Viele invasive Pflanzenarten haben ihren potenziell geeigneten Lebensraum noch nicht ausgefüllt. Das haben Geographen der Universität Leipzig in einer aktuellen Simulationsstudie herausgefunden. Sie koppelten verschiedene Datensätze, um die Wahrscheinlichkeit des Vorkommens ausgewählter invasiver Pflanzenarten für beliebige Standorte in Deutschland vorherzusagen. Die Ergebnisse wurden im veröffentlicht Internationale Zeitschrift für angewandte Erdbeobachtung und Geoinformation und wird in einem Online-Portal verwendet, das Benutzern die Überwachung dieser Arten ermöglicht.
Für viele Menschen ist Ambrosia artemisiifolia nichts anderes als ein potenziell lästiges landwirtschaftliches Unkraut. Vor etwa 150 Jahren aus Nordamerika eingeführt, dürfte die Pflanze vielen Allergikern ein Begriff sein. Das liegt daran, dass Ragweed hochgradig allergen ist und selbst kleine Mengen seines Pollens schwere Reaktionen hervorrufen können. Abgesehen davon tritt Ambrosia manchmal massenhaft auf und bedroht landwirtschaftliche Nutzpflanzen. Die Pflanze bevorzugt warme und trockene Standorte und wird sich in den nächsten Jahren noch weiter ausbreiten, etwa in den trocken-heißen Regionen Sachsens, Südbrandenburgs und der Oberrheinischen Tiefebene.
Szenarien erstellt für aktuelle und zukünftige Klimabedingungen
Das ist ein Ergebnis der Forschungsarbeit von Fabian Sittaro, Doktorand am Institut für Geographie der Universität Leipzig und Mitarbeiter am Deutschen Biomasseforschungszentrum (DBFZ). Ziel seiner Studie war es, geeignete Lebensräume für wichtige invasive Pflanzenarten in Deutschland unter aktuellen und zukünftigen Klimabedingungen bis zum Jahr 2080 zu bewerten.
Für seine Doktorarbeit untersuchte der 33-Jährige 46 invasive Pflanzenarten, die sich in unterschiedlichen Stadien der Ausbreitung befinden. Sittaro erklärt die Methodik so: „Mithilfe von Satellitenbildern habe ich Deutschland in Quadranten eingeteilt und das ganze Land aus der Ferne erfasst. Für jeden dieser Quadranten wurden Umweltdaten ermittelt, also Informationen über Bodenart, Landnutzung, Klima- und Höhendaten, Informationen über Infrastruktur und bestehende Pflanzengemeinschaften.“
Basierend auf diesen Daten wurde mit verschiedenen maschinellen Lernverfahren berechnet, ob sich die jeweilige Art in den definierten Quadranten und damit in bestimmten Teilen Deutschlands ausbreiten könnte. Sittaro hat diese Szenarien für aktuelle und zukünftige Klimabedingungen bis zum Jahr 2080 erstellt. Die Verbreitungsdaten wurden der FlorKart-Datenbank für die floristische Kartierung Deutschlands und dem europäischen Schutzgebietsnetz Natura2000 entnommen.
Der Klimawandel beschleunigt die Ausbreitung invasiver Arten
„Die Studie zeigt, dass die zukünftigen Klimabedingungen bestimmen werden, welchen Lebensraum die einzelnen Arten besetzen oder beanspruchen können“, sagt Professor Michael Vohland, Professor für Geographie mit den Schwerpunkten Geoinformatik und Fernerkundung an der Universität Leipzig und Betreuer der Dissertation. „Den invasiven Pflanzenarten stehen potenziell geeignetere Lebensräume zur Verfügung, da viele von ihnen aus Regionen mit trockenem und warmem Klima stammen.“ Selbst unter den aktuellen Klimabedingungen haben die meisten untersuchten Arten ihren potenziellen Lebensraum noch nicht erreicht. Ballungszentren und Gebiete mit guter Verkehrsinfrastruktur haben ein hohes Verbreitungspotential.
Die Studie liefert wichtige Hinweise zur Anwendung gezielter, überwachungsbasierter Schutz- und Kontrollmaßnahmen. Fabian Sittaro, der für seine Dissertation ein Stipendium der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU) erhielt, arbeitet derzeit an einer Webanwendung. Es soll Ende 2023 online gehen und Informationen zu invasiven Pflanzenarten sowie Karten mit aktuellen und prognostizierten Verbreitungsgebieten bereitstellen.
Mehr Informationen:
Fabian Sittaro et al, Welche Faktoren bestimmen die Invasion von Pflanzenarten? Auf maschinellem Lernen basierende Lebensraummodellierung unter Einbeziehung von Umweltfaktoren und Klimaszenarien, Internationale Zeitschrift für angewandte Erdbeobachtung und Geoinformation (2022). DOI: 10.1016/j.jag.2022.103158