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Hintergrund – Ein Großteil empirischer Daten zeigt, dass Individuen natürlicher Populationen oft eine hohe Variabilität in der Ressourcennutzung aufweisen. So wurde kürzlich basierend auf empirischen Daten gezeigt, dass die Koexistenz von Arten eher durch höhere Varianz in der Ressourcennutzung innerhalb einer Art als zwischen den Arten abhängt, was frühere theoretische Ergebnisse bestätigt. Bisher wurden diese theoretischen Ergebnisse unter Berücksichtigung intraspezifischer Varianz allerdings nur im Kontext einer einzigen ökologischen Lebensgemeinschaft entwickelt . Tests zur Verwendbarkeit dieser Ansätze um die Diversität multitrophischer Ökosysteme zu verstehen fehlen jedoch bislang.
Zum Einen kann eine höhere intraspezifische als interspezifische Variation der Ressourcennutzung die Koexistenz innerhalb einer ökologischen Lebensgemeinschaft fördern, zum Anderen kann eine Generealisierung dieser Annahme irreführend sein, da bei mehreren interagierenden ökologischen Lebensgemeinschaften die Individuum-spezifische Auswahl von Beute aus der Gesamtheit aller Nahrungsressourcen mit verschiedenen Dichten dazu führen kann, dass einzelne Arten im Nahrungsnetz aussterben.
Folglich kann die Individuum-spezifische Prädation von entweder wenigen oder vielen verschiedenen Nahrungsressourcen die Biodiversität positiv oder negativ beeinflussen, da dadurch vorzugsweise auf häufige oder seltene Ressourcen selektioniert wird. Eine Zusammenführung von Theorien über mechanistische Nahrungsketten mit Daten über Individuum-basierte Variabilität in ökologischen Interaktionen kann daher helfen zu verstehen, wie Individuum-spezifische Prädation auf mögliche Nahrungsressourcen die Biodiversität von multitrophischen Ökosystemen beeinflusst.
Forschungsplan – Ich beabsichtige ein generelles Model zu erarbeiten, in dem stochastische, Individuen-basierte Nahrungsnetzmodelle genutzt werden um die Mechanismen, welche die intraspezifische Variation beeinflussen, mit Biodiversitätsmustern in multitrophischen Ökosystemen zu verbinden. In einem ersten Schritt wird das Lernverhalten und die Stärke der Beute-Auswahlmechanismen gegen verschiedene Individuum-spezifische Nahrungsnetzmodelle getestet. Das Ziel ist es, die Hauptmechanismen zu finden, die eine nicht-zufällige intraspezifische Variation in der Beuteauswahl generieren und deren verschieden schwachen oder starken Auswirkungen auf multitrophische Ökosysteme festzustellen. Im zweiten Teil soll daraus eine generelle Theorie entstehen, wobei verschiedene zusätzliche Merkmale einbezogen werden, die im Kontext verschiedener Arten von Interaktionen stehen. Schlussendlich testen wir die Theorie, indem wir ihre Voraussagen bezüglich intraspezifischer Variation und der Stärke der Ressourcenauswahl auf verschiedene empirische Datensätze anwenden, die von mutualistischen zu antagonistischen Nahrungsnetzwerken reichen.
Wissenschaftliche Bedeutung und mögliche Ergebnisse –
Drei Punkte machen diesen Antrag besonders vielversprechend um bedeutsame, wissenschaftliche Resultate hervorzubringen: Erstens, werden außerordentlich detaillierte Daten über Individuum-spezifische Nahrungsnetze mit neuen stochastischen Individuum-basierten Modellen kombiniert. Zweitens, wird die Kombination von empirischen Daten und theoretischen Modellen helfen die Mechanismen, die intraspezifische Varianz in der Ressourcenauswahl generieren, aufzudecken, und deren Einfluss auf die Biodiversität in natürlichen und gestörten multitrophischen Ökosystemen mit einem breiten Spektrum von Taxa zu verstehen. Schließlich, wird die Zusammenführung von empirischen Daten und theoretischen Modellen helfen Grundlagenwissen, Datenerhebungen und Experimente zu kombinieren und in einen prüfbaren Zusammenhang zu bringen.
Die Entwicklung einer stochastischen Kontext-abhängigen Theorie basierend auf Individuum-spezifischen Nahrungsnetzwerken eröffnet neue Möglichkeiten der Zusammenarbeit zwischen Empiristen und Theoretikern mit dem Ziel, die Auswirkungen der in der Natur beobachteten Variabilität in Individuum-spezifischen Nahrungsnetzwerken und deren Einfluss auf die empirische Datenerhebung und die Biodiversität von multi-trophischen Ökosystemen zu verstehen.