隨著全球溫度的變化和季節的發展，一個新的移動應用程序，隱身植物群作為監測氣候變化對植物生命的影響的關鍵工具。
該應用程序是由萊比錫大學和IDIV的研究人員開發的，旨在通過允許用戶立即識別野生植物來推動生物多樣性研究，從而為龐大的生態觀察數據庫做出了貢獻。
介紹植物植物incognita：一種追踪氣候變化效果的植物應用程序
研究小組指出，植物會因季節性轉變而發生可預測的生活週期變化。隨著氣候變化改變了這些物候階段，來自不同位置和植物物種的綜合數據對於理解其影響至關重要。
正如萊比錫大學和IDIV研究員Karin Mora強調的那樣，這需要大量數據收集，通常是由公民科學家促進的。
諸如Flora Incognita之類的應用程序通過使用戶能夠用簡單的照片迅速識別野生植物來提供解決方案。由MPI-BGC和Tu Ilmenau的同事JanaWäldchen開發，該應用程序記錄了時間戳和精確位置的觀察結果。
這種眾包方法積累了數百萬的觀察結果，補充了衛星數據，這些數據提供了更廣泛的生態系統物候洞察，但缺乏地面細節。
研究人員創建的算法利用了2018年至2021年間德國植物園使用者記錄的近3,000種植物物種的近1000萬個觀察結果。這些數據表明，每種植物都有啟動開花或生長階段的獨特時機。
此外，科學家證明，集體生態模式來自單個行為，使他們能夠分析季節性變化。例如，河流附近的生態系統表現出與山區相比，季節性事件後來開始。
該算法還考慮了缺乏系統性的Flora Incognita用戶的不同數據收集習慣。例如，用戶傾向於在周末和人口稠密的地區提交更多的觀察結果。
卡林·莫拉（Karin Mora）澄清說，他們的方法可以自動將這些影響與生態模式區分開。她還聲稱，在某些時期（例如冬季）的觀察結果較少，不會阻礙它們捕獲同步的能力，因為在此期間，植物的可見性自然受到限制。
氣候變化對季節的影響
氣候變化加速了季節性的過渡，春季每年早些時候到來。研究繼續這些轉變如何影響植物啟示的關係對糧食安全至關重要。
該算法最終有助於分析跨植物社區的這些影響，希望更好地了解對環境變化的生態反應。
該算法最終有助於分析跨植物社區的這些影響，希望更好地了解對環境變化的生態反應。 Flora Incognita的作用超出了識別範圍，可以通過全面的數據收集來支持生態研究。
通過授權用戶無縫貢獻數據，該應用程序旨在在氣候不確定性的情況下增強監視工作並為保護策略提供信息。研究小組的發現是出版在《生態與進化》中的期刊方法中。
