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

Agroforestry in Vlaanderen

Netwerker burgerbetrokkenheid (0,8 fte)

ABC voor het decoderen van een gelaagd verhaal

Ontwakend landschap 17-09-2014

Bijlage openen - Youngpotentials.org

Format WO

bij terreinbeheerders inhoudt leveren Statenvragen

Het landschap is een spiegel - Strootman Landschapsarchitecten

Bomen en struiken van hier - Stichting Doornik Natuurakkers

Lex Roeleveld, Stichting Heg en Landschap