title: Arealmodellierungen ausgewählter alpiner Pflanzenarten im Globalen Wandel
Creators: name: Gstöttl, Claudia Michaela
Publisher: name: :none
Year: 2015

description: Der Klimawandel steht seit gut 20 Jahren vermehrt im Interesse von Wissenschaft und Öffentlichkeit. Hochgebirgsregionen sind speziell geeignet, um klimabedingte Veränderungen in der Vegetationszusammensetzung frühzeitig zu erkennen. Alpine Pflanzenarten erweisen sich als sensible Indikatoren für die ökologischen Konsequenzen der aktuellen Klimaerwärmung. Einfache Klimamodelle werden den komplexen Wechselwirkungen innerhalb des Ökosystems allerdings in der Regel nicht gerecht. Um die Vielfalt der Einflussfaktoren auf aktuelle und zukünftige Verbreitungsgrenzen von 11 ausgewählter Alpenpflanzen aufzuzeigen, kommen in vorliegender Arbeit unterschiedliche Modellberechnungen zum Einsatz und werden einander gegenübergestellt (Maximum-Entropie vs. GLM). Zur Darstellung allgemeiner Trends in großem Maßstab erweisen sich Modelle als ausreichend, die sich auf wenige Parameter, wie Temperaturangaben, beschränken. Um jedoch detaillierte Prognosen für kleinräumige Gebiete treffen zu können, stellt sich beispielsweise für Leontopodium alpinum die Berücksichtigung von weiteren Faktoren, wie Topographie, Geologie und interspezifischer Interaktionen als unerlässlich heraus. Mithilfe von GLMs wurde daher versucht umfassendere Erklärungsmodelle zu generieren. Verschiedene Modellansätze stellen sich in dieser Studie als unterschiedlich geeignet heraus, die Verbreitungen der Arten zu darzustellen. Außerdem zeigt sich, dass Klimamodelle mit computergenerierten Daten auf lokaler Ebene offensichtlich an ihre Grenzen stoßen und auf dieser Skalenebene teilweise zu unplausiblen Ergebnissen führen. Nur für rein klimasensitive Arten wie Androsace alpina lassen sich hier gute Verbreitungsmodelle erstellen. Neben den naturwissenschaftlichen Erkenntnissen, stellt in dieser Studie die Informationsvermittlung an die Öffentlichkeit einen wichtigen Aspekt dar. Zu diesem Zweck wurden durch Umfragen bei Nationalparkbesuchern aktueller Wissensstand und Einschätzungen bezüglich des Klimawandels in den Alpen ermittelt. Durch die Wahl von Pflanzenarten, die sich allgemeiner Bekanntheit erfreuen, sich aber auch ökophysiologisch unterscheiden, sollen die Forschungsergebnisse das Erfassen der Inhalte einerseits erleichtern, zugleich aber auch die Komplexität im Ökosystem „Alpen“ veranschaulichen. Tatsächlich stimmt die öffentliche Einschätzung mit dem allgemeinen Trend der Erwärmung und deren Auswirkungen im Sinne einer Thermophilisierung überein. Jedoch verliert sich diese Kongruenz bei höherer Auflösung des Untersuchungsgebietes und bei Betrachtung konkreter Arten. So liefert ein Klimamodell für Ranunculus glacialis ohne Berücksichtigung der obligatorischen sauren Geologie nicht den von den NP-Besuchern erwarteten Erklärungswert. Die Vielfalt ökologischer Einflussgrößen und deren Zusammenhänge werden vor allem bei reiner Klimamodellierung nicht erfasst und sind auch bei den Befragten nur marginal bekannt, zeigen aber im GLM teilweise hoch signifikante Werte. Es ist geplant die hier gewonnenen Ergebnisse in Zusammenarbeit mit dem NP Hohe Tauern/Tirol in Form von Broschüren und Plakaten an NP-Besucher und die Bevölkerung der Region zu vermitteln.
description: Throughout the last 20 years, interest in climate change increased; in both scientific discourse and in the public realm. Detecting early stage changes in climate-induced vegetation composition is ideal in high mountainous regions. Alpine plant species, for example, are found to be sensitive indicators for the ecological consequences of current global warming models. Simple climate models, however,fail to show the complex interactions within an ecosystem. To show the variety of the factors that influence current and future distribution limits of 11 selected alpine plants, different model calculations were used, and juxtaposed in this paper (Maximum-Entropie vs. GLM). Models that rely on only few parameters, e.g. temperature details, prove to be sufficient in illustrating only general trends on a larger scale. However, for a more detailed prognosis of small-scale areas, e.g. for Leontopodium alpinum, the consideration of other factors, such as topography, geology and interspecific interactions, are vital. GLMs were used to generate more comprehensive explanatory models. Different model approaches in this study produced varying results in illustrating the distribution of the species. Furthermore, it appears that climate models with computer-generated data at a local level reached their limits and produced partially implausible results on this scale. Hence, solid distribution models can only be created for purely climate-sensitive species, like Androsace alpina. In addition to the scientific findings, the information transfer to the public is an important aspect in this study. To this end, current states of knowledge and assessment on climate change in the Alps have been determined by surveying visitors of the National Park. By choosing plants that are well known, but also have different ecophysiological characteristics, the research results will facilitate the presentation of the content, but at the same time illustrate the complexity of the ecosystem of the Alps. In fact, the public perception is in line with the general warming trend and its effects in terms of a thermophilization. However, this consistency fades at a higher resolution of the study area and in consideration of specific species. A climate model for Ranunculus glacialis, not considering the mandatory acidic geology, did not provide the explanatory value that was expected by the visitors of the NP. Particularly, simple climate modeling does not detect the variety of ecological parameters and their interrelations which are little known among respondents, but show partially highly significant values in the GLM. It is planned to share the results of this study in cooperation with the NP Hohe Tauern/Tyrol Austria in the form of brochures and posters with visitors of the NP and the population of the region.