Wetenschappelijke publicatie Paper AgroforesTreeAdvice

Boomsoortenkeuze

Boomsoortenkeuze is een cruciale stap in het ontwerpen van duurzame en effectieve agroforestrysystemen. Landbouwers en adviseurs hebben aangegeven dat er een grote behoefte is aan beslissingsondersteunende systemen (DSS) om het selecteren van bomen te ondersteunen. In een enquête werden de behoeften van belanghebbenden gepeild in zes Europese landen, waarbij het selecteren van geschikte boomsoorten of -variëteiten voor agroforestrysystemen als hoogst gewaardeerde onderwerp werd waargenomen (Tranchina et al. 2024). 84% van de respondenten (waarvan 57,61% boeren, landeigenaren of landbouwadviseurs) was echter niet op de hoogte van een bestaande tool. Landbouwers staan ​​inderdaad voor verschillende uitdagingen bij het ontwerpen van agroforestrysystemen, te beginnen met de behoefte aan kennis over boomkenmerken en -prestaties in een specifieke context en een veranderend klimaat, om de juiste keuzes te kunnen maken voor de juiste soorten, variëteiten en combinaties. Deze kennis ontbreekt echter grotendeels voor agroforestry (Ellis et al. 2000). Bovendien vormen de talloze potentiële combinaties van boom- en gewassoorten, in combinatie met het gebrek aan wetenschappelijke gegevens en demonstratieplots voor veel van deze combinaties, een aanzienlijk obstakel (Wolz en DeLucia 2018). Hoewel agroforestrysystemen een scala aan ecosysteemdiensten kunnen leveren (Jose 2009), is de effectiviteit van deze diensten afhankelijk van de specifieke dienst, het bestudeerde agroforestrysysteem en de lokale omstandigheden (Torralba et al. 2016). Tot slot moeten agroforestrysystemen, in lijn met agro-ecologische principes, worden afgestemd op de lokale omstandigheden om de afhankelijkheid van externe input zoals irrigatie, bemesting of gewasbescherming te minimaliseren, en moeten ze de kennis van boeren benutten (Wezel et al. 2015) om duurzame en veerkrachtige agroforestrysystemen te ontwikkelen.

Deze uitdagingen zijn niet nieuw en in de loop der jaren zijn er verschillende benaderingen ontwikkeld om de selectie van boomsoorten te ondersteunen. Deze benaderingen kunnen grofweg worden onderverdeeld in drie typen: participatieve, eigenschapsgebaseerde en modelgebaseerde (inclusief ecologische nichemodellering) benaderingen. Participatieve benaderingen betrekken belanghebbenden direct, waarbij methoden zoals enquêtes met semi-gestructureerde vragenlijsten worden gebruikt om de voorkeuren van boeren te verzamelen (Sebuliba et al. 2022). Andere participatieve technieken zijn onder andere rangschikkingen van soorten, waarbij belanghebbenden verschillende soorten evalueren en prioriteren op basis van specifieke criteria (Van Der Wolf et al. 2016; Kheiri et al. 2024). Een voorbeeld van een participatieve techniek is de kiezelverdelingsmethode, waarbij belanghebbenden kiezels verdelen om hun voorkeuren en prioriteiten voor verschillende soorten aan te geven (Notaro et al. 2022). Eigenschapsgebaseerde benaderingen richten zich op de kenmerken van boomsoorten, zoals lucht- of wortelkenmerken, om hun geschiktheid voor specifieke agroforestrysystemen te bepalen (Isaac et al. 2024). Deze benaderingen zijn gebaseerd op gedetailleerde biologische en ecologische gegevens om boomsoorten te koppelen aan de eisen en beperkingen van specifieke agroforestryomgevingen. Modelgebaseerde benaderingen, waaronder ecologische nichemodellering, gebruiken computationele tools gebaseerd op GIS-methoden om bodem- en klimaatkaarten te combineren en zo de geschiktheid van verschillende boomsoorten voor verschillende omgevingen te voorspellen. Deze modellen houden rekening met een reeks milieu- en ecologische variabelen om potentiële uitkomsten te simuleren en de soortenselectie te sturen (Ellis et al. 2005; Ranjitkar et al. 2016; Borucke et al. 2020; Tyndall 2022; Shea en Wolz 2024). Ze kunnen worden aangevuld met informatie over ecosysteemdiensten die bomen leveren om de keuze van boomsoorten verder te verfijnen.

Zodra de kennis beschikbaar is, moet deze aan gebruikers (boeren, landeigenaren, voorlichters) worden aangeboden als een gebruiksvriendelijk DSS. Het onderzoek van Tranchina et al. (2024) leverde de kenmerken op die stakeholders verwachten van een bruikbaar en nuttig DSS, afgestemd op hun behoeften en voorkeuren. Het was met name belangrijk voor stakeholders dat de tools (i) eenvoudig en duidelijk, (ii) intuïtief, (iii) ter plekke toegankelijk, (iv) gebruiksvriendelijk en betrouwbaar, en (v) compatibel en flexibel waren. Een andere eigenschap die niet in de enquête werd genoemd (omdat deze zo vanzelfsprekend is dat hij impliciet aanwezig blijft), is de ondersteuning van de taal van de gebruiker. Bestaande tools, zelfs als ze online beschikbaar zijn, zijn vaak niet bruikbaar in andere landen vanwege taalbarrières. Bovendien hebben ze allemaal een andere interface (of geen interface als ze de vorm hebben van een eenvoudige tabel met boomkenmerken), wat betekent dat gebruikers moeten leren hoe ze elke tool moeten gebruiken. Tot slot zijn ze niet interoperabel, wat betekent dat het niet mogelijk is om de inhoud van een andere tool vanuit een bepaalde tool te raadplegen. Het integreren van verschillende tools voor boomselectie zou daarom de toegankelijkheid ervan voor diverse stakeholders in heel Europa vergroten en kennisdeling tussen tools mogelijk maken.

Ons doel was om een ​​raamwerk te ontwikkelen voor de selectie van bomen in de agroforestry dat (i) de kennis van bestaande tools voor boomselectie zou verzamelen en ordenen en (ii) een intuïtieve, gebruiksvriendelijke interface zou bieden om boomsoorten, variëteiten en onderstammen te identificeren wanneer nodig, aangepast aan de lokale omstandigheden en effectief in het bereiken van de doelstellingen van de boer. We creëerden een uniform raamwerk dat verschillende tools voor de selectie van bomen in de agroforestry kon integreren, waardoor hun (i) vindbaarheid werd verbeterd door alle tools op één locatie te consolideren, (ii) de toegankelijkheid via een gemeenschappelijke interface met een consistente look-and-feel, (iii) de interoperabiliteit door API-verzoeken (Application Programming Interface) mogelijk te maken om alle tools te bevragen, en (iv) de herbruikbaarheid voor andere beslissingsondersteunende systemen (DSS) werd verbeterd. In het volgende gedeelte presenteren we het raamwerk dat we hebben ontwikkeld en beschrijven we de agronomische en ecologische onderbouwing ervan. We hebben de veelzijdigheid ervan aangetoond door acht eerder ontwikkelde DSS-tools voor boomselectie te integreren en de toegankelijkheid ervan te garanderen via een grafische gebruikersinterface, genaamd AgroforesTreeAdvice. Tot slot bespreken we de eerste feedback van gebruikers over de implementatie in drie landen, de voordelen die dit initiatief met zich meebrengt en toekomstig werk gericht op verdere unificatie van de databases.

Wil je het paper lezen? Klik dan op: AgroforesTreeAdvice: a decision support tool combining heterogeneous knowledge resources for tree species selection in agroforestry systems | Agroforestry Systems

Wil je naar de AgroforesTreeAdvice Tool gaan? Klik dan op: AgroforesTreeAdvice

Deze tekst was gekopieerd en vertaald van AgroforesTreeAdvice: a decision support tool combining heterogeneous knowledge resources for tree species selection in agroforestry systems | Agroforestry Systems