Nischenmodellierung

Nischenmodellierung, auch ökologische Nischenmodellierung oder Artenverteilungsmodellierung, bezeichnet eine Sammlung statistischer und maschineller Verfahren zur Vorhersage der räumlichen Verbreitung einer Art basierend auf Umweltbedingungen und bekannten Vorkommen. Ziel ist es, Beziehungen zwischen Artverbreitung und Umweltmerkmalen zu identifizieren und diese Beziehungen auf neue Räume oder Klimaszenarien zu übertragen.

Datenbasis sind georeferenzierte Vorkommen der Art (zufällig erhoben oder aus Sammlungen und Datenbanken wie GBIF) sowie räumliche Umweltlayer wie Temperatur, Niederschlag, Bodentyp, Vegetation. Die Modelle können presence-only, presence-absence oder pseudo-Absence-Ansätze verwenden; häufig eingesetzte Algorithmen sind MaxEnt, GARP, Generalized Linear Models, Generalized Additive Models, Random Forest oder Boosted Regression Trees. Modelle werden typischerweise trainiert, validiert und dann auf neue Räume übertragen, etwa auf Karten der gegenwärtigen Verbreitung oder zukünftige Klimaszenarien.

Ausgabe ist meist eine Flächenkarte der ökologischen Eignung oder Wahrscheinlichkeit des Vorkommens, oft kombiniert mit Schwellenwerten zu binären Vorhersagen. Anwendungen umfassen Naturschutzplanung, invasiven Artenrisikobewertungen, Biodiversitätsinventare, ökologische Impact-Analysen und Klima-Verteilungsszenarien.

Herausforderungen betreffen Verzerrungen in den Begleitdaten (Sampling Bias), räumliche Autokorrelation, Nicht-Analogien zwischen Alt- und Zukunftsklimaten sowie die Frage der Transferierbarkeit. Interpretierbarkeit, Skalierung und die richtige Behandlung von Hintergrunddaten sind wichtig, um überinterpretationen zu vermeiden. TrotzUnsicherheiten bietet die Nischenmodellierung ein effektives Instrument zur räumlichen Planung und Klimawandelanpassung.