| Summary: | Karten, die die Dichte und das Vorkommen von Wildtierarten aufzeigen, sind ein wertvolles Hilfsmittel für das Wildtiermanagement. Jedoch sind solche Karten oft nicht für bestimmte Arten oder bestimmte Gebiete verfügbar. Diese Arbeit zeigt am Beispiel von Murmeltier, Rotfuchs, Feld- und Schneehase, wie in kleinen, repräsentativen Regionen eines Studiengebiets gesammelte Daten genutzt werden können, um gebietsübergreifende Dichtekarten zu erstellen – am Beispiel Südtirol. In den repräsentativen Gebieten wurden Daten zu Umweltvariablen und Abschussstatistiken über einen Zeitraum von über 140 Jahren gesammelt. Die Abschussstatistiken dienten dabei als Indikator für die Dichte von Wildbeständen. Mittels Multipler Linearer Regression (MLR) konnten jene Umweltvariablen bestimmt werden, welche sich signifikant auf die jeweiligen Wilddichte auswirken. In einem weiteren Schritt wurden Karten, die die relevanten Umweltvariablen auf dem gesamten Untersuchungsgebiet Südtirol darstellen, erstellt und diese basierend auf den Ergebnissen der MLR zu Dichtenkarten zusammengeführt. Die Genauigkeit der erstellen Dichtekarten wurde mit unabhängigen Datensätzen, die entweder aus weiteren Jagdstatistiken stammen oder in Feldarbeit gesammelt wurden, beurteilt und damit das treffsichterste Modell ausgewählt. Die Umweltvariablen, die laut den MLRs einen relevanten Einfluss auf die Wilddichten der vier untersuchten Tierarten haben, stimmen mit Angaben zum bevorzugten bzw. gemiedenen Lebensräumen in der Literatur großteils überein. Für Murmeltier- und Fuchsvorkommen konnten relative genaue Dichtekarten für das gesamte Untersuchungsgebiet erstellt werden. Die erstellten Dichtekarten für Feld- und Schneehasen zeigten hingegen nur moderate Ergebnisse. Diese Arbeit zeigt, dass dieser modell-basierte Ansatz zur Erstellung von großflächigen Dichtekarten ein zeit- und kostensparendes Instrument für das Wildtiermanagement und die Agroforstwirtschaft sein kann. Durch die Verwendung von punktgenauen, georeferenzierten Abschussstatistiken als ...
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