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Zwischenbericht StUKplus 
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28.02.2012 
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Der Zeitraum für die Rammarbeiten der zwölf Anlagen im Testfeld „alpha ventus“ lag zwi 
schen der 17. und der 35. Kalenderwoche (KW) des Jahres 2009. In der 19., 20. und 24. 
Woche fanden keine Bauaktivitäten statt. 
Im Vergleich zum Jahr 2008 stand für die Position 11 eine längere und vollständigere Zeit 
reihe an Daten zur Verfügung. Der ausgewertete Erhebungszeitraum erstreckte sich nahezu 
über das gesamte Jahr 2009 von der 12. bis zur 53. Kalenderwoche. Die Daten der Wochen 
12, 27 und 53 wurden nicht berücksichtigt, da nur komplett aufgenommene Wochen in die 
Analysen eingebracht wurden. Die Rammperiode ist durch eine hohe Variabilität in der Zu 
sammensetzung der Verhaltenskategorien gekennzeichnet (Abbildung 9.12 und Abbildung 
9.22). Ursachen hierfür liegen wahrscheinlich in den sehr geringen dpm-Werten (ca. 50 % 
der Wochen mit <20 dpm/Woche) begründet. Dies verringert die statistische Aussagekraft. 
Nach der Rammung nimmt der prozentuale Anteil der Schweinswalregistrierungen wieder 
zu. Mit dem Ansteigen der dpm-Werte steigt der prozentuale Anteil von Verhalten b auf über 
50% in der 47. Woche an. Das weist auf eine hohe Nutzung des Gebietes in Bezug auf 
„Jagdverhalten und Kommunikation“ hin. Ein ansteigender Trend der ¿»-Kategorie mit dem 
Höhepunkt in der 47. Kalenderwoche zum Jahresende könnte vermutlich auf eine saisonale 
Schwankung zurückzuführen sein. Die Auswirkungen einer vorhandenen Saisonalität der 
Registrierungsraten sollte im kommenden Bericht stärker beleuchtet werden. 
Von den Positionen 16 und 19 sind ähnliche Aufnahmezeiträume analysiert worden. Für Po 
sition 16 sind es die Kalenderwochen 1 bis 31 (mit Ausnahme der 12. KW) und für die Posi 
tion 19 betrifft es die Wochen 1 bis 8 und 12 bis 27 des Jahres 2009. Die Wochen bis zur 
17. Kalenderwoche stellen einen quasi „unbeeinflussten“ Zeitraum dar. In der zweiten Hälfte 
des Jahres sind auf Grund von CPOD-Verlusten keine Daten vorhanden und somit eine wei 
tere Analyse nicht möglich. Bei Position 16 spiegeln die schweinswalpositiven Minuten kei 
nen stetigen Trend wider. Andeutungsweise ist in der Kalenderwoche 10 eine starke Zu 
nahme der dpm/Woche von durchschnittlich 2,1% auf über 12% zu erkennen und auch der 
prozentuale Anteil von b nimmt von durchschnittlich 26 % auf über 40 % in diesem Zeitraum 
zu (Abbildung 9.22). Einen ähnlichen Effekt konnten wir schon in der 43. und 45. Kalender 
woche des Jahres 2008 für dieselbe Position erkennen (Abbildung 9.21). Ob es sich bei die 
sen Beobachtungen um Zufallsereignisse handelt oder ob diese durch Umweltfaktoren her 
vorgerufen wurden, kann mit dem bisher gewonnenen Datensatz nicht geklärt werden. An 
der Station 19 konnte dieser Effekt nicht nachgewiesen werden. Für die ersten acht Wochen 
des Jahres 2009 ist der Anteil der Verhaltenskategorie b bzw. t bei beiden Stationen ähnlich 
ausgeprägt. Die Kategorie b liegt prozentual bei durchschnittlich 25,8 % (ohne den Peak) an 
der Station 16 und 28,4 % an der Station 19. Das Verhalten t liegt bei 4,2 % (Pos. 16) und 
7,1 % (Pos. 19) (Abbildung 9.22). 
An beiden Stationen zeigten die Daten während der Rammungen bezogen auf das Verhal 
ten b und t eine hohe Variabilität. So gibt es z.B. an der Station 16 einen Peak vom Verhal 
ten t in der 21.Kalenderwoche, der prozentuale Anteil am Gesamtverhalten beträgt 50 %. 
Jedoch sind nur sechs dpm registriert wurden. An der Station 19 gibt es einen ähnlichen 
Peak in der 23. KW für das Verhalten t mit über 40 %, hier sind noch 26 dpm Minuten vom 
CPOD-Algorithmus erkannt wurden (Abbildung 9.22). Dieser Vergleich spiegelt die Proble 
matik der zu geringen dpm-Werte und das Verhältnis der Verhaltensdaten zu den dpm- 
Werten wieder. Aus diesem Grund sollten andere Lösungsansätze bezüglich der zeitlichen 
Auswertungsprozedur herangezogen werden. 
Automatische Verhaltensanalyse 
Für die Analyse von Sequenzen mit sehr kurzen Klickintervallen (<10 ms) liegen derzeit kei 
ne Ergebnisse aus der automatisierten Verhaltensklassifikation vor. Für Annäherungsse 
quenzen wurden im Probedatensatz insgesamt 32 visuell verifizierte ,Travel Clouds' (Annä-