title: SDM ausgewählter Pflanzenarten in der alpinen Stufe im Nationalpark Hohe Tauern, Zentralalpen
Creators: name: Klonner, Günther
Publisher: name: :none
Year: 2013

description: Ziel Das Ziel dieser wissenschaftlichen Arbeit ist es die realisierte Nische von 16 Pflanzenarten in einem Untersuchungsgebiet der alpinen Stufe der Hohen Tauern mithilfe von Generalized Linear Models (GLM) und Generalized Additive Models (GAM) zu modellieren und daraus ihre räumlichen Verbreitungsmuster im Untersuchungsgebiet abzuleiten. Basierend auf den Ergebnissen sollen die unterschiedlichen Erhebungsmethoden, Random Stratified Sampling (RS) vs. Stratified Sampling (DS) auf ihre wissenschaftliche Aussagekraft hin evaluiert werden. Die Arbeit soll aufzeigen, inwiefern ein DS als Alternative (oder zusätzlich) zu einem RS die Qualität der Ergebnisse beeinflusst und somit als Erhebungs- Methode aufgrund einer positiven Kosten-Nutzen Analyse in Betracht gezogen werden sollte. Als Basis für die Erhebungen im Freiland diente ein RS-Design nach den Parametern Elevation, Inklination und Aspekt. Darüberhinaus wurde ein Stratified Sampling nach einem eigenen Ruleset entwickelt. Die Auswahl der Zielarten umfasst botanische Besonderheiten im Untersuchungsgebiet.Mit einem R-Package wurden mithilfe von GLMs bzw. GAMs potentielle Verbreitungs- bzw. Nischenmodelle der Arten erstellt. Die Modelle und Methoden wurden unter Verwendung der “Area under the ROC curve“ (AUC) hinsichtlich ihrer Genauigkeit bewertet. Die Visualisierung der potentiellen Verbreitungsgebiete erfolgte mit einer ArcGIS Desktop 10.0 Software. Ergebnisse 13 von 16 Arten zeigen in ihren SDMs sowohl bei GLM als auch GAM – Modellierungen überzufällig genaue Prädiktionen (AUC&gt;0.6). Die prädizierten Verbreitungsmuster entsprechen den Erwartungen und erscheinen plausibel. Der Vergleich der beiden Methodenansätze RS und DS mit Bootstrap zeigt bei 14 Arten keinen Unterschied in der Qualität der Genauigkeit der Vorhersagewerte. Schlussfolgerungen Die Ergebnisse zeigen klar, dass das DS als methodischer Ansatz in wissenschaftlichen Untersuchungen im Hochgebirge einen qualitativ geeigneten und im Hinblick auf eine Kosten-Nutzen-Rechnung sinnvollen alternativen Ansatz zu einem RS darstellt.
description: Aim The purpose of this study is to develop a model of the realized niche of 16 plant species which occur in the alpine zone of the Hohe Tauern. Generalized Linear Models (GLM) and Generalized Additive Models (GAM) are used to derive their spatial distribution patterns in the study area. Random Stratified Sampling (RS) and Stratified Sampling (DS) are evaluated in terms of their scientific significance based on the results of the different survey methods. The influence of a DS on the quality of the results is analyzed. Furthermore a conclusion is made whether a DS can be a useful alternative (or addition) to a RS and can therefore be considered as a cost-effective scientific method. Methods An RS design was used during field work with the parameters elevation, inclination and aspect. In addition, a stratified sampling was developed following a separate set of rules. The selection of target species includes species peculiar to the study area. Niche models of species (GLMs, GAMs) were established in R. Subsequently, models and methods were evaluated using the area under the ROC curve (AUC). The potential distribution range was visualized utilizing ArcGIS 10.0 Software. Results For both GAM and GLM regression the SDM from 13 out of 16 species resulted in predictions that are more accurate than random (AUC&gt;0.6). The predicted distributions meet ecological meet expectations and appear plausible. The comparison of the two methods and approaches RS and DS with a bootstrap shows no difference in the accuracy of the predicted values in 14 species. Conclusions The results clearly show that a DS is a useful and cost-efficient alternative to an RS in scientific research in alpine regions.