Neue Publikation: Data-driven reciprocal Modelling

Effektgrößen werden meist in kontrollierten Experimenten quantifiziert. Experimentelle Kontrolle geht jedoch häufig auf Kosten von Repräsentativität. Hier stellen wir eine datengestützte reziproke Modellierungsmethode vor, um die individuellen Effekte von Umwelteinflüssen unter Feldbedingungen zu quantifizieren. In einer Fallstudie wenden wir die Methode an, um standortspezifische Effekte organischer Bodensubstanz auf Landnutzungsänderungen abzuschätzen. Die Methode erfordert lediglich eine repräsentative Erhebung, die Werte einer ausgewählten Zielvariablen (hier: organische Bodensubstanz) mit den Werten des untersuchten Umwelteinflusses (hier: Landnutzung) sowie mit den Werten anderer potenzieller Erklärungsvariablen (hier: Boden, Klima, Geologie und Managementvariablen) in Beziehung setzt.

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/gcb.15817