Diversity and Biogeography of Ferns and Birds in Bolivia: Applications of GIS Based Modelling Approaches

Bei Vögeln und Farnen handelt es sich um die am wahrscheinlich besten untersuchten Taxa des Landes. Von daher bietet sich die Möglichkeit, an ihnen makroökologische und biogeographische Fragestellungen zu untersuchen. Das erste Kapitel behandelt einführend die gegenwärtigen Trends tropischer Makro-Ökologie und Biogeographie hinsichtlich Methodik und speziell in Hinsicht auf Vögel und Farne. Im zweiten Kapitel wurde mittels der Datenbank für bolivianische Farne beurteilt, in welchem Umfang unvollständige Verbreitungsdaten von Spezies die Erkenntnisse über Artenvielfalt und Endemismus im zeitlichen Kontext beeinflussen. In der zeitlichen Analyse konnten die Muster der Farndiversität - sogar für die frühen Stufen - leicht erkannt werden, wobei die humiden Bergregenwälder als artenreichste Gebiete identifiziert wurden. Hinsichtlich des Endemismusgrades waren die Ergebnisse allerdings inkonsistent, wenngleich die größte Konzentration ebenfalls in den Bergregenwäldern liegt. Im dritten Kapitel wird eine weitere Fehlerquelle beleuchtet, die sich auf großräumige Diversitätsstudien auswirkt. Dabei wurden die Ergebnisse zweier Klimamodelle (WorldClim & SAGA) verglichen. Mit diesen wurde die Verbreitung einiger Farn- und Vogelarten berechnet (species distribution modelling), welche endemisch für humide Bergregenwälder und saisonal-trockene tropische Wälder sind. Beide Klimamodelle zeigen recht ähnliche geographische Klimamuster, nur der Niederschlag bildet dabei eine Ausnahme. So ergab SAGA bei der Betrachtung des Niederschlags in den feuchten, östlichen Andenabdachungen deutlichere geographische Muster. Bei der Nutzung von SAGA für das Modell zur Artenverbreitung führte dieser Unterschied insgesamt zu einer signifikant besseren Schätzung. Das vierte Kapitel hat zum Ziel, den Einfluss von Klima, sowie regionalen Gebiets- und geometrischen Einschränkungen auf die Bestimmung der Artverteilungsmuster von Vögeln entlang eines Breiten- und Höhengradienten in den Zentralanden (Bolivien und Südperu) abzuschätzen. Dabei wurde zuerst die gesamte Vogelgesellschaft betrachtet und anschließend in Quartile geteilt. Dabei umfasste Quartil 1 (Q1) Spezies mit kleinem Verbreitungsgebiet (Endemische und schutzbedürftige Arten), Q4 die mit größtem Verbreitungsgebiet. Klima (genauer Niederschlag) hat den größten Einfluss bei der Erklärung der Artverteilungs-muster. Allerdings spielten die anderen Faktoren ebenfalls eine große Rolle, welche bei einer Unterteilung des Untersuchungsgebietes in Regionen und Höhenstufen deutlich wurde. So zeigten sich bei Arten mit kleinem Ausbreitungsgebiet unterschiedliche geographische Muster. Wenn das gesamte Gebiet als eine Einheit betrachtet wurde, ergaben die Diversität-Parameter-Beziehungen eine starke Dominanz weit verbreiteter (häufiger) Arten. Diese Ergebnisse zeigen, dass eine Unterteilung des Untersuchungsgebietes in Regionen und Höhenstufen und des Artenreichtums in Quartile das Auffinden von weniger häufigen Beziehungen ermöglicht, welche für geographisch beschränkte Arten stichhaltig sind. Dies zeigt deutlich, das großskalige, kontinentale Analysen der Diversität möglicherweise nur die Muster der häufigsten Arten aufdecken. Arten mit geringer Ausbreitung, welche im Naturschutz Priorität haben, könnten dabei übersehen werden. In Kapitel fünf, wurde abschließend versucht, mit einem Modell die biogeographischen Verbindungen zwischen Fragmenten saisonal trockener tropischer Wäldern (Saisonal dry tropical forest, SDTF) der nordbolivianischen Anden während des Quartärs zu bestimmen. Zusätzlich wurden für denselben Zeitraum Verbreitungsgebiete von endemischen Farn- und Vogelarten modelliert, welche für diesen Wäldertyp endemisch sind. Dafür wurden die vier konträrsten Szenarien für das Quartär gewählt, also warm-feucht (zurzeit), warm-trocken, kalt-trocken und kalt-feucht. Danach hatten die SDTFs in den kalt-trockenen und warm-trockenen Perioden des Quartärs ihre größte Ausdehnung. Die SDTFs bedeckten in diesen Perioden den Großteil des bolivianischen Tieflands und reichten bis zu den andinen Regenschatten-Tälern (warm-trocken), wo dieser Vegetationstyp bis heute isoliert von den restlichen SDTFs besteht. Die Zentralanden verhinderten die Expansion der SDTFs in die südlichen Anden. Für die Arten zeigte sich allerdings ein anderes Expansions- und Kolonisationsmuster in diesen Fragmenten, wonach kalt-trockenes Klima im Quartär die Verbindung durch das Tiefland begünstigte, während bei warmen Klimaten die Verbreitung über die zentral-bolivianischen Anden erfolgte. Die Studie ergab deutliche Argumente dafür, dass die heutigen SDTFs Fragmente ausgedehnterer Wälder sind, welche während der Trockenperioden im Quartär das bolivianische Tiefland und die Andentäler bedeckten. Die modellierten Muster legen nahe, dass Vikarianz eine wichtige Ursache für die heutigen Verbreitungen der Arten in den SDTFs gespielt haben könnte

Climatologies at high resolution for the earth's land surface areas

High resolution information on climatic conditions is essential to many applications in environmental and ecological sciences. Here we present the CHELSA Climatologies at high resolution for the earths land surface areas data of downscaled model output temperature and precipitation estimates of the ERA Interim climatic reanalysis to a high resolution of 30 arc seconds. The temperature algorithm is based on statistical downscaling of atmospheric temperatures. The precipitation algorithm incorporates orographic predictors including wind fields, valley exposition, and boundary layer height with a subsequent bias correction. The resulting data consist of a monthly temperature and precipitation climatology for the years 1979 to 2013. We compare the data derived from the CHELSA algorithm with other standard gridded products and station data from the Global Historical Climate Network. We compare the performance of the new climatologies in species distribution modelling and show that we can increase the accuracy of species range predictions. We further show that CHELSA climatological data has a similar accuracy as other products for temperature but that its predictions of precipitation patterns are better