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Entwicklung eines statistischen Habitateignungsmodells zur räumlichen Vorhersage der Vorkommenswahrscheinlichkeit des Wachtelkönigs (Crex crex L.) im Nationalpark Unteres Odertal

Ein landschaftsökologischer Beitrag zum Schutz einer gefährdeten Vogelart

dc.contributor.advisorGerold, Gerhard Prof. Dr.de
dc.contributor.authorJust, Peterde
dc.date.accessioned2006-03-29T15:24:28Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T11:28:20Zde
dc.date.available2013-01-30T23:50:15Zde
dc.date.issued2006-03-29de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B32D-Ede
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-2397
dc.description.abstractDer Wachtelkönig ist die europäische Brutvogelart, über deren Ökologie und Naturschutzbiologie bis Anfang der 1990er Jahr am wenigsten bekannt war (Flade 1991). Wichtige Forschungsfragen zu diesen Themen konnten von Stowe et al. (1993), Green und Tyler (1993), Schäffer und Münch (1993), Tyler (1996), Green et al. (1997) und Schäffer (1997) beantwortet werden. Die Ergebnisse dieser Untersuchungen basieren auf regional begrenzten Untersuchungen und einer insgesamt überschaubaren Datenbasis.Mit der vorliegenden Arbeit zum wichtigsten Verbreitungsgebiet des Wachtelkönigs in Deutschland konnte die Datenbasis quantitativer Analysen der Habitatansprüche des Wachtelkönigs erweitert werden. Dank der hochauflösenden digitalen Datengrundlagen konnten erstmals multivariate statistische Analyseverfahren zu den Habitatansprüchen des Wachtelkönigs mit einer räumlich expliziten Prognose der Vorkommenswahrscheinlichkeit der Art auf einer kleinmaßstäbigen regionalen Skala (Nationalpark Unteres Odertal) verknüpft werden. Die Gültigkeit der statistischen Habitatmodelle konnte durch räumliche und zeitliche Übertragung der Vorkommenswahrscheinlichkeiten auf gleiche Vegetationseinheiten getestet und bewertet werden. Dadurch wurde die Eignung der Modelle zur Vorhersage von Flächen als Wachtelkönighabitate bestätigt. Hinsichtlich der wichtigsten Ausgangshypothesen der Arbeit lassen sich folgende Aussagen treffen: Flächenbezogene und relativ einfach im Gelände zu erhebende Daten zur Struktur der Graslandvegetation erlauben die Vorhersage von Wachtelkönigpopulationen im Nationalpark Unteres Odertal. Mit Hilfe der Vegetationsstrukturvariablen erlaubt das Verfahren der statistischen Habitatmodellierung sowohl die befriedigende Vorhersage von Wachtelkönigpopulationen, als auch die Bestimmung des Einflusses einzelner Variablen auf die Verbreitung der Art so wie die Ableitung von Schlüsselfaktoren für das Auftreten männlicher Rufer zu den jeweiligen Untersuchungszeitpunkten. Die Anwendung statischer Habitatmodelle im Landnutzungsszenario erlaubt die grobe Abschätzung des Einflusses der beabsichtigten Landnutzungsänderungen auf die Eignung von Flächen als Wachtelkönighabitat.Die Schlüsselfaktoren für die Besiedlung von Wiesen durch Wachtelkönige zum Aufnahmezeitpunkt Mitte Mai sind die Wuchshöhe der Vegetation und der Deckungsgrad der Wiesen . Je höher die Wuchshöhe des Graslands und je höher der Gesamtdeckungsgrad des Bestands, desto höher ist die Vorkommenswahrscheinlichkeit für männliche Rufer Mitte Mai.Ein Schlüsselfaktor für die Besiedlung von Flächen durch Wachtelkönige zum Aufnahmezeitpunkt Mitte Juni ist neben der Wuchshöhe der Vegetation und dem Gesamtdeckungsgrad die Landnutzung. Mitte Juni wird ungenutztes Grasland, spätestens 5 Jahre nach dem Brachfallen, nicht mehr durch Wachtelkönige besiedelt.Die Struktureigenschaften von Wiesen, die von Wachtelkönigen im Unteren Odertal bevorzugt werden, konnten mittels multivariater Modellbildung präzisiert werden. Die Beschreibung der Strukturparameter in den Optimalhabitaten können als Hypothesen verstanden werden, die in Zukunft in anderen Verbreitungsgebieten der Art getestet werden sollten: Wachtelkönige bevorzugen bereits Mitte Mai sehr hoch aufgewachsene Wiesenvegetation (je höher das Grasland, desto häufiger), die Gesamtdeckungsgrade von 100 Prozent aufweisen, und deren Mittelschicht Wuchshöhen von mehr 60 cm und Deckungsgrade von mehr 80 Prozent erreichen. Die Unterschicht jener Wiesen befindet sich in einer Wuchshöhe von etwa 20 cm und weist nur geringe Deckungsgrade auf. Zum Aufnahmezeitpunkt Juni bevorzugen Wachtelkönige sehr spät im Jahr genutzte Wiesen, die eine Wuchshöhe zwischen 60 und 80 cm, bei einem Gesamtdeckungsgrad von 100 Prozent erreichen. Die Wuchshöhe der Unterschicht beträgt in den Optimalhabitaten mehr als 25 cm.Als Forschungsausblick ist darauf hinzuweisen, dass die Gültigkeit der multivariaten logistischen Regressionsmodelle durch die Aufnahme ähnlicher Variablen in unterschiedlichen Vorkommensräumen des Wachtelkönigs in den nächsten Jahren getestet werden sollten.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isogerde
dc.rights.urihttp://webdoc.sub.gwdg.de/diss/copyr_diss.htmlde
dc.titleEntwicklung eines statistischen Habitateignungsmodells zur räumlichen Vorhersage der Vorkommenswahrscheinlichkeit des Wachtelkönigs (<i>Crex crex L.</i>) im Nationalpark Unteres Odertalde
dc.title.alternativeEin landschaftsökologischer Beitrag zum Schutz einer gefährdeten Vogelartde
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedDevelopment of a statistical habitat model for the spatial prediction of corncrakes (<i>Crex crex L.</i>) occurrence in the Lower Oder Valley National Park, Germanyde
dc.contributor.refereeMühlenberg, Michael Prof. Dr.de
dc.date.examination2006-01-25de
dc.subject.dnb550 Geowissenschaftende
dc.description.abstractengUntil the middle of the last decade, there had been little knowledge about the habitat requirements and conservation biology of corncrakes (Flade 1991). Many questions on these topics were answered by Stowe et al. (1993), Green and Tyler (1993), Schäffer und Münch (1993). Tyler (1996), Green et al. (1997) and Schäffer (1997). The results of these studies are based upon regional studies with an all in all manageable data pool.Central aims of the present study were to analyse factors influencing the spatial distribution of corncrakes in the Lower Oder Valley National Park and to predict the spatial distribution of the species, when land use changes. The investigation is based upon two major hypothesis: Spatial explicit data on the structure of grassland vegetation allows the prediction of corncrakes occurrence Statistical habitat suitability models allow an approximation of the influence of land use changes on the suitability of grassland as corncrakes habitat.With the present investigation on corncrakes´ habitat in the breeding area of capital importance in Germany, the data pool on multivariate analyses on the habitat requirements could be enlarged. Based upon the high resolution digital spatial database of vegetation units in the national park it was possible to link multivariate statistical analysis on habitat requirements of corncrakes with spatial explicit prognosis of corncrakes occurrence on a regional landscape scale. The validity of the univariate and multivariate logistic regression models on the probability of corncrakes occurrence could be tested by the spatial and temporal transfer of the model prognosis to parts of the parks, where no variables for the calibration of the models have been recorded. and to datasets of different years. Therefore the validity of the models could be approved.Spatial explicit data on the structure of grassland vegetation enable the prediction of corncrake populations on the landscape scale in the Lower Oder Valley National Park in a satisfying extent. By means of univariate and multivariate statistical habitat models it is possible to designate the influence of variables on the distribution of corncrakes. Furthermore key variables on the occurrence of corncrake populations could be displayed. The application of spatial explicit statistical habitat models in land use scenarios on environmental changes enables an approximate estimation of the influence of land use changes on the suitability of areas as corncrakes habitats.In the middle of may, key variables of the occurrence of corncrakes were the height of vegetation and total cover of the grassland vegetation . The higher the vegetation and the higher the total cover of grassland vegetation, the higher is the probability of the occurrence of corncrakes in the middle of may. In the middle of june, land use is a key variable for the colonisation of meadows by corncrakes. Additionally fallow grassland has not been colonized by male corncrakes five years after abandonment. Parameters on the structure of meadows which have been preferably colonized by corncrakes could be precised. The description of these parameters could be interpreted as attributes of meadows prefered by corncrakes.In the middle of may, corncrakes prefer high grown meadows, which are mown once in a year (the higher the meadows grow, the more frequent male corncrakes occur). The middle strata of these meadows reached a height of more than 60 cm and a total cover of more than 80 %. The lower strata of these meadows grow up to 20 cm with achieving only little total cover.In the middle of june, corncrakes prefer meadows, which are mown late in the year. The meadows hold a height of vegetation from 60 - 80 cm and provide a total cover of 100 per cent. The height of the lower strata of grassland vegetation of meadows which have been prefered by corncrakes reaches a height of growth of more than 25 cm. As an outlook to further investigation, it is proposed to test the validity of the chosen multivariate regression models in other parts of the breeding range of corncrakes. Therefore, it is necessary to detect similar variables of the structure of grassland vegetation in order to compare the results to the present investigation.de
dc.title.alternativeTranslatedA landscape ecological contribution to the conservation of a threatened bird speciesde
dc.subject.topicMathematics and Computer Sciencede
dc.subject.gerWachtelkönigde
dc.subject.gerHabitateignungsmodellde
dc.subject.gerZielartenschutzde
dc.subject.gerGISde
dc.subject.gerRäumliches Vorhersagemodellde
dc.subject.gerLandnutzungswandelde
dc.subject.gerGraslandde
dc.subject.gerNationalparkde
dc.subject.engCorncrakede
dc.subject.enghabitat suitability modelde
dc.subject.engtarget speciesde
dc.subject.engGISde
dc.subject.engspatial prediction modelde
dc.subject.england use changede
dc.subject.enggrasslandde
dc.subject.engnational parkde
dc.subject.bk38.09 Physische Geographiede
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-694-4de
dc.identifier.purlwebdoc-694de
dc.affiliation.instituteFakultät für Geowissenschaften und Geographiede
dc.subject.gokfullQDN 300 Landschaftsökologiede
dc.identifier.ppn579209164de


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