Habitat-Modelle in der Wildökologie - Université de Lausanne
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Zusammenfassung 889. Zusammenfassung<strong>Habitat</strong>mo<strong>de</strong>lle f<strong>in</strong><strong>de</strong>n <strong>in</strong> <strong>de</strong>n verschie<strong>de</strong>nsten Bereichen Verwendung: vom Biotopmanagement,über Artenschutz und Landnutzungsplanung bis h<strong>in</strong> zur Wildscha<strong>de</strong>nsprävention.Vorhersage, z.B. von geeignetem <strong>Habitat</strong>, stellt dabei nure<strong>in</strong> Ziel dar. <strong>Habitat</strong>mo<strong>de</strong>lle wer<strong>de</strong>n auch "nur" zur Beschreibung von Wildtier-<strong>Habitat</strong>-Beziehungen entwickelt, bzw. um diese Zusammenhänge überhaupt erstnachvollziehen zu können, also zum Gew<strong>in</strong>nen neuer Erkenntnisse.Die Entwicklung e<strong>in</strong>es Mo<strong>de</strong>lls läuft <strong>in</strong> e<strong>in</strong>em zyklischen, <strong>in</strong>teraktiven Prozeß ab.Doch kann man 5 Schritte unterschei<strong>de</strong>n: konzeptionelles Mo<strong>de</strong>ll, statistischeFormulierung, Anpassung, Vorhersage und Evaluierung. Während aller Phasen<strong>de</strong>s Mo<strong>de</strong>llbildungsprozesses, speziell aber bei <strong><strong>de</strong>r</strong> Entscheidung für e<strong>in</strong>en BestimmtenAnsatz, ist es notwendig zu überprüfen, ob Metho<strong>de</strong>n und grundlegen<strong>de</strong>Konzepte kompatibel s<strong>in</strong>d. Sonst kommt es zu Inkonsistenzen bzw. verzerrtenAussagen. Aber auch bei <strong><strong>de</strong>r</strong> Wahl <strong><strong>de</strong>r</strong> Variablen, die zur Beschreibung e<strong>in</strong>esHabitas herangezogen wer<strong>de</strong>n, s<strong>in</strong>d e<strong>in</strong>ige Überlegungen (Kosten, Verfügbarkeit,Genauigkeit) anzustellen.<strong>Habitat</strong>mo<strong>de</strong>lle beruhen auf e<strong>in</strong>er Vielzahl mathematisch-statistischer aber auchan<strong><strong>de</strong>r</strong>er Ansätze, z.B. auf e<strong>in</strong>fachen Annahmen über Zusammenhänge. ImRahmen dieser Arbeit wird auf HSI-<strong>Mo<strong>de</strong>lle</strong> (<strong>Habitat</strong> Suitability In<strong>de</strong>x), <strong>Habitat</strong>Evaluation Procedures (HEP), Regressionsmo<strong>de</strong>lle (GAM, GLM, autologistischesMo<strong>de</strong>ll), Ecological Niche Factor Analysis (ENFA), neuronale Netzwerke(ANN), classification trees, Expertensysteme (XPS), FORest dynamics <strong>in</strong> SPAtiallyChang<strong>in</strong>g Environments (FORSPACE), Gap Analysis Program (GAP), ResourceSelection Functions (RSF) und <strong>in</strong>dividuenbasierte <strong>Mo<strong>de</strong>lle</strong> (IBM) e<strong>in</strong>gegangen.Für e<strong>in</strong>zelne <strong><strong>de</strong>r</strong> angeführten Ansätze (HSI-Mo<strong>de</strong>ll, GLM, autologistisches Mo<strong>de</strong>ll,ENFA, FORSPACE, Expertensystem, ANN, classification trees, Diskrim<strong>in</strong>anzanalyse,GAP, logistische Regression, RSF) wird anhand konkreter Beispieleaus <strong><strong>de</strong>r</strong> Literatur ihre Anwendung diskutiert. Hauptaugenmerk liegt hier auf <strong>de</strong>ne<strong>in</strong>geflossene <strong>Habitat</strong>variablen und <strong>de</strong>n Aussagen <strong><strong>de</strong>r</strong> <strong>Mo<strong>de</strong>lle</strong>.Wie<strong><strong>de</strong>r</strong> anhand von Beispielen aus <strong><strong>de</strong>r</strong> Literatur wer<strong>de</strong>n direkte Vergleiche verschie<strong>de</strong>nerAnsätze besprochen. Dadurch ist es möglich, Stärken bzw. Schwä-
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