Vogelgemeinschaften in W?ldern ver?ndern sich im Laufe des Jahres stark. Dennoch bleiben die Unterschiede zwischen verschiedenen Waldtypen über die Jahreszeiten hinweg deutlich erkennbar. Das zeigt eine neue Studie von Forschenden der Friedrich-Schiller-Universit?t Jena, des Deutschen Zentrums für integrative Biodiversit?tsforschung (iDiv) und der Nordwestdeutschen Forstlichen Versuchsanstalt. Für die Untersuchung nutzte das Forschungsteam passive akustische Aufnahmen und wertete diese mithilfe Künstlicher Intelligenz aus. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift ?Forest Ecology and Management? ver?ffentlicht.

Vogelmonitoring über das Frühjahr hinaus erweitert

Für das klassische Vogelmonitoring begehen Ornithologinnen und Ornithologen Untersuchungsfl?chen und erfassen die Arten, die sie sehen oder h?ren. Solche Kartierungen finden in der Regel im Frühjahr und meist rund um den Sonnenaufgang statt, wenn viele Arten besonders aktiv singen. ?Dieses Verfahren liefert jedoch vor allem Einblicke in Vogelgemeinschaften w?hrend der Brutzeit?, sagt Erstautorin Esther Felgentreff, Wissenschaftlerin an der Universit?t Jena und bei iDiv. ?Waldvogelgemeinschaften in anderen Zeiten des Jahres werden dabei nicht berücksichtigt.?

Im Rahmen ihrer Doktorarbeit haben Esther Felgentreff und das Forschungsteam diese Perspektive nun deutlich erweitert. In W?ldern rund um Jena setzten die Forschenden auf das sogenannte passive akustische Monitoring. Dafür brachten sie auf den Untersuchungsfl?chen kleine Aufnahmeger?te des Typs ?AudioMoth? an, die über das Jahr verteilt regelm??ig kurze Tonsequenzen aufzeichneten – rund um die Uhr, viermal j?hrlich und jeweils über einen Zeitraum von 30 Tagen.

KI wertet gro?e Mengen an Vogelstimmen aus

Die Auswertung der Tonaufnahmen erfolgte mit BirdNET, einer frei verfügbaren, KI-gestützten Methode zur Bestimmung von Vogelstimmen. W?hrend die Anwendung vielen vor allem als App bekannt ist, l?sst sie sich auch zur automatisierten Analyse gro?er Datens?tze nutzen. In der Jenaer Studie wurden die automatisierten Ergebnisse zus?tzlich stichprobenartig manuell überprüft: Für jede erfasste Art validierte das Forschungsteam bis zu 45 Detektionen. Insgesamt konnten auf diese Weise 58 Vogelarten nachgewiesen werden.

?Gerade diese Kombination aus automatisierter Auswertung und fachlicher Kontrolle macht die Methode für die Forschung besonders interessant?, unterstreicht Prof. Dr. Markus Bernhardt-R?mermann, der die Doktorarbeit von Esther Felgentreff betreut. ?So lassen sich Vogelgemeinschaften mit vergleichsweise geringem Aufwand über l?ngere Zeitr?ume und in gr??erem Ma?stab erfassen.?

Jahreszeiten wirken stark – Waldtypen bleiben dennoch unterscheidbar

Wie erwartet erwiesen sich die Jahreszeiten als wichtigster Einflussfaktor auf die Zusammensetzung der Vogelgemeinschaften. Das h?ngt vor allem mit dem Zugverhalten vieler Arten zusammen: Zahlreiche Brutv?gel verlassen die Region im Herbst und überwintern in südlicheren Gebieten, w?hrend nur ein Teil der Arten ganzj?hrig vor Ort bleibt.

Innerhalb der einzelnen Jahreszeiten unterschieden sich die Artenzahlen zwischen Laub-, Laubmisch- und Nadelw?ldern nur gering. Deutlich waren jedoch die Unterschiede in der Artenzusammensetzung. So sind etwa Haubenmeise und Tannenmeise typisch für Nadelw?lder, w?hrend H?hlenbrüter wie Spechte, Bauml?ufer oder Kleiber st?rker auf Laub- und Laubmischw?lder mit Totholz angewiesen sind.

Die Ergebnisse unterstreichen damit auch die Relevanz von Entscheidungen im Waldmanagement für Vogeldiversit?t, insbesondere bei der Wahl der Baumarten – gerade vor dem Hintergrund des aktuellen Waldumbaus. Ein Mosaik unterschiedlicher Waldstrukturen k?nnte dazu beitragen, eine hohe Vogeldiversit?t über das gesamte Jahr hinweg zu f?rdern.

Vielversprechend für Forschung und Naturschutz

Nach Einsch?tzung der Forschenden zeigt die Studie, dass passives akustisches Monitoring gro?es Potenzial für die Biodiversit?tsforschung hat. Besonders vorteilhaft ist das Verh?ltnis von Aufwand und Nutzen: Artenvorkommen lassen sich standardisiert, wiederholt und über gro?e Zeitr?ume hinweg erfassen.

Gerade in Zeiten des Wandels der Artenvielfalt und schwindender Artenkenntnis k?nnten solche Verfahren dazu beitragen, Monitoringprogramme auszuweiten. Zugleich bleibt Fachwissen unverzichtbar – etwa für die Validierung der Daten und ihre ?kologische Einordnung. Perspektivisch l?sst sich der Ansatz auch auf andere lautgebende Tiergruppen wie Flederm?use oder Heuschrecken übertragen.

Die Studie war Teil des Langzeit-Monitoringprojekts ?WZE@Jena?, in dem auf 22 Waldfl?chen rund um Jena eine Waldzustandserhebung sowie verschiedene Biodiversit?tsmonitorings durchgeführt werden. Gef?rdert wurde die Studie durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt.