title: Kleinräumige Modellierung von Naturräumen für Österreich ausgehend von edaphischen und klimatischen Faktoren in digitaler Form
Creators: name: Schwarz, Leonhard
Publisher: name: :none
Year: 2002

description: In Österreich existieren eine Reihe von verschiedenen Naturraumgliederungen, welche nach unterschiedlichen Kriterien bzw. mit verschiedenen Zielsetzungen vorgenommen worden sind. Gemein ist all diesen Gliederungen, dass sie von Experten der jeweiligen Fachrichtungen auf-grund ihres detaillierten Fachwissens erstellt worden sind. Die Methodik der Abgrenzung der Naturräume, welche stets aufgrund der subjektiven Einschätzung des jeweiligen Autors erfolgt ist, ist jedoch für den Betrachter oft nicht genau nachvollziehbar. Bei der hier vorliegenden Arbeit wurde nun erstmals in Österreich versucht, eine objektive, nachvollziehbare Naturraum-gliederung unter Verwendung statistischer bzw. digitaler Hilfsmittel auf empirischer Grundlage zu erzeugen. Diese Naturraumgliederung Österreichs, ausgehend von klimatischen und edaphi-schen Variablen in digitaler Form, sollte ganz allgemein hinsichtlich terrestrischer Ökosysteme vorgenommen werden, wobei das Entwicklungspotenzial von Waldwachstum eine besondere Berücksichtigung erfuhr. Zu diesem Zweck wurden aufgrund der Literaturrecherche und aufgrund bisheriger Natur-raumgliederungen (v.a. der Waldwuchsgebietsgliederung nach KILIAN ET AL. (1994)) klima-tische und edaphische Standortfaktoren auf ihre ökologische Relevanz untersucht und für die Modellierung ausgewählt. Da zahlreiche Datensätze nicht in digitaler Form bzw. in gewünsch-ter Auflösung (mindesten 1 x 1 km) und Qualität vorhanden waren, mussten einige Datensätze selbst erzeugt oder durch ähnliche substituiert werden. Auf einige v.a. edaphische Datensätze musste auch zur Gänze verzichtet werden. Hierbei wurde u.a. die Niederschlagskarte von LOIBL (1998) mittels Neuronaler Netze auf 1 x 1 km verfeinert, um auch die Talregionen ausweisen zu können. Mit den nun zur Verfügung stehenden klimatischen Grid-Datensätzen wurde eine Korrelationsmatrix erzeugt, in welcher hochkorrelierende Datensätze (ca. &gt; 0,9 Korrelation) eliminiert wurden. Da jeweils innerhalb der thermischen und der hygrischen Da-tensätze sehr hohe Korrelationen auftraten, kam es zu einer starken Reduktion des gesamten Datensatzes, wobei auch nur bestimmte Variablenkombinationen gerechnet werden konnten. Die letztlich für die Modellierung verwendeten, als Grids vorliegenden klimatischen Datensät-ze waren: die Growing Degree Days (Grenzwert: 5,5 °C), das Temperaturmittel des wärmsten Monats, das Temperaturmittel des kältesten Monats, die jährliche Temperaturamplitude, die absolute Sonnenscheindauer im Juli, die Frosttage, die Länge der Vegetationsperiode (Grenz-wert: 5,5 °C), die klimatische Wasserbilanz in der Vegetationsperiode, die hygrische Kontinen-talität nach Gams, die Trockenperioden in der Vegetationsperiode (Grenzwert: PET – NS &gt; 40) und die Trockenperioden in der Vegetationsperiode (Grenzwert: PET – NS &gt; 60). Dabei lag die Auflösung der klimatischen Wasserbilanz und der hygrische Kontinentalität bei 1 x 1 km, jene der restlichen Datensätze bei 250 x 250 m. Als edaphischer Datensatz standen die in 26 Bo-dengruppen vorliegenden ca. 11.000 Punkte der Österreichischen Waldinventur (ÖWI) zur Verfügung. Diese wurden auf 3585 Punkte bzw. 8 Boden-Großgruppen, welche mit 0/1 kotiert wurden, reduziert. Diese als digitale Punktkarte vorliegenden Daten stellten den einzig zufrie-denstellende edaphische Datensatz dar, da nur sie direkt vor Ort erhoben und auch nach wald-ökologischen Kriterien gruppiert wurden. Als Modellverfahren wurde eine hierarchische Clusteranalyse nach dem Ward-Verfahren mit einer quadrierten euklidischen Distanz ausgewählt. Die Clusteranalyse stellt ein Verfahren zur Gruppenbildung dar, welches bestrebt ist, innerhalb der Gruppen eine weitgehend große Ho-mogenität, zwischen den Gruppen hingegen eine möglichst große Heterogenität zu erzeugen, wobei das Ward-Verfahren diesbezüglich als besonders effektiv gilt. Die Clusteranalyse wurde auf den reduzierten 3585 Punkten der ÖWI gerechnet, wobei die klimatischen Variablen auf die ÖWI-Punkte in einem Geographischen Informationssystem (GIS) extrahiert wurden. Dieser gemeinsame Datensatz aus klimatischen und edaphischen Variablen wurde nun in ein Statis-tikprogramm exportiert, in welchem die Clusteranalyse gerechnet wurde. Der Ergebnisdaten-satz der Clusteranalyse wurde in das GIS zurück importiert, in welchem das Ergebnis visuali-siert, räumlich analysiert und die gewünschte Clusterzahl ausgewählt werden konnte. Als Ent-scheidungshilfe bei der Wahl der Clusteranzahl diente die räumliche Homogenität und Über-schaubarkeit der Clustervariante, die Ähnlichkeit mit bestehenden Naturraumgliederungen (v.a. KILIAN ET AL. (1994)) und der Karte der PNV (potentiellen natürlichen Vegetation) nach MAYER (1977), sowie mitunter auch Dendrogramme. Die Durchführung der Clusteranalyse erfolgte schrittweise. Zunächst wurden unterschiedliche Clustervarianten mit verschiedenen thermischen Variablenkombinationen gerechnet, danach wurden Clustervarianten mit verschiedenen hygrischen Variablenkombinationen gerechnet. Dann wurden Clustervarianten mit klimatischen Variablen, welche thermische und hygrische Variablenkombinationen umfassten, errechnet und schließlich wurden noch die Bodengruppen mit einbezogen, so dass man zu den Clustervarianten mit klimatischen und edaphischen Vari-ablen gelangte. Auf diese Weise konnte man den Einfluss der neu hinzugekommenen Variablen gut studieren, wobei meist versucht wurde, nur eine neue Variable in die Modellierung auf-zunehmen. Danach wurden noch mehrere Variationen der Clustervarianten mit klimatischen und edaphischen Variablen gerechnet, in dem einerseits die Gewichtung der Bodenvariablen variiert wurde. Andererseits wurden mittels eines vorgeschalteten Single-Linkage-Verfahrens Ausreißer eliminiert und danach nochmals das Ward-Verfahren gerechnet. Da eine Auswahl der „besten“ Clustervariante mit klimatischen und edaphischen Variablen praktisch nicht möglich ist, wurden die Clustervarianten schließlich nach verschiedenen Ge-sichtspunkten bewertet. Diese Beurteilungskriterien waren die räumliche Homogenität, der Vergleich mit der Wuchsgebietsgliederung nach KILIAN ET. Al (1994), der Vergleich mit der Karte der PNV nach MAYER (1977), die Homogenität innerhalb der Cluster (F-Werte) und die Größe der Seehöhenamplituden der Cluster. Dabei zeigte sich, dass mit Hilfe der hier verwendeten Methode sehr ansprechende Ergebnisse in bezug auf räumliche Homogenität und Homogenität innerhalb der Cluster (F-Wert) erzielt werden konnten. Es konnten auch sehr schöne Parallelen zu KILIAN ET AL. (1994) (v.a. zu den Hauptwuchsgebieten), sowie zu MAYER (1977) erzeugt werden, wobei die Übereinstimmungen mit MAYER (1977) meist noch größer waren, als jene mit KILIAN ET AL. (1994).