Vegetationsdatenbank der Erde – ScienceDaily

Globale Probleme und Fragen erfordern globale Antworten. „Wenn wir verstehen oder vorhersagen wollen, wie sich der Klimawandel in allen Regionen der Erde auf die Biodiversität auswirkt, müssen wir sie vollständig berücksichtigen. Wir brauchen mehr als nur Daten aus einigen wenigen gut untersuchten Regionen“, erklärt Professor Helge Bruelhead, Geobotaniker an der MLU und iDiv-Mitglied. Stattdessen wird eine globale geografische Datenbank mit Informationen zur Vegetationsbedeckung aller Kontinente und Klimazonen benötigt.

Mit der Einführung von ’sPlotOpen‘ ist diese Datenbank nun nicht nur vorhanden, sondern steht allen Interessierten zur Verfügung. In die als Open Access freigegebene Datenbank wurden rund 100.000 botanische Stücke aus 114 Ländern aufgenommen. Jeder Datenpunkt enthält Informationen zu allen am selben Standort vorkommenden Pflanzenarten sowie geographische, zeitliche und systematische Metadaten. Auf diese Weise können Forscher wissen, wann, wo und von wem der Datenpunkt gesammelt wurde.

Vor allem bietet sPlotOpen Informationen über die gesamte Pflanzengemeinschaft, die auf der jeweiligen Seite zu finden ist. Dies sei einer der großen Vorteile der neuen Datenbank, erklärt Dr. Francesco Maria Sabatini von MLU und iDiv, der das Projekt mit Dr. Jonathan Lenoir vom CNRS koordiniert. „Es gibt bereits viele Datenbanken, die die Verbreitung einzelner Pflanzenarten weltweit aufzeigen. Aber in Wirklichkeit kommen Pflanzenarten nur selten allein und isoliert vor“, sagt die Forscherin. Mithilfe von „sPlotOpen“ können Wissenschaftler erkennen, ob die Daten aus einem Wald – mit verschiedenen Baum- und Grasarten – oder von einer Wiese stammen. Dies sei wichtig, so der Biologe bei der Auswahl einzelner Erhebungen für konkrete Forschungsprojekte, bei denen beispielsweise nur Wälder oder Grünland untersucht werden sollen.

Ein weiterer Vorteil ist, dass das Team versucht hat, die Daten auszugleichen. „In Europa, Nordamerika und Australien gibt es wirklich eine enorme Fülle an Daten zur Vegetation“, sagt Sabatini, „aber aus vielen verschiedenen Gründen gibt es für andere Regionen viel weniger Daten.“ Vergleicht man die Daten aller Länder ohne sie vorher zu gewichten, können falsche Schlussfolgerungen gezogen werden. Daher versuchte das Team, eine gewisse Vergleichbarkeit zwischen Datensätzen aus verschiedenen Regionen herzustellen. Beispielsweise wurden nicht alle Daten aus Westeuropa in das Projekt einbezogen, sondern nur die Auswahl eines Vertreters. Das Team hat die Daten bereits zum Nutzen zukünftiger Nutzer abgeglichen. Dies soll eine erschreckende Fehlausrichtung der Daten über weniger gut dokumentierte Regionen, beispielsweise warmes, kaltes, trockenes oder feuchtes Klima, verhindern. „Unsere Datenbank hat das Potenzial, die Spielregeln für Forschungsprojekte im Bereich der Makroökologie und darüber hinaus zu verändern“, erklärt Sabatini. Es kann auch im Bereich der Geowissenschaften eingesetzt werden, um beispielsweise Algorithmen zur Analyse von Satellitenbildern zu trainieren. Wenn Sie wissen, wo sich eine bestimmte Pflanzengemeinschaft befindet, können Sie diese Pflanzengemeinschaft einem bestimmten Muster in Satellitenbildern zuordnen, dh einer bestimmten Spektralgemeinschaft, und andere Bilder nach denselben Mustern durchsuchen.

Um diesen einzigartigen Datensatz zu erstellen, stützte sich das Team aus Deutschland und Frankreich auf die Unterstützung von 161 Forschern aus 57 Ländern, die an dem Projekt durch die Bereitstellung der Daten beteiligt waren. „Hinter diesen einzelnen Datensätzen stecken unzählige Kollegen und Studenten, die die Daten erst einmal vor Ort gesammelt haben. Ohne sie kann die sPlotOpen-Datenbank nicht existieren“, sagt Sabatini. Die Daten stammen auch aus nationalen Projekten, wie der Deutschen Pflanzenreferenzdatenbank, die an der MLU von der Forschungsgruppe Helge Bruelheide betreut wird.

Quelle der Geschichte:

Material Einführung von Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg. Hinweis: Der Inhalt kann je nach Stil und Länge geändert werden.