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.
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