Quantifizierung und Verringerung von Unsicherheiten in demografischen Modellen für Pflanzen

• Antragsteller: Dr. Aldo Compagnoni, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Ökologie und Biodiversität der Pflanzen und Ökosysteme
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 533825323

Das Verständnis und die Vorhersage der Populationsdynamik ist eines der zentralen Ziele der ökologischen Wissenschaft, was die kostspieligen Bemühungen rechtfertigt, Daten über demografische Prozesse auf individueller Ebene wie Überleben, Wachstum und Reproduktion zu erhalten. Trotz dieser Bemühungen sind statistische Schätzungen über demografische Prozesse jedoch mit erheblichen Unsicherheiten behaftet. Diese Unsicherheiten haben große Auswirkungen auf Schlussfolgerungen und Vorhersagen, und es ist immer noch unklar, inwieweit solche Unsicherheiten reduziert werden können. Wir stellen die Hypothese auf, dass die Unsicherheit und ihre Auswirkungen von der Lebensgeschichte der Arten (z. B. Generationszeit) abhängen. Außerdem gehen wir davon aus, dass die Unsicherheit durch verbesserte Messmethoden verringert werden kann. RUPDemo ist ein Projekt, das in Synergie mit dem Projekt CLIMVAR Eigene Stelle durchgeführt wird. Im Rahmen von RUPDemo wird ein Doktorand diese Hypothesen im ersten Projekt testen, um die Auswirkungen der Unsicherheit im Pflanzenreich systematisch zu untersuchen. Zunächst wird der Doktorand einen 19 Jahre langen Datensatz über eine kurzlebige mehrjährige Pflanze als Fallstudie verwenden, um die erste Unsicherheitsanalyse für ein integrales Projektionsmodell (IPM) durchzuführen. Bei Unsicherheitsanalysen wird die kombinierte Bedeutung der absoluten Unsicherheit und der Empfindlichkeit der Populationsdynamik gegenüber dieser Unsicherheit herausgearbeitet. Im Rahmen dieses Projekts werden die Quellen und Auswirkungen der Unsicherheit in einem der am besten replizierten demografischen Pflanzendatensätze ermittelt. Zweitens wird der Doktorand die Korrelation zwischen Lebensgeschichte und IPM-Unsicherheit untersuchen. Wir werden Analysen mit der PADRINO IPM-Datenbank durchführen, die Hunderte von in der Literatur veröffentlichten IPMs reproduziert. Im Rahmen von RUPDemo wird der Doktorand die Anzahl der in PADRINO enthaltenen IPMs verdoppeln und die Unsicherheitsanalysen mit der Lebensgeschichte der Arten (d. h. der Position auf dem Kontinuum schnell-langsam) korrelieren. Die Ergebnisse werden Möglichkeiten aufzeigen, unser Verständnis der Dynamik von Pflanzenpopulationen zu verbessern. Drittens wird der Doktorand einen Feldversuch durchführen, um herauszufinden, wie sich Verbesserungen bei der Messung des Größenwachstums auf unsere Schlussfolgerungen und Vorhersagen zur Populationsdynamik auswirken. Der Doktorand wird die Methoden zur Größenmessung in unserem 19 Jahre alten Datensatz aktualisieren. Anschließend wird der Doktorand quantifizieren, wie diese neue Methode die Parameterunsicherheit verringert, die Unsicherheit bei Schätzungen auf Bevölkerungsebene (z. B. Bevölkerungswachstumsrate) verringert und die Prognosefähigkeit verbessert. Dieses Arbeitspaket hat das Potenzial, die Protokolle für die Erhebung demografischer Daten weltweit zu beeinflussen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortlich(e): Professorin Dr. Tiffany Marie Knight