Eine Sonderausgabe der Zeitschrift Grenzen in Ökologie und Umwelt legt den Grundstein für die Verfolgung struktureller Diversität als neue Forschungsrichtung in der Ökologie. Die Ausgabe beschreibt auch die digitalen Datenerhebungsmethoden, die die neue Forschungsrichtung ermöglichen, und die Anwendungen der Arbeit in verschiedenen Ökosystemen.
„Strukturelle Vielfalt bedeutet, darüber nachzudenken, welche Elemente einen Raum besetzen und wie sie im Raum angeordnet wurden“, sagte Songlin Fei, Chefredakteur der Sonderausgabe, Professor für Forstwirtschaft und natürliche Ressourcen und Dean’s Chair of Remote Sensing in Purdue. „Die Hoffnung ist, dass wir einen Rahmen bieten, der unabhängig von dem System angewendet werden kann, in dem Sie arbeiten, von terrestrisch bis aquatisch.“
Wie Fei und drei Mitherausgeber in ihrer Übersicht schreiben, bieten die Beiträge der Sonderausgabe „einen neuen Rahmen für strukturelle Vielfalt, neue Anwendungen in der ökologischen Theorie und Fallstudien“.
Die Mitherausgeber waren Brady Hardiman von Purdue, außerordentlicher Professor für Stadtökologie am Department of Forestry and Natural Resources von Purdue; Elizabeth LaRue, Assistenzprofessorin für Biowissenschaften an der University of Texas in El Paso; und Kyla Dahlin, außerordentliche Professorin für Geographie, Umwelt- und Raumwissenschaften an der Michigan State University.
Sechs der sieben Hauptautoren des Sonderhefts sind Nachwuchswissenschaftler, die Anwendungen für die 3D-Technologien entwickeln, die zu neuen ökologischen Theorien führen könnten. Zu diesen Technologien gehören Light Detection and Ranging (Lidar) und Datensensoren, die auf Drohnen und Satelliten montiert sind.
„Die Übernahme dieser aufkommenden digitalen Tools und Technologien wird es der nächsten Generation von Ökologen ermöglichen, eine Flotte von Sensoren zu betreiben, um Ökosysteme zu messen und frei in dem daraus resultierenden Ozean von Daten zu schwimmen“, schrieben die Herausgeber.
Solche Methoden bilden die Grundlage von Purdues neuem Center for Digital Forestry, das Fei leitet. Als eine der fünf strategischen Investitionen in Purdues Next Moves nutzt das Zentrum digitale Technologie und multidisziplinäres Fachwissen, um städtische und ländliche Wälder zu messen, zu überwachen und zu verwalten, um den sozialen, wirtschaftlichen und ökologischen Nutzen zu maximieren.
„In der Vergangenheit haben wir als Wissenschaftler die Erde als flache Einheit gemessen“, sagte LaRue, ein ehemaliger Postdoktorand, der von Fei und Hardiman betreut wurde. „Das liegt zum Teil daran, dass wir keine gute Technologie hatten, um 3D-Aspekte des Planeten zu messen.“
Zu diesen Aspekten gehören Höhenunterschiede und feinskalige Merkmale wie die Verzweigungsmuster von Bäumen. Bisher mussten Forscher solche Messungen von Hand vornehmen.
„Die Technologie schreitet schnell voran. Wir müssen die Wissenschaft und die Theorie aufholen, die durch diese 3D-Technologien ermöglicht werden“, sagte sie.
Die Sonderausgabe stellt fest, dass trotz der bereits begonnenen wichtigen Arbeiten in der Forstwirtschaft in Ökosystemtypen wie Feuchtgebieten, Grasland und Meeresökosystemen noch mehr getan werden muss.
„Unser Wissen über die strukturelle Vielfalt in verschiedenen Ökosystemtypen ist noch recht begrenzt“, sagte LaRue.
Traditionell haben Wissenschaftler versucht, die Biodiversität zu messen, indem sie Arten zählen und ihre genetische Vielfalt bewerten.
„Diese bestehenden Maßnahmen kommen auf diese grundlegende Frage zurück: Wie viel des verfügbaren ökologischen Raums wurde von verschiedenen Organismen besetzt?“ sagte Hardiman. „Je mehr ökologischer Raum von verschiedenen Arten besetzt wurde, desto stabiler könnte das System sein, denn das Fehlen einer Art würde nicht zum Zusammenbruch des Systems führen.“
Aber mit den neuen digitalen 3D-Technologien können Forscher jetzt schnell die geschichtete Anordnung von Arten innerhalb einer Umgebung zusammen mit ihrer Größe und Anzahl bestimmen. Solche Fähigkeiten kommen sowohl Landbewirtschaftern als auch Forschern zugute. Manager können jetzt oft viel schneller und mit weniger Kosten qualitativ hochwertigere Daten sammeln, um ihre Entscheidungsfindung zu unterstützen. Manchmal können sie einfach eine Handy-App verwenden, um Messungen vorzunehmen, für die zuvor ein Maßband erforderlich war.
Die Herausgeber und Autoren der Sonderausgabe heben vier Herausforderungen hervor, denen sich Forscher stellen müssen, um das volle Potenzial solcher digitaler Fortschritte in der Ökologie auszuschöpfen.
Die erste Herausforderung besteht für Ökologen und Umweltwissenschaftler darin, umfassender mit Kollegen anderer Fachrichtungen zusammenzuarbeiten. Das benötigte Fachwissen reicht von Luftfahrttechnik, Ingenieurwissenschaften und Informatik bis hin zu Grafikdesign, Informationswissenschaft und den Sozialwissenschaften.
Die zweite Herausforderung besteht darin, Supercomputer, Cloud Computing, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz einzusetzen, um die riesigen 3D-Datensätze zu verarbeiten, die die digitale Technologie heute generiert.
„Viele der Daten, mit denen wir arbeiten, sind öffentlich zugänglich und verfügbar“, sagte Fei. Aber Forschern fehlt manchmal das Fachwissen, um daraus Vorteile zu ziehen. „Sie haben nicht die Rechenkapazität oder die richtigen Werkzeuge, um damit umzugehen“, sagte er.
Die dritte Herausforderung besteht darin, neue Ansätze zu verfolgen, um die Hunderte von Variablen in der Ökosystemstruktur, die 3D-Datensätze heute häufig enthalten, besser zu bewerten. Anstatt sich auf traditionelle Hypothesentests zu verlassen, empfahl das Redaktionsteam, dass Forscher datengesteuerte Ansätze verfolgen oder beides kombinieren sollten.
Abschließend betonten die Herausgeber die entscheidende Bedeutung der Ausbildung der nächsten Generation von Ökologen in digitaler Technologie.
„Neue datenorientierte Fähigkeiten wie Erfassung, Visualisierung, Analyse und Verwaltung großer Datensätze müssen zu wesentlichen Bestandteilen der ökologischen Ausbildung werden“, schrieben sie.
Mehr Informationen:
Probleminformationen, Grenzen in Ökologie und Umwelt (2023). DOI: 10.1002/Gebühr.2520