Teilprojekt eines Verbundes

Identifizierung der Wildtier-Wirte für das West-Nil-Virus und damit verbundene Umweltrisikofaktoren

Förderkennzeichen: 01KI2514B
Fördersumme: 559.619 EUR
Förderzeitraum: 2026 - 2031
Projektleitung: Prof. Dr. Stephanie Kramer-Schadt
Adresse: Leibniz-Institut für Zoo- und Wildtierforschung (IZW) im Forschungsverbund Berlin e.V.
Alfred-Kowalke-Str. 17
10315 Berlin

Das übergeordnete Ziel des Verbundes besteht darin, ein umfassendes Verständnis der Wechselwirkungen zwischen West-Nil-Virus-Vektoren (Stechmücken), Vogel-Wirten, Infektionsraten beim Menschen, Landnutzung und Klimawandel mit hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung zu erlangen, um nachhaltige Lösungen zum Schutz der Bevölkerung zu entwickeln. In diesem Vorhaben werden der systematische Fang und die Beprobung von Wildvogelgemeinschaften sowie die Modellierung und Validierung des räumlichen Infektionsrisikos anhand von Umweltparametern durchgeführt. Die Erfassung und Beprobung des Wildvogelbestands erfolgt entlang eines Umwelt- und Klimagradienten zwischen Mitte Juni und Mitte September. Die Blutproben werden virologisch und serologisch getestet, um das Infektionsrisiko zu bestimmen. In der folgenden Verschneidungs-Analyse werden Umweltfaktoren berücksichtigt. Dazu gehören das Klima, der Lebensraum und Informationen über die Vektoren, wie verschiedene Mückenarten, deren Häufigkeit und auch deren Infektionsgeschehen. Mithilfe von räumlich-statistischen Methoden, einschließlich multivariater Statistik und sogenannten "joint species distribution models", wird das Infektionsrisiko für die Stadt Berlin untersucht. Das Ergebnis dieser Analyse wird in Form einer Risikokarte dargestellt. In der Proof-of-Principle-Phase werden ermittelte neue Hotspots oder Coldspots der Infektion durch weitere Probennahmen überprüft, um zu testen, ob die modellierten Infektionsraten mit den realen übereinstimmen. Ziel ist es, ein anhand unabhängiger Daten überprüftes evidenzbasiertes Risikomodell vorlegen zu können, welches als Grundlage für Stadplanung und dynamische Risikomodelle dienen kann.