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Zwischenbericht StUKplus 
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28.02.2012 
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mm 
• Position 16 
Diese Messstelle befindet sind in Nähe (2 km) der Plattform FIN01 auf folgender Position: 
54° 00.837' N, 6° 39.758' E. Die Wassertiefe beträgt ungefähr 29 m. 
• Position 19 
Diese Messstelle befindet sich östlich gelegen von Position 16, ca. 5 km entfernt. Auf fol 
gender Position befindet sich diese Messstelle: 54° 01.240' N; 6°44.149' E. Die Wassertiefe 
beträgt circa 30 m. 
Datenexport für Verhaltensanalysen 
Das Programm bietet unterschiedliche Möglichkeiten des Daten-Exports. So kann man z.B. 
bestimmte Ereignisse wie Anzahl der Lautsequenzen oder Anzahl der Laute pro Zeiteinheit 
exportieren. Jede Zeiteinheit mit einer Schweinswalregistrierung gilt als eine schweinswalpo 
sitive Zeiteinheit (z.B. pro Minute [dpm], pro 10 Minuten [dpi0min], pro Stunde [dph] etc.). 
Für die statistische Auswertung der Verhaltensweisen ist es erforderlich, im Vorfeld mit der 
kleinstmöglichen Zeiteinheit die Daten zu bearbeiten. Deshalb wurden für die Analysen die 
Anzahl der als Schweinswal klassifizierten Lautsequenzen pro Minute (dpm) exportiert. Je 
nach Dichte des Gebietes wird empfohlen, einen bestimmten Zeitparameter zu wählen. Je 
geringer das Gebiet von Schweinswalen besiedelt ist, desto größer sollte die betrachtete 
Zeiteinheit gewählt werden und umgekehrt (Verfuss et al., 2010). 
Alle Daten wurden durch die vom Fiersteller (Chelonia Ltd., UK) bereitgestellte aktuelle Ver 
sion v.1054 prozessiert und exportiert. Die Daten des letzten Berichtes (ausgewertet mit der 
damals aktuellen CPOD.exe v1.000) wurden reprozessiert und überarbeitet. 
Entwicklung von automatisierten Prozessen zur Verhaltensanalyse 
Die Datenmenge der Stationen in der südlichen deutschen Nordsee ist für eine manuelle 
Durchsicht, insbesondere in Hinblick auf eine zukünftige Übertragbarkeit in Umweltverträg 
lichkeitsstudien, nicht zu bewältigen. 
Dementsprechend wurden Ansätze entwickelt, um zukünftig in drei Schritten zu verwertba 
ren Ergebnissen der Musteranalyse zu kommen: 
1. Für Lautsequenzen mit geringen Klickintervallen und Annäherungssequenzen müs 
sen Filtermechanismen gefunden werden, die eine Vorauswahl potentiell interessan 
ter Bereiche ermöglicht. Hierfür sind die Filterkriterien weit zu setzen, um in diesem 
ersten Schritt möglichst viele Daten zu erhalten, die anschließend visuell verifiziert 
werden müssen. 
2. Wenn die Kriterien aus 1) so angepasst sind, dass viele Sequenzen erkannt werden 
und nur wenige visuell erkannte Verhaltensweisen nicht erkannt werden, müssen die 
angesetzten Kriterien nochmals kritisch hinterfragt werden: Sind die visuell erkannten 
Muster tatsächlich so eindeutig, dass sie z.B. auch von voneinander unabhängigen 
Datensichtern erkannt werden? 
3. Nach Abschluss der Verifizierungsphase werden die Kriterien verengt, um sicherzu 
stellen, dass die false positive rate - also der Anteil falsch erkannter Verhaltenswei 
sen - möglichst niedrig gehalten wird. Hiermit wird gewährleistet, dass nur sicher er 
kannte Verhaltensweisen in eine spätere Analyse einfließen. Geht man davon aus, 
dass der Anteil sicher erkannter Verhaltensweisen in Relation zu allen Klassifikatio-