Predicting spatio-temporal patterns during succession in a post-mining landscape - [kumulativ]

Abstract

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.