Simple Science

Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt

# Biologie# Ökologie

Die Auswirkungen des Klimawandels auf Viehhaltung in Ostafrika

Untersuchen, wie der Klimawandel das Viehmanagement und die Krankheitsrisiken verändert.

― 6 min Lesedauer


Tierhaltung unterTierhaltung unterKlimastressKrankheiten.Bewegungen von Vieh und die Risiken fürDer Klimawandel verändert die
Inhaltsverzeichnis

Der Klimawandel verändert, wie Vieh in Ostafrika gehalten und gemanagt wird. Vieh ist für viele Familien im ländlichen Afrika mega wichtig, weil es Essen, Einkommen und Sicherheit bietet. Aber Klimawandel kann Probleme wie Dürre oder heftige Regenfälle verursachen, die die Gesundheit von Vieh und das Wohl der Menschen, die davon abhängen, beeinträchtigen können.

Eine grosse Sorge sind Infektionskrankheiten, die Vieh schaden können. Wenn das Vieh krank wird, wirkt sich das nicht nur auf die Tiere selbst aus, sondern auch auf die Menschen, die auf sie für Nahrung und Geld angewiesen sind. Deshalb ist es wichtig zu lernen, wie Veränderungen im Viehmanagement die Verbreitung von Krankheiten unter diesen Tieren beeinflussen können.

Vieh bewegt sich oft, um Futter und Wasser zu finden, besonders wenn die Ressourcen knapp sind. Diese Bewegungen können helfen, Krankheiten zwischen verschiedenen Tiergruppen zu verbreiten. Die Bewegung wird oft durch Handel oder den Bedarf an Ressourcen zum Überleben motiviert.

Mit dem Bevölkerungswachstum und mehr Menschen, die in die Städte ziehen, steigt die Nachfrage nach Vieh und tierischen Produkten. Das setzt die Viehproduktion unter Druck. Klimafaktoren, Veränderungen in der Landnutzung und neue politische Massnahmen erhöhen die Schwierigkeiten, mit denen Viehbauern konfrontiert sind.

Wenn sich die Umwelt verändert, kann das Auswirkungen auf die Verfügbarkeit von Futter und Wasser für das Vieh haben. Das kann zu Veränderungen in der Häufigkeit führen, mit der Tiere miteinander in Kontakt kommen, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass sich Krankheiten verbreiten. Um diese Effekte zu verstehen, müssen Wissenschaftler Modelle erstellen, die zeigen, wie sich die Bewegungen des Viehs in Abhängigkeit von der Verfügbarkeit von Ressourcen ändern.

Die meisten Methoden zur Untersuchung von Viehbewegungen beinhalten das Sammeln einer Menge Daten, was Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen kann. In letzter Zeit haben Forscher Netzwerksimulationsmodelle verwendet, um besser zu verstehen, wie Vieh zwischen verschiedenen Orten bewegt wird und wie Handel betrieben wird. Der Fokus lag bisher jedoch vor allem auf dem Handel, weniger darauf, wie Vieh sich bewegt, um Futter und Wasser zu finden.

Diese Studie zielt darauf ab, ein Modell zu erstellen, das simuliert, wie Vieh sich zu gemeinsamen Ressourcen bewegt. Das Ziel ist, vorherzusagen, wie sich diese Bewegungen ändern könnten, wenn die Ressourcen aufgrund des Klimawandels knapper werden.

Eine Technik namens Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) wird verwendet, um die Gesundheit der Vegetation zu messen. Sie hilft den Forschern zu beurteilen, wie viel Futter und Wasser für das Vieh verfügbar ist. Gebiete mit üppiger, grüner Vegetation sind in der Regel besser als trockene Gebiete. Die Studie konzentriert sich auf Orte, an denen Vieh sich zum Fressen und Trinken versammelt, da dort häufig Bewegungen stattfinden.

Indem sie die Bewegungsmuster von Rindern in 95 Dörfern vergleichen, können Forscher statistische Methoden nutzen, um das Bewegungsmodell zu verbessern. Die Leistung des Modells wird gegen reale Bewegungsnetzwerke bewertet, um zu sehen, wie genau es die aktuelle Situation widerspiegelt.

Das Modell untersucht auch, was in der Zukunft passieren könnte, wenn sich Klima und Politik ändern. Zum Beispiel kann das Modell zeigen, was passiert, wenn Ressourcen knapp werden oder wenn das Klima die verfügbaren Weideflächen beeinflusst.

Die Studie verwendet ein kernelbasiertes Modell, um zu simulieren, wie Vieh zwischen Dörfern bewegt wird, um auf Ressourcen zuzugreifen. Es kann vorhersagen, wie Vieh über die Zeit interagieren wird und wie sich das in zukünftigen Szenarien ändern könnte.

In der Analyse schauten sich die Forscher die Ergebnisse des Modells an, um die Unterschiede in den Bewegungsmustern während verschiedener Jahreszeiten zu sehen. Sie fanden heraus, dass die Distanzen, die Tiere zurücklegen, variieren, insbesondere zwischen Regen- und Trockenzeiten. Während der Regenzeit neigen die Tiere dazu, näher an ihrem Zuhause zu bleiben, während sie in der Trockenzeit weiter reisen, um Futter und Wasser zu suchen.

Da der Klimawandel weiterhin die Niederschlagsmuster verändert, könnten sich auch die Viehbewegungen ändern. Das kann zu ungeplanten Bewegungen und erhöhtem Kontakt zwischen verschiedenen Tierpopulationen führen, was das Risiko der Verbreitung von Krankheiten erhöht.

Die Ergebnisse zeigen, dass, obwohl die Anzahl der aktiven Dörfer, die mit Weiden und Wasserstellen beschäftigt sind, relativ stabil bleibt, die Anzahl der Verbindungen zwischen diesen Dörfern wahrscheinlich zunehmen wird. Das bedeutet, dass, wenn der Klimawandel die Ressourcen beeinflusst, Vieh möglicherweise öfter miteinander in Kontakt kommt, was die Verbreitung von Krankheiten erleichtert.

In verschiedenen zukünftigen Szenarien simulierten die Forscher, was passieren würde, wenn es eine 10%ige Reduzierung der verfügbaren Weide- und Wasserstellen gäbe. Das Modell sagte voraus, dass selbst bei weniger Ressourcen die Verbindungen zwischen den Dörfern weiterhin zunehmen würden. Das ist besorgniserregend, weil mehr Verbindungen zu einer schnelleren Krankheitsübertragung führen könnten.

Die Zentralitätsmasse, die anzeigen, wie wichtig bestimmte Dörfer im Netzwerk sind, zeigen, dass einige derzeit wichtige Dörfer in der Zukunft möglicherweise nicht mehr so entscheidend sind. Wenn immer mehr Dörfer aufgrund von Ressourcenschwund miteinander verbunden werden, muss der Fokus auf bestimmte Dörfer zur Krankheitsbekämpfung möglicherweise geändert werden.

Das Modell sagt voraus, dass die durchschnittlichen Distanzen zwischen verbundenen Dörfern abnehmen werden, was bedeutet, dass sich Krankheiten schneller verbreiten können, wenn das Vieh umherzieht. Es deutet auch darauf hin, dass, während die Anzahl der Verbindungen wächst, die Bedeutung einzelner Dörfer abnehmen könnte, was die Bemühungen zur Verhinderung von Krankheitsausbrüchen kompliziert.

Die beobachteten Daten für diese Analyse stammen von lokalen landwirtschaftlichen Gemeinschaften, die ihre Viehbewegungen gemeldet haben. Während diese Methode wertvolle Informationen liefert, kann sie aufgrund von Gedächtnisverzerrungen Einschränkungen haben. Während die Bevölkerung von Vieh und Menschen weiter wächst, könnten sich die Bedingungen weiter ändern und die Viehhaltung und die Krankheitsübertragung beeinflussen.

Trotz dieser Herausforderungen spiegelt das Modell wichtige Merkmale der aktuellen Viehnetze wider. Durch die Simulation potenzieller zukünftiger Bewegungen können Forscher informierte Entscheidungen auf der Grundlage erwarteter Veränderungen in der Ressourcenverfügbarkeit treffen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es entscheidend ist, zu verstehen, wie der Klimawandel die Viehbewegungen beeinflusst, um die Risiken von Infektionskrankheiten zu managen. Indem sie Modelle entwickeln, die Klimavorhersagen und die Verfügbarkeit von Ressourcen einbeziehen, können Forscher helfen, zukünftige Trends im Verhalten von Vieh zu identifizieren. Das ist wichtig, um sicherzustellen, dass sowohl die Gesundheit von Vieh als auch die der Menschen gewahrt bleibt, während Ostafrika weiterhin mit Umweltveränderungen konfrontiert ist. Strategien zur Krankheitsprävention müssen sich anpassen und berücksichtigen, wie die erhöhte Vernetzung unter dem Vieh zukünftige Ausbrüche beeinflussen könnte.

Originalquelle

Titel: Modelling resource-driven movements of livestock herds to predict the impact of climate change on network dynamics

Zusammenfassung: In East Africa, climate change is likely to profoundly impact livestock management and the potential spread of infectious diseases. Here, we developed a network model to describe livestock movements to grazing and watering sites, fitted it to data from the Serengeti district of Tanzania, and used it to explore how projected changes in resource availability due to climate change could impact future network structures and therefore infectious disease risks, using 2050 and 2080 as exemplar scenarios. Our modelled networks show increased connections between villages in grazing and watering networks, with connectivity increasing further in the future in correspondence with changes in vegetation and water availability. Our analyses show that targeted interventions to efficiently control regional disease spread may become more difficult, as village connectivity increases and disease vulnerability becomes more evenly distributed. This analysis also provides proof of principle for a novel approach applicable to agropastoral settings across many developing countries, where livestock trade plays a crucial role in maintaining local livelihoods but also in spreading disease.

Autoren: Tijani A. Sulaimon, D. Ekwem, D. Finch, P. I. Palmer, S. Cleaveland, J. Enright, P. C. D. Johnson, R. R. Kao

Letzte Aktualisierung: 2024-05-13 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.09.593362

Quell-PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.09.593362.full.pdf

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an biorxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

Mehr von den Autoren

Ähnliche Artikel