Modellierungen können vorhersagen, wo invasive Arten auftreten und wo Schutzmaßnahmen erforderlich sind. Eine neue Studie zeigt, dass die Datenquelle entscheidend ist. Nach nur 100 Beobachtungen invasiver Pflanzen in den USA sagen Modelle, die ausschließlich US-Daten verwenden, deren Ausbreitung besser voraus als solche, die globale Verbreitungsinformationen einbeziehen.
Nicholas Young und Kollegen untersuchten, wie Modelle Daten aus dem Verbreitungsgebiet einer Pflanze nutzen können, um vorherzusagen, wo in den USA ihre Ausbreitung am wahrscheinlichsten ist. Sie fanden heraus, dass die besten Modelle je nach Invasionsstadium variieren. Die besten Modelle für das früheste Stadium (unter 50 Beobachtungen) nutzten US-amerikanische und globale Daten.
Doch als in den USA mehr als 100 Beobachtungen durchgeführt wurden, geschah etwas Merkwürdiges. Die traditionelle Empfehlung, Verbreitungsmodelle anhand des gesamten globalen Verbreitungsgebiets einer Pflanze (einheimisch + infiziert) zu erstellen, war in den meisten Fällen sogar schlechter. Die Autoren vermuten, dass die Datenqualität ein Problem darstellen könnte.
Globale Prädiktoren sind im Allgemeinen gröber (Korn- oder Zellengröße), lokal weniger genau und nur in begrenzter Menge verfügbar, während US-Prädiktoren möglicherweise mit feinerer Auflösung verfügbar sind, oft genauer sind und möglicherweise über eine größere Vielfalt und Diversität an verfügbaren Prädiktoren verfügen.
Ein weiterer Faktor können Nischenverschiebungen sein. Wenn Pflanzen in neue Regionen vordringen, eröffnen sich ihnen oft neue Möglichkeiten. Im Fall des Japanischen Stiltgrases stellten Young und Kollegen fest, dass es kaum Überschneidungen zwischen den US-amerikanischen und globalen Nischen gibt. Diese Unterschiede können lokale Beobachtungen wertvoller machen als globale Daten.
Das Team wandte seine Methode auf 13 verschiedene Arten an, vom Götterbaum, der 1841 eindrang, bis zur Luftkartoffel, die 1965 eindrang. Sie stellten fest, dass ihr Wendepunkt aus 100 Beobachtungen bei Weinreben, Kräutern, Sträuchern, Bäumen und Gräsern funktionierte, was darauf hindeutet, dass er als allgemeiner Ansatz zur Modellierung funktioniert.
Unsere Ergebnisse zeigen, dass, sobald ein Eindringling 100 Vorkommen ansammelt, nachdem er räumlich auf mindestens 5 km im befallenen US-Gebiet gefiltert wurde, Modelle, die unter Verwendung von Vorkommen im globalen Verbreitungsgebiet entwickelt wurden, erheblich schlechter sind als andere Modellstrategien und dass von diesem Zeitpunkt der Invasion an Modelle unter Verwendung von Vorkommen im befallenen Verbreitungsgebiet entwickelt werden sollten.
Die Studie bietet Mitarbeitern Orientierungshilfen für die frühzeitige Erkennung von Invasionen und schnelle Reaktionsmaßnahmen. Eine verbesserte Modellierung trägt dazu bei, einen präziseren und effizienteren Ansatz zur Identifizierung von Hochrisikogebieten zu entwickeln und so die begrenzten Überwachungs- und Kontrollressourcen besser zu verteilen.
Young, NE, Williams, DA, Shadwell, KS, Pearse, IS & Jarnevich, CS (2025). Wie modelliert man einen neuen Eindringling? Verbreitungsmodelle für in den USA eingewanderte Arten sind globalen oder kombinierten Verbreitungsmodellen nach 100 Vorkommen überlegen. Ecological Applications, 35(2), e70010. https://doi.org/pbqd
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Bild: Lysimachia nummularia / canva.
