DIPLOMARBEIT - Universität Oldenburg

5 Ergebnisse 42
Unter den Parametern zur Struktur finden sich unterschiedlich starke Erklärungsgehalte.
Das Vorhandensein von größeren Felsblöcken wirkt sich positiv auf die
Vorkommenswahrscheinlichkeit aus. Einen entscheidenden Einfluss hat mit dem
zweithöchsten Wert für R 2 N (0,42) die Strukturvielfalt des Habitats: Je größer die Vielfalt,
desto günstiger für das Steinhuhn (Abb. 16).
N 14
Fels
ST 9
Nachveg
1
0.8
0. 6
0.4
0. 2
0
0 1
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0 1
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
1 2 3 4
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-3 -1 1 3
1
0. 8
0. 6
0. 4
0. 2
0
Struktur
1 2 3 4 5 6
Cosinus Exposition
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-1.0 0.0 1.0
S
N
N14:
0 = Nutzung „Unproduktive Vegetation“
kommt nicht vor
1 = Nutzung „Unproduktive Vegetation
kommt vor
Fels:
0 = keine großen Felsen vorhanden
1 = große Felsen vorhanden
Wald-Deckung (%)
1
0. 8
0. 6
0. 4
0. 2
0
0 8 16 24 32
Höhe der Krautschicht (cm)
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0 10 20 30 40
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
Kraut-Deckung (%)
0 25 50 75 100
Einzelbäume (Anzahl/ha)
0 125 250 375 500
ST 9 (Zwergsträucher):
1 = Deckungsgrad 0,05
2 = Deckungsgrad 0,5
3 = Deckungsgrad 25
4 = Deckungsgrad 75
Nach_veg:
Summe aus + und – mit dem
Steinhuhnvorkommen korrelierten
Strukturtypen in direkter
Nachbarschaft (s. Kap. 4.2.2)
Srtuktur:
1 = sehr geringe Strukturvielfalt
6 = sehr hohe Strukturvielfalt
Abb. 16: Univariate Regionalmodelle. Auf der X-Achse der Wertebereich der Variablen,
Skalierung in Klammern hinter dem Diagrammtitel oder nebenstehend. Auf der y-Achse
die Vorkommenswahrscheinlichkeiten. X = Beobachtete Werte, mindestens 6 Werte
gemittelt.
5.2.2 Multiple Modelle
Aus dem ermittelten Variablenkatalog wurden alle korrelationsfreien Kombinationen
getestet. Aufgrund der von STEYERBERG et al. (2001) aufgestellten Faustregel, dass pro
Variable im Endmodell etwa zehn Präsenzen im Datensatz vertreten sein sollten (10 EPV
= events per variable), werden nur Modelle berücksichtigt, die im letzten Schritt der