Vorhersagevalidierung und iterative Modelloptimierung: ein Werkzeug zur Verbesserung des langfristigen Landschaftsmanagements

• Antragstellerin: Dr. Tatiane Micheletti Ribeiro Silva
• Fachliche Zuordnung: Ökologie der Landnutzung ; Ökologie und Biodiversität der Tiere und Ökosysteme, Organismische Interaktionen
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 529743012

Langfristige Prognosen von ökologischen Systemen in komplexer und veränderlicher Landschaft können durch bessere Auswahl von computer-gestützten Modellen für einen bestimmten Kontext und Zweck verbessert werden. Iterative, flexible und disziplinübergreifende Arbeitsabläufe könnten die Modellauswahl, -validierung und -optimierung erleichtern und somit ein nachhaltiges, langfristiges Landschaftsmanagement inklusive eines effektiven Artenschutzes unterstützen. Am Beispiel des bedrohten Waldkaribu (Rangifer tarandus caribou) soll dafür die Methode der „prädiktiven Validierung“ weiterentwickelt und systematisch getestet werden. Dabei handelt es sich um eine "out-of-sample-Validierung", bei der die Validierungsdaten aus einem späteren Kalenderzeitpunkt stammen, als der zur Anpassung der Modelle verwendete Datensatz. Diese Methode erlaubt eine robuste Minimierung der Überanpassung von Modellen, was ihre Prognosefähigkeit verbessern kann. Im vorgeschlagenen Projekt soll ein generisches und modell-agonistisches, prädiktives Validierungswerkzeugs entwickelt werden, das sowohl eigenständig für ökologische Prognosen geeignet ist und auch iterativ in einen Prognose-Workflow integriert werden kann. Die Implementierung der Methode als Open-Source-Werkzeug wird einen wichtigen wissenschaftlichen Beitrag zur Prognose der Dynamik genutzter ökologischer Systeme in veränderlicher Umwelt bringen und damit langfristig das Landschaftsmanagement verbessern. Darüber hinaus erleichtert er die hochaktuelle Etablierung des neuartigen Open-Source-"digitalen Zwillings"-Ansatzes für die Ökologie.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Kanada
• Kooperationspartner: Eliot McIntire, Ph.D.