Habitat-Modelle in der Wildökologie - Université de Lausanne

Modellanwendungen 78rücksichtigt bzw. verglichen. Ferner wurden Kennzahlen zur Beschreibung derLandschaftsstruktur herangezogen: patch-Größe, Randlinien, fractal dimension(Maß für die Unregelmäßigkeit/Rauheit einer Fläche), landscape diversity, landscapedominance und contagion (Maß für den Verklumpungsgrad).Vor der Anpassung der logistischen Regression wurden die Variablen der Wolfsgebietemit jenen der Nicht-Wolfsgebiete verglichen (t-Test). Dabei zeigte sich,daß in von Wölfen besiedelten Gegenden der Anteil an Mischwäldern und bewaldetenFeuchtgebieten höher war, geringer war der Anteil an landwirtschaftlichgenutzten Flächen, Laubwäldern und größeren Seen. Straßen- und Bevölkerungsdichtewaren im Wolfsgebiet niedriger, die Dichte der Beutetiere wies hingegenkeinen signifikanten Unterschied auf. Das Wolfsgebiet unterschied sich vomNicht-Wolfsgebiet auch bezüglich der Landschaftsparameter: Die patches wieseneinfachere Formen auf (geringere fractal dimension), waren weniger verklumpt(geringere contagion) und vielfältiger (höhere landscape diversity und niedrigerelandscape dominance).Von den ursprünglich 12 Variablen fanden, nach einer schrittweisen Variablenselektion,allerdings nur zwei Eingang ins Regressionsmodell.Das Anpassen eines Modells für den Wolf wird durch sein komplexes Sozialverhaltenund die weiträumigen Interaktionen zwischen den Populationen nichtgerade begünstigt. Zudem ist der Wolf als "Großräuber", an der Spitze der Nahrungspyramideangesiedelt, nicht an spezifische Vegetationstypen oder Ökosystemegebunden. Diese Tatsache spiegelt sich im Modell, das nur Straßendichteund fractal dimension berücksichtigt, wider.