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«Diplomarbeit eingereicht von Massimo BASSI erstellt und betreut am Institut für Wildbiologie und Jagdwirtschaft Vorstand: o. Univ. Prof. Dr. Hartmut ...»

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Schließlich wurde noch eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt: Alle Variablen werden auf ihren Mittelwert gesetzt, nur die analysierte wird variert, nämlich von ihrem Minimum bis zu ihrem Maximum, und gegen die Nist-Wahrscheinlichkeit aufgetragen. So ist für den Rotschulterstärling eine Vegetationshöhe von 130cm und eine Vegetationsdichte von ≈160 Halmen/m2 optimal. Mit zunehmender UfeModellanwendungen 70

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Abbildung 6.7: Sensitivitätsanalyse der Habitatvariablen rentfernung, abnehmender Entfernung zu offenem Wasser und zunehmender Wassertiefe nimmt die Brut-Wahrscheinlichkeit zu. Der Sumpfzaunkönig bevorzugt höhere und dichtere, weniger beständige Vegetation. Für die anderen Variablen gilt mehr oder weniger das selbe wie für den Rotschulterstärling. Wenn

die beiden Arten sich den Lebensraum teilen, verschieben sich die Präferenzen:

Optima verschieben sich, flachen ab, neue zeichnen sich ab, Maxima und Minima werden ausgeprägter usw. (siehe Abb. 6.7). Und doch ist es nicht so, daß sich die beiden Spezies aus dem Wege gingen.

6.8 Classification trees Debeljak et al. (2001) haben in Slowenien (Karstgebiet) für den Rothirsch ein Habitateignungsmodell entwickelt. Den Anstoß dazu lieferte unter anderem die – durch übermäßigen Verbiss – fast zum Stillstand gekommene Naturverjüngung.

Die dazu verwendeten Daten stammen aus telemetrischen Beobachtungen (3 adulte Tiere, mehr als 70 Ortungen pro Tier) einerseits und aus einem bereits bestehenden GIS andererseits.

Das gesamte Untersuchungsgebiet erstreckt sich über 114.800ha und ist somit größer als die von den Tieren beanspruchten Territorien (bestimmt mittels adaptive kernel method). Das ist notwendig, weil das auf →machine learning basierende Modell sowohl auf positive als auch auf negative Beispiele angewiesen ist.

Das GIS hat eine Auflösung von 200m. Jedes Pixel wird durch 9 Attribute (Seehöhe, Exposition, Neigung, Nähe zu Siedlung, Koniferenanteil, Bestockung,... ) Modellanwendungen 71 beschrieben.

Da sich bei einem der Tiere Winter- und Sommerlebensraum wesentlich unterschieden, wurden insgesamt 4 "Habitate" bzw. Datensätze modelliert: Sommerhabitat des Ljubljana-Tieres, Winterhabitat des Ljubljana-Tieres, Habitat des Koˇ evje Tieres #1 und Habitat des Koˇ evje Tieres #2.

c c Für jeden Datensatz wurden decision trees induziert, die "vorhersagen" sollten, ob ein Punkt zum home range eines Tieres gehört (und damit implizit geeignetes Habitat darstellt) oder nicht. In Abbildung 6.8 ist der main branch (enthält die meisten positiven Fälle) für das Sommerhabitat des Ljubljana-Tieres zu sehen. Im

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Hauptzweig (main branch) des für den Sommerlebensraum des Ljubljana-Tieres induzierten Entscheidungsbaumes (Output von C5, siehe Kapitel 5.10). Damit werden 49 der insgesamt 53 Punkte erfaßt.

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Sommer hält sich das Tier in Seehöhen von 600 bis 700m auf, bevorzugt in bewaldeten Gebieten mit einem Koniferenanteil größer 60% und einer "Bestockung" von 110m3 /ha in einer Entfernung größer 600m von Siedlungen.

Das Ergebnis sind demnach 4 individuelle(!) Habitatmodelle, nicht ein allgemeines Habitatmodell für Rotwild. Doch die Autoren postulieren – auf der Grundlage der gemeinsamen Eigenschaften der "maschinell" erstellten Modelle – ein allgemeines Modell, sozusagen aus der Sicht eines Wildtierexperten. Sie sind sich dabei durchaus bewußt, daß das Extrapolieren ausgehend von 3 Tieren auf eine ganze Population nur ein provisorisches Modell liefern kann.

Das allgemeine Modell kann im wesentlichen durch 5 Attribute beschrieben werden: Seehöhe, Nähe zu Siedlung, Waldvorkommen, Koniferenanteil und Bestockung. Für die beobachteten Querverbindungen zwischen diesen Attributen lassen sich durchaus plausible Eklärungen finden.

Die Seehöhe lag in den individuellen Modellen zwischen 413 (Ljubljana-Tier Winter) und 712m (Ljubljana-Tier Sommer). Das kann durch geeignete Nahrung und klimatische Bedingungen erklärt werden: Unter 400m wären die Tiere starkem Modellanwendungen 72 anthropogenem Druck (Siedlungen, landw. Nutzung) ausgesetzt. Oberhalb von 800m Seehöhe verändern sich die klimatischen Bedingungen drastisch, was unter anderem kürzere Vegetationsperioden zur Folge hat.

Der Abstand zur nächsten Siedlung lag zwischen 600 und 3102m. Das deutet darauf hin, daß sich die Tiere auch auf nicht bewaldeten Flächen aufhalten. Dies ist wahrscheinlich dem Aufsuchen alternativer Futterquellen (Felder, Bestandesränder) zuzuschreiben.

Aus den individuellen Modellen gehen zwei bevorzugte Bestandestypen hervor:

ein gering bestockter Typ mit hohem Koniferenanteil und ein höher bestockter Typ mit geringerem Koniferenanteil. Der erste Typ (junger Nadelwald) wird bei strengen Wetterbedingungen aufgesucht (Winterhabitat), denn er bietet bessere mikroklimatische Bedingungen, Deckung (was Laubbäumen nicht der Fall wäre) und eine spärliche Nahrungsgrundlage (Verbiß und Schäle). Der zweite Typ (ältere Laubbaumbestände) ist typisches Sommerhabitat, speziell für führende Tiere.

Er bietet eine gut entwickelte Grasschicht und Gestrüpp, insgesamt also bessere Futterbedingungen als der Nadelwald.

Das abgeleitete allgemeine Modell ist demnach aus wildbiologischer Sicht konsistent und liefert gute Hinweise auf Faktoren, die für die Habitateignung wesentlich sind. Trotzdem betonen die Autoren, daß das Modell durch die Qualität der Ausgangsdaten beschränkt ist. Für genauere Aussagen wären Angaben über Bestandesstruktur, -zusammensetzung, Gras- und Strauchschicht, Lage von Futterstellen und forstliche Maßnahmen (Zeitpunkt, Art,... ) notwendig. Auch müßten die Telemetrieprotokolle vollständiger sein: Geschlecht, jahres- und tageszeitliche Habitateigenschaften sollten berücksichtigt werden.





Auf jeden Fall, so die Autoren, lassen sich aus den gewonnenen Erkenntnissen Richtlinien für die Planung forstlicher Maßnahmen ableiten.

6.9 Diskriminanzanalyse (DA) Corsi et al. (1999) haben für Italien im Rahmen des nationalen Schutzprogrammes für den Wolf ein Modell entwickelt, das auf Diskriminanzanalyse (→DA) und →Mahalanobis distance beruht. Das Modell zielt mehr darauf ab, räumliche Verbreitungsmuster zu analysieren, als die Habitateignung zu untersuchen.

Grundlage des Modells bildeten presence/absence-Daten, 13 Habitatvariablen und ein Datensatz mit Angaben über tot aufgefundene Wölfe. Die Ortungen toter Modellanwendungen 73 Wölfe wurde mit der Verteilung des (vom angepaßten Modell) als ungeeignet ausgewiesenen Habitats verglichen, sozusagen als zusätzliches Validierungswerkzeug herangezogen.

Die presence-Daten stammen aus 12 von Wölfen besetziten Streifgebieten (WAs) (telemetrische Ortungen, Schneespuren). Die absence-Daten hingegen stammen aus Gebieten, für die es zwar über die vorangegangenen 25 Jahre keinen Wolfsnachweis gibt, die sich aber in "Reichweite" eines migrierenden Wolfes benden (Abstand 100km von bekannten Wolfsterritorien). Die Autoren gehen davon aus, daß es sich folglich um ungeeignetes Habitat handelt. In dieses Gebiet wurden 100 Kreisflächen (NWAs) in der Größenordnung eines durchschnittlichen Wolfterritoriums platziert (siehe Abb. 6.9 links).

Bei der Wahl der Habitatvariablen griffen die Autoren auf ihre Erfahrungen betrefLinks: —- aktuelles Wolfs-Vorkommen (Nachweise über die letzten 25 Jahre), Wolfs-Streifgebiete (WA), 2 NichtWolfsgebiete (NWA). Rechts: schwarz eingefärbt das Wolfs-"Kern"-Gebiet (Ergebnis der Diskriminanzanalyse)

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fend die grundlegenden Bedürfnisse des Wolfes zurück, mußten aber auch die Verfügbarkeit der Daten berücksichtigen. Von den ursprünglich 13 Habitatvariablen flossen ins endgültige Modell 9 ein (landwirtschaftl. genutzte Flächen, Wald, Siedlungen, Besiedlungsdichte, Straßendichte, Dichte von Mülldeponien, Anzahl der Huftierarten und 2 Indices zur Beschreibung räumlicher Gegebenheiten).

Die Variablen wurden normalisiert (verschiedene Transformationen) und anschließend einer schrittweise vorwärts Diskriminanzanalyse unterzogen. Das fertig angepaßte Modell wurde schließlich auf die ganze italienische Halbinsel überModellanwendungen 74 tragen, dabei wurden 5,7% der Fläche als für den Wolf relevant ausgewiesen (siehe Abb. 6.9 rechts).

Unabhängig von der DA wurde versucht, mittels Mahalanobis Distanz potentielle Verbindungen zwischen den Wolfsgebieten zu beschreiben. Dabei mußte – sozusagen – die Entfernung eines gegebenen Standortes zu den besten Umweltbedingungen (Flächenschwerpunkt einer WA) als Index für die Qualität der Umwelt herhalten.

Die Autoren betonen, daß der gewählte Ansatz eher zum Identifizieren räumlicher Muster geeignet ist, als zum Identifizieren kritischer Habitatfaktoren. Auch sind die auf das Gebiet nördlich des Flusses Po bzw. auf den Alpenraum bezogenen Ergebnisse mit Vorsicht zu genießen.

Weiters geben sie zu bedenken, daß sich einer der Faktoren, der die Verbreitung des Wolfes wesentlich beeinflußt, nämlich die Einstellung des Menschen zum Wolf, nicht einfach in eine Variable verpacken läßt. Man könnte natürlich annehmen, sie verberge sich in anderen Variablen, wie z.B. Straßendichte oder Landnutzungsform. Das impliziert aber Dichteabhängigkeit: anthropogene Störungen nehmen mit der Siedlungsdichte zu. Die Annahme steht damit auf schwachen Beinen, denn die Einstellung des Menschen zum Wolf folgt nicht unbedingt diesem Zusammenhang, sondern hängt eher mit einschlägigen (Koexistenz-)Erfahrungen oder hartnäckigen Vorurteilen zusammen.

6.10 GAP Erhaltung von Biodiversität – GAPs eigentliche Zielseztung – bedeutet Erhaltung von Populationen, das wiederum impliziert Erhaltung von genügend großem Lebensraum um eine minimum viable Population (MVP) tragen zu können. Das durch GAP ausgewiesene Habitat läßt keine dahingende Inperpretation zu: Es können weder Aussagen darüber gemacht werden, ob die einzelnen patches genügend groß sind, noch darüber ob sie in genügendem Maße vernetzt sind. Allen et al. (2002) haben GAP (für 10 Tierarten in 3 counties, South Carolina) deshalb um die Aspekte minimum critical area (MCA) und functional connectivity erweitert.

Eine MCA ist eine (Schätzungen der) Mindestfläche, die notwendig ist, um eine MVP zu erhalten. MCAs werden auf der Grundlage einer einfachen Gleichung [(home range area) x Ne ] (MCA = ) geschätzt. Die Werte für die Größe des StreifgebieModellanwendungen 75 tes einer Art stammen aus von Fachleuten überprüfter Literatur.

Ne steht für die effektive Populationsgröße, also die Anzahl der an der Reproduktion beteiligten Tiere, bzw. stellt einen Schätzwert für die MVP dar. Das Modell

wurde mit 2 verschiedenen Werten für Ne durchgerechnet:

- mit Ne = 50 um auszuschließen, daß stochastische demographische Schwankungen zum Austerben einer lokalen Population führen können.

- mit Ne = 500 um auszuschließen, daß Inzucht und genetische Drift zu Genkonvergenz, also Diversitätsverlust führen.

Die Zahl 2 unter dem Bruch trägt dem intersexual overlap Rechnung, also der Tatsache, daß sich die Streifgebiete fortpflanzungsaktiver Tiere überlappen.

Ist der Lebensraum einer Spezies fragmentiert, kann durch Migration zwischen den lokalen Populationen der funktionale Zusammenhang (functional connectivity ) aufrechterhalten bleiben, sofern die Individuen in der Lage sind, zwischen den patches zu wechseln. Die functional connectivity ändert sich sprunghaft, sobald die Entfernung zwischen den patches bzw. die Ausbreitungsfähigkeit einer Art einen kritischen Schwellenwert erreicht. Werte für die Ausbreitungsdistanzen (dispersal distances) der verschiedenen Tierarten wurden entweder der Literatur entnommen oder auf der Grundlage der Körpermasse geschätzt.

Um MCA und functional connectivity ins Modell zu integrieren wurden zunächst alle patches MCA ausgeschlossen (gerasterte Flächen in Abb. 6.10). Im zweiten Schritt wurden alle patches ≥ MCA mit einem Puffer in der Größenordnung der Ausbreitungsdistanz versehen und patches MCA, die dadurch in den Ausbreitungsbereich eines größeren patches zu liegen kamen, wieder aufgenommen (graue Flächen).

Um die restlichen patches wurde ebenfalls ein Puffer gelegt:

Netzwerke aus patches die zwar individuell MCA aber in Summe ≥ MCA waren, wurden ebenfalls wieder aufgenommen (schwarze Flächen mit weißer Pufferzone).

Für jede der berücksichtigten 10 Säugerarten wurde je ein reines GAP, ein GAP mit MCA und ein GAP mit MCA und functional connectivity entwickelt. Das MCAModell wies die geringste Habitatfläche aus. Bei Berücksitigung der functional connectivity waren die Flächen fast durchwegs gleich groß wie im reinen GAPModell. Dies aber nur bei größeren Arten (Schwarzbär, Rotluchs,...). Für kleinere Arten (Sternmull, östliche Erntemaus) – mit entprechend geringer Ausbreitungsfähigkeit – lagen die Werte der beiden modifizierten Modelle deutlich unter dem Modellanwendungen 76 Habitat der östlichen Erntemaus: patches≥MCA (grau), cluster zusammenhängender patchesMCA und "AusbreitungsPuffer" (schwarz mit weißer Umrandung), restliche patchesMCA (gerastert).

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Abbildung 6.10: mimimum critical areas and functional connectivity einfachen GAP-Modell. Wie man auch Abbildung 6.10 entnehmen kann, wird das verfügbare Habitat durch ein reines GAP-Modell u.U. also überschätzt.

Daraus läßt sich auch die unverhältnismäßig wichtige Rolle einzelner patches im Verbund erkennen. Sie garantieren den funktionalen Zusammenhang und damit die Erhaltung von (Meta-)Populationen.

6.11 RSF Mace et al. (1999) haben im Nordosten der USA (Montana) ein Habitatmodell für den Grizzly entwickelt. Das besondere an diesem Modell ist, daß es als eines der wenigen die Auswirkungen der Jahreszeit auf die Habitatwahl berücksichtigt. Die Daten der telemetrischen Ortungen (8 adulte Weibchen) wurden auf 3 Jahreszeiten aufgeteilt. Kriterium für die Einteilung der Jahreszeiten (Frühling, Sommer, Herbst) waren Veränderungen im Freßverhalten des Bären.

Als Habitatvariablen wurden Straßendichte, Verkehrsaufkommen, Siedlungen, Lagerplätze, Seehöhe und greenness (Grünintensität, LANDSAT Thematic Mapper) berücksichtigt.



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