„Big Data“ und Analysen im großen Maßstab sind für die Biodiversitätsforschung entscheidend, um herauszufinden, wie Tier- und Pflanzenarten weltweit verteilt sind und wie Ökosysteme funktionieren. Daten gibt es überall: in Sammlungen, biologischen Fachbüchern und lokalen Datenbanken. Wie man diesen Wissensschatz am besten zusammenfügt, um ihn ins digitale Zeitalter zu überführen und für die Forschung nutzbar machen, haben Forscherinnen und Forscher der Universität Göttingen untersucht. Die Ergebnisse sind in der Fachzeitschrift PLOS Biology erschienen.

Biodiversitätsdaten können unterschiedliche Aspekte des Lebens beschreiben, zum Beispiel die geografische Verbreitung von Organismen, deren Abstammungsgeschichte, ökologische Eigenschaften oder Wechselwirkungen mit ihrer Umwelt. Hinzu kommt, dass jeder dieser Aspekte durch verschiedene Datentypen beschrieben werden kann. Manche Forscher charakterisieren etwa das Verbreitungsgebiet einer Art mit Hilfe einzelner Fundpunkte, andere mit Hilfe systematischer Zählungen oder regionaler Arten-Checklisten. Die einzelnen Datentypen unterscheiden sich dabei nicht nur in ihrer Verfügbarkeit, sondern können auch einen entscheidenden Einfluss auf die wissenschaftlichen Ergebnisse und Schlussfolgerungen haben. Aufgrund der zunehmenden Gefährdung von Arten und Ökosystemen müsse die Biodiversitätsforschung jedoch versuchen, möglichst viele Datenquellen gleichzeitig zu nutzen, um die komplexen Zusammenhänge in der Natur besser zu verstehen, fordern die Autoren.

Die Forscher belegen diesen Zusammenhang anhand von zwei Fallstudien, in denen sie globale Muster in der Wuchsform und Samengröße von Pflanzenarten auf Grundlage unterschiedlicher Datentypen modellieren. „Unsere Biodiversitätsmodelle werden besser, wenn wir alle verfügbaren Biodiversitätsdaten miteinander verknüpfen und so bestmöglich nutzen, aber ein konzeptionelles Verständnis über deren grundsätzliche Eigenschaften und gemeinsame Synergien fehlte bisher“, ergänzt Prof. Dr. Holger Kreft, Leiter der Abteilung.

Originalveröffentlichung: König, C. et al. Biodiversity data integration - The significance of data resolution and domain. PLOS Biology (2019). DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3000183

Quelle: Universität Göttingen