Ecological niche modelling is a method designed to describe and predict the geographic distribution of an organism. This procedure aims to quantify the species-environment relationship by describing the association between the organism’s occurrence records and the environmental characteristics at these points. More simply, these models attempt to capture the ecological niche that a particular organism occupies. A popular application of ecological niche models is to predict the potential distribution of invasive alien species in their introduced range. From a biodiversity conservation perspective, a pro-active approach to the management of invasions would be to predict the potential distribution of the species so that areas susceptible to invasion can be identified. The performance of ecological niche models and the accuracy of the potential range predictions depend on the quality of the data that is used to calibrate and evaluate the models. Three different types of input data can be used to calibrate models when producing potential distribution predictions in the introduced range of an invasive alien species. Models can be calibrated with native range occurrence records, introduced range occurrence records or a combination of records from both ranges. However, native range occurrence records might suffer from geographical bias as a result of biased sampling or incomplete sampling. When occurrence records are geographically biased, the underlying environmental gradients in which a species can persist are unlikely to be fully sampled, which could result in an underestimation of the potential distribution of the species in the introduced range. I investigated the impact of geographical bias in native range occurrence records on the performance of ecological niche models for 19 invasive plant species by simulating two geographical bias scenarios (six different treatments) in the native range occurrence records of the species. The geographical bias simulated in this study was sufficient to result in significant environmental bias across treatments, but despite this I did not find a significant effect on model performance. However, this finding was perhaps influenced by the quality of the testing dataset and therefore one should be wary of the possible effects of geographical bias when calibrating models with native range occurrence records or combinations there of. Secondly, models can be calibrated with records obtained from the introduced range of a species. However, when calibrating models with records from the introduced range, uncertainties in terms of the equilibrium status and introduction history could influence data quality and thus model performance. A species that has recently been introduced to a new region is unlikely to be in equilibrium with the environment as insufficient time will have elapsed to allow it to disperse to suitable areas, therefore the occurrence records available would be unlikely to capture its full environmental niche and therefore underestimate the species’ potential distribution. I compared model performance for seven invasive alien plant species with different simulated introduction histories when calibrated with native range records, introduced range records or a combination of records from both ranges. A single introduction, multiple introduction and well established scenario was simulated from the introduced range records available for a species. Model performance was not significantly different when compared between models that were calibrated with datasets representing these three types of input data under a simulated single introduction or multiple introduction scenario, indicating that these datasets probably described enough of the species environmental niche to be able to make accurate predictions. However, model performance was significantly different for models calibrated with introduced range records and a combination of records from both ranges under the well established scenario. Further research is recommended to fully understand the effects of introduction history on the niche of the species. Copyright / Dissertation (MSc)--University of Pretoria, 2009. / Zoology and Entomology / unrestricted

Detaillierte Informationen über die Verbreitungsareale von Arten sind essentiell für die Beantwortung zentraler Fragen der Ökologie, Evolutionsbiologie und Biogeographie. Solche Informationen sind auch notwendig, um Naturschutzressourcen kostenwirksam zwischen verschiedenen Regionen und Maßnahmen zu verteilen. Unser Wissen über Artverbreitungen beruht vor allem auf Punktdaten, die das Vorkommen einer bestimmten Art an einem bestimmten Ort zu einem bestimmten Zeitpunkt belegen (nachstehend „Records“). Riesige Mengen solcher Records wurden über internationale Data-Sharing-Netzwerke mobilisiert, allen voran durch die Global Biodiversity Information Facility (GBIF). Auch wenn diese Netzwerke die Zugänglichkeit zu solchen Informationen enorm verbessert haben, ist unser Wissen über globale Artverbreitungen immer noch äußerst lückenhaft und von grober räumlicher Auflösung – der sogenannte Wallace’sche Wissensrückstand. Vorhandene Informationen enthalten zudem zahlreiche Unsicherheiten, Fehler und Daten-‘Biases’. Diese könnten durch Ort-spezifische Faktoren wie Zugänglichkeit oder durch artspezifische Faktoren, wie Entdeckungswahrscheinlichkeit, verursacht werden. Zukünftiges Sammeln und Mobilisieren von Informationen sollte so gestaltet werden, dass der erreichte Nutzen der Records für Forschung und Naturschutz maximiert wird. Hierfür ist ein tiefgehendes Verständnis der Lücken, Unsicherheiten und Biases in den Informationen sowie der sie verursachenden Faktoren notwendig. Bisher wurden diese Mängel in globalen Artverbreitungsinformationen niemals quantitativ untersucht. Mit meiner Dissertation liefere ich die ersten globalen Analysen zu Mängeln von digital verfügbaren Verbreitungsinformationen für terrestrische Wirbeltiere und Landpflanzen. Ich habe >300 Millionen Records für Landpflanzen und drei Gruppen terrestrischer Wirbeltiere (Amphibien, Säugetiere, Vögel) über GBIF abgerufen. Diese Informationen habe ich mit taxonomischen Datenbanken sowie unabhängigen Verbreitungskarten und Checklisten verbunden. Auf Grundlage der erstellten Datensätze habe ich unterschiedliche Formen von Informations-Mängeln für verschiedene taxonomische Gruppen und auf mehreren räumlichen Maßstäben untersucht. In Kapitel I habe Daten-Abdeckung sowie Daten-Unsicherheiten in Informationen zu Pflanzenvorkommen jeweils in Bezug auf Taxonomie, Raum und Zeit quantifiziert. Für diese insgesamt 6 Maße habe in anschließend Variation in den drei Dimensionen (Taxonomie, Raum, Zeit) gemessen. Zudem habe ich mithilfe von paarweisen Spearman-Rang-Korrelationen und Hauptkomponentenanalysen die Zusammenhänge zwischen diesen verschiedenen Formen von Informationsmängeln analysiert. In Kapitel II habe ich anhand von terrestrischen Wirbeltieren zwei spezielle Aspekte von Datenabdeckung zwischen geographischen Regionen verglichen: i) die Datendichte und ii) die Vollständigkeit der abgedeckten Arten. Durch Multi-Modell-Analysen habe ich die Effekte von zwölf potentiellen sozioökonomischen Einflussfaktoren auf Informationsmängel verglichen, und zwar einzeln für jede der drei Wirbeltiergruppen auf jeder von vier verschiedenen räumlichen Auflösungen. In Kapitel III habe ich anhand von Säugetieren drei Aspekte von Datenabdeckung zwischen einzelnen Arten verglichen: i) die Anzahl von Records pro Art, ii) die räumliche Abdeckung der Verbreitungsareale durch Records, und iii) den räumlichen Bias in der Abdeckung verschiedener Teile der Verbreitungsareale. Durch Multi-Modell-Analysen und Variations-Partitionierung habe ich die Effekte von verschiedenen Artmerkmalen, Größe und Form der Verbreitungsareale sowie von sozioökonomischen Faktoren untersucht. Diese Analysen habe ich auf globalem Maßstab sowie einzeln für sechs zoogeographische Gebiete durchgeführt. In meiner Dissertation habe ich in allen untersuchten Aspekten von Artverbreitungsinformationen starke Biases gefunden. Die Anzahl von Records variierte um mehrere Größenordnungen zwischen Arten und zwischen geographischen Gebieten. Verschiedene Maße von Datenabdeckung und Datenunsicherheiten zeigten klare taxonomische, geographische und zeitliche Muster. Ich fand beispielsweise Höchstwerte von taxonomischer Abdeckung in industrialisierten westlichen Ländern, aber auch in einigen tropischen Gebieten wie Mexiko. Im Gegensatz dazu gab es in weiten Teilen Afrikas und Asiens entweder gar keine oder nur sehr veraltete Informationen. Da taxonomische, räumliche und zeitliche Abdeckung jeweils durch die Anzahl der Records numerisch eingeschränkt sind, fand ich zwischen diesen Maßen gemäßigte bis starke positive Korrelationen. Maße von Datenunsicherheiten hingegen korrelierten kaum untereinander oder mit Datenabdeckungsmaßen. In Kapitel II habe ich den Einfluss von zwölf potentiellen sozioökonomischen Einflussfaktoren auf Datendichte und Datenvollständigkeit von geographischen Artgemeinschaften untersucht. Nur vier hatten einen durchweg für alle untersuchten Wirbeltiergruppen und räumlichen Auflösungen starken Einfluss. Dies waren der Endemitenreichtum, die räumliche Nähe zu Daten-beisteuernden Institutionen, politische Mitgliedschaft im GBIF-Netzwerk, sowie lokal verfügbare Forschungsgelder. Andere Faktoren, von denen man oft annimmt, dass sie eine große Rolle spielen würden, hatten einen erstaunlich geringen Einfluss, wie z.B. Verkehrsinfrastruktur oder Größe und Finanzausstattungen westlicher Daten-beisteuernder Institutionen. Meine Analysen in Kapitel III ergaben, dass die vier in Kapitel II identifizierten sozioökonomischen Schlüsselfaktoren ebenfalls einen starken Einfluss auf Artverbreitungsinformationen auf der Ebene von einzelnen Arten hatten. Jedoch unterschied sich ihre relative Wichtigkeit deutlich zwischen geographischen Gebieten. Zwischenartliche Unterschiede in Verbreitungsinformationen waren zudem sehr stark durch Größe und Form der Verbreitungsareale beeinflusst. Dies unterstützt meine Hypothese, dass diese geometrischen Faktoren die Wahrscheinlichkeit beeinflussen, dass sich Verbreitungsgebiete bestimmter Arten mit Untersuchungsgebieten von Feldforschern überschneiden, was wiederum Aufswirkungen auf die Wahrscheinlichkeiten hat, mit denen diese Arten besammelt werden. Entgegen unserer Annahmen hatten Artmerkmale wie etwa Nachtaktivität, die das Entdecken oder Sammeln bestimmter Arten wahrscheinlich machen sollten, kaum einen Einfluss auf zwischenartliche Unterschiede in Verbreitungsinformationen. Die Ergebnisse meiner Dissertation lassen wichtige Schlussfolgerungen darüber zu, wie mobilisierte Artverbreitungsinformationen effizient genutzt und verbessert werden können. Erstens belegen meine Ergebnisse schwerwiegende Mängel in digital verfügbaren Artverbreitungsinformationen, insbesondere für Gebiete und Arten von besonderer Wichtigkeit für den Naturschutz. Zweitens zeigen sie, dass für die allermeisten Arten feiner aufgelöste Informationen nur durch Artverbreitungsmodelle erreicht werden können, die mit geringen Datenmengen auskommen, die starke Datenunsicherheiten und Biases innehaben. Eine vielversprechende Methode, um in solchen Modellen mit Biases umzugeben, ist das explizite Einbeziehen der Bias-verursachenden Faktoren in die Modelle, und meine Ergebnisse bieten hilfreiche Anhaltspunkte für die Auswahl relevanter Faktoren. Drittens schaffen meine Ergebnisse eine empirische Grundlage zur Überwachung von Fortschritten in der Verbesserung weltweiter Artverbreitungsinformationen. Schließlich schafft mein Identifizieren der global wichtigsten Informations-limitierenden Faktoren sowie das Unterscheiden verschiedener Informationsaspekte eine Grundlage dafür, um Aktivitäten zu identifizieren, die Datenmängel effektiv beheben können. Als wichtigste Aktivitäten empfehle ich unter anderem i) das Unterstützen von Bemühungen zur Datenmobilisierung in Institutionen, die in geographischer Nähe zu datenarmen Gebieten liegen, ii) das Fördern von Kooperation zwischen großen Schwellenländern und Data-Sharing-Netzwerken, iii) die Durchführung von neuen Biodiversitäts-Surveys im zentralen Afrika und südlichen Asien, um weitgehend veraltete Informationen zu aktualisieren, und iv) das Verschieben des Fokus von Datensammel- und Datenmobilisierungsbemühungen auf Asien sowie Arten mit begrenzten Verbreitungsarealen.