Neuer merkmalsbasierter Ansatz zur Ökologie des globalen Wandels bewegt sich von der Beschreibung zur Vorhersage

Soul Hackers 2 Erscheinungsdatum Ankuendigungstrailer enthuellt

Es reicht nicht aus, die Auswirkungen des Klimawandels zu verstehen. Die Gesellschaft braucht Möglichkeiten, um diesen Veränderungen zuvorzukommen und sie vorherzusagen, bevor sie tatsächlich eintreten. Und wenn es um den Naturschutz geht, könnte der Ansatz, den Wissenschaftler zur Untersuchung von Arten in freier Wildbahn verwenden, für diese Vorhersagen von entscheidender Bedeutung sein, so ein kürzlich von der Biologin Stephanie Green geleiteter und in veröffentlichter Forschungsbericht Verfahren der Royal Society B: Biologische Wissenschaften.

„Umgebungen verändern sich schnell auf eine Weise, die wir noch nie zuvor gesehen haben. Wir befinden uns in einer beispiellosen Zeit des Austauschs der Artenvielfalt“, sagt Green, Assistenzprofessorin am Department of Biological Sciences und am kanadischen Forschungslehrstuhl für Aquatic Global Change Ecology and Conservation .

Wie Green erklärt, bewegen sich Arten in Umgebungen, in denen sie noch nie zuvor waren, da sich ihre Ökosysteme schnell ändern. Forscher haben noch keine Daten darüber, was diese Arten in diesen neuen Umgebungen tun könnten. Sie können jedoch wichtige Informationen aus den Merkmalen einer bestimmten Art sammeln, die es ihnen ermöglichen, wichtige Vorhersagen zu treffen.

„Wir haben einen Rahmen entwickelt, um zu verstehen, welche Arten wohin gehen und was dabei passiert“, sagt Green.

Green und ihr Team an der University of Alberta identifizierten zusammen mit Mitarbeitern der Stanford University fast 3.000 Merkmale einer Vielzahl von Arten, die „verwendet werden können, um vorherzusagen, welche Arten gewinnen und verlieren werden, wenn die Ökosysteme auf unserem sich zunehmend verändernden Planeten weiterhin beeinträchtigt werden .“ Zu diesen Merkmalen gehören Körpergröße und -form, wie gut sie Hitze und Kälte vertragen und wie sie sich ernähren oder nach Futter suchen.

Fortschritte in der Computertechnologie und verstärkte Forschung mit Schwerpunkt auf Biodiversität und Artenmerkmalen haben den Weg für die auf Merkmalen basierende Linse geebnet, stellt Green fest.

„Wir haben so viele Forschungsergebnisse, die uns zeigen, wie die Welt im Moment aussieht, aber um wirklich Lösungen und Strategien für den Naturschutz zu finden, müssen wir nach vorne schauen.“

Eine der besten Möglichkeiten, die neue merkmalsbasierte Linse zu testen, besteht darin, Ökosysteme zu betrachten, in denen bereits schnelle Veränderungen stattfinden. Diese liegen oft an der Grenze zwischen tropischen und gemäßigten Klimazonen.

Green und ihr Team haben zwei Projekte im Gange, die diesen merkmalsbasierten Ansatz beinhalten. In dem Erste, untersuchen sie Weißen Thun an der Westküste Nordamerikas, da die Abwanderung dieser Population in andere Gewässer erhebliche Auswirkungen auf die Fischerei haben könnte. Das andere Projekt untersucht die invasiven Rotfeuerfische aus dem Indopazifik, um die Auswirkungen abzuschätzen, die sie aufgrund ihrer Merkmale wahrscheinlich haben werden.

„Wir haben bereits phänomenale Veränderungen in unseren Ökosystemen mit dem Verlust von Arten und der Verlagerung von Tieren an Orte erlebt, an denen sie noch nie zuvor waren. Es wird sich nur noch beschleunigen“, sagt Larry Crowder, Mitautor der Studie und Professor an Universität in Stanford.

Die merkmalsbasierte Linse ermöglicht es Forschern, ihr bereits vorhandenes Wissen anzuwenden, um fundierte Vorhersagen darüber zu treffen, welche Folgen es haben könnte, wenn Arten in diese neuen Umgebungen einwandern, erklärt Green.

„Wir müssen in der Lage sein, die Veränderungen vorherzusehen, damit unser Naturschutz und unser Management mit den Veränderungen Schritt halten, damit wir nicht immer ein paar Jahrzehnte hinter der Realität zurückbleiben.“

Mehr Informationen:
Stephanie J. Green et al, Merkmalsbasierte Ansätze zur Ökologie des globalen Wandels: Übergang von der Beschreibung zur Vorhersage, Verfahren der Royal Society B: Biologische Wissenschaften (2022). DOI: 10.1098/rspb.2022.0071

Bereitgestellt von der University of Alberta

ph-tech