Understanding potential recovery pathways for large herbivores in human-dominated landscapes: European bison and moose in Central Europe

Die aktuellen Populationszunahmen einiger Megafauna-Arten sind angesichts ihres besonderen ökologischen und kulturellen Wertes ermutigend. Gleichzeitig bestehen erhebliche Unsicherheiten hinsichtlich des langfristigen Erhalts ökologisch funktionaler Populationen in anthropogen geprägten Landschaften. In Europa erholen sich mehrere Megafauna-Arten nach Jahrhunderten des Rückgangs. Diese Dissertation untersucht das Potenzial für die Rückkehr der beiden größten europäischen Pflanzenfresser, Wisent (Bison bonasus) und Elch (Alces alces), in Mitteleuropa. Hierzu habe ich Modellierungen der Habitateignung und Landschaftskonnektivität eingesetzt, um Chancen und Hindernisse für eine Wiederbesiedelung zu identifizieren, zukünftige Verbreitungs- und Populationsentwicklungen simuliert, um den langfristigen Populationserhalt und die Wirkung verschiedener Schutzstrategien zu bewerten, sowie Konfliktkarten mit Populationsmodellen kombiniert, um Konfliktzonen und deren Auswirkungen auf Populationen zu bestimmen. Für beide Arten sind großflächige geeignete Lebensräume vorhanden, jedoch schränkt eine geringe Lebensraumvernetzung deren Erreichbarkeit stark ein. Populationssimulationen zeigen großes Potenzial für weiteres Wachstum und Ausbreitung in einigen Regionen, das jedoch durch zunehmende Mensch-Wildtier-Konflikte begrenzt werden könnte. Gezielte Wiederansiedlungen erwiesen sich als die wirksamste Strategie, um Konnektivitätsdefizite zu überwinden und größere Metapopulationen zu etablieren. Die Ergebnisse zeigen drei zentrale Prioritäten auf: (1) großräumige Wiedervernetzung von Lebensräumen, (2) gezielte Wiederansiedlungen bei begrenzter natürlicher Ausbreitung und (3) kontextspezifische Koexistenzstrategien zur Konfliktminderung und Sicherung gesellschaftlicher Akzeptanz. Die entwickelten Modelle und Karten können Naturschutz- und Wildtiermanagement gezielt unterstützen und zeigen den großen Nutzen räumlich expliziter, vorausschauender Modellansätze auf.