersøges det for en del og få føderessourcer. Fremgangsmåde spørgsmål 1: For at undersøge første spørgsmål benyttes Kruskal-Wallis nonparametiske test, da der behandles mere end to separate grupper behandles og data ikke er normalfordelt. Testen kan fortælle om der er en forskel mellem registreringsperioderne. Der laves statistik over antallet af registrerede mange føderessourcer (plantearter) på hver bedrift, opstillet separat for hver registreringsperioder. Således at antallet af arter der bidrager med mange ressourcer hhv. forår, sommer og sensommer listes op. Ligeledes gøres det for en del og få føderessourcer. Beskrivelse af Kruskal-Wallis test (Hole, 2016): 1. Der opstilles en nulhypotese (H 0) og en alternativ hypotese (H A). I dette tilfælde lyder disse: H 0 = Er der en registreringsperiode, der generelt rummer flere mange føderessourcer? H A = Der er ikke en registreringsperiode, der generelt rummer flere mange ressourcer. Ved undersøgelse af en del og få føderessourcer, erstattes disse med mange i hypoteserne. Side 19 af 44

21 2. Rangering af data. Det laveste tal for laveste rangering. Er der to eller flere tal med samme værdi, udregnes en gennemsnitlig rangering, af den rang tallene ville havde haft, havde de ikke være ens. Fx hvis det lavest tal er 7 for den rangering 1, er der to andre tal med samme værdi bliver rangering (1+2+3)/3=2. Det næstlavest tal vil få rankering Middelværdien og den totale rangering for hver gruppe (R i) bestemmes 4. H-værdien bestemmes. N = total antal datapunkter i grupperne. R i = total rang for hver gruppe, og n i = totale antal datapunkter for hver gruppe. 12 H = [ N(N + 1) R i ] 3 (N + 1) n i 5. Antal frihedsgrader (n-1) bestemmes. 6. Signifikansen bestemmes vha. nedenstående Chi-Square tabel. H-værdien og frihedsgrader, bruges til at bestemme p-værdien. Den kritiske p-værdi er 0,05. df P=0,9 P=0,10 P=0,05 P=0,025 P=0,01 1 0,016 2,706 3,841 5,024 6, ,211 4,605 5,991 7,378 9,21 3 0,584 6,251 7,815 9,348 11,345 Tabel 3: Udsnit af Chi-Square tabel (Jones, 2016). I tilfælde af nulhypotesen afvises, foretages videre statistiske undersøgelser med Tukeys HSD test. Denne undersøger de signifikante forskelle mellem registreringsperioderne. Til Tukeys HSD test, behøves Mean Square fra en anova-test, udført over data fra Kruskal-Wallis testen. Her er det en enkelt faktor anova, da den eneste faktor er antallet af føderessourcer. Beskrivelse af Tukey HSD test (FSU, 2016): 1. Forskellen på gennemsnittet mellem grupperne bestemmes. X 1 X, 2 X 1 X, 3 X 2 X 3 2. Udregn HSD. q er en tabelværdi (Duke University, 2016), og er den kritiske værdi for HSD. q bestemmes ud fra antal frihedsgrader inden for grupper. MS (inden for grupperne) er givet ved avona, n = gruppestørrelsen. HSD = q MS inden_for_grupperne n 3. HSD-værdien sammenlignes med gennemsnittene mellem grupperne fra punkt 1. Hvis forskellen mellem HSD-værdien og forskellen på gns. mellem grupperne, er stor, så er der en signifikant forskel mellem to registreringsperioder. Fremgangsmetode spørgsmål 2: Til undersøgelse af spørgsmålet, opsættes en grænse for hvornår noget kan karakteriseres, som at yde et betydeligt bidrag til den samlede føderessource. Denne grænse sættes her til 1/3 bidrag. Således at 1/3 ud af de samlede antal føderessourcerne for mange føderessourcer, skal stamme fra ekstra habitaterne, før bidraget kan betragtes som betydeligt. Statistikken laves for det samlede antal registreringer af mange føderessourcer, på tværs af registreringsperioderne. Data for det samlede total antal og totalen for ekstra habitaterne oplistes. Hvorefter den procentvise fraktionsandel bestemmes, hvorved 2 Side 20 af 44

22 ekstra habitaternes bidrag kommer til udtryk. Samme fremgangsmåde benyttes for en del og få føderessourcer. 5. Resultater I dette afsnit præsenteres data og det beskrives kort hvad data fortæller. I efterfølgende vil resultaterne blive diskutere og analyseret. 5.1 Betydningen af supervision Resultaterne viser en højere overensstemmelse i vurderingen af føderessourcer mellem landmænd og forskere, på de bedrifter der har modtaget supervision. Den procentvise overensstemmelse på bedrifterne med supervision er fra 8,3% 14,2%, og for bedrifter uden supervision fra 2,7% - 6,5%, når planter ikke i blomst er fjernet fra data. Den højeste procentvise overensstemmelse for bedrifter uden supervision, er således lavere end den laveste overensstemmelse hos bedrifter med supervision. I begge tilfælde stiger overensstemmelsen, når der ses bort fra planter der ikke er i blomst. Overensstemmelse med supervision Overensstemmelse med supervision (- ikke i blomst) I alt Enig (antal) Enig (procent) I alt Enig (antal) Enig (procent) Alle perioder ,9 % ,4 % Forår ,3 % ,2 % Sommer ,5 % ,3 % Sensommer ,2 % ,6 % Tabel 4: Den procentvise overensstemmelse mellem landmænds og forskeres vurdering af føderessourcer for hver registreringsperiode. Tal for bedrifter med supervision. Overensstemmelse uden supervision Overensstemmelse uden supervision (- ikke i blomst) I alt Enig (antal) Enig (procent) I alt Enig (antal) Enig (procent) Alle perioder % ,5 % Sommer ,6 % ,7 % Sensommer ,5 % ,5 % Tabel 5: Den procentvise overensstemmelse mellem landmænds og forskeres vurdering af føderessourcer i hver registreringsperiode. Tal for bedrifter uden supervision. I forhold til fokusområdet Vejledning af landmænd viser resultaterne at en faglig vejledning ved projektets begyndelse er gunstigt for en mere ens vurdering mellem landmænd og forskere. Dermed også en mere virkelighedstro vurdering af føderessourcerne. Da der er flere bedrifter med supervision end uden, giver denne undersøgelse kun et overordnet indtryk, det er derfor nødvendigt at undersøge enigheden på bedriftsniveau. 5.2 Overensstemmelse i landmands- og forskervurdering Ved at fortage korrektioner af data, stiger den procentvise overensstemmelse til omkring det dobbelte, for både bedrifter med og uden supervision. Resultaterne viser en forbedring i overensstemmelsen, hvor den gns. Side 21 af 44