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Untersuchungen zur Fremdbefruchtungsrate in Maiskulturen unter Berücksichtigung der Umwelten in den Hauptanbaugebieten Österreichs Interpretation Unsicherheit des Koeffizienten als Stichprobenergebnis mitberücksichtigt. Der Erwartungswert selbst stellt aber nur das Zentrum der Y-Werte für das gegebene X-Niveau dar. Die Y-Werte streuen zufällig um diesen Erwartungswert (Annahme: Normalverteilung). Für diese Verteilung lassen sich ebenfalls wieder Schwankungsbreiten angeben, die als Prognoseintervall bezeichnet werden. Diese sind naturgemäß wesentlich breiter als das Vertrauensintervall für den Erwartungswert. Die Beurteilung der Modellgüte kann auf verschiedene Weise erfolgen. Ist nur eine erklärende Größe vorhanden, so kann man den schon angesprochenen Signifikanztest für den Regressionskoeffizienten verwenden. Ist dieser signifikant von 0 verschieden, so spielt die Einflussgröße eine signifikante Rolle. Von großer Bedeutung sind hier sowohl die Streuung der Variablen als auch der Stichprobenumfang, also die Anzahl der Datenwerte. Im vorliegenden Projekt sind 16 Datenkonstellationen vorhanden, was nicht eine besonders hohe Anzahl darstellt. Der Vorteil dieses niedrigen Stichprobenumfanges ist aber, dass im Falle von signifikanten Ergebnissen, diese nicht auf einen besonders hohen Stichprobenumfang zurückgeführt werden können. Einflüsse, die zwar vorhanden sind, aber nur in quantitativ geringerem Ausmaß, können damit allerdings nicht als signifikant ausgewiesen werden. Ein weiteres Maß zur Beschreibung der Erklärungskraft eines linearen Modells ist das Bestimmtheitsmaß R². Dieses drückt das Verhältnis von erklärter Varianz zu Gesamtvarianz der Zielvariablen aus und liegt zwischen 0 und 1. Ein höheres Bestimmtheitsmaß bedeutet somit ein aussagekräftigeres Modell. 7.1.2. Datengrundlage 7.1.2.1. Repräsentative Fremdbefruchtungsrate in den Empfängerfeldern Bevor mit der Modellerstellung begonnen werden konnte, waren einige Vorbereitungsmaßnahmen notwendig. Ein wichtiger Schritt dabei war die Ermittlung einer repräsentativen Kennzahl für die Fremdbefruchtungsrate je Feld. Eine nahe liegende Möglichkeit wäre die klassische Berechnung der mittleren Fremdbefruchtungsrate. Man addiert sämtliche Messungen und dividiert diese durch die Anzahl der Messungen. Diese Vorgehensweise würde die Fremdbefruchtungsrate überschätzen. Das liegt daran, dass an den Randzonen, bei denen tendenziell von einer höheren Fremdbefruchtungsrate auszugehen ist, verstärkt Messwerte erhoben wurden. Dieses Problem wurde gelöst, indem man über jedes Feld ein fiktives Raster legte, pro Rastereinheit die Fremdbefruchtungsrate ermittelte und letztendlich einen repräsentativen Wert erhielt. Die folgende Tabelle zeigt je Empfängerfeld die Fremdbefruchtungsrate (Mittelwert). Bei Fremdbefruchtung in % sind der Mittelwert zu den jeweils 120 untersuchten Körnern angegeben. Tabelle 38: durchschnittliche Fremdbefruchtungsrate in den einzelnen Empfängerfeldern Feld Mittelwert Fremdbefruchtung absolut (Gelbmaiskörner/Kolben) W01 (Beimpft) 7,93 6,61 W02 2,09 1,74 W03 1,69 1,41 W04 (Beimpft) 3,47 2,89 W05 (Beimpft) 3,36 2,80 W06 2,19 1,83 W07 12,40 10,33 W08 7,07 5,89 W09 7,32 6,10 W10 (Beimpft) 1,69 1,41 W11 (Beimpft) 2,13 1,77 W12 0,88 0,73 W13 0,69 0,57 W14 9,05 7,54 W15 (Beimpft) 11,29 9,40 W16 (Beimpft) 5,93 4,94 Österreichische Agentur für Gesundheit und Ernährungssicherheit GmbH www.ages.at Mittelwert Fremdbefruchtung in % Seite 122 von 154
Untersuchungen zur Fremdbefruchtungsrate in Maiskulturen unter Berücksichtigung der Umwelten in den Hauptanbaugebieten Österreichs Interpretation 7.1.2.2. Berechnung des aggregierten Wind-Blühpotentials je Empfängerfeld Eine Variable, die für die Modellsuche zur Verfügung steht, ist das Blühpotential. Nur wenn beim Pollenspenderfeld Potential (Pollenausschüttung) hinsichtlich der Pollenspender und beim Empfängerfeld Potential (empfängnisfähige Narbenfäden) hinsichtlich der Pollenempfänger besteht, ist eine Fremdbefruchtung möglich. Es wurde für jeden Zeitpunkt, an dem sowohl Pollenspenderpotential als auch Empfängerpotential analysiert wurde, ebendiese Werte multipliziert. Diese Variable stellt nun das Befruchtungspotential dar und ist offensichtlich null, wenn entweder Pollenspenderpotential oder aber Empfängerpotential null ist. Da das Windpotential - wie bereits erwähnt - stündlich vorliegt, und im weiteren Verlauf der Analyse ein Wind-Blühpotential berechnet wird, wurde das Blühpotential zwischen den Messzeitpunkten interpoliert. Die folgenden zwei Abbildungen sollen anhand zweier Beispiele das Blühpotential grafisch veranschaulichen. Potential Bestäubung W02_1 Potential Bestäubung W11_3 Abbildung 104: Beispiel der Beziehung hinsichtlich des Blühpotentials zwischen dem Empfängerfeld und dem Pollenspenderfeld anhand der Versuchsfläche W02 (Pollenspenderfeld W02_1) und der Versuchsfläche W11 (Pollenspenderfeld W11_3) Eine weitere Variable ist das Windpotential. Aus der Windstärke, der Windrichtung und den Zentroiden der Pollenspenderfelder und Empfängerfelder kann die effektive Windstärke, die vom Pollenspenderfeld auf das Empfängerfeld wirkt, berechnet werden. Potential effektive Windstärke W02_1 Potential effektive Windstärke W11_3 Abbildung 105: Beispiel der effektiven Windstärke: ist die effektive Windstärke zu einem Zeitpunkt (Stunde) negativ, so kann davon ausgegangen werden, dass keine Fremdbefruchtung möglich ist, da Pollen nicht vom Pollenspenderfeld zum Empfängerfeld geweht werden sondern in die andere Richtung. Österreichische Agentur für Gesundheit und Ernährungssicherheit GmbH www.ages.at Seite 123 von 154
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