Limnoterra
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Bildergalerie Grünland

100 Jahre Wiesen und Weiden

 

„Nicht die Tatsachen verwirren die Menschen, sondern die Lehrmeinun-gen 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 Glatt-hafertyp, im nächsten dagegen viel-leicht 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).

 

Vegetationskarten, Klimakarten, auf denen die Abgrenzungen so scharf gezogen sind, wie auf politischen Karten, entsprechen nicht der Wirklichkeit, sondern kom-men nur dem Ordnungssinn des naturfremden Menschen entgegen“ (Walter 1986).

 

„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 Sys-tem als Grundlage aller weiterführenden Fragestellungen führen“ (Oberdorfer 1988).2

 

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

 

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

 

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

 

„Dennoch wird erst jetzt mit diesem freilandtauglichen Werk erstmals die Vielfalt der Grünlandtypen allgemeinverständlich beschrieben“ (Sturm & al. 2018).

                                                  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) und hoch (26-40 Arten). Mit Hilfe der INDVAL-Prozedur  (Präsenz-Absenz) wurden am reduzierten Datensatz4 Indikatorarten für eine hohe (s.o.) Blütenpflanzen-Vielfalt ermittelt. Davon sind die ersten fünfzehn in der Tabelle (s.u.) gelistet. Da die Klassifikation nicht unabhängig von den Arten selbst sein kann, ist der Signifikanzwert leicht verzerrt.

Weitgehende Übereinstimmung der Ergebnisse besteht hinsichtlich der
 

a) Verteilungseigenschaften mit dem Grünlandmonitoring Bayern 2015

b) mit den Arten assoziierten „floristic diversity“ (Grime & al. 1990. Beachte hier das
    viel weiter gefasste Lebensraumspektrum sowie das Fehlen mancher Arten im
    UCPE - Unit of Comparative Plant Ecology - Untersuchungsraum).

c) Liste der Zielarten für artenreiches Wirtschaftsgrünland (Ruff & al. 2013. Beachte
    hierbei den Ausschluss der Gräser)

 

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

Frage 2: Welche Muster zeigen 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 (hier: DCA)5 Verfah-ren der Ordination legen die in den Daten vorhandenen Strukturen offen.

 

 

 

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. Daneben sollen sich robuste floristische Strukturen zeigen.

 

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; Ergebnis zu Frage 1) 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 daran anschließenden Hypothesenbildung.

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 (DCA). Die Verwendung des Verfahrens hat i.d.R. etwas mit persönlichen
     Präferenzen zu tun. Die erkennbaren Datenstrukturen würden auch mit völlig anders arbeitenden Verfahren,
     etwa der Nicht-metrischen Multidimensionalen Skalierung (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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