Limnoterra
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Bildergalerie Grünland

Wiesen und Weiden

„Nicht die Tatsachen verwirren die Menschen, sondern die Lehrmeinungen über die Tatsachen“ (Epiktet; Gams 1918).

 

„Ja, manche wechseln ihr Aussehen mit der Witterung so sehr, dass man sie in dem einen Jahre z.B. als 'Glatthafertyp', im nächsten dagegen vielleicht als 'Schwingeltyp' ansprechen müsste“ (Knoll 1932).

 

„Sobald wir sie uns genauer ansehen, erkennen wir, daß keine ganz der anderen gleicht“  (Ellenberg 1952).

 

 

„Außerhalb der Gesellschaftssystematik und von ihr unabhängig stehen die auf [...] Graswirtschaft zugeschnittenen [...] Wiesentypen“ (Braun-Blanquet 1964; S. 113).

 

„In gleichem Maße, wie das Ansehen der Vegetationskunde in den Planungsdiszipli-nen steigt, sinkt ihr Stern in der scientific community“ (Wiegleb 1986).1

 

„Erst eine mühevolle jahrelange und flächendeckende Arbeit, unterstützt durch die im Gedächtnis gespeicherte Erfahrung, kann schließlich zu einem benutzbaren System als Grundlage aller weiterführenden Fragestellungen führen“ (Oberdorfer 1988).2

 

„Die Pflanzensoziologie ist gegenüber dem Naturschutz in einer Situation, die vergleichbar der eines gewissenhaften Malers ist, von dem ein Gönner ein schönes Porträt kaufen will" (Gehlken 2000).

 

„Vorherrschende Pflanzenart der Salbei-Glatthafer-Wiese ist in der Regel die Aufrechte Trespe (Bromus erectus)...“ (Nowak & Schulz 2002).

 

„Lehren führen gewöhnlich nicht zu Einsichten, sie produzieren bloß Anhänger“ (Lütz 2015).

                                                  Grünlandanalysen

 

Vegetationsaufnahmen von einhundert Wiesen (Weiden) aus unterschiedlichen Naturräumen Südwestdeutschlands und der Schweiz, die in Abhängigkeit von Bewirtschaftung und Standort eine un-terschiedliche Anzahl höherer Pflanzen je 10m² aufweisen (Pflanzenvielfalt).

 

 

Die Erhebungen wurden über Jahre hinweg und nicht zu einem bestimmten (Klassifikations)Zweck durchgeführt.

Ein anschaulicher Übungsdatensatz. Die Gesamtartenzahl beträgt 165.

 

 

Wozu können diese Daten verwendet werden? Es lassen sich bestimmte Annahmen hinterfragen.3 Etwa, ob es Indikatorarten, oder eine Ordnung auf Basis der floris-tischen Zusammensetzung gibt.

 

 

Frage 1: Gibt es auf Wiesen Indikatorarten für Artenreichtum?


Der Datensatz wurde nach Artenreichtum je 10m² in drei Klassen eingeteilt; gering (bis 15 Arten), mittel (16-25 Arten), hoch (26-40 Arten). Mit Hilfe der INDVAL-Prozedur  (Präsenz-Absenz) wurden am reduzierten Datensatz4 Indikatorarten für eine hohe Blütenpflanzen-Vielfalt ermittelt. Davon sind die ersten fünfzehn in der Tabelle (s.u.) gelistet. Weitgehende Übereinstimmung der Ergebnisse besteht zur mit den Arten assoziierten „floristic diversity“ (Sheffield data; Grime & al. 1990).

 

Bereits vorhandene Ansätze zur Grünlandbewertung können durch die Berücksich-
tigung der Indikatorqualität (INDVAL-Index; Signifikanzniveau) wissenschaftlich fundiert, verbessert und in Unkenntnis der zukünftigen Vegetationsentwicklung flexibilisiert werden.

Frage 2: Welche Merkmale enthalten die floristischen Daten der Wiesen?

 

Ordination der Aufnahmen & Arten

 

Im einfachsten Fall braucht es dafür Artenlisten (1/0: Art vorhanden/nicht vorhanden) und Kenntnis der Örtlich-keiten, an denen die Listen erstellt wurden. Zwar kann man selbst für eine Zusammenstellung der Aufnahmedaten sorgen, nur nimmt man damit Ergebnis-se vorweg und ignoriert unerwartete. Die numerischen Verfahren der Ordina-tion (hier: DCA)5 legen die in den Daten vorhandenen Strukturen offen und ma-chen diese zum Ausgangspunkt wei-terer Betrachtungen.

 

 

Die Zusammenhänge veranschaulicht dabei ein Diagramm. Es reduziert den 100di-mensionalen Aufnahmenraum (für die Arten) und den 99dimensionalen Artenraum (für die Aufnahmen), auf zwei Dimensionen. Die Achsen des Koordinatensystems stellen vielfach sich überlagernde Gradienten dar, die Teile der gesamten Variabilität auf sich vereinen. Ihre Aufgabe ist es, den Datensatz in 2D maximal zu spreiten.

 

a) Offensichtlich können 100 Aufnahmen und 99 Arten in einer Darstellung unter-
    gebracht werden, was einiges Kopfzerbrechen ers
part.
 

b) Ganz rechts im Diagramm erkennt man Arten des vergleichsweise niederschlags-
    reichen und silikatischen Schwarzwaldes. Indikatorarten für höchste Artendiver-
    sität (s. Liste) stehen in der oberen Diagrammhälfte.
 

c) Was zeichnet die Arten in der unteren Diagrammhälfte aus?
    Gibt es noch weitere Gemeinschaftsstrukturen?
    Hinterliegt den Achsen standörtliche Bedeutung?
     ...
    Auf solche Fragen gibt eine Ordination von (ausschließlich) Arten keine Antwort;
    vielmehr gibt sie Hilfestellung bei der Hypothesenbildung. Das ist nicht wenig, da
    diese nun vor dem Hintergrund realer Muster erarbeitet werden können.

1   Wiegleb, G. (1986): Grenzen und Möglichkeiten der Datenanalyse in der Pflanzenökologie.
     Tuexenia 6: 365-377. Download als pdf.

2   Falls es so ist, passt es dann zum a) Bedarf und b) heutigen Lehrbetrieb an Universitäten und Hochschulen? 

3   Die Daten wurden weder repräsentativ (geeignete Stratifikation) noch völlig zufällig (randomisiert) erhoben,
     die Zahl der Untersuchungseinheiten ist gering und die Resultate nur für die gewählte Flächengröße gültig.

4   Ein- bis Zweifach-Vorkommen. Seltene Arten sind zwar häufig gute Standortzeiger, auf Grund ihrer
     Seltenheit werden sie aber für die praktische Bioindikation kaum Bedeutung erlangen. Reduzierter Arten-
     Datensatz für Zeigerartenanalyse und Ordination n = 99. 

 Detrended Correspondence Analysis (DECORANA). Die Verwendung des Verfahrens hat i.d.R. etwas mit per-
     sönlichen Präferenzen zu tun. Die erkennbaren Datenstrukturen würden auch mit völlig anders arbeitenden
     Verfahren (etwa NMS) dieselben sein.

     Die Achsen selbst werden aus den Artenlisten & Aufnahmenummern über ein Distanzmaß (CHI²) errechnet.
     
Die Achsenlängen (x-Achse: 3,346; y-Achse: 3,128) kennzeichnen eine gute Auftrennung. Es erfolgt kein
     vollständiger Artenwechsel trotz der verschiedenen Aufnahmeregionen.

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