Reaktionen polarer Ökosysteme auf Klimaschwankungen und damit Veränderungen entsprechender Schlüsselprozesse werden wesentlich durch Umweltbedingungen und artspezifische biologische Merkmale, also die Biodiversität, bestimmt. Auch die Pufferkapazität (Resilienz, Sensitivität) von Ökosystemen im Falle von Umweltveränderungen ist dementsprechend durch ihre Biodiversität geprägt. Dieses sich aus vielen einzelnen Prozessen und Strukturen zusammensetzende ökologische Wirkungsgefüge ist wegen seiner Komplexität aber bisher noch gar nicht verstanden. Wissenschaftliche Einzelergebnisse hingegen sind relativ gut aus der Arktis und teils auch aus der Antarktis bekannt und unterscheiden sich teils deutlich in beiden Polarregionen.Die Kernziele des hier vorgeschlagenen Projekts sind,? Simulation und Prognose der Entwicklung mariner Biodiversität bei Klimaschwankungen,? Identifikation von Schlüsselfunktionen in dem o.g. dynamischen Biodiversitäts-Gefüge mit Hilfe eines räumlich expliziten, numerischen ModellsDabei unterscheiden sich Modellarten in den spezifischen Merkmalen:- Ausbreitungspotential,- physiologische Performance,- Reproduktion,- ökologische Ansprüche,- genetische Variabilität.Die wichtigen polaren Umweltparametern sind:- physikalisch-chemische Ausbreitungsschranken- physikalisch-ozeanographische Folgen der Klimadynamik.Die Biodiversitäts-Modellierung ist insbesondere in den Polarregionen attraktiv weil:? mit diesem Ansatz wissenschaftliches Neuland betreten werden kann,? Auswirkungen bereits stattfindender oder bald zu erwartender Veränderungen in Feldstudien sehr lange Beobachtungszeiten erfordern würden,? die Polargebiete nur unter schwierigen Bedingungen und selten beprobt werden können,? unwichtige lokale oder temporäre Effekte unberücksichtigt bleiben können,? verschiedene Szenarien (Icehouse, Greenhouse) simuliert werden können,? Klima- und Hydrodynamik-Modelle bereits existieren.Voraussetzung ist ein sinnvolles Selektieren wichtiger Informationen aus einer großen Menge vorhandener Daten, sowie das Füllen spezifischer Wissenslücken durch gezielte Feldstudien oder Experimente.