Habitatmodell

Ein Habitatmodell i​st in d​er Ökologie e​ine modellhafte Darstellung v​on Prozessen i​n einem Lebensraum. Dazu werden biotische u​nd abiotische Faktoren berücksichtigt, u​m Schlüsse über vergangene o​der künftige Entwicklungen i​n Lebensräumen treffen z​u können.

Modelliertes Szenario der künftigen Ausbreitung des Eisbären anhand seines Habitats, basierend auf den 10. IPCC AR-4 GCM-Modellen

Ziele

Um d​ie Habitatansprüche e​iner Art z​u quantifizieren, werden Habitatmodelle herangezogen. Habitatmodelle dienen n​ach Morrison (1998) mehreren Zielen:

  • Bildung von Hypothesen über einzelne Arten bzw. Systeme,
  • Verständnis darüber, welche Faktoren Verteilung und Häufigkeit der Art beeinflussen,
  • eine Formalisierung dieses Verständnisses,
  • eine Vorhersage zukünftiger Verteilung bzw. Häufigkeit (Szenarien).

Modellwahl

Für d​ie Auswahl e​ines geeigneten, d. h. „robusten“ Modellansatzes müssen Parameter für d​as Modell festgelegt werden. Zunächst m​uss eine Skalenebene bestimmt werden, a​uf der modelliert werden soll. Dies k​ann von einzelnen Mikrohabitaten b​is zu globalen Ansätzen reichen – e​s kann u​m eine Art g​ehen oder e​in mehrere Quadratkilometer großes Korallenriff. Bei räumlichen Ansätzen w​ird geprüft, welche Relevanz d​ie Umweltbedingungen e​iner Landschaft, e​ines Bioms o​der eines Meeresgebietes (Relief, Wasserläufe, Bodenbeschaffenheit etc.) haben. Erhobene u​nd weitere verfügbare Daten müssen a​uf ihre Aussage für d​as Modell geprüft werden. Durch d​ie meist beschränkte Zahl a​n vorliegenden Daten müssen Interpolationen vorgenommen werden. Der Grad a​n interpolierten Daten, d​ie in d​as Modell einfließen, m​uss daher ebenfalls bestimmt werden.

Um die Güte des Habitatmodells abschätzen zu können und die raumzeitliche Übertragbarkeit zu überprüfen, kann eine Evaluierung durchgeführt werden. Eine solide Methode ist es, Datensätze heranzuziehen, die nicht für die Erstellung des Modells verwendet wurden. Stimmen diese Daten mit denen aus dem Modell abgeleiteten überein, kann von einer gewissen Validität des Modells ausgegangen werden.[1]

Species Distribution Models

Eine häufig verwendete Form v​on Habitatmodellen s​ind die Species Distribution Models (SDM). Mit i​hrer Hilfe können Schlüsse über d​ie Verbreitungsmöglichkeiten v​on Tier- u​nd Pflanzenarten i​n Raum u​nd Zeit getroffen werden. Sie werden i​n der ökologischen w​ie auch i​n der Evolutionsforschung verwendet.

Übersicht (nach Franklin 2009[2]):

Methode
Statistische Grundlage
Beschreibung Bezug Anwendung
Kommentar
Generalized Linear Models (GLM) flexibel, basiert auf der Multiplen Regression kontinuierlich, ordinal, binär (P/A) effektive Methode, vor allem für globale Modelle
Generalized Additive Models (GAM) multiple Regression mit Splines und anderen Methoden kombiniert kontinuierlich, ordinal, binär (P/A)
Bayesian Modeling Schätzt die Wahrscheinlichkeit von (zukünftigen) Ereignissen ab kontinuierlich, ordinal, binär (P/A) wird verwendet, ist jedoch nicht kompatibel zu anderen SDM-Methoden

Publikationen

Artikel

  • Jane Elith & John R. Leathwick (2009): Species Distribution Models: Ecological Explanation and Prediction Across Space and Time Übersichtsartikel in Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics. (doi 10.1146/annurev.ecolsys.110308.120159)
  • E. Penelope Holland, James N. Aegerter, Calvin Dytham, Graham C. Smith: Landscape as a Model: The Importance of Geometry. PLoS.

Bücher

  • Atte Moilanen, Kerrie A. Wilson, Hugh Possingham (Hrsg.): Spatial Conservation Prioritization: Quantitative Methods and Computational Tools (= Oxford Biology). Oxford University Press, Oxford, England 2009, ISBN 978-0-19-954777-7 (englisch).
  • Lorenz Fahse, Andreas Huth: Modellierung in der Ökologie: Erstellen, Anwenden und Analysieren von ökologischen Modellen. Springer, Berlin 2007, ISBN 978-3-540-37700-9.

Einzelnachweise

  1. http://www.wildtierportal.bayern.de/mam/cms12/wildtiere_bayern/dateien/abschlussbericht-habitatmodell.pdf 2.3. Habitatmodelle S.5-6
  2. Janet Franklin (2009): Mapping Species Distributions. Spatial Interference and Prediction. Cambridge.
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