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Background, Aim and Scope:
In der Fachliteratur zur Bioindikation werden Hypothesen diskutiert, welche Faktoren die Metallakkumulation von Moosen neben der atmosphärischen Deposition beeinflussen. Jedoch ist keine statistische Analyse bekannt, die diese Hypothesen mit großen und einheitlich erhobenen Datensätzen überprüft. Deshalb wird untersucht, ob Standortmerkmale wie Höhe über NN, Meeresnähe, Kronentraufeffekt, Niederschlag, Moosart oder unterschiedliche Analyseverfahren statistisch relevanten Einfluss auf die Ergebnisse des Moos-Monitorings haben. Grundlage sind Messdaten der Heavy Metals in Mosses Surveys, Probenentnahmeorte beschreibende Metadaten sowie Flächendaten zu Niederschlag, Höhe und Landnutzung Deutschlands.
Main Features:
Ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Metallgehalten in Abhängigkeit von der Höhe der Probenentnahmeorte über NN, ihrer Meeresnähe sowie ihrer Lage diesseits und jenseits von Staatengrenzen besteht, wird mit dem U-Test geprüft. Mit Spearman-Rangkorrelationsanalysen werden die statistischen Zusammenhänge zwischen Metallakkumulation und Meeresnähe sowie Höhenlage über NN quantifiziert. Neben den bivariaten Analysen wird Classification and Regression Trees (CART) angewendet, um aus der Gesamtmenge der vorliegenden Prädiktorvariablen diejenigen Faktoren zu bestimmen, die den größten Einfluss auf die Metallbioakkumulation haben. Die Ergebnisse der statistischen Analysen werden mit entsprechenden Erkenntnissen aus der internationalen Fachliteratur abgeglichen.
Results:
Es zeigt sich, dass vor allem die Moosart, der Kronentraufeffekt und der Niederschlag die Metallakkumulation in den Moosen beeinflussen. Diese Faktoren korrelieren stärker mit der Metallbioakkumulation als die Quellen-bezogenen Prädiktoren wie Verkehr- und Siedlungsflächen.
Discussion:
Die statistische Analyse des Einflusses standörtlicher Randfaktoren auf die Metallbioakkumulation anhand flächendeckend vorliegender Mess- und Metadaten und Flächeninformationen zu Niederschlag, Höhe und Landnutzung ist die erste ihrer Art weltweit. Die entsprechenden Ergebnisse spiegeln den internationalen Forschungsstand weitestgehend wider, doch sind zu deren Verdichtung weitere statistische Analysen mit anderen nationalen Datenbeständen notwendig. Auch sollten im Sinne einer Sensivitätsanalyse alternative Entscheidungsbaumverfahren eingesetzt und deren Ergebnisse verglichen werden.
Conclusions:
Da die Randbedingungen der Datengewinnung von der Probenentnahme bis zur statistischen Analyse europaweit nicht völlig identisch sein können, müssen nicht nur die Messdaten, sondern auch – wie in Deutschland seit der Kampagne 2000 – geeignete Metadaten zum Datenerzeugungsprozess in Datenbanken dokumentiert und zusammen mit den Messdaten ausgewertet werden.
Perspectives:
Die Moosmonitoring-Verfahrensrichtlinie sollte überarbeitet werden, um die aufgezeigten Einflüsse einzuschränken, die Verfahrensstandardisierung voranzutreiben sowie die Qualitätskontrolle zu effektivieren. Hierzu sollte es gehören, dass die Informationen zu den Moosprobenentnahmestandorten integraler Bestandteil der Datenauswertung werden. Grundsätzlich bedarf es einer statistisch fundierten Grundlagenstudie, in der die Hypothese artspezifischer Stoffakkumulation in Moosen überprüft wird.
Sollte die hier vorgestellte Datenauswertung mit den Ergebnissen der Messkampagne 2005 dieselben Resultate liefern, sollten nach Naturräumen differenzierte Korrekturfaktoren für den Traufeinfluss, die regional unterschiedlichen Niederschlagsverhältnisse und die Moosart auf die Metallgehalte in den Moosen angewendet werden.
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