Ergebnisse des DDA-Monitoringprogramms, Teil II - Dachverband ...

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184 M. FLADE & J. SCHWARZ: Bestandsentwicklung von Waldvögeln in Deutschland 1989–2003 Tab. 4: Übersicht über die bei der PS für jede Art gewerteten Zählperioden (Zählperiode/Monatshälfte). 1 – 2/03, 2 – 2/04, 3 – 1/05, 4 – 2/05, 5 – 1/06, 6 – 2/06. – Overview of the counting periods (fortnight/month), on which the TRIM indices for the point counts are based on. 1 – 2/03, 2 – 2/04, 3 – 1/05, 4 – 2/05, 5 – 1/06, 6 – 2/06. Art Zählperiode Accipiter gentilis Accipiter nisus Ae. caudatus Anthus trivialis Buteo buteo C. brachydactyla Certhia familiaris C. coccothraustes Columba oenas Col. palumbus Corvus corax Dendrocopos major Dendrocopos medius Dendrocopos minor Dryocopus martius Erithacus rubecula Ficedula hypoleuca Ficedula parva Muscicapa striata Fringilla coelebs Garrulus glandarius Hippolais icterina Jynx torquilla Loxia curvirostra Lullula arborea Lusc. megarhynchos Milvus milvus Tab. 5: Signifikante Korrelationen (SPEARMANS Rangkorrelation, zweiseitig) zwischen den Fruktifikationen der wichtigsten Waldbaumarten (Rotbuche, Traubeneiche, Stieleiche, Kiefer, Fichte, Lärche): * p < 0,05; ** p < 0,01. Beachte die engen Korrelationen zwischen Laubbäumen (insbesondere Buche) und Fichte. – Signicifant correlations (SPEARMAN’S rank, 2tailed) between forest tree seed crop of Beech, Sessile and Pedunculate Oak, Scotch Pine, Norway Spruce, larch species: * p < 0,05; ** p < 0,01. Notice the close correlation between deciduous trees (especially Beech) and Norway Spruce. Art – tree species Eichen oaks Laubbäume deciduous trees Kiefer pine Fichte spruce Buche – beech +0,600* +0,715** Eichen – oaks +0,958** +0,608* Laubbäume – deciduous trees +0,677** Nadelbäume coniferous trees Kiefer – pine +0,729** Fichte – spruce 1 2 3 4 5 6 Art Zählperiode Oriolus oriolus Parus ater Parus caeruleus Parus cristatus Parus major Parus montanus Parus palustris Ph. phoenicurus Phyll. collybita Phyll. sibilatrix Phyll. trochilus Picus canus Picus viridis Prunella modularis Pyrrhula pyrrhula Regulus ignicapillus Regulus regulus Sitta europaea Sturnus vulgaris Sylvia atricapilla Sylvia borin Tr. troglodytes Turdus merula Turdus philomelos Turdus pilaris Turdus viscivorus 1 2 3 4 5 6
VOGELWELT 125: 177 – 213 (2004) 185 ter auf die darauf folgende Fruktifikation von Laubbäumen und Fichte lässt sich auch anhand der hier verwendeten Witterungsdaten gut belegen, wobei die Temperaturen im Hochwinter (Januar) keine wesentliche Rolle spielen (Tab. 6). Besonders Eichen, aber auch Buchen, sind hinsichtlich ihrer Blühintensität und Fruktifikation empfindlich gegenüber Spätfrösten des vorangegangenen Winters und profitieren diesbezüglich von warmen trockenen Sommern (höhere Blühintensität und besserer Fruchtansatz); die Fruktifikation der Buche korreliert positiv mit Durchschnittstemperatur und Sonnenscheindauer der Monate Juni und Juli des Vorjahrs und der Niederschlagssumme im April des Jahres der Blüte (RÖHRIG & GUSSONE 1990 und dort zitierte Quellen). Nach WACHTER (1964) herrschen in Jahren vor Buchenmasten gewöhnlich hohe, das langjährige Mittel der Monate Juni und Juli um 1,5 °C übersteigende Durchschnittstemperaturen und ausgeprägte Niederschlagsdefizite in diesen Monaten oder im Frühjahr. Die Kiefer, deren Zapfen zwei Vegetationsperioden zur Reifung brauchen, folgt in ihrer Fruktifikationsintensität offenbar anderen Mechanismen (Tab. 5 und 6); hier ergibt sich nur eine signifikant positive Korrelation (allerdings nur für die Wetterdaten von Soltau) mit den Niederschlägen im vorherigen Frühjahr (Tab. 6). Nach RÖHRIG & GUSSONE (1990) wird die Blütenbildung und damit die Fruktifikation der Kiefer stimuliert, wenn im April sowie im Juli und August des der Blütenbildung vorangegangenen Jahres (d. h. über 1,5 Jahre vor der Fruchtreife) warmes, sonniges Wetter herrscht. – Bei der Fichte wird die Bildung von Blütenknospen durch warme Witterung im Frühsommer des vorangegangenen Jahres angeregt (RÖHRIG & GUSSONE 1990). Für die Niederschläge in der Sahel-Region wurden im Internet verfügbare Daten (http://www. cdc.noaa.gov/ClimateIndices/ und http://tao. atmos.washington.edu/data_sets/sahel/) herangezogen. Hierbei handelt es sich um die Abweichung vom 100-jährigen Mittel (1900–2000, in mm) der Sommerniederschläge der Monate Juni–September (also in der Regenzeit vor Eintreffen der mitteleuropäischen Transsahara- Zieher im September/Oktober) in der gesamten Sahel-Zone. Eine differenziertere, möglichst artspezifische Auswertung nach Jahreszeit und Regionen wäre hier zwar wünschenswert, hätte aber den Rahmen der vorliegenden Auswertung gesprengt. Die Unterschiede zwischen den Indexkurven verschiedener Teilstichproben (RK- und PS-Daten; Ost-West-Vergleich; Vergleich zwischen Habitattypen-Gruppen usw.) bezüglich % Buche Fagus sylvatica 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 % 90 Gesamttrend und Kurvenverlauf (Einfluss der entsprechenden Kovariablen) wurde mit TRIM berechnet (s. SCHWARZ & FLADE 2000, PANNEKOEK & VAN STRIEN 1998). Korrelationen zwischen den jährlichen Zu- und Abnahmen der Bestandsindizes sowie Witterungs- und Fruktifikationsdaten 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 Eichen Quercus robur, Qu. petraea 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 % Kiefer Pinus sylvestris 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 % Fichte Picea abies 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 Abb. 5: Waldbaumfruktifikationen in mittleren und nördlichen Deutschland im Untersuchungszeitraum nach den Blühprotokollen und Erträgen der Saatgutbestände der für Forstwirtschaft zuständigen Landesbehörden und -betriebe (Zusammenstellung: Landesforstanstalt Brandenburg, J. STEIGLEDER). – Forest tree seed crop in central and northern Germany in the study period (source: Brandenburg State Agency of Forestry, J. STEIGLEDER). From top to bottom: beech, oaks, pine, spruce. wurden mittels der Rangkorrelation nach SPEARMAN sowie mit dem MANN-WHITNEY-U-Test geprüft. Für das Testen der Korrelationen zwischen Bestandsindizes und Wetterparametern/Waldbaumfruktifikationen wurden stets die PS-Daten und die RK-Daten (getrennt) herangezo-
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