Synergien und Verarbeitung von Daten zum Verständnis von Biodiversität und Funktionen über trophische Ebenen und Netzwerke

• Antragsteller: Professor Dr. Helge Bruelheide; Professor Dr. Andreas Schuldt
• Fachliche Zuordnung: Ökologie und Biodiversität der Tiere und Ökosysteme, Organismische Interaktionen
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 452861007

Forschungskontext: Ökologische Forschung generiert Daten schneller und in größeren Mengen als je zuvor. Das macht Datenmanagement und Synthese zu Schlüsselelementen erfolgreicher integrativer Projekte. Ziele: Erstes Ziel ist die Sicherstellung effizienten Datenmanagements und Förderung von Synergien in der Datenverarbeitung zwischen den Teilprojekten durch umfangreiche Dienstleistungen wie Schulungen, Pflege und Weiterentwicklung des BEF-China Datenportals sowie Unterstützung von Open-Access-Strategien für Daten und Code. Zweites Ziel ist die Entwicklung früher Synthese, welche die Teilprojekte von MultiTroph basierend auf verfügbaren und neu generierten Daten verbindet und so Netzwerkstruktur, Multidiversität und Multifunktionalität in Beziehung setzt. Multidiversitäts-Assembly und trophische Interaktionen brauchen Zeit, um sich zu etablieren. Daher ist der Einbezug früher Daten aus BEF-China unerlässlich.Methoden: Wir gewährleisten Datenmanagement entlang des gesamten Datenlebenszyklus, vor allem durch Optimierung der Funktionalität des BEFdata-Portals, Bereitstellung reproduzierbarer Rechen-Workflows, Schulungen zur Datenintegration sowie Verwaltung von paper proposals für sicheren Datenaustausch. Für die Synthese ökologischer Netzwerke nutzen wir lineare gemischte Modelle und Strukturgleichungsmodellierung (SEM), um relative Effekte direkter und indirekter Pfade zwischen Baumdiversität, Struktur mutualistischer und antagonistischer Netzwerke und damit verbundener multitrophischer Diversität zu analysieren. Darüber hinaus verbinden wir die Diversitäts- und Netzwerkdaten sowohl mit spezifischen Ökosystemfunktionen und Multifunktionalität. Mehrere der Funktionen lassen sich im Zeitverlauf vom Beginn des Experimentes bis zu aktuellen Beständen mit Kronenschluss verfolgen. Distanzmatrizen-basierte SEM wird verwendet, um die relative Stärke räumlicher Distanz und abiotischer Umwelt im Vergleich zur Baumartenvielfalt und Biomasse auf diese Funktionen im Verlauf der Ökosystementwicklung zu bewerten. Schließlich nutzen wir Netzwerkeigenschaften und Multidiversitätsmaße, um ihren Beitrag zur Gesamtfunktion des Ökosystems, d. h. zur Multifunktionalität, zu analysieren. Dies wird durch Verwendung von multilevel SEM und Quantifizierung von Energiefluss und -speicherung über trophische Ebenen hinweg erreicht, basierend auf umfangreichen Daten zu Prozessraten, Stöchiometrie und Berechnung von Stoffwechselraten. Innovation: Wir ermöglichen Datenmanagement und Synthese – beides obligatorisch für ein interdisziplinäres Konsortium wie MultiTroph – in einem einzigartigen Rahmen, der uns ermöglicht, neue Forschungsideen mit Daten aus früheren Erhebungen über verschiedene räumliche und zeitliche Skalen zu kombinieren.ForscherInnen: Andreas Schuldt (PI, Uni Göttingen), Helge Bruelheide (Co-PI, Uni Halle-Wittenberg), gemeinsam mit unseren chinesischen Partnern Huijie Qiao and Xiaojuan Liu (Chinese Academy of Sciences).

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 5281: Multi-trophische Interaktionen in einem Waldbiodiversitätsexperiment in China
• Internationaler Bezug: China
• Kooperationspartnerinnen / Kooperationspartner: Professorin Dr. Xiaojuan Liu; Professor Dr. Huijie Qiao