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Die empirischen Daten der DFG-Biodiversitätsexploratorien demonstrieren den Einfluss von Diversität und Landnutzung auf Ökosystemfunktionen und ökosystemare Dienstleistungen. Die exakten Mechanismen die diesem Einfluss erzeugen sind in vielen Fällen jedoch nicht endgültig geklärt. Ein Verständnis dieser Fragen dient nicht nur der Grundlagenforschung in der Ökologie – ohne ein mechanistisches Verständnis der beobachteten Effekte ist es schwer möglich, die Daten der Exploratorien auf andere Umweltbedingungen, zum Beispiel auf verstärkten Klimawandel, zu extrapolieren.


Das Ziel dieses Projektes ist es die Existenz und die relative Stärke von Mechanismen zu untersuchen die als Hypothese genannt wurde um die beobachten Abhängigkeiten von Artenvielfalt, Landnutzung und Ökosystemfunktionen zu erklären. Mechanismen von besonderem Interesse sind:

  • Nischendifferenzierung durch unterschiedliche Wachstumsstrategien / Licht
  • Nischendifferenzierung durch unterschiedliche Wurzelstrategien / Wassernutzung
  • Nischendifferenzierung durch unterschiedliche Nährstoffnutzung
  • Einfluss von intraspezifischer Variabilität

Das Projekt wird das LPJ-GUESS Modell verwenden, ein bekanntestes und gut getestetes prozessbasiertes Waldmodell. Mit LPJ-GUESS können die oben beschrieben funktionellen Unterschiede modelliert werden, z.B. durch verschiedene Baumallometrien und verschiedene physiologische Parameter. Wir werden Bayessche Statistik und Daten aus den Exploratorien verwenden um die Modellparameter an die lokalen Standortbedingungen anzupassen.

Anschließend werden wir mit dem Modell zwei Hauptfragen testet:

  1. Wie beeinflussen die oben beschriebenen Mechanismen die Artenvielfalt und funktionelle Diversität zwischen und innerhalb der Versuchsflächen, und in welchem Maße können sie deshalb die beobachtete Diversität von Funktionen und Arten in den Biodiversitäts-Exploratorien erklären?
  2. Was ist der Beitrag dieser Mechanismen zu den beobachteten Diversitätseffekten in den Exploratorien?
Der Bayessche Modellierzyklus für ein prozessbasiertes Vegetationsmodell, leicht verändert von Hartig et al., 2012

Doc
Bagnara M., Silveyra Gonzalez R., Reifenberg S., Steinkamp J., Hickler T., Werner C., Dormann C. F., Hartig F. (2019): An R package facilitating sensitivity analysis, calibration and forward simulations with the LPJ-GUESS dynamic vegetation model. Environmental Modelling and Software 111, 55-60. doi: 10.1016/j.envsoft.2018.09.004
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Dormann C. F., Bagnara M., Boch S., Hinderling J., Janeiro - Otero A., Schäfer D., Schall P., Hartig F. (2020): Plant species richness increases with light availability, but not variability, in temperate forests understorey. BMC Ecology 20, 43. doi: 10.1186/s12898-020-00311-9
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Speich M., Dormann C. F., Hartig F. (2021): Sequential Monte-Carlo algorithms for Bayesian model calibration – A review and method comparison. Ecological Modelling 455, 109608. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2021.109608
Mehr Informationen:  doi.org

Projekt in anderen Förderperioden

Wissenschaftliche Mitarbeiter:innen

Prof. Dr. Carsten Dormann
Projektleiter
Prof. Dr. Carsten Dormann
Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
Dr. Florian Hartig
Projektleiter
Dr. Florian Hartig
Albert-Ludwigs-Universität Freiburg
Dr. Maurizio Bagnara
Mitarbeiter
Dr. Maurizio Bagnara
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