Abstract
The potential natural vegetation (PNV) is a tool for landscape planning, nature preservation and the assessment of naturalness. It is mostly constructed by the application of expert knowledge. This paper shows the advantages of using a more sophisticated and formalized PNV construction that overlays vegetation types and site factor maps by applying a Bayes model and herewith improving existing PNV maps solely based on expert knowledge. The investigation was conducted in the forest complex of the Bavarian Forest National Park (Germany) and the adjacent Šumava National Park (Czech Republic). The project reached two major results: (1) The existing heterogeneous country-specific databases of natural site conditions and of vegetation types could be adapted to each other to construct a solid scientific basis to deduce a PNV map. The habitat requirements of the occurring harmonized vegetation types can now be quantitatively described in a formalized way. (2) The combination of terrestrial PNV mapping and numerical modeling allows the synthesis of the views of the different experts that generated the maps used for model calibration. However, the modeled map loses the details of the expert-based map that cannot be derived from the underlying site maps. A common modeled PNV map of both national parks covering an area of about 92,000 ha was created. While the former expert-based PNV maps display breaks along the country border, the modeled PNV presents a harmonized view based on the common database of both national parks.
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Notes
9111 and 9411 are not EU-habitat type codes in the strict sense; these subtypes of 9110 and 9410 were defined locally.
Abbreviations
- PNV:
-
Potential natural vegetation
- BFNP:
-
Bavarian Forest National Park Germany
- ŠNP:
-
Šumava National Park Czech Republic
- EU:
-
European Union
- EPF:
-
Ecological preference function
- DTM:
-
Digital terrain model
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Acknowledgments
This project was funded by the Bavarian State Ministry for Environment, Health and Consumer Protection (Bayerisches Staatsministerium für Umwelt, Gesundheit und Verbraucherschutz StMUGV). As an InterregIIIa-Projekt it was financially supported by the EU. We are grateful to the Bavarian Forest National Park Administration and the Šumava National Park Administration for their support and stimulating discussions. We thank Jörg Ewald and two anonymous reviewers for valuable comments on an earlier version of the manuscript.
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Fischer, H.S., Winter, S., Lohberger, E. et al. Improving Transboundary Maps of Potential Natural Vegetation Using Statistical Modeling Based on Environmental Predictors. Folia Geobot 48, 115–135 (2013). https://doi.org/10.1007/s12224-012-9150-0
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Issue Date:
DOI: https://doi.org/10.1007/s12224-012-9150-0
Keywords
- Bavarian Forest National Park
- Bayes model
- Ecological preference function
- Fauna-flora-habitat-directive
- Naturalness
- Šumava National Park