Die vergleichende Validierung quantitativer Modelle von Pflanzengemeinschaften

Abstract

Aufgrund der zunehmenden Bedeutung von Simulationsmodellen für das Ökosystemmanagement stellt sich die Frage nach deren Eignung für den praktischen Einsatz. Zur Bestimmung der Tauglichkeit eines Modells für die Prognose realer Prozesse dient gemeinhin die Modellvalidierung. Ein wesentlicher Bestandteil aller Ökosysteme der Erde sind Pflanzenpopulationen. Aus der Vielzahl quantitativer Modelle für Pflanzengemeinschaften wurden vier grundlegende Ansätze ausgewählt, um an ihnen ein Validierungskonzept zu entwickeln und anzuwenden. Es handelte sich um das Ertragsmodell (de Wit 1960), das Konkurrenzmodell (Volterra 1926), das Matrixmodell (Balzter 1998) und das Ressourcenmodell (Tilman 1990). Daran anschließend erfolgten Messungen an Pflanzengemeinschaften verschiedener Zusammensetzung und Umweltkomplexität: im Freiland, im Gewächshaus und in der Klimakammer. Anhand dieser Meßreihen wurden die Modelle vergleichend validiert. Das Validierungskonzept bestand aus sechs Stufen mit steigender Anforderung an das Skalenniveau. Auf der letzten Stufe wurde eine Aussage über den möglichen Einsatzbereich des Modells getroffen, welche die Ergebnisse der vorhergehenden Validierungsstufen berücksichtigte. Diese Stufung stellte sicher, daß eine minimale Aussage zur Modellvalidität selbst dann erfolgen konnte, falls eine Validierung über die Stufe eins hinaus nicht möglich war. Von den verwendeten Validitätsmaßen erwiesen sich die visuellen Bonituren (Punkt- und Kurvenkongruenz) sowie der Mittlere Absolute Fehler (MAE) als besonders verläßliche Indikatoren der Modellvalidität. Aus diesem Grund bildeten sie die Entscheidungsgrundlage für die Reihung der getesteten Modelle entsprechend ihrer Validität. Es zeigte sich dabei, daß die vergleichende Modellvalidierung, je nach den verwendeten Maßzahlen zu unterschiedlichen Resultaten gelangte. Darüber hinaus ließ die Modellvalidität mit steigender Umweltkomplexität nach. Letztlich wurde ein multivariater Ansatz zur Modellreihung verwendet, welcher Punktkongruenz, Kurvenkongruenz und MAE beachtete. Danach war das Ressourcenmodell geringfügig besser als das Konkurrenzmodell, gefolgt vom Matrixmodell und schließlich dem Ertragsmodell. Due to the increasing value of simulation models for ecological systems management the question arises, whether they are suitabe for the field use. To test the usefullness of models to predict real processes, model validation is commonly applied. A substantial component of all ecological systems on the planet earth are plant populations. Out of the abundance of quantitative models for plant communities four fundamental ideas were selected, to develop and use a validating concept. These models were the yield model (de Wit 1960), the competition model (Volterra 1926), the matrix model (Balzter 1998) and the resource model (Tilman 1990). After that measurements were made on plant communities of different composition and environmental complexity: in the field, in the greenhouse and in the clima chamber. On the basis of these data series the four models were comparatively validated. The validation concept consisted of six stages with rising requirements to the statistical scale level. On the last stage a statement about the possible area of application of the model was made, which considered the results of the preceding validating stages. This staggering guaranteed that a minimum statement could be made on a models validity even then, if a model validation will not leave stage one. Of the validity measures the visual measures (point and curve congruence) as well as the mean absolute error (MAE) proved to be particularly reliable indicators of the model validity. For this reason they formed the decision basis for lining the tested models up according to their validity. It was then shown that the comparative model validation came to different results, depending upon the validity measure applied. Above that the validity of models decreased with increasing environmental complexity. Finally a multivariate type of model lining was taken, considering point congruence, curve congruence and MAE. According to this multivariate measure the resource model was slightly better than the competition model, followed by the matrix model and finally the yield model.