image
image
image
image
Kontakt: Herr Dr.Maik Denner, LfULG
Tel. 0351/ 2612-9004
E-mail: Maik.Denner @smul.sachsen.de
www.smul.sachsen.de/lfulg
KLIMAFOLGENMONITORING SACHSEN
Arealveränderungen klimasensitiver
Arten
Kennnummer:
I-N2
Umweltmedium:
Biodiversität / Naturschutz
Indikatorart:
Impact (Klimafolgen)
Stand:
Mai 2012
Klimabedingte Verschiebungen von Arealgrenzen lassen sich mit Hilfe des Areal Index (AI) abbilden, der
die Änderungen der Grenzen von artenspezifischen Verbreitungsgebieten untersucht. Der Index zeigt
deutliche Korrelationen zwischen den Jahresmitteltemperaturen und Ausbreitungsgebieten für den Zeit-
raum 1975 bis 2010.
1. Definition
Als Indikator für die langfristige Auswirkung der
Temperaturentwicklung auf die Arealgrenzen von
Tier- und Pflanzenarten wird die Veränderung des
Areal Index (AI) abgebildet, die klimabedingte Ver-
schiebungen von Arealgrenzen widerspiegelt.
2. Datenquelle
Für Tagfalter wird die Artdatenbank MultiBaseCS
Rolf Reinhardt (ca. 100.000 Datensätze, ausrei-
chende Daten für 1975-2010) verwendet. Grund-
lage für Analysen der Libellen ist die zentrale Art-
datenbank des LfULG (ca. 65.000 Datensätze,
ausreichende Daten für 1991-2010).
Abbildung 1:
Entwicklung des Areal Index bei Tagfaltern 1975-2010
y = 0,0062x - 11,084
R² = 0,234
y = 0,0121x - 23,018
R² = 0,4612
y = 0,0288x - 48,866
R² = 0,1383
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1,6
1,8
1975
1980
1985
1990
1995
2000
2005
2010
Mitteltemperatur (°C)
Areal Index
Jahr
Entwicklung des Areal Index bei Tagfaltern Sachsens 1975-2010
Areal Index
Areal Index (STI-basiert)
Sachsen Mitteltemperatur
Linear (Areal Index)
Linear (Areal Index (STI-basiert))
Linear (Sachsen Mitteltemperatur)

image
image
3. Berechnung
Der Areal Index (AI) ist ein Maß für das Verhältnis
der Areale wärmeadaptierter zu kälteadaptierten
Arten einer Artengruppe in einer Region. Zur Be-
rechnung werden die Summen der besiedelten
Rasterzellen (z. B. Messtischblätter) aller wärme-
adaptierten und kälteadaptierten Arten getrennt
berechnet und daraus ein Quotient gebildet. Mit
wärmeadaptierten Arten sind diejenigen Arten ge-
meint, die in Sachsen aufgrund ihrer höheren
Temperaturansprüche eine Verbreitungsgrenze
besitzen, beispielsweise (sub-) mediterrane Fau-
nenelemente, die in Sachsen auf wärmebegünstig-
te Standorte der Tieflagen beschränkt sind. Dem-
gegenüber handelt es sich bei den kälteadaptier-
ten Arten um boreale oder montane Elemente, die
in Sachsen meist nur Gebirgslagen und Moorge-
biete besiedeln. Die Auswahl und Zuordnung kli-
masensitiver Arten erfolgt anhand ihrer europäi-
schen Verbreitungsareale (Methode 1). Hierbei
werden nur Arten berücksichtigt, die in Mitteleuro-
pa ihre nördliche oder südliche Verbreitungsgren-
ze besitzen. Arten mit Verbreitungsschwerpunkt in
Nordeuropa oder in den Gebirgen bilden die
Gruppe der „nördlichen“ Arten, diejenigen mit Ver-
breitungsschwerpunkt in Südeuropa die der „südli-
chen“ Arten. Nicht klar zuordenbare Arten (bei-
spielsweise solche mit atlantischem oder kontinen-
talem Verbreitungsschwerpunkt) werden in der
Analyse nach Methode 1 nicht berücksichtigt.
Als Alternative zu dieser Methode, der eine gewis-
se Subjektivität anhaftet, besteht auch die Mög-
lichkeit, eine Selektion und Gewichtung der Arten
hinsichtlich ihrer Klimasensitivität mit Hilfe ihrer
Species Temperature Indices (STI) vorzunehmen
(Methode 2). Bei dieser Methode werden alle Ar-
ten einer Artengruppe in die Auswertung einbezo-
gen und ihre Areale gemäß der Abweichung ihrer
STI-Werte vom mittleren Community Temperature
Index (CTI) der Artengruppe gewichtet (s. a. Erläu-
terungen unter Indikator I-N1 zum CTI).
Der Areal Index stellt eine Neuentwicklung dar und
wurde bereits für sächsische Tagfalter und Libel-
len getestet. Dieser Index kann nur für Artengrup-
pen verwendet werden, in denen es (auf Sachsen
bezogen) sowohl wärmeadaptierte als auch kälte-
adaptierte Arten gibt. Wichtig ist eine möglichst
gute räumliche Abdeckung des Landes Sachsen.
Der große Vorteil dieses Index ist seine Robustheit
gegenüber Schwankungen in der Datenmenge
und seine Unabhängigkeit von Abundanzangaben.
Dies ermöglicht die Auswertung langer Zeitperio-
den, zumal Daten bei unzureichender Datenlage
auch zu mehrjährigen Zeitintervallen zusammen-
gefasst werden können. Damit ist dieser Indikator
insbesondere für die Auswertung von Datenban-
ken geeignet (z. B. Zentrale Artdatenbank des
LfULG), die u. a. zum Zweck der Erstellung von
Verbreitungsatlanten generiert werden, wohinge-
gen Daten aus Monitoring-Programmen nur bei
einer guten räumlichen Abdeckung geeignet sind.
Wie der CTI ist auch der AI empfindlich gegenüber
starken sporadischen Migrationsereignissen, so
dass solche Arten u. U. aus der Analyse entfernt
werden müssen.
Die Veränderung des AI entlang einer Zeitachse
erfolgt mittels linearen Regressionsmodellen. Für
die Berechnung lassen sich zwei Methoden an-
wenden:
Methode 1 – manuelle Selektion:
Hierbei sind i und j die südlichen bzw. nördlichen
Arten mit w als Anzahl der südlichen und k als
Anzahl d er nördlichen Arten und MTB die Anzahl
der besiedelten Messtischblattfelder.
Methode 2 – Gewichtung mittels STI:
Hierbei sind i und j die südlichen bzw. nördlichen
Arten mit w als Anzahl der südlichen und k als
Anzahl der nördlichen Arten, MTB die Anzahl der
besiedelten Messtischblattfelder, STI die Species
Temperature Indices und CTI der mittlere Com-
munity Temperature Index in einer Referenzperio-
de. Zur Berechnung von STI und CTI s. Indikator
N1.
4. Klimasensitivität und Bewertung
Veränderungen von Arealgrenzen durch Klimaver-
änderung sind bei verschiedenen Organismen-
gruppen (z. B. Vögel, Tagfalter, Libellen, Gefäß-
pflanzen) bereits gut dokumentiert, insbesondere
am Nordrand ihrer Verbreitung (z. B. in Großbri-
tannien und Finnland), sowie entlang von Höhen-
gradienten (Grabherr et al. 1994; Parmesan et al.
1999; Thomas and Lennon 1999; Warren et al.
2001; Hill et al. 2002; Konvicka et al. 2003; Brom-
mer 2004; Thomas et al. 2006). Die Auswertung
der sächsischen Tagfalterdaten hat zudem eine
deutliche Korrelation des AI mit der Jahresmittel-
temperatur erwiesen.
Eine Verbindung besteht insbesondere mit dem
Indikator I-N1 (Änderung der Artenvielfalt und
zusammensetzung).

Der AI ist insbesondere für faunistische Datensät-
ze mit guter räumlicher Abdeckung geeignet. Die
An-wendung des AI erfordert eine ausreichende
Anzahl wärmeadaptierter wie kälteadaptierter Ar-
ten. Eine automatisierte Anwendung des AI ist bei
Vorliegen von STI-Werten möglich. Der AI (insbe-
sondere der STI-basierte) korreliert stark mit dem
CTI (Indikator I-N1), ist aber ein weniger sensitiver
Indikator. Der AI ist jedoch auch für Organismen-
gruppen geeignet, für die keine europäischen Are-
alkarten vorliegen und für die somit keine STI-
Werte verfügbar sind bzw. berechnet werden kön-
nen. Damit ist der AI universeller einsetzbar.
Erläuterungen zu Abbildung 1:
Wenn der Areal Index (AI) wie im Falle der Tagfal-
ter in der Abbildung über die Zeitachse ansteigt,
dann haben sich die Areale (beurteilt bspw. an-
hand der besiedelten MTB) wärmeadaptierter Ar-
ten ausgeweitet oder die Areale kälteadaptierter
Arten verkleinert oder Beides. Eine signifikante
Korrelation des AI zur Jahresmitteltemperatur (z. B.
STI-basierter AI 0,48** in obiger Abb.) zeigt die
Abhängigkeit des AI von der Temperatur. Die bei-
den AI nach Methode 1 und Methode 2 sind für die
Tagfalter stark korreliert (0,81***).
5. Hinweise
Für die korrekte Anwendung des AI ist eine ver-
gleichbare räumliche Abdeckung in der Erfas-
sungsinten-sität zwischen den verglichenen Zeit-
perioden entscheidend. Wenn sich beispielsweise
das Verhältnis der Erfassungsintensität von Berg-
land zu Tiefland zwischen zwei Erfassungsperio-
den ändert, kommt es zu verfälschten AI-Werten.
Bei periodischen Erhebungen (z. B. alle 3-6 Jahre
wie beim FFH-Monitoring) können die Daten prob-
lemlos zu entsprechenden Perioden zusammen-
gefasst werden, um die Streuung der AI-Werte zu
verringern. Allerdings reduziert sich dadurch die
zeitliche Auflösung bei der Auswertung entspre-
chend. Für Berechnungsmethode 2 – Gewichtung
mittels STI finden sich bezüglich der Anforde-
rungen an die Datensets Hinweise im Kennblatt
des Indikators I-N1 (siehe dort). Monitoringdaten
sind insbesondere bei geringer räumlicher Abde-
ckung zur Berechnung des AI weniger geeignet.
Als neuentwickelter Indikator sind weitere Tests
erforderlich, um seine Anwendbarkeit auf weitere
reale Datensets zu überprüfen. Klärungsbedarf
besteht auch noch in der korrekten Berechnung
von Konfiden-zintervallen und Signifikanztests.
6. Literatur
• Brommer JE (2004) The range margins of
northern birds shift polewards. Ann Zool Fennici
41:391-397
• Grabherr G, Gottfried M, Pauli H (1994) Climate
Effects on Mountain Plants. Nature 369
(6480):448-448
• Hill JK, Thomas CD, Fox R, Telfer MG, Willis
SG, Asher J, Huntley B (2002) Responses of
butterflies to twentieth century climate warming:
implications for future ranges. Proceedings of
the Royal Society of London Series B-Biological
Sciences 269 (1505):2163-2171
• Konvicka M, Maradova M, Benes J, Fric Z,
Kepka P (2003) Uphill shifts in distribution of
butterflies in the Czech Republic: effects of
changing climate detected on a regional scale.
Glob
Ecol
Biogeogr
12
(5):403-410.
doi:10.1046/j.1466-822X.2003.00053.x
• Parmesan C, Ryrholm N, Stefanescu C, Hill JK,
Thomas CD, Descimon H, Huntley B, Kaila L,
Kullberg J, Tammaru T, Tennent WJ, Thomas
JA, Warren M (1999) Poleward shifts in geo-
graphical ranges of butterfly species associated
with regional warming. Nature 399 (6736):579-
583
• Thomas CD, Franco AMA, Hill JK (2006) Range
retractions and extinction in the face of climate
warming. Trends Ecol Evol 21 (8):415-416.
doi:DOI 10.1016/j.tree.2006.05.012
• Thomas CD, Lennon JJ (1999) Birds extend
their ranges northwards. Nature 399 (6733):213
• Warren MS, Hill JK, Thomas JA, Asher J, Fox R,
Huntley B, Roy DB, Telfer MG, Jeffcoate F,
Harding P, Jeffcoate G, Willis FG, Greatorex-
Davies JN, Moss D, Thomas CD (2001) Rapid
responses of British butterflies to opposing
forces of climate and habitat change. Nature
414:65-69