Lern- und Qualifikationsziele:
Die Studierenden haben grundlegende Kenntnisse über die Landschaftsökologie als Wissenschaftsdisziplin. Die Studierenden haben die Fähigkeit, die grundlegenden biotischen Komponenten von Ökosystemen, die abiotischen Komponenten von Ökosystemen sowie die Wechselwirkungen zwischen diesen Komponenten problemorientiert zu analysieren und zu bewerten. Die Studierenden haben Fähigkeiten zu systemischem Denken und sind in der Lage, wissenschaftliche Problemstellungen mit Hilfe von Konzeptmodellen zu begegnen. Die Studierenden können weiterhin Primärliteratur erfassen, in Bezug setzen und kritisch hinterfragen.
Organisatorische Hinweise:
Die Veranstaltungen werden präferiert in Englisch abgehalten.
- Einführung, Organisatorisches; Grundlagen der Landschaftsökologie und der Stadtökologie
- Abiotische Komponenten von Landschaften (mit einem Schwerpunkt auf Bodenfunktionen und Bodenverbreitung, sowie Bezügen zu Wasser und Klima)
Kurzvorträge zu verschiedenen Bodentypen
- Biotische Komponenten (Flora, Fauna, Arten, Habitate, Lebensgemeinschaften, Vegetationszonen)
Kurzvorträge zu verschiedenen Biomen
- Ökosystemfunktionen (Energiehaushalt, Stoffflüsse, Wasserbilanz, Kohlenstoffkreislauf, Nährstoffkreisläufe)
Kurzvorträge zu einzelnen Größen des Wasserhaushaltes
- Landschaftsstrukturen und der Ansatz der Landscape Metrics
Kurzvorträge zu verschiedenen Landschaftsmaßen
- Landnutzung, Landnutzungs-typen und Klassifikation, Landnutzungsdetektion
Kurzvorträge zu Landnutzungstypen
- Landschaftsbewertung und Landschaftsplanung (Ökosystem- und Landnutzungsmanagement, Naturschutzplanung, Renaturierung)
- TEX „Grüne Infrastruktur Berlins“ 4h
- Der ökologische Fußabdruck; Ökosystemdienstleistungen; Synthese, Zusammenfassung
Kurzvorträge zu einzelnen Ökosystemdienstleistungen
- TEX „Stadtbäume in Adlershof“ 4h
Prüfung: Vortrag und Projektarbeit (2500-3000 Worte), deutsch, englisch möglich,
(Literaturverwaltung mit Mendeley, https://www.mendeley.com/?interaction_required=true, Die Projektarbeit kann auch zu zweit geschrieben werden. Es muss aber ersichtlich sein, welcher Part von welcher Person kommt.
Abgabetermin:
Sonstiges: Die Vorlesungen und Übungen werden im Moodle abgelegt
Die Übungsdaten (vorerst nur auf Stick und persönlich übergeben, da Datenrechte hier z.T. vorliegen)
Max Teilnehmerzahl: 15
Lern- und Qualifikationsziele:
Die Studierenden haben grundlegende Kenntnisse über die funktionelle Landschaftsökologie sowie Trait-Ecology als Wissenschaftsdisziplin. Die Studierenden haben die Fähigkeit, Komponenten der Bio-und Geodiversität sowie dessen Interaktionen zu verstehen, zu analysieren und zu bewerten. Die Studierenden bekommen grundlegende Kenntnisse zum Monitoring und Modellieren von Land-Use Intensity, Disturbances, Ecosystem Health, Hemeroby sowie von Human well beeing.
Die Studierenden haben Fähigkeiten zu systemischem Denken und sind in der Lage, wissenschaftliche Problemstellungen mit Hilfe von statistischen/komplexer statistischer Modelle sowie Konzeptmodellen zu begegnen. Die Studierenden bekommen Einblick in Methoden des DataScience, Verfahren von Machine Learning sowie Semantic Web als methodische Grundlagen der funktionellen Landschaftsökologie.
Organisatorische Hinweise:
Die Veranstaltungen werden präferiert in Deutsch abgehalten.
Inhalte: Seminar
- Wissenschaftliches Schreiben
- Einführung in die Notwendigkeit von Datascience und digitaler Geographie/Landschaftsökologie
- Einführung und Grundlagen der funktionellen Landschafsökologie
- Einführung und Grundlagen der Trait-Ecology,
- Trait Ansatz zur Erfassung von Bio-Geodiversität und dessen Interaktionen
- Trait Ansatz zum Monitoren von Land-Use Intensity, Disturbances, Ecosystem Health, Hemeroby sowie von Human well beeing
- Landschaftsstrukturanalyse (Landscape Metrics)
- Landschaftsmodellierung, Aufbau von Landschaftsmodellen,
- Methoden der komplexen statistischen Datenauswertung (Data Mining Verfahren)
- DataScience, Verfahren von Machine Learning und Semantic Web
- Exemplarische Untersuchung von Land-Use-Intensity an Beispielregionen unter Einsatz von open access Software (GIS, Landscape Metrics, Datenprodukte der Fernerkundung, DataMining Verfahren, Geostatistic, Datenbanken)
Arbeiten am PC – unter Nutzung frei verfügbarer Software
QGIS (Quantum GIS) - Home
http://www.qgis.org/de/site/about/index.html
Software: (sehr gut in der Rasterverarbeitung)
gv-SIG- Home
http://gvsigce.org/
Fragstats
(Analysen von Landschaftsstrukturen, Landscape Metrics)
http://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html
GuidosToolbox
https://ec.europa.eu/jrc/en/scientific-tool/guidos-toolbox
Gephi
(open source – Netzwerkanalyse)
https://gephi.org/
RapidMiner
(Tool zum DataMining und Analysen komplexer Daten)
Open Source in der Test-Version (
https://rapidminer.com/
Textpad
(Texteditor für Big Data)
Open Source
https://www.textpad.com/
SNAP Tool
(Toolbox for scientific exploitation of Earth Observation missions – z.B. Sentinel RS Data)
Open Source
http://step.esa.int/main/
Mendeley
(Tool zur Literaturverwaltung)
Open Source
https://www.mendeley.com/?interaction_required=true
Empfehlungen zu folgender Literatur:
Bücher
- Leser, H.; Löffler, J. Landschaftsökologie; Auflage: 5.; UTB GmbH, 2017; ISBN 3825287181.
- Steinhardt, U.; Blumenstein, O.; Barsch, H. Lehrbuch der Landschaftsökologie; Spektrum Akademischer Verlag, 2012; ISBN 3827423961.
- Andreas Dengel Semantische Technologien: Grundlagen. Konzepte. Anwendungen; Spektrum Akademischer Verlag, 2011; ISBN 3827426634.
Provost, F.; Fawcett, T. Data Science für Unternehmen: Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden; mitp, 2017; ISBN 395845546 |
