Floristische Rasterkartierung<\/p>\n
Es wurde \u00dcbertragbarkeit von Pflanzenartengruppen \u00fcber verschiedene Skalenebenen getestet mit Hilfe drei Datenbanken aus unterschiedlichen Skalenebene. Man kann die Mehrheit der Artengruppen, die auf der Bestandesebene unterschieden wurden, auf der Landschaftsebene gut benutzen. In umgekehrter Richtung ist die \u00dcbertragbarkeit der Artengruppen deutlich schlechter. Die Artenkombination vieler Artengruppen \u00e4ndert sich nicht deutlich \u00fcber verschiedene Skalenebenen hinweg. Auf jeder Skalenebene korrelieren die Artengruppen in einem hohen Ma\u00dfe mit verschiedenen Gel\u00e4ndefaktoren, die einen unterschiedlichen Erkl\u00e4rungswert besitzen, wobei auf allen Skalenebenen der Waldanteil an der Landbedeckung den h\u00f6chsten Erkl\u00e4rungswert besitzt. Im Rahmen des Aufenthaltes ist ein Manuskript f\u00fcr eine internationale Zeitschrift Journal of Biogeography vorbereitet worden.Zielsetzung 1.\tEntwicklung eines Verfahrens, Vegetationsdatenbanken zu nutzen, um Ergebnisse floristischer Kartierungen vor-auszusagen.2.\tEntwicklung eines Verfahrens, floristische Kartierungen zu nutzen, um die Artenzusammensetzung von Vegeta-tionstypen in Vegetationsdatenbanken vorauszusagen.3.\tAuswertung des Zusammenhanges zwischen der regionalen Pflanzenverbreitung und \u00f6kologischen Faktoren.Arbeitsmethoden und ?technikenDie floristischen Daten wurden mit Hilfe einer Rasterkartierung aufgenommen. Das verwendete Netz ist sehr fein gegliedert: 0,13 km2 f\u00fcr seltene Arten (im sog. mesoscale dataset gespeichert) und 0,5 km2 f\u00fcr die \u00fcbrigen Arten (broad scale dataset). Die Bestandesebene ist mit der Vegetationsdatenbank (fine scale dataset) mit 1022 phytosoziologischen Auf-nahmen repr\u00e4sentiert. Nach den Zielen des Projektes wurde folgendes Verfahren gew\u00e4hlt: Ad 1 und 2. Zur Bildung der Artengruppen in allen Datenbanken wurde die Methode COCKTAIL gen\u00fctzt, die im Programm JUICE implementiert ist. Als Treuema\u00df der Arten in einer Artengruppe wurde der phi-Koeffizient ausgew\u00e4hlt. Die erste Art von jeder Artengruppe wurde subjektiv gew\u00e4hlt und anschlie\u00dfend wurde die Artengruppe durch Aufnahme derjenigen Art erweitert, die den h\u00f6chsten phi?Koeffizient besa\u00df. Ferner wurde die Korrelation der Artengruppen zwischen den drei verschiedenen Datens\u00e4tzen berechnet. Es wurden Korrelations-Matrices anhand des phi-Koeffizient zwischen dem broad scale dataset und dem fine scale dataset und zwischen dem broad scale dataset und dem mesoscale dataset erstellt.Ad 3. Zur Auswertung des floristischen Gradienten wurde das Programm CANOCO verwendet. F\u00fcr jede Rasterzelle wur-den \u00f6kologische Bedingungen beschrieben. F\u00fcr den Jeschkenkamm stehen verschiedene digitale Karten zur Verf\u00fcgung, darunter die geologischen, die der Isohypsen und die der potentiellen direkten Solarirradiation (PDSI ? Potential direct solar irradiation) und des Landcovers (Wald-, Kahlschlag-, Baumgarten- u. Bebuschungsfl\u00e4chen, Wasserfl\u00e4che u. L\u00e4nge der B\u00e4che u. Fl\u00fcsse, Bebauungsfl\u00e4che u. L\u00e4nge der Wegen und Eisenbahnen). Es wurde eine CCA Analyse mit Forward selection der Gel\u00e4ndefaktoren durchgef\u00fchrt. ErgebnisseInsgesamt wurden 11 Artengruppen aus unterschiedlichen Gesellschaften und mit unterschiedlicher \u00d6kologie, davon 8 den drei Datens\u00e4tzen gemeinsame Artengruppen unterschieden. In allen Datenbanken wurde eine mehr oder weniger \u00e4hnliche Artenzusammensetzung der Artengruppen festgestellt, aber in der floristischen Datenbank waren die Gruppen reicher an Arten. Manche Artengruppen waren stabil \u00fcber verschiedene Skalenebenen hinweg ? z.B. die \u00f6kologisch gut abgegrenzten und von Spezialisten gebildeten Gruppen (Kalkbuchenw\u00e4lder, Sumpfwiese). Auf jeder Skalenebene korrelierten die Ar-tengruppen in einem hohen Ma\u00dfe mit Gel\u00e4ndefaktoren. Auf den verschieden Ebenen hatten unterschiedliche Faktoren einen etwas unterschiedlichen Erkl\u00e4rungswert. Auf jeder Skalenebene hatte der Waldanteil den h\u00f6chsten Erkl\u00e4rungswert. Die gesamte erkl\u00e4rte floristische Varianz war beim mesoscale dataset h\u00f6her als beim broad scale dataset.DiskussionDie Bildung einer Artengruppe war von der ersten ausgew\u00e4hlten Art, der Gr\u00f6\u00dfe der Datenbank und den Randparametern (Treuema\u00df, cut-off-level usw.) beeinflusst. Die erste Art wurde nach den Kenntnissen der lokalen Bedingungen ausgew\u00e4hlt. Offen bleibt die Frage, ob sich die Artenzusammensetzung von Artengruppen verschiedener Gebiete unterscheidet. Es wurde vorgeschlagen, die stabile Artengruppen in Gebieten mit vollst\u00e4ndiger floristischer und vegetationskundlicher Durchforschung zu ermitteln. Damit k\u00f6nnte man nach fehlenden Arten in anderen Gebieten suchen. Andere m\u00f6gliche Verwendung der stabilen Artengruppen w\u00e4re, sie als Werkzeug verschwundene Arten festzustellen (anhand des Postulats, dass sich Biodiversit\u00e4t-Ver\u00e4nderungen aus der derzeitigen Verbreitung feststellen lassen (s. Wilson et al. in Nature 2004). F\u00fcr den Naturschutz lassen sich die Ergebnisse dazu heranziehen, ein species risk assessment f\u00fcr ausgew\u00e4hlte Artengruppen mit bedrohten Arten zu erstellen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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