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The approach of conceptualizing biodiversity and ecosystems as goods and services to be represented by monetary values in policy is being championed not just by economists, but also by ecologists and conservation biologists. This new environmental pragmatism is now being pushed forward internationally under the guise of hardwiring biodiversity and ecosystems services into finance. This conflicts with the realisation that biodiversity and ecosystems have multiple incommensurable values. The current trend is to narrowly define a set of instrumental aspects of ecosystems and biodiversity to be associated with ad hoc money numbers. We argue that ecosystem science has more to offer the policy debate than pseudo-economic numbers based on assumptions that do not reflect ecological or social complexity. Re-establishing the ecological discourse in biodiversity policy implies a crucial role for biophysical indicators as policy targets e.g., the Nature Index for Norway. Yet there is a recognisable need to go beyond the traditional ecological approach to create a social ecological economic discourse. This requires reviving and relating to a range of alternative ecologically informed discourses (e.g. intrinsic values, deep ecology, ecofeminism) in order to transform the increasingly dominant and destructive relationship of humans separated from and domineering over Nature. (author's abstract) / Series: SRE - Discussion Papers

Bisher sind Indikatoren für die Landschaftsvielfalt auf bundesweiter Ebene trotz vorhandener früherer Ansätze, beispielsweise zur Umweltökonomischen Gesamtrechnung, noch unterrepräsentiert. Auch auf EU-Ebene existieren dazu nur erste Ansätze. Die Vielfalt der Nutzung einer Landschaft kann auf der Basis von Flächennutzungsinformationen mittels geeigneter Maßzahlen beschrieben werden. Dabei dienen Indizes der Landschaftsstruktur („Landschaftsstrukturmaße“) zur Beschreibung der Zusammensetzung und räumlichen Ordnung einer Landschaft. Aus der flächendeckenden Datengrundlage des Monitors der Siedlungs- und Freiraumentwicklung (IÖR-Monitor) lassen sich räumliche Maßzahlen zu Größe, Form, Anzahl, Art und Anordnung der Landschaftselemente ableiten und mit weiteren Fachdaten verknüpfen. Der Beitrag gibt einen Überblick über bisher vorhandene Ansätze und Indikatoren in Deutschland sowie der Europäischen Union. Abschließend werden Überlegungen für Indikatoren zur Landschaftsvielfalt im IÖR-Monitor sowie erste Ergebnisse vorgestellt.

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Auf Kurzumtriebsplantagen in drei unterschiedlichen Regionen wurden Untersuchungen zur Biodiversität, zur Entwicklung der Bestände und zur Wirkung auf angrenzende Ackerfrüchte durchgeführt. Einer der wichtigsten Effekte von Flächen und Streifen mit schnellwachsenden Baumarten ist der Erosionsschutz. Die Vorteile für die Biodiversität lassen sich durch eine Mindestflächengröße, gestaffelte Bewirtschaftung und zusätzliche Grün- und Blühstreifen noch verstärken. Feldstreifen sind einer flächigen Nutzung vorzuziehen. Ein Einfluss der Feldstreifen auf die angrenzende Feldfrucht konnte nicht nachgewiesen werden. Die Veröffentlichung richtet sich vor allem an Bewirtschafter und Planer von Kurzumtriebsplantagen und Agroforstsystemen.

Habitat variation is considered as an expression of biodiversity at landscape level in addition to genetic variation and species variation. Thus, effective methods for measuring habitat pattern at landscape level can be used to evaluate the status of biological conservation. However, the commonly used model (i.e. patch-corridor-matrix) for spatial pattern analysis has deficiencies. This model assumes discrete structures within the landscape without explicit consideration of “transitional zones” or “gradients” between patches. The transitional zones, often called “ecotones”, are dynamic and have a profound influence on adjacent ecosystems. Besides, this model takes landscape as a flat surface without consideration of the third spatial dimension (elevation). This will underestimate the patches’ size and perimeter as well as distances between patches especially in mountainous regions. Thus, the mosaic model needs to be adapted for more realistic and more precise representation of habitat pattern regarding to biodiversity assessment. Another part of information that has often been ignored is “small biotopes” inside patches (e.g. hedgerows, tree rows, copse, and scattered trees), which leads to within-patch heterogeneity being underestimated. The present work originates from the integration of the third spatial dimension in land-cover classification and landscape structure analysis. From the aspect of data processing, an integrated approach of Object-Based Image Analysis (OBIA) and Pixel-Based Image Analysis (PBIA) is developed and applied on multi-source data set (RapidEye images and Lidar data). At first, a general OBIA procedure is developed according to spectral object features based on RapidEye images for producing land-cover maps. Then, based on the classified maps, pixel-based algorithms are designed for detection of the small biotopes and ecotones using a Normalized Digital Surface Model (NDSM) which is derived from Lidar data. For describing habitat pattern under three-dimensional condition, several 3D-metrics (measuring e.g. landscape diversity, fragmentation/connectivity, and contrast) are proposed with spatial consideration of the ecological functions of small biotopes and ecotones. The proposed methodology is applied in two real-world examples in Germany and China. The results are twofold. First, it shows that the integrated approach of object-based and pixel-based image processing is effective for land-cover classification on different spatial scales. The overall classification accuracies of the main land-cover maps are 92 % in the German test site and 87 % in the Chinese test site. The developed Red Edge Vegetation Index (REVI) which is calculated from RapidEye images has been proved more efficient than the traditionally used Normalized Differenced Vegetation Index (NDVI) for vegetation classification, especially for the extraction of the forest mask. Using NDSM data, the third dimension is helpful for the identification of small biotopes and height gradient on forest boundary. The pixel-based algorithm so-called “buffering and shrinking” is developed for the detection of tree rows and ecotones on forest/field boundary. As a result the accuracy of detecting small biotopes is 80 % and four different types of ecotones are detected in the test site. Second, applications of 3D-metrics in two varied test sites show the frequently-used landscape diversity indices (i.e. Shannon’s diversity (SHDI) and Simpson’s diversity (SIDI)) are not sufficient for describing the habitats diversity, as they quantify only the habitats composition without consideration on habitats spatial distribution. The modified 3D-version of Effective Mesh Size (MESH) that takes ecotones into account leads to a realistic quantification of habitat fragmentation. In addition, two elevation-based contrast indices (i.e. Area-Weighted Edge Contrast (AWEC) and Total Edge Contrast Index (TECI)) are used as supplement to fragmentation metrics. Both ecotones and small biotopes are incorporated into the contrast metrics to take into account their edge effect in habitat pattern. This can be considered as a further step after fragmentation analysis with additional consideration of the edge permeability in the landscape structure analysis. Furthermore, a vector-based algorithm called “multi-buffer” approach is suggested for analyzing ecological networks based on land-cover maps. It considers small biotopes as stepping stones to establish connections between patches. Then, corresponding metrics (e.g. Effective Connected Mesh Size (ECMS)) are proposed based on the ecological networks. The network analysis shows the response of habitat connectivity to different dispersal distances in a simple way. Those connections through stepping stones act as ecological indicators of the “health” of the system, indicating the interpatch communications among habitats. In summary, it can be stated that habitat diversity is an essential level of biodiversity and methods for quantifying habitat pattern need to be improved and adapted to meet the demands for landscape monitoring and biodiversity conservation. The approaches presented in this work serve as possible methodical solution for fine-scale landscape structure analysis and function as “stepping stones” for further methodical developments to gain more insights into the habitat pattern. / Die Lebensraumvielfalt ist neben der genetischen Vielfalt und der Artenvielfalt eine wesentliche Ebene der Biodiversität. Da diese Ebenen miteinander verknüpft sind, können Methoden zur Messung der Muster von Lebensräumen auf Landschaftsebene erfolgreich angewandt werden, um den Zustand der Biodiversität zu bewerten. Das zur räumlichen Musteranalyse auf Landschaftsebene häufig verwendete Patch-Korridor-Matrix-Modell weist allerdings einige Defizite auf. Dieses Modell geht von diskreten Strukturen in der Landschaft aus, ohne explizite Berücksichtigung von „Übergangszonen“ oder „Gradienten“ zwischen den einzelnen Landschaftselementen („Patches“). Diese Übergangszonen, welche auch als „Ökotone“ bezeichnet werden, sind dynamisch und haben einen starken Einfluss auf benachbarte Ökosysteme. Außerdem wird die Landschaft in diesem Modell als ebene Fläche ohne Berücksichtigung der dritten räumlichen Dimension (Höhe) betrachtet. Das führt dazu, dass die Flächengrößen und Umfänge der Patches sowie Distanzen zwischen den Patches besonders in reliefreichen Regionen unterschätzt werden. Daher muss das Patch-Korridor-Matrix-Modell für eine realistische und präzise Darstellung der Lebensraummuster für die Bewertung der biologischen Vielfalt angepasst werden. Ein weiterer Teil der Informationen, die häufig in Untersuchungen ignoriert werden, sind „Kleinbiotope“ innerhalb größerer Patches (z. B. Feldhecken, Baumreihen, Feldgehölze oder Einzelbäume). Dadurch wird die Heterogenität innerhalb von Patches unterschätzt. Die vorliegende Arbeit basiert auf der Integration der dritten räumlichen Dimension in die Landbedeckungsklassifikation und die Landschaftsstrukturanalyse. Mit Methoden der räumlichen Datenverarbeitung wurde ein integrierter Ansatz von objektbasierter Bildanalyse (OBIA) und pixelbasierter Bildanalyse (PBIA) entwickelt und auf einen Datensatz aus verschiedenen Quellen (RapidEye-Satellitenbilder und Lidar-Daten) angewendet. Dazu wird zunächst ein OBIA-Verfahren für die Ableitung von Hauptlandbedeckungsklassen entsprechend spektraler Objekteigenschaften basierend auf RapidEye-Bilddaten angewandt. Anschließend wurde basierend auf den klassifizierten Karten, ein pixelbasierter Algorithmus für die Erkennung von kleinen Biotopen und Ökotonen mit Hilfe eines normalisierten digitalen Oberflächenmodells (NDSM), welches das aus LIDAR-Daten abgeleitet wurde, entwickelt. Zur Beschreibung der dreidimensionalen Charakteristika der Lebensraummuster unter der räumlichen Betrachtung der ökologischen Funktionen von kleinen Biotopen und Ökotonen, werden mehrere 3D-Maße (z. B. Maße zur landschaftlichen Vielfalt, zur Fragmentierung bzw. Konnektivität und zum Kontrast) vorgeschlagen. Die vorgeschlagene Methodik wird an zwei realen Beispielen in Deutschland und China angewandt. Die Ergebnisse zeigen zweierlei. Erstens zeigt es sich, dass der integrierte Ansatz der objektbasierten und pixelbasierten Bildverarbeitung effektiv für die Landbedeckungsklassifikation auf unterschiedlichen räumlichen Skalen ist. Die Klassifikationsgüte insgesamt für die Hauptlandbedeckungstypen beträgt 92 % im deutschen und 87 % im chinesischen Testgebiet. Der eigens entwickelte Red Edge-Vegetationsindex (REVI), der sich aus RapidEye-Bilddaten berechnen lässt, erwies sich für die Vegetationsklassifizierung als effizienter verglichen mit dem traditionell verwendeten Normalized Differenced Vegetation Index (NDVI), insbesondere für die Gewinnung der Waldmaske. Im Rahmen der Verwendung von NDSM-Daten erwies sich die dritte Dimension als hilfreich für die Identifizierung von kleinen Biotopen und dem Höhengradienten, beispielsweise an der Wald/Feld-Grenze. Für den Nachweis von Baumreihen und Ökotonen an der Wald/Feld-Grenze wurde der sogenannte pixelbasierte Algorithmus „Pufferung und Schrumpfung“ entwickelt. Im Ergebnis konnten kleine Biotope mit einer Genauigkeit von 80 % und vier verschiedene Ökotontypen im Testgebiet detektiert werden. Zweitens zeigen die Ergebnisse der Anwendung der 3D-Maße in den zwei unterschiedlichen Testgebieten, dass die häufig genutzten Landschaftsstrukturmaße Shannon-Diversität (SHDI) und Simpson-Diversität (SIDI) nicht ausreichend für die Beschreibung der Lebensraumvielfalt sind. Sie quantifizieren lediglich die Zusammensetzung der Lebensräume, ohne Berücksichtigung der räumlichen Verteilung und Anordnung. Eine modifizierte 3D-Version der Effektiven Maschenweite (MESH), welche die Ökotone integriert, führt zu einer realistischen Quantifizierung der Fragmentierung von Lebensräumen. Darüber hinaus wurden zwei höhenbasierte Kontrastindizes, der flächengewichtete Kantenkontrast (AWEC) und der Gesamt-Kantenkontrast Index (TECI), als Ergänzung der Fragmentierungsmaße entwickelt. Sowohl Ökotone als auch Kleinbiotope wurden in den Berechnungen der Kontrastmaße integriert, um deren Randeffekte im Lebensraummuster zu berücksichtigen. Damit kann als ein weiterer Schritt nach der Fragmentierungsanalyse die Randdurchlässigkeit zusätzlich in die Landschaftsstrukturanalyse einbezogen werden. Außerdem wird ein vektorbasierter Algorithmus namens „Multi-Puffer“-Ansatz für die Analyse von ökologischen Netzwerken auf Basis von Landbedeckungskarten vorgeschlagen. Er berücksichtigt Kleinbiotope als Trittsteine, um Verbindungen zwischen Patches herzustellen. Weiterhin werden entsprechende Maße, z. B. die Effective Connected Mesh Size (ECMS), für die Analyse der ökologischen Netzwerke vorgeschlagen. Diese zeigen die Auswirkungen unterschiedlicher angenommener Ausbreitungsdistanzen von Organismen bei der Ableitung von Biotopverbundnetzen in einfacher Weise. Diese Verbindungen zwischen Lebensräumen über Trittsteine hinweg dienen als ökologische Indikatoren für den „gesunden Zustand“ des Systems und zeigen die gegenseitigen Verbindungen zwischen den Lebensräumen. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass die Vielfalt der Lebensräume eine wesentliche Ebene der Biodiversität ist. Die Methoden zur Quantifizierung der Lebensraummuster müssen verbessert und angepasst werden, um den Anforderungen an ein Landschaftsmonitoring und die Erhaltung der biologischen Vielfalt gerecht zu werden. Die in dieser Arbeit vorgestellten Ansätze dienen als mögliche methodische Lösung für eine feinteilige Landschaftsstrukturanalyse und fungieren als ein „Trittsteine” auf dem Weg zu weiteren methodischen Entwicklungen für einen tieferen Einblick in die Muster von Lebensräumen.

Forests are more than a stand of trees in the landscape. They represent a complex, functional system of interacting and often interdependent biological, physical and chemical components (Kimmins 1997). In the past, complex interactions were increasingly recognized over time as food webs, abiotic processes and biotic feedbacks since then defined as the forest ecosystem. Trees grow in a world of multitrophic interactions (van der Putten et al. 2001). One component of this functional system is represented in several aspects by spiders and insects, as they contribute considerably to the biodiversity and ecosystem functioning in forest habitats (Watt et al. 1997). There is knowledge on the community composition of several forests of different stand type or tree species composition referring to soil dwelling arthropods. Moreover, studies often highlight the orientation of single arthropod species on abiotic factors or the composition of species assemblages in case studies; these represent ecologically well described groups that can be used as indicators of habitat quality (Pearce and Venier 2006; Cardoso et al. 2004). Evidence on the scale of interactions between the species and their environment are rare. This applies particularly to examples based on fine spatial and temporal scales.:Zusammenfassung 1 Summary 4 Chapter 1 General Introduction 7-19 1.1 Arthropods as a permanent component of forest ecosystems 7 1.2 Spiders and carabids in forest ecosystems 10 1.3 Are spiders and carabids in ecosystems dispensable? – functional diversity in natural antagonists 13 1.4 Objectives 20 Chapter 2 Influence of environmental parameters on small-scale distribution of soil-dwelling spiders in forests: what makes the difference, tree species or microhabitat? 23 2.1 Abstract 23 2.2 Introduction 24 2.3 Methods and materials 25 2.4 Results 32 2.5 Discussion 45 2.6 Conclusions 51 Chapter 3 Microhabitat heterogeneity in temperate forests: is distance to stems affecting ground-dwelling spider communities? 61 3.1 Abstract 61 3.2 Introduction 62 3.3 Materials and Methods 63 3.4 Results 68 3.5 Discussion 77 Chapter 4 The impacts of seasonality, forest type and succession on the community structure of temperate-forest ground beetles. 88 4.1 Abstract 88 4.2 Introduction 90 4.3 Methods and materials 92 4.4 Results 98 4.5 Discussion 113 4.6 Conclusions 120 Chapter 5 Is the age of forest habitats affecting the reproductive rate of generalist predatory ground beetle species? 129 5.1 Abstract 129 5.2 Introduction 131 5.3 Methods and materials 133 5.4 Results 138 5.5 Discussion 150 5.6 Conclusions 153 Chapter 6 General Discussion 161 6.1 Management effect 169 6.2 Future prospect 170 Liste der Veröffentlichtungen 173-174 Danksagung

This extended summary introduces the TEEB Russia projects and sketches the main outlines of the comprehensive reports TEEB Russia Vols. 1 and 2. Commissioned by the German Federal Agency for Nature Conservation (BfN), the TEEB Russia projects were funded by the German Federal Ministry for the Environment, Nature Conservation and Nuclear Safety (BMU). They were supported by the Ministry of Natural Resources and Environment of the Russian Federation (MNR) with the active participation of experts from the Biodiversity Conservation Center (Moscow), Leibniz Institute of Ecological Urban and Regional Development (Dresden), Russian Academy of Sciences (A. N. Severtsov Institute of Ecology and Evolution, the Institute of Geography, Center for Forest Ecology and Productivity, and the Institute for Systems Analysis), Lomonosov Moscow State University (the faculties of Biology, Geography, Economics and Zoological Museum), the Russian State Agrarian University - Moscow Timiryazev Agricultural Academy, and limited liability company «NextGIS».:1 The story of TEEB Russia 2 Ecosystem services of Russia: Why are they important? 3 Key findings of TEEB Russia 1 4 Objectives and key findings of TEEB Russia 2 4.1 Indicators of ecosystem assets 4.2 Refined estimate of ecosystem services for European Russia 5 Basic structure of ecosystem accounting in Russia 6 Main products of TEEB Russia (2013-2020) 7 Outlook – next steps

Climate change has created potential major threats to global biodiversity. The multiple components of climate change are projected to affect all pillars of biodiversity, from genes over species to biome level. Of particular concerns are "tipping points" where the exceedance of ecosystem thresholds will possibly lead to irreversible shifts of ecosystems and their functioning. As biodiversity underlies all goods and services provided by ecosystems that are crucial for human survival and wellbeing, this paper presents potential effects of climate change on biodiversity, its plausible impacts on human society as well as the setting in addressing a global crisis. Species affected by climate change may respond in three ways: change, move or die. Local species extinctions or a rapidly affected ecosystem as a whole respectively might move toward its particular "tipping point", thereby probably depriving its services to human society and ending up in a global crisis. Urgent and appropriate actions within various scenarios of climate change impacts on biodiversity, especially in tropical regions, are needed to be considered. Foremost a multisectoral approach on biodiversity issues with broader policies, stringent strategies and programs at international, national and local levels is essential to meet the challenges of climate change impacts on biodiversity.

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