Abteilung Aquatische Ökologie

Aquatische Ökologie

Die Abteilung Aquatische Ökologie der Eawag besteht aus acht Forschungsgruppen und umfasst eine Vielzahl von verschiedenen Disziplinen der Ökologie und Evolutionsbiologie, wobei die gesamte Bandbreite vom individuellen Level über Vergesellschaftungen bis hin zu Ökosystemen abgedeckt wird. Erfahren Sie mehr

News

Quaggamuschel: Prognose für betroffene Seen

Quaggamuscheln im Genfersee: Die Biomasse pro Quadratmeter dürfte in den nächsten 22 Jahren noch um den Faktor 9 bis 20 anwachsen (Foto: Eawag, Linda Haltiner).
16. November 2023 –

Der Vergleich von drei Schweizer Seen mit den Grossen Seen Nordamerikas zeigt, dass sich die Quaggamuschel mit einer ähnlichen Dynamik ausbreitet.

Der Vergleich von drei Schweizer Seen mit den Grossen Seen Nordamerikas zeigt, dass sich die Quaggamuschel mit einer ähnlichen Dynamik ausbreitet.
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Aquascope

Echtzeit-Unterwasseraufnahmen für das Phytoplankton- und Zooplankton-Monitoring am See (Englisch)

Publikationen

Adde, A., Rey, P. L., Brun, P., Külling, N., Fopp, F., Altermatt, F., … Guisan, A. (2023). N-SDM: a high-performance computing pipeline for Nested Species Distribution Modelling. Ecography, 2023(6), e06540 (11 pp.). doi:10.1111/ecog.06540, Institutional Repository

Predicting contemporary and future species distributions is relevant for science and decision making, yet the development of high-resolution spatial predictions for numerous taxonomic groups and regions is limited by the scalability of available modelling tools. Uniting species distribution modelling (SDM) techniques into one high-performance computing (HPC) pipeline, we developed N-SDM, an SDM platform aimed at delivering reproducible outputs for standard biodiversity assessments. N-SDM was built around a spatially-nested framework, intended at facilitating the combined use of species occurrence data retrieved from multiple sources and at various spatial scales. N-SDM allows combining two models fitted with species and covariate data retrieved from global to regional scales, which is useful for addressing the issue of spatial niche truncation. The set of state-of-the-art SDM features embodied in N-SDM includes a newly devised covariate selection procedure, five modelling algorithms, an algorithm-specific hyperparameter grid search, and the ensemble of small-models approach. N-SDM is designed to be run on HPC environments, allowing the parallel processing of thousands of species at the same time. All the information required for installing and running N-SDM is openly available on the GitHub repository https://github.com/N-SDM/N-SDM.
Adde, A., Rey, P. L., Fopp, F., Petitpierre, B., Schweiger, A. K., Broennimann, O., … Guisan, A. (2023). Too many candidates: embedded covariate selection procedure for species distribution modelling with the covsel R package. Ecological Informatics, 75, 102080 (8 pp.). doi:10.1016/j.ecoinf.2023.102080, Institutional Repository

1. Selecting the best subset of covariates out of a panel of many candidates is a key and highly influential stage of the species distribution modelling process. Yet, there is currently no commonly accepted and widely adopted standard approach by which to perform this selection.
2. We introduce a two-step "embedded" covariate selection procedure aimed at optimizing the predictive ability and parsimony of species distribution models fitted in a context of high-dimensional candidate covariate space. The procedure combines a collinearity-filtering algorithm (Step A) with three model-specific embedded regularization techniques (Step B), including generalized linear model with elastic net regularization, generalized additive model with null-space penalization, and guided regularized random forest.
3. We evaluated the embedded covariate selection procedure through an example application aimed at modelling the habitat suitability of 50 species in Switzerland from a suite of 123 candidate covariates. We demonstrated the ability of the embedded covariate selection procedure to provide significantly more accurate species distribution models as compared to models obtained with alternative procedures. Model performance was independent of the characteristics of the species data, such as the number of occurrence records or their spatial distribution across the study area.
4. We implemented and streamlined our embedded covariate selection procedure in the covsel R package, paving the way for a ready-to-use, automated, covariate selection tool that was missing in the field of species distribution modelling. All the information required for installing and running the covsel R package is openly available on the GitHub repository https://github.com/N-SDM/covsel.
Alexander, J., Spaak, P., Möst, M., Straile, D., & Hetzenauer, H. (2023). Ökosystemforschung am Bodensee. Abschluss des Forschungsprojekts "Seewandel: Leben im Bodensee - gestern, heute und morgen". Aqua & Gas, 103(6), 54-59. , Institutional Repository

Während fünfeinhalb Jahren untersuchten Forschende aus den drei Bodenseeländern den Einfluss und die Wechselwirkung verschiedener Stressfaktoren wie Nährstoffänderungen, invasive Arten und Klimawandel auf das Ökosystem des Sees. Der aktuelle Wandel ist tiefgreifend und mit voraussichtlich weitreichenden Folgen für das komplexe Ökosystemgefüge und die Gewässernutzenden. Am 13. und 14. Juni 2023 schliesst das Projekt mit einem wissenschaftlichen Symposium und einer Informationsveranstaltung für die Praxis ab.

SNSF Starting Grants/Ambizione Fellowships

Informationen für Interessenten (Englisch)

Eco Seminare

18. - 19.01.​2024,
14.02.​2024,
9:00 Uhr
Eawag Dübendorf
Wirkungskontrolle Revitalisierung – Makrozoobenthos

PEAK-Vertiefungskurs V57/24

20.03.​2024,

Forschungsprojekte

Ein Projekt zur Entwicklung eines Quaggamuschel Monitoringkonzepts und der Unterstützung von Präventions- und Schutzmassnahmen in der Schweiz

Entwicklung eines Quaggamuschel Monitoringkonzepts und Unterstützung von Präventions- und Schutzmassnahmen
Die Architektur von Artgemeinschaften und trophischen Netzwerke in blau-grünen Ökosystemen

Architektur von blau-grünen Gemeinschaften
New tools to monitor changes in ecosystem conditions and to quantify genetic changes of populations in (semi-)natural environments to predict how human mediated environmental change will influence stability and resilience of ecosystems.

Stability and the eco-evolutionary dynamics of ecosystems
Warum blühen giftige Cyanbakterien? ...

Cyano Bloom

Weitere aktuelle Forschungsprojekte