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Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.25673/220
Title: Predicting spatio-temporal patterns during succession in a post-mining landscape - [kumulativ]
Author(s): Baasch, Annett
Advisor(s): Bruelheide, Helge, Prof. Dr.
Tischew, Sabine, Prof. Dr.
Hölzel, Norbert, Prof. Dr.
Granting Institution: Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Issue Date: 2010
Extent: Online-Ressource (63 S. = 2,32 mb)
Type: Hochschulschrift
Exam Date: 15.06.2010
Language: English
Publisher: Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt
URN: urn:nbn:de:gbv:3:4-3425
Subjects: Online-Publikation
Hochschulschrift
Abstract: Die vorgelegte Dissertation präsentiert Ergebnisse einer Langzeitstudie (1995-2007) zur Sukzession von Sandtrockenrasenbeständen in der Bergbaufolgelandschaft. Die Entwicklung von Algorithmen zur Überführung von Vegetationsaufnahmen in Markov-Modelle ermöglichte die Bestimmung von Über-gangswahrscheinlichkeiten zwischen verschiedenen Vegetationsstadien und somit eine Quantifizie-rung von Sukzessionsraten und -wegen. Darüber hinaus wurde der Effekt von unterschiedlichen Samplingstrategien auf die Vorhersagegüte von Markov-Modellen mittels einer Simulationsstudie untersucht. Ein Zeitreihenvergleich von räumlich-expliziten Habitatmodellen zeigte, dass die Bedeu-tung biotischer Prozesse, wie Konkurrenz und Nachbarschaftseffekte im Sukzessionsverlauf variiert, wodurch Vegetations-Standortbeziehungen modifiziert werden. Insgesamt lassen die Ergebnisse dar-auf schließen, dass die vorgefundenen Vegetationsmuster durch ein Zusammenspiel von Ausbrei-tungsprozessen, Standortheterogenität und zwischenartlichen Wechselbeziehungen generiert waren, wobei mit fortschreitender Sukzession die Bedeutung von stochastischen Prozessen abnahm, während deterministische Steuerungsfaktoren an Einfluss gewannen.
URI: https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/6831
http://dx.doi.org/10.25673/220
Open access: Open access publication
Appears in Collections:Einzelne Themen in der Naturgeschichte

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