«Большие данные» и крупномасштабный анализ имеют решающее значение для исследований биоразнообразия, чтобы выяснить, как виды животных и растений распределяются по всему миру и как функционируют экосистемы. Необходимые данные могут поступать из многих источников: музейных коллекций, биологической литературы и местных баз данных. Исследователи из Геттингенского университета изучили, как лучше всего интегрировать это богатство знаний, чтобы их можно было перенести в эпоху цифровых технологий и использовать для исследований. Результаты были опубликованы в журнале PLOS Biology.
Данные о биоразнообразии могут описывать различные аспекты жизни, например, географическое распространение организмов, их происхождение, экологические характеристики или взаимодействие с окружающей средой. Кроме того, каждый из этих аспектов может быть описан разными типами данных. Например, одни исследователи характеризуют ареал распространения вида, используя отдельные встречаемости, другие используют систематические подсчеты или контрольные списки региональных видов. Отдельные типы данных не только различаются по своей доступности, но также могут оказывать существенное влияние на научные результаты и выводы. Авторы выступают за то, чтобы исследования биоразнообразия использовали как можно больше параллельных источников данных, чтобы лучше понять сложные взаимодействия в природе, особенно с учетом растущей угрозы для видов и экосистем во всем мире.
«Разрешение данных имеет решающее значение для точности и надежности исследований биоразнообразия», - говорит первый автор, доктор Кристиан Кениг из Департамента биоразнообразия, макроэкологии и биогеографии. Фундаментальный компромисс здесь заключается в том, что чем более подробны данные, тем ниже их доступность и репрезентативность в глобальном масштабе, и часто пробелы в данных особенно велики там, где видовое разнообразие особенно велико. Исследователи доказывают эту взаимосвязь с помощью двух тематических исследований, в которых они моделируют глобальные закономерности роста и размера семян видов растений, используя разные типы данных. «Наши модели биоразнообразия улучшатся, если мы свяжем все имеющиеся данные о биоразнообразии и максимально их применим, но отсутствует концептуальное понимание их основных характеристик и общего взаимодействия», - добавляет профессор Хольгер Крефт, заведующий кафедрой..