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  • Ökologische Raumgliederung Europas
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Berechnung einer landschaftsökologischen Raumgliederung Europas

Calculation of an ecological land classification of Europe

Zusammenfassung

Hintergrund und Ziel

Dieser erste Teil der Beitragsserie stellt die Berechnung einer ökologischen Raumgliederung Europas vor. Sie soll u.a. der Optimierung europäischer Umweltbeobach-tungsmessnetze dienen.

Material und Methoden

Als Grundlage der Berechnung der Raumgliederung dienen flächenhafte Daten zur potenziell natürlichen Vegetation, zur Bodenart, zur Höhe und zum Klima. Die Berechnungen wurden mit zwei Klassifikationsverfahren Durchgeführt: Classification and Regression Trees und Chisquare Interaction Detection. Hierbei wurde für Gebiete, die auf der Grundlage der Hauptformationen der potenziell natürlichen Vegetation aufgeteilt wurden, die jeweilige flächenproportionale Anzahl an Endklassen berechnet. Anschließend wurden die einzelnen Raumklassen zu einer europäischen Gesamtraumgliederung Zusammengefügt.

Ergebnisse

Die mit Classification and Regression Trees erzielten Ergebnisse wurden mit denen aus der Chisquare Interaction Detection anhand mehrerer Kriterien verglichen und erwiesen sich als vorzugswürdig. Die abgeleiteten Raumklassen können hinsichtlich ihrer ökologischen Eigenschaften beschrieben werden. Dies wird anhand der größten von 40 Endklassen der Gliederung für Europa beispielhaft gezeigt.

Diskussion

Die Ergebnisse der Classification Trees sollen in einem weiteren Beitrag dieser Serie mit anderen ökologischen Raumgliederungen Europas verglichen werden. Im Mittelpunkt der Diskussion über die verwendeten Daten steht die potenziell natürliche Vegetation. Als Integralindikator für heute vorliegende ökologische Bedingungen stellt sie eine nützliche Berechnungs-grundlage dar.

Schlussfolgerungen

Das Verfahren Classification and Regression Trees ist für ökologische Raumgliederungen gut geeignet. Es Ermöglicht eine reproduzierbare, vom Bearbeiter weitgehend unabhängige und insofern objektivierte Berechnung und Kartierung der Raumklassen. Eine so berechnete Karte ist ein wichtiges Instrument für die Umweltbeobachtung, weil sie dabei auf einem durch die Eingangsdaten definierten Differenzierungsniveau hilft, die raumstrukturelle Repräsentativität der Beobachtungsstellen zu überprüfen und zu quantifizieren.

Empfehlungen

Die ökologische Raumgliederung Europas sollte für die Analyse und Bewertung derjenigen Umweltmessnetze genutzt werden, deren Daten für die Beschreibung und Bewertung des Umweltzustands in Europa zusammengeführt und ausgewertet werden. In diesem Zusammenhang ist eine Einbindung der Raumgliederung sowie bestimmter Messnetze samt ihrer Metadaten in ein WebGIS von Vorteil.

Ausblick

Jeweils ein weiterer Beitrag dieser Reihe wird die Raumklassen der hier eingeführten Gliederung Europas in 40 ökologische Klassen eingehend beschreiben und mit vorhandenen Raumgliederungen vergleichen. Ein vierter Artikel soll Repräsentanzanalysen für einige europäische Umweltmessnetze präsentieren.

Abstract

Goal, Scope, and Background

In this first article of the series the calculation of the ecological regionalisation of Europe is described. Amongst others, the ecological regionalisation should be used for the optimisation of European environmental monitoring networks.

Materials and Methods

The land classification was calculated from surface data on the potential natural vegetation, soil texture and climate with both Classification and Regression Trees and Chisquare Interaction Detection. Europe was divided into zones on the basis of the main formations of the potential natural vegetation. According to the percentage of the surface area covered by each of the areas the respective number of ecologically defined regions were separately calculated. Subsequently the spatial classes were integrated into a comprehensive classification of Europe.

Results

The ecoregionalisations calculated by Classification and Regression Trees and Chisquare Interaction Detection were compared with respect to several criteria. Accordingly, the results derived by means of Classification and Regression Trees could be proved to be preferable to those computed by means of Chisquare Interaction Detection. Each of the land classes can be characterized regarding its ecological properties. This is exemplified by the biggest classes of the land classification with 40 classes.

Discussion

The results gathered by means of Classification and Regression Trees should be detailed in a further article. The discussion on the data used concentrates on the potential natural vegetation. Referring to the literature the potential natural vegetation can be seen as reasonable basis for the calculation in terms of ecological theory.

Conclusions

Classification and Regression Trees could be proved to be an appropriate method for the calculation of ecoregionalisations which fulfil the quality criteria such as, e.g., reproducibility. Such a classification is an important instrument for monitoring the environment, because it helps to test quantitatively the representativity of monitoring sites according to the spatial resolution of the data used for the ecoregionalisation.

Recommendations

The ecological land classification should be used for the assessment of monitoring networks from which the data are compiled for evaluations of the environmental condition in Europe. In this context, the implementation of the regionalisation and the measurement networks in a WebGIS could be useful.

Outlook

In the following article of the series an elaborate description of 40 ecoregions of Europe will be given. In a further article existing ecoregionalisations of Europe will be compared to the classification computed by means of Classification and Regression Trees. Another article will focus on the investigation of the representativity of environmental monitoring networks with respect to the ecological coverage presented in this article.

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Hornsmann, I., Schmidt, G. & Schröder, W. Berechnung einer landschaftsökologischen Raumgliederung Europas. Environ Sci Eur 20, 25–35 (2008). https://doi.org/10.1065/uwsf2007.10.227

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