Habitat-Modelle in der Wildökologie - Université de Lausanne

Modellentwicklung 25- proportional-stratified sampling: wie oben, aber die Stichprobenpunkte werdenim Verhältnis zum Flächenanteil des jeweiligen Stratums an der Gesamtflächedes Erhebungsgebietes zufällig angeordnet (Abb. 4.4D).Der Stichprobenumfang hatte den stärksten Einfluß: größere Stichproben liefertengenauere Vorhersagen, sowohl was die Habitat-Eignung als auch das Vorkommen/Nicht-Vorkommenanbelangt.Die Rangordnung der Verfahren von bester zu schlechtester Strategie war bei derBewertung der Habitateignung equal-stratified gefolgt von regular, random undproportional-stratified. Bei der Vorhersage Vorkommen/Nicht-Vorkommen war dieReihenfolge regular, equal-stratified, proportional-stratified und random.Da die Erhebung der Daten ein sowohl zeit- als auch geldaufwendiges Unterfangendarstellt, sollte man den jeweiligen Anforderungen Rechnung tragen. Indiesem Sinne kommen die Autoren zum Schluß, daß das Stratifizieren der Stichproben– was ja zusätzlicher Information bedarf – die Modell-Genauigkeit nichtwesentlich steigert, und daß regular samplings einfacher (und kostengünstiger)zu implementieren sind.Austin (2002a) beschreibt ein gradsect oder auch SR 3 -strategy (StratificationRepresentation Replication Randomization) genanntes Verfahren, das eine repräsentativeStichprobe des Untersuchungsgebietes liefern soll. Dabei werdenTransekte so durch das Gebiet gelegt, daß sie die wesentlichen Umweltgradientender Region kreuzen und zwar derart, daß die Zeit, die zum Aufsuchen der sichergebenden Punkte notwendig ist, minimiert und Zugangs-Probleme vermiedenwerden. Ein kosteneffizientes Verfahren also, das den oben genannten randomstratified-Strategiensehr nahe kommt (Hirzel und Guisan, 2002).