In dieser Arbeit wurden verschiedene GIS-basierte Habitatmodelle für den Weißstorch (Ciconia ciconia) im Gebiet der ehemaligen deutschen Provinz Ostpreußen (ca. Gebiet der russischen Exklave Kaliningrad und der polnischen Woiwodschaft Ermland-Masuren) erstellt. Zur Charakterisierung der Beziehung zwischen dem Weißstorch und der Beschaffenheit seiner Umwelt wurden verschiedene historische Datensätze über den Bestand des Weißstorches in den 1930er Jahren sowie ausgewählte Variablen zur Habitat-Beschreibung genutzt. Die Aufbereitung und Modellierung der verwendeten Datensätze erfolgte mit Hilfe eines geographischen Informationssystems (ArcGIS) und einer statistisch-mathematischen Methode aus den Bereichen „Machine Learning“ und „Data-Mining“ (TreeNet, Salford Systems Ltd.).
Unter Verwendung der historischen Habitat-Parameter sowie der Daten zum Vorkommen des Weißstorches wurden quantitative Modelle auf zwei Maßstabs-Ebenen erstellt: (i) auf Punktskala unter Verwendung eines Rasters mit einer Zellgröße von 1 km und (ii) auf Verwaltungs-Kreisebene basierend auf der Gliederung der Provinz Ostpreußen in ihre Landkreise.
Die Auswertung der erstellten Modelle zeigt, dass das Vorkommen von Storchennestern im ehemaligen Ostpreußen, unter Berücksichtigung der hier verwendeten Variablen, maßgeblich durch die Variablen ‚forest’, ‚settlement area’, ‚pasture land’ und ‚coastline’ bestimmt wird. Folglich lässt sich davon ausgehen, dass eine gute Nahrungsverfügbarkeit, wie der Weißstorch sie auf Wiesen und Weiden findet, sowie die Nähe zu menschlichen Siedlungen ausschlaggebend für die Nistplatzwahl des Weißstorches in Ostpreußen sind. Geschlossene Waldgebiete zeigen sich in den Modellen als Standorte für Horste des Weißstorches ungeeignet. Der starke Einfluss der Variable ‚coastline’ lässt sich höchstwahrscheinlich durch die starke naturräumliche Gliederung Ostpreußens parallel zur Küstenlinie erklären.
In einem zweiten Schritt konnte unter Verwendung der in dieser Arbeit erstellten Modelle auf beiden Skalen Vorhersagen für den Zeitraum 1981-1993 getroffen werden. Dabei wurde auf dem Punktmaßstab eine Abnahme an potentiellem Bruthabitat vorhergesagt. Im Gegensatz dazu steigt die vorhergesagte Weißstorchdichte unter Verwendung des Modells auf Verwaltungs-Kreisebene. Der Unterschied zwischen beiden Vorhersagen beruht vermutlich auf der Verwendung unterschiedlicher Skalen und von zum Teil voneinander verschiedenen erklärenden Variablen. Weiterführende Untersuchungen sind notwendig, um diesen Sachverhalt zu klären.
Des Weiteren konnten die Modellvorhersagen für den Zeitraum 1981-1993 mit den vorliegenden Bestandserfassungen aus dieser Zeit deskriptiv verglichen werden. Es zeigt sich hierbei, dass die hier vorhergesagten Bestandszahlen höher sind als die in den Zählungen ermittelten. Die hier erstellten Modelle beschreiben somit vielmehr die Kapazität des Habitats. Andere Faktoren, die die Größe der Weißstorch-Population bestimmen, wie z.B. Bruterfolg oder Mortalität sollten in zukünftige Untersuchungen mit einbezogen werden.
Es wurde ein möglicher Ansatz aufgezeigt, wie man mit den hier vorgestellten Methoden und unter Verwendung historischer Daten wertvolle Habitatmodelle erstellen sowie die Auswirkung von Landnutzungsänderungen auf den Weißstorch beurteilen kann. Die hier erstellten Modelle sind als erste Grundlage zu sehen und lassen sich mit Hilfe weitere Daten hinsichtlich Habitatstruktur und mit exakteren räumlich expliziten Angaben zu Neststandorten des Weißstorches weiter verfeinern. In einem weiteren Schritt sollte außerdem ein Habitatmodell für die heutige Zeit erstellt werden. Dadurch wäre ein besserer Vergleich möglich hinsichtlich erdenklicher Auswirkungen von Änderungen der Landnutzung und relevanten Umweltbedingungen auf den Weißstorch im Gebiet des ehemaligen Ostpreußens sowie in seinem gesamten Verbreitungsgebiet. / Different habitat models were created for the White Stork (Ciconia ciconia) in the region of the former German province of East Prussia (equals app. the current Russian oblast Kaliningrad and the Polish voivodship Warmia-Masuria). Different historical data sets describing the occurrence of the White Stork in the 1930s, as well as selected variables for the description of landscape and habitat, were employed. The processing and modeling of the applied data sets was done with a geographical information system (ArcGIS) and a statistical modeling approach that comes from the disciplines of machine-learning and data mining (TreeNet by Salford Systems Ltd.).
Applying historical habitat descriptors, as well as data on the occurrence of the White Stork, models on two different scales were created: (i) a point scale model applying a raster with a cell size of 1 km2 and (ii) an administrative district scale model based on the organization of the former province of East Prussia.
The evaluation of the created models show that the occurrence of White Stork nesting grounds in the former East Prussia for most parts is defined by the variables ‘forest’, ‘settlement area’, ‘pasture land’ and ‘proximity to coastline’. From this set of variables it can be assumed that a good food supply and nesting opportunities are provided to the White Stork in pasture and meadows as well as in the proximity to human settlements. These could be seen as crucial factors for the choice of nesting White Stork in East Prussia. Dense forest areas appear to be unsuited as nesting grounds of White Storks. The high influence of the variable ‘coastline’ is most likely explained by the specific landscape composition of East Prussia parallel to the coastline and is to be seen as a proximal factor for explaining the distribution of breeding White Storks.
In a second step, predictions for the period of 1981 to 1993 could be made applying both scales of the models created in this study. In doing so, a decline of potential nesting habitat was predicted on the point scale. In contrast, the predicted White Stork occurrence increases when applying the model of the administrative district scale. The difference between both predictions is to be seen in the application of different scales (density versus suitability as breeding ground) and partly dissimilar explanatory variables. More studies are needed to investigate this phenomenon.
The model predictions for the period 1981 to 1993 could be compared to the available inventories of that period. It shows that the figures predicted here were higher than the figures established by the census. This means that the models created here show rather a capacity of the habitat (potential niche). Other factors affecting the population size e.g. breeding success or mortality have to be investigated further.
A feasible approach on how to generate possible habitat models was shown employing the methods presented here and applying historical data as well as assessing the effects of changes in land use on the White Stork. The models present the first of their kind, and could be improved by means of further data regarding the structure of the habitat and more exact spatially explicit information on the location of the nesting sites of the White Stork. In a further step, a habitat model of the present times should be created. This would allow for a more precise comparison regarding the findings from the changes of land use and relevant conditions of the environment on the White Stork in the region of former East Prussia, e.g. in the light of coming landscape changes brought by the European Union (EU).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:Potsdam/oai:kobv.de-opus-ubp:1353 |
| Date | January 2007 |
| Creators | Wickert, Claudia |
| Publisher | Universität Potsdam, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät. Institut für Biochemie und Biologie |
| Source Sets | Potsdam University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | MastersThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | http://opus.kobv.de/ubp/doku/urheberrecht.php |
Page generated in 0.0022 seconds