Aus Wissenschaft und Forschung – Scientific Articles Jan Evers, Andreas Schulze Zur Schlüsselrolle eines integrierten Datenmanagements für die verbesserte Nutzbarmachung von Daten des Forstlichen Umweltmonitorings The Key Role of Integrated Data Management in Improved Utilisation of Environmental Monitoring Data in Forests 1 Einführung Das Forstliche Umweltmonitoring umfasst neben Erhebungen auf einem systematischen, bundesweiten Stichprobennetz (Level I, Waldzustands- und Bodenzustandserhebung) die intensive Untersuchung von Ursache-Wirkungsbeziehungen auf Dauerbeobachtungsflächen im Wald (Level II). Neben der Erfassung des Kronenzustandes und Wachstums von Waldbäumen werden die Blattinhaltsstoffe von Bäumen, die Bodenfestphase und Bodenlösung chemisch analysiert sowie die Bodenvegetation bestimmt. Weiterhin werden der Luftschadstoffeintrag, die Konzentration von Schadgasen und die Meteorologie gemessen (Mößmer 2003). Im Vergleich zu Fachfragen hatten datentechnische Aspekte in Forstlichen Monitoring-Programmen bisher wenig Bedeutung. Die Datenverwaltung im Forstlichen Umweltmonitoring erfolgte oft ohne speziellen konzeptionellen Ansatz vor allem mit Blick auf die konkreten Daten selbst - und damit meist in Form einer technisch möglichst einfachen Abbildung der Projektsachverhalte in spezifischen Umgebungen, an der zeitnahen Organisation der eingehenden Daten und ihrer internen, standardisierten Auswertung. Absehbare mittel- bis langfristige Erfordernisse, wie die Verknüpfbarkeit der Daten mit Informationen aus anderen Teilprogrammen, die Harmonisierung von Inhalten zwecks leichterer Austauschbarkeit oder ihrer Verwendung in speziellen, zusätzlichen Auswertungen konnten damit nicht optimal erfüllt werden. Die vorliegenden Daten konnten deshalb nicht in vollem Umfang in Wert gesetzt werden. Aus informatorischer Sicht sind in diesem Zusammenhang die Rahmenbedingungen des Forstlichen Umweltmonitorings von besonderer Bedeutung: Durch sektorale Projektdurchführung entstehen neue thematisch und personenbezogene 'Daten-Inseln', die eine übergreifende Zugreifbarkeit und Interpretierbarkeit erschweren. Die Langfristigkeit der Programme bedingt weiterhin eine inhaltliche, methodische und personelle Dynamik. In der Konsequenz muss mit einer ständig zunehmenden Quellen-, Daten- und MethodenHeterogenität umgegangen sowie der Gefahr der Nichtnutzung, der Nichtnutzbarkeit und / oder der unzulässigen Nutzung von Daten begegnet werden. Das Potenzial langfristiger Umweltbeobachtung und -forschung wird jedoch erst durch eine integrative Auswertung aller erhobenen Daten ausgeschöpft. Es gibt zudem keine kommerziellen Produkte, Zeitschrift für Agrarinformatik 1/05 die diesen Rahmenbedingungen und Konsequenzen gerecht werden. Die übergreifende Nutzung der zu erwartenden Datenmengen von mehr als 10 Millionen Datensätzen pro Jahr bzw. mehreren Hundert Millionen Datensätzen über den bisher vorliegenden Zeitraum erfordert ein professionelles Datenbankmanagmentsystem (RDBMS), in dem beliebig große Datenmengen performanz-neutral verwaltet werden können. Daraus ergaben sich für die Entwicklung des hier vorgestellten Datenverwaltungssystems folgende konzeptionelle Leitlinien: Die heterogenen Datenquellen müssen als Voraussetzung für Verfügbarkeit und Verknüpfbarkeit normiert und integriert werden. Das Datenverwaltungssystem muss angesichts der zu erwartenden zeitlichen Dynamik inhaltlich offen, gleichzeitig jedoch zwecks Pflegeminimierung strukturell stabil sein. Eine direkte Zuordnung von Metainformationen (z.B. Methodenbeschreibungen) in Form von relationalen Verweisstrukturen zu den Einzelwerten als Basis der Bewertung oder Stratifizierung der Daten muss möglich sein. Es sollen Primärdaten verwaltet werden, so dass unterschiedliche Auswertestrategien gefahren werden können. Das System soll spezifische, projekt- und aufgabenorientierte Anwendungsprogramme zur Verfügung stellen, die alle Themenbereiche abdecken, alle Arbeitsschritte in ihren logischen Abhängigkeiten nachzeichnet und die entsprechenden Funktionalitäten allen Akteuren nutzerprofilbezogen anbietet. Benutzer sollen so ohne Datenstruktur- und ohne SQL-Kenntnisse autark mit dem System arbeiten können. Diese genannten Leitlinien decken in ihrer Summe die unter dem Begriff 'Nachhaltiges Datenmanagement' von den Autoren eingeführten Aspekte ab (Schulze et al. 1999). Im Folgenden soll an einigen Beispielen gezeigt werden, dass die Nutzbarkeit von Daten des Forstlichen Umweltmonitorings auf der Basis eines integrierenden Datenmanagements enorm verbessert werden kann. Einerseits können neuartige Auswertungsstrategien jenseits des business-as-usual schnell implementiert und geprüft werden, andererseits werden sektoren-übergreifende Auswertungen überhaupt erst ermöglicht. Als Schlüssel zur Bewältigung dieser Anforderungen wird die Harmonisierung der Daten und der aus ihnen abgeleiteten Aussagen durch technische Integration favorisiert. Dies 9 Aus Wissenschaft und Forschung – Scientific Articles berührt sowohl fachlich-inhaltliche als auch technische Belange wie vereinheitlichter Datenzugriff, vereinheitlichte Benennungen (Syntax), automatisierte Plausibilitäts- und Vollständigkeitsprüfungen, ggf. Übersetzbarkeit in die Terminologie anderer Projekte (Semantik) sowie Nachvollziehbarkeit und Einschätzbarkeit der Vergleichbarkeit. In der hier vorgestellten Umsetzung der technischen Integration der Daten aus den unterschiedlichen Teilprogrammen des Forstlichen Umweltmonitorings sollen die Daten anschließend auf hohem Qualitätsniveau universell verfügbar und verknüpfbar, also nutzbar sein, Aussagen zur Datenbedeutung bzw. Methodenvergleichbarkeit zuverlässig, langfristig und personenunabhängig abgeleitet werden sowie übergreifende Auswertungen mit möglichst geringem Aufwand erfolgen können. Weiterhin soll der Datenaustausch zwischen den Arbeitsgruppen (institutionsintern und -übergreifend) vereinfacht und qualitativ abgesichert erfolgen. Die technische Integration und Harmonisierung der Daten des Forstlichen Umweltmonitorings in einer Datenbank schafft weiterhin einen Datenbestand, der eine integrierende Sicht auf alle zugrunde liegenden Datenquellen ermöglicht. Dieses ähnelt dem aus der Wirtschaft bekannten Organisationskonzept des Data Warehousing im Datenmanagement (u.a. Zeh 2003). Es soll jedoch nicht nur ein physischer Datenbestand entwickelt werden, sondern auch automatisierte Datenaggregationen nach fachlichen Vorgaben sowie verschiedene Anwendungsprogramme, die einen möglichst intuitiven Umgang mit den Daten erlauben. Damit sind auf Basis der Rohdaten enscheidungsrelevante Informationen sicher und zeitnah ableitbar. Hierbei stehen eine verlässliche Einschätzung des Gesundheitszustands des Waldes, die Abschätzung der Wirkung von Einflussfaktoren sowie die Klärung von Ursache-WirkungsBeziehungen von Kronenverlichtungen im Vordergrund. 2 Material 2.1 Daten Folgende Arbeitsanleitungen wurden verwendet und sind in die entsprechenden Stammdaten-Strukturen des Datenbanksystems übernommen worden: Bodenzustandserhebung (BZE 1984); Forstliche Standortskartierung (Arbeitskreis Standortskartierung 1996); Bodenkundliche Kartieranleitung (Arbeitsgruppe Boden 1994); UN/ECE ICP Forests Manual (UNECE 1998); Waldzustandserhebung Niedersachsen (NFV 2003). Folgende Projektdaten bilden im Kern die aktuelle Datenbasis: Level II-Dauerbeobachtungsflächen (UN/ECE ICP Forests) Niedersachsen seit 1994, teilweise auch früher; BodenschutzDauerbeobachtungsflächen Forst Niedersachsen seit 1992, teilweise auch früher; Waldzustandserhebungen Niedersachsen seit 1984; Forstliche Dauerbeobachtungsflächen Waldschäden seit 1984 in Niedersachsen; Forstliche Standortskartierung im Staatswald Niedersachsens; Bodenzustandserhebung Niedersachsen 1990 (Büttner 1997, Bartens und Büttner 1997) sowie weitere Fallstudien und Versuche. Inhaltlich sind damit nahezu alle Datenbereiche des Forstlichen Umweltmonitorings integriert: automatisch erfasste 10 Messungen (z.B. Data Logger) von Meteorologie und Bodenhydrologie; manuelle Messungen und Beprobungen von Stoffeintrag, Bodensickerwasser, Oberflächenwasser, Streufall, Schnee, Strahlung im Bestand und Luftgaskonzentration; Erhebungen von Bestandesinformationen und Baumparametern; ernährungskundliche Beprobungen; profilmorphologische Ansprachen und Profilbeprobungen; bodenvegetationskundliche Erhebungen; Laboranalyseergebnisse zu Wasser-, Boden-, Humus- und Pflanzenproben sowie topographische, morphologische, bestandessoziologische und administrative Zusatzinformationen. Als Basis der räumlichen Visualisierung sind verschiedene digitale Kartenwerke des ATKIS flächendeckend für Niedersachsen in Form von Raster-ImageKatalogen aufbereitet worden. 2.2 Hardware und Software Die Produktionsdatenbank läuft unter Oracle 8.1.7 Enterprise Edition auf einer Sun Enterprise 450 unter Solaris 2.7 und umfasst ca. 10 GB. Es gibt im Rahmen von Machbarkeitsstudien einige Implementierungen auf PC unter NTBetriebssystemen mit Oracle 8i und Oracle 9.2. Die Anwendungsprogramme sind ausschließlich Eigenentwicklungen der Niedersächsischen Forstlichen Versuchsanstalt (NFV) mit Borland Delphi 5 und laufen unter Windows auf PC. Eine GIS-Komponente wurde mit ESRI MapObjects 2.2 realisiert. Für die hier vorgestellten Auswertungen wurden Surfer 8.0 (Golden Software Inc., Colorado, USA) und SPSS 6.1.2. (SPSS Inc.) eingesetzt. 3 Methoden Die Umsetzung der eingangs genannten Leitlinien in ein System, welches den Anforderungen des Forstlichen Umweltmonitorings gerecht wird, erfolgte seit 1994 in Form des Datenbanksystems ECO (Environmental COntrol) an der NFV, Abt. Umweltkontrolle (Hoppe und Schulze 1997). Die genannten Entwicklungsleitlinien wurden und werden dabei konsequent verfolgt. Der Routinebetrieb wurde 1996 für die Kernbereiche des Level-II-Monitorings aufgenommen (Schulze und Meiwes 2000). Seitdem werden die verschiedenen Teilbereiche des Forstlichen Umweltmonitorings sukzessive eingearbeitet. Mit ECO können die Daten des Forstlichen Umweltmonitorings erfasst, einheitlich verwaltet und direkt mit der Information zur Methodik verbunden abgespeichert werden. Vor allem der Dokumentation von wichtigen Randinformationen (Metadaten) von Messungen in langfristigen Monitoringprojekten kommt in ECO hohe Bedeutung zu, da diese nachträglich entweder nur mit hohem Aufwand oder gar nicht mehr rekapituliert werden können. Dies sind Metainformationen zum räumlich-zeitlichen Bezug, Erhebungsmethodik, Messgeräteeigenschaften und -installationen, Wartungsereignisse, Einmessungsmethoden, einflussnehmende Umweltbedingungen sowie die räumlich-zeitliche Zuordnung von chemischen Laborproben und Analysemethodik. Es gibt weder eine datenbankseitige Vorgabe hinsichtlich der zeitlichen und räumlichen Auflösung noch hinsichtlich der inhaltlichen Bedeutung der Messdaten, diese Kriterien sind ebenso wie der Detaillierungsgrad der Methodendokumentation je Zeitschrift für Agrarinformatik 1/05 Aus Wissenschaft und Forschung – Scientific Articles nach spezifischen Erfordernissen konfigurierbar. Durch die Fortschreibung der sich im zeitlichen Verlauf ändernder Erhebungs- oder Analysemethoden ist ECO besonders für die Speicherung von Messzeitreihen aus längerfristigen Monitoringprojekten geeignet. Es können aber auch einmalige Inventurdaten abgelegt werden. In ECO sind einschlägige, umweltbezogene Arbeitsanleitungen (z.B. Bodenkundliche Kartieranleitung) mit ihren Codierungen und VolltextErklärungen in festen Auswahllisten zur Vermeidung von Fehleinträgen hinterlegt. Listen von so genannten 'Datentypenelementen' lassen bei Einträgen nur erlaubte Werte zu. Alle Daten können bedarfsgerecht in Beziehung zueinander gesetzt werden. Die Komplexität der Verweisstrukturen und Zugriffsmechanismen setzen technische Funktionalitäten wie Kontrolle der referenziellen Integrität, prozedurales SQL, Transaktionskontrolle und automatische Ausführungsoptimierung voraus. Der Datenbestand muss dabei auf einem zentralen Server zur Verfügung stehen, parallel von Clients aus zugreifbar sein und durch Backup- und RecoveryMechanismen gesichert werden können. Technisch besteht ECO aus drei Ebenen: Eine abstrakte, kompakte, strukturell stabile relationale Datenbankstruktur (weniger als 50 Tabellen, bisher nicht mehr als 9 Attribute pro Tabelle) wird auf einem Datenbankserver zur Verfügung gestellt (Hoppe und Schulze 1997). Dies ist ein weitgehend abstrahierendes Entity-Relationship (ER) -Diagramm, in dem die Informationen zu Objekten der realen Welt nicht jeweils in einzelnen Tabellen als Ganzes gespeichert werden, sondern auf mehrere Tabellen verteilt vorliegen, die über Schlüsselverknüpfungen miteinander in Beziehung stehen. An spezifischen Fragestellungen orientierte Anwendungsprogramme, mit denen die Inhalte der Datenbank ohne Kenntnisse der Datenbankstruktur oder einer Abfragesprache von verschiedenen Arbeitsplätzen im Parallelbetrieb bearbeitet werden können, liegen auf PC-Clients (Schulze und Hoppe 1997). 'Virtuelle Tabellen' (Hoppe und Schulze 1998) beschreiben die für die Anwendungen benötigten komplexeren Datenobjekte in Form von Views und Stored Procedures für lesende und schreibende Zugriffe auf die Datenbankstruktur. Sie sind auf dem Server implementiert. Damit liegen Informationen, die naturgemäß 'zusammengehören', in der Datenbank regelmäßig über mehrere Tabellen verteilt vor, z.B. Messort, Messwert und Datum einer Messung. Das gängige View-Konzept von relationalen Datenbankverwaltungssystemen ermöglicht zwar eine Sicht auf Attribute verschiedener Tabellen, schreibende Operationen sind auf solche tabellenübergreifende Datensätze jedoch nicht möglich. Für dieses Problemfeld gibt es bisher keine standardisierten Software-Werkzeuge. An der NFV wurde daher das System der so genannten 'Virtuellen Tabellen' entwickelt. Es beschreibt Begrifflichkeiten, die auf den Datenbank-Tabellen und 1:n-Beziehungen aufbauen, sich aber dem Bearbeiter wie Tabellen bzw. Views darstellen. Sie leisten die transparente Auswertung der Tabellen-Verknüpfungen sowohl bei selectals auch bei insert-, update- und delete-statements. Sie liefern damit eine datenbankstrukturell nicht existente Informationsschicht, die alle Operationen auf beliebig zusammengesetzten Datensätzen (und damit echten Entitäten bezüglich des Zeitschrift für Agrarinformatik 1/05 jeweiligen Datenbereiches) ermöglicht. Die tatsächliche Datenbankstruktur wird damit vollständig gekapselt. Die 'virtuellen Tabellen' können als Schlüssel dafür angesehen werden, eine praxisnahe, flexible Anwendungsprogrammierung auf Basis eines abstrakten ER-Diagramms überhaupt mit vertretbarem Aufwand bewerkstelligen zu können. Für die Datenintegration der vorgestellten Datenbereiche waren damit keinerlei Änderungen am Datenmodell notwendig. Es wurden lediglich bestehende Listen den Anforderungen entsprechend ergänzt (Hinzufügen von Zeilen) und die 'Virtuellen Tabellen' erweitert, um einerseits Datenbestände in die Datenbank einzulesen und andererseits die gewünschten Views dem Anwender zur Verfügung zu stellen. 4 Ergebnisse 4.1 Integration zusätzlicher Datenbestände Im Rahmen dieses Projektes sind Datenbestände zu folgenden Plots bzw. Teilprogrammen in das Datenbanksystem integriert worden: eine Dauerbeobachtungsfläche, die sowohl als Fläche in ICP-Forest Level II (Solling B1 Nr. 304), dem Niedersächsischen Bodenschutzprogramm als auch als Dauerbeobachtungsfläche Waldschäden geführt wird. Betroffen waren Datenbereiche aus Waldwachstum, Gehalten chemischer Elemente in Blattorganen, Forsteinrichtung und Kronenzustandsdaten von 1987 bis 2002, exemplarisch für eine weitere Level II Fläche (ICP-Forest Level II Augustendorf Nr. 307) die Gehalte chemischer Elemente in Blattorganen (2001 2002), die vollständige Waldzustandserhebung in Niedersachsen von 1984 bis 2003 für die Parameter Nadel-/Blattverlust, Vergilbung, Behang, Insektenbefall, Kronenbruch, Baumklasse und Baumersatzgründe. Im Folgenden werden die Gründe der Auswahl sowie die Schwierigkeiten bei der Integration erläutert: Die Daten lagen zeitlich getrennt vor. Für jedes Jahr existierte eine Datei, was z.B. die Analyse von Zeitreihen sehr erschwerte. Die Daten waren unvollständig hinsichtlich gefragter Auswertungen. So fehlten entscheidende Teilinformationen z.B. zur korrekten Herleitung des Alters oder der Baumart, Koordinaten, Zuordnungen zum Erhebungsraster, eindeutige Identifikation einer Projektzuordnung wie Waldzustandserhebung oder Bodenzustandserhebung und Bestandesbeschreibungen. Die Daten waren über die Zeit nicht einheitlich codiert: z.B. wurde der Parameter Behang bis 2002 in vier Stufen, ab 2003 in 6 Stufen aufgenommen. Verschlüsselungen waren nicht konsistent oder unzureichend dokumentiert. Weiterhin lagen die Daten in unterschiedlichen strukturellen und technischen Formaten vor (asci, dbase, excel). Sie waren fehlerhaft, unvollständig oder widersprüchlich (Zahlendreher, Programmbedienungsfehler, Eingabefehler, keine rückwirkenden Korrekturen, Datenlücken). Gefragte Berechnungsalgorithmen waren nur ansatzweise oder gar nicht vorhanden. Teilinformationen lagen nur aggregiert vor, die Primärdaten waren nicht mehr (digital) verfügbar. Ein wichtiger Grund für die Integration waren gestiegene Anforderungen an die Verfügbarkeit und Auswertbarkeit von Daten. Die Bearbeitung von Datenanfragen gestaltete sich als 11 Aus Wissenschaft und Forschung – Scientific Articles zu langwierig, ungenau oder nicht durchführbar. Vor allem im Bereich der Waldzustandserhebung bestehen landesübergreifende Auswerteansätze, die auf Primärdaten basieren (z.B. Geostatistik). Das inhaltlich notwendige projektübergreifende Verschneiden von Datensätzen erfordert ebenfalls die Primärdatenverwaltung. Bei der Durchführung der Integration mussten diese aus Insellösungen und unterschiedlichen Projektzielen entstandenen Differenzen beseitigt werden. Die Überführung von uneinheitlichen Strukturen und Formaten teilweise nicht dokumentierter Daten (z.B. hinsichtlich Methodik, Erhebungszeitpunkt, Berechnungsweg) in einheitliche, verknüpfte Formate und Strukturen mit Methodendokumentation konnte nur über enge Zusammenarbeit zwischen Programmierern und Fachwissenschaftlern erreicht werden. Am Beispiel der Waldzustandserhebung entstand dadurch eine universell einsetzbare Umgebung für die automatisierte nachträgliche Integration von Daten in das Datenbanksystem ECO. Der zusätzliche Datenanfall wurde ohne direkten Optimierungsbedarf 'verkraftet'. Die Daten zu Kronenzustand, Wachstum und Ernährung ließen sich ohne jede Änderung in die existierende Datenbankstruktur übernehmen. Überschneidungen mit anderen Projekten sind jetzt attributiv und räumlich direkt recherchierbar, womit eine Basis für integrative Auswertungen entstand. Im Resultat besteht nunmehr ein direkter und universeller Datenzugriff, die Separation nach zeitlichen, räumlichen und inhaltlichen Kriterien sind aufgelöst und der Datenbestand ist dauerhaft auch nach möglichem Personalwechsel von allen Mitarbeitern verfügbar. Konsistenz- und Plausibilitätskriterien werden auf die gesamte Datenbasis angewendet. Die Datenqualität ist einheitlich, weil redundanzfrei: es existiert jeweils nur ein einzige, gültige Form eines bestimmten Inhalts. Komplexe Aggregationsmodule erleichtern ebenso die Auswertung wie mit den Messdaten verknüpfte Metainformationen. Für die integrierten Datenbereiche sind damit Datenbank gestützte Auswertungen möglich, die bisher nicht durchgeführt wurden oder nicht durchgeführt werden konnten. Bei den im Folgenden vorgestellten Auswertungen handelt es sich um Beispiele, die bereits im Zuge der laufenden Datenintegration in die Datenbank erfolgt sind. Die sich nun eröffnenden Auswertungspotenziale gilt es in der Zukunft zu nutzen und weiter auszubauen. 4.2 Beispiele für Auswertungsmöglichkeiten auf einer integrierten Datenbasis 4.2.1 Kronenzustandsdaten Ausgangsparameter vs. kombinierte Schadstufen In den Standardauswertungen der Waldzustandserhebungen werden Nadelblattverlust und Vergilbung zu kombinierten Schadstufen zusammengefasst. Zumeist werden die deutlichen Schäden als Summe der kombinierten Schadstufen 2, 3 und 4 in Zeitreihen für die Hauptbaumarten auf Bundeslandebene dargestellt (BMVEL 2003). Sowohl der Nadelblattverlust als auch die Vergilbung der Waldbäume wurden in der Regel nicht einzeln ausgewertet. Erst in jüngeren Waldzu- 12 standsberichten sind derartige Auswertungen enthalten, jedoch immer aggregiert auf Landesebene (z.B. NMELF 2002, 2003). Durch die Integration aller Jahrgänge der Waldzustandserhebung in Niedersachsen können jetzt mit automatisierten Standardauswertungen, die die Plotmittel des Nadelblattverlustes und der Vergilbung für alle Baumarten und Jahre ausweisen, regionale Muster und Veränderungen aufgezeigt werden. Für die Darstellung in Abb. 1 wurden Jahre mit möglichst großer Plotanzahl gewählt. Die Plots werden in den Grafiken durch Kreuze dargestellt. Es handelt sich um Mittelwerte von mindestens 3 Bäumen je Plot und Baumart. Als 'gridding method' wurde 'nearest neighbor' gewählt, da bei diesem Verfahren keine Werte extrapoliert oder verändert werden. Sehr deutlich wird die stetige Abnahme der Vergilbung von 1985 bis 2003, eine Zunahme des Nadelblattverlustes von 1985 bis 1994 und dessen regionale Abnahme bis 2003. 1985 sind Vergilbungen großflächig vertreten, vor allem im Norden und Westen Niedersachsens. 1994 treten Vergilbungen nur noch vereinzelt und weniger intensiv auf, sie sind in den Schwerpunktgebieten von 1985 noch relativ häufiger. 2003 sind Vergilbungen nur noch selten. Diese unterschiedlichen zeitlichen Verläufe der Vergilbung und des Nadelblattverlustes werden in den zusammengefassten kombinierten Schadstufen, die einschlägigen Veröffentlichungen zugrunde liegen, nicht dargestellt. In den kombinierten Schadstufen gleichen sich gegenläufige Entwicklungen des Nadelblattverlustes und der Vergilbung sogar zum Teil aus: eine Abnahme der Vergilbung kann eine Zunahme des Nadelblattverlustes kompensieren und umgekehrt. Werden dann nur die kombinierten Schadstufen als Basis der Schädigungseinschätzungen im Zeitverlauf betrachtet, kann eine Abnahme der Vergilbung unerkannt bleiben. Die separate Betrachtung der Dynamik der Vergilbung und des Nadelblattverlustes im Zeitverlauf ist jedoch ein wichtiger Indikator im Forstlichen Umweltmonitoring. Vergilbungen können ein deutliches Anzeichen für Nährstoffimbalancen, vor allem Magnesiummangel sein (Hüttl 1991, Hartmann et al. 1995, Schmieden 1997). Dies wurde auf der Grundlage der flächenrepräsentativen Bodenzustandserhebung und Waldzustandserhebung für die Bundesrepublik für die Fichte verifiziert. Die Ergebnisse führten zu dem Schluss, dass die durch anthropogene Säureeinträge bedingte instabile Magnesiumversorgung der Bäume sich in erhöhten Nadelblattverlusten und Vergilbungen äußert (Riek und Wolff 1999). Mayer (1999) kommt für Fichte in Bayern ebenfalls zu Beziehungen zwischen Magnesiummangel im Boden und Kronenverlichtungen. An Forstlichen Dauerbeobachtungsflächen in Niedersachsen konnte am Beispiel von Fichte gezeigt werden, dass Kalkung zu geringeren Nadelverlusten und Vergilbungen sowie zu Zuwachssteigerungen führt (Dammann et al. 2003). Die großflächige Abnahme der Vergilbung in Niedersachsen kann mit der kontinuierlichen Abnahme der Sulfat-Schwefel Einträge in den letzten 25 Jahren (Meesenburg 2003) sowie mit der Waldkalkung in Zusammenhang gebracht werden. Für die Bewertung des Waldzustandes und seiner Dynamik sind auf jeden Fall plotscharfe, auf die Ausgangsparameter bezogene Auswertungen notwendig, die mit Hilfe eines solchen Datenbanksystems in der erforderlichen Qualität entscheidend vereinfacht werden. Zeitschrift für Agrarinformatik 1/05 Aus Wissenschaft und Forschung – Scientific Articles Vergilbung Nadel/Blattverlust VG% NBV% 55 70 50 45 60 40 50 35 40 30 25 30 20 20 15 10 1985 5 10 1985 0 0 NBV% VG% 30 60 25 50 20 40 15 30 10 20 10 5 1994 1994 0 0 VG% NBV% 20 80 70 15 60 50 10 40 30 5 20 10 2003 2003 0 0 Abb. 1: Vergilbung und Nadel/Blattverlust in den Jahren 1985, 1994 und 2003, Niedersächsische Waldzustandserhebung (Plotdurchschnitt von mindestens 3 Bäumen der gleichen Baumart) VG = Vergilbung; NBV = Nadel/Blattverlust; + Lage der Plots 4.2.2 Übergreifende Datenintegration Die Schlüsselrolle eines integrierten Datenmanagements für eine verbesserte Nutzbarmachung von Daten des Forstlichen Umweltmonitorings wird offensichtlich, wenn Zeitreihen von Dekaden projektübergreifend integrierend ausgewertet werZeitschrift für Agrarinformatik 1/05 den sollen. Die benötigten Datensätze sind in der Regel zeitlich, räumlich und personell verteilt und ohne Insiderinformation nicht in Wert zu setzen. Wenn jedoch die Möglichkeit von personenunabhängigem, zentralem Datenzugriff mit verfügbaren Hintergrundinformationen (Metadaten) besteht, werden derartige Auswertungen handhabbar. 13 Aus Wissenschaft und Forschung – Scientific Articles Für die übergreifende Datenintegration wurde eine Dauerbeobachtungsfläche gewählt, die in unterschiedlichen Monitoringprogrammen geführt wird. Die Fläche Solling B1 ist mit 157jähriger Buche (Fagus silvatica L.) bestockt und detailliert in Ellenberg 1971 beschrieben. Neben den ertragskundlichen Messungen und Daten zum Kronenzustand sind auch Ergebnisse von chemischen Analysen der Blattorgane, Daten aus der Forsteinrichtung und Standortskartierung in die Integration einbezogen worden. Eine übergreifende Datenauswertung ist nun für diese Fläche über alle Parameter und Projektzuordnungen möglich. Als Beispiel für eine integrierende Auswertung wurde die Verschneidung des Nadelblattverlustes mit dem Grundflächenzuwachs gewählt, da diese Daten bisher an unterschiedlichen Arbeitsplätzen und von verschiedenen Personen gehalten wurden. Sie sind deshalb bisher nicht zusammengeführt worden. Auf der Solling B1-Fläche wurden Buchen in den letzten 20 Jahren zu unterschiedlichen Zeitpunkten von verschiedenen Teams aus unterschiedlichen Projekten untersucht. Ertragskundliche Aufnahmen fanden an ca. 250 Bäumen statt, der Kronenzustand wurde an 50 Stichprobenbäumen erhoben. Aufgrund der besseren Übersichtlichkeit sind in Abbildung 2 lediglich die Durchschnitte dargestellt. Die Erhöhung der Kronenverlichtung um ca. 10 Prozentpunkte von 26 % in der Periode 1985-1989 auf 35 % in der Periode 1990-1995 geht mit einem Rückgang des durchschnittlichen Grundflächenzuwachses um 20 Prozent einher (von 0.00193 auf 0.00154 m2 des durchschnittlichen Einzelbaumes). Einen Rückgang des Grundflächenzuwachses mit höherem Nadelverlust stellte auch Pretzsch (1999) in Versuchsflächen für Fichte und Kiefer fest, zu ähnlichen Ergebnissen kam Schmid-Haas 1998. Die hier vorgefundene Beziehung zwischen Kronenverlichtung und Zuwachs kann lediglich als Tendenz angesehen werden, die Einzelwerte streuen stark. Sowohl das Ausmaß einer Zuwachsreaktion als auch die Kronenverlichtung sind von sehr vielen Faktoren abhängig, umso wichtiger werden übergreifende, integrierende Auswertungen, um Kronenverlichtungen besser bewerten zu können. 4.2.3 System-Portierung an andere Institutionen Die Nutzbarkeit der Daten des Forstlichen Umweltmonitorings ist nicht nur eine Funktion institutionsinterner Integration und Auswertung von Daten, sondern vor allem auch der übergreifenden Verfügbarkeit und Interpre35 tierbarkeit, die sich durch den Einsatz einheitlicher Systeme bei unterschiedlichen Akteuren steigern lässt. Unter diesem Aspekt wurde untersucht, ob das Zeitraum System von anderen Institutionen 30 nachgenutzt werden kann. Dabei 96-00 standen die Datenteilbereiche Deposition und Sickerwasser 90-95 (prioritär) sowie Meteorologie und Bodensaugspannung des 85-89 Level II-Programmes im Mittel25 punkt der Betrachtungen. Diese .0015 .0016 .0017 .0018 .0019 .0020 Studien wurden beim LFP Sachsen in Graupa und der LÖBF in lg (m2) Recklinghausen durchgeführt Abb. 2: Durchschnittlicher jährlicher Grundflächenzu- (Schulze 2002). In Sachsen und Nordrhein-Westfalen konnte wachs (lg in m2) des durchschnittlichen Einzelbaumes in das System ohne Modifikation eingesetzt und genutzt werden. NBV (%) 40 Abhängigkeit des Blattverlustes NBV (%) bei Buche (Fagus silvatica L.), Solling B1 Der durchschnittliche jährliche Grundflächenzuwachs (m2) für die Perioden 1985-1989, 1990-1995 und 1996-2000 des durchschnittlichen Einzelbaumes, berechnet aus den Messungen der Baumdurchmesser in 1,3 m Höhe (Brusthöhendurchmesser) der Jahre 1985, 1990, 1996 und 2000, wurde der durchschnittlichen Kronenverlichtung des durchschnittlichen Einzelbaumes gegenübergestellt (n = 50, Abb. 2). Dabei wurde die Kronenverlichtung über die Zeit (Mittel aus den jährlichen Messungen 1985-90, 1991-95 und 1996-2000 von jeweils von 50 Bäumen) und Baumindividuen gemittelt. 14 Dies zeichnet sich auch für die anderen Projektpartner ab. In Nordrhein-Westfalen ist das System für die genannten prioritären Bereiche des Level II-Programms seit 2003 im Routinebetrieb. Dabei erfolgte die obligatorische Datenlieferung 2002 an die EU bereits teilweise über neue ReportGeneratoren. Die vorgegebenen Formate werden direkt aus einer Datenbankanwendung heraus produziert, wodurch sich die bisherigen aufwändigen und fehlerträchtigen Nachbeabeitungsschritte erübrigen. Dieser Punkt steht beispielhaft für die echten Synergien, die mit gemeinsam abgestimmten, zentral entwickelten Funktionalitäten erreicht werden konnten. Zeitschrift für Agrarinformatik 1/05 Aus Wissenschaft und Forschung – Scientific Articles 5 Schlussfolgerungen Die vorgestellten Beispiele einer bereits für eine Vielzahl von Sektoren des Forstlichen Umweltmonitorings vollzogenen Datenintegration und daraus ableitbarer neuer Aussagen beweisen zunächst die grundsätzliche technische Umsetzbarkeit eines zentralen Datenmanagements für diesen Themenkomplex. Voraussetzung für das Gelingen ist dabei das Aufsetzen auf eine an den spezifischen Erfordernissen orientierte strategische Konzeption. In den inhaltlich neuen Bereichen gelang die Datenintegration ohne Änderungen der Datenstrukturen. Das bedeutet Arbeitsersparnis und Sicherheit bei der weiteren Nutzung bereits eingeführter Module. Der Integrationsprozess geht einher mit einer Steigerung der Datenqualität durch Vereinheitlichungen, Korrekturen und Vervollständigungen, bedeutet aber einen beträchtlichen, leicht unterschätzten initialen Aufwand. Im Gegensatz zur sektoralen Verwaltung sind integrierte Daten jedoch personenunabhängig verfügbar. Spezifische Standardauswertungen und -verrechnungen, aber auch komfortable Funktionen sind auf Basis eines integrierten Datenbestandes überraschend schnell programmierbar, nicht zuletzt weil Kernfunktionalitäten des Daten-Retrievals immer wieder unverändert genutzt werden können. Dies setzt allerdings das Vorliegen entsprechend eindeutiger fachlicher Vorgaben (Formeln, Algorithmen, Fallunterscheidungen) voraus. Die Strategie der Primärdatenverwaltung bewährte sich hinsichtlich der durchgeführten Auswertungen. Es konnte gezeigt werden, dass der Rückgriff auf Ausgangsparameter neue Erkenntnisse liefert. Auswertungen auf Basis einer traditionellen, nicht integrierten Datenverwaltung waren dadurch gekennzeichnet, dass wesentliche personelle Kapazitäten zunächst in die Zusammenstellung und Sichtung der auszuwertenden Daten eingingen und geänderte Fragestellungen oder Datenkollektive immer wieder neuen beträchtlichen Aufwand nach sich zogen. Dagegen bewirkt die strukturelle Integration von Daten, dass ein umfassendes, eher technisches Datenhandling nur noch einmalig erforderlich ist und die Daten dann allen Fragestellungen ohne weitere Überarbeitung einheitlich zur Verfügung stehen. In folgenden Auswertungsphasen können nun die Ressourcen vollständig in die fachliche Arbeit einfließen. Die Prüfung von Hypothesen oder das Verfolgen von Ideen mit im Tagesgeschäft leistbarem Aufwand, insbesondere bei integrativen Fragestellungen, wird damit erheblich vereinfacht oder erst ermöglicht. In Bereichen mit weit fortgeschrittener Anwendungsprogrammierung ist die Nachnutzbarkeit durch andere Institutionen bewiesen worden. Besonders wertvoll erscheint dabei die Vereinheitlichung der Begrifflichkeiten zwischen den kooperierenden Partnern. Ein Datenaustausch wird damit nicht nur technisch, sondern vor allem auch inhaltlich ('was bedeuten die Daten?') erleichtert. Es entstehen letztlich neue Standards, die die Qualität von Aussagen erhöhen bzw. die Irrtumswahrscheinlichkeit minimieren. Zeitschrift für Agrarinformatik 1/05 6 Ausblick Nach den vorliegenden Erfahrungen aus der Verwaltung über 30jähriger Zeitreihen und der praktischen Nutzung des Systems von 1996 bis 2004 gibt es perspektivisch keine konzeptionelle Alternative, will man die Daten des Forstlichen Umweltmonitorings langfristig verfügbar und korrekt interpretierbar verwalten und dabei ihr Potenzial mit dem immer knapper werdenden Personal ausschöpfen. Der Prozess der Integration von Datenbeständen in eine einheitliche Struktur darf nicht als typisches, an Spezialpersonal delegierbares IT-Projekt aufgefasst werden. Vielmehr liegt der Schwerpunkt bei vorbereitenden Arbeiten wie z.B. Recherche, Umformatierungen, Ergänzungen und Korrekturen, für die vor allem Sachverstand und auch Kenntnis der Projekthistorie erforderlich ist. Die anfängliche Fehlerquote ist selbst bei vermeintlich 'sauberen' Daten immer wieder überraschend hoch. Umso wichtiger ist daher die Abrufbarkeit entsprechender Personal-Ressourcen aus dem fachwissenschaftlichen Bereich. Gleichwohl ist IT-Personal unerlässlich, um die definierten fachlichen Anforderungen in die Begrifflichkeiten eines Datenmodells zu übersetzen und abzubilden. Die notwendige Anwendungsprogrammierung kann nur mit detaillierter Kenntnis der Systemkonzeption und der Datenbankstruktur erfolgen. Speziell im Zuge der Entwicklung der neuen Applikation für die Verwaltung und Auswertung der Waldzustandsdaten wurde deutlich, dass eine sehr enge Verzahnung von Wissenschaftlern und Programmierern erforderlich ist. Anforderungen entstehen oder verdeutlichen sich oft erst im Projektverlauf auf Basis bereits lauffähiger Testversionen, die sich anfangs tagtäglich weiterentwickeln. Insgesamt entsteht so ein evolutionär-iterativer Arbeitsstil, der ein Outsourcen wenig ratsam erscheinen lässt. Zumindest für neu aufgegriffene Teilprojekte sollten Fragen des Datenmanagements (Datenstrukturierung, verwaltung und -auswertung) zum frühest möglichen Zeitpunkt im Konzert mit den Fachfragen diskutiert und umgesetzt werden, um das überaus aufwändige nachträgliche Aufarbeiten dann 'historischer', unter strikten Konsistenzregeln immer fehlerhafter Daten zu vermeiden. Eine routinemäßige Verteilung des Systems auf mehrere Institutionen zieht neue Aufgabenfelder und Erfordernisse nach sich. Bei interner Benutzung nicht im Vordergrund stehende Themen bekommen Bedeutung oder Priorität wie lokale IT-Infrastruktur, Zugriffsrechte, spezifische Konfigurationen, zusätzliche oder alternative Anwendungsfunktionalitäten, GIS-Funktionalitäten, Dokumentationen und Schulungen, Remote-Zugriff, Systemverfügbarkeit sowie Datenschutz. Entsprechendes Knowhow ist zusätzlich aufzubauen bzw. sind Ressourcen einzukalkulieren. Es kann letztlich realistischerweise kaum darum gehen, aller Orten ähnliche Strukturen zu schaffen und zu pflegen. Zukünftig sollten zentrale Lösungen gemeinsam genutzt und weiter entwickelt werden. Ein rein browser-basierter Zugriff auf traditionell entwickelte Anwendungsprogramme ist 15 Aus Wissenschaft und Forschung – Scientific Articles technisch möglich und wurde im Rahmen des Projekts implementiert (Citrix Metaframe XP Application Server). Die Werkzeuge für ein tragfähiges Datenmanagement im Forstlichen Umweltmonitoring stehen in den Grundzügen zur Verfügung. Die sich bietenden Möglichkeiten genügen anspruchsvollen Auswertezielen, gewährleisten Zukunftsoffenheit und Transparenz und werden damit den qualitativen Anforderungen im Forstlichen Umweltmonitoring gerecht. Sie sollten in Zukunft weiter genutzt und ausgebaut werden. 7 Danksagung Wir danken dem Bundesministerium für Bildung und Forschung für die Förderung des Projektes und der Bundesforschungsanstalt für Forst- und Holzwirtschaft, Institut für Forstökologie und Walderfassung in Eberswalde für die Projektkoordination. Literatur Arbeitsgruppe Boden (1994) Bodenkundliche Kartieranleitung. 4. Aufl., Schweizerbart´sche Verlagsbuchhandlung, Stuttgart Arbeitskreis Standortskartierung (1996) Forstliche Standortsaufnahme, 5. Aufl., IHW-Verlag, Eching Bartens H, Büttner G (1997) Bodenzustandserhebung in Niedersachsen 1990/91 –Datendokumentation- Berichte der Forschungszentrums Waldökosysteme Reihe C 5 Göttingen BMVEL (2003) Bericht über den Zustand des Waldes. Ergebnisse des Forstlichen Umweltmonitorings. Bundesministerium für Verbraucherschutz, Ernährung und Landwirtschaft; Berlin Büttner G (1997) Ergebnisse der bundesweiten Bodenzustandserhebung im Wald (BZE) in Niedersachsen 1990-1991 Schriften aus der Forstlichen Fakultät der Universität Göttingen und Nieders. Forstl. Versuchsanstalt 122, Sauerländer Frankfurt aM. BZE (1994) Bundesweite Bodenzustandserhebung im Wald (BZE) Arbeitsanleitung Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Forsten Bonn Dammann I (2003) Ausgewählte Auswertungen zu regionalen Entwicklungen des Kronenzustandes. Bericht über den Workshop 'Integrierende Auswertung der Daten des Forstlichen Umweltmonitoring, Bonn-Röttgen 24./26.02.2003, pp 155, BMVEL, Bonn Ellenberg H (1971) Integrated Experimental Ecology. Methods and Results of Ecosystem Research in der German Solling Project. Springer Berlin Heidelberg New York 16 Hartmann G, Nienhaus F, Butin H (1995) Diagnose von Baumkrankheiten. 2. 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Die bereits existierenden, adäquaten technischen Instrumente könnten dann generell zum Einsatz gebracht und weiter entwickelt werden. Die knappen Ressourcen ließen sich damit eher auf fachliche Fragen konzentrieren. Perspektivisch werden zentrale Lösungen favorisiert. Schulze A, Evers J, Hoppe J, Rumpf S, Meiwes KJ (1999) Zur Anwendung des Nachhaltigkeitsprinzips im forstlichen Datenmanagement. Forstarchiv 70, pp 28-36. Schlagworte: Datenmanagement, Datenintegration, Umweltmonitoring, Waldzustandserhebung, zeitlich-räumliche Auswertungen Schulze A, Hoppe J (1997) Qualitätssicherung bei der Bilanzierung von Stoff- und Wasserflüssen in Waldökosystemen durch datenbankgestützte Arbeitsorganisation. In: Geiger W et al. (eds.). Umweltinformatik ’97. 11. Int. Symp. Umweltinformatik Strasbourg. Umwelt-Informatik aktuell 15, pp 216224. Abstract den. Berichte des Umweltbundesamtes 6 97 Erich Schmidt Verlag Berlin Schulze A, Meiwes KJ (2000) Erfahrungsbericht zum Einsatz eines Datenbanksystems im Level II-Programm. Bericht an die EU (Projekt-Nummer 98.60.DL.016.0). Niedersächsische Forstliche. Versuchsanstalt. Schulze A, Stüber V, Meiwes KJ, Hövelmann T, Wachter H (2000) Datenbanklösung zur Verwaltung von Profildaten der forstlichen Standortskartierung. Forst u. Holz 55, pp 110-113. UNECE (1998) Manual on methods and criteria for harmonized sampling, assessment, monitoring and analysis of the effects of air pollution on forests. 4th edition. PCC Hamburg (eds.) Zeh, T. (2003): Data Warehousing als Organisationskonzept des Datenmanagements. Informatik forsch. Entw., 1-7 Kurzfassung Dieser Beitrag belegt eine verbesserte Datennutzbarkeit als Funktion einer in einem zentralen DV-System verwalteten, integrierten und harmonisierten Datenbasis aller Sektoren des Forstlichen Umweltmonitorings einschließlich methodischer Informationen. Neben universeller Verfügbarkeit ergibt sich daraus vor allem die Möglichkeit schneller, verlässlicher und diversifizierbarer Auswertungen. Am Beispiel von Kronenzustandsdaten der niedersächsischen Waldzustandserhebung werden Aspekte des praktischen Integrationsprozesses beschrieben und gezeigt, wie sektorale und übergreifende Auswertungen in einem engen Verbund zwischen Fachwissenschaft und Informatik umgesetzt und bewertet werden können. Weiterhin werden die institutionsübergreifende Verwendbarkeit von integrierenden Systemen und die sich daraus ergebenden Synergien thematisiert. Die Festschreibung detaillierter fachlicher Vorgaben, der Bedarf weitgehender inhaltlicher Harmonisierungen sowie eine modifizierte Arbeitsorganisation werden als Voraussetzungen datentechnischer Umsetzungen erläutert. Die spezifischen Anforderungen an die Konzeption und den Betrieb entsprechender Systeme, die sich aus den Rahmenbedingungen des Forstlichen Umweltmonitorings - vor allem der zeitlichen Dynamik - ergeben, werden diskutiert. Der Ausblick transportiert die Zeitschrift für Agrarinformatik 1/05 In this article the improved usefulness of data as a function of an integrated, coordinated database managed in a central data processing system is shown. This database comprises data collected in all areas relevant to environmental monitoring in forests, including methodical information. In addition to universal availability, this would also facilitate faster, more reliable and diversified analyses. With crown condition data as an example, aspects of a practical integration process are described. The analysis concepts from the particular disciplines and also interdisciplinary research can be applied and assessed with close cooperation between specialists and computer programmers. Further, the inter-institutional usefulness of the integrated systems and the resulting synergies are discussed. The setting of detailed specialist standards, the need for broader coordination of data, as well as a modification of work structures are regarded as prerequisites for a technical data conversion. The specific demands for the conception and operation of the relevant systems, developed for the particular conditions pertaining to environmental monitoring in forests - primarily for temporal dynamics - are discussed. The outlook suggests that the management of data for environmental monitoring in forests should, in future, be recognised and thus established as a specific sub-task. Then the adequate existing technical instruments could generally be implemented and further developed. The scarce resources would then be able to focus on their field of research. In the future, central solutions, for which studies are presented, are preferred. Keywords: data management, data integration, environmental monitoring, forest condition survey, crown condition assessment, integrated spatiotemporal analysis. Autoren Dr. Jan Evers ([email protected]) und Andreas Schulze ([email protected]) Niedersächsische Forstliche Versuchsanstalt Grätzelstr. 2 37079 Göttingen Abt. D, Umweltkontrolle 0551-69401-135 Evers 0551-69401-169 Schulze 0551-69401-160 Fax 17