INTERKALIBRERING AF MAKROALGER OG ÅLEGRÆS 2014
|
|
- Tina Bak
- 6 år siden
- Visninger:
Transkript
1 INTERKALIBRERING AF MAKROALGER OG ÅLEGRÆS 214 Videnskabelig rapport fra DCE Nationalt Center for Miljø og Energi nr AU AARHUS UNIVERSITET DCE NATIONALT CENTER FOR MILJØ OG ENERGI
2 [Tom side]
3 INTERKALIBRERING AF MAKROALGER OG ÅLEGRÆS 214 Videnskabelig rapport fra DCE Nationalt Center for Miljø og Energi nr Michael Bo Rasmussen Thorsten Johannes Skovbjerg Balsby Annette Bruhn Aarhus Universitet, Institut for Bioscience AU AARHUS UNIVERSITET DCE NATIONALT CENTER FOR MILJØ OG ENERGI
4 Datablad Serietitel og nummer: Videnskabelig rapport fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi nr. 153 Titel: Interkalibrering af makroalger og ålegræs 214 Forfattere: Institution: Michael Bo Rasmussen, Thorsten Johannes Skovbjerg Balsby & Annette Bruhn Aarhus Universitet, Institut for Bioscience Udgiver: Aarhus Universitet, DCE Nationalt Center for Miljø og Energi URL: Udgivelsesår: Juni 215 Redaktion afsluttet: Maj 215 Faglig kommentering: Dorte Krause-Jensen Kvalitetssikring, DCE: Poul Nordemann Jensen Finansiel støtte: Bedes citeret: Miljøministeriet Rasmussen, M.B., Balsby, T.J.S. & Bruhn, A Interkalibrering af makroalger og ålegræs 214. Aarhus Universitet, DCE Nationalt Center for Miljø og Energi, 26 s. - Videnskabelig rapport fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi nr Gengivelse tilladt med tydelig kildeangivelse Sammenfatning: Emneord: Layout: Foto forside: I regi af NOVANA overvågningsprogrammet har M-FDC/DCE afholdt interkalibrering af makroalger og ålegræs på Hirsholmene med en efterfølgende workshop i Silkeborg. I alt deltog 27 personer fra Naturstyrelsen og konsulentfirmaer. Interkalibreringen viste, der var en del forskel på de enkelte observatørs vurdering af ålegræssets og makroalgernes dækningsgrad samt registrering af algernes sammensætning. Interkalibreringen viste, at ålegræs- og algeundersøgelser kræver oplæring og løbende vedligeholdelse af færdighederne, herunder træning i artsgenkendelse samt vurdering af både algernes og ålegræssets dækningsgrad. Det opfordres derfor til, at der med jævne mellemrum afholdes kurser i artsbestemmelse samt interne kalibreringsøvelser. Interkalibrering, makroalger, ålegræs, NOVANA overvågningsprogram, Hirsholmene, feltundersøgelse, workshop Grafisk Værksted, AU Silkeborg Naturfocus: Rune Frederikesen og Maks Klaustrup ISBN: ISSN (elektronisk): Sideantal: 26 Internetversion: Rapporten er tilgængelig i elektronisk format (pdf) som
5 Indhold 1 Indledning Deltagere 5 2 Feltundersøgelser Ålegræs Makroalger 7 3 Dataanalyse 8 4 Resultater ålegræs Variation i positioner/tracks indenfor transektet Ikke vægtet analyse af ålegræssets dækningsgrad Analyse med vægtning på basis af afstand til sidste observationspunkt Analyse af estimater for dækningsgrad hvor transektet er inddelt i 4 delstykker, samt analyse af vægtede observationer Variation mellem observatører Ålegræssets maksimale dybdegrænse Konklusion - ålegræs Fastlæggelse af hovedudbredelsen af ålegræs 19 5 Resultater makroalger Forudsætninger Forskelle mellem observatører Laboratoriearbejdets betydning Konklusion makroalger 23 6 Anbefalinger vedr. ålegræs og makroalger undersøgelser 24 7 Referencer 25
6 [Tom side]
7 1 Indledning I regi af NOVANA overvågningsprogrammet har det marine fagdatacenter (M-FDC)/DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi afholdt interkalibrering af makroalger og ålegræs. Interkalibreringen har dels bestået af feltundersøgelser, som er gennemført af taksonomisk erfarne dykkere og det dertil hørende mandskab. Endvidere er der efterfølgende udført laboratorietjek af indsamlede makroalgearter. Interkalibreringen er afslut med en workshop for alle deltagere, hvor analyseresultaterne fra feltundersøgelserne er blevet gennemgået. Feltundersøgelserne er gennemføret i perioden september 214 på Hirsholmene. Den efterfølgende workshop blev afholdt på Institut for Bioscience, Aarhus Universitet, Silkeborg den 16. december Deltagere Følgende personer har i 214 deltaget i interkalibrering af makroalger og ålegræs. Deltager Michael Bo Rasmussen Annette Bruhn Thorsten Johannes Skovbjerg Balsby Rune Frederikesen Maks Klaustrup Christian B. Hvidt Lotte Knudsen Nikolaj Holmboe Helle Buur Pedersen Jens Deding Steen Schwærter Arne Ingemann Harmsen Dorte Frimann Hansen Svend Aage Bendtsen Finn Andersen Jens Sund Laursen Rico Nielsen Steen Krogsbøll Christian Darling Tina Thomasen Grethe Bruntse Jette Engholm Niels Sørensen Annette Weiss Jørgen Theibel Martha Laursen Lars Brammer Nejrup NST Naturstyrelsen. AU AU AU RUF dykkerservice Naturfocus Naturfocus NST-Odense NST-Odense NST-Kronjylland NST-Kronjylland NST-Kronjylland NST-Kronjylland NST-Kronjylland NST-Aalborg NST-Aalborg NST-Aalborg NST-Nordsjælland NST-Nordsjælland NST-Nordsjælland NST-Vadehavet NST-Vadehavet NST-Ringkøbing NST-Ringkøbing NST-Ringkøbing NST-Ringkøbing NST-Ringkøbing ORBICON Deltagerne blev fordelt på i alt 7 hold. 5
8 2 Feltundersøgelser Første dag mødtes alle på Hirsholmene, hvor der blev givet en teoretisk gennemgang af undersøgelsesmetoderne for makroalger og ålegræs i henhold til de tekniske anvisninger M12 og M18, Desuden blev der givet en gennemgang af de statistisk metoder, der ligger til grund for bearbejdningen af de indsamlede resultater. Figur 1. Gennemgang af interkalibreringsprogrammet på Hirsholmene. 2.1 Ålegræs Omkring Kølpen blev der udlagt 3 ålegræstransekter med bøje-markering af startposition og angivelse af koordinater for slutposition, figur 2. Hvert hold undersøgte 2 af de 3 transekter med undervandsvideo-metoden, og fik efterfølgende også fremsendt et andet holds videooptagelser fra det tredje transekt til gennemsyn. Således lavede hvert hold optagelser på to transekter, men analyser af samtlige tre transekter. Holdet fra NST-Nordsjælland, gennemførte undersøgelserne ved dykning og undersøgte alle 3 transekter. Ålegræsundersøgelserne blev udført langs T-formede transekter og omfattede registrering af: dækningsgrad af ålegræs, andre rodfæstede blomsterplanter, kransnålalger og dominerende drivende alger samt bundforhold maksimal dybdegrænse for ålegræs (dybeste skud) dybdegrænse for hovedudbredelse af ålegræs (størst dybde med mindst 1 % dækning). Dækningsgraden blev vurderet langs transsekterne. Disse transektstykker blev efterfølgende grupperet i 1 meters dybdeintervaller og den gennemsnitlige dækningsgrad for hvert interval blev beregnet på baggrund af alle observationerne i intervallet. 6
9 Figur 2. Makering af startposition for ålegræstransekter (grøn), og makroalgelokaliteter (rød) Makroalger Ud for den sydvestlige pynt af Kølpen blev der udlagt 3 lokaliteter på ca. 3,5 m s dybde til bestemmelse af makroalgevegetation. Hver lokalitet var defineret ved et anker som centrum for en cirkel på 25 m 2. Hvert dykkerhold undersøgte alle 3 makroalgelokaliteter (Figur 2). Algeundersøgelserne omfattede registrering af: Artsbestemmelse af makroalger samlet dækningsgrad af fasthæftede makroalger dækningsgrad af fasthæftede makroalge-arter samlet dækningsgrad af drivende opportunistiske makroalger, samt dominerende arter af disse samlet dækningsgrad af øvrige drivende makroalger Dykkeren vurderede derudover andelen af stabil hård bund, mindste størrelse sten accepteret som stabil, samt dækningsgrad af epifauna. Figur 3. Deltagerne i gang med feltundersøgelserne. 7
10 3 Dataanalyse I den efterfølgende statistiske behandling af data blev foretaget to typer analyser for at bestemme, hvor stor forskel der var på observatørernes resultater: Et sæt af statistiske analyser testede forskelle mellem observatørernes estimater af ålegræssets dækningsgrad, ålegræssets maksimale dybdegrænse og makroalge parametre. Et andet sæt af analyser estimerede variansbidraget for observatører i forhold til den tilfældige variation. Analysen af varians bidrager til at pege på, hvor den væsentligste kilde til usikkerhed på estimatet ligger. Da alle observatører ikke besøgte alle ålegræs transekter, undlod vi at inkludere transektet i modellen, og estimerede derved ikke variansbidraget for transektet. Transektet blev udeladt af modellen fordi det skønnes at det ville give for megen støj i estimeringen af observatør og tilfældig variation. Variationen mellem transekter er dog langt større end den variation som hhv. observatør og den tilfældige variation bidrager med. Observationerne af dækningsgrader er ikke foretaget med samme interval hverken mellem observatører eller indenfor den enkelte observatør. Derfor dækker nogle observationer af dækningsgrader over større delstykker af transektet end andre observationer af dækningsgrader. For at opnå en realistisk estimering af ålegræssets dækningsgrad kunne det derfor være nødvendigt at tage hensyn til den afstand som observationerne dækkede over. I analysen valgte vi derfor at prøve at vægte observationerne i forhold til hvor langt et delstykke af transektet de dækkede. Dernæst sammenlignedes den vægtede med den ikke vægtede model for at undersøge om forskelle i længden af delstykker indenfor et transekt havde nogen betydning for hvor godt modellen fittede til data samt om variansbidraget for observatøren relativt til residualen ændredes. Fittet til de forskellige modeller blev bedømt ved AICC (corrected Akaike information criterion). Den mindste AICC værdi blandt et sæt modeller der tester det samme datasæt indikerer at den pågældende model har det bedste fit til data. Der testes således 4 modeller hvor det enkelte transekt er inddelt i enten i dybde intervaller eller GPS baseret på en opdeling af transektet og for hver af disse opdelinger kan længden af en observation vægtes eller udelades. Makroalge observationerne blev også analyseret vha. mixed model hvor transekt og/eller observatør var inkluderet som tilfældig faktor. Testene blev gennemført i Proc mixed, når der var tilfældige faktorer, at tage hensyn til. En mixed model giver mulighed for at håndtere afhængighed mellem observationer, hvis denne afhængighed kan beskrives med en faktor. Alle statistiske analyser er lavet i SAS ver 9.3 (SAS Institute, Cary, NC). 8
11 4 Resultater ålegræs På vestsiden af Kølpen, i den nordlige ende forekom der ålegræs fra ca.,5 6 m s dybde. Undersøgelserne og analyserne blev besværliggjort ved, at der i store områder var en del forekomster af løstdrivende fedtemøg (Ectocarpus siliculosus), figur 4. Figur 4. Ålegræs transekt ud for Kølpen med forekomst af fedtemøg (Ectocarpus siliculosus). Foto: Naturfocus: Rune Frederikesen og Maks Klaustrup. 4.1 Variation i positioner/tracks indenfor transektet De tre ålegræstransekter ud for Kølpen var ved startpunktet markeret med hver sin bøje. Slutpositionen på transekterne blev ved gennemgang af interkalibreringsprogrammet givet til alle holdene, således at de kunne indtaste positionerne i deres navigationssystem. I figur 5 er angivet de enkelte holds sejlrute. Generelt har der været nogen geografisk variation i det analyserede transekt mellem de enkelte hold, en vis geografisk variation kan ikke undgås på grund af vind og strøm som påvirker de lette både der anvendes. 5728,58 Transekt 1 Transekt 2 Transekt , ,48 Latitude 5728, , , ,5 5728, , , ,5 5728, , , , , , , , ,4 135,8 136, 136,2 136,4 135,8 136, 136,2 136,4 135,8 136, 136,2 136,4 Longitude Nordjylland Kronjylland Naturfocus Ringkøbing Nordsjælland Vadehav Odense Figur 5. De enkelte holds sejlrute på henholdsvis transekt 1, 2 og 3. 9
12 4.2 Ikke vægtet analyse af ålegræssets dækningsgrad I forbindelse med kortlægningen af ålegræssets dækningsgrad har hvert hold undersøgt 2 af transekterne og efterfølgende gennemset disse, samt et andet holds videooptagelser fra det tredje transekt(undtaget holdet fra NST- Nordsjælland, se side 6). Resultaterne fra analysen af dækningsgrader er opgjort i 4 dybdeintervaller: 2-3 m, 3-4 m, 4-5 m og 5-6 m. Søjler med samme farve undtagen de rødbrune i højre side af graferne, angiver at det er den samme video der er observerete af af forskellige observatører. 1 Transekt 1 (dybde 2-3 m) Transekt 1 (dybde 3-4 m) Dækningsgrad (%) 6 4 Dækningsgrad (%) Transekt 1 (dybde 4-5 m) 1 5 2a 2b 4a 4b Dækningsgrad (%) a 2b 4a 4b Figur 6. Gennemsnitlig ålegræsdækning for transekt 1 for dybdeintervallerne 2-3 m, 3-4 m, og 4-5 m. X-aksen angiver observatør. Søjler med samme farve repræsenterer observationer af samme videooptagelse fra transektet. Bortset fra de rødbrune søjler yderst til højre, der repræsenterer transekter, der ikke er replikeret. 1
13 1 Transekt 2 (dybde 2-3 m) Transekt 2 (dybde 3-4 m) Dækningsgrad (%) Dækningsgrad (%) Transekt 2 (dybde 4-5 m) Transekt 2 (dybde 5-6 m) 1 Dækningsgrad (%) Dækningsgrad (%) a 2b 4a 4b a 2b 4a 4b Figur 7. Gennemsnitlig ålegræsdækning for transekt 2 for dybdeklasserne 2-3 m, 3-4 m, 4-5 m og 5-6 m. X-aksen angiver observatør. Søjler med samme farve repræsenterer observationer af samme videooptagelse fra transektet. Bortset fra de rødbrune søjler yderst til højre, der repræsenterer transekter, der ikke er replikeret. Den statistiske analyse viser, at der er en del forskelle i estimatet af dækningsgrader mellem observationer af de forskellige videoer fra samme transekt samt mellem observationer af den samme video (Figur 6-8). Den store variation mellem observatører i estimatet af dækningsgrader indenfor et dybdeinterval på de enkelte transekter skyldes ikke alene, at der observeres forskellige videoer, men selv observationer af den samme video giver i nogle tilfælde forskellige resultater. På figur 6-8 indikerer samme farve, at identiske videoer er observeret, bortset fra den rødbrune, hvor alle kun har observeret deres egen video. 11
14 1 Transekt 3 (dybde 2-3 m) Transekt 3 (dybde 3-4 m) Dækningsgrad (%) Dækningsgrad (%) Transekt 3 (dybde 4-5 m) Transekt 3 (dybde 5-6 m) 1 Dækningsgrad (%) Dækningsgrad (%) a 4b 7 6 2b 1 3 4a 4b 7 6 2b 1 3 Figur 8. Gennemsnitlig ålegræsdækning for transekt 3 for dybdeklasserne 2-3 m, 3-4 m, 4-5 m og 5-6 m. X-aksen angiver observatør. Søjler med samme farve repræsenterer observationer af samme videooptagelse fra transektet. Bortset fra de rødbrune søjler yderst til højre, der repræsenterer transekter, der ikke er replikeret. Desuden er der foretaget en analyse af variansbidraget for observatør og tilfældig variation indenfor hvert transekt og dybdeinterval, figur 9. Denne analyse viser, at variansbidraget for båden er meget stor i forhold til den tilfældige variation på lave dybder på transekt 1 og 2. Der er flere mulige årsager til denne variation: 1) variationer mellem sejlruterne for de enkelte både (se figur 5) 2) variation i antallet af observationer indenfor det enkelte dybdeinterval 3) variation mellem dybdemålere på videoudstyr/dykker 4) korrektion for vandstand under feltarbejdets gennemførelse (dybdekorrektion) 5) variation mellem observatørernes bedømmelse af dækningsgrad. 12
15 8. Dybdeklasse 2-3 m 8. Dybdeklasse 3-4 m Covariance Dybdeklasse 4-5 m 2 Dybdeklasse 5-6 m Covariance Obs. tr 1 Res. DCE 1 Obs. tr 2 Res. DCE 2 Obs. tr 3 Res. DCE 3-5 Obs. tr 1 Res. DCE 1 Obs. tr 2 Res. DCE 2 Obs. tr 3 Res. DCE 3 Figur 9. Estimering af variansbidraget for observatør (obs) og tilfældig (residual (res)) variation for hvert transekt for hvert dybdeinterval. En del af variationen mellem observatørerne skyldes sandsynligvis, at observationerne er foretaget for delstykker, af forskellige længde og antal, indenfor hvert transekt.. Det er især tydeligt for dybdeintervaller på transekt 1 og 2 hvor forskellige observatører har meget forskelligt antal delstykker per transekt og dermed antal observationer per dybdeinterval (ikke vist på figurer). Det totale antal observationer per transekt (figur 1) varierer dog mindre mellem observatører. Forskellene i antal observationer kan skyldes, at transektintervallerne repræsenterer forskellige afstande. Hvis det er tilfældet bør de vægtes forskelligt i beregningen af middeldækningsgraden per dybdeinterval, hvilket vi tager hensyn til i en af de næste analyser. Forskelle i antal observationer per dybdeinterval kan også skyldes variation mellem dybdemålerne samt præcisionen af dybdekorrektionen (dvs. korrektion for vandstand den enkelte dag), så dybdeinddelingen vil gruppere observationer fra samme position i forskellige dybdekategorier. På grund af usikkerheden omkring dybdemålerne blev en tilsvarende analyse gennemført, hvor transekterne var inddelt i forhold til deres geografiske position ( latitude grupper) (se afsnit 4.4). 13
16 Figur 1. Totalt antal observationer af ålegræs per transekt for hver observatør. Antal observationer DCE 1 DCE 2 DCE 3 2a 2b 1 4a 7 4b a 2b 4a 7 4b b 1 4a 7 4b Analyse med vægtning på basis af afstand til sidste observationspunkt Hver observation af dækningsgrad repræsenterer et delstykke af et transekt. Hvert delstykke har en vis længde, der kan måles som afstanden til forrige observation. Det kan dog ikke sikres, at alle observationer repræsenterer lige lange delstykker. Vi har derfor valgt at vægte observationerne med længden af det transekt delstykke, de repræsenterer, dvs. at observationer, der dækker over store afstande, har mere vægt end observationer, der dækker over mindre afstande. Vægtning af observationerne gav ikke en bedre overensstemmelse mellem observatører (bedømt ved AIC) for de fleste dybdeintervaller (tabel 1), sammenlignet med de ikke-vægtede observationer. Estimaterne for variansbidragene for observatør og transekt ændrer sig ikke entydigt ved vægtning (er for nogle dybdeintervaller mindre og for andre større), hvorimod den tilfældige variation (residual) var mindre for den vægtede analyse. Vægtning af dækningsgraderne giver således ikke et bedre fit til data. I begge analyser bidrager observatøren med en betydelig del af variationen. Den vægtede analyse viser endvidere, at når der vægtes efter den afstand, som observationen dækker over, så giver observatøren langt det største bidrag til variansen for transekt DCE1 og DCE2. Dette indikerer, at der er store forskelle mellem observatører mht. hvordan de opdeler et transekt i delstykkerdette støttes af, at længden af de enkelte observationer viste signifikant forskel mellem observatører (mixed model, med transekt og dybdeklasse som tilfældige variable F 7,126=1.4, p<.1). 14
17 Tabel 1. Variansestimater for observatør og tilfældig (residual) variation og AICC estimater for hver dybdeklasse. Disse modeller er estimeret med en random effect model, hvor både observatør og transekt behandles som tilfældige variable. AICC er en indikation på hvor godt modellen fitter til data, hvor en mindre AICC indikerer et bedre fit. Ikke vægtet med afstand Vægtet med afstand transekt dybde interval Parameter AICC Covarians estimat AICC Covarians estimat DCE m Observatør DCE m Residual DCE m Observatør DCE m Residual DCE m Observatør DCE m Residual DCE m Observatør DCE m Residual 1 DCE m Observatør DCE m Residual 57 5 DCE m Observatør DCE m Residual DCE m Observatør DCE m Residual DCE m Observatør DCE m Residual 18 3 DCE m Observatør DCE m Residual DCE m Observatør DCE m Residual DCE m Observatør DCE m Residual 77 4 DCE m Observatør DCE m Residual Analyse af estimater for dækningsgrad hvor transektet er inddelt i 4 delstykker, samt analyse af vægtede observationer Hvert transekt blev inddelt i 4 lige lange stykker, uafhængige af vanddybden, for at teste, om dette reducerede forskellene mellem observatørernes estimater af dækningsgrad. I givet fald ville det være forskelle i dybdeinddeling (dvs. præcision på dybdemåling), der gav ophav til forskelle mellem observatører. På tværs af transekterne fik transekt-stykket tættest på kysten samme positions ( latitude ) klasse, således at transekterne kunne sammenlignes. Dette kunne gøres da de tre transekter havde ret ens dybdeprofiler. Denne øvelse forbedrede ikke sammenligneligheden mellem observatører. Både den vægtede og ikke-vægtede model gav relativt dårlige fit for latitude-klassifikationen sammenlignet med dybde-klassifikationen (tabel 2). 15
18 Tabel 2. Variansestimater og AICC estimater for hver latitude klasse for hvert transekt. Disse modeller er estimeret med en mixed model, hvor observatør behandles som tilfældig variable. Denne ene analyse er vægtet i forhold til længden som observationen dækker over. Analyse ikke vægtet Analyse vægtet i forhold til afstand Transekt Latitude klasse Parameter AICC Covarians estimat AICC Covarians estimat DCE 1 1 Observatør DCE 1 1 Residual DCE 1 2 Observatør DCE 1 2 Residual DCE 1 3 Observatør DCE 1 3 Residual DCE 1 4 Observatør DCE 1 4 Residual DCE 2 1 Observatør DCE 2 1 Residual 684 DCE 2 2 Observatør DCE 2 2 Residual DCE 2 3 Observatør DCE 2 3 Residual DCE 2 4 Observatør DCE 2 4 Residual DCE 3 1 Observatør DCE 3 1 Residual DCE 3 2 Observatør DCE 3 2 Residual DCE 3 3 Observatør DCE 3 3 Residual DCE 3 4 Observatør DCE 3 4 Residual Variation mellem observatører For at undersøge om variationen i estimaterne af ålegræssets dækningsgrad skyldtes variation mellem observatører eller mellem videoer, blev nogle få videoer gennemset af flere observatører. Figurerne for disse data (Figur 6-8) indikerede, at der var en del variation mellem observatører af den samme video. Men de statiske analyser (tabel 3 og 4) viste, at der ved observation af samme video kun i enkelte tilfælde fandtes signifikante forskelle mellem observatører. Det er dog bemærkelsesværdigt, at der er en test mere, der viser signifikante forskelle mellem observatører, når observationerne testes med dybdeinterval (tabel 3) som tilfældig effekt, end når latitude-klasse (tabel 4) bruges som tilfældig effekt. Dette kunne tyde på, at dybderne ikke altid korrigeres på samme måde af alle observatører hvilket formentlig skyldes forskelle mellem dybdekorrektioner og dybdemålere. 16
19 Tabel 3. Test af forskelle mellem observatører, der ser den samme video, hvor data indenfor den enkelte test er grupperet i forhold til dybdeintervaller, dvs dybdeintervaller behandles som en tilfældig faktor. Hvis p <.5 betragtes testen som værende signifikant forskellig mellem observatørerne. Sammenligning Frihedsgrader F værdi p Identitet os1 1, , 6 os2 1, , 7 os3 3, a, 2b, 4a, 4b os4 2, , 4a, 4b os5 1, , 1 os6 1, , 5 Tabel 4. Test af forskelle mellem observatører, der ser den samme video, hvor data indenfor den enkelte test er grupperet i forhold til latitudeklasser. Hvis p <.5 betragtes testen som værende signifikant forskellig mellem observatørerne. Sammenligning Frihedsgrader Fværdi p os1 1, os2 1, os3 3, os4 2, os5 1, os6 1, Ålegræssets maksimale dybdegrænse På de tre ålegræstransekter ud for Kølpen blev ålegræssets dybdegrænse kortlagt ved zigzag sejlads langs de T formede transekter. På grund af at transekterne lå forholdsvis tæt på hinanden, har flere hold kun lavet en samlet bestemmelse af dybdegrænsen for alle 3 transekter. Analysen af resultaterne viser, at ålegræssets maksimale dybdegrænse i området varierer en del (figur 11), men at variationen ikke er signifikant mellem observatører, figur 12 (R 2 =.17, F 5,24=.8, p=.994). Figur 11. Variationer i ålegræssets maksimale dybdegrænse pr. observatør. Observerede maks dybder (m) Observatør 17
20 Figur 12. Gennemsnitlig dybdegrænse for hvert hold foretaget i samme område En kilde til variation er, at positionen af dybdegrænserne varierer en del mellem observatører (Figur 13). Figur 13. Latitude og longitude positioner for estimerede dybdegrænser. Latitude 5728, ,6 5728, ,5 5728, ,4 5728,35 135,6 135,8 136, 136,2 Longitude 4.7 Konklusion - ålegræs Analysen viser, at nogle af de væsentligste fejlkilder i bestemmelsen af ålegræssets dækningsgrad ligger i angivelsen af den præcise dybde for observationerne, hvilket enten skyldes, at de benyttede dybdemålere er behæftede med fejl, eller at observatørerne ikke har været omhyggelige nok med at korrigere dybden i forhold til den aktuelle vandstand. Det er en væsentlig fejlkilde, fordi data ofte grupperes i dybdeintervaller under senere analyser. Når observatørerne gennemser de samme videoer, er der oftest ikke signifikante forskelle mellem observatører. Det betyder, at en del af den store variation, vi ser mellem holdene på de enkelte transekter, formentlig skyldes forskelle i videoslædernes track på trods af at de fleste tracks indenfor transektet ligger tæt ved hinanden. Endvidere viser de 3 transekter meget stor rumlig variation på trods af, at de ligger i det samme område, hvilket bevirker, at selv mindre afvigelser i transekt-positionen kan medføre store variationer i dækningsgraden. Dvs. at en stor del af variationen i dækningsgrad kan tilskrives rumlig variation. 18
21 Dybdekorrektionen i analysen af dette datasæt har været en betydelig fejlkilde. Det har givetvis været forstærket af at observatørerne i flere tilfælde har arbejdet med andre holds optagelser og at dybdekorrektionerne ikke altid har været helt klart kommunikeret. Det er i denne sammenhæng meget væsentlig at dem der udfører feltarbejdet også angiver dybdekorrektioner før data/observationer videregives. Bestemmelse af ålegræssets maksimale dybdegrænse viser, at der generelt er en god overensstemmelse mellem de enkelte holds fastlæggelse af dybdegrænsen. Denne undersøgelse har vist, at estimering af dækningsgrader er behæftet med mange kilder til variation, og at estimaterne mellem observatører varierer en del på trods af, at det er de samme 3 transekter, der undersøges. På trods af, at der også er multiple kilder til variation i bestemmelsen af ålegræssets maksimale dybdegrænse, så virker bestemmelsen af den maksimale dybdegrænse mere robust end dækningsgradsestimaterne, da der ikke ses signifikante forskelle i estimatet af dybdegrænsen. Den centrale forskel på de to estimater er, at estimatet af dækningsgrader er subjektivt i forhold til estimering af dybden, hvor den sidste ålegræsplante forekommer. Analysen viser samlet set ret stor variation mellem observationer af dækningsgrad, men viser samtidig, at selvom en del variation kan tilskrives forskelle i observatørernes vurdering af dækningsgrad, så skyldes en stor del af variationen rumlig variation pga. forskelle i placering af transektet, samt forskelle i dybdeangivelse. Den rumlige variation bliver der taget højde for i overvågningsprogrammet ved at der indgår mange transekter i hvert område, som styrker sikkerheden på bestemmelsen af den gennemsnitlige dækningsgrad for området. Variationen i dybdeangivelse kan der tages hånd om ved at sikre regelmæssig kalibrering af dybdemålere samt korrektion af vanddybden i henhold til aktuel vandstand. Estimatet af dækningsgraderne ser ud til at være rimelig konsistent for den enkelte observatør (dette er dog ikke testet eksplicit), men nogle observatører scorer generelt høje dækningsgrader og andre konsistent lave. Det vil være ønskværdigt om observatørerne opnåede bedre overensstemmelse i forhold til hinanden således at variansbidraget for observatøren mindskes. Overensstemmelsen kan evt. øges ved at observatører regelmæssigt kalibrerer deres bestemmelser ved gennemgang af samme videoer samt træner bestemmelse af dækningsgrad i felter, hvor dækningsgraden er kendt. 4.8 Fastlæggelse af hovedudbredelsen af ålegræs På workshoppen blev der diskuteret en henvendelse fra NST til det marine fagdatacenter omkring en vurdering af fastlæggelse af ålegræssets hovedudbredelse. Hovedudbredelsen af ålegræs ønskes fastlagt ved samme metode som den maksimale dybdegrænse for ålegræs. Dette vil medføre at zigzag sejladsen, ved undersøgelse af maksimal dybdegrænse, bliver med større amplitude, da man hver gang sejler helt ind til dybdegrænsen for hovedudbredelsen. NST finder, at det giver stor mening at lave flere registreringer af hovedudbredelsen, fordi det giver et bedre datagrundlag til vandplanarbejdet. 19
22 Der var blandt deltagerne på workshoppen generelt enighed om at fastlæggelse af hovedudbredelsen for ålegræs, som beskrevet i henvendelsen fra NST, var en god ide. Fagdatacentret vurderer dog, at det er langt vanskeligere at benytte zigzag metoden til at vurdere hovedudbredelsen end max udbredelsen, fordi max udbredelsen er en ja/nej-observation, mens hovedudbredelsen kræver en fremgangsmåde som beskrevet i de tekniske anvisninger, hvor man inddrager en længere videosekvens, og kan analysere videoen derhjemme. Vi vurderer, at der er større usikkerhed ved at estimere hvornår dækningsgraden er 1 %, når man ved zigzag metoden både sejler ind mod land og fra land, hvor det må forventes, at man kommer fra et område med forskellig dækningsgrader. Fagdatacentret vurderer bl.a. på baggrund af en statistisk analyse af alle indsamlede data for ålegræssets maksimale dybdegrænse siden 1989 (Balsby et. al 213), at en mere kost-effektiv måde at opnå større sikkerhed i bestemmelsen af ålegræssets dybdegrænse vil være at inddrage flere observatører i opgørelsen. F.eks. ved at lade 2 observatører gennemgå samme video eller videosignal uafhængigt af hinanden, og derved opnå 2 opgørelser af både hovedudbredelsen og dækningsgraden. 2
23 5 Resultater makroalger Ved udlægningen af de tre makroalgelokaliteterne var det tilstræbt, at stationerne blev placeret på samme dybde for at minimere vanddybdens indflydelse på variationer på artssammensætningen. Dykkernes målinger viser, at transekt 1 var placeret på 3,4-4 m s dybde, transekt 2 på 3,1-3,5 m s dybde og transekt 3 på 3,7-4 m s dybde. Dybdevariationerne ligger inden for variationen i tidevandsamplituden på de pågældende dage, hvor undersøgelserne blev udført. På trods af at de tre lokaliteter lå inden for samme dybeinterval viste undersøgelserne, at vegetationen på transekt 1 og 3 fortrinsvis var domineret af brunalger, mens vegetationen på transekt 2 var domineret af rødalger, figur 14. Figur 14. Transekt 1, 2 og 3.ud for Kølpen. Foto: Naturfocus: Rune Frederikesen og Maks Klaustrup. 5.1 Forudsætninger I overensstemmelse med de tekniske anvisninger er arter, der henregnes til øvrige og som optræder med en dækningsgrad mindre end 2 %, udeladt af den statistiske analyse. Endvidere er nogle af de registrerede arter slået sammen, dette gælder f.eks. for komplekset Coccotylus/Phyllophora. På baggrund af en ny rapport Development and testing of tools for intercalibration of phytoplankton, macrovegetation and benthic fauna in Danish coastal areas, Carstensen et al. (214) er der til den statistiske analyse udvalgt følgende parametre: Kumulativ dækningsgrad Andel af opportunister Antal af sen-successions arter. Herforuden er udvalgt: Antal arter. 5.2 Forskelle mellem observatører I figur 15 er vist det totale antal arter den enkelte observatører har indberettet på transekt 1, 2 og 3. Der er signifikant forskel mellem observatørerne for de 4 udvalgte parametre, tabel 5. Det er især dykkerne d4, d5 der er signifikant lavere end de øvrige, idet disse observerer færre arter og d1 der i nogle transekter observerer flere arter end de fleste øvrige observatører (figur 15). Foretages der parvise sammenligninger af total antal arter er det tydeligt 21
24 at d4, d5 og d1 er involveret i næsten alle signifikante parvise sammenligninger, hvilket betyder at der for de øvrige observatører kun er mindre forskelle i det totale antal arter. Denne forskel i antallet af fundne arter, påvirker formentlig også de 3 øvrige parametre (tabel 5) DCE 1 DCE 2 DCE 3 2 Antal arter d1 d11 d14 d16 d21 d27 d3 d4 d5 d8 d1 d11 d14 d16 d21 d27 d3 d4 d5 d8 d1 d11 d14 d16 d21 d27 d3 d4 d5 d8 Observatør identitet Figur 15. Total antal arter indrapporteret af hver observatør for hvert af de tre transekter. Tabel 5. Test for individuelle forskelle mellem observatører. Testen blev lavet med en mixed model med transekt som random factor. Hvis p>.5 så er der overordnet forskel mellem observatørerne. Individual F Frihedsgrader p Kumulativ dækningsgrad , 18 <.1 Andel af opportunister , 18.6 Antal af sen-successions arter , 18.2 Antal arter , 18 < Laboratoriearbejdets betydning For de 3 mål, der inkluderer antallet af arter, er der signifikant forskel mellem de observatører, der benytter laboratoriebestemmelser og de observatører der udelukkende foretager artsbestemmelser i felten (tabel 6, figur 16). For begge parametre gælder det, at laboratorieassistance øger antallet af arter og andelen af sen successions arter signifikant, figur 16. Generelt ser det ud til, at fravær af laboratoriebestemmelser koster omtrent 4 arter, om end de rå data viser, at det i nogle tilfælde drejer sig om væsentlig flere arter. Tabel 6. Test for forskelle mellem observatører, der benytter laboratoriebestemmelser som angivet i anvisningen versus de observatører, der ikke gør. Hvis p>.5 så er der overordnet forskel mellem observatørerne. Lab work F Frihedsgrader p Kumulativ dækningsgrad , Andel af opportunister , 18.5 Antal af sen-successions arter.55 1, Antal arter 5.6 1,
25 Figur 16. Least square means estimater for observation med og uden laboratoriebestemmelser for antal arter og andel af opportunister, dvs. de 2 parametre, der gav signifikante forskelle. Total antal arter (lsmeans) Andel af opportunister (lsmeans) (%) Lab. bestemmelse Ingen lab. bestemmelse Lab. bestemmelse Ingen lab. bestemmelse 5.4 Konklusion makroalger Den statistiske analyse af data fra makroalgeundersøgelserne viser, at der er en signifikant forskel på, hvor mange arter de enkelte observatører registrerer samt en signifikant forskel i deres bedømmelse af, hvor mange procent algerne dækker det faste substrat. Det er bemærkelsesværdigt, at i felten er forskellen størst når det drejer sig om at vurdere antal af sen-successions arter, som umiddelbart skulle være lettere at genkende end de ofte små opportunistiske arter. Analysen af data fra de observatører, der har bestemt de indsamlede arter i laboratoriet viser, at disse observatører samlet registrerer betydelig flere arter end de observatører, der udelukkende har foretaget feltbestemmelser. Det er værd at bemærke, at det er andelen af de opportunistiske arter, der forøges markant ved en efterfølgende bestemmelse af det indsamlede algemateriale i laboratoriet. 23
26 6 Anbefalinger vedr. ålegræs og makroalger undersøgelser Interkalibreringen har vist, at ålegræs- og algeundersøgelser kræver oplæring og løbende vedligeholdelse af færdighederne, herunder træning i artsgenkendelse samt vurdering af både algernes og ålegræssets dækningsgrad. Interkalibreringen har endvidere vist, at for ålegræsundersøgelsernes vedkommende er det utroligt vigtigt at være meget omhyggeligt med positioneringen af båd/dykker, samt at være omhyggelig med dybdeangivelse og efterfølgende korrektion i forhold til vandstanden. Interkalibreringen har også vist at foretager man ikke et efterfølgende laboratorietjek af indsamlede makroalger, som det kræves ifølge de tekniske anvisninger for en række arter, overser man en række arter, især opportunister algearter. Det opfordres til, at der med jævne mellemrum afholdes kurser i artsbestemmelse samt interne kalibreringsøvelser i bestemmelse af både alger og ålegræssers dækningsgrad. 24
27 7 Referencer Balsby, T. J., Carstensen, J., & Krause-Jensen, D. (213). Sources of uncertainty in estimation of eelgrass depth limits. Hydrobiologia, 74(1), Carstensen, J., Krause-Jensen, D., & Josefson, A. B. (214). Development and testing of tools for intercalibration of phytoplankton, macrovegetation and benthic fauna in Danish coastal areas. Aarhus University, DCE-Danish Centre for Environment and Energy. 25
28 INTERKALIBRERING AF MAKROALGER OG ÅLEGRÆS 214 I regi af NOVANA overvågningsprogrammet har M-FDC/ DCE afholdt interkalibrering af makroalger og ålegræs på Hirsholmene med en efterfølgende workshop i Silkeborg. I alt deltog 27 personer fra Naturstyrelsen og konsulentfirmaer. Interkalibreringen viste, der var en del forskel på de enkelte observatørs vurdering af ålegræssets og makroalgernes dækningsgrad samt registrering af algernes sammensætning. Interkalibreringen viste, at ålegræs- og algeundersøgelser kræver oplæring og løbende vedligeholdelse af færdighederne, herunder træning i artsgenkendelse samt vurdering af både algernes og ålegræssets dækningsgrad. Det opfordres derfor til, at der med jævne mellemrum afholdes kurser i artsbestemmelse samt interne kalibreringsøvelser. ISBN: ISSN:
Notat vedr. interkalibrering af ålegræs
Notat vedr. interkalibrering af ålegræs Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 4. januar 2012 Michael Bo Rasmussen Thorsten Balsby Institut for Bioscience Rekvirent: Naturstyrelsen
Læs mereUdvikling i udvalgte parametre i marine områder. Udvikling i transport af nitrat på målestationer
Udvikling i udvalgte parametre i marine områder. Udvikling i transport af nitrat på målestationer Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 7. december 2017 Poul Nordemann Jensen DCE -
Læs mereDokumentation for genopretning af TN og TP data fra perioden
Dokumentation for genopretning af TN og TP data fra perioden 2007-14 Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 8. oktober 2018 Søren E. Larsen Institut for Bioscience Rekvirent: Miljøstyrelsen
Læs mereInterkalibrering Sedimentprøvetagning i søer
Interkalibrering Sedimentprøvetagning i søer Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato:. december 2012 Liselotte Sander Johansson Martin Søndergaard Institut for Bioscience Rekvirent: Naturstyrelsen
Læs merePræcisering af trendanalyser af den normaliserede totale og diffuse kvælstoftransport i perioden
Præcisering af trendanalyser af den normaliserede totale og diffuse kvælstoftransport i perioden 2005-2012 Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 7. april 2014 30. april 2014 Søren
Læs mereNotat om basisanalyse: Opgave 2.2 Stofbelastning (N, P) af søer og kystvande
Notat om basisanalyse: Opgave 2.2 Stofbelastning (N, P) af søer og kystvande Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 11. oktober 2013 Rev.: 2. december 2013 Jørgen Windolf, Søren E.
Læs mereTeoretisk øvelse i prøvetagning af planteplankton i søer
Teoretisk øvelse i prøvetagning af planteplankton i søer Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 20. maj 2016 Forfatter Liselotte Sander Johansson Institut for Bioscience Rekvirent:
Læs mereBlue Reef. Status for den biologiske indvandring på Læsø Trindels nye rev i 2011 AARHUS AU UNIVERSITET
Blue Reef Status for den biologiske indvandring på Læsø Trindels nye rev i 2011 Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 20. juni 2013 Karsten Dahl Institut for Institut for Bioscience
Læs mereNotat vedr. tidlig såning af vintersæd i Landovervågningen
Notat vedr. tidlig såning af vintersæd i Landovervågningen Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 1. februar 217 Anton Rasmussen Institut for Bioscience Rekvirent: Landbrugs- og Fiskeristyrelsen
Læs mereKortfattet redegørelse vedr. udlægning af sten i Flensborg Fjord
Kortfattet redegørelse vedr. udlægning af sten i Flensborg Fjord Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 26. juni 2012 Poul Nordemann Jensen Rekvirent: Naturstyrelsen Antal sider: 5
Læs mereInterkalibrering Sedimentprøvetagning i søer 2017
Interkalibrering Sedimentprøvetagning i søer 2017 Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 1. februar 2019 Liselotte Sander Johansson Martin Søndergaard Institut for Bioscience Rekvirent:
Læs mereReduktioner i overvågningsprogrammet
Reduktioner i overvågningsprogrammet NOVANA Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 27. april 2015 Poul Nordemann Jensen DCE Nationalt Center for Miljø og Energi Antal sider: 5 Faglig
Læs mereAngående Høring af opdateret nøgle og beskrivelser vedr. marine naturtyper jf habitatdirektivet
Angående Høring af opdateret nøgle og beskrivelser vedr. marine naturtyper jf habitatdirektivet Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 25. maj 2012 Karsten Dahl Ole R. Therkildsen Institut
Læs mereUdvikling i udvalgte parametre i vandløb og søer samt for udvalgte arter
Udvikling i udvalgte parametre i vandløb og søer samt for udvalgte arter Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 4. januar 2018. Revideret 10. januar 2018 Poul Nordemann Jensen DCE -
Læs mereCooperative Learning i voksenundervisningen
Cooperative Learning i voksenundervisningen Opfølgende evaluering af VUC-projektet Det samarbejdende klasserum Bjarne Wahlgren og Tinne Geiger København, november 2011 Indhold Indhold...2 Indledning...3
Læs mereAlgeovervågningsområde ved Agger Tange
Algeovervågningsområde ved Agger Tange Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 8. oktober 2018 Hans Jakobsen Institut for Bioscience Rekvirent: Fødevarestyrelsen Antal sider: 7 Faglig
Læs mereISCC. IMM Statistical Consulting Center. Brugervejledning til beregningsmodul til robust estimation af nugget effect. Technical University of Denmark
IMM Statistical Consulting Center Technical University of Denmark ISCC Brugervejledning til beregningsmodul til robust estimation af nugget effect Endelig udgave til Eurofins af Christian Dehlendorff 15.
Læs mereAnalyse og sammenligning af Hellmann og Pluvio nedbørsmålere
Klima- og Energiministeriet Analyse og sammenligning af Hellmann og Pluvio nedbørsmålere Data fra perioden 15. december 2009-15. oktober 2010 Peter Riddersholm Wang www.dmi.dk/dmi/tr10-16 København 2010
Læs mereDanmarks rapportering af bevaringsstatus for naturtyper og arter til EU jf. Habitatdirektivets
Danmarks rapportering af bevaringsstatus for naturtyper og arter til EU jf. Habitatdirektivets Artikel 17 Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 28. juni 2013 Hanne Bach & Jesper Fredshavn
Læs mereAARHUS AU UNIVERSITET. Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 13. maj Karsten Dahl. Institut for Bioscience
Videnskabelig gennemlæsning og vurdering af indhold i Fødevareministeriets forslag til fiskeriregulering i udvalgte Natura 2000 områder, med henblik på beskyttelse af revstrukturer Notat fra DCE - Nationalt
Læs mereWorkshop om kortlægning af Forekomst af lampretlarver Resultater og evaluering
Workshop om kortlægning af Forekomst af lampretlarver Resultater og evaluering Internt notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 18. april 2016 Forfattere: Peter Wiberg-Larsen Institut
Læs mereSupplerende kortlægning af luftforurening fra krydstogtskibe i Aarhus
Supplerende kortlægning af luftforurening fra krydstogtskibe i Aarhus Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 20. maj 2019 Per Løfstrøm Institut for Miljøvidenskab Rekvirent: Aarhus
Læs mereScreening af brug af Side Scan Sonar og bortsprængning af miner i Samsøbælt, Langelandsbælt og Begtrup Vig
Screening af brug af Side Scan Sonar og bortsprængning af miner i Samsøbælt, Langelandsbælt og Begtrup Vig Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 23. oktober 2013 Thomas Eske Holm Ib
Læs mereKapitel 13 Reliabilitet og enighed
Kapitel 13 Reliabilitet og enighed Peter Tibert Stoltze stat@peterstoltze.dk Elementær statistik F2011 Version 11. april 2011 1 / 23 Indledning En observation er sammensat af en sand værdi og en målefejl
Læs mereKortlægning af stenrev i Lillebælt & Storebælt vha. Multibeam data
Kortlægning af stenrev i Lillebælt & Storebælt vha. Multibeam data Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 4. juli 2014 Cordula Göke & Karsten Dahl Institut for Bioscience Antal sider:
Læs mereInterkalibrering Feltmålinger og prøvetagning til analyse af vandkemi i søer
Interkalibrering Feltmålinger og prøvetagning til analyse af vandkemi i søer Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 14. oktober 2013 Forfatter Liselotte Sander Johansson Institut for
Læs mereTitel: Hydrometriske stationer, Korrelationsberegning, QQ-station
Titel: Hydrometriske stationer, Korrelationsberegning, QQ-station Dokumenttype: Teknisk anvisning Forfatter: Niels Bering Ovesen TA henvisninger TA. nr.: B07 Version: 1.0 Oprettet: Gyldig fra: 01.01.2016
Læs mereBetydningen af konjunktur og regelændringer for udviklingen i sygedagpengemodtagere
DET ØKONOMISKE RÅD S E K R E T A R I A T E T d. 20. maj 2005 SG Betydningen af konjunktur og regelændringer for udviklingen i sygedagpengemodtagere Baggrundsnotat vedr. Dansk Økonomi, forår 2005, kapitel
Læs mereEkstremregn i Danmark
Ekstremregn i Danmark Supplement til statistisk bearbejdning af nedbørsdata fra Spildevandskomiteens regnmålersystem 1979-96 Henrik Madsen August 2002 Miljø & Ressourcer DTU Danmark Tekniske Universitet
Læs mereNational kvælstofmodel Oplandsmodel til belastning og virkemidler
National kvælstofmodel Oplandsmodel til belastning og virkemidler Kortleverancer Anker Lajer Højberg, Jørgen Windolf, Christen Duus Børgesen, Lars Troldborg, Henrik Tornbjerg, Gitte Blicher-Mathiesen,
Læs mereForespørgsel fra Miljø- og Fødevareministeriet vedr. fejlanalyser
Forespørgsel fra Miljø- og Fødevareministeriet vedr. fejlanalyser Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 23. april 2018. Opdateret juni 2018 Poul Nordemann Jensen DCE - Nationalt Center
Læs mereHvad betyder jordtypen og dyrkningshistorien for kvælstofbehovet?
Hvad betyder jordtypen og dyrkningshistorien for kvælstofbehovet? Landskonsulent Leif Knudsen, konsulent Niels Petersen og konsulent Hans S. Østergaard, Landskontoret for Planteavl, Landbrugets Rådgivningscenter
Læs mereIndhold. Ringsted Kommune Skjoldenæsholm Sedimentundersøgelse. 1 Baggrund 2
8. december 2018 Notat Ringsted Kommune Skjoldenæsholm Sedimentundersøgelse Projekt nr.: 230219 Dokument nr.: 1230593932 Version 1 Revision Indhold 1 Baggrund 2 Udarbejdet af CAB Kontrolleret af MLJ Godkendt
Læs mereTeknisk notat - Biologisk screening, Nissum Bredning
Teknisk notat - Biologisk screening, Nissum Bredning Rekvirent NOE, Nordvestjysk Elforsyning a.m.b.a. Att. Flemming Poulsen Skivevej 120 7500 Holstebro Tel. 97 42 14 88 flp@noe.dk Nissum Brednings Vindmøllelaug
Læs mereInstitut for Matematiske Fag Matematisk Modellering 1 UGESEDDEL 6
Institut for Matematiske Fag Matematisk Modellering 1 Aarhus Universitet Eva B. Vedel Jensen 25. februar 2008 UGESEDDEL 6 Forelæsningerne torsdag den 21. februar og tirsdag den 26. februar. Jeg har gennemgået
Læs mereTitel: Ekstensiv undersøgelse og tilstandsvurdering af naturtypen kystlaguner i Natura 2000-områder Dokumenttype: Teknisk anvisning TA. nr.
Titel: Ekstensiv undersøgelse og tilstandsvurdering af naturtypen kystlaguner i Natura 2000-områder Dokumenttype: Teknisk anvisning TA. nr.: M20 Version: 1 Oprettet: 16.08.2012 Forfattere: Ditte Louise
Læs mereLineær regression. Simpel regression. Model. ofte bruges følgende notation:
Lineær regression Simpel regression Model Y i X i i ofte bruges følgende notation: Y i 0 1 X 1i i n i 1 i 0 Findes der en linie, der passer bedst? Metode - Generel! least squares (mindste kvadrater) til
Læs mereVildtudbyttestatistikkens anvendelighed som indikator for tilstedeværelsen af reproducerende bestande af visse invasive arter
Vildtudbyttestatistikkens anvendelighed som indikator for tilstedeværelsen af reproducerende bestande af visse invasive arter Notat fra DCE Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 31. oktober 2014 Tommy
Læs mereBemærkninger til Naturstyrelsens retningslinjer for behandling af data for miljøfarlige forurenende stoffer i Basisanalysen
Bemærkninger til Naturstyrelsens retningslinjer for behandling af data for miljøfarlige forurenende stoffer i Basisanalysen 2013 Retningslinjer af 10. december 2013 Notat fra DCE - Nationalt Center for
Læs mereBilag 1: Robusthedsanalyser af effektiviseringspotentialerne. Bilaget indeholder analyser af effektiviseringspotentialernes robusthed.
Bilag 1: Robusthedsanalyser af effektiviseringspotentialerne Bilaget indeholder analyser af effektiviseringspotentialernes robusthed. FORSYNINGSSEKRETARIATET OKTOBER 2013 Indholdsfortegnelse Indledning
Læs mereTitel: Overvågning af skestork Platalea leucorodia som ynglefugl
Titel: Overvågning af skestork Platalea leucorodia som ynglefugl Dokumenttype: Teknisk anvisning Forfattere: Thomas Bregnballe & Thomas Eske Holm Aarhus Universitet TA henvisninger TA. nr.: Version: A106
Læs mereRedegørelse for beregning af arealer af sønaturtyper Indberettet i forbindelse med habitatdirektivets Artikel 17-afrapportering i 2013
Redegørelse for beregning af arealer af sønaturtyper Indberettet i forbindelse med habitatdirektivets Artikel 17-afrapportering i 2013 Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 7. april
Læs mereInterkalibrering Planteundersøgelser i søer
Interkalibrering Planteundersøgelser i søer Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 12. december 213 Forfatter Liselotte Sander Johansson Institut for Bioscience Rekvirent: Naturstyrelsen
Læs mereOvervågning af bæver i Danmark 2011
Overvågning af bæver i Danmark 2011 Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 3. juli 2012 Jørn Pagh Berthelsen Institut for Bioscience Rekvirent: Naturstyrelsen Antal sider: 7 Redaktion:
Læs mere0 Indhold NATIONALT CENTER FOR MILJØ OG ENERGI AARHUS UNIVERSITET. Titel: Dyreplankton prøvetagning i søer
Dokumenttype: Teknisk anvisning Forfatter: Liselotte Sander Johansson Fagdatacenter for Ferskvand Institut for Bioscience TA henvisninger TA. nr.: S03 Version: 1 Oprettet: 03.02.2012 Gyldig fra: 01.01.2011
Læs mereRapport 13. juni 2018
Rapport 13. juni 2018 Projektnr. 2004300-16 Version 1 Init. HDLN/DBN/MT Vandbindeevne i ferske, ikke-marinerede fileter fra to danske kyllingeslagterier i 2016 Sammenfatning af resultater fra uge 9 og
Læs mereOmfanget af bifangster af fugle i nedgarn i fritidsfiskeriet i to NATURA2000- områder Statusrapport, april 2015
Omfanget af bifangster af fugle i nedgarn i fritidsfiskeriet i to NATURA2000- områder Statusrapport, april 2015 Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 9. april 2015 Ib Krag Petersen
Læs mereUdgået dokument - se ny version 6. juni 2018
Titel: Overvågning af klokkefrø Bombina bombina Dokumenttype: Teknisk anvisning til intensiv overvågning TA. nr.: A15 Version: 2 Oprettet: 17.04.2012 Forfattere: Bjarne Søgaard¹ & Kåre Fog² Gyldig fra:
Læs mereBilag til Statistik i løb : Statistik og Microsoft Excel tastevejledning / af Lars Bo Kristensen
Bilag til Statistik i løb : Statistik og Microsoft Excel tastevejledning / af Lars Bo Kristensen Microsoft Excel har en del standard anvendelsesmuligheder i forhold til den beskrivende statistik og statistisk
Læs mereNotat. Stavnsholt Renseanlæg Fortyndingsberegninger 1 INDLEDNING
Notat Granskoven 8 2600 Glostrup Danmark T +45 4348 6060 F +45 4348 6660 www.grontmij.dk CVR-nr. 48233511 Stavnsholt Renseanlæg Fortyndingsberegninger 4. juni 2014 Vores reference: 30.5227.51 Udarbejdet
Læs mereEksempel Multipel regressions model Den generelle model Estimation Multipel R-i-anden F-test for effekt af prædiktorer Test for vekselvirkning
1 Multipel regressions model Eksempel Multipel regressions model Den generelle model Estimation Multipel R-i-anden F-test for effekt af prædiktorer Test for vekselvirkning PSE (I17) ASTA - 11. lektion
Læs mereArealer, urbanisering og naturindhold i kystnærhedszonen, strandbeskyttelseslinjen og klitfredningslinjen
Arealer, urbanisering og naturindhold i, strandbeskyttelseslinjen og klitfredningslinjen Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 25. september 2015 Gregor Levin Institut for Miljøvidenskab,
Læs mereIndberetning af vildsvin til Vildtudbyttestatistikken
Indberetning af vildsvin til Vildtudbyttestatistikken for sæsonen 2011/12 Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 4. juni 2013 Tommy Asferg Institut for Bioscience Rekvirent: Naturstyrelsen
Læs mereRÅSTOFKORTLÆGNING RAPPORT NR. 4-2011 SAND, GRUS, STEN. Svogerslev, Roskilde Kommune
RÅSTOFKORTLÆGNING RAPPORT NR. 4-2011 SAND, GRUS, STEN Svogerslev, Roskilde Kommune Udgiver: Afdeling: Region Sjælland Alleen 15 4180 Sorø Regional Udvikling Udgivelsesår: 2011 Titel: Råstofkortlægning,
Læs mereOPGØRELSE FOR PLEJEKRÆVENDE NATURAREALER
OPGØRELSE FOR PLEJEKRÆVENDE NATURAREALER Beskrivelse af anvendt data og metode samt præsentation af resultater for opgørelse over arealstørrelser af plejekrævende natur i Danmark Teknisk rapport fra DCE
Læs merePraktikpladsmangel øger risiko for at ende i passivitet
Praktikpladsmangel øger risiko for at ende i passivitet Mangel på praktikpladser fører til at flere unge står uden job eller uddannelse. Ceveas beregninger viser, at hvis alle kommuner var lige så gode
Læs mereIndberetning af vildtudbytte for jagtsæsonen 2014/15 første sæson med reglen om vildtudbytte før jagttegn
Indberetning af vildtudbytte for jagtsæsonen 2014/15 første sæson med reglen om vildtudbytte før jagttegn Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 23. maj 2016 Tommy Asferg Institut for
Læs mereVurdering af nitratkoncentrationer i jord og drænvand for station 102, Højvads
Vurdering af nitratkoncentrationer i jord og drænvand for station 102, Højvads Rende Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 13. november 2018 Gitte Blicher-Mathiesen og Helle Holm Institut
Læs mereKan en rundkørsel dæmpe støjen?
Kan en rundkørsel dæmpe støjen? Gilles Pigasse, projektleder, Ph.D., gip@vd.dk Hans Bendtsen, seniorforsker Vejdirektoratet/Vejteknisk Institut, Guldalderen 12, 2640 Hedehusene, Denmark Trafikdage på Aalborg
Læs mereSparede eksterne omkostninger for luftforurening ved en geografisk udvidelse af ren-luftzone i København
Sparede eksterne omkostninger for luftforurening ved en geografisk udvidelse af ren-luftzone i København Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 11-06-2014 Forfatter: Steen Solvang Jensen
Læs mereÆndringer i NOVANA Naturstyrelsens udmøntning af budgettilpasning som følge af 2020-planen
Ændringer i NOVANA 2011-2015 Naturstyrelsens udmøntning af budgettilpasning som følge af 2020-planen Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi 11. oktober 2012 Susanne Boutrup DCE Antal sider:
Læs mereVildtudbyttestatistik og vingeundersøgelsen for jagtsæsonerne 2015/16 og 2016/17
Vildtudbyttestatistik og vingeundersøgelsen for jagtsæsonerne 2015/16 og 2016/17 Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 15. august 2017 Thomas Kjær Christensen Thorsten S. Balsby Peter
Læs mereYnglende ringduer i september, oktober og november
Ynglende ringduer i september, oktober og november Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 30. juni 2015 Kevin Kuhlmann Clausen & Thomas Kjær Christensen Institut for Bioscience Rekvirent:
Læs mereReferencetilstand - udfordringer
Referencetilstand - udfordringer Fjorde og havet Ringkøbing Fjord, Nissum Fjord, Limfjorden og Vesterhavet Martha Laursen, By- og Landskabsstyrelsen, Miljøcenter Ringkøbing Disposition Kvalitetselementerne
Læs mereArbejdsrapport fra DMU nr. 258 2009. Danmarks Miljøundersøgelser
BLUE reef STATUS FOR DEN BIOLOgiske indvandring PÅ LÆSØ TrinDels NYE rev I 2009 Arbejdsrapport fra DMU nr. 258 2009 Danmarks Miljøundersøgelser AU AARHUS UNIVERSITET [Tom side] BLUE Reef status for den
Læs mereSLUTRAPPORT FOR F&U OVERVÅGNINGSPROJEKT UNDER NOVANA PROJEKTTITEL: SEDIMENTETS BETYDNING FOR ÅLEGRÆSSETS DYBDEGRÆNSE
02-07-2008 SLUTRAPPORT FOR F&U OVERVÅGNINGSPROJEKT UNDER NOVANA PROJEKTTITEL: SEDIMENTETS BETYDNING FOR ÅLEGRÆSSETS DYBDEGRÆNSE Udarbejdet af Dorte Krause-Jensen, Michael Bo Rasmussen, Michael Stjernholm
Læs mereDansk Erhvervs gymnasieanalyse Sådan gør vi
METODENOTAT Dansk Erhvervs gymnasieanalyse Sådan gør vi FORMÅL Formålet med analysen er at undersøge, hvor dygtige de enkelte gymnasier er til at løfte elevernes faglige niveau. Dette kan man ikke undersøge
Læs mereVurdering af to vandindtag, der bruges til udsanding af muslinger
Vurdering af to vandindtag, der bruges til udsanding af muslinger Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 14-06-2016 Hans H Jakobsen Christian Mohn Institut for Bioscience Rekvirent:
Læs mereNotat om særlige danske udfordringer i forbindelse med de danske vandplaner
Notat om særlige danske udfordringer i forbindelse med de danske vandplaner Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 14. november 2012 Poul Nordemann Jensen DCE Nationalt Center for Miljø
Læs mereEpidemiologi og biostatistik. Uge 3, torsdag. Erik Parner, Institut for Biostatistik. Regressionsanalyse
Epidemiologi og biostatistik. Uge, torsdag. Erik Parner, Institut for Biostatistik. Lineær regressionsanalyse - Simpel lineær regression - Multipel lineær regression Regressionsanalyse Regressionsanalyser
Læs mereBeregning af bufferzoner på marker, der grænser op til Kategori 1 og 2 natur
Beregning af bufferzoner på marker, der grænser op til Kategori 1 og 2 natur Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 30. september 2015 Bettina Nygaard & Jesper Bladt Institut for Bioscience
Læs mereDANMARKS METEOROLOGISKE INSTITUT TEKNISK RAPPORT 01-07. Opsætning og kalibrering af Mike21 til stormflodsvarsling for Limfjorden
DANMARKS METEOROLOGISKE INSTITUT TEKNISK RAPPORT 01-07 Opsætning og kalibrering af Mike21 til stormflodsvarsling for Limfjorden Jesper Larsen og Jacob Woge Nielsen DMI København 2001 ISSN 0906-897X ISSN
Læs mereAnalysestrategi. Lektion 7 slides kompileret 27. oktober 200315:24 p.1/17
nalysestrategi Vælg statistisk model. Estimere parametre i model. fx. lineær regression Udføre modelkontrol beskriver modellen data tilstrækkelig godt og er modellens antagelser opfyldte fx. vha. residualanalyse
Læs mereB02, B03, B04, B05, B07, B08, B09
Titel: Hydrometriske stationer, databehandling og beregninger, Pumpestationer Dokumenttype: Teknisk anvisning TA. nr.: B06 Version: 1.0 Forfatter: Niels Bering Ovesen TA henvisninger Gyldig fra: 01.01.2017
Læs mereIndhold. 2 Tosidet variansanalyse Additive virkninger Vekselvirkning... 9
Indhold 1 Ensidet variansanalyse 2 1.1 Estimation af middelværdier............................... 3 1.2 Estimation af standardafvigelse............................. 3 1.3 F-test for ens middelværdier...............................
Læs mereTo samhørende variable
To samhørende variable Statistik er tal brugt som argumenter. - Leonard Louis Levinsen Antagatviharn observationspar x 1, y 1,, x n,y n. Betragt de to tilsvarende variable x og y. Hvordan måles sammenhængen
Læs mereKvalitetssikring af indberetninger af vaskebjørn til Vildtudbyttestatistikken for jagtsæsonen 2012/13
Kvalitetssikring af indberetninger af vaskebjørn til Vildtudbyttestatistikken for jagtsæsonen 2012/13 Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 10. juni 2014 Tommy Asferg Institut for
Læs mereMikro-kursus i statistik 1. del. 24-11-2002 Mikrokursus i biostatistik 1
Mikro-kursus i statistik 1. del 24-11-2002 Mikrokursus i biostatistik 1 Hvad er statistik? Det systematiske studium af tilfældighedernes spil!dyrkes af biostatistikere Anvendes som redskab til vurdering
Læs mereLæring af test. Rapport for. Aarhus Analyse Skoleåret
Læring af test Rapport for Skoleåret 2016 2017 Aarhus Analyse www.aarhus-analyse.dk Introduktion Skoleledere har adgang til masser af data på deres elever. Udfordringen er derfor ikke at skaffe adgang
Læs mere12. september Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 4 Uge 3, torsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik. Regressionsanalyse
. september 5 Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning Uge, torsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik. Lineær regressionsanalyse - Simpel lineær regression - Multipel lineær regression
Læs mereLæsevejledning til resultater på regions- og sygehusplan
Læsevejledning til resultater på regions- og sygehusplan Indhold 1. Overblik...2 2. Sammenligninger...2 3. Hvad viser figuren?...3 4. Hvad viser tabellerne?...6 6. Eksempler på typiske spørgsmål til tabellerne...9
Læs mereStatistiske Modeller 1: Kontingenstabeller i SAS
Statistiske Modeller 1: Kontingenstabeller i SAS Jens Ledet Jensen October 31, 2005 1 Indledning Som vist i Notat 1 afsnit 13 er 2 log Q for et test i en multinomialmodel ækvivalent med et test i en poissonmodel.
Læs mereVesthimmerlands Kommune og Naturstyrelsen Himmerland
NOTAT Projekt Vådområdeprojekt i Simested Ådal Projektnummer 1391400234 Kundenavn Emne Til Fra Projektleder Kvalitetssikring Vesthimmerlands Kommune og Naturstyrelsen Himmerland Korrektion af højdemodel
Læs mereÆLDRE MURVÆRKS STYRKEEGENSKABER
STATENS BYGGEFORSKNINGSINSTITUT AALBORG UNIVERSITET KØBENHAVN ÆLDRE MURVÆRKS STYRKEEGENSKABER SBI-ANVISNING 248 1. UDGAVE 2015 Ældre murværks styrkeegenskaber Erik Steen Pedersen Klavs Feilberg Hansen
Læs mereNaturstyrelsens Referencelaboratorium for Kemiske Miljømålinger NOTAT
Naturstyrelsens Referencelaboratorium for Kemiske Miljømålinger NOTAT Til: Brugere af Bekendtgørelse om kvalitetskrav til miljømålinger udført af akkrediterede laboratorier, certificerede personer mv.
Læs mereØkonometri, ugeseddel 8 Hold 1 1/4-2003
1 Modeller/diagrammer med dummy er Disse tre diagrammer ligger til grund for gruppearbejdet. a) Generel regressions model g = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + β 3 x 3 +..+ β n x n + u i, Hvor i =1,.n g b) Model
Læs mereSyddanmark 2007 2010. Monitorering og effektmåling Strukturfondsprojekter
Monitorering og effektmåling Strukturfondsprojekter i Syddanmark 2007 2010 Design Energieffektivisering Offshore Sundheds- og velfærdsinnovation DEN EUROPÆISKE UNION Den Europæiske Socialfond DEN EUROPÆISKE
Læs mereNotat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 11. august 2016 Rev.: 6. oktober 2016
Tillæg til Notat om omfordeling af arealdelen af husdyrgodkendelser i den nuværende regulering og ved forslag til ny husdyrregulering og effekter på kvælstofudledningen Notat fra DCE - Nationalt Center
Læs mere1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ
Indhold 1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ exposure) 2 1.1 Variation indenfor og mellem grupper.......................... 2 1.2 F-test for ingen
Læs mereAARHUS AU UNIVERSITET. Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 7. maj 2012. Peter Henriksen. Institut for Bioscience
Hvorfor er kvælstofudledning et problem i vandmiljøet? Kort beskrivelse af sammenhængen mellem kvælstofudledning til vandmiljøet og natur- og miljøeffekter Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og
Læs mereBeregning af licens for elbybiler
Beregning af licens for elbybiler Rapport Teknik- og Miljøforvaltningen, Københavns Kommune Indholdsfortegnelse 1 Baggrund 3 2 Resultater 3 3 Metode 3 3.1 Datagrundlag 4 3.2 Generelle antagelser 4 3.3
Læs mereDer påvises en acceptabel kalibrering af kameraet, da det værdier kun er lidt lavere end luminansmeterets.
Test af LMK mobile advanced Kai Sørensen, 2. juni 2015 Indledning og sammenfatning Denne test er et led i et NMF projekt om udvikling af blændingsmåling ved brug af et LMK mobile advanced. Formålet er
Læs meregrupper(kvalitativ exposure) Variation indenfor og mellem grupper F-test for ingen effekt AnovaTabel Beregning af p-værdi i F-fordelingen
1 Ensidet variansanalyse(kvantitativt outcome) - sammenligning af flere grupper(kvalitativ exposure) Variation indenfor og mellem grupper F-test for ingen effekt AnovaTabel Beregning af p-værdi i F-fordelingen
Læs mereBeregning af afstrømningsnormaliseret belastningsniveau til vandområder
Beregning af afstrømningsnormaliseret belastningsniveau til vandområder Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 19. januar 2016 Søren E. Larsen Institut for Bioscience Rekvirent: Naturstyrelsen
Læs mereUndersøgelse af flow- og trykvariation
Undersøgelse af flow- og trykvariation Formål Med henblik på at skabe et kalibrerings og valideringsmål for de opstillede modeller er trykniveauerne i de 6 observationspunkter i sandkassen undersøgt ved
Læs mereMiljømål for fjorde er og er urealistisk fastsat fra dansk side
Bilag 7.4 Miljømål for fjorde er og er urealistisk fastsat fra dansk side De danske miljømål for klorofyl og ålegræs er ikke i samklang med nabolande og er urealistisk højt fastsat af de danske myndigheder.
Læs mereVildtudbyttestatistik for jagtsæsonen 2010/11
Vildtudbyttestatistik for jagtsæsonen 2010/11 Notat fra DCE - Nationalt Center for Miljø og Energi Dato: 18. november 2011 Tommy Asferg Aarhus Universitet, Institut for Bioscience Rekvirent: Naturstyrelsen
Læs mereOversigt over Landsforsøgene 2014
Oversigt over Landsforsøgene 2014 vfl.dk Oversigt over Landsforsøgene 2014 Forsøg og undersøgelser i Dansk Landbrugsrådgivning Samlet og udarbejdet af LANDBRUG & FØDEVARER, PLANTEPRODUKTION ved chefkonsulent
Læs mereTema. Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber.
Tema Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber. Model og modelkontrol Estimation af parametre. Fordeling. Hypotese og test. Teststørrelse. konfidensintervaller Vi tager udgangspunkt i Ex. 3.1 i
Læs mereTitel: Overvågning af nordisk lappedykker Podiceps auritus som ynglefugl
Titel: Overvågning af nordisk lappedykker Podiceps auritus som ynglefugl Dokumenttype: Teknisk anvisning Forfattere: Stefan Pihl, Thomas Eske Holm, Johnny Kahlert & Bjarne Søgaard Aarhus Universitet TA.
Læs mere