Innováció

Új modellkiértékelési módszerek az éghajlatváltozás hatásainak elemzésére

A HUN-REN Ökológiai Kutatóközpont (HUN-REN ÖK) kutatói olyan új modellkiértékelési mérőszámokat fejlesztettek, amelyek segítségével biztosabb kép nyerhető az éghajlatváltozás természetes élővilágra kifejtett várható hatásáról. A kutatást bemutató tanulmány és a hozzá kapcsolódó szoftvercsomag a rangos Ecological Modelling folyóiratban jelent meg.

A globális éghajlatváltozás nem csak a mező- és erdőgazdaságot állítja nagy kihívások elé, hatásaival éppúgy meg kell küzdenie a természetben előforduló növény- és állatfajoknak. Ahhoz, hogy hatékonyan lehessen segíteni a fajok alkalmazkodását és így a túlélését, ismerni kell az éghajlatváltozás fajokra kifejtett hatását. Ebben segítenek a prediktív elterjedési modellek, amelyekkel a kutatók megpróbálják előrejelezni, hogy egy faj által potenciálisan elfoglalható terület összezsugorodik-e, vagy esetleg például északabbra tolódik.

Forrás: pixabay.com

Némelyik modell megbízhatóbb a többinél, így annak az előrejelzésére bátrabban támaszkodhatnak a szakemberek a természetvédelmi, élőhely-helyreállítási és egyéb, természetet támogató döntések meghozatalánál. Az elterjedési modellek kiértékelésére, a megbízhatóságuk mértékének megállapítására leggyakrabban alkalmazott mérőszámokat (mint amilyen pl. az AUC és a maxTSS nevű metrika) a szakirodalomban széles körben kritizálják, ám jobb híján továbbra is ezeket használják a modellező szakemberek.

A HUN-REN ÖK négy kutatója Somodi Imelda és Bede-Fazekas Ákos vezetésével olyan modelljósági mérőszámot, pontosabban egész mérőszámcsaládot alkotott, amely – reményeik szerint – kiválthatja az ezidáig használtakat. A publikáció mellé egy szoftvercsomagot is fejlesztettek, amely az ökológia, biológia – és számos további tudományág – területén széles körben használt R statisztikai programkörnyezetben végzi el könnyen és gyorsan a modell kiértékelését. Az új mérőszámok a modell előrejelzéseit nem a megszokott, kétféle kategóriába (hibás vagy jó) sorolják, hanem egy harmadik, köztes kategóriát is bevezetnek, amely a bizonytalan előrejelzést tükrözi. Ezáltal az új modelljósági mérőszámok árnyaltabb képet tudnak festeni a modell megbízhatóságáról.

Közleményükben a kutatók nem csak bemutatták az új mérőszámokat, hanem valós adatokon (Magyarország természetes növényzeti típusain) és virtuális fajokon is tesztelték azokat összehasonlítva a hagyományos metrikákkal. Az eredmények meggyőzőek: az új mérőszámok a modellek olyan jellemzőit tudták feltárni, amelyekre a hagyományos mérőszámok nem voltak képesek. A magyar kutatók munkája a gyakorlati alkalmazás által kifejtett hatásnak köszönhetően számottevő lehet. Elég csak azokra az előrejelzésekre gondolni, amelyek az utóbbi években sokkolták társadalmunkat! Például a kávécserje századvégi kipusztulását jelző tudományos közlemények is prediktív elterjedési modellekre támaszkodtak, melyek kiértékeléséhez a már említett, AUC nevű hagyományos modelljósági mérőszámot használták. Akkor még nem álltak rendelkezésre a HUN-REN ÖK kutatói által egyszerűen csak megbízhatóságnak (confidence) és következetességnek (consistency) elkeresztelt új metrikák, amelyekkel felelősebb döntés hozható arról, hogy e modellek jók-e, és így az általuk készített előrejelzéseknek érdemes-e hinni. A HUN-REN ÖK kutatói most azon munkálkodnak, hogy az új mérőszámcsalád bekerüljön a tudományos köztudatba, és az új prediktív elterjedési modellek kiértékelésekor mind szélesebb körben használják.

agrotrend.hu / HUN-REN

Tovább olvasom

Támogatók

 
Vendéglátó partnerünk
La’ Róna Bisztró és Borbár
Fiatal Gazda kategóriatámogató
Lidea Hungary Kft.
Főtámogató
Limagrain Hungária Kft.
Szakmai partner
Nemzeti Agrárgazdasági Kamara
Szakmai partner
Nyakas Farm
Partner
Magyar Növényvédelmi Szövetség
Kertészet kategóriatámogató
Délalföldi Kertészek Szövetkezete
Szántóföldi növénytermesztés kategóriatámogató
Agro Masters Hungary Kft.
Szervező
Agrotrend Csoport Zrt.
Agrárinnováció kategóriatámogató
Greenman Kft
Állattenyésztés kategóriatámogató
Bonafarm Zrt.
Növényvédelem kategóriatámogató
Kwizda Agro Hungary Kft
Borászati partner
Koch Borászat Kft.
Feldolgozó-élelmiszeripar kategóriatámogató
Master Good Kft.
A Jövő Agrárszakembere kategóriatámogató
Mc’donalds
Erdőgazdálkodás kategóriatámogató
MEGOSZ
ÖKO gazdálkodás kategóriatámogató
Debreceni Egyetem
Autós partner
WALLIS MOTOR PEST
A közönségdíj támogatója
Agrármarketing Centrum
A különdíj támogatója
Erste Bank Hungary Zrt.
 
Hirdetés

Fókuszban

Hirdetés
Hirdetés
Hirdetés

Facebook

Hirdetés