DIPLOMARBEIT - Universität Oldenburg

5 Ergebnisse 30
Angaben zur Wirkrichtung (positive, negative oder unimodale Korrelation mit dem
Vorkommen des Steinhuhns) und zum Wertebereich sind in den Tabellen 9-11 dargestellt, die
Zusammenhänge werden in den Abb. 10-12 und in Anhang 2.6 graphisch veranschaulicht.
Alle Variablen, die später in der multiplen Analyse berücksichtigt werden, weisen einen
hochsignifikanten Zusammenhang mit dem Vorkommen des Steinhuhns auf. Die
Erklärungsgehalte der einzelnen Variablen sind allerdings unterschiedlich. So scheint das
Vorhandensein von höheren Gebüschen auf dem Skalenniveau des Atlasmodells nur einen
vergleichsweise geringen Einfluss auf das Vorkommen des Steinhuhns zu haben (R 2 N = 0,03).
Den höchsten Erklärungsgehalt (R 2 N = 0,19) weist demnach der Anteil der „Unproduktiven
Vegetation“ nach der Definition des BFS (2001) auf.
Sämtliche klimatischen Parameter gehören zu den Variablen mit den höchsten
Erklärungsgehalten. Mit einem R 2 N von 0,12 wird die Julitemperatur als wichtigster
klimatischer Habitatparameter bestimmt. Demnach wirkt sich eine mittlere Temperatur von
etwa 10° C am günstigsten auf die Vorkommenswahrscheinlichkeit aus (Abb. 10). Ebenfalls
einen unimodalen Kurvenverlauf und einen annähernd gleich hohen R 2 N –Wert weist die sehr
stark mit der Julitemperatur korrelierte Variable „Wärmesumme“ auf.
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
Julitemperatur (°C)
4 8 12 16 20
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
Sonneneinstrahlung im Juli
(100*kJoule/m2)
0
2000 4000 6000 8000 10000
Wärmesumme (°C)
Wasserbilanz (mm)
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0 600 1200 1800 2400
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
-40 20 80 140 200
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
Neigung (in Neugrad-Klassen)
0 4.5 9 13.5 18
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
Cosinus Exposition
-1 -0.5 0 0.5 1
S
N
Abb. 10: Univariate Modelle zu Klima und Geostatistik. Auf der X-Achse der Wertebereich
der Variablen, Skalierung in Klammern hinter dem Diagrammtitel. Auf der y-Achse die
Vorkommenswahrscheinlichkeiten. X = Beobachtete Werte, mindestens 12 Werte gemittelt.