Evolution through space and time: New insights into adaptive responses to environmental changes from Late Quaternary evolution of the Eivissa (Ibiza) wall lizard, Podarcis pityusensis

Inkongruenzen in Dynamiken und Raten evolutionäre Prozesse über verschiedene Größenskalen hinweg sind gut dokumentiert und bleiben ein zentrales Problem der Modernen Synthese. Es wird vermutet, dass Unterschiede in der Datenauflösung diesen Inkongruenzen zugrunde liegen: auf kleineren taxonomischen, zeitlichen, und räumlichen Skalen kann die Evolution „schneller“ erscheinen, weil dort mehr Probenpunkte verfügbar sind. Die Überprüfung dieser Hypothese war bislang schwierig; ich behaupte, dass dafür ein Untersuchungssystem erforderlich ist, bei dem die Datenauflösung über verschiedene Größenskalen hinweg variiert werden kann. Dafür schlage ich die Eivissa-Eidechse (Podarcis pityusensis) vor, die sowohl eine außergewöhnlich hohe phänotypische Vielfalt als auch einen hochauflösenden Fossilienbestand aus dem Spätquartär aufweist. Kapitel 1 zeigt, dass makrogeographische Dynamiken in Beißkraft und Körpergröße die mikrogeographische Diversität rezenter Populationen überdecken und dass Form-Funktions-Umwelt-Beziehungen über evolutionärer Isolationsgrade hinweg inkongruent sind. Kapitel 2 zeigt, dass Finite-Elemente-Analysen des robuste der Kieferkraft bestimmt werden kann, auch wenn eine schnelle Evolution vorliegt. Kapitel 3 zeigt, dass Unterschiede in der Komplexität der Zähne innerhalb von P. pityusensis Populationen in Bezug auf die Ernährung ähnlichen Dynamiken folgen wie bei nicht-avischen Reptilien, was auf eine Übereinstimmung in der Entwicklung der Zahnform über verschiedene evolutionäre Skalen hinweg hindeutet. Kapitel 4 fasst diese Ergebnisse zusammen und zeigt, dass Form-Funktion-Umwelt-Beziehungen, die bei feiner Datenauflösung deutlich sichtbar sind, bei gröberer Auflösung verloren gehen. Insgesamt verdeutlicht diese Arbeit, dass innergruppale Variabilität entscheidend für das Verständnis übergeordneter evolutionärer Dynamiken ist und dass grobe Datenauflösung diese Variabilität systematisch verschleiert.