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Biotische Interaktionsmodelle unterstützen Klimawandelprognosen 

Den raschen Verlust der Artenvielfalt auf unserem Planeten einzudämmen, ist eine der größten Herausforderungen für Wissenschaft und Politik im 21. Jahrhundert. Die Ökosysteme der Erde wurden durch Verschmutzung und Veränderungen in der Landnutzung geschädigt, während die Auswirkungen des Klimawandels in den nächsten Jahrzehnten dramatisch zunehmen dürften. 
Biotische Interaktionsmodelle unterstützen Klimawandelprognosen 
Die Wissenschaftler setzen zunehmend auf computerbasierte Modelle, um quantitative Vorhersagen der zukünftigen Verteilung der Artenvielfalt unter bestimmten Klimawandelszenarien zu machen. Viele Faktoren erschweren die Bewertung der Auswirkungen des Klimawandels auf die biologische Vielfalt, die nicht gut verstanden sind. Dazu gehören Unsicherheiten über komplexe biotische Interaktionen in und zwischen den trophischen Ebenen.

Ziel des EU-geförderten Projekt MATES (Understanding and predicting multispecies assemblages and interactions in space and time) war es die Vorhersage von Arten-Ansammlungen in sich verändernden Umgebungen zu verbessern. Die Forscher verwendeten eine vielfältige Reihe von Modellierungstools einschließlich der statistischen Analyse räumlicher Verteilungsdaten mithilfe Bayesschen Statistik, um wichtige Multispeziesansammlungen über Zeit und Raum zu erhellen.

Ein individuelles Community-Modell wurde verwendet, um eine Reihe konsistenter Benchmarking-Daten in Multiskalendesign mit einer Reihe von wichtigen Gemeinschafts- und demographischen Prozessen zu produzieren. Die Benchmarking-Daten wurden als neuer Standard verwendet, um neuartige Einzel- und Multi-Spezies-Ansätze zu testen. Die Ergebnisse zeigten, dass die prädiktive Leistung einer einzelnen Spezies stark durch interaktive Auswirkungen der Ausbreitungsfähigkeit der Spezies und durch komplexe Gemeinschaftswechselwirkungen beeinflusst wird.

Die Projektpartner verwendeten auch Daten über Schweizer Brutvogelgemeinschaften, um zu zeigen, dass die Vorhersagegenauigkeit stark vom Lebensraum und den Ressourcenanforderungen einer Art beeinflusst wird. Darüber hinaus wurden Pflanzengemeinschaften entlang eines steilen Temperatur-Feuchtigkeitsgefälles in der Schweiz dargestellt, um eine unerwartet hohe Komplexität der Erleichterungsinteraktionen zu zeigen. Die Erleichterungsintensität war am stärksten unter Kältestress, aber Erleichterungsfrequenz war höher unter Trockenstress.

Schließlich entwickelte MATES einen neuen auf einem funktionalen Merkmal basierten Ansatz zur Reduzierung der Komplexität. Dadurch konnten die Forscher die biotischen Interaktionen zwischen den Arten innerhalb funktioneller Gruppen und zwischen funktionellen Gruppen gleichzeitig abschätzen. Diese auf funktionellen Gruppen basierenden Joint-Species-Distribution-Models (JSDMs) genannten Verteilungsmodelle werden für Schweizer Brutvogeldaten geschätzt und ausgewertet.

Diese Fortschritte, umfassenden Analysen und Benchmark-Tests werden die Grundlage für weitere gezielte Forschung über Multispezies-Interaktionen und Gemeinschaftsdynamik in der Zukunft liegen. Für die Vorhersage der Auswirkungen des Klimawandels und die Entstehung neuer Artengemeinschaften wird das Verständnis dieser komplexen Zusammenhänge von entscheidender Bedeutung sein.

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Schlüsselwörter

Biodiversität, MATES, Multi-Spezies Assemblagen, Gemeinschaftsmodell, Joint-Spezies Verteilungsmodelle 
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