![]() |
| Das Dokument ist frei verfügbar. |
|
| | Nachweis | Kein Nachweis verfügbar |
|
| Sandtrockenrasen; Markov-Modell; Monitoring; pH; Bergbaufolgelandschaft; Prognose; Primär-sukzession; Untersuchungsintensität; raum-zeitliche Analyse; Vegetationsdynamik | |
| Acidic dry grassland; markov models; monitoring; pH; post-mining landscape; prediction; primary succession; sampling intensity; spatio-temporal analysis; vegetation dynamics | |
| Die vorgelegte Dissertation präsentiert Ergebnisse einer Langzeitstudie (1995-2007) zur Sukzession von Sandtrockenrasenbeständen in der Bergbaufolgelandschaft. Die Entwicklung von Algorithmen zur Überführung von Vegetationsaufnahmen in Markov-Modelle ermöglichte die Bestimmung von Über-gangswahrscheinlichkeiten zwischen verschiedenen Vegetationsstadien und somit eine Quantifizie-rung von Sukzessionsraten und -wegen. Darüber hinaus wurde der Effekt von unterschiedlichen Samplingstrategien auf die Vorhersagegüte von Markov-Modellen mittels einer Simulationsstudie untersucht. Ein Zeitreihenvergleich von räumlich-expliziten Habitatmodellen zeigte dass die Bedeu-tung biotischer Prozesse wie Konkurrenz und Nachbarschaftseffekte im Sukzessionsverlauf variiert wodurch Vegetations-Standortbeziehungen modifiziert werden. Insgesamt lassen die Ergebnisse dar-auf schließen dass die vorgefundenen Vegetationsmuster durch ein Zusammenspiel von Ausbrei-tungsprozessen Standortheterogenität und zwischenartlichen Wechselbeziehungen generiert waren wobei mit fortschreitender Sukzession die Bedeutung von stochastischen Prozessen abnahm während deterministische Steuerungsfaktoren an Einfluss gewannen. |
|
|