Abgeschlossene Projekte

GeRoKi: Genetischer Nachweis und Roadkill-Hotspot Analyse von überfahrenen Wirbeltierarten auf ausgewählten Straßen in Niederösterreich

• Laufzeit: 02.05.2023 - 01.05.2024
• Fördergeber: Land Niederösterreich

Straßen durchziehen unsere Landschaft – für Wildtiere bedeutet das oft Gefahr und Verlust von Lebensraum. In Österreich fehlen bislang jedoch belastbare Daten zu vielen Tierarten, die regelmäßig dem Straßenverkehr zum Opfer fallen – insbesondere zu jenen, die nicht bejagt werden.

Das Projekt Roadkill sammelt seit 2014 Daten zu überfahrenen Tieren mithilfe engagierter Citizen Scientists. Dabei traten jedoch zwei große Herausforderungen zutage:

1. Die Meldungen erfolgen meist zufällig und nicht systematisch.
2. Die Bestimmung der Tierarten ist anhand von Fotos oft schwierig.

Genau hier setzte das Forschungsprojekt GeRoKi an. Ziel war es, herauszufinden, ob die gesammelten Daten ausreichen, um sogenannte Roadkill-Hotspots zu identifizieren – also Straßenabschnitte, an denen besonders viele Tiere zu Tode kommen – und ob sich die Tierart mithilfe von DNA aus Blutresten auf dem Asphalt eindeutig bestimmen lässt.

Zwischen Juli und Oktober 2023 wurden fünf Straßenabschnitte in Niederösterreich dreimal pro Woche mit dem Fahrrad befahren. Dabei fanden die Forschenden 885 überfahrene Tiere. Zusätzlich meldeten Citizen Scientists 110 Funde auf denselben Routen. 166 Blutproben wurden zur genetischen Analyse an das Naturhistorische Museum Wien gesendet.

Die Ergebnisse sind vielversprechend:

• DNA-Proben aus frischem oder getrocknetem Blut ermöglichen eine deutlich genauere Artbestimmung als visuelle Methoden.
• Hotspotanalysen zeigen: Die Lage der Hotspots variiert je nach Erhebungsmethode, jedoch spiegeln sie meist die Lebensraumbedürfnisse der betroffenen Tierarten wider.
• Citizen Science birgt großes Potenzial für die Erforschung von Straßenwirkungen auf die Biodiversität – wenn strukturiert und begleitet eingesetzt.

Gleichzeitig offenbarte das Monitoring per Fahrrad praktische Herausforderungen, z. B. im Umgang mit dem Straßenverkehr, die für künftige Projekte berücksichtigt werden sollten.

Fazit:
GeRoKi beweist, wie wertvoll die Zusammenarbeit von Wissenschaft und Gesellschaft sein kann – nicht nur, um Artenverluste sichtbar zu machen, sondern auch, um neue Methoden für den Artenschutz zu entwickeln.

Wissenschaftliches Publizieren mit Citizen Scientists

• Laufzeit: 02.02.2021 - 01.02.2023
• Fördergeber: Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung (FWF)

Wissenschaft muss nicht hinter verschlossenen Türen stattfinden – sie kann offen, transparent und gemeinschaftlich sein. Genau das verfolgte unser innovativer Ansatz im Rahmen des Projekts “Wissenschaftliches Publizieren mit Citizen Scientists”.

Seit 2014 hatten engagierte Citizen Scientists im Projekt Roadkill Daten über Tiere gesammelt, die im Straßenverkehr ums Leben gekommen waren. Über 800 Citizen Scientists meldeten dabei bis 2021 mehr als 13.000 Tierfunde – per App oder über die Website roadkill.at. Diese wertvollen Daten halfen nicht nur beim Artenschutz, sondern auch bei der wissenschaftlichen Analyse der Auswirkungen von Straßen auf Wildtiere.

Doch wir wollten noch einen Schritt weiter gehen und den Citizen Scientists nicht nur die Datensammlung ermöglichen, sondern die Teilnahme am gesamten wissenschaftlichen Prozess von der Erstellung der Forschungsfrage. Daher haben wir in diesem Projekt  intensiv daran gearbeitet unser Angebot der Möglichkeiten des Mitforschens im Projekt stark auszubauen, und so konnte man ab Frühling 2022:

• Forschungsfragen stellen
• Roadkills melden
• Roadkills überprüfen
• Roadkills analysieren
• Offen publizieren 

Dieser sogenannte Pre-Print-Ansatz verfolgte drei zentrale Ziele:

• Zeitnahes Feedback für die Citizen Scientists
• Schnelle Verbreitung neuer Erkenntnisse
• Mitsprache und Mitgestaltung im Forschungsprozess

Durch diesen offenen Austausch konnten neue Forschungsfragen direkt aus den Beobachtungen der Citizen Scientists entstehen. Gleichzeitig wurde so die wissenschaftliche Kompetenz der Teilnehmenden gestärkt und eine Kultur des gemeinsamen Forschens gefördert.

Drei Zeitebenen – ein gemeinsamer Prozess

Die Zusammenarbeit mit Citizen Scientists erfolgte ab diesem Zeitpunkt auf drei aufeinander aufbauenden Ebenen:

1. Echtzeitdaten & Tools:
   Citizen Scientists nutzen aktuelle Daten des Roadkill-Projekts sowie einfache Tools zur Analyse. So können sie eigene Fragestellungen entwickeln und erste Verteilungsmuster erkennen.
2. Vierteljährliche Updates:
   Alle drei Monate veröffentlichten wir umfassende Analysen: etwa dazu, welche Arten besonders häufig gemeldet wurden, wie viele geschützte Arten betroffen waren oder wie aktiv die Citizen Scientists in diesem Zeitraum waren.
3. Jährliche Tiefenanalysen:
   Gemeinsam mit Citizen Scientists wurden konkrete Forschungsfragen formuliert. Anschließend analysierten wir beispielsweise den Einfluss der Straßenart oder der umgebenden Landschaft auf das Vorkommen von Roadkills.

Fazit:
Der Pre-Print-Ansatz öffnete den wissenschaftlichen Publikationsprozess im Projekt. Das war nicht nur innovativ, sondern ein wichtiger Schritt zu einer partizipativen, lebendigen und zukunftsorientierten Wissenschaft.

AnimalProtect - Detection of impact corridors influencing animal accidents along road networks

• Laufzeit: 01.09.2018 - 31.10.2020
• Fördergeber: Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG)

Das Projekt AnimalProtect hatte ein klares Ziel: Unfallrisikozonen für Wildtiere frühzeitig zu erkennen, um Kollisionen zwischen Fahrzeugen und Tieren zu vermeiden. Durch den Einsatz von Fernerkundungsdaten und Geoinformationssystemen (GIS) entwickelte das Projektteam einen innovativen Ansatz, um Wildunfälle vorherzusagen – wissenschaftlich fundiert und praxistauglich.

Die vier zentralen Projektziele:

1. Identifikation relevanter Einflussfaktoren
   Für zwölf Tierarten wurden spezifische Faktoren bestimmt, die das Risiko von Wildunfällen beeinflussen – etwa Landschaftsstruktur, Vegetation, Straßenart oder jahreszeitliche Wanderbewegungen. Diese Faktoren wurden in einer Heatmap erfasst, die den Einfluss auf einer Skala von -2 (risikomindernd) bis +2 (risikosteigernd) darstellte.
2. Ableitung von Risikozonen mit Fernerkundung
   Auf Basis validierter Einflussfaktoren und aktueller Fernerkundungs- sowie GIS-Daten wurden Risikozonen für Wildunfälle in vier ausgewählten Testregionen berechnet. So entstand ein detailliertes Bild potenziell gefährlicher Straßenabschnitte.
3. Berechnung und Validierung von Risikokorridoren
   Die berechneten Risikozonen wurden mit bestehenden Wildunfalldaten verglichen und in sogenannte Impact-Korridore überführt – Gebiete, in denen sich Tierbewegungen mit dem Straßennetz überschneiden. Die fehlende Erfassung von Abwesenheitsdaten (also Gebieten ohne Wildunfälle) stellte dabei eine Herausforderung für die statistische Validierung dar.
4. Entwicklung eines cloudbasierten Dienstes und einer App
   Ein Online-Dienst wurde aufgebaut, der aktuelle Risikozonen bereitstellt. Diese Daten wurden in eine Demonstrations-App integriert, die Nutzerinnen und Nutzern das Wildunfallrisiko für bestimmte Tierarten entlang ihrer Route auf einer fünfstufigen Skala anzeigte.

Ergebnisse und Erkenntnisse

Das Projekt zeigte, dass sich Risikozonen für Wildunfälle mit modernen Technologien wie Fernerkundung und GIS erfolgreich modellieren lassen. Die entwickelte App demonstrierte anschaulich, wie diese Informationen praxisnah genutzt werden können, um das Risiko für Mensch und Tier zu senken. Trotz pandemiebedingter Verzögerungen konnten die Projektergebnisse in Fachkreisen, Workshops und über Medienauftritte verbreitet werden.

Herausforderungen und weiterer Bedarf

Die COVID-19-Pandemie erschwerte phasenweise die Zusammenarbeit, insbesondere bei Vor-Ort-Terminen und Veranstaltungen. Außerdem wurde deutlich, dass eine systematische Erhebung von Abwesenheitsdaten notwendig ist, um die Aussagekraft der Modelle weiter zu verbessern.

Fazit

AnimalProtect hat einen zukunftsweisenden Beitrag zum Schutz von Wildtieren im Straßenverkehr geleistet. Das Projekt legte die Grundlage für präzisere Risikoanalysen, gezielte Schutzmaßnahmen und innovative Anwendungen – etwa in Navigationssystemen, in der Verkehrsplanung oder im Umweltmonitoring.