Natur und Klima bedingen sich gegenseitig. Pflanzenwachstum hängt stark vom Klima ab, dieses wird jedoch auch stark von Pflanzen beeinflusst, etwa einem Wald, der viel Wasser verdunstet. Um präzise Vorhersagen machen zu können, wie sich die lebendige Welt entwickeln könnte, ist also umfangreiches Wissen zu den Merkmalen der Vegetation an den verschiedenen Standorten nötig, etwa die Größe der Blattoberfläche, Gewebeeigenschaften oder Pflanzenhöhe. Solche Daten müssen jedoch meist aufwändig von professionellen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern von Hand erfasst werden. Entsprechend sind sie weltweit gesehen sehr spärlich und decken auch nur bestimmte Regionen ab.
Die TRY-Datenbank, die von iDiv und dem Max-Planck-Institut für Biogeochemie in Jena geführt wird, stellt solche Daten zu Pflanzenmerkmalen für derzeit fast 280.000 Pflanzenarten zur Verfügung. Damit gehört sie zu den weltweit umfassendsten Datengrundlagen für die Kartierung von Pflanzenmerkmalen. Globale Karten zu Pflanzenmerkmalen wurden bislang über Extrapolationen dieser räumlich begrenzten Datenbank erstellt. Die daraus resultierenden Karten waren jedoch nicht besonders verlässlich.
Um die bestehenden Datenlücken zu füllen, wählten die Leipziger Forschenden nun einen anderen Weg. Statt bestehende Merkmalsdaten der TRY-datenbank räumlich zu extrapolieren, verknüpften sie sie mit dem riesigen Datensatz aus dem Bürgerwissenschaftsprojekt iNaturalist.
Bei iNaturalist teilen Nutzerinnen und Nutzer der zugehörigen Smartphone-App ihre Naturbeobachtungen mit Artnamen, Fotos und Geolokalisierung. Mittlerweile wurden so über 19 Millionen Datenpunkte in aller Welt allein für terrestrische Pflanzen erfasst. Die Daten speisen dabei auch die weltweit größte Biodiversitätsdatenbank der Welt, die Global Biodiversity Information Facility (GBIF), die öffentlich zugänglich ist und der Biodiversitätsforschung als wichtige Datenbasis dient.
Um zu testen, wie exakt die Karten aus der Kombination von iNaturalist-Beobachtungen und TRY-Pflanzenmerkmalen sind, wurden sie mit den Pflanzenmerkmalsschätzungen basierend auf sPlotOpen verglichen. Die iDiv-Plattform sPlot ist das weltweit größte Archiv für Daten von Pflanzengemeinschaften und enthält fast zwei Millionen Datensätze mit vollständigen Listen von Pflanzenarten, die in den von professionellen Forschenden untersuchten Standorten (Plots) vorkommen. Die Datenbank ist ebenfalls mit Pflanzenmerkmalsdaten aus der TRY-Datenbank angereichert.
Das Ergebnis: Die neue iNaturalist-Daten-Karte deckte sich wesentlich besser mit der sPlot-Daten-Karte als ältere Ansätze, die durch Hochrechnung erstellt worden waren.
„Dass die neuen Karten basierend auf den Bürgerwissenschaftsdaten sogar präziser zu sein scheinen als die Extrapolationen, hat uns sehr überrascht und beeindruckt“, sagt Erstautorin Sophie Wolf, Doktorandin an der Universität Leipzig. „Gerade, weil iNaturalist und unsere Referenz sPlotOpen völlig unterschiedlich strukturiert sind.“
„Unsere Studie demonstriert eindrücklich, welche Potenziale für die Forschung in ehrenamtlichen Daten liegen“, sagt Letztautor Dr. Teja Kattenborn von der Universität Leipzig und iDiv. „Sie macht Mut, die Synergien zwischen den kombinierten Daten aus der Hand von tausenden Bürgern und professionellen Wissenschaftlern verstärkt zu nutzen“.
„Diese Arbeit entstand aus einer Initiative der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur für Biodiversitätsforschung (NFDI4Biodiversity) heraus, mit der wir einen Kulturwandel hin zu offenen Bereitstellung von Daten vorantreiben“, erzählt Co-Autor Prof. Miguel Mahecha, Leiter der Arbeitsgruppe Modellierungsverfahren in der Fernerkundung an der Universität Leipzig und iDiv. „Frei verfügbare Daten sind eine Grundvoraussetzung dafür, unseren Planeten besser zu verstehen.“
Deutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung (iDiv) Halle-Jena-Leipzig
Originalpublikation:
Wolf, S., Mahecha, M. D., Sabatini, F. M., Wirth, C., Bruelheide, B., Kattge, J., Moreno Martınez, A., Mora, K. & Kattenborn, T. (2022): Citizen science plant observations encode global trait patterns, Nature Ecology & Evolution, https://www.nature.com/articles/s41559-022-01904-x
