Zwischen Naturschutz und Theoretischer Ökologie: Modelle zur ...

20 2 Habitatmodelle
eignungsmodelle mittels Diskriminanzanalyse erstellt (Kratz et al. 1994; Helms 1997).
Zudem wurde das Potential von Methoden wie der Fuzzy-Logik (Zadeh 1965;
Krause & Clark 1993) und der Certaintyfactor-Methode (Buchanan & Shortliffe
1984) untersucht (Schröder 1996, unveröff. Dipl.-Arb.) – Verfahren, die im Bereich
der Künstlichen Intelligenz anzusiedeln sind und die mit der Diskriminanzanalyse
verknüpft wurden (Schröder 1997). Ziel dieser Ansätze war es, auf langjähriger Erfahrung
im Freiland beruhendes und z.T. intuitives Expertenwissen in die Habitatmodelle
zu integrieren. Letztendlich wurde aber auf das leistungsfähige und besser
handhabbare Verfahren der logistischen Regression zurückgegriffen (Schröder 1999;
s. 2.3).
Während in der Anfangsphase die Anwendbarkeit der Modelle in der Planungspraxis
im Vordergrund stand, rückten – wie diese Arbeit zeigt – im Projektverlauf verstärkt
autökologische Fragestellungen in den Blickpunkt der Modellierung. Diese Entwicklung
läßt sich anhand der Hierarchie der erklärenden Variablen in den Modellen verfolgen.
Sie gliedert sich ausgehend von aus bestehenden Kartierungen verfügbaren
Daten über einfach und parallel zur Heuschreckenzählung zu erhebenden Habitatfaktoren
und Informationen aus einer Vegetationsstrukturkartierung bis hin zu landschaftsökologisch
und unter dem Aspekt der räumlich heterogenen Population relevanten
Variablen aus Nachbarschaftsanalysen (vgl. 2.2.4 und 2.6.2).
2.2 Datengrundlage
2.2.1 Freilanddaten: Habitatfaktoren und Vegetationsstrukturvariablen
Für die zwei Heuschreckenarten liegt umfangreiches Datenmaterial aus drei Untersuchungsjahren
und zwei Untersuchungsgebieten vor, wobei in diesem Abschnitt
allein die zwischen 1995 und 1997 erhobenen Daten aus dem Drömling zur Modellierung
verwendet werden (s. Tab. 1-3). Neben den Präsenz-Absenz-Daten der beiden
Heuschreckenarten werden in diesem Abschnitt 2 zuerst nur der für alle Untersuchungseinheiten
im Drömling kartierte Biotoptyp, dann sämtliche Habitatfaktoren
aus Tab. 1-5 und später auch die Vegetationsstrukturvariablen (Tab. 1-6) für die
Modellbildung berücksichtigt. Dabei verringert sich aufgrund des zunehmenden
Erhebungsaufwands die Anzahl der zur Verfügung stehenden Datensätze.
2.2.2 Aus GIS-Analysen abgeleitete Nachbarschaftsvariablen als zusätzliche
erklärende Variablen
Die Besiedlung der Flächen hängt nicht ausschließlich von der im Modell aus der
abiotischen und biotischen Flächenausstattung abgeleiteten Habitatqualität ab, sondern
auch von anderen Faktoren, die mit der zeitlichen Entwicklung des Habitats
(Nutzungsgeschichte und Sukzession), seiner räumlichen Lage (Isolation, Erreichbarkeit,
Nachbarschaftseffekte, Fragmentierung und Konnektivität) und Größe zusam-