27.05.2024 | Gottardo Pestalozzi | WSL News
Un nuovo strumento di calcolo dell'Istituto Federale di Ricerca WSL indica la presenza di specie vegetali in Svizzera oggi e in futuro. Per farlo, utilizza milioni di osservazioni riportate dalla popolazione. La combinazione di questa enorme quantità di dati con algoritmi adattivi porta a una precisione senza precedenti delle mappe di distribuzione.
Filtrare le informazioni cruciali per la ricerca e la pratica da un'enorme quantità di dati è una delle sfide principali nell'era dei big data. I ricercatori del WSL hanno ora sviluppato uno strumento in grado di stimare la distribuzione attuale e futura delle specie vegetali in Svizzera con un elevato grado di precisione. Il sistema trae profitto da osservazioni vegetali riportate da cittadini e cittadine.
Conoscere e prevedere la distribuzione delle specie vegetali ¶
Lo stato della biodiversità viene misurato con osservazioni sul campo ed estrapolazioni (modellazione) al computer. Registrando l'habitat preferito di una specie, cioè la sua nicchia ecologica, e le condizioni ambientali locali, si possono creare mappe di distribuzione con l'aiuto di algoritmi.
La ricerca ha cominciato a beneficiale del fatto che la "citizen science" o scienza partecipativa è molto in voga. Le opportunità di osservare e identificare le piante con le app e di condividere i dati sono aumentate notevolmente negli ultimi anni. Philipp Brun, autore principale dello studio, pubblicato su Nature Communications, afferma: "Grazie alle osservazioni del pubblico, noi ricercatori otteniamo molte più informazioni di quelle che sarebbero possibili con il nostro lavoro sul campo". Le numerose osservazioni non solo forniscono informazioni sui luoghi preferiti dalle specie, ma mostrano anche quali piante crescono o fioriscono in quale momento.
Un nuovo strumento apre prospettive ¶
Basandosi su 6,7 milioni di osservazioni di piante e utilizzando l'intelligenza artificiale, il WSL ha sviluppato un nuovo tipo di modello di biodiversità che calcola la distribuzione di 2477 specie vegetali in Svizzera. Esso indica quali piante possono essere osservate dove e come si sviluppano nel corso della stagione con una precisione di 25 metri, giorno per giorno. Per alcune specie, ad esempio, è possibile stimare quando è probabile che fioriscano.
Lo studio recentemente pubblicato dimostra che questo modello di “deep learning” per la biodiversità è in grado di prevedere la distribuzione delle specie e, in particolare, la composizione delle comunità di specie in modo più accurato rispetto agli approcci precedenti. Ad esempio, lo strumento del WSL è in grado di mostrare quale specie arborea sia probabilmente dominante in quale foresta.
I calcoli includono anche le variazioni previste a seguito dei cambiamenti climatici. Lo strumento può quindi essere utilizzato per prevedere non solo la scomparsa, la permanenza o la ricomparsa di una specie in un determinato luogo, ma anche il modo in cui la sua presenza potrebbe cambiare all'interno della stagione.
La quantità di osservazioni è decisiva ¶
Il modello è più accurato quando è disponibile un gran numero di osservazioni. Philipp Brun è convinto del potenziale di questo strumento nuovo ed espandibile: "È molto probabile che questo modello di biodiversità stagionale con l'approccio del deep learning diventi presto uno strumento standard nella ricerca ecologica".
La crisi della biodiversità è attualmente una delle maggiori sfide che la società deve affrontare. Le piante sono in gran parte responsabili della struttura della maggior parte degli ecosistemi e svolgono funzioni ecosistemiche cruciali. È quindi di grande importanza comprendere nel dettaglio la distribuzione delle specie vegetali e la loro possibile reazione ai cambiamenti ambientali. Solo in questo modo si potranno adottare misure efficaci e sostenibili per proteggere la biodiversità.
Esempio FlorID ¶
Gli utenti della FlorApp di InfoFlora possono condividere le loro osservazioni per scopi scientifici. Il modulo FlorID è stato sviluppato in stretta collaborazione con InfoFlora, il Centro nazionale di dati e informazioni sulla flora svizzera, ed è accessibile anche in una versione più semplice tramite un sito web (https://florid.ch/) o come modulo dell’app FlorApp può essere utilizzato.
Le previsioni del modello qui descritto sono utilizzate anche da FlorID. Le stime del modello di biodiversità qui descritto rendono l'identificazione delle piante ancora più accurata rispetto ai metodi basati esclusivamente sul riconoscimento delle immagini. Questo serve non solo a supportare i cittadini scienziati sul campo, ma anche a controllare la qualità del database InfoFlora.
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