Der „Robin Hood“-Ansatz eines Forschungsteams zur Verfolgung der Artenvielfalt

Elise Zipkin und ihr Team an der Michigan State University haben eine Art „Robin Hood“-Ansatz entwickelt, um die Artenvielfalt der Welt besser zu verstehen und zu schützen.

Sie nutzen Informationen von gut quantifizierten Tieren, um Erkenntnisse über weniger verbreitete, schwerer zu beobachtende Arten zu gewinnen. Das heißt, sie nehmen Erkenntnisse von den Datenreichen auf und geben sie an die Datenarmen weiter.

Jetzt teilen sie ihre Methoden mit der breiteren Forschungs- und Naturschutzgemeinschaft in der Region Zeitschrift für Tierökologie. Darüber hinaus ist der Computercode hinter dieser Methodik auf der Website der Gruppe frei verfügbar GitHub-Seite.

„Wir verlieren die Artenvielfalt so schnell, dass wir nicht mehr in der Lage sind zu fragen, was mit jeder einzelnen Art los ist“, sagte Zipkin, außerordentlicher Professor in der Abteilung für Integrative Biologie der MSU. Sie ist außerdem Direktorin des Ökologie-, Evolutions- und Verhaltensprogramms (EEB) der MSU.

„Gleichzeitig verfügen wir über beispiellose Datenmengen und Rechenleistung“, sagte Zipkin. „Wir müssen strategischer darüber nachdenken, wie wir diese Daten nutzen können, um die schwierigen Fragen zu beantworten.“

Ein Community-Ansatz

Derzeit werden etwa jede siebte Art von der International Union for Conservation of Nature als mangelhaft eingestuft. Das bedeutet, dass diesen Arten die nötigen Daten fehlen, um ihren Erhaltungszustand zu ermitteln, was wiederum bei der Festlegung von Erhaltungsstrategien hilft.

„Es gibt so viele Arten, bei denen uns die Daten fehlen, um uns genau zu sagen, was vor sich geht“, sagte Zipkin. „Wir brauchen schnellere und effizientere Bewertungen dieser Arten, wenn wir herausfinden wollen, wie wir sie schützen und erhalten können.“

Zu diesem Zweck haben Zipkin und ihr Quantitative Ecology Lab ein Framework eingeführt, das auf sogenannten „integrierten Community-Modellen“ basiert. In ihrer Arbeit zeigen die Forscher, wie sie diese Modelle entwerfen und implementieren, um Daten der am besten charakterisierten Arten in einer Gemeinschaft zu nutzen, um andere Mitglieder der Gruppe zu bewerten.

„Wir leihen uns Kraft von den Arten, die über die meisten Informationen verfügen oder am häufigsten vorkommen“, sagte Zipkin. „Dies ermöglicht es uns, Schätzungen auf Artenebene für alle Mitglieder einer Gemeinschaft zu erhalten und auch ein umfassendes Verständnis davon zu erhalten, was in der Gemeinschaft als Ganzes vor sich geht.“

Die neue Publikation ist der Abschluss eines mehrjährigen Projekts. Neben Zipkin gehörten zum Team auch der Postdoktorand Jeff Doser; die Doktoranden Wendy Leuenberger, Samuel Ayebare und Kayla Davis; und Courtney Davis, die als Postdoktorandin in Zipkins Gruppe an diesem Projekt arbeitete, bevor sie wissenschaftliche Mitarbeiterin am Cornell Lab of Ornithology wurde.

Zipkin beschrieb den neuen Bericht als eine Anleitung für jeden, der die Methoden des Teams nutzen möchte, um Erkenntnisse aus einer Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen zu gewinnen, die mehrere Arten beschreiben.

In diesem Leitfaden lieferte das Team drei Fallstudien: Waldvögel im Nordosten der USA, Schmetterlinge im Mittleren Westen und ein Simulationsszenario für zehn hypothetische Arten. Die Ergebnisse zeigen, wie integrierte Gemeinschaftsmodelle verwendet werden können, um Artentrends und demografische Raten über Raum und Zeit abzuschätzen, selbst für seltenere Arten.

Mit der Veröffentlichung dieses Berichts und des zugehörigen Computercodes bestehe laut Zipkin das unmittelbare Ziel des Teams darin, diese Methoden mehr Forschern zugänglich zu machen. Der nächste Schritt wird die Zusammenarbeit mit Partnern in Regierungs- und Nichtregierungsorganisationen sein, die die Informationen aus den Modellen bei der Entwicklung von Schutzstrategien nutzen können.

„Wir glauben, dass dies ein wirklich nützlicher Weg sein wird, um eine effektivere und effizientere Naturschutzplanung zu ermöglichen“, sagte Zipkin. „Wir können von einem Art-für-Art-Ansatz zu einer ganzheitlicheren Arbeit übergehen.“