The evolution of information acquisition and processing and its consequences for the adequate timing of dispersal decisions
Final Report Abstract
Die Fähigkeit zur Ausbreitung („Dispersal“) steht nahezu allen Organismen zu Verfügung, mit weitreichender Implikation für die eigene Fitness, wie auch die Dynamik von Populationen, Genfluss und die Etablierung von Lebensgemeinschaften. Zu verstehen, wann und warum Organismen ihr Heimatgebiet verlassen, ist deshalb von zentraler Bedeutung, gerade auch, wenn wir die Folgen massiver Landschaftsveränderungen und des Klimawandels abschätzen wollen. In diesem Projekt haben wir, vor allem unter Einsatz von „indivduen-basierten“ Computersimulationen mehrere Aspekte dieser Grundfragen eingehend untersucht. Eine wichtige Frage, die wir genauer beleuchtet haben ist die, wann ein Individuum (hier Weibchen) idealerweise emigrieren sollte. Wir konnten zeigen, dass es generell von Vorteil ist, wenn Weibchen zunächst einen Teil ihrer Nachkommen (Eier) im Geburtshabitat produzieren, bevor sie dann gegebenenfalls emigrieren sollten, um weitere Nachkommen in anderen Habitaten zu deponieren. Auf diesem Wege können Weibchen besonders effizient die direkte Konkurrenz zwischen Geschwistern reduzieren. Wir konnten in diesem Kontext auch zeigen, dass sich Weibchen in heterogenen Landschaften dann auch bevorzugt nach Dispersal mit ortsansässigen Männchen verpaaren sollten. Der Vorteil bei dieser Strategie ist, dass ihre Nachkommen dann die Gene eines im Zweifelsfalle besser an die lokalen Bedingungen angepassten Männchens erben. In einer weiteren Entwicklungslinie haben wir uns damit befasst, wie sich Informationen über den Zustand des Geburtshabitats, insbesondere hinsichtlich der Populationsdichte, auf die Entscheidung von Individuen zu emigrieren, auswirken sollte. Wir konnten dabei zunächst beweisen, dass Weibchen und Männchen entsprechende Informationen ganz unterschiedlich berücksichtigen bzw. interpretieren sollten und dass es dabei von der speziellen Form der Ressourcenkonkurrenz abhängt, wie entsprechende Informationen am besten „verarbeitet“ werden sollten. Wir haben uns darüber hinaus vor allem mit der Frage befasst, wie sich Individuen verhalten sollten, wenn sie nicht über absolut genaue Information hinsichtlich der Populationsdichte verfügen (was in der Realität häufig der Fall sein wird). Wir konnten eine neue angepasste Verhaltensregel entwickeln, die in angemessener Form mit Informationsungenauigkeit umgehen kann und alternativen Regeln selektiv überlegen ist. Gleichzeitig konnten wir zeigen, dass – gegenüber „uninformierten“ Individuen – informierte Individuen einen durchaus beträchtlichen Fitnessvorteil gewinnen können. Der Wert der Information kann aber dann reduziert werden, wenn Individuen diese Information mit anderen Individuen teilen (müssen); als Konsequenz sollte Selektion häufig zu Populationen führen, in denen Individuen, soweit erforderlich, nur in geringem Maße bereit wären, in die Beschaffung von Informationen zu investieren. Wie Individuen überhaupt an Informationen gelangen, lässt sich in den bislang verwendeten abstrakten Modellen aber nicht mechanistisch darstellen. U. a. deshalb haben wir in diesem Projekt ein ganz neues „kognitives Bewegungsmodell“ entwickelt, das ausdrücklich die an Informationsbeschaffung und -verarbeitung beteiligten Prozesse wie Wahrnehmung, Gedächtnis und adäquate Interpretation gesammelter Informationen darstellt. Dieses Modell erlaubt uns z.B. die Entstehung unterschiedlicher Bewegungsmuster durch (plausible) mechanistische Grundlagen zu erklären. Das Modell schafft eine Grundlage, um die bislang weitgehend getrennten Gebiete der „Dispersal Ecólogy“ und der „Movement Ecology“ zu vereinen und mechanistische Erklärungsmodelle für eine Vielzahl von Phänomenen in beiden Gebieten bereitzustellen.
Publications
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