TraitShift: Veränderungen der Eigenschaften von Phytoplanktongemeinschaften auf saisonalen und langfristigen Zeitskalen im Zusammenhang mit Trophieänderungen und einem Regime-Wechsel in der Phytoplanktonbiomasse (in DYNATRAIT)
Das Projekt kombiniert Datenanalyse und datenbasierte Modellierung und untersucht die Auswirkungen von saisonalen und langfristigen Veränderungen der Eigenschaften von Phytoplanktongemeinschaften auf die Produktivität von Phytoplankton und die Entwicklung der wichtigsten Herbivoren. Auf der Gundlage eines 40 Jahre umspannenden Datensatzes vom Bodensee analysieren wir die saisonale Dynamik der Eigenschaften der Phytoplanktongemeinschaft und wie sich eine Veränderung der Trophie auf diese Eigenschaften auswirkt. Mit Hilfe von statistischen Modellen wird untersucht, wie Umweltbedingungen mit den Eigenschaften von Phytoplanktongemeinschaft und von funktionellen Phytoplanktongruppen zusammenhängen und die statistischen Verteilungen dieser Eigenschaften beeinflussen. Besonderer Schwerpunkt wird auf die Veränderungen der Eigenschaften der Phytoplanktongemeinschaft im Zusammenhang mit der abrupten Änderung in der Phytoplanktonbiomasse gelegt, die im Zuge der Trophieänderung im Bodensee auftrat (Jochimsen et al. 2013). Außerdem werden die Momente der statistischen Verteilungen der Eigenschaften vor, während und nach der abrupten Veränderung der Biomasse bestimmt.
Die statistische Analyse wird durch numerische Modelierung ergänzt. Modelle, in denen funktionelle Gruppen zeitkonstante Eigenschaften haben, werden mit Modellen verglichen, in denen funktionelle Gruppen aggregiert sind, aber zeitabhängige Eigenschaften haben. Mit diesem Vergleich testen wir, inwieweit funktionelle Gruppen aggregiert weden können, um die saisonale Dynamik des Phytoplanktons unter unterschiedlichen Trophiebedingungen noch adequat beschreiben zu können. Außerdem werden die Modellergebnisse zeigen, inwieweit eine mechanistische Verknüpfung zwischen den Eigenschaften der Phytoplanktongemeinschaft und den Umweltbedingungen tatsächlich zu den beobachteten Phytoplanktonbiomassen führt. Da die Modelle vertikal aufgelöst sind, liefern sie außerdem Informationen über die Vertikalverteilung der Eigenschaften der Phytoplanktongemeinschaft.
Bei der Modellierung profitieren wir von dem ausgezeichneten Datensatz des Bodensees, mit dessen Hilfe die meisten Antriebsgrößen direkt von den Daten genommen und so die Zahl der Zustandgrößen reduziert werden können. Mit Hife von numerischen Experimenten untersuchen wir, wie die Phytoplanktoneigenschaften unter verschiedenen trophischen Zuständen des Sees das Phytoplankton- und Herbivorenwachstum beeinflussen, und ob kompensatorische Dynamik im Zuge der Trophieänderung im Bodensee durch Veränderungen der Phytoplanktoneigenschaften erklärt werden kann.