Utvikling av metodikk for økologisk tilstandsvurdering basert på indikatorverdier etter Ellenberg og Grime (revidert utgave)

Töpper, J., Velle, L.G. & Vandvik, V. 2018. Utvikling av metodikk for økologisk tilstandsvurdering basert på indikatorverdier etter Ellenberg og Grime (revidert utgave). NINA Rapport 1529b. Norsk institutt for naturforskning. Naturforvaltningen trenger gode indikatorer for å vurdere naturens økologiske tilstand. Slike indikatorer er ofte basert på tilstedeværelse eller fravær av en eller noen indikatorarter eller på andre enkeltkildedata. Imidlertid kan indikatorer for økologisk tilstand basert på data fra flere arter eller hele artssammensetninger være mer robuste, mer generelle og enklere å vurdere enn indikatorer basert på enkeltart eller enkeltkildedata. Dette er spesielt relevant når flere arter kollektivt bidrar til en økologisk funksjon, har samme respons på en påvirkningsfaktor, eller når det ikke er noen eller bare noen få arter som kan være effektive indikatorer, dvs. at de både forekommer med høy nok frekvens når systemet er i en god økologisk tilstand og at de samtidig er tilstrekkelig følsomme for forverring i tilstanden. I denne rapporten har vi utviklet en metodikk for økologisk tilstandsvurdering basert på to slike typer indikatorverdier; Ellenbergs indikatorverdier for miljøforhold og Grimes indikatorverdier for miljøstress, forstyrrelser og konkurranse. Vi har undersøkt om plantearters indikatorverdier i Ellenberg- og Grime-systemet kan benyttes til å utvikle indikatorer for å vurdere økologisk tilstand i ulike naturtyper. Metoden tar utgangspunkt i en referansetilstand for hver enkelt naturtype, basert på de generaliserte artslistedatasettene for karplanter og moser i Natur i Norge (NiN 2.1). Artenes tilstedeværelse og mengdeforhold i disse artslistene kombineres med artenes indikatorverdier (data fra litteraturen) og veide gjennomsnitt regnes ut for hver indikator i Ellenberg- og Grime-systemet for hver av naturtypene. Disse veide gjennomsnittene og fordelingene rundt dem utgjør forventede indikatorverdier for naturtypen i god økologisk tilstand, og disse kan brukes som en referanse for data fra feltundersøkelser eller overvåkning. Vi har undersøkt to metoder for å sette grenseverdier for om en naturtype er i god eller dårlig tilstand: i) ved å teste om et datasett fra en feltundersøkelse av plantesammensetningen faller innenfor eller utenfor et konfidensintervall for referansefordelingen, og ii) ved å beregne prosent overlapp mellom fordelingen til datasettet fra feltundersøkelsen og referansefordelingen. Resultatene viser at artssammensetningsbaserte indikatorer, her representert ved Ellenberg- og Grime-systemene, kan brukes i økologisk tilstandsvurdering. Det er likevel noen utfordringer knyttet til utviklingen av metodikken: i) Det finnes påfallende få feltdatasett fra natur i dårlig tilstand, noe som gjør det vanskelig å validere metodikken, og gjør at vi ikke kan sette empirisk baserte grenseverdier for hvilke konfidensintervaller og/eller prosent overlapp som representerer god tilstand. ii) De generaliserte artslistedatasettene er ikke oppdatert i forhold til dagens natur-typeinndeling i NiN 2.1, noe som også vil påvirke referanseverdiene. iii) For å operasjonalisere disse indikatorene vil det være nødvendig med et utviklingsarbeid for å fastslå hvilke Ellenberg- Grime- og andre typer indikatorer som vil kunne være gode (det vil si tilstrekkelig sensitive og presise) indikatorer for forskjellige naturtyper og naturtypenivåer, og hva grenseverdiene bør være i hvert enkelt tilfelle. iv) Vi trenger sannsynligvis regionaliserte artslister og grenseverdier, i hvert fall for noen naturtyper og indikatorer.

Töpper, J., Velle, L.G. & Vandvik, V. 2018. Developing a method for assessment of ecological state based on indicator values after Ellenberg and Grime (revised edition). NINA Report 1529b. Norwegian Institute for Nature Research. Nature conservation and management need good metrics for assessing the ecological state and condition of ecosystems. Such indicators are often based on the presence or absence of one or a few indicator species, or on other single-source data. However, indicators for ecological state or condition based on data from multiple species or entire species compositions can be more robust, more general, and easier to assess than indicators based on single species or single-source data. This is particularly relevant when several species collectively contribute to an eco-logical function, have the same response to a driver, or when there are no or only a few species that can be efficient indicators (i.e. they both occur with a high enough frequency when the system is in a good ecological state and at the same time are sufficiently sensitive to deterioration in the state). In this report, we have developed a methodology for ecological condition assessment based on two types of indicators; Ellenbergs indicator values for environmental conditions, and Grimes indicator values for stress, disturbance and competition. We have investigated whether the plant indicator values in the Ellenberg system and Grime system can be used to develop indicators to assess ecological state in Norwegian ecosystem types. The method makes use of data on the reference-state species composition for each ecosystem type, based on the generalized species list data for plants and bryophytes in Nature in Norway (NiN 2.1). The species presence and abundances in these species lists are combined with the species indicator values (data from the literature) and a community-weighted average is calculated for each indicator variable and ecosystem type. These weighted averages and the distributions around them represent expected indicator values for ecosystem types in good ecological condition and can be used as a reference against which to compare data from field surveys. We examine two approaches for setting quantitative limits for good ecological condition: i) testing whether a data set from a field survey falls within or outside a confidence interval for the refer-ence distribution, and ii) by calculating percent overlap between the distribution of the data sets from the field survey and the reference distribution. Our results show that species composition-based indicators, represented here by Ellenberg and Grime, can be used in assessing ecological condition. However, there remain some challenges in developing the methodology: i) There are strikingly few field data sets available from nature in poor ecological state, making it difficult to validate the methodology and preventing us from setting empirically-based limits for good condition in terms of confidence intervals and / or percent overlap. ii) The generalized species list data sets are not updated with respect to NiN 2.1, which will affect the reference values. iii) To operationalize these indicators, methodological development will be necessary. First, to determine which Ellenberg- and Grime indicators, and other types of species indicator values, that could provide good indicators of good ecological state (i.e. be both sensitive and precise) for different ecosystem types, and second, for setting limits for good condition for these indicators. iv) We probably need regionalized species lists and limit values, at least for some nature types and indicators.