Intakte Ökosysteme haben die Fähigkeit zur Selbstregulation, die ihr komplexes Gefüge von Arten – etwa Tiere, Pflanzen, Pilze oder Bakterien – im Gleichgewicht halten: beispielsweise verringert sich die Pro-Kopf-Wachstumsrate, wenn die Population einer Art zunimmt, so dass das Populationswachstum im Zaum gehalten wird. Die ökologische Stabilität ist ein wichtiger Indikator dafür, wie gut die Selbstregulation funktioniert und wie „gesund“ Ökosysteme sind. Die Bemessung und Bewertung der Stabilität von Ökosystemen ist daher für Monitoring und Erhalt der biologischen Vielfalt von entscheidender Bedeutung.
Eine Quantifizierung ökologischer Stabilität ist jedoch aus drei Gründen nicht einfach. Erstens kann sie auf verschiedenen Ebenen der biologischen Organisation gemessen werden: von der Gesundheit und dem physiologischen Zustand einzelner Individuen über Populationen einzelner Arten bis hin zu Gemeinschaften mehrerer Arten, die miteinander interagieren und voneinander abhängig sein können. Zweitens kann sie anhand einer Vielzahl von Messgrößen gemessen werden, die verschiedene Ebenen der Dynamik des Systems (Individuen, Populationen oder Gemeinschaften) in verschiedenen Stadien der Reaktion auf Störungen erfassen. So kann die unmittelbare Reaktion des Systems auf eine Störung ein anderes Bild vermitteln als die langfristige Erholungsrate. Drittens wird die biologische Vielfalt derzeit von einer Vielzahl von Einflussfaktoren bedroht, so dass Arten gezwungen sind, sich an viele unterschiedliche Auswirkungen anzupassen. Einige Störungen wirken unmittelbar – so führt die Zerstörung von Lebensräumen durch Urbanisierung oder Landnutzungswandel direkt zum Tod oder zur Verdrängung von Individuen. Andere Störungen, wie der Klimawandel, beeinträchtigen die Überlebensfähigkeit von Arten eher über längere Zeiträume hinweg.
„Obwohl derartige Prozesse seit langem in der Wildtierbiologie und Ökologie wissenschaftlich beschrieben und analysiert werden, gibt es bislang noch keine Software, welche die Quantifizierung der ökologischen Stabilität unter Berücksichtigung all dieser Szenarien ermöglichte“, sagt Dr. Ludmilla Figueiredo, Daten- und Code-Kuratorin am Deutschen Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung (iDiv) Halle-Jena-Leipzig und Erstautorin des Aufsatzes. Damit schließe das neu entwickelte Software-Tool eine wichtige methodische Lücke in der Biodiversitätsforschung, so die Autor:innen.
Hohe Mathematik, praktisch nutzbar gemacht für die Biodiversitätsforschung
Das Paket „estar“ wurde für die in der ökologischen Forschung weit verbreitete Programmiersprache R entwickelt, einem kostenlosen Open-Source-Tool für statistische Analysen, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen. Das Paket bietet Funktionen zur Berechnung von elf etablierten Ökosystem-Stabilitätkennzahlen unter Verwendung entsprechender Zeitreihendaten. So ermöglicht eine Zeitreihe immunologischer Messungen für Individuen die Quantifizierung der Stabilität ihres immunologischen Zustands im Zeitverlauf, während eine Zeitreihe der Populationsgröße die Messung der Stabilität dieser Population ermöglicht. „estar“ standardisiert und erleichtert die Berechnung dieser Kennzahlen, die zur Bewertung der Reaktionen von Systemen auf Störungen auf verschiedenen ökologischen Ebenen (z. B. Population, Gemeinschaft) verwendet werden.
„Unser R-Paket kann auf zwei verschiedene Arten genutzt werden. Auf der einen Seite bietet es Funktionen, die die Stabilität auf jeder Organisationsebene quantifizieren, vom Individuum bis zur Gemeinschaft, und auf eine Zeitreihe der Zustandsvariablen eines Systems (z. B. Körpermasse, Bestandszahlen oder Artenvielfalt) angewendet werden können“, erklärt Dr. Viktoriia Radchuk, Wissenschaftlerin in der Abteilung für Ökologische Dynamik des Leibniz-Instituts für Zoo- und Wildtierforschung (Leibniz-IZW) und Senior-Autorin des Aufsatzes. „Die in diesem Set enthaltenen Stabilitätsmetriken umfassen Unveränderlichkeit, Widerstandsfähigkeit, Ausmaß und Geschwindigkeit der Erholung, Persistenz und allgemeine ökologische Anfälligkeit.“ Ein gutes Beispiel sind Haussperlinge (Passer domesticus): Jeder kennt sie und sieht sie regelmäßig in Städten wie Berlin. Auch wenn die Art immer noch weit verbreitet ist, ist die Zahl der Individuen in Europa in den letzten Jahrzehnten deutlich zurückgegangen. Über Häufigkeit, Dauer und Ausmaß von Schwankungen der Populationsgröße ist jedoch nicht viel bekannt. Die Quantifizierung (der Wahrscheinlichkeit der) Unveränderlichkeit – eine der Stabilitätsmetriken in der Software „estar“ – liefert jedoch Erkenntnisse, die den dokumentierten drastischen Rückgang dieser Art ergänzen. Arten mit einer hohen Unveränderlichkeit ihrer Populationsgröße sind weniger anfällig für einen Rückgang, während Arten, deren Populationsgrößen im Laufe der Zeit stärker schwanken, unter ungünstigen Bedingungen anfälliger für ein lokales Aussterben sind.
Die zweite Gruppe von Funktionen misst die Stabilität einer Gemeinschaft auf kurzen und langen Zeitskalen mittels sogenannter Jacobi-Matrizen. Damit wird erstmals in einem praktisch nutzbares statistisches Softwarepaket umgesetzt, was bislang vor allem theoretisch beschrieben wurde: Komplexe Zusammenhänge in Artengemeinschaften bestimmen maßgeblich die Fähigkeit zur Selbstregulation und die Stabilität dieser Gemeinschaften. „Wir haben in ‚estar‘ mehrdimensionale Matrizen für die Stärke von Arten-Interaktionen in Gemeinschaften mathematisch abgebildet und können damit die Stabilität von Artengemeinschaften quantifizieren“, erläutern Radchuk und Figueiredo.
Im Paket enthalten und im Aufsatz beschrieben sind zudem praxisnahe Instruktionen für Forschende, die empirische Daten zur ökologischen Stabilität erheben und mit dem neuen Tool verarbeiten möchten. Das Team erhofft sich, dass dies die Lücke zwischen Theorie und Praxis in der Erfassung und Bemessung ökologischer Stabilität schließt und somit weitere wichtige Forschung in diesem Bereich anregt.