Zeitschriftenaufsatz
„Lebender Biotopverbund“ in Weidelandschaften – Weidetiere als Auslöser von dynamischen Prozessen und als Vektoren – ein Überblick


Details zur Publikation
Autorenliste: Jedicke E.
Jahr der Veröffentlichung: 2015
Quelle: Naturschutz und Landschaftsplanung
Bandnummer: 47
Heftnummer: 8/9
Erste Seite: 257
Letzte Seite: 262
Verlag: Ulmer
ISSN: 0940-6808
Sprachen: Deutsch
Peer reviewed

Abstract

Bis vor gut 200 Jahren beweideten Haustiere des Menschen Waldflächen genauso wie Grünlandbiotope. Damit waren Waldbiotope stark durch Weideinflüsse geprägt, die heute starren Grenzen zwischen Wald und Offenland durchlässig. Im Offenland sind reine Mähwiesen erst seit rund 200 Jahren verbreitet.
Vor diesem Hintergrund beschreibht der Beitrag die Bedeutung von Beweidung als Treiber dynamischer Prozesse in der Kulturlandschaft beschrieben. Weiterhin wirken Weidetiere als Vektoren für die Ausbreitung von Pflanzen- und Tierarten – ein Beitrag zum Biotopverbund, der in der heutigen Kulturlandschaft im Vergleich zu früheren Jahrhunderten nur noch eine marginale Rolle spielt. Weidelandschaften sind aus diesen Gründen in Biotopverbund-Konzepten künftig viel stärker als bisher zu gewichten.

‘Living ecological networks‘ in pasture landscapes. Grazing animals as triggers for dynamic processes and as vectors – an overview
Up until about 200 years ago domestic animals grazed both forests and grassland biotopes. The grazing strongly influence the woodland biotopes with a permeable border between forest and open habitats. Mowed grasslands in the open landscape have only become common about 200 years ago. Against this background the paper describes the significance of grazing as trigger of dynamic processes in the cultural landscape. Further the grazing animals function as vectors for the dispersal of plant and animal species – a contribution to the connection of biotopes that has become marginal in the present cultural landscape
compared to earlier centuries. The role of pasture landscapes in ecological networks needs much higher estimation.