Zwischen Naturschutz und Theoretischer Ökologie: Modelle zur ...

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2 Habitatmodelle
eine Abwanderung der Tiere bewirken, der später eine Rekolonisation aus ungemähten
Nachbarbereichen folgt (Sänger 1980 sowie Kratz & Helms, mdl. Mitt.; vgl.
Tab. 2-14). Ein solcher durch ein Nachbarschaftsmodell erklärbarer Effekt kann
mittels der zur Verfügung stehenden Daten nur unzureichend untersucht werden, da
die flächenrepräsentativen Transekte zumeist im Zentrum der Untersuchungsflächen
und dementsprechend weit von der in diesem Zusammenhang interessierenden
„Kontaktzone“ entfernt lagen. Auch die geringe zeitliche Auflösung und die im GIS
nötige Aggregierung verhindern eine adäquate Modellierung dieser Muster auf der
Ebene der Habitatmodelle.
Eine zweite Hypothese, beruhend auf der Annahme, daß eine hohe Habitatqualität
gleichbedeutend mit einer hohen Individuendichte verbunden mit Dispersion in die
Nachbarflächen ist, bedeutet eine auf der Ebene der Habitatmodellierung irreguläre
Verknüpfung von Habitateignung und Populationsdynamik, da eine hohe Vorkommenswahrscheinlichkeit
nicht unbedingt eine hohe Dichte auf den Flächen bedeuten
muß (Schamberger & O'Neil 1986; Hobbs & Hanley 1990).
Auf Grundlage der in diesen Modellen kaum zur Erklärung der räumlichen Verteilung
der Art beitragenden Nachbarschaftsvariablen können also wegen der nicht
adäquaten räumlichen und zeitlichen Auflösung der Daten und der daran angepaßten
Modellierungsverfahren keine auf alle Untersuchungsflächen im Drömling übertragbaren
Aussagen zur Bedeutung der räumlichen Autokorrelation getroffen werden.
Das Wirken wichtiger räumlicher Isolations- und Nachbarschaftseffekte läßt sich
aber nachweisen.
Die in 2.4.2.4 erfolgte Analyse zur Abschätzung des Einflusses räumlicher Autokorrelation
widerspricht diesem Ergebnis nicht. Der Vergleich von Responseoberflächen
eines die räumlichen Verhältnisse nicht berücksichtigenden Modells und eines
Modells, das auf den Residuen einer kubischen Trendoberfläche der geographischen
Koordinaten beruht, zeigt vielmehr, daß die räumlichen Verhältnisse bei Verwendung
dieser Datengrundlage die geschätzten Habitatfaktormodelle kaum verändern.
Dies gilt auch, wenn die Koordinaten als Prädiktorvariablen in das Modell integriert
werden – die Form der Responseoberfläche verändert sich nur unwesentlich. Wenn
die Habitatfaktoren in gleicher Art und Weise räumlich autokorreliert wären wie die
Heuschreckeninzidenz, so wäre ein solches Ergebnis nicht zu erwarten.
2.6.4.4 Charakterisierung eines Optimalhabitats für Conocephalus dorsalis
In der Reihenfolge ihres Erklärungsgehaltes in einem alle Datensätze umfassenden
multivariaten Modell (vgl. Tab. 2-8 und Tab. 2-9) ergibt sich für die Habitatfaktoren
folgende Charakterisierung eines Optimalhabitats für C. dorsalis:
• Die Vegetationshöhe sollte eine möglichst mittlere bis hohe Ausprägung aufweisen
(ca. 50 bis 150 cm, vgl. Abb. 2-4 und Abb. 2-5), was mit den Ergebnissen
von Reise (1970) und Ingrisch (1979) übereinstimmt. Geringere Höhen bedeuten
zwar bessere mikroklimatische Bedingungen aber gleichzeitig auch weniger
Schutz vor Fraßfeinden (Sänger 1977). Zu hohe Vegetation wiederum bedingt ein
zu feuchtes Mikroklima (Ingrisch 1978; Kleinert 1992).