L354 – Environment Project II: Ecological Vegetation

Module
Environment Project II: Ecological Vegetation
Umweltprojekt II: Vegetationsökologie
Module number
L354 [LUb18a]
Version: 2
Faculty
Agriculture/Environment/Chemistry
Level
Bachelor/Diploma
Duration
1 Semester
Semester
Summer semester
Module supervisor

Diplom-Biologe Mike Hölzel
mike.hoelzel(at)htw-dresden.de
Lecturer(s)

Diplom-Biologe Mike Hölzel
mike.hoelzel(at)htw-dresden.de
Course language(s)
ECTS credits

8.00 credits

Workload

240 hours

Courses

4.00 SCH (4.00 SCH Internship)
Self-study time

180.00 hours

Pre-examination(s)

Test
in "Umweltprojekt II: Vegetationsökologie"
Examination(s)

Alternative examination - Paper
Module examination | Weighting: 100%
in "Umweltprojekt II: Vegetationsökologie"
Form of teaching

Praktikum
Media type

Skript, Beamerpräsentation, Datenerhebung im Freiland
Instruction content/structure
  • Die Studierenden werden in die Methoden der wissenschaftlichen Projektplanung eines vegetationsökologischen Monitorings eingeführt und lernen Möglichkeiten der vegetationsökologischen Analyse von Erfassungsdaten kennen.
  • Relevante Freilanderfassungsmethoden für ein vegetationsökologisches Monitoring werden theoretisch vorgestellt und beispielhaft im Freiland erprobt.
  • An Hand von kurzen theoretischen Einführung und praktischen Übungen werden mit Hilfe von Statistikprogrammen grundlegende Auswertungsmethoden der univariaten Statistik ökologischer Daten vermittelt.
  • Unterschiedliche normative Bewertungsmethoden für vegetationsökologische Daten werden vorgestellt und praktisch an Beispielen angewandt.
  • An einem Projektbeispiel lernen die Studierenden vegetationsökologische Zusammenhänge in Abhängigkeit von der Bewirtschaftung kennen.
  • Aus der Analyse vegetationsökologischer Daten abgeleitete Pflege- und Entwicklungsmaßnahmen für Grünlandökosysteme werden erläutert.
  • Im Rahmen der Freilanderfassungen vertiefen die Studierenden ihre Artenkenntnisse.
Qualification objectives
  • Die Studierenden kennen wissenschaftliche Erfassungs- und Auswertungsmethoden des vegetationsökologischen Monitorings.
  • Die Studierenden beherrschen die vegetationskundliche Erfassungsmethodik mit differenzierten Techniken.
  • Die Studierende können vegetationsökologische Erfassungsdaten mit Hilfe univariater Statistik projektbezogen analysieren und ökologisch bewerten.
  • Die Studierenden besitzen umfassende Artenkenntnisse von Pflanzenarten der Grünlandökosysteme.
  • Die Studierenden sind in der Lage, an Hand der Aus- und Bewertungsergebnisse vegetationsökologischer Daten Maßnahmekonzeptionen für Grünlandökosysteme abzuleiten.
  • Die Studierenden beschreiben und diskutieren ihre Analyseergebnisse eigenständig in einer wissenschaftlichen Berichtsform.
Social and personal skills
  • Die Studierenden organisieren sich in arbeitsteiligen Gruppen und arbeiten kooperative im Gelände zusammen.
  • Die Studierenden kennen Ihre physischen Grenzen bei der Freilandarbeit und können diese realistisch bei der Arbeitsorganisation einplanen.
  • Die Studierenden bewerten die Leistungen der Gruppenmitglieder offen und arbeiten damit kooperativ und zielorientiert zusammen.
  • Die Studierenden übernehmen Verantwortung für die Qualität ihrer Erfassungen und bewerten ihre Leistungen realistisch.
Special admission requirements
No information
Recommended prerequisites
Continuation options
Literature

Die projektbezogene aktuelle Literatur für die Lehrveranstaltungen wird zu Beginn bekanntgegeben.

  • KÖHLER, W.; SCHACHTEL, G., VOLESKE, P. (2007): Biostatistik. 4. aktualisierte u. erw. Aufl., Springer: 329
  • RUDOLF, M.; KUHLISCH, W. (2008): Biostatistik – Eine Einführung für Biowissenschaftler. Pearson-Studium: 448 S.
  • TRAXLER, A. (1997): Handbuch des vegetationsökologischen Monitorings. Monographien 89A Band I. 391 S.
  • TREMP, H. (2005). Aufnahme und Analyse vegetationskundlicher Daten. Stuttgart, Verlag Eugen Ulmer: 141 S.
  • ZERBE, S.;WIEGLEB, G. (2009): Renaturierung von Ökosystemen in Mitteleuropa. 1. Aufl.; Springer-Verlag: S. 188
  • Handbücher zu SPSS
Current teaching resources

Skript, digitale Grundlagendaten
Notes

Lehrveranstaltung findet teilweise als Blockveranstaltung statt. Zeitliche Flexibilität ist notwendig und wird vorausgesetzt.
Link to course/learning resources in OPAL
https://bildungsportal.sachsen.de/opal
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