Räumliche Muster der Biodiversität und ihre Beziehung zu Störungsregimes in semiariden Ökosystemen Marokkos
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Landnutzungsveränderungen und Klimawandel führen weltweit zu einer rapiden Veränderung von Landschaften und Ökosystemen. Es werden dringend standardisierte und vergleichbare Daten benötigt, um den erfolgenden bzw. erwarteten Verlust von Biodiversität zu erfassen. Daher ist es überaus wichtig, Methoden für eine umfassende Erfassung und Bewertung von Biodiversität zur Verfügung zu stellen. Aufgrund der Geschwindigkeit des Biodiversitätsverlustes sollten diese ebenso repräsentativ wie pragmatisch sein. Wenn Biodiversität auf Landschaftsebene verloren geht, müssten Aufnahmen häufig wiederholt werden, um diese Veränderungen erfassen und analysieren zu können. Das Hauptziel des Forschungsprojektes war daher die Entwicklung und Evaluierung räumlich expliziter, übertragbarer Methoden zur Erfassung und Analyse pflanzlicher Vielfalt. Dies schließt das Monitoring des Artenreichtums ebenso ein wie die räumliche und zeitliche Heterogenität der Artenzusammensetzung. Die konzeptionelle Erarbeitung einer Methodik sowie ihre Anwendung zur Untersuchung ökologischer Fragestellungen bildeten die zwei Schwerpunkte dieses Projektes. Eine Bewertung der bestehenden Terminologie zur biologischen Vielfalt - insbesondere bezüglich des Begriffes beta-Diversität - macht deutlich, dass eine Vielzahl konkurrierender Konzepte existiert. Diese Fülle an Auffassungen behindert den wissenschaftlichen Fortschritt. Daher wird eine neue Terminologie vorgeschlagen, welche - im Gegensatz zu Whittakers Konzept der Vielfalt (mit den Begriffen alpha-, gamma- und beta-Diversität) - klarere Begriffe zur Verfügung stellt (Erfassungs-, Unterscheidungs- und Verhältnis-Diversität (inventory diversity, differentiation diversity, proportional diversity)). Sie ermöglicht eine direktere Erfassung der zugrundeliegenden ökologischen Phänomene und Fragestellungen was wiederum eine effiziente Strukturierung zukünftiger Forschung und Diskussionen ermöglicht. Räumliche Muster der Vielfalt können am besten mit systematischem Sampling erfasst und erkannt werden. Allerdings sind rektanguläre Raster - wie sie bisher angewendet worden sind - geostatistisch problematisch. Einerseits wird dabei die Veränderung der Ähnlichkeit von Erfassungsflächen mit der Entfernung nicht berücksichtigt. Andererseits ergeben sich uneindeutige Ähnlichkeitswerte bei nachbarschaftlichen Beziehungen (Ecke/Kante). Daher wird das systematische Sampling in hierarchisch geschachtelten, äquidistanten Rasterflächen (Hexagonen) vorgeschlagen und deren Vorteile diskutiert. Zur Analyse von Vielfaltsmustern wurde ein neuer Koeffizient der Multi-Plot-Diversität entwickelt. Zum ersten Mal ist damit die simultane Berechnung der Ähnlichkeit zwischen einer und mehreren Erfassungsflächen unter Berücksichtigung der Identitäten der Arten auf allen betrachteten Flächen möglich. Er erlaubt eine bessere Darstellung von Gradienten der Artenzusammensetzung und und ein besseres Erkennen von Hotspots der Artenvielfalt als andere getestete Indizes. Damit stellt dieser Koeffizient ein viel versprechendes Werkzeug für die ökologische Forschung als auch für Naturschutzplanung und -monitoring bereit. Das entwickelte äquidistante Erfassungsraster wurde angewendet, um räumliche Muster der Biodiversität und die sie bestimmenden Faktoren zu untersuchen. Das geschachtelte Raster mit hexagonalen Aufnahmeflächen ermöglicht eine detaillierte Bewertung verschiedenster Apekte der biotischen Vielfalt auf Landschaftsebene. Störungen stellen einen wichtigen Einflussfaktor in Bezug auf räumliche Muster der Artenverteilung dar. Allerdings ist das langfristige Störungsregime von noch weiter reichender Bedeutung. Es manifestiert sich in der Vegetationsstruktur der Baum- und Strauchschicht. Am bedeutsamsten ist jedoch die Feststellung, dass die Beziehungen zwischen räumlichen Mustern der Biodiversität und den sie bestimmenden Einflussfaktoren erheblich mit der Maßstabsebene auf der sie erfasst werden schwanken. Sie zeigen keine Stationarität im statistischen Sinne. Für die ökologische Forschung ist dies eine bedeutende Feststellung. Wenn die Beziehungen zwischen Mustern und den sie bestimmenden Prozessen untersucht werden, muss die Erfassungsmethode solchen Gegebenheiten Rechnung tragen und die Untersuchung von maßstabsabhängigen Varationen der Beziehungen zwischen Umweltvariablen ermöglichen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- (2002) Räumliche Muster der Biodiversität und Störungsregimes in den Subtropen und Tropen. In: Korn, H. and Feit, U. (eds.): Treffpunkt Biologische Vielfalt. Bundesamt für Naturschutz, Bonn, pp. 133-141
Jurasinski, G. and Beierkuhnlein, C.
- Der Begriff Biodiversität. In: Hempel, G., Röbbelen, G., Otte, A., Wissel, C. (Hrsg.): Biodiversität und Landschaftsnutzung in Mitteleuropa., Nova Acta Leopoldina N.F., 87 (328), 51-72 (2003)
Beierkuhnlein, C
- Global climate change and local disturbance regimes as interacting drivers for shifting altitudinal vegetation patterns. Erdkunde, 57,216-231 (2003)
Jentsch, A; Beierkuhnlein, C
- (2006) Spatial patterns of biodiversity - assessing vegetation using hexagonal grids. Proceedings of the Royal Irish Academy - Biology & Environment 106B: 401-411.
Jurasinski, G. & Beierkuhnlein, C.
- Hexagonal grids - a new approach for quantifying spatio-temporal patterns of biodiversity. Journal of Biogeography
Jurasinski, G. & Beierkuhnlein, C.
- (2007) Beyond richness - Upward shift of alpine plants leads to homogenisation of mountain summits. Journal of Vegetation Science 18,711-718
Jurasinski, G. & Kreyling J.
- (2007) Predicting plant species richness and vegetation patterns in cultural landscapes using disturbance parameters. Agriculture, Ecosystems & Environment 122(4), 446-452
Buhk, C; Retzer, V; Beierkuhnlein, C; Jentsch, A
- (2007) simba - Similarity Analysis for Vegetation Ecology version 0.2-4
Jurasinski, G.
- (2009) Inventory, differentiation, & proportional diversity - a consistent terminology for quantifying biodiversity. Oecologia 159:15-26
Jurasinski, G., Retzer, V. & Beierkuhnlein, C.
