Biodiversität im Wandel: Modellvorhersagen zur Interaktion von biologischer Invasion und Klimawandel. Hanno Seebens

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1 Biodiversität im Wandel: Modellvorhersagen zur Interaktion von biologischer Invasion und Klimawandel Hanno Seebens Senckenberg Biodiversity and Climate Research Centre, Frankfurt

2 Biodiversität und Klimawandel - Trends Biodiversität. Vielfalt des Lebens ist ein natürliches Gut, was es zu bewahren gilt Trend ist abnehmend Klimawandel bedroht die natürliche Biodiversität Trend ist variabel

3 Klimawandel Biodiversität Bioinvasion

4 KiKa (ZDF tivi) Was ist Bioinvasion? Einführung einer Art in nicht-heimische Gebiete durch den Menschen bewusst oder unbewusst keine natürliche Ausbreitung zb aufgrund des Klimawandels (range shift; range expansion)

5 Einige fremde Arten Waschbär Ochsenfrosch Halsbandsittich Rippenqualle

6 Ein paar Zahlen eingeschleppte Pflanzenarten weltweit (entspricht der gesamten europäischen Flora oder 4% der weltweiten Flora, van Kleunen et al. 2015) 4000 fremde Insektenarten in Nordamerika (3000 in Europa, Liebhold et al. 2016, Roques et al. 2016) 5000 fremde Tier- und Pflanzenarten allein auf Hawaii Kostenschätzungen - 12 Milliarden p.a. in EU (Kettunen et al. 2009) Milliarden US$ p.a. in USA (Pimentel et al. 2000)

7 Wo kommen die fremden Arten her? van Kleunen, M. et al. Nature 525, (2015).

8 Schiffsverkehr spielt zentrale Rolle für die globale Ausbreitung neuer Arten >90% aller Waren werden mit Schiffen transportiert bis zu t Ballastwasser in einem Schiff 10 Milliarden t Ballastwasser jährlich transportiert

9 Datenbank der Schiffsbewegungen Lloyd s register Fairplay ( Schiffe Schiffsbewegungen Häfen Generierung des Globalen Schiffsnetzwerks Das Schiffsnetzwerk Kaluza et al. 2010: The complex network of global cargo ship movements, J. R. Soc. Interface

10 Das Invasionsmodell Produkt aus drei Komponenten/Wahrscheinlichkeiten P(neue Art aufzunehmen) P(Einfuhr dieser Art) P(Etablierung dieser Art) Hafen 1 Höchste P(Invasion) bei viel Schiffsverkehr Gebiete mit ähnlichen Umweltbedingungen verbindet Hafen 2 Seebens, H. et al. (2013), Ecol. Lett. 16(6):

11 Komponenten des Invasionsmodells P(Alien): Funktion der Distanz P(Intro): Reisezeit Ballastwasser P(Estab): Habitatähnlichkeit P ij (Inv) = P ij (Alien) P ij (Intro) P ij (Estab) Seebens, H. et al. (2013), Ecol. Lett. 16(6):

12 Das globale Netzwerk der marinen Bioinvasion Seebens, H. et al. (2013), Ecol. Lett. 16(6):

13 Das globale Netzwerk der marinen Bioinvasion Seebens, H. et al. (2013), Ecol. Lett. 16(6):

14 Welches ist die nächste einwandernde Art? Kombination der Invasionsrisiken mit Verbreitungskarten von eingeschleppten Arten Validierung: Bekannte Ausbreitungen aus der Global Invasive Species Database Vorhersage: Bekannte Verbreitungen von eingewanderten Algen aus AlgaeBase Bekannte Verbreitung

15 Vorhersage mariner Invasionen Validierung: Invasion Status der Ökoregionen in 76% aller Fälle richtig vorhergesagt 2 der Top10 Arten für die Nordsee sind mittlerweile dort angekommen Seebens et al. (2016) PNAS 113(20),

16 Komplexe Interaktionen mit Klimawandel (2050) Modellvorhersagen bestätigt durch Erstfund von Sargassum horneri an der Westküste Nordamerikas Seebens et al. (2016) PNAS 113(20),

17 Ausbreitung von Gefäßpflanzen durch den internationalen Handel Seebens, H. et al. (2015) Glob Chang Biol 21,

18 Ausbreitung von Gefäßpflanzen durch den internationalen Handel Effekt des Klimawandels deutlich geringer als Effekt des Handels Seebens, H. et al. (2015) Glob Chang Biol 21,

19 Zusammenfassung für Deutschland Biodiversität: Viele neue Arten zukünftig zu erwarten Anstieg der lokalen Biodiversität (Artenzahlen) Abnahme der lokalen nativen Biodiversität (Artenzahlen) Abnahme der globalen Biodiversität aufgrund Homogenisierung der Ökosysteme (β-diversität) Klimawandel verschiebt die potenziellen neuen Gebiete begünstigt die Einwanderung neuer Arten

20 Ausblick Anpassung der vorhandenen Modelle an andere taxonomische Gruppen Entwicklung von Szenarien für die zukünftige Entwicklung der Treiber von Bioinvasion (Workshop in Wien) Verbesserung der Modellvorhersagen

21 Collaborators Franz Essl, Bernd Blasius, Petr Pyšek, Marten Winter, Dietmar Moser, Jan Pergl, Mark van Kleunen, Thomas Hickler Tim M. Blackburn, Ellie E. Dyer, Piero Genovesi, Philip E. Hulme, Jonathan M. Jeschke, Shyama Pagad, Margarita Arianoutsou, Sven Bacher, Giuseppe Brundu, César Capinha, Laura Celesti-Grapow, Wayne Dawson, Stefan Dullinger, Nicol Fuentes, Heinke Jäger, John Kartesz, Marc Kenis, Holger Kreft, Ingolf Kühn, Bernd Lenzner, Andrew Liebhold, Alexander Mosena, Misako Nishino, David Pearman, Wolfgang Rabitsch, Julissa Rojas-Sandoval, Alain Roques, Stephanie Rorke, Silvia Rossinelli, Helen E. Roy, Riccardo Scalera, Stefan Schindler, Kateřina Štajerová, Barbara Tokarska-Guzik, Kevin Walker, Patrick Weigelt, Takehiko Yamanaka, Nicole Schwartz, Peter Schupp, Michael Gastner

22 Vielen Dank. für finanzielle Unterstützung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) Volkswagen Stiftung Wissenschaftsfonds Österreich (FWF) und für Ihre Aufmerksamkeit Hanno Seebens Senckenberg Biodiversity and Climate Research Centre (BiK-F) Frankfurt, Germany