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Hochskalieren von Tierbewegungen: Von individuellen Verhaltensreaktionen zu Populationsdynamiken interagierender Arten

Antragstellerin Dr. Ulrike Schlägel
Fachliche Zuordnung Ökologie und Biodiversität der Tiere und Ökosysteme, Organismische Interaktionen
Förderung Förderung seit 2020
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 443285008
 
Wechselbeziehungen zwischen Tierarten, wie z.B. Konkurrenz, Räuber-Beute-Beziehungen und Mutualismus, bestimmen maßgeblich die Dynamiken von Populationen in Tiergemeinschaften. Auf der für Artenverbreitung, Biodiversitätsmuster und Naturschutz relevanten Ebene von Gemeinschaften werden Wechselbeziehungen oft in aggregierter Form als Effekte von Populationsgrößen aufeinander betrachtet. Interaktionen finden jedoch in erster Linie zwischen Individuen und mittels Verhalten statt. Um Populationsdynamiken vollständig zu verstehen und effektive Vorhersagemodelle zu erstellen, müssen beide Perspektiven vereint werden. Auf der Ebene von Individuen können Wechselbeziehungen mit Hilfe von Bewegungsdaten untersucht werden, in dem wir entschlüsseln, wie Individuen in Raum und Zeit dynamisch aufeinander reagieren und wie sich dies auf Fitnessparameter auswirkt. Solche Studien haben bereits unser Verständnis von Räuber-Beute-Beziehungen verbessert, sind aber bisher selten für ökologisch ähnliche Arten durchgeführt worden. Dies ist erstaunlich angesichts eines großen Interesses an Koexistenzmechanismen und dem Potential von kleinräumigem reaktiven Verhalten für beispielsweise eine Vermeidung von Nahrungskonkurrenz und Aggressionen oder das Auffinden von Nahrung durch zwischenartlichen Informationstransfer. Ursächlich sind eine Kombination von Schwierigkeiten bei der Erhebung von Daten, ihrer Analyse und dem anschließenden Hochskalieren von der Individuen- zur Gemeinschaftsebene. Ziel des Forschungsprojektes ist es, diese Schwierigkeiten zu überwinden. Dazu werden (i) neue modernste statistische Methoden zur Analyse von kleinräumigem reaktiven Verhalten mittels Bewegungsdaten entwickelt, (ii) interaktive Bewegungsdaten von zwei ökologisch ähnlichen Singvogelarten als Modellarten in Beziehung zu Fitnessparametern gesetzt, und (iii) mittels computergestützter Modellierung die Konsequenzen von kleinräumigen zwischenartlichen Interaktionen für Populationsdynamiken und ihre Relevanz in aggregierten Populationsmodellen untersucht.
DFG-Verfahren Emmy Noether-Nachwuchsgruppen
 
 

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