DIPLOMARBEIT - Universität Oldenburg

5 Ergebnisse 44
werden die Modelle mit AIC < 60 dargestellt. Den geringsten AIC-Wert weist Modell R-3
auf und wird daher als Endmodell angesehen.
Tab. 19: : Multiple Analyse der Regionalmodelle. Dargestellt sind jeweils unkorrelierte
Ausgangskombinationen und die davon berücksichtigten Variablen (fett) sowie die
Gütemaße der einzelnen Modelle. q = quadrierter Term. Zu den Bezeichnungen der
Variablen siehe Tab. 3.
Modell Eingehende
R 2 N AUC Kappa P Kappa %Korrekt
Variablen
(Sens.| Spez.)
AIC C
R-1 cos_exp, N14, ST 9+q,
kr_he_s+q, nach_veg,
KS%+q, fels 0,92 0,994 0,95 0,50 97,7 (97,6 | 97,8) 30
R-2 kr_he_s+q, nach_veg,
struktur 0,87 0,983 0,91 0,42 94,3 (95,2 | 93,3) 38
R-3 cos_exp, N14, ST 9+q,
nach_veg, KS%+q, fels 0,80 0,964 0,86 0,43 91,8 (90,5 | 93,0) 49
R-4 cos_exp, N14, WS%, struktur 0,71 0,937 0,76 0,53 87,1 (92,9 | 81,4) 59
R-5 cos_exp, nach_veg, struktur 0,73 0,949 0,81 0,36 89,4 (88,1 | 90,7) 56
R-6 cos_exp, nach_veg, ST 9+q 0,72 0,939 0,79 0,42 89,4 (88,1 | 90,7) 58
Aus dem Variablenkatalog werden in das Modell R-3 „Exposition“, „Strukturtyp
Zwergsträucher und niedriges Gebüsch“, „Nachbarvegetation“ und „Deckung der
Krautschicht“ aufgenommen. Dies stimmt weitgehend mit den Erkenntnissen aus der
univariaten Analyse überein: Die nicht berücksichtigte Variable „Unproduktive Vegetation“
weist dort den geringsten Erklärungsanteil auf. Die ausgeschlossene Variable „Fels“ zeigt
ebenfalls keinen hohen Erklärungsgehalt, ihr Ausschluss aus dem multiplen Modell
bedeutet keine signifikante Verschlechterung der Modellgüte. In Abbildung 18 ist Modell
R-3 mit den Variablen „Exposition“ und „Nachbarvegetation“ dargestellt. Ergänzend wird
auch Modell R-1 mit den Variablen „Nachbarvegetation“ und „Mittlere Höhe der
Krautschicht“ dargestellt. Da im Modell R-3 keiner der quadrierten Terme im multiplen
Modell berücksichtigt wird, zeigt die Modelloberfläche einen sigmoiden Verlauf. Betrachtet
man die Veränderung der Devianz, die beim Entfernen einzelner Variablen aus dem
multiplen Modell eintreten würde (Anh. 2.8), so wird deutlich, dass die „Exposition“ und
die „Nachbarvegetation“ einen höheren Einfluss ausüben als die restlichen Parameter. Dies
wird auch durch die Responseoberfläche visualisiert, selbst wenn keine „Zwergsträucher
und niedrigen Gebüsche“ auftreten, werden bei günstiger Kombination immer noch Werte
oberhalb des Schwellenwertes (P kappa = 0,43) prognostiziert. Betrachtet man die
Veränderung der Devianz bezüglich Modell R-1, so wird der außerordentlich starke
Zusammenhang zwischen Steinhuhnvorkommen und der „Mittleren Höhe der
Krautschicht“ erkennbar. Dies wird auch in Abbildung 18 deutlich: selbst wenn die
Variablen „Nachbarvegetation“ und „Deckung der Krautschicht“ für das Steinhuhn
optimale Werte annehmen, geht die Vorkommenswahrscheinlichkeit gegen Null, wenn die
Höhe der Krautschicht gleichzeitig unter 8 oder über 32 cm liegt.