A quantitative index of land-use intensity in grasslands: Integrating mowing, grazing and fertilization

• Published in: Basic and applied ecology Vol. 13; no. 3; pp. 207 - 220
• Main Authors: Blüthgen, Nico, Dormann, Carsten F., Prati, Daniel, Klaus, Valentin H., Kleinebecker, Till, Hölzel, Norbert, Alt, Fabian, Boch, Steffen, Gockel, Sonja, Hemp, Andreas, Müller, Jörg, Nieschulze, Jens, Renner, Swen C., Schöning, Ingo, Schumacher, Uta, Socher, Stephanie A., Wells, Konstans, Birkhofer, Klaus, Buscot, François, Oelmann, Yvonne, Rothenwöhrer, Christoph, Scherber, Christoph, Tscharntke, Teja, Weiner, Christiane N., Fischer, Markus, Kalko, Elisabeth K.V., Linsenmair, Karl Eduard, Schulze, Ernst-Detlef, Weisser, Wolfgang W.
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: Elsevier GmbH 01.05.2012
• Subjects: Agro-ecosystems; biodiversity; Biodiversity exploratories; biomass; ecosystems; Grassland management; grazing; grazing intensity; land use; Land-use impacts; landscapes; livestock; Livestock density; Meadows; mowing; Nitrogen; Pastures; phosphorus; plant communities; research projects; topsoil; Agro-ecosystems; Grassland management; Biodiversity exploratories; Land-use impacts; Nitrogen; Pastures; Livestock density; Meadows
• ISSN: 1439-1791
• DOI: 10.1016/j.baae.2012.04.001

Land use is increasingly recognized as a major driver of biodiversity and ecosystem functioning in many current research projects. In grasslands, land use is often classified by categorical descriptors such as pastures versus meadows or fertilized versus unfertilized sites. However, to account for the quantitative variation of multiple land-use types in heterogeneous landscapes, a quantitative, continuous index of land-use intensity (LUI) is desirable. Here we define such a compound, additive LUI index for managed grasslands including meadows and pastures. The LUI index summarizes the standardized intensity of three components of land use, namely fertilization, mowing, and livestock grazing at each site. We examined the performance of the LUI index to predict selected response variables on up to 150 grassland sites in the Biodiversity Exploratories in three regions in Germany (Alb, Hainich, Schorfheide). We tested the average Ellenberg nitrogen indicator values of the plant community, nitrogen and phosphorus concentration in the aboveground plant biomass, plant-available phosphorus concentration in the top soil, and soil C/N ratio, and the first principle component of these five response variables. The LUI index significantly predicted the principal component of all five response variables, as well as some of the individual responses. Moreover, vascular plant diversity decreased significantly with LUI in two regions (Alb and Hainich). Inter-annual changes in management practice were pronounced from 2006 to 2008, particularly due to variation in grazing intensity. This rendered the selection of the appropriate reference year(s) an important decision for analyses of land-use effects, whereas details in the standardization of the index were of minor importance. We also tested several alternative calculations of a LUI index, but all are strongly linearly correlated to the proposed index. The proposed LUI index reduces the complexity of agricultural practices to a single dimension and may serve as a baseline to test how different groups of organisms and processes respond to land use. In combination with more detailed analyses, this index may help to unravel whether and how land-use intensities, associated disturbance levels or other local or regional influences drive ecological processes. Menschliche Landnutzung als wichtiger Treiber für die Biodiversität und Funktionen von Ökosystemen wird zunehmend in Forschungsprojekte einbezogen. Im Grünland wird die Landnutzung dazu meist durch kategoriale Variablen beschrieben wie etwa Weiden vs. Wiesen oder gedüngte vs. ungedüngte Flächen. Um jedoch die quantitative Variation in der Intensität der Landnutzung besser beschreiben zu können sind kontinuierliche Maße der Landnutzung wünschenswert. Wir führen einen quantitativen Index zur Beschreibung der Landnutzungsintensität (LUI; land-use intensity) in bewirtschaftetem Grünland ein. Der LUI Index standardisiert und addiert drei wesentliche Komponenten der Grünlandnutzung, die Beweidung, die Mahd und die Düngung. Die Effizienz des LUI Index in Bezug auf die Vorhersagefähigkeit einer Reihe landnutzungsabhängiger Variablen wurde im Rahmen des Projekts Biodiversitätsexploratorien am Beispiel von 150 Grünlandflächen in drei Regionen Deutschlands (Alb, Hainich, Schorfheide) geprüft. Die Prüfvariablen umfassten die Stickstoffzahl nach Ellenberg, die Stickstoff- und Phosphorkonzentrationen in der Biomasse, die Konzentrationen von pflanzenverfügbarem Phosphor im Oberboden, das Boden-C/N-Verhältnis sowie die erste Hauptkomponente einer Ordination dieser Variablen. Während der LUI Index Änderungen in der ersten Hauptkomponente der Antwortvariablen sowie einiger Einzelvariablen signifikant vorhersagte, waren Regressionen mit einzelnen LUI Komponenten problematisch, da diese Komponenten wie die Düngungsintensität oder Mahdfrequenz miteinander korreliert und somit konfundiert sind. Das Management der Grünlandflächen variierte im Zeitraum 2006 bis 2008 von Jahr zu Jahr, insbesondere aufgrund von Änderungen in der Beweidungsintensität. Das Referenzjahr für die Berechnungen der LUI war daher sehr wichtig, während verschiedene Standardisierungsmethoden keinen großen Einfluss auf den Index hatten. Einige alternative Berechnungsmethoden der Landnutzungsintensität korrelierten stark mit der vorschlagenen Form des Index. Der LUI Index reduziert die verschiedenen, miteinander korrelierten Dimensionen der menschlichen Landnutzung im Grünland zu einer kontinuierlichen Variable und kann dazu dienen, die Abhängigkeit verschiedener Organismengruppen und Prozesse von der menschlichen Landnutzung zu prüfen. In Verbindung mit detaillierten Analysen kann die Verwendung dieses Index helfen, die relative Bedeutung der menschlichen Landnutzung im Vergleich zu anderen lokalen oder regionalen Faktoren zu erkennen.