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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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6.4 ENFA Hirzel et al. (2002) wenden ENFA auf die gesamte Steinbock-Population der Schweiz an. Der Steinbock wird dort seit seiner Wiederansiedlung sorgfältig überwacht, sodaß zuverlässige presence-Daten vorliegen. Die weitere Ausbreitung der Art wird durch die starke Fragmentierung ihres Lebensraums behindert, sodaß vermutlich noch nicht alle geeigneten Habitate besiedelt sind. Das Nichtvorkommen der Spezies deutet also nicht zwangsweise auf gering- bzw. ungeeignetes Habitat hin. Diese Tatsache legt die Verwendung eines Verfahrens nahe, das nicht auf absence-Daten angewiesen ist.

Die gesamte Fläche der Schweiz wurde in 1ha große Zellen aufgeteilt. Es wurden 34 ökogeographische Variablen (Seehöhe, Neigung, Exposition, Anteil der Fläche mit einer Neigung 30◦ in einem Kreis mit 1200 m Radius, Abstand zur nächsten Siedlung,...) verwendet. Topographische Daten flossen direkt ins Modell ein, Häufigkeits- und Abstandsdaten mußten erst für jede Zelle abgeleitet Modellanwendungen 62 werden.

Der Datensatz wurde vor der Modellanpassung nach dem Zufallsprinzip in 2 annähernd gleich große Datensätze aufgeteilt. Einer wurde zur Modellentwicklung herangezogen, der zweite zur Validierung.

Die ENFA ergab eine Gesamt-Marginalität von M = 1, 1 und für die Gesamt-Spezialisierung einen Wert von S = 2, 2. Das führt die Autoren zu dem Schluß, daß sich das Habitat des Steinbocks drastisch von den durchschnittlich in der Schweiz vorherrschenden Verhältnissen unterscheidet und daß der Steinbock unter ziemlich eingeschränkten Bedingungen vorkommt.

Die Marginalitätskoeffizienten zeigen, daß das Vorkommen des Steinbocks an steile, felsige Hochlagen mit reichlich Weideangebot gebunden ist. Der Steinbock meidet bewaldete Flächen und anthropogene Einflüsse. Exposition, Schnee und Wasser haben nur marginale Auswirkungen. Die Interpretation der Faktoren bzw.

ihrer Koeffizienten steht somit in Einklang mit den Erfahrungen und Beobachtungen der Fachleute und den in der Literatur zitierten relevanten ökogeographischen Variablen.

Die auf der Grundlage von 5 Faktoren erstellte Habitateignungskarte weist FläLinks die vom Modell generierte Karte (geeignetes Habitat in weiß). Rechts die tatsächlichen Beobachtungen (in schwarz).

Für die kleine weiße Fläche ganz links gibt es keine Entsprechung in der rechten Karte. Entweder die Fläche ist aufgrund ihrer isolierten Lage (noch) unbesiedelt oder sie ist für eine viable Population zu klein.

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bensfähige Population zu tragen.

6.5 FORSPACE

Das Modell FORSPACE wurde in einem Naturschutzgebiet (Imbos) der Niederlanden auf eine 200ha große Fläche angewandt, um die Auswirkungen von Beweidung (sowie Verbiß) und Feuer auf die Vegetation zu analysieren. Dazu wurden 4 Szenarien durchgespielt:

- ungestörte Entwicklung der Vegetation

- Beweidung ohne Feuereinfluß: alle Pflanzenfresserarten (Reh, Rot- und Schwarzwild, Rind, Pferd) gemeinsam, bzw. jede einzeln

- Feuereinfluß ohne Beweidung (unterschiedliche Frequenzen)

- Beweidung und Feuereinfluß: alle Pflanzenfresserarten gemeinsam bei unterschiedlichen Frequenzen.

Anzahl der adulten Tiere und Summe ihrer Körpergewichte für die verschiedenen Szenarien: links ausschließliches Vorkommen (jeweils nur eine Art), rechts gleichzeitiges Vorkommen der Arten Rind Bv, Pferd Hr, Rothirsch Dr und Rehwild Rd (Wildschwein Wb).

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gedämpft und die Dichte geringer (siehe Abb. 6.3).

Summiert man allerdings das Körpergewicht der erwachsenen Tiere, so ergeben sich für die schwereren Arten die höchsten Werte.

Bei gemeinsamem Vorkommen aller Pflanzenfresser fluktuiert auch die Population der schwereren Arten stärker. Das Gesamtgewicht aller erwachsenen Tiere ist bei "alle Pflanzenfresser" nur im Vergleich zu "nur Rehwild" höher. Alle anderen Arten erreichen, so sie alleine vorkommen, höhere Körpergewichtssummen.

Rehwild erreicht im Modell – wenn keine der anderen Arten vorkommt – extrem hohe Dichten (durchschnittlich 75/100ha), aber es fluktuiert entsprechend stark (von unter 50 bis 250 auf 200ha).

Abbildung 6.4 zeigt die Energiebilanz eines adulten weiblichen Rotwildtieres über Entwicklung von Energiebilanz, Köpergewicht sowie Anzahl der Individuen adulter und juveniler Rothirsche über einen Zeitraum von 24 Monaten aus der FORSPACE-Simulation für das Naturschutzgebiet Imbos.

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wiederum mit dem geringeren Körpergewicht zusammenhängt. Die Kosten für Laktation und Trächtigkeit fluktuieren natürlich genau entgegengesetzt und liegen das ganze Jahr über unter dem Bedarf an Erhaltungsenergie.

Bei Jungtieren wird während der ersten Lebensmonate der Energiebedarf aus der Muttermilch gedeckt, später durch Beweidung. Die Umstellung von Muttermilch auf Grünfutter schlägt sich auf das Körpergewicht der juvenilen Tiere nieder. Der starke Abfall an Energieverbrauch ist modellbedingt: mit dem Erreichen des zweiten Lebensjahres wechseln die Jungtiere in die Kohorte der 2-jährigen Adulten. Auffällig ist auch, daß sich der Ausfall einiger Jungtiere sofort auf das durchschnittliche Körpergewicht auswirkt, wahrscheinlich weil dadurch mehr Futter zur Verfügung steht.

Feuer beeinflußt die Dynamik dahingehend, daß bei gemeinsamem Vorkommen aller Pflanzenfresserarten Rind und Pferd, selbst bei niedriger Frequenz, keine nachhaltig lebensfähige Population aufrecht erhalten können. Bei niedriger Frequenz (Ansammlung von brennbarem Material) brennen größere Flächen ab, was zur Folge hat, daß nicht genügend Nahrung zur Verfügung steht.





6.6 Expertensystem Partl (2001) hat ein Expertensystem erstellt ("Wildökologie - Waldverjüngung", WIFES), das in der forstlichen Praxis zur Vermeidung von Wildschäden als Planungs- und Entscheidungsgrundlage eingesetzt werden soll. Das System wurde auf der Grundlage wissenschaftlich fundierter Erkenntisse aus der Fachliteratur, Daten aus Erhebungen und Expertenurteilen entwickelt und mit einem GIS kombiniert. Es beinhaltet sowohl ein Habitatqualitätsmodell für Rehwild als auch ein Wildschadensprädispositionsmodell.

Die dabei verwendeten Daten stammen aus 4 Fallstudien, durchgeführt im Rahmen der Forschungsinitiative gegen das Waldsterben (FIW) und vom Spezialforschungsbereich Waldökosystemsanierung (SFB). Damit standen Parameter aus permanenten (forstlichen) Stichprobeninventuren (Geländemorphologie, Bodenzustand, Waldstruktur, Verbißeinfluß) zur Verfügung. Auf jedem Stichprobenpunkt wurde zudem der wildökologische Bestandestyp angesprochen (→WÖBT) sowie indirekte Wildnachweise (Losung, Wildwechsel,... ) erhoben. Weiters flossen Daten aus Panseninhaltsanalysen (zum späteren Vergleich mit der errechneten Verbißpräferenz) und Protokolle zum Bejagungsaufwand und -erfolg ein.

Modellanwendungen 66 Die Stichprobenpunkte wurden mittels hierarchischer →Clusteranalyse anhand der Habitatfaktoren Nahrung, Sicht- und Wetterschutz 4 Habitattypen zugeordnet. Dadurch wurde sowohl nahrungsunabhängigem Besiedlungsanreiz als auch dem Nahrungsangebot Rechnung getragen und die Grundlage für das spätere Wildschadensprädispositionsmodell geschaffen.

Die Habitattypen wurden anhand der indirekten Nachweise bezüglich ihrer Nutzung durch Rehwild analysiert. Dabei wurden folgende Aspekte untersucht:

- Habitatattraktivität als Anzahl der Wildnachweise in Abhängigkeit von Habitattyp, mittlerer Sichtweite und Randliniensituation,

- Verbißpräferenz und Verbißeinfluß von Rehwild auf die Waldvegetation,

- Wechselwirkungen zwischen räumlicher Verteilung der Jungwuchsflächen und Verbißeinfluß,

- Beobachtbarkeit des Rehwilds im jahreszeitleichen Verlauf (Bejagung).

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Abbildung 6.5: Merkmalsinterpretation im Expertensystem WIFES Das im Expertensystem enthaltene Habitatqualitätsmodell entspricht einem HSIModell. Als Eingangsgrößen für das Modell werden die Parameter aus den Fallstudien herangezogen. Diese Primärvariablen werden zunächst bezüglich der Modellanwendungen 67 wesentlichen Habitatfaktoren (Feind-, Klimaschutz, Wohnraum, Nahrung, Beunruhigung) bewertet und über mathematische Funktionen, entsprechend der unterstellten Beziehung zwischen den Parametern aggregiert (siehe Abb. 6.5). Als Ergebnis erhält man eine Kennziffer, die entsprechend dem aktuellen Wissensstand interpretiert wird. Diese Merkmalsinterpretationen für Feindschutz, Klimaschutz, Wohnraum und Nahrung werden über logische Regeln zu einem Habitatsqualitätswert kombiniert.

Das Wildschadensprädispositionsmodell entspricht im wesentlichen dem von Reimoser und Gossow (1996) vorgeschlagenen Ansatz: Prädispostion = nahrungsunabhängiger Besiedlungsanreiz / Nahrungsangebot. Der nahrungsunabhängige Besiedlungsanreiz wird als Kombination der Faktoren Einstand, Randlinien und Beunruhigung dargestellt. Maßnahmen zur Erhöhung des Nahrungsangebotes bzw. Herabsetzung der Habitatattraktivität können folglich die Wildschadensanfälligkeit herabsetzen. Völk (1999), z.B., konnte in Zusammenhang mit Schälschäden durch Rotwild aufzeigen, daß waldbauliche Maßnahmen wie Erhöhung des Anteils an mehrschichtigen Waldbeständen (Herabsetzen der Schälattraktivität, Erhöhung des schadensfrei nutzbaren Nahrungsangebotes) die Schadenshäufigkeit effizienter herabsetzen können, als jagdwirtschaftliche Maßnahmen dazu im stande wären.

Die Modellevaluierung des Expertensystems erfolgte in einem der Fallstudiengebiete. Tatsächliche Beobachtungen bestätigten die Simulationsergebnisse der integrierten Modelle. Der Autor stellt fest, daß die Anwendung des Expertensystems zu einer erfolgreichen Schadensprophylaxe beitragen kann.

6.7 ANN Özesmi und Özesmi (1999) haben in den USA das Habitat von zwei Sumpfbrütern (Rotschulterstärling (Agelaius phoeniceus) und Sumpfzaunkönig ( Cistothorus palustris) modelliert, und dabei zwischenartliche Interaktionen analysiert. Als presence-Daten wurden Nistplätze (RWN und MWN) verwendet, als Habitatvariablen (6) wurden Wassertiefe (WD), Abstand zu offenem Wasser (DO) respektive Ufer (DE) und Höhe (SH), Dichte (SD) sowie Beständigkeit (VD) der Ufervegetation herangezogen.

Das Modell wurde als →BPN mit einem hidden layer konzipiert. Die Eingangswerte wurden →standardisiert, die Initialwerte der Gewichte wurden zufällig Modellanwendungen 68

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Abbildung 6.6: BPN für Rotschulterstärling und Sumpfzaunkönig auf Werte ±0,1 gesetzt. Im Inneren wurde als Aktivierungsfunktion eine symmetrische logistische Funktion mit dem Bereich -0,5 bis +0,5 benutzt, an den Outputeinheiten eine asymmetriche logistische Funktion mit einem Bereich von 0 bis 1 (≡ Wahrscheinlichkeiten). Dabei kam NetProp3 zum Einsatz. Dieses Programm benutzt einen Teil des Datensatzes zum Trainieren des ANN, den anderen zum Validieren. Validieren hat hier einen anderen Sinn: Die Prozedur autotrain soll verhindern, daß das Netzwerk zwar den Trainingsdatensatz gut beherrscht, das "Erlernte" aber nicht verallgemeinern, also auf neue Daten anwenden, kann. Das Validieren im eigentlichen Sinne erfolgte mit einem Datensatz, der an in einem anderen Uferabschnitt aufgenommen worden war.

Die Autoren der Studie gehen auch auf die Kritik ein, ANNs wären reine black box Modelle, die zwar gute Vorhersagen liefern, aber keine weitere Interpretation zuNevada backPropagation, OpenSource-Software (GPL), ist ein "feedforward backpropagation multilayer perceptron simulator ", oder, um dem ganzen den Schrecken zu nehmen, ein "multivariate nonlinear regression program". Es kann unter http://brain.cs.unr.edu/publications/nevprop.zip im Quellcode für UNIX heruntergeladen werden. Besagte zip-Datei enthält auch eine Windowsversion im Binärformat. Auf ftp://ftp.scs.unr.edu/pub/cmbr/private/wormhole/npmac.sea gibt es eine (ältere) Mac-Version.

Modellanwendungen 69 lassen und die dem System zugrundeliegenden Mechanismen blieben unverstanden. Sie finden, daß bei hinlänglichem Verständnis der Ökologie der untersuchten Spezies es durchaus möglich ist, die Ergebnisse eines ANN zu interpretieren. Zu diesem Zweck führen sie drei Argumente ins Feld: NIDs (siehe unten), Relevanzund Sensitivitätsanalyse.

NIDs (Neural Interpretation Diagram) sind nichts anderes als eine leicht veränderte Art, ein ANN darzustellen (siehe Abb. 6.6). In einem NID werden die Verbindungen zwischen den Einheiten entsprechend ihrer Gewichtung mit mehr oder weniger starken Linien dargestellt. Das Vorzeichen des Gewichts spiegelt sich in der "Farbgebung" wieder: schwarze Linien stehen für positive Signale (Exzitation), graue Linien für negative Signale (Inhibition). Betrachtet man den hidden layer, kann man das Zusammenspiel der Variablen und ihren Beitrag zum Endergebnis (hier Nist-Wahrscheinlichkeit) interpretieren. Man kann z.B. erkennen, daß durchschnittliche Vegetationsbeständigkeit, Halmhöhe und Entfernung zu offenem Wasser die Wahrscheinlichkeit für den Sumpfzaunkönig positiv beeinflußen (Einheit 7 in Abb. 6.6). Hohe Entfernung vom Ufer, Nähe zu offenem Wasser und tiefes Wasser begünstigen vor allem das Auftreten des Sumpfzaunkönigs, aber auch des Rotschulterstärlings (siehe Einheit 11 in Abb. 6.6) Um den Beitrag der einzelnen Variablen an der Attraktivität eines Lebensraumes abschätzen zu können, werden sie auf ihre Relevanz hin untersucht. Die Relevanz einer Variable ergibt sich aus der Quadratsumme ihrer Gewichte, dividiert durch die Quadratsumme der Gewichte aller Variablen. Variablen mit höheren Gewichten entlang ihrer Querverbindungen haben demnach einen stärkeren Einuß. Für den Rotschulterstärling war dies der Abstand zum offenen Wasser, gefolgt von Dauerhaftigkeit der Vegetation und Dichte der Ufervegetation (DO, VD, SD, DE, WD, SH). Beim Sumpfzaunkönig waren es Dauerhaftigkeit der Vegetation, Abstand zum Ufer und Abstand zum offenen Wasser (VD, DE, DO, WD, SH, SD). Wenn sich beide Arten den Lebensraum teilen, sieht die Sache etwas anders aus: am auschlaggebendsten ist Dauerhaftigkeit der Vegetation, gefolgt von Abstand zu offenem Wasser respektive Ufer (VD, DO, DE, SH, WD, SD).



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