Vorschläge zur multivariaten Strukturanalyse varianzreicher Tiergemeinschaften : am Beispiel von Makroinvertebraten-Zönosen landwirtschaftlicher Fließgewässer in Südostniedersachsen

Pantel, Stefan; Ratte, Hans Toni

doi:urn:nbn:de:hbz:82-opus-5951

Vorschläge zur multivariaten Strukturanalyse varianzreicher Tiergemeinschaften : am Beispiel von Makroinvertebraten-Zönosen landwirtschaftlicher Fließgewässer in Südostniedersachsen

Pantel, Stefan (Author)

2003

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Stefan Pantel

ImpressumAachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University 2003

Umfang156 S. : graph. Darst.

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2003

Genehmigende Fakultät
Fak01

Hauptberichter/Gutachter
Ratte, Hans Toni (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2003-04-01

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-5951
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/61388/files/Pantel_Stefan.pdf

Einrichtungen

Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften (100000)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Biowissenschaften, Biologie (frei) ; multivariat (frei) ; Fließgewässer (frei) ; Makroinvertebraten (frei) ; Tiergemeinschaften (frei) ; Zönosen (frei) ; Strukturanalyse (frei) ; Varianz (frei) ; Südostniedersachsen (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 570

Kurzfassung
Die vorliegende Arbeit untersucht statistische Möglichkeiten für eine zoogeografische Abgrenzung von Makroinvertebratenzönosen, die drei unterschiedlichen Naturräumen angehören. Für die Auswertung werden Häufigkeitsdaten von 145 Taxa verwendet. Sie wurden während fünf jeweils 6-wöchiger Probenahmen an 40 Gewässerprobestellen von Herbst 1998 bis Frühjahr 2000 mit der SURBER-Sampler-Methode im Großraum Hannover gesammelt. Parallel hierzu wurden Daten von 52 abiotischen Merkmale erhoben. Um ökologisch relevante Beziehungen zwischen den biotischen und abiotischen Daten aufzudecken, war es erforderlich, mit multivariaten Methoden zu arbeiten, unter ihnen die Clusteranalyse Tow-way Indicator Species Analysis, die indirekte sowie die direkte Form der Korrespondenzanalyse, die Principal Components Analysis und die Principal Response Curve. Darüber hinaus ergab sich eine weitere Notwendigkeit für den Einsatz multivariater Methoden aus den Daten selbst. Sie zeigten, wie Freilanddaten häufig, eine große Streubreite. Am Anfang wird die Entstehungsgeschichte der Arbeit geschildert. Es werden einige Fragen gestellt nach der Struktur der Zönosen und dem Vorhandensein von Bioarealen. Es folgt dann zunächst die Vorstellung der statistischen Analysewerkzeuge, deren auf ökologische Fragen abgestimmte Anwendung im Zentrum der Arbeit steht. Dies wird an der Wahl der Häufigkeitsklassen näher demonstriert und diskutiert. Es folgt die naturräumliche Beschreibung des Untersuchungsgebietes. Die Kriterien für die Auswahl der Probestellen, die Materialien und Methoden der Datenerhebung und die Datenmerkmale werden besprochen. Die ersten Ergebnisse geben anhand einfacher deskriptiver Beschreibungen einen Überblick über die untersuchten Gebiete und die zeitliche, räumliche und strukturelle Diversität der Tierfunde. 33 von 145 Taxa haben danach aufgrund ihres zeitlich stetigen Vorkommens eine größere Bedeutung für die ökologischen Betrachtungen (sog. 'Leitformen'). Hiernach werden die 52 Umweltgradienten und die Zönosen multivariat analysiert. Trotz der großen Streuung zeigt sich, dass für den Gesamtzeitraum der Untersuchung eine gewisse zoogeografische Differenzierung des Untersuchungsgebietes in die drei naturräumlich unterschiedlichen Untergebiete zu erzielen ist. Von allen untersuchten Umweltmerkmalen korrelieren nur die chemisch-physikalischen Merkmale des Wassers mit den drei Gebieten und der Struktur der Makroinvertebraten-Gemeinschaften. Nach einer weiteren statistischen Einengung wurde eine reduzierte, für die Gebiete aber dennoch repräsentative Merkmalkombination aus dem pH-Wert, der elekrolytische Leitfähigkeit des Wassers, des im Wasser gelösten organischen Kohlenstoffs und der Fließgeschwindigkeit gefunden. Diese Größen bilden ein Syndrom, das eine unbekannte Wasserprobe den Naturräumen zuordnen kann. Dazu wurden für jeden Raum jeweils fünf bis sieben Taxa ermittelt, die die Gebiete repräsentieren. Den letzten Teil der Ergebnisse bilden zwei multivariate Analysen mit speziellem Design, die jahres-zeitliche Aspekte in der Zönosestruktur beschreiben. Zum einen wird dargestellt, welche chemisch-physikalischen Merkmale während einzelner Jahreszeiten eine größere Rolle für die Variation assoziierter Taxa spielen könnten. Zum anderen wird gezeigt, wie man anhand der stetigen Taxa jahreszeitliche Schwankungen entlang der zehn wichtigsten Gradienten in der Zönosenzusam-mensetzung quantitativ darstellen kann. Den Abschluss der Arbeit bildet die Diskussion der zu Anfang der Arbeit aufgeworfenen Fragen. Es spricht einiges dafür, dass drei Bioareale im Untersuchungsgebiet vorhanden sind, obwohl diese Gebiete etwas überlappen. Weiterhin werden Fragen diskutiert der Stabilität von Fließgewässer-zönosen in den 'Bioarealen', der Notwendigkeit, Zönosen in neutraler Form zu analysieren, und der Schwierigkeiten, ein Wiedererholungspotenzial aufgrund von Störungen an langjährig adaptierten Zönosen statistisch zu ermitteln. Im Vergleich mit zwei ähnlichen Arbeiten zu diesem Thema wird schließlich noch das integrative Konzept dieser Arbeit gegenüber der Index-basierten Forschung herausgestellt.

The present study investigates the statistical options for separating macroinvertebrate communities in a zoogeographical way. The communities investigated inhabit three different natural landscapes. 145 taxa were collected with the so-called SURBER-sampler-method at 40 sampling sites in the Hanover area (Germany) during five periods, each lasting six-weeks, during autumn 1998 until spring 2000. In addition to these samplings, data of 52 abiotic parameters were gathered. In order to reveal relevant ecological interrelationships between the abiotic and biotic data it was necessary to apply multivariate methods, including the Two-Way Indicator Species Analysis, both the direct and indirect form of the Correspondence Analysis, the Principal Components Analysis and derived from that the Principal Response Curve. Furthermore, there was an additional need to use multivariate methods as a result of the data. The collected data exhibited a large variance, as many outdoor samples often do. The study begins with a description of its genesis. Several questions are raised concerning the structure of the communities investigated and the existence of 'bioareas'. Next, a presentation of several multivariate statistical tools is provided, since the major task of the present study was their use in an ecologically meaningful way. The problem of the correct application of multivariate tools to community data is demonstrated und discussed with reference to the choice of abundance classes. Then the investigated landscape areas are described. Criteria for the choice of sample sites, the used materials, and methods of data collection, as well as the characteristics of the data are discussed. The first results are described using simple univariate means to show the main aspects of data variability. They give an overview of the structural surroundings of the sample sites and the temporal, spatial, and structural diversity of the macro-invertebrate samples. Thirty-three from 145 taxa were defined as 'Leitformen' (indicator species sensu lato) because of their permanent occurrence over time. Following this, 52 environmental gradients and the coenoses are multivariate analyzed. Despite the large variance, a zoogeographical differentiation of the three landscape areas could be achieved over the whole period of the investigation. However, from all used parameters, only the twenty water-related parameters correlate with the three areas as well as with the macroinvertebrate community structure. After a statistical confinement, a reduced combination of representative parameters were found, comprising pH-value, conductivity, dissolved organic carbon and velocity of stream flow. These parameters are forming a syndrome, which allows the assignment of an unknown water sample to its landscape area. In addition, three groups of five to seven taxa are established that represent their respective area. The last results section contains two multivariate analyses with special design. The first one describes seasonal aspects of the coenotic structure. It shows which physicochemical parameters could play an important role for the explanation of the variation of associated taxa groups during single seasons. The second one demonstrates how seasonal fluctuations of the coenotic composition can be described in a quantitative manner from a group of constantly found taxa along ten most important gradients. Finally, the questions of the coenotic structures raised in the beginning are discussed. There is evidence to suggest the existence of three 'bioareas' in the investigated region, although these areas overlap somewhat. Furthermore, the stability of the freshwater communities in the 'bioareas', the necessity of analyzing them in a neutral way, and the difficulties of detecting a coenotic recovery on long-term adapted communities is discussed. Lastly, the findings are compared with those of two studies of comparable contents, and the integrative concept of the present study is contrasted with the concept of index-based biocoenosis research.

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