Der Einfluss der Landnutzung auf die Diversität funktioneller Pflanzentypen im Grünland-Ökosystemen

BEAM II

Wissenschaftliche Bearbeitung durch:

Prof. Dr. Kerstin Wiegand

Dr. Sasha Keyel

(Universität Göttingen)

Dr. Rodolphe Sabatier

(INRA Paris)

 

Ziel des Projekts (Laien)

Unser Hauptanliegen ist es, zu verstehen, wo unterschiedliche Pflanzenarten wachsen, warum sie dort wachsen, und welchen Einfluss sie auf andere Pflanzenarten und den Boden haben. Wir werden Computermodelle benutzen, die auf Daten von Pflanzenarten basieren, die im Rahmen der drei Biodiversitätsexploratorien in Deutschland erhoben wurden. Insbesondere wollen wir besser verstehen, wie die Bandbreite der Ausprägungen von Pflanzenmerkmalen die Anzahl von Arten in einem Gebiet beeinflusst. Wir gehen davon aus, dass eine größere Bandbreite eine höhere Artenvielfalt ermöglicht.

„Wuchshöhe“ ist ein Beispiel für ein Pflanzenmerkmal. Wir prognostizieren, dass zwei Arten mit unterschiedlicher Wuchshöhe mit größerer Wahrscheinlichkeit nebeneinander vorkommen als zwei Arten mit gleicher Höhe. Der Grund liegt darin, dass eine der Arten mit gleicher Wuchshöhe die andere Art verdrängen wird. Bei zwei Arten mit unterschiedlicher Wuchshöhe könnte dagegen die kleinwüchsigere Art an schattige Wachstumsbedingungen angepasst sein und deshalb in der Lage sein, mit der hochwüchsigeren Art zu koexistieren. Wir betrachten eine Vielzahl von Pflanzenmerkmalen, die mit Wachstum, Fortpflanzung und Regeneration in Zusammenhang stehen.

 

Wir erwarten weiterhin, dass bei Veränderungen der Umweltbedingungen eine große Spanne der Merkmalsausprägungen wichtig ist. Es ist bekannt, dass sich Landnutzung und Bewirtschaftungsformen verändert haben und noch immer ändern. Das Wetter ändert sich von Jahr zu Jahr, zudem sind langfristige Klimaänderungen zu beobachten. Wir gehen davon aus, dass bei einer Veränderung der Umweltbedingungen in Artengemeinschaften mit einer großen Vielfalt von Merkmalsausprägungen weniger Arten aussterben und die Prozesse innerhalb des Ökosystems aufrechterhalten bleiben.

Schließlich wollen wir herausfinden, ob wir Umweltinformationen wie Temperatur oder Niederschlag verwenden können um vorherzusagen, welche Merkmalsausprägungen in einem Gebiet vorkommen. Basierend auf solchen Informationen möchten wir vorhersagen, welche Arten mit hoher Wahrscheinlichkeit vorkommen  und wie sich ihre Vorkommenswahrscheinlichkeit ändert, wenn sich entweder Landnutzung oder Klima verändern.

 

 

Ziel des Projekts (Fachpublikum)

Unser primäres Anliegen ist es,  Modelle zum Vorkommen von Einzelarten in ein Metacommunity-Modell zu integrieren, das auf funktionellen Merkmalen basiert und es ermöglicht, den Zusammenhang zu untersuchen zwischen der Vielfalt der Merkmalsausprägungen, langfristigem Artenreichtum und Ökosystemfunktion im  Kontext von Veränderungen in Landnutzung und Klima. Wir streben ein Modell an, das in der Lage ist, die Artenzusammensetzung in realen Landschaften vorherzusagen.

 

Konkrete Ziele sind

1)  Habitatmodelle für im Rahmen der Biodiversitätsexploratorien erfasste Gründlandarten zu erstellen.

2)  Ein Metacommunity-Modell für Grünland entwickeln.

3)  Das Metacommunity-Modell auswerten für theoretische Szenarien, die den Zusammenhang zwischen Vielfalt der Merkmalsausprägungen und langfristigem Artenreichtum sowie Ökosystemfunktion untersuchen. Diese Szenarien werden im Kontext von Landnutzungsänderung und Klimawandel stehen.

4) Ein Modell erstellen, um die Zusammensetzung der Metacommunity vorherzusagen.

 

Wir planen, folgende acht Hypothesen zu testen:

E1.1: Arten mit großer Nischenüberlappung oder aus unterschiedlichen Sukzessionsstadien werden einen hohen reziproken Erklärungswert in den Habitatmodellen haben.

E2.1: Die Vielfalt der Merkmalsausprägungen funktioneller Merkmale fördert den langfristigen Erhalt von Artenreichtum, Beta-Diversität und Produktivität, wirkt also wie eine „Versicherung“.

E2.2: Die Beta-Diversität steigt mit  zunehmender Landschaftsfragmentierung.

E2.3: Die von der Vielfalt der Merkmalsausprägungen ausgehende Versicherungswirkung nimmt mit zunehmender Landschaftsfragmentierung ab.

E2.4: Die von der Vielfalt der Merkmalsausprägungen ausgehende Versicherungswirkung steigt mit Rauhheit und Stochastizität der lokalen Umweltbedingungen (stellvertretend für Landnutzungsintensität).

E3.1: Arten mit ähnlichen Kombinationen von Merkmalsausprägungen weisen eine ähnliche räumliche Verteilung auf.

E3.2: Die Vielfalt der Merkmalsausprägungen funktioneller Merkmale in einem regionalen Artenpool ist wichtig für die langfristige Ökosystemfunktion und  die Widerstandsfähigkeit gegenüber sich ändernden Umweltbedingungen.

Zu guter Letzt beabsichtigen wir,  die Artenzusammensetzung für unterschiedliche Szenarien von Landnutzungsänderung und Zusammensetzung der Landnutzungsformen vorherzusagen und diese Vorhersagen auszuwerten.

 

Bisheriges Projekt(Abschluss 2011)

BEAM I

Ziel dieses Gruppenprojektes ist es, mit Hilfe verschiedener Modellierungsansätze die den Diversitäts-Funktionsbeziehungen zugrunde liegenden Mechanismen zu klären. Wir verwenden dazu einerseits sehr theoretische Modelle, um generell die Plausibilität und den Gültigkeitsbereich unterschiedlicher Erklärungsansätze zu überprüfen. Andererseits entwickeln wir datenorientierte Prozessmodelle, die in der Lage sind vorhandene und neu gewonnene Daten so zu integrieren, dass wesentliche Hypothesen der funktionellen Diversitätsforschung getestet werden können.  


Teilprojekt 1

Wissenschaftliche Bearbeitung durch:

PD Dr. Thomas Hovestadt 

Unser primäres Anliegen in Teilprojekt 1 des BEAM-Projektes ist es - jenseits von der Beschreibung bestimmter Diversitätsmustern - die Mechanismen, die zu ihrer Entstehung führen (können), zu verstehen.  Wir setzen dazu unterschiedliche theoretische Ansätze und Modellierungstechniken ein, um die Plausibilität und den Gültigkeitsbereich unterschiedlicher Erklärungsansätze zu testen. Als Referenz- und Nullmodell beziehen wir uns dabei auf die „neutrale Theorie“ von Hubbell , die wir aber zur Anwendung auf heterogene Landschaften erweitern werden (unter Aufgabe der Neutralitätsannahme) und deren Aussagen wir auch außerhalb von Gleichgewichtszuständen untersuchen werden. Damit entstehen auch Ansätze, den Zusammenhang zwischen Diversität und Ökosystemfunktionen zu modellieren, über den Hubbells Theorie keine Aussagen trifft.

Hypothesen:

1. Korrelationen in Diversitätsmustern zwischen unterschiedlichen, nicht-interagierenden  funktionellen Gruppen hängen von der Ähnlichkeit in fundamentalen „life-history“ Parametern ab (Lebenserwartung, Fertilität, Ausbreitungspotential, Störungsempfindlichkeit, Nischenspezialisierung).
2. Diversitätsmuster und die Korrelation der Muster für unterschiedliche funktionelle Gruppen unterscheiden sich deutlich in Gleichgewichtsphasen und Nicht-Gleichgewichtsphasen (z.B. nach Störungen, Landschaftsveränderungen, oder während Invasion).
3. Landschaften mit kleinräumiger Habitatdiversität (fine grained) sind durch hohe alpha- und relativ geringe beta-Diversität charakterisiert und werden durch Habitatgeneralisten dominiert. Ökosystemfunktionen werden nicht optimal erfüllt. Gegenteilige Prognosen gelten für Landschaften, die sich durch großräumige Heterogenität aber kleinräumige Homogenität auszeichnen.


Teilprojekt 2 - Für ein mechanistisches Verständnis der Biodiversität und ihrer funktionellen Konsequenzen

Wissenschaftliche Bearbeitung durch:

Prof. Dr. Florian Jeltsch 

Lina Weiss

(Universität Potsdam)

Prof. Dr. Kerstin Wiegand

(Universität Göttingen)


Ziele

Teilprojekt 2 zielt auf die Entwicklung, Evaluierung und Anwendung neuer gitterbasierter, mechanistischer Modelle zur Simulation von Veränderungen der Diversität  funktioneller Pflanzentypen im Verlauf von Sukzessionen im Grünland unter Landnutzungseinfluss. Dabei werden in einem bottom-up Ansatz Mechanismen und Prozesse auf kleiner Skala (z.B. Wachstum und Konkurrenz von Individuen) mit Prozessen auf regionaler Ebene (z.B. Ausbreitung, Landnutzung) gekoppelt.

 

 

 

Gliederung des Projektes

Teilprojekt 2 verläuft in drei Teilschritten:

In 2.1 wird ein individuenbasiertes, räumlich explizites Grünlandmodell auf kleiner Skala entwickelt. In 2.2 wird dieses Modell in ein patch-level Grünlandmodell weiterentwickelt, welches die lokale Dynamik vereinfacht in Form eines ‚State-and-Transition’ Ansatzes beschreibt. In 2.3 wird dieses Modell schließlich mit einem Landschaftsmodell gekoppelt, was die Einbindung regionaler Prozesse erlaubt.

 

Teilprojekt 3 - Forest diversity and functioning in response to management and herbivory

PIs Prof. Dr. Christian Wirth, Dr. Markus Reichstein