Linder Hans Peter

Landnutzungsänderungen im subalpinen Grasland. Modellierung der Biodiversität anhand phyto-ökologischer Indikatoren

Project Number: CH-2384

Project Type:	Master
Project Duration:	05/01/2003 - 10/31/2004 project completed
Funding Source:	other ,
Leading Institution:	Universität Zürich
Project Leader:	Prof. Hans Peter Linder Institut für Systematische Botanik Universität Zürich Zollikerstrasse 107 8008 Zürich Phone: ; +41 (0) 44 634 84 10 FAX: +41 (0) 44 634 84 03 e-Mail: plinder(at)systbot.uzh.ch http://www.uzh.ch/systbot/

Research Areas:


Biodiversity

Disciplines:


agricultural sciences
engineering sciences

Keywords:
grassland mangement, botanical richness, landscape ecology, vegetation modelling, GIS,
(agrarian)-ecological subsidies, ordination, canoco

Abstract:

Thematischer Hintergrund:
Landschaft ist Ausdruck unterschiedlicher Nutzungsformen. Entsprechend bewirkt der landwirtschaftliche Strukturwandel, wie er zurzeit im Gange ist, eine kontinuierliche Veränderung der Landschaft. Es fehlen heute aber Instrumente, um diesen Prozess darzustellen oder zielgerichtet zu steuern. Das NFP-Projekt SULAPS will diese Lücke
schliessen und Vorschläge für eine nachhaltige Landnutzung im alpinen Raum machen. Landwirte, die wenig intensive und extensive Wiesen und Weiden bewirtschaften, helfen die Biodiversität zu erhalten und stellen dem Tourismus eine vielfältige, reich strukturierte Kulturlandschaft bereit. Die politischen Reformen und die ökonomischen Veränderungen
in der Landwirtschaft haben auch in den Bergregionen den Druck auf die Betriebe erhöht. In manchen Regionen ist die minimale Bewirtschaftung in Frage gestellt und eine weitere unkontrollierte Ausdehnung des Waldes auf Kosten von Landwirtschaftsland wird begünstigt. Die Berglandwirtschaft steht vielerorts vor der Wahl, die Bewirtschaftung zu intensiveren oder aufzugeben – in beiden Fällen mit Folgen für die Biodiversität und die Kulturlandschaft.
Für das Projekt SULAPS wurden zwei Regionen im Kanton Graubünden zur genaueren Betrachtung ausgeschieden; das Gebiet Oberhalbstein um Savognin und das Albulatal zwischen Tiefencastel und Filisur.

GIS-Visualisierung und Modellierung
In einem ersten Schritt wird die aktuelle Landnutzung in den Untersuchungsgebieten in einem geographischen Informationssystem (GIS) erfasst und dargestellt. Dies ist zugleich Grundlage für die Modell- und Szenarienbildung und für die Visualisierung der Resultate. Das methodische Vorgehen erfolgt in folgenden Schritten:
- Sichtung und Bewertung der digital vorhandenen Daten der Untersuchungsgebiete (z.B. parzellenscharfe digitale Nutzungspläne, Daten der Arealstatistik, kantonale und Bundesinventare zu speziell schützenswerten Natur- und Kulturlandschaftselementen). Dazu müssen die auf dem Flächenkatalog der “Koordinierten Landwirtschaftlichen Betriebsdatenerhebung” (BLW 2001) mit Zonenzugehörigkeit, Hangneigung und Nutzungsart aufgeführten Parzellen manuell räumlich zugeordnet werden. Dank der hohen Auflösung können themenspezifische Karten (Abb.1) erstellt werden. Bewirtschafter- oder nutzungsspezifische Karten ermöglichen einen detaillierten Einblick in die Agrarstruktur der Regionen.
- Die Erfassung und Digitalisierung ergänzender Daten zur Landbewirtschaftung und Landschaftsausprägung (z.B. Lokalität und Ausdehnung der ökologischen Ausgleichsflächen, Hecken, Waldweiden und anderer Kulturlandschaftselemente) ist für die Erstellung von Vernetzungskonzepten unerlässlich.

Vegetationsaufnahmen
In einem zweiten Schritt wurden übers GIS ausgewählte Landwirtschaftsflächen botanisch erfasst. In beiden Regionen wurde bereits das nationale Inventar der Trockenwiesen und –Weiden (TWW) durchgeführt. Rund 40 TWW Objekte überschneiden sich mit ökologisch relevanten Bewirtschaftungsflächen. Unsere Aufnahmeflächen setzen sich aus den folgenden, vom Kanton bezeichneten Kategorien zusammen: extensive Wiese wertvoll (mit seltenen Blumen oder mit Trockenstandort), extensive Wiese, wenig intensive Wiese wertvoll (mit seltenen Blumen oder mit Trockenstandort), wenig intensive Wiesen und Dauerwiesen. Im Hinblick auf die möglichen Agrarstrukturveränderungen interessiert vor allem die Frage, wie stark beeinflusst die Bewirtschaftung die Artenzahl resp. Artenzusammensetzung einer Wiese. Sind andere Umweltfaktoren wie Hangneigung, Exposition, Strukturvielfalt oder Distanz zum Betrieb mögliche Erklärungsansätze für die Artenzahl resp. Artenkomopsition in den Flächen entscheidend? Resultate der statistischen Analyse werden bald vorliegen. Zusammenhänge zwischen Artenzahl und den unabhängigen Umweltfaktoren werden mit Hilfe von univariaten Varianzanalysen (one-way ANOVA) durchgeführt. Um die Arten (qualitativ) in das Beziehungsfeld der Umweltfaktoren zu setzten, werden Ordinationen (PCA, DCA) mit Hilfe der Software CANOCO erstellt.

Berechnung und Darstellung von Zielzuständen unter Berücksichtigung der Ökologie
Die Resultate der Analyse sollen in einem abschliessenden Schritt ins GIS eingebaut werden. Die Frage, welcher Faktor beeinflusst zu welchem Grad die Qualität der Vegetation ist das erhoffte Ergebnis der Vegetationsanalyse. Im GIS sind fast alle Umweltfaktoren erfasst und damit lassen sich potentielle ökologisch wertvolle Flächen abbilden. Die neu erstellten Karten, die in diesem Fall das ökologische Potential der Wiesen einer Region abbilden, kann mit aktuellen Nutzungskarten oder mit fiktiven Karten aus ökonomisch ausgerichteten Modellierungen (Lauber, FAT) verglichen werden. Abschliessend kann man festhalten, dass meine Diplomarbeit ein Beitrag zu den ökologischen Szenarien zum Agrarstruktur-Modell (ASM) der FAT resp. des NFP 48 Projekts SULAPS leistet. Das ASM wird in der Lage sein, Strukturveränderungen, unter definierten Rahmenbedingungen aus der Politik, Wirtschaft und der Gesellschaft, zu errechnen.

Publications:
Dietschi S. (2004) Botanische Diversität in Mähwiesen: Eine Untersuchung als Beitrag der nachhaltigen Landnutzung in der Berglandwirt- schaft, Diplomarbeit, FAT, Tänikon.

Dietschi S., Gehrig Schmidt S., Schwank O., et al. (2005) Qualität von Mähwiesen im Bergebiet, in: Agrarforschung, 12, (10).

Last update: 8/11/22
Source of data: ProClim- Research InfoSystem (1993-2024)
Update the data of project: CH-2384

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