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FP7

SESAM-ZOOL Ergebnis in Kürze

Projektreferenz: 327987
Gefördert unter: FP7-PEOPLE
Land: Schweiz

Verbesserte Modelle helfen, die Artenvielfalt vorherzusagen 

Der Mensch hatte einen großen Einfluss auf die natürliche Umwelt, auch auf die biologische Vielfalt. Die Aufrechterhaltung der Artenvielfalt des Planeten wird sich in den kommenden Jahren als eine große Herausforderung erweisen, weshalb genaue Computermodelle erforderlich sind, die helfen, Umweltveränderungen zu antizipieren.
Verbesserte Modelle helfen, die Artenvielfalt vorherzusagen 
Derzeit ist die Fähigkeit der Wissenschaftler, ökologische Gemeinschaften einer einzigen Spezies vorherzusagen, beschränkt. Das Projekt SESAM-ZOOL (A novel modelling framework for predicting animal communities under global change) will sich dieses Problems annehmen. Es verbesserte bestehende und entwickelte neue Modelle, um ein besseres Verständnis von Prozessen der Zusammensetzung zu schaffen.

Ein innovativer Rahmen für die Modellierung der Artenzusammensetzung wurde entwickelt, implementiert und getestet. Dieser vereinte viele bereits bestehende Ansätze für die Vorhersage von biologischer Vielfalt. Er lieferte verbesserte räumlich explizite Projektionen, die die Grenzen eines einzigen Verfahrens überwinden könnten.

Der Rahmen mit dem Namen SESAM (Spatially-explicit species assemblage modelling) wurde zuerst an einem sehr robusten gemeinschaftsbasierten Datensatz für Pflanzen und Tiere getestet, der über viele Jahre in den Schweizer Alpen gesammelt wurde. Mithilfe des Modells wurde die mögliche Zusammensetzung sowohl von Pflanzen als auch von Insektengemeinschaften ermittelt.

Zwei Komponenten der Artenvielfalt, Eigenschaften der Arten und die Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins der Arten, wurden separat getestet. Die Tests vereinten einzelne Artenverteilungsmodelle, makroökologische Modelle und unterschiedliche Ansätze zur Festlegung biotischer Regeln.

Ein zweiter Test wurde an zwei Insektengruppen (Schmetterlinge und Heuschrecken) durchgeführt, um die Wirkung von verschiedenen Techniken auf die Erstellung von An-/Abwesenheitsprognosen für einzelne Arten zu untersuchen. Die Integration von neuen Regeln für die ökologische Zusammensetzung in dem Rahmen wurde ebenfalls geprüft und deren Leistung mit der Regel der "Wahrscheinlichkeitsrangfolge" verglichen.

Die Verwendung des Rahmens führte zu Erkenntnissen in Bezug auf die Zusammensetzungsmechanismen der untersuchten Gemeinschaften und zeigte die besten Wege für die zukünftige Forschung für die Modellierung von Artengemeinschaften auf. Hervorgehoben wurde auch die Bedeutung von guten Modellen von einzelnen Arten, um Gemeinschaften zu rekonstruieren. Wenn die Modelle nicht auf hohem Niveau sind, werden sie nur wenige Informationen über das ökologische Potenzial einer Art liefern und der Rahmen wird verzerrt sein.

Tests an mehreren Datensätzen zeigten, dass der SESAM-Rahmen verwendet werden kann, um die Zusammensetzung von Artengemeinschaften zu rekonstruieren. Sie bestätigten auch den Nutzen der Regel der "Wahrscheinlichkeitsrangfolge" für die Verbesserung von Gemeinschaftsprognosen, wenn die vorherige Verzerrung erkannt wurde.

Die neuen von SESAM-ZOOL entwickelten Analysetools werden besonders für den Artenschutz nützlich sein und erlauben, die möglichen Folgen von Veränderungen der biologischen Vielfalt durch menschliche Aktivitäten zu erforschen. Außerdem ermöglichen sie der Industrie, Wege zu erkunden, wie sie ihre Auswirkungen auf die Umwelt mildern kann.

Verwandte Informationen

Schlüsselwörter

Biodiversität, Computermodell, Gemeinschaften, SESAM-ZOOL, Artenzusammensetzung, Wahrscheinlichkeitsranking, Erhaltung 
Datensatznummer: 182803 / Zuletzt geändert am: 2016-05-25
Bereich: Umwelt