Multivariate Analyse forstlicher Standortsdaten

Freiburg im Breisgau

1991

125 S.

73 Lit. Ang.

Bandaufführung

98890

Im Hinblick auf zukünftige landesweite Auswertungen der Standortskartierungen erschien es wichtig, sich mit grundlegenden Problemen der Datenanalyse zu beschäftigen. Die Zielsetzung der vorliegenden Untersuchung bestand darin, eine Methodenkombination multivariater Analyseverfahren zur Auswertung forstlicher Standortsdaten zu finden und praktisch zu erproben. Ein Teilziel war die überschaubare Aufbereitung des vielfältigen standortskundlichen Materials. Angestrebt wurde auch die Quantifizierung von Standortseigenschaften. Durch sie sollte die regionale Vergleichbarkeit von Waldstandorten für grossräumige Planungen erreicht werden. Aufbauend auf der Quantifizierung bildete ausserdem die Verknüpfung von Standortsdaten mit Baumwachstumsdaten einen Untersuchungsschwerpunkt. Die Untersuchung wurde beispielhaft an 135 baden-württembergischen Standortseinheiten aus vier Wuchsgebieten durchgeführt. Das Datenmaterial bestand zunächst aus 26 Boden- und Vegetationsmerkmalen. Als erstes wurden die qualitativen Standortsmerkmale nach der Methode der marginalen Normalisierung intervallskaliert und für multivariate Analysen aufbereitet. Dieses Verfahren hat gegenüber anderen Skalierungs-Methoden den Vorteil, dass die Skalenwerte weitgehend an eine Standardnormalverteilung angepasst werden. Dadurch werden die Merkmalsausprägungen von ihrem jeweiligen Masssystem unabhängig und miteinander vergleichbar. Anschliessend wurden verschiedene Formen der Faktorenanalyse zur Klassifikation der Standortsmerkmale erprobt (Hauptkomponentenanalyse, Hauptfaktorenanalyse mit unterschiedlichen Rotationskriterien). Als geeignetste Variante hat sich eine Hauptfaktorenanalyse mit Kommunalitätenschätzung und schiefwinkliger Rotation nach dem Promax-Kriterium erwiesen. Durch dieses Verfahren wurde die Fülle der Standortsmerkmale auf fünf Faktoren reduziert. Es handelt sich dabei um einen Ton/Sand-Faktor, einen Nährstoff-Faktor, einen Schluff-Faktor, einen Skelett-Faktor und einen Wasser-Faktor. Die gegenseitige Abhängigkeit der Faktoren (Interfaktor-Korrelationen) und die Berücksichtigung der Eigenvarianz bei der Hauptfaktorenanalyse (die Faktoren erklären nicht die gesamte Varianz der Standortsmerkmale) signalisieren die Anpassung dieses Faktormodells an die natürlichen Verhältnisse. Das Faktormodell ermöglicht eine umfassende Charakterisierung der Boden- und Vegetationsverhältnisse eines Standorts. Es gestattet weiter eine überschaubare Darstellung der vielen Standortsmerkmale und quantifiziert gleichzeitig Standortseigenschaften mit Hilfe absoluter Faktorwerte. Die überschaubare Darstellung dient dazu, die wesentlichen Standortseigenschaften hervorzuheben und die Handhabung von Standortsdaten zu vereinfachen. Die Quantifizierung erlaubt einen unmittelbaren Vergleich verschiedener Standorte und eine Verknüpfung von Standortsdaten mit forstlichen Planungsdaten. Anhand der Faktorwerte wurde beispielhaft die Vergleichbarkeit von Standorten aus verschiedenen regionalen Einheiten vorgeführt. Besondere Beachtung verdient dabei der Standortsvergleich bezüglich des Nährstoff- und des Wasser-Faktors. Ein Vergleich der Nährstoff- und Wasserversorgung war bisher im Südwestdeutschen Standortskundlichen Verfahren wegen der relativen Einstufungen weder bodensubstrat- noch wuchsbezirksübergreifend möglich. Mit verschiedenen Techniken der Clusteranalyse wurden Klassifikationen von Standortseinheiten auf der Grundlage der fünf Faktoren versucht. Es handelte sich dabei um das Single-Linkage-Verfahren, das Complete-Linkage-Verfahren, das Average-Linkage-Verfahren und das WARD-Verfahren. Das Average- Linkage-Verfahren ergab die aus standortskundlicher Sicht plausibelste Lösung. Dadurch wurden 63 Standortseinheiten mit ähnlichem ökologischem Aufbau aus verschiedenen Wuchsgebieten in 21 Cluster gruppiert. Anhand der Faktorwerte dieser Cluster wurden 21 Standortstypen ausgeschieden.