Modellierung der Phänologie der Schadinsekten Asiatische Buschmücke und Kirschessigfliege in Abhängigkeit von Temperatur - Prof. Dr. Peter Braun ...
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Modellierung der Phänologie der Schadinsekten Asiatische Buschmücke und Kirschessigfliege in Abhängigkeit von Temperatur Prof. Dr. Peter Braun Markus Müller Hochschule Geisenheim University, Institut für Obstbau
Die Kirschessigfliege, ein neuer invasiver Schädling im Obstbau
Die Kirschessigfliege (KEF) ist ein
weltweit invasiver Schädling im
Obstbau.
Sie kann seit 2014 in Mitteleuropa
als etabliert angesehen werden.
Der Schadensdruck unterliegt
starken, witterungsbedingten
Schwankungen.
Quelle: A. Wichura et al. (2016): Mitt. OVR 71 (ergänzt)
1
Die Japanische Buschmücke (Aedes japonicus, AJAP)
eine neue Stechmückenart in Deutschland
Die deutsche Population der Asiatischen
Buschmücke wurde auf positive Über-
tragungskompetenz für Japanische Enze-
phalitisviren getestet. Andere Populationen
2012 2017 2019 sind kompetent in der Übertragung von
Chikungunya- und Dengueviren La-Crosse-
Viren, Westnilviren und Rifttalfieberviren.
Quelle: mueckenatlas.com
2
Adultes Weibchen
Lebenszyklus KEF
Eiablage
Puppen
Larven Eier in Frucht
Stadien in der Frucht
3
Modellüberblick
Das verwendete Modell ist modular aufgebaut. Es ist im Kern ein boxcar-train-Modell.
► Einzelne Module, z.B. alternative Entwicklungsfunktionen, können ohne Neucompilierung
ausgewählt oder abgeschaltet werden.
► Durch Aktivierung vorhandener Funktionen kann das Modell für unterschiedliche Insekten
betrieben werden (bisher nur Funktionen für KEF und AJAP).
► Das Modell kann mit täglichen Temperaturmitteln, sowie mit stündlichen, 3, 4, 6 und 8-
stündlichen Temperaturen betrieben werden.
► Es existiert ein Modul, dass aus vorgegebenen Temperaturen den Temperaturgang in
Kleinstgewässern simuliert (keine Eisbildung, Verdunstungskühlung, Strahlungserwärmung).
► Die meisten Funktionsparameter können ohne Neucompilierung geändert werden.
► Das Modell berechnet immer die potentielle Population für ein Jahr. Ein Rahmenscript erlaubt
die Berechnung langer Zeitreihen.
4
Modellablauf
I
Temperatur,
N Tageslänge (Datum) Temperatur Temperatur
I
T Reproduktive Dormanz: Mortalität: Entwicklungsfunktionen:
Übergänge aktiv/dormante Temperaturbedingte Sterb- Entwicklung der einzelnen
Start- Phase berechnen lichkeit der einzelnen Stadien berechnen /
popul. Stadien berechnen Stadienübergänge
tag=1
nein:
tag+1
Jahresende
erreicht? Alterungsfunktion:
Individuen um einen Eiablagefunktion:
Tag altern / Alterstote Alters- und temperaturab-
ja:
hängige Eiablage berechnen
Datenausgabe:
Jahrestabellen (csv) Alter (Datum) Temperatur
Restart-Daten Alter (Datum)
Jahresgrafik
Programmende
5
Die Modellroutinen sind fast ausschließlich Entwicklungs- und Mortalitätsfunktionen.
Mortalitätsfunktionen (Kälte- und Hitzesterblichkeit) sind ebenfalls temperaturabhängig.
Zusätzlich beachtet das Modell neu durch
ein Einbeziehen der Andauer der potentiell
tödlichen Temperaturen eine
Temperatur-Wirkdauerbeziehung (TDT).
Grob gesagt wirken tiefe/hohe
Temperaturen umso tödlicher je
länger sie einwirken.
Damit soll eine verbesserte Abbildung der
Wirkung von Hitzewellen erreicht werden.
Quelle: Rezende 2014
6
Wichtige Einschränkungen
Das Modell berücksichtigt bewusst viele Einflußfaktoren auf die
Populationsgröße nicht:
- Luftfeuchte u.a. meteorol. Größen
- Nahrungsangebot (Menge an erreichbaren Pflanzen)
- Nahrungsangebot (Phänologie)
- Krankheiten
- Parasitierung
- Kulturmaßnahmen
- Bekämpfung
Das Modell stellt daher die maximale (potentielle) Populationsentwicklung
unter dem Einfluss der Temperatur dar. Die meisten der Einflussfaktoren
sind schon mittelfristig nicht bekannt.
7Antriebsdaten
„Beobachtungen“
EObs 23 0,1° Cosmo REA6 0,06° Stationsdaten
Evaluationsdaten (1979/89-2010)
ERA: CCLM4 HIRAM5 HadRem RACMO RCA4 Remo09 Remo15
Projektionsdaten (2016-2070) Σ
CAN-ESM2: 1 1 2
CNRM-CM5: 1 1 1 1 1 5
EC-EARTH: 1 3 3 2 1 10
HadGEM2: 1 1 1 1 1 1 6
MIROC5: 1 1 2
MPI-ESM: 1 1 1 1 2 6
Σ 6 6 2 5 5 2 5 31
8Validierung
Ein Modell, das potientielle Entwicklungen beschreibt, kann nicht durch den direkten Vergleich
mit Beobachtungsdaten validiert werden, da Potentiale nicht immer realisiert werden.
Prinzipieller Ansatz: es sollte nie eine starke reale Populationsentwicklung eintreten, wenn die
meteorologischen gem. Modell Voraussetzungen fehlen.
weitere Probleme: - Beobachtungsdaten (Fänge) nicht a.d. Gitterpunkten/Beobachtungsstandorten
- Fangzahlen meist nur alle 14 Tage
- die Attraktivität der Fallen (Fänge) schwankt mit dem Nahrungsangebot
weiteres Testen: - Betrieb des Modell mit synthetischen (künstlichen) Daten und auf
plausible Reaktionen prüfen
Es wurden an 15 Standorten Zeitreihen aus den Jahren 2017 bis 2021* untersucht
und keine Verletzung der Validierungsbedingung beobachtet.
* für 2021 liegen noch nicht alle Daten vor
9Antrieb mit synthetischen Daten
Auswirkung einer extremen
KEF-Simulation Hitzewelle
- heatwaves.ps
4
10
Puppen
Larven
3
10 fem. Adulte
Eier
Log Anzahl
2
10
Startpopulation ab 1.4.
Hitzewelle bis 40°C 1.9.-5.9
1
10
0
10
100 200 300
Tage
10Validerung - Beispiel
Nahetal 2017, Simulation und Fallenfänge
Adult fem. active
Puppae
Larvae
Eggs
Quelle für Daten ‚selected trap‘: http://drosomon.julius-kuehn.de/
11Interpretationsmöglichkeiten
Das Modell liefert eine sehr große Menge an Daten.
Doch welche Daten liefern wichtige Informationen zur Beurteilung des (potentiellen) Schadens?
Prinzipiell fehlt es noch an Erfahrung. Generell ist davon auszugehen, dass der (potentielle) Schaden
mit der Größe der (potentiellen) Populationen und der Andauer von bestimmten Mindestpopulationen
positiv korreliert.
Der eigentliche Schaden geht von den Larven (Fraß in den Früchten, Folgeschäden) aus. Deshalb
wird diesen Daten (bzw. die des kurzlebigen, aber besser beobachtbaren Ei-Stadiums) Bedeutung
zugeordnet.
12Simulationsergebnisse
CanESM - CCLM letzter Tag mit >1000 aktiven Weibchen
400
Gitterpunkt „Frankfurt“ 350
300
Dauer der Saison:
Indikator erster und letzter 250
Tag mit mehr als 1.000 200
Tag (DOY)
aktiven, adulten Weibchen 150
100
50
CanESM - CCLM erster Tag mit > 1000 aktiven Weibchen 0
350 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69
20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20
Jahr
300
250
200
Tag
150
100
50
0
10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70
20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20
Jahr
13Simulationsergebnisse
1400000
CanESM - CCLM Maximale Zahl adulter Weibchen
Gitterpunkt „Frankfurt“ 1200000
Befallsdruck:
maximale Anzahl an adulten
1000000
aktiven Weibchen
800000
Anzahl
600000
CanESM - Maximale Anzahl an Eiern
3500000 400000
3000000 200000
0
2500000
10 012 014 016 018 020 022 024 026 028 030 032 034 036 038 040 042 044 046 048 050 052 054 056 058 060 062 064 066 068 070
20 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Jahr
2000000
Anzahl
1500000
1000000
500000
0
10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70
20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20
Jahr
14Simulationsergebnisse
Gitterpunkt „Nordschwarzwald 550m“
CanESM - erster Tag mit >1000 aktiven Weibchen
300
Dauer der Saison: erstes Datum
mit > 1.000 aktiven Weibchen 250
Befallsdruck: Indikator 200
maximale Anzahl an Eiern
Tag (DOY)
150
100
900000
CanESM - Maximale Anzahl an Eiern Jahre ohne Ereignis
50
800000
0
700000
10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70
20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20
600000 Jahr
500000
Anzahl
400000
300000
200000
100000
0
10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70
20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20
Jahr
15Jahresmaximum Anzahl Eier − Mittel 2011−2020 Jahresmaximum Anzahl Eier − Mittel 2061−2070
Anzahl der Tage mit > 1.000 Eiern/Jahr Anzahl der Tage mit > 1.000 Eiern/Jahr
7˚ 8˚ 9˚ 10˚ 7˚ 8˚ 9˚ 10˚
52˚ 52˚ 52˚ 52˚
MIROC5/REMO2015 MIROC5/REMO2015
70 0
90
11
90
50
90
90
30 70
51˚ 90 51˚ 51˚ 51˚
90
70
90
11
0
50
90
70
70
50
30
90
90 90
70
50˚ 50˚ 50˚ 50˚
110
0
11
70
0
90
11
90 70
90 110
90
90
50
70
70
50
11
0
90
49˚ 49˚ 49˚ 49˚
erzeugt mit KEFSim 1.1
erzeugt mit KEFSim 1.1
90
90
© MMUGM © MMUGM
7˚ 8˚ 9˚ 10˚ 7˚ 8˚ 9˚ 10˚
3 4 5 6 3 4 5 6
16
log10 Maximale Eianzahl/Tag log10 Maximale Eianzahl/TagLebenszyklus AJAP
erwachsenes Insekt
Puppe
Eiablage
Luft- (im oder am Wasser)
Temperatur
Ei
4. Larvenstadium
Kleinstgewässer-
Temperatur
1. Larvenstadium
3. Larvenstadium
2. Larvenstadium
(derzeitiges)
Überwinterungsstadium
Stadien im Wasser
(Kleinstgewässer wie
Baumhöhlen, Regentonnen,
Töpfe, Pfützen)
17AJAP-Modellfassung
- Submodell zur Ableitung der Kleinstgewässertemperatur aus der Lufttemperatur
(derzeit keine Eisbildung, Verdunstungskühlung, Strahlungserwärmung)
- Larvenstadien 1 bis 4 zusammengefasst
- eigene Parameter der Entwicklungs- und Mortalitätsfunktionen
- keine Informationen zur TDT (Funktion abgeschaltet)!
- keine Überwinterungs als Larve (im weiteren Verlauf des Klimawandels u.U. möglich)
- Verfügbarkeit von Kleinstgewässsern wird vorausgesetzt
18Validierung (AJAP-Modell)
Auch dieses Modell beschreibt eine potentielle Entwicklung.
Es gibt jedoch nur wenige längere Zeitreihen von Beobachtungsdaten (Fänge, Larvenzählungen),
die auf die Populationsgöße und -entwicklung hinreichend genau rückschließen lassen.
Insgesamt gibt es deutlich (> Faktor 10) weniger Daten als bei der KEF.
Zudem ist die Ausbreitung der AJAP in Hessen nicht abgeschlossen. Man kann aus aus-
bleibenden Fängen daher nicht auf nicht gegebene Entwicklungsmöglichkeiten schließen.
Der Validierungsansatz des KEF-Modells kann deshalb nicht verwendet werden.
verbleibende
Validierungsmöglichkeiten:
- plausibles Modellverhalten
- erstes Auftreten (Adulte, u.U. Larven) im Jahr
19Ausblick
Mit dem Modell können für die KEF plausible Ergebnisse erzielt werden.
Es bleibt jedoch Forschungsbedarf.
► Für die KEF müssen weitere Erfahrungen gesammelt werden, was die berechneten
Werte für das Schadbild bedeuten.
► Für die AJAP sind viele Parameter, insbesondere die Reaktion auf extreme Tem-
peraturen nicht genau genug bekannt.
► Das Modell für die AJAP kann mit den derzeit vorliegenden Daten nicht befriedigend
validiert werden. Es braucht hier deutlich mehr Beobachtungsdaten.
► Das systematische Testen aller möglicher Einstellungen und Parameter bedarf der
Entwicklung eines Tools zur Analyse großer Mengen an Populationsdaten.
20Wir danken für die Unterstützung und für die finanzielle Förderung:
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