Master Thesis im Rahmen des Universitätslehrganges "Geographical Information Science & Systems" (UNIGIS MSc) am Zentrum für GeoInformatik (Z_GIS) der Paris-Lodron-Universität Salzburg zum Thema "Ein Vergleich räumlicher Interpolationsverfahren anhand von Schwefeldaten des steirischen Bioindikatornetzes" : Arbeit zur Erlangung des Grades "Master of Science (Geographical Information Science & Systems) - MSc(GIS)"
Ziel der vorliegenden Arbeit war es festzustellen, welches von drei ausgewählten Interpolationsverfahren sich am Besten zur Schätzung der räumlichen Verteilung der Schwefelbelastung in der Steiermark eignet, und inwieweit sich auf Basis des Verfahrens mit der höchsten Qualität Aussagen über potentiell gefährdete Regionen für die Schwefelbelastung treffen lassen. Bei den zu analysierenden Interpolationsverfahren handelte es sich um die Methode der Inversen Distanzgewichtung, dem Ordinary Kriging und dem Ordinary Cokriging.
Als Datengrundlage für die Durchführung der räumlichen Interpolation dienten Schwefeldaten des steirischen und österreichischen Bioindikatornetzes, welche vom Bundesforschungs- und Ausbildungszentrum für Wald, Naturgefahren und Landschaft sowie der Fachabteilung für das Forstwesen des Landes Steiermark zur Verfügung gestellt wurden. Die Schwefeldaten lagen sowohl für den ersten als auch zweiten Nadeljahrgang der Bioindikatornetzbäume vor. Während die Daten des ersten Nadeljahrgangs bei allen Interpolationsverfahren zur Schätzung der Schwefelwerte herangezogen wurden, gingen die des zweiten Nadeljahrgangs als Zusatzinformation in das Ordinary Cokriging ein. Um die Qualität einer räumlichen Interpolation beurteilen zu können ist eine intersubjektiv nachvollziehbare Prüfung unverzichtbar. Die Beurteilung der Qualität erfolgte mit Hilfe der Kreuzvalidierung. Die Grundidee dieser Methode besteht darin, aus einer vorhandenen Stichprobe eines Parameters einen gemessenen Wert herauszunehmen und diesen mittels der anderen Werte derStichprobe unter Verwendung des jeweiligen Interpolationsverfahrens zu schätzen. Dadurch liegt für jeden Stützpunkt der Interpolation sowohl ein gemessener als auch geschätzter Wert vor, deren Differenz den lokalen Schätzfehler (Residuum) bildet. Diese Schätzfehler bilden wiederum die Ausgangsbasis für die Auswertung der Kreuzvalidierung anhand von statistischen Kennzahlen wie z.B. Schiefekoeffizient, Rangkorrelationskoeffizient, Mean Square Error (MSE) oder Mean Absolute Error (MAE). Im Zuge der statistischen Auswertung der Kreuzvalidierungen für die drei Interpolationsverfahren konnte festgestellt werden, dass das Ordinary Cokriging die besten Schätzergebnisse für die Schwefelbelastung liefert.