gements für die verbesserte Nutzbarmachung von Daten

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
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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,
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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
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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
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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
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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
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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.
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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
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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.
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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
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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. Auflage Ulmer Stuttgart
Hüttl R (1991) Die Nährelementversorgung geschädigter
Wälder in Europa und Nordamerika. Freiburger Bodenkundliche Abhandlungen 28 Habilitation
Hoppe J, Schulze A (1997) ECO - Datenbank zur Stoffbilanzierung in Waldökosystemen. Teil 1: Datenbankstruktur und
Virtuelle Tabellen. Berichte aus dem Forschungszentrum
Waldökosysteme Göttingen B 54
Hoppe J, Schulze A (1998) Virtuelle Tabellen als Werkzeug
zur spezifischen Abbildung inhomogener Datenbestände in
einem homogenen Datenmodell. In: Hoppe J et al. (eds).
Vernetzte Umweltinformation. Praxis der Umwelt-Informatik
7, pp 125-140
König N, Schulze A (2002) Qualitätssicherung im forstlichen
Umweltmonitoring durch Methodendokumentation und deren
datentechnische Integration am Beispiel der chemischen
Analytik. UBA-Texte 66-02, pp 28-36.
Mayer FJ (1999) Beziehungen zwischen der Belaubungsdichte der Waldbäume und Standortparametern. Auswertung der
bayrischen Waldzustandsinventuren. Forstliche Forschungsberichte 177 Schriftenreihe der Forstwissenschaftlichen
Fakultät der Technischen Universität München und der
Bayrischen Landesanstalt für Wald und Forstwirtschaft,
Freising
Meesenburg H (2003) Forstliches Umweltmonitoring in
Niedersachsen. In: Waldzustand 2003. Ergebnisse der Waldzustandserhebung. Niedersächsische Forstliche Versuchsanstalt, Göttingen pp 4-7
Mößmer E.-M. (2003) Forstliches Umweltmonitoring für den
Wald der Zukunft. BMVEL, Bonn
NFV (2002) Waldzustand 2002. Ergebnisse der Waldzustandserhebung. Niedersächsische Forstliche Versuchsanstalt,
Göttingen
NFV (2003) Arbeitsanweisung für die terrestrische Waldzustandserhebung 2003. Niedersächsische Forstliche Versuchsanstalt, Göttingen
Pretzsch H (1999) Waldwachstum im Wandel. Forstwissenschaftliches Centralblatt 188 pp 228-250
Rieck W, Wolff B (1999) Integrierende Auswertung bundesweiter Waldzustandsdaten. Arbeitsbericht des Instituts für
Forstökologie und Walderfassung der Bundesforschungsanstalt für Forst- und Holzwirtschaft, Eberswalde
Schmid-Haas P (1998) Zur Gesundheit des Waldes. Wald und
Holz 6 pp 7-11
Schmieden U (1997) Forstpflanzenphysiologie. In: Augustin
S et al. Auswertung der Waldschadensforschungsergebnisse
(1982-1992)
zur
Aufklärung
komplexer
UrsacheWirkungsbeziehungen mit Hilfe systemanalytischer MethoZeitschrift für Agrarinformatik 1/05
Aus Wissenschaft und Forschung – Scientific Articles
Schulze A (2002) Erfahrungen bei der prototypischen Implementierung des Datenbanksystems ECO an der LAF (SN) und
der LÖBF (NW). Tagungsband der 4. Arbeitssitzung des AK
IT der forstl. Landes-, Versuchs- und Forschungsanstalten,
8./9.11.2001, Karsdorf. Materialien der LWF, 6, pp 33-35.
Einschätzung, dass die Verwaltung der Daten des Forstlichen
Umweltmonitorings zukünftig als spezifische Teil-Aufgabe
verstanden und etabliert werden sollte. 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
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