Ein erheblicher Teil des Kohlenstoffs im Tundra-Taiga-Ökoton (engl. ‚Tundra Taiga Ecotone‘, TTE) wird als oberirdische Biomasse (engl. ‚Above-Ground Biomass‘, AGB) in Bäumen und Sträuchern durch Photosynthese gespeichert, wobei Kohlenstoffdioxid aus der Atmosphäre während der kurzen Wachstumsperiode in hohen Breiten entzogen wird. Dies führt zu geringer Kohlenstoffspeicherung im TTE. Der Klimawandel könnte die Produktivität beeinflussen und Vegetationsmuster verändern. Die Rolle abiotischer Faktoren in der Kohlenstoffspeicherung borealer Wälder ist ungenügend verstanden. Eine Neubewertung der Vegetationsorganisation muss hinsichtlich statischer Modulatoren erfolgen. Topografie, ein wichtiger Faktor für Wasser- und Nährstoffverfügbarkeit, ist ein statischer abiotischer Faktor, der die lokalen Wachstumsbedingungen beeinflusst. Mit steigenden Temperaturen wird erwartet, dass Niederschlag intensiver und häufiger wird, was zu Wasserstau oder Nährstoffauswaschung an bestimmten topografischen Positionen führen kann und den Rückgang bestimmter Baumarten zur Folge haben könnte. Daher könnte der Klimawandel lokale Reaktionen auf die topografische Position verändern und Wechselwirkungen mit Wetterbedingungen beeinflussen. Die Topografie könnte die Auswirkungen des Klimawandels mildern und anpassungsfähigen Arten zugutekommen, während andere unter veränderten Bedingungen leiden. Das Verständnis der Beziehung zwischen Topografie und Biomasseakkumulation ist entscheidend für die Bewertung der zukünftigen Rolle borealer Wälder im globalen Kohlenstoffhaushalt. Das BToBE-Projekt zielt darauf ab, Wissenslücken hinsichtlich des Einflusses der Topografie auf die Biomasseakkumulation im TTE zu schließen und deren Auswirkungen durch Vorwärtssimulation mit einem prozessbasierten Vegetationsmodell zu bewerten. Die zentrale Hypothese ist, dass sich die Reaktionen der Vegetation auf topografische Bedingungen im TTE aufgrund starker globaler Erwärmung verändert haben. Kürzlich wurden drohnenbasiert 3D-Punktwolken gesammelt, die verarbeitet werden, um Waldbiomasse zu ermitteln. Diese hochauflösenden Referenzdaten erfassen den bioklimatischen Gradienten des TTE, wobei die nördliche Baumgrenze in Niederungen mit Permafrost und im gebirgigen Terrain verläuft. Die drohnenbasierten AGB-Daten werden verwendet, um ein AGB-Modell für das großflächige Ableiten (engl. ‚upscaling‘) mit Landsat- und Sentinel-2-Multispektralsensoren zu entwickeln. Das Ziel ist dreistufig: Erstens sollen die Beziehungen zwischen AGB und Topografie mithilfe von verallgemeinerten additiven Modellen aufgeklärt werden; zweitens soll die Stabilität dieser Abhängigkeiten durch Rekonstruktion langfristiger AGB-Daten aus den vergangenen Jahrzehnten untersucht werden. Dies wird für die Verbesserung und Implementierung des Individuen-basierten und räumlich expliziten borealen Waldvegetationsmodells LAVESI genutzt, zur Ableitung von AGB-Trajektorien im TTE in den kommenden Jahrzehnten.
Stressoren kaskadieren in komplexer Art und Weise durch Ökosysteme. Zum Beispiel führt Nährstoffeintrag in Seen zu erhöhten Chlorophyll-a-Konzentrationen; in der Folge entstehen Trübungen und kleine Makrophyten können durch Beschattung verschwinden; gleichzeitig nimmt die Kohlendioxidkonzentration durch Photosynthese ab, wodurch Makrophyten, die ausschließlich Kohlendioxid verwenden können, beeinträchtigt werden. Viele Studien behandeln einzelne Teile solcher komplexen Beziehungen, aber bisher ist es nicht möglich, aus Einzelstudien resultierende Funktionen meta-analytisch zu einem kausalen Netzwerk zu kombinieren. Dieses Projekt wird eine neue Methode entwickeln um die Ergebnisse zahlreicher Studien zu integrieren und so komplexe Folgen von Stressoren in Ökosysteme vorherzusagen. Zwar gibt es bereits einige prinzipiell geeignete Modelltypen, aber alle haben Schwächen: Mechanistische Modelle treffen Vorhersagen, aber ihnen fehlt ein meta-analytischer Ansatz; Bayesische Strukturgleichungsmodelle integrieren Pfade, aber ebenfalls ohne meta-analytische Komponente; Bayesian Belief Networks sind zwar flexibel, können aber nichtlineare Funktionen nicht integrieren; Bayesische meta-analytische Strukturgleichungsmodelle verwenden standardisierte Effektgrößen, können aber keinen Stressor-Gradienten vorhersagen. In dem beantragten Vorhaben wird ein neuer Ansatz entwickelt (Posterior Predictive Meta-Analytic Networks), der Vorteile existierender Ansätze kombiniert und ihre Schwächen umgeht. Die Methode basiert auf absoluten Effektgrößen, die meta-analytisch kombiniert werden und kann gleichermaßen lineare, Kurven- und nichtlineare Funktionen verwenden. Sie generalisiert direkte und indirekte kausale Beziehungen zwischen Stressoren und ihren Effekten und ist in der Lage, die Folgen mehrschrittige Reaktionen vorherzusagen. Die PPMN-Syntax wird in R entwickelt, auf GitHub und schließlich auf CRAN verfügbar gemacht. Ein Netzwerk zu den Folgen der Eutrophierung in flachen Seen wird aufgebaut und in zwei Richtungen (Stressorenwirkung auf Effekte; und Vorhersage der Stressorenstärke durch Indikatoren) modelliert. Die etablierte Modellstruktur ist auf viele andere ökologische Fragen anwendbar.
Im Projekt A02 sollen die Auswirkungen der Ingestion von Mikroplastik (MP) -Partikeln an zwei terrestrischen Modellorganismen, dem im Boden lebenden und Substrat-fressenden Kompostwurm Eisenia fetida sowie der Boden-nistenden omnivoren Ameisenart Camponotus floridanus, untersucht werden. Ziel ist es eine systematische Untersuchung der Effekte von MP der am weitesten verbreiteten und damit umweltrelevanten Kunststoffsorten mit unterschiedlichen Morphologien, Größe und Konzentration der Partikel mit zwei terrestrischen Modellorganismen durchzuführen, um die Wirkmechanismen besser verstehen zu können. Sowohl für E. fetida als auch C. floridanus soll untersucht werden, inwieweit sich diese Modell-MP-Partikel mit ihren unterschiedlichen physikalisch-chemischen Eigenschaften auf die Fitness der Modellorganismen auswirken, und zwar sowohl auf phänotypischer Ebene (Mortalitätsrate, Anzahl Nachkommen) als auch auf Transkriptom-, und Proteomebene untersucht werden, um sublethale Stress- oder Immunreaktionen charakterisieren zu können. Zudem sollen mögliche Effekte von MP auf die Aktivität und Diversität des Darmmikrobioms und der Bereitstellung mikrobiell produzierter Gärungsprodukte und anderer Metabolite für den Wirt untersucht werden, denn solche Veränderungen könnten den Wirt indirekt beeinflussen. Wir erwarten, dass die Wirkmechanismen und biologischen Effekte von den chemisch-physikalischen Eigenschaften sowie der Morphologie der MP-Partikel abhängen.
Bienen sind wichtige Bestäuber in der Landwirtschaft und in natürlichen Ökosystemen, deren Bestände stark rückläufig sind. Neben der Verkleinerung des Lebensraums und Krankheitserregern sind Pestizide einer der wichtigsten Stressfaktoren für die Bienengesundheit. Während das Bienensterben im Zusammenhang mit akuter Pestizidexposition gut untersucht ist, wurde inzwischen nachgewiesen, dass eine chronische, subletale Pestizidexposition die Immunkompetenz, die Resistenz gegen Krankheitserreger und das Futtersuchverhalten beeinträchtigt. Dieselben Eigenschaften werden durch das Darmmikrobiota sozialer Bienen moduliert. Daher ist das Verständnis des Zusammenspiels zwischen Pestiziden, Bienen und ihrem Mikrobiota von entscheidender Bedeutung, um die Auswirkungen einer chronischen, subletalen Pestizidexposition abschätzen zu können. Neue Erkenntnisse deuten darauf hin, dass das Darmmikrobiota von Honigbienen sowohl durch bestimmte Pestizide gestört wird als auch Pestizide biochemisch verändert kann. Wir schlagen ein innovatives Forschungsvorhaben vor um die Wechselwirkungen zwischen Pestiziden, der Darmmikrobiota und der Bienengesundheit zu erforschen. Unsere Hypothese ist, dass das Darmmikrobiota von Bienen mit vielen Pestiziden interagieren kann. Ein erheblicher Teil der Pestizide verursacht eine Dysbiose, während die Mikroben Pestizide auch verstoffwechseln können. Diese Wechselwirkungen prägen die Gesundheit der Bienen und erzeugen einen langfristigen evolutionären Druck in Richtung Resistenz gegen Pestizide, was möglicherweise zu Kreuzresistenz oder Kreuzsensibilisierung gegenüber anderen Xenobiotika führen kann. In drei komplementären Arbeitspaketen werden wir i) die Wechselwirkungen zwischen 1054 Pestiziden, Antibiotika und anderen Xenobiotika und der Bienenmikrobiota systematisch untersuchen, ii) ermitteln, wie sich diese Interaktionen auf die Bienengesundheit auswirken, und iii) testen, ob eine langfristige Pestizidexposition zu einer Kreuzresistenz mit anderen Pestiziden und Antibiotika führen kann. Die einzigartigen und komplementären Fähigkeiten der Engel und der Zimmermann Arbeitsgruppe ermöglichen es uns, in vitro Screens mit einer Vielzahl von Bakterien und Pestiziden zu entwickeln, sowie unsere Ergebnisse mittels in vivo Experimenten zu validieren. Dies ist dank etablierter Protokolle, Robotics, Hochdurchsatz-Massenspektrometrie, einer etablierten Imkerei und einem Bienenlabor, sowie umfangreiche Sammlungen mit Bienendarmisolaten und Pestizidstandards möglich. Unsere Ergebnisse haben das Potenzial, i) das Verständnis der durch die Mikrobiota vermittelten Auswirkungen von Pestiziden auf die Bienengesundheit zu verbessern, ii) neue Mechanismen der Pestizidresistenz und Biotransformation zu identifizieren, iii) das Ausmaß der entwickelten Kreuzresistenz infolge der Exposition gegenüber xenobiotischen Verbindungen zu verstehen und iv) neue Regulierungen zur Verwendung von Pestiziden zu unterstützen.
Materielle sowie immateriellen Beiträge der Natur zu Menschen (nature’s contributions to people, NCP) sind wichtige Bestandteile des menschlichen Wohlbefindens, werden jedoch selten gemeinsam untersucht. Wichtig hierbei ist, dass derzeit ein gutes Verständnis der Beziehungen und Mechanismen fehlt, die die biologische Vielfalt und materielle und immaterielle NCP verbinden. Dies gilt insbesondere für tropische Gebirgsökosysteme. Das übergeordnete Ziel von KiLi-SES SP2 besteht darin, Komponenten der biologischen Vielfalt zu identifizieren und zu quantifizieren, die die Versorgung mit materiellen und immateriellen NCP unterstützen, und die Auswirkungen von Klima- und Landnutzungsgradienten auf die Beziehungen zwischen biologischer Vielfalt und NCP zu untersuchen. Für materielle NCP werden wir uns auf die Produktion von Brennholz und Holzkohle (Energie), Pflanzen, Lebensmittel aus der Natur, Viehfutter und schädliche Arten (für Lebensmittel und Futtermittel), Ethnopharmazie (medizinische Ressourcen), Holzproduktion und Kleidung (Materialien) konzentrieren. Für immateriellen NCP werden wir Freizeitaktivitäten, Klanglandschaften, Landschaftsästhetik und psychologisch nützliche und schädliche Arten (physische und psychologische Erfahrungen) sowie die Zufriedenheit mit dem Kennen bestimmter Arten und heiliger Orte (unterstützende Identitäten) untersuchen. Wir werden uns zum einen auf Datensätze stützen, die in KiLi 1 auf der Ebene von 65 Untersuchungsflächen entlang des Höhengradienten am Kilimandscharo gesammelt wurden. Zum anderen werden wir weitere Datenerhebungen durchführen, um Biodiversitätskomponenten auf der Ebene der Arten, über taxonomische, phylogenetische und funktionelle Vielfalt, bis hin zur Vielfalt von Ökosystemen zu erfassen. Insbesondere sind zusätzliche Daten erforderlich, um spezifische Biodiversitätskomponenten zu quantifizieren, die materielle NCP (z. B. Sorten, Ernteertrag) und nicht-materielle NCP (z. B. Landschaftsästhetik, Klanglandschaften) unterstützen. Unsere spezifischen Ziele sind: (1) Die Bewertung des Angebots an materiellen und immateriellen NCP am Kilimandscharo, (2) Die Untersuchung, welche Biodiversitätskomponenten für materielles und immaterielles NCP und deren Beziehung zu Klima- und Landnutzungsgradienten verantwortlich sind, und (3) die Untersuchung der Synergien und Zielkonflikte beim Angebot multipler materieller und immaterieller NCP in Bezug auf die verschiedenen am Kilimandscharo anwesende Akteursgruppen. KiLi-SES SP2 wird daher wichtige Informationen zur Versorgung mit materiellen und immateriellen NCP und deren Treibern liefern, die zusätzlich zu den Daten zur Regulierung von NCP in KiLi-SES SP1 zu einem grundlegenden Verständnis dessen beitragen, wie die Natur zum Wohlbefinden von Menschen in tropischen Gebirgsökosystemen beiträgt.
Nützliche Mikroorganismen sind essentiell für die Gesundheit von Tieren und Pflanzen, aber die molekularen Grundlagen der Zusammensetzung symbiotischer Gemeinschaften sind nur unzulänglich bekannt. Anhand einer experimentell zugänglichen Schutzsymbiose in Käfern wird dieses Projekt die Sekundärmetabolite der beteiligten Bakterien charakterisieren und ihren Einfluss auf die Zusammensetzung der mikrobiellen Gemeinschaft sowie die Schutzfunktion für den Wirt aufklären. Die Ergebnisse werden wichtige Einblicke in die Dynamik antagonistischer und mutualistischer Interaktionen zwischen Symbionten und die Prinzipien der Zusammensetzung mikrobieller Gemeinschaften liefern.
Globale Bedrohungen für die Biodiversität und die vielfältigen Ökosystemleistungen, die sie unterstützt, haben viele Forschungen über die Beziehung zwischen Biodiversität und der Funktionsweise von Ökosystemen motiviert. Diese Arbeit hat wesentliche Beweise dafür geliefert, dass die Biodiversität im Parzellenmaßstab mehrere Ökosystemfunktionen beeinflussen kann. Die meisten dieser Studien konzentrierten sich jedoch hauptsächlich auf die Auswirkungen der Biodiversität auf kleinen räumlichen Skalen auf Ökosystemfunktionen und nicht auf die Auswirkungen großräumiger Veränderungen der Biodiversität auf Ökosystemleistungen. Diese Lücke ist erheblich, da sich die Biodiversität auf allen räumlichen Ebenen verändert und zu einer großflächigen Homogenisierung führt. Die Berücksichtigung der Multiskalennatur der Biodiversität ist daher unerlässlich, wenn wir verstehen wollen, wie die Biodiversität Ökosystemleistungen untermauert. Neuere empirische Studien zeigten die Schlüsselrolle der umgebenden Pflanzenvielfalt bei der Unterstützung von Ökosystemleistungen. Diese Studien konzentrierten sich jedoch nur auf die Pflanzenvielfalt, während frühere Studien die Bedeutung der Biodiversität über mehrere trophische Ebenen hinweg aufzeigten, um das Funktionieren des Ökosystems zu unterstützen. Hier setzt das hier vorgeschlagene Projekt an. Das Multi-BEF Projekt zielt darauf ab, zu untersuchen, wie die umgebende Biodiversität mehrerer trophischer Ebenen (Bodenzersetzer-Mikroorganismen, Insektenfresser, Arthropoden-Raubtiere) die Bereitstellung mehrerer Ökosystemleistungen in Grasland beeinflusst. Insbesondere werden wir (i) die Auswirkungen der Landnutzungsintensivierung auf verschiedenen räumlichen Ebenen auf die Biodiversität der Landschaft identifizieren; (ii) merkmalsbasierte Ansätze verwenden, um die Mechanismen zu untersuchen, die der Reaktion der Biodiversität zugrunde liegen (z. B. Nischenpartitionierung, Ausbreitungsprozesse); (ii) Bewertung der Rolle der Landschaftsbiodiversität bei der Erbringung mehrerer Ökosystemleistungen.
Zu verstehen, wie anthropogene Faktoren Einfluss auf die Ernährungsökologie bedrohter Tierarten nimmt, stellt einen zentralen Ansatz dar, um Reaktionen auf Umweltveränderungen vorherzusagen und gefährdete Arten schützen zu können. Besonders für Bestäubungsinsekten wie Hummeln ist dieses Verständnis bedeutsam, da bei vielen dieser Arten große Rückgänge in ihren Beständen zu verzeichnen sind. Diese Entwicklung lässt sich womöglich zum Teil auf Mangel- und Fehlernährung zurückführen. Mithilfe dieser Forschungsarbeit möchten wir verstehen, wie die Ernährungsökologie von Bombus terrestris von Landnutzung und Infektionskrankheiten beeinflusst wird - Krankheiten sind ein zunehmendes Problem, da kommerzielle Imkerei die Verbreitung von Erregern begünstigt. Um dieses Verständnis zu erreichen, haben wir unsere Untersuchungen in drei Phasen eingeteilt. In der ersten Phase untersuchen wir die Interaktion von Aminosäuren und deren Einfluss auf B. terrestris’ Fitness und Nährstoffhaushalt. Dazu wenden wir eine hochmoderne Technik in der Ernährungsökologie an, das sogenannte ‘exome matching’. In diesem Verfahren lassen sich anhand von Sequenzdaten der individuelle Bedarf der Aminosäurezusammensetzung ableiten. Diese Erkenntnisse stellen eine Grundlage für unser Verständnis und die weitere Erforschung der Ernährungsökologie von Hummeln dar. Zudem wird in diesem Zuge das exome matching -Verfahren auf Hummeln optimiert. In Phase 2 werden wir uns der Frage widmen, in wie weit Aminosäuren mit den anderen beiden zentralen Nahrungskomponenten (Kohlenhydrate und Fette) interagieren und diese Interaktion Einfluss auf B. terrestris‘ Fitness und Immunität nimmt. Wir untersuchen die bevorzugte Nahrungszusammensetzung in gesunden Individuen und Hummeln, bei denen eine Immunantwort provoziert wurde. Dies wird uns durch die aussagekräftige Methode des ‚dietary mapping‘ ermöglicht, dem ‚Geometric Framework of Nutrition‘. Die Ergebnisse werden zeigen, wie sich die Aufnahme bestimmter Makronährstoffe auf die Fitness von Hummeln auswirkt und sich die Ansprüche an die Zusammensetzung der Nahrung durch eine Immunantwort verändern. In Phase 3 untersuchen wir, wie sich die unterschiedliche Zusammensetzung von Pollen in diversen landwirtschaftlichen Umgebungen auf das reale Nahrungssammelverhalten von Hummeln auswirkt. Dies gibt Aufschluss über den Einfluss von Landwirtschaft auf die Ernährung von Hummeln. Indem wir Daten aus dem Feld und Labor vereinen, können wir Schlüsse darüber ziehen, ob exome matching und Geometric Framework of Nutrition fundierte Vorhersagen über das Nahrungssammelverhalten von Hummeln in der Natur treffen können. Es soll gezeigt werden, wie Umweltveränderungen die Ernährungsökologie von Arten beeinflussen und so zu einer Beeinträchtigung von Ökosystemdienstleistungen wie der Bestäubung führen können. Das durch dieses Projekt generierte Wissen kann somit eingesetzt werden, um Bestäuberverluste zu reduzieren.
Die Verschmutzung durch Kunststoffe hat sich zu einer anerkannten Bedrohung für terrestrische Ökosysteme entwickelt. Sobald Kunststoffe in die Umwelt gelangen, kommt es zu einem Abbau, der die Eigenschaften des Plastikmülls verändert (z. B. Sorptionsfähigkeit, Sprödigkeit, Flexibilität), was Auswirkungen auf Pflanzen-Boden-Systeme haben kann. Die Photodegradation kann als einer der häufigsten Prozesse des Kunststoffabbaus weltweit angesehen werden. Dadurch wird Kunststoff spröde und zersplittert in kleine Stücke (Mikroplastik), erhöht seine Sorptionskapazität für Metalle und organische Verbindungen und kann potenziell das Sickerwasser oder gefährliche Chemikalien in den Boden erhöhen. Der Abbau von Mikroplastik kann nicht nur die Bodenfunktionalität und die Struktur von Lebensgemeinschaften verändern, sondern auch die Leistung von Pflanzen, so dass die jüngsten Forschungen, die scheinbar positive Auswirkungen von Mikroplastik auf die Pflanzenproduktivität und die Bodeneigenschaften beschreiben, möglicherweise nur einen Teil der Wahrheit erfassen, da sie nur die Auswirkungen von unberührtem Mikroplastik (bevor es abgebaut wurde) auf Pflanzen-Boden-Systeme berücksichtigen. Das Ziel dieses Projekts ist es zu verstehen, wie abgebautes Mikroplastik (das echte Mikroplastik, das tatsächlich in die Bodenmatrix gelangt) die Pflanzen-Boden-Funktionalität unter Verwendung von Mikrokosmen beeinflusst. Konkret möchte ich i) die Mechanismen entwirren, durch die sich der Abbau von Mikroplastik (Mikroplastik, Form, Polymertyp, Größe und Sickerwasser) auf Pflanzen-Boden-Systeme auswirkt, und ii) die Auswirkungen auf die Struktur der Pflanzengemeinschaften testen, die sie haben können. Um dies zu wissen, werde ich eine Reihe von Experimenten entwickeln, um dies zu untersuchen. Zunächst möchte ich den Abbau von Mikroplastik in Abhängigkeit von der Form des Mikroplastiks (Fasern, Folien, Schäume) und dem Polymertyp (z.B. Polyethylen, Polypropylen) untersuchen. Dann möchte ich die Mechanismen des Mikroplastikabbaus in Abhängigkeit von der Größe des Mikroplastiks und den chemischen Sickerstoffen entschlüsseln, und schließlich möchte ich verstehen, welche Auswirkungen die Form des Mikroplastiks, der Polymertyp, die Größe und die Sickerstoffe auf wichtige Lebensstadien der Pflanzenentwicklung haben. Das heißt, Samenkeimung, Pflanzenwachstum und Pflanzenfitness. Darüber hinaus möchte ich die potenziellen Auswirkungen verstehen, die all dies auf die Konkurrenzfähigkeit von Pflanzenarten haben kann.
Auf Grund ihrer Bedeutung für die Anpassung der Wälder an Umweltänderungen und ihrer Widerstandsfähigkeit gegenüber Störungen ist die Naturverjüngung zu einem Schwerpunkt der ökologischen Waldforschung geworden. Trotz der jüngsten technologischen Entwicklungen bleibt dies eine große Herausforderung. Insbesondere sehr kleine Pflanzen mit einer Höhe von weniger als 1,30 m und entsprechend kleinen Durchmessern sind mit photogrammetrischen Methoden schwer zu identifizieren. Manuelle Inventurmethoden, wie z. B. die klassische Vollinventur sind aber arbeitsintensiv und zu teuer, um sie auf großen Flächen anzuwenden. Das Projekt möchte dazu beitragen, dieses Problem zu lösen, in dem es ein Simulationswerkzeug zur Rekonstruktion von Punktmustern vorstellt und seine Qualität systematisch untersucht. Es basiert auf einem Forschungsansatz der drei Arbeitsschritte umfasst (1) die Erfassung der räumlichen Daten aller Bäume einschließlich der Verjüngung auf einer kleinen Teilfläche (= Referenzfläche), (2) die Erfassung des Oberstandes im gesamten Bestand (=Untersuchungsfläche) und (3) die Rekonstruktion der Verjüngung im gesamten Untersuchungsgebiet, wobei davon ausgegangen wird, dass überall die gleichen Beziehungen zwischen den Bäumen des Oberstandes und der Verjüngung wie in der Referenzfläche bestehen. Dieser Ansatz erlaubt es, die heutigen logistischen Möglichkeiten zu kombinieren: (a) die manuelle Erfassung der Verjüngung auf kleiner Fläche ist machbar, und (b) die Inventur des Oberstandes mit modernen Fernerkundungs- oder photogrammetrischen Methoden ist relativ einfach und weniger arbeitsintensiv. Indem das Projekt einen vorhanden und in den Forstwissenschaften bekannten Datensatz nutzt (Trainingsgrundlage wird der Datensatz des saisonalen tropischen Regenwaldes der Insel Barro Colorado (BCI) in Panama sein), kann es sich auf Schritt (3) beschränken. Ziel ist es systematisch zu untersuchen, welchen Einfluss eine höhere Strukturvielfalt und das Größenverhältnis von Referenz- und Prädiktionsflächen (= die gesamte Untersuchungsfläche) auf die Ergebnisse der Punktmuster-Rekonstruktion von Verjüngungspflanzen (=Unterstand) hat und welche räumlichen Statistiken besonders geeignet sind, diesen Einfluss quantitativ oder qualitativ zu bewerten. Die numerischen Methoden werden in einem dokumentierten R-Skript (bzw. R-Package) als zuverlässiges und effizientes Werkzeug für die Waldökologie und die forstliche Praxis zur Verfügung gestellt.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 136 |
| Europa | 1 |
| Global | 1 |
| Wissenschaft | 71 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 136 |
| License | Count |
|---|---|
| Offen | 136 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 134 |
| Englisch | 130 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 1 |
| Webseite | 135 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 94 |
| Lebewesen und Lebensräume | 133 |
| Luft | 67 |
| Mensch und Umwelt | 132 |
| Wasser | 56 |
| Weitere | 136 |