DIPLOMARBEIT - Universität Oldenburg

6 Diskussion 56
Berechnung ein. In den meisten Gebieten werden die Vorkommen durch Beobachtungen
aus verschiedenen Jahren bestätigt.
Bei den erklärenden Variablen könnten wichtige Parameter übersehen worden sein.
Klimatische Parameter kontinuierlich im Feld zu erfassen, war logistisch nicht möglich.
Durch die Auswertung der Expositionsdaten kann zumindest die Bevorzugung warmtrockener
Südlagen gezeigt werden. Durch den umfangreichen Variablenkatalog ist es
insgesamt unwahrscheinlich, dass entscheidende Faktoren nicht berücksichtigt wurden.
Auch auf der Ebene des Regionalmodells spielen populationsbiologische Faktoren eine
Rolle. Der Einfluss ist dabei ähnlich wie beim Atlasmodell. Das Problem der gemittelten
Werte stellt sich auf dieser Skalenebene weniger, da die Flächen in der Regel homogen
waren. Spezielle Brutparameter konnten nicht erhoben werden (s.o.) und auch das
Nahrungsangebot konnte aufgrund fehlender Spezialisierung der Art (vgl. Kap. 3) nicht
über direkte Parameter quantifiziert werden.
6.1.3 Datenauswertung
Das Verfahren der logistischen Regression zur Erstellung von Habitatmodellen gilt
allgemein als robust (MORRISON et al. 1998, KLEYER et al. 1999). MANEL et al. (1999)
wenden allerdings ein, dass das Verfahren anfällig für zufällige Signifikanzen ist. Aufgrund
des umfangreichen Variablenkataloges und der ausreichenden Anzahl an Stichproben, ist
dies aber unwahrscheinlich. Darüber hinaus erfolgt für alle signifikanten Zusammenhänge
eine Diskussion der ökologischen Plausibilität. Letztlich können Habitatmodelle die
Realität aber nie vollständig wiedergeben und ein gut ausgebildeter lokaler Experte kann die
Prognosegüte in vielen Fällen übertreffen (SCHRÖDER 2000). Robuste Habitatmodelle
eignen sich aber für eine räumliche Übertragung der Modelle und garantieren Objektivität
in der Naturschutzpraxis.
Aufgrund der Vielzahl korrelierter Variablen konnten einige signifikante Parameter nicht
gemeinsam in multiplen Modellen verwendet werden oder wurden ganz aus der weiteren
Analyse ausgeschlossen. Durch eine Hauptkomponentenanalyse, wie sie z.B. von LI et al.
(1997) oder MASSOLO & MERIGGI (1998) durchgeführt wurde, ließe sich die
unterschiedliche Information der korrelierten Parameter in der multiplen Modellierung
verwenden. Aufgrund der dabei entstehenden Schwierigkeiten bei der ökologischen
Interpretation wurde allerdings auf diese Möglichkeit der Verbesserung der Modellgüte
verzichtet.
6.2 Diskussion der Ergebnisse
6.2.1 Ökologische Interpretation
Bei der ökologischen Interpretation geht es um die Zusammenhänge zwischen
Habitatparametern und Steinhuhnvorkommen. Als Habitat einer Art wird ein Bereich
bezeichnet, in dem aufgrund seiner spezifischen Kombination von Ressourcen (wie