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Resilience trinity
(2020)
Ensuring ecosystem resilience is an intuitive approach to safeguard the functioning of ecosystems and hence the future provisioning of ecosystem services (ES). However, resilience is a multi-faceted concept that is difficult to operationalize. Focusing on resilience mechanisms, such as diversity, network architectures or adaptive capacity, has recently been suggested as means to operationalize resilience. Still, the focus on mechanisms is not specific enough. We suggest a conceptual framework, resilience trinity, to facilitate management based on resilience mechanisms in three distinctive decision contexts and time-horizons: 1) reactive, when there is an imminent threat to ES resilience and a high pressure to act, 2) adjustive, when the threat is known in general but there is still time to adapt management and 3) provident, when time horizons are very long and the nature of the threats is uncertain, leading to a low willingness to act. Resilience has different interpretations and implications at these different time horizons, which also prevail in different disciplines. Social ecology, ecology and engineering are often implicitly focussing on provident, adjustive or reactive resilience, respectively, but these different notions of resilience and their corresponding social, ecological and economic tradeoffs need to be reconciled. Otherwise, we keep risking unintended consequences of reactive actions, or shying away from provident action because of uncertainties that cannot be reduced. The suggested trinity of time horizons and their decision contexts could help ensuring that longer-term management actions are not missed while urgent threats to ES are given priority.
A large number and wide variety of lake ecosystem models have been developed and published during the past four decades. We identify two challenges for making further progress in this field. One such challenge is to avoid developing more models largely following the concept of others ('reinventing the wheel'). The other challenge is to avoid focusing on only one type of model, while ignoring new and diverse approaches that have become available ('having tunnel vision'). In this paper, we aim at improving the awareness of existing models and knowledge of concurrent approaches in lake ecosystem modelling, without covering all possible model tools and avenues. First, we present a broad variety of modelling approaches. To illustrate these approaches, we give brief descriptions of rather arbitrarily selected sets of specific models. We deal with static models (steady state and regression models), complex dynamic models (CAEDYM, CE-QUAL-W2, Delft 3D-ECO, LakeMab, LakeWeb, MyLake, PCLake, PROTECH, SALMO), structurally dynamic models and minimal dynamic models. We also discuss a group of approaches that could all be classified as individual based: super-individual models (Piscator, Charisma), physiologically structured models, stage-structured models and traitbased models. We briefly mention genetic algorithms, neural networks, Kalman filters and fuzzy logic. Thereafter, we zoom in, as an in-depth example, on the multi-decadal development and application of the lake ecosystem model PCLake and related models (PCLake Metamodel, Lake Shira Model, IPH-TRIM3D-PCLake). In the discussion, we argue that while the historical development of each approach and model is understandable given its 'leading principle', there are many opportunities for combining approaches. We take the point of view that a single 'right' approach does not exist and should not be strived for. Instead, multiple modelling approaches, applied concurrently to a given problem, can help develop an integrative view on the functioning of lake ecosystems. We end with a set of specific recommendations that may be of help in the further development of lake ecosystem models.
Modellgestützte Untersuchungen zum Überleben einer Steinkauzpopulation (Athene noctua) in Thüringen
(2002)
Der Rückgang des Steinkauzes (Athene noctua) hat in Thüringen und Sachsen seit den 60er Jahren dramatische Ausmaße angenommen. In den 50er Jahren noch flächendeckend beobachtet, wurden für das Jahr 2000 nur noch 18 Individuen durch Bestandserfassungen registriert. Die vielfach diskutierten Rückgangsursachen beziehen sich vor Allem auf die großflächige Änderung der Landschaftsstrukturen, die zum Verlust der Lebensgrundlagen des Steinkauzes führten. So haben u.a. der Verlust an Brut- und Vorratshöhlen und an ganzjährig kurzgehaltenen Grünlandflächen, sowie der zunehmende Einfluss von Prädatoren erheblich zum Rückgang beigetragen. Eingeleitete Schutzmaßnahmen, ehrenamtlich oder auf dem allgemeinen Naturschutzprogramm des Freistaates Thüringen beruhend, wie das Anbringen von Nisthilfen mit Marderschutz oder Pflegeverträge für Streuobstwiesen, zeigen bisher keine sichtbare Wirkung. Als weitergehende Maßnahmen stehen die Reduzierung von Füchsen (Vulpes vulpes) und Steinmardern (Martes foina), Ausbreitungskorridore für Steinkäuze und ein Auswilderungsprogramm zur Diskussion. Angesichts des Populationsrückgangs des Steinkauz war es Aufgabe dieser Arbeit durch ein Simulationsmodell Untersuchungen zum Überleben einer Steinkauzpopulation (Athene noctua) in Thüringen durchzuführen. Die zusammengetragenen Bestandszahlen ergaben geringe Individuenzahlen in den thüringischen Landkreisen Altenburger Land, Greiz und der Stadt Gera sowie in den sächsischen Landkreisen Chemnitzer Land und Mittweida. Die Bestandszahlen der Jahre 1989-2001, sowie weitere der Literatur entnommene Daten zum populationsökologischen Hintergrund, wie auch Analysen des Gebietes in Thüringen und Sachsen und dessen besetzter Reviere der Jahre 1989- 2001, wurden in ein stochastisches, räumlich-explizites, auf Individuen basierendes Simulationsmodell eingebracht. Es wurde eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt, die beruhend auf den erfassten Populationsentwicklungen in Thüringen und Sachsen und auf Literaturangaben, ausgewählte Parameterkonstellationen für die Untersuchungenergab. Die Untersuchungen zum Überleben vor dem Hintergrund möglicher Gefährdungsfaktoren und zur Ermittelung des Nutzens von Managementoptionen, wurden mit Schwerpunkten auf „Prädation“, „Habitatverbesserung“ und „Auswilderung“ durchgeführt. Als Ergebnis der Simulationen kam heraus, dass die Prädation keinen großen Einfluss auf das Überleben der Population hat, und Schutzmaßnahmen die Chancen für das Überleben der Population nicht erhöhen würden. Habitatverbesserungen, die die Juvenilen animieren sich im Umkreis von bis zu 5 km vom elterlichen Revier anzusiedeln, würden aber deutlich zum Überleben der Population, auch in längerfristiger Perspektive, beitragen. Habitatverbesserungen, die zu weiter entfernteren Ansiedlungen animieren, könnten sich dagegen ungünstig auf das Überleben der Population auswirken. Für eine mögliche Auswilderung als Schutzmaßnahme ergab sich im Modell, dass eine Auswilderung von 5 Individuen pro Jahr über einen Zeitraum von 5 Jahren, die Überlebenswahrscheinlichkeit kurzfristig deutlich verbessern würde. Es ergab sich allerdings kein Unterschied, ob 5, 10 oder 15 Individuen ausgewildert werden. Eine länger durchgeführte Auswilderung würde vermutlich die Überlebenswahrscheinlichkeit entsprechend langfristiger verbessern.