19:01 2023-02-07
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Noile modele statistice accelerează procesul de estimare a trăsăturilor frunzelor pe grupuri funcționale
_ Viteza noilor modele statistice proces de estimare a trăsăturilor frunzelor în grupuri funcționale
Pentru a înțelege modul în care plantele răspund și influențează mediul lor, ecologiștii folosesc adesea o serie de măsurători standardizate numite trăsături funcționale. De exemplu, capacitatea unei plante de a face fotosinteza este influențată de trăsături precum concentrația de azot din frunze.
Dar măsurarea unor astfel de trăsături poate fi foarte consumatoare de timp, ceea ce limitează cantitatea de informații pe care ecologiștii le pot. dobândiți.
Acum, o echipă de cercetare de la Université de Montréal a dezvoltat o modalitate de a ocoli aceste limite cu noi modele statistice care estimează rapid trăsăturile frunzelor la multe plante dintr-o gamă largă de peisaje.
„Cu noile misiuni prin satelit precum EnMAP și PRISMA, suntem acum capabili să măsuram reflectanța spectrală a vegetației pentru zone vaste ale globului. din spațiu”, sa Id autor principal Etienne Laliberté, profesor de biologie UdeM. „Studiul nostru arată cum va fi posibilă traducerea acestor date spectrale în informații relevante din punct de vedere ecologic despre modul în care funcționează plantele.”
Estimarea trăsăturilor funcționale din spectrele de reflectare necesită un model pentru fiecare trăsătură, dar modele adecvate pentru majoritatea trăsăturilor fie sunt indisponibile, fie au fost dezvoltate pentru a funcționa doar pe o fracțiune mică și nereprezentativă din vasta diversitate de plante a Pământului.
În lucrarea lor, echipa UdeM a construit și validat un set de modele de estimare a trăsăturilor folosind un set de date de spectre de reflexie și aproape două duzini de trăsături măsurate pe aproape 2.000 de eșantioane de frunze colectate de Observatorul Canadian Airborne Biodiversity, care includ peste 100 de specii de copaci, arbuști, ierburi și alte plante erbacee.
„Eșantioanele se întind pe o scară largă. număr de ecosisteme, inclusiv unele precum mlaștinile și savanele de stejari, care sunt amenințate de schimbările climatice și de utilizare a terenurilor”, a declarat Shan Kothari, cercetător postdoctoral în laboratorul lui Laliberté, când a fost efectuată cercetarea. „Am construit modelele folosind o tehnică statistică numită regresie parțială a celor mai mici pătrate și le-am testat performanța atât în cadrul setului de date CABO, cât și pe seturi de date externe colectate de alți oameni de știință.”
Rezultatele au fost în multe cazuri. destul de precis. Modelele UdeM au capturat mai mult de 80% din variația multor trăsături funcționale importante ale frunzelor, inclusiv masa frunzelor pe zonă, concentrația de celuloză și conținutul de apă. Printre alte trăsături, acuratețea predicțiilor a variat foarte mult; trăsături precum pigmenții și nutrienții majori au fost prezise cu performanțe intermediare, în timp ce mulți dintre micronutrienți puteau fi prezis doar foarte slab.
„Orice ecologist de plante care lucrează în domeniu știe cât de consumator de timp este să măsoare o mulțime de trăsăturile funcționale, care reprezintă o limitare majoră în descoperirea modului în care funcționează comunitățile de plante”, a spus Kothari. „Sperăm că spectroscopia de reflexie poate atenua această povară și poate permite ecologiștilor să înțeleagă interacțiunile dintre plante și mediul lor în profunzime.”
A adăugat co-cercetătoare Rosalie Beauchamp-Rioux: „Spectrele de reflexie sunt o sursă neprețuită de informații, dar mai întâi trebuie să le puteți descifra. Studiul nostru ar trebui să-i ajute pe alții să dezvolte tehnici care utilizează teledetecția plantelor pentru a înțelege mai bine funcționarea ecosistemelor și, prin urmare, a gestiona și conserva mai bine biodiversitatea.”
Deși setul de date UdeM se limitează în mare parte la plantele canadiene, cercetătorii spun că colectarea și sinteza continuă de date le-ar putea permite într-o zi cercetătorilor să dezvolte modele și mai generale, pe care cercetătorii le-ar putea folosi pentru a estima trăsăturile oricărei plante. fără a fi nevoie să efectueze o validare extinsă.
„Pentru a antrena astfel de modele ar fi nevoie de date de trăsături și spectre dintr-o varietate mai largă de biomi, inclusiv ecosisteme tropicale, deșertice și de tundra”, a spus Laliberté. „Acest lucru ar face mult mai ușor pentru ecologisti să măsoare funcția plantelor rapid și la scară mai mare, permițându-ne să detectăm modul în care comunitățile de plante răspund la schimbările globale.”
El a adăugat: „Recenta conferință COP15 de la Montreal. a atras privirile lumii către pierderea globală a biodiversității, din care diversitatea funcțională este un aspect. Sperăm că modelele noastre permit o mai bună înțelegere a pierderii sau rezistenței diversității funcționale în comunitățile de plante din Canada – și că aceasta va ajuta să răspundă la întrebările biologice de oriunde. pe Pământ.”
Comentarii:
Adauga Comentariu