Aprovechando millones de observaciones registradas en la app, los investigadores pueden identificar los ritmos de las plantas y los patrones ecológicos durante todo el año
Se sabe que las plantas responden a los cambios estacionales brotando, echando hojas y floreciendo. Dado que el cambio climático puede desplazar estas llamadas etapas fenológicas del ciclo vital de las plantas, el acceso a datos sobre cambios fenológicos -de muchos lugares distintos y en plantas diferentes- puede servir para sacar conclusiones sobre los efectos reales del cambio climático. Sin embargo, para llevar a cabo este tipo de análisis se necesita una gran cantidad de datos, y una recopilación de datos de esta envergadura sería impensable sin la ayuda de los científicos ciudadanos. «El problema es que la calidad de los datos se resiente cuando menos personas participan como científicos ciudadanos y dejan de recopilar datos», explica la primera autora, Karin Mora, investigadora de la Universidad de Leipzig e iDiv.
Aplicaciones móviles como Flora Incognita podrían ayudar a resolver este problema. La aplicación permite a los usuarios identificar plantas silvestres desconocidas en cuestión de segundos. «Cuando hago una foto de una planta con la aplicación, la observación queda registrada con la ubicación (exacta) y una marca de tiempo», explica la coautora Jana Wäldchen, del Instituto Max Planck de Biogeoquímica (MPI-BGC), que desarrolló la aplicación con colegas de la Universidad Técnica de Ilmenau. «Hasta ahora se han recogido millones de observaciones de plantas con marca de tiempo de diferentes regiones». Aunque los datos satelitales también registran la fenología de ecosistemas enteros desde arriba, no proporcionan información sobre los procesos que tienen lugar sobre el terreno.
Los investigadores desarrollaron un algoritmo que se basa en casi 10 millones de observaciones de casi 3.000 especies de plantas identificadas entre 2018 y 2021 en Alemania por usuarios de Flora Incognita. Los datos muestran que cada planta individual tiene su propio ciclo en cuanto a cuándo comienza una fase de floración o crecimiento. Además, los científicos pudieron demostrar que el comportamiento grupal surge del comportamiento de los individuos. A partir de ahí, pudieron deducir patrones ecológicos e investigar cómo cambian con las estaciones. Por ejemplo, los ecosistemas ribereños difieren de los de montaña, donde los fenómenos fenológicos comienzan más tarde.
El algoritmo también tiene en cuenta las tendencias de observación de los usuarios de Flora Incognita, cuya recogida de datos dista mucho de ser sistemática. Por ejemplo, los usuarios registran más observaciones los fines de semana y en zonas densamente pobladas. «Nuestro método puede aislar automáticamente estos efectos de los patrones ecológicos», explica Karin Mora. «Un menor número de observaciones no significa necesariamente que no podamos registrar la sincronización. Por supuesto, hay muy pocas observaciones en pleno invierno, pero también hay muy pocas plantas que puedan observarse en esa época.»
Se sabe que el cambio climático está provocando cambios estacionales; por ejemplo, la primavera llega cada vez antes. Todavía se está investigando cómo afecta esto a la relación entre las plantas y los insectos polinizadores y, por tanto, potencialmente también a la seguridad alimentaria. El nuevo algoritmo puede utilizarse ahora para analizar mejor los efectos de estos cambios en el mundo vegetal.
REFERENCIA
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