Habitatmodellierung

Die Habitatmodellierung, auch als Modellierung der Habitateignung bekannt, ist der Prozess der Vorhersage der räumlichen Verteilung geeigneter Umweltbedingungen für eine Art oder eine ökologische Gemeinschaft mithilfe von Geodaten und statistischen Methoden oder Machine-Learning-Verfahren. Indem beobachtete Fundorte von Arten mit den Umweltmerkmalen dieser Standorte in Beziehung gesetzt werden, sagen die Modelle voraus, wo geeignete Bedingungen in nicht erfassten Landschaften vorliegen. Daraus entstehen Karten, die Naturschutz, Landmanagement und Umweltverträglichkeitsprüfungen unterstützen.

Habitatmodelle verwenden erklärende Umweltvariablen, die aus Fernerkundung und Geodatenbanken abgeleitet werden, darunter Klimavariablen (Temperatur, Niederschlag, Saisonalität), Geländemerkmale (Höhe, Hangneigung, Exposition), Landbedeckung und Vegetationstyp, Entfernung zu Gewässern, Bodeneigenschaften sowie die Intensität menschlicher Störungen. Daten zum Vorkommen von Arten aus Feldbeobachtungen, Museumsbeständen und Citizen-Science-Plattformen liefern die Zielvariable, die die Modelle mit den Umweltbedingungen in Beziehung setzen. Die statistischen Methoden reichen von einfachen Indizes der Habitateignung, die Umweltfaktoren bewerten und kombinieren, bis hin zu Machine-Learning-Algorithmen wie MaxEnt, Random Forests und Boosted Regression Trees, die komplexe, nichtlineare Zusammenhänge modellieren. GISGISGeographic Information Systems (GIS) enable users to analyze and visualize spatial data to uncover patterns, relation...-Plattformen integrieren die erklärenden Datenebenen, führen die Modelle aus und stellen die Ergebnisse als kontinuierliche Eignungskarten oder als binäre Klassifikation in Habitat und Nicht-Habitat dar.

In der Naturschutzplanung dienen Habitatmodelle dazu, vorrangige Schutzgebiete zu identifizieren, in denen geeignetes Habitat für seltene oder bedrohte Arten fortbesteht. Umweltverträglichkeitsprüfungen sagen voraus, wie geplante Bauvorhaben Arten beeinträchtigen, indem sie Habitatverlust und Fragmentierung kartieren. Klimafolgenabschätzungen projizieren, wie sich verändernde Temperatur- und Niederschlagsmuster die Verfügbarkeit von Habitaten für Arten in den kommenden Jahrzehnten verändern werden. Das Management invasiver Arten sagt voraus, wo sich gebietsfremde Organismen aufgrund ihrer Umweltähnlichkeit zum ursprünglichen Verbreitungsgebiet voraussichtlich etablieren. Zu den zentralen Herausforderungen zählen die Empfindlichkeit der Modellvorhersagen gegenüber der Qualität und der räumlichen Verzerrung der Vorkommensdaten, die Schwierigkeit, dynamische Habitatmerkmale wie die saisonale Nahrungsverfügbarkeit zu erfassen, die Annahme, dass eine beobachtete Abwesenheit einer Art auf Habitatuneignung statt auf unvollständige Erhebungen hindeutet, sowie die Validierung von Vorhersagen in Gebieten, die weit von den Trainingsdaten entfernt liegen.