KISSMig

... a „Keep It Simple Species Migration model“ for R

KISSMig ist ein einfaches, rasterbasiertes Modell für die dynamische Modellierung von Artverbreitungen in der Programmiersprache R (Nobis & Normand 2014). Ausgehend von einer Ursprungsverbreitung generiert KISSMig die Dynamik der Artverbreitung unter konstanten oder sich ändernden Umweltbedingungen und abhängig vom Ausbreitungsvermögen der Art. Der Name bezieht sich auf ein “Keep-It-Simple-Species-Migration-model” sowie das KISS-Prinzip und steht für ein einfaches, schnell ausführbares Modell. 

Ein zentrales Ziel der Makroökologie und Biogeographie ist ein besseres Verständnis von Artverbreitungen. Dabei werden dynamische Aspekte wie die zeitlich verzögerte Migration von Arten bei Simulationen der früherer, aktuellen oder zukünftigen Verbreitung von Arten häufig vernachlässigt. Das trifft insbesondere für Habitat Suitability Models zu (auch als Environmental Niche Models oder etwas misverständlich als Species Distribution Models bezeichnet). Modelle, welche die Dynamik der Artverbreitung explizit berücksichtigen, sind jedoch meist komplex und rechenintensiv. KISSMig bietet hier eine einfache Möglichkeit der dynamischen Modellierung von Artverbreitungen - sei es für die Rekonstruktion früherer Verbreitungen (Nobis & Normand 2014, Sen et al. 2025), die Reduktion von Overprediction bei aktuellen Artverbreitungen (indem geeignete Gebiete von bekannten Vorkommen aus “gefüllt” werden) oder für die Analyse von eingeschränkter Migration bei künftigen Anpassungen der Artverbreitungen an den Klimawandel (Subba et al. 2018, Liao et al. 2020).

KISSMig ist als R Package direkt in via CRAN verfügbar. Ein einfacher Aufruf von kissmig benötigt nur drei Parameter: (1) eine Karte der Ausgangsverbreitung, (2) eine oder mehrere Karten der Habitateignung und  (3) die Anzahl der simulierten Migrationsschritte, die der Migrationsfähigkeit der Art entspricht. Letztere muss zunächst nicht bekannt sein, da sie mit geeigneten Daten quasi “on-the-fly” durch den Vergleich zahlreicher Simulationen optimiert werden kann (Nobis & Normand 2014, Sen et al. 2025). Das folgende R-Skript kissmig_examples.R beschreibt einfache Beispiele für den Aufruf der kissmig-Funktion. 

• How to use KISSMig in R (kissmig_examples.R)

Es wird empfohlen, bei KISSMig-Analysen zunächst mir binären Eignungskarten (geeignet vs. ungeeignet) zu beginnen. Weiterführende Informationen für die Skalierung und Verwendung quantitativer Eignungswerte liefert das folgende Dokument: 

• Scaling suitability for KISSMig (kissmig_suitability.pdf) - das Update für v2.0 folgt in Kürze