Es wurde Übertragbarkeit von Pflanzenartengruppen über verschiedene Skalenebenen getestet mit Hilfe drei Datenbanken aus unterschiedlichen Skalenebene. Man kann die Mehrheit der Artengruppen, die auf der Bestandesebene unterschieden wurden, auf der Landschaftsebene gut benutzen. In umgekehrter Richtung ist die Übertragbarkeit der Artengruppen deutlich schlechter. Die Artenkombination vieler Artengruppen ändert sich nicht deutlich über verschiedene Skalenebenen hinweg. Auf jeder Skalenebene korrelieren die Artengruppen in einem hohen Maße mit verschiedenen Geländefaktoren, die einen unterschiedlichen Erklärungswert besitzen, wobei auf allen Skalenebenen der Waldanteil an der Landbedeckung den höchsten Erklärungswert besitzt. Im Rahmen des Aufenthaltes ist ein Manuskript für eine internationale Zeitschrift Journal of Biogeography vorbereitet worden.Zielsetzung 1. Entwicklung eines Verfahrens, Vegetationsdatenbanken zu nutzen, um Ergebnisse floristischer Kartierungen vor-auszusagen.2. Entwicklung eines Verfahrens, floristische Kartierungen zu nutzen, um die Artenzusammensetzung von Vegeta-tionstypen in Vegetationsdatenbanken vorauszusagen.3. Auswertung des Zusammenhanges zwischen der regionalen Pflanzenverbreitung und ökologischen Faktoren.Arbeitsmethoden und ?technikenDie floristischen Daten wurden mit Hilfe einer Rasterkartierung aufgenommen. Das verwendete Netz ist sehr fein gegliedert: 0,13 km2 für seltene Arten (im sog. mesoscale dataset gespeichert) und 0,5 km2 für die übrigen Arten (broad scale dataset). Die Bestandesebene ist mit der Vegetationsdatenbank (fine scale dataset) mit 1022 phytosoziologischen Auf-nahmen repräsentiert. Nach den Zielen des Projektes wurde folgendes Verfahren gewählt: Ad 1 und 2. Zur Bildung der Artengruppen in allen Datenbanken wurde die Methode COCKTAIL genützt, die im Programm JUICE implementiert ist. Als Treuemaß der Arten in einer Artengruppe wurde der phi-Koeffizient ausgewählt. Die erste Art von jeder Artengruppe wurde subjektiv gewählt und anschließend wurde die Artengruppe durch Aufnahme derjenigen Art erweitert, die den höchsten phi?Koeffizient besaß. Ferner wurde die Korrelation der Artengruppen zwischen den drei verschiedenen Datensätzen berechnet. Es wurden Korrelations-Matrices anhand des phi-Koeffizient zwischen dem broad scale dataset und dem fine scale dataset und zwischen dem broad scale dataset und dem mesoscale dataset erstellt.Ad 3. Zur Auswertung des floristischen Gradienten wurde das Programm CANOCO verwendet. Für jede Rasterzelle wur-den ökologische Bedingungen beschrieben. Für den Jeschkenkamm stehen verschiedene digitale Karten zur Verfügung, darunter die geologischen, die der Isohypsen und die der potentiellen direkten Solarirradiation (PDSI ? Potential direct solar irradiation) und des Landcovers (Wald-, Kahlschlag-, Baumgarten- u. Bebuschungsflächen, Wasserfläche u. Länge der Bäche u. Flüsse, Bebauungsfläche u. Länge der Wegen und Eisenbahnen). Es wurde eine CCA Analyse mit Forward selection der Geländefaktoren durchgeführt. ErgebnisseInsgesamt wurden 11 Artengruppen aus unterschiedlichen Gesellschaften und mit unterschiedlicher Ökologie, davon 8 den drei Datensätzen gemeinsame Artengruppen unterschieden. In allen Datenbanken wurde eine mehr oder weniger ähnliche Artenzusammensetzung der Artengruppen festgestellt, aber in der floristischen Datenbank waren die Gruppen reicher an Arten. Manche Artengruppen waren stabil über verschiedene Skalenebenen hinweg ? z.B. die ökologisch gut abgegrenzten und von Spezialisten gebildeten Gruppen (Kalkbuchenwälder, Sumpfwiese). Auf jeder Skalenebene korrelierten die Ar-tengruppen in einem hohen Maße mit Geländefaktoren. Auf den verschieden Ebenen hatten unterschiedliche Faktoren einen etwas unterschiedlichen Erklärungswert. Auf jeder Skalenebene hatte der Waldanteil den höchsten Erklärungswert. Die gesamte erklärte floristische Varianz war beim mesoscale dataset höher als beim broad scale dataset.DiskussionDie Bildung einer Artengruppe war von der ersten ausgewählten Art, der Größe der Datenbank und den Randparametern (Treuemaß, cut-off-level usw.) beeinflusst. Die erste Art wurde nach den Kenntnissen der lokalen Bedingungen ausgewählt. Offen bleibt die Frage, ob sich die Artenzusammensetzung von Artengruppen verschiedener Gebiete unterscheidet. Es wurde vorgeschlagen, die stabile Artengruppen in Gebieten mit vollständiger floristischer und vegetationskundlicher Durchforschung zu ermitteln. Damit könnte man nach fehlenden Arten in anderen Gebieten suchen. Andere mögliche Verwendung der stabilen Artengruppen wäre, sie als Werkzeug verschwundene Arten festzustellen (anhand des Postulats, dass sich Biodiversität-Veränderungen aus der derzeitigen Verbreitung feststellen lassen (s. Wilson et al. in Nature 2004). Für den Naturschutz lassen sich die Ergebnisse dazu heranziehen, ein species risk assessment für ausgewählte Artengruppen mit bedrohten Arten zu erstellen.