Der Freistaat Sachsen ist nach Artikel 10 der Landesverfassung verpflichtet, den Lebensraum wild lebender Tiere und Pflanzen zu erhalten. Der Handlungsdruck ist groß: Vierzig Prozent der 12 000 Arten Sachsens stehen auf den Roten Liste. Sie sind »gefährdet«, »stark gefährdet« oder »vom Aussterben« bedroht. Zum Schutz der biologischen Vielfalt kann vielfach beigetragen werden, etwa durch die Begrenzung der Flächenneuversieglung, die Vermeidung von Boden- oder Gewässerverunreinigungen durch die konventionelle Landwirtschaft und den Bergbau. Die sächsische Staatsregierung lässt sich öffentlichkeitswirksam als Gönnerin eines nachhaltigen Natur- und Umweltschutzes feiern. Wirksame Maßnahmen für den Naturschutz sind hingegen kaum zu bemerken. Das politische Interesse der aktuellen Regierung am Naturschutz ist ausgesprochen gering. Die Verwaltungsreformen der letzten Jahre haben den Naturschutz geschwächt. Im aktuellen Haushalt ist weder Geld für Flächenankäufe noch für Projekte für das Biotopverbundsystem eingestellt. Um das fortwährende Artensterben aufzuhalten und umzukehren, müssen durch Biotopverbünde und Biotopvernetzungen die Wanderungs- und Ausbreitungswege heimischer Arten wieder hergestellt werden. Bislang gibt es in Sachsen keine Anzeichen dafür, dass bis zum Jahr 2020 auf zehn Prozent der Landesfläche Biotopverbundsysteme eingerichtet werden, wie in der Nachhaltigkeitsstrategie formuliert wird. Doch Biotopverbundsysteme sind nur EIN Instrument. Wenn die industrielle Landwirtschaft weiterhin Gift und Gülle in gigantischen Größenordnungen ausbringt, immer mehr Verkehrswege die Landschaft zerschneiden und der Schwerlastverkehr noch mehr Stickoxide emittiert, wird die Artenvielfalt dennoch weiter schrumpfen. In das Sächsische Naturschutzgesetz müssen verbindliche Festlegungen zum gesetzlichen Regelungen und Instrumente werden der Dringlichkeit nicht gerecht, dem Erhalt der biologischen Vielfalt einen planerischen Rahmen zu geben. Bisher umfassen Naturschutzgebiete weniger als zwei Prozent der Landesfläche im Freistaat.

Der vorliegende Bericht stellt Ursachen für die Veränderungen der Insektenfauna zusammen. Daraus werden Vorschläge für Maßnahmen in Sachsen abgeleitet und diese inhaltlich sowie räumlich priorisiert. Die Autoren schaffen mit dem Bericht wissenschaftliche Grundlagen und geben Empfehlungen zur weiteren Umsetzung des sächsischen Handlungskonzepts ´Insektenvielfalt. Der Bericht richtet sich an alle Akteure des Naturschutzes und der Landbewirtschaftung. Redaktionsschluss: 20.12.2022

This paper describes the influence of elevation on woody tree species diversity in Nam Kar Natural Reserve of Daklak, of which remote sensing and GIS techniques were used as the tools in biodiversity inventory and assessment. The whole Reserve area was divided into four elevation classes based on DEM (Digital Elevation Model) using GIS technique. Landsat 8 satellite image was employed to stratify the forest into the four strata. A total of 4 transect lines of 100 m in length and 20 m in width (abbreviated as H1, H2, H3, and H4) established in east-west direction representing for 4 elevation classes was used for surveying biodiversity and stand structure. The different diversity indices were compared among the different elevation classes. The relationships between reflectance value of satellite image, forest strata with biodiversity indices were also analysed. The result shows that the diversity of woody tree species is different among elevation classes. Based on sample plots a total of 135 tree species belonging to 42 genera was found in this area. Although a low inverse correlations were found between number of species composition, basal area, and tree density with DNs, most correlation was statistically insignificant 95%. However, a medium relation between forest strata and number of species composition were found with correlation coefficient r = 0.53 (P<0.00) in the area. / Nghiên cứu này đánh giá đa dạng thực vật thân gỗ tại khu bảo tồn thiên nhiên Nam Kar theo các cấp độ cao khác nhau. Nghiên cứu đã sử dụng ảnh vệ tinh và kỹ thuật GIS để hỗ trong trong việc điều tra và đánh giá đa dạng sinh học. Toàn bộ khu bảo tồn được chia thành 4 cấp độ cao dựa vào mô hình số độ cao (DEM) được thực hiện bằng kỹ thuật GIS. Ảnh Landsat 8 đã được sử dụng để phân chia rừng thành 4 khối trạng thái. Có 4 ô tiêu chuẩn dạng dải có kích thước 100m chiều dài và 20m chiều rộng được đặt ở từng đai cao (viết tắt là H1, H2, H3, và H4) theo hướng cố định Đông – Tây để điều tra đa dạng sinh học và cấu trúc lâm phần của thực vật thân gỗ ở từng đai cao. Các chỉ số đa dạng sinh học đã được so sánh trong từng cấp độ cao. Mối quan hệ giữa giá trị ảnh, hiện trạng rừng với các chỉ số đa dạng cũng được phân tích. Kết quả nghiên cứu cho thấy có sự khác biệt về đa dạng loài thực vật thân gỗ theo từng đai cao. Dựa vào ô mẫu nghiên cứu cũng đã ước tính có 135 loài thuộc 42 chi có trong vùng nghiên cứu. Một số đặc điểm lâm phần như thành phần loài, tiết diệt ngang bình quân và mật độ cây có mối tương quan nghịch với giá trị ảnh vệ tinh tuy nhiên mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%. Tuy vậy nghiên cứu cho thấy có mối tương quan tương quan khá chặt giữa số loài và các khối hiện trạng rừng với hệ số tương quan là 0.53 ở mức P<0.00.

A field survey for the invertebrate fauna conducted in the Ma River, Thanh Hoa province in 2013. The research applied multivariable analysis performed by the Primer v.6 software, such as CLUSTER, one-way ANOSIM, BEST and DIVERSE. The results showed a list of 138 aquatic invertebrate species. Of these, most were freshwater wide-distributing species coupled with others characterized for brackish and marine waters. The biodiversity status was quite high compared to several other rivers in the North of Vietnam. The list contained many economic-valued species and 2 of these were listed in the Red Data Book of Vietnam. The aquatic invertebrates showed a significant relation to the two different combinations of physiochemical factors for zooplanktons and zoobenthos, respectively. The values of the species number, abundance and Shannon-Weiner index for both of zooplanktons and zoobenthos showed a curved trend from the upper river segments to lower river segments. These figures for zooplanktons peaked in the middle river segments, whereas the numbers for zoobenthos achieved the highest numbers in the estuaries. The species composition of the estuaries differentiated significantly from that of other freshwater habitats. / Năm 2013 đã tiến hành một đợt điều tra khu hệ động vật không xương sống sông Mã, tỉnh Thanh Hóa. Nghiên cứu sử các phân tích đa biến thông qua phần mền Primer v.6, bao gồm: CLUSTER, one-way ANOSIM, BEST và DIVERSE. Kết quả phân tích thu được 138 loài với thành phần loài chủ yếu là những loài nước ngọt thường gặp và phân bố rộng, ngoài ra còn có các loài đặc trưng cho nước lợ và mặn. Trong số các loài thu được, nhiều loài có giá trị kinh tế và 2 loài có tên trong Sách Đỏ Việt Nam. Khu hệ động vật không xương sống sông Mã có quan hệ chặt với hai nhóm chỉ số thủy lý hóa học khác nhau, tương ứng cho động vật nổi và động vật đáy. Giá trị các chỉ số sinh học gồm số lượng loài, mật độ và Shannon-Weiner hồi quy theo đường cong phi tuyến từ thượng lưu tới hạ lưu; đạt giá trị cao nhất tại cửa sông đối với động vật đáy và vùng trung lưu với động vật nổi. Thành phần loài cửa sông khác biệt rõ rệt với thành phần loài các sinh cảnh nước ngọt khác.

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The work describes the processing and analysis of remote sensing time series data for a comparative assessment of changes in different tropical rainforest areas in East Africa. In order to assess the effects of the derived changes in land cover and forest fragmentation, the study made use of spatially explicit modelling approaches within a geographical information system (GIS) to extrapolate sets of biological field findings in space and time. The analysis and modelling results were visualised aiming to consider the requirements of three different user groups. In order to evaluate measures of forest conservation and to derive recommendations for an effective forest management, quantitative landscape-scale assessments of land cover changes and their influence on forest biodiversity patterns are needed. However, few remote sensing studies have accounted for all of the following aspects at the same time: (i) a dense temporal sequence of land cover change/forest fragmentation information, (ii) the coverage of several decades, (iii) the distinction between multiple forest formations and (iv) direct comparisons of different case studies. In regards to linkages of remote sensing with biological field data, no attempts are known that use time series data for quantitative statements of long-term landscape-scale biodiversity changes. The work studies three officially protected forest areas in Eastern Africa: the Kakamega-Nandi forests in western Kenya (focus area) and Mabira Forest in south-eastern Uganda as well as Budongo Forest in western Uganda (for comparison purposes). Landsat imagery of in total eight or seven dates in regular intervals from 1972/73 to 2003 was used. Making use of supervised multispectral image classification procedures, in total, 12 land cover classes (six forest formations) were distinguished for the Kakamega-Nandi forests and for Budongo Forest while for Mabira Forest ten classes could be realised. An accuracy assessment via error matrices revealed overall classification accuracies between 81% and 85%. The Kakamega-Nandi forests show a continuous decrease between 1972/73 and 2001 of 31%, Mabira Forest experienced an abrupt loss of 24% in the late 1970s/early 1980s, while Budongo Forest shows a relatively stable forest cover extent. An assessment of the spatial patterns of forest losses revealed congruence with areas of high population density while a spatially explicit forest fragmentation index indicates a strong correlation of forest fragmentation with forest management regime and forest accessibility by roads. For the Kenyan focus area, three sets of biological field abundance data on keystone species/groups were used for a quantitative assessment of the influence of long-term changes in tropical forests on landscape-scale biodiversity patterns. For this purpose, the time series was extended with another three land cover data sets derived from aerial photography (1965/67, 1948/(52)) and old topographic maps (1912/13). To predict the spatio-temporal distribution of the army ant Dorylus wilverthi and of ant-following birds, GIS operators (i.e. focal and local functions) and statistical tests (i.e. OLS or SAR regression models) were combined into a spatial modelling procedure. Abundance data on three guilds of birds differing in forest dependency were directly extrapolated to five forest cover classes as distinguished in the time series. The results predict declines in species abundances of 56% for D. wilverthi, of 58% for ant-following birds and an overall loss of 47% for the bird habitat guilds, which in all three cases greatly exceed the rate of forest loss (31%). Additional extrapolations on scenarios of deforestation and reforestation confirmed the negative ecological consequences of splitting-up contiguous forest areas but also showed the potential of mixed indigenous forest plantings. The visualisation of the analysis and modelling results produced a mixture of different outcomes. Map series and a matrix of maps both showing species distributions aim to address scientists and decision makers. The results of the land cover change analysis were synthesised in a map of land cover development types for each study area, respectively. These maps are designed mainly for scientists. Additional maps of change, limited to a single class of forest cover and to three dates were generated to ensure an easy-to-grasp communication of the major forest changes to decision makers. Additionally, an easy-to-handle visualisation tool to be used by scientists, decision makers and local people was developed. For the future, an extension of this study towards a more complete assessment including more species/groups and also ecosystem functions and services would be desirable. Combining a framework for land cover simulation with a framework for running empirical extrapolation models in an automated manner could ideally result in a GIS-based, integrated forest ecosystem assessment tool to be used as regional spatial decision support system. / Die Arbeit beschreibt die Prozessierung und Analyse von Fernerkundungs-Zeitreihendaten für eine vergleichende Abschätzung von Veränderungen verschiedener tropischer Waldökosysteme Ostafrikas. Um Effekte der Veränderungen bzgl. Landbedeckung und Waldfragmentierung auf Biodiversitätsmuster abzuschätzen, wurden verschiedene räumlich explizite Modellierungssätze innerhalb eines geographischen Informationssystems (GIS) zur räumlichen und zeitlichen Extrapolation biologischer Felderhebungsdaten benutzt. Die Visualisierung der Analyse- und Modellierungsergebnisse erfolgte unter Berücksichtigung der Bedürfnisse von drei verschiedenen Nutzergruppen. Um Waldschutzmaßnahmen zu evaluieren und Empfehlungen für ein effektives Waldmanagement abzuleiten, sind quantitative Abschätzungen von Landbedeckungsveränderungen sowie von deren Einfluss auf tropische Waldbiodiversitätsmuster nötig. Wenige fernerkundungsbasierte Studien haben jedoch bislang alle der folgenden Faktoren berücksichtigt: (i) Informationen zu Veränderungen von Landbedeckung und Waldfragmentierung in dichter zeitlicher Sequenz, (ii) die Abdeckung mehrerer Jahrzehnte, (iii) die Unterscheidung zwischen mehreren Waldformationen, und (iv) direkte Vergleiche von unterschiedlichen Fallstudien. Hinsichtlich Verknüpfungen von Fernerkundung mit biologischen Felddaten sind bisher keine Studien bekannt, die Zeitreihendaten für quantitative Aussagen zu Langzeitveränderungen von Biodiversität auf Landschaftsebene verwenden. Die Arbeit untersucht drei offiziell geschützte Gebiete: die Kakamega-Nandi forests in Westkenia (Hauptuntersuchungsgebiet) sowie Mabira Forest in Südost-Uganda und Budongo Forest in West-Uganda (zu Vergleichszwecken). Es wurden Landsat-Daten für insgesamt acht bzw. sieben Zeitpunkte zwischen 1972/73 und 2003 in ungefähr gleichen Abständen erworben. Mit Hilfe von überwachten, multispektralen Klassifizierungsverfahren wurden für die Kakamega-Nandi forests und Budongo Forest jeweils 12 Landbedeckungsklassen (sechs Waldformationen) und für Mabira Forest zehn Klassen unterschieden. Eine Genauigkeitsprüfung mit Hilfe von Fehlermatrizen ergab Gesamtklassifizierungsgenauigkeiten zwischen 81% und 85%. Die Kakamega-Nandi forests sind durch eine kontinuierliche Waldabnahme von 31% zwischen 1972/73 und 2001 gekennzeichnet, Mabira Forest zeigt einen abrupten Waldverlust von 24% in den späten 1970ern/frühen 1980ern, während die Ergebnisse für Budongo Forest eine relativ stabile Waldbedeckung ausweisen. Während eine Abschätzung der räumlichen Muster von Waldverlusten eine hohe Deckungsgleichheit mit Gebieten hoher Bevölkerungsdichte ergab, deutet die Anwendung eines räumlich expliziten Waldfragmentierungsindexes auf eine starke Korrelation von Waldfragmentierung mit der Art von Waldmanagement sowie mit der Erreichbarkeit von Wald über Straßen hin. Um den Einfluss von Langzeit-Landbedeckungsveränderungen auf Biodiversitätsmuster auf Landschaftsebene für das kenianische Hauptuntersuchungsgebiet quantitativ abzuschätzen wurden drei Datensätze mit biologischen Felderhebungen zur Abundanz von Schlüsselarten/-gruppen verwendet. Zu diesem Zweck wurde die Zeitreihe zunächst um drei weitere Landbedeckungs-Datensätze ergänzt, die aus Luftbildern (1965/67, 1948/(52)) bzw. alten topographischen Karten (1912/13) gewonnen wurden. Zur Vorhersage der raum-zeitlichen Verteilung der Treiberameise Dorylus wilverthi wurden GIS-Operatoren und statistische Tests (OLS bzw. SAR Regressionsmodelle) in einem räumlichen Modellierungsablauf kombiniert. Abundanzdaten von drei sich hinsichtlich ihrer Abhängigkeit von Wald unterscheidenden Vogelgilden wurden direkt auf fünf Waldbedeckungsklassen hochgerechnet, die in der Zeitreihe unterschieden werden konnten. Die Ergebnisse prognostizieren Abundanzabnahmen von 56% für D. wilverthi, von 58% für Ameisen-folgende Vögel und einen Gesamtverlust von 47% für die Vogelgilden, was in allen drei Fällen eine deutliche Überschreitung der Waldverlustrate von 31% darstellt. Zusätzliche Extrapolationen basierend auf Szenarien bestätigten die negativen ökologischen Konsequenzen der Zerteilung zusammenhängender Waldflächen bzw. zeigten andererseits das Potential von Aufforstungen mit einheimischen Arten auf. Die Visualisierung der Analyse- bzw. Modellierungsergebnisse führte zu unterschiedlichen Darstellungen: mit einer Reihe von nebeneinander positionierten Einzelkarten sowie einer Matrix von Einzelkarten, die jeweils Artenverteilungen zeigen, sollen Wissenschaftler und Entscheidungsträger angesprochen werden. Aus den Ergebnissen der Landbedeckungsanalyse für die drei Untersuchungsgebiete wurden Landbedeckungsveränderungstypen generiert und jeweils in einer synthetischen Karte dargestellt, die hauptsächlich für Wissenschaftler gedacht sind. Um die wesentlichen Waldveränderungen auch auf einfache Weise zu den Entscheidungsträgern zu kommunizieren, wurden zusätzliche Karten erstellt, die nur eine aggregierte Klasse „Waldbedeckung“ zeigen und jeweils auf drei Zeitschritte der Zeitreihen begrenzt sind. Zusätzlich wurde ein leicht zu bedienendes Visualisierungstool entwickelt, das für Wissenschaftler, Entscheidungsträger und die lokale Bevölkerung gedacht ist. Für die Zukunft wäre eine umfassendere Abschätzung unter Berücksichtigung zusätzlicher Arten/-gruppen sowie auch Ökosystemfunktionen und –dienstleistungen wünschenswert. Die Verknüpfung einer Applikation zur Landbedeckungsmodellierung mit einer Applikation zur Ausführung von empirischen Extrapolationsmodellen (in stärkerem Maße automatisiert als in dieser Arbeit) könnte im Idealfall in ein GIS-basiertes Tool zur integrativen Bewertung von Waldökosystemen münden, das dann als räumliches Entscheidungsunterstützungssystem verwendet werden könnte.

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