Habitatmodelle

Habitatmodelle sind rechnerische Modelle, die die Verbreitung oder das Vorkommen von Arten oder Lebensgemeinschaften in Raum und Zeit in Abhängigkeit von Umweltbedingungen beschreiben oder vorhersagen. Sie dienen der Abschätzung geeigneter Lebensräume, der Identifizierung prioritärer Gebiete für den Naturschutz sowie der Projektion von Verbreitungsänderungen infolge von Klima- oder Landnutzungswandel.

Für die Modelle werden Verbreitungsdaten (Vorkommen, Abwesenheiten oder Pseudoabwesenheiten) und Umweltvariablen wie Klima, Boden, Vegetation, Landnutzung und Topographie verwendet. Häufige Ansätze sind korrelative Artenverteilungsmodelle (Species Distribution Models, SDMs) wie MaxEnt, GLM/GAM (verallgemeinerte lineare bzw. additive Modelle), Random Forests oder Boosted Regression Trees. Mechanistische Modelle berücksichtigen dagegen physiologische Grenzen und räumliche Prozesse.

Ergebnis sind Karten der Habitat-Eignung, Wahrscheinlichkeiten des Vorkommens oder der potenziellen Abundanz. Modelle werden üblicherweise durch Kreuzvalidierung oder unabhängige Testdaten bewertet und mit Kennzahlen wie AUC, TSS oder Kalibration beurteilt. Wichtige Unsicherheiten ergeben sich aus Stichprobenbias, Variablenselektion, Multikollinearität, räumlicher Autokorrelation und begrenzter Transferierbarkeit zwischen Räumen oder Zeiten.

Anwendungen finden sich in der Naturschutzplanung, dem Design von Schutzgebieten, der Bewertung von Habitatkorridoren und der Abschätzung von Klimawandel- oder Invasionsrisiken. Die Nutzung erfolgt oft scenariobasiert und mit Unsicherheiten.

Es gibt Unterschiede zwischen korrelativen SDMs und mechanistischen Modellen; beide Ansätze ergänzen sich. Datenquellen umfassen Verbreitungsdaten aus GBIF oder nationalen Inventaren sowie Umweltdaten wie WorldClim, CHELSA oder CORINE-Landnutzungsdaten. Modelle benötigen klare Zielsetzungen, transparente Annahmen und regelmäßige Aktualisierungen.