3. Trends

Van telseizoen 2014 tot en met 2023 zijn voor de VR-soorten trends berekend voor het Friese Front en de Bruine Bank, zowel met de volledige dataset als met alleen de raaien. Hierbij zijn jaarlijkse populatie-indexen per soort berekend met behulp van Poisson-regressie, geïmplementeerd in het R-package rtrim¹⁾. Zoals genoemd zijn de data eerst geaggregeerd per jaar, tweemaandfactor, en 5x5 km grid. Verschillen in bemonsterd oppervlak per grid zijn meegenomen als weegfactor in de rtrim berekening. Missende meetpunten door de jaren worden door rtrim per soort bijgeschat (imputatie). De standaardfout (SE) en de lengte van de tijdsreeks bepalen het betrouwbaarheidsinterval van de trend. De bovenste en onderste betrouwbaarheidsgrenzen vormen de basis voor een classificatie in toenemende, stabiele, afnemende of onzekere trends (Figuur 3.1). De resultaten van de trendberekeningen zijn weergegeven in Figuur 3.2 tot en met Figuur 3.8 en in Tabel 3.9. Om de indexen beter met elkaar te kunnen vergelijken zijn deze in het laatste telseizoen (2023) op 100 gezet.   

3.1 Overzicht van trendclassificaties op de multiplicatieve schaal (relatieve verandering per jaar). De classificatie is gebaseerd op het 95%-betrouwbaarheidsinterval (rode lijnen). Een waarde van 0,95 geeft een jaarlijkse afname van 5% aan, 1,05 een jaarlijkse toename van 5%, en 1 geen verandering.

3.2 Indexcijfers per jaar van de zeekoet op het Friese Front (donker = volledige dataset, licht = alleen raaien), met de bijbehorende trend, standaardfout van de trend en trendklasse in de linkerbovenhoek.

Op het Friese Front laat de zeekoet een duidelijke positieve trend zien (Figuur 3.2). Zowel in de volledige dataset als in de gegevens gebaseerd op alleen de raaien is een sterke toename zichtbaar over de afgelopen tien jaar. Het verschil in standaardfout (SE) van de trends tussen beide datasets is minimaal, waarbij de SE bij gebruik van alleen de raaien slechts iets hoger is.

3.3 Indexcijfers per jaar van de alk op de Bruine Bank (donker = volledige dataset, licht = alleen raaien), met de bijbehorende trend, standaardfout van de trend en trendklasse in de linkerbovenhoek.

De indexcijfers van de alk op de Bruine Bank laten een duidelijk verschil in het patroon zien (Figuur 3.3), waarbij de dataset met alleen de raaien twee pieken mist. Hierdoor is de trend en trendklasse net anders tussen beide datasets. Daarnaast is de SE op basis van alleen de raaien meer dan twee zo hoog als die van de volledige dataset. 

3.4 Indexcijfers per jaar van de dwergmeeuw op de Bruine Bank (donker = volledige dataset, licht = alleen raaien), met de bijbehorende trend, standaardfout van de trend en trendklasse in de linkerbovenhoek.

De indexcijfers van de dwergmeeuw op de Bruine Bank laten ook een duidelijk verschil in het patroon zien (Figuur 3.4), waarbij de dataset met alleen de raaien later start dan de volledige dataset, door gebrek aan metingen. In 2015 is er in de volledige dataset ook een erg hoge SE van de index, waarschijnlijk door magere data in dat jaar. Beide datasets hebben een onzekere trend en ook een andere richting van de trend, met hoge SE’s, met de SE op basis van alleen de raaien vier keer zo hoog als die van de volledige dataset. 

3.5 Indexcijfers per jaar van de grote jager op de Bruine Bank (donker = volledige dataset, licht = alleen raaien), met de bijbehorende trend, standaardfout van de trend en trendklasse in de linkerbovenhoek.

Voor de grote jager op de Bruine Bank kan voor alleen de raaien geen trend berekend worden (Figuur 3.5). Dit heeft te maken met lage aantallen van de grote jager, ook in de volledige dataset. De trend van de volledige dataset heeft daardoor een hoge SE en is ook onzeker.

3.6 Indexcijfers per jaar van de grote mantelmeeuw op de Bruine Bank (donker = volledige dataset, licht = alleen raaien), met de bijbehorende trend, standaardfout van de trend en trendklasse in de linkerbovenhoek. 

De grote mantelmeeuw op de Bruine Bank laat een sterke toename zien in de volledige dataset, en een onzekere trend op basis van alleen de raaien (Figuur 3.6). Dit heeft wederom te maken met een hogere SE als er trend berekend wordt met minder data, waarbij de SE gebaseerd op alleen de raaien meer dan twee keer zo hoog is.

3.7 Indexcijfers per jaar van de jan-van-gent op de Bruine Bank (donker = volledige dataset, licht = alleen raaien), met de bijbehorende trend, standaardfout van de trend en trendklasse in de linkerbovenhoek. 

De jan-van-gent op de Bruine Bank laat een sterke toename zien voor zowel de volledige dataset als alleen de raaien (Figuur 3.7). De SE van de trend gebaseerd op alleen de raaien is wel meer dan drie keer zo hoog als de volledige dataset, maar de trendklasse is nog steeds significant verschillend van 1 door de enorme toename. 

3.8 Indexcijfers per jaar van de zeekoet op de Bruine Bank (donker = volledige dataset, licht = alleen raaien), met de bijbehorende trend, standaardfout van de trend en trendklasse in de linkerbovenhoek. 

De indexcijfers van de zeekoet op de Bruine Bank laten een ander patroon zien voor de volledige dataset dan alleen op basis van de raaien (Figuur 3.8). In beide gevallen is de trend onzeker, omdat er geen duidelijke toename of afname is, maar de SE van de trend gebaseerd op de raaien is wel de helft hoger. 

Om significante veranderingen van 5% toename of afname per jaar met 95% betrouwbaarheid te kunnen detecteren over een periode van tien jaar, mag de maximale SE niet hoger zijn dan 0,021. In Figuur 3.10 wordt de relatie tussen de SE-waarden van de trends en deze grenswaarde weergegeven.

Op het Friese Front is alleen de SE van de zeekoet lager dan de beoogde grenswaarde van 0,021. Bij gebruik van alleen de raaien is de SE iets hoger, maar blijft rondom deze drempel.
Op de Bruine Bank overschrijden de SE-waarden van alle soorten behalve de zeekoet de drempelwaarde, zowel in de volledige dataset als bij gebruik van alleen de raaien. Bij gebruik van alleen de raaien liggen de SE-waarden bovendien aanzienlijk hoger. Dit maakt het minder waarschijnlijk dat significante trends kunnen worden gedetecteerd voor de meeste soorten.
Hoewel de zeekoet op het Friese Front een duidelijke en goed detecteerbare toename laat zien, blijft het op de Bruine Bank lastig om significante trends vast te stellen door de hoge SE-waarden. Desondanks kunnen sterke toenames of afnames (meer dan 5% per jaar) nog steeds tot significante trendklassen leiden (Tabel 3.9).

Conclusie deelvraag 1

Kleine verschillen tussen datasets kunnen grote invloed hebben op trendberekeningen in relatief kleine datasets. Het verschil in de betrouwbaarheid van de trends tussen het Friese Front en de Bruine Bank is waarschijnlijk meer afhankelijk van de getelde aantallen en daarmee van de soortselectie dan van de bemonstering van het gebied. Zo heeft de zeekoet, de meest talrijke en wijdverspreide zeevogelsoort op het NCP, ook een relatief lage SE op de Bruine Bank, wat erop wijst dat deze soort goed vertegenwoordigd is in de data. Het verkleinen van de dataset vergroot echter het risico op meer variatie (Figuur 3.10), wat resulteert in minder betrouwbare trends. De extra tellingen kunnen dus beter behouden blijven, aangezien de SE-waarden zelfs in de volledige dataset voor een aantal soorten al relatief hoog zijn, en gebiedstrends steeds belangrijker worden²⁾³⁾. 

3.10 SE van de trends per soort voor de volledige dataset (donker) en voor alleen de raaien (licht) op het Friese Front en de Bruine Bank. De horizontale lijn is een SE van 0,021.