Climate change, variable colony sizes and temporal autocorrelation : consequences of living in changing environments

Klimawandel, variable Koloniegrößen und zeitliche Autokorrelation : Leben in einer variablen Umwelt

  • Natural and human induced environmental changes affect populations at different time scales. If they occur in a spatial heterogeneous way, they cause spatial variation in abundance. In this thesis I addressed three topics, all related to the question, how environmental changes influence population dynamics. In the first part, I analysed the effect of positive temporal autocorrelation in environmental noise on the extinction risk of a population, using a simple population model. The effect of autocorrelation depended on the magnitude of the effect of single catastrophic events of bad environmental conditions on a population. If a population was threatened by extinction only, when bad conditions occurred repeatedly, positive autocorrelation increased extinction risk. If a population could become extinct, even if bad conditions occurred only once, positive autocorrelation decreased extinction risk. These opposing effects could be explained by two features of an autocorrelated time series. On the one hand, positive autocorrelationNatural and human induced environmental changes affect populations at different time scales. If they occur in a spatial heterogeneous way, they cause spatial variation in abundance. In this thesis I addressed three topics, all related to the question, how environmental changes influence population dynamics. In the first part, I analysed the effect of positive temporal autocorrelation in environmental noise on the extinction risk of a population, using a simple population model. The effect of autocorrelation depended on the magnitude of the effect of single catastrophic events of bad environmental conditions on a population. If a population was threatened by extinction only, when bad conditions occurred repeatedly, positive autocorrelation increased extinction risk. If a population could become extinct, even if bad conditions occurred only once, positive autocorrelation decreased extinction risk. These opposing effects could be explained by two features of an autocorrelated time series. On the one hand, positive autocorrelation increased the probability of series of bad environmental conditions, implying a negative effect on populations. On the other hand, aggregation of bad years also implied longer periods with relatively good conditions. Therefore, for a given time period, the overall probability of occurrence of at least one extremely bad year was reduced in autocorrelated noise. This can imply a positive effect on populations. The results could solve a contradiction in the literature, where opposing effects of autocorrelated noise were found in very similar population models. In the second part, I compared two approaches, which are commonly used for predicting effects of climate change on future abundance and distribution of species: a "space for time approach", where predictions are based on the geographic pattern of current abundance in relation to climate, and a "population modelling approach" which is based on correlations between demographic parameters and the inter-annual variation of climate. In this case study, I compared the two approaches for predicting the effect of a shift in mean precipitation on a population of the sociable weaver Philetairus socius, a common colonially living passerine bird of semiarid savannahs of southern Africa. In the space for time approach, I compared abundance and population structure of the sociable weaver in two areas with highly different mean annual precipitation. The analysis showed no difference between the two populations. This result, as well as the wide distribution range of the species, would lead to the prediction of no sensitive response of the species to a slight shift in mean precipitation. In contrast, the population modelling approach, based on a correlation between reproductive success and rainfall, predicted a sensitive response in most model types. The inconsistency of predictions was confirmed in a cross-validation between the two approaches. I concluded that the inconsistency was caused, because the two approaches reflect different time scales. On a short time scale, the population may respond sensitively to rainfall. However, on a long time scale, or in a regional comparison, the response may be compensated or buffered by a variety of mechanisms. These may include behavioural or life history adaptations, shifts in the interactions with other species, or differences in the physical environment. The study implies that understanding, how such mechanisms work, and at what time scale they would follow climate change, is a crucial precondition for predicting ecological consequences of climate change. In the third part of the thesis, I tested why colony sizes of the sociable weaver are highly variable. The high variation of colony sizes is surprising, as in studies on coloniality it is often assumed that an optimal colony size exists, in which individual bird fitness is maximized. Following this assumption, the pattern of bird dispersal should keep colony sizes near an optimum. However, I showed by analysing data on reproductive success and survival that for the sociable weaver fitness in relation to colony size did not follow an optimum curve. Instead, positive and negative effects of living in large colonies overlaid each other in a way that fitness was generally close to one, and density dependence was low. I showed in a population model, which included an evolutionary optimisation process of dispersal that this specific shape of the fitness function could lead to a dispersal strategy, where the variation of colony sizes was maintained.show moreshow less
  • Änderungen in der Umwelt - sowohl natürliche Variabilität als auch anthropogene Änderungen - beeinflussen Populationen auf verschiedenen Zeitskalen. Wenn sie räumlich heterogen wirken, verursachen sie räumliche Variabilität in der Abundanz. In dieser Dissertation habe ich drei Themen bearbeitet, die sich auf den Effekt von Änderungen in der Umwelt auf Populationsdynamiken beziehen. Im ersten Teil untersuchte ich an einem einfachen Populationsmodell den Effekt von positiver zeitlicher Autokorrelation im Umweltrauschen auf das Extinktionsrisiko einer Population. Der Effekt der Autokorrelation hing davon ab, wie empfindlich eine Population gegenüber singulären, katastrophenähnlichen Ereignissen schlechter Umweltbedingungen war. War die Population nur dann direkt bedroht, wenn eine Serie von schlechten Umweltbedingungen auftrat, erhöhte positive Autokorrelation das Extinktionsrisiko. Konnte eine Population auch dann aussterben, wenn schlechte Umweltbedingungen einzeln auftraten, verringerte positive Autokorrelation das Extinktionsrisiko.Änderungen in der Umwelt - sowohl natürliche Variabilität als auch anthropogene Änderungen - beeinflussen Populationen auf verschiedenen Zeitskalen. Wenn sie räumlich heterogen wirken, verursachen sie räumliche Variabilität in der Abundanz. In dieser Dissertation habe ich drei Themen bearbeitet, die sich auf den Effekt von Änderungen in der Umwelt auf Populationsdynamiken beziehen. Im ersten Teil untersuchte ich an einem einfachen Populationsmodell den Effekt von positiver zeitlicher Autokorrelation im Umweltrauschen auf das Extinktionsrisiko einer Population. Der Effekt der Autokorrelation hing davon ab, wie empfindlich eine Population gegenüber singulären, katastrophenähnlichen Ereignissen schlechter Umweltbedingungen war. War die Population nur dann direkt bedroht, wenn eine Serie von schlechten Umweltbedingungen auftrat, erhöhte positive Autokorrelation das Extinktionsrisiko. Konnte eine Population auch dann aussterben, wenn schlechte Umweltbedingungen einzeln auftraten, verringerte positive Autokorrelation das Extinktionsrisiko. Diese unterschiedlichen Effekte konnten durch zwei Eigenschaften autokorrelierter Zeitreihen erklärt werden. Einerseits erhöht positive Autokorrelation die Wahrscheinlichkeit, daß in einer Zeitreihe Serien von schlechten Bedingungen auftreten. Andererseits führt die Aggregation von schlechten Jahren auch zu langen Zeiträumen mit relativ guten Bedingungen. Deshalb ist die Wahrscheinlichkeit, daß innerhalb eines bestimmten Zeitraums zumindest ein extrem schlechtes Jahr auftritt, geringer unter positiver Autokorrelation. Die Ergebnisse konnten einen Widerspruch in der Literatur aufklären, in dem unterschiedliche Effekte von autokorreliertem Umweltrauschen auf das Extinktionsrisiko gefunden wurden, obwohl sehr ähnliche Modelle verwendet wurden. Im zweiten Teil, verglich ich zwei Methoden, die häufig verwendet werden, um den Effekt von Klimawandel auf die zukünftige Verbreitung und Abundanz von Arten vorauszusagen: Ein "Raum-ersetzt-Zeit-Ansatz" ("space for time approach"), in dem Voraussagen aufgrund der aktuellen geographischen Verbreitung und Abundanz einer Art in Relation zum Klima getroffen werden, und ein "Populationsmodell-Ansatz", der auf Korrelationen zwischen demographischen Parametern und der jährlichen Variabilität im Klimas beruht. In einer Fallstudie verglich ich die beiden Methoden, um den Effekt einer Änderung im mittleren Niederschlag auf eine Population des Siedelwebers Philetairus socius vorauszusagen. Der Siedelweber ist eine häufige, koloniale Vogelart in semiariden Savannen im südlichen Afrika. Im "space for time approach" verglich ich zwei Populationen des Siedelwebers in Gebieten mit stark unterschiedlichem mittleren Niederschlag. Die Untersuchung zeigte keinen Unterschied zwischen den beiden Populationen. Sowohl dieses Ergebnis als auch das weite Verbreitungsgebiet des Siedelwebers implizieren keine sensitive Reaktion der Art auf eine geringfügige Änderung im mittleren Niederschlag. Im Unterschied dazu zeigte der "Populationsmodell-Ansatz", der auf einer Korrelation zwischen Niederschlag und dem Reproduktionserfolg des Siedlerwebers beruhte, eine sensitive Reaktion in den meisten der untersuchten Modelltypen. Die Inkonsistenz der Ergebnisse wurde in einer Kreuz-Validierung der beiden Ansätze bestätigt. Aus der Untersuchung folgerte ich, daß die unterschiedlichen Ergebnisse dadurch verursacht wurden, daß die beiden Methoden unterschiedliche Zeitskalen widerspiegeln. Auf einer kurzen Zeitskala reagiert die Population sensitiv auf Änderungen im Niederschlag. Auf einer großen Zeitskala oder im räumlichen Vergleich kann die sensitive Reaktion jedoch durch eine Reihe von Mechanismen gepuffert oder kompensiert werden. Diese Mechanismen können Anpassungen im Verhalten oder in der Lebensgeschichte ("life history"), Änderungen in den Interaktionen mit andern Arten oder Unterschiede in der physikalischen Umgebung beinhalten. Diese Studie zeigt, daß ein Verständnis, wie solche Mechanismen funktionieren, und auf welcher Zeitskala sie wirken, eine wesentliche Voraussetzung ist, um Prognosen über ökologische Effekte des Klimawandels treffen zu können. Im dritten Teil untersuchte ich, warum Kolonien des Siedelwebers so stark in ihrer Größe variieren. Die Variabilität der Koloniegrößen ist erstaunlich, da man in Untersuchungen zur Kolonialität bei Tieren oft davon ausgeht, daß eine optimale Koloniegröße besteht, bei der die individuelle Fitneß maximiert ist. Aufgrund dieser Annahme sollten Vögel sich so im Raum ausbreiten, daß die Koloniegrößen möglicht nahe am Optimum liegen. In dieser Arbeit konnte ich jedoch anhand von Daten zum Reproduktionserfolg und zur Überlebensrate in Relation zur Koloniegröße zeigen, daß die Funktion der Fitneß in Abhängigkeit von der Koloniegröße nicht einer Optimumskurve folgt. Statt dessen überlagern sich positive und negative Effekte der Koloniegröße so, daß die Populationswachstumsrate generell nahe eins ist, und die Dichteabhängigkeit gering ist. Auf diesen Ergebnissen aufbauend zeigte ich in einem Populationsmodell, das einen evolutionären Optimierungsprozeß der Dispersal-Strategie beinhaltet, daß die spezifische Form der Fitneßfunktion zu einer Dispersal-Strategie führen kann, bei der die hohe Variabilität der Koloniegrößen aufrecht erhalten wird.show moreshow less

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Metadaten
Author:Monika Schwager
URN:urn:nbn:de:kobv:517-opus-5744
Title Additional (English):Climate change, variable colony sizes and temporal autocorrelation : consequences of living in changing environments
Advisor:Florian Jeltsch
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Year of Completion:2005
Publishing Institution:Universität Potsdam
Granting Institution:Universität Potsdam
Date of final exam:2005/08/22
Release Date:2005/09/06
Tag:Extinktionsrisko; Klimawandel; Kolonialität; Umweltrauschen; Ökologische Modelle
climate change; coloniality; ecological modelling; extinction risk; red noise
GND Keyword:Populationsbiologie; Ökologie; Theoretische Ökologie
RVK - Regensburg Classification:WI 2100
RVK - Regensburg Classification:WI 1500
Organizational units:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Biochemie und Biologie
Dewey Decimal Classification:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 57 Biowissenschaften; Biologie / 570 Biowissenschaften; Biologie