Berechnung der Wachstumswahrscheinlichkeit für Steinpilze - Pilz4You_1

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Berechnung der Wachstumswahrscheinlichkeit für Steinpilze

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Nachfolgend sollen erste Ergebnisse der durchgeführten Berechnungen des Pilzwachstums von Steinpilzen dargestellt und diskutiert werden. Diese Läufe erfolgten im sogn. „Lernmodus" des Prognosesystems, bei dem das dynamische Verhalten der beobachteten Zielgröße (Pilzwachstum) für die zur Verfügung stehende Beobachtungsperiode unter Verwendung verschiedener Prediktoren möglichst gut nachgebildet werden soll. Alle nachfolgend beschriebenen Ergebnisse wurden unter Beachtung der aus den Testrechnungen abgeleiteten und zuvor diskutierten allgemeinen Schlussfolgerungen erzielt.

Wachstums-Prognosen für Steinpilze
Die mit dem Prognoseprogramm durchgeführten Berechnungen erfolgten im Fall der Steinpilze für den Zeitbereich 1988-2019 (Gesamtanzahl Tage: 11.688), wobei wiederum nur die Werte innerhalb der Wachstumsperiode 01.06. - 23.11. berücksichtigt wurden (176 Tage pro Jahr). Auch hier wurden für die Rechnungen jeweils alle 10 ArcEGMO-Primärparameter als Prediktoren im Prognosesystem aktiviert.

Zunächst sollen - wie bereits für den Pfifferling - die Auswirkungen verschiedener Prediktoren-Pools auf die Prognoseergebnisse demonstriert werden. Die folgende Abbildung zeigt den Verlauf der Beobachtungswerte (BEO) für den Zeitbereich 1992-1995, zusammen mit den Ergebnissen von 4 unterschiedlichen Prognoseläufen (PROG1..PROG4). Diese unterscheiden sich hinsichtlich der Anzahl und Art der zeitverschobenen Prediktoren wie folgt:

  • PROG1: Alle 10 zeitverschobenen Parameter aktiviert, Verwendung der gleichen Vorperiode 001-120, die bei den Screening-Analysen als die beste gemeinsame Vorperiode ermittelt wurde (s. ) (insgesamt 20 Prediktoren)

  • PROG2: Alle 10 zeitverschobenen Parameter aktiviert, Verwendung der jeweils besten Vorperiode für jeden Parameter (insgesamt 20 Prediktoren)

  • PROG3: Nur die relevanten zeitverschobenen Parameter EP,LT,PI aktiviert, Verwendung der gleichen Vorperiode 001-120 (insgesamt 13 Prediktoren)

  • PROG4: Wie PROG1, aber statt maximal 9 werden 15 der vorgegebenen Prediktoren bei der multiplen Regressionsanalyse in CART zugelassen (insgesamt 20 Prediktoren)

Beobachtetes und berechnetes Wachstum von Steinpilzen, dargestellt für die Periode 1992-1995: Auswirkungen verschiedener Prediktoren-Pools auf die Prognoseergebnisse

Deutlich zu erkennen sind auch im Fall der Steinpilze deutliche Unterschiede des mit den vier Varianten berechneten Wachstums. Die Berechnungsvariante PROG2 deutet auch hier darauf hin, dass für die zeitverschobenen Parameter jeweils die gleiche Vorperiode verwendet werden sollte. Alle übrigen drei Varianten führen im vorliegenden Beispiel zu einer akzeptablen Beschreibung des beobachteten Wachstums, unterscheiden sich für andere Teilperioden z.T. aber deutlicher voneinander. Die Schlussfolgerungen aus den für Steinpilze durchgeführten Testrechnungen sind ansonsten denen für Pfifferlinge ähnlich.

Nachfolgend werden auch für Steinpilze weitere Ergebnisse der durchgeführten Testrechnungen vorgestellt, wobei wieder nur die als optisch „beste" Variante identifizierte Rechnung dargestellt wird. Die folgende Abbildung zeigt zunächst das Ergebnis der Prognoserechnung für die Gesamtperiode 1988-2019. Erkennbar ist, dass das beobachtete Wachstum insbesondere in seiner quantitativen Ausprägung generell weniger gut beschrieben wird als für Pfifferlinge. Die Beobachtungswerte sind in einigen Jahren deutlich höher als die prognostizierten Werte. Auch für die pilzlosen Jahre 1991 und 1999 wird ein geringes Wachstum berechnet.

Beobachtete und berechnete Werte des Wachstums von Steinpilzen in der Gesamtperiode 1988-2019

Darstellungen der Berechnungsergebnisse für kürzere Perioden zeigen diese Defizite auch hier deutlicher. In den beiden folgenden Abbildungen sind die Ergebnisse für die Teilperioden 1992-1995 bzw. 2013-2016 dargestellt. Während in den pilzreichen Jahre 1992-1994 beobachtete und berechnete Werte des Steinpilzwachstums recht gut „zueinander passen", werden die Beobachtungsdaten der Jahre 2013-2016 nur unzureichend beschrieben. Sowohl die zeitliche Dynamik als auch die Höhe der beobachteten Wachstumswerte werden durch die Berechnungen nur näherungsweise wiedergegeben.

Beobachtetes und berechnetes Wachstum von Steinpilzen in der Periode 1992-1995

Lässt man alle verfügbaren 20 Prediktoren bei den Prognoserechnungen für Steinpilze zu, so werden vom Prognosesystem die folgenden 8 Prediktoren als die relevantesten identifiziert und zur Berechnung der finalen Wachstumswerte verwendet: LT_001-120, BF, BF_001-120, RF, PI_001-120, LT, WI_001-120 und LT_001-120.

Beobachtetes und berechnetes Wachstum von Steinpilzen in der Periode 2013-2016

Dabei handelt es sich um 3 Primär- sowie 5 zeitverschobene und über 4 Vormonate (Tage 1 bis 120) gemittelte Parameter. Für das Wachstum von Steinpilzen spielen also völlig andere Prediktoren (und damit Witterungsbedingungen) eine relevante Rolle als im Fall der Pfifferlinge.

Die Bedeutung der bis zu 3 Monate zurückliegenden zeitverschobenen Prediktoren weist darauf hin, dass die aktuellen Witterungsbedingungen einen geringeren Einfluss auf das Wachstum von Steinpilzen haben. Die aktuelle und die über die letzten Monate gemittelte Lufttemperatur LT spielt im Fall der Steinpilze offenbar aber eine wichtigere Rolle als bei Pfifferlingen.  Da sich für die Pilotversion des Prognosesystems  die relativen Gewichte der zu den Berechnungsergebnissen beitragenden Prediktoren noch nicht ermitteln lassen, sind Aussagen zur Bedeutung einzelner Prediktoren bei der Beschreibung des Pilzwachstums noch nicht möglich.

Im Fall der Steinpilze erweist es sich also als wesentlich komplizierter, die das Wachstum dominierenden klimatischen Einflüsse zu finden. Damit erhärtet sich der bereits zuvor im Rahmen der Screening-Analysen geäußerte Befund, dass sich die Dynamik des Steinpilzwachstums deutlich von der der Pfifferlinge unterscheidet. Mehr als bei diesen scheint eine Beobachtungsperiode von etwa 30 Jahren bei weitem nicht auszureichen, das komplexe Wachstumsverhalten dieser Pilzart zu erfassen und adäquat nachzubilden.

 
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