Biodiversität in Flüssen

Prognosen aus Umwelt-DNA und hydrologischen Methoden

Die Biodiversität und damit der Zustand von Flussökosystemen könnten vorhergesagt werden. Forschende der Universität Zürich und vom Wasserforschungsinstitut Eawag kombinieren dazu Umwelt-DNA mit hydrologischen Methoden. Am Beispiel des Flusses Thur konnten sie so schützenswerte Gebiete identifizieren, um Schutzmaßnahmen einzuleiten.

© Elvira Mächler, Universität Zürich

Die Artenvielfalt ist sowohl in der Schweiz als auch weltweit stark bedroht. Der Bestand zahlreicher Organismen geht massiv zurück, insbesondere in Süßwasser-Ökosystemen. Alle in Flüssen lebenden Arten – etwa Fische, Bakterien und zahlreiche wirbellose Wassertiere wie Eintags-, Stein- oder Köcherfliegen – sind entscheidend, damit diese Ökosysteme funktionieren. Verantwortlich für den Rückgang dieser Arten sind die Homogenisierung ihrer Lebensräume, Verschmutzung durch Pestizide und Nährstoffe oder die Ausbreitung eingeschleppter Arten. Um Flussökosysteme zu verstehen und zu schützen, ist das Monitoring ihrer Biodiversität unerlässlich.

Umwelt-DNA mit hydrologischen Modellen kombiniert

Alle Organismen geben ständig ihre DNA in die Umwelt ab. Durch Extrahieren und Sequenzieren der sogenannten Umwelt-DNA (eDNA: environmental DNA) von Wasserproben kann die Artenvielfalt schneller, weniger invasiv und umfassender bestimmt werden als durch die Identifizierung der Organismen selbst. In einer Studie hat die Forschergruppe von Florian Altermatt, Professor am Institut für Evolutionsbiologie und Umweltforschung der Universität Zürich (UZH) und am Wasserforschungsinstitut Eawag, einen neuartigen Ansatz entwickelt, um Biodiversitätsmuster in Flussökosystemen vorherzusagen. „Wir kombinierten erstmals den Einsatz von Umwelt-DNA mit hydrologischen Modellen, um Prognosen über den Zustand der Biodiversität mit einer sehr feinen Auflösung über ein Einzugsgebiet von Hunderten von Quadratkilometern zu treffen“, sagt Altermatt.

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In der Thur (im Bild: Toggenburg) wurden Umwelt-DNA-Proben an verschiedenen Stellen entnommen und analysiert, um die vorhandenen Gewässerinsektenarten zu bestimmen. © Elvira Mächler, Universität Zürich

Biodiversitätsprognosen mit hoher Genauigkeit

Da DNA in Flüssen über viele Kilometer flussabwärts transportiert wird, erhält man auch Informationen über das Artenvorkommen im stromaufwärts gelegenen Einzugsgebiet. Mit Hilfe von mathematischen Modellen, die auf hydrologischen Prinzipien basieren, konnten die Wissenschaftler Biodiversitätsmuster mit einer Auflösung von ein Kilometer langen Flussabschnitten für das gesamte 740 Quadratkilometer große Einzugsgebiet der Thur in der Nordostschweiz rekonstruieren. „Unser Modell stimmt mit einer noch nie dagewesenen Genauigkeit von 57 bis 100 Prozent mit den lokal vorhandenen Wasserinsekten aus direkten Beobachtungen überein“, sagt Luca Carraro, Erstautor der Studie.

Unsichtbare Biodiversitäts-Hotspots identifizieren

Das Einzugsgebiet der Thur mit Wald, Landwirtschaft und Siedlungen ist repräsentativ für viele Landnutzungstypen. Es dient somit als verallgemeinerbares Beispiel für viele Flussökosysteme. Die neue Methode ermöglicht zudem, mit nur geringen Vorkenntnissen über das Flussökosystem den Zustand und die Veränderungen der Artenvielfalt großräumig und hochauflösend zu ermitteln. „Konkret ermöglicht der Ansatz, Biodiversitäts-Hotspots zu identifizieren, die sonst übersehen werden könnten, und gezielte Schutzstrategien umzusetzen“, ergänzt Altermatt. Viele Länder führen ein auf eDNA basierendes Gewässer-Biomonitoring ein – und könnten von der hier beschriebenen Methode profitieren. Mit Richtlinien für den Einsatz von eDNA im Standard-Biodiversitätsmonitoring, die das Schweizer Forschungsteam erarbeitet, soll es möglich werden, die Artenvielfalt für das rund 65 000 Kilometer lange Netz der Schweizer Flüsse und Bäche besser zu beschreiben und zu überwachen.

Originalpublikation:
Luca Carraro, Elvira Mächler, Remo Wüthrich, Florian Altermatt: Environmental DNA allows upscaling spatial patterns of biodiversity in freshwater ecosystems; Nature Communications, 17 July 2020. DOI: 10.1038/s41467-020-17337-8

Quelle: Universität Zürich

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