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Neue Einblicke in Ökosystem-Funktionen

die Mathematikerin und Statistikerin Anne Chao von der National Tsing Hua University in Taiwan. Hier ist sie im Universitätswald der JMU auf einer experimentellen Probefläche.
Der führende Kopf hinter der neuen Statistikmethode: die Mathematikerin und Statistikerin Anne Chao von der National Tsing Hua University in Taiwan. Hier ist sie im Universitätswald der JMU auf einer experimentellen Probefläche. (Bild: Simon Thorn/JMU)

Ökosysteme erfüllen eine Reihe lebenswichtiger Aufgaben: Sie speichern Kohlenstoff, reinigen verschmutztes Wasser, bestäuben Pflanzen und so weiter. Wie gut ein Ökosystem diese Aufgaben erfüllen kann, hängt maßgeblich ab von seiner Biodiversität, also der Vielfalt der Pflanzen, Tiere und Mikroorganismen, die in ihm leben. Wie genau es sich mit diesem Zusammenhang verhält, das konnte die Wissenschaft bislang nur auf lokaler Ebene nachvollziehen, zum Beispiel bezogen auf einzelne Waldflächen, Wiesen und Teiche. Der DFG-Forschungsgruppe BETA-FOR unter Federführung der Julius-Maximilians-Universität (JMU) ist nun die Entwicklung einer statistischen Methode gelungen, die erstmal auch die Beiträge der Biodiversität zwischen lokalen Ökosystemen zur Multifunktionalität ganzer Landschaften analysieren kann.

„Dieses statistische Werkzeug hat es dringend gebraucht“, erklärt Prof. Jörg Müller, Sprecher der Forschungsgruppe und Inhaber der Professur für Tierökologie mit Schwerpunkt im Bereich der ökologischen Freilandforschung in unseren Breiten am Lehrstuhl für Zoologie III. „Durch menschliche Nutzung kommt es weltweit immer häufiger zur Homogenisierung ganzer Landschaften. Das hat ebenso weitreichende wie unbekannte Folgen. Mithilfe unserer neuen Methode können wir erstmals auswerten, wie sich der Verlust heterogener Landschaften nicht nur auf die Biodiversität auswirkt, sondern auch auf deren Multifunktionalität.“ Ebenso ließen sich Maßnahmen zur Förderung der Artenvielfalt bewerten in Bezug zu den Funktionen der Landschaft – etwa Renaturierungsprojekte, die Einrichtung von Schutzgebieten oder die Förderung einer nachhaltigen Landwirtschaft.“

Von lokalen Ökosystemen zu ganzen Landschaften

Und so funktioniert's: Die neue Statistikmethode setzt die unterschiedliche Biodiversität zwischen einzelnen Ökosystemen einer Landschaft in Zusammenhang zur gesamten Multifunktionalität. Der Begriff „Multifunktionalität“ bezeichnet dabei das Bündel aller Funktionen, die ein Ökosystem gleichzeitig übernimmt. Dazu zerlegt es die Multifunktionalität einer Landschaft in zwei Komponenten – in die Funktionen auf lokaler Ebene und die zwischen verschiedenen Ökosystemen einer Landschaft. So lässt sich die Multifunktionalität in Bezug setzen zur lokalen Biodiversität und zur Biodiversität, die durch die Verschiedenartigkeit der Lebensräume entsteht.

Entwickelt wurde das neue Werkzeug mit dem Namen R Paket MF.beta4 von der DFG-Forschungsgruppe BETA-FOR in Kooperation mit der renommierten Statistikerin und Mathematikerin Anne Chao von der National Tsing Hua University in Taiwan. Mit der Entwicklung hat die Gruppe eines ihrer zentralen Wissenschaftsziele erreicht.

Über die DFG-Forschungsgruppe BETA-FOR

Das DFG-Projekt „Enhancing the structural diversity between patches for improving multidiversity and multifunctionality in production forests“ befasst sich mit dem Zusammenhang von Biodiversität, Ökosystemdienstleistungen und deren Stabilität. In BETA-FOR wird der Einfluss unterschiedlicher Waldmanagement-Praktiken auf die Biodiversität experimentell untersucht. Ein transdisziplinäres Konsortium aus Forschenden der Biologie, Ökologie, Forstwissenschaften, Fernerkundung und Statistik erfasst und analysiert dazu jeweils rund 20 Ökosystemfunktionen und Artengruppen in 11 Wäldern Deutschlands.

Universität Würzburg


Originalpublikation:

Chao, A., Chiu, C.-H., Hu, K.-H., van der Plas, F., Cadotte, M.W., Mitesser, O. et al. (2023) Hill–Chao numbers allow decomposing gamma multifunctionality into alpha and beta components. Ecology Letters, 00, 1–14. Available from: https://doi.org/10.1111/ele.14336

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