Rapportage Project Nitraatwijzer Fase I

Gert-Jan Noij & Hein ten Berge

Rapportage Project Nitraatwijzer Fase I

Gert-Jan Noij & Hein ten Berge

Dit onderzoek is in opdracht van Ministerie van Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit uitgevoerd door de
Stichting Wageningen Research (WR), business unit Agrosysteemkunde, als Additioneel Onderzoek in het kader
van het 6e Actieprogramma Nitraatrichtlijn (projectnummer 3710 4611 00).
WR is een onderdeel van Wageningen University & Research, samenwerkingsverband tussen Wageningen
University en de Stichting Wageningen Research.

Wageningen, juni 2019

Rapport WPR-917

Gert-Jan Noij & Hein ten Berge, 2019. Rapportage Project Nitraatwijzer Fase I. Wageningen Research,
Rapport WPR-917. 137 blz.; 36 fig.; 33 tab.; 52 ref.

Dit rapport is gratis te downloaden op https://doi.org/10.18174/494580.
Nederland moet voldoen aan de doelstellingen voor waterkwaliteit volgens de Nitraatrichtlijn. In het
kader van het Zesde Actieprogramma Nitraatrichtlijn werd onderzocht hoe Nederland het risico van
nitraatuitspoeling van individuele percelen en landbouwbedrijven het beste kan bepalen. Voorliggend
rapport doet verslag van de eerste onderzoeksfase die indicatoren voor het nitraatuitspoelingsrisico
evalueerde op basis van literatuur en van ervaringen in Vlaanderen en Baden-Württemberg. Voor
gebruik op bedrijfs- en perceelsniveau komt het nitraatresidu NR (de hoeveelheid nitraatstikstof in de
bodem in de laag 0-90 cm –mv in het najaar, kg N/ha) als beste indicator naar voren. Deze is relatief
eenvoudig en goedkoop te bepalen en heeft een betere voorspellende waarde dan enige andere
indicator op deze twee schaalniveaus. Niettemin bedraagt de voorspelfout (onzekerheid in voorspelde
nitraatconcentratie in bovenste grondwater op bedrijfs- of perceelsniveau bij bepaalde NR waarde)
enkele tientallen mg/l. Verder onderzoek zal de relatie tussen NR en nitraat in het bovenste
grondwater voor geselecteerde clusters (combinaties van gewas, grondsoort en grondwatertrap)
kunnen preciseren, maar de voorspelfout voor een individueel perceel of bedrijf zal naar verwachting
enkele tientallen mg/l blijven. De studie geeft een beoordeling van de bruikbaarheid van NR bij (i)
handhaving van het mestbeleid, (ii) monitoring en rapportage over de effecten van het mestbeleid, en
(iii) sturing en bewustwording over de effecten van maatregelen op het eigen bedrijf. Voor
laatstgenoemde toepassing is NR bij uitstek geschikt, ondanks diverse nadelen. Gebruik van NR als
handhavingsinstrument heeft in Vlaanderen en Baden-Württemberg geleid tot zeer complexe
regelgeving.
In het najaar van 2018 werd een pilotstudie uitgevoerd, waarin NR gemeten werd op percelen van
melkveehouderij- en vollegrondsgroentenbedrijven in Nederland. Gevonden NR waarden waren in het
algemeen hoog ten opzichte van de drempelwaarden gehanteerd in Vlaanderen, ook wanneer rekening
gehouden wordt met de uitzonderlijke weersomstandigheden in groeiseizoen 2018. De pilot wordt in
2019 vervolledigd door meting van de nitraatconcentratie in grondwater onder dezelfde percelen.
Trefwoorden: nitraat, nitraatuitspoelingsrisico, nitraatresidu, N-bodemoverschot, indicatoren, perceel,
mestbeleid

© 2019 Wageningen, Stichting Wageningen Research, Wageningen Plant Research, Business unit
Agrosysteemkunde, Postbus 16, 6700 AA Wageningen; T 0317 48 07 00; www.wur.nl/plant-research
KvK: 09098104 te Arnhem
VAT NL no. 8113.83.696.B07
Stichting Wageningen Research. Alle rechten voorbehouden. Niets uit deze uitgave mag worden
verveelvoudigd, opgeslagen in een geautomatiseerd gegevensbestand, of openbaar gemaakt, in enige
vorm of op enige wijze, hetzij elektronisch, mechanisch, door fotokopieën, opnamen of enige andere
manier zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van Stichting Wageningen Research.
Stichting Wageningen Research is niet aansprakelijk voor eventuele schadelijke gevolgen die kunnen
ontstaan bij gebruik van gegevens uit deze uitgave.
Rapport WPR-917

Inhoud

Woord vooraf

9

Managementsamenvatting

11

Samenvatting

13

1

Inleiding

19

1.1

Aanleiding, doel, fasering

19

1.2

Kandidaat-indicatoren

19

2

Risicofactoren voor nitraatuitspoeling

23

2.1

Bronnen om risicofactoren vast te stellen

23

2.2

Wetenschappelijke literatuur

23

2.2.1

Sturen op Nitraat

23

2.2.2

De Ruijter et al., 2007

30

2.2.3

Studies in Vlaanderen

31

2.2.4

Machine Learning

34

2.3

Risicofactoren op basis van jaarlijkse monitoringrapportages

35

2.4

Risicofactoren afgeleid uit maatregelen in huidig beleid

35

2.4.1

Vlaanderen

35

2.4.2

Baden-Württemberg

36

2.4.3

Duurzaam Schoon Grondwater Limburg

36

3

Indicatoren voor nitraatuitspoeling

39

3.1

Inleiding

39

3.2

Nitraatresidu – meerwaarde en toepassingsmogelijkheden

43

3.2.1

Keuze van de indicator

43

3.2.2

Bruikbaarheid van NR bij de handhaving van mestbeleid

43

3.2.3

Bruikbaarheid van NR in monitoring en rapportage over de effectiviteit van
het mestbeleid

44

3.2.4

Bruikbaarheid van NR bij sturing en bewustwording

45

4

Het Landelijk Meetnet effecten Mestbeleid en het
stikstofbodemoverschot

47

4.1

LMM en KringloopWijzer

47

4.2

Herziening van uitspoelfracties op basis van LMM

48

4.3

Hoe kan LMM verder benut worden?

49

4.4

Nitraatresidu als extra indicator in LMM?

50

5

Nitraatresidu in Baden-Württemberg en Vlaanderen

51

5.1

Inleiding

51

5.2

SchALVO in Baden-Württemberg

52

5.2.1

SchALVO inleiding en algemene maatregelen in beschermingsgebieden

52

5.2.2

SchALVO beschermingsmaatregelen in Probleem- en Saneringsgebieden

53

5.2.3

Drempelwaarden voor het nitraatresidu in SchALVO Bodemtypen A en B

54

5.2.4

Vergoedingen in SchALVO en kosten van het SchALVO systeem

55

5.2.5

Resultaten SchALVO

55

5.2.6

Mestactieplan Duitsland 2017

56

5.3

Nitraatresidu in Vlaanderen

57

5.3.1

Focusgebieden en focusbedrijven

57

5.3.2

Maatregelen in Categorieën

59

5.3.3

Drempelwaarden voor het nitraatresidu in Vlaanderen

59

5.3.4

Enkele resultaten uit meetjaar 2016 in Vlaanderen

60

5.3.5

Kosten van Nitraatresidu monitoring in Vlaanderen

64

5.4

Wijze van bepaling van het nitraatresidu (Vlaanderen en BadenWürttemberg)

64

5.5

Duurzaam Schoon Grondwater Limburg

65

6

Pilotstudies 2018

67

6.1

Inleiding

67

6.2

Aanpak pilot Nitraatwijzer 2018

67

6.2.1

Keuze van bedrijven en percelen

67

6.2.2

Bemonstering en analyse

69

6.3

Resultaten pilot Nitraatwijzer 2018

69

6.3.1

Resultaten per bodem-Gt combinatie

69

6.3.2

Resultaten per gewas

71

6.3.3

Verdeling NR over bodemlagen en over ammonium en nitraat

76

6.3.4

Statistische analyse

79

6.4

Pilot Nmin najaar 2018 op melkveebedrijven in Noord Limburg

80

7

Gebruik van sensoren en snelle meetmethoden

81

8

Conclusies en aanbevelingen

83

Literatuur

89
NMI notitie Data-analyse “Sturen op nitraat” met behulp van
machinelearning: Een verkenning
NMI notitie Validatie metingen Ndroog N veldvochtig

93
107

Bijlage 3A Stikstofresidu (NR) in najaar 2018 en eigenschappen van de
bemonsterde plekken voor melkvee bedrijven

111

Bijlage 3B Stikstofresidu (NR) in najaar 2018 en eigenschappen van de
bemonsterde plekken voor akkerbouw bedrijven

115

NMI notitie Nmin metingen najaar 2018

119

NMI notitie Quick scan nitraatsensoren

127

Woord vooraf

Voorliggende verkennende studie werd uitgevoerd in het kader van project Nitraatwijzer, in opdracht
van het Ministerie van Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit en maakt deel uit van de
onderzoeksagenda bij het Zesde Actieprogramma Nitraatrichtlijn. Opzet en voortgang van de studie
werden op 11 juni (2018) en op 29 januari en 2 april (2019) besproken met een klankbordgroep
waarin de volgende organisaties waren vertegenwoordigd: LTO, NAJK, NAV, NMV, POV, NVP, Biohuis,
VEWIN, UvW, Stowa, IPO, NMI, RIVM, Deltares en WEnR. Wij danken de leden van deze groep voor
hun bijdragen.
In het kader van Nitraatwijzer werden enkele deelstudies uitgevoerd door NMI, RIVM en Deltares. De
rapportages daarover zijn in dit rapport integraal als bijlagen opgenomen.
Wij zijn de volgende personen erkentelijk voor de hulp die zij gaven in de vorm van interviews,
documentatie en duiding over aspecten van mestbeleid in respectievelijk Vlaanderen en BadenWürttemberg: Hilde Vandendriessche (Bodemkundige Dienst van België), Annick Goossens en Koen
Desimpelaere (Vlaamse Landmaatschappij), Toon De Keukelaere (Boerenbond Vlaanderen), Jan Diels
(Katholieke Universiteit Leuven), en Karin Rather (Staatliche Lehr- und Versuchsanstalt für Gartenbau,
Heidelberg).
Onze collega’s bij de proefstations en facilitaire diensten (Vredepeel, Valthermond, Broekemahoeve,
Unifarm) maakten een vlotte uitvoering mogelijk van de grondbemonstering en verwerking van
grondmonsters (Unifarm, CBLB). Marie Wesselink en John Verhoeven en het project Koeien & Kansen
danken wij voor de medewerking bij bemonstering op praktijkbedrijven; RIVM voor de hulp bij het
selecteren van percelen en de nitraatbemonstering; en alle ondernemers voor het verlenen van hun
medewerking. RIVM en WEcR droegen bij aan Paragraaf 4.3.

De auteurs

Rapport WPR-917

|9

10 | Rapport WPR-917

Managementsamenvatting

Het nitraatresidu in de laag 0-90 cm beneden maaiveld (NR) komt als beste indicator naar voren om
de nitraatconcentratie in het bovenste grondwater - verder aangeduid als [NO3] - op bedrijfs- en
perceelsniveau te schatten. Het bepalen van [NO3] zelf op perceels- of bedrijfsniveau is geen
realistische optie voor toepassing in de praktijk, vanwege de zeer hoge kosten.
De indicator (NR) is relatief eenvoudig en goedkoop te bepalen en heeft een betere voorspellende
waarde voor [NO3] dan enige andere indicator op genoemde twee schaalniveaus, ondanks zijn
gevoeligheid voor variatie in weersomstandigheden tussen jaren. Niettemin bedraagt de voorspelfout
in [NO3] onder een specifiek perceel of bedrijf - bij een zekere gemeten NR waarde - enkele tientallen
mg/l. Dat is mede te wijten aan de grote variatie in [NO3] binnen een perceel of bedrijf. Naast de
voorspellende waarde voor [NO3] geldt als belangrijk voordeel van de NR indicator dat deze
responsief is, en snel perceelsspecifieke feedback aan de teler geeft over de effectiviteit van genomen
maatregelen.
Bovengenoemde onzekerheid vormt in Vlaanderen en Baden-Württemberg geen beletsel om NR als
handhavingsinstrument op perceelsniveau te gebruiken. In deze regio’s speelt de relatie tussen NR en
[NO3] geen expliciete rol in de handhaving: het is de NR waarde zelf waarop wordt gehandhaafd,
ongeacht het lokaal verband met [NO3]. Hetzelfde geldt overigens voor de indicator die in ons
handhavingsstelsel wordt getoetst aan de gebruiksnorm: het meststoffengebruik op bedrijfsniveau.
Ook hier speelt het lokale verband tussen meststoffengebruik en [NO3], of de onzekerheid in dat
verband, geen rol.
Als handhavingsinstrument is NR vooral geschikt om grote afwijkingen van het bemestingsadvies op
bedrijfs- en perceelsniveau op te sporen. Daarnaast kan NR goed gebruikt worden in een aanpak die
bewustwording over de effecten van het eigen handelen op perceels- en bedrijfsniveau tot doel heeft.
In Vlaanderen en Baden-Württemberg ziet men dit als belangrijkste voordeel van NR. Toch heeft men
dit doel (bewustwording) daar gecombineerd met handhaving, wat geleid heeft tot (zeer) complexe
regelgeving, waarin middelvoorschriften zijn gekoppeld aan overschrijding van getrapte NR
drempelwaarden.
Het ligt niet voor de hand om NR te introduceren als alternatief voor monitoring en rapportage over de
effecten van het mestbeleid in Nederland op [NO3]. De relatie tussen NR en [NO3] is daarvoor te
onzeker. Bovendien zou dat een trendbreuk veroorzaken ten opzichte van de bestaande systematiek
van nitraatmonitoring in grond- en oppervlaktewater. De huidige systematiek van nitraatmonitoring
volstaat voor monitoring op landelijk of regionaal niveau.
In het najaar van 2018 werd een pilotstudie uitgevoerd, waarin NR gemeten werd op percelen van
melkveehouderij- en vollegrondsgroentenbedrijven in Nederland. Gevonden NR waarden waren in het
algemeen hoog ten opzichte van de thans geldende normen in Vlaanderen en Baden-Württemberg,
ook wanneer rekening gehouden wordt met de uitzonderlijke weersomstandigheden in groeiseizoen
2018. De resultaten van deze pilot worden in 2019 vervolledigd met de metingen van [NO3] onder
dezelfde percelen.
Voorgesteld wordt om een eventuele vervolgfase van project Nitraatwijzer te richten op precisering
van de relatie tussen NR en [NO3] op percelen die een relatief hoog nitraatuitspoelingsrisico hebben
door hun combinatie van gewas, grondsoort en grondwatertrap. Door effecten van het weer en het
gewas (gewasrotatie) op deze relatie is het nodig om dat onderzoek gedurende een aantal
(bijvoorbeeld vijf) jaren op dezelfde percelen voort te zetten en daarbij lokale weervariabelen te
meten. Hiermee kan meer inzicht worden verkregen in de effecten van gewas, grondsoort,
grondwatertrap, weersomstandigheden en management op [NO3], op de relatie tussen NR en [NO3],

Rapport WPR-917

| 11

en op de onzekerheid in die relatie. Naar verwachting zal die onzekerheid weliswaar verkleind worden
maar toch enkele tientallen mg/l blijven bedragen.
Experimenteel onderzoek naar NR–[NO3] relaties op perceelsniveau was tot nu toe beperkt, omdat
het meten van een perceelsgemiddelde [NO3] waarde omslachtig en kostbaar is. In navolging van de
klankbordgroep kan echter gesteld worden dat genoemde relaties, met hun onzekerheid, beter bekend
moeten zijn om voldoende draagvlak in de praktijk te verwerven voor de inzet van de NR als indicator
voor [NO3]. Voorgesteld wordt om dat onderzoek uit te voeren in twee nader te bepalen
uitspoelingsgevoelige regio’s in samenwerking met de sectoren melkveehouderij en vollegrondsgroenteteelt (incl. aardappelteelt). Bij voorkeur wordt een vervolgfase gecombineerd met lopende
projecten in het kader van DAW of de bestuursovereenkomst grondwaterbeschermingsgebieden. Zo
kan voortzetting van het project Nitraatwijzer ook bijdragen aan de resultaten van betreffende
projecten of programma’s.

12 | Rapport WPR-917

Samenvatting

In opdracht van het Ministerie van Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit werd onder de naam
Nitraatwijzer een onderzoek uitgevoerd naar het perspectief voor een bedrijfs- of perceelsspecifieke
indicator voor het nitraatuitspoelingsrisico, als onderdeel van het flankerende onderzoeksprogramma
bij het 6e Actieprogramma Nitraatrichtlijn (Ministerie van Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit,
Ministerie van Infrastructuur en Waterstaat, 2017). Er is behoefte aan zo’n indicator om beleid en
beheer te kunnen evalueren op een lager schaalniveau (bedrijf, perceel) dan nu gebruikelijk is, gericht
op het verlagen van nitraatuitspoeling naar het grondwater in daarvoor gevoelige gebieden. De
bevindingen worden in dit rapport gepresenteerd.
Het onderzoek bestond uit een deskstudie naar eerder uitgevoerd onderzoek in Nederland en elders,
naar het ‘nitraat-beleid’ in Vlaanderen en Baden-Württemberg, en naar een aantal specifieke
deelaspecten. Daarnaast werd een pilot uitgevoerd waarin op een selectie van percelen in Nederland
de minerale stikstof in de bodem in het najaar werd gemeten. De eerste resultaten uit de pilot worden
hier gerapporteerd. Die resultaten worden later in 2019 vergeleken met nog uit te voeren
nitraatmetingen in grondwater op dezelfde percelen door het RIVM, en met managementgegevens die
van de betrokken bedrijven worden verzameld in het kader van andere projecten (Koeien & Kansen;
Nitraatuitspoeling op Vollegrondsgroentenbedrijven; en Boeren voor Drinkwater in Overijssel).
Vergelijking van indicatoren
In de deskstudie (Hoofdstukken 1 t/m 5) passeren de volgende indicatoren de revue, afhankelijk van
onderliggende studies: N-aanvoer, werkzame N-aanvoer, N-bodemoverschot, het verschil tussen
werkzame N-aanvoer en totale N-afvoer (zgn. ‘werkzame N overschot’), de hoeveelheid residuaire
stikstof in de bodem in het najaar (Nmin, kg N/ha in 0-90 cm -mv), de afzonderlijke componenten
hiervan (resp. nitraat-N en ammonium-N) en de nitraatconcentratie in het bovenste grondwater (in
hangwater op de lössgronden). Het nitraatresidu (NR) is de nitraatcomponent van Nmin in het najaar
(kg N/ha in 0-90 cm -mv).
De indicator NR wordt in Vlaanderen en Baden-Württemberg gebruikt voor het evalueren van het
regionaal mestbeleid en als toetsinstrument voor de goede uitvoering door ondernemers van
maatregelen in het kader van mestbeleid. NR is tegen beperkte kosten te bepalen op een
landbouwperceel en is 15 à 40 keer goedkoper dan directe meting van nitraat in het grondwater op
bedrijfs- of perceelsniveau. Dat komt vooral doordat nitraat in het grondwater ruimtelijk zeer variabel
is waardoor veel boringen (arbeidsintensief) moeten worden verricht om de gemiddelde waarde per
bedrijf of perceel te kunnen vaststellen. Dit nadeel wordt niet weggenomen door nieuwe
meetmethoden voor de nitraatconcentratie in een watermonster, zoals de Nitraat App; dat monster
moet immers nog steeds verzameld worden. Een ander voordeel van NR is dat deze indicator relatief
snel reageert op relevante maatregelen, sneller dan de nitraatconcentratie in het bovenste
grondwater, die de resultante kan zijn van uitspoeling gedurende meerdere jaren. De ondernemer
krijgt daardoor bij gebruik van NR nog in het betreffende teeltjaar feedback op zijn/haar handelen.
Een voordeel ten opzichte van het N-bodemoverschot – te berekenen op basis van administratieve
gegevens - is dat NR gevoeliger is voor een groot aantal factoren en maatregelen die ook de
nitraatuitspoeling beïnvloeden. Vele hiervan komen niet tot uitdrukking in een berekend Nbodemoverschot (Figuur S.1). Slechts ten dele kan dit ondervangen worden door de aanvoerposten uit
te drukken in termen van werkzame N. Alle indicatoren zijn overigens sterk jaarafhankelijk ten
gevolge van variatie in het weer. Daarom dienen zij over meerdere jaren beschouwd te worden. Dit
geldt zeker ook voor NR. NR is net als andere indicatoren variabel in tijd en ruimte, waardoor de
voorspelfout van de uit NR afgeleide nitraatconcentratie in grondwater, ook groot is. Bij de vertaling
van NR naar nitraatconcentratie is het in alle gevallen nodig onderscheid te maken naar bodem, Gt en
gewas. Dit gebeurt overigens ook bij de uitspoelfracties voor N-bodemoverschot, afgeleid uit het LMM.
De beste regressie-modellen op basis van NR - zoals vastgesteld in Sturen op Nitraat in de periode
2000-2004 - zijn van eenvoudige lineaire vorm waarbij [NO3], de nitraatconcentratie in het bovenste
grondwater (mg NO3/l), is opgebouwd uit een constante (Ci, mg NO3/l) plus een component die

Rapport WPR-917

| 13

proportioneel is met NR. De constante Ci hangt af van gewas, bodem en grondwatertrap (deze
combinatie definieert een zgn. cluster; Ci is de clusterconstante). De proportionaliteitsfactor (lees:
gevoeligheid van [NO3] voor verandering in NR) ligt in de orde van 0,6 tot 0,7 voor onderzochte
groepen van akkerbouw- en tuinbouwgewassen, ligt rond 0,6 voor grasland, en tussen 0,7 en 0,9 voor
maïs. Dit betekent dat wanneer NR stijgt met 100 kg N/ha, de [NO3] waarde naar verwachting stijgt
met 60 à 70 mg/l voor de akker- en tuinbouw gewasgroepen, met circa 60 mg/l voor grasland, en met
70 à 90 mg/l voor maïs. Meer complexe modellen bevatten daarnaast nog aanvullende (significante)
variabelen, die echter verschillend van aard zijn tussen akkerbouw, grasland en maïs, en geen grote
verbetering in de nauwkeurigheid van de [NO3] voorspelling brengen. De clusterconstante Ci is de
‘beginwaarde’ van [NO3]. Deze concentratie wordt dus reeds bereikt bij NR=0. In een aantal clusters
ligt deze hoger dan 50 mg/l. Deze waarden kunnen op termijn dalen onder aangepast beheer (lager
stikstofgebruik, afvoer van gewasresten), en moeten dus niet als onveranderlijke clustereigenschappen worden gezien.
Veenlaagjes in het bodemprofiel hebben een sterk reducerend effect op [NO3].

Figuur S.1

Factoren en maatregelen welke al dan niet tot uitdrukking komen in de indicatoren ‘Gemeten

nitraatresidu’ en ‘Berekend stikstofbodemoverschot’. De groep van factoren en maatregelen linksboven is
van invloed op de nitraatuitspoeling en komt tot uitdrukking in het gemeten nitraatresidu, maar niet in het
berekend N bodemoverschot tenzij daarbij gebruik wordt gemaakt van gemeten (i.p.v. forfaitaire) N afvoer
in geoogst product, en/of de N gift wordt gecorrigeerd voor de verandering in N beschikbaarheid t.g.v.
betreffende maatregel.

Er zijn weinig studies voorhanden om de verschillende indicatoren voor het nitraatuitspoelingsrisico
(zoals N-aanvoer, werkzame N-aanvoer, N-bodemoverschot en ‘werkzame-N bodemoverschot’)
rechtstreeks met elkaar te kunnen vergelijken met betrekking tot hun nauwkeurigheid als schatter
voor [NO3] in het opvolgend jaar. Niettemin komt uit het verzameld materiaal naar voren dat het
nitraatresidu (NR, kg N/ha) in 0-90 cm -mv in het najaar een (veel) beter verband vertoont met
[NO3] dan enige andere indicator.
Ook voor NR geldt echter dat voorspellingen van [NO3] bij bepaalde NR waarde met grote onzekerheid
omgeven zijn. Deze ligt steeds in de orde van enkele tientallen mg/l. Dat geldt voor de verwachte
waarde van [NO3] voor een cluster (onzekerheid van het model) en in sterkere mate voor de
voorspelde [NO3] waarde van een nieuw object (perceel of bedrijf) waar de indicator gemeten wordt.
Naar verwachting kan verder onderzoek deze bandbreedte verkleinen, maar zal deze toch in dezelfde
orde van grootte (enkele tientallen mg/l) blijven liggen.
Uit Sturen op Nitraat (Hack-ten Broeke et al., 2004) bleek op het schaalniveau van proefplekken (van
circa 20 m2) een duidelijk en significant verband tussen NR en [NO3] in alle bestudeerde combinaties
van Bodemgroep, Gt-groep en Gewasgroep (de zgn. clusters; zie Hoofdstuk 2). De verbanden zijn niet
erg sterk, met fracties verklaarde variantie in de orde van 35 tot 50% (akker- en tuinbouw), 20 tot

14 | Rapport WPR-917

26% (grasland) en 22 tot 27% (maïs). De standaardfout van de modellen (Sd) op proefplek-niveau
bedroeg 55 tot 60 (akker- en tuinbouw), 48 tot 50 (grasland) en 61 tot 66 (maïs) mg NO3/l. Werden
de modellen opgeschaald naar cluster- of bedrijfsniveau, bij een bemonstering van 40 meetpunten per
cluster, dan werd de onzekerheid veel kleiner. De verwachte [NO3] waarde voor een bedrijf bestaande
uit één cluster had dan een betrouwbaarheidsinterval (2*se) van circa ±40 mg/l
(akkerbouwgewassen) of ±50 mg/l (voor een bepaalde groep van tuinbouwgewassen). Was de
voorspelde [NO3] waarde dus 60 mg/l, dan lag de werkelijke waarde (voor betreffende cluster of
bedrijf) met 95% zekerheid tussen 20 en 100 mg/l, in het voorbeeld van akkerbouwgewassen. Het is
momenteel onduidelijk hoe ver deze onzekerheid door verder onderzoek kan worden gereduceerd.
Toepassing van NR als indicator voor het uitspoelingsrisico vereist ten minste onderscheid naar
bodem, grondwater en gewas omdat er niet één relatie is die geldt voor alle situaties (clusters). In
Sturen op Nitraat werd op basis van de beste modellen met NR de verwachte nitraatconcentratie voor
ieder cluster vastgesteld bij een NR waarde van 30 kg/ha. De verwachte waarde van [NO3] op de diep
ontwaterde gronden (GHG-groep 3) lag – afhankelijk van Bodemgroep – tussen 50 en 84 mg/l in de
akkerbouwgewassen (gewasgroep ‘a+b+r’) en tussen 116 en 150 mg/l voor gewasgroep ‘t’. Bij
grasland lag de verwachte [NO3] voor deze GHG-groep tussen 48 en 56 mg/l en bij maïs tussen 83 en
89 mg/l. Deze waarden zijn geen onveranderlijke clustereigenschappen, maar kunnen onder een
aangepast beheer op termijn veranderen.
In Sturen op Nitraat werd geen uitvoerig onderzoek op perceelsniveau gedaan. Nader onderzoek is
nodig om vast te stellen in hoeverre de onzekerheid in voorspelde [NO3] gereduceerd wordt indien
gewerkt wordt met relaties op basis van perceelsgemiddelde NR en [NO3], in plaats van relaties op
basis van proefplekken van circa 20 m2, zoals in Sturen op Nitraat.
Gebruik van het Nitraatresidu in Vlaanderen en Baden-Württemberg
Zowel in Vlaanderen als in Baden-Württemberg wordt NR gebruikt als handhavings-, sturings- en
monitoringinstrument in het mestbeleid. In Vlaanderen sinds 2002, in Baden-Württemberg sinds 1988.
Het gebruik van NR in Baden-Württemberg is “beperkt” tot de “2362”
grondwaterbeschermingsgebieden. In Vlaanderen is het instrument van toepassing op het gehele
areaal van de regio Vlaanderen. In geen van deze twee regio’s werd gepoogd om NR – [NO3] relaties
vast te stellen op bedrijfs- of perceelsniveau. Handhaving gebeurt er op basis van NR zelf, niet op
basis van een daaruit voorspelde [NO3] waarde.
Het belangrijkste verschil in toepassing van het instrument is dat het in Baden-Württemberg deel
uitmaakt van een vergoedingensysteem (‘Ausgleich’) ter compensatie van beperkingen in de
bedrijfsvoering die in het waterwingebied gelden, afhankelijk van gebiedsstatus. Deze laatste wordt
bepaald door de actuele nitraatconcentratie en de trend daarin. In Vlaanderen wordt de NR meting
gebruikt om vast te stellen welke maatregelen het betreffende bedrijf voortaan moet toepassen, en
onder welk controle-regime het valt. Aanscherping van maatregelen volgt indien het bedrijf een
kritische NR drempel meermaals overschrijdt. In beide regio’s hangen beperkingen in de
bedrijfsvoering af van de gebiedsstatus (mate en trend van nitraatverontreiniging op gebiedsniveau),
maar extra maatregelen kunnen in Vlaanderen opgelegd worden per bedrijf, afhankelijk van de NR
uitslag.
In Vlaanderen wordt NR vooral gezien als instrument ter ‘sensibilisering’ van de ondernemer 1. Er werd
veel aandacht besteed aan de onderbouwing van drempelwaarden voor NR voor gewassen en
bodemtypen / regio’s. Bedoeld onderzoek richtte zich vooral op de zgn. proces- of attenuatiefactor 2,
een maat voor de daling van de nitraatconcentratie (ten gevolge van het nitraatverlies en verdunning
in de ondergrond), nadat het residuair nitraat de wortelzone heeft verlaten. Hoewel die factor
ruimtelijk zeer sterk uiteenloopt (bijvoorbeeld tussen landbouwregio’s in Vlaanderen) werd deze
variatie uiteindelijk niet gebruikt in de normstelling voor NR. Het Vlaamse systeem werkt met twee
drempelwaarden, de laagste daarvan (DW1) bedraagt 90 kg N/ha in niet-focusgebieden en 70 tot 85
kg N/ha in focusgebieden en focusbedrijven, afhankelijk van gewas en grondsoort. De hoogste van de
twee drempelwaarden (DW2) werd vastgesteld op basis van DW1 en de standaardfout in NR, welke
werd bepaald in eerder onderzoek. Maatregelen worden opgelegd afhankelijk van de mate en
frequentie van overschrijding van deze drempels, volgens een complex schema. De drempelwaarde
1
2

Bewustmaking
De in Nederland gebruikelijke term ‘retentie’ is hiermee nauw verwant, en wordt vooral voor oppervlaktewater gebruikt

Rapport WPR-917

| 15

voor NR in Baden-Württemberg ligt op de helft van de Vlaamse DW1 en bedraagt 45 kg N/ha. De
drempel waarbij daar consequenties volgen (inhouden van de vergoeding) is 70 kg N/ha.
Bruikbaarheid van NR
De grote onzekerheid in [NO3] bij zekere gemeten NR voor een bepaald perceel of bedrijf heeft
consequenties voor de bruikbaarheid van de indicator, afhankelijk van het beoogd gebruik.
Onderscheid wordt gemaakt tussen toepassing in respectievelijk (i) handhaving van mestbeleid, (ii)
monitoring en rapportage over de effectiviteit van mestbeleid, en (iii) sturing en bewustwording,
meestal in een gebiedsgerichte context.
Bruikbaarheid van NR in de handhaving van mestbeleid
Het gebruik van NR is zowel in Vlaanderen als Baden-Württemberg ingekaderd in een veelomvattend
systeem van maatregelen. In Vlaanderen wordt NR gebruikt in de handhaving van generiek beleid. Bij
overschrijding van de wettelijk vastgelegde NR drempelwaarden worden aan de teler beperkende
maatregelen opgelegd, maar geen geldboetes. Wel komen de kosten van NR bepaling in navolgende
jaren (na overschrijding) ten laste van de teler en volgen boetes bij het nalaten van verplichte
bemonstering. NR wordt daar door de agro-sector gezien als te onzeker en als te afhankelijk van nietstuurbare factoren om geldelijke boetes op te baseren.
In Baden-Württemberg wordt NR gebruikt in aanvulling op generiek beleid en alleen in
waterwingebieden. De NR meting dient daar veeleer om vast te stellen of een a priori voorgeschreven
beheer door de teler naar behoren werd uitgevoerd en de gepaste vergoeding toegekend kan worden.
Bij overschrijding volgen geen andere maatregelen dan het inhouden van de vergoeding. Het budget
voor de vergoedingen wordt door de drinkwater-consument bijeengebracht via een heffing op de
waterprijs.
Genoemde aanpak heeft geleid tot daling van zowel NR als van de nitraatconcentratie in grond- en
oppervlaktewater in Vlaanderen, en in waterwinputten in Baden-Württemberg. In Baden-Württemberg
nam tevens het aantal ‘saneringsgebieden’ (wingebieden met hoge of sterk stijgende
nitraatconcentratie) af.
Een bedrijfs- of perceelsspecifieke indicator zou meer ruimte van handelen kunnen geven aan
bedrijven in minder uitspoelingsgevoelige situaties. Een indicator als NR die in de procesketen ‘dicht
bij’ de doelgrootheid (nl. nitraatconcentratie in grond- en oppervlaktewater) staat, lijkt voor deze
toepassing het meest geschikt. Het doelvoorschrift zou dan in de plaats komen van
middelvoorschriften (‘wat mag/moet een teler wel/niet doen’). In de praktijk van bovengenoemde
regio’s heeft de aanpak op basis van NR echter geleid tot complexe regelgeving, inclusief een groot
aantal middelvoorschriften. Deze worden ingezet afhankelijk van de mate en frequentie van
overschrijding van drempelwaarden voor NR. In risicogebieden, waar NR drempelwaarden vaak
overschreden worden, is van vrijheid van handelen daarom geen sprake.
De klankbordgroep gaf de optie in overweging om een relatief lage gebruiksnorm te combineren met
een voorwaardelijke toeslag daarop die wordt toegekend mits NR beneden een bepaalde grens blijft.
De teler dient dan aan te tonen dat hij/zij aan die voorwaarde voldoet. In een dergelijke toepassing is
het wel nodig om de lokale geldende relatie tussen NR en [NO3] te kennen. Ter relativering van een
dergelijke aanpak wordt hier vermeld dat over heel Vlaanderen in 2017 slechts 17 landbouwers op
basis van meerjarige NR waarden een verruiming van de gebruiksnorm aanvroegen, waarvan er 11
werden toegekend.
In Vlaanderen wordt, in het voordeel van de teler, een grote marge in NR gehanteerd bij het opleggen
van beperkende maatregelen. De marge is het verschil tussen twee drempelwaarden, resp. DW1 en
DW2, en is gebaseerd op de onzekerheid in de perceelsgemiddelde NR waarde. De onzekerheid in de
NR --> [NO3] relatie - ten gevolge van jaarvariatie en andere omgevingsfactoren - is daarbij nog niet
verdisconteerd. Daar staat tegenover dat DW1 waarde (veel) hoger is ingesteld dan de NR waarde
waarbij – in risico-gebieden - [NO3] de grens van 50 mg/l wordt bereikt. In Vlaanderen (meetjaar
2016) werd DW2 overschreden op slechts 4% van de bemonsterde percelen. Echter op 18% van de
bemonsterde aardappelpercelen (alle grondsoorten) werd DW2 overschreden.
De grote bandbreedte in voorspelde [NO3] waarde bij een bepaalde NR waarde kan genoemd worden
als reden waarom handhaving op basis van NR geen goed idee zou zijn. De grote bandbreedte vormt
ontegenzeggelijk een probleem. Tegenover dit argument kan worden gesteld dat duidelijk verkeerd N-

16 | Rapport WPR-917

management op perceelsniveau (zeer hoge NR score; zie pilots Hoofdstuk 6) bij handhaving met NR
wel in beeld komt. Bovendien heeft het huidige handhavingsbeleid in Nederland geen alternatieve
indicator ter beschikking die wèl met grote zekerheid ernstige lokale overschrijding van de nitraatnorm
aanwijst. De huidige registratie in Nederland van aan- en afvoerstromen op bedrijfsniveau, het daaruit
berekend meststoffengebruik, en de daarbij behorende [NO3] waarde zijn alle met zeer grote marges
omgeven. Dit is nog afgezien van mogelijk onjuiste registratie door het bedrijf en afwijkingen op
perceelsniveau. Op perceelsniveau is nu zelfs, bij gebrek aan een indicator, helemaal geen handhaving
mogelijk. Een melkveehouder is vrij om alle mest binnen zijn gebruiksruimte op een paar percelen te
concentreren, waardoor lokaal beduidend meer nitraat kan uitspoelen dan volgens de onderbouwing
van het huidige mestbeleid. Hetzelfde geldt voor de akkerbouwer die gebruiksruimte verplaatst van
graangewassen naar aardappelen of groenten.
Ondanks de grote jaarvariatie in NR en bronnen van onzekerheid in de vertaling van NR naar [NO3]
achten wij NR geschikt voor handhaving op perceelsniveau, mits gecombineerd met een ruime
onzekerheidsmarge en/of gebruik van een lopend (meerjarig) gemiddelde waarde. NR is dan als
handhavingsinstrument vooral geschikt om excessief meststoffengebruik op te sporen. Voor bedoelde
toepassing van NR is meer kennis nodig over de relatie tussen NR en [NO3], de invloed van lokale
factoren daarop en de onzekerheid op perceelsniveau in voorspelde [NO3] bij zekere gemeten NR
waarde.
Bruikbaarheid van NR bij monitoring en rapportage over de effectiviteit van het mestbeleid
Nederland rapporteert, in het kader van de Nitraatrichtlijn, de nitraatconcentratie in het bovenste
grondwater voor zandgrond, in drainwater voor kleigrond, en in hangwater voor lössgrond, omdat dit
water relatief snel reageert op veranderingen in beleid. Hierbij gaat het om de trend in de concentratie
(‘heeft het mestbeleid effect?’). Hiertoe dient het Landelijk Meetnet effecten Mestbeleid (LMM). Dit is
in de rapportage verwoord als: “Veranderingen in de landbouwpraktijk werken het snelst door in het
water dat uitspoelt uit de wortelzone van een landbouwperceel (uitspoelingswater). Daarom heeft de
Nederlandse overheid besloten de effecten van de actieprogramma’s te monitoren in de bovenste
meter van het grondwater, in het drainwater of in bodemvocht van lagen juist onder de wortelzone
van het landbouwperceel” (Fraters et al., 2016). Daarnaast wordt de kwaliteit van het diepere
grondwater en van verschillende oppervlaktewateren gerapporteerd. De nadruk ligt hier vooral op de
toestand (in relatie tot de 50 mg/l nitraatnorm).
Hoewel ook NR een indicator is die trends ten gevolge van maatregelen snel inzichtelijk maakt, wordt
invoering van deze indicator voor het doel van monitoring en rapportage over de effectiviteit van het
generiek mestbeleid hier niet aanbevolen. Inmiddels zijn reeds lange tijdreeksen van [NO3] in LMM
opgebouwd. Een trendbreuk is daarbij niet wenselijk. Bovendien zou de vertaling van NR naar de
doelvariabele [NO3] behept zijn met grote onzekerheid (bandbreedte), ook wanneer daartoe sterk
naar invloedsfactoren gedifferentieerde relaties zouden worden ontwikkeld. NR zou echter voor veel
andere landen – met veel dieper grondwater – juist wel een goede indicator voor de rapportage
kunnen zijn.
Bruikbaarheid van NR voor sturing en bewustwording
NR is in de eerste plaats een indicator die feedback geeft over het landbouwkundig handelen
(bewustwording), doordat NR snel beschikbaar is na het groeiseizoen en op perceelsniveau eenvoudig
en relatief goedkoop meetbaar is. Ondanks de grote jaarvariatie is NR voor de teler de meest
geschikte indicator om zijn/haar N management in relatie tot het nitraatuitspoelingsrisico te
beoordelen. NR is ook de meest geschikte indicator om meerjaren-trends in het uitspoelingsrisico op
perceelsniveau vast te stellen. Tevens heeft NR als voordeel dat hiermee gemakkelijk een ‘lerend
systeem’ ontstaat, waarbij aanscherping van maatregelen alleen daar plaats vindt waar dat nodig is
gebleken. Aanscherping kan gaandeweg plaatsvinden zolang het doel van voldoend lage [NO3] in het
grond- en oppervlaktewater in de regio niet is bereikt.
Voor deze toepassingen van NR (feedback aan teler; zelf-evaluatie ten opzichte van groep; vaststellen
van trends; lerend systeem) hoeft de relatie met [NO3] in grond- of oppervlaktewater niet precies
bekend te zijn. Voor gebruik van NR bij sturing en bewustwording is dan ook geen aanvullend
onderzoek nodig. Niettemin gaven leden van de klankbordgroep bij Nitraatwijzer aan dat het ook in
deze toepassing van NR gewenst is om de relatie met [NO3] te kennen, om het draagvlak in de
praktijk te verstevigen (‘legitimatie van de indicator’).

Rapport WPR-917

| 17

Het verdient aanbeveling om NR als indicator te introduceren in beleid gericht op
grondwaterbeschermingsgebieden en probleemgebieden, en daar aanvullend te gebruiken naast het
administratief vastgestelde N-bodemoverschot (KLW), kaartinformatie over gewas, bodem en
grondwater (BRP, openbare GIS bestanden in PDOK) en nitraatmonitoring. Door het goed afgestemd
combineren van deze indicatoren kunnen de kosten van monitoring worden beperkt. Er kan worden
gefocust op risicopercelen op basis van administratieve data (KLW) en kaartinformatie, waar het risico
vervolgens met NR kan worden geverifieerd. Tegelijk kunnen regionale trends in nitraatconcentratie
worden vastgesteld met een gestratificeerde nitraatmonitoring op gebiedsniveau waarvoor aanzienlijk
minder nitraatmeetpunten noodzakelijk zijn dan voor bedrijfs- of perceelsgerichte monitoring, en kan
met NR de doelmatigheid van maatregelen op perceelsniveau worden bepaald.
Pilot Nitraatwijzer 2018-2019
Naast de deskstudie werd in het kader van het onderhavige project Nitraatwijzer in 2018-2019 een
pilot uitgevoerd waar NR werd gemeten op 9 melkveebedrijven en 23 vollegrondsgroentenbedrijven in
Nederland. De resultaten tonen aan dat NR in 2018 in het algemeen hoog lag. In de meeste gevallen
zelfs hoger dan de grenswaarde van 90 kg N/ha die in Vlaanderen wordt gehanteerd. De hoge
waarden worden deels toegeschreven aan de extreem droge en warme zomer van 2018. In
Vlaanderen, waar vergelijking met ‘normale’ jaren mogelijk is, lag NR in 2018 gemiddeld 50% hoger
dan normaal (gemiddeld circa 90 i.p.v. 60 kg/ha).
Net als in Vlaanderen en Baden-Württemberg kunnen in Nederland gewassen en bodemtypen
aangeduid worden met een relatief hoog of laag risico op nitraatuitspoeling. Met de pilot werd een
basis gelegd voor de selectie van risicovolle gewas-bodem-Gt combinaties (clusters), waarop het
onderzoek zich in een eventuele Fase-II kan richten. Daarbij zou bijvoorbeeld een beperkt aantal
clusters gedurende vijf jaren onderzocht kunnen worden op perceelsniveau, om de relatie tussen NR
en [NO3], en de onzekerheid in die relatie op perceelsniveau, per cluster bodem-gewas-Gt combinatie
vast te stellen.
Het LMM biedt perspectief om de relatie tussen het N-bodemoverschot en nitraat in het grondwater te
verstevigen door de data ook te analyseren op gewasniveau en door extra geregistreerde
managementfactoren in de analyse te betrekken die wel invloed hebben op nitraat maar niet, of ten
dele, op het N-bodemoverschot. Voor analyse op gewasniveau kan gebruik gemaakt worden van de
geregistreerde Nitrachek waarden per boorpunt. Zo kan de zogenaamde uitspoelfractie nauwkeuriger
worden bepaald. Deze geeft aan welke deel van het N-bodemoverschot in het volgseizoen wordt
teruggevonden als nitraat in het bovenste grondwater.
Her-analyse (in het kader van Nitraatwijzer) van de LMM dataset inclusief vijf nieuwe LMM meetjaren
op basis van de tot dusver door RIVM gevolgde methode leverde slechts een kleine aanpassing aan de
uitspoelfracties op. Echter kon nu wel – door de langere meetreeks - voor de lössgronden een eigen
uitspoelfractie worden vastgesteld. Deze ligt lager dan die voor de meest uitspoelingsgevoelige GtZand combinatie. Dit strookt met het onderscheid dat in Vlaanderen en Baden-Württemberg wordt
gemaakt tussen de zand- en lössgronden, en ook met de resultaten van het project Duurzaam Schoon
Grondwater in Limburg (zie Paragraaf 2.3.4 en 5.5).

18 | Rapport WPR-917

1

Inleiding

1.1

Aanleiding, doel, fasering

Het 6e Actieprogramma Nitraatrichtlijn (Ministerie van Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit, 2017)
kondigt een project aan waarin ‘Nederland in praktijksituaties gaat bezien hoe het beste het risico van
nitraatuitspoeling van individuele percelen en landbouwbedrijven kan worden bepaald.’ In de praktijk
bestaat behoefte aan een robuust instrument dat het mogelijk maakt om perceels- en bedrijfsspecifiek
het risico van nitraatuitspoeling te kwantificeren, opdat de bedrijfsvoering daarop kan inspelen en
worden beoordeeld. Bedrijven kunnen dan hun beheer zodanig optimaliseren dat het
nitraatuitspoelingsrisico door maatwerk kosteneffectief wordt verlaagd. Overheden kunnen een
dergelijk instrument gebruiken om de impact van actieprogramma’s - in het kader van de
Nitraatrichtlijn of Deltaplan Agrarisch Waterbeheer - op perceels- en bedrijfsniveau te evalueren
(monitoring); en kunnen het gebruiken bij de handhaving. Meer specifiek kan het beoogde instrument
een rol spelen in de grondwaterbeschermingsgebieden. In het onderzoek en in pilots met
praktijkbedrijven kan het instrument gebruikt worden om de effectiviteit te evalueren van
afzonderlijke maatregelen of maatregelpakketten om nitraatuitspoeling te verminderen.
Op grond van bovengenoemde overwegingen ging in juni 2018 het project Nitraatwijzer van start met
de volgende doelen:
-

Ontwikkelen / vaststellen van een procedure (uitspoelingswijzer / indicator) waarmee het risico
op uitspoeling van nitraat op perceels- en bedrijfsniveau kan worden gemeten / gekwantificeerd.
De procedure moet eenvoudig en goedkoop zijn; zij moet tevens in de praktijk breed toepasbaar
zijn, d.w.z. dat gestreefd wordt naar één procedure die op alle bedrijfstypen gevolgd kan worden;
en zij moet voor de teler aanknopingspunten bieden om het uitspoelingsrisico op perceels- en
bedrijfsniveau te verlagen;

-

Toetsen van de uitspoelingswijzer / indicator op bedrijfs- en perceelsniveau, in uiteenlopende
bedrijfstypen; door te vergelijken met metingen van nitraat in het bovenste grondwater (LMM
methode) – die eventueel ook zelf als indicator kunnen dienen.

De bevindingen uit Fase I van het project (juni 2018 - maart 2019) worden in dit rapport samengevat.
Fase I omvatte een desk-study om bestaande informatie uit binnen- en buitenland in kaart te
brengen; en daarnaast een pilot uitgevoerd op 185 percelen van diverse praktijkbedrijven in
Nederland (Hoofdstuk 6). Terwijl de deskstudie met voorliggend rapport wordt afgesloten, loopt de
pilot nog door in 2019 met de nitraatmetingen op genoemde percelen en de interpretatie daarvan. De
resultaten uit de pilot van de najaarsbemonstering (2018; alleen N-mineraal in de bodem) worden hier
gerapporteerd. Na afronding van de pilot (nitraatmetingen 2019) zal een compleet overzicht van de
meetresultaten uit de pilot apart worden gerapporteerd.

1.2

Kandidaat-indicatoren

Een instrument om het nitraatuitspoelingsrisico te kwantificeren kan gebruik maken van:
•

metingen, zoals bijvoorbeeld:
o

het minerale N gehalte (ammonium en nitraat) in de bodem in het najaar (Nmin) of het

o

de nitraatconcentratie van het bovenste grondwater ([NO3]),

o

•

nitraatdeel daarvan (NR),
het totaal N gehalte in de bodem - of een component daarvan die gemakkelijk beschikbaar
komt - als maat voor de (potentiele) N-mineralisatie.

Berekeningen of schattingen, zoals bijvoorbeeld:
o

aan- en afvoer van N, en het resulterend N bodemoverschot (KringloopWijzer),

Rapport WPR-917

| 19

o

informatie over huidig en historisch gebruik van een perceel (gewassen; dierlijke-

o

bodemeigenschappen (b.v. textuur; aanwezigheid van veenlaagjes; bodemkaart),

o

hydrologische en meteorologische informatie (grondwatertrap Gt; neerslag of

o

elementen van beheer, zoals type meststof (ammonium versus nitraat; mineraal versus

mestgebruik; BRP van RVO, rotatie in Akkerweb),

neerslagoverschot en temperatuur in bepaalde perioden),
organisch), toedieningsregime (fasering; techniek). Op grasland spelen beweiding en
graslandvernieuwing een belangrijke rol, op bouwland bijvoorbeeld de teelt van een
vanggewas.

Bedoeld instrument om het nitraatuitspoelingsrisico te kwantificeren zal idealiter alle relevante
risicofactoren in beschouwing moeten nemen. Anderzijds geldt dat het precieze effect van deze
factoren vaak onvoldoende bekend is, dan wel alleen bekend uit experimenten, maar niet eenvoudig
te vertalen naar andere omstandigheden (grondsoort, jaar). Sommige factoren worden wel
verdisconteerd in meetbare of berekende grootheden, andere niet. Aan deze aspecten wordt in de
Hoofdstukken 2 en 3 aandacht gegeven.
Met ‘kandidaat-indicatoren’ bedoelen we hier enkelvoudige grootheden, gemeten of berekend, welke
nauw verband houden met de aan- en/of afvoer van stikstof en daarom van invloed zijn op de
nitraatuitspoeling. Dit zijn: N-aanvoer 3, N-overschot op de bodembalans, de hoeveelheid minerale N in
bodemprofiel 0-90 cm -mv (Nmin_najaar; deze omvat NH4 en NO3), en de hoeveelheid residuair
nitraat in bodemprofiel 0-90 cm -mv (NR). Deze zijn alle uitgedrukt in kg N/ha. Voorts wordt soms het
nitraatconcentratie ([NO3], mg/l) in grondwater (zandgronden), drainwater (kleigronden) of
hangwater (lössgronden) als kandidaat-indicator gezien. Deze kan echter ook als de ‘te voorspellen’
grootheid zelf beschouwd worden. Tabel 1.1 geeft een overzicht van veronderstelde of bewezen vooren nadelen van de verschillende indicatoren. Gegeven beoordeling is indicatief en wordt, voor een
aantal aspecten, in volgende hoofdstukken verder toegelicht.
Tabel 1.1

Kandidaat-indicatoren voor het nitraatuitspoelingsrisico. Een gunstige beoordeling of

voordeel is aangegeven met ‘+’ (b.v. lage kosten), een ongunstige beoordeling of nadeel met ‘–’ (b.v.
niet-responsief). De beoordeling in elke kolom is relatief, d.w.z. ten opzichte van de indicatoren in
overige kolommen.
Kenmerk

N-aanvoer
(kg N/ha)

N-overschot
op bodembalans
(kg N/ha)

Nmin
residu
(kg N/ha)

Nitraat
residu
(kg N/ha)

Meting (i.p.v. berekening)

-

-

++

++

[NO3]
in grond/drain-/hangwater
(mg NO3/l)
++

Gewasopname verdisconteerd

-

+1

++

++

++9

Mineralisatie verdisconteerd

-

-

++

++

++9

Indicatorwaarde is bij aanvang seizoen
reeds bekend (teler kiest waarde)

++

1

+

-

-

-

Gevoelig voor verstoring door jaarvariatie

++

+

--

--

-9

Herbemonstering mogelijk bij twijfel

-

-

++

++

+9

Responsief (op maatregelen)

-

7

+

++

++

+8, 9

Maat voor totaal N verlies

-

+

-

-

-

Lange tijdreeksen reeds beschikbaar in NL

++

+

-

-

++

Referentiemateriaal beschikbaar in
buitenland (Vlaanderen, Duitsland)

+

-

++

++

++

Nauwkeurig te bepalen op perceelsniveau

+2

-2

++

++

+3

Nauwkeurig te bepalen op
bedrijfsniveau
Voorspelfout in nitraat-uitspoeling

+

+

++

++

+3

-

--

+4

+4

++3

Houdt rekening met verdunning en
verliezen in ondergrond

-5

-5

-5

-5

++

Bestaande ‘infrastructuur’ NL

+

+

-

-

+

Kosten

++6

++6

-

-

--

1.

Meestal wordt slechts forfaitaire afvoer (geregistreerde opbrengst x forfaitair gehalte) verdisconteerd of in het geval van gras in de KLW
een sluitpost op de balans.

2.

3

Nauwkeurigheid is lager op melkveebedrijven dan op bouwland, door grote interne nutriënten-stromen.

Het is ook mogelijk om de aanvoer uit te drukken in werkzame N en daarbij ook een balans op te stellen.

20 | Rapport WPR-917

3.

Nauwkeurige bepaling vereist groot aantal deelmonsters per perceel; kostbaar ingeval van [NO3].

4.

Nauwkeuriger naarmate meer cluster-specifiek (grondsoort, gewas, Gt).

5.

Verdunning en N verlies tussen indicator en doelvariabele [NO3] wordt in Vlaanderen ‘attenuatie’ genoemd. Denitrificatie in de ondergrond
speelt hierbij soms een belangrijke rol. Waar de indicator zelf geen rekening houdt met ‘attenuatie’, wordt een correctiefactor toegepast:
de uitspoelfractie (in Nederland) is het deel van bodemoverschot dat uitspoelt naar grondwater; de attenuatiefactor of procesfactor
(Vlaanderen) kenmerkt de mate van verdunning en afbraak van nitraat, vanaf het moment dat het nitraat de wortelzone op 90 cm onder
het maaiveld verlaat tot op het moment dat het ofwel in het oppervlaktewater ofwel in het grondwater terecht komt en gemeten wordt.

6.

Wordt reeds geregistreerd of is eenvoudig te berekenen m.b.v. KringloopWijzer.

7.

Veel relevante maatregelen om nitraatuitspoeling te verlagen komen niet tot uitdrukking in het berekend N bodemoverschot, of hebben
een moeilijk te kwantificeren effect hierop.

8.
9.

Response is vertraagd en mogelijk afgezwakt.
Door de vertraging tussen groeiseizoen en uitspoeling van nitraat naar het grondwater kan het gevonden nitraatconcentratie vaak niet
rechtstreeks aan de gegevens van voorgaand groeiseizoen worden gerelateerd; daarom beveelt RIVM langjarige monitoring (ca. vijf jaar)
en maakt gebruik van een weerjaarcorrectiefactor voor verdunning.

Rapport WPR-917

| 21

22 | Rapport WPR-917

2

Risicofactoren voor nitraatuitspoeling

2.1

Bronnen om risicofactoren vast te stellen

Risicofactoren voor nitraatuitspoeling zijn relevant bij het formuleren van maatregelen om uitspoeling
te reduceren, maar ook om domeinen te begrenzen voor het opstellen van relaties tussen de indicator
en het nitraatuitspoelingsrisico.
Risicofactoren kunnen uit diverse typen bronnen worden afgeleid. Gedetailleerde analyses werden
uitgevoerd in de periode 2000-2003 onder de noemer ‘Sturen op Nitraat’. Andere wetenschappelijke
studies werden uitgevoerd door De Ruijter et al. (2007) en in Vlaanderen door Tits et al. (2010) en
Van Overtveld et al. (2011).
Daarnaast vormen de jaarlijkse rapportages over de resultaten van landelijke monitoring relevante
bronnen. In Nederland betreft dat het Landelijke Meetnet effecten Mestbeleid (De Goffau et al., 2010;
Vrijhoef, 2011 (LMM)) waar het overschot op de bodembalans op bedrijfsniveau wordt geregistreerd,
en nitraat in grond-, drain- of hangwater wordt gemeten op 16 meetpunten per bedrijf. In Vlaanderen
wordt het nitraatresidu op perceelsniveau gemeten waarbij monitoring van nitraat in grond- en
oppervlaktewater gebeurt op andere (daarvan onafhankelijke) locaties. Dit maakt het leggen van
directe verbanden tussen beide variabelen moeilijk 4, maar factoren die het nitraatresidu zelf verhogen
kunnen uiteraard wel worden vastgesteld. Dat geldt ook voor Baden-Württemberg (Duitsland) waar
onder de naam SchALVO het nitraatresidu op percelen wordt gemeten in
grondwaterbeschermingsgebieden, en de nitraatconcentratie alleen in winputten. In beide landen
worden factoren als gewas en grondsoort beschouwd in de rapportage van nitraatresidu-monitoring.
Tenslotte kunnen risicofactoren ook worden afgelezen aan de wettelijke bepalingen in de resp. landen,
en hoe die afhangen van lokale factoren. In dit hoofdstuk worden de risicofactoren benoemd aan de
hand van bovengenoemde drie categorieën van bronnen.

2.2

Wetenschappelijke literatuur

2.2.1 Sturen op Nitraat
2.2.1.1

Dataset en aanpak

Het project Sturen op Nitraat werd gedurende 2000-2003 uitgevoerd met als doel indicatoren voor het
voorspellen van nitraatuitspoeling vast te stellen. Metingen werden uitgevoerd op 478 zgn.
proefplekken waar in het najaar residuaire Nmin (nitraat en ammonium) en NR (het nitraatdeel van
Nmin) in het bodemprofiel (0-90 cm -mv) werden gemeten en in het daarop volgend jaar de
nitraatconcentratie ([NO3]) in grond-, drain- of hangwater. Een proefplek is een ‘punt’ van circa 20 m2
in een perceel. De studie beperkte zich tot de zand- en lössgronden omdat die het meest gevoelig zijn
voor nitraatuitspoeling. Diverse bedrijfstypen namen deel, waaronder melkveebedrijven (18),
akkerbouw- en vollegrondsgroentenbedrijven (15) en een gemengd bedrijf, totaal 34 bedrijven. Smit
et al. (2004) en Hack-ten Broeke et al. (2004) gaven omvattende overzichten van methoden en
resultaten. Hieronder vermelde informatie is aan beide bronnen ontleend, tenzij anders vermeld.
Bij het kiezen van de proefplekken werd gebruik gemaakt van stratificatie naar bodemtype,
grondwater-regime (Gt), en gewas. Deze grootheden werden in groepen ingedeeld, waardoor hierna
gesproken wordt van bodem-, Gt-, en gewasgroep (zie Tabel 2.1). Een cluster is een combinatie van
bodemgroep, Gt-groep en gewasgroep. Er waren circa 60 clusters. Voor elke locatie werd een groot
aantal gegevens vastgelegd:
-

bodemgesteldheid incl. eigenschappen van de bouwvoor,

-

grondwaterregime,

-

neerslagoverschot in zomer of winter,

4

Geostatistische methoden kunnen dit deels oplossen, zie Van Overtveld et al. (2011).

Rapport WPR-917

| 23

-

gewaskeuze,

-

N aan- en afvoer en N-overschot,

-

grondwatersamenstelling.

Deze data werden verzameld op proefplek-, perceels- of bedrijfsniveau, afhankelijk van type variabele
(Smit et al., 2003).
Sturen op Nitraat kende een ontwikkelfase gebaseerd op drie meetseizoenen en een toetsfase in een
vierde meetjaar. In dit hoofdstuk beperken wij ons tot de ontwikkelfase omdat daar de effecten van
onderscheiden factoren op [NO3] in kaart gebracht werden. Er werd een groot aantal
regressiemodellen opgesteld. De beste modellen (in termen van verklaarde variantie en voorspelfout)
hadden steeds de volgende basisvorm, die werd aangeduid als Model 1:

[NO3] = Ci + a*NR

(2.1)

waar NR het nitraatresidu is (0-90 cm -mv) en Ci een constante die afhangt van cluster i. Omdat dit
basismodel in Sturen op Nitraat steeds als minimaal noodzakelijke component naar voren kwam bij de
vergelijking van modellen, wordt dit model ook hier als uitgangspunt genomen. Aan dit basismodel
werden in Sturen op Nitraat een of meerdere andere grootheden als regressietermen toegevoegd. Een
uitvoerige bespreking daarvan voert hier te ver. De onzekerheid (voorspelfout) in deze en andere
modellen wordt toegelicht in Paragraaf 3.2.
Hieronder beschreven effecten van risicofactoren hebben betrekking op een of meerdere van de
volgende ‘aangrijpingspunten’ (Figuur 2.1):
(i)

de invloed van clusterstrata (Bodemgroep, Gt-groep of gewasgroep) op Ci (Vgl. 2.1);

(ii)

de response van [NO3] op NR uitgedrukt in coëfficiënt a (Vgl. 2.1);

(iii)

factoren kunnen als risicofactor worden aangemerkt wanneer zij een groot effect op [NO3]
hebben bovenop het effect dat reeds via NR (Vgl. 2.1) is verdisconteerd;

(iv)

de NR waarde zelf; een hoge NR waarde duidt op een relatief hoog risico, ongeacht de waarden
van Ci en coëfficiënt a in Vgl. 2.1. Aan de hand van deze indeling worden de belangrijkste
risicofactoren in deze paragraaf beschreven.

Figuur 2.1

Aangrijpingspunten (i-iv) van risicofactoren voor nitraatuitspoeling. Indicatoren kunnen

diverse grootheden zijn zoals N-bodemoverschot, Nmin, of nitraatresidu (NR) als in Vgl. 2.1.

In Sturen op Nitraat werden de data in drie groepen verdeeld: (a) akker- en tuinbouw incl. maïs op
akkerbouwbedrijven; (b) grasland; (c) maïs op melkveebedrijven. Dit hoofdstuk houdt diezelfde
indeling aan voor de bespreking van de resultaten.

24 | Rapport WPR-917

Tabel 2.1

Stratificatie toegepast in Sturen op Nitraat (naar Hack-ten Broeke et al., 2004).

Bodemgroepen
L

Lössgronden

Z1

Zandgronden met veel organische stof of een dikke bovengrond (zoals enkeerdgronden, moerige
gronden)

Z2

Zandgronden met relatief veel organische stof en een hoog leemgehalte (zoals de meeste
beekeerdgronden, sommige gooreerdgronden, zandgronden met een kleidek, keileemgronden)

Z3

Overige zandgronden (sommige beekeerdgronden, meeste gooreerdgronden, podzolgronden)

Gt-groepen
Groep 1

GHG (Gemiddelde Hoogste Grondwaterstand) ondieper dan 40 cm (Gt I, II, II*, IIb, III, III*, V, V*)

Groep 2

GHG tussen 40 en 80 cm (Gt IIc, IV, VI)

Groep 3

GHG dieper dan 80 cm (Gt IVc, VII, VII* en VIII)

Gewasgroepen
g

grasland

m

snijmaïs op melkveehouderijbedrijven

t

andijvie, boerenkool, bloemkool, Chinese kool, knolselderij, korrelmaïs, spitskool, ijsbergsla, CCM

a

aardappel, koolraap, koolrabi, kropsla, prei, radijs, snijmaïs op akkerbouwbedrijven, spinazie en ui

b

broccoli, knolvenkel, luzerne, peulvruchten, rode kool, spruitkool, suikerbiet, voederbiet en witte

r

aardbei, asperge, bospeen, gerst, haver, rode biet, rogge, schorseneer, tarwe, witlof en wortel

en MKS

kool

Tabel 2.2

Waarde voor het intercept Ci (Vgl. 2.1; mg NO3/l)) in de open teelten, voor de

onderscheiden clusters, gebaseerd op drie meetseizoenen. Ci is de verwachte waarde van de
nitraatconcentratie in het bovenste grondwater bij een nitraatresidu van nul. Sturen op Nitraat, naar
Hack-ten Broeke et al., 2004.
Gt-groep

Gewasgroep a+b+r

Gewasgroep t

Ci (mg NO3/l)

Ci (mg NO3/l)

1

2

3

1

2

Löss

-

-

29

-

-

-

Z1

-

27

43

-

94

109

Z2

0

48

63

67

115

-

Z3

-4

44

59

62

110

125

2.2.1.2

3

Model voor [NO3]: resultaten akker- en tuinbouw

Effect van cluster (factor Typen i en ii)
De gevonden Ci waarden (Tabel 2.2) maken duidelijk dat, ten tijde van Sturen op Nitraat, de
nitraatnorm (50 mg/l) zelfs bij NR=0 niet gehaald werd ingeval van Gewasgroep t (Tabel 2.1; alle
Bodem- en Gt groepen) en ook niet voor Gewasgroepen a, b, en r op Bodemgroepen Z2 en Z3 ingeval
van Gt-groep 3. De meest in het oog springende risicofactoren in de open teelten zijn Gewasgroep t
en de combinatie van zandgrond zonder veel organische stof met diepe grondwaterstand (alle
gewasgroepen; er is geen verschil tussen Gewasgroepen a, b, en r zolang NR in het model is
opgenomen). De waarde van [NO3] bij Gewasgroep t ligt 66,7 mg/l hoger dan bij ‘samengevoegde’
Gewasgroep (a+b+r). Gewasgroep t heeft dus niet alleen algemeen hoge NR waarden (zie later),
maar heeft reeds bij eenzelfde NR waarde een veel hogere verwachte [NO3] waarde dan overige
gewassen. Dit verschil ontstaat mogelijk door verliezen gedurende het groeiseizoen en is relevant bij
eventuele normering op basis van NR.
Gt-groep 3 heeft de hoogste Ci waarde volgens Vgl. 2.1, namelijk circa 60 mg/l voor Bodemgoepen Z2
en Z3. Dit is gemiddeld (over gehele NR range) 15 à 20 mg/l hoger dan voor Gt-groep 2 en circa 65
mg/l hoger dan voor Gt-groep 1. De Ci waarde verschilt niet tussen Bodemgroepen Z2 en Z3, maar
ligt daar wel circa 18 mg/l hoger dan voor Z1. Bodemgroep Löss (steeds Gt-groep 3) vertoonde een
veel lagere Ci waarde dan de drie zandgroepen, nl. 29 mg/l. Dat is 14 mg/l lager dan Z1 en circa 30
mg/l lager dan Z2 en Z3. Als dit een stabiel kenmerk is van de lössgronden, ligt dus bij eenzelfde NR

Rapport WPR-917

| 25

waarde het uitspoelingsrisico voor löss veel lager dan voor de drie groepen zandgronden. De
gemiddelde [NO3] waarde op löss lag in Sturen op Nitraat op 60,4, 53,6 en 21,2 mg/l in de drie
meetseizoenen (2000-2001, 2001-2002, 2002-2003). Dat was 20 à 30 (2000-2001), circa 15 (20012002), en circa 50 (2002-2003) mg/l lager dan voor de zandgronden.
De waarde van coëfficiënt a in Vgl. (2.1) is de helling van het [NO3]-NR verband, zie (ii) in Figuur 2.1.
Er werd geen onderscheid in deze helling gemaakt naar gewasgroepen binnen de akker- en tuinbouw.
Voor Model 1 (Vgl. 2.1) bedraagt de helling 0,69. Dit betekent dat de nitraatconcentratie [NO3] in
grondwater stijgt met 69 mg/l wanneer NR stijgt met 100 kg N/ha. Twee alternatieve modellen voor
akker- en tuinbouw met extra regressoren gaven vergelijkbare waarden voor a, tussen 0,62 en 0,67.
Effecten van Type iii factoren
Neerslagoverschot in zomer en winter
De waarde van [NO3] in het voorjaar was 15 mg/l lager per 50 mm extra neerslagoverschot in
voorgaande zomerperiode (1 april – 1 oktober). Het neerslagoverschot in de winter daarentegen bleek
tot een verhoging van [NO3] te leiden met 18 mg/l per 50 mm overschot. Omdat [NO3] echter de
resultante is van uitspoeling en verdunning – processen met een tegengesteld effect op de
nitraatconcentratie – blijft de vraag in hoeverre deze schattingen extrapoleerbaar zijn buiten
betreffende dataset.
C/N quotiënt
Een hoger C/N quotiënt van organische stof in de bouwvoor verlaagt [NO3]. Het verwacht effect is een
reductie van [NO3] met 10 mg/l wanneer C/N verhoogd wordt van 10 naar 15.
N-gebruik
Binnen de ‘gecombineerde’ gewasgroep ‘a+b+r’ werd geen Type iii-effect van de N gift vastgesteld.
Dit betekent dat effecten van de N gift op [NO3] volledig via NR tot uiting komen. Echter in
gewasgroep t was er wel een additionele stijging in [NO3], dus Type iii effect. Deze bedroeg 9 mg/l
per 20 kg/ha extra N input. Gewassen in deze groep hebben een veelal kort groeiseizoen, krijgen een
relatief hoge N gift, en hebben een beperkt wortelstelsel. De N-verliezen verlopen in deze gewassen
dus niet uitsluitend via NR, en vinden mogelijk al vóór de NR bemonstering plaats. Ook kan er nog
mineralisatie uit gewasresten na de bemonstering plaatsvinden, waarna nitraat uitspoelt. Voor andere
verschillen in N huishouding tussen gewasgroep t en groep ‘a+b+r’ die uit regressiemodellen naar
voren kwamen, wordt verwezen naar Hack ten Broeke et al. (2004).
Bedrijfs-N-overschot
Per 100 kg N/ha extra bedrijfsoverschot steeg [NO3] met 13 mg/l, additioneel boven het effect via
NR.
2.2.1.3

Model voor [NO3]: resultaten grasland

Effect van cluster (factor Typen i en ii)
Uit Tabel 2.3 blijkt dat het effect van Gt-groep op [NO3] als uitgedrukt in de Ci waarden minder
uitgesproken was dan bij akker- en tuinbouw. Bij Gt-groepen 2 en 3 lag [NO3] resp. 5 à 10 mg/l en
18 mg/l hoger dan bij Gt-groep 1. Naast het effect van Gt-groep (met daarin een range van GHG
niveaus) werd ook gekeken naar het effect van GHG zelf. Daaruit bleek dat bij GHG waarden van 120
en 180 cm–mv de verwachte [NO3] waarden bij NR=0 resp. 36 en 55 mg/l waren. Bij een GHG van
180 cm -mv werd dus ook op grasland de nitraatnorm niet gehaald, zelfs niet bij NR=0. Het effect van
bodemgroep op [NO3] bleek voor grasland niet significant. Verschillen tussen zandgronden waren
klein en lössgronden werden uitgesloten van de regressieanalyse. Lössgronden en bodemprofielen met
veenlaagjes werden apart behandeld.
Volgens het basismodel (Vgl. 2.1) stijgt [NO3] met 65 mg/l wanneer de NR waarde stijgt met 100 kg
N/ha. Alternatieve modellen voor grasland (met extra regressor variabelen toegevoegd aan Model 2.1)
lieten een vergelijkbare gevoeligheid voor NR zien, nl. 61 en 62 mg/l per 100 kg N/ha. De response
van [NO3] op NR voor grasland was dus nagenoeg gelijk aan die bij akker- en tuinbouw.

26 | Rapport WPR-917

Tabel 2.3

Waarde voor het intercept Ci (Vgl. 2.1; mg NO3/l)) voor grasland en maïs, voor de

onderscheiden clusters, gebaseerd op drie meetseizoenen. Ci is de verwachte waarde van de
nitraatconcentratie in het bovenste grondwater bij een nitraatresidu van nul. Sturen op Nitraat, naar
Hack-ten Broeke et al., 2004.
Gt-groep

Grasland

Maïs

Ci (mg NO3/l)

Ci (mg NO3/l)

1

2

3

1

2

3

Löss

-

-

-

-

-

-

Z1

-

32

38

24

22

66

Z2

11

23

28

23

21

65

Z3

19

31

36

17

15

60

Effecten van Type iii factoren
Scheuren van grasland
Er waren voldoende percelen waar grasland in het jaar voorafgaand aan de [NO3] meting gescheurd
was om het effect daarvan te kunnen schatten. Destijds werd nog in het najaar gescheurd. Het effect
van scheuren als risicofactor is daarom minder relevant in het huidig tijdsbestek, maar wordt wegens
zijn grote omvang hier toch genoemd. Het effect van scheuren, als additionele factor toegevoegd aan
Model 2.1 (dus Type iii effect), bedroeg +57 mg/l. In een model zonder NR was dit nog groter, 78
mg/l. De verwachte [NO3] waarde onder een perceel wat gescheurd is in voorafgaand najaar lag dus
78 mg/l hoger dan op niet gescheurd grasland. Een groot deel van het uitspoelingsrisico kwam dus
niet tot uiting in NR. Nitraat uit mineralisatie kan voor de NR meting reeds uitspoelen; en mineralisatie
kan voortgaan na de NR bemonstering.
Neerslagoverschot in zomer en winter
De waarde van [NO3] in het voorjaar was 5 mg/l lager per 50 mm extra neerslagoverschot in
voorgaande zomerperiode (1 april – 1 oktober). Het neerslagoverschot in de winter daarentegen bleek
– zoals in akker- en tuinbouw - tot een verhoging van [NO3] te leiden, nu met 11 mg/l per 50 mm
overschot. Deze effecten waren dus zwakker dan bij akker- en tuinbouw, maar volgden wel hetzelfde
patroon.
Overige parameters
Alle overige grootheden hadden slechts een zwak effect op [NO3] bovenop hun impact via NR. Dat
gold voor zowel perceelsoverschot als voor diverse bodemchemische parameters. Onder deze laatste
was het effect van potentiele mineralisatie negatief: [NO3] daalde dus bij toename van potentiele
mineralisatie (met 8,3 mg/l tussen eerste en derde kwartiel van de waargenomen range in deze
variabele). Dit doet vermoeden dat hogere potentiele mineralisatie samengaat met verhoogde
denitrificatie. De waarde van opgelost koolstof (DOC) in grondwater was eveneens negatief. Deze
variabele werd als weinig relevant aangemerkt, omdat bij grondwaterbemonstering dan even goed
[NO3] zelf gemeten kan worden. Waar DOC hoog is op gebiedsniveau, is dergelijke informatie echter
wel relevant: het uitspoelingsrisico zal daar relatief laag zijn.
2.2.1.4

Model voor [NO3]: resultaten maïs

Effect van cluster (factor Typen i en ii)
Het effect van Gt-groep op [NO3] als uitgedrukt in de Ci waarden was groot. In GT-groep 3 lag de
[NO3] waarde 40 à 45 mg/l hoger dan bij Gt-groepen 1 en 2. De Gt-groepen 1 en 2 verschilden
onderling weinig. Bij Gt-groep 3 werd de nitraatnorm reeds overschreden bij NR=0, waar [NO3]
volgens Model 1 tussen 60 en 66 mg/l bedroeg, afhankelijk van Bodemgroep. Verschillen tussen
bodemgroepen (Z1, Z2 en Z3) waren echter niet significant. Voor de lössgronden waren onvoldoende
proefplekken op maïs om in de analyse te betrekken.
Volgens het basismodel (Vgl. 2.1) stijgt [NO3] met 76 mg/l wanneer de NR waarde stijgt met 100 kg
N/ha. Alternatieve modellen voor maïs (met extra verklarende variabelen toegevoegd aan Model 1)
lieten een vergelijkbare gevoeligheid voor NR zien, met waarden tussen 70 en 87 mg/l per 100 kg

Rapport WPR-917

| 27

N/ha. Bij maïs lijkt zich dus een wat groter deel van NR te vertalen naar nitraat in grondwater dan bij
grasland en bouwland.
Effecten van Type iii factoren
Gemiddeld Hoogste Grondwaterstand (GHG)
In plaats van GT-groep werd ook de GHG waarde zelf gebruikt. Dit werd alleen gedaan voor de subset
van plekken in Gt-groep 3 (dus met GHG>80 cm). Het effect van GHG was daar groot: een stijging
van [NO3] met 75 mg/l per 100 cm toename van GHG (diepere GHG). Deze stijging was weliswaar
behept met grote standaardfout (31 mg/l), maar blijft dus fors.
Neerslagoverschot en neerslagsom in winterperiode
Het neerslagoverschot en de neerslagsom, beide in de winterperiode, hadden significante effecten op
[NO3] wanneer beurtelings toegevoegd aan Model 1 (Type iii effect). Per 50 mm neerslagoverschot
steeg [NO3] met 12 mg/l, per 50 mm neerslagsom met 18 mg/l.
Voorvrucht
Wanneer voorafgaand aan maïs een gewas uit Gewasgroep ‘r’ werd geteeld (Tabel 2.1), was [NO3] 25
mg/l lager dan wanneer de voorvrucht maïs was. De waarde van [NO3] lag echter 43 mg/l hoger bij
een voorvrucht uit gewasgroep ‘b’ (niet significant, p=0.15) en 28 mg/l hoger bij maïs na gescheurd
grasland (stijgingen weer ten opzichte van voorvrucht maïs).
Jaareffect
Wanneer aan Model 1 het ‘jaar’ als variabele werd toegevoegd, was het effect daarvan groot en wel
veel groter dan bij grasland en akker- en tuinbouw. In het tweede en derde meetjaar was [NO3] resp.
12 en 40 mg/l lager dan in het eerste jaar. Dit verschil werd deels verklaard door bovengenoemde
neerslagparameters. Bij modellen waarin die waren opgenomen resteerde geen significant jaareffect
meer.
Overige factoren
Effecten op [NO3] van meer dan 10 mg/l werden voor enkele grootheden (toegevoegd aan Model 2.1)
gevonden, echter niet steeds significant. Het effecten van Ntotaal (N gehalte in de bouwvoor) was
+12,4 mg/l (p=0.12) en van DOC in grondwater -24,8 mg/l (p=0.006), over de stap tussen eerste en
derde kwartiel in het domein van deze grootheden. Het effect van denitrificatiecapaciteit was,
afhankelijk van diepte in het profiel, positief (p=0.09) of negatief (p=0.07) en daarmee moeilijk te
duiden.
2.2.1.5

Model voor [NO3]: veenlaagjes

Veenlaagjes in het bodemprofiel kwamen voor op een aantal proefplekken in grasland en in akker- en
tuinbouw, maar vrijwel niet op de maïspercelen. Ze hadden een groot effect op [NO3]. De
aanwezigheid van veenlaagjes deed [NO3] dalen met 10 tot 70 mg/l, afhankelijk van de cluster
(Bodem-Gt-gewas combinatie). Veenlaagjes in het bodemprofiel bleken ook het verband tussen NR en
[NO3] sterk af te zwakken. De coëfficiënt a in Vgl. 2.1 (Type ii effect) daalde van circa 65 mg/l per
100 kg N/ha op plekken zonder veenlaagjes naar circa 20 mg/l per 100 kg N/ha op plekken met
veenlaagjes. Voor de proefplekken op grasland werd de respons van [NO3] op NR zelfs insignificant
door de aanwezigheid van veenlaagjes.
2.2.1.6

Model voor [NO3]: lössgronden

Het aantal proefplekken op lössgrond was voldoende groot in de akker- en tuinbouw dataset om deze
grondsoort in de analyse te beschouwen (zie Paragraaf 2.2.1.2). Dat was niet zo voor grasland en
maïs. Voor grasland werd een aparte schatting gemaakt van de Ci waarde en de respons van [NO3] op
NR. De Ci waarde bedroeg daar 14,6 mg/l (tegen 28,4 tot 37,9 mg/l voor grasland in Gt-groep 3 op de
zandgronden) en de helling van de respons op NR bedroeg 38 mg/l per 100 kg N/ha, tegenover 65
mg/l voor gras op de drie groepen zandgronden. Het beeld dat het uitspoelingsrisico op löss lager zou
zijn dan op zandgronden (akker- en tuinbouw, Paragraaf 2.2.1.2) wordt hier dus voor gras bevestigd,
zij het op basis van slechts een kleine set proefplekken (18 in totaal over 3 meetseizoenen). Voor maïs

28 | Rapport WPR-917

op löss waren slechts twee proefplekken beschikbaar wat te weinig is om hier in beschouwing te
nemen.
2.2.1.7

Model voor [NO3]: procesmodel

In Sturen op Nitraat werd ook een ‘procesmodel’ opgesteld met het doel om effecten (op [NO3]) van
denitrificatie en mineralisatie in combinatie met een transportmodel te beschrijven. De conclusie was
dat de onderzochte modelvarianten ongeschikt waren om de nitraatconcentratie te voorspellen omdat
het onmogelijk was de modellen te kalibreren. Het procesmodel wordt hier slechts in herinnering
gebracht ten behoeve van eventueel vervolgonderzoek.
2.2.1.8

Model voor Nitraatresidu (NR): akker- en tuinbouw

Het uitspoelingsrisico wordt behalve door de eerder besproken risicofactoren (Typen i, ii, iii) uiteraard
ook bepaald door de hoogte van het nitraatresidu (NR) zelf (zie iv in Figuur 2.1). De respons van NR
op een aantal factoren – als vastgesteld in Sturen op Nitraat – werd gerapporteerd door Ten Berge en
Burgers (2006). Hieronder zijn enkele resultaten daaruit vermeld.
Het beste regressiemodel voor NR (kg N/ha) is van de vorm (hier enigszins vereenvoudigd):

NR = Ki + a Nwz + c Neerslag

(2.2)

waar Ki een cluster-constante is die afhangt van Gt-groep en Gewasgroep (Tabel 2.4), Nwz de
werkzame N gift is (kg N/ha), en Neerslag (mm) betrekking heeft op de periode van 1 april tot het
moment van NR bemonstering. De neerslag is hier dus over een wat langere periode gesommeerd dan
in eerder genoemde modellen voor [NO3], want de datum van NR bemonstering viel steeds na 1
oktober. Er was geen duidelijk effect van Bodemgroep op NR, daarom werd deze niet opgenomen bij
differentiatie van Ki. Verschillen in Ki tussen Gt-groepen 2 en 3 waren niet significant, zomin als
verschillen tussen Gewasgroepen a en b. De coëfficiënt a was alleen relevant voor Gewasgroepen ‘a’
en ‘t’ (Tabel 2.1), en bedroeg daar resp. 0,29 en 0,23. Dit betekent dat NR stijgt met 29 of 23 kg N
per 100 kg werkzame N gift. Coëfficiënt a was verwaarloosbaar klein voor de gewasgroepen ‘b’ en ‘r’.
Dit contrast tussen de gewasgroepen in de reactie van NR op de mestgift werd eerder
gedocumenteerd door Schröder et al. (1996) en Prins et al. (1988). Coëfficiënt c bedroeg -0,21, dit
betekent dat de NR waarde daalde met 21 kg/ha per 100 mm neerslag. Ten Berge en Burgers (2006)
gaven een rekenvoorbeeld voor aardappel bij Gt-groep 3 op basis van bovengenoemde
parameterschattingen bij een neerslag van 400 mm in de periode 1 april tot NR bemonstering. Bij een
werkzame N gift van 200 of 250 kg/ha bedraagt NR volgens Vgl. (2.2) dan resp. 101 of 115 kg/ha.
Een groot aantal andere factoren werd onderzocht maar geen daarvan had een relevant en significant
effect op NR.
Tabel 2.4

Waarde van de clusterconstante (Ki) voor NR, als functie van Gt-groep en Gewas-groep

voor akker- en tuinbouw (Vgl. 2.2).
Gt-groep

Ki (kg N/ha)
Gewasgroep

1

a

b

r

t

105

128

133

146

2

124

147

153

166

3

127

150

156

169

2.2.1.9

Model voor Nitraatresidu (NR): grasland

Het beste regressiemodel voor grasland was van de vorm:
NR = Kgras + a Ngifttot + b Scheur + c Neerslag

(2.3)

Rapport WPR-917

| 29

waar de constante Kgras niet verschilde tussen Gt-groepen of Bodemgroepen. De schatting voor deze
constante bedroeg 88,9 kg/ha. Opvallend is dat bij grasland de Ntotaal gift een betere regressor was
dan de gift aan werkzame N (zie akker- en tuinbouw). Per 100 kg/ha Ntotaal gift nam NR toe met
slechts 6 kg/ha. Per 100 mm neerslag (1 april tot bemonstering) daalde NR met 15 kg N/ha. Het
scheuren van grasland voorafgaand aan de NR bemonstering had met 38,8 kg N/ha een groot effect
op NR. Het perceelsoverschot had slechts een klein (en niet significant) effect op NR, namelijk 5,2 kg
N/ha bij een stap van eerste naar derde kwartiel in perceelsoverschot (d.w.z. van 117 kg/ha naar 272
kg/ha). Een groot aantal andere factoren werd onderzocht maar geen daarvan had een relevant en
significant effect op NR.
Tabel 2.5

Waarde van de clusterconstante (Kmaïs) voor NR bij maïs, als functie van Gt-groep en

Bodemgroep.
Gt-groep

Kmaïs (kg N/ha)
Bodemgroep
Z1

Z2

Z3

1

176

174

160

2

184

183

169

3

184

183

169

2.2.1.10

Model voor Nitraatresidu (NR): maïs

Het beste regressiemodel voor NR in maïs is:

NR = Kmaïs + a Ntot + b Neerslagsom1

(2.4)

waar Kmaïs weer de clusterafhankelijke basiswaarde is (Tabel 2.5), die echter niet significant verschilde
tussen Gt-groepen of tussen Bodemgroepen. Effecten van deze groepen konden niet goed vastgesteld
worden door verstrengeling met andere factoren. Ntot is het N-gehalte in de bouwvoor (g N per kg
grond). Over de range tussen eerst en derde kwartiel van deze grootheid werd NR verhoogd met circa
9 kg/ha, geen sterk effect dus. De variabele Neerslagsom1 heeft betrekking op 1 april – 1 oktober
(dus nu niet tot aan tijdstip van NR bemonstering als bij akker- en grasland) en het effect ervan op NR
bedroeg -32 kg N/ha per 100 mm, wat een grotere daling is dan bij grasland en akker- en tuinbouw.

2.2.2

De Ruijter et al., 2007

De studie door De Ruijter et al. (2007) was gebaseerd op 34 bedrijven (akkerbouw en
vollegrondsgroenten), welke deels overlap vertoonden met de (18) bedrijven in Sturen op Nitraat
(Paragraaf 2.2.1). Hieronder de belangrijkste bevindingen uit die studie met betrekking tot
risicofactoren.
Gt groep en grondsoort
Gt groepen (Tabel 2.6) waren iets anders gedefinieerd dan in Sturen op Nitraat. Echter ook hier was
het effect van Gt groep op [NO3] groot. Op slecht gedraineerde gronden was [NO3] minder dan de
helft van de waarde op goed gedraineerde gronden. Ook grondsoort had een sterke invloed, de
laagste [NO3] waarden werden op klei gevonden. De auteurs merkten op dat NR en ook enkele andere
indicatoren weinig door de Gt groep beïnvloed werden, anders dus dan [NO3].
Tabel 2.6

Definitie van Gt groepen volgens De Ruijter et al. (2007). GHG: gemiddeld hoogste

grondwaterstand; GLG: gemiddeld laagste grondwaterstand.
Gt-groep

GHG

GLG

Goed gedraineerd

>80

>120

Normaal Gedraineerd

40-80

>120

Enigszins gedraineerd

40-120

80-120

Slecht gedraineerd

0-40

0-120

30 | Rapport WPR-917

Veenlaagjes
Op zandgronden reduceerde de aanwezigheid van veenlaagjes in de ondergrond de nitraatconcentratie
met gemiddeld 80 mg/l, een reductie met meer dan 50% ten opzichte van meetpunten op profielen
zonder veenlaagje. Veenlaagjes werden op minder dan 10% van de meetpunten aangetroffen. Verdere
analyses in De Ruijter et al. (2007) beperkten zich tot de zandgronden zonder veenlaagjes.

2.2.3 Studies in Vlaanderen
Tits et al. (2010) en Van Overtveld et al. (2011) deden uitvoerig onderzoek waarin dynamische
simulatiemodellen, een analytisch convectie-dispersiemodel, regressiemodellen en geostatistiek
werden gecombineerd, teneinde grenswaarden voor het nitraatresidu (NR) vast te stellen waarbij een
zekere doelconcentratie van nitraat in grond- of oppervlaktewater wordt bereikt. Deze aanpak werd
gevolgd omdat de te correleren grootheden (nitraatresidu in de bodem en nitraatconcentraties in
grond- en oppervlaktewater) niet steeds op dezelfde locaties betrekking hadden, zij werden immers in
onderscheiden monitoringsnetwerken – elk met een eigen frequentie, dichtheid en ruimtelijke
verspreiding van meetpunten – vastgesteld. Hieronder zijn enkele bevindingen samengevat.
2.2.3.1

Verklarende grootheden voor het nitraatresidu (NR)

Het betreft hier factoren van Type iv (Figuur 2.1). Het MANCOVA model werd opgesteld om de variatie
in NR te verklaren op basis van twee grote Vlaamse datasets: Beheersovereenkomst Water (BOW)
over periode 2001-2008 en controlemetingen door de Mestbank (Mestbank, 2017) over periode 20042008. In totaal werd de invloed van zevenendertig variabelen op het nitraatresidu geanalyseerd. De
auteurs concludeerden dat aparte modellen nodig zijn per gewasgroep om de effecten van diverse
factoren op NR te schatten. Niettemin blijven ook dan de percentages verklaarde variantie laag.
Overigens vertoonde het nitraatresidu in beide datasets een dalende trend, waarvoor werd
gecorrigeerd. Die trend werd toegeschreven aan aanscherpend mestbeleid, begeleiding en
bewustwording en betere opvolging van bemestingsadviezen. Uit de analyse kwamen de volgende
factoren als belangrijkste naar voren: de hoofdteelt van het perceel en grondsoort (Tabel 2.7), het
jaar van bemonstering (door auteurs aangeduid als ‘de bemestingspraktijk’), de landbouwstreek
(Tabel 2.8), de nateelt, de datum van bemonstering (die steeds tussen 1 oktober en 15 november lag)
en, in mindere mate, de weersomstandigheden en het bedrijfstype. Uiteraard bestaat er een
verstrengeling tussen streek en grondsoort; verschillen tussen streken worden echter niet volledig
door grondsoort verklaard.
Tabel 2.7

Gemiddeld nitraatresidu (kg N/ha) en verdeling over bodemlagen, per gewasgroep en per

bodemtype, voor de Mestbank-controlemetingen 2004-2008 (Mestbank, 2017) en voor de percelen
met een Beheersovereenkomst Water 2001-2008 (BOW). (Uit: Van Overtveld et al., 2011, p 138).
Teelt

Maïs
Bieten
Groenten
Gras

Grondsoort

Andere

BOW

30-60

60-90

0-90

0-30

30-60

60-90

0-90

cm

cm

cm

cm

cm

cm

cm

cm

Niet-zand

44

37

25

96

35

24

16

74

Zand

44

37

25

106

30

28

20

78

Niet-zand

29

21

17

66

27

16

11

54

Zand

19

19

17

56

19

16

12

47

Niet-zand

40

46

37

122

29

24

17

71

Zand

39

54

46

139

30

33

24

87

Niet-zand

35

20

14

69

30

16

10

56

Zand

26

18

14

58

22

16

12

51

43

31

21

95

28

19

14

60

Zand

34

34

27

95

19

20

18

56

Niet-zand

46

44

34

124

43

30

20

93

Zand

36

45

38

119

30

31

23

85

Niet-zand

43

31

21

95

29

19

13

62

Zand

28

27

22

77

22

22

18

63

Granen+groenbemester Niet-zand
Aardappelen

MB
0-30

Rapport WPR-917

| 31

Tabel 2.8

Nitraatresidu onderscheiden naar landbouwstreek in Vlaanderen en ANOVA resultaten.

Aantal percelen, gemiddelde, minimum, maximum en standaardafwijking van het totaal nitraatresidu
in de laag 0-90 cm -mv. Gebaseerd op de MB dataset. (Uit: Tits et al., 2010, p. 75).
Landbouwstreek

Aantal

Gemiddelde 1

Minimum 2

Maximum 3

Standaardafwijking

Duinen

25

88,1 -

17,9

235,1

61,3

Kempen

5.034

80,5 a

1,0

496,1

72,1

Leemstreek

1.462

105,4 d

4,9

488,0

76,1

Polders

1.558

115,8 e

3,0

485,0

81,9

Vlaamse-zandstreek

10.451

84,8 b

1,0

495,7

72,1

160

59,5 -

3,3

326,1

61,8

16.190

86,7 c

2,7

500,0

70,9

Weidestreek
Zandleemstreek
p-waarde

0,00

R2

0,02

1

Verschillende letters duiden op significante verschillen volgens de Tukey HSD test, uitgevoerd op log(x+1)-getransformeerde

2

dl = kleiner dan de detectielimiet.

3

hogere waarden dan 500 werden niet geselecteerd in de dataset.

nitraatresidumetingen.

Het al of niet aanwezig zijn van een nateelt (vanggewas/groenbemester) was vooral van belang in
granen, waar een nateelt de NR waarde verlaagde met circa 20 kg N/ha. Ingeval gras werd nageteeld,
was dit effect wat zwakker (circa -15 kg N/ha) wat toegeschreven werd aan de trage begingroei bij
gras. Ook bij aardappel leek een nateelt van belang, het effect kon daar echter niet worden
gekwantificeerd door de structuur van de dataset. Een andere bestudeerde factor was
bodembedekking (hoofdgewas of nateelt) op het moment van bemonstering. Variatie hierin
veroorzaakte variatie in NR van 10 à 20 kg N/ha, afhankelijk van gewas. Deze variatie werd niet
alleen toegeschreven aan de toestand van het staande gewas, maar ook aan de tijdsduur sinds
grondbewerking (lage bedekkingsgraad betekent vaak recent bewerkt). De datum van bemonstering
had een effect dat verschilde tussen gewasgroepen, en interacties vertoonde met enkele andere
variabelen. In de MB dataset was de datum niet significant, in de BOW wel. Daar gaf een latere datum
een hogere NR waarde. Wegens de complexiteit worden die effecten hier niet beschreven. Figuur 2.2
toont het effect van de leeftijd van een nateelt (vanggewas) op NR, zoals gevonden bij granen. Het
effect bleek over de jaren consistent: een daling van NR met circa 50 kg N/ha bij een duur van 100
dagen. Bij andere gewassen was het effect minder uitgesproken of minder consistent. Bij suikerbieten
zonder nateelt steeg NR met circa 20 à 40 kg N/ha over een periode van 60 dagen na de oogst, wat
toegeschreven werd aan de mineralisatie van oogstresten.
2.2.3.2

Van nitraatresidu naar nitraatconcentratie in uitspoelwater (onderzijde van de
wortelzone)

Het betreft hier factoren van Type i, ii of iii, of combinaties daarvan (Figuur 2.1). Het model WAVE
werd gebruikt om verbanden te leggen tussen enerzijds het nitraatresidu en anderzijds de
nitraatconcentratie die de wortelzone verlaat. De processen die de relatie tussen deze twee
grootheden bepalen worden beïnvloed door type en hoeveelheid gewasresten, bodemtextuur, de
aanwezigheid van een nateelt en diverse bodemparameters. Deze laatste bleken onbelangrijk in
vergelijking met de grootte van het nitraatresidu. Het nitraatresidu, waarbij een zekere
nitraatconcentratie aan de onderzijde van de wortelzone hoort, werd gedifferentieerd naar textuur en
gewas en aan/afwezigheid van een nateelt. Op grond hiervan werd – per combinatie van gewasgroep,
textuur, en aan/afwezigheid van nateelt– de toelaatbare waarde van het nitraatresidu vastgesteld
waarbij de nitraatnorm juist wordt bereikt, rekening houdend met de stroomgebiedsafhankelijke
‘attenuatiefactor’ (Tabel 2.9).

32 | Rapport WPR-917

Tabel 2.9

Geïnterpoleerde toelaatbare nitraatresidu’s voor drie waarden van de procesfactor en

voor zes gewasgroepen op zand en niet-zandbodems naar analogie met de N-(eco)² -studie. De
waarden zijn het maximale nitraatresidu waarbij voor een gegeven procesfactor in 95% van de jaren
de gemiddelde nitraatconcentratie in het grondwater en de debietsgewogen nitraatconcentratie in het
oppervlaktewater, de waarde van 50 mg NO3/l niet overschrijdt. (Uit: Van Overtveld et al., 2011, p.
126).
Zandbodems

Nitraatresidu kg NO3-N/ha voor procesfactoren
1.5

1.9

2.1

Maïs

34

44

49

Bieten

29

38

42

Groenten zonder afvoer

30

34

37

Gras

44

57

63

Graan+groenbemester

40

51

57

Andere

34

46

51

Andere texturen

Nitraatresidu kg NO3-N/ha voor procesfactoren
1.5

1.9

2.1

Maïs

54

71

79

Bieten

40

53

59

Groenten zonder afvoer

37

43

46

Gras

63

81

90

Graan+groenbemester

57

73

81

Andere

47

62

69

Figuur 2.2 Effect van leeftijd van nateelt op het nitraatresidu bij gele mosterd na granen (Uit: Tits et
al., 2010, p. 72).

2.2.3.3

Proces- of attenuatiefactor

Het betreft hier factoren van Type i, ii of iii, of combinaties daarvan (Figuur 2.1). De proces- of
attenuatiefactor geeft de verhouding aan tussen enerzijds de nitraatconcentratie aan de ondergrens
van de wortelzone en anderzijds de nitraatconcentratie in grond- of oppervlaktewater. Een waarde van
1 betekent dat geen attenuatie plaatsvindt: er gaat geen nitraat verloren in de ondergrond noch is er
verdunning. Een waarde van 2 betekent dat de nitraatconcentratie in het grond- of oppervlaktewater
slechts de helft bedraagt van de concentratie in het water dat de wortelzone verlaat. Gevonden
waarden van de attenuatiefactor verschilden sterk tussen regio’s en/of stroomgebieden. Voor
oppervlaktewater varieerden zij tussen 1 à 1,5 in delen van Limburg tot 8 of hoger in delen van West
Vlaanderen. De variatie kon maar ten dele worden verklaard. Voor grondwater werden eveneens
lokaal zeer uiteenlopende waarden van de factor gevonden (<1 tot >18). Bepalende grootheden zijn
vooral textuur (uitspoelbaarheid van residu) en de redox potentiaal in grondwater. Gemiddelden van
de attenuatiefactor voor ‘hydrogeologisch homogene zones’ lagen tussen 2,3 en 9,5 (Tabel 2.10). Men

Rapport WPR-917

| 33

besloot dat de factor voor grondwater niet gedifferentieerd kan worden binnen Vlaanderen en stelde
voor de waarde van 2,1 te gebruiken (mediaan van steekproef voor oxische filters in grondwater).
Tabel 2.10 Gemiddelde proces- of attenuatiefactor (pf) per hydrogeologisch homogene zone (HHZ)
in Vlaanderen (Uit: Van Overtveld et al., 2011, p. 115).
HHZ naam

HHZ code

pf

Polderafzettingen

00

9,5

Aantal metingen
2

Vlaamse Vallei

21

3,8

126

Hoogterrasafzettingen

23

2,3

17

Quartair dek op Ieperse klei

32

4,6

46

Quartair dek op Paniseliaan klei

33

3,2

16

Complex van de Kempen

40

3,6

38

Formatie van Diest

63

4,3

10

Onder-Oligoceen

72

6,0

2

Ledo-Paniseliaan

73

4,8

14

Zanden van Egem

74

6,7

14

De berekeningswijze en resulterende waarden van de attenuatiefactor verschillen tussen grond- en
oppervlaktewater. Grenswaarden voor NR bij een zekere doelconcentratie verschillen daarom ook
tussen grond- en oppervlaktewater. De auteurs hanteerden de strengste van beide grenswaarden als
maat voor het toelaatbaar nitraatresidu per gewas-bodem combinatie. Deze toelaatbare niveaus
werden niet als zodanig wettelijk geïmplementeerd, maar vormden input voor een belangenafweging
rond het vaststellen van wettelijke drempelwaarden voor het nitraatresidu (Zie Hoofdstuk 5).
Samenvattend concluderen we in voorliggende studie dat van alle risicofactoren voor
nitraatuitspoeling de attenuatiefactor het belangrijkst is. Deze is – voor grondwater - zeer
vergelijkbaar met de inverse van de ‘uitspoelfractie’ als gehanteerd in Nederland (zie ook Hoofdstuk
4), hoewel deze laatste betrekking heeft op het bodemoverschot. Hoewel bodemoverschot en
nitraatresidu numeriek zeer verschillend zijn en deels ook verschillend reageren op omstandigheden het neerslagoverschot in de zomer bijvoorbeeld zal het overschot verhogen maar het nitraatresidu
verlagen - vertonen de Vlaamse attenuatiefactor en de Nederlandse uitspoelfractie grote
overeenkomsten.

2.2.4 Machine Learning
Machine learning (ML) is een relatief nieuwe techniek om verbanden te ontdekken tussen factoren en
eigenschappen, en wordt toegepast om patronen te herkennen. Toepassingen zijn bijvoorbeeld bij
gezichtsherkenning of onkruidherkenning in precisielandbouw. ML biedt echter ook een alternatief voor
klassieke multiple regressie of andere statistische methoden voor verwerking en analyse van
gegevens. Daarom is een oriënterende deelstudie (Bijlage 1) uitgevoerd door NMI om de dataset van
Sturen op Nitraat (Hack-ten Broeke et al., 2004) opnieuw te analyseren met twee ML technieken
(Random Forest, RF en Gradient Boosted Trees, GBT) en ter vergelijking met lineaire regressie (LR).
Nagegaan is of ML perspectief biedt om een relatie te leggen tussen nitraat in grondwater en NR,
bodemeigenschappen, N-bodemoverschot en weerparameters op perceelsniveau. Bij de meest scherpe
toetsing (kruisvalidatie op bedrijfsniveau met 34 bedrijven gedurende 3 jaar; Bijlage 1) bedroeg het
percentage verklaarde variantie ongeveer 25%, zowel bij lineaire regressie als bij Random Forest en
Gradient Boosted Trees. Het verschil in verklaarde variantie was klein, bij deze dataset. Het is bekend
dat ML vooral meerwaarde heeft bij grotere datasets. De auteurs van de deelstudie hadden bij deze
toetsing bovendien graag gebruik gemaakt van geo-gerefereerde gegevens van de meetlocaties, maar
die konden binnen het tijdsbestek van de studie niet beschikbaar gemaakt worden. Voor harde
conclusies zijn er in de huidige Sturen op Nitraat-database te weinig ruimtelijk gespecificeerde
metingen.
Bij minder scherpe toetsing (Kruisvalidatie voor jaar 1 en 2 en validatie op de meetgegevens van het
derde meetseizoen; Bijlage 1) nam de verklaarde variantie bij de ML modellen toe tot respectievelijk
ruim 40% en 50%. De belangrijkste variabele was de hoeveelheid Nmin in de bodem, vooral in de
laag van 60-90 cm -mv. Het opnemen van nitraat in grondwater in het voorafgaande jaar verhoogde

34 | Rapport WPR-917

de voorspelkracht van het model. Reduceren van het aantal variabelen tot de 20 meest invloedrijke
variabelen verlaagde het percentage verklaarde variantie slechts met ongeveer 10%. Dit laat zien dat
er perspectief is voor het beperken van het aantal verklarende variabelen (bijvoorbeeld tot de meest
invloedrijke en goedkoopst te meten). Gegeven de beperkingen van de gebruikte dataset, biedt dit
perspectief om Nmin-metingen te combineren met beschikbare locatie-kenmerken om zo een robuuste
schatting te geven van het risico op N-verliezen naar het grondwater.
Er zijn ook ML technieken (neurale netwerken) die nog beter in staat zijn om niet lineaire verbanden
te ontdekken in meetseries dan de hier gebruikte. Deze technieken vereisen echter een substantieel
groter aantal metingen. Een mogelijkheid is om ML ook toe te passen op andere datasets met nitraat,
NR en relevante sturende variabelen. Een grote set is bijvoorbeeld LMM, daar ontbreekt echter NR. het
valt te overwegen om informatie uit het agrarisch meetnet van Eurofins Agro aanvullend te gebruiken
om inzicht te verkrijgen in de rol van bodemvruchtbaarheidsparameters. Mogelijk kan Nmin_voorjaar
daarbij als verklarende grootheid een rol spelen. De auteurs van de deelstudie geven tenslotte aan dat
bij verbetering van de ML of LR modellen ook rekening moet worden gehouden met de temporele en
ruimtelijke variabiliteit binnen een perceel. Zie daarvoor ook Hoofdstuk 7 (Sensoren) en Bijlage 5,
waar die mogelijkheden worden besproken.

2.3

Risicofactoren op basis van jaarlijkse
monitoringrapportages

Voor de identificatie van risicofactoren op basis van de jaarlijkse monitoringcampagnes in Vlaanderen
en Baden-Württemberg wordt verwezen naar Hoofdstuk 5. Zie ook Tabel 2.7.

2.4

Risicofactoren afgeleid uit maatregelen in huidig
beleid

Ook uit de maatregelen welke door het beleid opgelegd worden in uitspoelingsgevoelige gebieden of
bij overtredingen kunnen risicofactoren worden afgelezen. Uiteraard zullen deze voor een groot deel
overeenstemmen met de factoren die reeds benoemd werden op basis van onderzoek. Toch wordt
hieronder een samenvatting gegeven van de maatregelen gehanteerd in Vlaanderen en BadenWürttemberg. Voor een uitvoeriger behandeling van de systemen in deze twee regio’s, zie Hoofdstuk
5.

2.4.1 Vlaanderen
Afhankelijk van de status van het gebied (focus/niet focus), bedrijf (focus/niet focus), en de uitslag
van de NR meting (overschrijding drempelwaarden; mede in relatie tot eerdere overschrijdingen),
kunnen (combinaties van) de hieronder genoemde beperkende maatregelen van toepassing zijn:
- Beperkte uitrijdperiode dierlijke mest
- Verbod op gebruik van effluent na 15 augustus
- Verplicht vanggewas waar teelt en bodem het toelaten
- Verplicht vanggewas op >20% van het bedrijfsareaal
- Bedrijfsbrede NR meting (‘bedrijfsevaluatie’)
- Inhouden van derogatie op perceel met overschrijding van NR drempelwaarde
- Inhouden van derogatie op gehele bedrijfsareaal
- Korting N gebruiksruimte
- GPS-tracked mesttransport, evt. ook binnen eigen bedrijf
- Nutriëntenbalans verplicht documenteren voor ‘specifieke teelten’
Specifieke teelten zijn: fruit, groenten van groep I, II of III, aardbeien, sierteelt en boomkweek,
spruitkool en graszoden. De bemesting van groenten van groep I of II, en van aardbeien, sierteelt en
boomteelten moet onderbouwd worden met een bemestingsadvies en eventueel een
bodembemonstering.

Rapport WPR-917

| 35

De groenten van groep I, II en III zijn:
-

GROEP I: bloemkool, groene selder, witte kool, boerenkool, spitskool, prei, broccoli, romanescokool, rodekool, savooikool, artisjok, Chinese kool, rabarber, bladselder of andere kolen met
uitzondering van voederkool en spruitkool.

-

GROEP II: spinazie, courgettes, sla, knolselder, peterselie, bieslook, basilicum, augurken,
pompoenen, knolvenkel, koolrabi, paksoi, die geteeld worden op niet permanent overkapte
landbouwgronden en andere groenten die niet onder groep I of groep III vallen en geen teelt zijn
met een lage stikstofbehoefte.

-

GROEP III: wortelen, rapen, koolraap, rode biet, pastinaak, rammenas met uitzondering van
bladrammenas, radijs, mierikswortel, schorseneren, wortelpeterselie, asperges, erwten, bonen,
dille, kervel, tijm, of andere kruiden met uitzondering van peterselie, bieslook en basilicum.

2.4.2 Baden-Württemberg
Afhankelijk van de intrek-zone van de waterwinning (zie Hoofdstuk 5, Figuur 5.1), gebiedsstatus en
bodemklasse (A of B; Zie Hoofdstuk 5) kunnen hieronder genoemde beperkende maatregelen van
toepassing zijn. De maatregelen hangen nauwelijks af van de uitslag van de NR meting.
-

Landgebruik beperken tot gemaaid grasland

-

Verbod op drijfmest

-

Verbod op dierlijke mestverwerkingsproducten (wel plantaardig compost)

-

Gebruik van alleen stro-rijke stalmest (‘Rottemist’)

-

Verbod op alle organische meststoffen

-

Verbod op open loopstallen

-

Lage beweidingsdruk (vee-dichtheid) of verbod op beweiding

-

Verbod op vaste drenkplaatsen

-

Beperkte uitrijdperioden dierlijke mest

-

Verplicht vanggewas

-

Beperkingen op bemesting van vanggewas/groenbemester

-

Verbod op grondbewerking (of beperkte tijdvensters voor grondbewerking)

-

Laat inwerktijdstip voor vanggewassen/groenbemesters

-

Geen stikstof op stro t.b.v. vertering

-

Maximering van N deelgiften per 3-weeksperiode

-

Beperking typen kunstmest (snel- of langzaamwerkend) afhankelijk van bodemtype

-

Verplichte Nmin bepaling vóór seizoen, vertaald in aangepaste N gift

-

Verplichte Nmin meting vóór elke deelgift groter dan 50 kg/ha

-

Verplicht bemestingsplan

-

Opbrengst-afhankelijke correctie op N gebruiksnorm

-

Verplicht nutriëntenbalans documenteren

-

Maximering van watergift (beregening) afhankelijk van bodemtype

2.4.3 Duurzaam Schoon Grondwater Limburg
In Limburg loopt het project Duurzaam Schoon Grondwater (DSG, zie Paragraaf 5.5). In dat project
werd een model opgesteld voor de nitraatconcentratie in het diepere bodemvocht (als indicator voor
het risico op nitraatuitspoeling vanuit landbouwpercelen) op basis van het stikstof- en het
neerslagoverschot en een empirische factor die wordt afgeleid uit de meetresultaten (Tabel 2.11).
Deze factor geeft de verhouding weer tussen enerzijds de gemeten nitraatconcentratie in het diepere
bodemvocht, en anderzijds het werkzaam N overschot per eenheid neerslagoverschot. Deze factor is
dus nauw verwant – maar niet gelijk – aan de uitspoelfractie afgeleid uit LMM (Hoofdstuk 4). Het
model werd gaandeweg het DSG project steeds verbeterd om nitraatuitspoeling nauwkeuriger te
kunnen schatten op basis van perceelmanagement en -condities (Ros et al., 2018).

36 | Rapport WPR-917

Tabel 2.11

Empirische factor per gewas op basis van het werkzaam N overschot met

betrouwbaarheidsinterval, berekend met het DSG model (Uit: Ros et al., 2018). In de originele tabel
zijn ook waarden opgenomen voor situaties met een diep en ondiep wortelend volggewas.
Gewas

Alle data
n

gem

Betrouwbaarheidsinterval

Appels

24

0,21

0,15-0,28

Bladrammenas

4

0,40

0,29-0,56

Consumptieaardappel

71

0,32

0,26-0,40

Grasland

193

0,11

0,10-0,13

Groenten

4

0,80

0,66-0,98

Hamster

45

0,38

0,31-0,47

Korrelmaïs

30

0,35

0,26-0,47

Natuurgras

38

0,18

0,15-0,21

Rogge

6

0,30

0,11-0,81

Snijmaïs-continu

33

0,81

0,67-0,98

Snijmaïs-enkel

81

0,30

0,24-0,36

Suikerbieten

116

0,16

0,14-0,19

Triticale

2

0,19

0,04-0,90

Weidegras

94

0,08

0,06-0,10

Wintergerst

38

0,43

0,32-0,57

Wintertarwe

230

0,20

0,18-0,23

Zaaiui / winterui

12

0,61

0,38-1,00

Zomergerst

29

0,27

0,19-0,38

Bij de interpretatie maken de auteurs onderscheid tussen diep (lage uitspoelfactor) en ondiep
wortelende gewassen (hoge uitspoelfactor). Daarbij rekenen zij gras tot de diep wortelende gewassen.
Als het gewas gevolgd wordt door een diep wortelend gewas wordt een lagere uitspoelfactor, en
andersom een hogere waarde gevonden. Ook in andere rapporten (genoemd in paragraaf 5.5) worden
pogingen ondernomen om het effect van vruchtwisseling mee te nemen.
Gebleken is dat van de vier schattingen van het neerslagoverschot die van Jenkinson & Coleman
(1994) het beste voldoet voor het beschrijven van de nitraatconcentratie (Ros & De Pater, 2018).
Daarnaast bleek ook het gebruik van het N-bodemoverschot op basis van werkzame N een verbetering
op te leveren van het model ten opzichte van het gebruik van de totaal-N balans. Dit is in
overeenstemming met De Ruijter et al., 2007.

Rapport WPR-917

| 37

38 | Rapport WPR-917

3

Indicatoren voor nitraatuitspoeling

3.1

Inleiding

Om het risico op nitraatuitspoeling uit teelt- en bedrijfssystemen te beschrijven zijn verschillende
indicatoren voorhanden, variërend van geregistreerde N-aanvoer of N-bodemoverschot tot gemeten
nitraatconcentratie in grond-, hang- of oppervlaktewater (Ten Berge, 2002; De Ruijter et al., 2007;
Oenema et al., 2003; Schröder et al., 2004). Het uiteindelijk effect van teeltkundig handelen op de
nitraatemissie kan bepaald worden door de nitraatconcentratie in het bovenste grondwater te meten.
Dit is de ‘doelgrootheid’ (ofwel ‘end point’) waaraan andere indicatoren getoetst worden. Deze
grootheid wordt in Nederland (LMM) volgens een door RIVM vast omschreven protocol gemeten. Bij
een voldoend hoge bemonsteringsdichtheid (per perceel of per bedrijf) is deze indicator per definitie
het nauwkeurigst van alle genoemde indicatoren. Bemonstering van het grondwater is echter
arbeidsintensief en daardoor te duur om als standaard meetmethode voor nitraatuitspoeling op
perceels- of bedrijfsniveau te kunnen gebruiken.
De indicatoren kunnen bekeken worden op puntniveau of perceelsniveau, of geaggregeerd op
bedrijfsniveau. Ook kunnen ze per afzonderlijk jaar bekeken worden of gemiddeld over een reeks van
achtereenvolgende jaren. Elk van de indicatoren heeft specifieke voor- en nadelen. Een tentatief
overzicht daarvan werd in Hoofdstuk 1 gegeven.
De indicator ‘N aanvoer’ omvat aanvoer via depositie en de totale N-aanvoer via kunstmest en
dierlijke mest, zonder correctie voor ammoniakvervluchtiging. Deze indicator kan verfijnd worden door
slechts de werkzame N fractie te betrekken. Dit betekent corrigeren voor de werkingscoëfficiënt (een
maat voor het minerale N gehalte en de eerstejaars-mineralisatie) van dierlijke mest, en voor N
verlies via ammoniakvervluchtiging. Het nadeel van deze ‘aanvoer-indicator’ is dat verschillen in
stikstofafvoer in het geoogste gewas niet tot uitdrukking komen, noch voor verschillen in mineralisatie
uit de bodem-N voorraad.
De indicator ’N overschot’ houdt wel rekening met de N afvoer in geoogst product en is daardoor
specifieker dan stikstofaanvoer. Wanneer gecorrigeerd wordt voor ammoniakverliezen, wordt
gesproken van ‘N bodemoverschot’. Bij de berekening van het N overschot of N bodemoverschot
wordt voor verschillende posten op de N balans gebruik gemaakt van schattingen en/of forfaitaire
gehalten. Dit geldt voor stikstofdepositie, N-binding door vlinderbloemigen, ammoniakverliezen uit
mest, en de afvoer van N met het geoogst product. Bij laatstgenoemde balanspost worden meestal
standaardwaarden per gewas voor het N-gehalte in geoogst product gebruikt. Een nadeel van de
indicatoren N overschot en N bodemoverschot is dat mineralisatie uit organische stof niet wordt
verdisconteerd. Dit leidt tot een schijnbare paradox: een hoge mineralisatie verlaagt het N overschot
(door verhoogde opname en afvoer in gewas), maar verhoogt het uitspoelingsrisico. Rijke percelen
hebben dus een lager N-bodemoverschot dan arme percelen, bij eenzelfde N gift, maar een hoger
uitspoelingsrisico (Ten Berge et al., 2007). Verder blijven door het gebruik van forfaitaire waarden de
effecten van diverse factoren en maatregelen veelal buiten beeld (zie Figuur 3.1). Een variant op het
N bodemoverschot is het ‘werkzame-N overschot’, berekend als het verschil tussen werkzame N uit
aangevoerde N bronnen en de N afvoer in geoogst product (De Ruijter et al., 2007). Deze vertoont
soms een betere correlatie met de nitraatconcentratie in grondwater, dan het N bodemoverschot.
Residuaire minerale N (Nmin_najaar) is de som van nitraat-N en ammonium-N in de bodem, meestal
gemeten in de laag 0-90 cm -mv. Het nitraatresidu (NR) is het nitraat-N deel uit Nmin_najaar. Deze
indicatoren kunnen op perceelsniveau vrij eenvoudig gemeten worden. Voor een schatting van het
gemiddelde van het perceel worden vaak tenminste 15 steken per perceel genomen, en wordt daaruit
per laag (0-30; 30-60; 60-90 cm -mv) een mengmonster gemaakt voor chemische analyse. Deze
indicatoren hebben als specifiek voordeel dat zij de variatie in resp. gewasafvoer en
stikstofmineralisatie in belangrijke mate verdisconteren. Door over een laagdiepte van 90 cm -mv te
meten wordt veel van de stikstof die na de teelt achterblijft, en vatbaar is voor uitspoeling in de
winterperiode, meegenomen. Uitspoeling die vóór het bemonsteringstijdstip plaatsvindt komt in deze
indicatoren echter niet tot uitdrukking, evenmin als N uit mineralisatie na het bemonsteringstijdstip.

Rapport WPR-917

| 39

Figuur 3.1 geeft schematisch enkele verschillen weer tussen het gebruik van indicatoren als
Nmin_najaar of NR enerzijds en het berekend N-bodemoverschot anderzijds. Links in de figuur zijn
processen en maatregelen (‘factoren’) genoemd die wel effect hebben op Nmin_najaar en NR - en
daarmee op de nitraatuitspoeling - maar meestal niet worden gevat in het berekende N
bodemoverschot. Correcte verrekening van die factoren vereist dat gebruik wordt gemaakt van
gemeten (i.p.v. forfaitaire) N afvoer in geoogst product. Dit is vrijwel onmogelijk in een
praktijksituatie; bovendien wordt daarmee eerdergenoemde paradox (laag overschot bij hoge
mineralisatie) versterkt. Een andere optie - om het effect van die factoren toch correct tot uitdrukking
te brengen in het N-bodemoverschot - is de werkelijke N gift (dus in het veld) te corrigeren voor de
verandering in N beschikbaarheid ten gevolge van betreffende maatregel. In een praktijksituatie zullen
deze correcties met grote fouten behept zijn.
Een andere probleem met het berekend N-bodemoverschot is dat hieraan meerdere bronnen
bijdragen, die onderling verschillen in de mate waarin zij bijdragen aan de nitraatuitspoeling. Een
voorbeeld is het verschil tussen N toegediend in minerale of organische vorm. Doordat het Nbodemoverschot geen rekening houdt met genoemde processen is het N-bodemoverschot een minder
directe indicator voor nitraatuitspoeling dan Nmin_najaar of NR.
Figuur 3.1. Factoren en maatregelen welke al dan niet tot uitdrukking komen in de indicatoren
‘Gemeten nitraatresidu’ en ‘Berekend N-bodemoverschot’. De groep van factoren en maatregelen
linksboven is van invloed op de nitraatuitspoeling en komt tot uitdrukking in het gemeten
nitraatresidu, maar is moeilijk of niet te verdisconteren in het berekend N bodemoverschot.

Onzekerheid in de relatie tussen indicator en uitspoelingsrisico
Toetsing van indicatoren voor [NO3] op basis van veldgegevens met metingen van N uitspoeling of N
concentraties in grondwater zijn schaars (Buczko & Kuchenbuch, 2010; Buczko et al., 2010). Bij de
toetsing wordt een N vracht (een hoeveelheid in kg N/ha) vertaald naar een nitraatconcentratie in het
grond- of oppervlaktewater, door deze te verdunnen in het neerslagoverschot (zie ook Par. 2.2.1).
Nitraat in de bovenste meter van het grondwater is veelal afkomstig van het voorgaande najaar en in
de winter uitgespoeld. In hoeverre dit het geval is hangt echter af van de mate van neerwaarts
transport en verdunning in het neerslagoverschot. Ter correctie hiervoor - en dus ter verbetering van
het verband tussen nitraatmeting en indicatorwaarde - kan een index berekend worden op basis van
neerslag, grondwaterstand en tijdstip van grondwaterbemonstering (Boumans et al., 2005). Dit
gebeurt in Nederland in de meerjarige rapportages over nitraatuitspoeling op basis van het LMM
netwerk.
Indicatoren voor N-verliezen naar het grondwater kunnen op verschillend schaalniveau bekeken
worden, zowel in ruimte (punt-, perceels-, bedrijfs- of regionaal niveau) als in tijd (jaar of reeks van
jaren). Middeling over jaren kan onder- en overschattingen van [NO3] op basis van een indicator

40 | Rapport WPR-917

vereffenen. Dit kan ingeval fouten in individuele jaren elkaar opheffen, bijvoorbeeld bij het toekennen
van een N vracht aan een zeker volume neerslagoverschot.
De situatie in Nederland verschilt van die in andere landen door de veelal ondiepe
grondwaterwaterstand, waardoor [NO3] in grondwater relatief nauw verband houdt met het beheer op
het maaiveld (perceels- of bedrijfsniveau), en het grondwater bovendien binnen bereik is voor
bemonstering. Voor relaties tussen indicatoren en [NO3] is men daarom aangewezen op Nederlands
onderzoek.
Rond de eeuwwisseling werden in Nederland gedurende enkele jaren de zgn. ‘Nitraatprojecten’
uitgevoerd. De belangrijkste, naast het eerder genoemde ‘Sturen op Nitraat’ (Hoofdstuk 2), waren
‘Telen met Toekomst’ (open teelten), en ‘Koeien & Kansen’ (melkveehouderij). Het materiaal uit deze
drie projecten vormt nog altijd een houvast voor de beoordeling van de voorspellende kracht van de
resp. indicatoren, al is dat houvast beperkt. In elk van deze projecten werd gepoogd om relaties
tussen indicatoren en [NO3] vast te stellen. De resultaten uit de verschillende projecten zijn echter
onderling niet goed vergelijkbaar. Soms werd de kwaliteit van relaties uitgedrukt in de (door de
indicator) verklaarde fractie van de variantie in [NO3]. Soms werd de t-waarde en/of het effect van de
indicator (over een deel van het domein, bv 25%-75% interval) op [NO3] gerapporteerd. In andere
gevallen werd het betrouwbaarheidsinterval van het model zelf gekwantificeerd., Of het
betrouwbaarheidsinterval van een nieuwe voorspelling (voor een punt, perceel of bedrijf) bij gegeven
(gemeten) indicatorwaarde werd gekwantificeerd, aangenomen dat deze laatste foutloos bekend is.
Daarbij komt dat verschillende aggregatieniveaus in ruimte en tijd gebruikt werden, zowel voor
indicator als voor de te verklaren grootheid [NO3], en dat de mate van aggregatie soms zelf verschilde
tussen de indicator en [NO3] binnen dezelfde studie.
Naast genoemde Nitraatprojecten is er de grote LMM database die jaarlijks wordt aangevuld met
nieuwe gegevens. Hoewel hieraan nog veel relevante informatie kan worden ontleend, is momenteel
uit LMM niet bekend hoe goed de relatie tussen diverse indicatoren en [NO3] is op bedrijfs- of
perceelsniveau.
Voor gedetailleerde beschrijvingen van kwantitatieve methoden en uitkomsten wordt verwezen naar
de bronnen (Hack-ten Broeke et al., 2004; De Ruijter et al., 2007; Ten Berge et al., 2004). In het
kader van de voorliggende studie lijkt de meest relevante vraag: ‘in welke range ligt de waarde van
[NO3] bij een bepaalde waarde van de indicator?’. Van deze vraag zijn er twee varianten. Voor
toepassing van indicatoren t.b.v. monitoring en rapportage over de impact van het mestbeleid gaat
het om de onzekerheid in het model zelf: ‘welk betrouwbaarheidsinterval heeft de verwachte [NO3] bij
gegeven indicatorwaarde voor een bepaalde klasse, bijvoorbeeld op zandgronden met Gt vii ?’. Voor
toepassing van indicatoren in de handhaving of in sturing of zelfevaluatie (van bedrijven), is veeleer
van belang: ‘in welke range ligt de werkelijke [NO3] waarde op het ene specifieke perceel of bedrijf
waar de indicatorwaarde werd gemeten?’. Het betrouwbaarheidsinterval van de voorspelde [NO3]
waarde (voorspelfout) is in dit geval (veel) groter.
Hieronder worden enkele uitkomsten uit genoemde studies samengevat. Zij geven geen volledige
beantwoording van genoemde vragen, maar geven wel aan dat voorspellingen van [NO3] bij zekere
indicatorwaarde met een grote onzekerheid zijn omgeven. Deze ligt steeds in de orde van tientallen
mg/l. Dat geldt voor de verwachte waarde van [NO3] voor een klasse (onzekerheid van het model),
en in nog sterkere mate voor de [NO3] waarde van het individueel object (perceel of bedrijf) waar de
indicator gemeten werd. Onze verwachting is dat verder onderzoek deze bandbreedte weliswaar zal
kunnen verkleinen, maar dat deze toch in de orde van enkele tientallen mg/l zal blijven.
Alle drie genoemde bronnen (Hack-ten Broeke et al., 2004; De Ruijter et al., 2007; Ten Berge et al.,
2004) geven aan dat het nitraatresidu (NR, kg N/ha) in 0-90 cm -mv in het najaar een beter verband
vertoont met de nitraatconcentratie in het bovenste grondwater ([NO3], mg NO3/l) in het opvolgend
jaar, dan enige andere indicator voor het nitraatuitspoelingsrisico (zoals N-aanvoer, werkzame Naanvoer, N-bodemoverschot en ‘werkzame-N bodemoverschot’). Nmin (de som van nitraat en
ammonium in 0-90 cm -mv) is een iets minder goede indicator dan NR.
Uit Sturen op Nitraat (Hack-ten Broeke et al., 2004) bleek er een duidelijk en significant verband te
bestaan tussen NR en [NO3] in alle bestudeerde combinaties van bodemgroep, Gt-groep en
gewasgroep (de zgn. clusters; zie Hoofdstuk 2). Niettemin zijn de verbanden niet erg sterk, met
fracties verklaarde variantie (op proefplekniveau) in de orde van 35 tot 50% (akker- en tuinbouw),

Rapport WPR-917

| 41

20 tot 26% (grasland) en 22 tot 27% (maïs). De standaardfout van de modellen (Sd) op basis van
proefplekken bedroeg 55 tot 60 (akker- en tuinbouw), 48 tot 50 (grasland) en 61 tot 66 (maïs) mg
NO3/l. Deze waarden hadden betrekking op de gehele range van getoetste en ‘best bevonden’
modellen. Soms waren hierin, naast NR en cluster (Bodem-groep, Gewas-groep, Gt-groep), nog extra
verklarende variabelen opgenomen, zoals het neerslagoverschot of bodemeigenschappen. Werden de
modellen opgeschaald naar cluster- of bedrijfsniveau, bij een bemonstering van 40 meetpunten per
cluster, dan bleek de verwachte [NO3] waarde voor een bedrijf bestaande uit één cluster een
betrouwbaarheidsinterval te hebben van circa ±40 mg/l (akkerbouwgewassen, Gewasgroep a+b+r) of
±50 mg/l (Gewasgroep t). (Zie Hoofdstuk 2 voor definities van de gewasgroepen). Dit betekent dat bij
een voorspelde bedrijfsgemiddelde [NO3] waarde van 60 mg/l de werkelijke waarde van het
bedrijfsgemiddelde tussen 20 en 100 mg/l ligt (in het voorbeeld van akkerbouw). Deze intervallen zijn
gedefinieerd als ±2*se, waarbij se de standaardfout in de voorspelling van het clustergemiddelde. De
veronderstelde NR waarde bij de berekening van deze intervallen was 30 kg N/ha. Bij meerdere
clusters per bedrijf wordt de voorspelfout wat kleiner. Er zijn momenteel te weinig data voorhanden
om de nauwkeurigheid van voorspelde [NO3] op perceels- of bedrijfsniveau bij zekere NR in de
werkelijkheid goed te onderzoeken.
De Ruijter et al. (2007) onderzochten in meer detail de relaties tussen [NO3] en de indicatoren Nmin,
NR, N-aanvoer en N-overschot voor een selectie van meetpunten op zandgronden zonder veenlaagjes,
voor bedrijven met akkerbouw en/of vollegrondsgroenten (project Telen met Toekomst). Dit werd
gedaan op basis van losse meetpunten, of losse meetpunten gemiddeld over de drie meetjaren, of
bedrijfsgemiddelden (per jaar; of gemiddelde over de jaren), en zowel met als zonder correctie voor
neerwaarts transport en verdunning. Van genoemde indicatoren gaf NR de beste correlatie met [NO3],
zowel voor de losse meetpunten als bij gemiddelden over jaren of bedrijven. Middeling over jaren
leidde niet direct tot een verbetering van de correlatie tussen [NO3] en de indicatoren. Jaar-effecten
werden hiermee kennelijk niet geheel ondervangen. Middeling tot bedrijfsniveau verbeterde de
correlatie tussen [NO3] en diverse indicatoren wel.
Ten Berge et al. (2004) presenteerden op basis van data uit het Koeien & Kansen project een
eenvoudig regressiemodel dat de over drie jaar gemiddelde [NO3] waarde op bedrijfsniveau uitdrukt
als functie van het over drie-jaar gemiddelde bedrijfs-N-bodemoverschot. De voorspelfout (2*se) voor
een nieuw geval (bedrijf) bedroeg toen tussen ±40 en ±50 mg/l. Nu er inmiddels een veel groter
aantal meetjaren beschikbaar is uit Koeien & Kansen, blijkt dat interval wat gereduceerd, tot circa ±30
mg/l. Een voorspelde waarde van bijvoorbeeld 60 mg/l voor het meerjarig gemiddelde van [NO3] op
bedrijfsniveau betekent dat de werkelijke waarde met 95% zekerheid tussen 30 en 90 mg/l ligt. Dit
cijfer is gebaseerd op gemiddelden (van respectievelijk N-bodemoverschot en [NO3]) over een periode
van 13 tot 19 jaar, variërend tussen bedrijven. Worden echter de afzonderlijke jaarwaarden gebruikt,
dan bedraagt de voorspelfout ±40 tot ±68 mg/l (J. Oenema, persoonlijke communicatie, 13 juni
2019; cijfers voor zandbedrijven, periode 2001-2017; excl. een bedrijf op dalgrond, een uitbijter).
Voor de meeste jaren verklaart het N-bodemoverschot hier (Koeien & Kansen; modellen op jaarbasis)
minder dan 15% van de variantie in bedrijfsgemiddelde [NO3] waarde; in enkele jaren wordt echter
een verklaarde variantie van 40% à 50% bereikt.
Carey et al. (2017) hebben N-overschot en Nmin als indicatoren voor [NO3] bekeken voor grasland in
de VS gedurende vier jaren. Zij concluderen dat N-overschot noch Nmin betrouwbare indicatoren voor
[NO3] zijn, waarbij de voorspelling van [NO3] op basis van N-overschot de gemeten waarden sterk
onderschatte, en de voorspelling op basis van Nmin de gemeten waarden sterk overschatte. Deze
uitkomsten kunnen veroorzaakt zijn door de onvolmaakte opzet van het onderzoek, waarbij het
grasland voorafgaand aan de meetperiode gescheurd was (veel mineralisatie) en Nmin over een diepte
van slechts 30 cm -mv werd gemeten. Deze resultaten moeten daarom als inferieur beschouwd
worden ten opzichte van genoemde Nederlandse studies.

42 | Rapport WPR-917

3.2

Nitraatresidu – meerwaarde en
toepassingsmogelijkheden

3.2.1 Keuze van de indicator
Uit voorgaande inventarisatie (Paragraaf 3.2) komt het Nitraatresidu (NR) naar voren als beste
indicator voor de nitraatconcentratie in grond-, hang- of oppervlaktewater. Statistische modellen op
basis van deze indicator verklaren een (veel) groter deel van de variantie in gemeten nitraatwaarden,
dan modellen op basis van enige andere indicator. Omdat in NR de effecten van een aantal
maatregelen en processen - relevant voor nitraatuitspoeling - tot uitdrukking komen, terwijl dat voor
het N-bodemoverschot niet het geval is (Figuur 3.1), is NR de betere voorspeller voor
nitraatuitspoeling. Dat geldt naar alle waarschijnlijkheid zowel op perceels- als bedrijfsniveau.
De gemeten nitraatconcentratie in grond-, hang- of oppervlaktewater is hier als potentiele indicator
terzijde geschoven omdat dit de doelvariabele zelf betreft. Het meten van deze grootheid op perceelsof bedrijfsniveau is kostbaar wegens het grote aantal monsters dat genomen moet worden, per
perceel of bedrijf, om tot een goede schatting van het gemiddelde te komen. De kosten van
grondwater-bemonstering voor het bepalen van [NO3] liggen in de orde van €1000 tot €2000 per
perceel (bij resp. 5 of 10 meetpunten/perceel voor een betrouwbare schatting van het
perceelsgemiddelde). Dit is 15 tot 40 keer duurder dan NR bepaling, uitgaande van gangbare prijzen
van €50 tot €75 voor een perceelgemiddelde NR bepaling op basis van 15 steken/perceel.
Specifieke voordelen van NR zijn de gevoeligheid voor processen die óók het uitspoelingsrisico
beïnvloeden (Figuur 3.1), de snelle respons op maatregelen en het feit dat NR op perceelsniveau
relatief eenvoudig, snel en goedkoop kan worden vastgesteld. Daartegenover staat het belangrijke
nadeel dat NR gevoelig is voor variatie tussen jaren ten gevolge van variatie in het weer. Zowel door
invloed van het weer op gewasgroei en N opname, als door invloed van het weer (vochthuishouding)
kort voor en gedurende het bemonsteringsseizoen (1 oktober – 15 november). Daardoor kan de
jaarvariatie in NR fors zijn. Meetresultaten uit een enkel jaar zijn daarom geen goede grondslag voor
conclusies m.b.t. nitraatuitspoeling. In Vlaanderen volgen daarom pas consequenties na herhaalde
overschrijding (focusbedrijf), tenzij het een ernstige overschrijding (hogere drempelwaarde) betreft.
Omgekeerd vervalt de status focusbedrijf pas na drie jaar onderschrijding van de drempelwaarde (Zie
Hoofdstuk 5).
Deze positieve en negatieve eigenschappen van NR als indicator roepen de vragen op: 1 welke
toepassingen zouden gediend zijn met invoering van de indicator NR in het Nederlands mestbeleid,
gegeven de karakteristieken van het huidige stelsel? 2 Welke meerwaarde heeft deze indicator, ten
opzichte van N-aanvoer of N bodemoverschot welke reeds bekend zijn of berekend kunnen worden –
althans op bedrijfsniveau - uit de reguliere bedrijfsadministratie? Hieronder wordt beoogd deze vragen
te beantwoorden, waarbij onderscheid gemaakt wordt tussen volgende toepassingen: (i) handhaving
van het mestbeleid; (ii) monitoring ten behoeve van rapportage over de effectiviteit van het
mestbeleid; (iii) gebiedsgerichte inzet in probleemgebieden met focus op bewustwording en
zelfsturing.

3.2.2 Bruikbaarheid van NR bij de handhaving van mestbeleid
Van een indicator die in de procesketen ‘dicht bij’ de doelgrootheid (nitraatconcentratie in grond- en
oppervlaktewater) staat, zou men verwachten dat die – op basis van een maximaal toelaatbare
waarde – gebruikt kan worden in de plaats van middelvoorschriften (‘wat mag/moet een teler wel/niet
doen’). De teler zou hiermee meer vrijheid van handelen verkrijgen dan bij middelvoorschriften. Dat
mag zo zijn in situaties (grondsoort, gewas, grondwaterregime) met een laag uitspoelingsrisico. Die
vrijheid zal echter beperkt zijn zodra het doel niet bereikt wordt. De NR drempelwaarden die nodig zijn
om de nitraatuitspoeling in uitspoelingsgevoelige gebieden en teeltsystemen substantieel te verlagen
zullen immers vaak pas bereikt worden door het combineren van meerdere maatregelen, die anders
als middelvoorschrift hadden gegolden. Dit lijkt de realiteit te zijn in Vlaanderen en BadenWürttemberg (zie Hoofdstuk 5). Daar heeft de aanpak op basis van NR geleid tot zeer complexe
regelgeving, inclusief het gebruik van een groot aantal middelvoorschriften. Deze worden ingezet
afhankelijk van mate en frequentie van overschrijding van drempelwaarden. Een verruiming van de
gebruiksnorm zou een voorbeeld kunnen zijn van ‘vrijheid’. Echter, in geheel Vlaanderen vroegen

Rapport WPR-917

| 43

slechts 17 landbouwers een verruiming van de gebruiksnorm in 2017 aan. Dit kan op basis van
meerjarig lage NR scores. Van die 17 werden er 11 toegekend (VLM, 2017).
Niettemin kan handhaving op basis van NR zinvoller zijn dan de toepassing van middelvoorschriften in
situaties waar die laatste geen effect sorteren. Middelvoorschriften kunnen bijvoorbeeld ineffectief zijn
doordat zij door de handhaver onvoldoende zijn gespecificeerd (vanggewas na maïs hoeft niet
winterhard te zijn, noch voldoende tijdig gevestigd te zijn om effectief te zijn); of doordat ze lokaal
niet goed uitvoerbaar of niet relevant zijn.
De grote onzekerheid in de relatie tussen NR en [NO3], en de invloed van niet-beheersbare factoren
op NR zelf, vormen een probleem bij toepassing van NR als handhavingsinstrument. In Vlaanderen
(Paragraaf 5.3) wordt, in het voordeel van de teler, een grote marge in NR gehanteerd bij het
opleggen van beperkende maatregelen. De marge is het verschil tussen twee drempelwaarden, resp.
DW1 en DW2, en is gebaseerd op de onzekerheid in de werkelijke (i.p.v. gemeten)
perceelsgemiddelde NR waarde. De onzekerheid in de NR --> [NO3] relatie - ten gevolge van
jaarvariatie en andere omgevingsfactoren - is daarbij nog niet verdisconteerd. Daar staat tegenover
dat reeds DW1 (veel) hoger is ingesteld dan de NR waarde waarbij – in risicogebieden - [NO3] de
grens van 50 mg/l bereikt. De grote bandbreedte in voorspelde [NO3] waarde bij een bepaalde
(gemeten) NR waarde wordt vaak genoemd als reden waarom handhaving op basis van NR geen goed
idee zou zijn. Deze grote bandbreedte vormt ontegenzeggelijk een probleem. Analogie: een
automobilist zou pas een bekeuring krijgen wanneer hij sneller dan 100 km/u rijdt in de bebouwde
kom waar slechts 50 km/u is toegestaan. Tegenover dit argument kan worden gesteld dat sommige
bestuurders 200 km/u rijden (lees: zeer hoge NR scoren; zie data in Hoofdstuk 6), en die bij
handhaving op NR in elk geval wel in beeld komen. Bovendien heeft het huidig handhavingsbeleid in
Nederland geen indicator ter beschikking op bedrijfsniveau die wel met grote zekerheid de lokale
[NO3] waarde aanwijst. De huidige registratie van aan- en afvoerstromen, het daaruit berekend
meststoffengebruik, en zeker de (lokaal) daarbij behorende [NO3] waarde zijn eveneens met zeer
grote marge omgeven, nog afgezien van mogelijk onjuiste registratie door het bedrijf. Tenslotte: op
perceelsniveau is nu zelfs helemaal geen handhaving mogelijk, bij gebrek aan een indicator.
Ondanks de grote jaarvariatie in NR en bronnen van onzekerheid in de vertaling van NR naar [NO3]
achten wij NR geschikt voor handhaving op perceelsniveau, mits gecombineerd met een ruime
onzekerheidsmarge. NR is dan als handhavingsinstrument alleen geschikt om excessief
meststoffengebruik op te sporen. Een andere indicator daartoe heeft het Nederlandse stelsel
momenteel niet.

3.2.3 Bruikbaarheid van NR in monitoring en rapportage over de effectiviteit van het
mestbeleid
Nederland rapporteert, in het kader van de Nitraatrichtlijn, de nitraatconcentratie in het bovenste
grondwater (zandgrond), in drainwater (kleigrond) en in hangwater (lössgrond), omdat dit water snel
reageert op veranderingen in beleid. Hierbij gaat het om de trend ‘heeft het mestbeleid effect?’.
Hiertoe dient het Landelijk Meetnet effecten Mestbeleid (LMM). Dit is in de rapportage verwoord als:
“Veranderingen in de landbouwpraktijk werken het snelst door in het water dat uitspoelt uit de
wortelzone van een landbouwperceel (uitspoelingswater). Daarom heeft de Nederlandse overheid
besloten de effecten van de actieprogramma’s te monitoren in de bovenste meter van het grondwater,
in het drainwater of in bodemvocht van lagen juist onder de wortelzone van het landbouwperceel.”
(Fraters et al., 2016). Daarnaast wordt de kwaliteit van het diepere grondwater en verschillende
oppervlaktewateren gerapporteerd. De nadruk ligt hier vooral op de toestand (in relatie tot het 50
mg/l criterium).
Hoewel ook NR een indicator is die trends ten gevolge van maatregelen snel inzichtelijk maakt, wordt
invoering van deze indicator voor het doel van monitoring en rapportage over de effectiviteit van het
generiek mestbeleid hier niet aanbevolen. Inmiddels zijn reeds lange tijdreeksen van [NO3] in LMM
opgebouwd; een trendbreuk is daarbij niet wenselijk. Bovendien zou de vertaling van NR naar de
doelvariabele [NO3] behept zijn met grote onzekerheid (bandbreedte), ook wanneer daartoe sterk
(naar invloedsfactoren) gedifferentieerde relaties zouden worden ontwikkeld. NR zou echter voor veel
andere landen – met veel dieper grondwater – wel een goede indicator bij rapportage kunnen zijn.

44 | Rapport WPR-917

3.2.4 Bruikbaarheid van NR bij sturing en bewustwording
NR is in de eerste plaats een indicator die feedback geeft over het landbouwkundig handelen
(bewustwording), doordat NR snel beschikbaar (bij afsluiting van groeiseizoen), en op perceelsniveau
eenvoudig en relatief goedkoop meetbaar is. Ondanks de grote jaarvariatie is NR voor de teler de
meest geschikte indicator om zijn/haar N management in relatie tot het nitraatuitspoelingsrisico te
beoordelen. In eerdergenoemde analogie van de automobilist in de bebouwde kom: met NR heeft de
bestuurder tenminste een eigen snelheidsmeter en wéét die bestuurder wanneer zijn/haar snelheid
met zekerheid hoger ligt dan 50 km/u. NR is ook de meest geschikte indicator om (meerjaren-) trends
in uitspoelingsrisico op perceelsniveau vast te stellen. NR heeft tevens als voordeel dat hiermee
gemakkelijk een ‘lerend systeem’ ontstaat, waarbij aanscherping van maatregelen alleen daar plaats
vindt waar dat nodig is gebleken. Aanscherping kan gaandeweg plaatsvinden zolang het doel van
voldoend lage [NO3] in het grond- en oppervlaktewater in de regio niet is bereikt.
Wat kunnen overheid en agrarisch ondernemer met de voorgestelde indicator in een gebiedsgerichte
context? De overheid kan een provincie, waterschap, gemeente of een regionaal platform van
belanghebbenden zijn, met politiek mandaat voor het stellen van regionale doelen. Deze overheid kan
met NR (i) een drempelwaarde vaststellen die past bij lokale doelwaarden voor [NO3], en (ii) de
voortgang van lokaal beleid monitoren in plaats van [NO3] (kostenbesparing). De agrarisch
ondernemer kan met NR nagaan of teelt en management voldoende zijn aangepast om
nitraatuitspoeling te beperken; hij of zij weet bij benadering hoeveel zijn bedrijf of perceel bijdraagt
aan [NO3].
Een gebiedsgerichte benadering is er op gericht om de nitraatuitspoeling zo veel mogelijk terug te
dringen met zo veel mogelijk behoud van agrarisch perspectief. Een bedrijfs- en perceelspecifieke
benadering helpt daarbij omdat het agrarische handelen niet wordt beperkt waar dat niet nodig is, en
andersom dat maatregelen tegen nitraatuitspoeling daar worden toegepast waar die het meest
bijdragen aan de reductie van de uitspoeling. Daarnaast is het zaak om een efficiënt systeem te
ontwerpen dat zo veel mogelijk reductie bewerkstelligt en de investeringen in kennis, advies,
onderzoek focust op waar die effect sorteren. Hieronder wordt geschetst welke rol NR in een
gebiedsgerichte benadering zou kunnen spelen. Het daadwerkelijk ontwikkelen van voorgestelde
aanpak valt echter buiten het kader van project Nitraatwijzer.
In een eenvoudige benadering wordt NR gebruikt om het uitspoelingsrisico op gebiedsniveau te
schatten. NR is dan slechts een goedkoper alternatief voor nitraatmetingen in grond- en
oppervlaktewater, en wordt gemonitord over een reeks van jaren op een aselecte steekproef van
bedrijven of percelen. De bemonsteringsstrategie is gericht op het vinden van een regionale trend in
uitspoelingsrisico. In deze optie staat, tegenover de lagere kosten, het nadeel dat NR weliswaar
geschikt is om trends vast te stellen, echter minder geschikt om het absolute niveau van [NO3] te
bepalen.
In een meer geïntegreerde variant worden drie indicatoren gecombineerd (N-bodemoverschot, NR, en
[NO3]) en is het doel vooral is om lokaal beleid (maatregelen) te introduceren en evalueren dat het
uitspoelingsrisico omlaag brengt. Deze aanpak bestaat uit drie stappen om de specifieke voordelen
van de verschillende nitraatindicatoren zoveel mogelijk te benutten:
1.

Risicoschatting voor alle bedrijven en percelen in het gebied o.a. op basis van N-bodemoverschot
en perceelseigenschappen.

2.

Bepalen van NR op perceels- en/of bedrijfsniveau in combinatie met invoering van maatregelen.

3.

Nitraatmonitoring in grond- en/of oppervlaktewater op gebiedsniveau.

Stap 1. Om kosten te besparen worden eerst risicobedrijven en –percelen geselecteerd op basis van
gemakkelijk beschikbare administratieve gegevens uit KringloopWijzers 5 en BRP (gewaspercelen
RVO). Hierbij wordt een rangschikking gemaakt van bedrijven en percelen met meer en minder risico.
Indicatoren voor risico zijn het N bodemoverschot (Hoofdstuk 4), gewas, beweiding, etc. Daarnaast
wordt op basis van gemakkelijk beschikbare GIS informatie over bodem, Gt en landgebruik een kaart
gemaakt met meer en minder nitraatuitspoelingsgevoelige percelen. Door de beide bronnen te
combineren kan een kaart worden gemaakt met een rangordening (classificering) van

5

De KringloopWijzer voor akkerbouw is in concept gereed (Schröder & Rutgers, 2018); KringloopWijzer voor de
Melkveehouderij is al sinds een jaar verplicht.

Rapport WPR-917

| 45

nitraatuitspoelingsrisico op bedrijfs- perceelsniveau. Vervolgens wordt een steekproef getrokken uit de
percelen. Voor het doel van monitoring en evaluatie kan het beste een representatieve gestratificeerde
steekproef worden genomen van alle risicocategorieën om een gebied dekkend beeld van het
nitraatuitspoelingsrisico te verkrijgen, waarbij de percelen jaarlijks rouleren (opnieuw geloot worden).
De nadruk ligt dan op een zo goed mogelijke schatting van het gebiedsgemiddelde risico op
uitspoeling. Voor het doel van begeleiding van ondernemers bij de reductie van nitraatuitspoeling kan
het beste worden gefocust op bedrijven en percelen met hoog risico, die in de tijd worden gevolgd
(jaarlijks dezelfde). De nadruk ligt dan op het terugdringen van de uitspoeling met maatregelen waar
die het meest effectief zijn, en op het vaststellen van de effectiviteit van die maatregelen (d.m.v. NR,
zie Stap 2). Een variant hierop is om op een deel van de geselecteerde percelen maatregelen resp. wel
of niet toe te passen - of om de percelen zelf te splitsen voor dit doel - zodat de effectiviteit van de
maatregel reeds op korte termijn (nl. per jaar) kan worden vastgesteld.
Stap 2. De geselecteerde bedrijven en percelen worden bemonsterd op het nitraatresidu NR, om het in
Stap 1 verondersteld risico te verifiëren. NR wordt vervolgens getoetst aan twee drempelwaarden, de
onderste grens noemen we DW1 de bovenste grens DW2. Wegens de grote jaarvariatie moet
monitoring enkele jaren worden voortgezet, om vast te stellen welke percelen een consistent hoog
risico hebben. Het vervolg van de toets is dan als in Tabel 3.1.
Tabel 3.1

Schema van de toets op NR.

Jaar

Waarde NR

Volgende jaar

Waarde NR

Volgende jaar

Waarde NR

1

< DW1

Opnieuw NR

DW1 < NR < DW2

Opnieuw NR

NR > DW 2

2

< DW1

Opnieuw NR

3

< DW1

Uit selectie

4

Geen NR meting

5

DW1 < NR < DW2
DW1 < NR < DW2

Volgende jaar
Maatregelen,
opnieuw NR

Opnieuw NR
Maatregelen,
opnieuw NR

Regionale
steekproef

Regionale
steekproef

Deze aanpak lijkt op het systeem dat in Vlaanderen wordt toegepast (Hoofdstuk 5). Het formuleren
van maatregelen is natuurlijk erg belangrijk, ook in de regionale benadering. We beperken ons hier
echter tot de manier waarop de indicator kan worden ingezet. Deze fungeert vooral als feedback naar
de ondernemer en als indicator voor monitoring van het nitraatuitspoelingsrisico.
Stap 3. Deze stap (monitoring van [NO3]) is niet per sé nodig om de uitspoeling te verlagen, maar wel
om vast te stellen hoe effectief het lokaal beleid is voor het terugdringen van de regionale
nitraatuitspoeling. Het doel is hier dus monitoring van de regionale trend in [NO3]. NR waarnemingen
uit Stap 2 zijn hiertoe niet geschikt, o.a. omdat percelen daar geen aselecte steekproef uit het gebied
vertegenwoordigen. Op gebiedsniveau kan [NO3] tegen beperkte kosten worden bepaald; hier worden
immers geen perceels- of bedrijfsgemiddelden gemeten. In de plaats daarvan wordt een
gestratificeerde regionale bemonsteringsstrategie toegepast op basis van bodem, Gt en gewas
(“clusters”).
De meerwaarde van de uitgebreidere integrale aanpak is dat in Stap 1 kan worden volstaan met GIS
en administratieve gegevens, waardoor in Stap 2 en 3 kan worden gefocust op de probleempercelen
(minder monitoringkosten). Vervolgens wordt gebruik gemaakt van de sterke punten van NR en
[NO3], respectievelijk de responsiviteit van NR op perceelsniveau in Stap 2, en de directe meting van
de doelvariabele [NO3] in Stap 3 (minder kosten door een regionale monitoringstrategie).

46 | Rapport WPR-917

4

Het Landelijk Meetnet effecten
Mestbeleid en het
stikstofbodemoverschot

4.1

LMM en KringloopWijzer

Omdat er bij aanvang van het project Nitraatwijzer nog geen duidelijke voorkeur was voor één van de
indicatoren, is ook onderzocht in hoeverre het stikstofbodemoverschot (N-bodemoverschot) een rol
zou kunnen spelen bij het kwantificeren van het nitraatuitspoelingsrisico op perceels- en
bedrijfsniveau. Hoewel het NitraatResidu (NR) een betere voorspeller is dan het N-bodemoverschot
(Hoofdstuk 3), kan ook het N-bodemoverschot nog steeds een rol blijven spelen bij het terugdringen
van nitraatuitspoeling in uitspoelingsgevoelige gebieden, zoals is toegelicht in Paragraaf 3.2. Ook in de
regionale projecten die nu al lopen in het kader van terugdringing van nitraatuitspoeling, zoals
bijvoorbeeld Boeren Voor Drinkwater Overijssel (BVDO) en de Vruchtbare Kringloopprojecten
(Achterhoek, Overijssel, Noordelijke provincies) wordt het N-bodemoverschot gebruikt als indicator
(Anonymus, 2018).
Voordeel van het N-bodemoverschot is dat het relatief gemakkelijk kan worden bepaald op basis van
bedrijfsgegevens uit de KringloopWijzer (KLW). De KLW is thans alleen nog verplicht ingevoerd in de
melkveehouderij, maar ook voor de akkerbouw is er een KLW in concept gereed (Schröder & Rutgers,
2018; inmiddels NutriëntenBalans Akkerbouw genoemd) en in principe toepasbaar. Het Nbodemoverschot wordt bepaald als verschil tussen de aan- en afvoerposten op het perceel. Hierbij
moet worden aangetekend dat de KLW het bodemoverschot op melkveebedrijven alleen berekent voor
het bedrijfsareaal met grasland, bouwland en maïsland, dus niet per afzonderlijk perceel. Daardoor is
er dus feitelijk sprake van een schatting van het gemiddelde van de drie gewaseenheden
graspercelen, maïspercelen en bouwlandpercelen. Zo is er geen echte perceelsschatting beschikbaar,
maar slechts een schatting op gewasniveau. In de BedrijfsWaterWijzer (BWW; Verloop et al., 2018),
die ontwikkeld wordt als aanvulling op de KLW voor het thema duurzaam waterbeheer, en de
PerceelsVerdeler (Oenema et al., 2018), die is ontwikkeld om de mestverdeling binnen het
melkveebedrijf te optimaliseren, wordt daarom gebruik gemaakt van een eenvoudige
perceelsspecifieke correctie van de bemesting en de gewasopname om van het KLW
(gewas)bodemoverschot een perceelsspecifiek bodemoverschot te schatten. Deze correctie kan ook
worden toegepast voor het doel van dit project.
Het nadeel van het N-bodemoverschot is dat de relatie op bedrijfsniveau met het nitraatconcentratie
in het bovenste grondwater ([NO3]) zwak is (Hack-ten Broeke et al., 2004; De Ruijter et al., 2007;
Fraters et al, 1997). Dit is voor een deel vanuit de theorie te verklaren (Hoofdstuk 3), omdat het Nbodemoverschot een aantal aanvoerposten mist, met name de stikstofmineralisatie van organische
stikstof in de bodem (uitgezonderd veen- en dalgrond), van gewasresten van vorige seizoenen en de
minerale stikstof die aan het begin van het seizoen al beschikbaar is. Het N-bodemoverschot houdt
ook geen rekening met denitrificatie bij hoge grondwaterstand en hoog organische stofgehalte, maar
dit wordt deels opgevangen door gebruik van de uitspoelfracties (Paragraaf 4.2). Ook houdt deze
indicator niet specifiek rekening met het effect van weiden. Weiden veroorzaakt extra
nitraatuitspoeling als gevolg van de geconcentreerde belasting in urineplekken (o.a. Vellinga et al.,
2001), maar het N-bodemoverschot – al dan niet volgens de KringloopWijzer - houdt daar nauwelijks
rekening mee. Dit geldt overigens voor alle niet-egaal verdeelde (kunst)mestgiften (overlap,
kopakkers, etc.). Niettemin is men er in geslaagd om op basis van de gegevens uit het landelijk
meetnet mestbeleid (LMM) voor droge zandgronden (GT VIII) de uitspoelfractie af te leiden, die per
gewasgroep aangeeft welke fractie van het N-bodemoverschot uitspoelt naar het bovenste grondwater
(Fraters et al., 2015). Deze uitspoelfracties (NLF’s) konden echter alleen worden afgeleid met behulp
van gemiddelden per bedrijf 6 en dus niet per afzonderlijk perceel of gewas, dat in de dataset voor

6

De gemiddelde nitraatconcentratie in het bovenste grondwater per bedrijf (responsvariabele) werd in de regressieanalyse
gerelateerd aan de ruimtelijke fracties van de verklarende factoren, zoals bijvoorbeeld het areaal maïs resp. grasland.

Rapport WPR-917

| 47

komt. Bovendien werden er in de afgeleide modellen ook andere variabelen betrokken, zoals de
aanwezigheid van moerige lagen, neerslagoverschot en een verdunningsfactor 7 volgens Boumans et
al. (2005). De vertaling van de NLF’s naar andere grondwatertrappen werd gebaseerd op Boumans et
al. (1989).
In de volgende paragraaf worden de resultaten gepresenteerd van een update van de uitspoelfracties
– in het kader van voorliggend project - ten opzichte van Fraters et al. (2015). In paragraaf 4.3 wordt
ingegaan op de mogelijkheid om de data uit het Landelijk Meetnet Mestbeleid te gebruiken voor
precisering van het verband tussen N-bodemoverschot en nitraatconcentratie in het grondwater met
aanvullende bedrijfsgegevens die in dat meetnet worden verzameld door Wageningen Economic
Research (BedrijvenInformatieNetwerk).

4.2

Herziening van uitspoelfracties op basis van LMM

De uitspoelfracties van Fraters et al. (2012, 2015; Tabel 4.1) waren gebaseerd op de jaren
1991-2009. Aangezien er inmiddels LMM resultaten zijn van 5 recentere jaren is in het kader van
Nitraatwijzer een update van deze studie uitgevoerd (Fraters & van Leeuwen, 2018). Het betreft de
landbouwgegevens van 1991-2014 en de nitraatmetingen van 1992-2015. De huidige resultaten
wijken slechts in geringe mate af van de resultaten in Fraters et al. (2015).
De nieuwe berekende uitspoelfractie voor bouwland op zandgrond met Gt VIII is 1,00
(95%-betrouwbaarheidsinterval is 0,90-1,10). Dit is hoger dan eerder berekend (0,90 met een
95%- betrouwbaarheidsinterval 0,82-0,98). De uitspoelfractie voor grasland op zand met Gt VIII
bedraagt 0,43 (95%- betrouwbaarheidsinterval is 0,38-0,48), vrijwel hetzelfde als de eerdere waarde
(0,44 met een 95%- betrouwbaarheidsinterval 0,38-0,50).
De regionale uitspoelfracties voor de Klei- en Veenregio komen nagenoeg overeen met die eerder zijn
gerapporteerd (+/- 0,01; Tabel 4.2). Voor de klei en veenregio’s zijn geen Gt-uitspoelfracties afgeleid.
Net als in de eerdere studies worden de nieuwe uitspoelfracties voor de zandgronden (Tabel 4.4)
gecorrigeerd voor Gt volgens Tabel 4.3. Merk op dat nu ook uitspoelfracties voor het lössgebied
konden worden afgeleid (Tabel 4.2). Deze zijn hoger dan voor de zandregio omdat in het lössgebied,
in tegensteling tot in de zandregio, vrijwel uitsluitend diepe grondwaterstanden voorkomen. De
waarde voor löss met diepe grondwaterstand (0.83 en 0.23) is lager dan op zand met Gt VIII (1.00 en
0.43).
Tabel 4.1

Uitspoelfracties per bodemgebruik en grondsoort. Gemiddelde en

95%-betrouwbaarheidsinterval op basis van gegevens voor de periode 1991-2009 (Bron: Fraters et
al., 2012).
Bodemgebruik

Zand (Gt VIII)

Klei

Bouwland

0,90 (0,82-0,98)

0,34 (0,25-0,43)

-

Grasland

0,44 (0,38-0,50)

0,11 (0,09-0,13)

0,05 (0,04-0,06)

Tabel 4.2

Veen

Uitspoelfracties per landgebruik en regio naar Fraters & van Leeuwen (2018).

Gemiddelde en 95%-betrouwbaarheidsinterval op basis van gegevens voor de periode 1991/922014/15.
Landgebruik

Zandregio

Lössregio

Kleiregio

Veenregio

Bouwland

0,47 (0,41-0,53)

0,83 (0,72-0,93)

0,33 (0,30-0,37)

n.v.t.

Grasland

0,16 (0,13-0,19)

0,23 (0,08-0,37)

0,11 (0,09-0,13)

0,06 (0,05-0,07)

7

De verdunningsfactor geeft aan in hoeverre er als gevolg van de weersgesteldheid van het betreffende jaar verdunning of
concentratie van het nitraat heeft plaats gevonden op basis van de gemodelleerde waterbalans.

48 | Rapport WPR-917

Tabel 4.3

Uitspoelfracties voor zandgronden gedifferentieerd naar grondwatertrap (GRC 1-11 zie

Tabel 4.4) (Bron: Fraters et al., 2015).
Groundwater depth regime class
1-3

4

5

6

7

8

9

10

11

Average

0,05

0,08

0,31

0,43

0,50

0,48

0,65

0,83

1,00

SD

0,09

0,07

0,06

0,06

0,06

0,06

0,04

0,07

0,09

Note: CGRC for GRC 11 is 1,00 by definition (Boumans et al. 1989).

Tabel 4.4

Nieuwe uitspoelfracties voor het N-bodemoverschot op bouw- en grasland op zandgrond

per Gt-klasse, afgeleid uit de LMM data van 1991/92-2014/15 (Fraters & van Leeuwen, 2018) en de
GT-correctie van Boumans, et al. (1989; tabel 4.3).
Gt

Bouwland (incl. maïs)

Grasland

Gt I

0,05

0,02

Gt II

0,05

0,02

Gt IIb

0,05

0,02

Gt III

0,08

0,03

Gt IIIb

0,31

0,13

Gt IV

0,43

0,19

Gt V

0,50

0,22

Gt Vb

0,48

0,21

Gt VI

0,65

0,28

Gt VII

0,83

0,36

Gt VIII

1,00

0,43

4.3

Hoe kan LMM verder benut worden?

In het kader van Nitraatwijzer is gesproken met deskundigen van RIVM en WEcR om na te gaan of het
mogelijk is om uitspoelfracties met behulp van de bedrijfsinformatie in LMM nader te specificeren. LMM
heeft sinds 1991 een unieke en omvangrijke dataset opgebouwd met bedrijfsgegevens (variërend van
circa 100 tot 436 bedrijven per jaar) en grondwaterkwaliteitsmetingen. Voor de analyse door Fraters
et al., 2015 (groeiseizoenen 1991-2014) konden bijvoorbeeld meer dan 6.700 mengmonsters worden
geanalyseerd. Een mengmonster bestaat in LMM uit 8 gemengde puntmonsters, die echter ieder
afzonderlijk ook worden gemeten in het veld met behulp van de Nitracheck (alleen nitraat). Het
gemiddelde van deze 8 Nitracheck metingen komt goed overeen met de resultaten van de
mengmonsters die in het lab worden gemeten. Daarom kan ook gebruik worden gemaakt van de
afzonderlijke Nitracheck metingen (6.700 x 8 = circa 54.000!) voor het afleiden van de relatie Nbodemoverschot-[NO3]. Voorwaarde is dat de factoren waarmee een verband wordt gezocht ook op
puntniveau beschikbaar zijn. Dat is helaas niet het geval voor de bedrijfseigen variabelen als
bemesting, gewasopname, bodemoverschot, beweidingsintensiteit, etc. Er zijn twee manieren om
hiermee om te gaan. Allereerst kan een model worden afgeleid op basis van de puntmetingen, waarbij
de bedrijfsgegevens die niet op dat niveau beschikbaar zijn buiten beschouwing worden gelaten.
[NO3] wordt dan uitsluitend verklaard door bodem, Gt en gewas, dus zonder bemesting en Nbodemoverschot. Daarnaast is het ook mogelijk om bedrijfsgegevens af te leiden uit het
BedrijvenInformatieNetwerk (BIN) op een gedetailleerder niveau dan het bedrijf als geheel, waarmee
tot nog toe is gewerkt. Binnen het bedrijf kan onderscheid gemaakt worden naar gewas. Op
melkveebedrijven betekent dat: onderscheid in graslandpercelen, maïspercelen en overige gewassen
(eventuele bouwlandpercelen). Bij die gewaseenheden kunnen de betreffende nitraatmeetpunten
worden opgezocht en gemiddeld per gewaseenheid voor de verdere analyse, waarbij de
eigenschappen (bodem, Gt) per meetpunt naar rato worden toegedeeld aan iedere gewaseenheid. (In
de eerdere analyses werden twee mengmonsters per bedrijf gemiddeld in plaats van per gewas,
waarbij de eigenschappen (bodem, Gt, gewas) per meetpunt naar rato werden toegedeeld aan het
bedrijf; de uitspoelfractie voor grasland werd vervolgens berekend door te veronderstellen dat
maïsland in melkveebedrijven dezelfde uitspoelfractie heeft als bouwland op akkerbouwbedrijven in
betreffende regio.) Vervolgens kan de analyse – dus m.b.v. de afzonderlijke Nitracheck
meetwaarden - van de relatie N-bodemoverschot - [NO3] worden uitgevoerd op gewasniveau in plaats

Rapport WPR-917

| 49

van op bedrijfsniveau. De uitspoelfracties worden dan dus afgeleid voor de onderscheiden gewassen,
naast het al bestaande onderscheid in grondsoort, Gt en landgebruik (grasland versus bouwland). Ten
slotte is er nog de mogelijkheid om meer bedrijfsmanagementfactoren (die mogelijk invloed hebben
op [NO3]) te betrekken in deze analyse. De meerwaarde hiervan is dat de invloed van andere factoren
zoals type mest, aandeel klaver en beweidingsintensiteit (Tabel 4.5) kan worden verrekend. Hierdoor
wordt het geschatte effect van N-bodemoverschot betrouwbaarder en komen ook andere maatregelen
dan het reduceren van het N-bodemoverschot in beeld. Zo kan het LMM dus eventueel benut worden
om de effectiviteit van onderscheiden maatregelen ter vermindering van nitraatuitspoeling te
evalueren.
Tabel 4.5

Managementfactoren uit BIN/LMM, die betrokken kunnen worden in de analyse van de

ALLE BEDRIJVEN

MELKVEE

relatie tussen N-bodemoverschot en [NO3].
Managementfactor

Uitwerking

Beweidingsintensiteit

gemiddelde N-GVE weidedagen/ha vóór of na 1 augustus en/of 1 september op het

en opstaldatum

graslandareaal

Beweidingssysteem

Aandeel standweiden (N-GVE) op het graslandareaal

Graslandvernieuwing

Aandeel van het grasland dat in betreffend jaar is gescheurd en/of leeftijd van de graszode

Klaver in grasland

Gemiddeld aandeel klaver in het graslandareaal

N-gift per gewas

(kg N/ha)

•

hoeveelheid

•

datum

•

soort

Voor 1 augustus

Voor 1 september

Na 1 augustus

Na 1 september

Kunstmest
VDM
RDM

•

Totaal
Dierlijke mestgebruik Dierlijke mestgift (kg N/ha) gesommeerd over afgelopen X jaren
per gewaseenheid
Soort maïs

Silage / MKS / CCM / korrel

Vanggewas

Datum inzaai in dagen vóór bijvoorbeeld 1 november
Datum onderwerken of oogsten (opbrengst?) in dagen na bijvoorbeeld 1 januari. Onderzaai of
inzaai na oogst.

Vruchtwisseling

4.4

Nitraatresidu als extra indicator in LMM?

Tijdens de gesprekken met RIVM werd de mogelijkheid besproken om NR op te nemen in het
monitoringprogramma van LMM en zo dit netwerk tevens te benutten voor het vaststellen van relaties
tussen NR en de reeds gemeten variabelen. Ook voor LMM zou dit een meerwaarde kunnen hebben:
NR is een meer responsieve indicator dan N-bodemoverschot en [NO3], waar het de
managementfactoren betreft. Opname van NR in het LMM zou het eventueel mogelijk maken om de
effecten van factoren die rechtstreeks door de boer kunnen worden beïnvloed (Tabel 4.5; en
Hoofdstuk 2) te onderscheiden van de effecten van andere, meer extern bepaalde factoren als
bodemtype, hydrologie, etc. Het management bepaalt grotendeels NR, terwijl de relatie NR – [NO3]
grotendeels door de bodem en hydrologie wordt bepaald. Een eventuele uitwerking van deze optie in
het kader van LMM vergt echter nog nader onderzoek.
Voordelen van het inpassen van NR monitoring in LMM - in plaats van elders - zijn o.a. dat op de LMM
bedrijven bedrijfsgegevens reeds worden verzameld via het BIN (zie Paragaaf 4.3), dat geen nieuwe
bedrijven meer hoeven te worden benaderd en dat de grondwatermonsters op dezelfde manier
worden genomen, behandeld en geanalyseerd als in LMM. Dit komt de interpretatie van verzamelde
data en een vergelijking tussen de indicatoren bodemoverschot en NR ten goede. Een alternatief –
voor inbedding van NR in het LMM meetprogramma - zou kunnen zijn om aansluiting te zoeken bij
lopende regionale projecten waarin ook al bedrijfsgegevens worden verzameld en daar [NO3] op
dezelfde manier te bepalen als in LMM. Tenslotte kunnen naast voornoemde opties ook veldproeven
opgezet worden onder meer gecontroleerde omstandigheden dan in de praktijk.

50 | Rapport WPR-917

5

Nitraatresidu in Baden-Württemberg
en Vlaanderen

5.1

Inleiding

Zowel in Vlaanderen (VL) als in Baden-Württemberg (BW) wordt het nitraatresidu (NR; 0-90 cm -mv)
gebruikt als stuur- en monitoringinstrument in het mestbeleid. In VL sinds 2002, in BW sinds 1988.
Het gebruik van NR in BW is “beperkt” tot de 2.362 grondwaterbeschermingsgebieden. In VL is het
instrument van toepassing op het gehele areaal van de regio Vlaanderen. Enkele elementen van de
wijze waarop het instrument wordt toegepast in beide regio’s zijn gegeven in Tabel 5.1.
Het belangrijkste verschil is dat het instrument in BW deel uitmaakt van een vergoedingensysteem
(‘Ausgleich’) ter compensatie van beperkingen in de bedrijfsvoering die in het waterwingebied gelden,
afhankelijk van gebiedsstatus (zie later). Ligt NR binnen de gewenste range, dan wordt dat gezien als
bewijs dat de regels werden nageleefd, en ontvangt de landbouwer de vergoeding. In VL wordt de NR
meting gebruikt om, afhankelijk van de uitslag, vast te stellen in welke maatregelen-categorie het
betreffend bedrijf voortaan valt. Aanscherping van maatregelen volgt indien het bedrijf een kritische
NR drempel meermaals overschrijdt. Net als in BW hangen beperkingen in de bedrijfsvoering af van de
gebiedsstatus (mate en trend van nitraatverontreiniging op gebiedsniveau), maar extra maatregelen
kunnen in VL dus opgelegd worden per bedrijf, afhankelijk van de NR uitslag. Een aantal kenmerken
van de gevolgde aanpak in beide regio’s is weergegeven in Tabel 5.1.
Tabel 5.1

Enkele kenmerken bij het gebruik van het Nitraatresidu in Vlaanderen en

Baden-Württemberg.
Kenmerk

Vlaanderen

Baden-Württemberg

Areaal

Geheel Vlaanderen

Alleen in grondwater-beschermingsgebieden

Ruimtelijke differentiatie

Wel- en niet-focusgebieden

Zone I / II / III (afstand tot intrekput)

Waterbeschermingsgebieden

Normaal; Probleem; Sanering;

(26%)

(mate van grondwaterverontreiniging)
8

Beleidscontext

Onderdeel van mestactieplan (MAP)

SchALVO , in aanvulling op

NR Drempelwaarde

Focus 70 – 85 kg N/ha

lichte gronden: 45 kg N/ha in 0-90 cm -mv

Niveau 1 (DW1)

Niet-Focus 90 kg N/ha

zware gronden: 45 kg N/ha in 0-30

Waterbeschermingsgebieden:

en 45 kg N/ha in 30-90 cm -mv

generiek mestbeleid Duitsland

4 kg N/ha lager
NR Drempelwaarde

Focus

Niveau 2 (DW2)

Niet-Focus 165 – 260 kg N/ha

Lichte gronden 0-90 cm -mv

DW2=DW1/(1-standaardfout)

Zware gronden 0-30 en 30-90 cm -mv

Geen maatregelen; na drie keer < DW1

beloning meestal €165/ha tot max. €1200/ha;

geen herhaling NR meer;

maatregelen blijven van kracht, onafhankelijk

+10% N gebruiksnorm na aanvraag

van NR

Verplichte maatregelen; geen derogatie;

Geen beloning; in alle gevallen maatregelen

Gevolg van overschrijding DW1

Gevolg van overschrijding DW2
Relatie tot voorschriften

8

140 – 200 kg N/ha

Tolerantiewaarde: 70 kg N/ha in:

korting op gebruiksnorm

toepassen

Strengere regels worden voorgeschreven

Sluitstuk van zeer gedetailleerde regelgeving

naar mate van overschrijding (Tabel 5.7)

per zone en gebiedsklasse

Zie Par. 5.2.1

Rapport WPR-917

| 51

5.2

SchALVO in Baden-Württemberg

5.2.1 SchALVO inleiding en algemene maatregelen in beschermingsgebieden
SchALVO staat voor “Schutzgebiets- und Ausgleichsverordnung” en is een regeling ter bescherming
van waterwingebieden die sinds 1988 bestaat, en in 2001 werd aangepast. Tot voor kort bestond
SchALVO in aanvulling op de generieke (federale) ‘Düngeverordnung’. Door aanscherping van
laatstgenoemde in 2017 is een deel van de SchALVO maatregelen onder de algemene mestwetgeving
komen te vallen. De SchALVO regeling moet hierop (anno 2019) nog worden aangepast.
SchALVO bestaat alleen in deelstaat Baden-Württemberg (BW) en wordt daar een ‘centrale’ regeling
genoemd, d.w.z. een regeling die voor alle waterwingebieden in BW geldt. In andere deelstaten
hebben drinkwaterbedrijven afzonderlijke (‘decentrale’) overeenkomsten met landbouwers. In BW zijn
1250 drinkwaterbedrijven. In BW is SchALVO een wettelijk instrument voor implementatie van de
Kaderrichtlijn Water.
SchALVO omvat een reeks voorschriften en beperkingen (maatregelen) die aan de landbouwer worden
opgelegd met betrekking tot bodem- en nutrientenbeheer (gewaskeuze, bemesting, grondbewerking).
De maatregelen hangen af van de gebiedsstatus (mate van verontreiniging, zie hieronder) en afstand
tot intrekput (‘zones’ I/II/III). Er zijn in BW drie statusklassen van grondwaterbeschermingsgebieden
(GBG): normaal (circa 289.000 ha), ‘probleem’ (circa 98.000 ha), en ‘sanering’ (circa 13.000 ha).
Totaal dus 400.000 ha. De cijfers hebben betrekking op landbouwareaal in 2016. Het totaal areaal van
de GBG inclusief niet-landbouw bedroeg 951.000 ha. De classificering (normaal/probleem/sanering) is
gebaseerd op het nitraatconcentratie in de grondwaterwinning en op trends daarin gedurende jongste
drie meetjaren (Tabel 5.2). Figuur 5.1 en Tabel 5.3 illustreren de betekenis van de respectievelijke
intrekzones.
Tabel 5.2

Criteria voor classificering van waterwingebieden (Bron: Boels, 2003; Umweltgerechte

Landbewirtschaftung, Merkblatt 20: Die Schutzgebiets- und Ausgleichs-Verordnung Praktische
Umsetzung im Ackerbau und auf Grünland, 2008).
Nitraat (mg/l)

Trend (mg/l in 3 jaar)
<0,5

< 25

>0,5

X
X
X

> 50

52 | Rapport WPR-917

Sanering

X
X
X

X
40-50

Probleem

X
X

35-40

Normaal
X

X
25-35

Gebied

X

X
X

X

X

X

X

X

X

Figuur 5.1

Voorbeeld van de zonering van grondwaterbeschermingsgebieden in

Baden_Württemberg (Bron: Boels, 2003; LTA, 2008. Merkblätter für die Umweltgerechte
Landbewirtschaftung, Merkblatt 20).

Tabel 5.3

Voorschriften en beperkingen per zone in SchALVO. Het betreft ‘algemene

beschermingsmaatregelen’: deze zijn steeds geldig, ongeacht de status van het gebied (Normaal,
Probleem-, of Saneringsgebied), (Bron: LTA, 2008. Merkblätter für die Umweltgerechte
Landbewirtschaftung, Merkblatt 20).
Zone
I (direct rond put)

Alleen grasland, alleen maaien; geen gewasbeschermingsmiddelen

II (beperkte beschermingszone)

geen drijfmest,
geen mestbewerkingsproducten (behalve puur plantaardig),
Op A-bodems (uitspoelingsgevoelig):
-alleen oude stro-rijke stalmest (‘Rottemist’),
-geen open loopstallen,
-aangepaste beweiding (veedichtheid; geen vaste drinkplaatsen)

II en III (beperkte en uitgebreide

Geen scheuren van permanent grasland (>5 jaar),

beschermingszone)

geen Terbuthylazin of Tolylfluanid,
goede landbouwpraktijk verplicht

5.2.2 SchALVO beschermingsmaatregelen in Probleem- en Saneringsgebieden
In Probleem- en Saneringsgebieden gelden specifieke beperkingen rond stikstofbemesting na de
oogst. Sommige voorschriften hangen af van bodemtype (A of B). Dit betreft bv. bemesting
(kunstmest en drijfmest) op tarwe en winterkoolzaad na aardappel of na gewassen met N rijke resten;
en bemesting na tarwe t.b.v. stro-vertering of grondbedekking. In Saneringsgebied mag na de oogst
in het geheel geen organische mest worden gegeven. Op moerige/veengronden mag geen enkele N
meststof t.b.v. stro-vertering worden gegeven. Idem na aardappel of gewassen met N rijke resten:
geen N meststof t.b.v. vertering van de gewasresten.
In Probleem en Saneringsgebieden is bepaling van Nmin (som van nitraat-N en ammonium-N) in het
voorjaar en de verrekening daarvan in het bemestingsplan, verplicht bij hoofdgewassen aardappel,
maïs, tabak en hop. Deze verplichting geldt óók in elk gewas na aardappel of na gewassen met N rijke
resten (o.a. leguminosen). De verplichting geldt ook in wisselbouw na grasland ouder dan 2 jaar en na
braaklegging. Mogelijk wordt dit een generieke verplichting, na integratie van SchALVO in de
algemene mestwetgeving (nog onderhanden in 2019). Er gelden complexe regels voor het al dan niet
samenvoegen van percelen bij de voorjaarsbemonstering van Nmin, afhankelijk van perceelsgrootte
en fractie van bedrijfsareaal dat door elk gewas wordt ingenomen.
De dosering van organische meststoffen is gelimiteerd door drie criteria: ammonium-N, werkzame-N
en totaal-N. De werkingscoëfficiënt is gedifferentieerd naar mestsoort, zoals in Nederland. Ook bij
bemesting in het voorjaar speelt bodemtype (A of B) een rol: deze bepaalt de maximale N-gift die in
één keer (per periode van 3 weken) mag worden toegediend: 50 (A) of 80 (B) kg/ha bij snelwerkende

Rapport WPR-917

| 53

meststoffen, en 80 (A) of 100 (B) kg/ha bij langzaam werkende meststoffen. Langzaamwerkend zijn
vnl. ammoniumhoudende meststoffen, daaronder ook de organische. Er zijn tabellen die per meststof
aangeven of ze langzaam of snelwerkend zijn.
Voor uitrij-perioden van dierlijke mest zijn gewassen ingedeeld naar ‘vroeg’ of ‘laat’. Maïs en andere
gewassen die normaal pas na 30 maart worden gezaaid zijn laat. Ook aardappels zijn laat (behalve de
‘vroege’ variëteiten). Op late gewassen mag pas uitgereden worden na 1 maart, op overige gewassen
vanaf 1 februari. In Saneringsgebieden mag in het geheel geen organische mest worden gegeven. In
Probleemgebieden mag vaste mest wel vanaf 1 januari worden toegediend, ook op maïs.
Het gebruik van groenbemesters / bodembedekking is verplicht in Probleem- en Saneringsgebieden
als er geen volggewas is (en dus ook indien het volgend jaar braak is). Behalve bij late oogst van
hoofdgewas: dan vervalt de bedekkingsplicht. Inzaai is verplicht zo spoedig mogelijk, uiterlijk voor 1
september (boven 500 m hoogte) of 15 september (beneden 500 m).
Verder zijn er regels m.b.t. de bemesting van groenbemesters, grondbewerkingen (mulching) en met
betrekking tot de perioden voor het inwerken van groenbemesters. Inwerken en grondbewerking in
Probleemgebieden hangt af van het bodemtype (A of B). In Saneringsgebieden zijn de regels strenger
(eerste inwerkdatum valt later dan in probleemgebied) en is niet afhankelijk van bodemtype.
In Probleem- en Saneringsgebieden gelden bovendien nog gewas-specifieke regels rond
grondbewerking deze zijn vastgelegd in tabellen. In deze gebieden gelden ook regels met betrekking
tot beregening: er is een maximale watergift per dag. Deze verschilt weer tussen Probleem en
Saneringsgebied en tussen textuurgroepen (maar niet op basis van A/B klassen). Veldcapaciteit moet
gemeten worden op 30% (Probleemgebied) of 100% (Saneringsgebied) van het te beregenen
oppervlak en wordt gebruikt om de maximale watergift vast te stellen.

5.2.3 Drempelwaarden voor het nitraatresidu in SchALVO Bodemtypen A en B
Binnen de Probleem- en Saneringsgebieden zijn bodemtypen ingedeeld naar uitspoelingsgevoelig en
niet-uitspoelingsgevoelig. Uitspoelingsgevoelige bodems (lichte texturen) vallen onder A bodems. Alle
profielen < 60 cm diep vallen eveneens onder A-bodems. Ook de moerige en veengronden vallen
onder A bodems, hoewel die niet zijn aangemerkt als uitspoelingsgevoelig. De reden hiervoor is dat N
mineralisatie in deze bodems hoog kan zijn. B bodems zijn bodems die als weinig uitspoelingsgevoelig
worden gezien. Ook de hydrologie en ontstaanswijze spelen een rol bij de toewijzing aan A of B
bodemklassen. De criteria verschillen ook enigszins tussen bouwland en grasland. Aan de teler wordt
meegedeeld welk deel van zijn areaal wordt gerekend tot A- of B-bodem (LTA, 2008. Details in
‘Merkblatt 20’).
Als controle-instrument wordt het nitraatresidu NR in de periode 15 oktober – 15 november
steekproefsgewijs gemeten. In 2016 werden circa 17.000 percelen bemonsterd. De drempelwaarde is
45 kg N/ha in 0-90 cm -mv op gewone (diepe) A-bodems. Op diepe B-bodems mag tweemaal deze
hoeveelheid worden aangetroffen; maximaal 45 kg/ha in elk van de lagen 0-30 en 30-90 cm -mv.
Voor drempelwaarden op moerige bodems en in ondiepere profielen, zie Tabel 5.4. Hoewel bij het
definiëren van maatregelen de moerige bodems gelijk gesteld werden aan de uitspoelingsgevoelige A
bodems, gelden voor moerige bodems niet dezelfde drempelwaarden (Tabel 5.4).
Verder dient opgemerkt te worden dat 45 kg N/ha weliswaar de meestal geldende drempelwaarde is,
maar dat sancties pas volgen bij overschrijding van 70 kg N/ha, om recht te doen aan onzekerheid.

Tabel 5.4

Drempelwaarden voor het nitraatresidu in SchALVO.

Bemonsterbare diepte (cm -mv)

Drempelwaarde (kg N/ha)
A-bodems

0-90

45

B-bodems

Moerige bodems

45 (0-30 cm)

90 (0-30 cm)

45 (30-90 cm)

90 (30-90 cm)

0-60

30

45

90

0-30

20

-

-

54 | Rapport WPR-917

5.2.4 Vergoedingen in SchALVO en kosten van het SchALVO systeem
Indien een overschrijding van de NR streefwaarde (vermeerderd met een tolerantiewaarde) wordt
vastgesteld, wordt de financiële vergoeding niet uitbetaald. Tegelijk ontslaat dit de landbouwer niet
van de verplichting om zich aan alle voorschriften en beperkingen te houden.
In alle gebieden (Normaal, Probleem, Sanering) wordt voor Zone II een forfaitaire vergoeding betaald,
om te compenseren voor beperkingen op dierlijke mestgebruik. De vergoeding per ha is hoger
naarmate een groter deel van het bedrijfsareaal in Zone II ligt. Max €160 /ha-1 in
akkerbouw/grasland. Voorwaarde voor vergoeding is dat men minstens 0,5 GVE per ha heeft.
Voor landbouwkundige nadelen op landbouwkundig gebruikte oppervlakken in Zone II van
grondwaterbeschermingsgebieden wordt een vergoeding betaald in Probleem- en Saneringsgebieden,
op voorwaarde dat: nadelen niet opgeheven konden worden door landbouwkundige maatregelen,
grenswaarden niet overschreden werden, alle voorschriften werden gerespecteerd, en geen
vergoedingen van derden werden ontvangen. In Zone II-III wordt geen vergoeding betaald in
Normaalgebieden. In Probleem- en Saneringsgebieden (Zone II, III) wordt, bovenop een forfait van
€165 /ha, nog betaald of een ‘Einzelausgleich’ (Probleem en Sanering) of €15 /ha (alleen in
Saneringsgebieden).
De kosten verbonden aan het SchALVO systeem bedragen circa 22 miljoen Euro aan
compensatiebetalingen (heffing op drinkwaterprijs betaald door consument) en circa 7 miljoen Euro
aan voorlichting en monitoring (K. Rather, persoonlijke communicatie, PowerPoint presentatie, 19
november 2009).

5.2.5 Resultaten SchALVO
De ontwikkeling van de verdeling van het landbouwareaal over de drie typen gebieden is geïllustreerd
in Tabel 5.5. Figuur 5.2 laat de ontwikkeling zien van het gemiddeld nitraatconcentratie in
waterwinputten over de periode 2001-2016, gesplitst naar de drie gebiedsklassen op grond van de
toestand in 2001. In de Saneringsgebieden blijkt de dalende trend sterker dan in de
Probleemgebieden, wat toegeschreven kan worden aan de strengere regels in Saneringsgebieden. Het
gemiddelde areaalgewogen nitraatresidu is voor een reeks van jaren (2002-2016) weergegeven in
Figuur 5.3. De figuur illustreert de variatie tussen jaren. Tevens valt op dat de NR waarden niet sterk
verschillen tussen de gebiedsklassen (Normaal, Probleem, Sanering). Wel dient bedacht te worden dat
de NR waarden in deze respectievelijke gebiedsklassen bereikt werden onder toenemend strenge
regimes (van Normaal naar Sanering) van maatregelen.
Tabel 5.5

Ontwikkeling van de oppervlakte landbouwareaal (in eenheden van 1000 ha) in

Normaal-, Probleem- en saneringsgebieden (Bron: LTA, 2016. SchALVO Nitratbericht 2016).
Fläche LF

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

Normal-

225

225

226

263

262

262

262

253

253

250

248

280

271

271

280

289

100

100

98

77

78

79

90

92

90

90

97

93

98

106

96

98

Sanierungs- 35

35

33

30

30

22

22

20

20

20

19

18

18

12

12

13

gebiete
Problemgebiete
gebiete

Rapport WPR-917

| 55

Figuur 5.2

Ontwikkeling van nitraatconcentratie in waterwinputten over de periode 2001-2016, in

drie klassen van gebieden (Normaal, Probleem- en Saneringsgebied), (Bron: LTA, 2016. SchALVO
Nitratbericht 2016).

Figuur 5.3

Nitraatresidu in het bodemprofiel (0-30, 30-60, 60-90 cm -mv) in Normaal-, Probleem-

en Saneringsgebieden in Baden-Württemberg over de periode 2002-2016 (Bron: LTA, 2016. SchALVO
Nitratbericht 2016).

5.2.6 Mestactieplan Duitsland 2017
Tenslotte volgt hier een kort overzicht van elementen uit recent (2017) aangepaste regelgeving op
generiek (federaal) niveau in Duitsland. Deze betekenen een aanscherping van het mestbeleid,
waardoor een aantal van de elementen die tot nu toe alleen in SchALVO (dus in BW) van belang
waren, nu generiek (geheel Duitsland) geldig zijn:
-

Elk gewas heeft referentie gebruiksnorm voor N.

-

Correctiefactoren op de gewasspecifieke gebruiksnorm zijn: opbrengstverschil t.o.v. referentie (te
bewijzen, gemiddeld over 3 jaar); N levering uit de bodem (bij organischestofgehalte >4%), N
levering uit organische mestgiften in voorgaande jaren; Nmin voorjaar meting; N nalevering in

56 | Rapport WPR-917

functie van de voorvrucht; toeslag op de N gebruiksnorm bij afdekking van de teelt; toeslag bij
uitzonderlijke omstandigheden.
-

In de groententeelt geldt bij meervoudige teelten de verplichting om Nmin meting voor elke
nieuwe teelt te bepalen en de N gift hiermee te korten. Soms geldt daarnaast een forse aftrek
wegens nalevering uit gewasresten, bijvoorbeeld een aftrek van 100 kg N/ha bij broccoli en 80 kg
N/ha bij bloemkool.

-

Een berekening van de toegelaten N gift is niet nodig bij zeer kleine bedrijven.

-

Een Nmin bepaling is verplicht vóór elke gift van >50 kg N/ha en voor elk gewas (meervoudige
teelten).

-

De Nmin meetresultaten en de wijze waarop deze in het bemestingsplan werden verwerkt, dienen
gedurende zeven jaar te worden bewaard om overlegd te kunnen worden bij inspectie.

-

Uitrijperioden werden aangescherpt.

-

Er gelden nu gedetailleerde voorschriften voor P bemesting.

-

Een nutriëntenbalans dient verplicht te worden opgesteld. Het maximaal toegelaten N-overschot
bedraagt 60 kg/ha (50 kg/ha vanaf 2020). Voor P geldt een maximum overschot van 10 kg/ha of
0 kg/ha bij hoge P-toestand, d.w.z. >20 mg P2O5 per 100 g grond).

-

Bij overschrijding van de nutriëntenbalans: volgend jaar verplichte deelname aan gecontroleerde
bemestingsadvies.

5.3

Nitraatresidu in Vlaanderen

5.3.1 Focusgebieden en focusbedrijven
In VL wordt het nitraatresidu (NR) landsdekkend gebruikt, dus niet alleen in
waterbeschermingsgebieden, maar er bestaan focusgebieden en focusbedrijven. Een focusgebied
geniet extra bescherming omdat het gevoelig is voor uitspoeling van nitraat, zoals is gebleken uit de
waterkwaliteitsmonitoring. Bedrijven met meer dan 50% areaal binnen zo’n gebied zijn automatisch
focusbedrijf. De overige bedrijven worden geloot voor NR bemonstering door de Mestbank bij wijze
van landelijke controle. Daarnaast zijn er in VL ook nog ‘Beheersovereenkomsten Water’ in
waterbeschermingsgebieden met strengere drempelwaarden voor NR.
In VL gelden – per gewas*grondsoort combinatie – steeds twee drempelwaarden voor NR (Tabel 5.1).
De hoogste drempel (DW2) is afgeleid uit de laagste (DW1) door gebruik te maken van de
standaardfout (sf) in de perceelgemiddelde NR waarde: DW2=DW1/(1-sf). Deze sf werd in een apart
onderzoek vastgesteld, volgt dus niet uit reguliere monitoring. De waarden van DW1 en DW2
verschillen tussen de onderscheiden gewasgroepen, tussen grondsoorten en ook tussen focus- en nietfocusgebieden. De drempelwaarden bij een Beheersovereenkomst Water liggen -4 kg N/ha lager dan
bij de controles door de Mestbank. Bij een Beheersovereenkomst Water ontvangt de landbouwer een
vergoeding.
Er wordt gewerkt met zowel bedrijfs- als perceelsevaluaties, waarvan de consequenties in elkaar
grijpen volgens een schema dat weergegeven is in Figuur 5.4 en Tabel 5.6. Ook op verzoek van een
bedrijf kunnen NR metingen plaats vinden: als contra-expertise, om derogatie aan te vragen, of om
10% verruiming van de gebruiksnorm aan te vragen. Dit laatste (aanvraag van verruimde norm)
gebeurt vrijwel nooit.
Bij overschrijding van DW1 tijdens de reguliere perceelscontrole door de Mestbank volgt automatisch
een tweede meting in het volgend jaar. Bedrijven buiten een focusgebied worden focusbedrijf als de
eerste drempelwaarde DW1 in twee achtereenvolgende jaren wordt overschreden; of meteen na de
eerste overschrijding indien NR de tweede drempelwaarde DW2 overschrijdt (Figuur 5.4, Tabel 5.6).
Voor focusbedrijven gelden iets strengere drempelwaarden voor NR, gedifferentieerd naar bodem en
gewas (Tabellen 5.9 en 5.10). Focusbedrijven buiten de focusgebieden kunnen weer een normaal
bedrijf worden als zij in drie achtereenvolgende jaren geen overschrijding van de DW1 hebben
vertoond.
Terwijl de reguliere monitoring door de Mestbank op perceelsniveau plaatsvindt, op een ingeloot
perceel, is de evaluatie op bedrijfsniveau uitvoeriger. Zie ook Figuur 5.4. Bij een bedrijfsevaluatie
worden minimaal 3 percelen bemonsterd en minimaal 1 monster per bodem*teelt combinatie. Het

Rapport WPR-917

| 57

aantal monsters dat minimaal wordt genomen, is gelijk aan de vierkantswortel uit het bedrijfsareaal in
ha. Op een bedrijf van 100 ha worden dus minimaal 10 mengmonsters genomen.

Figuur 5.4

Gevolg van een perceelsevaluatie in Vlaanderen, afhankelijk van de status van het

bedrijf en de mate van overschrijding (DW1 of DW2). (Bron: VLM, 2017. Nitraatresidurapport 2017,
p. 8.)

Tabel 5.6

Gevolg van een bedrijfsevaluatie in Vlaanderen. Zowel de NR-waarde als de

drempelwaarde worden areaalgewogen gemiddeld. De categorie verwijst naar de maatregelpakketten
in Tabel 5.7 (Bron: VLM, 2017. Nitraatresidurapport 2017, p. 9).
Nitraatresiducategorie

Gewogen gemiddelde nitraatresidu

Aantal percelen of aantal teelttypes
hoger dan DW2

0

<DW1gewogen

1

Tussen DW1gewogen en DW2gewogen

Max. 1/3 percelen of max 1 teelttype

2

Tussen DW1gewogen en DW2gewogen

>1/3 percelen of >1 teelttype

3

>DW2gewogen

Tabel 5.7

Maatregelpakketten voor focusbedrijven in Vlaanderen (Bron: VLM, 2017.

Nitraatresidurapport 2017, p. 71).
Focusbedrijf door ligging

Focusbedrijven met verstrengelde maatregelen door negatieve
bedrijfsevaluatie van het nitraatresidu

Maatregelencategorie 0

Maatregelencategorie 1

Maatregelencategorie 2

Maatregelencategorie 3

Verstrengde uitrijregeling

Verstrengde uitrijregeling

Verstrengde uitrijregeling +

Verstrengde uitrijregeling +

verbod effluent na 15/8

verbod effluent na 15/8

Vanggewas waar teelt en

Vanggewas waar teelt en

Vanggewas waar teelt en

Vanggewas op 20% van de

bodem het toelaat

bodem het toelaat

bodem het toelaat

bedrijfsoppervlakte

Bedrijfsevaluatie van het

Bedrijfsevaluatie van het

Bedrijfsevaluatie van het

nitraatresidu

nitraatresidu

nitraatresidu

Geen derogatie op percelen

Geen derogatie op alle

Geen derogatie op alle

met overschrijding

percelen van het bedrijf

percelen van het bedrijf

Bemestingsruimte -10%

Bemestingsruimte -20%

Bemestingsplan

Bemestingsplan

Burenregeling voor- en

AGR-GPS voor alle

namelden

mesttransporten, inclusief
eigen mest eigen grond

Bodembalans specifieke teelt

58 | Rapport WPR-917

Bodembalans specifieke teelt

5.3.2 Maatregelen in Categorieën
Afhankelijk van de mate van overschrijding krijgen focusbedrijven meer of minder strenge
maatregelen opgelegd, zoals een verplichting tot gebruik van vanggewassen, een verlaging van de
gebruiksnormen en in alle gevallen een verplichte jaarlijkse herhaling van de NR meting. Een overzicht
van de maatregelen is gegeven in Tabel 5.7.

5.3.3 Drempelwaarden voor het nitraatresidu in Vlaanderen
In BW werd geen uitgebreide studie gemaakt van het verband tussen het nitraatresidu en de
nitraatconcentratie in grondwater. De drempelwaarden voor NR werden daar niet rechtstreeks afgeleid
uit een te bereiken doelwaarde voor de nitraatconcentratie (b.v. 50 mg NO3/l). In plaats daarvan
werden drempelwaarden laag ingesteld zonder onderscheid naar gewas of gebiedsstatus (Tabel 5.4).
In Vlaanderen daarentegen werd gezocht naar een meer wetenschappelijke grondslag gezocht voor
drempelwaarden van het nitraatresidu. Die onderbouwing kent een lange geschiedenis die begint in
2001 met de N(eco)2 studie (VLM, 2001), een combinatie van veld- en modelonderzoek. Aanvankelijk
werd destijds gerekend met een proces- of attenuatiefactor van 2.4 (Zie Hoofdstuk 2). Deze factor
geeft de verhouding aan tussen de nitraatconcentratie aan de onderzijde van de wortelzone, en die in
het grond- of oppervlaktewater. Van Overtveld et al. (2011) en Tits et al. (2010) deden vervolgens
uitvoerig onderzoek naar deze procesfactor en haar geografische distributie in Vlaanderen. Vervolgens
differentieerden zij het toelaatbaar nitraatresidu naar gewasgroep en bodemtype. De hoofdlijnen
daaruit zijn samengevat in Hoofdstuk 2. De in het handhavingsbeleid in Vlaanderen gebruikte
drempelwaarden zijn weergegeven in Tabellen 5.9 (niet-focusbedrijven) en 5.10 (focusbedrijven).
Tabel 5.8

Vergelijking van evaluatie en onderbouwing Nitraatresidu in Vlaanderen en

Baden-Württemberg.
Vlaanderen

Baden-Württemberg

Analyse NR waarden

Bronnen van variatie in NR uitvoerig
gedocumenteerd in jaarlijkse rapportage

Bronnen van variatie in NR uitvoerig
gedocumenteerd in jaarlijkse rapportage

Relatie met nitraat in gronden oppervlaktewater

Aanvankelijke onderbouwing
N(eco)2 studie (2001)

Drempels laag ingesteld; hangen alleen af
van bodemtype; meestal 45 kg N/ha.

Drempelwaarden als onderhandeld compromis Er werd bij de normstelling geen a priori
vastgestelde relatie tussen NR en nitraat in
(DW1 = 90 kg N/ha)
grond- en oppervlaktewater gebruikt
Van Overtvelt et al. (2011) ruimtelijk
gedifferentieerde bepaling van ‘Procesfactor’;
regionale drempels per gewas en bodemtype.
Zie hoofdstuk 2.

Tabel 5.9

Drempelwaarden voor het nitraatresidu op niet-focusbedrijven in Vlaanderen (Bron:

VLM, 2017. Nitraatresidurapport 2017, p. 7).
Nitraatresidutype

Teelttype

Bodemtype

Gras

Gras

Zand of niet-zand

90

260

Zand

90

180

Maïs - zand
Maïs - niet-zand
Granen-zand
Granen - niet-zand

Maïs

Granen

Drempelwaarde 1

Drempelwaarde 2

Niet-zand

90

180

Zand

90

200

Niet-zand

90

200

Aardappelen

Aardappelen

Zand of niet-zand

90

165

Specifieke teelten

Specifieke teelten

Zand of niet-zand

90

200

Zand

90

200

Niet-zand

90

200

Overige teelten - zand
Overige teelten – niet-zand

Overige teelten

Rapport WPR-917

| 59

Tabel 5.10

Drempelwaarden voor het nitraatresidu op focusbedrijven in Vlaanderen (Bron: VLM,

2017. Nitraatresidurapport 2017, p. 7).
Nitraatresidutype

Teelttype

Bodemtype

Drempelwaarde 1

Drempelwaarde 2

Gras

Gras

Zand of niet-zand

70

200

Zand

70

140

Niet-zand

80

160

Zand

70

155

Maïs - zand
Maïs - niet-zand
Granen - zand
Granen - niet-zand

Maïs

Granen

Niet-zand

80

180

Aardappelen

Aardappelen

Zand of niet-zand

85

155

Specifieke teelten

Specifieke teelten

Zand of niet-zand

85

190

Zand

70

155

Niet-zand

80

180

Overige teelten - zand
Overige teelten – niet-zand

Overige teelten

5.3.4 Enkele resultaten uit meetjaar 2016 in Vlaanderen
Deze paragraaf toont enkele samenvattende resultaten uit de meetcampagne Nitraatresidu 2016 in
Vlaanderen, zoals gerapporteerd door de Vlaamse Landmaatschappij (VLM) in Nitraatresidurapport
2017. Figuur 5.5 laat de sterke toename zien in aantal bemonsterde percelen sinds de aanvang van
het monitoringprogramma. Gemiddelde en mediane NR waarden zijn per gewas weergegeven in
Figuur 5.6. Binnen elke teeltgroep is in Figuur 5.7 de gemiddelde NR waarde gegeven als functie van
de bedrijfsstatus. Aardappelen en groenten onderscheiden zich door relatief hoge NR waarden
(Figuren 5.5, 5.6 en 5.7), hoger dan die bij maïs. De frequentieverdeling per gewasgroep is gegeven
in Figuur 5.8. Over de periode 2004-2016 werd een dalende trend waargenomen in NR (Figuur 5.9) en
[NO3] (Figuur 5.10), beide met een stagnatie sinds 2012. De relatieve daling in NR, van circa 100
naar circa 55 kg N/ha, was sterker dan die in [NO3] van circa 45 naar circa 35 mg/l. Dit suggereert
dat een substantieel deel van de nitraatuitspoeling ‘ontsnapt aan waarneming via de indicator NR’,
maar ook dat NR sterker reageert op aangepast beheer dan [NO3]. De mate van overschrijding van de
wettelijk vastgelegde NR drempels (DW1, DW2) voor meetjaar 2016 is weergeven in Tabel 5.11 en
Figuur 5.11.

Figuur 5.5

Ontwikkeling van het aantal geselecteerde percelen en verzamelde bodemmonsters in

het monitoringprogramma door de Mestbank sinds 2004 (Bron: VLM, 2017. Nitraatresidurapport 2017,
p. 12).

60 | Rapport WPR-917

Figuur 5.6

Gemiddelde en mediaan van het nitraatresidu per teeltgroep (in kg NO3-N/ha) bij de

bemonstering door de Mestbank in 2016 (Bron: VLM, 2017. Nitraatresidurapport 2017, p. 23).

Figuur 5.7

Gemiddeld nitraatresidu (in kg NO3-N/ha) per teeltgroep als functie van de bedrijfsstatus

in 2016, bij de bemonstering door de Mestbank in 2016 (minder dan 30 bemonsterde percelen zijn
gearceerd weergegeven), (Bron: VLM, 2017. Nitraatresidurapport 2017, p. 43).

Rapport WPR-917

| 61

Figuur 5.8

Cumulatief percentage percelen met een bepaald nitraatresidu per teeltgroep bij de

bemonstering door de Mestbank in 2016 (Bron: VLM, 2017, Nitraatresidurapport 2017, p. 24).

Figuur 5.9

Ontwikkeling van het gewogen gemiddelde nitraatresidu bij de bemonstering door de

Mestbank sinds 2004 (Bron: VLM, 2017. Nitraatresidurapport 2017, p. 61).

62 | Rapport WPR-917

Figuur 5.10

Ontwikkeling van de gewogen gemiddelde nitraatconcentratie ter hoogte van de drie

filters in het freatische grondwatermeetnet (Bron: VLM, 2018. Mestrapport 2018).

Van alle 16.025 percelen bemonsterd in 2016 voldeden 12.231 percelen (76%) aan de eerste
drempelwaarde (Tabel 5.11). Bij 3.794 percelen (24%) werd een overschrijding van de eerste
drempelwaarde vastgesteld. Bij 19% (3.123 percelen) lag NR tussen de DW1 en DW2. Bij 4% (671
percelen) lag NR boven DW2. De verschillen tussen de teeltgroepen zijn weergegeven in Figuur 5.11.
Tabel 5.11 Aantal percelen per nitraatresiduklasse bij de toets van de resultaten van alle
bemonsterde percelen aan de nitraatresidu-drempelwaarden van 2016, als functie van gewas en
grondsoort. DW1 is de laagste drempelwaarde, DW2 de hoogste (Bron: VLM, 2017.
Nitraatresidurapport 2017, p. 72).
Nitraatresidutype

>DW1
≤DW1

>DW1 en ≤DW2

Gras

4.872

Maïs - zand

2.031

Maïs – niet-zand
Granen - zand

Totaal

>DW2

Subtotaal

760

89

849

828

137

965

2.996

2.016

230

49

279

2.295

5.721

299

114

26

140

439

1.045

292

57

349

1.394

Aardappelen

450

416

188

604

1.054

Specifieke teelten

915

409

111

520

1.435

Overige teelten - zand

192

28

8

36

228

Overige teelten – niet-zand

411

46

6

52

463

12.231

3.123

671

3.794

16.025

Granen – niet-zand

Totaal

Rapport WPR-917

| 63

Figuur 5.11

Verdeling van de percelen over verschillende nitraatresiduklassen bij de toets van de

resultaten in 2016 van alle bemonsterde percelen aan de NR drempelwaarden, als functie van gewas
en grondsoort (Bron: VLM, 2017. Nitraatresidurapport 2017, p. 72).

5.3.5 Kosten van Nitraatresidu monitoring in Vlaanderen
Jaarlijks wordt circa €420.000 door de Vlaamse overheid besteed aan verzamelen en analyse van
ongeveer 7.500 bemonsterde eenheden (perceel of deel van perceel), bij een bedrag van ca €55 per
bemonsterde eenheid. Voor dit bedrag worden drie mengmonsters per eenheid (een mengmonster per
laag op resp. 0-30, 30-60, en 60-90 cm -mv) verzameld en geanalyseerd. Dit bedrag wordt (op basis
van aanbesteding) aan de gecertificeerde uitvoerders betaald voor monstername en analyse.
Daarnaast wordt aan boeren opgelegd dat zij op eigen kosten jaarlijks circa 17.500 eenheden laten
bemonsteren. Zij betalen daarvoor gemiddeld €65 per bemonsterde eenheid.
Het bedrag per bemonsterde eenheid (€55 of €65 voor resp. overheid of agrarisch ondernemer) is
opgebouwd uit circa €20 voor de monstername, circa €30 voor drie analyses en drie vochtbepalingen,
en overhead (aankoop bemonsteringsmateriaal, planning, rapportage aan ondernemer en Vlaamse
Landmaatschappij).
Daarnaast worden personeelskosten bij de overheid geraamd op een inzet van 2 à 3 fte. Dit is
uiteraard een zeer ruwe schatting en mogelijk te laag. De hiermee uitgevoerde activiteiten omvatten
het aanbesteden, selectie van de te bemonsteren eenheden, algemene opvolging van de campagne,
(vragen/problemen bij laboratoria, monsternemers, landbouwers), verwerking van resultaten incl. ICT
ondersteuning, toezicht op de monsternemers tijdens de campagne, behandeling van bezwaren nadat
maatregelen bij overschrijding van drempelwaarden werden opgelegd. Juridische procedures werden
tot nu toe niet aangespannen naar aanleiding van een nitraatresidubepaling en vormden dus geen
kostenpost.

5.4

Wijze van bepaling van het nitraatresidu (Vlaanderen
en Baden-Württemberg)

Er zijn kleine verschillen tussen beide regio’s in de definitie van het nitraatresidu, deze zijn
samengevat in Tabel 5.12. Uit het vooronderzoek in het kader van Nitraatwijzer (Hoofdstuk 6) blijkt

64 | Rapport WPR-917

dat ammonium soms aanzienlijk kan zijn. Niettemin bleek uit Sturen op Nitraat (Hoofdstuk 2) dat het
nitraatdeel een beter verband vertoonde met de nitraatconcentratie in grondwater dan de som van
residuair nitraat en ammonium. Op het aantal van 15 steken per monster in VL geldt een uitzondering
voor groententeelten met rijenbemesting. In zulke gevallen moeten op ieder van de 15 plekken 5
steken dwars op de rij genomen worden om zo rekening te houden met de variabiliteit in NR dwars op
de rij.
Tabel 5.12 Vergelijking definities van Nitraatresidu. In de laatste kolom is aangegeven welke
methode gebruikt werd in voorliggend onderzoek.
Vlaanderen

Baden-Württemberg

Nitraatwijzer

(SchALVO)

vooronderzoek
(Hoofdstuk 6)

Stikstofvorm

NO3

Bemonsteringsperiode
Monstername

1 Okt – 15 Nov
15 steken per perceel; <2 ha

NO3

NO3 en NH4

15 Okt – 15 Nov

15 Okt – 1 Dec

15 steken per perceel; 1-3 ha

Deels 33, deels 13-15 steken;
<2 ha

Lagen (cm -mv)

0-30, 30-60, 60-90

Voorbehandeling

Veldvochtig

Drogen, malen

Drogen, zeven

Extractiemiddel

1 M KCl

0,01 M CaCl2

1 M KCl

Uit een deelonderzoek door Van Schöll & Bussink (Bijlage 2) blijkt dat de ‘veldvochtige verwerking’
vergelijkbare resultaten oplevert als de droge verwerking (in dit geval beide geëxtraheerd met 0,01 M
CaCl2). Voor NH4-N mag wel enig verschil worden verwacht tussen de twee extractiemiddelen. Met 1M
KCl wordt meer ammonium geëxtraheerd. In NL werkt Eurofins met extractie op basis van
veldvochtige grond met 0,01 M CaCl2. In het vooronderzoek in Hoofdstuk 6 is echter gebruik gemaakt
van droge verwerking in combinatie met KCl extractie omdat de analyses uitgevoerd werden door het
CBLB (WUR-laboratorium) en deze methode daar de standaard is. Het voordeel daarbij is dat het
vochtgehalte van de monsters wordt bepaald, wat kan bijdragen aan de interpretatie.

5.5

Duurzaam Schoon Grondwater Limburg

In het project Duurzaam Schoon Grondwater Limburg (DSG) worden sinds 2003 9 nitraatmetingen
verricht in geëxtraheerd bodemvocht van landbouwpercelen in grondwaterbeschermingsgebieden op
twee dieptes (ca 150 en ca 250 cm -mv; Waterleiding Maatschappij Limburg, z.d.-a). In het daarmee
samenhangende project Slim Bemesten (Waterleiding Maatschappij Limburg, z.d.-b; Deltaplan
Agrarisch Waterbeheer, z.d.) worden sinds 2015 maatregelen getest om de nitraatuitspoeling uit
landbouwpercelen terug te dringen. Beide projecten worden begeleid door NMI (Ros, 2014; Ros & De
Pater, 2018; Ros et al., 2018). In DSG wordt de indicator nitraat in bodemvocht gebruikt in plaats van
nitraat in het bovenste grondwater, omdat men in Limburg met zeer diepe grondwaterstanden te
maken heeft (met name in de lössgebieden waar dit project is gestart). Grondwaterbemonstering is
daar vrijwel ondoenlijk en de nitraatconcentratie in grondwater vertoont daar naar verwachting
nauwelijks een relatie met het landbouwkundig handelen in recente jaren voorafgaand aan de meting.
Ook RIVM (LMM) meet in dergelijke gevallen nitraat in diep bodemvocht in plaats van in bovenste
grondwater (maar gebruikt daarbij een extractiemethode door middel van centrifugeren). De DSG
extractiemethode (met extractiemiddel) leidt op lössgronden tot structureel lagere
nitraatconcentraties dan de methode toegepast in het LMM. In een separate studie naar dit onderwerp
is geconcludeerd dat beide methoden inhoudelijk vergelijkbaar zijn in relatie tot het risico van nitraatuitspoeling (Ros, 2014). Besloten is om beide methoden te continueren in de respectieve meetnetten
om geen trendbreuken te krijgen. Voor een vergelijking van de DSG-resultaten met LMM is het dus
nodig om eerst te corrigeren voor het verschil in methode; echter daarvoor ontbreekt op dit moment
nog de basis. Wij presenteren daarom alleen gevonden verschillen tussen grondsoorten en gewassen
(Figuren 5.10 en 5.11). De metingen in het bodemvocht werden meestal op slechts twee punten per
9

In 2003 op 2 locaties op lössgrond, later nog 5 extra locaties. In 2008 2 extra locaties op zandgrond. In 2009 1 extra
locatie op rivierklei. Ook vóór 2003 is op verschillende percelen gemeten, maar deze gegevens zijn niet betrokken in deze
rapportage.

Rapport WPR-917

| 65

perceel uitgevoerd en werden vervolgens (na logtransformatie) gemiddeld. Dit levert
nitraatconcentraties per gewas (figuur 5.12) en per grondsoort (figuur 5.13). Er worden geen
resultaten voor bodem * gewas combinaties gepresenteerd.
Op basis van de mediane waarden vallen de gewassen grofweg uiteen in twee categorieën van
uitspoelingsgevoeligheid: voor aardappels, venkel en snijmais is de uitspoelingsgevoeligheid hoog,
voor de overige gewassen laag (<50 mg/l). Op basis van extremen lijken ook grasland, suikerbieten
en wintertarwe risico-gewassen. Grosso modo wijken de DSG resultaten niet sterk af van de
bevindingen in Vlaanderen.
Opvallend is dat de lössgronden lagere gehalten vertonen dan zand- en kleigrond. Deels kan dit
samenhangen met de afwijkende extractiemethode. De gemiddelde nitraatconcentraties zijn 61 voor
de zand-, 64 voor de klei- en 25 mg/l voor de lössgronden.

Figuur 5.12 Gemeten nitraatconcentraties in het bodemvocht in de periode 2011-2017 voor de
meest voorkomende teelten (waarvoor meer dan 10 monsters zijn genomen). Let op: de y-as is voor
visuele doeleinden begrensd op 300 mg/l (Bron: Ros & De Pater, 2018).

Zandgrond

Lössgrond

Kleigrond

Figuur 5.13 Gemiddelde nitraatconcentraties voor de verschillende
grondwaterbeschermingsgebieden. Er wordt onderscheid gemaakt tussen ondiepe (150 ± 10 cm) en
diepe (250 ± 10 cm) metingen. De foutenbalken geven de standaardafwijking (std) weer (Bron: Ros &
De Pater, 2018, aangevuld met de grondsoorten).

66 | Rapport WPR-917

6

Pilotstudies 2018

6.1

Inleiding

In het kader van het project Nitraatwijzer werd een beperkt oriënterend onderzoek uitgevoerd naar
het nitraatresidu (NR) op een selectie van percelen in Nederland. Doelen van deze pilot waren om vast
te stellen in welke range de NR waarden in 2018 lagen op landbouwpercelen in Nederland, na te gaan
of verschillen in NR tussen percelen verklaard kunnen worden en tenslotte om zo mogelijk een relatie
te leggen met nitraatuitspoeling. Tevens kan de pilot dienen om combinaties van grondsoort, Gt en
gewas te identificeren met een hoog uitspoelingsrisico waarop dan in een vervolgfase van
Nitraatwijzer de nadruk kan worden gelegd. In voorliggende rapportage konden relaties tussen NR en
nitraat in de pilot nog niet worden gelegd, omdat een groot deel van de nitraatmetingen pas worden
uitgevoerd in de loop van 2019. Op genoemde relaties zal in een volgende rapportage worden
teruggekomen.
Naast bovengenoemde pilot werd, buiten project Nitraatwijzer, door NMI een pilot uitgevoerd op
melkveehouderijbedrijven in Noord Limburg waar op 10 geselecteerde percelen de hoeveelheid
residuaire minerale N (Nmin) op diverse tijdstippen in het najaar werd gemeten. Resultaten uit die
studie zijn opgenomen in Paragraaf 6.4 en Bijlage 4.

6.2

Aanpak pilot Nitraatwijzer 2018

6.2.1 Keuze van bedrijven en percelen
Er is voor gekozen om aan te sluiten bij lopend onderzoek in bestaande bedrijvennetwerken, omdat bij
aanvang van het project in juni 2018 de voorbereidingstijd voor metingen in het najaar beperkt was.
Bovendien werden kosten bespaard door geen nieuwe bedrijven te benaderen en kon gebruik gemaakt
worden van reeds op de bedrijven verzamelde data m.b.t. nutriëntenbalansen. Voor de
vollegrondsgroentenbedrijven geldt bovendien dat de nitraatmetingen in het bovenste grondwater
door RIVM al waren gepland in het kader van LMM. Wel bracht deze keuze beperkingen mee bij de
opzet van het onderzoek, omdat de keuze van percelen reeds tevoren was gemaakt.
Er is aangesloten bij een onderzoek dat in 2017 door WUR-Open Teelten is gestart naar
nitraatuitspoeling op 23 vollegrondsgroentenbedrijven (VGG; Figuur 6.1, Bijlage 3B). Daarnaast is
bemonsterd bij 8 van de 16 melkveebedrijven uit het project Koeien & Kansen, dat al loopt sinds
midden jaren ‘90 van de vorige eeuw en is gericht op het ontwikkelen van duurzame melkveehouderij.
De gekozen percelen liggen op zand-, leem- en kleigrond met grondwatertrappen variërend van III tot
VII (Bijlage 3A). Tenslotte werd ook nog één melkveebedrijf uit het project Boeren Voor Drinkwater
Overijssel (Boeren voor Drinkwater, z.d.) bereid gevonden om mee te werken. Dit bedrijf heeft een
beweide huiskavel op zandgrond met diepe grondwaterstand, een situatie die binnen het K&K project
niet voorkomt, maar juist wel relevant is met het oog op nitraatuitspoeling.
Bij het selecteren van percelen op de melkveebedrijven is gestreefd naar contrasten in bodemtype,
grondwatertrap en gewas (vooral grasland versus bouwland), teneinde variatie in
nitraatuitspoelingsrisico tussen percelen te verkrijgen. Daarnaast speelden de factoren vruchtwisseling
en beweiding een rol bij de selectie. Situaties zijn gekozen met of zonder beweiding, permanent of
tijdelijk grasland en permanent of tijdelijk maïsbouwland. Op de K&K bedrijven was er vaak een reden
om een perceel op te splitsen om zodoende perceeldelen met homogene condities te verkrijgen
(Figuur 6.2). De 1:50.000 digitale bodemkaart (Alterra, 2014) en de geactualiseerde
grondwatertrappenkaart (Knotters et al., 2018) zijn daarbij leidend geweest. Ook voor de VGG
bedrijven werd ernaar gestreefd om steeds homogene (delen van) percelen te bemonsteren, voor
zover mogelijk binnen reeds door het lopende VGG project gekozen percelen. Ingeval van percelen
groter dan 2.5 ha werd het perceel gesplitst in delen van maximaal 2.5 ha, zowel bij K&K als bij VGG.
Hierdoor komt het enkele keren voor dat van één perceel meerdere mengmonsters zijn genomen (zie
Bijlagen 3A, 3B).

Rapport WPR-917

| 67

Figuur 6.1

Ligging van de bemonsterde percelen van de melkveehouderijbedrijven (rood) en de

vollegrondsgroentenbedrijven (groen).

Figuur 6.2

Voorbeeld van opsplitsing van een perceel op één van de K&K bedrijven op basis van

een bodemgrens (blauwe lijn); er is bemonsterd binnen de stippellijn, waardoor het monster één enkel
bodemtype bevat.

68 | Rapport WPR-917

6.2.2 Bemonstering en analyse
De grondbemonstering werd uitgevoerd door WUR-Open Teelten en -Unifarm, deels met de hand met
behulp van gutsboren, deels met een hydraulische inrichting op een tractor. Daarmee wordt een lange
guts 90 cm de grond in gedreven en met een lier er weer uitgetrokken. Vervolgens werden
grondmonsters genomen per bodemlaag van 30 cm dikte. Het aantal steken per perceel varieerde van
15 tot 33 per perceel of perceelsdeel (max. 2,5 ha), en steken werden bijeengevoegd tot een
mengmonster per bodemlaag per perceel of perceelsdeel. De monsters werden per laag verpakt in
plastic zakken, gelabeld en gekoeld vervoerd en opgeslagen in Wageningen (<4 oC) voor verdere
verwerking door het laboratorium CBLB van WUR. Monsters werden gezeefd (zo nodig gemalen) en
gehomogeniseerd, waarna submonsters werden genomen voor bepaling van het vochtgehalte in
veldvochtige grond en voor bepaling van de hoeveelheid minerale stikstof door middel van extractie
met 1 M KCl volgens ISO/TS-14256-1 (ISO/TS-14256-1, 2003). Het N-gehalte in het monster wordt
uitgedrukt per gram droge grond waarna de hoeveelheid stikstof met behulp van het vochtgehalte en
een aangenomen volumegewicht van de grond kan worden omgerekend naar kg N per ha. Vooralsnog
is gerekend met een volumegewicht van 1300 kg per m3. Bij het vaststellen van relaties tussen NR en
[NO3] zal worden bezien of een differentiatie van dit volumegewicht mogelijk en zinvol is.
De resultaten van de analyses zullen worden gekoppeld aan de eigenschappen van de
monsterplekken, zoals in Bijlage 3. Voor het uitvoeren van de voorziene statistische analyse moet dit
databestand nog worden uitgebreid met enerzijds de geregistreerde managementgegevens uit Koeien
& Kansen en VGG, en anderzijds met de resultaten van de nitraatmetingen in het bovenste
grondwater die RIVM gedurende het groeiseizoen 2019 uitvoert (op de lösslocatie pas in november
2019). Resultaten over de nitraatbemonstering in 2019 zullen, in samenhang met NR waarden in
voorliggende rapportage, worden opgenomen in de eindrapportage over de pilot.

6.3

Resultaten pilot Nitraatwijzer 2018

6.3.1 Resultaten per bodem-Gt combinatie
Het nitraatresidu van het najaar 2018 is hoog, het gemiddelde van alle bodem-Gt combinaties ligt
boven de eerste drempelwaarde van 90 kg N/ha die in Vlaanderen wordt gehanteerd voor nietfocusbedrijven (Hoofdstuk 5; Figuur 6.2). Het groeiseizoen 2018 was extreem warm en droog,
waardoor gewasopbrengsten en daarmee de opname van stikstof gereduceerd werden. Tegelijk werd
de stikstofmineralisatie mogelijk gestimuleerd, of ging langer dan normaal door, ook na de groei van
het gewas. Daarmee neemt NR en dus het risico op stikstofuitspoeling na het groeiseizoen toe. In
Vlaanderen lag afgelopen jaar het niveau van NR ook gemiddeld (over 16.581 percelen) 50% hoger
dan in een gemiddeld jaar (A. Goossens, persoonlijke communicatie, 19 maart 2019). Ook als
daarvoor gecorrigeerd zou worden liggen nog veel NR waarden rond of boven de drempelwaarde
(Bijlage 3). Op Proefbedrijf Vredepeel lag de bedrijfsgemiddelde Nmin waarde (systemen ‘standaard’
en ‘laag’) in het najaar 2018 22% hoger dan gemiddeld over de periode 2011-2017.

Rapport WPR-917

| 69

250

Nitraatresidu (NO3-N, kg/ha)

200

150

KLEI
LÖSS
MOERIG

100

ZAND

50

0
Figuur 6.3

DROOG

VOCHTIG

Nitraatresidu (NO3-N, kg/ha) in najaar 2018 in Nederland, gemiddelde per combinatie

van grondsoort en grondwaterklasse van 185 grondmonsters (0-90 cm –mv), waarvan 83 op percelen
van vollegrondsgroentenbedrijven (23 bedrijven) en 102 op percelen van 9 melkveebedrijven. Rode
lijn is de eerste grenswaarde DW1 die in Vlaanderen wordt gehanteerd voor niet-focusbedrijven (90 kg
N/ha; Zie Hoofdstuk 5).

De zandgronden onderscheiden zich (in elk geval in 2018) door hoge NR (Figuur 6.3). Mogelijk is de
nitraatproblematiek op uitspoelingsgevoelige zandgronden niet alleen een kwestie van een hoge
uitspoelfractie op overschot (Fraters et al., 2012) of een lage attenuatie (op NR, België), maar ook van
hoge NR aan het einde van het groeiseizoen. Het is opvallend dat ook onder vochtige omstandigheden
nog flinke NR’s worden gevonden (terwijl voor vochtige omstandigheden lagere uitspoelfracties
gelden). Ook dit kan samenhangen met het warme droge jaar. Verschillen tussen bodem-Gt
combinaties werden door de extreme weersomstandigheden mogelijk afgevlakt (alles was droog).
Wellicht geldt dit ook voor de moerige gronden die zelfs iets hoger scoren dan de zand- en
kleigronden. Door het droge jaar treedt mogelijk meer N-mineralisatie op en juist minder denitrificatie,
waarvoor juist natte omstandigheden nodig zijn. Onder gemiddelde of natte weersomstandigheden
mag worden verwacht dat de moerige gronden juist lager scoren door de aanwezigheid van moerig
materiaal dat de denitrificatie stimuleert. Ook in Sturen op Nitraat werd een sterk nitraat reducerend
effect van moerige lagen in de bodem gevonden (Hack-ten Broeke et al., 2004; De Ruijter et al.,
2007).

70 | Rapport WPR-917

Niraatresidu (NO3-N kg/ha)

250

200
KLEI
MOERIG

150

ZAND
100

50

0
Figuur 6.4

DROOG

VOCHTIG

Als Figuur 6.3, maar nu alleen voor de VGG bedrijven. Rode lijn is de eerste

Niraatresidu (NO3-N kg/ha)

grenswaarde DW1 die in Vlaanderen wordt gehanteerd voor niet-focusbedrijven (90 kg N/ha).

Figuur 6.5

Als Figuur 6.3, maar nu alleen voor de melkveebedrijven. Rode lijn is de eerste

grenswaarde DW1 die in Vlaanderen wordt gehanteerd voor niet-focusbedrijven (90 kg N/ha).

Ook de lage waarden voor löss vallen op, omdat de lössgronden in Nederland (in tegenstelling tot in
Vlaanderen en Duitsland) tot de uitspoelingsgevoelige gronden worden gerekend. De interpretatie van
deze resultaten moet echter worden uitgesteld tot na de statistische analyse, waarin de effecten van
de verschillende factoren kunnen worden ontward. Op de lössgronden zijn bijvoorbeeld alleen gras,
maïs en graan bemonsterd, waardoor het bodem en gewaseffect zijn verstrengeld.
Op de VGG bedrijven (Figuur 6.4) wordt gemiddeld een hoger NR gevonden (198 kg N/ha) dan op de
melkveebedrijven (115 kg N/ha; Figuur 6.5). Dit komt deels doordat op de melkveebedrijven veel
gras wordt geteeld (verschil NR bouwland excl VGG - gemaaid gras excl. VGG = 146 - 105 = 31 kg
N/ha).

6.3.2 Resultaten per gewas
De resultaten zijn per gewas heel verschillend (Figuur 6.6). Gewassen met hoge NR zijn gras,
pootaardappelen en de meeste vollegrondsgroenten. Alleen asperge (3 monsterplekken, 2 bedrijven)

Rapport WPR-917

| 71

en witte kool (2 plekken, 1 bedrijf) scoren laag. Japanse Haver (2 plekken, 1 bedrijf) scoort extreem
hoog. Daar heeft in het voorafgaand jaar een mislukt spinaziegewas gestaan waarna winterprei is
geteeld. Ook werden zowel de prei als de Japanse haver (een groenbemester/vanggewas) bemest.

Niraatresidu (NO3-N kg/ha)

600
500
400
300
200
100
0

Figuur 6.6

Nitraatresidu (NO3-N, kg/ha) in najaar 2018 in Nederland, gemiddelde per gewas van

(n) monsterplekken (0-90 cm –mv).

Voor een vergelijking met de resultaten van 2016 in België verwijzen we naar het Nitraatresidurapport
(Mestbank, 2017, bijvoorbeeld Figuren 13 en 14). Daaruit blijkt de volgende rangorde van hoge naar
lage NR waarden: aardappelen – groenten – sierteelt – graangewassen - maïs – fruit – overige teelten
– grasland – bieten. Ook in NL scoren de (poot)aardappelen en groenten hoog, maar het valt op dat
ook gras in NL hoog scoort waar dat in België juist niet het geval is. Mogelijk moet dit worden
toegeschreven aan de uitzonderlijk droge en warme zomer in 2018. Nogmaals zij erop gewezen dat
hierdoor mogelijk bij alle gewassen de NR waarden fors hoger lagen dan in een gemiddeld jaar.
De resultaten per gewas zijn ook bewerkt in zogenaamde Box Plots (Figuur 6.7 en verder), die ook
informatie geven over de spreiding tussen monsterplekken. Voorwaarde voor weergave in deze figuren
was dat minimaal 5 monsterplekken beschikbaar zijn. NR data van gewassen die niet aan deze eis
voldoen zijn gegeven in Tabel 6.1 (na de figuren).

72 | Rapport WPR-917

Figuur 6.7

Box plots van de aangetroffen NitraatResiduen onder grasland, links alleen gemaaid, rechts ook

geweid. n Is het aantal waarnemingen. Een box-plot geeft van onder naar boven het minimum, 25 percentiel,
mediaan, 75 percentiel en maximum. X = gemiddelde (excl. uitschieters), de bolletjes zijn de uitschieters,
gedefinieerd als:
> waarde 75 percentiel + 1,5 * (waarde 75 percentiel – 25 percentiel), OF
< waarde 25 percentiel - 1,5 * (waarde 75 percentiel – 25 percentiel).
De twee uitschieters in het linker plaatje zijn de enige twee graspercelen op een VGG bedrijf.

Figuur 6.8

Box plots van de aangetroffen

NitraatResiduen op alle maïspercelen.

Figuur 6.9

Box plots van de aangetroffen

NitraatResiduen op bouwland met gewas anders dan
maïs of VGG (geen braak percelen).

Rapport WPR-917

| 73

Figuur 6.10 Box plots van de aangetroffen
NitraatResiduen op alle VGG percelen.

Figuur 6.11 Box plots van de aangetroffen NitraatResiduen op VGG bedrijven, opgesplitst in een hoge en
lage categorie. Een box-plot geeft van onder naar boven het minimum, 25 percentiel, mediaan, 75 percentiel
en maximum. X = gemiddelde, de bolletjes zijn de uitschieters, gedefinieerd als:
> waarde 75 percentiel + 1,5 * (waarde 75 percentiel – 25 percentiel), OF
< waarde 25 percentiel - 1,5 * (waarde 75 percentiel – 25 percentiel).

74 | Rapport WPR-917

Figuur 6.12 Box plots van de aangetroffen

Figuur 6.13 Box plots van de aangetroffen

NitraatResiduen op alle Broccolipercelen.

NitraatResiduen op alle koolpercelen
(spruitkool, witte en rode kool, spitskool).

Figuur 6.14 Box plots van de aangetroffen

Figuur 6.15 Box plots van de aangetroffen

NitraatResiduen op alle preipercelen.

NitraatResiduen op alle percelen met IJsbergsla.

Rapport WPR-917

| 75

Tabel 6.1

NR van de gewassen met minder dan 5 percelen.

Overige gewassen

Aantal percelen

Granen zonder maïs

2

Suikerbieten

4

NR in kg/ha
19
56
54
54
59
98

Pootaardappelen

3

246
218
278

Het valt op dat de beweide graspercelen gemiddeld niet een veel hogere NR vertonen dan de
gemaaide percelen (Figuur 6.6). Wel is de spreiding wat groter op de beweide percelen. Uit eerder
onderzoek bleek dat beweiding een extra risico vormt voor nitraatuitspoeling door urineplekken (o.a.
Vellinga et al., 2001). Dat dit aspect hier niet tot uitdrukking komt, is mogelijk toe te schrijven aan de
methode van bemonstering (aantal steken per perceel) en/of de uitzonderlijke weersomstandigheden
in 2018.
De graspercelen vertonen, zoals verwacht, lagere NR dan de bouwlandpercelen (Ten Berge & Hack-ten
Broeke, 2004; VLM, 2017). De twee uitschieters in Figuur 6.6 behoren bij
vollegrondsgroentenbedrijven en betreffen gras als vanggewas na groenteteelt. De hoge NR waarden
worden toegeschreven aan een hoog N-bodemoverschot van de hoofdteelt.
De maïspercelen vertonen hogere NR waarden dan de andere bouwlandpercelen (Figuur 6.7), maar
iets lagere dan de vollegrondsgroentenpercelen (Figuur 6.8). Ook de spreiding in NR is vergelijkbaar
tussen maïs en overig bouwland (excl. VGG); met name de maxima van de VGG percelen springen
eruit (Figuren 6.10-6.13). Ook de pootaardappelen springen eruit met hoge NR waarden (Tabel 6.1).
In het algemeen is de spreiding in NR groot op alle gewassen. Het is daarom belangrijk nader te
onderzoeken of verschillen in management deze spreiding kunnen verklaren, want dan is er
perspectief om NR terug te dringen.

6.3.3 Verdeling NR over bodemlagen en over ammonium en nitraat
Uit de resultaten (Figuren 6.16 en 6.17) blijkt dat het grootste deel van het NR nog in de bovenste
deel van het bodemprofiel aanwezig is. Dit hangt ongetwijfeld samen met het droge weerjaar, en het
neerslagtekort op de monsterdatum. Deze zal als factor opgenomen worden in de statistische analyse.
Op droge zandgronden is het aandeel van de laag 60-90 cm -mv in het totaal (0-90 cm) nitraatresidu
groter dan voor de andere grondsoorten (Figuur 6.16). Dit kon worden verwacht vanwege de grotere
uitspoelingsgevoeligheid van de droge zandgronden. Toch is ook hier (waarschijnlijk door de droogte
van 2018) dat aandeel slechts 25%. Als we naar de gewassen kijken (Figuur 6.17) dan blijkt het
grootste aandeel onderin (60-90) voor te komen bij de groenten, pootaardappelen en bollen, die
relatief vroeg geoogst worden.
Zowel in Vlaanderen als Duitsland wordt uitsluitend beoordeeld op nitraat en niet op ammonium
(Nitraatresidu, NR). In Sturen op Nitraat kwam ook het nitraatdeel als beste verklarende factor naar
voren (Hack-ten Broeke et al., 2004) Ook in de hier gerapporteerde pilot blijkt het overgrote deel van
het gemiddelde stikstofresidu te bestaan uit nitraat (Figuren 6.18 en 6.19). Er is één opvallende
uitzondering, nl. het perceel rode kool (Figuur 6.19), waar het aandeel ammonium 36% bedraagt. Bij
gerst is de ammoniumfractie ook hoog (43%), maar onbetekenend in absolute zin. Het overall
gemiddelde van de ammoniumfractie is 7,6%, maar er komt (in de afzonderlijke percelen) een
maximum aandeel voor van bijna 50% en een maximum hoeveelheid van iets meer dan 70 kg N/ha,
beide onder gras op een veldpodzol. Voorgesteld wordt om hier in vervolgonderzoek aandacht aan te
schenken.

76 | Rapport WPR-917

250
0-30
30-60

N-NO3 (kg N/ha)

200

60-90

150

100

50

0

Klei

Klei

Löss

Moerig

Zand

Zand

Droog

Vochtig

Droog

Vochtig

Droog

Vochtig

Bodemsoort en GT
Figuur 6.16

Verdeling van het Nitraatresidu over de drie bodemlagen voor 6 combinaties van

bodem en GT.

0-30

NNO3 per laag (kg N/ha)

350

30-60

300

60-90

250
200
150
100
50
0

Figuur 6.17 Verdeling van het Nitraatresidu over de drie bodemlagen voor alle gewassen.

Rapport WPR-917

| 77

300
NH4

NO3 + NH4 (kg N/ha)

250

NO3

200

150

100

50

0

Klei

Klei

Löss

Moerig

Zand

Zand

Droog

Vochtig

Droog

Vochtig

Droog

Vochtig

Bodemsoort en GT
Figuur 6.18

Verdeling van het stikstofresidu over nitraat (NO3) en ammonium (NH4) in de laag

0-90 cm -mv.

NO3 + NH4 (kg N / ha)

600
500

NH4
NO3

400
300
200
100
0

Figuur 6.19 Verdeling van het stikstofresidu over nitraat (NO3) en ammonium (NH4) in de laag
0-90 cm -mv voor de gewassen in 2018.

78 | Rapport WPR-917

6.3.4 Statistische analyse
Er werd een voorlopige statistische analyse uitgevoerd van de data uit Bijlage 3 om na te gaan welke
factoren bepalend waren voor de aangetroffen nitraatresiduen (NR). In de definitieve analyse, die eind
2019 zal worden gerapporteerd, zullen ook de dan beschikbare nitraatconcentraties in het bovenste
grondwater betrokken worden. Dan wordt onderzocht wat opname van NR in een statistisch
regressiemodel bijdraagt aan de verklaarde variantie van nitraat in het grondwater; in die analyse zal
ook het neerslagoverschot als mogelijke regressor worden onderzocht. Zo kan worden vastgesteld
welke voorspellende waarde NR heeft – naast aanvullende grootheden - voor de nitraatconcentratie in
het grondwater, in deze dataset.
Er zijn nu twee typen analyse uitgevoerd, een zogenaamde LASSO (Least Absolute Shrinkage and
Selection Operator; Tabel 6.2) en een ANOVA met lineaire regressieanalyse. De tabel kan als volgt
gelezen worden. Als voorbeeld wordt genomen de grof ingedeelde factor grondsoort. Daar scoort
Löss -5,4. Dit betekent dat op löss bij overigens gelijke omstandigheden een lagere NR werd
gevonden dan op de andere grondsoorten. Het effect van moerig is +32,9, dat effect is dus sterker
dan van löss en bovendien omgekeerd: bij moerige grond werd een hoger NR gevonden. Een lagere
index voor löss duidt erop dat löss gemiddeld gunstiger is voor een (gewenst) lage NR, en moerige
grond ongunstig. Mogelijk was het ongunstige effect van moerige grond relatief sterk in 2018 (droge
en warme zomer) door verhoogde mineralisatie van aanwezige organische stikstof 10. Het effect van
gras in het jaar van meting (2018) is nihil, dus gemiddeld, terwijl het effect van bouwland (+41) een
flinke verhoging van NR veroorzaakte. Tevens kan uit deze analyse worden geconcludeerd dat een
hoger aandeel gras in de afgelopen tien jaar een hogere NR veroorzaakte, en een hoger
neerslagoverschot vóór de meting juist een lagere NR. Dit stemt overeen met de verwachting: onder
grasland wordt mineraliseerbare organische stof opgebouwd; en een hoger neerslagoverschot in de
periode vóór de NR meting veroorzaakt uitspoeling of denitrificatie, waardoor NR afneemt.
Tabel 6.2

Resultaat van de LASSO analyse (data in Bijlage 3) naar het effect van een aantal

factoren op NR. Een hoge positieve index betekent meer positieve invloed (hogere NR). Een lage
negatieve index meer negatieve invloed (lagere NR), (Tussen haakjes het aantal klassen van de
betreffende factor).
Bij grove indeling
Invloedsfactoren

Index

Intercept

139.4

Löss (vier grondsoorten)

-5.4

Moerig (vier grondsoorten)

32.9

Bouwland (versus gras)

41.0

Gras (versus bouwland)

0.0

Aantal jaren Gras in 2009-2017 (9)

3.6

Neerslagoverschot in periode voor meting (mm)

-1.5

Bij meer gedetailleerde indeling
Invloedsfactoren

Index

Intercept

157.4

KEILEEM (negen grondsoorten)

-4.2

MOERIG (negen grondsoorten)

17.9

GT Vb/IIIb (14 Gt klassen)

98.9

GT VI/Vb (14 Gt klassen)

0.5

GT VII (14 Gt klassen)

9.0

MAÏS (21 Gewassen in 2018)

34.2

SUIKERBIETEN (21 Gewassen in 2018)

-10.1

Neerslagoverschot voor meting (mm)

-1.2

10

Dit effect moet niet worden verward met het effect van grondsoort op de uitspoelfractie. Die fractie is juist kleiner op
moerige gronden (zie De Ruijter et al.,, 2007).

Rapport WPR-917

| 79

Het valt op dat Gt geen invloed geeft gehad in de grove indeling (2 klassen droog en nat), maar wel
bij de gedetailleerde indeling (Tabel 6.2), hoewel dat beperkt blijft tot een positief effect bij Gt VII
(hogere NR waarde). Deze verhoging bij Gt VII is voorstelbaar omdat dergelijke gronden
droogtegevoelig zijn waardoor een hoger bodemoverschot mag worden verwacht. De positieve
effecten bij de twee andere Gt klassen vragen nadere analyse. De effecten van de gewassen maïs en
suikerbieten zijn zoals verwacht: maïs is een relatief ondiep en suikerbieten een relatief diep
wortelend gewas met respectievelijk een ongunstig en een gunstig effect op de stikstofbenutting. Het
effect van moerige grond is ook bij de gedetailleerde indeling positief. Het negatieve effect van
keileem vergt nadere analyse.
Uit de lineaire regressieanalyse bleek dat er een significante interactie bestaat tussen bodem en Gt,
zowel bij de grove als de gedetailleerde indeling, maar niet tussen bodem en gewas in 2018. Als ook
naar de interacties tussen bodem, gewas en grondwater wordt gekeken blijkt vooral de interactie
tussen bodem en Gt belangrijk met gewas als hoofdeffect. In de analyse met de meer gedetailleerde
variabelen is bovendien de interactie tussen bodem en gewas nog relevant.
In een lineair regressiemodel op basis van bodem, neerslagoverschot vóór meting en vochtgehalte van
het bodemmonster blijkt vochtgehalte minder belangrijk en is het beste model gebaseerd op de
interactie tussen grondsoort en neerslagoverschot.
Samenvattend blijken de factoren bodem, Gt, gewas en in mindere mate het aantal jaren gras in de
rotatie en het neerslagoverschot (al dan niet met interacties) relevant voor een goed lineair
regressiemodel voor NR.

6.4

Pilot Nmin najaar 2018 op melkveebedrijven in Noord
Limburg

Door het NMI werd in het najaar van 2018 een pilot uitgevoerd bij melkveebedrijven in Noord Limburg
(Bijlage 4). De studie maakte geen deel uit van project Nitraatwijzer, maar de resultaten werden wel
beschikbaar gesteld ten behoeve van Nitraatwijzer. Een samenvatting van de resultaten is
weergegeven in Tabel 6.3.
Bedrijven 3, 4 en 9 vallen op door hoge Nmin waarden op de maïspercelen. In elk van deze gevallen
was sprake van te ruime bemesting. Op bedrijf 4 werd maïs gezaaid op een gescheurd rogge-perceel.
De hoge Nmin waarden laten zien dat deze indicator, in elk geval in deze case study, geschikt is om
excessen in de bemestingspraktijk op te sporen. De overschrijdingen van het bemestingsadvies
bedroegen resp. 108, 139 en 144 kg werkzame N per ha, op de betreffende maïspercelen in bedrijven
3, 4 en 9.
Tabel 6.3

Hoeveelheid minerale N (Nmin, kg/ha; nitraat-N plus ammonium-N) in de laag 0-90

cm -mv op drie tijdstippen in het najaar van 2018, voor 10 percelen op 9 melkveebedrijven in Noord
Limburg.
Bedrijf

Gewas

10-okt

6-nov

1
2

12-dec

Maïs

34

59

62

Gras

38

46

52

3

Maïs

351

270

269

4

Maïs

198

241

233

5

Gras

43

43

49
44

6

Voederbiet

33

36

7

Gras

26

17

77

8

Maïs

48

33

26

9

Gras

59

41

30

9

Maïs

129

108

94

80 | Rapport WPR-917

7

Gebruik van sensoren en snelle
meetmethoden

Een bezwaar van het meten van nitraat in het bovenste grondwater als indicator voor
nitraatuitspoeling is de kostprijs. Dat is een belangrijke reden waarom naar alternatieve indicatoren
(zoals NR) voor nitraatuitspoeling wordt gezocht. Wanneer echter het direct en eventueel continu
meten van nitraat in het grondwater (of diepere bodemvocht) door innovatie veel goedkoper kan
worden uitgevoerd, dan komt gemeten nitraatconcentratie opnieuw in beeld als aantrekkelijke
indicator, óók op perceelsniveau.
Het continu meten met behulp van sensoren kan tegemoet komen aan het bezwaar van de temporele
variabiliteit van de nitraatconcentratie. Bij verlaagde kostprijs wordt tevens het probleem van de hoge
ruimtelijke variabiliteit (ook binnen een perceel) opgelost, indien bemonstering op een groot aantal
plekken binnen het perceel mogelijk wordt. Om deze redenen werd in het kader van Nitraatwijzer een
deelstudie uitgevoerd om het perspectief voor snellere meetmethoden van nitraat in de nabije
toekomst te verkennen (Bijlage 5).
Uit deze deelstudie komt geen eenvoudige, praktisch toepasbare methode naar voren waarmee op
korte termijn voortgang kan worden geboekt. De auteurs van de deelstudie raden een gecombineerde
aanpak met drievoudige metingen aan, met als basis NR, ondersteund met nitraatmetingen in het
grondwater en een klein aantal continue metingen van nitraat om de temporele variabiliteit te
ondervangen. Voor continue nitraatmetingen achten de auteurs optische UV nitraatsensoren het meest
kansrijk. Deze zijn ook geschikt te maken voor afzonderlijke metingen, maar er zijn daarnaast
voldoende goedkope technieken aanwezig om nitraat direct in het veld of in het lab te meten. De
ruimtelijke variatie binnen een perceel zou kunnen worden ondervangen door gebruik te maken van
een speciaal daarvoor aangelegde horizontale bemonsteringsdrainbuis.
Wij beoordelen, evenals de auteurs van de deelstudie, een dergelijke aanpak als interessant voor
verder onderzoek; maar wij zien hierin nog geen methode die op korte termijn op praktijkbedrijven,
bijvoorbeeld in een vervolgfase van Nitraatwijzer, zou kunnen worden toegepast.
Bij het beoordelen van innovatieve methoden voor nitraatmeting moet worden bedacht dat de hoge
kosten van de huidige meetmethode - als toegepast in LMM - vooral bepaald worden door de moeite
bij het verkrijgen van een representatief grondwatermonster. De meting zelf is daarbij relatief
goedkoop. Als gevolg van de hoge ruimtelijke variabiliteit van nitraat moet een groot aantal monsters
per perceel of per bedrijf genomen worden, om een betrouwbaar perceelsgemiddelde resp.
bedrijfsgemiddelde nitraatwaarde vast te stellen (tenzij drainwater kan worden bemonsterd).
Innovatie in de meettechniek voor de nitraatmeting zelf verandert daar niets aan. Ook dan zijn
immers boringen volgens zeker protocol nodig om het grondwater te bereiken zonder dit te
verontreinigen en een representatief (juiste dikte van de waterlaag) watermonster te nemen.
Overigens is Nederland op dit punt vrij uniek, omdat vrijwel overal het grondwater binnen bereik is,
wat niet weg neemt dat het kostbaar is om op veel plekken per perceel naar grondwater te boren.
Voor een echte sprong voorwaarts is een prikstok nodig die tot in het grondwater kan worden gedrukt
om ter plaatse nitraat te meten, zoals de EC prikstok die al wordt gebruikt voor het meten van
zoutgehalten (Van Wirdum, 2004). Gerard Ros (persoonlijke communicatie, 6 juni 2019) verwijst naar
technieken die dit op termijn mogelijk binnen bereik brengen, zoals bijvoorbeeld een gecoate
glasvezelkabel waarmee nitraat gemeten kan worden, ontwikkeld door TNO en momenteel ook binnen
WUR gebruikt in oriënterend onderzoek in het kader van precisielandbouw. Mogelijk biedt Publiek
Private Samenwerking perspectief voor verdere ontwikkeling van een dergelijke sonde.

Rapport WPR-917

| 81

82 | Rapport WPR-917

8

Conclusies en aanbevelingen

Indicatoren: relatie met nitraatuitspoelingsrisico
Er zijn weinig studies voorhanden om de verschillende indicatoren voor het nitraatuitspoelingsrisico
(zoals N-aanvoer, werkzame N-aanvoer, N-bodemoverschot, en ‘werkzame-N bodemoverschot’)
rechtstreeks met elkaar te kunnen vergelijken met betrekking tot hun nauwkeurigheid als schatter
voor de nitraatconcentratie in het bovenste grondwater ([NO3], mg NO3/l) in het opvolgend jaar.
Niettemin komt uit het verzameld materiaal naar voren dat het nitraatresidu (NR, kg N/ha) in 0-90
cm -mv in het najaar een (veel) beter verband vertoont met [NO3] dan enige andere indicator. Nmin
(de som van nitraat en ammonium in 0-90 cm -mv) is een iets minder goede indicator dan NR.
Voorspellingen van [NO3] bij zekere indicatorwaarde zijn met een grote onzekerheid omgeven. Deze
ligt steeds in de orde van tientallen mg/l. Dat geldt voor de verwachte waarde van [NO3] voor een
klasse (onzekerheid van het model) en in nog sterkere mate voor de [NO3] waarde van het individueel
object (perceel of bedrijf) waar de indicator gemeten werd. Dit geldt voor alle indicatoren. Onze
verwachting is dat verder onderzoek deze bandbreedte weliswaar zal kunnen verkleinen, maar dat die
toch in de orde van enkele tientallen mg/l zal blijven.
Uit Sturen op Nitraat (Hack-ten Broeke et al., 2004) bleek een duidelijk en significant verband te
bestaan tussen NR en [NO3] in alle bestudeerde combinaties van bodemgroep, Gt-groep en
gewasgroep (de zgn. clusters; zie Hoofdstuk 2). De verbanden zijn niet erg sterk, met fracties
verklaarde variantie (op proefplekniveau) in de orde van 35 tot 50% (akker- en tuinbouw), 20 tot
26% (grasland) en 22 tot 27% (maïs). De standaardfout van de modellen (Sd) op meetplek-niveau
bedraagt 55 tot 60 (akker- en tuinbouw), 48 tot 50 (grasland) en 61 tot 66 (maïs) mg NO3/l. Deze
waarden hebben betrekking op de gehele range van getoetste en ‘best bevonden’ modellen, dus
inclusief modellen waarin naast NR en cluster (bodem, gewas, Gt) nog extra verklarende variabelen
opgenomen waren, zoals het neerslagoverschot of bodemeigenschappen. Werden de modellen
opgeschaald naar cluster- of bedrijfsniveau, bij een bemonstering van 40 meetpunten per cluster, dan
bleek de verwachte [NO3] waarde voor een bedrijf bestaande uit één cluster een
betrouwbaarheidsinterval (2*se) te hebben van circa ±40 mg/l (akkerbouwgewassen, Gewasgroep
a+b+r) of ±50 mg/l (Gewasgroep t). Is de voorspelde [NO3] waarde dus 60 mg/l, dan ligt de
werkelijke waarde (voor betreffende cluster of bedrijf) met 95% zekerheid tussen 20 en 100 mg/l
(Gewasgroep a+b+t).
Toepassing van NR als indicator voor het uitspoelingsrisico vereist in alle gevallen ten minste
onderscheid naar bodem, grondwater en gewas, er is niet één relatie die geldt voor alle situaties
(clusters). In Sturen op Nitraat werd op basis van de beste modellen met NR de voorspelde
nitraatconcentratie voor ieder cluster vastgesteld bij een NR waarde van 30 kg/ha, met bijbehorende
standaardfout. De voorspelde waarde van [NO3] op diep ontwaterde gronden (GHG-groep 3) lag –
afhankelijk van Bodemgroep – tussen 50 en 84 mg/l in de akkerbouwgewassen (gewasgroep ‘a+b+r’),
en tussen 116 en 150 mg/l voor gewasgroep ‘t’. Bij grasland lag de voorspelde [NO3] voor deze GHGgroep tussen 48 en 56 mg/l, en bij maïs tussen 83 en 89 mg/l. Deze waarden kunnen na verloop van
jaren, onder een aangepast beheer, veranderen.
Ondanks dat NR als beste indicator naar voren kwam is de voorspelfout dus groot. In Sturen op
Nitraat werd echter geen uitvoerig onderzoek op perceelsniveau gedaan. Nader onderzoek is nodig om
vast te stellen in hoeverre de onzekerheid in voorspelde [NO3] gereduceerd wordt indien gewerkt
wordt met relaties op basis van perceelsgemiddelde NR en [NO3], in plaats van relaties op basis van
proefplekken (20 m2), zoals in Sturen op Nitraat.
Machine Learning (ML) is een techniek die vooral meerwaarde heeft bij (zeer) grote datasets met
lokaal-specifieke factoren en niet-lineaire verbanden. Toegepast op de beperkte dataset uit Sturen op
Nitraat (in totaal circa 1400 records; op meetplek-niveau) gaf ML bij strenge validatiecriteria geen
hogere verklaarde variantie in [NO3] dan regressie-analyse, circa 20% à 25%. Dit heeft betrekking op
toetsing waarbij in de validatie-set geen bedrijven zitten die ook al in de trainingsset voorkwamen.
Kruisvalidatie op twee meetseizoenen, waarbij eenzelfde bedrijf wel in trainings- en validatieset mag
voorkomen, leverde een veel hoger percentage verklaarde variantie, circa 44%. Betreffende NMI
onderzoekers oordeelden dat dergelijke aanpak (gebruik van bedrijfsspecifieke informatie bij
voorspelling voor een nieuw seizoen) bij toepassing in de praktijk geen groot probleem vormt.

Rapport WPR-917

| 83

Daarmee biedt ML bij grote datasets een realistisch perspectief om de voorspelbaarheid van [NO3] uit
lokale factoren te vergroten. Mocht regressie-analyse onvoldoende resultaat bieden in eventueel
vervolgonderzoek in het kader van project Nitraatwijzer, dan verdient het aanbeveling om de
meerwaarde van alternatieve methoden zoals ML verder te onderzoeken en daarbij extra lokaalspecifieke factoren te betrekken. Mede daarom is registratie van de coördinaten van de proefpercelen
in vervolgonderzoek van belang.
Indicatoren: respons op maatregelen en locatie-factoren
Factoren en maatregelen die niet of nauwelijks tot uitdrukking komen in het N-bodemoverschot 11
maar wel in NR en in [NO3] zijn o.a. het scheuren van grasland, uitrijperioden van dierlijke mest,
beweidingsintensiteit, het gebruik van vanggewassen, grondbewerking, de aard van de meststof
(langzaam of snelwerkend), het N leverend vermogen van de grond (jaarlijkse N mineralisatie), het
toedieningsregime van de meststof (timing en grootte van N deelgiften) en de verdeling van de
stikstofgebruiksruimte binnen het bedrijf. Beperkende maatregelen in Vlaanderen en BadenWürttemberg zijn in belangrijke mate op juist deze factoren gericht.
Omdat NR reageert op deze factoren en maatregelen, de responstijd van NR kort is en NR eenvoudig
op perceelsniveau gemeten kan worden, is NR een geschikte indicator voor feedback aan de teler.
Deze kan daarmee de noodzaak van aanpassingen in N beheer vaststellen, evenals de doelmatigheid
daarvan om het uitspoelingsrisico te verlagen. De respons van [NO3] op maatregelen is trager dan die
van NR, omdat [NO3] de resultante kan zijn van uitspoeling uit meerdere seizoenen.
Indicatoren: kosten
De nitraatconcentratie in het bovenste grondwater [NO3] is zelf uiteraard ook een indicator voor het
uitspoelingsrisico. Bepaling van deze indicator kost in de orde van €1000 tot €2000 per perceel (bij
resp. 5 of 10 meetpunten/perceel voor een betrouwbare schatting van het perceelsgemiddelde); dit is
15 à 40 keer duurder dan perceelsgemiddelde NR bepaling.
Wegens de hoge kosten is directe meting van [NO3] ongeschikt om gemiddelden op perceels- of
bedrijfsniveau vast te stellen. Ook bij de [NO3] monitoring in LMM wordt het aantal meetpunten per
bedrijf onvoldoende geacht om bedrijfsgemiddelde [NO3] waarden voldoende nauwkeurig te bepalen.
Het percentage bedrijven dat een zekere waarde overschrijdt kan wel voldoende nauwkeurig worden
gerapporteerd (B. Fraters, persoonlijke communicatie, 12 juni 2019). Het LMM is bedoeld om het
mestbeleid (Nitraatrichtlijn) te evalueren op het niveau van bedrijfscategorieën per grondsoortregio.
Jaarlijks wordt circa €420.000 door de Vlaamse overheid besteed aan het verzamelen en analyseren
van monsters uit ongeveer 7.500 eenheden (een eenheid is een perceel of deel van perceel), bij een
bedrag van ca €55 per bemonsterde eenheid; voor dit bedrag wordt het nitraatresidu in drie lagen
afzonderlijk bepaald (resp. 0-30, 30-60, en 60-90 cm diep). Daarnaast worden jaarlijkse circa 17.500
eenheden bemonsterd ten laste van de telers, nl. ten gevolge van eerdere overschrijdingen van
wettelijke NR drempelwaarden, of omdat het bedrijf gelegen is in een focusgebied.
In Baden-Württemberg kostte het SchALVO systeem circa 22 M€ aan compensatie-betalingen (door
consument aan landbouwer, via heffing op drinkwaterprijs) en ca 7 M€ aan voorlichting en monitoring
(schatting 2013, niet geactualiseerd). Circa 17.000 percelen worden jaarlijks bemonsterd.
Bruikbaarheid van NR bij handhaving van mestbeleid
Het nitraatresidu (NR) wordt zowel in Vlaanderen als Baden-Württemberg als indicator gebruikt en is
in beide regio’s ingekaderd in een veelomvattend systeem van maatregelen. NR wordt in Vlaanderen
gebruikt in het kader van de handhaving van generiek beleid. Bij overschrijding van de wettelijk
vastgelegde NR drempelwaarden worden aan de teler beperkende maatregelen opgelegd, maar geen
geldboetes. Wel komen de kosten van NR bepaling in navolgende jaren (na overschrijding) ten laste
van de teler en volgen boetes bij het nalaten van verplichte bemonstering. NR wordt daar door de
agro-sector gezien als te onzeker en als te afhankelijk van niet-stuurbare factoren, om geldelijke
boetes op te baseren.
In Baden-Württemberg wordt NR gebruikt in aanvulling op generiek beleid en alleen in
waterwingebieden. De NR meting dient daar veeleer om vast te stellen of een a priori voorgeschreven

11

Tenzij een aantal moeilijk te kwantificeren correcties worden aangebracht; zie onderschrift bij Fig. 3.1.

84 | Rapport WPR-917

beheer naar behoren door de teler werd uitgevoerd en de gepaste vergoeding toegekend kan worden.
Bij overschrijding volgen geen andere maatregelen dan het inhouden van de vergoeding. Het budget
voor de vergoedingen wordt door de drinkwater-consument bijeengebracht via een heffing op de
waterprijs. De drempelwaarde voor NR ligt hier op circa de helft van die in Vlaanderen waardoor er
een groter risico op opbrengstderving is.
Genoemde aanpak heeft in deze regio’s geleid tot daling van zowel NR als van de nitraatconcentratie
in grond- en oppervlaktewater (Vlaanderen) en waterwinputten (Baden-Württemberg). In BadenWürttemberg nam tevens het aantal ‘saneringsgebieden’ af (wingebieden met hoge of sterk stijgende
nitraatconcentratie). In geen van beide regio’s wordt een kwantitatieve relatie tussen NR en [NO3]
gebruikt in de handhaving; handhaving gebeurt rechtstreeks op basis van drempelwaarden voor NR.
Vanuit de praktijk wordt gepleit voor een bedrijfsspecifieke indicator omdat die meer ruimte van
handelen geeft aan bedrijven in minder uitspoelingsgevoelige situaties. Een indicator die in de
procesketen ‘dicht bij’ de doelgrootheid (nitraatconcentratie in grond- en oppervlaktewater) staat, lijkt
voor deze toepassing het meest geschikt. Het doelvoorschrift zou dan in de plaats komen van
middelvoorschriften (‘wat mag/moet een teler wel/niet doen’). In de praktijk van Vlaanderen en
Baden-Württemberg heeft de aanpak op basis van NR echter geleid tot complexe regelgeving, inclusief
een groot aantal middelvoorschriften. Deze worden ingezet afhankelijk van de mate en frequentie van
overschrijding van drempelwaarden voor NR. In risicogebieden, waar NR drempelwaarden vaak
overschreden worden, is van vrijheid van handelen geen sprake.
De klankbordgroep gaf de optie in overweging om een relatief lage gebruiksnorm te combineren met
een voorwaardelijke toeslag daarop die wordt toegekend mits NR beneden een bepaalde grens blijft.
De teler dient dan aan te tonen dat hij/zij aan die voorwaarde voldoet. In een dergelijke toepassing is
het wel nodig om de lokale geldende relatie tussen NR en [NO3] te kennen. Ter relativering van een
dergelijke aanpak wordt hier vermeld dat over heel Vlaanderen in 2017 slechts 17 landbouwers op
basis van meerjarige NR waarden een verruiming van de gebruiksnorm aanvroegen, waarvan er 11
werden toegekend.
In Vlaanderen wordt, in het voordeel van de teler, een grote marge in NR gehanteerd bij het opleggen
van beperkende maatregelen. De marge is het verschil tussen twee drempelwaarden, resp. DW1 en
DW2 en is gebaseerd op de onzekerheid in de perceelsgemiddelde NR. De onzekerheid in de NR -->
[NO3] relatie - ten gevolge van jaarvariatie en andere omgevingsfactoren - is daarbij nog niet
verdisconteerd. Daar staat tegenover dat reeds DW1 (veel) hoger is ingesteld dan de NR waarde
waarbij – in risicogebieden - [NO3] de grens van 50 mg/l wordt bereikt. In Vlaanderen (meetjaar
2016) werd DW2 overschreden op slechts 4% van de bemonsterde percelen. Echter op 18% van de
bemonsterde aardappelpercelen (alle grondsoorten) werd DW2 overschreden.
De grote bandbreedte in voorspelde [NO3] waarde bij een bepaalde (gemeten) NR waarde kan
genoemd worden als reden waarom handhaving op basis van NR geen goed idee is. De grote
bandbreedte vormt ontegenzeggelijk een probleem. Analogie: een automobilist zou pas een bekeuring
krijgen wanneer hij sneller dan 100 km/u rijdt in de bebouwde kom waar slechts 50 km/u is
toegestaan. Tegenover dit argument kan worden gesteld dat sommige bestuurders 200 km/u rijden.
Duidelijk verkeerd N-management op perceelniveau (zeer hoge NR score; zie pilots Hoofdstuk 6) komt
bij handhaving met NR in elk geval wel in beeld. Bovendien heeft het huidige handhavingsbeleid in
Nederland geen indicator ter beschikking die wel met grote zekerheid ernstige lokale overschrijding
van de nitraatnorm aanwijst. De huidige registratie van aan- en afvoerstromen op bedrijfsniveau in
Nederland, het daaruit berekend meststoffengebruik, en zeker de daarbij behorende [NO3] waarde
zijn eveneens met zeer grote marges omgeven, nog afgezien van mogelijk onjuiste registratie door
het bedrijf, en afwijkingen op perceelsniveau. Op perceelsniveau is nu zelfs helemaal geen handhaving
mogelijk, bij gebrek aan een indicator. Een melkveehouder is vrij om alle mest binnen zijn
gebruiksruimte op een paar percelen te concentreren, waardoor lokaal beduidend meer nitraat kan
uitspoelen dan volgens de onderbouwing van het huidige mestbeleid. Hetzelfde geldt voor de
akkerbouwer die gebruiksruimte verplaatst van graangewassen naar aardappelen of groenten.
Samenvattend: ondanks de grote jaarvariatie in NR en bronnen van onzekerheid in de vertaling van
NR naar [NO3] achten wij NR geschikt voor handhaving op perceelsniveau, mits gecombineerd met
een ruime onzekerheidsmarge. NR is dan als handhavingsinstrument alleen geschikt om excessief
meststoffengebruik op te sporen. Een andere perceelsgerichte indicator daartoe heeft het Nederlandse
stelsel momenteel niet. In deze toepassing (handhaving) is het wenselijk de relatie tussen NR en

Rapport WPR-917

| 85

[NO3] te kennen voor clusters (bodem-gewas-Gt combinatie) met een hoog uitspoelingsrisico, om zo
het draagvlak voor NR als indicator te vergroten.
Bruikbaarheid van NR bij monitoring en rapportage over effecten van mestbeleid
Nederland rapporteert, in het kader van de Nitraatrichtlijn, de nitraatconcentratie in het bovenste
grondwater (zandgrond), in drainwater (kleigrond) en in hangwater (lössgrond), omdat dit water snel
reageert op veranderingen in beleid. Hierbij gaat het om de trend (‘heeft het mestbeleid effect?’).
Hiertoe dient het Landelijk Meetnet effecten Mestbeleid (LMM). Dit is in de rapportage verwoord als:
“Veranderingen in de landbouwpraktijk werken het snelst door in het water dat uitspoelt uit de
wortelzone van een landbouwperceel (uitspoelingswater). Daarom heeft de Nederlandse overheid
besloten de effecten van de actieprogramma’s te monitoren in de bovenste meter van het grondwater,
in het drainwater of in bodemvocht van lagen juist onder de wortelzone van het landbouwperceel”
(Fraters et al., 2016). Daarnaast wordt de kwaliteit van het diepere grondwater en verschillende
oppervlaktewateren gerapporteerd. De nadruk ligt hier vooral op de toestand in relatie tot de 50 mg/l
nitraatnorm.
Hoewel ook NR een indicator is die trends ten gevolge van maatregelen snel inzichtelijk maakt, wordt
invoering van deze indicator voor het doel van monitoring en rapportage over de effectiviteit van het
generiek mestbeleid hier niet aanbevolen. Inmiddels zijn reeds lange tijdreeksen van [NO3] in LMM
opgebouwd; een trendbreuk is daarbij niet wenselijk. Bovendien zou de vertaling van NR naar de
doelvariabele [NO3] behept zijn met grote onzekerheid (bandbreedte), ook wanneer daartoe sterk
(naar invloedsfactoren) gedifferentieerde relaties zouden worden ontwikkeld. NR zou echter voor veel
andere landen – met veel dieper grondwater – juist wel een goede indicator bij rapportage kunnen
zijn.
Bruikbaarheid van NR voor sturing en bewustwording (bijvoorbeeld in gebiedsgericht beleid)
NR is in de eerste plaats een indicator die feedback geeft over het landbouwkundig handelen
(bewustwording), doordat NR snel beschikbaar is na het groeiseizoen en op perceelsniveau eenvoudig
en relatief goedkoop meetbaar is. Ondanks de grote jaarvariatie is NR voor de teler de meest
geschikte indicator om zijn/haar N management in relatie tot het nitraatuitspoelingsrisico te
beoordelen. In eerdergenoemde analogie van de automobilist in de bebouwde kom: met NR heeft de
bestuurder tenminste een eigen snelheidsmeter en wéét die wanneer zijn/haar snelheid met zekerheid
hoger ligt dan 50 km/u. NR is ook de meest geschikte indicator om (meerjaren-) trends in het
uitspoelingsrisico op perceelsniveau vast te stellen. NR heeft tevens als voordeel dat hiermee
gemakkelijk een ‘lerend systeem’ ontstaat, waarbij aanscherping van maatregelen alleen daar plaats
vindt waar dat nodig is gebleken. Aanscherping kan gaandeweg plaatsvinden zolang het doel van
voldoend lage [NO3] in het grond- en oppervlaktewater in de regio niet is bereikt.
Voor deze toepassingen van NR (feedback aan teler; zelf-evaluatie ten opzichte van groep; vaststellen
van trends; lerend systeem) hoeft de relatie met [NO3] in grond- of oppervlaktewater niet precies
bekend te zijn, en is dan ook geen aanvullend onderzoek nodig. Niettemin gaven leden van de
klankbordgroep bij Nitraatwijzer aan dat het ook in deze toepassing van NR gewenst is om de relatie
met [NO3] te kennen, ter ‘legitimatie’ van de indicator.
Het verdient aanbeveling om NR als indicator te introduceren in beleid gericht op probleemgebieden
en deze aanvullend te gebruiken naast het N-bodemoverschot (KLW), kaartinformatie over gewas,
bodem en grondwater (BRP, GIS), en nitraatmonitoring. Door het goed afgestemd combineren van
deze indicatoren kunnen de kosten van monitoring worden beperkt. Er kan worden gefocust op
risicopercelen op basis van administratieve data (KLW) en kaartinformatie, waar het risico vervolgens
met NR kan worden geverifieerd. Tegelijk kunnen regionale trends in nitraatconcentratie worden
vastgesteld met een gestratificeerde nitraatmonitoring op gebiedsniveau waarvoor aanzienlijk minder
nitraatmeetpunten noodzakelijk zijn, en kan met NR de doelmatigheid van maatregelen op
perceelsniveau worden bepaald.
Perspectief voor verdere benutting van LMM database
Het Landelijk Meetnet effecten Mestbeleid (LMM) vormt de grondslag in Nederland voor het vaststellen
van de relatie tussen het N-bodemoverschot en de nitraatconcentratie in grond- en oppervlaktewater.
Uit gegevens verzameld in dit meetnet op 350 tot 400 landbouwbedrijven wordt de uitspoelfractie
berekend, deze geeft aan welk deel van het N-bodemoverschot wordt teruggevonden (in het

86 | Rapport WPR-917

opvolgend seizoen) als nitraat in grondwater. Deze fractie, op zijn beurt, vormt een bouwsteen bij het
opstellen van stikstofgebruiksnormen. Naast deze (huidige) toepassing zou het LMM echter verder
benut kunnen worden om de relatie tussen het N-bodemoverschot en nitraatuitspoeling te verbeteren,
gebruikmakend van data op gewasniveau (geregistreerde Nitrachek waarden per meetpunt). Daarbij
kunnen geregistreerde managementfactoren in de analyse worden betrokken, die wel invloed hebben
op nitraat maar niet, of slechts ten dele, op het N-bodemoverschot. Zo kan de uitspoelfractie mogelijk
verder gedifferentieerd worden naar gewas, en kan de invloed van management- en
omgevingsfactoren op deze fractie worden onderzocht.
Her-analyse van de LMM dataset inclusief vijf nieuwe LMM meetjaren op basis van de tot dusver
gevolgde methode leverde slechts een kleine aanpassing aan de uitspoelfracties op. Wel kon door de
langere meetreeks nu ook voor de lössgronden een eigen uitspoelfractie worden vastgesteld. Deze ligt
voor bouwland met 0,83 op het niveau van zandgrond met Gt VII, en voor grasland met 0,23 tussen
de waarden voor Gt Vb en Gt VI. In Vlaanderen en Baden-Württemberg wordt bij het stellen van NR
drempelwaarden inderdaad ook onderscheid gemaakt tussen zandgronden (meer uitspoelingsgevoelig)
en lössgronden (minder uitspoelingsgevoelig).
Is het nodig de relatie tussen NR en [NO3] te kennen?
In Vlaanderen en Baden-Württemberg, waar NR als formeel instrument wordt gebruikt, speelt de
relatie tussen NR en [NO3] geen directe rol. Weliswaar werd deze relatie in Vlaanderen voor
introductie en ook nog daarna onderzocht, maar de geografisch en teeltkundig gedifferentieerde
gewenste drempelwaarden werden daaruit niet overgenomen bij het vaststellen van de wettelijke
drempels voor NR.
Zoals hierboven gesteld is precieze informatie over de NR-[NO3] relatie, in afhankelijkheid van teelt
en omgevingsfactoren, inderdaad niet strikt noodzakelijk waar NR in de eerste plaats toegepast wordt
om de teler te informeren (feedback op maatregelen; zelf-evaluatie ten opzichte van andere
bedrijven), om trends te volgen, of bij de ontwikkeling van een ‘lerend systeem’ in een gebiedsaanpak met aanscherping van maatregelen waar nodig. Ter illustratie wordt verwezen naar de NMIpilot bij melkveehouders in Noord-Limburg (Paragraaf 6.4), waar op 3 van de 10 percelen excessen in
N beheer werden vastgesteld op basis van NR.
Pilot Nitraatwijzer 2018-2019
In het kader van Nitraatwijzer werd in 2018-2019 een pilot uitgevoerd waar NR werd gemeten op 9
melkveebedrijven en 23 vollegrondsgroentenbedrijven in Nederland. De resultaten tonen aan dat NR
in 2018 in het algemeen hoog lag, in de meeste gevallen hoger dan de grenswaarde van 90 kg N/ha
die in Vlaanderen wordt gehanteerd; en daarmee uiteraard veel hoger dan de grenswaarde van 45 kg
N/ha in Baden-Württemberg. De hoge waarden worden deels toegeschreven aan de extreem droge en
warme zomer van 2018. In Vlaanderen – waar vergelijking met ‘normale’ jaren mogelijk is – lag NR in
2018 gemiddeld 50% hoger dan normaal (gemiddeld circa 90 kg N/ha i.p.v. 60 kg N/ha).
In de pilot is de spreiding in NR voor alle gewassen groot. Het is daarom belangrijk nader te
onderzoeken of verschillen in management deze spreiding kunnen verklaren, want dan is er
perspectief om NR terug te dringen.
Net als in Vlaanderen en Baden-Württemberg kunnen in Nederland gewassen en bodemtypen
aangeduid worden met een relatief hoog of laag risico op nitraatuitspoeling. Met de pilot werd een
basis gelegd voor de selectie van risicovolle gewas-bodem-Gt combinaties (clusters), waarop het
onderzoek zich in een eventuele Fase-II zou kunnen richten. Daarbij zou een beperkt aantal clusters
gedurende bijvoorbeeld vijf jaren onderzocht kunnen worden op perceelsniveau, om de relatie tussen
NR en [NO3] en de onzekerheid in die relatie per cluster vast te stellen.
Het verwachte resultaat (relaties tussen NR en [NO3] op perceelsniveau, met bijbehorende
onzekerheden) kan gebruikt worden om de overschrijdingskans van gekozen [NO3] doelwaarden bij
gemeten perceels- of bedrijfsgemiddelde NR waarde vast te stellen.
Perspectief voor gebruik van sensoren en snelle meetmethoden
In het kader van Nitraatwijzer werd een verkenning uitgevoerd om het perspectief voor snellere
meetmethoden van nitraat in de nabije toekomst te verkennen (Bijlage 5). Hieruit komt geen
eenvoudige, praktisch toepasbare methode naar voren waarmee op korte termijn voortgang kan

Rapport WPR-917

| 87

worden geboekt. Een gecombineerde aanpak met drievoudige metingen wordt voorgesteld, met als
basis NR, ondersteund met nitraatmetingen in het grondwater en een klein aantal continue metingen
van nitraat om de temporele variabiliteit te ondervangen. De ruimtelijke variatie binnen een perceel
wordt ondervangen door gebruik te maken van een daartoe aangelegde horizontale bemonsteringsdrainbuis. Een dergelijke aanpak is interessant in de context van onderzoek, maar het ligt niet in de
verwachting dat deze op korte termijn soelaas biedt voor toepassing in de praktijk.
Innovaties richten zich vooral op de analysemethode en minder op het bereiken van het grondwater of
dieper bodemvocht. In dit verband wordt onderzoek aanbevolen, bijvoorbeeld in publiek-private
samenwerking, dat wel daarop is gericht op basis van een zogenaamde prikstok die voor EC metingen
in ecologisch onderzoek is ontwikkeld.
Eventueel vervolgonderzoek
Voorgesteld wordt om een eventuele vervolgfase van project Nitraatwijzer te richten op precisering
van de relatie tussen NR en [NO3] op percelen die een relatief hoog nitraatuitspoelingsrisico hebben
door hun combinatie van gewas, grondsoort en grondwatertrap. Door effecten van het weer en het
gewas (gewasrotatie) op deze relatie is het nodig om dat onderzoek gedurende een aantal
(bijvoorbeeld vijf) jaren op dezelfde percelen voort te zetten. Hiermee kan meer inzicht worden
verkregen in de effecten van gewas, grondsoort, grondwatertrap, weersomstandigheden en
management op [NO3], op de relatie tussen NR en [NO3], en op de onzekerheid in die relatie. Naar
verwachting zal die onzekerheid weliswaar verkleind worden maar toch enkele tientallen mg/l blijven
bedragen.
Experimenteel onderzoek naar NR–[NO3] relaties op perceelsniveau was tot nu toe beperkt, omdat
het meten van een perceelsgemiddelde [NO3] waarde omslachtig en kostbaar is. In navolging van de
klankbordgroep kan echter gesteld worden dat genoemde relaties, met hun onzekerheid, beter bekend
moeten zijn om voldoende draagvlak in de praktijk te verwerven voor de inzet van de NR als indicator
voor [NO3]. Voorgesteld wordt om dat onderzoek uit te voeren in twee nader te bepalen
uitspoelingsgevoelige regio’s in samenwerking met de sectoren melkveehouderij en vollegrondsgroenteteelt (incl. aardappelteelt). Bij voorkeur wordt een vervolgfase gecombineerd met lopende
projecten in het kader van DAW of de bestuursovereenkomst grondwaterbeschermingsgebieden. Zo
kan voortzetting van het project Nitraatwijzer ook bijdragen aan de resultaten van betreffende
projecten of programma’s.

88 | Rapport WPR-917

Literatuur

Alterra, 2014. Bodemkaart van Nederland 1:50.000, versie 2014 [Computer file]. Alterra-Wageningen
UR, the Netherlands.
Anonymus, 2018. www.agrarischwaterbeheer.nl/content/boeren-voor-drinkwater
Boels, D., 2003. Najaarsbodemnitraatvoorraad als prestatie-index voor limitering van de N-uitspoeling
in Baden-Württemberg; verslag van een werkbezoek. Reeks Sturen op Nitraat 8. Wageningen,
Alterra, Research Instituut voor de Groene Ruimte. Alterra-rapport 810, 366 blz.; 6 fig.; 9 tab.; 6
ref.
Boeren voor Drinkwater, z.d. Geraadpleegd op 29 mei 2019 van www.boerenvoordrinkwater.nl/
Boumans, L.J.M., B. Fraters & G. van Drecht, 2001. Nitrate in the upper groundwater of ‘De Marke’
and other farms. Neth J Agric Sci. 49:163–177.
Boumans, L.J.M., B. Fraters & G. van Drecht, 2005. Nitrate leaching in agriculture to upper
groundwater in the sandy regions of the Netherlands during the 1992-1995 period. Environ Monit
Assess 102: 225-241.
Boumans, L.J.M., C.R. Meinardi & G.J.W. Krajenbrink, 1989. Nitraatconcentratie en kwaliteit van het
grondwater onder grasland in de zandgebieden [Nitrate concentration and the quality of shallow
groundwater of grassland in the sandy areas of the Netherlands]. RIVM report 728472013,
Bilthoven, The Netherlands.
Buczko, U. & R.O. Kuchenbuch, 2010. Environmental indicators to assess the risk of diffuse nitrogen
losses from agriculture. Environmental Management 45(5): 1201-1222.
Buczko, U., R.O. Kuchenbuch & B. Lennartz, 2010. Assessment of the predictive quality of simple
indicator approaches for nitrate leaching from agricultural fields. Journal of Environmental
Management 91(6): 1305-1315.
Carey, B.M., C.F. Pitz & J.H. Harrison, 2017. Field nitrogen budgets and post-harvest soil nitrate as
indicators of N leaching to groundwater in a Pacific Northwest dairy grass field. Nutr Cycl
Agroecosyst 107:107–123.
Deltaplan Agrarisch Waterbeheer, z.d. Slim bemesten. Geraadpleegd op 29 mei 2019, van
https://agrarischwaterbeheer.nl/content/slim-bemesten
De Goffau, A., G.J. Doornewaard & B. Fraters, 2010. Landelijk Meetnet effecten Mestbeleid. LMMJaarrapport 2006. LEI, onderdeel van Wageningen UR, RIVM Rapport 680717010/2010, RIVM,
Bilthoven.
De Ruijter, F.J., L.J.M. Boumans, A.L. Smit & M. van den Berg, 2007. Nitrate in upper groundwater on
farms under tillage as affected by fertilizer use, soil type and groundwater table. Nutr Cycl
Agroecosyst 77, 155-167. DOI 10.1007/s10705-006-9051-9.
Fraters, B., A.E.J. Hooijboer, A. Vrijhoef, J. Claessens, M.C. Kotte, G.B.J. Rijs, A.I.M. Denneman, C.
van Bruggen, C.H.G. Daatselaar, H.A.L. Begeman & J.N. Bosma, 2016. Landbouwpraktijk en
waterkwaliteit in Nederland; toestand (2012-2014) en trend (1992-2014), Resultaten van de
monitoring voor de Nitraatrichtlijn. RIVM Rapport 2016-0076, Bilthoven.
https://www.rivm.nl/bibliotheek/rapporten/2016-0076.pdf
Fraters, B., H.A. Vissenberg, L.J.M. Boumans, T. de Haan & D.W. de Hoop, 1997. Resultaten
Meetprogramma Kwaliteit Bovenste Grondwater Landbouwbedrijven in het zandgebied
(MKBGL-zand) 1992-1995. RIVM rapport 714801014, Bilthoven.
http://www.rivm.nl/bibliotheek/rapporten/714801014.pdf
Fraters, B., T.C. van Leeuwen, A. Hooijboer, M.W. Hoogeveen, L.J.M. Boumans & J.W. Reijs, 2012. De
uitspoeling van het stikstofoverschot naar grond- en oppervlaktewater op landbouwbedrijven:
Herberekening van uitspoelfracties. RIVM rapport 680716006, Bilthoven,. DOI:
10.13140/RG.2.1.2837.8649.
Fraters, Dico, Ton van Leeuwen, Leo Boumans & Joan Reijs, 2015. Use of long-term monitoring data
to derive a relationship between nitrogen surplus and nitrate leaching for grassland and arable
land on well-drained sandy soils in the Netherlands. Acta Agriculturae Scandinavica, Section B Soil & Plant Science, 65:sup2, 144-154, https://doi.org/10.1080/09064710.2014.956789.

Rapport WPR-917

| 89

Fraters, Dico & Ton van Leeuwen, 2018. Actualiseren uitspoelfracties t.b.v. project ‘Nitraatwijzer’.
Interne Notitie MIL-BW-N-18-25, RIVM, Bilthoven.
Hack-ten Broeke, M.J.D., S.L.G.E. Burgers, A. Smit, H.F.M. ten Berge, J.J. de Gruijter, I.E., Hoving, M.
Knotters, S. Radersma & G.L. Velthof, 2004. Ontwikkeling van een indicator om te Sturen op
Nitraat; Gegevens en regressieanalyse op basis van drie meetseizoenen (2000-2001, 2001-2002
en 2002-2003). Reeks Sturen op Nitraat 12. Wageningen, Alterra, Research Instituut voor de
Groene Ruimte. Alterra-rapport 1053, 117 blz.
ISO/TS-14256-1: 2003. Soil quality: Determination of nitrate, nitrite and ammonium in field-moist
soils by extraction with potassium chloride solution. Part 1: Manual method.
Jenkinson, D.S. & K. Coleman, 1994. Calculating the annual input of organic matter to soil from
measurements of total organic carbon and radiocarbon. In: European Journal of Soil Science 45.2,
p. 167-174.
Knotters, Martin, Dennis Walvoort, Fokke Brouwer, Lodewijk Stuyt & Joop Okx, 2018. Landsdekkende,
actuele informatie over grondwatertrappen digitaal beschikbaar. H2O-Online / 28 november 2018:
1-11.
LTA (Landwirtschaftliches Technologiezentrum Augustenberg), 2008. Die Schutzgebiets- und
Ausgleichs-Verordnung Praktische Umsetzung im Ackerbau und auf Grünland. Merkblätter für die
Umweltgerechte Landbewirtschaftung, Merkblatt 20, 2008. 12 pp.
LTA (Landwirtschaftliches Technologiezentrum Augustenberg), 2016. SchALVO Nitratbericht;
Ergebnisse der Beprobung 2016. 146 pp.
Ministerie van Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit, Ministerie van Infrastructuur en Waterstaat,
2017. Zesde Nederlandse actieprogramma betreffende de Nitraatrichtlijn (2018 - 2021). 163 pp.
Oenema, Jouke, Koos Verloop & Gerjan Hilhorst, 2018. De PerceelVerdeler; optimaal verdelen van de
beschikbare mest op het melkveebedrijf. Koeien & Kansen, Rapportnummer 78, Wageningen
Livestock Research, info@koeienenkansen.nl www.koeienenkansen.nl. Wageningen Plant
Research, Rapport 676, Wageningen.
Oenema, O., H. Kros & W. de Vries, 2003. Approaches and uncertainties in nutrient budgets:
implications for nutrient management and environmental policies. European-journal-of-agronomy.
dec 2003; 20 (1-2): 3-16.
Prins, W.H., K. Dilz & J.J. Neeteson, 1988. Current recommendations for nitrogen fertilisation within
the E.E.C. in relation to nitrate leaching. Paper presented at The Fertiliser Society of London, 14
december 1988.
Ros, G.H., 2014. Kennisbundeling nitraatmeting bodemvocht lössgronden Vergelijking meetprotocollen
WML, LMM en BVM. Rapport 1559.N.14. Nutriënten Management Instituut NMI B.V., Wageningen.
Ros, G.H. & J. de Pater, 2018. Nitraatonderzoek Limburg (2011-2017). Rapport 1753.N.18. Nutriënten
Management Instituut NMI B.V., Wageningen.
Ros, Gerard H., J. de Pater, E. Kusters, S. Crijns & F. Vaessen, 2018. Update nitraatuitspoelingsmodel
Zuid-Limburg. Rapport 1731.N.18. Nutriënten Management Instituut NMI B.V. Wageningen.
Schröder, J.J. & B. Rutgers, 2018. Kringloopwijzer akkerbouw, Rekenmodel, versie ‘april 2018’.
Rapport WPR-797, Wageningen Plant Research, WUR, Wageningen.
Schröder, J.J., D. Scholefield, F. Cabral & G. Hofman, 2004. The effects of nutrient losses from
agriculture on ground and surface water quality: the position of science in developing indicators
for regulation. Environmental-science-and-policy. 2004; 7 (1): 15-23.
Schröder, J.J., P. van Asperen, G.J.M. van Dongen & F.G. Wijnands, 1996. Nutriënt surpluses on
integrated arable farms. Eur. J. of Agronomy 5, pp 181-191.
Smit, A., M.J.D. Hack-ten Broeke, H.F.M. ten Berge, S.L.G.E. Burgers, W. Chardon, P.L.A. van
Enckevort, J.J. de Gruijter, I.E. Hoving & G.L. Velthof, 2003. Gegevensverzameling Sturen op
Nitraat. Op zoek naar een indicator. Reeks Sturen op Nitraat 3. Wageningen, Alterra, Research
Instituut voor de Groene Ruimte. Alterra-rapport 658, 48 blz.; 5 fig.; 7 tab.; 20 ref.
Smit, A., S.L.G.E. Burgers, H.F.M. ten Berge, J.J. de Gruijter, M. J. D. Hack–ten Broeke, I.E. Hoving,
M. Knotters, S. Radersma & G.L. Velthof, 2004. Ontwikkeling van een indicator om te Sturen op
Nitraat; Toetsing van de regressiemodellen voor nitraat. Wageningen, Alterra, Alterra-rapport
1058, 56 blz. 6 fig.; 18 tab.; 6 ref.
Ten Berge, H.F.M., 2002. A review of potential indicators for nitrate loss from cropping and farming
systems in the Netherlands. Reeks Sturen op Nitraat 2. Wageningen, Plant Research International,
Report 2, Wageningen.

90 | Rapport WPR-917

Ten Berge, H.F.M. & S.L.G.E. Burgers, 2006. Nitraat in het bodemprofiel als responsvariabele. In: Ten
Berge, H.F.M. (Red.). Enkele afrondende notities uit Sturen op Nitraat. Alterra, Reeks Sturen op
Nitraat 17. Wageningen.
Ten Berge, H.F.M. & M.J.D. Hack-ten Broeke, 2004. Eindrapportage van de milieuresultaten behaald in
de Nitraatprojecten (1999-2003). Deel I. Synthese en conclusies. PRI-rapport 75A, WUR,
Wageningen.
Ten Berge, H.F.M., S.L.G.E. Burgers, H.G. van der Meer, J.J. Schröder, J.R. Van der Schoot & W. Van
Dijk, 2007. Residual inorganic soil nitrogen in grass and maize on sandy soil. Environmental
Pollution 145 (2007).
Ten Berge, H.F.M., S.L.G.E. Burgers, M.J.D. Hack-ten Broeke, A. Smit, J.J. de Gruijter, G.L. Velthof,
J.J. Schröder, J. Oenema, F.J. de Ruijter, S. Radersma, I.E. Hoving & D. Boels, 2004. Nitrogen
rate, surplus or residue? Performance of selected indicators for nitrate leaching. In: D.J. Hatch,
D.R. Chadwick, S.C. Jarvis, and J.A. Roker (Eds.), 2004. Controlling nitrogen flows and losses.
IGER, North Wyke Research Station, Devon, UK. Pp. 397-405.
Tits, M., K. van Overtveld, P. van de Vreken, D. vandervelpen, L. Peeters, O. Batelaan, J. van
Orshoven, J. Vanderborght, A. Elsen, J. Bries, H. Vandendriessche, P. Kuhr, F. Wendland & J.
Diels, 2010. Bepalen van procesfactoren voor oppervlaktewater en grondwater ter evaluatie van
de nitraatstikstofresidu-norm. Eindrapport fase 1, studie uitgevoerd in opdracht van de Vlaamse
Landmaatschappij door het Departement Aard- en Omgevingswetenschappen (K.U.Leuven), de
Bodemkundige Dienst van België en het Agrosphere Institute, Forschungszentrum Julich. 157 pp.
Van Overtveld, K., M. Tits, P. van de Vreken, D. Vandervelpen, L. Peeters, O. Batelaan, J. van
Orshoven, J. Vanderborght, A. Elsen, J. Bries, H. Vandendriessche, P. Kuhr, F. Wendland & J.
Diels, 2011. Bepalen van procesfactoren voor oppervlaktewater en grondwater ter evaluatie van
de nitraatstikstofresidu-norm. Eindrapport fase 2 en fase 3. Studie uitgevoerd in opdracht van de
Vlaamse Landmaatschappij door het Departement Aard- en Omgevingswetenschappen
(K.U.Leuven), de Bodemkundige Dienst van België en het Agrosphere Institute,
Forschungszentrum Julich. 216 pp.
Van Wirdum, G., 2004. Investigation into the direction and magnitude of water through peat at Thorne
Moors, UK. TNO rapport, 2004.
Vellinga, T.V., A.H.J. van der Putten & M. Mooij, 2001. Grassland management and nitrate leaching, a
model approach. Neth, J. Agr. Sc. 49: 229-253.
Verloop, Koos, Gert-Jan Noij, Idse Hoving & Michel de Haan, 2018. BedrijfsWaterWijzer Versie
2018.01. Redactie Koeien & Kansen, Wageningen Livestock Research: info@koeienenkansen.nl
www.koeienenkansen.nl. Rapportnummer 80, Wageningen Plant Research 791.
https://doi.org/10.18174/455615.
VLM (Vlaamse Landmaatschappij), 2001. N(eco)2 studie.
www.vlm.be/nl/themas/Mestbank/Achtergrond/cijfers-enstudies/studies/n_eco2_studie/Paginas/default.aspx
VLM (Vlaamse Landmaatschappij), 2017. Nitraatresidurapport 2017; Resultaten van de
nitraatresidumetingen in Vlaanderen tot en met de staalnamecampagne van 2016.
www.vlm.be/nl/SiteCollectionDocuments/Mestbank/Studies/Nitraatresidurapport_2017.pdf
VLM (Vlaamse Landmaatschappij), 2018. Mestrapport 2018.
www.vlm.be/nl/SiteCollectionDocuments/Publicaties/mestbank/Mestrapport_2018.pdf
Vrijhoef, Astrid, 2011. LMM e-nieuws 16. https://www.rivm.nl/sites/default/files/201811/201102%20e-nieuws%2016%20201808_DEF.pdf
Waterleiding Maatschappij Limburg, z.d.-a. Duurzaam schoon grondwater.
https://www.wml.nl/projecten/duurzaam-schoon-grondwater
Waterleiding Maatschappij Limburg, z.d.-b. Slim bemesten. https://www.wml.nl/projecten/duurzaamschoon-grondwater/slim-bemesten

Rapport WPR-917

| 91

92 | Rapport WPR-917

NMI notitie Data-analyse “Sturen
op nitraat” met behulp van
machinelearning: Een verkenning

Rapport WPR-917

| 93

94 | Rapport WPR-917

Rapport WPR-917

| 95

96 | Rapport WPR-917

Rapport WPR-917

| 97

98 | Rapport WPR-917

Rapport WPR-917

| 99

100 | Rapport WPR-917

Rapport WPR-917

| 101

102 | Rapport WPR-917

Rapport WPR-917

| 103

104 | Rapport WPR-917

Rapport WPR-917

| 105

106 | Rapport WPR-917

NMI notitie Validatie metingen
Ndroog N veldvochtig

Rapport WPR-917

| 107

108 | Rapport WPR-917

Rapport WPR-917

| 109

110 | Rapport WPR-917

Bijlage 3A Stikstofresidu (NR) in najaar 2018 en eigenschappen
van de bemonsterde plekken voor melkvee bedrijven
Eigenaar

Grondsoort

Perceel

Bodemtype

GT

Gewas_2018

NO3-N
(kg/ha)

NH4-N
(kg/ha)

NMIN
(kg/ha)

MV001

ZEEKLEI

P1 A

Mn25A

IV

MV001

ZEEKLEI

P1 B

Mn25A

IV

GRAS

77,22

17,94

95,16

GRAS

73,71

17,55

MV001

ZEEKLEI

P2

Mn25A

91,26

IV

GRAS

39

14,82

MV001

ZEEKLEI

P8

53,82

Mn25A

IV

GRAS

105,69

9,75

115,44

MV001

ZEEKLEI

MV001

ZEEKLEI

P5

Mn25A

IV

BLOEMBOLLEN & -KNOLLEN

168,48

14,82

183,3

P6

Mn25A

IV

BLOEMBOLLEN & -KNOLLEN

120,51

17,55

138,06

MV001
MV002

ZEEKLEI

P10

Mn25A

IV

GRAS

54,99

12,87

67,86

ZAND DUN

1

Hn21g / Hn30

VI

GRAS

55,77

7,41

63,18

MV002

ZAND DIK

3

pZn23g

IV

GRAS

85,02

7,41

92,43

MV002

MOERIG

6

vWzg

III

GRAS

55,38

19,89

75,27

MV002

ZAND DUN

9

Hn21g / Hn30

VI

GRAS

20,67

8,97

29,64

MV002

ZAND DUN

11

Hn21g / Hn30

VI

GRAS

15,99

7,02

23,01

MV002

ZAND DUN

12

Hn21g / Hn30

VI

GRAS

17,16

4,29

21,45

MV002

ZAND DIK

14

EZg23g

VI

GRAS

23,4

8,97

32,37

MV003

MOERIG

1

zWp

VI / Vb

GRAS

257,4

22,62

280,02

MV003

MOERIG

2

zWp

Vb / IIIb

GRAS

335,79

20,67

356,46

MV003

MOERIG

3

zWp

VI / Vb

GRAS

160,68

49,92

210,6

MV003

ZAND DUN

4

Hn23

VI

GRAS

95,94

10,92

106,86

MV003

ZAND DUN

5

Hn23

VI

GRAS

55,38

6,63

62,01

MV003

ZAND DUN

6

Hn23

VI

GRAS

44,07

5,85

49,92

MV003

ZAND DUN

7

Hn23

VI

GRAS

158,34

11,31

169,65

MV003

ZAND DUN

8

Hn23

VI

GRAS

156,39

19,89

176,28

MV003

MOERIG

9

zWp

VI

GRAS

281,58

15,21

296,79

MV003

MOERIG

10

zWp

VI

GRAS

164,58

10,14

174,72

MV003

MOERIG

11

zWp

VI

GRAS

290,55

8,19

298,74

MV003

ZAND DUN

12

Hn23

VI

MAÏS

264,42

3,51

267,93

MV003

ZAND DUN

13

Hn23

VI

MAÏS

317,85

3,9

321,75

Rapport WPR-917

| 111

Eigenaar

Grondsoort

Perceel

Bodemtype

GT

Gewas_2018

NO3-N
(kg/ha)

NH4-N
(kg/ha)

NMIN
(kg/ha)

MV003

ZAND DUN

14

Hn23

VI

MV003

ZAND DUN

16

Hn23

VI

GRAS

130,65

11,31

141,96

GRAS

141,96

11,31

MV003

ZAND DUN

24

Hn23

153,27

VI

GRAS

72,93

5,85

MV003
MV003

ZAND DIK
ZAND DUN

25
26ZuidWest

78,78

pZn23
Hn23

VI
VI

SUIKERBIETEN
SUIKERBIETEN

53,82
54,21

1,17
0,78

54,99
54,99

MV003

ZAND DIK

MV003

MOERIG

26ZuidOost

pZn23

VI

SUIKERBIETEN

59,28

5,07

64,35

31

zWz/pZg23

Vb / VI

GRAS

122,85

2,73

125,58

MV003
MV003

ZAND DUN

32

Hn23/Zn23

Vb / VI

GRAS

68,25

8,58

76,83

MOERIG

32Zuid

zWz/pZg23

Vb / VI

GRAS

158,34

1,56

159,9

MV003

ZAND DIK

33A

pZn23

VI

MAÏS

230,88

1,56

232,44

MV003

ZAND DUN

33 A ZuidOost

Hn23

VI

MAÏS

251,55

1,95

253,5

MV003

ZAND DIK

33B

pZn23

VI

SUIKERBIETEN

97,5

2,34

99,84

MV004

ZEEKLEI

M1

Mn12A/Mn15A

VIIo

MAÏS

86,19

4,29

90,48

MV004

ZEEKLEI

M2

Mn15A

VIIo

MAÏS

96,33

2,34

98,67

MV004

ZEEKLEI

M3

Mn25A

VIIo

MAÏS

87,36

3,9

91,26

MV004

ZEEKLEI

M4

Mn15A

VIIo

MAÏS

82,68

1,17

83,85

MV004

ZEEKLEI

M5

AZW8a

IVc

GRAS

25,35

1,56

26,91

MV004

ZEEKLEI

M6

AZW8a

IVc

GRAS

21,84

1,17

23,01

MV005

MOERIG

Nieuweroord 1

iWpx

VI

GRAS

17,94

3,51

21,45

MV005

MOERIG

Nieuweroord 2

iWpx

VI

GRAS

93,99

7,41

101,4

MV005

MOERIG

Nieuweroord 3

iWpx

VI

GRAS

117,39

15,6

132,99

MV005

ZAND DUN

Nieuweroord 4

HN21

VI

GRAS

40,95

7,8

48,75

MV005

ZAND DUN

Nieuweroord 5

HN21

VI

GRAS

30,42

14,82

45,24

MV005

ZAND DUN

Nieuweroord 6

HN21

VI

GRAS

29,64

28,47

58,11

MV005

KEILEEM

Nieuweroord 8

Hn21x

VI

GRAS

15,99

3,51

19,5

MV006

ZEEKLEI

P1 Hoog

Mn82Cp

VIo

GRAS

193,44

26,52

219,96

MV006

ZEEKLEI

P18 No

Mn15A

Vbo

GRAS

39

7,02

46,02

MV006

ZEEKLEI

P18 Zw

Mv81A

Vbo

GRAS

58,11

22,23

80,34

MV006

KLEI OP ZAND

P24

kHn21

VIo

GERST

19,11

8,19

27,3

MV006

ZEEKLEI

P34 No

Mn15A

Vbo

GRAS

23,79

4,68

28,47

MV006

ZEEKLEI

P34 Zw

Mv81A

Vbo

GRAS

55,38

17,55

72,93

MV006

ZAND DIK

P31

EZg23w / pZg23w

VIo

MAÏS

91,26

5,85

97,11

MV007

ZEEKLEI

p1

Mn52Cp

VI

GRAS

61,62

1,17

62,79

112 | Rapport WPR-917

Eigenaar

Grondsoort

Perceel

Bodemtype

GT

Gewas_2018

NO3-N
(kg/ha)

NH4-N
(kg/ha)

NMIN
(kg/ha)

MV007

ZEEKLEI

p2

Mn52Cp

VI

MV007

KLEI OP ZAND

p4

kZn21

VI

GRAS

137,28

1,95

139,23

GRAS

87,36

1,95

MV007

ZEEKLEI

p5

Mn52Cp

89,31

VI

GRAS

58,89

1,56

MV007

KLEI OP ZAND

p6

60,45

kZn21

VI

GRAS

138,84

1,17

140,01

MV007

ZEEKLEI

MV007

ZEEKLEI

p7

Mn52Cp

VI

MAÏS

259,35

1,95

261,3

p3

Mn52Cp

IV

GRAS

106,47

2,73

MV007

109,2

KLEI OP ZAND

p9

kZn21

IV

GRAS

44,85

1,95

46,8

MV007

ZEEKLEI

p10

Mn52Cp

IV

GRAS

45,24

3,12

48,36

MV007

ZEEKLEI

p11

Mn52Cp

IV

GRAS

25,74

3,51

29,25

MV007

KLEI OP ZAND

p12

kZn21

IV

GRAS

35,88

8,19

44,07

MV007

KLEI OP ZAND

p8

kZn21

IV

MAÏS

331,5

3,51

335,01

MV008

LÖSS

P1-3A

LÖSS

VIII

GRAS

95,55

4,29

99,84

MV008

LÖSS

P1-3B

LÖSS

VIII

GRAS

129,87

4,68

134,55

MV008

LÖSS

P1-3C

LÖSS

VIII

GRAS

194,61

3,9

198,51

MV008

LÖSS

P4A

LÖSS

VIII

MAÏS

122,85

3,9

126,75

MV008

LÖSS

P18

LÖSS

VIII

MAÏS

43,29

3,51

46,8

MV008

LÖSS

P19

LÖSS

VIII

MAÏS

78

3,51

81,51

MV008

LÖSS

P11

LÖSS

VIII

TARWE

55,77

5,85

61,62

MV008

LÖSS

P12

LÖSS

VIII

GRAS

129,09

7,02

136,11

MV008

LÖSS

P14LB

LÖSS

VIII

GRAS

104,13

4,29

108,42

MV008

LÖSS

P14Mid

LÖSS

VIII

GRAS

85,41

3,51

88,92

MV008

LÖSS

P21RO

LÖSS

VIII

GRAS

45,24

2,34

47,58

MV008

LÖSS

P21LB

LÖSS

VIII

GRAS

46,02

1,95

47,97

MV008

LÖSS

P Zuidrand

LÖSS

VIII

GRAS

129,09

10,53

139,62

MV008

LÖSS

P4 B

LÖSS

VIII

MAÏS

171,6

4,68

176,28

MV008

LÖSS

P5 1

LÖSS

VIII

GRAS

145,86

6,24

152,1

MV008

LÖSS

P5 2

LÖSS

VIII

GRAS

117,39

3,12

120,51

MV008

LÖSS

P7

LÖSS

VIII

GRAS

22,62

1,56

24,18

MV008

LÖSS

P8

LÖSS

VIII

GRAS

27,69

3,12

30,81

MV008

LÖSS

P9

LÖSS

VIII

GRAS

78

2,73

80,73

MV008

LÖSS

P10

LÖSS

VIII

GRAS

36,27

7,41

43,68

MV008

LÖSS

P23 Midden

LÖSS

VIII

GRAS

187,98

18,33

206,31

MV008

LÖSS

P23 West

LÖSS

VIII

GRAS

184,47

12,48

196,95

Rapport WPR-917

| 113

Eigenaar

Grondsoort

Perceel

Bodemtype

GT

Gewas_2018

NO3-N
(kg/ha)

NH4-N
(kg/ha)

MV008

LÖSS

P24 Noord

LÖSS

VIII

MV008

LÖSS

P24 Oost

LÖSS

VIII

MV009

ZAND DUN

P1

Hn21

MV009

ZAND DUN

P2

Hn21

MV009

ZAND DUN

P3

MV009

ZAND DUN

MV009

GRAS

144,69

7,41

152,1

GRAS

152,1

3,51

155,61

VII

GRAS

205,53

39,39

244,92

VII

GRAS

191,49

70,98

262,47

Hn21

VII

GRAS

233,22

31,59

264,81

P4

Hn21

VII

GRAS

225,03

35,49

260,52

ZAND DUN

P5

Hn21

VII

GRAS

178,62

67,08

245,7

MV009

ZAND DUN

P6

Hn21

VII

GRAS

150,15

63,96

214,11

MV009

ZAND DUN

P7

Hn21

IV

GRAS

239,46

20,28

259,74

MV009

ZAND DUN

P8

Hn21

IV

GRAS

166,53

27,3

193,83

MV009

ZAND DUN

P9

Hn21

IV

GRAS

194,22

21,06

215,28

MV009

ZAND DUN

P10

Hn21

VI

GRAS

166,14

47,58

213,72

MV009

ZAND DUN

P11

Hn21

VI

MAÏS

168,48

15,99

184,47

114 | Rapport WPR-917

NMIN
(kg/ha)

Bijlage 3B Stikstofresidu (NR) in najaar 2018 en eigenschappen
van de bemonsterde plekken voor akkerbouw bedrijven
Eigenaar

Grondsoort

Perceel

Bodemtype

GT

Gewas_2018

AKK001

ZEEKLEI

Vio

ZEEKLEI

pMn85A / Mn25A

Vio

AKK001

ZEEKLEI

pMo80/pMn85A & AEp7A

AKK001

ZEEKLEI

AKK001

ZEEKLEI

AKK002

KLEIBRIK

AKK002

KLEIBRIK

AKK002

KLEIBRIK

AKK003

ZEEKLEI

AKK003

ZEEKLEI

AKK003

ZEEKLEI

AKK003

ZEEKLEI

AKK003

ZEEKLEI

AKK003

ZEEKLEI

AKK004

ZAND DIK

AKK004

ZAND DIK

AKK004

ZAND DIK

AKK005

ZEEKLEI

AKK005

ZEEKLEI

AKK005

ZEEKLEI

AKK006

ZEEKLEI

AKK006

ZEEKLEI

AKK006

ZEEKLEI

AKK006

ZEEKLEI

AKK007

ZAND DUN

AKK007

ZAND DUN

1
2
3
4
5
1
2
3
1
2
3
4
5
6
1
2
3
1
2
3
1
2
3
4
1
2

pMn85A / Mn25A

AKK001

AKK008

18,1a

NO3-N
(kg/ha)

NH4-N
(kg/ha)

NMIN
(kg/ha)

GRAS

452,4

0,78

453,18

GRAS

486,72

1,56

488,28

Vio

BROCCOLI

397,02

0,78

397,8

pMo80/pMn85A & AEp7A

Vio

BROCCOLI

209,82

0,39

210,21

AEp7A

Vio

BROCCOLI

201,63

1,56

203,19

BKd25m

VIII

SNIJMAÏS

70,2

10,92

81,12

BKd25m

VIII

SNIJMAÏS

118,95

0

118,95

BKd25m

VIII

SPRUITKOOL

305,76

-0,78

304,98

Mn25A

VIo

POOTAARDAPPEL

246,09

17,16

263,25

Mn25A

VIo

POOTAARDAPPEL

218,01

5,85

223,86

Mn25A

VIo

POOTAARDAPPEL

277,68

35,49

313,17

Mn25A

VIo

SLA, IJSBERG-

278,85

1,56

280,41

Mn25A

VIo

SLA, IJSBERG-

285,87

0,78

286,65

Mn25A

VIo

SLA, IJSBERG-

204,36

0

204,36

bEZ21 / pZg21

VIo / VII

PREI

239,46

0,39

239,85

bEZ21 / pZg21

VI / IV / VII

PREI

120,12

1,95

122,07

bEZ21 / pZg21

VI / IV / VII

PREI

93,21

4,68

97,89

Mn15A

VIIo

ASPERGES

23,01

0

23,01

Mn15A

IVu / VIIo

WITTEKOOL

40,56

2,34

42,9

Mn15A

IVu

WITTEKOOL

27,3

-0,78

26,52

pMn85A

VIIo

SPITSKOOL

198,12

2,73

200,85

pMn85A

VIIo

SPITSKOOL

185,64

0,78

186,42

pMn85A

VIIo

SPITSKOOL

153,27

2,34

155,61

pMn85A

VIIo

167,7

0,78

168,48

Hn21

VII

SPITSKOOL
PREI MISLUKT

357,24

3,12

360,36

Zn23

VI

PREI MISLUKT

472,29

4,68

476,97

84

0

84

PREI

Rapport WPR-917

| 115

Eigenaar

Grondsoort

Perceel

Bodemtype

GT

Gewas_2018

NO3-N
(kg/ha)

NH4-N
(kg/ha)

NMIN
(kg/ha)
187

AKK008

18,2b

PREI

187

0

AKK008

34,1a

PREI

99

0

99

31,2

19,5

50,7
143,91

AKK009

ZAND DIK

P1

bEZ23

VIII

SPRUITKOOL

AKK009

ZAND

P2

Y23

VIII

MAÏS

140,01

3,9

AKK010

ZAND DUN

P Hoog 1

Hn21

VI

86,19

7,41

93,6

AKK010

KLEI OP ZAND

P Hoog 2

kpZg21

VI

67,08

11,31

78,39

AKK010

ZAND DUN

P Laag 1

Hn21

VI

122,46

3,12

125,58

AKK010

KLEI OP ZAND

P Laag 2

kpZg21

VI

96,72

2,73

99,45

AKK011

ZAND DUN

Hn21

VI

PREI

227,37

7,41

234,78

AKK011

ZAND DIK

zEZ21

VII

PREI

145,08

5,07

150,15

AKK011

ZAND DIK

zEZ21

VII

PREI

130,65

8,19

138,84

AKK012

ZAND DUN

Hn21

VI / VII

COURGETTE

121,68

6,24

127,92

AKK012

ZAND DUN

Hn21

VI / VII

COURGETTE

125,19

12,48

137,67

AKK012

MOERIG

zWp

IV / VI

60,84

8,19

69,03

AKK012

MOERIG

zWp

IV / VI

62,4

9,36

71,76

AKK013

ZAND DIK

zEZ23

III

PREI

228,93

9,36

238,29

AKK013

ZAND DIK

zEZ23

VII

PREI

231,27

9,75

241,02

AKK013

ZAND DIK

zEZ23

VII

PREI

299,13

7,8

306,93

AKK014

ZAND DIK

zEZ23

VII

JAPANSE HAVER

575,64

60,06

635,7

AKK014

ZAND DIK

zEZ23

VII

JAPANSE HAVER

485,16

3,12

488,28

AKK015

ZAND DUN

Hn21

VI

PREI

57,33

17,16

74,49

AKK015

ZAND DUN

Hn21

VI

PREI

154,83

34,32

189,15

AKK015

ZAND DUN

Hn21

VI

PREI

161,85

6,24

168,09

AKK016

ZEEKLEI

Mn15A

IVu

SLA, IJSBERG-

AKK016

ZEEKLEI

Mn15A

IVu

SLA, IJSBERG-

147,03

1,56

148,59

AKK016

ZEEKLEI

Mn15A

IVu

SLA, IJSBERG-

42,9

-0,39

42,51

AKK016

ZEEKLEI

Mn15A

IVu

SLA, IJSBERG-

30,81

0,39

31,2

AKK017

ZAND DUN

Zb23

VIId / VIII

PREI

192,66

0,78

193,44

AKK017

ZAND DUN

Zb23

VIII

PREI

115,05

-0,39

114,66

AKK018

ZEEKLEI

pMn85A/Mn25A

VIo

BROCCOLI

41,73

0

41,73

AKK018

ZEEKLEI

pMn85A/Mn25A

VIo

BROCCOLI

46,41

0

46,41

AKK018

ZEEKLEI

pMn85A/Mn25A

VIo

BROCCOLI

328,77

3,51

332,28

AKK018

ZEEKLEI

1
2
3
1
2
3
4
1
2
3
1
2
1
2
3
1
2
3
4
1
2
1
2
3
4

pMn85A/Mn25A

VIo

BROCCOLI

358,02

3,12

361,14

116 | Rapport WPR-917

Eigenaar

Grondsoort

Perceel

Bodemtype

GT

Gewas_2018

NO3-N
(kg/ha)

NH4-N
(kg/ha)

NMIN
(kg/ha)

AKK018

ZEEKLEI

VIo

ZAND DIK

Hn23 / Zn23

VIII

AKK019

ZAND DIK

Hn23 / Zn23

AKK019

ZAND DIK

AKK019

ZAND DIK

AKK020

ZAND DIK

AKK020

ZAND DIK

AKK020

ZAND DIK

AKK020

ZAND DIK

AKK021

ZAND DIK

AKK021

ZAND DIK

AKK021

ZAND DIK

AKK022

ZAND DUN

AKK022

ZAND DUN

AKK022

ZAND DUN

5
1
2
3
4
1
2
3
4
1
2
3
1
2
3

pMn85A/Mn25A

AKK019

BROCCOLI

347,88

3,51

351,39

PREI

728,91

3,51

732,42

VIII

PREI

425,88

1,56

427,44

Hn23 / Zn23

VIII

ASPERGE

15,99

-0,39

15,6

Hn23 / Zn23

VIII

ASPERGE

31,2

-2,34

28,86

zEZ21 / pZn21g

VIId

PREI

235,56

0,39

235,95

zEZ21 / pZn21g

VIId

PREI

249,99

0

249,99

zEZ21 / pZn21g

VIId

PREI

181,35

0,39

181,74

zEZ21 / pZn21g

IVu

PREI

269,1

0

269,1

zEZ23

VIId

PREI

232,05

3,9

235,95

zEZ23

VIId

COURGETTE

133,38

6,24

139,62

zEZ23

VIId

PASTINAAK

191,49

5,07

196,56

Hn21

VII

PREI

106,47

10,53

117

Hn21

IVu

WINTERPEEN

118,95

7,41

126,36

Hn21

IVu

WINTERPEEN

122,07

6,24

128,31

Rapport WPR-917

| 117

118 | Rapport WPR-917

NMI notitie Nmin metingen
najaar 2018

Rapport WPR-917

| 119

120 | Rapport WPR-917

Rapport WPR-917

| 121

122 | Rapport WPR-917

Rapport WPR-917

| 123

124 | Rapport WPR-917

Rapport WPR-917

| 125

126 | Rapport WPR-917

NMI notitie Quick scan
nitraatsensoren

Rapport WPR-917

| 127

128 | Rapport WPR-917

Rapport WPR-917

| 129

130 | Rapport WPR-917

Rapport WPR-917

| 131

132 | Rapport WPR-917

Rapport WPR-917

| 133

134 | Rapport WPR-917

Rapport WPR-917

| 135

136 | Rapport WPR-917

Rapport WPR-917

| 137

138 | Rapport WPR-917

Rapport WPR-917

| 139

140 | Rapport WPR-917

Rapport WPR 917

| 141

Correspondentie adres voor dit rapport:

De missie van Wageningen University & Research is ‘To explore the potential

Postbus 16

of nature to improve the quality of life’. Binnen Wageningen University &

6700 AA Wageningen

Research bundelen Wageningen University en gespecialiseerde

T 0317 48 07 00

onderzoeksinstituten van Stichting Wageningen Research hun krachten om

www.wur.nl/plant-research

bij te dragen aan de oplossing van belangrijke vragen in het domein van
gezonde voeding en leefomgeving. Met ongeveer 30 vestigingen, 5.000
medewerkers en 10.000 studenten behoort Wageningen University &

Rapport WPR-WPR-917

Research wereldwijd tot de aansprekende kennisinstellingen binnen haar
domein. De integrale benadering van de vraagstukken en de samenwerking
tussen verschillende disciplines vormen het hart van de unieke Wageningen
aanpak.