Food web analysis of two green roofs in Basel
Creators: name: Meyer, Lukas
Publisher: name: ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
Year: 2024
Subjects: Green roof
Food web
Urban ecology
Ecosystems
333.7: Landflächen, Naturerholungsgebiete
577: Ökologie

description: Habitat roofs, that use varying substrate height, multiple vegetation layers, logs and stones show greater diversity than simpler roofs with thinner substrates and monotonous vegetation. This leads to the hypothesis that habitat roofs show more complex ecosystems and an increased proportion of specialist species due to less disturbance and more diverse microhabitats. In this study food web analysis was used to assess these assumptions, as this method was suggested to be a suitable tool for green roofs. Food webs are models of ecosystems that represent the species as nodes and the trophic interactions as edges, forming complex networks of interactions. For each of the two green roofs, Klinikum and Messe, a food web was constructed using literature data and an algorithm, which was developed in a previous study. The green roofs were compared using indices describing the network structure of these food webs. Both green roofs showed a high linkage density and connectance, which hints towards the resilience of the ecosystem to the removal of species. Generality was high for both roofs, reflecting the high abundance of generalist beetle species from the families of Carabidae and Staphylinidae. Contrary to expectations, the roofs showed similar values for connectance, generality and degree distribution. As the majority of the plants that specialists use as resources are the more common plants and occur on both roofs. The invariance in generality and degree distribution might reflect the reality. The high number of generalist species might be an explanation for the high connectance, which in turn leads to food webs of varying sizes but similar complexity. However, various uncertainties such as incomplete species sampling, incomplete literature information, small sample size and uncertainty of indices need to be addressed in future studies to yield more robust results.
description: Habitatdächer, welche unterschiedliche Substrathöhen, verschiedene Vegetationsschichten, Totholz und Steine aufweisen, haben eine höhere Biodiversität als simple Dächer mit dünnem Substrat und monotoner Vegetation. Dies führt zu der Hypothese, dass Habitatdächer komplexere Ökosysteme ermöglichen und einen erhöhten Anteil and spezialisierten Spezies zeigen. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Nahrungsnetzuntersuchung durchgeführt, um diese Annahmen zu prüfen, da diese Methode für die Forschung an Dachbegrünungen vorgeschlagen wurde. Nahrungsnetzmodelle bestehen aus Knoten und Kanten, welche die Spezies und deren Interaktionen darstellen. Für die Dächer Klinikum und Messe wurde mithilfe von Informationen aus der Literatur und einem Algorithmus je ein Nahrungsnetzmodell erstellt. Mit Indizes, die die Struktur dieser Netzwerke beschreiben, wurden die Modelle verglichen. Beide Dachgebrünungen zeigten hohe Werte für linkage density und connectance, was ein Indiz für die Resilienz der Ökosysteme gegenüber dem Verlust von einzelnen Arten darstellt. Der Index generality war hoch für beide Dachbegrünungen, was auf die grosse Menge an generalistischen Käfern der Familien Carabidae und Staphylinidae zurückzuführen ist. Entgegen den Erwartungen waren die Werte für connectance, generality und degree distribution nahezu identisch. Die meisten Pflanzen, auf die sich die Spezies auf den Dachbegrünungen spezialisieren, sind häufige Arten und kommen auf beiden Dächern vor. Dies könnte darauf hindeuten, dass generality und degree distribution auch in der Realität nicht fest voneinander abweichen. Was connectance angeht, so zeigen die Werte, dass trotz der Unterschiedlichen Artenzahl, die Struktur ähnlich komplex ist. Allerdings gibt es zahlreiche Unsicherheiten wie die unvollständige Beprobung der Arten, die unvollständigen Informationen zu der Ernährungsweise, die kleine Stichprobengrösse und die Unsicherheit der Indizes, die in zukünftigen Studien berücksichtigt werden müssen.