Wie untersucht man Wildtierinteraktionen mit Kamerafallen?



Bio-News vom 22.02.2019

In einer Studie des Leibniz-Instituts für Zoo- und Wildtierforschung (Leibniz-IZW) und der University of California in Davis, USA, verglichen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler verschiedenen Ansätze, um zu erkunden, wie gut subtile Interaktionen verschiedener Tierarten, wie zum Beispiel das Vermeiden einer anderen Art in Raum und Zeit, mit Hilfe von Kamerafallen untersucht werden können. Die Studie wurde im Journal „Remote Sensing in Ecology and Conservation“ veröffentlicht.

Tierarten leben miteinander in vielfältigen Beziehungen. Diese beeinflussen ihr Vorkommen, ihre Verbreitung, ihre Fressgewohnheiten und die Übertragung von Krankheiten. Es ist allerdings selten möglich und häufig sehr schwierig, wichtige, aber subtile Interaktionen zweier oder mehrerer Tierarten direkt zu beobachten. Das Problem umgehen Ökologinnen und Ökologen, indem sie „versteckte“ Verfahren wie Kamerafallen benutzen, also versteckt angebrachte Kameras, die über einen Bewegungsmelder sich nähernde Tiere automatisch per Foto erfassen. In einer Studie des Leibniz-Instituts für Zoo- und Wildtierforschung (Leibniz-IZW) und der University of California in Davis, USA, verglichen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler verschiedenen Ansätze, um zu erkunden, wie gut subtile Interaktionen verschiedener Tierarten, wie zum Beispiel das Vermeiden einer anderen Art in Raum und Zeit, mit Hilfe von Kamerafallen untersucht werden können. Die Studie wurde im Journal „Remote Sensing in Ecology and Conservation“ veröffentlicht.


Die wissenschaftliche Zeitschrift „Remote Sensing in Ecology and Evolution“ hat ein kurzes Erklärvideo zu dieser Studie veröffentlicht, das Sie weiter unten anschauen können.

Publikation:


Niedballa J, Wilting A, Sollmann R, Hofer H, Courtiol A
Assessing analytical methods for detecting spatiotemporal interactions between species from camera trapping data.
Remote Sensing in Ecology and Conservation

DOI: https://doi.org/10.1002/rse2.107



Tierarten haben viele verschiedene Interaktionen mit anderen Tierarten. Bei Säugetieren passiert es häufig, dass die Interaktion schlecht für die eine und gut für die andere Tierart ausgeht. In solchen Fällen versucht häufig die eine Tierart (zum Beispiel ein Beutetier) die Begegnung mit der anderen (in diesem Fall ein Beutegreifer) zu vermeiden. Die Forscherinnen und Forscher untersuchten zwei Situationen: räumlich-zeitliche Vermeidung, wenn sich die Beute einer Begegnung mit einem Beutegreifer entzieht, indem sie einfach woanders hingeht, und zeitliche Trennung, wenn die Beute dem Beutegreifer ausweicht, indem sie zu einer anderen Tageszeit aktiv ist als der Beutegreifer.

Das Ziel der Untersuchung war es, einen Rahmen zu schaffen, mit dessen Hilfe Forscher weltweit solche Interaktionen zwischen Arten anhand ihrer Kamerafallen-Daten auswerten können. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zeigten anhand von Computersimulationen, dass solche Interaktionen mit Hilfe von Kamerafallen tatsächlich beobachtet und analysiert werden können.

„Uns war es wichtig zu zeigen, welche statistische Methoden am besten geeignet und vor allem am sensibelsten sind, da wir alle wissen, wie schwer es ist, große Datenmengen in der freien Wildbahn zu sammeln“, erklärt Dr. Alexandre Courtiol, einer der führenden Leibniz-IZW-Wissenschaftler in dem Forschungsprojekt. Dieser Ansatz soll es Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern erlauben, die besten statistischen Methode auszuwählen und zu überprüfen, wie viele Kamerafallenfotos mindestens nötig sind, um die Beziehungen von Tierarten untereinander zu verstehen.

„Wir zeigen, dass relativ große Datenmengen gebraucht werden, um vertrauenswürdige Ergebnisse zu produzieren. Wir sind optimistisch, dass wir es schaffen, die Datenaufnahmen und -auswertung studienübergreifend zu standardisieren. Kurz gesagt, wir plädieren für mehr Zusammenarbeit bei ökologischen Studien“, fügt Courtiol hinzu.


Diese Newsmeldung wurde mit Material des Informationsdienstes der Wissenschaft (idw) erstellt

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