Ökologische Modelle

@misc{elton1927animal11,
    author = "Elton, C. S",
    title = "Tierökologie",
    year = "1927",
    howpublished = "London, Sidgwick and Jackson, 209 p",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Elton, C. S., 1927, Tierökologie: London, Sidgwick and Jackson, 209 p.}"
}

@article{elton1946competition12,
    author = "Elton, C. S",
    title = "Competition and the structure of ecological communities",
    year = "1946",
    journal = "Journal of Animal Ecology, v. 15, p. 54-68",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Elton, C. S., 1946, Competition and the structure of ecological communities: Journal of Animal Ecology, v. 15, p. 54-68.}"
}

@article{cole1951population7,
    author = "Cole, L. C",
    title = "Population cycles and random oscillations",
    year = "1951",
    journal = "Journal of Wildlife Management, v. 15, p. 233-251",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Cole, L. C., 1951, Population cycles and random oscillations: Journal of Wildlife Management, v. 15, p. 233-251.}"
}

@article{cole1954some8,
    author = "Cole, L. C",
    title = "Some features of random cycles",
    year = "1954",
    journal = "Journal of Wildlife Management, v. 18, p. 2-24",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Cole, L. C., 1954, Some features of random cycles: Journal of Wildlife Management, v. 18, p. 2-24.}"
}

@article{cole1954the9,
    author = "Cole, L. C",
    title = "The population consequences of life history phenonema",
    year = "1954",
    journal = "Quarterly Review of Biology, v. 29, p. 103-137",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Cole, L. C., 1954, The population consequences of life history phenonema: Quarterly Review of Biology, v. 29, p. 103-137.}"
}

@misc{brower1964birds4,
    author = "Brower, L. P. und Brower, J",
    title = "Vögel, Schmetterlinge und Pflanzengifte",
    year = "1964",
    howpublished = "eine Studie in der ökologischen Chemie: Zoologica, v. 49, S. 137-159",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Brower, L. P., und Brower, J., 1964, Vögel, Schmetterlinge und Pflanzengifte: eine Studie in der ökologischen Chemie: Zoologica, v. 49, S. 137-159.}"
}

Es wird ein Modell vorgeschlagen, um das Niveau der Vielfalt zu erklären, das von einer ökologischen Gemeinschaft unterstützt wird. Wenn wir mit einer hypothetischen Erhöhung der Stabilität der physikalischen Umwelt beginnen, ergeben sich folgende Konsequenzen. Bei größerer Umweltstabilität wird weniger Energie für regulatorische Aktivitäten benötigt, das heißt, für diejenigen, die den Herausforderungen, die von der Umwelt angeboten werden, entgegenwirken. Daher wird mehr Energie für die Nettoproduktivität, das heißt, für Wachstum und Fortpflanzung, bereitgestellt. Mit erhöhter Nettoproduktivität werden größere Populationen unterstützt. Größere Populationen bieten mehr Gelegenheiten für die Bildung interspezifischer Assoziationen; sie erhalten auch eine größere genetische Vielfalt. Tiere in produktiveren Gemeinschaften sind sesshafter, so dass die Art tendenziell in viele halb-isolierte Populationen zerlegt wird. Infolgedessen wird die Artbildung begünstigt, wobei die interspezifischen Assoziationen die neuen Anpassungsmöglichkeiten bieten. Pflanzen, die von Tieren bestäubt werden, wären in derselben Situation. Die neuen Arten tendieren dazu, spezialisierter zu sein und zunächst kleinere Populationen zu haben. Diese Ereignisse werden in den Schritten 1 bis 5 in Abbildung 1 dargestellt. In den frühen Stadien der Evolution einer Gemeinschaft würden positive Rückkopplungsmechanismen wirken und die Rate der Artbildung immer weiter erhöhen. Die Evolution großer Heterotrophen (Tiere) würde die Rate des Kreislaufs von Mineralnährstoffen erhöhen, was die Nettoproduktivität verstärken würde. Mit der Entwicklung komplexerer Nahrungsnetze durch die Zunahme der Anzahl der Arten würde die Gemeinschaftsstabilität zunehmen und die Stabilität der physikalischen Umwelt verstärken. Die Bekleidung der Erdoberfläche mit größeren Pflanzen würde dazu tendieren, die Klimaschwankungen zu dämpfen und somit ebenfalls die Stabilität zu erhöhen (Schritt 6). In den späteren Stadien würde die Tendenz zur Über-Spezialisierung und zu kleineren Populationen die Gemeinschaftsstabilität verringern und eine negative Rückkopplungssteuerung für den gesamten Prozess bieten (Schritte 7 und 8). Selbst unter sehr stabilen Bedingungen kann die Produktivität direkt durch den Mangel an verschiedenen Faktoren wie Licht, Wasser, Wärme usw. begrenzt sein. Die Populationsgröße kann auch direkt durch eine Einschränkung des Gebiets des geeigneten Lebensraums oder durch eine größere Körpergröße begrenzt sein. Jegliche solche Beschränkungen würden zu einer geringeren Artenvielfalt führen. Dieses Modell gilt nur für Gleichgewichtsbedingungen. In bestimmten Situationen, wie während der kurzen günstigen Perioden in der Arktis oder Wüste, kann die Vielfalt vorübergehend erhöht werden; bei der Vergleichung mit der Vielfalt, die das ganze Jahr über in den feuchten Tropen aufrechterhalten wird, muss Vorsicht walten gelassen werden. Wir sind der Ansicht, dass zwar einige Nischen durch physikalische Variationen in der Umwelt bestimmt werden, aber die meisten Dimensionen der Nische das Ergebnis der Interaktion zwischen Organismen sind. Aus diesem Grund ist es unmöglich, die Anzahl der Nischen (und daher der Arten) allein aus der Umweltkomplexität vorherzusagen. Wir lehnen auch die Idee ab, dass Strenge an sich die Vielfalt begrenzt. Schließlich wird die Hypothese, dass die Tropen näher am Gleichgewicht liegen, während die gemäßigte Zone sich in einem "sukzessionellen" Entwicklungsstadium der Vielfalt befindet, aus theoretischen Gründen und aufgrund fehlender Beweise nicht akzeptiert.

@article{doi101086282335,
    author = "Connell, Joseph H. and Orias, Eduardo",
    title = "The Ecological Regulation of Species Diversity",
    year = "1964",
    journal = "The American Naturalist",
    abstract = {Es wird ein Modell vorgeschlagen, um die von jeder ökologischen Gemeinschaft unterstützte Diversitätsstufe zu erklären. Wenn wir mit einer hypothetischen Erhöhung der Stabilität der physikalischen Umwelt beginnen, ergeben sich folgende Konsequenzen. Bei größerer Umweltstabilität wird weniger Energie für regulatorische Aktivitäten benötigt, das heißt, für diejenigen, die den Herausforderungen der Umwelt entgegenwirken. Daher wird mehr Energie für die Nettoproduktivität, das heißt Wachstum und Reproduktion, bereitgestellt. Mit erhöhter Nettoproduktivität werden größere Populationen unterstützt. Größere Populationen bieten mehr Möglichkeiten für die Bildung interspezifischer Assoziationen; sie erhalten auch eine größere genetische Vielfalt. Tiere in produktiveren Gemeinschaften sind sesshafter, so dass die Art in viele semi-isolierte Populationen zerfällt. Infolgedessen wird die Artbildung begünstigt, wobei die interspezifischen Assoziationen die neuen Anpassungsmöglichkeiten bieten. Pflanzen, die von Tieren bestäubt werden, befinden sich in derselben Situation. Die neuen Arten neigen dazu, spezialisierter zu sein und zunächst kleinere Populationen zu haben. Diese Ereignisse werden in den Schritten 1 bis 5 in Abbildung 1 dargestellt. In den frühen Stadien der Evolution einer Gemeinschaft würden positive Rückkopplungsmechanismen wirken und die Artbildungsrate immer weiter erhöhen. Die Evolution großer Heterotrophen (Tiere) würde die Rate des Kreislaufs von Mineralnährstoffen erhöhen, was die Nettoproduktivität steigern würde. Mit der Entwicklung komplexerer Nahrungsnetze und der Zunahme der Artenzahl würde die Gemeinschaftsstabilität zunehmen und die Stabilität der physikalischen Umwelt verstärken. Die Bekleidung der Erdoberfläche mit größeren Pflanzen würde dazu neigen, Klimaschwankungen zu dämpfen und somit ebenfalls die Stabilität zu erhöhen (Schritt 6). In den späteren Stadien würde die Tendenz zur Über-Spezialisierung und zu kleineren Populationen die Gemeinschaftsstabilität verringern und eine negative Rückkopplungssteuerung für den gesamten Prozess bewirken (Schritte 7 und 8). Selbst unter sehr stabilen Bedingungen kann die Produktivität direkt durch den Mangel an verschiedenen Faktoren wie Licht, Wasser, Wärme usw. begrenzt sein. Die Populationsgröße kann ebenfalls direkt durch eine Einschränkung des Gebiets des geeigneten Lebensraums oder durch eine größere Körpergröße begrenzt sein. Jegliche solche Einschränkungen würden zu einer geringeren Artenvielfalt führen. Dieses Modell gilt nur für Gleichgewichtsbedingungen. In bestimmten Situationen, wie z. B. während der kurzen günstigen Perioden in der Arktis oder Wüste, kann die Diversität vorübergehend erhöht werden; bei der Vergleichung mit der im ganzen Jahr im feuchten Tropengürtel erhaltenen Diversität muss Vorsicht walten gelassen werden. Wir sind der Ansicht, dass zwar einige Nischen durch physikalische Umweltvariationen bestimmt werden, aber die meisten Dimensionen der Nische das Ergebnis der Interaktion zwischen Organismen sind. Aus diesem Grund ist es unmöglich, die Anzahl der Nischen (und damit der Arten) allein aus der Umweltkomplexität vorherzusagen. Wir lehnen auch die Idee ab, dass Strenge an sich die Diversität begrenzt. Schließlich wird die Hypothese, dass die Tropen dem Gleichgewicht näher sind, während die gemäßigte Zone sich in einem „sukzessionellen" Entwicklungsstadium der Diversität befindet, aus theoretischen Gründen und aufgrund fehlender Beweise nicht akzeptiert.},
    url = "https://doi.org/10.1086/282335",
    doi = "10.1086/282335",
    openalex = "W2041192555",
    references = "doi101130mem67v1p461"
}

@misc{dunbar1968ecological10,
    author = "Dunbar, M. J",
    title = "Ökologische Entwicklung in polaren Regionen",
    year = "1968",
    howpublished = "Englewood Cliffs, New Jersey, Prentice-Hall, 119 p",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Dunbar, M. J., 1968, Ökologische Entwicklung in polaren Regionen: Englewood Cliffs, New Jersey, Prentice-Hall, 119 p.}"
}

@misc{brower1969ecological3,
    author = "Brower, L. P",
    title = "Ökologische Chemie",
    year = "1969",
    howpublished = "Scientific American, v. 220, S. 22- 29",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Brower, L. P., 1969, Ökologische Chemie: Scientific American, v. 220, S. 22- 29.}"
}

@book{cody1971ecological6,
    author = "Cody, M. L",
    title = "Ökologische Aspekte der Fortpflanzung. Kapitel 10, in Farner, D. S., und King, J. R., Hgg., Avian Biology",
    year = "1971",
    publisher = "New York, Academic Press, v. 1, S. 461-512; 586 S",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Cody, M. L., 1971, Ökologische Aspekte der Fortpflanzung. Kapitel 10, in Farner, D. S., und King, J. R., Hgg., Avian Biology: New York, Academic Press, v. 1, S. 461-512; 586 S.}"
}

@misc{arnold1972species1,
    author = "Arnold, S. J",
    title = "Dichten von Räubern und ihren Beutetieren",
    year = "1972",
    howpublished = "American Naturalist, v. 106, p. 220-236",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Arnold, S. J., 1972, Dichten von Räubern und ihren Beutetieren: American Naturalist, v. 106, p. 220-236.}"
}

@phdthesis{caswell1973photosynthetic5,
    author = "Caswell, H. und Reed, F. und Stephenson, S. N. und Werner, P. A",
    title = "Photosynthetic pathways and selective herbivory",
    year = "1973",
    publisher = "eine Hypothese: American Naturalist, v. 107, S. 465-480",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Caswell, H., Reed, F., Stephenson, S. N., und Werner, P. A., 1973, Photosynthetic pathways and selective herbivory: eine Hypothese: American Naturalist, v. 107, S. 465-480.}"
}

wo NS die Überlebenden darstellt, nachdem Pt Parasiten Nt Wirte durchsucht haben, was zu P+ 1 Parasiten-Nachkommen führt. Alle Annahmen über das Suchverhalten der Parasiten sind hier in der Funktion f[Pt,Nt] enthalten. Wenn wir den einfachsten Fall betrachten, in dem die Parasitenpopulation spezifisch ist und zeitlich mit ihrer Wirtspopulation synchronisiert, können wir das folgende verallgemeinerte Modell für eine Wirt-Parasit-Interaktion formulieren:

@article{doi1023073133,
    author = "Hassell, M. P. und May, Robert M.",
    title = "Stabilität in Insekten-Wirt-Parasit-Modellen",
    year = "1973",
    journal = "Journal of Animal Ecology",
    abstract = "wo NS die Überlebenden darstellt, nachdem Pt Parasiten Nt Wirte durchsucht haben, was zu P+ 1 Parasiten-Nachkommen führt. Alle Annahmen über das Suchverhalten der Parasiten sind hier in der Funktion f[Pt,Nt] enthalten. Wenn wir den einfachsten Fall betrachten, in dem die Parasitenpopulation spezifisch ist und zeitlich mit ihrer Wirtspopulation synchronisiert, können wir das folgende verallgemeinerte Modell für eine Wirt-Parasit-Interaktion formulieren:",
    url = "https://doi.org/10.2307/3133",
    doi = "10.2307/3133",
    openalex = "W2011882588"
}

Der räumliche Aspekt der Umwelt, der bei der Modellierung ökologischer Interaktionen oft vernachlässigt wird, wirkt im Allgemeinen zur Erhöhung der Artenvielfalt. Dies ergibt sich aus der Heterogenität der Umwelt, doch kann eine solche Heterogenität auch in einer anfänglich homogenen Umwelt durch möglicherweise zufällige Anfangsereignisse (z. B. Besiedlungsmuster) entstehen, deren Auswirkungen durch Arteninteraktionen verstärkt werden. Auf diese Weise können homogene Umwelten heterogen werden und heterogene Umwelten noch mehr. In mosaikartigen Umwelten werden unterschiedliche Flecken anfänglich wahrscheinlich von verschiedenen Arten besiedelt, wodurch eine Art Gründereffekt entsteht, bei dem einzelne Flecken einfach als Folge der anfänglichen Besiedlungsmuster unterschiedliche Entwicklungswege nehmen. Arten, die nicht in der Lage wären einzudringen, können dennoch überleben, indem sie sich früh etablieren, und werden darüber hinaus in anderen Gebieten als Überlauf aus ihren „sicheren" Gebieten in niedrigeren Dichten gefunden. Räumlich zusammenhängende Umwelten können durch einen solchen Prozess im Wesentlichen mosaikartigen Umwelten ähneln. Insgesamt ist eine höhere Artenvielfalt in mosaikartigen Umwelten zu erwarten, die jedoch abnimmt, wenn die Fähigkeit der Arten zur Migration groß wird. Diese Ergebnisse sind auf die Mosaikhaftigkeit an sich zurückzuführen und hängen nicht von der Existenz mehrerer Arten von Flecken ab, eine Situation, die dazu neigt, diese Effekte zu verstärken. Die Vielfalt wird in solchen Umwelten mit räumlicher Ausdehnung auch durch die Möglichkeiten für flüchtige räumlich-zeitliche Strategien erhöht. Bei diesen bieten lokale Populationsoszillationen die Rettung für Arten, die beispielsweise konkurrenzschwächer oder leichte Beute für Prädation sind, aber durch überlegene Migrationsfähigkeit und (in mosaikartigen Umwelten) Talent zur Wiederbesiedlung überleben können. Wiederum hängt dies von räumlicher Heterogenität ab, zusätzlich zu zeitlicher Heterogenität; wiederum kann dies extern auferlegt sein oder das Ergebnis vorwiegend interner Prozesse sein. Einige grobe Statistiken für diese Prozesse, vor allem die Anteile der Fleckenbesetzung, könnten sich für eine vereinfachte Behandlung von Besiedlung-Aussterbungs-Gleichgewichten als nützlich erweisen, wie in den Ansätzen von Cohen (1970), Levins und Culver (1971), Horn und MacArthur (1972) und Slatkin (im Druck). Für solche Überlegungen kann jedoch nicht von der Unabhängigkeit der Verteilungen ausgegangen werden; und der Ansatz von Cohen (1970) und Slatkin (im Druck), der die Berücksichtigung der Kovarianz erlaubt, wird bevorzugt.

@article{doi101086282900,
    author = "Levin, Simon A.",
    title = "Dispersion und Populationsinteraktionen",
    year = "1974",
    journal = "The American Naturalist",
    abstract = {Der räumliche Aspekt der Umwelt, der bei der Modellierung ökologischer Interaktionen oft vernachlässigt wird, wirkt im Allgemeinen zur Erhöhung der Artenvielfalt. Dies ergibt sich aus der Heterogenität der Umwelt, doch kann eine solche Heterogenität auch in einer anfänglich homogenen Umwelt durch möglicherweise zufällige Anfangsereignisse (z. B. Besiedlungsmuster) entstehen, deren Auswirkungen durch Arteninteraktionen verstärkt werden. Auf diese Weise können homogene Umwelten heterogen werden und heterogene Umwelten noch mehr. In mosaikartigen Umwelten werden unterschiedliche Flecken anfänglich wahrscheinlich von verschiedenen Arten besiedelt, wodurch eine Art Gründereffekt entsteht, bei dem einzelne Flecken einfach als Folge der anfänglichen Besiedlungsmuster unterschiedliche Entwicklungswege nehmen. Arten, die nicht in der Lage wären einzudringen, können dennoch überleben, indem sie sich früh etablieren, und werden darüber hinaus in anderen Gebieten als Überlauf aus ihren „sicheren" Gebieten in niedrigeren Dichten gefunden. Räumlich zusammenhängende Umwelten können durch einen solchen Prozess im Wesentlichen mosaikartigen Umwelten ähneln. Insgesamt ist eine höhere Artenvielfalt in mosaikartigen Umwelten zu erwarten, die jedoch abnimmt, wenn die Fähigkeit der Arten zur Migration groß wird. Diese Ergebnisse sind auf die Mosaikhaftigkeit an sich zurückzuführen und hängen nicht von der Existenz mehrerer Arten von Flecken ab, eine Situation, die dazu neigt, diese Effekte zu verstärken. Die Vielfalt wird in solchen Umwelten mit räumlicher Ausdehnung auch durch die Möglichkeiten für flüchtige räumlich-zeitliche Strategien erhöht. Bei diesen bieten lokale Populationsoszillationen die Rettung für Arten, die beispielsweise konkurrenzschwächer oder leichte Beute für Prädation sind, aber durch überlegene Migrationsfähigkeit und (in mosaikartigen Umwelten) Talent zur Wiederbesiedlung überleben können. Wiederum hängt dies von räumlicher Heterogenität ab, zusätzlich zu zeitlicher Heterogenität; wiederum kann dies extern auferlegt sein oder das Ergebnis vorwiegend interner Prozesse sein. Einige grobe Statistiken für diese Prozesse, vor allem die Anteile der Fleckenbesetzung, könnten sich für eine vereinfachte Behandlung von Besiedlung-Aussterbungs-Gleichgewichten als nützlich erweisen, wie in den Ansätzen von Cohen (1970), Levins und Culver (1971), Horn und MacArthur (1972) und Slatkin (im Druck). Für solche Überlegungen kann jedoch nicht von der Unabhängigkeit der Verteilungen ausgegangen werden; und der Ansatz von Cohen (1970) und Slatkin (im Druck), der die Berücksichtigung der Kovarianz erlaubt, wird bevorzugt.},
    url = "https://doi.org/10.1086/282900",
    doi = "10.1086/282900",
    openalex = "W1968786866",
    references = "doi1010160022519370900925, doi1010160022519372900902, doi101086282272, doi1023071931746"
}

Um das Ressourcenaufteilungsphänomen, im Wesentlichen ein Gemeinschaftsphänomen, zu verstehen, benötigen wir eine ganzheitliche Theorie, die auf Modelle auf individueller und populationsgenetischer Ebene zurückgreift. Dennoch sind einige Forscher weiterhin damit zufrieden, lediglich Unterschiede zwischen Arten zu dokumentieren, ein Verfahren von nur begrenztem Interesse. Daher kann es nützlich sein, mit einer Liste von Fragen abzuschließen, die für Studien zum Ressourcenaufteilungsphänomen geeignet sind; Fragen, die dieser Artikel in vorläufiger Weise mit der Theorie in Verbindung gebracht hat. 1) Was ist der Mechanismus des Wettbewerbs? Wie wichtig ist die Prädation relativ? Sind Unterschiede wahrscheinlich durch Drücke zur reproduktiven Isolation verursacht? 2) Sind Nischen (Nutzungen) entlang einer einzigen Dimension regelmäßig angeordnet? 3) Wie viele Dimensionen sind wichtig, und besteht eine Tendenz, dass mehr Dimensionen hinzugefügt werden, wenn die Artenzahl zunimmt? 4) Ist die dimensionale Trennung komplementär? 5) Welche Dimensionen werden genutzt, wie rangieren sie in ihrer Wichtigkeit und warum? Wie ändern sich bestimmte Dimensionen in ihrer Rangfolge, wenn die Artenzahl zunimmt? 6) Wie steht die dimensionale Trennung zum Unterschied in phänotypischen Indikatoren? Inwieweit beschränkt die funktionale Beziehung des Phänotyps zu Ressourcenmerkmalen das Aufteilung? 7) Wie groß ist der Abstand zwischen der Mittelposition der Nischen, was ist die Nischenstandardabweichung und was ist das Verhältnis der beiden? Wie ist die Nischenform?

@article{doi101126science185414527,
    author = "Schoener, Thomas W.",
    title = "Resource Partitioning in Ecological Communities",
    year = "1974",
    journal = "Science",
    abstract = "Um das Ressourcenaufteilungsphänomen, im Wesentlichen ein Gemeinschaftsphänomen, zu verstehen, benötigen wir eine ganzheitliche Theorie, die auf Modelle auf individueller und populationsgenetischer Ebene zurückgreift. Dennoch sind einige Forscher weiterhin damit zufrieden, lediglich Unterschiede zwischen Arten zu dokumentieren, ein Verfahren von nur begrenztem Interesse. Daher kann es nützlich sein, mit einer Liste von Fragen abzuschließen, die für Studien zum Ressourcenaufteilungsphänomen geeignet sind; Fragen, die dieser Artikel in vorläufiger Weise mit der Theorie in Verbindung gebracht hat. 1) Was ist der Mechanismus des Wettbewerbs? Wie wichtig ist die Prädation relativ? Sind Unterschiede wahrscheinlich durch Drücke zur reproduktiven Isolation verursacht? 2) Sind Nischen (Nutzungen) entlang einer einzigen Dimension regelmäßig angeordnet? 3) Wie viele Dimensionen sind wichtig, und besteht eine Tendenz, dass mehr Dimensionen hinzugefügt werden, wenn die Artenzahl zunimmt? 4) Ist die dimensionale Trennung komplementär? 5) Welche Dimensionen werden genutzt, wie rangieren sie in ihrer Wichtigkeit und warum? Wie ändern sich bestimmte Dimensionen in ihrer Rangfolge, wenn die Artenzahl zunimmt? 6) Wie steht die dimensionale Trennung zum Unterschied in phänotypischen Indikatoren? Inwieweit beschränkt die funktionale Beziehung des Phänotyps zu Ressourcenmerkmalen das Aufteilung? 7) Wie groß ist der Abstand zwischen der Mittelposition der Nischen, was ist die Nischenstandardabweichung und was ist das Verhältnis der beiden? Wie ist die Nischenform?",
    url = "https://doi.org/10.1126/science.185.4145.27",
    doi = "10.1126/science.185.4145.27",
    openalex = "W2034690972",
    references = "doi101016s0065250408603190, doi101073pnas6951109, doi101086282070, doi101086282146, doi101086282400, doi101086282454, doi101086282505, doi101086282531, doi101111j109583121972tb00690x, doi101111j1469185x1965tb00815x, doi101126science1473655250, doi101126science16338741419, doi101126science1794075759, doi101146annureves02110171002101, doi1023071931600, doi1023071933181, doi1023071933500, doi1023071935534, doi1023071936893, doi1023071942327, doi1023072411924, doi104039ent913857, doi107312pric91844"
}

Es wird eine populationsökologische Perspektive auf die Beziehungen zwischen Organisationen und ihrer Umwelt als Alternative zur vorherrschenden Anpassungsperspektive vorgeschlagen. Die Stärke der Trägheitsdrücke auf die Organisationsstruktur deutet darauf hin, dass Modelle angewendet werden sollten, die auf Wettbewerb und Selektion in Populationen von Organisationen basieren. Verschiedene solcher Modelle sowie Fragen, die sich bei Versuchen ergeben, sie auf das Problem der Organisation-Umwelt-Beziehung anzuwenden, werden diskutiert.

@article{doi101086226424,
    author = "Hannan, Michael T. und Freeman, John H.",
    title = "The Population Ecology of Organizations",
    year = "1977",
    journal = "American Journal of Sociology",
    abstract = "Es wird eine populationsökologische Perspektive auf die Beziehungen zwischen Organisationen und ihrer Umwelt als Alternative zur vorherrschenden Anpassungsperspektive vorgeschlagen. Die Stärke der Trägheitsdrücke auf die Organisationsstruktur deutet darauf hin, dass Modelle angewendet werden sollten, die auf Wettbewerb und Selektion in Populationen von Organisationen basieren. Verschiedene solcher Modelle sowie Fragen, die sich bei Versuchen ergeben, sie auf das Problem der Organisation-Umwelt-Beziehung anzuwenden, werden diskutiert.",
    url = "https://doi.org/10.1086/226424",
    doi = "10.1086/226424",
    openalex = "W3125349408",
    references = "doi1015159780691206912, doi105962bhltitle4489"
}

@article{benton1983dinosaur2,
    author = "Benton, M. J",
    title = "Dinosaur-Erfolg im Trias",
    year = "1983",
    journal = "Ein nicht-konkurrenzfähiges ökologisches Modell: Quarterly Review of Biology, v. 58, p. 29-55",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Benton, M. J., 1983, Dinosaur success in the Triassic: A noncompetitive ecological model: Quarterly Review of Biology, v. 58, p. 29-55.}"
}

Wir beschreiben einen allgemeinen Rahmen zum Verständnis der ökologischen Prozesse, die auf Landschaftsebene ablaufen. Die Zusammensetzung der Habitatarten in einer Landschaft und die physiognomische oder räumliche Anordnung dieser Habitate sind die beiden wesentlichen Merkmale, die erforderlich sind, um jede Landschaft zu beschreiben. Wie diese beiden Merkmale beeinflussen vier grundlegende ökologische Prozesse, die die Populationsdynamik oder die Gemeinschaftsstruktur beeinflussen können. Die ersten beiden dieser Prozesse, Landschaftskomplementierung und Landschaftsergänzung, treten auf, wenn Individuen zwischen Patches in der Landschaft wandern, um nicht ersetzbare bzw. ersetzbare Ressourcen zu nutzen.

@article{doi1023073544901,
    author = "Dunning, John B. und Danielson, Brent J. und Pulliam, H. Ronald",
    title = "Ökologische Prozesse, die Populationen in komplexen Landschaften beeinflussen",
    year = "1992",
    journal = "Oikos",
    abstract = "Wir beschreiben einen allgemeinen Rahmen zum Verständnis der ökologischen Prozesse, die auf Landschaftsebene ablaufen. Die Zusammensetzung der Habitatarten in einer Landschaft und die physiognomische oder räumliche Anordnung dieser Habitate sind die beiden wesentlichen Merkmale, die erforderlich sind, um jede Landschaft zu beschreiben. Wie diese beiden Merkmale beeinflussen vier grundlegende ökologische Prozesse, die die Populationsdynamik oder die Gemeinschaftsstruktur beeinflussen können. Die ersten beiden dieser Prozesse, Landschaftskomplementierung und Landschaftsergänzung, treten auf, wenn Individuen zwischen Patches in der Landschaft wandern, um nicht ersetzbare bzw. ersetzbare Ressourcen zu nutzen.",
    url = "https://doi.org/10.2307/3544901",
    doi = "10.2307/3544901",
    openalex = "W2014034900",
    references = "doi1010160040580977900429, doi1010160040580986900109, doi101146annureves20110189001131, doi1023071932254, doi1023071935620, doi1023072389612, doi1023073808148"
}

Die Vorhersage der Verbreitung gefährdeter Arten aus Habitatdaten wird häufig als nützliche Technik wahrgenommen. Modelle, die das Vorkommen oder Nichtvorkommen einer Art vorhersagen, werden in der Regel anhand der Anzahl der Vorhersagefehler beurteilt. Diese können zwei Typen sein: falsch-positive und falsch-negative Ergebnisse. Viele der Vorhersagefehler lassen sich auf ökologische Prozesse wie ungesättigte Habitate und Arteninteraktionen zurückführen. Folglich können die Ergebnisse des Modells irreführend sein, wenn die Vorhersagefehler nicht in einen ökologischen Kontext gesetzt werden. Das einfachste und am weitesten verbreitete Maß für die Vorhersagegenauigkeit ist die Anzahl der korrekt klassifizierten Fälle. Es gibt andere Maße für den Vorhersagerfolg, die möglicherweise angemessener sind. Strategien zur Bewertung der Ursachen und Kosten dieser Fehler werden diskutiert. Eine Reihe von Techniken zur Messung von Fehlern in Vorhandenheits-/Nichtvorhandenheitsmodellen, einschließlich einiger, die von Ökologen selten verwendet werden (z. B. ROC-Plots und Kostenmatrizen), werden beschrieben. Ein neuer Ansatz zur Schätzung des Vorhersagefehlers, der auf den räumlichen Eigenschaften der Fehler basiert, wird vorgeschlagen. Dreizehn Empfehlungen werden gemacht, um die objektive Auswahl einer Fehlerbewertungstechnik für ökologische Vorhandenheits-/Nichtvorhandenheitsmodelle zu ermöglichen.

@article{doi101017s0376892997000088,
    author = "Fielding, Alan H. und Bell, John F.",
    title = "A review of methods for the assessment of prediction errors in conservation presence/absence models",
    year = "1997",
    journal = "Environmental Conservation",
    abstract = "Predicting the distribution of endangered species from habitat data is frequently perceived to be a useful technique. Models that predict the presence or absence of a species are normally judged by the number of prediction errors. These may be of two types: false positives and false negatives. Many of the prediction errors can be traced to ecological processes such as unsaturated habitat and species interactions. Consequently, if prediction errors are not placed in an ecological context the results of the model may be misleading. The simplest, and most widely used, measure of prediction accuracy is the number of correctly classified cases. There are other measures of prediction success that may be more appropriate. Strategies for assessing the causes and costs of these errors are discussed. A range of techniques for measuring error in presence/absence models, including some that are seldom used by ecologists (e.g. ROC plots and cost matrices), are described. A new approach to estimating prediction error, which is based on the spatial characteristics of the errors, is proposed. Thirteen recommendations are made to enable the objective selection of an error assessment technique for ecological presence/absence models.",
    url = "https://doi.org/10.1017/s0376892997000088",
    doi = "10.1017/s0376892997000088",
    openalex = "W2115268776",
    references = "openalexw2077454220"
}

Jede Verhaltensform wird durch Versuch und Irrtum geformt. Solche schrittweise Anpassung kann durch individuelles Lernen oder durch natürliche Selektion, die Grundlage der Evolution, erfolgen. Seit der Arbeit von Maynard Smith und anderen wurde erkannt, wie Spieltheorie diesen Prozess modellieren kann. Die evolutionäre Spieltheorie ersetzt die statischen Lösungen der klassischen Spieltheorie durch einen dynamischen Ansatz, der sich nicht auf das Konzept rationaler Spieler, sondern auf die Populationsdynamik von Verhaltensprogrammen konzentriert. In diesem Buch untersuchen die Autoren die nichtlineare Dynamik der Selbstregulierung von sozialem und ökonomischem Verhalten sowie der eng damit verbundenen Interaktionen zwischen Arten in ökologischen Gemeinschaften. Replikatorgleichungen beschreiben, wie erfolgreiche Strategien sich ausbreiten und dadurch neue Bedingungen schaffen, die die Grundlage ihres Erfolgs verändern können, d. h. um uns zu ermöglichen, die strategischen und genetischen Grundlagen der endlosen Chronik von Invasionen und Aussterben zu verstehen, die die Evolution durchsetzen. Kurz gesagt, beschreibt die evolutionäre Spieltheorie, wann ein Konflikt eskaliert werden sollte, wie Kooperation ausgelöst werden kann, warum ein Geschlechtergleichgewicht erwartet werden sollte und wie natürliche Selektion in mathematischen Begriffen verstanden werden kann.

@book{doi101017cbo9781139173179,
    author = "Hofbauer, Josef and Sigmund, Karl",
    title = "Evolutionary Games and Population Dynamics",
    year = "1998",
    booktitle = "Cambridge University Press eBooks",
    abstract = "Jede Verhaltensform wird durch Versuch und Irrtum geformt. Solche schrittweise Anpassung kann durch individuelles Lernen oder durch natürliche Selektion, die Grundlage der Evolution, erfolgen. Seit der Arbeit von Maynard Smith und anderen wurde erkannt, wie Spieltheorie diesen Prozess modellieren kann. Die evolutionäre Spieltheorie ersetzt die statischen Lösungen der klassischen Spieltheorie durch einen dynamischen Ansatz, der sich nicht auf das Konzept rationaler Spieler, sondern auf die Populationsdynamik von Verhaltensprogrammen konzentriert. In diesem Buch untersuchen die Autoren die nichtlineare Dynamik der Selbstregulierung von sozialem und ökonomischem Verhalten sowie der eng damit verbundenen Interaktionen zwischen Arten in ökologischen Gemeinschaften. Replikatorgleichungen beschreiben, wie erfolgreiche Strategien sich ausbreiten und dadurch neue Bedingungen schaffen, die die Grundlage ihres Erfolgs verändern können, d. h. um uns zu ermöglichen, die strategischen und genetischen Grundlagen der endlosen Chronik von Invasionen und Aussterben zu verstehen, die die Evolution durchsetzen. Kurz gesagt, beschreibt die evolutionäre Spieltheorie, wann ein Konflikt eskaliert werden sollte, wie Kooperation ausgelöst werden kann, warum ein Geschlechtergleichgewicht erwartet werden sollte und wie natürliche Selektion in mathematischen Begriffen verstanden werden kann.",
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    references = "doi101007978146847862422, doi1010160040580977900429, doi101038119012b0, doi101086282272, doi1023071578, doi1023072965538, doi1023074549, doi1023075530, doi105962bhltitle4489"
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Diese Vorlesung befasst sich mit nur einer Art von natürlichem Feind, den Insektenparasitoiden, und illustriert einige Wege, auf denen unser Verständnis ihrer dynamischen Interaktion mit Wirtsarten im Laufe der letzten 25 Jahre oder so vorangeschritten ist. Parasitoide umfassen etwa 10 % oder mehr aller Metazoenarten und gehören weitgehend zu zwei Familien, den Diptera (Zweifleuger) und den Hymenoptera (Sägefliegen, Bienen, Wespen und Ameisen). Hervorragende Einführungen in die Biologie von Parasitoiden finden sich in Clausen (1940), Askew (1971) und Godfray (1994). Adulte weibliche Parasitoide legen ein oder mehrere ihrer Eier auf, in oder in der Nähe des Körpers ihres Wirts, normalerweise einer unreifen Entwicklungsstufe eines anderen Insekts, die dann über einen Zeitraum von Tagen oder Wochen von der fressenden Parasitoidenlarve oder den Larven verzehrt wird. Wie bei den meisten echten Parasiten stammt das gesamte für die vollständige Entwicklung notwendige Futter von einem einzigen Wirt, aber wie bei echten Räubern führt dies fast immer zum Tod des Wirts, wenn auch mit einer Verzögerung, bis die Parasitoidenlarve vollständig entwickelt ist. Parasitoide sind seit langem beliebte Gegenstände ökologischer Studien aus mehreren Gründen. Erstens sind sie wichtig für die biologische Schädlingsbekämpfung, was viel empirische und theoretische Arbeit über die Merkmale angestoßen hat, die Parasitoide zu effektiven Schädlingsbekämpfungsmitteln machen. Zweitens sind Parasitoide ideale Gegenstände zur Entwicklung relativ einfacher Populationsmodelle. Dies liegt hauptsächlich daran, dass nur die adulten Weibchen nach Wirten suchen und weil das Finden eines Wirts normalerweise der Eiablage folgt. Der Erfolg beim Finden und Angreifen von Wirten definiert daher die Parasitoidenreproduktion eng, was bedeutet, dass (i) Wirt-Parasitoid-Modelle eine viel einfachere Struktur haben können als entsprechende Räuber-Beute-Modelle, in denen alle Räuberstufen Beute mit unterschiedlicher Effektivität angreifen können, und (ii) die Reproduktion weniger eng durch Beuteverbrauch definiert ist. Schließlich können viele Arten von Parasitoiden und ihren Wirten leicht in Labor-Mikrokosmen kultiviert werden, und dies hat die Menge an empirischen Informationen über Wirt-Parasitoid-Interaktionen unter kontrollierten Bedingungen erheblich erhöht. Dieser experimentelle Ansatz zur Populationsdynamik wurde zu Recht von Kareiva et al. (1989) gepriesen. Ein Großteil der Arbeit an der Dynamik von Wirt-Parasitoid-Interaktionen hat einen mechanistischen Ansatz verfolgt. Komponenten der Interaktion werden mit einfachen Experimenten untersucht, und ihre dynamischen Effekte werden schrittweise innerhalb von Populationsmodellen geprüft. Das übergeordnete Ziel ist es, ein detailliertes Verständnis davon zu haben, wie die wichtigen Prozesse, die in den Lebenszyklen von Wirt und Parasitoid ablaufen, die Dynamik der Populationen beeinflussen. Diese Komponenten können die grundlegenden demografischen Parameter, Merkmale der Lebensgeschichten, Effekte anderer interagierender Arten oder andere Merkmale des Lebensraums wie die Fleckigkeit von Ressourcen und die Variabilität der Ressourcenqualität sein. In jedem Fall ist empirische Information erforderlich, um die Komponenten zu beschreiben und ihre Beziehung zu Schlüsselvariablen wie der Populationsdichte zu definieren. Daraus wird eine Beschreibung jeder Komponente in einem angemessenen Modellrahmen erhalten. Schließlich zeigt die Analyse des parametrisierten Modells die dynamischen Effekte dieser Komponente an. Ein solcher mechanistischer Ansatz zur Populationsdynamik ist datenintensiv und erfordert eine besonders enge Interaktion zwischen Datenerhebung und Modellentwicklung. Diese Vorlesung illustriert, wie die Dynamik von Wirt-Parasitoid-Interaktionen durch drei große ökologische Prozesse beeinflusst werden kann: durch räumliche Fleckigkeit, durch Interaktionen mit anderen Arten und durch Metapopulationsstruktur. Ein gemeinsamer, zugrunde liegender Gedanke ist, dass Parasitismus nicht zufällig auftritt und dass räumliche und andere Prozesse zu aggregierten Verteilungen des Parasitismus innerhalb der Wirtspopulation führen. Die Erkenntnis, wie wichtig räumliche Prozesse für die Populationsdynamik im Allgemeinen sind, hat zu einer Revolution in diesem Fachgebiet geführt (Wiens 1989), und als Folge davon werden viele der früheren, einfachen Wirt-Parasitoid-Modelle jetzt als eher spezielle Grenzfälle betrachtet. Wie üblich hat sich das Entwickeln der mathematischen Modelle manchmal als weniger herausfordernd erwiesen als das Gestalten und Durchführen angemessener Studien, um die Daten zu sammeln. Aber es ist ermutigend, dass es jetzt mehrere Beispiele gibt, bei denen empirische Feldstudien und Modelle relativ eng zusammengeführt wurden (z. B. Hassell 1980; Jones et al. 1993; Reeve et al. 1994; Murdoch et al. 1996). Aber Probleme der räumlichen Skala durchdringen die Ökologie immer noch (Levin 1992, 1994). Die in diesem Papier diskutierten Interaktionen betreffen entweder eine einzelne Wirt- und Parasitoidart, die zusammen interagieren, oder einfache Netzwerke, und werden auf zwei sehr unterschiedlichen räumlichen Skalen diskutiert. Auf der einen Seite gibt es lokale Populationen, die durch mehr oder weniger vollständiges Mischen von Individuen zu einem oder mehreren Zeitpunkten während des Generationszeitraums gekennzeichnet sind. Auf der anderen Seite gibt es Metapopulationen, die aus Sammlungen lokaler Populationen bestehen, die durch ein gewisses Maß an Dispersion jede Generation zwischen den einzelnen lokalen Populationen verbunden sind. Aber zuerst wird ein grundlegendes Rahmenwerk skizziert, auf dem viele der Entwicklungen bei der Modellierung von Wirt-Parasitoid-Interaktionen aufgebaut wurden. Eine Modellierungstradition, die hauptsächlich von Entomologen mit Insektenwirten und ihren Parasitoiden im Sinn initiiert wurde (Thompson 1924; Nicholson 1933; Varley 1947), geht davon aus, dass Populationen diskrete und synchronisierte Generationen haben. Dies steht im Gegensatz zu Lotka-Volterra-Modellen (Lotka 1925; Volterra 1926), die mit der Annahme beginnen, dass sich die Generationen der interagierenden Populationen vollständig überlappen und dass Geburts- und Sterbeprozesse kontinuierlich sind. Diskrete Generationen führen zwangsläufig zu einer Verzögerung von einer Generation zwischen dem Akt des Parasitismus und dem daraus resultierenden Wandel in den Wirtspopulationen, und es ist das Vorhandensein dieser Zeitverzögerungen, das den fundamentalen Unterschied zwischen den beiden Arten von Modellen darstellt. Obwohl die diskreten und kontinuierlichen Rahmenwerke grundlegend verschiedene Arten von Lebenszyklen widerspiegeln, wurden beide Modellklassen verwendet, um zu zeigen, wie einein breites Spektrum vergleichbarer Merkmale von Wirt–Parasitoid-Interaktionen beeinflusst die Populationsdynamik. Das übliche Rahmenwerk für diskrete-Generationen-Wirt–Parasitoid-Modelle wird durch N t + 1 = λNtf(Nt, Pt) P t + 1 = cNt[1 - f(Nt, Pt)]eqn 1 gegeben, wobei P und N die Populationsgrößen der suchenden adulten weiblichen Parasitoide und des anfälligen Wirtsstadiums jeweils in aufeinanderfolgenden Generationen t und t + 1 sind. In der Wirtsgleichung ist der Parameter λ die Netto-Finite-Rate des Wachstums der Wirte in Abwesenheit der Parasitoide, die von der Dichte abhängig sein kann oder als konstant angenommen wird. Sie hängt von der Fruchtbarkeit der Wirte, dem Geschlechterverhältnis, jeglicher Immigration und Emigration sowie allen Wirtsterblichkeiten außer dem Parasitismus selbst ab. Die Funktion f(Nt,Pt) definiert den Anteil der Nt Wirte, die dem Parasitismus entgehen; ein Minus dieses Terms (innerhalb der eckigen Klammern in der Parasitoidengleichung) gibt daher den Anteil der parasitierten Wirte an. Alle Annahmen über die Effizienz der Parasitoide beim Finden und Parasitieren von Wirten sind somit in diesem Term enthalten. Schließlich ist c die durchschnittliche Anzahl adulten weiblicher Parasitoide, die aus jedem parasitierten Wirt hervorgehen (oft wird angenommen, dass dies eins ist, was Parasitoiden mit solitären Larven entspricht). Sie hängt vom Geschlechterverhältnis der Parasitoidennachkommen, jeglicher Sterblichkeit innerhalb der Wirte und jeglicher Sterblichkeiten der nachfolgenden adulten weiblichen Parasitoide vor der Suche nach Wirten in der nächsten Generation ab. Offensichtlich umfassen diese einfachen Gleichungen eine enorme Menge an Wirt- und Parasitoid-Biologie, und die scheinbare Einfachheit des Modells ist täuschend: um für ein bestimmtes Wirt–Parasitoid-System parametrisiert zu werden, sind detaillierte Lebensdauer-Informationen für beide Populationen erforderlich (z. B. Hassell 1980; Jones et al. 1993). Das bekannteste Beispiel für Modell 1 ist das von Nicholson (1933) und Nicholson & Bailey (1935), die ein Modell in der Tiefe untersuchten, bei dem folgende Annahmen über den Parasitismus getroffen wurden. Erstens sind die Parasitoide niemals eigeinbeschränkt und begegnen Wirten in direktem Verhältnis zur Wirtshäufigkeit. Die Gesamtzahl der Begegnungen mit Wirten wird daher durch Nenc=aNtPt gegeben, wobei a die pro-Kopf-Sucheffizienz ist, die Nicholson als „Entdeckungsfläche" bezeichnete. Zweitens werden diese Nenc Begegnungen zufällig unter der Population gleich anfälliger Wirte verteilt. Es gibt also entweder keine Vermeidung von Superparasitismus oder, wenn die Parasitoide Superparasitismus vermeiden können, tun sie dies instantan, ohne die nachfolgende Leistung in irgendeiner Weise zu beeinträchtigen. Diese beiden Annahmen bilden das Kernstück von Nicholsons sogenannter „Konkurrenzkurve", in der der Anteil der Wirte, die dem Parasitismus entgehen, durch den Nullterm der Poisson-Verteilung, exp(– aPt), gegeben ist, wobei aPt die durchschnittlichen Begegnungen pro Wirt sind, Nenc/Nt = aPt. Somit ist ein Minus diesem Nullterm die Wahrscheinlichkeit, dass ein Wirt angegriffen wird. Einsetzen in Modell 1 ergibt: N t + 1 = λNt exp(- aPt) P t + 1 = Na = cNt[1 - exp (- aPt)]eqn 2, wobei Na die Anzahl der Wirte ist, die parasitiert werden, unabhängig von der Anzahl der Begegnungen. Die dynamischen Eigenschaften des Nicholson–Bailey-Modells sind wohlbekannt. Ein Wirt–Parasitoid-Gleichgewicht existiert immer, abhängig von den Werten von a, c und λ, und dies ist immer lokal instabil, wobei die geringste Störung zu Oszillationen mit schnell zunehmender Amplitude führt (Abb. 1a). Diese Instabilität, im Vergleich zum neutral stabilen Lotka–Volterra-Modell, entsteht aus den ein-Generation-Zeitverzögerungen zwischen Ursache und Wirkung, die in diesen Differenzengleichungsmodellen inhärent sind (May 1973) und den Grad erhöhen, in dem der Parasitismus als verzögerte dichteabhängiger oder zweiter-Ordnung-Rückkopplungsprozess wirkt (Varley 1947; Berryman & Turchin 1997). Numerische Simulationen, die Wirt (○) und Parasitoid (●) Populationsoszillationen zeigen, basierend auf: (a) dem Nicholson–Bailey-Modell mit Parasitoid-Sucheffizienz, a = 0·068 und der Wirts-Wachstumsrate, λ = 2; (b) dem negativ-binomialen Modell. Die Parameter sind dieselben wie in (a), außer dass der Parasitismus nicht mehr zufällig ist (k = 0·6 statt k→∞). Obwohl instabile Oszillationen in wenigen einfachen Labor-Wirt–Parasitoid- und Räuber–Beute-Experimenten beobachtet wurden (z. B. Burnett 1958; Huffaker 1958; Hassell & May 1988), ist eine solche Instabilität schwer mit den Ergebnissen aus anderen Laborsystemen in Einklang zu bringen, in denen die Interaktionen viel stabiler sind (z. B. Utida 1957; Huffaker 1958; Huffaker et al. 1963; Fujii 1983; Bonsall & Hassell 1997, 1998; Shimada 1999) (und siehe Abb. 2 unten) und, allgemeiner, mit der langfristigen Persistenz natürlicher Systeme. Nicholson (1947), die aktuelle Mode für Metapopulationen antizipierend, schlug ein Mittel vor, durch das oszillatorisch instabile lokale Populationen bestehen bleiben können. Angenommen, die Interaktion findet in getrennten und separaten Gebieten statt, „verläuft der Zyklus des Anstiegs der Zahlen, gefolgt von … Ausrottung, unabhängig in verschiedenen Teilen des besetzten Landes; so sind zu allen Zeiten einige Gruppen im Anstieg und einige im Rückgang der Zahlen…. Folglich, wenn man ein großes Landgebiet betrachtet, bleibt die Häufigkeit [von sowohl Wirt als auch Parasitoid].. mehr oder weniger konstant; wohingegen in jedem kleinen Gebiet desselben Landes die Schwankung der Zahlen ….heftig sein kann." Solche Metapopulations-Persistenz wird unten ausführlicher betrachtet. Populationsdynamik des Bruchkäfers, Callosobruchus chinensis (●), der auf schwarze Augenbohnen fresst, und seines pteromaliden Parasitoids, Anisopteromalus calandrae (○), in einem Laborsystem (Hassell & May 1988). (a) Ein nicht-fleckiges System mit 50 Bohnen, gleichmäßig auf dem Arena-Boden verteilt. Die Parasitoide werden in Woche 19 eingeführt und sterben in Woche 32 aus, wodurch die Wirte zunehmen können, bis sie durch Ressourcen begrenzt werden. (b) Ein fleckiges System mit 50 Bohnen jeweils in einem individuellen Behälter mit eingeschränktem Zugang für sowohl Wirte als auch Parasitoide. (Aus Hassell 2000.) Es gibt jedoch mehrere andere wichtige Möglichkeiten, das Nicholson–Bailey-Modell zu modifizieren, die sowohl Realismus hinzufügen als auch die Populationen bestehen lassen (Hassell 2000). Viele davon beinhalten die Ausarbeitung der Parasitismus-Funktion f(·). Zum Beispiel ging May (1978) von der Prämisse aus, dass die Annahme, Wirtsindividuen würden zufällig parasitiert, eine unwahrscheinliche Proposition in der realen Welt ist, wo Wirtsindividuen in ihrer räumlichen Lage, ihrem Phänotyp und ihrem Entwicklungsstadium zwangsläufig variieren. Es ist daher viel wahrscheinlicher, dass das Risiko, parasitiert zu werden, innerhalb der Wirtspopulation variiert, was zu einer Gesamtverteilung von Parasitoide-Angriffen führt, die aggregierter ist als zufällig. Sein Modell basiert nicht auf der Poisson-Verteilung, sondern macht die spezifische Annahme, dass das Überleben gegenüber Parasitismus durch den Nullterm der negativen Binomialverteilung beschrieben wird, sodass f in Gl. 1 wie folgt gegeben ist: wobei k der Index ist, der den Grad definiert, zu dem die Verteilung des Parasitismus innerhalb der Wirtspopulation aggregiert ist (am stärksten aggregiert bei k→ 0, wird zufällig (d. h. Poisson) bei k→∞). Die Eigenschaften dieses Modells unterscheiden sich wesentlich von denen des Nicholson-Bailey-Modells. Die Gleichgewichte sind lokal stabil, sofern die Verteilung des Parasitismus ausreichend aggregiert ist, oder, genauer gesagt, wenn und nur wenn k < 1 (Abb. 1b). Der stabilisierende Effekt eines kleinen k resultiert aus der Weise, wie der Parasitismus heterogen innerhalb der Wirtspopulation verteilt ist. Dies wird im nächsten Abschnitt weiter untersucht. Keine Studie hatte einen größeren Einfluss darauf, wie Heterogenität die Populationsdynamik beeinflussen kann, als die klassischen Experimente von C.B. Huffaker mit räuberischen und Beutemilben, die sich von Orangen ernährten (Huffaker 1958; Huffaker et al. 1963). Während diese Experimente wenig über die detaillierten Mechanismen aussagen, durch die räumliche Fleckigkeit die Persistenz fördert, haben sie die Inspiration für die Entwicklung vieler Modelle für räumlich strukturierte Räuber-Beute-Systeme gegeben (z. B. Hilborn 1975; Caswell 1978; Hastings 1978; Crowley 1979; Nisbet & Gurney 1982). Ein Beispiel aus einem Wirt-Parasitoid-Experiment ist in Abb. 2 dargestellt; die Interaktion ist in einem mehr oder weniger homogenen Umfeld instabil, bleibt aber in einer relativ stabilen Interaktion bestehen, wenn die Bohnen, die die Wirtsressource sind, in kleinen Flecken eingeschlossen sind. Wie bei Huffakers Milben führte eine erhöhte Aufteilung der Umwelt in diskrete Flecken die Aussterbewahrscheinlichkeit herab und ermöglichte es den Populationen, auf Ebenen zu bestehen, die weit unter der Tragfähigkeit des Wirts oder der Beute lagen. Der Begriff „Heterogenität" wird hier in einer spezifischen Weise verwendet. Nach Chesson & Murdoch (1986) wird er in Bezug auf die Variation des Parasitismusrisikos zwischen verschiedenen Individuen in der Wirtspopulation definiert. Zum Beispiel wird das Nicholson-Bailey-Modell wiederhergestellt, wenn das relative Parasitismusrisiko pro Fleck gleichmäßig verteilt ist, während das negative Binomialmodell von May (1978) erhalten wird, wenn das Risiko gamma-verteilt ist. In dieser Terminologie ist ein Habitat also nur dann „heterogen", insofern es zu einer „Aggregation des Risikos" des Parasitismus zwischen Wirtsindividuen führt. Die Bedeutung dieser Maßzahl liegt in der Weise, wie sie verwendet werden kann, um den stabilisierenden Effekt einer aggregierten Verteilung des Parasitismus zwischen Wirtsindividuen in einer Population zu quantifizieren. Eine der offensichtlichsten Arten, auf die Heterogenität des Parasitismusrisikos entstehen kann, ist in einer fleckigen Umwelt, in der das Niveau des Parasitismus zwischen Flecken variiert. Aber sie kann auch auf ganz andere Weise entstehen. Zum Beispiel können die Lebenszyklen von Wirt und Parasitoid nicht richtig synchronisiert sein, sodass einige Wirtsindividuen weniger dem Parasitismusrisiko ausgesetzt sind oder vollständig entkommen, aufgrund der phänologischen Fehlanpassung von Lebenszyklen, die nicht übereinstimmen. Oder es kann phänotypische Variation zwischen Wirtsindividuen geben, sodass einige Wirtsindividuen ihre Parasitismusrisiko aufgrund ihrer Physiologie oder ihres Verhaltens reduzieren können. Heterogenität des Risikos ist somit ein durchgängiges Merkmal natürlicher Interaktionen. Eine sehr klare Darstellung davon, wie diese Heterogenität dazu beiträgt, Wirt-Parasitoid-Interaktionen der Form des Modells zu stabilisieren, gibt Taylor (1993). Betrachten wir eine Umwelt, die aus diskreten Flecken von Futterpflanzen besteht, auf denen eine Insektenherbivorenart mit diskreten Generationen ernährt. Der Herbivore wird von einer spezialisierten Parasitoidenart angegriffen, deren Erwachsene zeitlich mit dem anfälligen Wirtsstadium übereinstimmen. Bei der Emergenz dispergieren die adulten Wirte und weiblichen Parasitoide von ihren Geburtsflecken und bewegen sich zwischen den Flecken, wobei sie Eier legen. Wir haben daher Gesamtpopulationen von Nt Wirten und Pt adulten weiblichen Parasitoiden, die sich auf die n Flecken verteilen, sodass innerhalb eines jeden Flecks Pi Parasitoide nach Ni Wirten suchen. Nehmen wir zunächst an, die Parasitoide verteilen sich gleichmäßig auf die Flecken, und dass sie innerhalb eines jeden Flecks eine lineare funktionale Antwort haben, eine konstante Sucheffizienz und Wirte zufällig begegnen. Der Prozentuale Parasitismus ist nun in jedem Fleck in jeder Generation gleich, und das Nicholson-Bailey-Modell für die gesamte Population wird exakt wiederhergestellt. Alle Wirtsindividuen leiden daher das gleiche Parasitismusrisiko. Ein solches einheitliches Parasitismusrisiko über Flecken hinweg wird von einer Fülle empirischer Beweise widerlegt. Die beiden Laborbeispiele in Abb. 3 sind klare Fälle, in denen die suchenden Parasitoide dazu neigen, sich in den Flecken hoher Wirtsdichte zu versammeln. In einem Fall ist das resultierende Muster des Parasitismus positiv dichteabhängig, während es im anderen genau das Gegenteil ist – der Parasitismus ist negativ dichteabhängig. Dieser Unterschied resultiert aus den unterschiedlichen funktionellen Antworten der beiden Arten auf folgende Weise. Trybliographa rapae hat eine kurze Bearbeitungszeit, was eine relativ hohe maximale Angriffsrate pro Parasitoid ergibt (d. h. hohe obere Asymptoten ihrer funktionellen Antworten). Das Muster des Parasitismus spiegelt daher die Verteilung der Parasitoide wider und damit die dichteabhängigen Muster in Abb. 3b. Im Gegensatz dazu hat das Ei-Parasitoid, Trichogramma evanescens, eine viel längere Bearbeitungszeit und somit eine niedrigere maximale Angriffsrate pro Weibchen. Einzelne ParaSitoids sind daher in ihrer Fähigkeit eingeschränkt, Hochdichte-Patches von Wirten zu nutzen, und dies führt zur inversen Dichteabhängigkeit in Abb. 3d. Beispiele, die diesen Mechanismus veranschaulichen, sind in Abb. 4 dargestellt. Durchschnittliche Muster der Zeitverteilung (a, c) und des Parasitismus (b, d) pro Patch in Bezug auf die Wirtsdichte pro Patch aus zwei Laborsystemen. (a, b) Zehn Weibchen des cynipiden Parasitoide, Trybliographa rapae, die Larven des Kohls zu verschiedenen Zeitpunkten parasitieren (Hassell 1988). d) Weibchen des Parasitoide, Trichogramma, die Eier des [unvollständig] zu verschiedenen [unvollständig] parasitieren. Im Gegensatz zu (a, b) ist der Parasitismus invers dichteabhängig, während [unvollständig] für die Parasitoide [unvollständig] mit dem Wirt [unvollständig] (Hassell 1982). Numerische Beispiele zeigen, wie die [unvollständig] von Parasitoiden und verschiedene Arten von [unvollständigen] Funktionen sowohl dichteabhängige als auch invers dichteabhängige räumliche Muster des Parasitismus hervorrufen können. (a) Eine aggregierte Verteilung von suchenden Parasitoiden. (b) [unvollständig] Arten von [unvollständigen] Funktionen, die die Angriffsrate pro Parasitoid innerhalb eines [unvollständigen] aus einer linearen Funktion mit a = und = aus einer [unvollständigen] mit a = und = definieren. Das resultierende gesamte Parasitismus pro Patch mit und entsprechend denen in [unvollständig], dass die mehr als für die [unvollständigen] von Parasitoiden, um invers Dichte [unvollständig] (Von Hassell 2000.) Während Daten Informationen über die Verteilung von suchenden Parasitoiden und die resultierenden Muster des Parasitismus sind, um aus dem Feld zu sammeln, siehe 1983; & ist es relativ [unvollständig], Muster des Parasitismus ohne [unvollständig] über die Verteilung von suchenden Wirten zu quantifizieren, kann aus einer Reihe von Patches entnommen, ins Labor gebracht und die [unvollständige] des Parasitismus dann normalerweise durch die nächste Generation oder durch die [unvollständigen] Beispiele in der [unvollständigen] von & Murdoch und Hassell & direkte dichteabhängige Muster des Parasitismus, inverse Muster und Parasitismus mit Wirtsdichte pro Beispiele sind in Abb. [unvollständig] der [unvollständigen] et al. und Hassell et al. die direkten und invers dichteabhängigen Muster entstehen aus [unvollständig] und die Muster entstehen aus [unvollständig]. Beispiele von Feldstudien, die verschiedene räumliche Muster des Parasitismus zeigen. (a) Parasitismus der Larven von Kohl durch den cynipiden Parasitoid, Trybliographa rapae & Hassell 1988). (b) dichteabhängiger Parasitismus von Eiern durch den Parasitoid, & Parasitismus der Schildläuse durch den Parasitoid, et al. Parasitismus der [unvollständigen] durch den Parasitoid, für eine [unvollständige] der [unvollständigen] (Von & Hassell Ein Großteil der [unvollständigen] in diesen verschiedenen Mustern hat [unvollständige] auf ihre Bedeutung für die [unvollständige] theoretische Arbeit mit diskreten Generationen-Interaktionen zu, wie dichteabhängige Muster (z. B. Hassell & May Murdoch & 1975; et al. haben, dass sowohl die inversen Muster als auch die [unvollständigen] gleichermaßen wichtig für [unvollständige] sein können (Hassell Chesson & Murdoch Hassell & May & Murdoch et al. Hassell et al. Modelle zu diesem [unvollständigen]. Das einfache Modellrahmen kann [unvollständig] zu Interaktionen in einem [unvollständigen] patchigen Umfeld sein, solange f(Nt,Pt) [unvollständige] über alle Patches, [unvollständige] des Anteils der Wirte, die dem Parasitismus entkommen. Die Funktion f(Nt,Pt) hängt daher sowohl vom Überleben aus dem Parasitismus innerhalb der Patches als auch von den räumlichen Verteilungen von Wirten und Parasitoiden zwischen den n Patches ab. Betrachten wir das einfache [unvollständige] eines Habitats mit n Patches, wie innerhalb jedes, in dem der Parasitismus zufällig ist und durch eine [unvollständige] Funktion [unvollständig]. Die Verteilung von Wirten und Parasitoiden von Patch zu Patch wird definiert durch [unvollständige] und die [unvollständige] der Gesamtzahl der Wirte und der Gesamtzahl der suchenden Parasitoiden, jeweils im Patch, so dass f gegeben ist durch: wobei a die Sucheffizienz pro Patch ist und [unvollständige] die Bearbeitungszeit (Hassell & May spezifisch, wird [unvollständige], dass die Parasitoide in Patches mit hoher Wirtsdichte nach dem einfachen [unvollständigen], wobei [unvollständige] ein Index der Parasitoid [unvollständige] ist und eine Konstante ist, so dass die Werte zu [unvollständige] (Hassell & May [unvollständige] kann eine breite Palette von Parasitoid-Verteilungen beschreiben; sie werden gleichmäßig über Patches verteilt, wenn = 0, und neigen dazu, in Patches mit hoher Wirtsdichte zu konzentrieren, wie in den [unvollständigen]; sie werden alle in dem einzigen Patch mit Wirtsdichte [unvollständige] zusammenkommen, da [unvollständige] als vollständig [unvollständige], wenn < [unvollständige]; die Parasitoid-Verteilung ist [unvollständige] mit ihrer lokalen Häufigkeit nun invers [unvollständige] mit der Wirtsdichte pro [unvollständigen]. Der Weg, auf dem diese verschiedenen Muster für eine lineare Funktion innerhalb [unvollständigen] können, wird durch das folgende Beispiel gezeigt, in dem die Wirte aggregiert sind zu einer negativen Binomialverteilung [unvollständige] ist die Wahrscheinlichkeit von Wirten in einem Patch aus der negativen Binomialverteilung und [unvollständige] sind die Anzahl der Parasitoide in einem Patch mit [unvollständigen] Wirten durch eqn [unvollständige] dieses Modells, dass ausreichend direkte oder inverse dichteabhängige Verteilungen von Parasitoiden die Interaktionen stabilisieren können (Abb. [unvollständige], während Parasitoid [unvollständige] zu lokaler Instabilität führt; die Wirts-Steigerungsrate ist einige [unvollständige] Bereich von Dynamiken kann auftreten et al. [unvollständige] von Parasitoid kann auch einen [unvollständigen] Effekt auf Gleichgewichtsniveaus haben (Abb. [unvollständige]. Parasitoide haben den Effekt [unvollständige] in Wirt-Gleichgewichten, wenn ihre Verteilung am nächsten [unvollständigen] der der Wirte ist (d. h. = [unvollständige] oder in diesem Modell führt zu Wirt [unvollständige], weil die Parasitoide, [unvollständige], auf ihre Patches beschränkt sind, unabhängig vom Grad der Wirt [unvollständigen]. Die Effekte des Parasitoide auf [unvollständige] und Gleichgewicht (a) zwischen dem Grad der [unvollständigen] von Parasitoiden, in eqn [unvollständige] und der Menge des Wirts k eine negative Binomialverteilung von Wirten pro [unvollständigen] aus Modell mit Überleben aus dem Parasitismus, gegeben durch eqn [unvollständige] Gesamtzahl der Patches n = [unvollständige] Sucheffizienz a = 1 und Wirts-Steigerungsrate λ = (b) Beispiele des Wirt-Gleichgewichtsniveaus mit dem Grad der Parasitoid [unvollständigen] für drei verschiedene Anzahl von Patches aus Modell mit [unvollständigen] gegeben durch [unvollständige] und a = λ = 2 und n = n = [unvollständige] und n = [unvollständige] Hassell, in dem [unvollständige] sind [unvollständige]. Es gab viel mehr [unvollständige] über die Effekte von [unvollständigen] als [unvollständige], weil es angenommen wurde, dass es in [unvollständige] und [unvollständige] und Populationen haben, um die [unvollständige] zwischen [unvollständigen] und Populationsdynamiken zu machen et al. et al. Godfray 1994). Es ist jedoch jetzt [unvollständige], dass Heterogenität als [unvollständige] wichtiger Prozess in [unvollständigen] sein kann. Betrachten wir ein spezifisches Beispiel, bei dem alle Heterogenität im Parasitismus [unvollständige] der räumlichen Verteilung der Wirte ist, wie in Abb. [unvollständige], und dass dies [unvollständige] ist durch die Verteilung von suchenden Parasitoiden, die unabhängig aggregiert sind von Patch zu Patch nach einem Gamma [unvollständigen]. Wir [unvollständige] auch, dass innerhalb eines jeden Patches die Parasitoide Wirte zufällig ausnutzen und eine konstante pro-Kopf-Sucheffizienz haben (d. h. eine lineare [unvollständige] Funktion). Der Anteil der Wirte, die dem Parasitismus entkommen, ist nun gegeben by: Wo liegt die Gamma-Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion für Parasitoide pro Pflanzengruppe mit dem Mittelwert und ist eine Konstante der Dichte und a ist die übliche Sucheffizienz pro Kopf der Parasitoide? In jeder Pflanzengruppe wird daher das Überleben der Wirte durch zufällige Suche der Parasitoide durch den Nullterm einer Poisson-Verteilung mit dem Mittelwert gegeben et al. Chesson & Murdoch. Ähnlich war es, wenn die Parasitoide gleichmäßig über die Pflanzengruppen verteilt waren, aber ihre Sucheffizienz, a, einer Gamma-Verteilung folgte et al. Die Eigenschaften des Modells sind, dass die Populationen durch die Heterogenität beeinflusst werden werden, solange es in der Verteilung der Parasitoide eine Varianz gibt oder, genauer gesagt, wenn < 1. eqn auch zu (1978) negativ-binomiales Modell. Der Index von ist nun ein Maß für den Grad der Heterogenität der suchenden Parasitoide & Murdoch et al. Hassell et al. Das k < 1 aus dem negativ-binomialen Modell entspricht daher in diesem räumlichen Modell einem k < 1. Stabilisierende Eigenschaften wurden auch aus Modellen mit Parasitismus durch Reeve et al. abgeleitet. Weiterhin ist wichtig, dass Muster des Parasitismus als stabilisierend wirken. Der Parasitoide beschreibt ein Szenario, in dem Individuen zu Beginn jeder Generation zwischen den Pflanzengruppen verteilt sind, wo sie dann konfiniert sind, unabhängig davon, wie die Wirte werden und ob es mehr Pflanzengruppen gibt. Die Parasitoide in diesem Szenario sind viel besser in der Lage, die besten Pflanzengruppen zu finden. Die große Menge an Forschung zu Pflanzengruppen stammt aus dem klassischen Papier von , in dem a eine Pflanze untersucht, wenn die Rate des Parasitismus auf die maximale Rate in der gesamten Umwelt reduziert wird (z.B. & & 1997). Bezogen auf Parasitoide bedeutet dies eine Verteilung der Parasitoidensuche, bei der die Rate des Parasitismus für die einzelnen suchenden Parasitoide, abhängig von der räumlichen Verteilung der Wirte und jeglichen anderen Faktoren und Lebenszyklus & & (1978) und & Hassell-Modellen für solche suchenden Parasitoide. Das Modell verteilt einzelne Parasitoide zwischen Pflanzengruppen, ihre Suchzeit in Bezug auf die Verteilung der Wirte und die Sucheffizienz und Handhabungszeit der Parasitoide sowie den Start.

@article{doi101046j13652656200000445x,
    author = "Hassell, M. P.",
    title = "Host–parasitoid population dynamics*",
    year = "2000",
    journal = "Journal of Animal Ecology",
    abstract = "This address deals with just one kind of natural enemy, insect parasitoids, and illustrates some ways in which our understanding of their dynamical interaction with hosts has advanced over the past 25 years or so. Parasitoids comprise some 10\% or more of all metazoan species, and largely belong to two families, the Diptera (two-winged flies) and the Hymenoptera (sawflies, bees, wasps and ants). Excellent introductions to the biology of parasitoids can be found in Clausen (1940), Askew (1971) and Godfray (1994). Adult female parasitoids lay one or more of their eggs on, in or close to the body of their host, usually an immature stage of another insect, which is then consumed over a period of days or weeks by the feeding parasitoid larva or larvae. As in most true parasites, all the food necessary to complete development comes from a single host, but like true predators this almost always leads to the death of the host, albeit with a delay until the parasitoid larva is fully developed. Parasitoids have long been popular subjects for ecological study for several reasons. First, they are important for biological pest control and this has stimulated much empirical and theoretical work on the attributes that make parasitoids effective pest control agents. Secondly, parasitoids are ideal subjects for developing relatively simple population models. This is mainly because it is only the adult females that search for hosts, and because the act of finding a host is normally followed by oviposition. The success in finding and attacking hosts therefore closely defines parasitoid reproduction, which means that (i) host–parasitoid models can have a much simpler structure than corresponding predator–prey models in which all predator stages may attack prey with different effectiveness, and (ii) reproduction is less closely defined by prey consumption. Finally, many species of parasitoids and their hosts can readily be cultured in laboratory microcosms, and this has greatly increased the amount of empirical information on host–parasitoid interactions under controlled conditions. This experimental approach to population dynamics has rightly been extolled by Kareiva et al. (1989). Much of the work on the dynamics of host–parasitoid interactions has taken a mechanistic approach. Components of the interaction are investigated using simple experiments, and their dynamical effects examined in a step-wise way within population models. The overall objective is to have a detailed understanding of how the important processes operating in the host and parasitoid life cycles affect the dynamics of the populations. These components may be the fundamental demographic parameters, features of the life histories, effects of other interacting species or other features of the habitat such as patchiness of resources and variability of resource quality. In each case, empirical information is needed to describe the components and define their relationship with key variables such as population density. From this, a description is obtained of each component in an appropriate model framework. Finally, analysis of the parameterised model indicates the dynamical effects of that component. Such a mechanistic approach to population dynamics is demanding of data and requires a particularly close interaction between data and model development. This address illustrates how the dynamics of host–parasitoid interactions may be influenced by three major ecological processes: by spatial patchiness, by interactions with other species, and by metapopulation structure. A common underlying theme is that parasitism does not occur at random and that spatial and other processes lead to aggregated distributions of parasitism amongst the host population. The realisation of how important spatial processes are to population dynamics in general has led to a revolution in the subject (Wiens 1989), and as a result many of the earlier, simple host–parasitoid models are now viewed as rather special limiting cases. As is usually the case, developing the mathematical models has sometimes proved less of a challenge than designing and executing appropriate studies to collect the data. But it is encouraging that there are now several examples where empirical field studies and models have been drawn fairly close together (e.g. Hassell 1980; Jones et al. 1993; Reeve et al. 1994; Murdoch et al. 1996). But problems of spatial scale still pervade ecology (Levin 1992, 1994). The interactions discussed in this paper involve either a single host and parasitoid species interacting together or simple webs, and are discussed at two very different spatial scales. On the one hand, there are local populations characterised by more-or-less complete mixing of individuals at some point(s) during the generation period. On the other hand, there are metapopulations formed by collections of local populations linked by some degree of dispersal each generation between the individual local populations. But first a basic framework is outlined upon which many of the developments in modelling host–parasitoid interactions have been built. A modelling tradition, initiated mainly by entomologists with insect hosts and their parasitoids in mind (Thompson 1924; Nicholson 1933; Varley 1947), assumes that populations have discrete and synchronized generations. This is in contrast to Lotka–Volterra models (Lotka 1925; Volterra 1926), which start with the assumption that the generations of the interacting populations overlap completely and that birth and death processes are continuous. Discrete generations inevitably introduce a one-generation time lag between the act of parasitism and the resulting change in host populations, and it is the presence of these time lags that represent the fundamental difference between the two kinds of model. Although the discrete and continuous frameworks reflect fundamentally different kinds of life cycle, both classes of model have been used to demonstrate how a wide range of comparable features of host–parasitoid interactions influence population dynamics The usual framework for discrete-generation host–parasitoid models is given by N t + 1 = λNtf(Nt, Pt) P t + 1 = cNt[1 - f(Nt, Pt)]eqn 1 where P and N are the population sizes of the searching adult female parasitoids and the susceptible host stage, respectively, in successive generations t and t + 1. In the host equation, the parameter λ is the net finite rate of increase of hosts in the absence of the parasitoids, which may be density-dependent or assumed to be a constant. It depends on the hosts' fecundity, sex ratio, any immigration and emigration, and all host mortalities other than parasitism itself. The function f(Nt,Pt) defines the fraction of the Nt hosts escaping parasitism; one minus this term (within the square brackets in the parasitoid equation) therefore gives the fraction of hosts parasitized. All assumptions about the efficiency of parasitoids at finding and parasitizing hosts are thus contained within this term. Finally, c is the average number of adult female parasitoids emerging from each host parasitized (often assumed to be one, that corresponds to parasitoids with solitary larvae). It depends upon the sex ratio of the parasitoid progeny, any mortality suffered within hosts and any mortalities of the subsequent adult female parasitoids prior to searching for hosts in the next generation. Clearly, these simple equations subsume a huge amount of host and parasitoid biology, and the apparent simplicity of the model is deceptive: to be parameterized for a particular host–parasitoid system requires detailed life table information on both populations (e.g. Hassell 1980; Jones et al. 1993). The best known example of model 1 is that of Nicholson (1933) and Nicholson \& Bailey (1935) who explored in depth a model in which the following assumptions about parasitism were made. First, the parasitoids are never egg-limited and encounter hosts in direct proportion to host abundance. The total number of encounters with hosts is therefore given by Nenc=aNtPt, where a is the per capita searching efficiency which Nicholson called the ‘area of discovery’. Secondly, these Nenc encounters are distributed randomly amongst the population of equally susceptible hosts. There is thus either no avoidance of superparasitism or, if the parasitoids can avoid superparasitism, they do so instantaneously without affecting subsequent performance in any way. These two assumptions are at the core of Nicholson's so-called ‘competition curve’ in which the proportion of hosts escaping parasitism is given by the zero term of the Poisson distribution, exp(– aPt), where aPt are the mean encounters per host, Nenc/Nt = aPt. Thus, one minus this zero term is the probability of a host being attacked. Substituting into model 1 gives: N t + 1 = λNt exp(- aPt) P t + 1 = Na = cNt[1 - exp (- aPt)]eqn 2 where Na is the number of hosts that are parasitized irrespective of the number of times they have been encountered. The dynamical properties of the Nicholson–Bailey model are well known. A host–parasitoid equilibrium always exists depending on the values of a, c andλ, and this is always locally unstable with the slightest perturbation leading to oscillations of rapidly increasing amplitude (Fig. 1a). This instability, compared to the neutrally stable Lotka–Volterra model, arises from the one-generation time lags between cause and effect that are inherent in these difference equation models (May 1973) and which enhance the degree that parasitism acts as a delayed density-dependent, or second-order feedback process (Varley 1947; Berryman \& Turchin 1997). Numerical simulations showing host (○) and parasitoid (● population oscillations from: (a) the Nicholson–Bailey model with parasitoid searching efficiency, a = 0·068 and the host rate of increase, λ = 2; (b) the negative binomial model. The parameters are the same as in (a), except that parasitism is no longer random (k = 0·6 instead of k→∞). Although unstable oscillations have been observed in a few simple laboratory host–parasitoid and predator–prey experiments (e.g. Burnett 1958; Huffaker 1958; Hassell \& May 1988), such instability is hard to reconcile with the results from other laboratory systems in which the interactions are much more stable (e.g. Utida 1957; Huffaker 1958; Huffaker et al. 1963; Fujii 1983; Bonsall \& Hassell 1997, 1998; Shimada 1999) (and see Fig. 2 below) and, more generally, with the long-term persistence of natural systems. Nicholson (1947), anticipating the current vogue for metapopulations, suggested one means by which oscillatorily unstable local populations may persist. Assuming that the interaction occurs in distinct and separated areas, the ‘cycle of increase in numbers, followed by … extermination, proceeds independently in different parts of the occupied country; so at all times some groups are increasing and some decreasing in numbers…. Consequently when one considers a large tract of country, the abundance [of both host and parasitoid].. remains more or less constant; whereas in any small area of the same country the fluctuation in numbers ….may be violent.’ Such metapopulation persistence is considered in more detail below. Population dynamics of the bruchid beetle, Callosobruchus chinensis (●) feeding on black eyed beans and its pteromalid parasitoid, Anisopteromalus calandrae (○) in a laboratory system (Hassell \& May 1988). (a) A non-patchy system with 50 beans uniformly distributed on the arena floor. The parasitoids are introduced in week 19 and become extinct in week 32, allowing the hosts to increase until checked by resources. (b) A patchy system with 50 beans each in an individual container with restricted access to both hosts and parasitoids. (From Hassell 2000.) There are, however, several other important ways in which the Nicholson–Bailey model can be modified that both add realism and allow the populations to persist (Hassell 2000). Many of these involve elaborating the parasitism function f(·). For example, May (1978) started from the premise that the assumption that hosts are parasitized at random is an unlikely proposition in the real world where host individuals are bound to vary in their spatial location, phenotype, and stage of development. It is much more likely, therefore, that the risk of being parasitized will vary within the host population, leading to an overall distribution of parasitoid attacks that is more aggregated than random. His model, instead of being based on the Poisson distribution, makes the specific assumption that survival from parasitism is described by the zero term of the negative binomial distribution so that f in eqn 1 is given by: where k is the index defining the degree to which the distribution of parasitism amongst the host population is aggregated (most aggregated as k→ 0, becoming random (i.e. Poisson) as k→∞). The properties of this model are importantly different from those of the Nicholson − Bailey model. The equilibria are locally stable provided that the distribution of parasitism is sufficiently aggregated, or, more specifically, if and only if k < 1 (Fig. 1b). The stabilizing effect of small k stems from the way that parasitism is heterogeneously distributed amongst the host population. This is further explored in the next section. No study has had a greater influence in publicising how heterogeneity can affect population dynamics than C.B. Huffaker's classic experiments with predatory and prey mites feeding on oranges (Huffaker 1958; Huffaker et al. 1963). While these experiments tell us little about the detailed mechanisms by which spatial patchiness promotes persistence, they have been the inspiration for the development of many models for spatially structured predator–prey systems (e.g. Hilborn 1975; Caswell 1978; Hastings 1978; Crowley 1979; Nisbet \& Gurney 1982). An example from a host–parasitoid experiment is shown in Fig. 2; the interaction is unstable in a more-or-less homogeneous environment, but persists in a relatively stable interaction when the beans, which are the host resource, are confined within small patches. As with Huffaker's mites, increased partitioning of the environment into discrete patches reduced the chances of extinction and allowed the populations to persist at levels well below the host or prey's carrying capacity. The term ‘heterogeneity’ will be used here in a specific way. Following Chesson \& Murdoch (1986), it is defined in terms of the variation in risk of parasitism between different individuals in the host population. For example, the Nicholson–Bailey model is recovered if the relative risk of parasitism is uniformly distributed per patch, while the negative binomial model of May (1978) is obtained when the risk is gamma distributed. In this terminology, therefore, a habitat is only ‘heterogeneous’ in so far as it leads to ‘aggregation of risk’ of parasitism between host individuals. The importance of this measure lies in the way that it can be used to quantify the stabilizing effect of an aggregated distribution of parasitism amongst host individuals in a population. One of the most obvious ways in which heterogeneity of risk of parasitism can arise is in a patchy environment where the level of parasitism varies between patches. But it can also arise in quite different ways. For example, host and parasitoid life cycles may not be properly synchronized so that some hosts are less at risk from parasitism, or escape completely, due to the phenological mismatch of life cycles that do not coincide. Or, there may be phenotypic variation between host individuals such that some hosts are able to reduce their risk of parasitism by virtue of their physiology or behaviour. Heterogeneity of risk is thus a pervasive feature of natural interactions. A very clear exposition of how this heterogeneity helps to stabilize host–parasitoid interactions of the form of model is given by Taylor (1993). Let us consider an environment made up of discrete patches of food plants upon which an insect herbivore species with discrete generations feeds. The herbivore is attacked by a specialist parasitoid species whose adults coincide temporally with the susceptible host stage. On emergence, the adult hosts and female parasitoids disperse from their natal patches and move amongst the patches ovipositing. We have, therefore, total populations of Nt hosts and Pt adult female parasitoids distributed amongst the n patches such that within any one patch there are Pi parasitoids searching for Ni hosts. Suppose first that the parasitoids divide themselves evenly amongst the patches, and that within any patch they have a linear functional response, a constant searching efficiency and encounter hosts at random. Percentage parasitism is now the same in each patch in any one generation, and the Nicholson–Bailey model for the whole population is recovered exactly. All host individuals therefore suffer the same risk of parasitism. Such a uniform risk of parasitism across patches is countered by a wealth of empirical evidence. The two laboratory examples in Fig. 3 are clear cases where the searching parasitoids tend to congregate in the patches of high host density. In one case, the resulting pattern of parasitism is positively density-dependent, while in the other, it is just the opposite – parasitism is inversely density-dependent. This difference stems from the different functional responses of the two species in the following way. Trybliographa rapae has a short handling time giving a relatively high maximum attack rate per parasitoid (i.e. high upper asymptotes of their functional responses). The pattern of parasitism thus reflects the distribution of parasitoids, and hence the density-dependent patterns in Fig. 3b. In contrast, the egg parasitoid, Trichogramma evanescens, has a much longer handling time and hence a lower maximum attack rate per female. Individual parasitoids are therefore restricted in their ability to exploit high host density patches and this leads to the inverse density dependence in Fig. 3d. Examples illustrating this mechanism are shown in Fig. 4. Average patterns of time allocation (a, c) and parasitism (b, d) per patch in relation to host density per patch from two laboratory systems. (a, b) Ten females of the cynipid parasitoid, Trybliographa rapae, parasitizing larvae of the cabbage at different within of \& Hassell 1988). d) females of the parasitoid, Trichogramma parasitizing eggs of the on at different In contrast to (a, b) parasitism is inversely density-dependent, the for the parasitoids to on the with host (Hassell 1982). Numerical examples showing how the of parasitoids and different kinds of functional can lead to both density-dependent and inverse density-dependent spatial patterns of parasitism. (a) An aggregated distribution of searching parasitoids. (b) kinds of functional defining the attack rate per parasitoid within a from a linear functional with a = and = from a with a = and = The resulting overall parasitism per patch with and corresponding to those in that the more than for the of the parasitoids to cause inverse density (From Hassell 2000.) While data information on the distribution of searching parasitoids and the resulting patterns of parasitism are to collect from the field see 1983; \& it is relatively to quantify patterns of parasitism without about the distribution of searching hosts can be from a range of patches, taken to the laboratory and the of parasitism then usually by the next generation or by the different examples in the of \& Murdoch and Hassell \& direct density-dependent patterns of parasitism, inverse patterns and parasitism with host density per examples are shown in Fig. the of et al. and Hassell et al. the direct and inverse density-dependent patterns arise from and the patterns arise from Examples of field studies showing different spatial patterns of parasitism. (a) parasitism of the larvae of cabbage by the cynipid parasitoid, Trybliographa rapae \& Hassell 1988). (b) density-dependent parasitism of eggs by the parasitoid, \& parasitism of the scale by the parasitoid, et al. parasitism of the by the parasitoid, for a of the (From \& Hassell Much of the in these different patterns has on their importance to population theoretical work with discrete generation interactions to how density-dependent patterns (e.g. Hassell \& May Murdoch \& 1975; et al. have that both the inverse patterns and the can be equally important for (Hassell Chesson \& Murdoch Hassell \& May \& Murdoch et al. Hassell et al. models on this The simple model framework can be to interactions in an patchy environment as long as f(Nt,Pt) the across all patches, of the fraction of hosts escaping parasitism. The function f(Nt,Pt) therefore depends on both survival from parasitism within patches as well as the spatial distributions of hosts and parasitoids between the n patches. Let us consider the simple of a habitat with n patches as within each of which parasitism is random and by a functional The distribution of hosts and parasitoids from patch to patch is defined by and the of total hosts and total searching parasitoids, respectively, in the patch, so that f is given by: where a is the searching efficiency per patch and is the handling time (Hassell \& May specifically, will that the parasitoids in patches of high host density following the simple where is an index of parasitoid and is a constant such that the values to (Hassell \& May The can describe a wide range of parasitoid distribution they will be evenly distributed across patches if = 0, and tend to in patches of high host density as in the they will all congregate in the single patch of host density the as complete if < the parasitoid distribution is with their local abundance now inversely with host density per The way that these different patterns can for a linear functional within is shown by the following example in which the hosts are aggregated to a negative binomial is the probability of hosts in a patch from the negative binomial distribution and are the number of parasitoids in a patch with hosts by eqn of this model that sufficiently direct or inverse density-dependent distributions of parasitoids can stabilize the interactions (Fig. while parasitoid leads to local instability the host rate of increase is some a range of dynamics can occur et al. of parasitoid can also have a effect on equilibrium levels (Fig. Parasitoids have the effect in host equilibria when their distribution most closely that of the hosts (i.e. = or in this model leads to host because the parasitoids, are confined to their patches, irrespective of the degree of host The effects of parasitoid on and equilibrium (a) between the degree of of parasitoids, in eqn and the amount of host k a negative binomial distribution of hosts per from model with survival from parasitism, given by eqn total number of patches n = searching efficiency a = 1 and host rate of increase λ = (b) Examples of the host equilibrium level with the degree of parasitoid for three different numbers of patches from model with given by and a = λ = 2 and n = n = and n = Hassell in which are There has been much more on the effects of than because of the it has been assumed to have in population and because have to make the between and population dynamics et al. et al. Godfray 1994). It is now however, that heterogeneity can be at as important a process in population Let us consider a specific example where all the heterogeneity in parasitism is of the spatial distribution of hosts as in Fig. and that this is by the distribution of searching parasitoids being independently aggregated from patch to patch following a gamma We also that within any one patch the parasitoids exploit hosts at random and have a constant per capita searching efficiency (i.e. a linear functional The fraction of hosts escaping parasitism is now given by: where is the gamma probability density function for parasitoids per patch with mean and is a constant the of the density and a is the usual per capita searching efficiency of the In each patch, therefore, host survival by randomly searching parasitoids is given by the zero term of a Poisson distribution with mean et al. Chesson \& Murdoch much the same were the parasitoids uniformly distributed across patches but their searching efficiency, a, to a gamma distribution et al. The properties of the model are the populations will be by the heterogeneity as long as there is in the distribution of parasitoids or, more specifically, if < 1. eqn also to (1978) negative binomial model. The index of is now to the degree of of the searching parasitoids \& Murdoch et al. Hassell et al. The k < 1 from the negative binomial model, therefore corresponds in this spatially model to < 1. stabilizing properties have also been from models with parasitism by Reeve et al. further that patterns of parasitism are important as a stabilizing The parasitoid described an in which individuals are distributed amongst the patches at the start of each generation, where they then confined irrespective of how the hosts become and or not there are more patches The parasitoids in this are much more in being able to the best patches The large body of on patch stems from the classic paper by in which a a patch when the rate of is reduced to the maximum rate in the environment as a whole (e.g. \& \& 1997). to parasitoids, this means an distribution of parasitoid searching that the rate of parasitism for the individual searching parasitoids, depending on the spatial distribution of hosts and any and life \& \& (1978) and \& Hassell models for such searching parasitoids. The model individual parasitoids amongst patches, their searching time in relation to the of the host distribution and the of the parasitoid searching efficiency and handling time also the start",
    url = "https://doi.org/10.1046/j.1365-2656.2000.00445.x",
    doi = "10.1046/j.1365-2656.2000.00445.x",
    openalex = "W2082296409",
    references = "doi101016004058097690040x, doi101086282400, doi101093besa153237, doi101093oso97801985406630010001, doi1015159780691206912, doi1015159780691209418, doi1023071941447, doi1023072389612, doi1023075530, doi102307jctvx5wbbh"
}

Eichen-Gallenwespen (Hymenoptera: Cynipidae, Cynipini) zeichnen sich durch komplexe, zyklisch parthenogenetische Lebenszyklen und die Fähigkeit aus, eine große Vielfalt hochkomplexer, artspezifischer und generationsspezifischer Gallen auf Eichen und anderen Fagaceae zu induzieren. Die Gallen beherbergen artenreiche, geschlossene Gemeinschaften von Inquilinen und Parasitoide, die zu einem Modellsystem in der Gemeinschaftsökologie geworden sind. Wir rekapitulieren jüngste Fortschritte in der Ökologie von Eichen-Cynipiden, mit besonderem Fokus auf Lebenszyklusmerkmale und die Dynamik der Interaktionen zwischen Wirtspflanzen, Gallwespen und natürlichen Feinden. Wir bewerten die Bedeutung von Gallenmerkmalen für die Strukturierung von Eichen-Cynipid-Gemeinschaften und fassen die Belege für bottom-up- und top-down-Effekte über trophische Ebenen zusammen. Wir identifizieren wesentliche unbeantwortete Fragen und schlagen Ansätze für die Zukunft vor.

@article{doi101146annurevento47091201145247,
    author = "Stone, Graham N. und Schönrogge, Karsten und Atkinson, Rachel und Bellido, David und Pujade‐Villar, Juli",
    title = "The Population Biology of Oak Gall Wasps (Hymenoptera: Cynipidae)",
    year = "2002",
    journal = "Annual Review of Entomology",
    abstract = "Eichen-Gallenwespen (Hymenoptera: Cynipidae, Cynipini) zeichnen sich durch komplexe, zyklisch parthenogenetische Lebenszyklen und die Fähigkeit aus, eine große Vielfalt hochkomplexer, artspezifischer und generationsspezifischer Gallen auf Eichen und anderen Fagaceae zu induzieren. Die Gallen beherbergen artenreiche, geschlossene Gemeinschaften von Inquilinen und Parasitoide, die zu einem Modellsystem in der Gemeinschaftsökologie geworden sind. Wir rekapitulieren jüngste Fortschritte in der Ökologie von Eichen-Cynipiden, mit besonderem Fokus auf Lebenszyklusmerkmale und die Dynamik der Interaktionen zwischen Wirtspflanzen, Gallwespen und natürlichen Feinden. Wir bewerten die Bedeutung von Gallenmerkmalen für die Strukturierung von Eichen-Cynipid-Gemeinschaften und fassen die Belege für bottom-up- und top-down-Effekte über trophische Ebenen zusammen. Wir identifizieren wesentliche unbeantwortete Fragen und schlagen Ansätze für die Zukunft vor.",
    url = "https://doi.org/10.1146/annurev.ento.47.091201.145247",
    doi = "10.1146/annurev.ento.47.091201.145247",
    openalex = "W2114831299",
    references = "doi101006mpev19990614, doi1010160092867494902178, doi101046j13652656199900288x, doi101046j13652656200000445x, doi101093aesa861122, doi101093ee16115, doi101146annureven37010192001541, doi101146annureves11110180000353, doi1023072261636, doi1023072409571, doi107208chicago97802267976700010001"
}

Das LandScan Global Population Project erstellte eine weltweite Bevölkerungsdatenbank für das Jahr 1998 mit einer Auflösung von 30 mal 30 Sekunden zur Schätzung der gefährdeten Grundbevölkerung. Die besten verfügbaren Zählungen wurden auf Zellen verteilt, basierend auf Wahrscheinlichkeitskoeffizienten, die ihrerseits auf der Nähe zu Straßen, Hangneigung, Landbedeckung und Nachttlichtern beruhten. LandScan 1998 wurde für die gesamte Welt abgeschlossen. Verifikations- und Validierungsstudien (V&V) wurden routinemäßig für alle Regionen durchgeführt und umfassender für Israel, Deutschland und den Südwesten der Vereinigten Staaten. Geoinformationssysteme (GIS) waren unerlässlich für die Konflation verschiedener Eingangsvariablen, die Berechnung von Wahrscheinlichkeitskoeffizienten, die Zuordnung der Bevölkerung zu Zellen und die Abstimmung der Zellsammlungen mit aggregierten (meist Provinz-) Kontrollsummen. Fernerkundung war eine wesentliche Quelle für zwei Eingangsvariablen – Landbedeckung und Nachttlichter – und eine zusätzliche Datenbank – hochauflösende panchromatische Bilder –, die in der V&V des Bevölkerungsmodells und der daraus resultierenden LandScan-Datenbank verwendet wurden.

@incollection{doi101201978148226467824,
    title = "LandScan: eine globale Bevölkerungsdatenbank zur Schätzung gefährdeter Bevölkerungsgruppen",
    year = "2003",
    abstract = "Das LandScan Global Population Project erstellte eine weltweite Bevölkerungsdatenbank für das Jahr 1998 mit einer Auflösung von 30 mal 30 Sekunden zur Schätzung der gefährdeten Grundbevölkerung. Die besten verfügbaren Zählungen wurden auf Zellen verteilt, basierend auf Wahrscheinlichkeitskoeffizienten, die ihrerseits auf der Nähe zu Straßen, Hangneigung, Landbedeckung und Nachttlichtern beruhten. LandScan 1998 wurde für die gesamte Welt abgeschlossen. Verifikations- und Validierungsstudien (V\&V) wurden routinemäßig für alle Regionen durchgeführt und umfassender für Israel, Deutschland und den Südwesten der Vereinigten Staaten. Geoinformationssysteme (GIS) waren unerlässlich für die Konflation verschiedener Eingangsvariablen, die Berechnung von Wahrscheinlichkeitskoeffizienten, die Zuordnung der Bevölkerung zu Zellen und die Abstimmung der Zellsammlungen mit aggregierten (meist Provinz-) Kontrollsummen. Fernerkundung war eine wesentliche Quelle für zwei Eingangsvariablen – Landbedeckung und Nachttlichter – und eine zusätzliche Datenbank – hochauflösende panchromatische Bilder –, die in der V\&V des Bevölkerungsmodells und der daraus resultierenden LandScan-Datenbank verwendet wurden.",
    url = "https://doi.org/10.1201/9781482264678-24",
    doi = "10.1201/9781482264678-24",
    openalex = "W1541771177"
}

▪ Zusammenfassung Räumliche Synchronie bezieht sich auf gleichzeitige Veränderungen der Häufigkeit oder anderer zeitlich variierender Merkmale geografisch getrennter Populationen. Dieses Phänomen wurde in der Dynamik von Arten dokumentiert, die eine Vielzahl von Taxa und ökologischen Rollen repräsentieren. Synchronie kann aus drei primären Mechanismen entstehen: (a) Dispersion zwischen Populationen, was die Größe relativ großer Populationen verringert und relativ kleine erhöht; (b) kongruente Abhängigkeit der Populationsdynamik von einem synchronen exogenen Zufallsfaktor wie Temperatur oder Niederschlag, ein Phänomen, das als „Moran-Effekt" bekannt ist; und (c) trophische Interaktionen mit Populationen anderer Arten, die selbst räumlich synchron oder mobil sind. Die Identifizierung der Ursachen der Synchronie ist oft schwierig. Neben interspezifischer Synchronie gibt es viele Beispiele für Synchronie zwischen Populationen verschiedener Arten, deren Ursachen ebenso komplex und schwer zu identifizieren sind. Darüber hinaus können einige Populationen komplexe räumliche Dynamiken wie Spiralwellen und Chaos aufweisen. Statistische Tests basierend auf Phasen-Kohärenz und/oder zeitverzögerter räumlicher Korrelation sind erforderlich, um diese komplexeren Muster räumlicher Dynamik vollständig zu charakterisieren.

@article{doi101146annurevecolsys34011802132516,
    author = "Liebhold, Andrew M. and Koenig, Walter D. and Bjørnstad, Ottar N.",
    title = "Spatial Synchrony in Population Dynamics",
    year = "2004",
    journal = "Annual Review of Ecology Evolution and Systematics",
    abstract = "▪ Zusammenfassung Räumliche Synchronie bezieht sich auf gleichzeitige Veränderungen der Häufigkeit oder anderer zeitlich variierender Merkmale geografisch getrennter Populationen. Dieses Phänomen wurde in der Dynamik von Arten dokumentiert, die eine Vielzahl von Taxa und ökologischen Rollen repräsentieren. Synchronie kann aus drei primären Mechanismen entstehen: (a) Dispersion zwischen Populationen, was die Größe relativ großer Populationen verringert und relativ kleine erhöht; (b) kongruente Abhängigkeit der Populationsdynamik von einem synchronen exogenen Zufallsfaktor wie Temperatur oder Niederschlag, ein Phänomen, das als „Moran-Effekt" bekannt ist; und (c) trophische Interaktionen mit Populationen anderer Arten, die selbst räumlich synchron oder mobil sind. Die Identifizierung der Ursachen der Synchronie ist oft schwierig. Neben interspezifischer Synchronie gibt es viele Beispiele für Synchronie zwischen Populationen verschiedener Arten, deren Ursachen ebenso komplex und schwer zu identifizieren sind. Darüber hinaus können einige Populationen komplexe räumliche Dynamiken wie Spiralwellen und Chaos aufweisen. Statistische Tests basierend auf Phasen-Kohärenz und/oder zeitverzögerter räumlicher Korrelation sind erforderlich, um diese komplexeren Muster räumlicher Dynamik vollständig zu charakterisieren.",
    url = "https://doi.org/10.1146/annurev.ecolsys.34.011802.132516",
    doi = "10.1146/annurev.ecolsys.34.011802.132516",
    openalex = "W2101968928",
    references = "doi101007b98869"
}

In den letzten zwei Jahrzehnten ist das Interesse an Artenverteilungsmodellen (SDMs) für Pflanzen und Tiere drastisch gewachsen. Neue Fortschritte bei SDMs ermöglichen es uns, anthropogene Auswirkungen auf Biodiversitätsmuster in verschiedenen räumlichen Skalen potenziell vorherzusagen. Allerdings schränken einige Limitationen den Einsatz von SDMs in vielen theoretischen und praktischen Anwendungen noch aus. Hier geben wir einen Überblick über neue Fortschritte in diesem Bereich, diskutieren die ökologischen Prinzipien und Annahmen, die SDMs zugrunde liegen, und heben kritische Limitationen und Entscheidungen hervor, die in der Konstruktion und Bewertung von SDMs inhärent sind. Besonderes Augenmerk wird auf die Verwendung von SDMs zur Bewertung der Auswirkungen des Klimawandels und konservatorische Managementfragen gelegt. Wir schlagen neue Wege vor, um Artenwanderung, Populationsdynamik, biotische Interaktionen und Gemeinschaftsökologie in SDMs auf mehreren räumlichen Skalen einzubeziehen. Die Behandlung all dieser Fragen erfordert eine bessere Integration von SDMs mit ökologischer Theorie.

@article{doi101111j14610248200500792x,
    author = "Guisan, Antoine und Thuiller, Wilfried",
    title = "Vorhersage der Artenverteilung: mehr als einfache Habitatmodelle",
    year = "2005",
    journal = "Ecology Letters",
    abstract = "In den letzten zwei Jahrzehnten ist das Interesse an Artenverteilungsmodellen (SDMs) für Pflanzen und Tiere drastisch gewachsen. Neue Fortschritte bei SDMs ermöglichen es uns, anthropogene Auswirkungen auf Biodiversitätsmuster in verschiedenen räumlichen Skalen potenziell vorherzusagen. Allerdings schränken einige Limitationen den Einsatz von SDMs in vielen theoretischen und praktischen Anwendungen noch aus. Hier geben wir einen Überblick über neue Fortschritte in diesem Bereich, diskutieren die ökologischen Prinzipien und Annahmen, die SDMs zugrunde liegen, und heben kritische Limitationen und Entscheidungen hervor, die in der Konstruktion und Bewertung von SDMs inhärent sind. Besonderes Augenmerk wird auf die Verwendung von SDMs zur Bewertung der Auswirkungen des Klimawandels und konservatorische Managementfragen gelegt. Wir schlagen neue Wege vor, um Artenwanderung, Populationsdynamik, biotische Interaktionen und Gemeinschaftsökologie in SDMs auf mehreren räumlichen Skalen einzubeziehen. Die Behandlung all dieser Fragen erfordert eine bessere Integration von SDMs mit ökologischer Theorie.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2005.00792.x",
    doi = "10.1111/j.1461-0248.2005.00792.x",
    openalex = "W2123337039",
    references = "doi101016jtree200310013, doi101016jtree200409003, doi101038nature02121, doi101111j001438202004tb00461x, doi101146annurevecolsys271597, doi1023073071998"
}

Ein gemeinsames Merkmal ökologischer Datensätze ist ihre Tendenz, viele Nullwerte zu enthalten. Statistische Inferenz, die auf solchen Daten basiert, ist wahrscheinlich ineffizient oder falsch, es sei denn, man gibt sorgfältige Überlegungen darüber nach, wie diese Nullwerte entstanden sind und wie sie am besten modelliert werden können. In diesem Papier schlagen wir einen Rahmen vor, um zu verstehen, wie Null-überfüllte Datensätze entstehen, und zu entscheiden, wie sie am besten modelliert werden können. Wir definieren und klassifizieren die verschiedenen Arten von Nullen, die in ökologischen Daten vorkommen, und beschreiben, wie sie entstehen: entweder aus 'echten Nullen' oder 'falschen Nullen'. Nach einer Überprüfung der jüngsten Entwicklungen bei der Modellierung von Null-überfüllten Datensätzen verwenden wir praktische Beispiele, um zu demonstrieren, wie das Nichtberücksichtigen der Quelle der Null-Überfüllung unsere Fähigkeit verringern kann, Beziehungen in ökologischen Daten zu erkennen, und im schlimmsten Fall zu falscher Inferenz führen kann. Die Einführung von Methoden, die die Quellen von Nullbeobachtungen explizit modellieren, wird die Einsichten schärfen und die Robustheit ökologischer Analysen verbessern.

@article{doi101111j14610248200500826x,
    author = "Martin, Tara G. und Wintle, Brendan A. und Rhodes, Jonathan R. und Kuhnert, Petra und Field, Scott A. und Low‐Choy, Samantha und Tyre, Andrew J. und Possingham, Hugh P.",
    title = "Zero tolerance ecology: improving ecological inference by modelling the source of zero observations",
    year = "2005",
    journal = "Ecology Letters",
    abstract = "Ein gemeinsames Merkmal ökologischer Datensätze ist ihre Tendenz, viele Nullwerte zu enthalten. Statistische Inferenz, die auf solchen Daten basiert, ist wahrscheinlich ineffizient oder falsch, es sei denn, man gibt sorgfältige Überlegungen darüber nach, wie diese Nullwerte entstanden sind und wie sie am besten modelliert werden können. In diesem Papier schlagen wir einen Rahmen vor, um zu verstehen, wie Null-überfüllte Datensätze entstehen, und zu entscheiden, wie sie am besten modelliert werden können. Wir definieren und klassifizieren die verschiedenen Arten von Nullen, die in ökologischen Daten vorkommen, und beschreiben, wie sie entstehen: entweder aus 'echten Nullen' oder 'falschen Nullen'. Nach einer Überprüfung der jüngsten Entwicklungen bei der Modellierung von Null-überfüllten Datensätzen verwenden wir praktische Beispiele, um zu demonstrieren, wie das Nichtberücksichtigen der Quelle der Null-Überfüllung unsere Fähigkeit verringern kann, Beziehungen in ökologischen Daten zu erkennen, und im schlimmsten Fall zu falscher Inferenz führen kann. Die Einführung von Methoden, die die Quellen von Nullbeobachtungen explizit modellieren, wird die Einsichten schärfen und die Robustheit ökologischer Analysen verbessern.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2005.00826.x",
    doi = "10.1111/j.1461-0248.2005.00826.x",
    openalex = "W2149914006",
    references = "doi1018900012965820020831131scmise20co2"
}

Zusammenfassung In den letzten Jahren hat sich die Verwendung von Artenverbreitungsmodellen durch Ökologen und Naturschutzmanager erheblich erhöht, ebenso wie das Bewusstsein für die Notwendigkeit einer Genauigkeitsbewertung für Vorhersagen solcher Modelle. Die Kappa-Statistik ist das am weitesten verbreitete Maß für die Leistung von Modellen, die Vorhersagen zur Anwesenheit–Abwesenheit generieren, doch mehrere Studien haben sie dafür kritisiert, dass sie inhärent von der Prävalenz abhängt, und argumentiert, dass diese Abhängigkeit statistische Artefakte in die Schätzungen der prädiktiven Genauigkeit einführt. Diese Kritik wurde kürzlich durch Computersimulationen gestützt, die zeigen, dass Kappa auf die Prävalenz der modellierten Arten in einer unimodalen Weise reagiert. In diesem Papier geben wir eine theoretische Erklärung für die beobachtete Abhängigkeit von Kappa von der Prävalenz und führen in die Ökologie eine alternative Genauigkeitsmessung ein, die wahre Fähigkeitsstatistik (TSS), die diese Abhängigkeit korrigiert, während sie gleichzeitig alle Vorteile von Kappa beibehält. Wir vergleichen auch die Reaktionen von Kappa und TSS auf die Prävalenz unter Verwendung empirischer Daten, indem wir Verbreitungsmuster von 128 Arten von Holzgewächsen in Israel modellieren. Die theoretische Analyse zeigt, dass Kappa in einer unimodalen Weise auf Variationen in der Prävalenz reagiert und dass das Niveau der Prävalenz, das Kappa maximiert, vom Verhältnis zwischen Sensitivität (der Anteil der korrekt vorhergesagten Anwesenheiten) und Spezifität (der Anteil der korrekt vorhergesagten Abwesenheiten) abhängt. Im Gegensatz dazu ist TSS unabhängig von der Prävalenz. Wenn die beiden Genauigkeitsmaße unter Verwendung empirischer Daten verglichen wurden, zeigte Kappa eine unimodale Reaktion auf die Prävalenz, was mit der theoretischen Analyse übereinstimmt. TSS zeigte eine abnehmende lineare Reaktion auf die Prävalenz, ein Ergebnis, das wir als Abbildung echter ökologischer Phänomene interpretieren, anstatt eines statistischen Artefakts. Diese Interpretation wird durch die Tatsache gestützt, dass ein ähnliches Muster für die Fläche unter der ROC-Kurve gefunden wurde, ein Maß, das als unabhängig von der Prävalenz bekannt ist. Synthese und Anwendungen. Unsere Ergebnisse liefern theoretische und empirische Belege dafür, dass Kappa, eines der am weitesten verbreiteten Maße für die Modellleistung in der Ökologie, schwerwiegende Einschränkungen aufweist, die es für solche Anwendungen ungeeignet machen. Die von uns vorgeschlagene Alternative, TSS, kompensiert die Mängel von Kappa, während sie alle seine Vorteile beibehält. Wir empfehlen daher die TSS als einfaches und intuitives Maß für die Leistung von Artenverbreitungsmodellen, wenn Vorhersagen als Anwesenheit–Abwesenheitskarten ausgedrückt werden.

@article{doi101111j13652664200601214x,
    author = "Allouche, Omri und Tsoar, Asaf und Kadmon, Ronen",
    title = "Assessing the accuracy of species distribution models: prevalence, kappa and the true skill statistic (TSS)",
    year = "2006",
    journal = "Journal of Applied Ecology",
    abstract = "Zusammenfassung In den letzten Jahren hat sich die Verwendung von Artenverbreitungsmodellen durch Ökologen und Naturschutzmanager erheblich erhöht, ebenso wie das Bewusstsein für die Notwendigkeit einer Genauigkeitsbewertung für Vorhersagen solcher Modelle. Die Kappa-Statistik ist das am weitesten verbreitete Maß für die Leistung von Modellen, die Vorhersagen zur Anwesenheit–Abwesenheit generieren, doch mehrere Studien haben sie dafür kritisiert, dass sie inhärent von der Prävalenz abhängt, und argumentiert, dass diese Abhängigkeit statistische Artefakte in die Schätzungen der prädiktiven Genauigkeit einführt. Diese Kritik wurde kürzlich durch Computersimulationen gestützt, die zeigen, dass Kappa auf die Prävalenz der modellierten Arten in einer unimodalen Weise reagiert. In diesem Papier geben wir eine theoretische Erklärung für die beobachtete Abhängigkeit von Kappa von der Prävalenz und führen in die Ökologie eine alternative Genauigkeitsmessung ein, die wahre Fähigkeitsstatistik (TSS), die diese Abhängigkeit korrigiert, während sie gleichzeitig alle Vorteile von Kappa beibehält. Wir vergleichen auch die Reaktionen von Kappa und TSS auf die Prävalenz unter Verwendung empirischer Daten, indem wir Verbreitungsmuster von 128 Arten von Holzgewächsen in Israel modellieren. Die theoretische Analyse zeigt, dass Kappa in einer unimodalen Weise auf Variationen in der Prävalenz reagiert und dass das Niveau der Prävalenz, das Kappa maximiert, vom Verhältnis zwischen Sensitivität (der Anteil der korrekt vorhergesagten Anwesenheiten) und Spezifität (der Anteil der korrekt vorhergesagten Abwesenheiten) abhängt. Im Gegensatz dazu ist TSS unabhängig von der Prävalenz. Wenn die beiden Genauigkeitsmaße unter Verwendung empirischer Daten verglichen wurden, zeigte Kappa eine unimodale Reaktion auf die Prävalenz, was mit der theoretischen Analyse übereinstimmt. TSS zeigte eine abnehmende lineare Reaktion auf die Prävalenz, ein Ergebnis, das wir als Abbildung echter ökologischer Phänomene interpretieren, anstatt eines statistischen Artefakts. Diese Interpretation wird durch die Tatsache gestützt, dass ein ähnliches Muster für die Fläche unter der ROC-Kurve gefunden wurde, ein Maß, das als unabhängig von der Prävalenz bekannt ist. Synthese und Anwendungen. Unsere Ergebnisse liefern theoretische und empirische Belege dafür, dass Kappa, eines der am weitesten verbreiteten Maße für die Modellleistung in der Ökologie, schwerwiegende Einschränkungen aufweist, die es für solche Anwendungen ungeeignet machen. Die von uns vorgeschlagene Alternative, TSS, kompensiert die Mängel von Kappa, während sie alle seine Vorteile beibehält. Wir empfehlen daher die TSS als einfaches und intuitives Maß für die Leistung von Artenverbreitungsmodellen, wenn Vorhersagen als Anwesenheit–Abwesenheitskarten ausgedrückt werden.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1365-2664.2006.01214.x",
    doi = "10.1111/j.1365-2664.2006.01214.x",
    openalex = "W1541774929",
    references = "doi101111j09067590200503957x"
}

Klassifizierungsverfahren gehören zu den am weitesten verbreiteten statistischen Methoden in der Ökologie. Random Forests (RF) ist ein neuer und leistungsfähiger statistischer Klassifikator, der in anderen Disziplinen gut etabliert ist, in der Ökologie jedoch relativ unbekannt ist. Vorteile von RF im Vergleich zu anderen statistischen Klassifikatoren umfassen (1) sehr hohe Klassifizierungsgenauigkeit; (2) eine neuartige Methode zur Bestimmung der Variablenwichtigkeit; (3) die Fähigkeit, komplexe Wechselwirkungen zwischen Prädiktorvariablen zu modellieren; (4) Flexibilität zur Durchführung verschiedener Arten statistischer Datenanalyse, einschließlich Regression, Klassifizierung, Überlebensanalyse und unüberwachtes Lernen; und (5) ein Algorithmus zur Imputation fehlender Werte. Wir verglichen die Genauigkeiten von RF und vier anderer häufig verwendeter statistischer Klassifikatoren unter Verwendung von Daten zur Anwesenheit invasiver Pflanzenarten im Lava Beds National Monument, Kalifornien, USA, zur Anwesenheit seltener Flechtenarten im pazifischen Nordwesten, USA, und zu Nistplätzen für Höhlennistvögel in den Uinta Mountains, Utah, USA. Wir beobachteten in allen Anwendungen eine hohe Klassifizierungsgenauigkeit, gemessen durch Kreuzvalidierung und, im Fall der Flechtendaten, durch unabhängige Testdaten, wenn RF mit anderen gängigen Klassifizierungsmethoden verglichen wurde. Wir beobachteten auch, dass die Variablen, die RF als am wichtigsten für die Klassifizierung invasiver Pflanzenarten identifizierte, mit den Erwartungen übereinstimmten, die sich aus der Literatur ableiten lassen.

@article{doi1018900705391,
    author = "Cutler, D. Richard und Edwards, Thomas C. und Beard, Karen H. und Cutler, Adele und Hess, Kyle T. und Gibson, Jacob und Lawler, Joshua J.",
    title = "RANDOM FORESTS FOR CLASSIFICATION IN ECOLOGY",
    year = "2007",
    journal = "Ecology",
    abstract = "Klassifizierungsverfahren gehören zu den am weitesten verbreiteten statistischen Methoden in der Ökologie. Random Forests (RF) ist ein neuer und leistungsfähiger statistischer Klassifikator, der in anderen Disziplinen gut etabliert ist, in der Ökologie jedoch relativ unbekannt ist. Vorteile von RF im Vergleich zu anderen statistischen Klassifikatoren umfassen (1) sehr hohe Klassifizierungsgenauigkeit; (2) eine neuartige Methode zur Bestimmung der Variablenwichtigkeit; (3) die Fähigkeit, komplexe Wechselwirkungen zwischen Prädiktorvariablen zu modellieren; (4) Flexibilität zur Durchführung verschiedener Arten statistischer Datenanalyse, einschließlich Regression, Klassifizierung, Überlebensanalyse und unüberwachtes Lernen; und (5) ein Algorithmus zur Imputation fehlender Werte. Wir verglichen die Genauigkeiten von RF und vier anderer häufig verwendeter statistischer Klassifikatoren unter Verwendung von Daten zur Anwesenheit invasiver Pflanzenarten im Lava Beds National Monument, Kalifornien, USA, zur Anwesenheit seltener Flechtenarten im pazifischen Nordwesten, USA, und zu Nistplätzen für Höhlennistvögel in den Uinta Mountains, Utah, USA. Wir beobachteten in allen Anwendungen eine hohe Klassifizierungsgenauigkeit, gemessen durch Kreuzvalidierung und, im Fall der Flechtendaten, durch unabhängige Testdaten, wenn RF mit anderen gängigen Klassifizierungsmethoden verglichen wurde. Wir beobachteten auch, dass die Variablen, die RF als am wichtigsten für die Klassifizierung invasiver Pflanzenarten identifizierte, mit den Erwartungen übereinstimmten, die sich aus der Literatur ableiten lassen.",
    url = "https://doi.org/10.1890/07-0539.1",
    doi = "10.1890/07-0539.1",
    openalex = "W2139086914",
    references = "openalexw273955616"
}

Verknüpfung, oder der Austausch von Individuen zwischen marinen Populationen, ist ein zentrales Thema der Meeresökologie. Bei den meisten benthischen marinen Arten mit komplexen Lebenszyklen findet dieser Austausch hauptsächlich während der pelagischen Larvenstadium statt. Die geringe Größe der Larven in Verbindung mit dem weiten und komplexen flüssigen Umfeld, das sie einnehmen, erschwert unsere Fähigkeit, die Verbreitung und Verknüpfung zu quantifizieren. Hinweise aus direkten und indirekten Ansätzen unter Verwendung geochemischer und genetischer Techniken deuten darauf hin, dass Populationen von vollständig offen bis vollständig geschlossen reichen. Das Verständnis der biophysikalischen Prozesse, die zu den beobachteten Verbreitungsmustern beitragen, erfordert integrierte interdisziplinäre Ansätze, die hochauflösende biophysikalische Modellierung und empirische Daten einbeziehen. Darüber hinaus kann die unterschiedliche Überlebensrate von Larven nach der Besiedlung die Messung der Verknüpfung komplexer machen. Das Ausmaß, in dem Populationen sich selbst rekrutieren oder Subventionen von anderen Populationen erhalten, hat Konsequenzen für eine Reihe grundlegender ökologischer Prozesse, die die Populationsregulierung und -persistenz beeinflussen. Schließlich hat ein vollständiges Verständnis der Populationsverknüpfung wichtige Anwendungen für das Management und den Naturschutz.

@article{doi101146annurevmarine010908163757,
    author = "Cowen, Robert K. und Sponaugle, Su",
    title = "Larvenverbreitung und marine Populationsvernetzung",
    year = "2008",
    journal = "Annual Review of Marine Science",
    abstract = "Verknüpfung, oder der Austausch von Individuen zwischen marinen Populationen, ist ein zentrales Thema der Meeresökologie. Bei den meisten benthischen marinen Arten mit komplexen Lebenszyklen findet dieser Austausch hauptsächlich während der pelagischen Larvenstadium statt. Die geringe Größe der Larven in Verbindung mit dem weiten und komplexen flüssigen Umfeld, das sie einnehmen, erschwert unsere Fähigkeit, die Verbreitung und Verknüpfung zu quantifizieren. Hinweise aus direkten und indirekten Ansätzen unter Verwendung geochemischer und genetischer Techniken deuten darauf hin, dass Populationen von vollständig offen bis vollständig geschlossen reichen. Das Verständnis der biophysikalischen Prozesse, die zu den beobachteten Verbreitungsmustern beitragen, erfordert integrierte interdisziplinäre Ansätze, die hochauflösende biophysikalische Modellierung und empirische Daten einbeziehen. Darüber hinaus kann die unterschiedliche Überlebensrate von Larven nach der Besiedlung die Messung der Verknüpfung komplexer machen. Das Ausmaß, in dem Populationen sich selbst rekrutieren oder Subventionen von anderen Populationen erhalten, hat Konsequenzen für eine Reihe grundlegender ökologischer Prozesse, die die Populationsregulierung und -persistenz beeinflussen. Schließlich hat ein vollständiges Verständnis der Populationsverknüpfung wichtige Anwendungen für das Management und den Naturschutz.",
    url = "https://doi.org/10.1146/annurev.marine.010908.163757",
    doi = "10.1146/annurev.marine.010908.163757",
    openalex = "W2140618008",
    references = "doi1010160169534789900086, doi101046j14610248200300530x, doi101073pnas82113707, doi101093icbicj028, doi101126science11538249, doi101146annurevecolsys271477, doi101146annurevmarine010908163708, doi1018900012965820020831490prhcac20co2"
}

Die Verbindung zwischen Populationen und Lebensräumen ist für eine breite Palette ökologischer Prozesse wichtig. Das Verständnis, der Erhalt und die Wiederherstellung der Verbindung in komplexen Landschaften erfordern Verbindungsmodelle und -metriken, die zuverlässig, effizient und prozessbasiert sind. Wir stellen eine neue Klasse ökologischer Verbindungsmodelle vor, die auf der elektrischen Schwingungsnetztheorie basieren. Obwohl sie in anderen Disziplinen angewendet wurden, sind schwingungsnetztheoretische Verbindungsmodelle neu für die Ökologie. Sie bieten im Vergleich zu gängigen analytischen Verbindungsmodellen deutliche Vorteile, einschließlich einer theoretischen Grundlage in der Random-Walk-Theorie und der Fähigkeit, Beiträge mehrerer Ausbreitungspfade zu bewerten. Widerstand, Strom und Spannung, die über Graphen oder Rastergitter berechnet werden, können mit ökologischen Prozessen (wie individueller Bewegung und Genfluss) in Verbindung gebracht werden, die über große Populationsnetzwerke oder Landschaften hinweg auftreten. Effiziente Algorithmen können Netzwerke mit Millionen von Knoten oder Landschaften mit Millionen von Rasterzellen schnell lösen. Hier überblicken wir die Grundlagen der Schwingungsnetztheorie, diskutieren Beziehungen zwischen Schwingungsnetz- und Random-Walk-Theorien und beschreiben Anwendungen in Ökologie, Evolution und Erhalt. Wir geben Beispiele dafür, wie Schwingungsnetzmodelle verwendet werden können, um Bewegungsmuster und Schicksale von Random Walkern in komplexen Landschaften vorherzusagen und wichtige Lebensraumflecken und Bewegungskorridore für die Erhaltungsplanung zu identifizieren.

@article{doi1018900718611,
    author = "McRae, Brad H. und Dickson, Brett G. und Keitt, Timothy H. und Shah, Viral B.",
    title = "VERWENDUNG DER SCHWINGUNGSNETZTHEORIE ZUM MODELLIEREN DER VERBINDUNG IN ÖKOLOGIE, EVOLUTION UND ERHALT",
    year = "2008",
    journal = "Ecology",
    abstract = "Die Verbindung zwischen Populationen und Lebensräumen ist für eine breite Palette ökologischer Prozesse wichtig. Das Verständnis, der Erhalt und die Wiederherstellung der Verbindung in komplexen Landschaften erfordern Verbindungsmodelle und -metriken, die zuverlässig, effizient und prozessbasiert sind. Wir stellen eine neue Klasse ökologischer Verbindungsmodelle vor, die auf der elektrischen Schwingungsnetztheorie basieren. Obwohl sie in anderen Disziplinen angewendet wurden, sind schwingungsnetztheoretische Verbindungsmodelle neu für die Ökologie. Sie bieten im Vergleich zu gängigen analytischen Verbindungsmodellen deutliche Vorteile, einschließlich einer theoretischen Grundlage in der Random-Walk-Theorie und der Fähigkeit, Beiträge mehrerer Ausbreitungspfade zu bewerten. Widerstand, Strom und Spannung, die über Graphen oder Rastergitter berechnet werden, können mit ökologischen Prozessen (wie individueller Bewegung und Genfluss) in Verbindung gebracht werden, die über große Populationsnetzwerke oder Landschaften hinweg auftreten. Effiziente Algorithmen können Netzwerke mit Millionen von Knoten oder Landschaften mit Millionen von Rasterzellen schnell lösen. Hier überblicken wir die Grundlagen der Schwingungsnetztheorie, diskutieren Beziehungen zwischen Schwingungsnetz- und Random-Walk-Theorien und beschreiben Anwendungen in Ökologie, Evolution und Erhalt. Wir geben Beispiele dafür, wie Schwingungsnetzmodelle verwendet werden können, um Bewegungsmuster und Schicksale von Random Walkern in komplexen Landschaften vorherzusagen und wichtige Lebensraumflecken und Bewegungskorridore für die Erhaltungsplanung zu identifizieren.",
    url = "https://doi.org/10.1890/07-1861.1",
    doi = "10.1890/07-1861.1",
    openalex = "W2091202128",
    references = "doi1018900012965820020831131scmise20co2"
}

Zusammenfassung Ziel: Bewertung einer Reihe von Artenverteilungsmodellen hinsichtlich ihrer Nützlichkeit als Vorhersageinstrumente für geeignete Lebensräume und als Werkzeuge zur Entdeckung neuer Populationen von sechs seltenen Pflanzenarten, die sowohl enge geografische Verbreitungsgebiete als auch spezialisierte Habitatanforderungen aufweisen. Standort: Das Rattlesnake Creek Terrane (RCT) des Shasta‐Trinity National Forest im nördlichen Kalifornien Coast Range der Vereinigten Staaten. Methoden: Wir verwendeten Vorkommensdaten aus 25 Jahren botanischer Erhebungen des US Forest Service, Umwelt- und fernerkundliche Klimadaten, um die Verteilungen der Zielarten über das gesamte RCT zu modellieren. Die Modelle umfassten generalisierte lineare Modelle (GLM), künstliche neuronale Netze (ANN), Random Forests (RF) und Maximum-Entropy (ME). Aus den Ergebnissen generierten wir prädiktive Karten, die zur Identifizierung von Gebieten mit hoher Wahrscheinlichkeit des Vorkommens dienten. Wir unternahmen Feldbesuche an den top-ranked-Standorten, um nach neuen Populationen der Zielarten zu suchen. Ergebnisse: Random Forests lieferten die besten Ergebnisse gemäß der Fläche unter der Kurve und Kappa-Statistiken, obwohl ME in enger Übereinstimmung war. Während GLM und ANN ebenfalls gute Ergebnisse lieferten, waren sie weniger restriktiv und variabler als RF und ME. Kreuzmodell-Korrelationen waren für Arten mit den meisten Aufzeichnungen am höchsten und sanken mit der Anzahl der Aufzeichnungen. Die Modellbewertung unter Verwendung eines separaten Datensatzes bestätigte, dass RF die besten Vorhersagen für geeignete Lebensräume lieferte. Die Verwendung von RF-Ausgaben zur Priorisierung von Suchgebieten führte zur Entdeckung von 16 neuen Populationen der Zielarten. Hauptfolgerungen: Artenverteilungsmodelle wie RF und ME, die Präsenzdaten und Informationen über die Hintergrundmatrix verwenden, in der Arten nicht vorkommen, können ein effektives Werkzeug zur Entdeckung neuer Populationen seltener Pflanzenarten sein, es scheint jedoch eine untere Schwelle für die Anzahl der Vorkommen zu geben, die erforderlich ist, um ein gutes Modell zu erstellen.

@article{doi101111j14724642200900567x,
    author = "Williams, John und Seo, Changwan und Thorne, James H. und Nelson, Julie К. und Erwin, Susan A. und O'Brien, Joshua und Schwartz, Mark W.",
    title = "Using species distribution models to predict new occurrences for rare plants",
    year = "2009",
    journal = "Diversity and Distributions",
    abstract = "Zusammenfassung Ziel: Bewertung einer Reihe von Artenverteilungsmodellen hinsichtlich ihrer Nützlichkeit als Vorhersageinstrumente für geeignete Lebensräume und als Werkzeuge zur Entdeckung neuer Populationen von sechs seltenen Pflanzenarten, die sowohl enge geografische Verbreitungsgebiete als auch spezialisierte Habitatanforderungen aufweisen. Standort: Das Rattlesnake Creek Terrane (RCT) des Shasta‐Trinity National Forest im nördlichen Kalifornien Coast Range der Vereinigten Staaten. Methoden: Wir verwendeten Vorkommensdaten aus 25 Jahren botanischer Erhebungen des US Forest Service, Umwelt- und fernerkundliche Klimadaten, um die Verteilungen der Zielarten über das gesamte RCT zu modellieren. Die Modelle umfassten generalisierte lineare Modelle (GLM), künstliche neuronale Netze (ANN), Random Forests (RF) und Maximum-Entropy (ME). Aus den Ergebnissen generierten wir prädiktive Karten, die zur Identifizierung von Gebieten mit hoher Wahrscheinlichkeit des Vorkommens dienten. Wir unternahmen Feldbesuche an den top-ranked-Standorten, um nach neuen Populationen der Zielarten zu suchen. Ergebnisse: Random Forests lieferten die besten Ergebnisse gemäß der Fläche unter der Kurve und Kappa-Statistiken, obwohl ME in enger Übereinstimmung war. Während GLM und ANN ebenfalls gute Ergebnisse lieferten, waren sie weniger restriktiv und variabler als RF und ME. Kreuzmodell-Korrelationen waren für Arten mit den meisten Aufzeichnungen am höchsten und sanken mit der Anzahl der Aufzeichnungen. Die Modellbewertung unter Verwendung eines separaten Datensatzes bestätigte, dass RF die besten Vorhersagen für geeignete Lebensräume lieferte. Die Verwendung von RF-Ausgaben zur Priorisierung von Suchgebieten führte zur Entdeckung von 16 neuen Populationen der Zielarten. Hauptfolgerungen: Artenverteilungsmodelle wie RF und ME, die Präsenzdaten und Informationen über die Hintergrundmatrix verwenden, in der Arten nicht vorkommen, können ein effektives Werkzeug zur Entdeckung neuer Populationen seltener Pflanzenarten sein, es scheint jedoch eine untere Schwelle für die Anzahl der Vorkommen zu geben, die erforderlich ist, um ein gutes Modell zu erstellen.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1472-4642.2009.00567.x",
    doi = "10.1111/j.1472-4642.2009.00567.x",
    openalex = "W2113965979"
}

Es ist weithin anerkannt, dass Arten auf Klimawandel durch Verschiebungen ihres Verbreitungsgebiets reagieren. Robuste Vorhersagen solcher Veränderungen in den Artenverteilungen sind für den Naturschutz und die Politikgestaltung von zentraler Bedeutung und stellen daher große Herausforderungen in der ökologischen Forschung dar. Statistische Artenverteilungsmodelle (SDMs) wurden in diesem Kontext weit verbreitet angewendet, bleiben jedoch Kritik ausgesetzt, da sie implizit ein Gleichgewicht annehmen und weder Ausbreitung, demografische Prozesse noch biotische Interaktionen explizit berücksichtigen. In dieser Studie wurden die Auswirkungen transienter Dynamiken und ökologischer Eigenschaften und Prozesse auf die Vorhersagegenauigkeit von SDMs für Klimaprojektionen getestet. Ein räumlich explizites dynamisches Populationsmodell für mehrere Arten wurde erstellt, das artspezifische und interspezifische ökologische Prozesse, Umweltstochastizität und Klimawandel einbezieht. Artenverteilungen wurden in verschiedenen Szenarien abgetastet, und SDMs wurden durch Anwendung generalisierter linearer Modelle (GLMs) und Boosted Regression Trees (BRTs) geschätzt. Die resultierenden Modellleistungen wurden mit den vorherrschenden ökologischen Prozessen und zeitlichen Dynamiken in Verbindung gebracht. Die SDM-Leistung variierte je nach unterschiedlichen Verbreitungsdynamiken. Die Vorhersagegenauigkeiten sanken, wenn abrupte Verschiebungen des Verbreitungsgebiets auftraten, da die Arten von der Geschwindigkeit des Klimawandels eingeholt wurden, und stiegen wieder an, wenn eine neue Gleichgewichtssituation realisiert wurde. Wenn sich Verbreitungsgebiete kontrahierten, stiegen die Vorhersagegenauigkeiten an, da die Abwesenheiten gut vorhergesagt wurden. Weit ausbreitende Arten waren schneller im Nachahmen des Klimawandels und wurden von SDMs genauer vorhergesagt als kurz ausbreitende Arten. BRTs übertrafen GLMs meist. Das Vorhandensein eines Räubers und die Einbeziehung seiner Häufigkeit als Umweltprädiktor machten BRTs und GLMs in ähnlicher Weise leistungsfähig. Die Ergebnisse werden im Lichte anderer Studien diskutiert, die sich mit den Auswirkungen ökologischer Merkmale und Prozesse auf die SDM-Leistung befassen. Es werden Perspektiven für weitere Fortschritte bei SDMs und für mögliche Schnittstellen zu mechanistischeren Ansätzen gegeben, um Vorhersagen unter Umweltveränderungen zu verbessern.

@article{doi101111j16000587200905810x,
    author = "Zurell, Damaris und Jeltsch, Florian und Dormann, Carsten F. und Schröder, Boris",
    title = "Statistische Artenverteilungsmodelle in dynamisch veränderlichen Systemen: Wie gut können Vorhersagen wirklich sein?",
    year = "2009",
    journal = "Ecography",
    abstract = "Es ist weithin anerkannt, dass Arten auf Klimawandel durch Verschiebungen ihres Verbreitungsgebiets reagieren. Robuste Vorhersagen solcher Veränderungen in den Artenverteilungen sind für den Naturschutz und die Politikgestaltung von zentraler Bedeutung und stellen daher große Herausforderungen in der ökologischen Forschung dar. Statistische Artenverteilungsmodelle (SDMs) wurden in diesem Kontext weit verbreitet angewendet, bleiben jedoch Kritik ausgesetzt, da sie implizit ein Gleichgewicht annehmen und weder Ausbreitung, demografische Prozesse noch biotische Interaktionen explizit berücksichtigen. In dieser Studie wurden die Auswirkungen transienter Dynamiken und ökologischer Eigenschaften und Prozesse auf die Vorhersagegenauigkeit von SDMs für Klimaprojektionen getestet. Ein räumlich explizites dynamisches Populationsmodell für mehrere Arten wurde erstellt, das artspezifische und interspezifische ökologische Prozesse, Umweltstochastizität und Klimawandel einbezieht. Artenverteilungen wurden in verschiedenen Szenarien abgetastet, und SDMs wurden durch Anwendung generalisierter linearer Modelle (GLMs) und Boosted Regression Trees (BRTs) geschätzt. Die resultierenden Modellleistungen wurden mit den vorherrschenden ökologischen Prozessen und zeitlichen Dynamiken in Verbindung gebracht. Die SDM-Leistung variierte je nach unterschiedlichen Verbreitungsdynamiken. Die Vorhersagegenauigkeiten sanken, wenn abrupte Verschiebungen des Verbreitungsgebiets auftraten, da die Arten von der Geschwindigkeit des Klimawandels eingeholt wurden, und stiegen wieder an, wenn eine neue Gleichgewichtssituation realisiert wurde. Wenn sich Verbreitungsgebiete kontrahierten, stiegen die Vorhersagegenauigkeiten an, da die Abwesenheiten gut vorhergesagt wurden. Weit ausbreitende Arten waren schneller im Nachahmen des Klimawandels und wurden von SDMs genauer vorhergesagt als kurz ausbreitende Arten. BRTs übertrafen GLMs meist. Das Vorhandensein eines Räubers und die Einbeziehung seiner Häufigkeit als Umweltprädiktor machten BRTs und GLMs in ähnlicher Weise leistungsfähig. Die Ergebnisse werden im Lichte anderer Studien diskutiert, die sich mit den Auswirkungen ökologischer Merkmale und Prozesse auf die SDM-Leistung befassen. Es werden Perspektiven für weitere Fortschritte bei SDMs und für mögliche Schnittstellen zu mechanistischeren Ansätzen gegeben, um Vorhersagen unter Umweltveränderungen zu verbessern.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2009.05810.x",
    doi = "10.1111/j.1600-0587.2009.05810.x",
    openalex = "W1965759024",
    references = "doi1010020471722146, doi1010079781475734621, doi1010079783319194257, doi101017cbo9780511790942, doi101017s0376892997000088, doi101038nature02121, doi101046j13652656200000445x, doi101109tac19741100705, doi101111j13652656200801390x, doi101111j14610248200500792x, doi105860choice273338"
}

Species distribution models (SDMs) sind numerische Werkzeuge, die Beobachtungen des Vorkommens oder der Häufigkeit von Arten mit Umweltabschätzungen kombinieren. Sie werden verwendet, um ökologische und evolutionäre Erkenntnisse zu gewinnen und Verteilungen über Landschaften hinweg vorherzusagen, was manchmal eine Extrapolation im Raum und in der Zeit erfordert. SDMs werden derzeit in terrestrischen, Süßwasser- und marinen Bereichen weit verbreitet eingesetzt. Unterschiede in den Methoden zwischen Disziplinen spiegeln sowohl Unterschiede in der Mobilität von Arten als auch in der „etablierten Nutzung" wider. Die Realitätsnähe und Robustheit von Modellen wird durch die Auswahl relevanter Prädiktoren und die Modellierungsmethode, die Berücksichtigung der Skala, die Handhabung des Zusammenspiels zwischen Umwelt- und geografischen Faktoren sowie das Ausmaß der Extrapolation beeinflusst. Aktuelle Verbindungen zwischen der Praxis der SDMs und der ökologischen Theorie sind oft schwach und behindern den Fortschritt. Verbleibende Herausforderungen umfassen: Verbesserung der Methoden zur Modellierung von Daten nur mit Präsenz und zur Modellauswahl und -bewertung; Berücksichtigung biotischer Interaktionen; und die Abschätzung der Modellunsicherheit.

@article{doi101146annurevecolsys110308120159,
    author = "Elith, Jane und Leathwick, John R.",
    title = "Species Distribution Models: Ecological Explanation and Prediction Across Space and Time",
    year = "2009",
    journal = "Annual Review of Ecology Evolution and Systematics",
    abstract = "Species distribution models (SDMs) sind numerische Werkzeuge, die Beobachtungen des Vorkommens oder der Häufigkeit von Arten mit Umweltabschätzungen kombinieren. Sie werden verwendet, um ökologische und evolutionäre Erkenntnisse zu gewinnen und Verteilungen über Landschaften hinweg vorherzusagen, was manchmal eine Extrapolation im Raum und in der Zeit erfordert. SDMs werden derzeit in terrestrischen, Süßwasser- und marinen Bereichen weit verbreitet eingesetzt. Unterschiede in den Methoden zwischen Disziplinen spiegeln sowohl Unterschiede in der Mobilität von Arten als auch in der „etablierten Nutzung" wider. Die Realitätsnähe und Robustheit von Modellen wird durch die Auswahl relevanter Prädiktoren und die Modellierungsmethode, die Berücksichtigung der Skala, die Handhabung des Zusammenspiels zwischen Umwelt- und geografischen Faktoren sowie das Ausmaß der Extrapolation beeinflusst. Aktuelle Verbindungen zwischen der Praxis der SDMs und der ökologischen Theorie sind oft schwach und behindern den Fortschritt. Verbleibende Herausforderungen umfassen: Verbesserung der Methoden zur Modellierung von Daten nur mit Präsenz und zur Modellauswahl und -bewertung; Berücksichtigung biotischer Interaktionen; und die Abschätzung der Modellunsicherheit.",
    url = "https://doi.org/10.1146/annurev.ecolsys.110308.120159",
    doi = "10.1146/annurev.ecolsys.110308.120159",
    openalex = "W2097601813",
    references = "doi1010079780387848587, doi101016jecolmodel200503026, doi101016s0304380000003549, doi101111j001438202004tb00461x, doi101111j13652656200801390x, doi101111j14610248200500792x, doi101111j14610248200801277x, doi101111j20060906759004596x, doi101146annurevecolsys39110707173430, doi1018900012965820020832248esorwd20co2, doi1023071931600, doi1023071941447, doi1023071943577, doi1023072669574, doi1023073802723, doi1023073803117"
}

Die Hypothese des „Pace-of-Life-Syndroms" (POLS) besagt, dass eng verwandte Arten oder Populationen, die unterschiedlichen ökologischen Bedingungen ausgesetzt sind, sich in einer Reihe von metabolischen, hormonellen und immunologischen Merkmalen unterscheiden, die mit den lebensgeschichtlichen Besonderheiten, die mit diesen Bedingungen zusammenhängen, koevolviert haben. Überraschenderweise wurden zwei wichtige Dimensionen des POLS-Konzepts vernachlässigt: (i) trotz zunehmender Belege für zahlreiche Verbindungen zwischen verhaltensbezogenen, physiologischen und lebensgeschichtlichen Merkmalen wurden Verhaltensweisen im POLS bisher selten berücksichtigt; (ii) das POLS könnte leicht auf die Untersuchung der Kovariation von Merkmalen zwischen Individuen innerhalb einer Population angewendet werden. In diesem Papier schlagen wir vor, dass konsistente verhaltensbezogene Unterschiede zwischen Individuen, oder Persönlichkeit, mit lebensgeschichtlichen und physiologischen Unterschieden auf der Ebene innerhalb einer Population, zwischen Populationen und zwischen Arten korrelieren. Wir diskutieren, wie das POLS ein heuristisches Rahmenwerk bietet, in dem Persönlichkeitsstudien integriert werden können, um zu untersuchen, wie Variationen in Persönlichkeitsmerkmalen innerhalb von Populationen aufrechterhalten werden.

@article{doi101098rstb20100208,
    author = "Réale, Denis und Garant, Dany und Humphries, Murray M. und Bergeron, Patrick und Careau, Vincent und Montiglio, Pierre‐Olivier",
    title = "Persönlichkeit und die Entstehung des Konzepts des „Pace-of-Life-Syndroms" auf Populationsniveau",
    year = "2010",
    journal = "Philosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences",
    abstract = "Die Hypothese des „Pace-of-Life-Syndroms" (POLS) besagt, dass eng verwandte Arten oder Populationen, die unterschiedlichen ökologischen Bedingungen ausgesetzt sind, sich in einer Reihe von metabolischen, hormonellen und immunologischen Merkmalen unterscheiden, die mit den lebensgeschichtlichen Besonderheiten, die mit diesen Bedingungen zusammenhängen, koevolviert haben. Überraschenderweise wurden zwei wichtige Dimensionen des POLS-Konzepts vernachlässigt: (i) trotz zunehmender Belege für zahlreiche Verbindungen zwischen verhaltensbezogenen, physiologischen und lebensgeschichtlichen Merkmalen wurden Verhaltensweisen im POLS bisher selten berücksichtigt; (ii) das POLS könnte leicht auf die Untersuchung der Kovariation von Merkmalen zwischen Individuen innerhalb einer Population angewendet werden. In diesem Papier schlagen wir vor, dass konsistente verhaltensbezogene Unterschiede zwischen Individuen, oder Persönlichkeit, mit lebensgeschichtlichen und physiologischen Unterschieden auf der Ebene innerhalb einer Population, zwischen Populationen und zwischen Arten korrelieren. Wir diskutieren, wie das POLS ein heuristisches Rahmenwerk bietet, in dem Persönlichkeitsstudien integriert werden können, um zu untersuchen, wie Variationen in Persönlichkeitsmerkmalen innerhalb von Populationen aufrechterhalten werden.",
    url = "https://doi.org/10.1098/rstb.2010.0208",
    doi = "10.1098/rstb.2010.0208",
    openalex = "W2102429818",
    references = "doi101086282461, doi101093oso97801985406630010001, doi101126science1070315, doi101126science3576198"
}

Statistische Artenverteilungsmodelle (SDMs) werden weit verbreitet eingesetzt, um potenzielle Veränderungen in Artenverteilungen unter Klimawandelszenarien vorherzusagen. Wir schlagen vor, dass wir den konzeptionellen Rahmen und die ökologischen Annahmen überdenken müssen, auf denen die Beziehung zwischen Artenverteilungen und Umwelt basiert. Wir präsentieren einen einfachen konzeptionellen Rahmen, um die Auswahl von Umweltprädiktoren und Datenauflösungsskalen zu untersuchen. Diese variieren in jüngsten Publikationen stark, wobei Licht unzureichend in den Modellen berücksichtigt wird. Mit dem Fokus auf Licht als notwendige Komponente von Pflanzen-SDMs überblicken wir kurz seine Abhängigkeit von Exposition und Hangneigung sowie den bestehenden Kenntnisstand über seinen Einfluss auf die Pflanzenverteilung. Unterschiede in Lichtregimen zwischen nord- und südseitigen Expositionen in gemäßigten Breiten können Temperaturunterschiede erzeugen, die einer Verschiebung von 200 km polwärts entsprechen. Lokale Topografie kann Refugien schaffen, die in vielen Klimawandel-SDMs mit grob skalierten Daten nicht erkannt werden. Wir argumentieren, dass aktuelle Annahmen über die Auswahl von Prädiktoren und Datenauflösung weiterer Prüfung bedürfen. Die Anwendung dieser Ideen kann viele Fragen zu Skala, Ausdehnung und Auswahl von Prädiktoren klären und potenziell die Nutzung von SDMs für die Klimawandelmodellierung der Biodiversität verbessern.

@article{doi101111j13652699201002416x,
    author = "Austin, Mike P. und Niel, Kimberly P. Van",
    title = "Verbesserung von Artenverteilungsmodellen für Klimawandelforschung: Variablenselektion und Skala",
    year = "2010",
    journal = "Journal of Biogeography",
    abstract = "Statistische Artenverteilungsmodelle (SDMs) werden weit verbreitet eingesetzt, um potenzielle Veränderungen in Artenverteilungen unter Klimawandelszenarien vorherzusagen. Wir schlagen vor, dass wir den konzeptionellen Rahmen und die ökologischen Annahmen überdenken müssen, auf denen die Beziehung zwischen Artenverteilungen und Umwelt basiert. Wir präsentieren einen einfachen konzeptionellen Rahmen, um die Auswahl von Umweltprädiktoren und Datenauflösungsskalen zu untersuchen. Diese variieren in jüngsten Publikationen stark, wobei Licht unzureichend in den Modellen berücksichtigt wird. Mit dem Fokus auf Licht als notwendige Komponente von Pflanzen-SDMs überblicken wir kurz seine Abhängigkeit von Exposition und Hangneigung sowie den bestehenden Kenntnisstand über seinen Einfluss auf die Pflanzenverteilung. Unterschiede in Lichtregimen zwischen nord- und südseitigen Expositionen in gemäßigten Breiten können Temperaturunterschiede erzeugen, die einer Verschiebung von 200 km polwärts entsprechen. Lokale Topografie kann Refugien schaffen, die in vielen Klimawandel-SDMs mit grob skalierten Daten nicht erkannt werden. Wir argumentieren, dass aktuelle Annahmen über die Auswahl von Prädiktoren und Datenauflösung weiterer Prüfung bedürfen. Die Anwendung dieser Ideen kann viele Fragen zu Skala, Ausdehnung und Auswahl von Prädiktoren klären und potenziell die Nutzung von SDMs für die Klimawandelmodellierung der Biodiversität verbessern.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1365-2699.2010.02416.x",
    doi = "10.1111/j.1365-2699.2010.02416.x",
    openalex = "W1496467185",
    references = "doi101016s0304380000003549, doi101016s0925857400001786, doi101017cbo9780511810602, doi101017cbo9780511845727, doi101046j1466822x200300042x, doi1010970001069419411100000009, doi101111j13652699200601584x, doi101111j14668238200700359x, doi101146annurevecolsys110308120159, doi102307211491"
}

Zusammenfassung Ziel: Zu zeigen, dass Multi-Modellierungsmethoden effektiv eingesetzt wurden, um statische Artenverbreitungsmodelle (SDM), die das räumliche Muster geeigneter Lebensräume vorhersagen, mit dynamischen Landschafts- und Populationsmodellen zu kombinieren, um die Auswirkungen von Umweltveränderungen auf den Status von Arten zu prognostizieren – ein wichtiges Ziel der konservativen Biogeographie. Methoden: Drei Ansätze wurden betrachtet: (1) Einbeziehung von Modellen der Artenwanderung, um die Fähigkeit einer Art zu verstehen, geeignete Lebensräume an neuen Standorten zu besetzen; (2) Verknüpfung von Modellen der Landschaftsstörung und Sukzession mit Modellen der Habitatgeeignetheit; und (3) vollständige Verknüpfung von Modellen der Habitatgeeignetheit, Habitatdynamik und räumlich expliziter Populationsdynamik. Ergebnisse: Die Verknüpfung von Arten-Umwelt-Beziehungen, Landschaftsdynamik und Populationsdynamik in einem Multi-Modellierungsrahmen ermöglicht die Vorhersage der kombinierten Auswirkungen des Klimawandels (beeinflussend Artenverbreitung und Vitalraten) und der Landbedeckungsdynamik (Landnutzungsänderung, veränderte Störungsregime) auf Arten. Dieser Ansatz ist nur dann machbar, wenn die Lebenszyklusparameter und Habitatanforderungen der Art gut verstanden sind. Hauptfolgerungen: Prognosen der Auswirkungen des globalen Wandels auf Arten können verbessert werden, indem multiple Ursachen berücksichtigt werden. Eine Reihe von Methoden stehen zur Verfügung, um die Wechselwirkungen zwischen sich ändernder Habitatgeeignetheit, Habitatdynamik und Populationsreaktion zu adressieren, die in ihrer Komplexität, Realitätsnähe und Datenanforderungen variieren.

@article{doi101111j14724642201000641x,
    author = "Franklin, Janet",
    title = "Moving beyond static species distribution models in support of conservation biogeography",
    year = "2010",
    journal = "Diversity and Distributions",
    abstract = "Abstract Aim To demonstrate that multi‐modelling methods have effectively been used to combine static species distribution models (SDM), predicting the geographical pattern of suitable habitat, with dynamic landscape and population models to forecast the impacts of environmental change on species' status, an important goal of conservation biogeography. Methods Three approaches were considered: (1) incorporating models of species migration to understand the ability of a species to occupy suitable habitat in new locations; (2) linking models of landscape disturbance and succession to models of habitat suitability; and (3) fully linking models of habitat suitability, habitat dynamics and spatially explicit population dynamics. Results Linking species–environment relationships, landscape dynamics and population dynamics in a multi‐modelling framework allows the combined impacts of climate change (affecting species distribution and vital rates) and land cover dynamics (land use change, altered disturbance regimes) on species to be predicted. This approach is only feasible if the life history parameters and habitat requirements of the species are well understood. Main conclusions Forecasts of the impacts of global change on species may be improved by considering multiple causes. A range of methods are available to address the interactions of changing habitat suitability, habitat dynamics and population response that vary in their complexity, realism and data requirements.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1472-4642.2010.00641.x",
    doi = "10.1111/j.1472-4642.2010.00641.x",
    openalex = "W1555708599",
    references = "doi101111j16000587200905810x"
}

Um Schädlinge zu bekämpfen, wird eine spezifische Managementstrategie namens Schwellenwertstrategie vorgeschlagen, die durch Filippov-Systeme (oder stückweise glatte Systeme) beschrieben werden kann. Ziel dieser Arbeit ist es, eine Vielzahl von Bifurkationsphänomenen der Gleichgewichte und gleitenden Zyklen von Filippov-Zweistufen-Modellen für strukturierte Populationen mit dichteabhängigen Geburtenraten pro Individuum und Übergangsraten von der juvenilen Klasse in die erwachsene Klasse zu untersuchen. Es wird gezeigt, dass allein die Konkurrenz zwischen Erwachsenen mehrere gleitende Segmente und mehrere Pseudogleichgewichte hervorrufen kann, während die gemeinsame Konkurrenz zwischen Erwachsenen und zwischen juvenilen Individuen zu reichen gleitenden Bifurkationen führen kann. Wenn sich der Schwellenwert ändert, treten nacheinander lokale gleitende Bifurkationen auf, einschließlich Randknoten (Sattel), Tangenzialität und Pseudo-Sattelknoten-Bifurkationen, und globale gleitende Bifurkationen, einschließlich Buckling-Bifurkationen der gleitenden Zyklen, gleitender Kreuzungs-Bifurkationen und Pseudohomoklin-Bifurkationen, können vorhanden sein. Die Kontrolle durch Schwellenwertstrategie wurde als leicht umsetzbar und nützlich im Schädlingsmanagement gezeigt, was dazu verwendet werden kann, die Möglichkeit mehrfacher Schädlingsausbrüche zu verhindern oder die Dichte der Schädlinge auf einem gewünschten Niveau wie einem ökonomischen Schwellenwert zu stabilisieren.

@article{doi101137110847020,
    author = "Tang, Sanyi and Liang, Juhua and Xiao, Yanni and Cheke, Robert",
    title = "Sliding Bifurcations of Filippov Two Stage Pest Control Models with Economic Thresholds",
    year = "2012",
    journal = "SIAM Journal on Applied Mathematics",
    abstract = "In order to control pests, a specific management strategy called the threshold policy is proposed, which can be described by Filippov systems (or piecewise smooth systems). The aim of this work is to investigate a variety of bifurcation phenomena of the equilibria and sliding cycles of Filippov two stage structured population models with density dependent per capita birth rates and transition rates from the juvenile class into the adult class. It is shown that interadult competition alone can give rise to multiple sliding segments and multiple pseudoequilibria, whilst interadult and interjuvenile competition together can result in rich sliding bifurcations. As the threshold value varies, local sliding bifurcations including boundary node (saddle), tangency, and pseudo--saddle-node bifurcations occur sequentially, and global sliding bifurcations including buckling bifurcations of the sliding cycles, sliding crossing bifurcations, and pseudohomoclinic bifurcations can be present. Threshold policy control has been shown to be easily implemented and useful in pest management, which can be used to prevent the possibility of multiple pest outbreaks or cause the density of pests to stabilize at a desired level such as an economic threshold.",
    url = "https://doi.org/10.1137/110847020",
    doi = "10.1137/110847020",
    openalex = "W2065242464",
    references = "doi101016jmbs200806008"
}

Zusammenfassung Ziel Fortschritte in ökologischen Methoden zur Vorhersage von Artenverteilungen sind eine entscheidende Voraussetzung für die Ableitung fundierter Managementmaßnahmen. MaxEnt-Modelle sind ein beliebtes Werkzeug zur Vorhersage von Artenverteilungen, da sie als befähigt gelten, mit spärlichen, unregelmäßig erhobenen Daten und geringfügigen Positionsfehlern gut umzugehen. Obwohl eine grundlegende Annahme von MaxEnt besteht, dass das gesamte Untersuchungsgebiet systematisch erfasst wurde, werden MaxEnt-Modelle in der Praxis üblicherweise aus Vorkommensdaten aufgebaut, die räumlich zu besser untersuchten Gebieten hin verzerrt sind. Zwei gängige, jedoch nicht verglichene Strategien, um mit ungleichem Erhebungsaufwand umzugehen, sind das räumliche Filtern von Vorkommensdaten und die Hintergrundmanipulation unter Verwendung von Umweltdaten mit demselben räumlichen Bias wie die Vorkommensdaten. Wir haben diese Strategien mit simulierten Daten und einem kürzlich zusammengestellten Datensatz über den Malaienmarder Viverra tangalunga auf Borneo getestet. Standort Borneo, Südostasien. Methoden Wir haben 504 Vorkommensaufzeichnungen von Malaienmardern aus Borneo zusammengestellt, wovon 291 Aufzeichnungen von 2001 bis 2011 stammen, und diese in der MaxEnt-Analyse (Basis-Szenario) zusammen mit 25 Umwelteingangsvariablen verwendet. Wir haben Datensätze für zwei virtuelle Arten (ähnlich einer gebietsbeschränkten Hochland- und einer Tieflandart) mit derselben Anzahl von Aufzeichnungen für das Modelltraining simuliert. Da die Vorkommensaufzeichnungen zu nordöstlichem Borneo hin verzerrt waren, untersuchten wir die Wirksamkeit des räumlichen Filterns gegenüber der Hintergrundmanipulation, um Über- oder Unterprognosen in bestimmten Gebieten zu reduzieren. Ergebnisse Das räumliche Filtern minimierte Auslassungsfehler (falsch negative) und Einbeziehungsfehler (falsch positive). Wir empfehlen, dass bei unzureichender Stichprobengröße, die ein räumliches Filtern nicht zulässt, die Manipulation des Hintergrunddatensatzes vorzuziehen ist, anstatt den Erhebungsbias nicht zu korrigieren, obwohl die Prognosen vergleichsweise schwach waren und die Einbeziehungsfehler zunahmen. Hauptfolgerungen Wir schließen, dass eine wesentliche Verbesserung der Qualität von Modellprognosen erreicht werden kann, wenn ungleicher Erhebungsaufwand berücksichtigt wird, wodurch die Wirksamkeit der Artenschutzplanung verbessert wird.

@article{doi101111ddi12096,
    author = "Kramer‐Schadt, Stephanie and Niedballa, Jürgen and Pilgrim, John D. and Schröder, Boris and Lindenborn, Jana and Reinfelder, Vanessa and Stillfried, Milena and Heckmann, Ilja and Scharf, Anne K. and Augeri, Dave M. and Cheyne, Susan M. and Hearn, Andrew J. and Ross, Joanna and Macdonald, David W. and Mathai, John and Eaton, James A. and Marshall, Andrew J. and Semiadi, Gono and Rustam, Rustam and Bernard, Henry and Alfred, Raymond and Samejima, Hiromitsu and Duckworth, J. W. and Breitenmoser‐Würsten, Christine and Belant, Jerrold L. and Hofer, Heribert and Wilting, Andreas",
    title = "The importance of correcting for sampling bias in MaxEnt species distribution models",
    year = "2013",
    journal = "Diversity and Distributions",
    abstract = "Zusammenfassung Ziel Fortschritte in ökologischen Methoden zur Vorhersage von Artenverteilungen sind eine entscheidende Voraussetzung für die Ableitung fundierter Managementmaßnahmen. MaxEnt-Modelle sind ein beliebtes Werkzeug zur Vorhersage von Artenverteilungen, da sie als befähigt gelten, mit spärlichen, unregelmäßig erhobenen Daten und geringfügigen Positionsfehlern gut umzugehen. Obwohl eine grundlegende Annahme von MaxEnt besteht, dass das gesamte Untersuchungsgebiet systematisch erfasst wurde, werden MaxEnt-Modelle in der Praxis üblicherweise aus Vorkommensdaten aufgebaut, die räumlich zu besser untersuchten Gebieten hin verzerrt sind. Zwei gängige, jedoch nicht verglichene Strategien, um mit ungleichem Erhebungsaufwand umzugehen, sind das räumliche Filtern von Vorkommensdaten und die Hintergrundmanipulation unter Verwendung von Umweltdaten mit demselben räumlichen Bias wie die Vorkommensdaten. Wir haben diese Strategien mit simulierten Daten und einem kürzlich zusammengestellten Datensatz über den Malaienmarder Viverra tangalunga auf Borneo getestet. Standort Borneo, Südostasien. Methoden Wir haben 504 Vorkommensaufzeichnungen von Malaienmardern aus Borneo zusammengestellt, wovon 291 Aufzeichnungen von 2001 bis 2011 stammen, und diese in der MaxEnt-Analyse (Basis-Szenario) zusammen mit 25 Umwelteingangsvariablen verwendet. Wir haben Datensätze für zwei virtuelle Arten (ähnlich einer gebietsbeschränkten Hochland- und einer Tieflandart) mit derselben Anzahl von Aufzeichnungen für das Modelltraining simuliert. Da die Vorkommensaufzeichnungen zu nordöstlichem Borneo hin verzerrt waren, untersuchten wir die Wirksamkeit des räumlichen Filterns gegenüber der Hintergrundmanipulation, um Über- oder Unterprognosen in bestimmten Gebieten zu reduzieren. Ergebnisse Das räumliche Filtern minimierte Auslassungsfehler (falsch negative) und Einbeziehungsfehler (falsch positive). Wir empfehlen, dass bei unzureichender Stichprobengröße, die ein räumliches Filtern nicht zulässt, die Manipulation des Hintergrunddatensatzes vorzuziehen ist, anstatt den Erhebungsbias nicht zu korrigieren, obwohl die Prognosen vergleichsweise schwach waren und die Einbeziehungsfehler zunahmen. Hauptfolgerungen Wir schließen, dass eine wesentliche Verbesserung der Qualität von Modellprognosen erreicht werden kann, wenn ungleicher Erhebungsaufwand berücksichtigt wird, wodurch die Wirksamkeit der Artenschutzplanung verbessert wird.",
    url = "https://doi.org/10.1111/ddi.12096",
    doi = "10.1111/ddi.12096",
    openalex = "W2109735604",
    references = "doi101111j09067590200503957x, doi101146annurevecolsys110308120159"
}

Angaben über den Zusammenbruch kleiner Herbivorenzyklen seit den 1980er Jahren haben Bedenken hinsichtlich des Verlusts wesentlicher Ökosystemfunktionen geweckt. Ob solche Phänomene allgemein sind und auf externe Umweltveränderungen oder auf intrinsische Prozessstochastizität zurückzuführen sind, ist derzeit unbekannt. Unter Verwendung einer großen Zusammenstellung von Zeitreihen von Wieselbeständen zeigen wir eine konsistente Dämpfung der Zyklusamplitude, die mit einer Verringerung des Winterpopulationwachstums einhergeht, obwohl die Regulationsprozesse, die für die Zyklizität verantwortlich sind, nicht verloren gegangen sind. Das zugrundeliegende Syndrom der Veränderung in ganz Europa und bei grasfressenden Wieselarten deutet auf einen gemeinsamen klimatischen Treiber hin. In Zukunft sind zunehmende Intervalle von schwankenden Populationen kleiner Herbivoren mit niedriger Amplitude zu erwarten, und diese können kaskadierende Auswirkungen auf trophische Netze über Ökosysteme hinweg haben.

@article{doi101126science1228992,
    author = "Cornulier, Thomas und Yoccoz, Nigel G. und Bretagnolle, Vincent und Brommer, Jon E. und Butet, Alain und Ecke, Frauke und Elston, David A. und Framstad, Erik und Henttonen, Heikki und Hörnfeldt, Birger und Huitu, Otso und Imholt, Christian und Ims, Rolf A. und Jacob, Jens und Jędrzejewska, Bogumiła und Millon, Alexandre und Petty, Steve J. und Pietiäinen, Hannu und Tkadlec, Emil und Zub, Karol und Lambin, Xavier",
    title = "Europe-Wide Dampening of Population Cycles in Keystone Herbivores",
    year = "2013",
    journal = "Science",
    abstract = "Angaben über den Zusammenbruch kleiner Herbivorenzyklen seit den 1980er Jahren haben Bedenken hinsichtlich des Verlusts wesentlicher Ökosystemfunktionen geweckt. Ob solche Phänomene allgemein sind und auf externe Umweltveränderungen oder auf intrinsische Prozessstochastizität zurückzuführen sind, ist derzeit unbekannt. Unter Verwendung einer großen Zusammenstellung von Zeitreihen von Wieselbeständen zeigen wir eine konsistente Dämpfung der Zyklusamplitude, die mit einer Verringerung des Winterpopulationwachstums einhergeht, obwohl die Regulationsprozesse, die für die Zyklizität verantwortlich sind, nicht verloren gegangen sind. Das zugrundeliegende Syndrom der Veränderung in ganz Europa und bei grasfressenden Wieselarten deutet auf einen gemeinsamen klimatischen Treiber hin. In Zukunft sind zunehmende Intervalle von schwankenden Populationen kleiner Herbivoren mit niedriger Amplitude zu erwarten, und diese können kaskadierende Auswirkungen auf trophische Netze über Ökosysteme hinweg haben.",
    url = "https://doi.org/10.1126/science.1228992",
    doi = "10.1126/science.1228992",
    openalex = "W2081019150",
    references = "doi1023073546809"
}

Um die vergleichbaren Fähigkeiten von sechs verschiedenen bioklimatischen Modellen in einem unabhängigen Gebiet zu untersuchen, wurde die Verteilung von acht verschiedenen Arten auf globaler Ebene und in Australien herangezogen. Globale Ebene und Australien. Wir testeten eine Vielzahl von bioklimatischen Modellen für acht verschiedene Pflanzenarten unter Verwendung von fünf diskriminierenden korrelativen Artenverteilungsmodellen (SDMs), darunter Generalized Linear Model (GLM), MaxEnt, Random Forest (RF), Boosted Regression Tree (BRT), Bioclim, zusammen mit CLIMEX (CL) als mechanistischem Nischenmodell. Diese Modelle wurden mit einem Trainingsdatensatz verfügbarer globaler Daten angepasst, wobei australische Standorte ausgeschlossen wurden. Die Fähigkeiten dieser Techniken zur Projektion geeigneter Klimabedingungen, basierend auf unabhängigen Aufzeichnungen für diese Arten in Australien, wurden verglichen. Somit wird Australien nicht zur Kalibrierung der Modelle verwendet und ist daher als unabhängiges Gebiet hinsichtlich geografischer Standorte zu betrachten. Um Leistungsfähigkeit zu bewerten und zu vergleichen, nutzten wir die Fläche unter den receiver operating characteristic (ROC)-Kurven (AUC), den true skill statistic (TSS) und die anteiligen vorhergesagten Flächen für alle SDMs. Zusätzlich bewerteten wir zufriedenstellende Übereinstimmungen zwischen den Ergebnissen der sechs verschiedenen bioklimatischen Modelle für alle acht Arten in Australien. Die Modellierungsmethode beeinflusste die Vorhersagen der potenziellen Verteilung unter dem aktuellen Klima. Allerdings zeigten die Nutzung der Sensitivität und die anteiligen vorhergesagten Flächen, dass GLM, MaxEnt, Bioclim und CL die höchste Sensitivität für australische Klimabedingungen aufwiesen. Bioclim berechnete die höchste anteilige vorhergesagte Fläche eines unabhängigen Gebiets, während RF und BRT schlecht abschneiden. Für viele Anwendungen ist es schwierig zu entscheiden, welches bioklimatische Modell verwendet werden soll. Diese Forschung zeigt, dass mit verschiedenen SDMs in einem unabhängigen Gebiet variable Ergebnisse erzielt werden. Diese Forschung zeigt auch, dass die SDMs für verschiedene Arten unterschiedliche Ergebnisse liefern; beispielsweise kann Bioclim für eine Art nicht gut funktionieren, aber für andere Arten besser. Auch bei der Projektion einer „großen" Anzahl von Arten in neue Umgebungen oder in einem unabhängigen Gebiet ist die Auswahl des „besten" Modells/Verfahrens oft weniger zuverlässig als ein Ensemble-Modellierungsansatz. Darüber hinaus ist es von entscheidender Bedeutung, die Genauigkeit der SDM-Vorhersagen zu verstehen. Weiterhin sind TSS zusammen mit den anteiligen vorhergesagten Flächen geeignete Werkzeuge zur Messung der Genauigkeit zwischen Modellergebnissen, insbesondere bei Projektionen in einem unabhängigen Gebiet, während AUC sich als ungeeignet erwiesen hat. Unsere Studie hebt hervor, dass jedes dieser Modelle (CL, Bioclim, GLM, MaxEnt, BRT und RF) leicht unterschiedliche Ergebnisse bei Projektionen liefert und dass es sicherer sein kann, ein Ensemble von Modellen zu verwenden.

@article{doi101002ece32332,
    author = "Shabani, Farzin und Kumar, Lalit und Ahmadi, Mohsen",
    title = "Vergleich der absoluten Leistung verschiedener korrelativer und mechanistischer Artenverbreitungsmodelle in einem unabhängigen Gebiet",
    year = "2016",
    journal = "Ecology and Evolution",
    abstract = {Um die vergleichbaren Fähigkeiten von sechs verschiedenen bioklimatischen Modellen in einem unabhängigen Gebiet zu untersuchen, wurde die Verbreitung von acht verschiedenen Arten verwendet, die weltweit und in Australien verfügbar sind. Weltweite Skala und Australien. Wir testeten eine Vielzahl von bioklimatischen Modellen für acht verschiedene Pflanzenarten unter Verwendung von fünf diskriminierenden korrelativen Artenverbreitungsmodellen (SDMs), einschließlich Generalized Linear Model (GLM), MaxEnt, Random Forest (RF), Boosted Regression Tree (BRT), Bioclim, zusammen mit CLIMEX (CL) als mechanistischem Nischenmodell. Diese Modelle wurden mit einem Trainingsdatensatz verfügbarer globaler Daten angepasst, jedoch unter Ausschluss australischer Standorte. Die Fähigkeiten dieser Techniken zur Projektion geeigneter Klimabedingungen basierend auf unabhängigen Aufzeichnungen für diese Arten in Australien wurden verglichen. Daher wird Australien nicht zur Kalibrierung der Modelle verwendet und ist somit als unabhängiges Gebiet hinsichtlich geografischer Standorte zu betrachten. Um Leistung zu bewerten und zu vergleichen, nutzten wir die Fläche unter den Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurven (AUC), den True Skill Statistic (TSS) und die anteiligen vorhergesagten Flächen für alle SDMs. Zusätzlich bewerteten wir zufriedenstellende Übereinstimmungen zwischen den Ergebnissen der sechs verschiedenen bioklimatischen Modelle für alle acht Arten in Australien. Die Modellierungsmethode beeinflusste die Vorhersagen der potenziellen Verbreitung unter dem aktuellen Klima. Allerdings zeigten die Nutzung der Sensitivität und der anteiligen vorhergesagten Flächen, dass GLM, MaxEnt, Bioclim und CL die höchste Sensitivität für australische Klimabedingungen aufwiesen. Bioclim berechnete die höchste anteilige vorhergesagte Fläche eines unabhängigen Gebiets, während RF und BRT schlecht abschneiden. Für viele Anwendungen ist es schwierig zu entscheiden, welches bioklimatische Modell verwendet werden soll. Diese Forschung zeigt, dass mit verschiedenen SDMs in einem unabhängigen Gebiet variable Ergebnisse erzielt werden. Diese Forschung zeigt auch, dass die SDMs für verschiedene Arten unterschiedliche Ergebnisse liefern; beispielsweise kann Bioclim für eine Art nicht gut funktionieren, aber für andere Arten besser. Auch bei der Projektion einer „großen" Anzahl von Arten in neue Umgebungen oder in einem unabhängigen Gebiet ist die Auswahl des „besten" Modells/Verfahrens oft weniger zuverlässig als ein Ensemble-Modellierungsansatz. Darüber hinaus ist es entscheidend, die Genauigkeit der SDM-Vorhersagen zu verstehen. Weiterhin sind TSS zusammen mit anteiligen vorhergesagten Flächen geeignete Werkzeuge zur Messung der Genauigkeit zwischen Modellergebnissen, insbesondere bei Projektionen in einem unabhängigen Gebiet, während AUC sich als ungeeignet erwiesen hat. Unsere Studie hebt hervor, dass jedes dieser Modelle (CL, Bioclim, GLM, MaxEnt, BRT und RF) leicht unterschiedliche Ergebnisse bei Projektionen liefert und dass es sicherer sein kann, ein Ensemble von Modellen zu verwenden.},
    url = "https://doi.org/10.1002/ece3.2332",
    doi = "10.1002/ece3.2332",
    openalex = "W2476764914",
    references = "doi101111j13652699201002416x"
}

Die Modellierung von Artenverteilungen ist ein wertvolles Werkzeug mit vielen Anwendungen in der Ökologie und der Evolutionsbiologie. Die Auswahl biologisch sinnvoller Umweltvariablen, die die relative Habitatgeeignheit bestimmen, ist ein entscheidender Aspekt der Modellierungs-Pipeline. Die 19 bioklimatischen Variablen von WorldClim werden häufig verwendet, hauptsächlich weil sie leicht zugänglich und global für vergangene, gegenwärtige und zukünftige Klimaszenarien verfügbar sind. Doch die Verfügbarkeit von relativ wenigen anderen vergleichbaren Umweltdatensätzen kann unsere Fähigkeit einschränken, geeignete Variablen auszuwählen, die die Verteilung einer Art am erfolgreichsten charakterisieren. Wir haben in der Literatur ein Set von 16 klimatischen und zwei topographischen Variablen identifiziert, das wir ENVIREM-Datensatz nennen, von denen viele wahrscheinlich eine direkte Relevanz für ökologische oder physiologische Prozesse haben, die die Artenverteilungen bestimmen. Wir haben dieses Set von Variablen mit denselben Auflösungen wie WorldClim für die Gegenwart, das mittlere Holozän und das letzte Glazialmaximum (LGM) generiert. Für 20 nordamerikanische Wirbeltierspezies haben wir dann bewertet, ob die Einbeziehung der ENVIREM-Variablen zu verbesserten Artenverteilungsmodellen führte im Vergleich zu Modellen, die nur die bestehenden WorldClim-Variablen verwenden. Wir fanden heraus, dass die Einbeziehung des ENVIREM-Datensatzes in den Pool der Variablen zur Auswahl zu erheblichen Verbesserungen der Nischenmodellierungsleistung bei 13 von 20 Spezies führte. Wir zeigen auch, dass Unterschiede in den projizierten Verteilungen bei Modellen, die mit verschiedenen Umweltvariablen konstruiert wurden, im LGM oft größer waren als in der Gegenwart. Diese Variablen sind in Anwendungen der Artenverteilungsmodellierung wertvoll zu berücksichtigen, insbesondere da viele der Variablen direkte Verbindungen zu Prozessen haben, die für die Artenökologie wichtig sind. Wir stellen diese Variablen zum Download in mehreren Auflösungen und für mehrere Zeitperioden unter envirem.github.io bereit. Darüber hinaus haben wir das R-Paket 'envirem' geschrieben, um die Generierung dieser Variablen aus anderen Eingabedatensätzen zu erleichtern.

@article{doi101111ecog02880,
    author = "Title, Pascal O. und Bemmels, Jordan B.",
    title = "ENVIREM: ein erweitertes Set bioklimatischer und topographischer Variablen erhöht die Flexibilität und verbessert die Leistung der ökologischen Nischenmodellierung",
    year = "2017",
    journal = "Ecography",
    abstract = "Die Modellierung von Artenverteilungen ist ein wertvolles Werkzeug mit vielen Anwendungen in der Ökologie und der Evolutionsbiologie. Die Auswahl biologisch sinnvoller Umweltvariablen, die die relative Habitatgeeignheit bestimmen, ist ein entscheidender Aspekt der Modellierungs-Pipeline. Die 19 bioklimatischen Variablen von WorldClim werden häufig verwendet, hauptsächlich weil sie leicht zugänglich und global für vergangene, gegenwärtige und zukünftige Klimaszenarien verfügbar sind. Doch die Verfügbarkeit von relativ wenigen anderen vergleichbaren Umweltdatensätzen kann unsere Fähigkeit einschränken, geeignete Variablen auszuwählen, die die Verteilung einer Art am erfolgreichsten charakterisieren. Wir haben in der Literatur ein Set von 16 klimatischen und zwei topographischen Variablen identifiziert, das wir ENVIREM-Datensatz nennen, von denen viele wahrscheinlich eine direkte Relevanz für ökologische oder physiologische Prozesse haben, die die Artenverteilungen bestimmen. Wir haben dieses Set von Variablen mit denselben Auflösungen wie WorldClim für die Gegenwart, das mittlere Holozän und das letzte Glazialmaximum (LGM) generiert. Für 20 nordamerikanische Wirbeltierspezies haben wir dann bewertet, ob die Einbeziehung der ENVIREM-Variablen zu verbesserten Artenverteilungsmodellen führte im Vergleich zu Modellen, die nur die bestehenden WorldClim-Variablen verwenden. Wir fanden heraus, dass die Einbeziehung des ENVIREM-Datensatzes in den Pool der Variablen zur Auswahl zu erheblichen Verbesserungen der Nischenmodellierungsleistung bei 13 von 20 Spezies führte. Wir zeigen auch, dass Unterschiede in den projizierten Verteilungen bei Modellen, die mit verschiedenen Umweltvariablen konstruiert wurden, im LGM oft größer waren als in der Gegenwart. Diese Variablen sind in Anwendungen der Artenverteilungsmodellierung wertvoll zu berücksichtigen, insbesondere da viele der Variablen direkte Verbindungen zu Prozessen haben, die für die Artenökologie wichtig sind. Wir stellen diese Variablen zum Download in mehreren Auflösungen und für mehrere Zeitperioden unter envirem.github.io bereit. Darüber hinaus haben wir das R-Paket 'envirem' geschrieben, um die Generierung dieser Variablen aus anderen Eingabedatensätzen zu erleichtern.",
    url = "https://doi.org/10.1111/ecog.02880",
    doi = "10.1111/ecog.02880",
    openalex = "W2953259387",
    references = "doi101111j13652699201002416x"
}

Die kritische Bewertung der Angemessenheit ökologischer Modelle ist dringend erforderlich, um deren Nutzen für die Entwicklung von Theorien zu steigern und Umweltmanager sowie Entscheidungsträger zu befähigen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Schlecht begründetes Management kann schädliche, kostspielige oder irreversible Auswirkungen auf die Umwelt und die Gesellschaft haben. Hier untersuchen wir häufige Probleme im ökologischen Modellieren und schlagen Kriterien zur Verbesserung von Modellierungsrahmen vor. Ein angemessenes Maß an Prozessbeschreibung ist entscheidend für die Konstruktion des bestmöglichen Modells unter Berücksichtigung der verfügbaren Daten und des Verständnisses ökologischer Strukturen. Von Daten nicht gestützte Modelldetails führen typischerweise zu einer Überparametrisierung und schlechter Modellleistung. Umgekehrt kann ein Mangel an mechanistischen Details die Fähigkeit eines Modells einschränken, die Reaktionen ökologischer Systeme auf Managementmaßnahmen vorherzusagen. Ökologische Studien, die Modelle einsetzen, sollten eine Reihe von Protokollen zur Bewertung der Modellangemessenheit befolgen, die Folgendes umfassen: das Stellen einer Reihe kritischer Fragen zur Auswahl von Zustands- und Steuerungsvariablen, zur Bestimmung der Daten sowie zur Sensitivität und Validität der Analysen. Zudem müssen wir die Verfahren zur Modellverfeinerung, -ausarbeitung und -vergröberung verbessern, um die Relevanz und Angemessenheit unserer Modelle sowie die Rolle, die sie bei der Weiterentwicklung von Theorien, der Verbesserung von Rückblicken und Vorhersagen sowie der Problemlösung und des Managements spielen, besser zu verstehen.

@article{doi101111ele12893,
    author = "Getz, Wayne M. und Marshall, Charles R. und Carlson, Colin J. und Giuggioli, Luca und Ryan, Sadie J. und Romañach, Stephanie S. und Boettiger, Carl und Chamberlain, Samuel D. und Larsen, Laurel G. und D’Odorico, Paolo und O’Sullivan, David",
    title = "Making ecological models adequate",
    year = "2017",
    journal = "Ecology Letters",
    abstract = "Critical evaluation of the adequacy of ecological models is urgently needed to enhance their utility in developing theory and enabling environmental managers and policymakers to make informed decisions. Poorly supported management can have detrimental, costly or irreversible impacts on the environment and society. Here, we examine common issues in ecological modelling and suggest criteria for improving modelling frameworks. An appropriate level of process description is crucial to constructing the best possible model, given the available data and understanding of ecological structures. Model details unsupported by data typically lead to over parameterisation and poor model performance. Conversely, a lack of mechanistic details may limit a model's ability to predict ecological systems' responses to management. Ecological studies that employ models should follow a set of model adequacy assessment protocols that include: asking a series of critical questions regarding state and control variable selection, the determinacy of data, and the sensitivity and validity of analyses. We also need to improve model elaboration, refinement and coarse graining procedures to better understand the relevancy and adequacy of our models and the role they play in advancing theory, improving hind and forecasting, and enabling problem solving and management.",
    url = "https://doi.org/10.1111/ele.12893",
    doi = "10.1111/ele.12893",
    openalex = "W2778023581",
    references = "doi1010160021999176900413, doi101016jecolmodel200503026, doi101021j100540a008, doi101038nature02121, doi101046j13652656200000445x, doi101111j14610248200400608x, doi101137s0036144500371907, doi101143ptp33423, doi101214ss1009213726, doi1023071941447, doi107551mitpress32060010001"
}

Wir formulieren ein allgemeines impulsives Reaktions-Diffusions-Gleichungsmodell, um die Populationsdynamik von Arten mit unterschiedlichen Fortpflanzungs- und Ausbreitungsphasen zu beschreiben. Die saisonale Fortpflanzung wird durch eine diskrete Zeitkarte modelliert, während die Ausbreitung durch eine Reaktions-Diffusions-Partialdifferentialgleichung modelliert wird. Die Untersuchung dieses Modells erfordert eine gleichzeitige Analyse der Differentialgleichung und der Rekurrenzbeziehung. Wenn Randbedingungen feindselig sind, liefern wir kritische Domänenresultate, die zeigen, wie das Aussterben versus die Persistenz der Art entsteht, abhängig von der Größe und Geometrie des Domänenbereichs. Wir zeigen, dass es eine extreme Volumengröße gibt, sodass, wenn $|\Omega|$ unter diese Größe fällt, die Art unabhängig von der Geometrie des Domänenbereichs zum Aussterben getrieben wird. Um solche extremen Volumengrößen und kritischen Domänengrößen zu konstruieren, wenden wir Schwarz-Symmetrisierungs-Umordnungsargumente, die klassische Rayleigh--Faber--Krahn-Ungleichung und das Spektrum gleichmäßig elliptischer Operatoren an. Die kritischen Domänenresultate liefern qualitative Einblicke in die langfristige Dynamik des Modells. Schließlich stellen wir Anwendungen unserer Hauptergebnisse auf bestimmte biologische Reaktions-Diffusionsmodelle bezüglich Meeresreservate, terrestrischer Reservate, Insektenschädlingsausbrüche und Populationen, die dem Klimawandel ausgesetzt sind, bereit.

@article{doi10113715m1046666,
    author = "Fazly, Mostafa und Lewis, Mark A. und Wang, Hao",
    title = "On Impulsive Reaction-Diffusion Models in Higher Dimensions",
    year = "2017",
    journal = "SIAM Journal on Applied Mathematics",
    abstract = "Wir formulieren ein allgemeines impulsives Reaktions-Diffusions-Gleichungsmodell, um die Populationsdynamik von Arten mit unterschiedlichen Fortpflanzungs- und Ausbreitungsphasen zu beschreiben. Die saisonale Fortpflanzung wird durch eine diskrete Zeitkarte modelliert, während die Ausbreitung durch eine Reaktions-Diffusions-Partialdifferentialgleichung modelliert wird. Die Untersuchung dieses Modells erfordert eine gleichzeitige Analyse der Differentialgleichung und der Rekurrenzbeziehung. Wenn Randbedingungen feindselig sind, liefern wir kritische Domänenresultate, die zeigen, wie das Aussterben versus die Persistenz der Art entsteht, abhängig von der Größe und Geometrie des Domänenbereichs. Wir zeigen, dass es eine extreme Volumengröße gibt, sodass, wenn $|\Omega|$ unter diese Größe fällt, die Art unabhängig von der Geometrie des Domänenbereichs zum Aussterben getrieben wird. Um solche extremen Volumengrößen und kritischen Domänengrößen zu konstruieren, wenden wir Schwarz-Symmetrisierungs-Umordnungsargumente, die klassische Rayleigh--Faber--Krahn-Ungleichung und das Spektrum gleichmäßig elliptischer Operatoren an. Die kritischen Domänenresultate liefern qualitative Einblicke in die langfristige Dynamik des Modells. Schließlich stellen wir Anwendungen unserer Hauptergebnisse auf bestimmte biologische Reaktions-Diffusionsmodelle bezüglich Meeresreservate, terrestrischer Reservate, Insektenschädlingsausbrüche und Populationen, die dem Klimawandel ausgesetzt sind, bereit.",
    url = "https://doi.org/10.1137/15m1046666",
    doi = "10.1137/15m1046666",
    openalex = "W2963089269",
    references = "doi101016jmbs200806008"
}

@article{doi101016jtree201808001,
    author = "Yates, Katherine L. und Bouchet, Phil J. und Caley, M. Julian und Mengersen, Kerrie und Randin, Christophe F. und Parnell, Stephen und Fielding, Alan H. und Bamford, Andrew J. und Ban, Stephen S. und Barbosa, A. Márcia und Dormann, Carsten F. und Elith, Jane und Embling, Clare B. und Ervin, Gary N. und Fisher, Rebecca und Gould, Susan und Graf, Roland Felix und Gregr, Edward J. und Halpin, Patrick N. und Heikkinen, Risto K. und Heinänen, Stefan und Jones, Alice R. und Krishnakumar, P K und Lauria, Valentina und Lozano‐Montes, Hector und Mannocci, Laura und Mellin, Camille und Mesgaran, Mohsen B. und Amat, Elena Moreno und Mormede, Sophie und Novaczek, Emilie und Oppel, Steffen und Crespo, Guillermo Ortuño und Peterson, A. Townsend und Rapacciuolo, Giovanni und Roberts, Jason J. und Ross, Rebecca E. und Scales, Kylie L. und Schoeman, David S. und Snelgrove, Paul V. R. und Sundblad, Göran und Thuiller, Wilfried und Torres, Leigh G. und Verbruggen, Heroen und Wang, Lifei und Wenger, Seth J. und Whittingham, Mark J. und Zharikov, Yuri und Zurell, Damaris und Sequeira, Ana M. M.",
    title = "Outstanding Challenges in the Transferability of Ecological Models",
    year = "2018",
    journal = "Trends in Ecology \& Evolution",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.tree.2018.08.001",
    doi = "10.1016/j.tree.2018.08.001",
    openalex = "W2889489537",
    references = "doi101016jpalaeo201107021, doi101111j16000587200905810x"
}

Species distribution models (SDMs) haben sich rasch zu einem der am weitesten verbreiteten Werkzeuge entwickelt, um eine breite Palette ökologischer Fragen zu beantworten, von den Auswirkungen des Klimawandels bis zu Herausforderungen für das Artenschutzmanagement. Aktuelle SDMs und ihre Vorhersagen unter anthropogenem Klimawandel basieren jedoch oft auf Freiluft- oder synoptischen Temperaturbedingungen mit einer groben Auflösung und können daher die scheinbare Temperatur (vgl. Mikroklima), die lebenden Organismen in ihren Lebensräumen erfahren, nicht erfassen. Dennoch wirkt das Mikroklima, sobald ein Lebensraum durch eine vertikale Komponente (z. B. Wälder, Berge oder Städte) oder durch horizontale Variation der Oberflächenbedeckung charakterisiert werden kann. Die Diskrepanz zwischen der Art, wie wir normalerweise das Klima ausdrücken (vgl. grob aufgelöste Freiluftbedingungen), und den scheinbaren mikroklimatischen Bedingungen, die lebende Organismen erfahren, wurde in SDMs erst vor kurzem anerkannt, doch mehrere Studien haben bereits beträchtlichen Fortschritt bei der Bewältigung dieses Problems aus verschiedenen Perspektiven erzielt. In diesem Review fassen wir die derzeit verfügbaren Methoden zur Gewinnung aussagekräftiger mikroklimatischer Daten für die Anwendung in der Verteilungsmodellierung zusammen. Wir diskutieren das Problem von Ausdehnung und Auflösung und schlagen ein integriertes Rahmenwerk vor, das eine Auswahl von geeigneten Sensoren in Kombination mit detaillierten Messungen der dreidimensionalen Struktur des Lebensraums, beispielsweise abgeleitet aus digitalen Höhenmodellen oder Luftbild-Laserscanning, sowie den langfristigen Aufzeichnungen von Freiluftbedingungen von Wetterstationen verwendet. Auf diese Weise können wir mikroklimatische Daten mit einer relevanten räumlich-zeitlichen Auflösung und Ausdehnung gewinnen, um aktuelle und zukünftige Artenverteilungen dynamisch zu modellieren.

@article{doi101111ecog03947,
    author = "Lembrechts, Jonas J. und Nijs, Ivan und Lenoir, Jonathan",
    title = "Incorporating microclimate into species distribution models",
    year = "2018",
    journal = "Ecography",
    abstract = "Species distribution models (SDMs) haben sich rasch zu einem der am weitesten verbreiteten Werkzeuge entwickelt, um eine breite Palette ökologischer Fragen zu beantworten, von den Auswirkungen des Klimawandels bis zu Herausforderungen für das Artenschutzmanagement. Aktuelle SDMs und ihre Vorhersagen unter anthropogenem Klimawandel basieren jedoch oft auf Freiluft- oder synoptischen Temperaturbedingungen mit einer groben Auflösung und können daher die scheinbare Temperatur (vgl. Mikroklima), die lebenden Organismen in ihren Lebensräumen erfahren, nicht erfassen. Dennoch wirkt das Mikroklima, sobald ein Lebensraum durch eine vertikale Komponente (z. B. Wälder, Berge oder Städte) oder durch horizontale Variation der Oberflächenbedeckung charakterisiert werden kann. Die Diskrepanz zwischen der Art, wie wir normalerweise das Klima ausdrücken (vgl. grob aufgelöste Freiluftbedingungen), und den scheinbaren mikroklimatischen Bedingungen, die lebende Organismen erfahren, wurde in SDMs erst vor kurzem anerkannt, doch mehrere Studien haben bereits beträchtlichen Fortschritt bei der Bewältigung dieses Problems aus verschiedenen Perspektiven erzielt. In diesem Review fassen wir die derzeit verfügbaren Methoden zur Gewinnung aussagekräftiger mikroklimatischer Daten für die Anwendung in der Verteilungsmodellierung zusammen. Wir diskutieren das Problem von Ausdehnung und Auflösung und schlagen ein integriertes Rahmenwerk vor, das eine Auswahl von geeigneten Sensoren in Kombination mit detaillierten Messungen der dreidimensionalen Struktur des Lebensraums, beispielsweise abgeleitet aus digitalen Höhenmodellen oder Luftbild-Laserscanning, sowie den langfristigen Aufzeichnungen von Freiluftbedingungen von Wetterstationen verwendet. Auf diese Weise können wir mikroklimatische Daten mit einer relevanten räumlich-zeitlichen Auflösung und Ausdehnung gewinnen, um aktuelle und zukünftige Artenverteilungen dynamisch zu modellieren.",
    url = "https://doi.org/10.1111/ecog.03947",
    doi = "10.1111/ecog.03947",
    openalex = "W2892846357",
    references = "doi101002joc1276, doi101002joc5086, doi101038sdata2017122, doi101038sdata2017191, doi101109jproc20102043918, doi101111j14610248200500792x, doi101111j14668238201100686x, doi101126science1150195, doi101146annurevecolsys110308120159, doi101146annureves15110184002141, doi105167uzh139381, lenoir2017climatic"
}

Das Verständnis und die Vorhersage der ökologischen Folgen verschiedener Managementalternativen gewinnen zunehmend an Bedeutung, um Entscheidungen im Umweltmanagement zu unterstützen. Ökologische Modelle könnten zu solchen Vorhersagen beitragen, doch war dies in der Vergangenheit oft nicht der Fall. Ökologische Modelle werden häufig innerhalb von Forschungsprojekten entwickelt, werden jedoch selten für praktische Anwendungen genutzt. In diesem Synthesepapier diskutieren wir, wie die Rolle der ökologischen Modellierung bei der Unterstützung von Umweltmanagemententscheidungen gestärkt werden kann, mit einem Schwerpunkt auf methodischen Aspekten. Wir richten uns hauptsächlich an ökologische Modellierer, aber auch an potenzielle Nutzer von Modellierungsergebnissen. Verschiedene Modellierungsansätze können verwendet werden, um die Reaktion von Ökosystemen auf anthropogene Eingriffe vorherzusagen, einschließlich mechanistischer Modelle, statistischer Modelle und Machine-Learning-Ansätze. Unabhängig vom gewählten Ansatz skizzieren wir, wie die Modellierung besser an den Entscheidungsprozess angepasst werden kann, und identifizieren sechs Anforderungen, die wir für wichtig halten, um die Nützlichkeit ökologischer Modelle für die Managementunterstützung zu erhöhen, insbesondere wenn Managemententscheidungen gegenüber der Öffentlichkeit begründet werden müssen. Diese umfassen: (i) ein mechanistisches Verständnis bezüglich Kausalität, (ii) Abstimmung von Modellinput und -output mit der Managemententscheidung, (iii) angemessene räumliche und zeitliche Auflösungen, (iv) Quantifizierung von Unsicherheiten, (v) ausreichende Vorhersageleistung und (vi) transparente Kommunikation. Wir diskutieren Herausforderungen und synthetisieren Vorschläge zur Bewältigung dieser Punkte.

@article{doi101016jecolmodel2019108784,
    author = "Schuwirth, Nele und Borgwardt, Florian und Domisch, Sami und Friedrichs‐Manthey, Martin und Kattwinkel, Mira und Kneis, David und Kuemmerlen, Mathias und Langhans, Simone D. und Martínez‐López, Javier und Vermeiren, Peter",
    title = "Wie man ökologische Modelle für das Umweltmanagement nutzbar macht",
    year = "2019",
    journal = "Ecological Modelling",
    abstract = "Das Verständnis und die Vorhersage der ökologischen Folgen verschiedener Managementalternativen gewinnen zunehmend an Bedeutung, um Entscheidungen im Umweltmanagement zu unterstützen. Ökologische Modelle könnten zu solchen Vorhersagen beitragen, doch war dies in der Vergangenheit oft nicht der Fall. Ökologische Modelle werden häufig innerhalb von Forschungsprojekten entwickelt, werden jedoch selten für praktische Anwendungen genutzt. In diesem Synthesepapier diskutieren wir, wie die Rolle der ökologischen Modellierung bei der Unterstützung von Umweltmanagemententscheidungen gestärkt werden kann, mit einem Schwerpunkt auf methodischen Aspekten. Wir richten uns hauptsächlich an ökologische Modellierer, aber auch an potenzielle Nutzer von Modellierungsergebnissen. Verschiedene Modellierungsansätze können verwendet werden, um die Reaktion von Ökosystemen auf anthropogene Eingriffe vorherzusagen, einschließlich mechanistischer Modelle, statistischer Modelle und Machine-Learning-Ansätze. Unabhängig vom gewählten Ansatz skizzieren wir, wie die Modellierung besser an den Entscheidungsprozess angepasst werden kann, und identifizieren sechs Anforderungen, die wir für wichtig halten, um die Nützlichkeit ökologischer Modelle für die Managementunterstützung zu erhöhen, insbesondere wenn Managemententscheidungen gegenüber der Öffentlichkeit begründet werden müssen. Diese umfassen: (i) ein mechanistisches Verständnis bezüglich Kausalität, (ii) Abstimmung von Modellinput und -output mit der Managemententscheidung, (iii) angemessene räumliche und zeitliche Auflösungen, (iv) Quantifizierung von Unsicherheiten, (v) ausreichende Vorhersageleistung und (vi) transparente Kommunikation. Wir diskutieren Herausforderungen und synthetisieren Vorschläge zur Bewältigung dieser Punkte.",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2019.108784",
    doi = "10.1016/j.ecolmodel.2019.108784",
    openalex = "W2971429758",
    references = "doi101111ele12893"
}

@article{doi101016jeswa201905028,
    author = "Speiser, Jaime L. und Miller, Michael E. und Tooze, Janet A. und Ip, Edward H.",
    title = "A comparison of random forest variable selection methods for classification prediction modeling",
    year = "2019",
    journal = "Expert Systems with Applications",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.05.028",
    doi = "10.1016/j.eswa.2019.05.028",
    openalex = "W2944954104",
    references = "doi1018637jssv036i11"
}

Zusammenfassung. Die Verdunstung und Transpiration (ET) ist entscheidend für die Verknüpfung der globalen Wasserkohlenstoff- und Energiekreisläufe. Eine direkte Messung der globalen terrestrischen ET ist jedoch nicht durchführbar. Hier haben wir zunächst die grundlegende Theorie und den Stand der Technik zur Schätzung der globalen terrestrischen ET überprüft, einschließlich physikalischer Modelle auf Basis der Fernerkundung, maschineller Lernalgorithmen und Land-Oberflächenmodelle (LSMs). Anschließend haben wir vier fernerkundungsbasierte physikalische Modelle, zwei maschinelle Lernalgorithmen und 14 LSMs verwendet, um räumliche und zeitliche Variationen der globalen terrestrischen ET zu analysieren. Die Ergebnisse zeigten, dass die Ensemble-Mittelwerte der jährlichen globalen terrestrischen ET, die von diesen drei Kategorien von Ansätzen geschätzt wurden, gut übereinstimmen, mit Werten zwischen 589,6 mm yr−1 (6,56×104 km3 yr−1) und 617,1 mm yr−1 (6,87×104 km3 yr−1). Für den Zeitraum von 1982 bis 2011 deuten sowohl die Ensembles fernerkundungsbasierter physikalischer Modelle als auch maschinelle Lernalgorithmen auf zunehmende Trends der globalen terrestrischen ET hin (0,62 mm yr−2 mit einer Signifikanz von p 0,05), obwohl viele der einzelnen LSMs einen zunehmenden Trend reproduzieren. Dennoch zeigten alle 20 in dieser Studie verwendeten Modelle, dass die anthropogene Erdgrünung eine positive Rolle bei der Erhöhung der terrestrischen ET spielt. Die gleichzeitige geringe interannuelle Variabilität, d. h. die relative Stabilität, die in allen Schätzungen der globalen terrestrischen ET gefunden wurde, deutet darauf hin, dass eine potenzielle planetare Grenze bei der Regulierung der globalen terrestrischen ET existiert, wobei der Wert dieser Grenze bei etwa 600 mm yr−1 liegt. Unsicherheiten zwischen den Ansätzen wurden in bestimmten Regionen identifiziert, insbesondere im Amazonasbecken und in trockenen/subtrokischen Regionen. Verbesserungen bei der Parametrisierung von Wasserknappheit und Kronendynamik, die Nutzung neuer verfügbarer Satellitenretrievals und tieflernender Methoden sowie die Modell-Daten-Fusion werden unser prädiktives Verständnis der globalen terrestrischen ET vorantreiben.

@article{doi105194hess2414852020,
    author = "Pan, Shufen und Pan, Naiqing und Tian, Hanqin und Friedlingstein, Pierre und Sitch, Stephen und Shi, Hao und Arora, Vivek K. und Haverd, Vanessa und Jain, Atul K. und Kato, Etsushi und Lienert, Sebastian und Lombardozzi, Danica und Nabel, Julia E. M. S. und Ottlé, Catherine und Poulter, Benjamin und Zaehle, Sönke und Running, Steven W.",
    title = "Evaluation of global terrestrial evapotranspiration using state-of-the-art approaches in remote sensing, machine learning and land surface modeling",
    year = "2020",
    journal = "Hydrology and earth system sciences",
    abstract = "Zusammenfassung. Die Verdunstung und Transpiration (ET) ist entscheidend für die Verknüpfung der globalen Wasserkohlenstoff- und Energiekreisläufe. Eine direkte Messung der globalen terrestrischen ET ist jedoch nicht durchführbar. Hier haben wir zunächst die grundlegende Theorie und den Stand der Technik zur Schätzung der globalen terrestrischen ET überprüft, einschließlich physikalischer Modelle auf Basis der Fernerkundung, maschineller Lernalgorithmen und Land-Oberflächenmodelle (LSMs). Anschließend haben wir vier fernerkundungsbasierte physikalische Modelle, zwei maschinelle Lernalgorithmen und 14 LSMs verwendet, um räumliche und zeitliche Variationen der globalen terrestrischen ET zu analysieren. Die Ergebnisse zeigten, dass die Ensemble-Mittelwerte der jährlichen globalen terrestrischen ET, die von diesen drei Kategorien von Ansätzen geschätzt wurden, gut übereinstimmen, mit Werten zwischen 589,6 mm yr−1 (6,56×104 km3 yr−1) und 617,1 mm yr−1 (6,87×104 km3 yr−1). Für den Zeitraum von 1982 bis 2011 deuten sowohl die Ensembles fernerkundungsbasierter physikalischer Modelle als auch maschinelle Lernalgorithmen auf zunehmende Trends der globalen terrestrischen ET hin (0,62 mm yr−2 mit einer Signifikanz von p 0,05), obwohl viele der einzelnen LSMs einen zunehmenden Trend reproduzieren. Dennoch zeigten alle 20 in dieser Studie verwendeten Modelle, dass die anthropogene Erdgrünung eine positive Rolle bei der Erhöhung der terrestrischen ET spielt. Die gleichzeitige geringe interannuelle Variabilität, d. h. die relative Stabilität, die in allen Schätzungen der globalen terrestrischen ET gefunden wurde, deutet darauf hin, dass eine potenzielle planetare Grenze bei der Regulierung der globalen terrestrischen ET existiert, wobei der Wert dieser Grenze bei etwa 600 mm yr−1 liegt. Unsicherheiten zwischen den Ansätzen wurden in bestimmten Regionen identifiziert, insbesondere im Amazonasbecken und in trockenen/subtrokischen Regionen. Verbesserungen bei der Parametrisierung von Wasserknappheit und Kronendynamik, die Nutzung neuer verfügbarer Satellitenretrievals und tieflernender Methoden sowie die Modell-Daten-Fusion werden unser prädiktives Verständnis der globalen terrestrischen ET vorantreiben.",
    url = "https://doi.org/10.5194/hess-24-1485-2020",
    doi = "10.5194/hess-24-1485-2020",
    openalex = "W2969713210"
}

@article{doi101007s00477021021524,
    author = "Alnahit, Ali O. und Mishra, Ashok K. und Khan, Abdul A.",
    title = "Vorhersage der Wasserqualität in Fließgewässern unter Verwendung von Boosted-Regression-Tree- und Random-Forest-Modellen",
    year = "2022",
    journal = "Stochastic Environmental Research and Risk Assessment",
    url = "https://doi.org/10.1007/s00477-021-02152-4",
    doi = "10.1007/s00477-021-02152-4",
    openalex = "W4205243560"
}

Fortschritte in der Fernerkundungsbildgebung und maschinellem Lernen eröffnen das Potenzial, Algorithmen zur Klassifizierung von Arten auf der Ebene einzelner Baumkronen in bisher unerreichter Größenordnung zu entwickeln. Die meisten Ansätze bis dato konzentrieren sich jedoch auf standortspezifische Anwendungen und eine kleine Anzahl taxonomischer Gruppen. Über die Generalisierbarkeit dieser Ansätze über größere geografische Gebiete und Ökosysteme hinweg ist wenig bekannt. Durch die Nutzung von Felderhebungen und hyperspektralen Fernerkundungsdaten des National Ecological Observatory Network (NEON) haben wir ein kontinentales Modell zur Klassifizierung von Baumarten entwickelt, das auf das Netzwerk anwendbar ist und eine breite Palette terrestrischer US-Ökosysteme umfasst. Wir verglichen die Leistung eines Modells, das mit Daten von 27 NEON-Standorten trainiert wurde, mit Modellen, die mit Daten von jedem einzelnen Standort trainiert wurden, und bewerteten die Vorteile und Herausforderungen, die durch das Training von Artenklassifikatoren auf US-Ebene entstehen. Wir bewerteten den Einfluss von geografischer Lage, Topografie und ökologischen Bedingungen auf die Genauigkeit und Präzision von Artenvorhersagen (72 von 77 Arten). Im Durchschnitt führte das allgemeine Modell zu einer guten Gesamt-Klassifikationsgenauigkeit (micro-F1-Score), mit besserer Genauigkeit als standortspezifische Klassifikatoren (durchschnittliche Genauigkeit auf Individuum-Baum-Ebene von 0,77 für das allgemeine Modell und 0,70 für standortspezifische Modelle). Die Aggregation von Arten auf Gattungsebene erhöhte die Genauigkeit auf 0,83. Regionen mit mehr Arten wiesen eine niedrigere Klassifikationsgenauigkeit auf. Vorhergesagte Arten waren eher mit artverwandten und gleichzeitig vorkommenden Arten verwechselt, und die Verwechslungen waren am höchsten bei Bäumen mit strukturellen Schäden und in komplexen geschlossenen Kronendächern. Das Modell erzeugte genaue Schätzungen der Unsicherheit und identifizierte korrekt Bäume, bei denen Verwechslungen wahrscheinlich waren. Unter Verwendung nur von NEON-Daten kann dieser einzelne integrierte Klassifikator Vorhersagen für 20 % aller Baumarten in Waldökosystemen über die gesamten USA treffen, die bis zu etwa 90 % der oberen Kronen der untersuchten Ökosysteme ausmachen. Dies deutet auf das Potenzial hin, Informationen aus mehreren Datensätzen und Standorten zu integrieren, um großräumige allgemeine Modelle zur Artenklassifizierung aus hyperspektraler Bildgebung zu entwickeln.

@article{doi101016jrse2022113264,
    author = "Marconi, Sergio und Weinstein, Ben und Zou, Sheng und Bohlman, Stephanie und Zare, Alina und Singh, Aditya und Stewart, Dylan und Harmon, Ira und Steinkraus, Ashley und White, Ethan P.",
    title = "Continental-scale hyperspectral tree species classification in the United States National Ecological Observatory Network",
    year = "2022",
    journal = "Remote Sensing of Environment",
    abstract = "Fortschritte in der Fernerkundungsbildgebung und maschinellem Lernen eröffnen das Potenzial, Algorithmen zur Klassifizierung von Arten auf der Ebene einzelner Baumkronen in bisher unerreichter Größenordnung zu entwickeln. Die meisten Ansätze bis dato konzentrieren sich jedoch auf standortspezifische Anwendungen und eine kleine Anzahl taxonomischer Gruppen. Über die Generalisierbarkeit dieser Ansätze über größere geografische Gebiete und Ökosysteme hinweg ist wenig bekannt. Durch die Nutzung von Felderhebungen und hyperspektralen Fernerkundungsdaten des National Ecological Observatory Network (NEON) haben wir ein kontinentales Modell zur Klassifizierung von Baumarten entwickelt, das auf das Netzwerk anwendbar ist und eine breite Palette terrestrischer US-Ökosysteme umfasst. Wir verglichen die Leistung eines Modells, das mit Daten von 27 NEON-Standorten trainiert wurde, mit Modellen, die mit Daten von jedem einzelnen Standort trainiert wurden, und bewerteten die Vorteile und Herausforderungen, die durch das Training von Artenklassifikatoren auf US-Ebene entstehen. Wir bewerteten den Einfluss von geografischer Lage, Topografie und ökologischen Bedingungen auf die Genauigkeit und Präzision von Artenvorhersagen (72 von 77 Arten). Im Durchschnitt führte das allgemeine Modell zu einer guten Gesamt-Klassifikationsgenauigkeit (micro-F1-Score), mit besserer Genauigkeit als standortspezifische Klassifikatoren (durchschnittliche Genauigkeit auf Individuum-Baum-Ebene von 0,77 für das allgemeine Modell und 0,70 für standortspezifische Modelle). Die Aggregation von Arten auf Gattungsebene erhöhte die Genauigkeit auf 0,83. Regionen mit mehr Arten wiesen eine niedrigere Klassifikationsgenauigkeit auf. Vorhergesagte Arten waren eher mit artverwandten und gleichzeitig vorkommenden Arten verwechselt, und die Verwechslungen waren am höchsten bei Bäumen mit strukturellen Schäden und in komplexen geschlossenen Kronendächern. Das Modell erzeugte genaue Schätzungen der Unsicherheit und identifizierte korrekt Bäume, bei denen Verwechslungen wahrscheinlich waren. Unter Verwendung nur von NEON-Daten kann dieser einzelne integrierte Klassifikator Vorhersagen für 20 % aller Baumarten in Waldökosystemen über die gesamten USA treffen, die bis zu etwa 90 % der oberen Kronen der untersuchten Ökosysteme ausmachen. Dies deutet auf das Potenzial hin, Informationen aus mehreren Datensätzen und Standorten zu integrieren, um großräumige allgemeine Modelle zur Artenklassifizierung aus hyperspektraler Bildgebung zu entwickeln.",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113264",
    doi = "10.1016/j.rse.2022.113264",
    openalex = "W4297920830"
}

ZIEL: Zu untersuchen, ob strukturelle Aspekte von Primärversorgungseinheiten (PVE) und die Arbeitsabläufe von Primärversorgungsteams mit der Rate von Hospitalisierungen aufgrund von primärversorgungsempfindlichen Zuständen (HPCSC) bei Kindern unter 5 Jahren in Brasilien verbunden sind. METHODE: Für diese longitudinale ökologische Studie wurden Sekundärdaten aus dem brasilianischen Krankenhausinformationssystem und aus drei Zyklen des Nationalen Programms für Zugang und Qualitätsverbesserung in der Primärversorgung (PMAQ-AB) (2012, 2014, 2017/2018) gewonnen. Die Analyse umfasste 42 916 PVE. Es wurde ein mehrstufiges Modell mit zufälligen Schnittpunkten und festem Steigungswert verwendet. Auf der ersten Ebene wurden das Ergebnis (HPCSC-Raten) und erklärende Variablen (Struktur- und Prozessindikatoren), aggregiert nach PVE, analysiert. Soziale Determinanten (dargestellt durch ein Schichtungskriterium, das die Bevölkerung der Gemeinde und Gesundheitsmanagementindikatoren kombiniert) wurden auf der zweiten Ebene eingefügt. Der t-Test mit Bonferroni-Korrektur wurde verwendet, um Indikatormittelwerte zwischen Regionen zu vergleichen, und die multilevel lineare Regression wurde verwendet, um Korrelationskoeffizienten zu schätzen. ERGEBNISSE: Die HPCSC-Rate bei Kindern unter 5 Jahren betrug 62,78/100.000 Einwohner pro geschätztem PVE-Abdeckungsbereich. Eine direkte Assoziation mit dem Ergebnis wurde beobachtet für: Teilnahme an einem oder mehreren PMAQ-AB-Zyklen; Teamplanung; spezielle Öffnungszeiten; dedizierter pädiatrischer Versorgungsbereich; und Verfügbarkeit von Impfstoffen. Ausrüstung, Materialien, Vorräte und der Status als kleine oder mittelgroße Gemeinde waren invers mit HPCSC assoziiert. SCHLUSSFOLGERUNGEN: HPCSC-Raten bei Kindern unter 5 Jahren können potenziell durch Verbesserungen der PVE-Struktur- und Prozessindikatoren sowie der kommunalen sozialen Determinanten reduziert werden.

@article{doi1026633rpsp202263,
    author = "Dos Santos, Danilo Marcelo Araujo und Alves, Cláudia Maria Coelho und Rocha, Thiago Augusto Hernandes und da Silva, Núbia Cristina und Queiroz, Rejane Christine de Sousa und Pinho, Judith Rafaelle Oliveira und Lopes, Clarissa Galvão da Silva und Thomaz, Erika Barbara Abreu Fonseca",
    title = "[Faktoren, die mit Hospitalisierungen aufgrund von primärversorgungsempfindlichen Zuständen in Brasilien verbunden sind: eine ökologische StudieFactores asociados a las hospitalizaciones infantiles por afecciones que podrían tratarse en la atención primaria en Brasil: estudio ecológico].",
    year = "2022",
    journal = "Revista panamericana de salud publica = Pan American journal of public health",
    abstract = "ZIEL: Zu untersuchen, ob strukturelle Aspekte von Primärversorgungseinheiten (PVE) und die Arbeitsabläufe von Primärversorgungsteams mit der Rate von Hospitalisierungen aufgrund von primärversorgungsempfindlichen Zuständen (HPCSC) bei Kindern unter 5 Jahren in Brasilien verbunden sind. METHODE: Für diese longitudinale ökologische Studie wurden Sekundärdaten aus dem brasilianischen Krankenhausinformationssystem und aus drei Zyklen des Nationalen Programms für Zugang und Qualitätsverbesserung in der Primärversorgung (PMAQ-AB) (2012, 2014, 2017/2018) gewonnen. Die Analyse umfasste 42 916 PVE. Es wurde ein mehrstufiges Modell mit zufälligen Schnittpunkten und festem Steigungswert verwendet. Auf der ersten Ebene wurden das Ergebnis (HPCSC-Raten) und erklärende Variablen (Struktur- und Prozessindikatoren), aggregiert nach PVE, analysiert. Soziale Determinanten (dargestellt durch ein Schichtungskriterium, das die Bevölkerung der Gemeinde und Gesundheitsmanagementindikatoren kombiniert) wurden auf der zweiten Ebene eingefügt. Der t-Test mit Bonferroni-Korrektur wurde verwendet, um Indikatormittelwerte zwischen Regionen zu vergleichen, und die multilevel lineare Regression wurde verwendet, um Korrelationskoeffizienten zu schätzen. ERGEBNISSE: Die HPCSC-Rate bei Kindern unter 5 Jahren betrug 62,78/100.000 Einwohner pro geschätztem PVE-Abdeckungsbereich. Eine direkte Assoziation mit dem Ergebnis wurde beobachtet für: Teilnahme an einem oder mehreren PMAQ-AB-Zyklen; Teamplanung; spezielle Öffnungszeiten; dedizierter pädiatrischer Versorgungsbereich; und Verfügbarkeit von Impfstoffen. Ausrüstung, Materialien, Vorräte und der Status als kleine oder mittelgroße Gemeinde waren invers mit HPCSC assoziiert. SCHLUSSFOLGERUNGEN: HPCSC-Raten bei Kindern unter 5 Jahren können potenziell durch Verbesserungen der PVE-Struktur- und Prozessindikatoren sowie der kommunalen sozialen Determinanten reduziert werden.",
    url = "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9426956/",
    doi = "10.26633/RPSP.2022.63",
    openalex = "W4293579593",
    pmcid = "PMC9426956",
    pmid = "36060205",
    references = "doi101001jama260121743, doi101136jech568588, doi101186s129130194098x, doi101371journalpone0251905, doi101590010311042018s104, doi10159014138123201521925002015, doi101590141381232018231232122016, doi105123s167949742016000400010, doi105123s167949742017000100018, doi105123s167949742017000200006"
}

Kleine Säugetierarten spielen eine wichtige Rolle bei der Beeinflussung der Primärproduktivität der Vegetation und der Pflanzenartenzusammensetzung, der Samenverbreitung, der Bodenstruktur sowie als Räuber- und/oder Beutetiere. Arten, die Populationsdynamik-Zyklen durchlaufen, können in Phasen hoher Populationsdichte landwirtschaftliche Sektoren stark beeinträchtigen und die Übertragung von durch Nagetiere übertragenen Krankheiten fördern. Um die Treiber hinter der Verbreitung und Häufigkeit kleiner Säugetiere besser zu verstehen und wie diese sich für einzelne Arten unterscheiden, ist es notwendig, Landschaftsvariablen zu charakterisieren, die für die Lebenszyklen der betreffenden Arten wichtig sind. In dieser Studie werden eine Reihe von aus Erdbeobachtungsdaten abgeleiteten Metriken zur Quantifizierung von Landschaftsmerkmalen und -dynamiken sowie Daten aus Felduntersuchungen mit Fallenlinien und Transekten für kleine Säugetiere verwendet, um Random-Forest-Artverbreitungsmodelle für neun kleine Säugetierarten für Untersuchungsgebiete in Narati, China, und Sary Mogul, Kirgisistan, zu erstellen. Diese Artverbreitungsmodelle identifizieren die wichtigen Landschaftsproxy-Variablen, die die Artenhäufigkeit und -verteilung antreiben, wodurch wiederum die optimalen Bedingungen für jede Art ermittelt werden. Die beobachteten Beziehungen unterschieden sich zwischen den Arten; die Anzahl der als wichtig identifizierten Landschaftsproxy-Variablen für jede Art reichte von 3 für Microtus gregalis in Sary Mogul bis zu 26 für Ellobius tancrei in Narati. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Grasland höhere Häufigkeiten von Microtus obscurus, E. tancrei und Marmota baibacina aufweisen sollte, Waldgebiete höhere Häufigkeiten von Myodes centralis und Sorex asper, während Mischwald-Grasland-Grenzbereiche und Gebiete in der Nähe von Wasserläufen höhere Häufigkeiten von Apodemus uralensis und Sicista tianshanica aufweisen sollten. Lokale Variabilität in Vegetations- und Feuchtigkeitsbedingungen sowie das Vorhandensein bestimmter Habitattypen beeinflussen ebenfalls die Häufigkeiten dieser kleinen Säugetierarten. Die prädiktive Anwendung der Random-Forest (RF)-Modelle identifizierte räumliche Hotspots hoher Häufigkeit; die Modellvalidierung ergab R²-Werte zwischen 0,670 für M. gregalis-Transektdaten in Sary Mogul und 0,939 für E. tancrei-Transektdaten in Narati. Dies erweitert frühere Arbeiten, bei denen das optimale Habitat lediglich als Vorhandensein eines bestimmten Landbedeckungstyps definiert wurde, und definiert stattdessen das optimale Habitat über eine Kombination wichtiger Landschaftsdynamik-Variablen, wodurch der Blickwinkel vom menschlich-definierten zum arten-definierten optimalen Habitat wechselt. Die Artverbreitungsmodelle zeigen unterschiedliche Verteilungen und Häufigkeiten von Wirtsarten über die Untersuchungsgebiete hinweg und nutzen die Stärken der Erdbeobachtungsdaten, um unser Verständnis der Landschafts- und ökologischen Zusammenhänge mit der Verteilung und Häufigkeit kleiner Säugetiere zu verbessern.

@article{doi101371journalpone0289209,
    author = "Marston, Christopher und Raoul, Francis und Rowland, Clare und Quéré, Jean-Pierre und Feng, Xiaohui und Lin, Renyong und Giraudoux, Patrick",
    title = "Mapping small mammal optimal habitats using satellite-derived proxy variables and species distribution models.",
    year = "2023",
    journal = "PloS one",
    abstract = "Kleine Säugetierarten spielen eine wichtige Rolle bei der Beeinflussung der Primärproduktion der Vegetation und der Pflanzenartenzusammensetzung, der Samenverbreitung, der Bodenstruktur sowie als Räuber- und/oder Beutetiere. Arten, die Populationsdynamik-Zyklen durchlaufen, können in Phasen hoher Populationsdichte erhebliche Auswirkungen auf landwirtschaftliche Sektoren haben und die Übertragung von durch Nagetiere übertragenen Krankheiten fördern. Um die Treiber hinter der Verteilung und Häufigkeit kleiner Säugetiere besser zu verstehen und wie diese sich für einzelne Arten unterscheiden, ist es notwendig, Landschaftsvariablen zu charakterisieren, die für die Lebenszyklen der betreffenden Arten wichtig sind. In dieser Studie werden eine Reihe von aus Erdbeobachtungen abgeleiteten Metriken, die Landschaftsmerkmale und -dynamiken quantifizieren, sowie Daten aus Felduntersuchungen mit Fallenlinien und Transekten für kleine Säugetiere verwendet, um Random-Forest-Artenverteilungsmodelle für neun kleine Säugetierarten für Untersuchungsgebiete in Narati, China, und Sary Mogul, Kirgisistan, zu erstellen. Diese Artenverteilungsmodelle identifizieren die wichtigen Landschaftsproxy-Variablen, die die Artenhäufigkeit und -verteilung antreiben, wodurch wiederum die optimalen Bedingungen für jede Art ermittelt werden. Die beobachteten Beziehungen unterschieden sich zwischen den Arten; die Anzahl der als wichtig identifizierten Landschaftsproxy-Variablen für jede Art reichte von 3 für Microtus gregalis in Sary Mogul bis zu 26 für Ellobius tancrei in Narati. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Grasland höhere Häufigkeiten von Microtus obscurus, E. tancrei und Marmota baibacina aufweisen wird, Waldgebiete höhere Häufigkeiten von Myodes centralis und Sorex asper, während Mischwald-Grasland-Grenzbereiche und Gebiete in der Nähe von Wasserläufen höhere Häufigkeiten von Apodemus uralensis und Sicista tianshanica aufweisen werden. Lokale Variabilität in Vegetations- und Feuchtigkeitsbedingungen sowie das Vorhandensein bestimmter Habitattypen beeinflussen ebenfalls die Häufigkeiten dieser kleinen Säugetierarten. Die prädiktive Anwendung der Random-Forest (RF)-Modelle identifizierte räumliche Hotspots hoher Häufigkeit; die Modellvalidierung ergab R²-Werte zwischen 0,670 für M. gregalis-Transektdaten in Sary Mogul und 0,939 für E. tancrei-Transektdaten in Narati. Dies erweitert frühere Arbeiten, bei denen das optimale Habitat einfach als Vorhandensein eines bestimmten Landbedeckungstyps definiert wurde, und definiert stattdessen das optimale Habitat über eine Kombination wichtiger Landschaftsdynamik-Variablen, wobei der Fokus von einer menschlich definierten zu einer artenspezifisch definierten Perspektive des optimalen Habitats wechselt. Die Artenverteilungsmodelle zeigen unterschiedliche Verteilungen und Häufigkeiten von Wirtsarten über die Untersuchungsgebiete hinweg und nutzen die Stärken der Erdbeobachtungsdaten, um unser Verständnis der Landschafts- und ökologischen Zusammenhänge mit der Verteilung und Häufigkeit kleiner Säugetiere zu verbessern.",
    url = "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10434852/",
    doi = "10.1371/journal.pone.0289209",
    openalex = "W4385945117",
    pmcid = "PMC10434852",
    pmid = "37590218",
    references = "doi101016jtree200505011, doi101023a1010933404324, doi101111j09067590200503957x, doi101111j13652699201002416x, doi1018637jssv036i11, doi1023073235884, doi103390rs12030426, doi10560219780801882210, lenoir2017climatic, openalexw273955616"
}

Die Feldmaus ist eines der Säugetier-Schädlinge, die in Europa die meisten landwirtschaftlichen Schäden verursachen. Seit den späten 1970er Jahren hat sich diese Art im Duero-Tal im Nordwesten Spaniens ausgebreitet und in etwa 20 Jahren ca. 5 Millionen Hektar landwirtschaftlicher Flächen des Tals besiedelt. Nach der Ansiedlung in Agrarlandschaften erlebte die Art zyklische Populationsausbrüche, die zu Ernteschäden führten. Der größte Mäusepopulationsausbruch von 2006–2007 wurde vom Regionalen Regierung (Junta de Castilla y León, JCYL) hauptsächlich durch großflächige Anwendung von Antikoagulantien-Rodentiziden (ARs) und weit verbreitete Zerstörung von Feldrändern, natürlichen Vegetationsflecken und Ernteresten durch Verbrennung bewältigt. Diese Maßnahmen verursachten schwere Schäden an der regionalen Agrar-Biodiversität, einschließlich kleiner Wildarten. Die koordinierte Aktion wissenschaftlicher Institutionen und Umwelt-NGOs, unterstützt durch die wichtigste spanische Jagdvereinigung zu einem kritischen Zeitpunkt, führte zu einem schrittweisen Wandel der Schädlingsbekämpfungsstrategien bei nachfolgenden Ausbrüchen, der die Einführung biologischer Kontrolle und anderer Managementtechniken förderte, die weniger Umweltschäden verursachen. Schließlich implementierte JCYL ein IPM-Programm, das hauptsächlich auf biologischer Kontrolle, guten landwirtschaftlichen Praktiken und Habitat-Management basiert. Dieses Programm wurde in den letzten Jahren zunehmend übernommen, was zu einer deutlichen Reduktion der chemischen Kontrolle und der vollständigen Eliminierung der Verbrennung als Managementwerkzeug führte. In dieser Zeit hat sich das wissenschaftliche Wissen über die Ökologie der Art erheblich erweitert und wichtige Erkenntnisse für die Entwicklung und Verfeinerung von IPM-Strategien geliefert. Hier fassen wir dieses Wissen zusammen und geben zusätzliche Empfehlungen, um das aktuelle IPM-Programm weiter zu verbessern, das als Modell für die Schädlingsbekämpfung von Nagetieren in anderen Regionen weltweit dienen kann.

@article{doi103390agriculture16050577,
    author = "Viñuela, Javier und Cuéllar-Basterrechea, Carlos und Báscones-Reina, Miriam und Olea, Pedro P und Fernando, Jubete und Domínguez, Julio C. und Jareño, Daniel und Santamaría, Ana Esther und Hernández-Garavís, Lorena und Calero-Riestra, María und Blanca, Fernando und González-Simón, Paula und Paz, Alfonso und García, Jesús T. und Garcés, Fernando",
    title = "Four Decades of Common Vole (Microtus arvalis Pallas 1778) Population Outbreaks in NW Spain: Transition from Environmentally Harmful Practices to Sustainable Integrated Pest Management (IPM)",
    year = "2026",
    journal = "Agriculture",
    abstract = "Die Feldmaus ist eines der Säugetier-Schädlinge, die in Europa die meisten landwirtschaftlichen Schäden verursachen. Seit den späten 1970er Jahren hat sich diese Art im Duero-Tal im Nordwesten Spaniens ausgebreitet und in etwa 20 Jahren ca. 5 Millionen Hektar landwirtschaftlicher Flächen des Tals besiedelt. Nach der Ansiedlung in Agrarlandschaften erlebte die Art zyklische Populationsausbrüche, die zu Ernteschäden führten. Der größte Mäusepopulationsausbruch von 2006–2007 wurde vom Regionalen Regierung (Junta de Castilla y León, JCYL) hauptsächlich durch großflächige Anwendung von Antikoagulantien-Rodentiziden (ARs) und weit verbreitete Zerstörung von Feldrändern, natürlichen Vegetationsflecken und Ernteresten durch Verbrennung bewältigt. Diese Maßnahmen verursachten schwere Schäden an der regionalen Agrar-Biodiversität, einschließlich kleiner Wildarten. Die koordinierte Aktion wissenschaftlicher Institutionen und Umwelt-NGOs, unterstützt durch die wichtigste spanische Jagdvereinigung zu einem kritischen Zeitpunkt, führte zu einem schrittweisen Wandel der Schädlingsbekämpfungsstrategien bei nachfolgenden Ausbrüchen, der die Einführung biologischer Kontrolle und anderer Managementtechniken förderte, die weniger Umweltschäden verursachen. Schließlich implementierte JCYL ein IPM-Programm, das hauptsächlich auf biologischer Kontrolle, guten landwirtschaftlichen Praktiken und Habitat-Management basiert. Dieses Programm wurde in den letzten Jahren zunehmend übernommen, was zu einer deutlichen Reduktion der chemischen Kontrolle und der vollständigen Eliminierung der Verbrennung als Managementwerkzeug führte. In dieser Zeit hat sich das wissenschaftliche Wissen über die Ökologie der Art erheblich erweitert und wichtige Erkenntnisse für die Entwicklung und Verfeinerung von IPM-Strategien geliefert. Hier fassen wir dieses Wissen zusammen und geben zusätzliche Empfehlungen, um das aktuelle IPM-Programm weiter zu verbessern, das als Modell für die Schädlingsbekämpfung von Nagetieren in anderen Regionen weltweit dienen kann.",
    url = "https://doi.org/10.3390/agriculture16050577",
    doi = "10.3390/agriculture16050577",
    openalex = "W7133347975",
    references = "doi101016jlanplh2025101300"
}