Angesichts der gravierenden und immer weiter fortschreitenden Verluste der Biodiversität in den letzten Jahrzehnten, ist es dringend erforderlich genau zu Verstehen, was die Ursache dieses Problems ist. Dafür ist es nicht genug, nur einzelne Faktoren wie beispielsweise den Klimawandel, oder die Habitatverluste zu betrachten, sondern es muss untersucht werden, wie multiple Bedrohungen, auch räumlich, zusammenwirken. Zusätzliche Bedrohungen sind unter anderem invasive Arten, eine Fragmentierung der Landschaft durch fortschreitende Flächenversieglung, die Intensivierung der Landwirtschaft, Umweltverschmutzung und auch allgemeine, direkte Störungen durch den Menschen.
Da die Untersuchung solch komplexer Interaktionen auf die Biodiversität durch empirische Studien sehr schwierig ist, werden leistungsfähige Modelle gebraucht, um diese Interaktionen darzustellen und ihre Wirkung zu verstehen. Nur so können gute Prognosen entwickelt werden und auch Maßnahmen untersucht werden, die diesen Bedrohungskomplexen entgegenwirken.
Mein konkretes Ziel ist daher die Erstellung eines mechanistischen Nischenmodells, das sowohl Evolution, Ausbreitung und die Interaktion von Arten darstellt, aber auch den Einfluss des Metabolismus auf diese Prozesse einbezieht.
Mit diesem Modell werde ich dann die eingangs gestellte Fragestellungen zu untersuchen: Wie wirken sich multiple Bedrohungskomplexe auf die zukünftige Verbreitung sowie auf Abundanzen und Artgemeinschaften in Deutschland aus? Dafür werde ich die Bedrohungenszenarien aus verschiedenen Quellen zusammenführen und ihre räumliche Struktur untersuchen. Mithilfe dieser Datenbank und des Modells, werden anschließend verschiedene Szenarien für die zukünftige Entwicklung der Biodiversität in Deutschland simuliert und ausgewertet.
Dieses Projekt wir am Center for Computational and Theoretical Biology der Universität Würzburg durchgeführt und ist Teil des Bayerischen Netzwerks für Klimaforschung (bayklif / Teilprojekt BLIZ) das von dem Bayerischen Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst gefördert wird.