Open Access

Michael Rudner

• Ausgehend von der Frage, ob es möglich ist, für selten auftretende Pflanzenarten oder Vegetationstypen auf der Grundlage vorhandenen Expertenwissens ein Modell zu erstellen, das die Realnische des Zieltaxons zutreffend beschreibt, werden hier zwei Fuzzy-Logik-Ansätze verglichen. Am Beispiel westmediterraner Zwergbinsenrasen (I s o e t o - N a n o j u n c e t e a ) wird untersucht, ob sich ein weitgehend fuzzifizierter Ansatz, der alle Eingangs- und Ergebnisvariablen als linguistische Variablen behandelt und einen umfangreichen Regelsatz benötigt, sich besser eignet als ein Ansatz, bei dem für jedes Zieltaxon die Habitateignung über eine Zugehörigkeitsfunktion pro Umweltvariable formuliert wird. Die Modellierung gelingt mit beiden Verfahren ähnlich gut. Die Vor- und Nachteile der beiden Fuzzy-Logik-Ansätze werden abgewogen. Insgesamt wird klar, dass sich dieser Weg für die Beschreibung der Realnische gut eignet und die Wahl der Variante in Abhängigkeit von der Fragestellung erfolgen sollte. Die Erarbeitung wissensbasierter Habitateignungsmodelle stellt einen sinnvollen Schritt dar, um seltenere Taxa in Landschaftsmodelle mit aufzunehmen.
• This study examines the ability of two fuzzy logic approaches to adequately describe the realised niche of a specific target taxon in Western Mediterranean dwarf rush communities (I s o e t o - N a n o j u n c e t e a ). In a strongly fuzzified approach, which required a large set of rules, all independent and dependent variables are coded as linguistic variables. This approach is compared to a different approach which defines habitat suitability through a membership function per taxon and independent variable. Both approaches yield acceptable results. Advantages and disadvantages of both fuzzy logic approaches are discussed. It is shown that this method is well suited for the description of realised niches and that the approach should be chosen depending on the question of the study. Knowledge based model building is a crucial step for the integration of rare taxa in landscape models.