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Wildtierkorridore in Baden-Württemberg - Forstliche Versuchs

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12Frage, ob und wie eigentlich ungeeignete Lebensräume überbrückt werdenkönnen. Während also üblicherweise Präferenzen modelliert werden, stellt sich beider Konnektivitätsmodellierung zusätzlich die Frage der Toleranz gegenübernegativen Faktoren. Dieser Unterschied bed<strong>in</strong>gt, dass Daten, die <strong>in</strong> denE<strong>in</strong>standsgebieten e<strong>in</strong>er Art gewonnen wurden, das Verhalten <strong>in</strong> e<strong>in</strong>em eherungeeigneten Umfeld nur beschränkt vorhersagen können. Diese Problematikdürfte der Hauptgrund dafür se<strong>in</strong>, dass bei der Herleitung von Korridoren häufigsogenannte Expertenmodelle zum E<strong>in</strong>satz kommen (z.B. Walker and Craighead1997, Schadt et al. 2002, Knauer 2001). Dabei werden die Modellparameter durchExpertenwissen festgelegt, das durch Befragungen oder die existierende Literaturaufgearbeitet wird.Für die Herleitung von Korridoren erstellten wir sowohl e<strong>in</strong> Expertenmodell fürRotwild, wie auch je e<strong>in</strong> empirisches Modell aus Beobachtungsdaten von GamsundRotwild. Der Vergleich der e<strong>in</strong>zelnen Modelle erlaubte uns, Schwächen undStärken der Ansätze zu bestimmen (Clevenger and Wierzchowski 2001).1.2.2 Herleitung der Konnektivität zwischen LebensräumenCost-DistanceBei allen genannten Modellansätzen setzten wir Cost-Distance-Analysen e<strong>in</strong>.Cost-Distance-Analysen s<strong>in</strong>d als Werkzeug <strong>in</strong> zahlreichen GeographischenInformationssystemen verfügbar. Sie erlauben, die günstigste Verb<strong>in</strong>dungzwischen e<strong>in</strong>em Start- und e<strong>in</strong>em Zielpunkt (bzw. Start- und Zielgebiet) zuermitteln. Die Berechnungen erfolgen auf Basis e<strong>in</strong>es Raster-Datensatzes, <strong>in</strong> demjeder Zelle im Untersuchungsgebiet e<strong>in</strong> Widerstand zugewiesen ist, also e<strong>in</strong> Maß,das beschreibt, mit welchem Aufwand („Kosten“) die Zelle durchquert werdenkann. Damit ist es möglich, ausgehend von e<strong>in</strong>em Startpunkt die kumulativenKosten (Cost-Distance) bis zu jeder anderen Zelle im Untersuchungsgebiet zuberechnen. Aus diesem ersten Schritt lassen sich weitere Informationen ableiten:Cost-PathAus der Cost-Distance-Analyse kann die kostengünstigste Verb<strong>in</strong>dungsl<strong>in</strong>ie(Cost-Path) zwischen zwei Punkten bestimmt werden.CorridorWerden zwei Cost-Distance-Raster, die von unterschiedlichen Startpunktenausgehen, überlagert, so lässt sich e<strong>in</strong> Bereich abgrenzen, der mit den gleichenKosten erreichbar ist. Dieser Bereich (Corridor) enthält immer die Cost-Path-Verb<strong>in</strong>dung zwischen den beiden Punkten. Zusätzlich wird sichtbar, ob dieKorridor-Funktion <strong>in</strong> e<strong>in</strong>em breiten Band besteht, oder ob es Engpässe gibt.Cost-Distance-Modelle ergeben immer m<strong>in</strong>destens e<strong>in</strong>e Verb<strong>in</strong>dung zwischenStart- und Zielpunkt. Sie zeigen die günstigste Verb<strong>in</strong>dung für die unterstelltenParameterwerte an. Sie sagen jedoch nichts darüber aus, ob die modellierteVerb<strong>in</strong>dung tatsächlich genutzt wird, oder ob die kumulierten Kosten über denVerlauf des Korridors so hoch s<strong>in</strong>d, dass ke<strong>in</strong> Individuum die gesamte Streckezurücklegen kann.

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