DIPLOMARBEIT - Universität Oldenburg

6 Diskussion 72
zu den erklärenden Variablen stammen aus Luftbildinterpretationen. Als wichtigste
Einflussgrößen ermittelten die Autoren die Südexposition und die mittels Patch Analyst
quantifizierte Komplexität der Lebensraumstrukturen (Mosaik) mit positivem
Zusammenhang und bestätigten den negativen Einfluss des Waldes. Der Erklärungsgehalt
des Modells ist allerdings sehr gering (R 2 = 0,18). Ein Modell der historischen Verbreitung
(1950-1960), basierend auf Jagdstatistiken der Jagd- und Forstämter in der Provinz
Trentino, beschreiben sowohl MERIGGI et al. (1998) als auch CATTADORI et al. (1998). Mit
fast 6000 km 2 Gesamtfläche aufgeteilt in 2 x 2 km-Rasterzellen entspricht die Skala eher
dem Atlasmodell. Die Umweltdaten wurden über Luftbildauswertungen ermittelt und sind
damit wohl genauer erfasst als beim Atlasmodell. Klimadaten wurden nicht berücksichtigt.
Mit vorwärts schrittweiser Modellierung wurde ein multiples Modell erstellt, das positive
Zusammenhänge mit dem Steinhuhnvorkommen bei steilen Hängen, Südexposition und
Habitatdiversität (Shannon-Index) aufzeigt. Negativ wirken Bewaldung, Sumpfgebiete und
bebaute Zonen (CATTADORI et al. 1998). Die Rate der korrekten Klassifikation ist
ausgeglichen (78,3 : 71,7%), ein Schwellenwert wird nicht angegeben. Sumpfgebiete und
Siedlungen werden per se vom Steinhuhn gemieden. Um die Modelle möglichst trennscharf
zu machen, sollten entsprechende Variablen nicht in multiple Modelle integriert, sondern
diesen als automatische Ausschlusskriterien vorgeschaltet werden. Auch das Verfahren der
vorwärts schrittweisen Modellierung bietet einige Nachteile gegenüber dem rückwärts
schrittweisen Verfahren (vgl. Kap. 4.4.1). Eine Berücksichtigung dieser Überlegungen hätte
möglicherweise eine stärkere Bedeutung von Nutzungsparametern ergeben können, die
von CATTADORI et al. (1998) nicht bestätigt werden konnte.
Zusammenfassend kann bei geringer räumlicher Auflösung der entscheidende Einfluss von
Neigung und Exposition sowie höhenabhängigen Parametern (Klima, Nutzungs- und
Vegetationstypen) festgestellt werden. Mit höherer Auflösung steigt die Bedeutung der
Exposition weiter an, der negative Einfluss des Waldes und der positive von
Mosaiklandschaften nehmen zu. Auf der Skala des Regionalmodells (< 1 ha) kommen
zahlreiche direkte Strukturparameter wie die mittlere Höhe der Krautschicht hinzu, die
insgesamt sehr genau eine offene, strukturreiche Mosaiklandschaft mit Felsen und
Einzelbäumen in einiger Entfernung des Waldes beschreiben. Auf der Skala der
Nistplatzwahl wurden nach meinem Wissen für das Steinhuhn noch keine quantitativen
Untersuchungen gemacht (zu den methodischen Schwierigkeiten vgl. Kapitel 6.1), zu
erwarten wäre eine zunehmende Bedeutung von Rasenbulten, Krüppelfichten,
Felsvorsprüngen oder anderen deckungsbietenden Strukturen (HAFNER 1994).
Auch aus der Sicht des Naturschutz hat die Wahl der Skala eine Bedeutung. Für
bestandsfördernde Maßnahmen beim Auerhuhn (Tetrao urogallus) auf Basis von
Informationen aus Habitatmodellen ist nach STORCH (2002) eine Kombination aus
Strukturparametern (kleinskalig, vergleichbar mit den Daten zum Regionalmodell) und
Parametern der Landschaftsskala notwendig. Dies sollte bei zukünftigen Modellierungen
mit Arten aus dem Schweizer Brutvogelatlas beachtet werden. Eine Datenbasis wie beim