Ulepszone modele pomocne w prognozowaniu bioróżnorodności
Obecnie możliwości naukowców w zakresie prognozowania losu społeczności ekologicznych na podstawie pojedynczego gatunku są ograniczone. Tym problemem zajął się projekt SESAM-ZOOL (A novel modelling framework for predicting animal communities under global change). Zespół projektu udoskonalił istniejące modele i stworzył nowe, aby lepiej zrozumieć procesy gromadzenia się gatunków w zbiory. Powstał innowacyjny system modelowania zbiorów gatunkowych, który wdrożono i poddano testom. System ten łączy w sobie wiele znanych już metod prognozowania bioróżnorodności. Przy jego użyciu wygenerowano ulepszone przestrzenne projekcje, dzięki którym powinno udać się przezwyciężyć ograniczenia poszczególnych metod. System SESAM (Spatially-explicit species assemblage modelling) po raz pierwszy przetestowano w oparciu o solidną bazę danych dotyczących społeczności roślin i zwierząt występujących w Alpach Szwajcarskich uzupełnianą przez wiele lat. Model posłużył do uzyskania potencjalnego zestawienia zbiorów zarówno roślin, jak i owadów. Dwa komponenty bioróżnorodności, cechy gatunkowe i prawdopodobieństwo wystąpienia gatunków, przetestowano odrębnie. Testy łączyły w sobie modele rozmieszczenia poszczególnych gatunków, modele makroekologiczne oraz różne podejścia do zbioru zasad biotycznych. Drugi test przeprowadzono na dwóch grupach owadów (motylach i konikach polnych), a następnie zbadano wpływ różnych technik na tworzenie prognoz występowania/niewystępowania dla poszczególnych gatunków. Przetestowano także połączenie nowych zasad dotyczących zbiorów ekologicznych w systemie, a ich skuteczność porównano z zasadą szeregowania prawdopodobieństwa (ang. probability ranking). Posłużenie się systemem pozwoliło wyciągnąć wnioski dotyczące mechanizmów grupowania się badanych społeczności i zasugerowało, które główne szlaki warto śledzić w ramach dalszych badań w zakresie modelowania na poziomie społeczności. Podkreśliło także znaczenie opracowania solidnych modeli poszczególnych gatunków w celu odbudowania społeczności. Modele o niskim standardzie nie będą zdolne dostarczyć odpowiednich informacji o potencjale ekologicznym gatunków, a sam system będzie wówczas stronniczy. Testy na licznych zbiorach danych wykazały, że system SESAM może posłużyć do odtworzenia składu społeczności. Potwierdziły także zastosowanie zasady szeregowania prawdopodobieństwa w doskonaleniu prognoz dotyczących społeczności, w przypadku wykrycia odchylenia. Nowe narzędzia analityczne opracowane przez zespół SESAM-ZOOL będą szczególnie przydatne dla osób zaangażowanych w ochronę środowiska, umożliwiając im zbadanie ewentualnych konsekwencji zmian bioróżnorodności w wyniku działalności człowieka. Dzięki nim sektor przemysłowy będzie mógł zbadać sposoby na złagodzenie ich wpływu na środowisko.
