Publikasjoner
NIBIOs ansatte publiserer flere hundre vitenskapelige artikler og forskningsrapporter hvert år. Her finner du referanser og lenker til publikasjoner og andre forsknings- og formidlingsaktiviteter. Samlingen oppdateres løpende med både nytt og historisk materiale. For mer informasjon om NIBIOs publikasjoner, besøk NIBIOs bibliotek.
2016
Sammendrag
Myr er ein viktig naturtype med eit særeige artsmangfald. Myrene er viktige for omregulering, og dei utgjer eit stort karbonlager. I Noreg er myrarealet 28 300 km2 og utgjer 9 % av landarealet. Dette viser tal frå prosjektet «Arealrekneskap for ut- mark» som no er presentert for heile landet. I tillegg til myr kjem 9 400 km2 anna forsumpa areal i form av sumpskog, som er 3 % av landarealet. Samla forsumpa areal utgjer da 12 %.
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Harald Bratli Rune Halvorsen Anders Bryn Egil Bendiksen Jon Bjarne Jordal Ellen Johanne Svalheim Vigdis Vandvik Liv Guri Velle Dag Inge ØienSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Abstract Questions Vegetation mapping based on field surveys is time-consuming and expensive. Distribution modelling might be used to overcome these challenges. What is the performance of distribution modelling of vegetation compared to traditional vegetation mapping when projected locally? Does the modelling performance vary among ecosystems? Does vegetation type distribution and abundance influence the modelling performance? Location Gravfjellet, Øystre Slidre commune, southern Norway. Methods Two comparable neighbouring areas, each of 4 km2, were mapped for species-defined vegetation types. One area was used for model training, the other for model projection. Maximum entropy models were run for six vegetation types, two from each of the ecosystems present in the area: forest, wetland and mountain heath- and shrublands. For each ecosystem, one locally abundant and one locally rare vegetation type were tested. AUC, the area under the receiver operating curve, was used as the model selection criterion. Environmental variables (n = 9) were selected through a backwards selection scheme, and model complexity was kept low. The models were evaluated using independent data. Results Distribution modelling of vegetation types by local projection gave high AUC values, and the results were supported by the evaluation using independent data. The modelling ability was not affected by ecosystem differences. A negative relationship between the number of points used to train the models and the AUC value before evaluation suggests that models for locally rare vegetation types had better predictive performance than the models for abundant types. This result was not significant after evaluation. Conclusion Provided that relevant explanatory variables are available at an appropriate scale, and that field-validated training points are available, distribution modelling can be used for local projection of the six tested vegetation types from the boreal–alpine ecotone.
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Rapporten foreslår og drøfter metode for en nasjonal arealrepresentativ overvåking av naturtyper basert på klassifikasjonssystemet Natur i Norge (NiN). Aspekter som omhandles er: Kunnskapsbehov ved kartlegging og overvåking; Utvalgsmetoder; Registreringsmetode; Opplæringsbehov; samt Prosedyrer og dataflyt. Rapporten inneholder et framlegg til en samlet metodikk og beskrivelse av et pilotprosjekt for uttesting, samt skisse til et program for løpende overvåking.
Forfattere
Geir-Harald Strand Anders Bryn Gunnar Engan Aksel Granhus Ellen Johanne Svalheim Hanne Gro WallinSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Aksel Granhus Rune Eriksen Knut Ole Viken Anders Kvalvåg Wollan Anders Bryn Rune HalvorsenSammendrag
Denne rapporten sammenstiller erfaringer fra et pilotprosjekt der hovedmålet har vært å gjennomføre en uttesting av metodikk for innhenting av arealrepresentativ statistikk for naturtyper etter NiN-systemet, med utgangspunkt i Landsskogtakseringen. Erfaringene skal danne grunnlag for vurdering av mulighetene for en fullskala landsdekkende NiN-registrering i skog og på tresatte arealer. Delmål har vært å avklare 1) hvilke variabler i Landsskogtakseringen som kan anvendes i sin nåværende form ved registreringer etter NiN 2.0, og 2) hvilke nye registreringsvariabler, eventuelt endringer av eksisterende, som er nødvendig. To alternative registreringsopplegg ble utarbeidet og er testet ut av lagledere i Landsskogtakseringen. Disse har taksert over 350 landsskogflater i ulike landsdeler etter begge opplegg, og et utvalg av flatene (46) er også taksert av en biolog fra Naturhistorisk museum ved Universitetet i Oslo, uavhengig av Landsskogtakseringens lagledere. Resultatene viser at en ved å anvende et opplegg basert på en kombinasjon av eksisterende variabler i Landsskogtakseringen og ved å inkludere noen nye fra NiN i tillegg, vil kunne framskaffe et datagrunnlag for å beregne fordelingen av naturtyper i skogsmark og på andre tresatte arealer etter et femårig omdrev. Erfaringene fra prosjektet viser imidlertid også betydningen av å få på plass et godt opplegg for NiN-opplæring og kalibrering av laglederne. I rapporten gis det et anslag over ressursbehov knyttet til en fullskala implementering av NiN- registreringer inkludert kostnader knyttet til kursing og opplæring av inventørene. Før en kan sette i gang med registreringer over et femårig omdrev, er det behov for å avklare med oppdragsgiver hvilket omfang registreringene skal ha og hvordan registreringsopplegget for noen av variablene fra beskrivelsessystemet i NiN skal utformes.