Anders Bryn

• Mienna, Ida Marielle; Klanderud, Kari; Ørka, Hans Ole; Bryn, Anders & Bollandsås, Ole Martin (2022). Land cover classification of treeline ecotones along a 1100 km latitudinal transect using spectral- and three-dimensional information from UAV-based aerial imagery. Remote Sensing in Ecology and Conservation. ISSN 2056-3485. doi: 10.1002/rse2.260.
• Beigaitė, Rita; Tang, Hui; Bryn, Anders; Skarpaas, Olav; Stordal, Frode & Bjerke, Jarle W. [Show all 7 contributors for this article] (2022). Identifying climate thresholds for dominant natural vegetation types at the global scale using machine learning: Average climate versus extremes. Global Change Biology. ISSN 1354-1013. doi: 10.1111/gcb.16110. Full text in Research Archive
• Horvath, Peter; Halvorsen, Rune; Simensen, Trond & Bryn, Anders (2021). A comparison of three ways to assemble wall-to-wall maps from distribution models of vegetation types. GIScience & Remote Sensing. ISSN 1548-1603. 58(8), p. 1458–1476. doi: 10.1080/15481603.2021.1996313. Full text in Research Archive Show summary

  Distribution modeling methods are used to provide occurrence probability surfaces for modeled targets. While most often used for modeling species, distribution modeling methods can also be applied to vegetation types. However, surfaces provided by distribution modeling need to be transformed into classified wall-to-wall maps of vegetation types to be useful for practical purposes, such as nature management and environmental planning. The paper compares the performance of three methods for assembling predictions for multiple vegetation types, modeled individually, into a wall-to-wall map. The authors used grid-cell based probability surfaces from distribution models of 31 vegetation types to test the three assembly methods. The first, a probability-based method, selected for each grid cell the vegetation type with the highest predicted probability of occurrence in that cell. The second, a performance-based method, assigned the vegetation types, ordered from high to low model performance, to a fraction of the grid cells given by the vegetation type’s prevalence in the study area. The third, a prevalence-based method, differed from the performance-based method by assigning vegetation types in the order from low to high prevalence. Thus the assembly methods worked in two principally different ways: the probability-based method assigned vegetation types to grid cells in a cell-by-cell manner, and both the performance-based method and prevalence-based method assigned them in a type-by-type manner. All methods were evaluated by use of reference data collected in the field, more or less independently of the data used to parameterize the vegetation-type models. Quantity, allocation, and total disagreement, as well as proportional dissimilarity metrics, were used for evaluation of assembly methods. Overlay analysis showed 38.1% agreement between all three assembly methods. The probability-based method had the lowest total disagreement with, and proportional dissimilarity from, the reference datasets, but the differences between the three methods were small. The three assembly methods differed strongly with respect to the distribution of the total disagreement on its quantity and allocation components: the cell-by-cell assignment method strongly favored allocation disagreement and the type-by-type methods strongly favored quantity disagreement. The probability-based method best reproduced the general pattern of variation across the study area, but at the cost of many rare vegetation types, which were left out of the assembled map. By contrast, the prevalence-based and performance-based methods represented vegetation types in accordance with nationwide area statistics. The results show that maps of vegetation types with wall-to-wall coverage can be assembled from individual distribution models with a quality acceptable for indicative purposes, but all the three tested methods currently also have shortcomings. The results also indicate specific points in the methodology for map assembly that may be improved. area frame survey, assembly strategies, distribution modeling, spatial probabilities, vegetation mapping, vegetation types

• Bryn, Anders; Bekkby, Trine; Rinde, Eli; Gundersen, Hege & Halvorsen, Rune (2021). Reliability in Distribution Modeling—A Synthesis and Step-by-Step Guidelines for Improved Practice. Frontiers in Ecology and Evolution. ISSN 2296-701X. 9. doi: 10.3389/fevo.2021.658713. Full text in Research Archive Show summary

  Information about the distribution of a study object (e.g., species or habitat) is essential in face of increasing pressure from land or sea use, and climate change. Distribution models are instrumental for acquiring such information, but also encumbered by uncertainties caused by different sources of error, bias and inaccuracy that need to be dealt with. In this paper we identify the most common sources of uncertainties and link them to different phases in the modeling process. Our aim is to outline the implications of these uncertainties for the reliability of distribution models and to summarize the precautions needed to be taken. We performed a step-by-step assessment of errors, biases and inaccuracies related to the five main steps in a standard distribution modeling process: (1) ecological understanding, assumptions and problem formulation; (2) data collection and preparation; (3) choice of modeling method, model tuning and parameterization; (4) evaluation of models; and, finally, (5) implementation and use. Our synthesis highlights the need to consider the entire distribution modeling process when the reliability and applicability of the models are assessed. A key recommendation is to evaluate the model properly by use of a dataset that is collected independently of the training data. We support initiatives to establish international protocols and open geodatabases for distribution models.

• Dramstad, Wenche; Sang, Neil; Mathiesen, Henrik Forsberg & Bryn, Anders (2021). Five ways of characterizing agricultural land use dynamics and abandonment from subsidy data. Land. ISSN 2073-445X. 10(11), p. 1–17. doi: 10.3390/land10111136. Full text in Research Archive Show summary

  Abandonment of agricultural land is a process described from different regions of many industrialized countries. Given the current focus on land use, land use change and food security, it appears highly relevant to develop improved tools to identify and monitor the dynamics of agricultural land abandonment. In particular, the temporal aspect of abandonment needs to be assessed and discussed. In this study, we used the detailed information available through the Norwegian subsidy claim database and analyzed the history of use of unique land parcels through a fourteen-year period. We developed and tested five different statistics identifying these land parcels, their temporal dynamics and the extent of occurrence. What became apparent was that a large number of land parcels existing in the database as agricultural land were taken out of production, but then entered into production again at a later stage. We believe that this approach to describe the temporal dynamics of land abandonment, including how it can be measured and mapped, may contribute to the understanding of the dynamics in land abandonment, and thus also contribute to an improved understanding of the food production system.

• Tonjer, Lea-Rebekka; Thoen, Ella; Morgado N, Luis; Botnen, Synnøve; Mundra, Sunil & Nybakken, Line [Show all 8 contributors for this article] (2021). Fungal community dynamics across a forest–alpine ecotone. Molecular Ecology. ISSN 0962-1083. 30(19), p. 4926–4938. doi: 10.1111/mec.16095. Full text in Research Archive
• Haga, Hannah Emma Emilie Strømsrud; Nilsen, Anne-Barbi; Ullerud, Heidrun Asgeirsdatter & Bryn, Anders (2021). Quantification of accuracy in field-based land cover maps: A new method to separate different components. Applied Vegetation Science. ISSN 1402-2001. 24(2), p. 1–13. doi: 10.1111/avsc.12578. Full text in Research Archive
• Horvath, Peter; Tang, Hui; Halvorsen, Rune; Stordal, Frode; Tallaksen, Lena M. & Berntsen, Terje Koren [Show all 7 contributors for this article] (2021). Improving the representation of high-latitude vegetation distribution in dynamic global vegetation models. Biogeosciences. ISSN 1726-4170. 18(1), p. 95–112. doi: 10.5194/bg-18-95-2021. Full text in Research Archive Show summary

  Vegetation is an important component in global ecosystems, affecting the physical, hydrological and biogeochemical properties of the land surface. Accordingly, the way vegetation is parameterized strongly influences predictions of future climate by Earth system models. To capture future spatial and temporal changes in vegetation cover and its feedbacks to the climate system, dynamic global vegetation models (DGVMs) are included as important components of land surface models. Variation in the predicted vegetation cover from DGVMs therefore has large impacts on modelled radiative and non-radiative properties, especially over high-latitude regions. DGVMs are mostly evaluated by remotely sensed products and less often by other vegetation products or by in situ field observations. In this study, we evaluate the performance of three methods for spatial representation of present-day vegetation cover with respect to prediction of plant functional type (PFT) profiles – one based upon distribution models (DMs), one that uses a remote sensing (RS) dataset and a DGVM (CLM4.5BGCDV; Community Land Model 4.5 Bio-Geo-Chemical cycles and Dynamical Vegetation). While DGVMs predict PFT profiles based on physiological and ecological processes, a DM relies on statistical correlations between a set of predictors and the modelled target, and the RS dataset is based on classification of spectral reflectance patterns of satellite images. PFT profiles obtained from an independently collected field-based vegetation dataset from Norway were used for the evaluation. We found that RS-based PFT profiles matched the reference dataset best, closely followed by DM, whereas predictions from DGVMs often deviated strongly from the reference. DGVM predictions overestimated the area covered by boreal needleleaf evergreen trees and bare ground at the expense of boreal broadleaf deciduous trees and shrubs. Based on environmental predictors identified by DM as important, three new environmental variables (e.g. minimum temperature in May, snow water equivalent in October and precipitation seasonality) were selected as the threshold for the establishment of these high-latitude PFTs. We performed a series of sensitivity experiments to investigate if these thresholds improve the performance of the DGVM method. Based on our results, we suggest implementation of one of these novel PFT-specific thresholds (i.e. precipitation seasonality) in the DGVM method. The results highlight the potential of using PFT-specific thresholds obtained by DM in development of DGVMs in broader regions. Also, we emphasize the potential of establishing DMs as a reliable method for providing PFT distributions for evaluation of DGVMs alongside RS.

• Halvorsen, Rune; Skarpaas, Olav; Bryn, Anders; Bratli, Harald; Erikstad, Lars & Simensen, Trond [Show all 7 contributors for this article] (2020). Towards a systematics of ecodiversity: the Ecosyst framework. Global Ecology and Biogeography. ISSN 1466-822X. 29(11), p. 1887–1906. doi: 10.1111/geb.13164. Full text in Research Archive Show summary

  Background Although a standard taxonomy of organisms has existed for nearly 300 years, no consensus has yet been reached on principles for systematization of ecological diversity (i.e., the co‐ordinated variation of abiotic and biotic components of natural diversity). In a rapidly changing world, where nature is under constant pressure, standardized terms and methods for characterization of ecological diversity are urgently needed (e.g., to enhance precision and credibility of global change assessments). Aim The aim is to present the EcoSyst framework, a set of general principles and methods for systematization of natural diversity that simultaneously addresses biotic and abiotic variation, and to discuss perspectives opened by this framework. Innovation EcoSyst provides a framework for systematizing natural variation in a consistent manner across different levels of organization. At each ecodiversity level, EcoSyst principles can be used to establish: (a) an extensive attribute system with descriptive variables that cover all relevant sources of variation; (b) a hierarchical‐type system; and (c) a set of guidelines for land‐cover mapping that is consistent across spatial scales. EcoSyst type systems can be conceptualized as multidimensional models, by which a key characteristic (the response) is related to variation in one or more key sources of variation (predictors). EcoSyst type hierarchies are developed by a gradient‐based iterative procedure, by which the “ecodiversity distance” (i.e., the extent to which the key characteristic differs between adjacent candidate types) is standardized and the ecological processes behind observed patterns are explicitly taken into account. Application We present “Nature in Norway” (NiN), an implementation of the EcoSyst framework for Norway for the ecosystem and landscape levels of ecodiversity. Examples of applications to research and management are given. Conclusion The EcoSyst framework provides a theoretical platform, principles and methods that can complement and enhance initiatives towards a global‐scale systematics of ecodiversity. iodiversity complex gradient continuum theory ecodiversity ecosystem geodiversity gradient landscape mapping typology

• Simensen, Trond; Horvath, Peter; Vollering, Julien; Erikstad, Lars; Halvorsen, Rune & Bryn, Anders (2020). Composite landscape predictors improve distribution models of ecosystem types. Diversity and Distributions: A journal of biological invasions and biodiversity. ISSN 1366-9516. 26(8), p. 928–943. doi: 10.1111/ddi.13060. Full text in Research Archive Show summary

  Aim: Distribution modelling is a useful approach to obtain knowledge about the spatial distribution of biodiversity, required for, for example, red-list assessments. While distribution modelling methods have been applied mostly to single species, modelling of communities and ecosystems (EDM; ecosystem-level distribution modelling) produces results that are more directly relevant for management and decision-making. Although the choice of predictors is a pivotal part of the modelling process, few studies have compared the suitability of different sets of predictors for EDM. In this study, we compare the performance of 50 single environmental variables with that of 11 composite landscape gradients (CLGs) for prediction of ecosystem types. The CLGs represent gradients in landscape element composition derived from multivariate analyses, for example “inner-outer coast” and “land use intensity.” Location: Norway. Methods: We used data from field-based ecosystem-type mapping of nine ecosystem types, and environmental variables with a resolution of 100 × 100 m. We built nine models for each ecosystem type with variables from different predictor sets. Logistic regression with forward selection of variables was used for EDM. Models were evaluated with independently collected data. Results: Most ecosystem types could be predicted reliably, although model performance differed among ecosystem types. We identified significant differences in predictive power and model parsimony across models built from different predictor sets. Climatic variables alone performed poorly, indicating that the current climate alone is not sufficient to predict the current distribution of ecosystems. Used alone, the CLGs resulted in parsimonious models with relatively high predictive power. Used together with other variables, they consistently improved the models. Main conclusions: Our study highlights the importance of variable selection in EDM. We argue that the use of composite variables as proxies for complex environmental gradients has the potential to improve predictions from EDMs and thus to inform conservation planning as well as improve the precision and credibility of red lists and global change assessments.conservation planning, distribution modelling, ecosystem classification, ecosystem types, IUCN Red List of Ecosystems, landscape gradients, spatial prediction, species response curves

• Ullerud, Heidrun Asgeirsdatter; Bryn, Anders & Skånes, Helle (2020). Bridging theory and implementation – Testing an abstract classification system for practical mapping by field survey and 3D aerial photographic interpretation. Norsk Geografisk Tidsskrift. ISSN 0029-1951. 73(5), p. 301–317. doi: 10.1080/00291951.2020.1717595. Full text in Research Archive Show summary

  The abstract classification system Nature in Norway (NiN) has detailed ecological definitions of a high number of ecosystem units, but its applicability in practical vegetation mapping is unknown because it was not designed with a specific mapping method in mind. To investigate this further, two methods for mapping – 3D aerial photographic interpretation of colour infrared photos and field survey – were used to map comparable neighbouring sites of 1 km2 in Hvaler Municipality, south-eastern Norway. The classification accuracy of each method was evaluated using a consensus classification of 160 randomly distributed plots within the study sites. The results showed an overall classification accuracy of 62.5% for 3D aerial photographic interpretation and 82.5% for field survey. However, the accuracy varied for the ecosystem units mapped. The classification accuracy of ecosystem units in acidic, dry and open terrain was similar for both methods, whereas classification accuracy of calcareous units was highest using field survey. The mapping progress using 3D aerial photographic interpretation was more than two times faster than that of field survey. Based on the results, the authors recommend a method combining 3D aerial photographic interpretation and field survey to achieve effectively accurate mapping in practical applications of the NiN system.

• Myers-Smith, Isla H.; Kerby, Jeffrey T.; Phoenix, Gareth K.; Bjerke, Jarle W.; Epstein, Howard E. & Assmann, Jakob J. [Show all 41 contributors for this article] (2020). Complexity revealed in the greening of the Arctic. Nature Climate Change. ISSN 1758-678X. 10(2), p. 106–117. doi: 10.1038/s41558-019-0688-1. Full text in Research Archive
• Horvath, Peter; Halvorsen, Rune; Stordal, Frode; Tallaksen, Lena Merete; Tang, Hui & Bryn, Anders (2019). Distribution modelling of vegetation types based on area frame survey data. Applied Vegetation Science. ISSN 1402-2001. 22(4), p. 547–560. doi: 10.1111/avsc.12451. Show summary

  Aim: Many countries lack informative, high‐resolution, wall‐to‐wall vegetation or land cover maps. Such maps are useful for land use and nature management, and for input to regional climate and hydrological models. Land cover maps based on remote sensing data typically lack the required ecological information, whereas traditional field‐based mapping is too expensive to be carried out over large areas. In this study, we therefore explore the extent to which distribution modelling (DM) methods are useful for predicting the current distribution of vegetation types (VT) on a national scale. Location: Mainland Norway, covering ca. 324,000 km2. Methods: We used presence/absence data for 31 different VTs, mapped wall‐to‐wall in an area frame survey with 1081 rectangular plots of 0.9 km2. Distribution models for each VT were obtained by logistic generalised linear modelling, using stepwise forward selection with an F‐ratio test. A total of 116 explanatory variables, recorded in 100 m × 100 m grid cells, were used. The 31 models were evaluated by applying the AUC criterion to an independent evaluation dataset. Results: Twenty‐one of the 31 models had AUC values higher than 0.8. The highest AUC value (0.989) was obtained for Poor/rich broadleaf deciduous forest, whereas the lowest AUC (0.671) was obtained for Lichen and heather spruce forest. Overall, we found that rare VTs are predicted better than common ones, and coastal VTs are predicted better than inland ones. Conclusions: Our study establishes DM as a viable tool for spatial prediction of aggregated species‐based entities such as VTs on a regional scale and at a fine (100 m) spatial resolution, provided relevant predictor variables are available. We discuss the potential uses of distribution models in utilizing large‐scale international vegetation surveys. We also argue that predictions from such models may improve parameterisation of vegetation distribution in earth system models.

• Eriksen, Eva Lieungh; Ullerud, Heidrun Asgeirsdatter; Halvorsen, Rune; Aune, Sigrun; Bratli, Harald & Horvath, Peter [Show all 9 contributors for this article] (2018). Point of view: error estimation in field assignment of land-cover types. Phytocoenologia. ISSN 0340-269X. 49(2), p. 135–148. doi: 10.1127/phyto/2018/0293. Full text in Research Archive
• Aune, Sigrun; Bryn, Anders & Hovstad, Knut (2018). Loss of semi-natural grassland in a boreal landscape: impacts of agricultural intensification and abandonment. Journal of Land Use Science. ISSN 1747-423X. 13(4), p. 375–390. doi: 10.1080/1747423X.2018.1539779. Full text in Research Archive
• Bryn, Anders & Potthoff, Kerstin (2018). Elevational treeline and forest line dynamics in Norwegian mountain areas - a review. Landscape Ecology. ISSN 0921-2973. 33(8), p. 1225–1245. doi: 10.1007/s10980-018-0670-8. Full text in Research Archive Show summary

  Purpose Treelines and forest lines (TFLs) have received growing interest in recent decades, due to their potential role as indicators of climate change. However, the understanding of TFL dynamics is challenged by the complex interactions of factors that control TFLs. The review aims to provide an overview over the trends in the elevational dynamics of TFLs in Norway since the beginning of the 20th century, to identify main challenges to explain temporal and spatial patterns in TFL dynamics, and to identify important domains for future research. Method A systematic search was performed using international and Norwegian search engines for peer-reviewed articles, scientific reports, and MA and PhD theses concerning TFL changes. Results Most articles indicate TFL rise, but with high variability. Single factors that have an impact on TFL dynamics are well understood, but knowledge gaps exist with regard to interactions and feedbacks, especially those leading to distributional time lags. Extracting the most relevant factors for TFL changes, especially with regard to climate versus land-use changes, requires more research. Conclusions Existing data on TFL dynamics provide a broad overview of past and current changes, but estimations of reliable TFL changes for Norway as a whole is impossible. The main challenges in future empirically-based predictions of TFLs are to understand causes of time lags, separate effects of contemporary processes, and make progress on the impacts of feedback and interactions. Remapping needs to be continued, but combined with both the establishment of representative TFL monitoring sites and field experiments.

• Bryn, Anders; Strand, Geir-Harald; Angeloff, Michael & Rekdal, Yngve (2018). Land cover in Norway based on an area frame survey of vegetation types. Norsk Geografisk Tidsskrift. ISSN 0029-1951. 72(3), p. 131–145. doi: 10.1080/00291951.2018.1468356. Full text in Research Archive Show summary

  The Norwegian area frame survey of land cover and outfield land resources (AR18X18), completed in 2014, provided unbiased statistics of land cover in Norway. The article reports the new statistics, discusses implications of the data set, and provides potential value in terms of research, management, and monitoring. A gridded sampling design for 1081 primary statistical units of 0.9 km2 at 18 km intervals was implemented in the survey. The plots were mapped in situ, aided by aerial photos, and all areas were coded following a vegetation type system. The results provide new insights into the cover and distribution of vegetation and land cover types. The statistic for mire and wetlands, which previously covered 5.8%, has since been corrected to 8.9%. The survey results can be used for environmental and agricultural management, and the data can be stratified for regional analyses. The survey data can also serve as training data for remote sensing and distribution modelling. Finally, the survey data can be used to calibrate vegetation perturbations in climate change research that focuses on atmospheric–vegetation feedback. The survey documented novel land cover statistics and revealed that the national cover of wetlands had previously been underestimated.

• Ullerud, Heidrun Asgeirsdatter; Bryn, Anders; Halvorsen, Rune & Hemsing, Lars Østby (2018). Consistency in land-cover mapping: Influence of field workers, spatial scale and classification system. Applied Vegetation Science. ISSN 1402-2001. 21(2), p. 278–288. doi: 10.1111/avsc.12368. Show summary

  Questions : Land-cover maps are used for nature management, but can they be trusted? This study addresses three questions: (1) what is the magnitude of between field worker inconsistencies in land-cover maps and what may cause such inconsistencies; (2) in which ways and to what extent do spatial scale and mapping system influence inconsistencies between maps; and (3) are some biomes mapped more consistently than others, and if so, why? Location : Gravfjellet, Øystre Slidre municipality, southern Norway. Methods : Two different mapping systems, designed for mapping at different spatial scales, were used for parallel mapping by three different field workers, giving a total of six maps for the study area. Spatial consistency of the resulting maps was compared at two hierarchical levels for both systems. Results : The average pair-wise spatial consistency at the highest hierarchical level was 83% for both systems, while the average pair-wise spatial consistency at the lowest hierarchical level was 60.3% for the coarse system and 43.8% for the detailed system. Inconsistencies between maps were partly caused by the use of different land- cover units and partly by spatial displacement. Conclusions : Field workers made different maps despite using the same mapping systems, materials and methods. The differences were larger at lower hierarchical levels in the mapping systems and increased strongly with system complexity. Consistency among field workers should be estimated as a standard quality indicator in all field-based mapping programmes.

• Aune-Lundberg, Linda & Bryn, Anders (2018). Spatial Transferability of Vegetation Types in Distribution Models Based on Sample Surveys from an Alpine Region. Journal of Geographic Information System. ISSN 2151-1950. 10, p. 111–141. doi: 10.4236/jgis.2018.101005.
• Bryn, Anders & Potthoff, Kerstin (2017). 20th century Betula pubescens subsp. czerepanovii tree- and forest lines in Norway. Biodiversity Data Journal. ISSN 1314-2836. 5. doi: 10.3897/BDJ.5.e22093. Full text in Research Archive
• Rydsaa, Johanne Hope; Stordal, Frode; Bryn, Anders & Tallaksen, Lena M. (2017). Effects of shrub and tree cover increase on the near-surface atmosphere in northern Fennoscandia. Biogeosciences. ISSN 1726-4170. 14(18), p. 4209–4227. doi: 10.5194/bg-14-4209-2017. Full text in Research Archive
• Motrøen, Terje & Bryn, Anders (2016). Fra landbruk til reiseliv: resultater av et desentralisert studieprogram i kunnskapsturisme. Kart og Plan. ISSN 0047-3278. 76, årg. 109(3), p. 224–235.
• Ullerud, Heidrun Asgeirsdatter; Bryn, Anders & Klanderud, Kari (2016). Distribution modelling of vegetation types in the boreal-alpine ecotone. Applied Vegetation Science. ISSN 1402-2001. 19(3), p. 528–540. doi: 10.1111/avsc.12236. Show summary

  Abstract Questions Vegetation mapping based on field surveys is time-consuming and expensive. Distribution modelling might be used to overcome these challenges. What is the performance of distribution modelling of vegetation compared to traditional vegetation mapping when projected locally? Does the modelling performance vary among ecosystems? Does vegetation type distribution and abundance influence the modelling performance? Location Gravfjellet, Øystre Slidre commune, southern Norway. Methods Two comparable neighbouring areas, each of 4 km2, were mapped for species-defined vegetation types. One area was used for model training, the other for model projection. Maximum entropy models were run for six vegetation types, two from each of the ecosystems present in the area: forest, wetland and mountain heath- and shrublands. For each ecosystem, one locally abundant and one locally rare vegetation type were tested. AUC, the area under the receiver operating curve, was used as the model selection criterion. Environmental variables (n = 9) were selected through a backwards selection scheme, and model complexity was kept low. The models were evaluated using independent data. Results Distribution modelling of vegetation types by local projection gave high AUC values, and the results were supported by the evaluation using independent data. The modelling ability was not affected by ecosystem differences. A negative relationship between the number of points used to train the models and the AUC value before evaluation suggests that models for locally rare vegetation types had better predictive performance than the models for abundant types. This result was not significant after evaluation. Conclusion Provided that relevant explanatory variables are available at an appropriate scale, and that field-validated training points are available, distribution modelling can be used for local projection of the six tested vegetation types from the boreal–alpine ecotone.

• Bryn, Anders; Kristoffersen, Hans P.; Angeloff, Michael; Nystuen, Ingvild; Aune-Lundberg, Linda & Endresen, Dag Terje Filip [Show all 8 contributors for this article] (2015). Location of plant species in Norway gathered as a part of a survey vegetation mapping programme. Data in Brief. ISSN 2352-3409. 5, p. 589–594. doi: 10.1016/j.dib.2015.10.014.

View all works in Cristin

• Bryn, Anders & Volden, Inger Kristine (2020). Biogeografi - biologiens geografi. Fagbokforlaget. ISBN 978-82-450-2158-5. 23 p.

View all works in Cristin

• Bryn, Anders (2022). Willy (75) svinger saga for å rydde fram turistperle. [Internet]. www.nrk.no.
• Bryn, Anders (2022). Flere trær i fjellet gjør det varmere: – Ikke utelukkende positivt med trær. [Internet]. www.nrk.no.
• Bryn, Anders (2022). Utmark, beiting og klima.
• Bryn, Anders; Vollsnes, Ane Victoria & Stordal, Frode (2022). Skogen utfordres i nytt klima. Nationen. ISSN 0805-3782. p. 20–20. Show summary

  Politikk som skal være grønn og klimavennlig kan ikke lene seg for kraftig på de grønne økosystemene. Eller satse på at de kan endres til vår fordel. Det er for risikabelt.

• Bryn, Anders (2022). Hyttebygging i fjellet - trender, utvikling og påvirkning på beitebruk.
• Bryn, Anders (2022). Hyttebygging i fjellet - trender og utvikling.
• Bryn, Anders (2022). Hva forskes det på når det gjelder kartlegging?
• Bryn, Anders (2022). Terrestrial ecosystem-climate interactions of our EMERALD planet.
• Bryn, Anders (2022). Skogsbeiter i tørkeperioder.
• Bryn, Anders (2022). Naturtyper og geologi – kartlegging og bærekraft.
• Vollsnes, Ane Victoria; Bryn, Anders & Stordal, Frode (2022). Fotosyntesen redder ikke klimaet. Nationen. ISSN 0805-3782. p. 19–19. Show summary

  Gjennom fotosyntesen tar plantene opp mye av de menneskeskapte klimagassutslippene. Tørke, brann, insektutbrudd og vindfall skaper imidlertid problemer for økosystemenes opptak og lagring av karbon.

• Bryn, Anders & Potthoff, Kerstin (2022). Assessing the impact of climate change versus land use on tree- and forest line dynamics in Norway. In Schickhoff, Udo; Singh, R.B. & Mal, Suraj (Ed.), Mountain Landscapes in Transition. Effects of Land Use and Climate Change. Springer Nature. ISSN 978-3-030-70237-3. p. 613–626.
• Bryn, Anders & Brynildsrud, Katrine Marie (2021). Er byskogen i Oslo like rik på arter som før? [Internet]. www.forskning.no.
• Bryn, Anders (2021). Spesifikke utfordringer terrestrisk.
• Bryn, Anders (2021). Generelt om feilkilder ved kartlegging i felt.
• Bryn, Anders & Brynildsrud, Katrine Marie (2021). Oslo er en biologisk hotspot. Katrine sjekker om kartet stemmer med terrenget. [Internet]. https://titan.uio.no. Show summary

  40 år gamle kart skal oppdateres for å se hvordan det står til med den artsrike byskogen i Oslo. Tiår med utbygging har satt sine spor.

• Bryn, Anders (2021). Korleis går det med naturen i Noreg? .
• Gullvåg, Rebekka; Vollsnes, Ane Victoria; Bryn, Anders; Brysting, Anne Krag & Vatne, Astrid (2021). Effects of high-latitude light conditions on stomatal conductance and photosynthesis in white clover (Trifolium repens) .
• Bryn, Anders (2021). Klimaendringar truar fristaden hennar på fjellet. [Internet]. NrK nettavis.
• Bryn, Anders (2021). Tankevekkjande utstilling i Lom. [Newspaper]. Fjuken.
• Bryn, Anders (2021). Varmare klima gav Glittertind ny lillebror. [Internet]. NrK nettavis.
• Bryn, Anders (2021). Ny 2000 metertopp under Glittertind har smeltet fram. [TV]. NrK Dagsrevyen.
• Bryn, Anders (2021). Om folkedugnaden “Natur i endring”.
• Bryn, Anders (2021). Folkeforskning med Natur i endring.
• Bryn, Anders (2021). Paradokser om natur og klima.
• Bryn, Anders (2021). Naturen er i endring.
• Bryn, Anders (2021). Ny utstilling om klima og natur ved Norsk Fjellsenter.
• Nilsen, Irene Brox; Dalen, Thea Grobstok & Bryn, Anders (2021). Vil du være med og registrere tregrensa i sommer? www.forskning.no.
• Bryn, Anders (2021). Wetlands and carbon in Norway.
• Bryn, Anders; Dalen, Thea Grobstok; Finne, Eirik Aasmo; Heiberg, Hanne; Keetz, Lasse Torben & Nilsen, Irene Brox [Show all 30 contributors for this article] (2021). Natur i endring - samspillet mellom klima og økosystemene.
• Tang, Hui; Aas, Kjetil Schanke; Finne, Eirik Aasmo; Althuizen, Inge; Fisher, Rosie A. & Tømmervik, Hans [Show all 14 contributors for this article] (2021). The impact of moss and lichen on hydrological cycle at surface: a study using CLM-FATES.
• Keetz, Lasse Torben; Bryn, Anders; Horvath, Peter; Skarpaas, Olav; Tallaksen, Lena M. & Zliobaite, Indre (2021). Using machine learning to model the distribution of Vegetation Types across Norway.
• Bryn, Anders (2020). Frode Stordal - Wikipedia. Show summary

  Frode Stordal (født 12. juni 1950) er en norsk meteorolog som er professor emeritus i meteorologi ved Institutt for geofag, Universitetet i Oslo (UiO).

• Bryn, Anders (2020). Krattknusing – hvor gjør man det mest fornuftig? [Business/trade/industry journal]. Norsk landbruksrådgiving.
• Bryn, Anders (2020). Denne blir fanga ulovlig og solgt for over 1000 kroner. [Internet]. NrK nettavis.
• Bryn, Anders (2020). Gjengroing og klima. Show summary

  Skog- og tregrensa i Norge stiger, men potensialet for mer gjengroing er stort. Både arealbruksendringer og klimaendringer bidrar. Den nye skogen påvirker klimaet på ulike måter, men det er fortsatt hull i kunnskapsgrunnlaget.

• Bryn, Anders; Bele, Bolette; Sickel, Hanne; Grøva, Lise; Flaten, Ola & Eltun, Ragnar [Show all 7 contributors for this article] (2020). Er fjell-landbruket en næring i soloppgang? Forskersonen.no.
• Fouilloux, Anne Claire; Tang, Hui; Lieungh, Eva; Geange, Sonya Rita; Horvath, Peter & Bryn, Anders (2020). FATES on GALAXY facilitates ecologist and climate modeler collaboration.
• Fouilloux, Anne Claire; Tang, Hui; Lieungh, Eva; Geange, Sonya Rita; Horvath, Peter & Bryn, Anders (2020). Climate JupyterLab as an interactive tool in Galaxy.
• Fouilloux, Anne Claire; Tang, Hui; Lieungh, Eva; Geange, Sonya Rita; Horvath, Peter & Bryn, Anders (2020). Functionally Assembled Terrestrial Ecosystem Simulator (FATES) with Community Land Model in Galaxy.
• Bryn, Anders; Hessen, Dag Olav & Stordal, Frode (2020). Før det bikker over. Klassekampen. ISSN 0805-3839. p. 18–19.
• Lieungh, Eva; Bryn, Anders; Stordal, Frode; Bjerke, Jarle W.; Tonjer, Lea-Rebekka & Bright, Ryan M. (2020). Norske fjell gror igjen i et varmere klima. Aftenposten (morgenutg. : trykt utg.). ISSN 0804-3116. p. 20–21.
• Bryn, Anders; Dalen, Thea Grobstok; Finne, Eirik Aasmo; Heiberg, Hanne; Nilsen, Irene Brox & Parmentier, Frans-Jan W. [Show all 22 contributors for this article] (2020). Natur i endring - en vandreutstilling.
• Bryn, Anders (2019). EMERALDs forskning på vegetasjonsendringer.
• Bryn, Anders (2019). Vegetasjonskart - Wikipedia. Show summary

  Et vegetasjonskart er et forenklet (kartografisk generalisert) kartbilde av fordeling og utbredelse av vegetasjonstyper i terrenget Vegetasjonskartet viser vegetasjonstypenes fordeling slik den var på det tidspunktet området ble kartlagt. Typene er stabile over tid med mindre det ikke skjer større endringer i økologiske betingelser. Snaumarksareal som gror igjen etter endret arealbruk eller klimaendringer, vil etter hvert måtte ajourføres.

• Puschmann, Oskar; Lusæter, Even & Bryn, Anders (2019). Tregrense på 1404 moh bekymrer. [Radio]. NRK P1 - "Her og nå".
• Puschmann, Oskar; Bryn, Anders & Lusæter, Even (2019). Fjellbjørk ved Glittertind. [TV]. NRK.
• Lusæter, Even; Puschmann, Oskar & Bryn, Anders (2019). Norgesmester til besvær. [Internet]. NRK. Show summary

  Ved foten av Norges nest høyeste fjell, Glittertind, rager et grønt og frodig tre i det ellers så kortvokste landskapet, 1404 meter over havet. Fint tenker kanskje noen. Et farevarsel, mener forsker Anders Bryn ved Naturhistorisk museum, Universitetet i Oslo (UiO). Tendensen er at Norge blir grønnere og at det gror igjen. Det går fort. Det ser vi på bildene fra 50 år siden. Det tar ikke lang tid, forteller Oskar Puschmann, seniorrådgiver ved Norsk institutt for bioøkonomi (NIBIO).

• Bryn, Anders (2019). Landskap i endring. [Radio]. NRK.
• Bryn, Anders (2019). Fjellbjørk ved Glittertind. [TV]. NRK.
• Bryn, Anders (2019). Beiting bra for klima. [TV]. NRK.
• Bryn, Anders (2019). Folkeforskning: gull eller gråstein?
• Bryn, Anders (2019). Det finnes gode grunner til å beholde utmarksbasert husdyrproduksjon i fjellbygdene. Gudbrandsdølen Dagningen. p. 24–24.
• Bryn, Anders & Skarpaas, Olav (2019). Folkeforskning på tregrenser. Museumsnytt. ISSN 0027-4186. p. 46–47.
• Skarpaas, Olav; Eriksen, Eva Lieungh & Bryn, Anders (2019). Klimaforskning ved NHM.
• Dolan, Margaret; Bekkby, Trine; Buhl-Mortensen, Pål; Andersen, Guri Sogn; van Son, Thijs Christiaan & Thormar, Jonas [Show all 11 contributors for this article] (2019). Phasing in use of the “Nature in Norway” (NiN) system for classification and description of nature in the marine environment – experiences, challenges and international relevance. .
• Bryn, Anders (2019). Skoggrensa i endring.
• Bryn, Anders (2019). Ber kommunene ta hytteansvar. [Newspaper]. Gudbrandsdølen Dagningen.
• Bryn, Anders (2019). Vil du hjelpe skogforskerne? [Internet]. https://ung.forskning.no/.
• Bryn, Anders (2019). Tur- og fjellfolk i skogforskernes tjeneste. [Internet]. www.forskning.no.
• Bryn, Anders (2019). Tregrensa trekker seg oppover. [Newspaper]. Gudbrandsdølen Dagningen .
• Bryn, Anders (2019). Her kan Nøkkelen til klimaløsningen ligge. [Newspaper]. Gudbrandsdølen Dagningen.
• Bryn, Anders; Volden, Inger Kristine; Horvath, Peter; Torma, Michal & Stordal, Frode (2019). Hvor raskt stiger tre- og skoggrensene i Norge? Folkeforskning i praksis. .
• Bryn, Anders (2019). Klimagasser og hvordan de virker i atmosfæren.
• Bryn, Anders (2018). Vegetasjonskart - Wikipedia. Show summary

  Et vegetasjonskart er et forenklet (kartografisk generalisert) kartbilde av fordeling og utbredelse av vegetasjonstyper i terrenget.[1] Vegetasjonskartet viser vegetasjonstypenes fordeling slik den var på det tidspunktet området ble kartlagt.

• Skarpaas, Olav; Bryn, Anders; Torma, Michal; Horvath, Peter & Volden, Inger Kristine (2018). Folkeforskning med mobil-app: tregrenser og naturmangfold.
• Haga, Hannah Emma Emilie Strømsrud; Bryn, Anders; Nilsen, Anne-Barbi & Ullerud, Heidrun Asgeirsdatter (2018). Opplæring av nye feltkartleggere: ABC-metoden. Kart og Plan. ISSN 0047-3278. 78(4), p. 377–382.
• Bryn, Anders (2018). Paradokset ved bruk og vern av norsk natur - tap av villmarkspreget natur.
• Bryn, Anders; Volden, Inger Kristine; Horvath, Peter & Torma, Michal (2018). Folkeforskning: Norge gror igjen - hva skjer i naturen og hvordan påvirkes ferdsel og opplevelser? Show summary

  Skoggrensa i Norge er på vei oppover. I et forsøk på å bevisstgjøre folk på endringene som skjer i naturen, har Naturhistorisk museum i Oslo og Den Norske Turistforening utviklet folkeforskningsprosjektet Natur i endring. Skjelettet i prosjektet er en app, som gir turgåere anledning til å registrere de øverste skogene og trærne. Appen gir folk en plattform som de selv kan utforske det norske landskapet ut ifra. Deltakerne må løfte blikket på jakt etter høytliggende trær og skoger. Samtidig vil de forhåpentligvis reflektere over hvorfor disse trærne befinner seg akkurat der. Allerede da har de tatt inn over seg noe essensielt, at naturen påvirkes av oss mennesker. Da blir det kanskje lettere å forstå hvorfor klimaendringene ikke bare smelter is på Nordpolen, men at de er med på å endre det norske fjellandskapet i dag. Prosjektet har mottatt finansiell støtte fra Sparebankstiftelsen DNB.

• Bryn, Anders (2018). Kva betyr kulturlandskapet for reiselivet? .
• Bryn, Anders (2018). Skogens ekspansjon i fjellet.
• Vollsnes, Ane Victoria; Eriksen, Aud Berglen; Falk, Stefanie; Bryn, Anders; Viken, Jeanette & Stordal, Frode (2018). Ozonforurensning. Klima, vegetasjon og matproduksjon.
• Bryn, Anders; Torma, Michal; Horvath, Peter & Volden, Inger Kristine (2018). Natur i endring (mobil app for iOS og Android, tilgjengelig på norsk og engelsk).
• Bryn, Anders; Torma, Michal; Volden, Inger Kristine & Horvath, Peter (2018). www.naturiendring.no.
• Bryn, Anders (2018). Hyttebyggerne følger etter når tregrensa kryper høyere opp i fjellet. [Newspaper]. Tønsberg Blad.
• Bryn, Anders (2018). Skog på fjelltur. [Journal]. Fjell & Vidde.
• Bryn, Anders (2018). Det får være grenser! . [Journal]. Hytteliv.
• Bryn, Anders (2018). Albedoeffekten – den glemte faktoren i klimaregnskapet. [Journal]. Buskap.
• Bryn, Anders (2018). Tur på fjellet kan bli tur i skogen. [Internet]. www.dnt.no.
• Bryn, Anders (2018). Nå kan du også bli “klimaforsker”. [Newspaper]. Aftenposten.
• Bryn, Anders (2018). Norwegen: Klimaforscher bitten Bergwanderer um Hilfe. [Internet]. www.polarkreisportal.de.
• Bryn, Anders (2018). Bli med ut og forsk. [Newspaper]. Tidens Krav.
• Bryn, Anders (2018). Hvor er det øverste treet i regionen? [Newspaper]. Bladet Vesterålen .
• Bryn, Anders (2018). No skal turgåarar bli klimaforskarar. [Newspaper]. Sogn Avis.
• Bryn, Anders (2018). Gå tur og bli «klimaforskar». [Internet]. www.fjuken.no.
• Bryn, Anders (2018). Ny app gjev turgåarar høve til å verte klimaforskarar. [Internet]. www.framtida.no.
• Bryn, Anders (2018). Å ikke se fjellet for bare trær. [Newspaper]. Valdres.
• Bryn, Anders (2018). Turgåarar skal bli klimaforskarar. [Newspaper]. Nationen.
• Bryn, Anders (2018). Jakter «grenseløse» trær. [Newspaper]. Altaposten.
• Bryn, Anders (2018). Bli med ut å hjelp klimaforskerne. [Newspaper]. Gudbrandsdølen Dagningen .
• Bryn, Anders (2018). Meir myr i Noreg enn tidlegare antatt. [Internet]. www.forskning.no.
• Bryn, Anders (2018). Mykje meir myr enn tidlegare antatt. [Newspaper]. Nationen.
• Tonjer, Lea-Rebekka; Thoen, Ella; Morgado, Luis Neves; Mundra, Sunil; Nybakken, Line & Bryn, Anders [Show all 7 contributors for this article] (2018). Changes in the soil fungal community across the mountain birch tree line ecotone.
• Tonjer, Lea-Rebekka; Thoen, Ella & Bryn, Anders (2018). Uten soppen når ikke skogen toppen. Aftenposten (morgenutg. : trykt utg.). ISSN 0804-3116. p. 12–13.
• Bryn, Anders (2018). Natur i endring.
• Bryn, Anders (2018). “Enn om vi kledte fjellet”. Skog Årsaker og konsekvenser av endrede skog- og tregrenser.
• Bryn, Anders (2018). Hva skjer med naturen i Norge? Er det sant at klimaet påvirker oss?
• Bryn, Anders (2018). Sammenhenger mellom beiting, vegetasjon og atmosfære / albedoeffekter.
• Bryn, Anders (2018). Classification of nature – purpose and challenges.
• Horvath, Peter; Halvorsen, Rune; Stordal, Frode; Tang, Hui & Bryn, Anders (2018). Distribution models of vegetation types in Norway.
• Aune-Lundberg, Linda & Bryn, Anders (2017). Predicting small scale presence of a vegetation type using distribution modelling.
• Bryn, Anders (2017). Helgeland preges i stadig større grad av ugjennomtrengelig krattskog. [Newspaper]. Helgelendingen.
• Bryn, Anders (2017). Høytliggende hytter – mange 1000 meter over havet. [Newspaper]. Eidsvoll Ullensaker Blad .
• Bryn, Anders (2017). Den magiske 1000-meteren. [Newspaper]. Oppdalingen.
• Bryn, Anders; Horvath, Peter & Volden, Inger Kristine (2017). Høyest til fjells i landet. [Newspaper]. Gudbrandsdølen Dagningen.
• Bryn, Anders; Horvath, Peter & Volden, Inger Kristine (2017). Norsk høyderekord for liten bjørk. [Newspaper]. Varden.
• Bryn, Anders; Horvath, Peter & Volden, Inger Kristine (2017). Norsk rekord for lita bjørk. [Newspaper]. Nationen.
• Bryn, Anders; Horvath, Peter & Volden, Inger Kristine (2017). Norsk rekord for liten bjørk. [Newspaper]. Tønsberg Blad.
• Bryn, Anders (2017). 1000 meter over havet. [Newspaper]. Stavanger Aftenblad.
• Bryn, Anders (2017). Nå vil vi ha hytte på snaufjellet. [Newspaper]. Aftenposten.
• Bryn, Anders (2017). Noen ringer faktisk for å spørre om vi har tomter som ligger høyere enn 1000 meter over havet. [Internet]. Abito.
• Ullerud, Heidrun Asgeirsdatter & Bryn, Anders (2017). Optimizing the land cover mapping process in Norway.
• Tang, Hui; Stordal, Frode; Berntsen, Terje Koren & Bryn, Anders (2017). Improve dynamic vegetation model of community land model in simulating Arctic vegetation and its interaction with climate.
• Rydsaa, Johanne Hope; Stordal, Frode; Bryn, Anders & Tallaksen, Lena M. (2017). Effects of shrub cover changes on the near surface atmosphere in northern Fennoscandia: A model study.
• Horvath, Peter; Tang, Hui; Stordal, Frode & Bryn, Anders (2017). Terrestrial vegetation ecological climatology.
• Bryn, Anders; Volden, Inger Kristine; Horvath, Peter & Stordal, Frode (2017). Skogen er på fjelltur. Aftenposten (morgenutg. : trykt utg.). ISSN 0804-3116. p. 12–13.
• Volden, Inger Kristine; Horvath, Peter & Bryn, Anders (2017). Ei historie om Lærdalsskogen. Sogn Avis. p. 12–12.
• Bryn, Anders; Stordal, Frode; Berntsen, Terje Koren & Tang, Hui (2017). Vegetation dynamics - distribution, modelling and feedbacks.
• Bryn, Anders (2017). Communication, outreach and citizen science.
• Bryn, Anders; Potthoff, Kerstin; Horvath, Peter; Volden, Inger Kristine; Tang, Hui & Berntsen, Terje Koren [Show all 7 contributors for this article] (2017). Greening and browning: 100 years of tree- and forest line dynamics.
• Bryn, Anders (2017). Hvordan bli en bedre foredragsholder – enkle grep til bedre foredrag.
• Bryn, Anders (2017). 100 years of tree- and forest line changes in eastern Jotunheimen.
• Bryn, Anders (2017). Vegetasjon-atmosfære interaksjoner ved beiting.
• Bryn, Anders (2017). Hva skjer med den norske naturen?
• Aune, Sigrun; Bryn, Anders & Hovstad, Knut (2017). Loss of semi-natural grasslands in the boreal region - A case study from Norway.
• Motrøen, Terje & Bryn, Anders (2017). From agriculture to tourism: results from a study program in knowledge tourism. Abstracts and Proceedings of the Geological Society of Norway. 1, p. 60–61.
• Motrøen, Terje & Bryn, Anders (2017). Fra landbruk til reiseliv - resultater av et desentralisert studieprogram i kunnskapsturisme.
• Rekdal, Yngve; Angeloff, Michael & Bryn, Anders (2016). Myr i Noreg. NIBIO POP. ISSN 2464-1170. 2(1). Show summary

  Myr er ein viktig naturtype med eit særeige artsmangfald. Myrene er viktige for omregulering, og dei utgjer eit stort karbonlager. I Noreg er myrarealet 28 300 km2 og utgjer 9 % av landarealet. Dette viser tal frå prosjektet «Arealrekneskap for ut- mark» som no er presentert for heile landet. I tillegg til myr kjem 9 400 km2 anna forsumpa areal i form av sumpskog, som er 3 % av landarealet. Samla forsumpa areal utgjer da 12 %.

• Bryn, Anders (2016). Projects / research-groups at Department of Biosciences (UiO) working with terrestrial vegetation climatological ecology.
• Bryn, Anders (2016). Plans for a Climate Center at Natural History Museum.
• Bryn, Anders (2016). Systems for mapping of vegetation and nature types.
• Bryn, Anders (2016). Mer myr enn antatt. [Internet]. www.forskning.no.
• Bryn, Anders (2016). Meir myr enn antatt. [Newspaper]. Nationen.
• Bryn, Anders (2016). Utsiktsstøtte ikke klar. [Newspaper]. Nationen.
• Bryn, Anders (2016). Husdyr i utmark bremser oppvarminga. [Newspaper]. Nationen.
• Bryn, Anders (2016). Norges fjellandskap er dramatisk forandret. [Internet]. www.forskning.no.
• Bryn, Anders (2016). Norway's mountain landscape has changed dramatically. [Internet]. Science Nordic.
• Bryn, Anders (2016). Beitedyr best mot gjengroing. [Newspaper]. Trønder-Avisa.
• Bryn, Anders (2016). Kartlegging av naturtyper etter NiN.
• Bryn, Anders (2016). Ever wondered how to give a good presentation?
• Kvamme, Mons; Svalheim, Ellen; Bryn, Anders & Norderhaug, Ann (2016). Frisoner for rovdyr kan true mangfoldet. Aftenposten (morgenutg. : trykt utg.). ISSN 0804-3116. p. 26–26.
• Kvamme, Mons; Svalheim, Ellen; Bryn, Anders & Norderhaug, Ann (2016). Vil frisoner for rovdyr fremme mangfoldet i naturen? Bonde og småbruker. ISSN 0801-7662. p. 3–3.
• Kvamme, Mons; Svalheim, Ellen; Bryn, Anders & Norderhaug, Ann (2016). Fremmer rovdyr-frisoner mangfold? Nationen. ISSN 0805-3782. p. 18–18.
• Bryn, Anders; Rekdal, Yngve; Moen, Asbjørn & Stordal, Frode (2016). Store kunnskapshull i myra. Nationen. ISSN 0805-3782. p. 18–18.
• Tang, Hui; Stordal, Frode; Berntsen, Terje Koren & Bryn, Anders (2016). Dynamical vegetation-atmosphere modelling of the boreal zone.
• Potthoff, Kerstin & Bryn, Anders (2016). Tree- and forest line dynamics in Norwegian mountain areas.
• Bryn, Anders & Angeloff, Michael (2015). Kartmodell viser gjengroing. Fakta fra Skog og landskap. 15(17). Full text in Research Archive Show summary

  Det norske landskapet gror igjen med skog og kratt. En ny kartmodell viser hvilke områder i Norge som kan gro igjen.

• Aune, Sigrun; Hovstad, Knut; Bryn, Anders & Halvorsen, Rune (2015). Semi-natural grasslands in a Central Norwegian boreal landscape.
• Bryn, Anders; Moen, Asbjørn & Halvorsen, Rune (2015). Naturvernet er ikke tjent med konfrontasjon. Aftenposten (morgenutg. : trykt utg.). ISSN 0804-3116.
• Halvorsen, Rune; Moen, Asbjørn & Bryn, Anders (2015). Markavern på utrygg grunn. Aftenposten (morgenutg. : trykt utg.). ISSN 0804-3116. p. 3–3.
• Sang, Neil; Dramstad, Wenche & Bryn, Anders (2015). Agricultural land: Dimensions of land management and abandonment.
• Bryn, Anders (2015). Natur i Norge (NiN) kartlegging.
• Bryn, Anders (2015). Kartlegging av naturtyper.
• Strand, Geir-Harald; Svensson, Arvid; Rekdal, Yngve; Stokstad, Grete; Mathiesen, Henrik Forsberg & Bryn, Anders (2021). Verdiskaping i utmark: Status og muligheter. NIBIO. ISSN 978-82-17-02944-1. 7(175). Full text in Research Archive
• Halvorsen, Rune; Wollan, Anders Kvalvåg; Bryn, Anders; Bratli, Harald & Horvath, Peter (2021). Naturtypekart etter NiN for området omkring Veia (Nedre Eiker og Øvre Eiker, Buskerud). Naturhistorisk museum. ISSN 978-82-7970-126-2. Full text in Research Archive
• Bryn, Anders; Bekkby, Trine; Dervo, Børre Kind; Dolan, Margaret & Halvorsen, Rune (2020). Hovedveileder for feltbasert kartlegging av terrestrisk, limnisk og marin naturvariasjon etter NiN. Artsdatabanken. ISSN 978-82-92838-54-9. Full text in Research Archive Show summary

  Formålet med veilederen er å fylle det kunnskapsrommet som trengs for å bruke natursystemnivået i NiN til feltbasert kartlegging; både til opplæring av nye kartleggere, til hjelp ved utlysning av oppdrag, og som veiledning for ulike brukere av naturtypekart. Feltbasert kartlegging etter NiN brukes og lyses ut for mange ulike formål, og veilederen bærer derfor preg av å skulle dekke mange ulike behov. Veilederen inkluderer kartlegging av terrestriske, limniske og marine økosystemer. Veilederen definerer ikke hvordan de enkelte sektorer skal løse sine kartleggingsbehov, men viser hvordan ulike behov og utfordringer kan løses. Formålet med veilederen er å bidra til at resultatene av praktisk kartlegging blir så gode som mulig. Naturtypekartenes kvalitet styres imidlertid i stor grad av rammer utenfor denne veilederen. Det er de ulike sektorene som organiserer og lyser ut oppdrag som avgjør hvordan kartleggingen i praksis foregår. Dette dokumentet er derfor en veileder, ikke en instruks.

• Bryn, Anders & Horvath, Peter (2020). Kartlegging av NiN naturtyper i målestokk 1:5000 rundt flux-tårnet og på Hansbunuten, Finse (Vestland). Naturhistorisk museum, Universitetet i Oslo. ISSN 978-82-7970-122-4. Full text in Research Archive
• Halvorsen, Rune; Bryn, Anders; Bratli, Harald & Horvath, Peter (2020). Naturtypekart etter NiN for et område omkring Unsetsætra (Biri, Gjøvik, Oppland). Naturhistorisk Museum. ISSN 978–82–7970–120–0. Full text in Research Archive
• Arnesen, Tor; Ellingsen, Winfried; Lerfald, Merethe & Bryn, Anders (2020). Vil vi opp? Omsetning av fritidsbygg i sonen mellom skog og fjell. Høgskolen i Innlandet. ISSN 2535-5678. 2020(6). Show summary

  Østlandsforskning har på oppdrag fra Klima- og moderniseringsdepartmentet identifisere og analysert mulige sammenhenger i markedet for omsetning av fritidsbygg og skoggrenser. Er omsetningsomfang og omsetningsbeløp gjennomgående høyere jo nærmere eller over skoggrensen objektene er lokalisert? Analyseområdet er det indre fjellområdet med til sammen 113 (2919)-kommuner i Sør-Norge sør for Trøndelag Fylke. Studien konkluderer med at det for perioden 2000 til 2020 og i det indre fjellområdet ikke kan påvises sammenheng mellom omsetningsbeløp og avstand til klimatisk skoggrense. Derimot er en stadig økende andel fritidsbygg lokalisert til Markedssonen (inntil 200 høydemeter under klimatisk skoggrense, eller over denne) gjennom de knappe 20 år denne analysen dekker. Viktigere enn om et objekt er plassert over eller undere skoggrensen, synes utsikt og tilgang til infrastruktur (teknisk infrastruktur, aktivitetsinfrastruktur, kommersiell infrastruktur) å være viktigere for etterspørsel og prising i markedet.

• Arnesen, Tor & Bryn, Anders (2020). Fritidsboliger og skoggrensen i fjellområder. Høgskolen i Innlandet. ISSN 2535-5678. 2020(2). Show summary

  Klima- og miljødepartementet har bestilt denne analysen som inngår i et arbeid med å vurdere behov for utbyggingsgrenser som virkemiddel for arealbruksmyndighetene. Utredningen gir i den sammenheng et faggrunnlag blant annet for vurdering av mulige statlige planretningslinjer for deler av fjellområdene. Analyseområdet i utredningen er 113 kommuner i det indre av Sør-Norge fra og med Trøndelag. Dette området benevnes Fjellkommuner og Tilliggende fjellkommuner. Verneområdene er medtatt i analyseområdet. Analyse viser utviklingen av fritidsboliger i skoggrensesonen for hele analyseområdet, og en detaljstudie av (15) utvalgte områder hvor det har vært størst utviklingsdynamikk i skog / snaufjell – grenseland.

• Bratli, Harald; Halvorsen, Rune; Bryn, Anders; Arnesen, Geir; Bendiksen, Egil & Jordal, Jon Bjarne [Show all 11 contributors for this article] (2019). Beskrivelse av kartleggingsenheter i målestokk 1:5000 etter NiN (2.2.0). Utgave 1, kartleggingsveileder nr 4. Artsdatabanken. ISSN 978-82-92838-50-1.
• Horvath, Peter; Nilsen, Anne-Barbi & Bryn, Anders (2019). Oppsett og tilrettelegging av QGIS for NiN naturtypekartlegging. Naturhistorisk museum. ISSN 1891-8050. Full text in Research Archive
• Andersen, Guri Sogn; Bekkby, Trine; Dolan, Margaret; Bøe, Reidulv; Thormar, Jonas & Buhl-Mortensen, Pål [Show all 12 contributors for this article] (2019). Feltveileder for Kartlegging av marin naturvariasjon etter NiN (2.2.0). Artsdatabanken. ISSN 978-82-92838-49-5. Full text in Research Archive Show summary

  Formålet med veilederen Veilederens hovedformål er å bidra til at resultatene av praktisk kartlegging i sjø i henhold til NiNs type og beskrivelsessystem blir så gode som mulig og sammenlignbare på tvers av kartleggere. Dette innebærer å beskrive hvordan, og i hvilken grad, den observerte naturvariasjonen bør forenkles under kartlegging. Veilederen skal oppsummere den kunnskapen som trengs for å kartlegge i sjø etter NiN, og i overenstemmelse med prinsippene som er omtalt i hovedveilederen (Bryn m. fl. 2018). Feltveilederen skal gi de generelle rammene for NiN-kartlegging i sjø, inkludert metodikk og verktøy, og har kartleggere som målgruppe. Denne feltveilederen dekker NiNs natursystemnivå med tilhørende type- og beskrivelsessystem for saltvannsbunnsystemer og marine vannmasser, og omfatter ikke andre deler av NiN. Veilederens Del D gir en beskrivelse av de ulike marine hovedtypene og miljøvariablene (LKMene) som definerer typeinndelingen. Denne delen gir også en veiledning til kartlegging av de ulike marine naturtypene på natursystemnivået for målestokkene 1:5 000, 1:20 000 og 1:100 000, i enkelte tilfeller også for målestokkene 1:500 og 1:2 500 (som er spesielt relevant for Fast fjærebeltebunn og evt. andre naturtyper som har liten arealutbredelse og som lar seg avgrense direkte i felt). Hovedveilederen (Bryn m. fl. (2018)) skisserer noen sentrale forutsetninger som en veileder for kartlegging av naturtyper avhenger av, blant annet at det finnes et type- og beskrivelsessystem som er tilpasset praktisk kartlegging. Det betyr at det må finnes tilstrekkelig erfaring med praktisk bruk av systemet. Disse forutsetningen er i all hovedsak ikke oppfylt for kartlegging i sjø. Det er derfor viktig å presisere at dette er en første-generasjons veileder for kartlegging i sjø etter NiN (versjon 2.2.0) på natursystemnivå. Etter hvert som denne veilederen testes i felt, vil erfaringer høstes og bidra til en videre utvikling og en revidering basert på nye erfaringer og evt. nye metoder som måtte utvikles.

• Halvorsen, Rune; Eriksen, Eva Lieungh; Wollan, Anders Kvalvåg; Ullerud, Heidrun Asgeirsdatter; Bryn, Anders & Bratli, Harald [Show all 7 contributors for this article] (2018). Forarbeid til standard for kontroll av kvalitet i naturtypekart etter NiN. FoU rapport 1. Artsdatabanken. ISSN 978-82-92838-51-8.
• Wollan, Anders Kvalvåg; Bratli, Harald; Bryn, Anders; Eriksen, Eva Lieungh; Nilsen, Anne-Barbi & Ullerud, Heidrun Asgeirsdatter [Show all 7 contributors for this article] (2018). Test av metoder for etterkontroll av kvalitet i naturtypekart etter NiN versjon 2, på Jeløya 2017. Natur i Norge FoU-Rapport 2. . Artsdatabanken.
• Bryn, Anders; Halvorsen, Rune & Ullerud, Heidrun Asgeirsdatter (2018). Hovedveileder for kartlegging av terrestrisk naturvariasjon i Norge (Version 2.2.0). Utgave 1. NiN-artikkel 7. Artsdatabanken. Full text in Research Archive
• Bryn, Anders & Ullerud, Heidrun Asgeirsdatter (2018). Veileder for kartlegging av terrestrisk naturvariasjon etter NiN (2.2.0) i målestokk 1:5.000 og 1:20.000. Kort versjon til bruk i felt. Artsdatabanken. ISSN 978-82-92838-47-1.
• Framstad, Erik; Bryn, Anders; Dramstad, Wenche & Sverdrup-Thygeson, Anne (2018). Grønn infrastruktur. Landskapsøkologiske sammenhenger for å ta vare på naturmangfoldet. Norsk institutt for naturforskning. ISSN 978-82-426-3138-1. 1410(1410). Show summary

  Grønn infrastruktur representerer arealer og landskapselementer med særlig betydning som leve- og forflytningsområder for arter eller viktige områder for sentrale økologiske prosesser. Bevaring og utvikling av grønn infrastruktur er et viktig tiltak for å ivareta økologiske sammen-henger i landskapet og kan bidra til å redusere effektene av kommende klimaendringer. Her gir vi en kort gjennomgang av landskapsøkologiske prinsipper for å ta vare på økologiske sam-menhenger og skisserer aktuelle kriterier for å identifisere viktige deler av grønn infrastruktur i ulike hovedøkosystemer. Vi gir også oversikt over aktuelle datakilder og hvordan disse kan sammenstilles for å synliggjøre grønn infrastruktur på kart og i planverktøy. Betydningen av ulike arealer og landskapselementer varierer for ulike arter. Landskapsstruktur nær den naturen selv har formet, vil trolig være best egnet til å ivareta stedegent naturmang-fold. Jo større områder er, jo flere individer og ulike arter kan ha tilhold der. Hva som er til-strekkelig store områder for å ivareta levedyktige bestander av arter, vil avhenge av område-nes kvalitet og forbindelser til andre tilsvarende områder. Områder som avviker mye fra omgi-velsene, vil være påvirket av ulike abiotiske og biotiske forhold i omgivelsene (kanteffekter), med negativ påvirkning > 100 m inn i området. Fragmentering av en naturtype vil føre til reduk-sjon i totalarealet av naturtypen og oppsplitting i mindre biter som er mer isolert fra hverandre og mer utsatt for kanteffekter. Ofte vil slike fragmenteringseffekter inntre når total mengde av naturtypen blir < 30% av opprinnelig areal. Hvordan arter faktisk bruker elementene i et land-skap og flytter mellom dem, vil avhenge av artenes habitatkrav, livshistorie og spredningsev-ner. Arter sterkt knyttet til habitat med lang varighet, vil ofte ha liten spredningsevne og få pro-blemer om landskapet undergår raske endringer. Flere land arbeider med utviklingen av grønn infrastruktur som ledd i bevaring av naturmang-foldet. Disse omfatter et stort spenn fra lokale prosjekter, ofte med fokus på økosystemtjenes-ter i byer, til nasjonale eller transnasjonale prosjekter for å ta vare på naturmangfold og sikre økologiske sammenhenger over større regioner. Særlig Sveriges arbeid med grønn infrastruk-tur synes relevant for Norge. Målet med grønn infrastruktur er å ta vare på naturmangfoldet og viktige økologiske prosesser. Aktuelle kjerneområder i grønn infrastruktur er da arealer og landskapselementer preget av opprinnelig natur og med få tekniske inngrep, med stort eller spesielt naturmangfold eller med viktige økologiske funksjoner. Slike kjerneområder bør være store nok til å unngå sterke kant-effekter. Arters spredningsmuligheter mellom kjerneområder vil avhenge av avstand og hvor velegnet arealet er mellom kjerneområdene, samt over hvor lang tid spredningen kan foregå. Korridorer bør ha minste bredde, fra ti til noen hundre meter, tilpasset artenes krav og land-skapets utforming, gjerne knyttet til naturlige terrengformer som dalfører, vassdrag og kant-soner. For å møte klimaendringer bør grønn infrastruktur også gi rom for forflytning til nye om-råder med potensielt egnete miljøforhold, som høyereliggende områder eller områder med stor topografisk variasjon. Mer spesifikke kriterier for elementene i grønn infrastruktur er beskrevet for ulike hovedøkosystemer. NØKKELORD : Norge, landskap, grønn infrastruktur, konnektivitet, KEY WORDS : Norway, landscape, green infrastructure, connectivity

• Bryn, Anders & Ullerud, Heidrun Asgeirsdatter (2017). Veileder for arealdekkende kartlegging av terrestrisk natur-variasjon etter NiN i målestokk 1:5.000 og 1:20.000 - kort versjon (2.1.0b). Artsdatabanken.
• Strand, Geir-Harald; Bryn, Anders; Engan, Gunnar; Granhus, Aksel; Svalheim, Ellen & Wallin, Hanne Gro (2016). Arealrepresentativ kartlegging og overvåking av naturtyper i Norge. Framlegg til hovedprosjekt og feltinstruks. NIBIO. ISSN 978-82-17-01732-5. 2(130). Full text in Research Archive
• Bratli, Harald; Halvorsen, Rune; Bryn, Anders; Bendiksen, Egil; Jordal, Jon Bjarne & Svalheim, Ellen [Show all 9 contributors for this article] (2016). Dokumentasjon av NiN versjon 2.1 tilrettelagt for praktisk naturkartlegging i målestokk 1:5000. – Natur i Norge, Artikkel 8 (versjon 2.1.0). Artsdatabanken.
• Strand, Geir-Harald; Bryn, Anders & Framstad, Erik (2016). Arealrepresentativ kartlegging og overvåking av naturtyper (NiN) Framlegg til metode og arbeidsopplegg. NIBIO. ISSN 978-82-17-01624-3. 2(55). Full text in Research Archive Show summary

  Rapporten foreslår og drøfter metode for en nasjonal arealrepresentativ overvåking av naturtyper basert på klassifikasjonssystemet Natur i Norge (NiN). Aspekter som omhandles er: Kunnskapsbehov ved kartlegging og overvåking; Utvalgsmetoder; Registreringsmetode; Opplæringsbehov; samt Prosedyrer og dataflyt. Rapporten inneholder et framlegg til en samlet metodikk og beskrivelse av et pilotprosjekt for uttesting, samt skisse til et program for løpende overvåking.

• Granhus, Aksel; Eriksen, Rune; Viken, Knut Ole; Wollan, Anders Kvalvåg; Bryn, Anders & Halvorsen, Rune (2016). Naturtyperegistrering etter NIN 2.0 i Landsskogtakseringen. Erfaringer og resultater fra pilotprosjekt. NIBIO. ISSN 978-82-17-01589-5. 2(29). Full text in Research Archive Show summary

  Denne rapporten sammenstiller erfaringer fra et pilotprosjekt der hovedmålet har vært å gjennomføre en uttesting av metodikk for innhenting av arealrepresentativ statistikk for naturtyper etter NiN-systemet, med utgangspunkt i Landsskogtakseringen. Erfaringene skal danne grunnlag for vurdering av mulighetene for en fullskala landsdekkende NiN-registrering i skog og på tresatte arealer. Delmål har vært å avklare 1) hvilke variabler i Landsskogtakseringen som kan anvendes i sin nåværende form ved registreringer etter NiN 2.0, og 2) hvilke nye registreringsvariabler, eventuelt endringer av eksisterende, som er nødvendig. To alternative registreringsopplegg ble utarbeidet og er testet ut av lagledere i Landsskogtakseringen. Disse har taksert over 350 landsskogflater i ulike landsdeler etter begge opplegg, og et utvalg av flatene (46) er også taksert av en biolog fra Naturhistorisk museum ved Universitetet i Oslo, uavhengig av Landsskogtakseringens lagledere. Resultatene viser at en ved å anvende et opplegg basert på en kombinasjon av eksisterende variabler i Landsskogtakseringen og ved å inkludere noen nye fra NiN i tillegg, vil kunne framskaffe et datagrunnlag for å beregne fordelingen av naturtyper i skogsmark og på andre tresatte arealer etter et femårig omdrev. Erfaringene fra prosjektet viser imidlertid også betydningen av å få på plass et godt opplegg for NiN-opplæring og kalibrering av laglederne. I rapporten gis det et anslag over ressursbehov knyttet til en fullskala implementering av NiN- registreringer inkludert kostnader knyttet til kursing og opplæring av inventørene. Før en kan sette i gang med registreringer over et femårig omdrev, er det behov for å avklare med oppdragsgiver hvilket omfang registreringene skal ha og hvordan registreringsopplegget for noen av variablene fra beskrivelsessystemet i NiN skal utformes.

• Bryn, Anders (2015). Skjøtselsplan for verneområdene i Froan. NIBIO. ISSN 978-82-17-01494-2. 1(38). Show summary

  I arbeidet med forvaltningsplan for verneområdene i Froan, ble det på oppdrag fra Fylkesmannen i Sør-Trøndelag gjennomført naturfaglige registreringer i 2011, som skulle danne grunnlaget for en skjøtselsplan. Alle landarealer innen verneområdene ble vegetasjonskartlagt. Med basis i vegetasjonskartleggingen fra 2011, tidligere vegetasjonskartlegging (2007) og andre registreringer fra Froan, presenterer denne rapporten skjøtselsplanen for de terrestre arealene innen verneområdene i Froan. Sammen med skjøtselsplanen følger 5 temakart.

• Halvorsen, Rune; Bendiksen, Egil; Bratli, Harald; Bryn, Anders; Jordal, Jon Bjarne & Svalheim, Ellen [Show all 9 contributors for this article] (2015). Beskrivelser av utvalgte enheter for kartlegging i målestokk 1:5000 etter NiN versjon 2.0 og artslister som viser diagnostiske arters fordeling langs viktige lokale komplekse miljøvariabler. Artsdatabanken.

View all works in Cristin