Flächenhafte und funktionale Analyse kleinräumiger standortbedingter Variationen der Grünlandvegetation und -produktivität
| dc.contributor.corporatename | Kassel, Universität, FB 11, Ökologische Agrarwissenschaften | |
| dc.contributor.referee | Wachendorf, Michael (Prof. Dr.) | |
| dc.contributor.referee | Spatz, Günter (Prof. Dr.) | |
| dc.date.accessioned | 2009-07-27T06:26:18Z | |
| dc.date.available | 2009-07-27T06:26:18Z | |
| dc.date.examination | 2008-09-26 | |
| dc.date.issued | 2009-07-27T06:26:18Z | |
| dc.format.extent | 5035865 bytes | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.uri | urn:nbn:de:hebis:34-2009072729165 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/2009072729165 | |
| dc.language.iso | ger | |
| dc.rights | Urheberrechtlich geschützt | |
| dc.rights.uri | https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/ | |
| dc.subject | räumliche Variabilität | ger |
| dc.subject | Beprobungsstrategie | ger |
| dc.subject | grassland | eng |
| dc.subject | sampling strategies | eng |
| dc.subject | spatial variability | eng |
| dc.subject | mapping | eng |
| dc.subject.ddc | 630 | |
| dc.subject.swd | Grünland | ger |
| dc.subject.swd | Vegetationsentwicklung | ger |
| dc.title | Flächenhafte und funktionale Analyse kleinräumiger standortbedingter Variationen der Grünlandvegetation und -produktivität | ger |
| dc.type | Dissertation | |
| dcterms.abstract | Zur Abbildung heterogener Standorteigenschaften und Ertragspotenziale werden zunehmend flächenhafte Daten nachgefragt. Insbesondere für Grünland, das häufig durch ausgeprägte Standortheterogenität gekennzeichnet ist, ergeben sich hohe Anforderungen an die Wiedergabequalität, denn die realen Verhältnisse sollen in praktikabler Weise möglichst exakt abgebildet werden. Außerdem können flächenhafte Daten genutzt werden, um Zusammenhänge zwischen teilflächenspezifischen Standorteigenschaften und Grünlandaspekten detaillierter zu analysieren und bisher nicht erkannte Wechselbeziehungen nachzuweisen. Für mitteleuropäisches Grünland lagen zu Beginn dieser Arbeit derartige räumliche Untersuchungen nicht oder nur in Teilaspekten vor. Diese Arbeit befasste sich mit der Analyse von Wirkungsbeziehungen zwischen Standort- und Grünlandmerkmalen auf einer im Nordhessischen Hügelland (Deutschland) weitgehend praxisüblicher bewirtschafteten 20 ha großen Weidefläche. Erhoben wurden als Standortfaktoren die Geländemorphologie, die Bodentextur, die Grundnährstoffgehalten sowie als Parameter des Grünlandbestandes die botanische Zusammensetzung, der Ertrag und die Qualitätsparameter. Sie wurden sowohl in einem 50 m-Raster ganzflächig, als auch auf drei 50x50 m großen Teilflächen in erhöhter Beprobungsdichte (6,25 m-Rasterweite) aufgenommen. Die relevanten Fragestellungen zielen auf die räumliche und zeitliche Variabilität von Grünlandbestandesparametern innerhalb von Grünlandflächen sowie deren Abhängigkeit von den Standortfaktoren. Ein weiterer Schwerpunkt war die Überprüfung der Frage, ob die reale Variabilität der Zielvariablen durch die Interpolierung der punktuell erfassten Daten wiedergegeben werden kann. Die Beziehungen zwischen Standort- und Grünlandmerkmalen wurden mit monokausalen und multivariaten Ansätzen untersucht. Die Ergebnisse ließen, unabhängig vom Jahreseinfluss, bereits bestimmte Zusammenhänge zwischen botanischer Zusammensetzung und Standort, auch auf dem untersuchten kleinen Maßstab innerhalb der Grünlandfläche, finden. Demzufolge können unterschiedliche Areale abgegrenzt und charakterisiert werden, die als Grundlage für Empfehlungen zur Ausweisung von Arealen zur teilspezifischen Bewirtschaftung erarbeitet wurden. Die Validierung der interpolierten Daten zeigte, dass die 50-m Rasterbeprobung nur eine begrenzte Wiedergabe der räumlichen Variabilität ermöglicht. Inwieweit derartige Beziehungen quantitativ genauer beschreibbar sind, bleibt auf Grund der verbliebenen unerklärten Varianz im Datensatz dieser Studie offen. | ger |
| dcterms.abstract | Space-related data are increasingly needed for the reproduction of heterogeneous site conditions and potential yields. Especially for grassland, which is frequently characterised by pronounced heterogeneous site factors, the requirements for qualitative reproduction of natural variation are high, since reality should be at most exactly replicated in a practicable way. Furthermore, spatial data could be used for a detailed analysis of the relationships between small-scale site factors and grassland vegetation facies and to detect until now unrecognised interactions. At the beginning of this study, such spatial investigations concerning the grassland vegetation of Central Europe were not available or were available for partial aspects only. This work investigates the interactions between site conditions and grassland characteristics of a pasture of 20 ha managed near to practice in the Northern Hesse uplands, Germany. The following site factors were surveyed: topography, soil texture, soil macro nutrients, soil profile, as well as the following vegetation factors: botanical composition, yield and forage quality. Data were collected from a 50 m grid sampling interval on the whole investigation area, as well as with a higher sampling interval (grid point spaced 6.25 m) within three 50x50 m large plots. The relevant research questions target at the spatial and temporal variability of grassland population parameters within grassland sites, as well as at their dependency on the site factors. Another focal point was to verify, whether the real variability of the target variables may be reproduced through interpolation of the grid-sampled data. The relationships between the site and grassland vegetation features were investigated by monocausal and multivariate methods. Independently from the influence of different years, the results showed some correlations between site factors and the composition of grassland vegetation, even at the small-scale within the grassland field. Hence, different areas can be delimited, characterized and used as recommendation basis for small-scale, site-specific management. The validation of the interpolated data showed that the 50 m-raster sampling only allows a limited reproduction of the spatial variability. Because of the unexplained variance in the data set of this study, it still remains an open question, to what extent such correlations could be more precisely described. | eng |
| dcterms.accessRights | open access | |
| dcterms.creator | Gottardi, Sara |