Habitatmodelle


Habitatmodelle stellen die Lebensraumeignung bzw. Vorkommenswahrscheinlichkeit dar und werden für die Analyse der Verbreitung und der Gefährdung von Arten genutzt. Die Aussagekraft der Modelle wird dabei von der Modellart, der Implementierung und maßgeblich von der Quantität und Qualität der Art- und Landschaftsdaten bestimmt. Aussagekräftige Modelle können aussagekräftige Habitatpotentiale darstellen und zielführend zur Effizienzsteigerung sowie Zeit- bzw. Kostenminimierung in der Landschaftsplanung eingesetzt werden. Im Folgenden können Sie sich über einige beispielhafte Projekte informieren!

Habitatmodelle


Alle Infrastrukturprojekte (z.B. Windparkinstallation, Autobahnbau, Flughafenerweiterung, etc.) sind gesetzlich verpflichtet im Vorfeld das Konfliktpotential von gefährdeten und gesetzlich geschützten Arten zu identifizieren, zu analysieren und zielführende Ausgleichmaßnahmen zu entwickeln. Um diesen Prozess effizienter zu gestalten und damit Kosten zu minimieren, können bereits in einem sehr frühen Entscheidungsstadium Habitatmodelle für eine fundierte Entscheidungsbildung herangezogen werden. Mittels dieser Modelle ist es möglich im Vorlauf Gebiete mit geringem Konfliktpotential zu identifizieren und somit den Entscheidungsprozess zu optimieren.


1) Habitatmodelle in der Landschaftsplanung

Habitateignungsmodelle können eine essentielle Hilfe in der konfliktminimierenden Planung von neuen Infrastrukturplanungen sein. Die Qualität solcher Karten hängt jedoch stark von der verwendeten Datenqualität ab. Unsere Studien vergleichen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Habitateignungsmodellen unter anderem in Bezug auf die räumliche Ebene (z.B. Vergleich bundesweit und lokale Ebene), Datenqualität (z.B. Vergleich ehrenamtliche und offiziell erhobene Daten), Modellart (z.B. Vergleich Präsenz-Absenz und Nur-Präsenz Modelle) und Detailgrad (z.B. Vergleich hochauflösende und frei verfügbare Geodaten). Die letztendliche Wahl der Parameter hängt essentiell von der Fragestellung ab, da jede Kombination Vor- aber auch Nachteile beinhaltet.


Becker, N. I., & Encarnação, J. A. (2015b). Silvicolous on a small scale: possibilities and limitations of habitat suitability models for small, elusive mammals in conservation management and landscape planning. PLOS ONE, 10(3), e0120562.


Becker, N. I., & Encarnação, J. A. (2015a). Habitatmodelle in der Landschaftsplanung am Beispiel von Muscardinus avellanarius als schwer erfassbarer Kleinsäuger. Beiträge zur Jagd- und Wildforschung, 40, 297-311.


Becker, N. I., & Encarnação, J. A. (2013). Wie viel hessischen Wald braucht die Bechsteinfledermaus (Myotis bechsteinii) – Einfluss der Datengrundlage auf Habitatmodelle und Konsequenzen für die Windenergieplanung. Nyctalus, 18(3/4), 213-222.


2) Prävalenzmodelle in der Virusökologie

Habitateignungsmodelle müssen nicht unbedingt nur geeignete Lebensräume wiederspiegeln, sondern können auch als Prävalenzmodelle genutzt werden. Diese Modelle können in der Virusökologie angewendet werden, um belastbare Aussagen über das Ausbreitungspotential, mögliche Infektionswege, sowie ein potentielles Infektionsrisiko zu treffen. Bestmögliche Modelle werden generiert, wenn detaillierte Informationen über die Biologie und Ökologie der Wirte vorliegen.


Encarnação, J. A., Herzog, S., Eickmann, M., Becker, N. I., Hermes, N., & Herden, C. (2013). Landscape features and reservoir occurrence affecting the risk for equine infection with Borna disease virus. Journal of Wildlife Diseases, 49(4), 860-868.


Encarnação, J. A., Becker, N. I., Herzog, S., Herden, C., & Eickmann, M. (2015). Habitatmodelle in der Virusökologie am Beispiel von Crocidura leucodon als Reservoirwirt für das Bornavirus. Beiträge zur Jagd- und Wildforschung, 40, 289-296.


3) Assessment der Modellqualität

Jedes Modell ist nur so gut wie seine Datengrundlage. Daher ist es als Modellierer essentiell zu wissen, unter welchen Umständen welche Daten geeignet und ausreichend sind. Um diese Entscheidungen treffen zu können, braucht man viel Erfahrung in der Datenanalyse und dem Datenmanagement. Mit inatu.re haben sie einen kompetenten Partner mit mehrjähriger Erfahrung, der alle ihre Ansprüche an eine aussagekräftige und robuste Modellierung erfüllt.


Encarnação, J. A., Nöding, J., Reiners, T. E., & Becker, N. I. (2012b). Ehrenamtlich erhobene Daten verbessern hessenweite Verbreitungsmodelle der FFH-relevanten Haselmaus (Muscardinus avellanarius). Natur und Landschaft, 87(5), 208-214.


Nina I. Becker, Jorge A. Encarnação: Cost-effectiveness of habitat-suitability maps using low-detailed data for elusive bat species. European Journal of Wildlife Research 05/2012; 58:945-953. DOI:10.1007/s10344-012-0637-z