DIPLOMARBEIT - Universität Oldenburg

6 Diskussion 70
Untersuchungsgebieten/ –jahren erfolgen kann (SCHRÖDER & REINEKING 2004b). Für die
Untersuchung der Stabilität logistischer Regressionsmodelle liefert bootstrapping aber nach
einer vergleichenden Studie von STEYERBERG et al. (2001) die besten Ergebnisse. Die
großen Differenzen zwischen den Original- und Trainings-, bzw. Testdatensätzen der
Modelle R-1 und R-2 (Tab.18) werden durch die bereits beschriebene vollständige
Separation verursacht.
Auf die Modellkalibrierung R 2 N zeigt das bootstrapping kaum Einfluss. Unter Umständen
kann der Mittelwert aus den 300 Trainingsdatensätzen sogar um 0,01 höher liegen als beim
Originaldatensatz (Modell R-5, Tab. 18). Der AUC-Wert nimmt mit maximal 0,014 noch
weniger ab (Tab. 12, 13 und 18). Auch Modelle, die eher schlecht kalibriert sind und eine
Diskriminierung mittlerer Güte aufweisen (z.B. Modell A2-1, Tab. 13) können also
durchaus robust sein. Der Optimismus in den Modellen scheint insgesamt sehr gering zu
sein, mir liegen aber keine Literaturangaben darüber vor, bis zu welcher Abnahme ein
Modell als robust gelten kann.
6.2.3 Vergleich von Atlas- und Regionalmodell
In Tabelle 20 sind die nach R 2 N wichtigsten Variablen getrennt für die beiden Skalenebenen
dargestellt. Es gibt unter den 10 wichtigsten Variablen keine Übereinstimmung zwischen
Atlas- und Regionalmodell. Beim Atlasmodell überwiegen höhenabhängige Variablen. Im
Fall der Klimaparameter wurde der Einfluss der Höhe bereits erklärt (Kap. 6.2.1). Die
Nutzungstypen und Vegetationseinheiten, die einen hohen Einfluss auf das Vorkommen
des Steinhuhns ausüben, weisen eine konzentrierte Verbreitung in spezifischen
Höhenstufen auf. Im Fall der „Zwergsträucher und niedrigen Gebüsche“ ist dies der
Bereich an und über der Waldgrenze, also genau jener Bereich, den nach GLUTZ et al.
(1973) auch das Steinhuhn bevorzugt. „Unproduktive Vegetation“ und „Lückige, niedrige
Vegetation“ sind noch etwas stärker mit der Höhe korreliert (Anh. 2.1) und liegen oberhalb
der eben beschriebenen Höhenstufe im Übergang zu den vegetationslosen Flächen. Als
einziger Parameter, der nicht mit der Höhe korreliert, ist die „Neigung“ unter den stärksten
univariaten Modellen zu finden.
Ökologisch betrachtet übt die Höhe aber keinen direkten Einfluss auf die Verbreitung des
Steinhuhns aus, noch nach 1950 kam die Art auch unterhalb 600 m als Brutvogel in
extensiv genutzten Bereichen vor (LÜPS 1980). Die vom Steinhuhn bevorzugten Strukturen
weisen aber eine Höhenabhängigkeit auf, die dazu führt, dass die Art in einem bestimmten
Höhenbereich vorkommt. Bei höherer räumlicher Auflösung (Regionalmodell) hat die
Variable „Höhe“ keinen Einfluss. Der direkte Vergleich zwischen Atlas- und
Regionalmodell (Tab. 21) verdeutlicht dies ebenfalls. Die Unterschiede bei der Exposition
sind wohl eher methodisch bedingt (Problem der Mittelung innerhalb der Rasterzelle beim
Atlasmodell), unterschiedliche Präferenzen bei den beiden Skalen sind nicht zu erwarten.
Daher habe ich dem bisherigen besten Atlasmodell A2-1 manuell die Variable
„Cosinustransformierte Exposition“ hinzugefügt, was zu geringfügig verbesserten