Kiến thức còn thiếu về sự phân bố toàn cầu của các đặc điểm thực vật có thể được lấp đầy bằng dữ liệu từ các ứng dụng nhận dạng loài.
Các nhà nghiên cứu từ Đại học Leipzig, Trung tâm Nghiên cứu Đa dạng sinh học Tích hợp (iDiv) của Đức và các tổ chức khác đã có thể chứng minh điều này dựa trên dữ liệu từ ứng dụng iNaturalist phổ biến.
>> Tham khảo: Tất cả cảm biến LiDAR trạng thái rắn có thể quan sát 360°.
Được bổ sung dữ liệu về các đặc điểm của thực vật, kết quả đầu vào của iNaturalist tạo ra các bản đồ chính xác hơn đáng kể so với các phương pháp trước đây dựa trên phép ngoại suy từ các cơ sở dữ liệu hạn chế.
Trong số những thứ khác, các bản đồ mới cung cấp một cơ sở cải tiến để hiểu các tương tác giữa thực vật và môi trường và để lập mô hình hệ thống Trái đất. Nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí Nature Ecology and Evolution.
Thiên nhiên và khí hậu phụ thuộc lẫn nhau. Sự phát triển của thực vật hoàn toàn phụ thuộc vào khí hậu, nhưng điều này lại bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi thực vật, chẳng hạn như trong rừng, nơi bốc hơi rất nhiều nước.
Để có thể đưa ra dự đoán chính xác về cách thế giới sống có thể phát triển, cần có kiến thức sâu rộng về các đặc điểm của thảm thực vật tại các địa điểm khác nhau, ví dụ, kích thước bề mặt lá, đặc tính mô và chiều cao của cây.
>> Tham khảo: Nguy cơ điện khí hóa tòa nhà không hiệu quả kéo dài nhiên liệu hóa thạch.
Tuy nhiên, những dữ liệu như vậy thường phải được các nhà khoa học chuyên nghiệp ghi lại thủ công trong một quy trình tốn thời gian và công sức. Do đó, dữ liệu đặc điểm thực vật có sẵn trên toàn thế giới rất thưa thớt và chỉ bao gồm một số khu vực nhất định.
Cơ sở dữ liệu TRY, được quản lý bởi iDiv và Viện Hóa sinh Max Planck ở Jena, hiện cung cấp dữ liệu như vậy về các đặc điểm của thực vật cho gần 280.000 loài thực vật.
Điều này làm cho nó trở thành một trong những cơ sở dữ liệu toàn diện nhất để lập bản đồ đặc điểm thực vật trên thế giới. Cho đến nay, các bản đồ toàn cầu về đặc điểm thực vật đã được tạo bằng cách sử dụng phép ngoại suy (ước tính ngoài phạm vi quan sát ban đầu) từ cơ sở dữ liệu giới hạn về mặt địa lý này. Tuy nhiên, các bản đồ kết quả không đặc biệt đáng tin cậy.
Để lấp đầy khoảng trống dữ liệu lớn, các nhà nghiên cứu tại Leipzig hiện đã thực hiện một cách tiếp cận khác. Thay vì ngoại suy dữ liệu đặc điểm hiện có theo địa lý từ cơ sở dữ liệu TRY, họ đã liên kết nó với bộ dữ liệu khổng lồ từ dự án khoa học công dân iNaturalist.
Với iNaturalist, người dùng ứng dụng điện thoại thông minh được liên kết chia sẻ những quan sát của họ về thiên nhiên, cung cấp tên loài, ảnh và vị trí địa lý. Theo cách này, hơn 19 triệu điểm dữ liệu đã được ghi lại trên toàn thế giới chỉ riêng cho thực vật trên cạn.
>> Tham khảo: El Niño làm tăng tỷ lệ chết của cây con ngay cả trong các khu rừng chịu hạn.
Dữ liệu cũng cung cấp cho cơ sở dữ liệu đa dạng sinh học lớn nhất thế giới, Cơ sở thông tin đa dạng sinh học toàn cầu (GBIF). Công chúng có thể truy cập tài liệu này và cũng đóng vai trò là cơ sở dữ liệu quan trọng cho nghiên cứu đa dạng sinh học.
Để kiểm tra độ chính xác của các bản đồ dựa trên sự kết hợp giữa các quan sát iNaturalist và các đặc điểm thực vật TRY, chúng được so sánh với các đánh giá đặc điểm thực vật dựa trên sPlotOpen; nền tảng iDiv sPlot là kho lưu trữ dữ liệu cộng đồng thực vật lớn nhất thế giới.
Nó chứa gần hai triệu bộ dữ liệu với danh sách đầy đủ các loài thực vật xuất hiện ở các địa điểm (lô) được nghiên cứu bởi các nhà nghiên cứu chuyên nghiệp. Cơ sở dữ liệu cũng được tăng cường với dữ liệu đặc điểm thực vật từ cơ sở dữ liệu TRY.
Kết luận: Bản đồ dựa trên iNaturalist mới tương ứng với bản đồ dữ liệu sPlot chặt chẽ hơn đáng kể so với các sản phẩm bản đồ trước đây dựa trên phép ngoại suy.
Tác giả đầu tiên Sophie Wolf, một nhà nghiên cứu tiến sĩ tại Đại học Leipzig, cho biết: “Việc các bản đồ mới, dựa trên dữ liệu khoa học của công dân, dường như thậm chí còn chính xác hơn các phép ngoại suy. “Đặc biệt là vì iNaturalist và sPlotOpen tham chiếu của chúng tôi rất khác nhau về cấu trúc.”
>> Tham khảo: Lợi ích tế bào của liệu pháp gen được thấy trong nhiều thập kỷ sau khi điều trị.
“Nghiên cứu của chúng tôi chứng minh một cách thuyết phục tiềm năng nghiên cứu dữ liệu tự nguyện,” tác giả cuối cùng, Tiến sĩ Teja Kattenborn từ Đại học Leipzig và iDiv cho biết. “Thật đáng khích lệ khi tăng cường sử dụng sức mạnh tổng hợp giữa dữ liệu tổng hợp từ hàng nghìn công dân và các nhà khoa học chuyên nghiệp.”
“Công việc này là kết quả của một sáng kiến của Cơ sở hạ tầng dữ liệu nghiên cứu quốc gia về nghiên cứu đa dạng sinh học (NFDI4Biodiversity), mà chúng tôi đang thúc đẩy thay đổi văn hóa theo hướng cung cấp dữ liệu mở”, đồng tác giả Giáo sư Miguel Mahecha, người đứng đầu cho biết nhóm làm việc Các phương pháp tiếp cận mô hình hóa trong Viễn thám tại Đại học Leipzig và iDiv. “Sự sẵn có miễn phí của dữ liệu là điều kiện tiên quyết tuyệt đối để hiểu rõ hơn về hành tinh của chúng ta.”
