Spatial optimisation of land-use patterns with respect to habitat functions
Creators: name: Holzkämper, Annelie
Publisher: name: Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt
Year: 2007
Subjects: subject: Artenschutz
subject: Agrarlandschaft
subject: Elektronische Publikation
subject: Hochschulschrift
subject: Online-Publikation
subject: Zsfassung in dt. Sprache
subject: 333.730285
subject: 333.950943

description: In intensiv genutzten Landschaften wie Agrarlandschaften kann der Artenschutz nicht allein auf Schutzgebiete beschränkt sein. Da zahlreiche Landnutzungsarten als Habitate genutzt werden und für viele Tier- und Pflanzenarten die Verfügbarkeit und Konfiguration unterschiedlicher Ressourcen entscheidend ist, muss das gesamte Landnutzungsmosaik in die Schutzplanung mit einbezogen werden. Diese Arbeit stellt einen innovativen Ansatz vor, mit dem die Artenschutzplanung in vielseitig genutzten Landschaften unterstützt werden kann. Der entwickelte Ansatz verwendet einen genetischen Algorithmus zur räumlichen Optimierung von komplexen Landnutzungsmustern. Diese Methode ermöglicht es, Zielkonflikte und Synergien zwischen Managementzielen zu untersuchen und Landnutzungsmuster zu identifizieren, die optimale Kompromisslösungen zwischen kontrastierenden Teilzielen darstellen. Ein Regionalisierungsansatz wird vorgestellt, mit dem Konflikte und Kompromisse auch in großräumigen, komplexen Gebiete, die in ihrer Gesamtheit nicht räumlich optimiert werden könnten, analysiert werden können. Das entwickelte Optimierungstool wurde erfolgreich in der Agrarlandschaft des Regierungsbezirks Leipzig angewandt, um Zielkonflikte zwischen unterschiedlichen Artenschutzzielen zu identifizieren und Verbesserungsmöglichkeiten in bezug auf alle Schutzziele aufzuzeigen. Dazu wurden Habitateignungsmodelle für drei ausgewählte Zielarten (Mittelspecht, Heidelerche und Neuntöter) erstellt und in die Optimierung integriert. Durch die zusätzliche Einbeziehung einer ökonomischen Funktion, die den Profit aus der Landnutzung berücksichtigt, wurde ausserdem die Kosteneffektivität von Managementmaßnahmen bewertet. Das entwickelte Optimierungswerkzeug stellt ein flexibles und viel versprechendes Werkzeug für wissenschaftliche Analysen mit Anwendungsbezug dar. Weiterhin kann es als Basis zur Weiterentwicklung eines anwenderfreundlicheren räumlichen Entscheidungsunterstützungssystems dienen.
description: In intensively used landscapes, such as agricultural landscapes, species conservation can not be restricted to reserves. Many land use types are utilised as habitats and the availability and configuration of different resources is decisive for many species. Therefore, conservation planning must consider the entire mosaic of land-use types in a landscape. This thesis presents an innovative approach for supporting conservation planning in intensively used landscapes. The developed approach utilises a genetic algorithm for the spatial optimisation of complex land-use patterns. This method allows analysing conflicts and synergies between management goals and identifying land-use patterns that represent optimum trade-off solutions. A regionalisation approach is introduced for analysing conflicts and trade-offs in complex landscapes with large extents, which could not be spatially optimised in their entirety. The developed optimisation framework was successfully applied in the agricultural landscape of the administrative district of Leipzig in Germany to identify conflicts between different species conservation goals and to explore possibilities for improving land-use patterns with respect to all conservation goals. For this purpose, habitat suitability models were derived for three selected target species (Middle-Spotted Woodpecker, Wood Lark and Red-Backed Shrike) and these models were integrated into the optimisation. Furthermore, the cost-effectiveness of management actions was evaluated through incorporating an economic function, which considers profits from land use. The developed optimisation framework is a suitable and flexible tool for applied scientific analyses. Furthermore, it can be the basis for the development of a more user-friendly and application-specific spatial decision-support system.