Reaktion von Süßwasserwirbellosen auf natürliche Umwelt- und landwirtschaftliche Stressorgradienten auf größere Skalen

• Antragsteller: Professor Dr. Ralf B. Schäfer
• Fachliche Zuordnung: Ökologie der Landnutzung
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 338785727

Agrochemikalien, vor allem Pestizide, können zum Verlust von vielen empfindlichen Arten beitragen. So zeigte eine Studie dass lokal bis zu 42% der Wirbellosenarten in Süßwasser-Ökosystemen verschiedener landwirtschaftlicher Regionen der Welt reduziert wurden. Die meisten Studien zu Auswirkungen von Pestiziden haben sich jedoch auf die Individuen- und Populationsebene bezogen, was die Fähigkeit von Wissenschaftlern beschränkt, die ökologischen Risiken angemessen zu bewerten und Effekte auf der Gemeinschaftsebene vorherzusagen. Merkmalsbasierte Ansätze könnten geeignet sein um mechanistische Beziehungen zwischen Merkmalen und Stressoren herzustellen, und unter Nutzung von diesen, Gemeinschaftseffekte vorherzusagen und zwischen den Effekten unterschiedlicher Stressoren zu diskriminieren. Letzteres ist von großem Interesse für das Gewässermanagement. Verschiedene Studien haben überprüft, ob ähnliche Umweltbedingungen in einem Lebensraum die Vorhersage der Merkmalszusammensetzung der Wirbellosenfauna in Süßwasserökosystemen erlauben. Die Ergebnisse zeigen, dass die Vorhersagbarkeit kontextabhängig ist. Eine Tatsache, die nur unzureichend in vielen Studien über Merkmals-Umwelt-Beziehungen in Betracht gezogen wurde und die einen Teil der Kontextabhängigkeit erklären könnte, ist, dass Merkmale in Organismen nicht unabhängig voneinander auftreten, sondern dass sie häufig miteinander korrelieren. Wir werden prüfen, inwiefern die Berücksichtigung von diesen Korrelationen im Sinne von Merkmals-Profilen die Konsistenz von Merkmals-Umwelt-Beziehungen auf größeren Skalen, hier definiert als kontinentale und interkontinentale Skala, die Vorhersage der Gemeinschaftsstruktur verbessert. Im Arbeitspaket (WP) 1 werden wir Merkmals-Profile und Gruppen für die Taxa-Pools aus verschiedenen Regionen der Welt (Europa, Nordamerika, Australien, Neuseeland und Bolivien) unter Nutzung von Merkmals-Datenbanken extrahieren. Anschließend werden wir die Merkmalsprofil-Gruppen (aus WP 1) und die damit verbundenen Merkmale innerhalb und über Regionen vergleichen. Im 2.WP werden wir zunächst die wichtigsten Merkmale und Merkmalsprofil-Gruppen für die Vorhersage von Pestizidstress identifizieren, unter Berücksichtigung anderer landwirtschaftlicher Stressoren und unterschiedlicher Gewässertypen. Danach werden wir beurteilen, in welchem Umfang die Kriterien für Stressor-Spezifität von den Merkmalen mit der höchsten Vorhersagekraft für Pestizidstress erfüllt werden. Schließlich werden wir ihre Trennschärfe für Pestizidstress in landwirtschaftlichen Gebieten mit mehreren Stressor untersuchen, in denen zum Beispiel auch zusätzliche Stressoren wie übermäßige Nährstoffbelastung auftritt. Insgesamt wird das Projekt wichtige Informationen zum Nutzen aber auch Grenzen von merkmalsbasierten Ansätzen liefern, zum Beispiel in Bezug auf die Übertragbarkeit von Merkmals-Umwelt-Beziehungen zwischen Regionen und auf den Einsatz in der Landwirtschaft im Kontext von multiplen Stressoren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: USA
• Mitverantwortlich: Professor Dr. Charles Hawkins