Analyse landschaftsgenetischer Aspekte mittels eines neuartigen interdisziplin\u00e4ren Methodenansatzes<\/p>\n
Klimawandel und eine stetig intensivere Landnutzung durch den Menschen sind allgemeinhin als treibende Faktoren hinter dem globalen Biodiversit\u00c3\u00a4tsverlust anerkannt. Betrachtet man beide Faktoren gemeinsam ist anzunehmen, dass sich dieser Verlust in Zukunft weiter verst\u00c3\u00a4rkt und damit s\u00c3\u00a4mtliche Bef\u00c3\u00bcrchtungen \u00c3\u00bcbertrifft. Vor allem Habitatverlust und \u00e2\u20ac\u201cfragmentierung sind sehr problematisch, da hierdurch der Austausch von Individuen zwischen Populationen gebremst oder gar komplett unterbunden wird. Dieser Austausch ist jedoch notwendig um die negativen Effekte des Klimawandels zu kompensieren, etwa indem sich Artareale verschieben k\u00c3\u00b6nnten. Dies kann ungeheure negative Effekte auf demographische oder genetische Eigenschaften von betroffenen Populationen haben.<\/p>\n
Um diesen Effekten entgegenzuwirken, und damit effektivere Schutzbem\u00c3\u00bchungen zu entwickeln, ist Wissen zur Konnektivit\u00c3\u00a4t von Populationen unerl\u00c3\u00a4sslich. Diese Dissertation soll einen Beitrag zu diesem Wissen leisten, indem Methoden verschiedener Fachdisziplinen zusammengef\u00c3\u00bchrt werden, um diese f\u00c3\u00bcr die Umweltplanung und der Raum\u00c3\u00b6kologie anwendbar zu machen. Dieses in den Kapiteln 1 und 2 als \u00e2\u20ac\u017epotentitelles Konnektivit\u00c3\u00a4tsmodell\u00e2\u20ac\u0153 (PKM) eingef\u00c3\u00bchrte System soll in zwei wesentlichen Themenbereichen Anwendung finden: Umweltplanung und Landschaftsgenetik. Dar\u00c3\u00bcber hinaus soll in einem abschlie\u00c3\u0178enden dritten Teil der Nutzen genetischer Informationen f\u00c3\u00bcr pr\u00c3\u00a4diktive Nischenmodelle hervorgehoben werden.<\/p>\n
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Umweltplanung
Umweltplanung ist von entscheidender Wichtigkeit, um negative Einfl\u00c3\u00bcsse von Bauvorhaben auf Tiere und Pflanzen sowie auf deren Habitate zu bewerten und gegebenenfalls zu kompensieren. Desweiteren soll erreicht werden Biodiversit\u00c3\u00a4t als Ganzes durch die Ausweisung von Schutzgebieten und deren Management zu sch\u00c3\u00bctzen. Die Europ\u00c3\u00a4ische Union hat mit der FFH und der Vogelschutz-Richtlinie (Natura 2000) ein beispielloses staaten\u00c3\u00bcbergreifendes rechtliches Rahmenwerk f\u00c3\u00bcr den Naturschutz geschaffen. Allerdings forcieren diese Richtlinien stark auf die Ausweisung von Schutzgebieten anstatt auch auf eine entsprechende r\u00c3\u00a4umliche Vernetzung dieser Gebiete verbindlich einzugehen. Kapitel 3 stellt diesen Missstand in einem Kommentar auf eine entsprechende Facharbeit dar, die eine Vision f\u00c3\u00bcr ein Natura 2020 aufstellt, hierbei jedoch den mangelhaften Bezug zur Konnektivit\u00c3\u00a4t nicht andiskutiert.<\/p>\n
Eine Quantifizierung von Konnektivit\u00c3\u00a4t ist ebenfalls wichtig um Effekte auf lokaler Ebene von solchen auf gr\u00c3\u00b6\u00c3\u0178eren Skalenebenen zu unterscheiden. Beispielsweise sind viele Schmetterlingsarten in Offenlandlebensr\u00c3\u00a4umen in Mitteleuropa stark r\u00c3\u00bcckl\u00c3\u00a4ufig. Der Erfolg von Schutzbem\u00c3\u00bchungen wird daher kontrovers diskutiert. Kapitel 4 vergleicht \u00c3\u201enderungen von Tagfalterz\u00c3\u00b6nosen in gesch\u00c3\u00bctzten und ungesch\u00c3\u00bctzten Offenlandlebensr\u00c3\u00a4umen von 1970 bis heute. Wenngleich die Konnektivit\u00c3\u00a4t h\u00c3\u00b6her zwischen ungesch\u00c3\u00bctzten Lebensr\u00c3\u00a4umen war sind die Ergebnisse sehr \u00c3\u00a4hnlich bei allen Standorten: Tagfalterz\u00c3\u00b6nosen \u00c3\u00a4nderten sich von artenreichen zu arten\u00c3\u00a4rmeren und Generalist-dominierten Gesellschaften. Die negativen Effekte von Eutrophierung und Monotonisierung der Landschaft, sowie des Klimawandels beeinflussen s\u00c3\u00a4mtliche Habitate \u00e2\u20ac\u201c ganz gleich wie deren Schutzbem\u00c3\u00bchungen und Managementkonzepte aussehen. Daher ist es m\u00c3\u00b6glich mit einem Management gesch\u00c3\u00bctzter Fl\u00c3\u00a4chen (wie etwa einer extensiven Beweidung) gro\u00c3\u0178skalige Effekte abpuffern, jedoch lassen sich diese damit nicht Kompensieren.<\/p>\n
Trotz der gro\u00c3\u0178en Zahl an Schutzgebieten und Bem\u00c3\u00bchungen f\u00c3\u00bcr deren Ausweisung, werden potentielle Vernetzungsstrukturen oftmals ignoriert in der Planungspraxis. Meistens ist dies darauf zur\u00c3\u00bcckzuf\u00c3\u00bchren, dass die M\u00c3\u00b6glichkeiten solche Strukturen effektiv im Planungsprozess zu erfassen stark begrenzt sind. Feinskalige PKMs, die auf multispektralen Fernerkundungsdaten beruhen k\u00c3\u00b6nnen einen hilfreichen Ansatz f\u00c3\u00bcr die Umweltplanung darstellen, indem sie artrelevante Vernetzungsstrukturen r\u00c3\u00a4umlich explizit f\u00c3\u00bcr strukturgebundene Arten abbilden k\u00c3\u00b6nnen. Dieses Konzept wird in Kapitel 5 beispielhaft f\u00c3\u00bcr die Zauneidechse (Lacerta agilis, L.) im Stadtgebiet von K\u00c3\u00b6ln vorgestellt. Das Modell zeigt sehr gut r\u00c3\u00a4umliche Vernetzungsstrukuren, wie beispielsweise Bahnd\u00c3\u00a4mme an und bildet ebenfalls Habitate ab, in denen sich Populationen aufhalten. Diese Populationen k\u00c3\u00b6nnen nun klar als gut vernetzt oder isoliert angesprochen werden. Durch die Implementierung von PKMs in der Planungspraxis lassen sich somit einige Unzul\u00c3\u00a4nglichkeiten in der Bewertung von strukturgebundenen Arten in Bezug auf die Vernetzung von Vorkommen sowie der Definition von lokalen Populationen beheben.<\/p>\n
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Landschaftsgenetik
Um zu verstehen, wie Landschaftselemente Genfluss von Arten mit unterschiedlichen \u00c3\u00b6kologischen Eigenschaften beeinflussen ist es wichtig nah verwandte Arten in den gleichen Studienr\u00c3\u00a4umen vergleichend zu untersuchen. In Mitteleuropa stellen Dickkopffalter der Gattung Thymelicus ein solches System dar. Kapitel 6 untersucht mithilfe von PKMs welche Rolle verschiedene Landschaftselemente beim genetischen Austausch bei drei dieser Arten spielen. In der am wenigsten mobilen jedoch am st\u00c3\u00a4rksten spezialisierten Art T. acteon zeigte sich, dass Landnutzung ein wesentlicher Faktor f\u00c3\u00bcr die genetische Vernetzung darstellt. Demgegen\u00c3\u00bcber zeigte sich beim mobilen Generalisten T. lineola eine panmiktische genetische Struktur und somit keinerlei Korrelation mit irgendeinem der untersuchten Landschaftselemente. Bei der dritten Art, T. sylvestris, welche \u00c3\u00b6kologisch zwischen seinen beiden Schwesternarten steht zeigte sich eine ausgepr\u00c3\u00a4gte zunehmende genetische Isolation mit der geographischen Distanz. Diese Korrelation bestand auch bei s\u00c3\u00a4mtlichen untersuchten Landschaftselementen. Weitaus am st\u00c3\u00a4rksten war diese jedoch mit den klimatischen Eigenschaften des Untersuchungsgebietes korreliert. Grundlegend deuten die Ergebnisse darauf hin, dass Arten mit graduell unterschiedlichen \u00c3\u00b6kologischen Eigenschaften sich ebenfalls in ihren genetischen Antworten graduell unterscheiden. So in etwa mit der Skala, auf der die unterschiedlichen Landschaftselemente wirken. W\u00c3\u00a4hrend Landnutzung eher kleinr\u00c3\u00a4umig wirkt sind klimatische Charakteristika eher gro\u00c3\u0178r\u00c3\u00a4umig wirksam. Dar\u00c3\u00bcber hinaus beleuchtet das Kapitel die Bedeutung von der Verwendung unterschiedlicher genetischer Kennwerte bei solchen vergleichen, da m\u00c3\u00b6gliche Inkonsistenzen auf sich \u00c3\u00a4ndernde \u00c3\u00b6kologische Gleichgewichte infolge menschlicher Eingriffe hinweisen k\u00c3\u00b6nnen.<\/p>\n
Neben solchen generellen Erkenntnissen ist es wichtig auch auf lokale Effekte zu achten. Landschaften sind dynamisch und damit r\u00c3\u00a4umlich sehr heterogen. Prozesse werden daher lokal in vielf\u00c3\u00a4ltiger Weise beeinflusst. Genfluss als einer dieser Prozesse macht hierbei keine Ausnahme und kann durch lokale Landschaftscharakteristika unterschiedlich stark beeinflusst werden, die durch eine ganzheitliche Betrachtung, gemittelt \u00c3\u00bcber eine Untersuchungsregion, unter Umst\u00c3\u00a4nden an Aussagekraft verlieren k\u00c3\u00b6nnten. Dies f\u00c3\u00bchrt letztlich zu r\u00c3\u00a4umlicher Nonstationarit\u00c3\u00a4t wodurch die nicht erkl\u00c3\u00a4rte Varianz in einer Korrelation zwischen genetischer Distanz und der effektiven Distanz einzelner betrachteter Faktoren zunimmt. Diese potentielle Fehlerquelle zu ber\u00c3\u00bccksichtigen w\u00c3\u00bcrde unser Verst\u00c3\u00a4ndnis dar\u00c3\u00bcber erweitern, wie die Landschaft als Ganzes genetischen Austausch beeinflusst und welche Landschaftselemente lokal daf\u00c3\u00bcr verantwortlich sind. Kapitel 7 der Dissertation stellt eine Methode vor die auf den Prinzipien des statistischen Lernens beruht und welche den Zusammenhang zwischen der Landschaft und des Genflusses optimiert. Hierdurch werden Werte von Widerstandslandschaften unterschiedlicher Landschaftselemente kombiniert und in eine einzige abh\u00c3\u00a4ngige Variable \u00c3\u00bcberf\u00c3\u00bchrt und iterativ optimiert bis die Varianz des Zusammenhangs minimiert wurde. Diese Methode wird im Kapitel 7 an zwei Fallbeispielen exemplarisch vorgestellt. Die Beispiele und ein Literaturvergleich zeigen, dass die Logik der Methode eine Bereicherung f\u00c3\u00bcr landschaftsgenetische Untersuchungen hat und einfach f\u00c3\u00bcr verschiedene Verfahren modifiziert werden k\u00c3\u00b6nnte, welche genetische Distanzen mit effektiven Distanzen aus der Landschaft korrelieren.<\/p>\n
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Gene zu den Nischen!
Der letzte Teil der Doktorarbeit besch\u00c3\u00a4ftigt sich mit den Auswirkungen, die genetische Informationen auf die konzeptionellen Grundlagen von pr\u00c3\u00a4diktiven Nischenmodellen (SDMs & ENMs) haben k\u00c3\u00b6nnen. Die technologische Revolution der vergangenen 25 Jahre erm\u00c3\u00b6glicht nun v\u00c3\u00b6llig neue Wege zur Untersuchung von Arealsystemen. SDMs stellen hierbei ein zentrales Werkzeug dar, da diese h\u00c3\u00a4ufig genutzt werden um Fragen zum Globalen Wandel zu beantworten. Trotz ihrer Popularit\u00c3\u00a4t, fehlt es diesen Modellen, neben anderen methodischen Herausforderungen, oft an biologischer Relevanz. Um diesem Problem zu begegnen kombinieren Wissenschaftler nun SDMs vereinzelnd mit genetischen Informationen. Allerdings existiert bislang kein konzeptionelles Rahmenwerk, welches populationsgenetische Aspekte in die theoretischen Grundlagen von SDMs integriert. Kapitel 8 zeigt f\u00c3\u00bcnf Gr\u00c3\u00bcnde, wieso eine konzeptionelle Integration von genetischer Information in SDMs sinnvoll ist, Modellvorhersagen verbessert und die den Modellen zugrundeliegende Theorie erweitert. Im Speziellen k\u00c3\u00b6nnten genetische Daten zeigen, wie Ver\u00c3\u00a4nderungen in der Umwelt auf funktionale Konnektivit\u00c3\u00a4t, r\u00c3\u00a4umliche genetische Struktur, Hybridisierung, dichteabh\u00c3\u00a4ngige Effekte sowie auf Source-Sink Dynamiken wirken. Somit k\u00c3\u00b6nnte diese Integration zu einem besseren Verst\u00c3\u00a4ndnis beitragen, wieso Arten auf bestimmte \u00c3\u201enderungen reagieren wie sie es tun und verbessern die M\u00c3\u00b6glichkeiten zur Vorhersage dieser Reaktionen. Dieses Kapitel illustriert diese Synthese mit Anthropoz\u00c3\u00a4nen Beispielen, wo Habitatfragmentierung, biologische Invasionen, und der Klimawandel gro\u00c3\u0178e Gefahren f\u00c3\u00bcr die weltweite Biodiversit\u00c3\u00a4t darstellen.
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