Erhebung krautiger Vegetation renaturierter Flussauen mittels Flora Incognita am Beispiel Hufeisen Sierndorf
The aim of this bachelor thesis is to find out whether the Flora Incognita app and Ellenberg’s method of ecological indicator values are suitable for use by citizen scientists to assess the state of renaturalisation of floodplains. It is investigated to what extent the various sites in the Sierndorfer Hufeisen study area differ in terms of herbaceous vegetation and whether the indicator values can provide information about the condition of the habitats or not. Furthermore, it will be explored what statements generally can be made about the condition of renaturalised floodplains with a rough on-site survey and the use of apps such as Flora Incognita and what should be considered if this is done by citizen scientists. In the area studied, the herbaceous vegetation at five different locations along a moisture gradient was analysed in more detail. The plants were identified using the AI plant recognition app Flora Incognita. The ecological indicator values of the identified plants were then determined in six categories. An attempt was made to compare the sites on the basis of the mean ecological indicator values. The results show that the herbaceous vegetation at the various sites differs greatly from one another, both in the type of plants and in the number of species. Furthermore, the mean ecological indicator values according to Ellenberg provide initial indications of the vegetation analysed in the Sierndorfer Hufeisen. There are significant differences between the analysed sites, particularly in the categories “moisture” and “nitrogen”. Finally, it can be concluded from the results that the use of Flora Incognita is suitable for roughly recording the vegetation conditions of renaturalised floodplains. Even if the app is not flawless, the potential for citizen scientists is great.
Vergleich einfacher Methoden zur Messung der Baumbiomasse und des Kohlenstoffgehaltes in Auwäldern – am Beispiel Hufeisen Sierndorf
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurden verschiedene Citizen Science taugliche Methoden zur Messung und Berechnung der Baumbiomasse und der in ihr gespeicherten Kohlenstoff- und CO2-Mengen in einer Flussaue untersucht.
Vegetationsstrukturanalyse und Untersuchung der Kohlenstoffspeicherung in krautigen Pflanzen am Beispiel Hufeisen Sierndorf
Diese Bachelor-Arbeit analysiert vier Methoden zur Erfassung der Phytomasse und damit des Kohlenstoffspeicherpotenzials krautiger Pflanzen im Hinblick auf ihre Effizienz, Genauigkeit und Eignung für Citizen-Science-Projekte. Des Weiteren wird analysiert, ob es signifikante Unterschiede im Kohlenstoffspeicher krautiger Pflanzen zwischen fünf verschiedenen Standorten in einem Gebiet am Altarm Sierndorf an der March gibt. Die Erntemethode dient als Referenzmethode, jedoch werden aufgrund ihrer Destruktivität alternative Methoden geprüft. Dazu zählen PhytoCalc, ein Berechnungsmodell, die „Weiße Leinwand“-Methode, die auf Schätzung der horizontalen Pflanzendichte basiert, sowie die Braun-Blanquet-Methode, die sich auf die Schätzung der vertikalen Pflanzendichte stützt. Die Ergebnisse zeigen signifikante Unterschiede im Kohlenstoffspeicher zwischen den Standorten, wobei die Flussnähe keinen wesentlichen Einfluss hat. Die PhytoCalc-Methode unterschätzt die Phytomasse deutlich. Ein Vergleich der Methoden zur Vegetationsstruktur ergab, dass die „Weiße Leinwand Methode“ verlässlichere Ergebnisse liefert als die Braun-Blanquet Methode. Aus den Ergebnissen lässt sich ableiten, dass die Vegetationsdichte, insbesondere in dicht bewachsenen Vegetationsbeständen, nicht immer einen zuverlässigen Indikator für die Phytomasse darstellt. Dennoch liefern die Methoden zur Schätzung der Vegetationsdichte genauere Ergebnisse als die PhytoCalc-Methode, wodurch die „Weiße Leinwand“-Methode als die geeignetste Option für Citizen-Science-Projekte einzuschätzen ist.
Kohlenstoffspeicherung und pflanzenverfügbarer Nährstoffgehalt im Boden aquatischer Auen-Habitate am Beispiel Hufeisen Sierndorf
Im Rahmen der Bachelor-Arbeit wurden im Untersuchungsgebiet Hufeisen Sierndorf Bodenproben an vier unterschiedlichen aquatischen Auen-Habitaten entnommen. Dabei wurden einfache und aufwendigere Citizen Science Methoden sowie eine Laboranalyse miteinander verglichen. Der durchschnittliche Anteil an organischem Gehalt in der Trockenmasse beträgt 10,91%. Bei den pflanzenverfügbaren Nährstoffen lagen die Durchschnittswerte bei 5,41μg/g N-NH4, 15,92μg/g N-NO2, 7,33μg/g N-NO3 und 10,68μg/g P-PO4. Muffeln und die Schätzung des organischen Gehalts mittels Fingerprobe und Bodenfarbe führten großteils zu übereinstimmenden Ergebnissen. Die kolorimetrische Analyse zur Bestimmung des Nährstoffgehalts führte bei N-NO3 zu stark von der Continuous Flow Analysis abweichenden Ergebnissen. Bei P-PO4 lagen die Ergebnisse von kolorimetrischer Analyse und CFA wesentlich näher beieinander. Bei der Bewertung der Treibhausgasbilanz sollten neben der Kohlenstoffakkumulation im Boden auch die emittierten Treibhausgasemissionen ermittelt werden. Die Renaturierung von Flussauen hat sowohl positive Auswirkungen auf die Treibhausgasbilanz als auch auf den Nährstoffkreislauf.
Potential & Grenzen wissenschaftlicher Datenerhebung zur Bewertung von Ökosystemdienstleistungen durch Schüler*innen der NMS Hohenau – eine Fallstudie
Das EU- Projekt „Restore4Life“ plant die Renaturierung von Fluss- und Auenlandschaften im Donaubecken, in Zusammenarbeit mit Citizen Scientists. Die nachstehende Fallstudie soll in diesem Rahmen das Potential und die Grenzen transdisziplinärer Arbeit, hinsichtlich der Datengenerierung zur Beurteilung von Ökosystemdienstleistungen aufzeigen. In Hohenau an der March, einer Gemeinde nahe den March-Thaya-Auen, wurde nach Erstellung des „R4L Arbeitspakets“, eine Datenerhebung biologischer Parameter in Zusammenarbeit mit der NMS Hohenau geplant. Dieses Arbeitspaket beinhaltet Protokolle unterschiedlicher Messmethoden für Schulklassen, um deren Anwendbarkeit zur Erhebung von Baumdaten, Biodiversität und Bodeneigenschaften im Feld zu testen. Anhand der Ergebnisse wurde deutlich, dass die Qualität der durch die Schüler*innen erhobenen Daten, im Vergleich zu Expertenerhebungen im selben Gebiet, annähernd ident ist. Dies lässt den Schluss zu, dass künftige Forschungsprojekte in Kooperation mit Schulen zur Zustandserfassung österreichischer Auen nicht nur eine Bereicherung für die Naturwissenschaft sind, sondern auch große Bedeutung für die Zukunft des Artenschutzes und die Konservierung bedrohter Lebensräume in Österreich halten können.
Kohlenstoffspeicherung und Nährstoffgehalt in den dynamischen Donauauen des Szigetköz Landschaftsschutzgebiets: Eine biogeochemische Analyse von Boden – & Sedimentproben
Böden weltweit enthalten knapp 3.100 Gigatonnen Kohlenstoff. Das sind umgerechnet 3.1 Billionen Tonnen. Somit zählen Böden global zu einem der wichtigsten Kohlenstoffspeicher. Interessant dabei: Feuchtgebiete, wie Moore und Flussauen enthalten 30 % des gesamten Boden-Kohlenstoffs, obwohl sie nur 3 % der Erdoberfläche ausmachen. Zweifellos sind diese Ökosysteme von großer Wichtigkeit in Bezug auf den globalen Kohlenstoffkreislauf und Klimawandel. Im Rahmen dieser biochemischen Analyse wurden Bodenproben an sieben Standorten im Augebiet des Szigetköz entnommen und auf acht verschiedene Parameter untersucht. Dabei lag besonderer Fokus auf dem organischen Kohlenstoffanteil (Corg) und den pflanzenverfügbaren Nährstoffen (Ammonium, Nitrit, Nitrat und Phosphat). In weiterer Folge wurde statistisch untersucht, wie sich die einzelnen Parameter in Bezug auf die verschiedenen Habitattypen auswirken. Der durchschnittliche Corg-Gehalt der sieben Entnahmestandorte liegt bei 6,25 % und ist deutlich vom Habitattyp abhängig. Weiters konnten interessante Zusammenhänge zwischen dem Wassergehalt und Nitrit sowie Nitrat festgestellt werden, was auf die Prozesse der Nitrifikation und Denitrifikation zurückzuführen ist. Der Gehalt und die Verteilung der untersuchten Parameter ist stark auf die komplexen Prozesse im Augebiet zurückzuführen.
