Landbouwpraktijk en waterkwaliteit op landbouwbedrijven aangemeld voor derogatie in 2018
Notice bibliographique
Résumé
In Nederland mogen bepaalde agrarische bedrijven meer dierlijke mest waar stikstof in zit, op hun land gebruiken dan de algemene norm van de Europese Nitraatrichtlijn voorschrijft. Zij moeten hiervoor wel aan specifieke voorwaarden voldoen. Deze verruiming heet derogatie. Het RIVM en Wageningen Economic Research meten de gevolgen van de derogatie voor de waterkwaliteit op driehonderd bedrijven. Hieruit blijkt dat de derogatie geen negatieve effecten heeft op de waterkwaliteit. De aanhoudende droogte in 2018 heeft wel negatieve effecten gehad op de waterkwaliteit in 2019. Doordat de gewassen minder goed groeiden, namen zij minder stikstof op. Hierdoor bleef er meer stikstof in de bodem achter en kwam er meer in het grondwater terecht. Dit blijkt uit de resultaten van 2018 en een analyse van de ontwikkeling sinds 2006. Bedrijfsvoering In 2018 hebben derogatiebedrijven gemiddeld 244 kilogram stikstof uit dierlijke mest per hectare gebruikt (dit wordt in kilogrammen stikstof aangegeven omdat het per diersoort verschilt hoeveel stikstof er in mest zit). Een derogatiebedrijf mag 230 of 250 kilogram stikstof per hectare uit graasdiermest gebruiken, afhankelijk van de bodemsoort en regio. Door verbeteringen in de bedrijfsvoering wordt dierlijke mest efficiënter gebruikt om gewassen te produceren: de indicator 'stikstofbodemoverschot' is daardoor van 2006 tot en met 2017 gedaald. Dit betekent dat er in deze jaren minder nitraat met regenwater is weggezakt naar diepere lagen in de bodem en in het grondwater terecht is gekomen. Door de droogte in 2018 is het stikstofoverschot in de bodem met 12 procent gestegen in vergelijking met de voorgaande jaren. Grondwaterkwaliteit Vanaf 2015 lag de gemiddelde nitraatconcentratie van derogatie bedrijven in alle regio's onder de EU-norm van 50 milligram per liter. Wel zijn door de droogte de concentraties in 2019 in alle regio's gestegen. In de Lössregio kwam de gemiddelde concentratie boven de norm uit (65 milligram per liter). Toch zijn zowel in de Zandregio als in de Lössregio de concentraties gedaald als we naar de hele meetperiode kijken. De monitoring wordt uitgevoerd in opdracht van het ministerie van Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit (LNV).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».