LandKlif – Bayernweite Klima- und Biodiversitätsforschung

(flickr); Leptogaster cylindrica © Fritz Geller-Grimm; Stenobothrus eurasius © Christian Roesti (Orthoptera.ch) Copyrights: Chorthippus parallelus © Göran Liljeberg; Lissonota coracina © James Lindsey (Ecology of Commanster); Anthomyia liturata © Dick Belgers (waarneming.nl); Dipogon bifasciatus © Josef Dvorak (biolib.cz); Blaesoxipha plumicornis © Steven Falk

 

In diesem bayernweiten Projekt wurden in drei Monaten (Mai / Juni / Juli) an insgesamt 180 Standorten Malaisefallen aufgestellt. Die Proben wurden anschließend mit unserem Metabarcoding-Service analysiert und mithilfe unserer Datenanalyse in einem Biodiversitätsnetzwerk aufgeteilt in vier Lebensraumtypen visualisiert.

 

Wir haben eine netzwerkbasierte Analyse von Malaise-Fallenproben durchgeführt, die an 180 Standorten in Wald-, Wiesen-, Ackerfeld- und Siedlungslebensräumen in ganz Bayern gewonnen wurden. Die Probenahme wurde im Mai, Juni und Juli 2019 durchgeführt. Die drei für jeden Monat generierten Netzwerke visualisieren zeitliche Schwankungen der gesammelten Taxa (graue Knoten) und ordnen sie den Lebensraumtypen zu (farbige Knoten: Wald = grün; Wiese = rosa; Ackerfeld = rot; Siedlung = blau). Stichproben mit mehr Taxa in einem gemeinsamen Cluster liegen näher beieinander oder bilden sogar Gruppen. Die Größe eines Knotens ist proportional zu seiner Anzahl von Kanten. Wenn zum Beispiel ein grüner Knoten (d. h. eine im Wald befindliche Malaise-Falle) größer als ein anderer Knoten ist, folgt, dass dieser Stichprobe signifikant mehr Taxa zugeordnet sind (G-Test der Unabhängigkeit; p <0,001). Wenn andererseits ein grauer Knoten (d. h. ein Taxon) innerhalb des Netzwerks häufiger gleichzeitig auftritt, hat er mehr Kanten gemeinsam mit verschiedenen Probenstellen und ist daher größer.

 

Megaselia spec. (BOLD:AAG3266) ist die im Mai am häufigsten vorkommende Gattung in allen Lebensräumen, während Chorthippus parallelus (unter anderem BOLD:AAC3399) für Juni und Juli die mit Abstand dominanteste Art darstellt. Insgesamt haben wir Habitatproben insgesamt 3.828 Taxa und 60.314 Kanten zugewiesen für Mai, 4.516 Taxa und 75.487 Kanten für Juni und 4.149 Taxa mit insgesamt 77.752 Kanten für Juli.

 

Um zeitliche Veränderungen hervorzuheben, haben wir mehrere Arten hervorgehoben, die signifikant mit einem bestimmten Lebensraum in ganz Bayern assoziiert sind (LDA-Effektgröße1; p ≤ 0,05). Wir haben Barplots erstellt, die das Vorhandensein einiger charakteristischer Arten zeigen: Lissonota coracina (BOLD:ACJ3513) für landwirtschaftliche Gebiete, Dipogon bifasciatus (BOLD:ABU9027) für Wälder und Trachysiphonella scutellata (BOLD:ACQ9206) für städtische Gebiete. Zusätzlich haben wir die Positionen aller Malaise-Fallen auf der überlagerten Karte von Bayern dargestellt.

 

Einige Beispiele für Biomarker-Arten im Mai in verschiedenen Lebensräumen sind: Wald: Priocnemis perturbator (BOLD:AAN3827); Wiese: Heleomyza serrata (BOLD:ABX8716); Ackerfeld: Lissonota coracina (BOLD:ACJ3513); und Siedlung: Cricotopus rufiventris (BOLD:AAM5377).

Biomarker-Arten im Juni: Wald: Dipogon bifasciatus (BOLD:ABU9027); Wiese: Exetastes geniculosus (BOLD:ACI4142); Ackerfeld: Anthomyia liturata (BOLD:ACE4539); und Siedlung: Celypha striana (BOLD:AAC1559). Beispiele für Biomarker-Arten im Juli: Wald: Stictoleptura rubra (BOLD:AAI8975); Wiese: Blaesoxipha plumicornis (BOLD:ACD2673); Ackerfeld: Leptogaster cylindrica (BOLD:ACB5185); und Siedlung: Trachysiphonella scutellata (BOLD:ACQ9206). 

 

Organismisch basiertes Biodiversitätsmonitoring kann mittels DNA Metabarcoding zu einem aussagekräftigen Werkzeug werden. Bestimmte Standortzeigerarten, einzelne Lebensgemeinschaften und Veränderungen in der Biodiversität können so imposant aufgezeigt und und große Datensätze in umfassenden Graphiken dargestellt werden.

 

1Segata N, Izard J, Waldron L, et al. Metagenomic biomarker discovery and explanation. Genome Biol. 2011;12(6):R60. Published 2011 Jun 24. doi:10.1186/gb-2011-12-6-r60

 

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