TY - JOUR A1 - Thorn, Simon A1 - Chao, Anne A1 - Georgiev, Konstadin B. A1 - Müller, Jörg A1 - Bässler, Claus A1 - Campbell, John L. A1 - Jorge, Castro A1 - Chen, Yan-Han A1 - Choi, Chang-Yong A1 - Cobb, Tyler P. A1 - Donato, Daniel C. A1 - Durska, Ewa A1 - Macdonald, Ellen A1 - Feldhaar, Heike A1 - Fontaine, Jospeh B. A1 - Fornwalt, Paula J. A1 - Hernández Hernández, Raquel María A1 - Hutto, Richard L. A1 - Koivula, Matti A1 - Lee, Eun-Jae A1 - Lindenmayer, David A1 - Mikusinski, Grzegorz A1 - Obrist, Martin K. A1 - Perlík, Michal A1 - Rost, Josep A1 - Waldron, Kaysandra A1 - Wermelinger, Beat A1 - Weiß, Ingmar A1 - Zmihorski, Michal A1 - Leverkus, Alexandro B. T1 - Estimating retention benchmarks for salvage logging to protect biodiversity JF - Nature Communications N2 - Forests are increasingly affected by natural disturbances. Subsequent salvage logging, a widespread management practice conducted predominantly to recover economic capital, produces further disturbance and impacts biodiversity worldwide. Hence, naturally disturbed forests are among the most threatened habitats in the world, with consequences for their associated biodiversity. However, there are no evidence-based benchmarks for the proportion of area of naturally disturbed forests to be excluded from salvage logging to conserve biodiversity. We apply a mixed rarefaction/extrapolation approach to a global multi-taxa dataset from disturbed forests, including birds, plants, insects and fungi, to close this gap. We find that 757% (mean +/- SD) of a naturally disturbed area of a forest needs to be left unlogged to maintain 90% richness of its unique species, whereas retaining 50% of a naturally disturbed forest unlogged maintains 73 +/- 12% of its unique species richness. These values do not change with the time elapsed since disturbance but vary considerably among taxonomic groups. Salvage logging has become a common practice to gain economic returns from naturally disturbed forests, but it could have considerable negative effects on biodiversity. Here the authors use a recently developed statistical method to estimate that ca. 75% of the naturally disturbed forest should be left unlogged to maintain 90% of the species unique to the area. KW - natural disturbance KW - bird communities KW - forest KW - management KW - beetle KW - conservation KW - windthrow KW - diversity KW - impact KW - fire Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-230512 VL - 11 ER - TY - RPRT A1 - Müller, Jörg A1 - Scherer-Lorenzen, Michael A1 - Ammer, Christian A1 - Eisenhauer, Nico A1 - Seidel, Dominik A1 - Schuldt, Bernhard A1 - Biedermann, Peter A1 - Schmitt, Thomas A1 - Künzer, Claudia A1 - Wegmann, Martin A1 - Cesarz, Simone A1 - Peters, Marcell A1 - Feldhaar, Heike A1 - Steffan-Dewenter, Ingolf A1 - Claßen, Alice A1 - Bässler, Claus A1 - von Oheimb, Goddert A1 - Fichtner, Andreas A1 - Thorn, Simon A1 - Weisser, Wolfgang T1 - BETA-FOR: Erhöhung der strukturellen Diversität zwischen Waldbeständen zur Erhöhung der Multidiversität und Multifunktionalität in Produktionswäldern. Antragstext für die DFG Forschungsgruppe FOR 5375 T1 - BETA-FOR: Enhancing the structural diversity between patches for improving multidiversity and multifunctionality in production forests. Proposal for DFG Research Unit FOR 5375 BT - β\(_4\) : Proposal for the 1st phase (2022-2026) of the DFG Research Unit FOR 5375/1 (DFG Forschergruppe FOR 5375/1 – BETA-FOR), Fabrikschleichach, October 2021 N2 - Der in jüngster Zeit beobachtete kontinuierliche Verlust der β-Diversität in Ökosystemen deutet auf homogene Gemeinschaften auf Landschaftsebene hin, was hauptsächlich auf die steigende Landnutzungsintensität zurückgeführt wird. Biologische Vielfalt ist mit zahlreichen Funktionen und der Stabilität von Ökosystemen verknüpft. Es ist daher zu erwarten, dass eine abnehmende β-Diversität auch die Multifunktionalität verringert. Wir kombinieren hier Fachwissen aus der Forstwissenschaft, der Ökologie, der Fernerkundung, der chemischen Ökologie und der Statistik in einem gemeinschaftlichen und experimentellen β-Diversitätsdesign, um einerseits die Auswirkungen der Homogenisierung zu bewerten und andererseits Konzepte zu entwickeln, um negative Auswirkungen durch Homogenisierung in Wäldern rückgängig zu machen. Konkret werden wir uns mit der Frage beschäftigen, ob die Verbesserung der strukturellen β-Komplexität (ESBC) in Wäldern durch Waldbau oder natürliche Störungen die Biodiversität und Multifunktionalität in ehemals homogenen Produktionswäldern erhöhen kann. Unser Ansatz wird mögliche Mechanismen hinter den beobachteten Homogenisierungs-Diversitäts-Beziehungen identifizieren und zeigen, wie sich diese auf die Multifunktionalität auswirken. An elf Standorten in ganz Deutschland haben wir dazu zwei Waldbestände als zwei kleine "Waldlandschaften" ausgewählt. In einem dieser beiden Bestände haben wir ESBC (Enhancement of Structural Beta Complexity)-Behandlungen durchgeführt. Im zweiten, dem Kontrollbestand, werden wir die gleich Anzahl 50x50m Parzellen ohne ESBC einrichten. Auf allen Parzellen werden wir 18 taxonomische Artengruppen aller trophischer Ebenen und 21 Ökosystemfunktionen, einschließlich der wichtigsten Funktionen in Wäldern der gemäßigten Zonen, messen. Der statistische Rahmen wird eine umfassende Analyse der Biodiversität ermöglichen, indem verschiedenen Aspekte (taxonomische, funktionelle und phylogenetische Vielfalt) auf verschiedenen Skalenebenen (α-, β-, γ-Diversität) quantifiziert werden. Um die Gesamtdiversität zu kombinieren, werden wir das Konzept der Multidiversität auf die 18 Taxa anwenden. Wir werden neue Ansätze zur Quantifizierung und Aufteilung der Multifunktionalität auf α- und β-Skalen verwenden und entwickeln. Durch die experimentelle Beschreibung des Zusammenhangs zwischen β-Diversität und Multifunktionalität in einer Reallandschaft wird unsere Forschung einen neuen Weg einschlagen. Darüber hinaus werden wir dazu beitragen, verbesserte Leitlinien für waldbauliche Konzepte und für das Management natürlicher Störungen zu entwickeln, um Homogenisierungseffekte der Vergangenheit umzukehren. N2 - The recently observed consistent loss of β-diversity across ecosystems indicates increasingly homogeneous communities in patches of landscapes, mainly caused by increasing land-use intensity. Biodiversity is related to numerous ecosystem functions and stability. Therefore, decreasing β-diversity is also expected to reduce multifunctionality. To assess the impact of homogenization and to develop guidelines to reverse its potentially negative effects, we combine expertise from forest science, ecology, remote sensing, chemical ecology and statistics in a collaborative and experimental β-diversity approach. Specifically, we will address the question whether the Enhancement of Structural Beta Complexity (ESBC) in forests by silviculture or natural disturbances will increase biodiversity and multifunctionality in formerly homogeneously structured production forests. Our approach will identify potential mechanisms behind observed homogenization-diversity-relationships and show how these translate into effects on multifunctionality. At eleven forest sites throughout Germany, we selected two districts as two types of small ‘forest landscapes’. In one of these two districts, we established ESBC treatments (nine differently treated 50x50 m patches with a focus on canopy cover and deadwood features). In the second, the control district, we will establish nine patches without ESBC. By a comprehensive sampling, we will monitor 18 taxonomic groups and measure 21 ecosystem functions, including key functions in temperate forests, on all patches. The statistical framework will allow a comprehensive biodiversity assessment by quantifying the different aspects of multitrophic biodiversity (taxonomical, functional and phylogenetic diversity) on different levels of biodiversity (α-, β-, γ-diversity). To combine overall diversity, we will apply the concept of multidiversity across the 18 taxa. We will use and develop new approaches for quantification and partitioning of multifunctionality at α- and β- scales. Overall, our study will herald a new research avenue, namely by experimentally describing the link between β-diversity and multifunctionality. Furthermore, we will help to develop guidelines for improved silvicultural concepts and concepts for management of natural disturbances in temperate forests reversing past homogenization effects. KW - Waldökosystem KW - Biodiversität KW - BETA-Multifunktionalität KW - beta-multifunctionality KW - BETA-Diversität KW - beta diversity KW - Forschungsstation Fabrikschleichach Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-290849 ER - TY - JOUR A1 - Müller, Jörg A1 - Mitesser, Oliver A1 - Schaefer, H. Martin A1 - Seibold, Sebastian A1 - Busse, Annika A1 - Kriegel, Peter A1 - Rabl, Dominik A1 - Gelis, Rudy A1 - Arteaga, Alejandro A1 - Freile, Juan A1 - Leite, Gabriel Augusto A1 - de Melo, Tomaz Nascimento A1 - LeBien, Jack A1 - Campos-Cerqueira, Marconi A1 - Blüthgen, Nico A1 - Tremlett, Constance J. A1 - Böttger, Dennis A1 - Feldhaar, Heike A1 - Grella, Nina A1 - Falconí-López, Ana A1 - Donoso, David A. A1 - Moriniere, Jerome A1 - Buřivalová, Zuzana T1 - Soundscapes and deep learning enable tracking biodiversity recovery in tropical forests JF - Nature Communications N2 - Tropical forest recovery is fundamental to addressing the intertwined climate and biodiversity loss crises. While regenerating trees sequester carbon relatively quickly, the pace of biodiversity recovery remains contentious. Here, we use bioacoustics and metabarcoding to measure forest recovery post-agriculture in a global biodiversity hotspot in Ecuador. We show that the community composition, and not species richness, of vocalizing vertebrates identified by experts reflects the restoration gradient. Two automated measures – an acoustic index model and a bird community composition derived from an independently developed Convolutional Neural Network - correlated well with restoration (adj-R² = 0.62 and 0.69, respectively). Importantly, both measures reflected composition of non-vocalizing nocturnal insects identified via metabarcoding. We show that such automated monitoring tools, based on new technologies, can effectively monitor the success of forest recovery, using robust and reproducible data. KW - animal behaviour KW - conservation biology Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-358130 VL - 14 ER -