Zoeken
Natuurindicatoren
Terug naar overzicht
Bladontwikkeling bij eik en beuk
Publicatiedatum: 08/09/2026
Het uitlopen van zowel eik als beuk verloopt vroeger in een warm voorjaar en later in een koud. Ondanks deze variatie toont de trendlijn een vervroeging van de bladontwikkeling over de laatste twee decennia. Bij verdere opwarming van het klimaat vervroegt en verlengt het groeiseizoen van bomen hierdoor. De langetermijngevolgen voor de boom zelf en voor het gehele ecosysteem zijn nog onduidelijk.
Figuur 1: bladontwikkeling bij beuk en eik
De lijn toont de
gemodelleerde trend, de blauwe zone is het 95%
betrouwbaarheidsinterval.
Definitie
Deze indicator bespreekt de evolutie van het begin en het einde van de bladontplooiing van eik en beuk in de lente. Sinds 2002 maakt het INBO fenologische opnames in Meerdaalwoud (eik) en Zoniënwoud (beuk). Deze indicator volgt de evolutie op van de datum waarop de bomen beginnen in blad te komen en deze waarop ze volledig in blad staan.
Bespreking
Klimaatverandering heeft een impact op de biodiversiteit. Dit uit zich o.a. in temporele veranderingen. De fenologie kan dergelijke veranderingen in beeld brengen.
Over de periode 2002–2026 vertoont de bladontwikkeling van eik en beuk een duidelijke trend naar vervroeging van het groeiseizoen. Zowel bij de eik als bij de beuk verschuift het begin van de bladontwikkeling opvallend naar voren. Waar het begin van de bladontplooiing bij beuk rond 2002 gemiddeld halverwege week 17 lag, gebeurt dit richting 2026 al in week 16. Eik volgt hetzelfde patroon, met een gemiddelde vervroeging van week 17,9 naar week 16,7. Dit komt bij beide boomsoorten neer op een vervroeging van ruim acht dagen.
Ook het tijdstip waarop het blad volledig ontplooid is, verschuift gestaag naar een vroegere datum in het voorjaar. Bij de beuk bereikt het blad gemiddeld een week eerder zijn volledige ontplooiing (verschuiving van week 19,0 naar week 18,1), terwijl bij de eik dit moment zo’n vijf tot zes dagen vroeger valt (van week 20,2 naar week 19,4).
Hoewel de langetermijntrend voor zowel eik als beuk een duidelijke vervroeging laat zien, is er tussen opeenvolgende jaren sprake van een aanzienlijke variatie. Deze jaarlijkse schommelingen rond de trendlijn worden voornamelijk gedreven door de temperatuur in april. Bij eik begint de bladontwikkeling gemiddeld doorgaans half april, bij beuk gemiddeld enkele dagen eerder. In 2026 was dit in de week van 20 april, bij beuk een week eerder.
Door verdere opwarming komen bomen steeds vroeger in blad en behouden ze hun bladeren soms ook langer in de herfst. Bomen krijgen zo een langer groeiseizoen en zouden in theorie meer kunnen groeien. Toch zien we dat voorlopig nog niet gebeuren bij de bomen die we opvolgen in het Meerdaalwoud en het Zoniënwoud. Een warmer klimaat brengt ook vaker droogte met zich mee. Droogtestress vertraagt de groei en kan het groeiseizoen zelfs inkorten door een vroegere bladverkleuring en bladval in het najaar.
Meer weten?
Metadata over Bladontwikkeling bij eik en beuk
Publicatiedatum: 08/09/2026
Technische informatie
- Periodiciteit: jaarlijks
- Volgende update: september 2027
- Databereik: 2003-2026 voor eik, 2002-2026 voor beuk
Databron
- Producent: Instituut voor Natuur- en Bosonderzoek
- Dataset: fenologieMeerdaal.xlsx (eik) en fenologieZoniën.xlsx (beuk)
- Gegevensinzameling: Sinds 2003 werden fenologische waarnemingen gedaan volgens de ICP-Forests manual for phenology (Preuhsler T. and A. Bastr-Birk and E. Beukers (2004)) op 36 eiken in Meerdaalwoud en 28 beuken in Zoniënwoud.
Berekeningswijze
De berekening van de beginweek en de week met volle bladontwikkeling in de indicator is een gemiddelde waarde voor alle waargenomen bomen (n = 36 voor eik, n = 28 voor beuk). In 2026 was een beuk afgestorven. Deze en volgende berekeningen gebeuren dus vanaf 2026 met n = 27 voor beuk in de tijdreeks. De trend wordt berekend aan de hand van een lineaire regressie (Jansen (2019)).
Opmerkingen bij de gegevenskwaliteit en betrouwbaarheid
De verwerking van de gegevens gebeurde tot en met 2018 in Excel, met een interpretatie van de waarnemingen bij onvolledige reeksen. Sinds de update van 2019 (gegevens tot en met 2018) is de dataset ingevoerd in het statistisch programma R en worden de berekeningen automatisch gedaan. Onvolledige meetreeksen zijn er uitgelaten (ontbrekende waarden in 2011 en 2012 voor eik). Deze omschakeling in verwerking levert geen verschil in de globale trend of interpretatie van de indicator.
Download
Broncode indicator: bladontwikkeling.Rmd
Broncode metadata: metadata_bladontwikkeling.Rmd
| Beschrijving | Gegevens | Metadata |
|---|---|---|
| Bladontwikkeling Eik | data_indicator_eik.csv | data_indicator_eik.yml |
| Bladontwikkeling Beuk | data_indicator_beuk.csv | data_indicator_beuk.yml |
Referenties
Jansen, Ivy. 2019. Trendbepaling natuurindicatoren 2019.
Rapporten van het Instituut voor Natuur- en Bosonderzoek 32.
België: Instituut voor Natuur- en Bosonderzoek. https://doi.org/10.21436/inbor.16703423.
Preuhsler T. and A. Bastr-Birk and E. Beukers. 2004. Manual on
methods and criteria for harmonized sampling, assessment, monitoring
and analysis of the effects of air pollution on forests. Part IX.
Phenological Observations. In: UNECE ICP Forests Programme
Co-ordinating Centre (ed.): Manual on methods and criteria for
harmonized sampling, assessment, monitoring and analysis of the
effects of air pollution on forests. Eberswalde, Germany: Thünen
Institute of Forest Ecosystems. https://www.icp-forests.org/pdf/manual/2000/Chapt9_compl2004.pdf.
Meer weten?
Classificatie van wijzigingen
Publicatiedatum: 01/01/2020
Om de interpretatie makkelijker te maken, delen we de wijzigingen op in tien klassen door hun 90% interval te vergelijken met een referentie, onder- en bovengrens.
We beschouwen een effect als significant wanneer de referentie buiten het 90% interval ligt. We spreken over een toename (afname) als het interval volledig boven (onder) de referentie ligt. Niet-significante effect is ook informatief wanneer het bijhorende interval voldoende smal is. Bijvoorbeeld als het interval volledig tussen een onder- en bovengrens ligt. In dat geval kunnen we stellen dat het effect niet-significant en klein is, het immers zeker minder sterk dan de ondergrens en minder sterk dan de bovengrens. Dergelijk effect krijgt de naam stabiel.
Heeft het effect een breed interval dat zowel de boven- als ondergrens bevat, spreken we over een onduidelijk effect. Daarnaast is er nog de mogelijkheid dat het interval zowel de bovengrens (ondergrens) als de referentie bevat maar niet de ondergrens (bovengrens). Dan spreken we over een mogelijke toename (mogelijke afname).
We kunnen de boven- en ondergrens eveneens gebruiken om een verder onderscheid te maken binnen de significante effecten. Een interval volledig boven (onder) de bovengrens (ondergrens) wordt dan een sterke toename (sterke afname). Een interval volledig tussen de referentie en de de bovengrens (ondergrens) wordt dan een matige toename (matige afname). Een interval dat de referentie niet bevat maar wel de bovengrens (ondergrens) blijft een toename (afname).
Merk op dat de indeling volledig gebaseerd is op de onzekerheid rond het effect en niet op de puntschatting van het effect zelf. We vatten de opdeling met bijhorende afkortingen en regels samen in onderstaande tabel. De figuur geeft een grafische voorstelling waarbij we de afkortingen in combinatie met aangepaste symbolen gebruiken. De afkortingen zelf zijn te fijn om als symbool te gebruiken. Als bovengrens gebruiken we toename met van +33% (vier derde van de referentie) en als ondergrens een afnamen met -25% (drie kwart van de referentie).
| benaming | afkorting | regels |
|---|---|---|
| sterke toename | ++ |
\(B < l\) |
| toename | + |
\(R < l < B\) en \(B < b\) |
| matige toename | +~ |
\(R < l < B\) en \(b < B\) |
| stabiel | ~ |
\(L < l < R\) en \(R < b < B\) |
| matige afname | -~ |
\(L < l < R\) en \(b < R\) |
| afname | - |
\(l < L\) en \(L < b < R\) |
| sterke afname | -- |
\(l < L\) |
| mogelijke toename | ?+ |
\(L < l < R\) en \(B < b\) |
| mogelijke afname | ?- |
\(l < L\) en \(R < b < B\) |
| onduidelijk | ? |
\(l < L\) en \(B < b\) |
Voorbeeld van de tien mogelijke interpretaties
van een effect door het 90% interval te vergelijken met een
referentie, ondergrens en bovengrens.