Точные прогнозы на основе моделей могут во многом помочь усилиям по защите биоразнообразия от таких нарушений, как изменение климата и разрастание городов, помогая ученым и лицам, принимающим решения, лучше понимать, предвидеть и реагировать на угрозы, угрожающие видам и экосистемам.В статье, опубликованной в журнале Science в четверг (8 сентября), биологи ссылаются на критическую нехватку данных о ключевых биологических механизмах, например о том, как животные и растения распространяются в течение своей жизни и как они развиваются в ответ на изменения в окружающей среде. как главное препятствие на пути улучшения способности моделей прогнозировать реакцию видов на изменение климата.«Эта статья — призыв к оружию», — сказал Патрик Цоллнер, соавтор статьи и доцент кафедры естественных наук Purdue. «Мир находится в ужасных обстоятельствах.
Мы теряем множество видов, и мы практически не знаем, почему. Как нам нужно переосмыслить типы данных, которые мы собираем, чтобы мы могли воспользоваться преимуществами современных инструментов моделирования, чтобы понять последствия изменения климата для экологических систем?
Это может помочь нам предотвратить потерю дикой природы, о которой мы впоследствии глубоко сожалеем ».Группа выделяет две ключевые проблемы, которые мешают нынешним моделям делать реалистичные прогнозы относительно биологических реакций на изменение климата.
Большинство моделей являются описательными, основанными на статистических корреляциях и наблюдениях, и не могут уловить лежащие в основе процессы, которые вызывают наблюдаемые изменения. Например, описательная модель может показать, что рыси на севере США сокращаются, а популяции рыси в том же регионе растут.
Чтобы понять, что движет этими изменениями, требуется модель другого типа, включающая биологические механизмы. Например, механистическая модель, которая учитывает, как повышение температуры влияет на высоту снежного покрова, может дать представление о том, почему рыси, лучше приспособленные к среде обитания с меньшим количеством снега, получают конкурентное преимущество перед рысью.
Но 77 процентов текущих моделей воздействия изменения климата на дикую природу не включают биологические механизмы.Еще одна проблема заключается в том, что по мере того, как модели становятся все сложнее, они намного опережают сбор данных. Иными словами, модель похожа на ультрасовременную кухню, но шкафы пустые.
«Теперь мы можем создавать среды, похожие на видеоигры, с компьютерами, где мы можем создавать несколько версий Земли и спрашивать, каковы будут последствия при различных сценариях», — сказал Цолльнер. «Но наша способность учиться с помощью этих инструментов ограничена типами данных, которые у нас есть».Группа выдвинула несколько предложений о том, как улучшить модели, собрать недостающие данные и использовать имеющиеся данные для более широких прогнозов.
Они определили шесть биологических механизмов, которые влияют на реакцию дикой природы на изменение климата: физиология; демография и история жизни; эволюционный потенциал и адаптация; взаимодействия между видами; движение по суше или воде; и реакция на изменения в окружающей среде. Они ранжировали информацию, необходимую для учета этих механизмов в моделях, и предложили заменители данных, которые отсутствуют или которые трудно собрать.Исследователи пишут, что скоординированные на глобальном уровне усилия по заполнению пробелов в данных могут значительно продвинуть улучшения в моделях и информированных подходах к сохранению.
Они указывают на Межправительственную группу экспертов по изменению климата и ее постоянные улучшения в моделировании изменения климата как на ценный план для такого проекта.Но местным и региональным природоохранным группам не нужно ждать, пока объединится глобальная организация, чтобы начать использовать механистический подход в своем собственном регионе, сказал Цолльнер.
«Если идеи, изложенные в этом документе, начнут внедряться и интегрироваться в работу по борьбе с изменением климата на низовом уровне, это может иметь большое значение в регионе и со временем может расшириться», — сказал он.По его словам, гражданские ученые также должны сыграть важную роль в сборе данных.
Работа с гражданскими учеными дает «возможность получить огромные объемы данных, и глупо не воспользоваться этим», — сказал Цолльнер. «Данные могут быть не такими строгими и требуют другого обращения, но это еще один источник ценной информации».