Technical ReportPDF Available

Ammoniak in Nederland - Enkele kritische wetenschappelijke kanttekeningen

Authors:
  • Clintel Foundation

Abstract and Figures

De focus van onderliggend onderzoek ligt op ammoniakemissies bij bemesting en op trends in atmosfeer- concentraties. Daartoe hebben we van de Wageningen University & Research (WUR) enkele meetreeksen van bemestingsproeven ontvangen (overigens zonder vermelding van spreiding van meetdata en meetonzekerheid) tezamen met het rekenmodel om die metingen te bewerken tot emissies. De ontvangen meetreeksen hebben geen directe betrekking op gebruikte emissiefactoren in het ammoniakbeleid. Volgens de WUR zijn deze meetreeksen niet meer beschikbaar. Van het Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM) hebben wij alle ammoniakmetingen ontvangen voor de periode 1993-2014 die uitgevoerd zijn in het kader van het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit (LML).
Content may be subject to copyright.
1
Ammoniak in Nederland | Enkele kritische wetenschappelijke kanttekeningen
1
Ammoniak in Nederland
| Enkele kritische wetenschappelijke kanttekeningen
Ammoniak in Nederland
Enkele kritische wetenschappelijke kanttekeningen
Jaap C. Hanekamp
Marcel Crok
Matt Briggs
Coverontwerp: Siard J. Hanekamp
ISBN: 978-90-78269-00-7
NUR: 910, 916, 940
DOI: 10.13140/RG.2.2.10930.81608
Ammoniak in Nederland
Enkele kritische wetenschappelijke kanttekeningen
Jaap C. Hanekamp
Associate professor UCR Middelburg
Adjunct professor at the Department of Public Health, Environmental
Health Sciences, University of Massachusetts, Amherst, MA, USA.
j.hanekamp@ucr.nl
hjaap@xs4all.nl
06-25002373
Marcel Crok
Freelance wetenschapsjournalist, onafhankelijke onderzoeker
Zie http://www.staatvanhetklimaat.nl/over-marcel-crok/
marcel.crok@gmail.com
06-16236275
Matt Briggs
Adjunct Professor statistiek, Cornell University, Ithaca, New York
Onafhankelijke onderzoeker
matt@wmbriggs.com
(001)917-392-0691
5
Ammoniak in Nederland | Enkele kritische wetenschappelijke kanttekeningen
5
Ammoniak in Nederland | Enkele kritische wetenschappelijke kanttekeningen
‘... for objectivity is both underrated and overrated, sometimes by the same persons. It is underrated by
those who don’t regard it as a method of understanding the world as it is in itself. It is overrated by those
who believe it can provide a complete view of the world on its own, replacing the subjective views from
which it has developed. These errors are connected: they both stem from an insufficiently robust sense of
reality and of its independence of any particular form of human understanding.’
Thomas Nagel (The View from Nowhere. 1986. Oxford University Press, Oxford)
6
Ammoniak in Nederland | Enkele kritische wetenschappelijke kanttekeningen
7
Ammoniak in Nederland | Enkele kritische wetenschappelijke kanttekeningen
COLOFON
Dit rapport is tot stand gekomen in samenwerking met het tijdschrift V-focus. Dit vakblad publiceerde in
2014 een reeks kritische artikelen over het ammoniakbeleid. Jaap C. Hanekamp en Marcel Crok hebben
daarop het initiatief genomen om een review te maken van de bestaande literatuur en te onderzoeken wat
voor conclusies te trekken zijn uit de beschikbare data. In een later stadium werd de Amerikaanse wiskun-
dige en statisticus Matt Briggs bij het onderzoeksteam gehaald. Belangrijkste doel was om meer helderheid
te scheppen in dit complexe vraagstuk.
Financiering voor dit onderzoek kwam tot stand via crowdfunding op de website van V-focus,
http://www.v-focus.nl/ammoniak2015/. In totaal doneerden 123 privépersonen en organisaties 37.160 euro.
Hoewel er geregeld contact was met Geesje Rotgers van V-focus over de voortgang van het onderzoek, zijn
de drie auteurs volledig verantwoordelijk voor de inhoud van het rapport. De auteurs hebben geen enkel
financieel belang bij de uitkomsten van het rapport.
Wij bedanken dr. Addo van Pul van het Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM) voor het
beschikbaar stellen van alle Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit (LML) datasets van ammoniakmetingen en
open (en gezellige) discussies. Tevens bedanken wij dr. Gerard Velthof van de Wageningen University &
Research (WUR) voor het beschikbaar stellen van het Nationaal Emissiemodel voor Ammoniak (NEMA).
Wij zijn de WUR erkentelijk voor het beschikbaar stellen van enkele ammoniak-datasets van recente
bemestingsproeven.
6
7
Ammoniak in Nederland | Enkele kritische wetenschappelijke kanttekeningen
INHOUD
HOODFDSTUK 1. CONCLUSIES 8
HOODFDSTUK 2. AMMONIAKEMISSIES 10
Conclusies 10
Contouren 10
Onderzoek – van meetmethoden, reproduceerbaarheid en
onzekerheden 16
HOODFDSTUK 3. AMMONIAKCONCENTRATIES IN DE ATMOSFEER 23
Conclusies 23
Contouren 23
Ammoniak gemeten – het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit (LML) 25
Gemiddelde versus mediaan 31
Meetnet Ammoniak Natuurgebieden (MAN) 38
HOODFDSTUK 4. HET AMMONIAKGAT 39
Conclusies 39
Contouren 39
Twee ‘gaten’ – één misvatting 40
REFERENTIES 44
8
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 1: Conclusies
9
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 1: Conclusies
1. CONCLUSIES
De focus van onderliggend onderzoek ligt op ammoniakemissies bij bemesting en op trends in atmosfeer-
concentraties. Daartoe hebben we van de Wageningen University & Research (WUR) enkele meetreeksen
van bemestingsproeven ontvangen (overigens zonder vermelding van spreiding van meetdata en
meetonzekerheid) tezamen met het rekenmodel om die metingen te bewerken tot emissies. De ontvangen
meetreeksen hebben geen directe betrekking op gebruikte emissiefactoren in het ammoniakbeleid.
Volgens de WUR zijn deze meetreeksen niet meer beschikbaar.
Van het Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM) hebben wij alle ammoniakmetingen ontvan-
gen voor de periode 1993-2014 die uitgevoerd zijn in het kader van het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit
(LML). Naar aanleiding van ons onderzoek kan het volgende worden geconcludeerd:
(1) Het niet meer beschikbaar zijn van voor het ammoniakbeleid essentiële meetdata van bemes-
tingsproeven is een inbreuk op de wetenschappelijke waarden van transparantie en reprodu-
ceerbaarheid, blokkeert wetenschappelijke heranalyse, en maakt inzicht in dat beleid
onmogelijk.
(2) We hebben vastgesteld dat ammoniakemissies voortkomend uit bemestingsproeven uitgevoerd
door onderzoekers van de WUR, een forse en niet-gerapporteerde onzekerheid bevatten die
voortkomen uit het gebruikte rekenmodel (die wij verder niet hebben getoetst op interne onze-
kerheden). Daar bovenop, met een onbekend percentage, komt de onzekerheid in de meetwaar-
den zelf, naast de onbekende meetspreiding. Deze onzekerheden werken door in de vaststelling
van landelijke ammoniakemissies.
(3) Echter, het Nationaal Emissiemodel voor Ammoniak (NEMA; National Emission Model for Agricul-
ture) laat geen enkele modelmatige en experimentele onzekerheden zien. Emissiefactoren wor-
den in het NEMA-model met een niet-bestaande decimale nauwkeurigheid toegepast leidend tot
een imaginaire nauwkeurigheid in landelijke emissiewaarden. Ontoelaatbare tekortkomingen.
(4) De LML-meetreeksen van atmosferische ammoniakconcentraties op verschillende meetlocaties
worden op een onjuiste en verouderde manier statistisch bewerkt:
a. Gezien de grote variatie in gemeten concentraties met kortstondige hoge uitschieters geeft
het gebruikte rekenkundig gemiddelde te hoge atmosferische concentraties.
b. Bij een scheve verdeling van data, zoals hier het geval, is de mediaan de juiste maat:
de mediaan ligt ten minste enkele tientallen procenten lager dan het gemiddelde.
c. De atmosferische ammoniakconcentraties in Nederland liggen dus een stuk lager dan
gerapporteerd.
(5) Een door ons uitgevoerde kruiscorrelatie-analyse tussen alle LML-stations laat niet of nauwelijks
correlatie tussen stations zien. Daarmee is de bepaling van gemiddelden van jaarlijkse landelijke
atmosfeerconcentraties van ammoniak betekenisloos. De eventuele trend die daarin wordt
gerapporteerd is eveneens betekenisloos.
(6) Een door ons uitgevoerde trendanalyse van alle meetreeksen van alle LML-meetstations laat
geen noemenswaardige trends omhoog of omlaag zien.
(7) Het zogenaamde ‘ammoniakgat’ – modelberekeningen voor de ammoniakconcentraties zijn lager
dan de metingen dan wel het verschil tussen de berekende substantiële afnames van ammoniak-
emissies en de min of meer gelijkblijvende ammoniakconcentraties - is een drieledige misvatting:
(1) het maakt van een abstract rekenmodel een concrete werkelijkheid – de zogenaamde reïficatie
drogreden; (2) het vergelijkt berekende waarden met rekenkundig gemiddelden waar de mediaan
zou moeten gelden; (3) het gaat uit van betekenisloze landelijke atmosfeerconcentraties.
8
9
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 1: Conclusies
Voor wat betreft de hier besproken thematiek constateren wij een opeenstapeling van rekenkundige,
modelmatige, en argumentatieve tekortkomingen. Men kan om die redenen niet concluderen dat het
ammoniakbeleid wetenschappelijk goed onderbouwd zou zijn, zoals de overheid beweert. Integendeel.
10
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
11
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
2. AMMONIAKEMISSIES
CONCLUSIES
Nederlandse onderzoekers doen robuuste uitspraken over de afname van ammoniakemissies sinds 1990.
Op landelijke schaal zou de afname 60 tot 70% bedragen. Die afname zou met name het gevolg zijn van de
overgang van bovengronds bemesten naar emissiearme bemestingsmethodes. De WUR (Wageningen Uni-
versity & Research) heeft in totaal bijna 200 veldexperimenten gedaan waarop deze conclusies gebaseerd
zijn. In 2015 publiceerden WUR-onderzoekers een samenvattende tabel in een wetenschappelijk artikel
gebaseerd op een eerder artikel uit 2009.
Wij wilden de gerapporteerde emissiefactoren graag reproduceren, maar na ruim een half jaar getouw-
trek met de WUR kregen wij te horen dat alle meetdata, waarop de in Nederland gebruikte emissiefacto-
ren gebaseerd zijn, niet meer beschikbaar zijn. Die voor het beleid zeer relevante resultaten zijn dus niet
meer reproduceerbaar.
In januari 2016 verkregen we enkele meetreeksen van recentere veldexperimenten (emissieproeven van
bemesting), overigens zonder vermelding van spreiding van de meetdata en meetonzekerheden. De resul-
taten daarvan zijn niet van toepassing op het ammoniakbeleid. Tezamen met het rekenmodel dat wordt
gebruikt bij vrijwel alle emissieproeven uitgevoerd door de WUR waren we in staat om gerelateerde en
gepubliceerde emissiewaarden te reproduceren.
We hebben die resultaten echter voorzien van onzekerheidsmarges voortkomend uit het gebruikte reken-
model. Die bleken fors. In feite is de onzekerheid nog groter indien de niet-gerapporteerde spreiding van
de metingen zelf en de meetonzekerheden daarin worden meegenomen. Dat was echter niet mogelijk.
Die modelmatige onzekerheidsmarges zijn niet terug te vinden in rapportages en publicaties van de WUR,
noch in het ammoniakbeleid van de overheid. Dit betekent dat claims als ‘bij bovengronds bemesten komt
74% van de ammoniak vrij’ niet alleen onverantwoord zijn maar ook onjuist. Dat zet het NEMA-model,
waarmee landelijke emissies worden vastgesteld, op losse schroeven.
Bovendien is het niet onwaarschijnlijk dat de verschillende bemestingstechnieken dichter bij elkaar liggen
wat betreft ammoniakemissies dan tot op heden is gerapporteerd en toegepast in het beleid.
CONTOUREN
Het ammoniakdossier is zeer complex, zowel wetenschappelijk als beleidsmatig. De complexiteit is onder
andere gelegen in het feit dat verschillende organisaties (bijvoorbeeld Rijksinstituut voor Volksgezondheid
en Milieu (RIVM), Planbureau voor de Leefomgeving (PBL), Wageningen University & Research (WUR))
zowel afzonderlijk als gezamenlijk rapporteren over onderzoeksresultaten en beleid.
Dat laatste, het ammoniakbeleid, richt zich in eerste instantie, zowel nationaal als Europees, op de emissies.
Want, zo is de logische gedachte: (1) als de emissies dalen, zullen (2) de concentraties in de lucht dalen en
dat leidt dan uiteindelijk tot (3) minder depositie in natuurgebieden wat zou bijdragen aan (4) behoud van
biodiversiteit, het einddoel van het ammoniakbeleid.
Ook op Europees niveau is dit principe leidend. In 2001 werden in de zogenoemde NEC-richtlijn voor alle
landen emissiedoelstellingen vastgelegd voor het jaar 2010.1 Daarmee zijn die doelstellingen wettelijk ver-
ankerd in het Europese recht. De doelstellingen golden niet alleen voor ammoniak maar ook voor andere
1 Zie http://eur-lex.europa.eu/legal-content/NL/TXT/?uri=CELEX:32001L0081 (geraadpleegd op 12-12-2016).
10
11
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
luchtverontreinigende stoffen zoals SO2 en NOX. De ammoniakdoelstelling voor Nederland in 2010 bedroeg
128 kton.
Het Nederlandse ammoniakbeleid startte echter al eerder dan de Europese richtlijn. Diverse maatregelen
zoals bijvoorbeeld het ‘emissiearm’ aanwenden van mest op bouw- en grasland, ‘emissiearme’ stallen, en
het afdichten van mestsilo’s zijn in de loop der jaren ingevoerd. Recentelijk zijn luchtwassers toegevoegd
aan dit rijtje. Tal van maatregelen dus die op papier de emissies behoorlijk hebben doen dalen. Op papier,
want landelijke emissies zijn niet direct te meten, omdat er simpelweg teveel bronnen zijn (stallen, weilan-
den, mestsilo’s etc.). Hieronder is te zien hoe verschillende ammoniakemissies sinds 1990 zouden zijn
afgenomen:
0
50
100
150
200
250
300
400
350
Ammaniakemissie in mln kg per jaar
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012
Totale emissies NL
Stallen
Beweiding,
mestopslag
en kunstmest
Huishoudens,
verkeer en
industrie
Mestaanwending
Figuur 1. Emissieafname van diverse bronnen (RIVM, 2016).2
De scherpe reductie in emissies komt voornamelijk op het conto van veranderingen in mestaanwendings-
technieken. Voor 1990 werd mest bovengronds uitgereden, wat gepaard zou gaan met forse emissies,
waarover zo meteen meer. Daarna werden nieuwe technieken ingevoerd (sleepvoetbemester, zodenbe-
mester, mestinjectie) en dat zou hebben geleid tot forse emissiereductie.
Deze grafiek aanschouwende is het logisch om de emissies van mestaanwending eens nader onder de loep
te nemen. Nederlandse onderzoekers rapporteren al vanaf de jaren ’80 over ammoniakemissies. Er is veel
werk verzet aan het in kaart brengen van die emissies. Door minutieus bij te houden hoeveel koeien, var-
kens, kippen en dergelijke er in Nederland zijn, hoeveel stallen en van welk type, de samenstelling van het
voer en de mest en de emissies te ‘meten’ bij die stallen en bij het aanbrengen van mest, wordt berekend
hoeveel ammoniak er landelijk zou kunnen ontsnappen. De becijferde emissies zijn dus niet zomaar
nattevingerwerk.
2 Toelichting op het verloop van de emissie en concentratie van ammoniak van 1993-2014. 2016. Bijlage bij RIVM brief 112/2016 EvS-
AvP. Zie https://www.rijksoverheid.nl/documenten/brieven/2016/10/27/toelichting-op-het-verloop-van-de-emissie-en-concentratie-van-
ammoniak-van-1993-2014 (geraadpleegd op 12-12-2016).
13
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
12
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
Wat opvalt bij het lezen van de ‘oude’ rapporten uit de jaren ’80 en ’90, is dat de emissies destijds aanzien-
lijk lager ingeschat werden. Hier een overzicht dat wij zelf maakten op basis van verschillende rapporten
die in de loop der jaren zijn verschenen.
Jarenlang wordt verondersteld dat de emissies in de jaren ’80 zo rond de 220-230 kton zitten. Tot in 2011
het rapport Ammoniakemissie uit dierlijke mest en kunstmest, 1990-2008. Berekeningen met het Nationaal
Emissiemodel voor Ammoniak (NEMA) de emissies van begin jaren ’90 aanzienlijk opschroeft.3 Nu gaat
men ervan uit dat de emissies rond 1990 zo’n 370 kton bedroegen. Blijkbaar is men tot nieuwe inzichten
gekomen.
0
50
100
150
200
250
300
350
kiloton NH
3
Emission of ammonia from agricultural sources
2015, RIVM
2011, Van Bruggen et al.
2006, Van Jaarsveld et al.
2000, Van Jaarsveld et al.
1989, Erisman
1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
Figuur 2. Overzicht van de landelijke ammoniakemissies zoals die in de loop der jaren is gepubliceerd in verschillende
rapporten.4
3 Van Bruggen, C. et al. 2011. Ammoniakemissie uit dierlijke mest en kunstmest, 1990-2008. Berekeningen met het Nationaal Emissie-
model voor Ammoniak (NEMA). Werkdocument 250. Wettelijke Onderzoekstaken Natuur & Milieu Wageningen.
4 Erisman, J.W. 1989. Ammonia emissions in the Netherlands in 1987 and 1988. Report nr. 228471006, Bilthoven, The Netherlands.
Van Jaarsveld, J.A. et al. 2000. Evaluatie ammoniak emissiereducties met behulp van metingen en modelberekeningen. RIVM rapport
722108025, Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu, Bilthoven, The Netherlands.
Van Bruggen, C. et al. 2011. Ammoniakemissie uit dierlijke mest en kunstmest, 1990-2008. Berekeningen met het Nationaal Emissie-
model voor Ammoniak (NEMA). Werkdocument 250. Wettelijke Onderzoekstaken Natuur & Milieu Wageningen.
RIVM. 2015. Emissions of transboundary air pollutants in the Netherlands 1990-2013. Informative Inventory report 2015. RIVM
Report 2014-0166, Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu, Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu Bilthoven, The
Netherlands.
13
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
Inderdaad schrijft Van Bruggen (2011) in de introductie: ‘De NH3-emissie uit dierlijke mest in 1990 is met
de nieuwe methodiek berekend op 319 miljoen kg.5 In de oorspronkelijke uitkomsten bedroeg de NH3-
emissie uit dierlijke mest 224 miljoen kg. De belangrijkste oorzaken voor dit verschil zijn nieuwe emissie-
factoren voor bovengronds toegediende mest op grasland en bouwland en het verschil in minerale stikstof-
fractie in de mest.’
In bijlage 12 van het rapport beschrijft Huijsmans (WUR) hoe de nieuwe inzichten tot stand kwamen. In de
jaren ’80 ging men ervan uit dat de emissiefactor (het percentage ammoniak dat vrijkomt bij bemesten) bij
het bovengronds aanwenden van mest 50% bedroeg. Veldexperimenten in de jaren ’90 en ’00 uitgevoerd
door de WUR hadden blijkbaar uitgewezen dat bij bovengronds bemesten gemiddeld 74% van de ammoniak
vrijkwam. Wie de veronderstelde afname aan ammoniakemissies in Nederland wil begrijpen zal dus voor-
al de emissies bij mestaanwending moeten bestuderen.
Huijsmans heeft in Nederland veel werk verzet op dit gebied door onder allerlei omstandigheden de emis-
sies bij verschillende mestaanwendingstechnieken met elkaar te vergelijken. In 2003 promoveerde hij op
dit werk.6 Huijsmans en Schils publiceerden in 2009 een overzicht van het belangrijkste experimentele
werk dat in Nederland de afgelopen decennia gedaan is.7 Tabel 7 uit dat artikel vat de resultaten samen.
Een door ons vertaalde versie van de tabel herhalen we hieronder:
Methode N Totale emissie
%
Minimum
%
Maximum
%
Grasland
Bovengronds 81 74 28 100
Sleepvoet 29 26 9 52
Zodenbemesting (gemiddeld) 89 16 1 63
Zodenbemesting (trend) - 19 - -
Bouwland
Bovengronds 26 69 30 100
Inwerken 25 22 3 45
Mest injectie 7 21 3
Tabel 1. Emissiefactoren als percentage van de met de mest toegediende ammoniakale stikstof (TAN) en de spreiding in de
data per toedieningswijze.
In de tabel geeft ‘N’ het aantal veldonderzoeken weer dat in de loop der jaren is uitgevoerd. Alleen al op
grasland gaat het om 199 experimenten. Afgaand op de waarden in de tabel (de vetgedrukte percentages)
lijkt het dat emissiearme mesttechnieken een enorme potentie hebben om de emissies naar beneden te
krijgen. Op grasland van gemiddeld 74% naar 16% emissie en op bouwland van 69% naar een verwaar-
loosbare 2%.
5 Merk op dat 319 miljoen kg ofwel 319 kton afwijkt van de 370 kton die erboven werd genoemd. Het RIVM-rapport uit 2015 vermeldt
alle ammoniakemissies terwijl het bij de 319 kton van Van Bruggen (2011) alleen om de bijdrage van dierlijke mest uit de landbouw
gaat.
6 Huijsmans, J.F.M. 2003. Manure application and ammonia volatilization. PhD thesis, Wageningen University, The Netherlands
7 Huijsmans, J.F.M., Schils, R.L.M. 2009. Ammonia and nitrous oxide emissions following field-application of manure: state of the art
measurement in the Netherlands. International Fertiliser Society Proceedings 655.
14
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
15
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
Dezelfde tabel werd opnieuw gepubliceerd in 2015 in het wetenschappelijke tijdschrift Soil Use and
Management (SUM).8 Dat artikel is des te interessanter omdat het expliciet in gaat op de kritiek die er de
laatste jaren is geformuleerd tegen het emissiearm aanwenden van mest. De auteurs noemen zelf vier
kritiek punten die wij hier kort samenvatten als: 1) bij bovengronds bemesten komt helemaal niet zoveel
ammoniak vrij; 2) grasopbrengst is niet hoger bij emissiearm aanwenden; 3) met een eiwitarme voeding
voor koeien in combinatie met bovengronds uitrijden onder de juiste weersomstandigheden bereik je het-
zelfde effect; 4) het aantal weidevogels neemt af door emissiearm aanwenden van mest.
De auteurs bestrijden in hun artikel één voor één deze kritiekpunten om uiteindelijk te concluderen dat er
geen overtuigende argumenten zijn om de huidige praktijk van het emissiearm aanwenden van mest ter
discussie te stellen.
Naar aanleiding van de publicatie verscheen er een interview met auteurs Huijsmans en Schröder in vak-
blad De Boerderij met als titel ‘Emissiearm toedienen werkt écht’.9 In een aanvulling op de website van
De Boerderij staat het volgende te lezen: ‘Het nieuwe artikel is deels ingegeven door de wens om deze al
tientallen jaren voortwoekerende discussie te beëindigen, verklaren beide medeauteurs Jan Huijsmans en
Jaap Schröder van de WUR in een interview met Boerderij. Volgens hen wijzen de beschikbare onder-
zoeksgegevens glashelder uit dat het beleid effect heeft gehad en de uitstoot van ammoniak heeft vermin-
derd. Ze hekelen de complottheorieën die binnen de sector rondgaan, en die beweren dat stikstof-weten-
schappers zich voor het karretje van de overheid laten spannen. De hardnekkige weerstand verklaren ze
in de eerste plaats uit het feit dat emissiearm uitrijden boeren geld kost. ‘Maar er is geen ontkomen aan.
Bovengronds uitrijden kost voer en milieukwaliteit.”’10
Deze alinea vat de stand van de ‘voortwoekerende’ ammoniakdiscussie goed samen. Kritiek op het beleid
is hardnekkig; de onderzoekers zijn echter overtuigd dat het beleid werkt.
Wie dus de effectiviteit van het ammoniakbeleid in Nederland wil toetsen ontkomt er niet aan om de vele
veldonderzoeken onder de loep te nemen. Als richtpunt namen wij de hierboven getoonde tabel uit het
SUM-artikel van Huijsmans et al.
Wij vroegen de Wageningse onderzoekers in april 2015 of we de meetdata achter de tabel konden ontvan-
gen om te kijken of de resultaten reproduceerbaar zijn. Dit is een belangrijk aspect van wetenschappelijk
onderzoek: het nawerken van resultaten die gebaseerd zijn op metingen. Gezien de reproduceerbaarheids-
crisis in de wetenschap is deze vraag bepaald geen overbodige luxe. Integendeel.11
Op 18 januari 2016 kregen we per e-mail uiteindelijk te horen dat alle meetdata die aan deze tabel ten
grondslag liggen niet meer beschikbaar zijn. Dit antwoord kregen wij naar aanleiding van het verkrijgen
van een klein aantal datasets van recenter aard:12
8 Huijsmans, J.F.M., et al. 2015. Ammonia emissions from cattle slurries applied to grassland: should application techniques be recon-
sidered? Soil Use and Management doi: 10.1111/sum.12201.
Wij hebben per e-mail (opvraagbaar bij de auteurs ) navraag gedaan bij het tijdschrift of de datasets die ten grondslag liggen aan
deze tabel in hun bezit zijn. Dat bleek niet het geval. De tabel is niet meer dan een kopie uit het artikel van Huijsmans en Schils
(2009), verschenen in een congres proceedings van de International Fertiliser Society, een organisatie ‘for individuals who have a
professional interest in any aspect of fertiliser production, marketing and use.’
Het argument dat peer-review heeft plaatsgevonden en dat daarmee het 2015-artikel en de tabel boven elke twijfel verheven zouden
zijn is ongeldig, aangezien er nooit peer-review, laat staan een audit, van de tabel heeft plaatsgevonden. Die audit, conform de acade-
mische standaard, hebben wij getracht uit te voeren, echter tevergeefs.
9 Oppewal, J. Emissiearm toedienen werkt écht’. De Boerderij 3 september 2015.
10 http://www.boerderij.nl/Home/Nieuws/2015/9/Emissiearm-bemesten-vergroot-opbrengst-2679887W/ (geraadpleegd op 12-12-2016).
11 Zie over de reproduceerbaarheidscrisis: Peng, R. 2015. The reproducibility crisis in science: a statistical counterattack. Significance
12: 30 – 32.
Nosek, B.A., et al. 2015. Estimating the reproducibility of psychological science. Science 349: 1422 – 1425.
Horton, R. 2015. What is medicine’s 5 sigma? Lancet 385: 1380.
Horton stelt: ‘The case against science is straightforward: much of the scientific literature, perhaps half, may simply be untrue. Afflic-
ted by studies with small sample sizes, tiny effects, invalid exploratory analyses, and flagrant conflicts of interest, together with an
obsession for pursuing fashionable trends of dubious importance, science has taken a turn towards darkness.’
12 Deze e-mail is opvraagbaar bij de auteurs.
14
15
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
8. Zijn wij met deze meetreeksen in staat om het gepubliceerde (de tabel uit het SUM artikel
van 2015 van Huismans et al.) te kunnen reproduceren?
Nee, dit is niet mogelijk. De door u genoemde tabel in Huijsmans et al. (2015) presenteert resultaten
uit oudere metingen (tot en met 2003). Zoals aangeven in ons persoonlijk gesprek zijn die datasets
niet meer beschikbaar. De recent door u verkregen datasets bevatten resultaten van recentere
metingen (na 2010). Het is dus helaas niet mogelijk om de resultaten uit Huijsmans et al. (2015)
hiermee te reproduceren.’
De WUR stelt dat data destijds niet langer dan vijf jaar bewaard hoefden te worden. Tegenwoordig is dat
tien jaar. De meetdata waar het hier om gaat stammen uit de jaren ’80, ’90 en ’00. Hoe dan ook is deze
situa tie zeer onbevredigend. Claims dat emissies in Nederland behoorlijk zijn gedaald (met zo’n 60% sinds
1990) zijn grotendeels gebaseerd op deze tabel en de onderliggende veldproeven. Dat betekent tevens dat
de emissiefactoren die nu gehanteerd worden t.a.v. verschillende manieren van bemesten niet meer
reproduceerbaar zijn.
Het niet meer beschikbaar zijn van deze meetdata was voor ons één van de redenen om niet te verschijnen
bij een hoorzitting van de internationale reviewcommissie onder leiding van Mark Sutton. We stuurden
wel een brief naar de commissie met kwesties die wij van belang achten, waaronder het beschikbaar stel-
len van data:13
We have made several requests at the different institutions for measurement- and model-datasets
required for review and reproduction of published results. So far, we haven’t received anything. It
is extraordinary and antithetical to the scientific epistemic values of transparency, reproducibility,
consistency, and integrity, that the crucial data and the manner in which the data are mathemati-
cally treated are not publicly available.
Op dat moment wisten we nog niet dat de WUR later zou mededelen dat alle data die aan de tabel ten
grondslag liggen niet meer voorhanden zijn. De reviewcommissie moest nota bene onderzoeken of het
Nederlandse ammoniakbeleid wetenschappelijk goed onderbouwd is. Een belangrijk onderdeel van
wetenschappelijke onderbouwing is, zoals gezegd, reproduceerbaarheid van resultaten aan de hand van
ruwe meetgegevens. Dus je zou zeggen dat de commissie daar in haar rapport stevig stelling zou nemen.
Niets is minder waar. De commissie nam de onderzoekers in kwestie in bescherming. Het rapport stelde:14
‘The Panel noted concerns expressed by Dutch scientists [van WUR, red.] where they had been
requested to provide stakeholders [daarmee worden wij bedoeld, hoewel wij nadrukkelijk geen
stake holders zijn; auteurs] with very detailed original datasets going back many years. The Dutch
scientists noted that this could take a very long time to prepare data into a form useful for stake-
holders, especially if this should be combined with all the associated metadata and information
required on the methodology used to make the calculations. This especially applied to old experi-
mental datasets, where data were stored in old formats or may no longer be easily available. The
guidance of the Panel is that data should be freely available to stakeholders. However, this does
not mean that data are always available without charge. It is the responsibility of those reques-
ting data to pay for the additional work incurred.
Dit is interessant. Volgens Sutton et al. zijn niet degenen die reproduceerbaarheid najagen gedupeerd
omdat de data niet beschikbaar worden gesteld, maar de Wageningse onderzoekers, omdat ze ‘zeer gede-
tailleerde originele datasets’ van lang geleden moesten gaan zoeken en het zou volgens de onderzoekers
‘zeer veel tijd in beslag nemen’ om de data in een bruikbare vorm te gieten.
13 De brief staat hier: http://www.v-focus.nl/images/Review-cie-questions(Hanekamp-Crok)-final.pdf (geraadpleegd op 12-12-2016).
14 Sutton, M. et al. 2015. Review on the scientific underpinning of calculation of ammonia emission and deposition in the Netherlands.
Zie https://www.rijksoverheid.nl/documenten/rapporten/2015/08/03/review-on-the-scientific-underpinning-of-calculation-of-ammonia-
emission-and-deposition-in-the-netherlands (geraadpleegd op 12-12-2016). Nadruk in origineel.
16
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
17
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
Zoals hierboven al genoemd hebben wij in januari 2016 enkele datasets van veldproeven die in recente
jaren zijn uitgevoerd ontvangen. Het gaat bij dit soort proeven om (in tijden van Big Data) zeer kleine
datasets die eenvoudig in een Excel-bestand aan te leveren zijn. Dus de genoemde bezwaren van de
reviewcommissie en de onderzoekers raken kant noch wal.
De afsluitende aanbeveling is ronduit raadselachtig: enerzijds stelt de commissie dat data ‘vrij beschik-
baar’ moeten zijn, om vervolgens te stellen dat diegenen die de data vragen daarvoor moeten betalen. Dat
zou in dit geval absurd zijn. Het gaat hier om data die met publiek geld tot stand zijn gekomen en die nota
bene van belang zijn voor het Nederlandse ammoniakbeleid. Waarom zouden stakeholders nogmaals voor
die data moeten betalen? In 2003 schreven Wageningse onderzoekers het volgende over de data waar het
hier om gaat:15
‘The present study of factors affecting NH3 volatilization following the application or incorporation
of manure benefited from a unique set of data available from field experiments in the
Netherlands. The combination and the statistical analysis of these data, together with the models
that were designed, yielded valuable information about the factors that influence NH3 volatilization,
and about the magnitude of their effects when applying and incorporating manure on arable land.’
De onderzoekers waren zich er dus van bewust dat ze over een unieke dataset beschikten. Je zou verwach-
ten dat ze dus zeer zuinig met deze data zouden omgaan. Het meenemen van deze data bij een verhuizing
bijvoorbeeld is een fluitje van een cent. De data passen gemakkelijk op de harde schijf van de computer.
Het is natuurlijk goed mogelijk dat de onderzoekers er geen rekening mee hadden gehouden dat ooit
iemand naar deze data zou vragen. Maar aangezien zij hun dataset zelf zo uniek vinden en de resultaten
ervan in 2015 nog prominent in een tabel in een wetenschappelijk artikel gebruikten blijft het raadsel-
achtig dat de data er naar verluid niet meer zijn.16
ONDERZOEK – VAN MEETMETHODEN, REPRODUCEERBAARHEID EN ONZEKERHEDEN
De methode die de onderzoekers in eigenlijk al deze veldproeven hanteren is gebaseerd op artikelen uit de
jaren ’80.17 Hieronder een plaatje uit het proefschrift van Huijsmans dat de meetopstelling verduidelijkt.
De mest wordt uitgereden op een cirkel met een diameter van 50 meter. Een paar minuten nadat de mest
is uitgereden wordt een meetpaal middenin de cirkel gezet. Ammoniakmetingen vinden plaats op hoogtes
variërend van 25 centimeter tot enkele meters.
De eerste twaalf uur, als de emissie het hoogst is, worden de samplers vier tot vijf maal vervangen door
een nieuwe. Daarna wordt de vervangingsfrequentie lager. De metingen gaan tenminste 96 uur door.
Op de achtergrond – tegen de wind in – staat een tweede meetpaal die de achtergrondconcentratie meet.
Verder is er nog een meetpaal die temperatuur, windkracht, neerslag, zonlicht en dergelijke vastlegt.
15 Huijsmans, J.F.M., et al. 2003. Effect of application method, manure characteristics, weather and field conditions on ammonia volati-
lization from manure applied to arable land. Atmospheric Environment 37: 3669 – 3680. Nadruk van ons.
16 Noot 8.
17 Denmead, O.T. 1983. Micrometeorological methods for measuring gaseous losses of nitrogen in the field. In: J.R. Freney & J.R. Simp-
son (Eds.) Gaseous Loss of Nitrogen from Plant-Soil Systems. Kluwer Academic Publisher, Dordrecht, pp.133 – 157.
Ryden, J.C., McNeill, J.E. 1984. Application of the micrometeorological mass balance method to the determination of ammonia loss
from a grazed sward. Journal of the Science of Food and Agriculture 35: 1297 – 1310.
16
17
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
weather
station
central
mast
wind
direction
background
mast
Figuur 3. Lay-out van een cirkelvormige plot (straal van zo’n 25 m) voor de bepaling van ammoniakemissies. Hier is de micro-
meteorologische massabalansmethode weergegeven (Huijsmans, 2003).18
Een bepaald niet triviale vraag is natuurlijk hoe aan de hand van de ammoniakmetingen de ammoniak-
emissies kunnen worden afgeleid, niet alleen voor de cirkel, maar ook voor het hele weiland en uiteindelijk
voor heel Nederland.
De omzetting van de ammoniakmetingen (concentraties) naar emissies (flux) gebeurt aan de hand van een
quasi-fysisch model. Het label ‘quasi’ geeft aan dat een exacte berekening van de emissie uiteraard niet
mogelijk is. Ryden and McNeil (1984) stelden een vrij simpel model voor (een wiskundige formule), met als
variabelen de lengte van de fetch (hier 25 meter), de windsnelheid (gemeten over twee hoogten), de
ammoniakconcentratie, en de tijdsgemiddelde flux (
) op een bepaalde hoogte.19 Deze formule stelt dat
op een bepaalde hoogte, indien óf de windsnelheid (u) óf de ammoniakconcentratie (c) groter wordt, de
flux toeneemt. Het moge duidelijk zijn dat dit een vereenvoudiging is van de werkelijkheid, aangezien vele
andere factoren van invloed kunnen zijn op de flux die hier niet zijn meegenomen.
Om de formule te kunnen oplossen en dus de ammoniakemissie te kunnen berekenen moet eerst de rela-
tie gevonden worden tussen de tijdsgemiddelde ammoniakflux en de hoogte. Ryden en McNeill veronder-
stellen dat er empirische relaties bestaan tussen de ammoniakconcentratie en de hoogte en tussen de
windsnelheid en de hoogte. Die relaties komen niet voort uit een chemische of fysische argumenten maar
zouden observationeel vastgesteld zijn. De coëfficiënten voor deze relaties zijn af te leiden door zowel de
ammoniakconcentraties als de windsnelheden tegen de natuurlijke logaritme van de hoogte uit te zetten.20
Dat brengt ons bij een belangrijk punt: die coëfficiënten zijn niet exact te bepalen en daarmee ook de uit-
eindelijke emissies niet. Met andere woorden: de berekende emissies worden omgeven met onzekerheden
die voortkomen uit de niet exact te bepalen coëfficiënten.
18 Noot 6.
19 De formule ziet er als volgt uit (vergelijking 1):
20 Voor de gemiddelde windsnelheid geldt (vergelijking 2a):
Voor de gemiddelde concentratie geldt (vergelijking 2b):
18
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
19
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
Maar hoe groot is die onzekerheid? Huijsmans en collega’s doen daar geen mededelingen over hoewel hun
tabel de lezer op het verkeerde been zou kunnen zetten. Immers, de tabel vermeldt bij elk van de bemes-
tingsmethodes een zeer ruime spreiding. In het geval van bovengronds bemesten bijvoorbeeld is de sprei-
ding 28 tot 100% met een gemiddelde van 74%. Hieronder is goed te zien waarop die range van 28 tot
100% gebaseerd is. Het gemiddelde van 74% is eenvoudigweg het gemiddelde van alle blauwe stippen:21
1988 1992 1996 2000 2004 1988 1992 1996 2000 2004 1988 1992 1996 2000 2004
Vervluchtiging ammoniak bij toediening dierlijke mest op grasland
Breedwerpig bovengronds bemesten Zodebemester Sleepvoetbemester
100
80
60
40
20
0
100
80
60
40
20
0
100
80
60
40
20
0
%%%
Figuur 4. De resultaten van de experimenten met diverse mesttoedieningstechnieken op grasland in de periode 1989-2003.
Iedere blauwe stip in de grafiek vertegenwoordigt de gemeten/berekende ammoniakemissie tijdens een
bepaalde veldproef. Hoe dat gemeten en berekend wordt hebben we hierboven uitgelegd. Maar waar het
om gaat is dat elke stip zelf ook nog eens met onzekerheden omgeven is, zowel experimenteel als reken-
kundig. Hoeveel? Dat wilden wij nou juist graag weten en daarvoor hadden we de meetdata zelf nodig.
Helaas is dat dus niet mogelijk voor de cijfers in die specifieke tabel en deze figuur.
In januari 2016 ontvingen we wel meetdata van de WUR van meer recente proeven. Daarbij is dezelfde
methodiek gebruikt als bij eerdere veldproeven, dus dit maakt het in ieder geval mogelijk om de gebruikte
methode te evalueren. Het gaat onder andere om veldproeven die in 2011 gedaan zijn en die in 2012 leid-
den tot het rapport Ammoniakemissie bij mesttoediening en inwerken in aardappelruggen en bij mesttoe-
diening in sleuven op niet beteeld geploegd kleibouwland.22 Zoals de titel al aangeeft werden twee bemes-
tingsmethoden met elkaar vergeleken. Bovengronds bemesten zat daar echter niet bij. In tabel 4 staan de
gegevens die we kunnen evalueren:
21 De Haan, B.J. et al. 2009. Emissiearm bemesten geëvalueerd. PBL-publicatienummer 500155001. Planbureau voor de Leefomgeving
(PBL), Bilthoven, Nederland.
22 Huijsmans, J.F.M., Hol, J.M.G. 2012. Ammoniakemissie bij mesttoediening en inwerken in aardappelruggen en bij mesttoediening in
sleuven op niet beteeld geploegd kleibouwland. Plant Research International, onderdeel van Wageningen UR Business Unit Agrosys-
teemkunde, rapport 445.
18
19
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
Week Toepassing Ammoniakemissie
kg NH3-N ha1
Ammoniakemissie
% NH4-N gift
16 Op aardappelruggen + inwerken 1 28,7 13,9
Op aardappelruggen + inwerken 2 23,9 14,9
In sleuven 1 29,7 18,7
In sleuven 2 18,7 11,8
17 Op aardappelruggen + inwerken 1 15,6 10,0
Op aardappelruggen + inwerken 2 25,5 16,2
In sleuven 1 37,1 24,2
In sleuven 2 25.6 17,3
Tabel 2. Reproductie van tabel 4 (p. 14) uit Huijsmans en Hol (2012).
De getallen in de rechterkolom zijn vergelijkbaar met de cijfers uit de Huijsmans en Schils-publicatie uit
2009.23 Ieder getalletje in die kolom zou een blauwe stip zijn in de hierboven getoonde figuur 4.
Eenmaal in het bezit van de onderzoeksgegevens – meetdata en rekenmodel - konden we deze cijfers
zonder moeite reproduceren. Aan de hand van gegevens over de hoogte en windsnelheden konden we de
onzekerheid in de coëfficiënten bepalen. Hieronder als voorbeeld de relatie tussen de ammoniakconcen-
tratie en de hoogte. De rode lijn vertegenwoordigt het veronderstelde verband tussen de twee, de zwarte
stippen de metingen (in feite geaggregeerde meetwaarden).
−1.5−1.0−0.50.00.51.0
0 200 400 600 800
Period 1
Log height (m)
NH_3−N (ug/m^3)
Data
Model
Bounds
−1.5−1.0−0.50.00.51.0
0 200 400 600 800
Period 2
Log height (m)
NH_3−N (ug/m^3)
−1.5−1.0−0.50.00.51.0
0 200 400 600 800
Period 3
Log height (m)
NH_3−N (ug/m^3)
−1.5−1.0−0.50.00.51.0
0 200 400 600 800
Period 4
Log height (m)
NH_3−N (ug/m^3)
−1.5−1.0−0.50.00.51.0
0 200 400 600 800
Period 5
Log height (m)
NH_3−N (ug/m^3)
−1.5−1.0−0.50.00.51.0
0 200 400 600 800
Period 6
Log height (m)
NH_3−N (ug/m^3)
−1.5−1.0−0.50.00.51.0
0 200 400 600 800
Period 7
Log height (m)
NH_3−N (ug/m^3)
Figuur 5. De gemeten ammoniakconcentratie als functie van de hoogte met 95% betrouwbaarheidsinterval, in zes meetperiodes.
23 Noot 7.
20
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
21
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
Aan de hand van de afwijking ten opzichte van de rode lijn bepalen we de onzekerheden in de coëfficiën-
ten en kunnen we de tabel hierboven voorzien van betrouwbaarheidsintervallen:
Week Applicatie Ammoniak emissie
kg NH3-N ha1
Ammoniak emissie
% NH4-N gift
Mean [95% CI] Mean [95% CI]
16 Op aardappelruggen + inwerken 1 28.7 [22.2, 50.9] 13.9 [10.8, 24.8]
Op aardappelruggen + inwerken 2 23.9 [18.9, 47.1] 14.9 [11.7, 29.3]
In sleuven 1 29.7 [23.2, 69.1] 18.7 [14.5, 43.4]
In sleuven 2 18.7 [14.8, 42.0] 11.8 [9.32, 26.5]
17 Op aardappelruggen + inwerken 1 15.6 [13.1, 23.1] 10.0 [8.44, 14.9]
Op aardappelruggen + inwerken 2 25.5 [19.3, 151.0] 16.2 [12.3, 96.1]
In sleuven 1 37.1 [28.6, 88.2] 24.2 [18.7, 57.5]
In sleuven 2 25.6 [19.6, 60.9] 17.3 [13.2, 41.2]
Tabel 3. Reproductie van tabel 4 (p. 14) uit Huijsmans en Hol (2012) nu met betrouwbaarheidsintervallen (in rood).
Zoals te zien is de bovengrens gemiddeld twee keer zo hoog als de gemiddelde waarde. Aan de onderkant
is de spreiding kleiner, zo’n 10 tot 20% ten opzichte van het gemiddelde. Dat is logisch aangezien een emis-
sie van 0% natuurlijk de ondergrens is en het empirische functionele verband logaritmisch is.
Is hiermee de volledige onzekerheid in kaart gebracht? Absoluut niet. De ammoniakmetingen zelf zijn niet
exact: de spreiding in de metingen zijn niet gerapporteerd en niet bij ons bekend. Dat zou de betrouwbaar-
heidsintervallen in de tabel dus nog groter maken. Een andere onzekerheid is dat de emissie bepaald is in
een kleine cirkel. Om tot een landelijk beeld te komen worden de resultaten niet alleen geëxtrapoleerd
naar het hele veld/weiland, maar vervolgens naar heel Nederland.
Ook het gekozen quasi-fysische model zelf brengt onzekerheid met zich mee. Andere fysisch-chemische of
statistische modellen zijn denkbaar en ook ontwikkeld en wellicht zijn die beter in het benaderen van de
werkelijke emissie dan het hier gebruikte model.
Kortom, ook de door ons getoonde forse betrouwbaarheidsintervallen geven nog (lang) niet de totale
onzeker heid rond de emissies weer.
Het is ronduit merkwaardig dat – voor zover wij hebben kunnen nagaan – geen enkel Nederlands rapport
of wetenschappelijk artikel over ammoniakemissies voorzien is van een degelijke statistische analyse van
de onzekerheden. Dat viel ook de internationale reviewcommissie onder leiding van Sutton op. Zij schrij-
ven op pagina 9 van hun rapport (onze nadruk) het volgende wat wij volledig onderschrijven:24
‘34. A partial sensitivity and uncertainty analysis of the NEMA inventory was presented to the
Panel. However, no uncertainty analysis of the trend in ammonia emissions was presented. Simi-
larly, no overall synthesis in the uncertainty in the trend of total ammonia emissions (agricultural
and non-agricultural) appears to have been conducted.
35. Given the ongoing national debate about the Ammonia Gap, the Panel found it surprising
that such a temporal uncertainty analysis in ammonia emissions had not been conducted.
Work to achieve this needs to be established as a matter of urgency. Such an analysis should not be
restricted to the NEMA model, but should consider the trends in all contributions to Dutch Ammo-
nia emissions.’
24 Noot 14. Nadruk van ons.
20
21
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
Sterker, ook het NEMA-model bedient zich van emissiefactoren met zelfs een niet-bestaande decimale
nauwkeurigheid. Dat gaat voorbij aan de forse onzekerheden waarvan we hier slechts een deel hebben
kunnen blootleggen. Zoals blijkt zijn de emissiefactoren rechtstreeks afkomstig van de in 2009 door Huijs-
mans en Schils gepubliceerde waarden.
Bemestingstechniek Aandeel Emissie Factor (EF)
Grasland - slurry
Zodenbemester 61% 19,0%
Sleufkouter 13% 22,5%
25% 26,0%
Bovengronds 1% 74,0%
Tabel 4. Aandeel en emissiefactoren van bemestingstechnieken op grasland zoals vermeld in het NEMA-model.
Het eerdergenoemde rapport Emissiearm bemesten geëvalueerd uit 2009 stelt in de samenvatting het vol-
gende: ‘Door emissiearm te bemesten is de ammoniakemissie bij bemesten met 60% tot 70% afgenomen.’25
Dat is een ferme uitspraak; de emissie is afgenomen. Met 60 tot 70%. Van enige onzekerheid is wel sprake.
Maar, waar komt die onzekerheid vandaan? Het rapport schrijft hierover het volgende: ‘Er bestaan aan-
zienlijke onzekerheden rond de vaststelling van de vervluchtiging van ammoniak. De twee belangrijkste
bronnen van onzekerheid zijn de mate van naleving van het BGM (zie paragraaf 3.7.2) en de vervluchti-
gingpercentages van de diverse bemestingstechieken (zie Bijlage 6).’26
BGM staat voor het Besluit Gebruik Meststoffen en bevat voorschriften voor de wijze waarop meststoffen
op of in de bodem mogen worden gebracht. Bijlage 11 van het rapport gaat specifiek in op de onzekerheden
in de ammoniakemissie. Die bijlage is echter zeer summier en bevat niet een statistische analyse van de
onzekerheden in de experimenten. Van alle veldproeven die met de verschillende bemestingsmethoden
gedaan zijn wordt simpelweg het gemiddelde genomen, zonder verder een onzekerheid mee te nemen,
zoals de parameteronzekerheid die wij hier hebben blootgelegd. Wel wordt er op basis van ‘expert judge-
ment’ (notoir onbetrouwbaar overigens) 15% extra emissie opgevoerd bij emissiearme technieken en ook
wordt er onderscheid gemaakt tussen 100% naleving van de voorschriften en 92% naleving. Met die aan-
names komt men vervolgens tot de hoofdconclusie dat de emissies met 60 tot 70% zijn afgenomen. (De
doelstelling, in 1990 overeengekomen, was overigens 80% reductie.)
Wat verklaart nou de enorme spreiding in emissie in figuur 4? De onderzoekers noemen in bijlage 6 van
hun rapport de volgende factoren: ‘Omgeving (weer, bodem en gewas), mestsamenstelling (ammoniakale
stikstof, zuurgraad) en bedrijfstechnische factoren (mesthoeveelheden, netheid van werken) veroorzaken
een grote spreiding in de op basis van metingen afgeleide ammoniakemissie.’27 Onderstaand plaatje uit die
bijlage 6 illustreert de enorme spreiding in emissies die mogelijk is. Bij dit experiment uit 1987 werden
alleen verschillende weersomstandigheden meegenomen en de uitkomsten zijn al zeer divers:
25 Noot 21.
26 Noot 21, p. 25.
27 Noot 21, p. 47.
22
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 2: Ammoniakemissies
23
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
Experiment breedwerpig bovengronds bemesten 1987
Uren na toediening
%
Experimenten
(weersomstandigheid)
a (regen)
b (droog)
c (droog)
d (veel regen)
0 24 48 72 96 120
100
80
60
40
20
0
Figuur 6. Vervluchtiging (%) van ammoniakaal stikstof (TAN) na breedwerpig verspreiden van mest bij vier experimenten in 1987.
Vier keer ‘hetzelfde’ experiment onder verschillende weersomstandigheden en de ammoniakemissies
variëren al van ruim 20% tot zo’n 70%. En daarbij is dus slechts één van de vele factoren die op de emis-
sies van invloed zijn gevarieerd. Voor alle duidelijkheid: geen van deze lijnen houdt rekening met onzeker-
heid in de metingen en in de gebruikte rekenmethode (bandbreedte in de regressiecoëfficiënten zoals wij
die hierboven hebben afgeleid). Dus elk van de lijnen zou voorzien moeten worden van forse en daarmee
overlappende onzekerheidsmarges.
22
23
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
3. AMMONIAKCONCENTRATIES IN DE ATMOSFEER
CONCLUSIES
Er worden vanaf 1993 24 keer per dag atmosferische ammoniakmetingen gedaan bij acht LML-stations.
Deze metingen dienen onder andere als test voor de effectiviteit van emissiebeperkende maatregelen. De
hypothese is dat ‘als de emissies dalen dat dan ook de concentraties dalen’. De door ons uitgevoerde trend-
analyse van alle LML-metingen laat geen noemenswaardige trends zien, omhoog dan wel omlaag. We heb-
ben de hypothese dus niet kunnen bevestigen en een logische conclusie is dat het sturen van het beleid op
emissies niet aantoonbaar effectief is.
In officiële documenten zijn de LML-metingen consequent samengevat met het rekenkundig gemiddelde.
Dat is onjuist. De data bevatten kortdurende uitschieters naar boven; de dataverdeling is hierdoor ‘scheef’.
De juiste maat bij zo’n scheve verdeling van meetwaarden is niet het rekenkundig gemiddelde maar de
mediaan. Die mediaan ligt bij alle meetstations tientallen procenten lager dan het gemiddelde. De atmosfe-
rische ammoniakconcentraties in Nederland zijn dus een stuk lager dan gerapporteerd.
Aangezien de LML-stations onderling niet of nauwelijks correlatie vertonen, is de bepaling van een jaar-
lijkse gemiddelde (of mediane) landelijke atmosfeerconcentraties betekenisloos. De eventuele trend die
daarin wordt gerapporteerd is eveneens betekenisloos.
CONTOUREN
Het ammoniakbeleid, zowel nationaal als Europees, richt zich in eerste instantie op de emissies. Want, zo
is de logische gedachte, als (1) emissies dalen, zullen (2) concentraties in de lucht dalen en dat leidt dan uit-
eindelijk tot (3) minder depositie in natuurgebieden wat zou bijdragen aan (4) behoud van biodiversiteit,
het einddoel van het ammoniakbeleid.
In het vorige hoofdstuk zijn we daarom uitgebreid ingegaan op de bepaling van de (landelijke) ammoniak-
emissies. We concludeerden dat de hoogte van de ammoniakemissies met een veel te grote zekerheid
bepaald en gepubliceerd wordt. Onzekerheidsmarges worden niet gegeven. Het gevolg is dat er ook veel
meer onzekerheid is over de geclaimde afname van de emissies sinds 1990 dan gerapporteerd in tal van
rapporten en overheidsdocumenten.
Goed, het is nu tijd om naar stap 2 in de ‘ammoniakketen’ te gaan kijken: de ammoniakconcentraties in de
lucht. De laatste jaren, als de ammoniakdiscussie weer eens aanzwelt, is het in overheidskringen populair
om te stellen dat het ammoniakbeleid ‘wetenschappelijk goed onderbouwd’ is. Zo schreef staatssecretaris
Martijn van Dam onlangs nog in een brief aan de Kamer: “Uit de internationale review [het Sutton-rap-
port, red.] bleek dat het kennisinstrumentarium dat Nederland inzet in de hele kennisketen wetenschap-
pelijk goed is onderbouwd.”28
Welnu, wat betekent het precies als er staat dat het kennisinstrumentarium ‘wetenschappelijk goed onder-
bouwd’ is? Een definitie hiervan geeft de brief en ook het rapport waaruit de claim afkomstig is –de Sutton
review– niet. Het Sutton-rapport schrijft:29
‘On the whole, the methods used in the Netherlands for emission estimation, measurement and
modelling of atmospheric ammonia are generally sound. However, there are concerns regarding
28 Zie https://www.rijksoverheid.nl/documenten/kamerstukken/2016/10/27/kamerbrief-over-voortgang-ammoniakonderzoek (geraad-
pleegd op 12-12-2016).
29 Noot 14. Nadruk van ons.
24
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
25
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
the analysis of long-term trends, especially given that current trends are now starting to flatten out
following implementation of the most effective measures.’
Dit was een van de kernboodschappen van de Sutton-commissie. De term ‘scientifically sound’ valt ook
enkele malen in het rapport. Zonder duidelijke criteria blijft het gissen wat de Sutton-commissie en het
ministerie hiermee bedoelen.
In het vorige hoofdstuk hebben wij aangegeven dat reproduceerbaarheid een belangrijk criterium is in de
wetenschap. Als wetenschappelijke resultaten niet reproduceerbaar zijn, dan komt dat het vertrouwen in
zulke resultaten uiteraard niet ten goede. Het ontbreken van de originele meetdata achter de emissie-expe-
rimenten draagt derhalve niet bij aan een ‘goede wetenschappelijke onderbouwing’. Integendeel.
In dit hoofdstuk komt er een tweede belangrijk criterium van wetenschap aan bod. Wetenschappelijke
claims dienen empirisch – dat wil zeggen ‘met waarnemingen’- toetsbaar te zijn. Hoewel Nederlandse
onderzoekers – voor zover wij hebben kunnen achterhalen – nergens expliciet hebben geschreven dat de
ammoniakconcentraties in de lucht zullen dalen als de emissies dalen, lijkt dat wel de nulhypothese. Die
hypothese is empirisch te toetsen. De emissies zijn volgens de onderzoekers met circa 60% gedaald sinds
1990. Wat heeft dat nu gedaan met de ammoniakconcentraties in de lucht? Zijn die bijvoorbeeld ook met
60% gedaald? Of met een hoger of lager percentage?
In de serie artikelen die Geesje Rotgers voor V-Focus schreef was dat een van de voornaamste kritiek-
punten: de ammoniakconcentratie in de lucht lijkt nauwelijks gedaald. De samenvatting van het Sutton-
rapport begint als volgt:
‘Ammonia (NH3) is a key air pollutant for which major efforts have been made in the Netherlands
since 1993 to reduce its emissions. However, NH3 concentrations in the air have not decreased as
much as expected since the introduction of mitigation measures. This has led stakeholders to ques-
tion the effectiveness of the Dutch ammonia policy.’
Een belangrijke aanleiding voor de internationale review was dus het gegeven dat de concentraties in de
lucht minder zijn afgenomen dan verwacht. Helaas bevat het Sutton-rapport helemaal geen grafieken en
geen kwantitatieve analyses van data. Dus hoewel het rapport stelt dat er sprake is van een reductie in de
ammoniakconcentraties, wordt deze claim niet onderbouwd met data. De reviewcommissie constateert
ook dat er onvoldoende gedaan is met de concentratiemetingen die sinds 1993 beschikbaar zijn: ‘By con-
trast, the hourly temporal sampling provides critical information which has so far not been analysed suffi-
ciently to reveal patterns in the data.’
Wij zijn het eens met deze opmerking van de Sutton-commissie. Sinds 1993 wordt er verspreid over Neder-
land op acht zogenoemde LML-stations (Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit) ieder uur, 24 uur per dag, de
ammoniakconcentratie gemeten. Dat heeft uiteraard een schat aan informatie opgeleverd, waarvan
opmerkelijk genoeg relatief weinig terug te vinden is in publicaties. Daarnaast worden sinds 2005 er in
tientallen natuurgebieden ammoniakmetingen gedaan. Tezamen schetsen die een bepaald beeld van de
ontwikkeling van de ammoniakconcentratie in de tijd.
Waarom zijn die concentratiemetingen zo belangrijk? Zoals gezegd, in de wetenschap behoren claims
zoveel mogelijk empirisch – met waarnemingen – te worden onderbouwd. Hoewel er aan de emissiebere-
keningen wel enige empirie ten grondslag ligt – immers, er worden metingen gedaan om de emissie uit af
te leiden – bestaan de schattingen voor de landelijke ammoniakemissies toch voornamelijk uit berekenin-
gen op basis van aantallen vee in Nederland, type stal, wijze van bemesten, enzovoort. De ammoniak-
concentraties daarentegen bestaan puur uit metingen en de onzekerheden daaromtrent. De concentratie-
metingen kunnen daarom dienen als empirische controle van de hypothese dat als de emissies dalen dat
dan ook de concentraties dalen.
De Nederlandse ammoniakonderzoeker Erisman schreef in 1998 in een wetenschappelijk artikel dat in de
keten emissie-concentratie-depositie de gemeten concentratie en depositie kunnen dienen als test voor de
24
25
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
effectiviteit van emissiebeperkende maatregelen.30 Hij voegde eraan toe dat de ammoniakconcentratie in de
lucht het geschiktst is omdat ongeveer 90% van die concentratie bepaald wordt door Nederlandse ammoniak-
bronnen, terwijl bijvoorbeeld ammoniumdeeltjes (NH4+) en natte depositie veel meer bepaald worden door
buitenlandse bronnen. Ook Sutton schreef in 2003 dat een juiste interpretatie van atmosfeermetingen
essentieel is, omdat zulke metingen de enige manier zijn om regionale ammoniakemissies te evalueren.31
Zeer recent erkende het RIVM dit overigens ook, in een voor staatssecretaris Van Dam geschreven toelich-
ting getiteld Toelichting op het verloop van de emissie en concentratie van ammoniak van 1993-2014.32 Bij-
lage B van die toelichting heeft als titel Waarom ammoniak als indicator voor het volgen van de ammoniak-
emissies? Het RIVM schrijft: ‘Van de ammoniak en ammoniumcomponenten die gemeten worden is de
ammoniakconcentratie in de lucht de meest geschikte om de effecten van ammoniakbeleid in Nederland
te volgen.’ Wij onderschrijven deze opmerkingen volledig. In de keten emissies-concentraties-deposities
zijn eigenlijk alleen de concentraties goed te meten en daarom van cruciaal empirisch belang.33
AMMONIAK GEMETEN – HET LANDELIJK MEETNET LUCHTKWALITEIT (LML)
Zoals hierboven reeds vermeld wordt de ammoniakconcentratie sinds 1993 ieder uur gemeten op acht
LML-stations (en vanaf 2014 op zes). Hieronder een kaartje met de locaties van de stations:
Legenda
Ammoniak
Aerosol
Regenwater
Kollumerwaard
Wieringerwerf
De Zilk Speuld
Wekerom Eibergen
Rotterdam
Gilze Rijen Vredepeel
Phillipine
Huijbergen
Beek
Zegveld De Bilt
Bilthoven
Valthermond
Figuur 7. Locaties van de LML-stations. In groen de plekken waar ieder uur ammoniak wordt gemeten.
30 Erisman, J.W. et al. 1998: Evaluation of ammonia emission abatement on the basis of measurements and model calculations. Envi-
ronmental Pollution 102 (SUPPL 1): 269 – 274
31 Sutton, M. et al. 2003. Establishing The Link between Ammonia Emission Control and Measurements of Reduced Nitrogen Concentra-
tions and Deposition. Environmental Monitoring and Assessment 82: 149 – 185.
32 Noot 2.
33 Natte depositie is ook goed te meten, maar de totale depositie weer niet omdat droge depositie zeer lastig te bepalen is.
26
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
27
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
Hoe verhouden emissies en concentraties zich tot elkaar? In 2014 verscheen de onderstaande figuur in een
rapport van de Commissie Deskundigen Meststoffenwet (CDM).34 Deze grafiek toont de trends tussen 1993
(de start van de LML-metingen) en 2012. Het is een merkwaardige grafiek omdat er geen absolute eenheden
gebruikt worden maar een index voor zowel concentraties als emissies. Vóór 2005 is de concentratie-index
uitsluitend gebaseerd op de LML-stations, na 2005 op zowel de LML- als de zogenoemde MAN-metingen,
wat staat voor Meetnet Ammoniak in Natuurgebieden. Het is dus in feite appels en peren vergelijken.
Deze grafiek is in zoverre belangrijk dat dit het beeld is dat in Nederlandse rapporten wordt geschetst. Dit
is de manier waarop emissies en concentraties met elkaar vergeleken worden. Voor ieder jaar wordt op
basis van de acht LML-stations een landelijk gemiddelde concentratie bepaald. De ontwikkeling van dat
landelijk gemiddelde wordt vervolgens vergeleken met de totale berekende ammoniakemissie.
Ammoniak (NH
3
)
Bron: RIVM, 2014
RIVM/jul14
www.clo.nl/nl008111
Index (2005 = 100)
Emissie Nederland
Concentratie Nederland
1990 1995 2000 2005 2010 2015
250
200
150
100
50
0
Figuur 8. Verloop van ammoniakemissies en -concentraties tussen 1993 en 2012. Beide parameters zijn geïndexeerd op
100 in 2005.35
Deze benadering is echter gebrekkig en misleidend en leidt tot onterechte conclusies. We zullen stap voor
stap door de LML-data gaan en laten zien dat basale statistiek een totaal ander beeld geeft dan tot nu toe
gepubliceerd door overheids- en academische instanties.
Het is altijd goed om de data eerst in zijn geheel in ogenschouw te nemen. Zoals onze collega Briggs stelt:
‘The idea is this: (1) Look, (2) Don’t model. Very many times, simple summaries and plots of data are supe-
rior to models.’36
34 Commissie Deskundigen Meststoffenwet (CDM). 2014. Trends in ammoniakconcentraties en -emissies; een quick scan. Te downloa-
den via https://www.rijksoverheid.nl/documenten/rapporten/2014/10/10/trends-in-ammoniakconcentraties-en-emissies-een (geraad-
pleegd op 12-12-2016).
35 Zie http://www.clo.nl/sites/default/files/infographics/0081_004g_clo_11_nl.png (geraadpleegd op 12-12-2016).
36 Briggs, W. 2016. Uncertainty – The Soul of Modeling, Probability & Statistics. Springer, Switzerland.
26
27
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
Dus voordat de data door middel van bewerkingen samengevat worden tot een enkel getal is het zaak
eerst goed te kijken. In de figuur hieronder alle beschikbare metingen van de LML-stations. Bewust is
overal dezelfde verticale schaal gebruikt zodat de grote verschillen tussen stations zichtbaar worden.
Zoals te verwachten is, laten de stations Vredepeel (nabij De Peel) en Wekerom (de Veluwe) de hoogste
concen traties zien. Beide stations liggen in gebieden met een hoge dichtheid aan vee. Ook in Zegveld zijn
de concentraties relatief hoog. Relatief gematigde waarden zien we in Eibergen (Oost-Gelderland) en
Wierin gerwerf. Lage waarden vinden we aan de kust (de Zilk), in Huijbergen (grens Noord-Brabant en
Zeeland) en Valthermond (Oost-Drenthe). In alle reeksen is sprake van grote variaties in de tijd.
Figuur 9. Ontwikkeling van de ammoniakconcentratie sinds 1993 zoals gemeten bij verschillende LML-stations.
Geen van de reeksen laat op het eerste gezicht een duidelijke
trend omhoog of omlaag zien. Landelijk gemiddelde waarden,
zoals gepubliceerd door het RIVM suggereren wel een afname
van de concentratie tussen 1993 en 2004 van zo’n 10 µg/m3
naar zo’n 8 µg/m3.
μg/m
3
1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012
12
10
8
6
4
2
0Figuur 10. Jaarlijks gemiddelde ammoniakconcentratie in Nederland, zoals
gepubliceerd door het RIVM in 2013.37
37 RIVM. 2013. Jaaroverzicht Luchtkwaliteit 2012. RIVM Rapport 680704023/2013, Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu, Bilt-
hoven, Nederland.
28
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
29
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
Laten we, in plaats van uit te gaan van een jaarlijks landelijk gemiddelde eerst eens kijken naar trends in
de afzonderlijke meetreeksen. In de figuur hieronder is de verandering van de trend bepaald in de tijd.
Het allereerste punt in de grafieken geeft de trend weer van de eerste tot de laatste meting. Het tweede
punt de trend vanaf dat moment tot het einde en zo verder. Aan het eind worden de trends uiteraard
steeds grilliger omdat de periode steeds korter wordt. Zwart geeft aan dat de trend significant is, rood
betekent niet significant. Negatieve waarden betekenen een afname, positieve waarden een toename.
Figuur 11. Verloop van ammoniaktrends in de tijd. In rood niet-signifi cante trends, in zwart signifi cante trends.
De drie stations in gebieden met relatief hoge concentraties (Vredepeel 131, Wekerom 738 en Zegveld 633)
vertonen in ieder geval een afname over de gehele periode (de trend aan het begin is negatief). Echter, bij
Vredepeel slaat die statistisch significante afname al heel snel (rond 1995) om in een toename. Bij Wekerom
en Zegveld slaat de trend om van negatief naar positief rond 1997. Dit betekent dat als om wat voor reden
dan ook de LML-metingen in 1997 waren begonnen in plaats van in 1993 de drie stations met de hoogste
concentraties een toename zouden hebben laten zien over de periode 1997-2014. De trends zijn met andere
woorden sterk afhankelijk van begin- en einddatum.
Wieringerwerf (538) laat nooit een afname zien. Eibergen (722) begint met een daling maar dat slaat ook al
in 1995 om in een stijging. Huijbergen (235) begint met een hele lichte daling, die in 1997 omslaat naar een
stijging. De Zilk (444), aan de kust, vertoont altijd een stijging, maar omdat concentraties sowieso laag zijn
daar, heeft dat op een landelijk gemiddelde nauwelijks invloed. Valthermond (929) begint pas in 2000 te
meten en vertoont vanaf dan alleen maar een stijging.
28
29
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
Wat kunnen we nu concluderen? De stations met de hoogste concentraties vertonen weliswaar een afname
over de hele periode maar die trends slaan na een paar jaar om. De enige stations met consistente trends
in de tijd (Wieringerwerf, De Zilk en Valthermond) laten juist een toename zien. Overall kunnen we stellen
dat er geen persistente trends – omhoog of omlaag – zijn.
Heeft het gezien de variabiliteit in de data zin om deze acht stations op een hoop te gooien en samen te
vatten als de landelijke gemiddelde ammoniakconcentratie? Om op die vraag antwoord te geven kijken we
ook nog naar de correlatie tussen stations. Immers, als stations goed met elkaar correleren, dan kunnen de
stations samen een representatief landelijk beeld geven. Van een goede correlatie blijkt echter geen sprake
te zijn. Hier als voorbeeld De Zilk en Wieringerwerf:
Correlation of two LML stations
Figuur 12. Correlatie tussen ammoniakconcentratie in Wieringerwerf (verticaal) en De Zilk (horizontaal).
30
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
31
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
Als de correlatie sterk zou zijn, dan verwacht je veel punten om en nabij een rechte lijn die vanuit de oor-
sprong schuin omhoogloopt. Echter, wat we zien is dat lage waarden bij het ene station gepaard kunnen
gaan met hoge waarden bij het andere station en omgekeerd. Dit beeld zien we terug bij eigenlijk alle
kruiscorrelaties tussen alle stations.
Figuur 13. Kruiscorrelaties tussen alle LML-stations.
De enorme variatie aan ammoniakconcentratie in ruimte en tijd en de geringe tot afwezige correlatie tus-
sen stations pleit sterk tegen gebruik van één landelijk gemiddelde waarde. De ammoniakconcentratie is
grotendeels lokaal bepaald en fluctueert sterk in de tijd. Om tot een representatief landelijk beeld te
komen (als je dat al zou willen) zouden er dus veel meer stations nodig zijn. Maar dan nog is de vraag wat
daar mee bereikt kan worden. Immers, uiteindelijk ligt de focus op de depositie van ammoniak in natuur-
gebieden, want dat zou de biodiversiteit ter plekke beïnvloeden. Niet voor niets heeft de overheid sinds
2005 ook een Meetnet Ammoniak in Natuurgebieden (MAN) opgezet om de ammoniakconcentraties daar
te monitoren. Over die data later iets meer.
30
31
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
GEMIDDELDE VERSUS MEDIAAN
Wat opvalt in de LML-data van alle stations (zie figuur 9) is het optreden van kortstondige hoge concentra-
ties. Om een indruk te krijgen hoe vaak hoge pieken voorkomen hebben we histogrammen gemaakt. Bij
ieder station telden we hoe vaak een meting in een bepaald concentratiegebied valt. Een waarde die min-
der dan 1x per duizend voorkomt krijgt een “+”-teken. Hieronder het resultaat:
S131
NH3
Count
0 100 200 300 400
0 10000 30000
+ ++ + ++++ +++++ +++ ++++ +++ + ++ ++++ ++++++++ + +++++ ++ ++++++ ++++ ++++++++++++ ++++++++ ++ + ++ ++++++ +++ +++ ++++++++ +++ + ++ + ++++ + ++++++++ ++ ++++++++ + ++++ +++++ +++++ ++++++++ + + +
S235
NH3
Count
0 10 20 30 40 50 60
0 5000 15000 25000
++++ +++ +++ ++ ++++++ ++ ++++++++ ++ ++++ +++ + +++++++ ++++++ + + ++++++++++ +++ ++++ ++++++ ++++++++ ++ +++++++++ ++++ ++ ++ + ++++++++++++ +++ ++++++++++++++++++ + + ++++++++++++
S444
NH3
Count
0 10 20 30 40 50
0 10000 30000
+++ + ++++++++++++++ + + ++++++ ++++++ ++++++ + +++ +++ +++++++ + +++ +++++++ + ++++ + ++++++++++ ++++ + +++ ++ + +++++++++ + +++++ +++++ ++++ + ++++++++ ++ +++++++ +++++ + + ++
S538
NH3
Count
0 50 100 150 200
0 20000 40000
++ + +++++++++++ +++ +++++++++++++ ++ +++++ +++++ ++++ ++++++ ++++++++++ +++++ ++++++ ++ ++++++++++++++++++++++++++++++++++ +++ ++++ +++++++++++ +++++++++++++++ ++ ++++ + ++ + +
S540
NH3
Count
0 10 20 30 40
0 500 1000 1500
+ ++++
S633
NH3
Count
0 100 200 300
0 20000 40000 60000
+++++++ + ++ +++++++ ++ ++ ++++++++ + ++++ +++ + ++ +
+
++ + ++++++++++ ++++++ +++ +++ +++ + ++++ + + +++++ +++ ++++++++ + + ++++ ++++++ +++++++ +++ +++ ++ + ++++ ++ +++++ + ++++ + +++ ++++ + + ++++++ +
S722
NH3
Count
0 50 100 150 200
0 10000 20000
++ + +++ ++++ ++++++ ++++++ +++++ +++ ++++ ++ ++++ ++++++++++ ++ ++ ++++ +++++++++++++ +++++++++ +++++++ ++ +++++ ++++++++++++++ +++++ ++ ++++++ ++ +++ + ++ ++ +++ +++++++++++++ + ++ + +
S734
NH3
Count
0 50 100 150 200 250
0 200 400 600 800
+ +
+ +
+++ ++ +
S738
NH3
Count
0 100 200 300 400 500
0 10000 30000
+ +++++++++++++++ ++ +++ ++++ ++++ ++++ + + +
+
++ +++ + + +++ +++++++++ + +++++++ +++++++++ ++ + ++++ +++++++++++ +++++++ +++++++++++ +++++++++ + ++ + +++ + +++ + +++++++++ + ++++ + ++ +
S928
NH3
Count
0 10 20 30 40 50
0 2000 6000
+++ +++ +++ + +++++ ++++ + +++++ + ++ ++ +++ ++++++++++++++
S929
NH3
Count
0 20 40 60 80 100
0 5000 15000
++++ +++++ +++++ + + ++++++++++ + ++ ++++++++ ++++++++ ++++++++++++++ + +++ +++ +++ + + ++++ + +++ +++ +++ +++++ + +++++ ++
++
+ +++
Figuur 14. Histogrammen van ammoniakwaardes bij alle LML-stations.
Het is overduidelijk dat de data niet overeenkomen met wat we een normale verdeling noemen. Bij een
normale verdeling (denk aan de lengte van een bevolking) heb je een gemiddelde waarde en links en
rechts van dat gemiddelde ongeveer evenveel waardes. Hier echter bevindt het gros van de data zich links
van het gemiddelde. Lage waardes komen veel vaker voor dan hoge waardes. De verdeling is ‘scheef’
(skewed in het Engels; hier is sprake van een ‘right’ of ‘positive skew’).
In zulke gevallen is het misleidend om het gemiddelde van de data te gebruiken. De mediaan is in zo’n
geval een veel betere maat. Wat is de mediaan? Dat is de middelste waarde in een reeks getallen. Een sim-
pel voorbeeld. Stel dat we elf metingen hebben met de volgende oplopende waardes: 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5,
5, 30. De mediaan is dan simpelweg het middelste (zesde) getal in deze reeks: 3. Het rekenkundig gemid-
delde is echter 60/11 = 5,45. Het gemiddelde kent veel meer gewicht toe aan de uitschieter van 30 en ligt
daardoor 1,8 keer (80%) hoger dan de mediaan. Schematisch ziet dat er als volgt uit (de modus (mode) is
de meest voorkomende waarde):
32
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
33
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
Median
Positive
Skew
Negative
Skew
Symmetrical
Distribution
Median
Mean
Median
Mode
Mode Mean Mean Mode
Figuur 15. Gemiddelde (mean) versus mediaan (median) bij scheve en gewone verdelingen.
De histogrammen hierboven laten goed zien dat we bij de ammoniakconcentratie op LML-stations met
zo’n scheve verdeling te maken hebben. Hoe scheef? Om dat te bepalen hebben we voor alle stations de
maandelijkse gemiddelden met de medianen vergeleken (de reeksen eindigen in 2014, het laatste volledige
jaar waarvoor data beschikbaar waren tijdens ons onderzoek):
1995 2000 2005 2010
12 14 16 18 20
S131
NH3 (mu g/m^3)
1995 2000 2005 2010
1.0 2.0 3.0
S235
NH3 (mu g/m^3)
1995 2000 2005 2010
0.5 1.0 1.5 2.0 2.5
S444
NH3 (mu g/m^3)
1995 2000 2005 2010
23456
S538
NH3 (mu g/m^3)
1995 2000 2005 2010
0.0 1.0 2.0 3.0
S540
NH3 (mu g/m^3)
1995 2000 2005 2010
4 6 8 10 12 14
S633
NH3 (mu g/m^3)
1995 2000 2005 2010
6 8 10 12
S722
NH3 (mu g/m^3)
1995 2000 2005 2010
12 14 16 18 20 22
S734
NH3 (mu g/m^3)
1995 2000 2005 2010
10 15 20
S738
NH3 (mu g/m^3)
1995 2000 2005 2010
1.5 2.0 2.5
S928
NH3 (mu g/m^3)
1995 2000 2005 2010
23456
S929
NH3 (mu g/m^3)
Figuur 16. Jaarlijkse waarden voor het gemiddelde (getrokken lijn) en de mediaan (stippellijn) voor alle LML-stations.
32
33
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
Duidelijk te zien is dat het gemiddelde altijd hoger ligt dan de mediaan. In de tabel hieronder is te zien hoe
groot de verschillen zijn over de gehele periode:
Station Gemiddelde - μg/m3Mediaan - μg/m3Gemiddelde/Mediaan
S131 18.37 13.13 1.40
S235 2.84 1.76 1.61
S444 1.83 0.82 2.23
S538 4.73 2.84 1.67
S540 2.67 0.86 3.10
S633 9.01 6.10 1.48
S722 9.48 7.45 1.27
S734 21.65 15.99 1.35
S738 16.86 11.56 1.46
S928 2.46 1.63 1.51
S929 4.35 3.19 1.36
Tabel 5. Gemiddelde- en mediaan- ammoniakconcentratie en de verhouding daartussen voor alle LML-stations.
Kijk vooral eens naar de stations in de gebieden met de hoogste concentratie, Wekerom (S738) en Vrede-
peel (S131). In Wekerom is het gemiddelde bijna 17 µg/m3 terwijl de mediaan uitkomt op zo’n 11,5 µg/m3.
In Vredepeel zijn de verschillen ongeveer even groot, 18,4 µg/m3 om 13,1 µg/m3. Het kleinste verschil tus-
sen het gemiddelde en de mediaan is 27%, het grootste verschil 310% (voor een station waar slechts zeer
kort gemeten is). We stellen vast dat door gebruik van het gemiddelde in plaats van de mediaan de ammo-
niakconcentratie in Nederland met tientallen procenten overschat wordt.
Opmerkelijk genoeg is er in geen enkel Nederlands rapport over ammoniak een discussie over gemiddelde
versus mediaan te vinden. We vroegen dr. Addo van Pul van het RIVM naar zijn mening hierover. Hij
mailde ons het volgende:38
‘Inderdaad nemen wij voor de maand- en jaarwaardes het rekenkundig gemiddelde. [ ] Toepas-
sen van een mediaanwaarde i.p.v. rekenkundig gemiddelde zou voor een jaargemiddelde een ver-
tekening van de werkelijkheid geven, omdat dan juist bijvoorbeeld hoge waarden tijdens het uit-
rijdseizoen minder meetellen. We hebben niet specifiek een rapportage op de keuze voor gemid-
delde vs andere statistische indicatoren.’
Van Pul is dus van mening dat de mediaan ‘een vertekening van de werkelijkheid’ geeft omdat hoge waar-
den tijdens het uitrijdseizoen dan minder meetellen. Echter, statistisch onderzoek leert dat juist het mee-
nemen van hoge waarden in een scheve verdeling een vertekend beeld geeft.
Maar wat is ‘de werkelijkheid’ hier nu precies? Iedere samenvatting van duizenden meetpunten tot één
getal heeft beperkingen. Daarom is het ook zo van belang om alle data te laten zien, de verdeling ervan, de
onderlinge samenhang tussen stations, enzovoort.
Bij een symmetrische verdeling van de data (normaalverdeling) komen het gemiddelde en de mediaan met
elkaar overeen. Bij een scheve verdeling, zoals hier het geval, beginnen mediaan en gemiddelde uit elkaar
te lopen. De mediaan is dan de beste weerspiegeling van de data (het is de waarde die in het midden van
alle waarden ligt) en heeft daarom in principe altijd de voorkeur tenzij er een duidelijk aanwijsbare causale
reden is om het gemiddelde te prefereren. Die reden is er in dit geval niet voor. Merk op dat de modus, de
38 Deze mail is opvraagbaar bij de auteurs.
34
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
35
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
meest voorkomende waarde, in dit geval nog lager ligt.
De meetwaarden ‘hebben’ samen geen verdeling (normaal of hier scheef) alsof de meetwaarden om één of
andere reden ‘terug bewegen’ naar een gemiddelde van wat voor aard dan ook. Het aantal oorzaken (cau-
sale verbanden) van een bepaalde meetwaarde op een bepaald moment is schier eindeloos en daarmee
voor een groot gedeelte onkenbaar: bodemchemie, bemestingsmoment, windrichting, temperatuur, neer-
slag, atmosfeer chemie, meetinstrumentaria, enzovoort. Daarom fluctueren waarden dan ook zo frequent
en zo hevig, zoals te zien is in de LML-data.
Een andere manier om naar deze discussie te kijken is de volgende: extreem hoge pieken komen niet
alleen sporadisch voor maar zijn ook nog eens zeer lokaal. Dat wil zeggen, een hoge waarde op een
bepaald tijdstip treedt doorgaans slechts op bij één station tegelijk en is dan ook nog eens van korte duur.
Door eerst het gemiddelde van een station te gebruiken om trends te bepalen en uiteindelijk zelfs een lan-
delijk gemiddelde waarde te bepalen, zijn die korte lokale pieken van invloed op het landelijke beeld, ter-
wijl het juist gaat om zeer tijdelijke lokale fenomenen. Ook dit pleit voor gebruik van de mediaan in plaats
van het gemiddelde. Door gebruik van het gemiddelde dragen die kortdurende lokale pieken bij aan het
opschroeven van het landelijke beeld, wat resulteert in een onjuiste voorstelling van zaken.
Op het moment dat bij een extreem scheve verdeling zoals hier het geval is het gemiddelde wordt geprefe-
reerd in plaats van de mediaan, dan zou dat op zijn minst een uitgebreide onderbouwing behoeven. Zoals
Van Pul aangeeft, is die er nooit geweest. Of, men had beide waarden kunnen rapporteren. Visueel ziet de
data uit tabel 5 er dan als volgt uit:
Median − Mean Spread at LML Stations
NH3 (mu g/m^3)
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
0 5 10 15 20
S444 S928 S540 S235 S929 S538 S633 S722 S738 S131 S734
O
O
Mean
Median
Figuur 17. Verschillen tussen het gemiddelde en de mediaan voor alle LML-stations.
34
35
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
Het RIVM publiceerde in 2016 een stuk over trends in ammoniakemissies en -concentraties.39 Ditmaal wer-
den jaargemiddelden van alle acht LML-stations in ieder geval apart weergegeven:
25
20
15
10
5
0
1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
NH
3
g m
-3 ]
Vredepeel, 131
Huijbergen, 235
De Zilk, 444
Wieringerwerf, 538
Zegveld, 633
Eibergen, 722
Wekerom, 738
Valthermond, 929
mean
Figuur 18. Verloop in de jaargemiddelde ammoniakconcentraties voor de acht LML-stations van 1993 t/m 2014 en het
gemiddelde van de stations (RIVM, 2016).
Enkele opvallende conclusies komen in het RIVM-rapport voor het voetlicht (p. 15): ‘De gemeten concentra-
ties van ammoniak in de buitenlucht zijn over de periode 1993-2014 gedaald. De daling in de concentraties
heeft voornamelijk in de eerste tien jaar plaatsgevonden (ca. 35% over 1993-2004), daarna zijn de concen-
traties toegenomen. De gerapporteerde ammoniakemissies zijn over de periode 1993-2014 met circa 60%
gedaald waarbij de grootste afname in de periode van 1993-2004 heeft plaatsgevonden (ca. 50% over 1993-
2004) en een geringere afname in de periode daarna.’
Volgens het RIVM zijn “de concentraties” in de eerste tien jaar met circa 35% afgenomen in een periode
waarin de emissies met circa 50% afnamen en daarna zijn de concentraties toegenomen terwijl de emis-
sies nog licht daalden. Let op het woordje ‘de’ voor ‘concentraties’, dat suggereert dat er een zodanig grote
mate van samenhang is tussen de concentraties van de verschillende LML-stations dat er gesproken kan
worden van ‘de’ nationale ammoniakconcentratie. Met de kruiscorrelaties tussen de stations hebben wij
laten zien dat die samenhang er niet of nauwelijks is en dat een landelijk gemiddelde concentratie om die
reden betekenisloos is. Daarmee is deze conclusie van het RIVM ook betekenisloos.
Een tweede punt is dat er in het rapport niets gezegd wordt over gemiddelde versus mediaan. Niet verras-
send natuurlijk, want Van Pul gaf in een e-mail al aan dat deze kwestie nooit besproken is in één van de
Nederlandse ammoniakrapporten. Maar toch. Wij zien dit als een grote tekortkoming. Bij een dataverde-
ling die zo scheef is als bij de ammoniakmetingen zou de mediaan het uitgangspunt moeten zijn. Zoals we
hebben laten zien ligt de mediaan bij alle LML-stations tientallen procenten lager dan het gemiddelde. Dit
heeft ook gevolgen voor trends. Gebruik van het gemiddelde versterkt eventuele trends.
39 Noot 2.
36
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
37
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
Het in tweeën knippen van de LML-periode 1993-2014 is totaal ad hoc en niet te rechtvaardigen. Er is geen
enkele reden om achteraf te stellen dat de data eerst geanalyseerd dienen te worden over de periode 1993-
2004 en daarna van 2005-2014. In onze trendanalyses komt naar voren dat elk gekozen interval een eigen
trend heeft. Welke moet dan gekozen worden? Elke keuze is ad hoc. Gegeven de variabiliteit in de data
kunnen er altijd periodes geselecteerd worden waarin de ‘verwachte’ (of erger: gewenste) hypothese
(emissies en concentraties dalen) lijkt te worden bevestigd.40
Onze doorlopende trendanalyse (zie figuur 11) laat zien dat sommige stations en dan met name die met de
hoogste concentraties beginnen met een daling. Maar al vanaf 1997/1998 slaat die daling om in een stijging.
Starten in 1998 zou dan leiden tot een stijgende trend in vrijwel alle stations, terwijl de emissies in die
periode dalen.
Dus: de claim dat de concentraties in de periode 1993-2004 met 35% zijn gedaald op basis van een niet-
representatief landelijk gemiddelde is wetenschappelijk gezien onverdedigbaar. Trendanalyses op deze
zeer variabele meetreeksen zijn sowieso al buitengewoon ‘tricky’. Om te zien of er een duidelijke relatie is
tussen de veronderstelde emissies en de concentraties moet je gewoon kijken naar de data en die data zo
min mogelijk versimpelen tot een enkel getal. In de onderstaande grafiek tonen we van twee LML-stations
de maandelijkse mediaan. In stippellijn de veronderstelde afname van de landelijke emissies:
1990 1995 2000 2005 2010 2015
0 10 20 30 40
LML Monthly Ammonia & Emissions
Date
LML NH3
S738
S444
150 200 250 300 350
NH3 Emissions (Gg)
LML
Emissions
Figuur 19. Verloop van de maandelijkse mediane waarde voor de ammoniakconcentratie voor Wekerom (S738) en De Zilk
(S444). In blauw de veronderstelde afname van de landelijke ammoniakemissies.
40 Zie noot 36, p. 230 – 243 voor een discussie over deze problematiek.
36
37
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
Door alleen te kijken naar deze grafiek is het overduidelijk dat het effect van emissiebeperkende maat-
regelen op de ammoniakconcentratie van deze twee stations niet echt zichtbaar is. In De Zilk, aan de kust,
zien we sowieso niets. In Wekerom, in een gebied met relatief hoge ammoniakconcentraties zien we dat de
jaren 1994-1997 wat hoger liggen dan de jaren erna. Maar de variabiliteit blijft groot, inclusief hoge
maandwaarden.
Omdat deze plaatjes zo inzichtelijk zijn, hieronder zes van de acht LML-stations, waaronder de drie met de
hoogste ammoniakconcentraties (S131, S738 en S633):
1990 1995 2000 2005 2010 2015
0 10 20 30 40
S131 Monthly LML & Emissions
Date
LML NH3
150 250 350
Emiss. (Gg)
LML
Emissions
1990 1995 2000 2005 2010 2015
0 10 20 30 40
S738 Monthly LML & Emissions
Date
LML NH3
150 250 350
Emiss. (Gg)
LML
Emissions
1990 1995 2000 2005 2010 2015
0 10 20 30 40
S235 Monthly LML & Emissions
Date
LML NH3
150 250 350
Emiss. (Gg)
LML
Emissions
1990 1995 2000 2005 2010 2015
0 10 20 30 40
S633 Monthly LML & Emissions
Date
LML NH3
150 250 350
Emiss. (Gg)
LML
Emissions
1990 1995 2000 2005 2010 2015
0 10 20 30 40
S444 Monthly LML & Emissions
Date
LML NH3
150 250 350
Emiss. (Gg)
LML
Emissions
1990 1995 2000 2005 2010 2015
0 10 20 30 40
S722 Monthly LML & Emissions
Date
LML NH3
150 250 350
Emiss. (Gg)
LML
Emissions
Figuur 20. Verloop van de maandelijkse mediane waarde voor de ammoniakconcentratie voor zes LML-stations. In blauw de
veronderstelde afname van de landelijke ammoniakemissies.
Opnieuw, bij Wekerom (S738) en bij Zegveld (S633) is er iets van een afname te zien: de jaren vanaf 1999
liggen wat lager dan de jaren ervoor. Bij Vredepeel (S131) in Noord-Brabant zijn er echter geen duidelijke
veranderingen waar te nemen, evenals bij de andere stations.
Tenslotte: atmosfeermetingen van ammoniak en de juiste interpretatie daarvan zijn essentieel omdat
daarmee (trends in) ammoniakemissies kunnen worden geëvalueerd. Het moge duidelijk zijn dat we de
beleidsrelevante hypothese dat ‘als emissies dalen dat dan ook de concentraties dalen’ niet hebben kunnen
bevestigen. Aangezien de ammoniakconcentraties in de atmosfeer juist de belangrijkste empirische toet-
sing van het beleid zijn, is het ammoniakbeleid wetenschappelijk dus niet goed onderbouwd. Integendeel:
38
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 3: Ammoniakconcentraties in de atmosfeer
39
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 4: Het ammoniakgat
ons onderzoek laat duidelijk zien dat de wetenschappelijke onderbouwing ondermaats is. Sterker, emis-
sies zijn uiteindelijk berekende waarden omgeven met forse (model-gegenereerde) onzekerheden, die
bovendien niet te reproduceren zijn omdat de data er niet meer zijn. Daarnaast laten de LML-data geen
wezenlijke trend zien.
MEETNET AMMONIAK NATUURGEBIEDEN (MAN)
In aanvulling op de LML-metingen is vanaf 2005 een meetnet opgezet voor het bepalen van de ammoniak-
concentratie in natuurgebieden, het Meetnet Ammoniak in Natuurgebieden (MAN). In zestig natuurgebie-
den verspreid over Nederland wordt de maandgemiddelde ammoniakconcentratie in de lucht gemeten.
Dit gebeurt door verspreid door natuurgebieden buisjes op te hangen die ammoniak uit de lucht invangen.
Het RIVM heeft een website ingericht waarop de locaties van de natuurgebieden aanklikbaar zijn en waar
de uitkomsten van de metingen bekeken kunnen worden.41 Niet verrassend is dat er net als bij de LML-
stati ons geen echte trends te bespeuren zijn sinds 2005. En als er al trends zijn, dan eerder een toename
dan een afname.42
We hebben alle LML-stations vergeleken met de MAN-metingen in nabijgelegen natuurgebieden. Om
appels met appels te vergelijken gebruiken we daarbij, verre van ideaal, de maandgemiddelde LML-waar-
den. Hoewel afstanden aanzienlijk korter zijn, zijn de correlaties tussen LML-stations en nabijgelegen
MAN-gebieden zwak. Dat laat eens te meer zien hoe ‘lokaal’ het ammoniaksignaal is. Ook is goed te zien
dat in vrijwel alle MAN-gebieden de ammoniakconcentratie aanzienlijk lager is dan bij het dichtstbijzijnde
LML-station.
41 http://man.rivm.nl/ (geraadpleegd op 12-12-2016).
42 Lolkema, D.E. et al. 2015. The measuring ammonia in nature (MAN) network in The Netherlands. Biogeosciences 12: 6155 – 6146.
38
39
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 4: Het ammoniakgat
4. HET AMMONIAKGAT
CONCLUSIES
Het zogenaamde ‘ammoniakgat’ is sinds het einde van de jaren 90 in het leven geroepen. Er zijn twee defi-
nities in omloop: (1) modelberekeningen voor de atmosferische ammoniakconcentraties zijn lager dan de
metingen; (2) het verschil tussen de veronderstelde afnames van ammoniakemissies en de min of meer
gelijkblijvende ammoniakconcentraties.
Ongeacht de gekozen definitie en de vele studies die er aan gewijd zijn is het ammoniakgat niet meer dan
een hersenschim. Een hersenschim in drie bedrijven nog wel: (1) het maakt van een abstract rekenmodel
een concrete werkelijkheid, de zogenaamde reïficatie drogreden; (2) het vergelijkt berekende waarden met
rekenkundig gemiddelden van meetwaarden waar de mediaan zou moeten gelden; (3) het gaat uit van
betekenisloze landelijke atmosfeerconcentraties. De enige oplossing voor het ammoniakgat is haar zonder
omhaal te veroordelen tot de vergetelheid.
CONTOUREN
Een terugkerend thema in het soms verhitte Nederlandse ammoniakdebat is het zogenoemde ‘ammoniak-
gat’. Toen wij begonnen aan ons onderzoek waren wij in de veronderstelling dat hiermee gedoeld werd op
de discrepantie tussen modelberekeningen en metingen van ammoniakconcentraties in de atmosfeer.
Het onderstaande plaatje maakt één en ander duidelijk. Te zien is de landelijk gemiddelde ammoniakcon-
centratie gebaseerd op de acht LML-stations – de groene lijn. Daaronder diezelfde landelijk gemiddelde
ammoniakconcentratie maar dan berekend door het OPS-model (Operationele Prioritaire Stoffen) – de
blauwe lijn. Het model ‘onderschat’ de metingen en dit verschil is het ammoniakgat gaan heten.
μg/m
3
LML (gemiddelde over de meetpunten)
OPS-model
2002 2004 2006 2008 2010
12
10
8
6
4
2
0
Figuur 21. Metingen versus modelberekeningen van de landelijk gemiddelde ammoniakconcentratie (Velders et al., 2010).43
43 Velders, G.J.M. et al. 2010. Grootschalige stikstofdepositie in Nederland. Herkomst en ontwikkeling in de tijd. PBL-publicatienum-
mer: 500088007/2010. Planbureau voor de Leefomgeving (PBL), Bilthoven, Den Haag.
40
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 4: Het ammoniakgat
41
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 4: Het ammoniakgat
TWEE ‘GATEN’ – ÉÉN MISVATTING
Bovenstaande definitie van het ammoniakgat duikt voor het eerst op in 1995 in een RIVM-rapport.44 De
met het OPS-model berekende jaargemiddelde ammoniakconcentratie in Nederland bleek 27% lager uit te
vallen dan het jaargemiddelde op basis van de LML-metingen. Ondanks dat de landelijke emissies in het
model met 16% waren opgehoogd. In latere rapporten zal dit verschil tussen het OPS-model en de LML-
metingen het ammoniakgat gaan heten. Bijvoorbeeld, de Ruiter et al. (2006) definieerden het ammoniak-
gat als het verschil tussen de gemodelleerde ammoniakconcentratie (met het OPS-model) en de gemeten
concentraties (met het LML-netwerk).45 Het rapport concludeerde dat gemodelleerde waarden zo’n 25 tot
30% lager uitvielen dan de metingen.
Maar er is ook een tweede, totaal andere, definitie voor het ammoniakgat in omloop. Die tweede definitie
stelt dat er een ‘gat’ bestaat tussen de veronderstelde afnames van ammoniakemissies en de veel minder
afgenomen of zelfs gelijkblijvende ammoniakconcentraties in de atmosfeer.
Het viel Erisman in 1997 op – toen het LML-netwerk zo’n vier jaar operationeel was – dat de ammoniak-
concentraties in Nederland niet leken te dalen. Dat was onverwacht omdat er begin jaren ’90 allerlei maat-
regelen waren genomen om de ammoniakemissies te laten dalen. In 2001 publiceerde Erisman een weten-
schappelijk artikel over het ammoniakgat (ammonia gap).46 Erisman suggereerde in het artikel dat de
ammoniakmaatregelen dus niet zo succesvol waren als verwacht.
Sutton hanteerde in 2003 vrijwel dezelfde definitie van het ammoniakgat als Erisman in 2001. Hij stelde
dat het ‘gat’ het ontbreken van een aantoonbare daling in ammoniakconcentraties is na het invoeren van
diverse ammoniakmaatregelen (‘the lack of a detectable reduction in NH3 concentrations following the
implementation of abatement measures in 1993’).47
Dus: de gemeten ammoniakconcentraties zijn in beide definities van het ammoniakgat het empirische
referentiekader. In het ene geval worden die vergeleken met gemodelleerde concentraties en in het andere
geval met de ‘berekende’ emissies. Nogmaals de historische emissies zoals in de loop der jaren berekend
en veranderd:
44 RIVM. 1995. Evaluatie van de berekeningen van de atmosferische ammoniak-concentraties in Nederland: aanpassing van modelpa-
rameters en emissies op basis van meetgegevens. RIVM Rapport nr. 723301002, Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu, Bilt-
hoven, Nederland.
45 De Ruiter, J.F. et al. 2006. Zuur- en stikstofdepositie in Nederland in de periode 1981–2002. Rapport 500037005/2006, Milieu- en
Natuurplanbureau (MNP), Bilthoven, Nederland.
46 Erisman, J.W. et al. 2001. Two options to explain the ammonia gap in the Netherlands. Environmental Science & Policy 4: 97 – 105.
47 Noot 31.
40
41
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 4: Het ammoniakgat
0
50
100
150
200
250
300
350
kiloton NH
3
Emission of ammonia from agricultural sources
2015, RIVM
2011, Van Bruggen et al.
2006, Van Jaarsveld et al.
2000, Van Jaarsveld et al.
1989, Erisman
1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
Figuur 22. ‘Figuur 2. Overzicht van de landelijke ammoniakemissies zoals die in de loop der jaren is gepubliceerd in verschillen-
de rapporten.’
De emissies voor 1990 zijn met terugwerkende kracht opgehoogd en zijn nu bijna twee keer zo hoog als
destijds. Dit komt met name door het hogere inschatten van emissies bij bovengronds bemesten. Zodra dit
wordt verboden begin jaren negentig volgt een veronderstelde spectaculaire daling van de emissies. Die
daling is niet te zien in de concentraties zoals bijvoorbeeld in een eerder getoonde figuur verbeeld is:
1990 1995 2000 2005 2010 2015
0 10 20 30 40
LML Monthly Ammonia & Emissions
Date
LML NH3
S738
S444
150 200 250 300 350
NH3 Emissions (Gg)
LML
Emissions
Figuur 23. ‘Figuur 19. Verloop van de maandelijkse mediane waarde voor de ammoniakconcentratie voor Wekerom (S738) en
De Zilk (S444). In blauw de veronderstelde afname van de landelijke ammoniakemissies.’
42
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 4: Het ammoniakgat
43
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 4: Het ammoniakgat
Als we nu de tweede definitie van het ammoniakgat – trend in emissies ten opzichte van trend in concen-
traties – hierop loslaten dan is er maar één conclusie mogelijk: het ammoniakgat is groter dan ooit!
Immers, de emissies zouden fors gedaald zijn, maar de concentraties zijn in feite niet veranderd. Deze con-
clusie is echter nooit getrokken in een Nederlands rapport. Het Sutton-rapport (pag. 5) merkte op dat het
ammoniakgat een soort derde fase in lijkt te gaan:48
‘Analysis of the atmospheric NH3 monitoring data shows that measured concentrations did not
decrease much since 2000. This points to the need to understand the trends in emissions and con-
centrations better.’
Sutton et al. kijken dus nu naar de periode na 2000 en constateren dat de concentraties niet veel afnamen
in die periode. Dat is nogal eufemistisch uitgedrukt. Als er al iets gebeurde met de ammoniakconcentraties,
dan is het eerder een toename dan een afname in die periode. Van Zanten et al. halen in recente publica-
ties eenzelfde kunstgreep uit.49 Het splitst de LML-periode in tweeën (voor 2005 en na 2005) om vervolgens
te concluderen dat er in de eerste helft geen sprake is van een ammoniakgat en in de tweede wel. Maar
zoals onze analyse in hoofdstuk 3 liet zien is zo’n tweedeling volstrekt willekeurig.50 Afhankelijk van je
begin- en eindpunt gaan ammoniakconcentraties omhoog of omlaag met over de gehele linie geen enkele
duidelijke trend. Dus het ammoniakgat is daar; luid en duidelijk. Tot zover de ene definitie van het
ammoniakgat.
Dan dat andere ammoniakgat: de vermeende discrepantie tussen waarnemingen en modelberekeningen
van atmosferische ammoniakconcentraties. Dit heeft de laatste jaren de meeste aandacht gekregen en in
2008 verscheen er zelfs een rapport dat volledig aan het ammoniakgat was gewijd. Dat rapport suggereer-
de dat het ammoniakgat vrijwel was ‘gedicht’ (nadruk van ons):51
‘De berekende concentratie van ammoniak in de buitenlucht was de afgelopen jaren ongeveer 25%
lager dan de gemeten concentraties uit het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit van het RIVM. Dit
verschil werd het ammoniakgat genoemd. Op basis van recent onderzoek door het RIVM in samen-
werking met het Planbureau voor de Leefomgeving (PBL), Wageningen Universiteit (WUR) en het
Energieonderzoek Centrum Nederland (ECN) is het rekenmodel aangepast en kon worden vastge-
steld dat er geen significant verschil meer is tussen de gemeten en de berekende concentraties van
ammoniak. Dit betekent dat een grote onzekerheid die er was rond de hoogte van de ammoniake-
missies en het bereiken van de ammoniakemissiedoelstelling in de National Emission Ceiling
Directive (NECD) van de EU in 2010 voor Nederland is afgenomen.
Aangezien zowel de metingen als de berekeningen van de ammoniakconcentratie nog onzekerheden
bevatten, kan gesteld worden dat het huidige verschil tussen de gemeten en de berekende ammoniak-
concentratie niet significant meer is.
Maar is dat zo? Wij hebben in onze studie uitgebreid besproken dat het samenvatten van alle landelijke
LML-metingen tot een jaarlijks landelijk gemiddelde waarde betekenisloos is. De metingen zijn daarvoor
veel te variabel in ruimte en tijd en correleren onderling niet of nauwelijks en zijn dus niet representatief
voor Nederland als geheel.
Als de metingen al worden samengevat, dan is de mediaan de geschikte keuze en niet het gemiddelde. Het
gemiddelde kent teveel gewicht toe aan kortstondige uitschieters. Merk op dat oudere publicaties spraken
van een verschil van 30 tot 35 procent tussen het OPS-model en de gemiddelde LML-metingen. Simpelweg
48 Noot 14.
49 Van Zanten, M.C. et al. 2017. Trends in ammonia measurements in the Netherlands over the period 1993 – 2014. Atmospheric
Environment 148: 352 – 360.
50 Zie verder voor een verhelderende analyse hierover en kritiek op een dergelijke statistische bewerking: Briggs, noot 36.
51 Van Pul, W.A.J. et al. 2008. Het ammoniakgat: onderzoek en duiding. RIVM rapport 680150002, Rijksinstituut voor Volksgezondheid
en Milieu, Bilthoven.
42
43
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 4: Het ammoniakgat
de mediaan nemen in plaats van het gemiddelde en dit verschil zou vrijwel verdwenen zijn en dus was het
in het leven roepen van een ammoniakgat nooit nodig geweest.
Echter, dit alles gaat voorbij aan een fundamentele misvatting die in het debat over het ammoniakgat
betrokkenen verbazingwekkend genoeg is ontgaan. En dat is de drogreden van de reïficatie: het concreti-
seren van het abstracte.52 Voor beide definities van het ammoniakgat wordt er stilzwijgend vanuit gegaan
dat modelberekeningen (bij de ene definitie de met het OPS-model berekende concentraties en bij de andere
de berekende emissies) de werkelijkheid zijn en als zodanig empirische kwaliteiten kennen, vergelijkbaar
met de LML-meetreeksen. Met andere woorden: het ammoniakgat wordt een fysisch fenomeen dat een
verklaring behoeft. En dat is een categorische denkfout.
De term ammoniakgat veronderstelt dat de berekeningen (zeg voor het gemak: de theorie) van de emissies
‘werkelijkheid zijn’ en dat het dus ‘onverklaarbaar’ is waarom de concentraties niet dalen. Idem met de
eerste definitie van het ammoniakgat: dat berekende en gemeten atmosfeerconcentraties verschillen. Dat
onder één noemer brengen is peren met een afbeelding van een appel53 vergelijken. Het ammoniakgat is
dus nooit ‘gevonden’, als in ontdekt in de werkelijkheid, maar geconstrueerd uit een onbegrepen verwar-
ring tussen het abstracte en concrete.
Figuur 24. Een chemische reïfi catie.
Dat was simpelweg onnodig geweest. Toen het ammoniakgat ‘in het leven geroepen’ werd bedroeg het ver-
schil tussen de jaarlijks gemiddelde ammoniakconcentratie 30 tot 35 procent. Had men op dat moment de
mediaan gekozen in plaats van het landelijk gemiddelde, dan was er plots geen noodzaak meer geweest
om van een ammoniakgat te spreken. Het ammoniakgat is een illusie die in het leven is geroepen door
onderzoekers die aan hun model/berekeningen zoveel gewicht toekenden dat ze het onverklaarbaar acht-
ten dat de metingen iets anders uitwezen.
52 Alfred North Whitehead bestempelde deze drogreden als ‘Fallacy of Misplaced Concreteness.’ Whitehead, A.N. 1925. Science and the
Modern World. Pelican Mentor Books, New York.
53 Zoals in het schilderij van René Magritte: Le fils de l’homme.
44
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 4: Het ammoniakgat
45
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 4: Het ammoniakgat
REFERENTIES
Briggs, W. 2016. Uncertainty – The Soul of Modeling, Probability & Statistics. Springer, Switzerland.
Commissie Deskundigen Meststoffenwet (CDM). 2014. Trends in ammoniakconcentraties en -emissies; een
quick scan. Te downloaden via https://www.rijksoverheid.nl/documenten/rapporten/2014/10/10/trends-
in-ammoniakconcentraties-en-emissies-een (geraadpleegd op 12-12-2016).
De Haan, B.J., van Dam, J.D., Willems, W.J., van Schijndel, M.W., van der Sluis, S.M., van den Born, G.J., van
Grinsven, J.J.M. 2009. Emissiearm bemesten geëvalueerd. PBL-publicatienummer 500155001. Bilthoven,
Nederland.
De Ruiter, J.F., van Pul, W.A.J., van Jaarsveld, J.A., Buijsman, E. 2006. Zuur- en stikstofdepositie in
Nederland in de periode 1981–2002. Rapport 500037005/2006, Milieu- en Natuurplanbureau (MNP),
Bilthoven, Nederland.
Denmead, O.T. 1983. Micrometeorological methods for measuring gaseous losses of nitrogen in the field.
In: J.R. Freney & J.R. Simpson (Eds.) Gaseous Loss of Nitrogen from Plant-Soil Systems. Kluwer
Academic Publisher, Dordrecht, pp.133 – 157.
Erisman, J.W. 1989. Ammonia emissions in the Netherlands in 1987 and 1988. Report nr. 228471006,
Bilthoven, The Netherlands.
Erisman, J.W., Bleeker, A., van Jaarsveld, J.A. 1998: Evaluation of ammonia emission abatement on the
basis of measurements and model calculations. Environmental Pollution 102 (SUPPL 1): 269 – 274.
Erisman, J.W., Mosquera, J. & Hensen, A. 2001. Two options to explain the ammonia gap in the
Netherlands. Environmental Science & Policy 4: 97-105.
Horton, R. 2015. What is medicine’s 5 sigma? Lancet 385: 1380.
Huijsmans, J.F.M., Hol, J.M.G., Bussink, B.W. 1997. Reduction of Ammonia Emission by New Slurry
Application Techniques on Grassland. In: Jarvis, S.C., Pain, B.F. (Eds.) Gaseous Nitrogen Emissions from
Grasslands. CAB International, Wallingford, pp. 281-285.
Huijsmans, J.F.M., Hol, J.M.G., Hendriks, M.M.W.B. 2001. Effect of application technique, manure
characteristics, weather and field conditions on ammonia volatilization from manure applied to
grassland. Netherlands Journal of Agricultural Science 49: 323-342.
Huijsmans, J.F.M., Hol, J.M.G., Vermeulen, G.D. 2003. Effect of application method, manure characteristics,
weather and field conditions on ammonia volatilization from manure applied to arable land.
Atmospheric Environment 37: 3669-3680.
Huijsmans, J.F.M., Hol, J.M.G., Vermeulen, G.D. 2003. Effect of application method, manure characteristics,
weather and field conditions on ammonia volatilization from manure applied to arable land.
Atmospheric Environment 37: 3669 – 3680.
Huijsmans, J.F.M. 2003. Manure application and ammonia volatilization. PhD thesis Wageningen
University, The Netherlands.
Huijsmans, J.F.M., Schils, R.L.M. 2009. Ammonia and nitrous oxide emissions following field-application of
manure: state of the art measurement in the Netherlands. International Fertiliser Society Proceedings
655.
Huijsmans, J.F.M., Schröder, J.J., Mosquera, J., Vermeulen, G.D., Ten Berge, H.F.M. & Neeteson, J.J. 2015.
Ammonia emissions from cattle slurries applied to grassland: should application techniques be
reconsidered? Soil Use and Management doi: 10.1111/sum.12201.
44
45
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 4: Het ammoniakgat
Huijsmans, J.F.M., Hol, J.M.G. 2012. Ammoniakemissie bij mesttoediening en inwerken in aardappelruggen
en bij mesttoediening in sleuven op niet beteeld geploegd kleibouwland. Plant Research International,
onderdeel van Wageningen UR Business Unit Agrosysteemkunde, rapport 445.
Lolkema, D.E., Noordijk, H., Stolk, A.P., Hoogerbrugge, R., van Zanten, M.C., van Pul, W.A. J. 2015. The
measuring ammonia in nature (MAN) network in The Netherlands. Biogeosciences 12: 6155 – 6146.
Nosek, B.A., et al. 2015. Estimating the reproducibility of psychological science. Science 349: 1422 – 1425.
Oppewal, J. Emissiearm toedienen werkt écht’. De Boerderij 3 september 2015.
Peng, R. 2015. The reproducibility crisis in science: a statistical counterattack. Significance 12: 30 – 32.
RIVM. 1995. Evaluatie van de berekeningen van de atmosferische ammoniak-concentraties in Nederland:
aanpassing van modelparameters en emissies op basis van meetgegevens. RIVM Rapport nr.
723301002, Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu, Bilthoven, Nederland.
RIVM. 2013. Jaaroverzicht Luchtkwaliteit 2012. RIVM Rapport 680704023/2013, Rijksinstituut voor
Volksgezondheid en Milieu, Bilthoven, Nederland.
RIVM. 2015. Emissions of transboundary air pollutants in the Netherlands 1990-2013. Informative
Inventory report 2015. RIVM Report 2014-0166, Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu,
Bilthoven, The Netherlands.
Ryden, J.C., McNeill, J.E. 1984. Application of the micrometeorological mass balance method to the
determination of ammonia loss from a grazed sward. Journal of the Science of Food and Agriculture
35: 1297 – 1310.
Sutton, M., Aman, W.A.H, Ellermann, T., Van Jaarsveld, J.A., Acker, K., Aneja, V., Duyzer, J., Horvath, L.,
Paramonov, S., Mitosinkova, M., Sim Tang, Y., Achermann, B., Gauger, T., Bartniki, J., Neftel, A. &
Erisman, J.W. 2003. Establishing The Link between Ammonia Emission Control and Measurements of
Reduced Nitrogen Concentrations and Deposition. Environmental Monitoring and Assessment 82: 149
– 185.
Sutton, M., Dragosits, U., Geels, C., Gyldenkærne, Misselbrook, T.H., Bussing, W. 2015. Review on the
scientific underpinning of calculation of ammonia emission and deposition in the Netherlands. Zie
https://www.rijksoverheid.nl/documenten/rapporten/2015/08/03/review-on-the-scientific-underpinning-
of-calculation-of-ammonia-emission-and-deposition-in-the-netherlands (geraadpleegd op 12-12-2016).
Toelichting op het verloop van de emissie en concentratie van ammoniak van 1993-2014. 2016. Bijlage bij
RIVM brief 112/2016 EvS-AvP. https://www.rijksoverheid.nl/documenten/brieven/2016/10/27/toelichting-
op-het-verloop-van-de-emissie-en-concentratie-van-ammoniak-van-1993-2014 (geraadpleegd op
12-12-2016).
Van Bruggen, C., Groenestein, C.M., de Haan, B.J., Hoogeveen, M.W., Huijsmans, J.F.M., van der Sluis, S.M. &
Velthof, G.L. 2011. Ammoniakemissie uit dierlijke mest en kunstmest, 1990-2008. Berekeningen met het
Nationaal Emissiemodel voor Ammoniak (NEMA). Werkdocument 250. Wettelijke Onderzoekstaken
Natuur & Milieu Wageningen.
Van Pul, W.A.J., van den Broek, M.M.P., Volten, H., van der Meulen, A., Berkhout, A.J.C., van der Hoek, K.W.,
Wichink Kruit, R.J., Huijsmans, J.F.M., van Jaarsveld, J.A., de Haan, B.J., Koelemeijer, R.B.A. 2008. Het
ammoniakgat: onderzoek en duiding. RIVM rapport 680150002, Rijksinstituut voor Volksgezondheid en
Milieu, Bilthoven, Nederland.
Van Jaarsveld, J.A., Bleeker, A., Hoogervorst, N.J.P. 2000. Evaluatie ammoniak emissiereducties met behulp
van metingen en modelberekeningen. RIVM rapport 722108025, Rijksinstituut voor Volksgezondheid en
Milieu, Bilthoven, The Netherlands.
46
Ammoniak in Nederland | Hoofdstuk 4: Het ammoniakgat
Van Zanten, M.C., Wichink Kruit, R.J., Hoogerbrugge, R., Van der Swaluw, E., Van Pul, W.A.J. 2017. Trends in
ammonia measurements in the Netherlands over the period 1993 – 2014. Atmospheric Environment
148: 352 – 360.
Velders, G.J.M. Aben, J.M.M., van Jaarsveld, J.A., van Pul, W.A.J., de Vries, W.J., van Zanten, M.C. 2010.
Grootschalige stikstofdepositie in Nederland. Herkomst en ontwikkeling in de tijd. PBL-
publicatienummer: 500088007/2010. Planbureau voor de Leefomgeving (PBL), Bilthoven, Nederland.
Whitehead, A.N. 1925. Science and the Modern World. Pelican Mentor Books, New York.
http://www.boerderij.nl/Home/Nieuws/2015/9/Emissiearm-bemesten-vergroot-opbrengst-2679887W/
(geraadpleegd op 12-12-2016).
Zie http://eur-lex.europa.eu/legal-content/NL/TXT/?uri=CELEX:32001L0081 (geraadpleegd op 12-12-2016).
http://man.rivm.nl/ (geraadpleegd op 12-12-2016).
https://www.rijksoverheid.nl/documenten/kamerstukken/2016/10/27/kamerbrief-over-voortgang-
ammoniakonderzoek (geraadpleegd op 12-12-2016).
http://www.v-focus.nl/images/Review-cie-questions(Hanekamp-Crok)-final.pdf (geraadpleegd op
12-12-2016).
46
... Thus, the widely reported dividing lines between emissions from different manure application techniques are likely blurred'. In addition, Hanekamp et al. (2017b) noted that the large uncertainties imply that 'claims such as '74% of the ammonia is released when manure is applied by means of surface broadcast spreading' are not only irresponsible but also incorrect'. These are serious comments that are addressed in this study by revisiting ammonia emission data obtained in 199 experiments conducted in the Netherlands, as reported by Huijsmans & Schils (2009). ...
... Due to the large number of experiments, especially for surface broadcast spreading and shallow injection, the 95% intervals are not very wide. This implies that, again on average, the conclusion of Huijsmans & Schils (2009) that '74% of the ammonia is released when manure is applied by means of surface broadcast spreading', which was criticized by Hanekamp et al. (2017b), is supported by the analysis in this paper. Moreover, differences between the three application methods are very significant with P-values smaller than 0.001. ...
Article
Full-text available
A recent study has raised doubts about the ammonia emission reduction achieved in the Netherlands when applying manure to grassland by means of low-emission techniques such as narrow band and shallow injection. The critics claim that percentages of ammonia released to the atmosphere associated with low-emission techniques might even overlap with that from surface broadcast spreading given the large alleged experimental uncertainties in measurements. Consequently, the rationale behind the regulations to which farmers are exposed is questioned. In this study, it is shown that the alleged large uncertainties were obtained by means of an erroneous statistical method and that the real uncertainties are much smaller. It is also shown that, even when there is a large uncertainty in individual measurements, previous conclusions about differences in emission between different manure application techniques are still valid. It is further argued in this study that uncertainty in the percentage of applied ammonia emitted is implicitly taken into account in any comparative statistical analysis conducted in the past.
Article
Full-text available
We present measurements of atmospheric concentrations of ammonia and ammonium in the Netherlands over the period 1993–2014 and measurements of wet deposition of ammonium for 1985–2014. The various time series have been obtained at 16 monitoring stations from the Dutch National Air Quality Monitoring Network. The monitoring stations are geographically homogenously spread over the Netherlands and are equally distributed over regions with relatively low, moderate and high ammonia emission.
Article
Full-text available
Since 2005 the Measuring Ammonia in Nature (MAN) network monitors atmospheric ammonia concentrations in nature reserve areas in the Netherlands (http://man.rivm.nl). The main aim of the network is to monitor national trends, to assess regional deviations and to validate model calculations. Measurements are performed with commercial passive samplers, calibrated monthly against ammonia measurements of active sampling devices. The sampling is performed by an extensive group of local volunteers, which minimizes the cost and enables the use of local knowledge. We show the MAN network to be well capable of monitoring trends on national and local scales and providing data for more detailed local analyses. The quality of the network is such that trends over time for individual MAN areas can be detected on the order of 3 % per year for time series of 6–9 years.
Article
Full-text available
While it has been recognised for many years that gaseous transfer is an important pathway in the terrestrial N cycle, it is only in recent times that direct field measurements have been made of the exchanges of nitrogenous gases between soils, plants and the atmosphere. Methods of three general kinds have been employed: those using diffusion theory to calculate gas transport in the soil profile; enclosure methods in which the flux density of the gas at the soil or water surface is calculated from changes in gas concentration in an enclosure placed over the surface; and micrometeorological techniques in which the vertical flux density of the gas is measured in the free air above the surface.
Article
Ammonia is easily lost after land spreading of livestock slurries. Low-emission techniques entailing injection and trailing shoes have therefore become compulsory in the Netherlands on grassland. There is an argument that the emission of ammonia after surface application is overestimated and that the emission of various other nitrogen (N) compounds, following the prescribed low-emission techniques, is underestimated. Opponents also claim that injection in particular decreases grassland yields due to its negative effect on soil quality and biodiversity. They state that a similar reduction in ammonia emissions could be realized via low-protein dairy cow diets and slurry spreading under favourable weather conditions. This study evaluates these claims and concludes that low-emission techniques reduce the loss of ammonia effectively and increase the availability of N to grassland. There are no indications that low-emission techniques per se have negative effects on soil quality, the productivity of crops and biodiversity. It has also been demonstrated that the efficacy of proposed alternatives is limited.
Article
More people have more access to data than ever before. But a comparative lack of analytical skills has resulted in scientific findings that are neither replicable nor reproducible. It is time to invest in statistics education, says Roger Peng
Article
De landbouw is de belangrijkste bon van ammoniak (NH3) in Nederland. In 2009 heeft de CDM-werkgroep ‘Nationaal Emissiemodel voor Ammoniak’ (NEMA) een nieuwe methodiek ontwikkeld om de ammoniakemissie uit de landbouw te berekenen. De nieuwe rekenmethodiek gaat bij de berekening van emissie uit stallen en mestopslagen tijdens beweiding en bij mesttoediening uit van de hoeveelheid totaal ammoniakaal stikstof (TAN) in de mest. In 2010 heeft de Emissieregistratie (ER) besloten om deze methodiek te gaan gebruiken voor de jaarlijkse berekening van ammoniakemissie uit de landbouw. De tijdreeks is vanaf 1990 met de nieuwe methodiek herberekend. Bij de herberekening zijn ook waar mogelijk nieuwe inzichten verwerkt in de uitgangspunten. De resultaten van de nieuwe methodiek wijken vooral voor begin jaren negentig af van de oorspronkelijke resultaten in de ER-database. De NH3-emissie uit dierlijke mest in 1990 is met de nieuwe methodiek berekend op 319 miljoen kg. In de oorspronkelijke uitkomsten bedroeg de NH3-emissie uit dierlijke mest 224 miljoen kg. De belangrijkste oorzaken voor dit verschil zijn nieuwe emissiefactoren voor bovengronds toegediende mest op grasland en bouwland en het verschil in minerale stikstoffractie in de mest. De NH3-emissie uit dierlijke mest in 2008 is met de nieuwe methodiek vastgesteld op 99 miljoen kg tegen 108 miljoen volgens de oorspronkelijke reeks. Hoewel de verschillen tussen de resultaten van de nieuwe methodiek en de oorspronkelijke resultaten in recente jaren klein zijn, kunnen er wel duidelijke verschillen voorkomen tussen de afzonderlijke emissiebronnen.
Article
Voor de mesttoediening in aardappelen is een methode ontwikkeld waarbij de mest kort na het poten (voor opkomst van het gewas) op de aardappelruggen wordt verspreid en met sterwielen intensief met de grond wordt gemengd. Onbekend is of deze methode van mesttoediening op aardappelruggen leidt tot een voldoende lage ammoniakemissie. Daarnaast is ook onbekend hoe hoog de ammoniakemissie is bij mesttoediening in sleufjes op niet beteeld bouwland. Om inzicht te krijgen in de hoogte van de ammoniakemissie bij deze methoden zijn in 2011 onder praktijkomstandigheden emissiemetingen verricht.
Article
The micrometeorological mass balance method has been assessed with a view to its use in the determination of ammonia (NH3) loss from grazed swards. The method involves the measurement of wind speed and the concentration of NH3 in air at different heights above the sward at its windward boundary and a position leeward of the grazed area. The flux of NH3 is calculated from these measurements and a continuous record of wind direction. Quantitative recovery of NH3 from air flows up to 10 litre min−1 was achieved using a simple trap containing dilute orthophosphoric acid and a gas dispersion tube. Wind speed measured at a height of 0.25 m at six different positions above a previously grazed sward varied by <2%. The NH3 concentration at the same positions was affected by the distance between the windward edge of the sward and the sampling position (i.e. the fetch) and by heterogeneity in the distribution of sources of NH3 (urine- or dung-affected areas). However, the normalised horizontal flux through 0.25 m (wind speedXNH3 concentration/fetch) varied by less than ±8.1% probably due to mixing through fluctuations in wind direction (approximately ±30° on the mean) as air passed over the sources of NH3 during each measurement period. Plots of wind speed or NH3 concentration versus logarithm of height indicated that each approximated a linear relationship. This facilitated the calculation of the NH3 flux per unit land area and reduced the total error to about 10%. The total loss of NH3 derived by summing losses during individual sampling intervals of 2 to 18 h within a 24 h period was essentially the same as that derived by averaging wind speeds and NH3 concentrations measured continuously over the same 24 h period. The flux of NH3 from a ryegrass sward grazed by yearling steers ranged from 0.01 to 0.14 kg N ha−1 h−1 during a 2 day grazing period within a 28 day rotation and during the 5 days following removal of animals. A pronounced diurnal variation was observed in the flux of NH3, the maximum occurring between 13.00 and 20.00 hours on each day. Rainfall and low rates of evapotranspiration reduced the flux to <0.02 kg N h−1 h−1. The total loss of NH3 during 28 days was 20.7 kg N ha−1.