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Analyse von Schälschadensinventuren in Harz und Solling

Unter Berücksichtigung ausgewählter Umweltparameter in ihrer Rolle als potentielle Einflussfaktoren

dc.contributor.advisorSchütz, Stefan Prof. Dr.
dc.contributor.authorSchomaker, Philipp
dc.date.accessioned2015-06-18T07:17:37Z
dc.date.available2015-06-18T07:17:37Z
dc.date.issued2015-06-18
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0022-6029-7
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-5139
dc.description.abstractDie vorliegende Arbeit stellt die Fortführung eines Projektes dar, in dem kausale Zusammenhänge zwischen Umweltfaktoren und dem Auftreten von Winterneuschälschäden an Fichte durch Rotwild im Harz und im Solling untersucht werden sollten. Ergänzt um die Analyse und detaillierte Darstellung der Datengrundlage der beiden Untersuchungsgebiete bedient sich diese Arbeit zunächst einfacher statistischer Tests zur Quantifizierung der während drei Inventurjahren mittels Klumpenstichprobe ermittelten Schälschäden. Hierbei werden die Werte mit Jagdstrecken- und Forsteinrichtungsdaten sowie Geländeparametern univariat assoziiert und die jeweiligen Chancenverhältnisse der Parameterklassen ausgewiesen. Im Anschluss werden die potentiellen Einflussfaktoren dann mittels binärer logistischer Regressionen sowie durch generalisierte lineare Modelle auf ihren Effektwert als erklärende Variable in multivariaten Modellen hin untersucht. Für die Durchführung dieser Untersuchung werden zu Beginn entsprechende Arbeitshypothesen aufgestellt. Die Berechnung der Chancenverhältnisse zeigt einen starken Zusammenhang zwischen vorangegangener Schäle und dem Auftreten neuer Winterschäle am Stichprobenpunkt. Ebenso lassen sich erhöhte Jagdstreckenergebnisse mit vermehrter Neuschäle assoziieren. Während junge Bestände häufiger Schälschäden aufweisen als ältere Bestände, lassen sich in Bezug auf die untersuchten Geländeausprägungen kaum eindeutige Aussagen treffen. Die Ergebnisse der Regressionsmodelle variieren in ihrem Niveau der Modellanpassung und des Erklärungspotentials und bleiben hinsichtlich ihrer Aussagekraft im Solling gegenüber dem Harz zurück. Je nach Inventurjahr und Gebiet werden unterschiedliche Variablen als Effektparameter ausgewiesenen. Zudem widersprechen sie einander zum Teil in ihrer Effektrichtung. Auch das Vorhandensein von Altschälvorkommen wird nicht in allen Modellen als erklärende Variable hinzugezogen. Die generalisierten linearen Modelle im Harz weisen für die reliefbasierten Parameter wiederkehrende Effekte. Ungeachtet der variierenden Effektstärke bleibt deren Ausprägung über die gesamte Untersuchungsreihe hinweg gleich. So lassen sich mit zunehmender Hangneigung eine Erhöhung und in Abhängigkeit von der Hangrichtung zumindest Unterschiede des Schälrisikos feststellen. Während das Schälrisiko mit zunehmender Exponiertheit des Stichprobenpunktes im Gelände sinkt, weisen Standorte mit einem höheren Strahlungspotential im Januar auch höhere Schälschädigungsraten auf. Die in dieser Arbeit erlangten Ergebnisse korrespondieren zum Teil mit den Erfahrungen anderer Autoren, zeigen jedoch auch Unterschiede zu deren Ergebnissen. Die widersprüchlichen Effektwerte der eigenen Untersuchungen lassen dabei grundsätzliche Zweifel an der Zuverlässigkeit der durch multivariate Modelle ausgewiesenen kausalen Zusammenhänge aufkommen. Neben einem geeigneten Stichprobendesign werden insbesondere auch eine zielgerichtete Parameterauswahl und -erhebung als entscheidende Faktoren für die spätere statistische Analyse hervorgehoben. Als Voraussetzung für die Schaffung eindeutig interpretierbarer Ergebnisse wird nachfolgenden Arbeiten von der Verschneidung ursprünglich nicht für die Untersuchung bestimmter Daten abgeraten und stattdessen eine studienabhängige Erhebung empfohlen.de
dc.language.isodeude
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.ddc634de
dc.titleAnalyse von Schälschadensinventuren in Harz und Sollingde
dc.title.alternativeUnter Berücksichtigung ausgewählter Umweltparameter in ihrer Rolle als potentielle Einflussfaktorende
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedExamination of bark stripping damage in the Harz and Solling mountainsde
dc.contributor.refereeSchütz, Stefan Prof. Dr.
dc.date.examination2015-02-25
dc.description.abstractengThe present work represents the continuation of a project that examined the causal relationships between environmental factors and the occurrence of bark stripping on spruce by red deer in the Harz and Solling mountains in Germany. In addition to a detailed representation and analysis of the data set of the two study sites, this study employs various statistical tests to estimate the bark stripping damage identified during three years by means of cluster sampling inventory. For this purpose, values of bark stripping are associated with the red deer hunting bag as well as with forest inventory data and terrain parameters in univariate models to calculate the odds ratios of the respective parameter classes. Subsequently, the potential influence factors are analyzed using binary logistic regression and generalized linear models in order to determine their effect as an explanatory variable in multivariate models. For the implementation of this study, appropriate working hypotheses are established at the beginning. The calculation of odds ratios yields a strong correlation between previous bark stripping and the emergence of new stripping at the respective sample point. Similarly, a high hunting bag is associated with increased bark stripping. While young forest stands seem to be more susceptible to bark stripping damage than older stands, the analysis of the influence of terrain characteristics does not give a clear picture. The results of the regression models vary in their level of model fit and their explanatory potential. In general, results for the Solling site are less predictive than models for the Harz site. Depending on the inventory year and area, variables reported as effect parameters change from one model to another. In addition, they partly contradict each other in their effect direction. Also, the presence of previous bark stripping damage is not included as an explanatory variable in all models. The generalized linear models for the Harz site show recurring effects for topography based parameters. Despite the varying effect size their characteristics over the entire series of observations is the same. Increasing slope inclination and slope aspect are associated with differences in bark stripping risk. While the risk of bark stripping decreases with increasing exposure of the sample point, locations with a higher potential radiation in January show higher stripping rates. The results of this study only partially correspond with the results of other authors. The contradictory effect values of this analysis raise fundamental doubts about the reliability of causal relationships generated by multivariate models. In addition to an appropriate sampling design, especially targeted parameter selection and collection are highlighted as crucial factors for subsequent statistical analysis. Unambiguous results requires data collection customized specifically to the scientific problem rather than the use of data collected for other purposes.de
dc.contributor.coRefereeBalkenhol, Niko Prof. Dr.
dc.contributor.thirdRefereeAmmer, Christian Prof. Dr.
dc.title.alternativeTranslatedConsidering environmental parametres in their role as potential factors of influencede
dc.subject.gerRotwild (Cervus elaphus)de
dc.subject.gerSchälschäden an Fichte (Picea abies)de
dc.subject.gerUmweltfaktorende
dc.subject.gerKausalitätde
dc.subject.gerSchälwahrscheinlichkeitde
dc.subject.gerHarz und Sollingde
dc.subject.engred deer (Cervus elaphus)de
dc.subject.engbark stripping damage on spruce (Picea abies)de
dc.subject.engenvironmental factorsde
dc.subject.engcausal relationshipde
dc.subject.engrisk of damagede
dc.subject.engHarz and Solling mountains Germanyde
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-11858/00-1735-0000-0022-6029-7-0
dc.affiliation.instituteFakultät für Forstwissenschaften und Waldökologiede
dc.subject.gokfullForstwirtschaft (PPN621305413)de
dc.identifier.ppn827713525


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