Wie reagieren Amphibien auf den globalen Klimawandel? Beispiele aus der Nischenmodellierung

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1 Wie reagieren Amphibien auf den globalen Klimawandel? Beispiele aus der Nischenmodellierung Dennis Rödder, Susanne Schick & Stefan Lötters Dennis Rödder & Stefan Lötters

2 Wie reagieren Amphibien auf den globalen Klimawandel? Beispiele aus der Nischenmodellierung Was sind Nischenmodelle? Welche Prognosen erlauben sie?

3 Global warming das große Artensterben? IPCC, 2007

4 Ökologische Nische Reading 2007, Oecologia Sind die fetten Jahre vorbei?

5 Ökologische Nische Reading 2007, Oecologia Sind die fetten Jahre vorbei?

6 Ökologische Nische erträgliche biotische Interaktion fundamentale (abiotischbiotische) Nische realisierte Nische G.E. Hutchinson, 1957

7 Ökologische Nische Erreichbarkeit erträgliche biotische Interaktion fundamentale (abiotischbiotische) Nische potentielle Verbreitung G.E. Hutchinson, 1957

8 Ökologische Nische - aus Informationen zur Nische lässt sich Verbreitung ableiten Erreichbarkeit erträgliche biotische Interaktion realisierte Verbreitung fundamentale (abiotischbiotische) Nische potentielle Verbreitung G.E. Hutchinson, 1957

9 Ökologische Nischenmodellierung - aus Informationen zur Nische lässt sich Verbreitung ableiten Beispiel: Harlekinfrosch, Peru Fundpunkte diverser Quellen Atelopus pulcher

10 Ökologische Nischenmodellierung - aus Informationen zur Nische lässt sich Verbreitung ableiten PERU Beispiel: Harlekinfrosch, Peru Fundpunkte diverser Quellen Grid ( x+ / x? ), auch ( x- ) Ähnlichkeit x? zu x+ (determ. (oder stochast. Prozesse) idealisierte Nische Atelopus pulcher

11 Ökologische Nischenmodellierung - aus Informationen zur Nische lässt sich Verbreitung ableiten - Verbreitungsmodell nach Nischenähnlichkeit Beispiel: Harlekinfrosch, Peru Ähnlichkeit PERU Atelopus pulcher

12 Ökologische Nischenmodellierung - Klima-Nische: climate envelope models (CEM) - Klima determinierend für viele andere ökologische Aspekte (z.b. Vegetation) - weltweite Klimamodelle verfügbar (past present future)

13 Ökologische Nischenmodellierung - Klima-Nische: climate envelope models (CEM) - Klima determinierend für viele andere ökologische Aspekte (z.b. Vegetation) - weltweite Klimamodelle verfügbar (past present future) A B C (A) Niederschlag ( Stationen), (B) mittlere Temperatur ( Stationen), (C) Maximum / Minimum Temperatur ( Stationen) zwischen 1950 und 2000

14 Ökologische Nischenmodellierung - Klima-Nische: climate envelope models (CEM) - Klima determinierend für viele andere ökologische Aspekte (z.b. Vegetation) - weltweite Klimamodelle verfügbar (past present future) Beispiel Variablen: Bioklimatische Variablen z.b. trockenster Monat, wärmstes Quartal etc. Kategorische Variablen z.b. Bodenkarten, Vegetationbeschaffenheit oft abgeleitet von Satellitenbildern

15 Ökologische Nischenmodellierung BIOCLIM -geographischer versus ökologischer Raum Parameter 1 x? x+ Parameter 2

16 Ökologische Nischenmodellierung BIOCLIM -geographischer versus ökologischer Raum Boxcar environmental envelope Parameter 1 core (5-95%) marginal (0-100%) Parameter 2

17 Ökologische Nischenmodellierung DOMAIN Distanz (d) von x? zum nächsten (= ähnlichsten) x+ als: deren Differenz / Spannweite der Nischenvariable k in einem euklidischen p-dimensionalen Raum (p = Anzahl Variablen) x? x+ d AB = 1 p p k k k = 1 range( k) x+ x? A B Parameter 1 Parameter 2

18 Ökologische Nischenmodellierung DOMAIN Distanz (d) von x? zum nächsten (= ähnlichsten) x+ als: deren Differenz / Spannweite der Nischenvariable k in einem euklidischen p-dimensionalen Raum (p = Anzahl Variablen) x+ x? d AB = 1 p p k k k = 1 range( k) A B Ähnlichkeit

19 Ökologische Nischenmodellierung MAXENT - basiert auf größtmöglicher gleichmäßiger Verteilung der Information im Raum (= maximale Entropie) - komplexes machine-learning Verfahren (Gewichtung) nach Maximum Likelihood - Pseudoabsence-Daten

20 Ökologische Nischenmodellierung DOMAIN BIOMOD viele heuristische Verfahren, teilweise GISbasierte Software, auch freeware Modellierungsprozesse müssen stets kritisch hinterfragt werden interpretierbar; obwohl mathematisch einwandfrei (AUC) manchmal biologisch unbedeutend diverse pit falls (z.b. Parameterwahl, Autokorrelation) Modelle liefern Ideen Good idea, but

21 Welche Variablen? Invasive Arten bieten: -Tests für Modelle -Identifizierung relevanter Klimaparameter Trachemys scripta Osteopilus septentrionalis Eleutherodactylus coqui Boiga irregularis Wo können sich invasive Arten etablieren? Wie verändert sich das potentielle Areal in Szenarien?

22 Welche Variablen? Identifikation von guten Prädiktoren Hemidactylus turcicus Rödder, Lötters, Glob Ecol Biogeogr (in press)

23 Welche Variablen? Predictor annual mean temperature annual precipitation precipitation seasonality precipitation wettest quarter precipitation driest quarter precipitation warmest quarter precipitation coldest quarter Identifikation von guten Prädiktoren Hemidactylus turcicus mean monthly temperature range max temperature warmest month min temperature coldest month mean temperature wettest quarter mean temperature driest quarter Schoener's D Overlap Hellinger distance (modified) Nischenähnlichkeit nativ / invasive variert stark zwischen Prädiktoren Rödder, Lötters, Glob Ecol Biogeogr (in press)

24 Welche Variablen? Mögliche Verbreitung von Trachemys scripta native Populationen invasive Populationen - Standard Prädiktoren - 5 Prädiktoren speziell auf die Ökologie abgestimmt annual mean temperature (Bio1), maximum temperature of the warmest month (Bio5), minimum temperature of the coldest month (Bio6), annual precipitation (Bio12), precipitation of the driest quarter (Bio17)

25 Welche Variablen? Rödder et al. Biol Inv, submitted Standard Prädiktoren

26 Welche Variablen? Natural History Prädiktoren Rödder et al. Biol Inv, submitted

27 Wie gut sind Modelle? Beispiel 1 Eleutherodactylus coqui Invasive: Hawaii Native: Puerto Rico Selbst in Fällen wo das Klima nicht der limitierede Faktor für die Verbreitung ist, können die Modelle erfolgreich angewendet werden Rödder, North-West J Zool (2009)

28 Wie gut sind Modelle? Beispiel 1 Eleutherodactylus coqui Invasive: Hawaii Native: Puerto Rico Selbst in Fällen wo das Klima nicht der limitierede Faktor für die Verbreitung ist, können die Modelle erfolgreich angewendet werden Rödder, North-West J Zool (2009)

29 Wie gut sind Modelle? Beispiel 2 Kubalaubfrosch Osteopilus septentrionalis Rödder & Weinsheimer, J Nat Hist (2009)

30 Wie gut sind Modelle? Beispiel 2 Invasive Verbreitung Vorhersage basierend auf Osteopilus septentrionalis nativer Verbreitung Rödder & Weinsheimer, J Nat Hist (2009)

31 Anwendungsbeispiele: Diversitätsmuster Multiple-species approach: Identifikation von Regionen mit hohem Artenreichtum (Endemismus) hohe Schutzwürdigkeit!

32 Anwendungsbeispiele: Diversitätsmuster Multiple-species approach - Nischenmodelle aller terrestrischen Vertebraten-Arten -overlay top 10% priority Maximum Entropy

33 Global warming das große Artensterben? Wie können Arten reagieren? - Anpassung (niche shift):???

34 Niche shift Disturbance-vicariance Hypothese bei Harlekinfröschen Atelopus

35 Niche shift Disturbance-vicariance Hypothese bei Harlekinfröschen Miozän (kalt) Atelopus Holozän (warm)

36 Niche shift Disturbance-vicariance Hypothese bei Harlekinfröschen Erwartung 1: climate envelope shift Atelopus Temperatur Holozän heute

37 Niche shift Disturbance-vicariance Hypothese bei Harlekinfröschen Erwartung 1: climate envelope shift Erwartung 2: potentielle Allopatrie Atelopus Temp [ C] Lötters et LGM al. Biodiv Conserv, submitted heute

38 Niche shift Disturbance-vicariance Hypothese bei Harlekinfröschen Erwartung 1: climate envelope shift Erwartung 2: potentielle Allopatrie Temp [ C] Lötters et LGM al. Biodiv Conserv, submitted heute Maximum Entropy

39 Global warming das große Artensterben? Wie können Arten reagieren? - Anpassung (niche shift):???, eher unwahrscheinlich, zu schnell - gar nicht nötig, da Nische breit genug (niche breadth):???

40 Nische breit genug? Bei Erwärmung Realisierte Spanne Fundamentale Nische Temperatur Temperatur

41 Nische breit genug? Bei Erwärmung Realisierte Spanne Fundamentale Nische Temperatur Temperatur

42 Global warming das große Artensterben? Wie können Arten reagieren? - Anpassung (niche shift):???, eher unwahrscheinlich, zu schnell - gar nicht nötig, da Nische breit genug (niche breadth):??? - Translokation: horizontal/vertikal (niche conservatism geogr. range shift)

43 Translokation Beispiel Dendrobates leucomelas - Mögliche Verbreitung 2100 größer - Qualität in heutiger Verbreitung nimmt 2100 ab range shift möglich? Maximum Entropy 21,000 BP (LGM) heute 2 x CO 2 (ca. 2100)

44 Translokation Beispiel Ameerega flavopicta - Mögliche Verbreitung 2100 kleiner - Heutiges Areal 2100 weniger abgedeckt range shift nicht möglich Maximum Entropy 21,000 BP (LGM) heute 2 x CO 2 (ca. 2100)

45 Global warming Veränderungen in Europa Verluste Gewinne

46 Global warming Veränderungen in Europa Araújo et al. 2006, J Biogeogr; Henle et al. 2008, unpubl. Report

47 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Danksagung Für gute Betreuung / Zusammenarbeit / Bereitstellung von Daten Wolfgang Böhme, Joseph Bernardo, Jon Bielby, Jaime Bosch, Matthew Fisher, Trenton W. Garner, Jan Habel, Célio B. F. Haddad, Robert J. Hijmans, Jos Kielgast, Enrique La Marca, Steffen Reichle, Mirco Solé, Sebastian Schmidtlein, Michael Veith, Susan F. Walker, Philipp Wagner, Frank Weinsheimer Für finanzielle Unterstützung -Graduiertenförderung des Landes Nordrhein-Westfalen -Alexander Koenig Gesellschaft -Universität Trier -Deutsche Gesellschaft für Herpetologie und Terrarienkunde