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Artenschutz: Mit Web-App Daten zu Feuersalamandern sammeln

Universität Bielefeld

In Deutschland ist der Feuersalamander weit verbreitet, gleichzeitig setzt ihm der Klimawandel besonders zu. Damit er besser geschützt werden kann, haben Forschende der Universität Bielefeld nun eine zentrale Datenbank initiiert. Mit der webbasierten Software Amphibian and Reptile Wildbook lassen sich Daten über den Bestand der Tiere zentral erfassen. Das Besondere daran: Bürger können sich an dem Projekt beteiligen und Sichtungen von Feuersalamander selbst eintragen.

Feuersalamander fühlen sich am wohlsten in Laubwäldern mit Quellen und stehenden Gewässern. „Ein bedeutender Teil der Weltpopulation lebt in Deutschland, deswegen kommt unserem Land eine besondere Verantwortung zu, diese Population zu erhalten“, sagt Professorin Dr. Barbara Caspers, Leiterin der Arbeitsgruppe Verhaltensökologie in der Fakultät für Biologie der Universität Bielefeld. Das Bundesamt für Naturschutz bezeichnet die Art deswegen als Verantwortungsart. Viele Faktoren gefährden Feuersalamander: Neben der Zerstörung ihres Lebensraums und Krankheiten ist es auch der Klimawandel.

Zunehmende Wärme lässt Laichplätze verschwinden

Mit ihrer wasserdurchlässigen Haut sind die wechselwarmen Feuersalamander besonders stark von Temperatur und Niederschlag ihrer Umgebung abhängig. „Steigende Temperaturen durch den Klimawandel bedeuten für die Tiere ein höheres Risiko: Ihr Lebensraum und die Laichplätze verschwinden durch heißere Sommer – mit den fehlenden Larven bleibt dann die nächste Generation der Feuersalamander aus“, sagt Laura Schulte, Doktorandin der Arbeitsgruppe Verhaltensökologie. „Der Klimawandel betrifft dadurch Amphibien besonders stark. Um die Tiere effektiv zu schützen, brauchen wir allerdings mehr Daten.“

Bürgerbeteiligung

Dazu haben die Forschenden der Universität für den Feuersalamander eine neue Datenbank eingerichtet: Über die Web-App Amphibian and Reptile Wildbook sammeln sie zentral Daten zur Population und machen sie Interessierten zugänglich. Wissenschaftler, Ehrenamtliche aus dem Naturschutz und andere Bürger können sich mit der App am Artenschutz beteiligen – ein Foto reicht dazu schon aus. „Wenn ich beim Spaziergang einen Feuersalamander sehe, kann ich ein Foto von seinem Rücken machen und es zusammen mit dem Standort in der webbasierten Software über mein Smartphone hochladen, eine Registrierung ist dazu nicht erforderlich“, sagt Laura Schulte.

Deep Learning im Einsatz für Artenschutz

Möglich wird das durch Algorithmen und Deep Learning. „Mit maschinellem Lernen haben wir das Programm trainiert, nicht nur die Art, sondern auch die einzelnen Individuen auf Fotos zu erkennen“, sagt Professorin Dr. Barbara Caspers, Leiterin der Arbeitsgruppe Verhaltensökologie. „Durch die individuelle Musterung auf dem Rücken lassen sich die Tiere wiedererkennen. Da Feuersalamander bis zu 25 Jahre alt werden, können wir die Individuen so über einen langen Zeitraum begleiten. Fotos haben zusätzlich den Vorteil, dass die Tiere nicht gestört oder berührt werden.“ Aus den Daten können die Wissenschaftler langfristig Informationen über das Verbreitungsgebiet, die Wanderrouten und die Anzahl der Tiere ablesen. Insbesondere Naturschutzstationen und Forschungseinrichtungen können so unkompliziert die umfangreichen Daten für Modellierungen der Population und Migration nutzen.

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Ein erster Meilenstein

Über die Plattform können momentan Feuersalamander und Gelbbauchunken erfasst und identifiziert werden, langfristig sollen jedoch weitere Arten folgen. „Die Erfassung dieser beiden Arten ist ein erster Meilenstein“, sagt Caspers. „Nach und nach wollen wir nun weitere Arten hinzufügen, wie beispielsweise den Kammmolch oder Zauneidechsen.“ So wollen die Wissenschaftler den Artenschutz vorantreiben. „Diese zentrale Plattform vernetzt die Erhebungsdaten weltweit. Durch die Hilfe von Bürgern hoffen wir auf einen zusätzlich hohen Datensatz, den wir auswerten können. Indem wir Algorithmen nutzen, wollen wir die Forschung und den Artenschutz beschleunigen.“

Quelle: Universität Bielefeld

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