植物应用程序如何帮助识别气候变化的后果
由德国生物多样性综合研究中心（iDiv）和莱比锡大学领导的一个研究小组开发了一种算法，可以分析来自植物识别应用Flora Incognita的观测数据。该研究结果最近发表在《生态学与进化方法》（Methods in Ecology and Evolution）中，描述了一种新方法可用于推导生态模式，从而提供有关气候变化对植物影响的有价值信息。众所周知，植物通过发芽、叶片和开花来响应季节变化。随着气候变化改变了植物生命周期中所谓的物候阶段，从许多不同地点和不同植物中获取物候变化的数据，可以用来得出关于气候变化实际影响的结论。然而，进行这样的分析需要大量的数据，如果没有公民科学家的帮助，这种规模的数据收集是不可想象的。论文第一作者表示：“问题是，当越来越少的人作为公民科学家参与并停止收集数据时，数据的质量就会受到影响。”像Flora Incognita这样的移动应用可以帮助解决这个问题。该应用允许用户在几秒钟内识别未知的野生植物。当用该应用给植物拍照时，观察结果会被记录下确切的位置和时间戳。到目前为止，该应用已经收集了来自不同地区的数百万种带有时间戳的植物观察结果。研究人员开发了一种算法，该算法利用了Flora Incognita用户在2018年至2021年期间在德国发现的近3000种植物的近1000万次观察结果。数据显示，每一株植物都有自己的开花或生长周期。此外，科学家们能够证明群体行为源于个体的行为。由此，他们能够推导出生态模式，并研究这些模式是如何随季节变化的。例如，河流的生态系统不同于山区的生态系统，山区的物候事件开始较晚。众所周知，气候变化正在引起季节变化——例如，春天来得越来越早。这将如何影响植物和传粉昆虫之间的关系，从而可能影响粮食安全，仍有待进一步研究。新的算法现在可以用来更好地分析这些变化对植物世界的影响。
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