Джерело: phys.org, переклад: Хроніки Обухова
Для виконання цих завдань учені використовують моделі розподілу видів, які визначають ареали на основі даних спостережень та кліматичних сценаріїв. Проте ці моделі часто мають серйозні обмеження, оскільки погано враховують невизначеність: якщо вид недостатньо описаний, кліматичні умови маловивчені або сама модель є неточною, то й прогнози виявляються хибними.
Коли такі прогнози використовують для формування державної політики або оцінки ефективності прийняття рішень, стає вкрай важливо визначати, коли саме результати можуть бути помилковими. Цю методологічну проблему вирішив професор кафедри біологічних наук Монреальського університету Тімоте Пуазо. У дослідженні, опублікованому в журналі Advances in Ecological Research, він адаптував добре відомий у машинному навчанні метод конформного прогнозування, який раніше не використовувався у дослідженнях біорізноманіття, щоб запропонувати новий підхід до картографування невизначеності екологічних сценаріїв.
Для демонстрації методу вчений використав дані спостережень за досить незвичним і вигаданим створінням — Бігфутом (також відомим як Сасквоч), великою волохатою міфічною істотою, яка, за переказами, мешкає в лісах Північної Америки, особливо на тихоокеанському північному заході. Пуазо пояснив, що під час розробки нових методів часто використовують симульовані дані, які є занадто чистими. Натомість спільнота, яка вірить в існування снігової людини, має базу даних усіх її нібито спостережень. Цей набір даних ідеально підійшов для експерименту, дозволивши продемонструвати роботу методу на реалістичних, хоч і ненаукових матеріалах, абстрагуючись від самої біології.
Новий підхід приділяє більше уваги вибору, який роблять користувачі сценаріїв. За словами Пуазо, дослідники тепер можуть самостійно обирати рівень невизначеності, з яким вони готові працювати. Якщо метою є виявлення інвазивного виду на ранній стадії або вжиття дуже дорогих заходів для захисту рідкісного виду, то ризики, які уряди готові терпіти, будуть різними. Крім того, розроблений метод дає змогу проектувати та картографувати невизначеність у майбутньому, що є критично важливим для довгострокового екологічного планування.
Намагаючись передбачити, як види реагують на зміну клімату, вчені зазвичай роблять ключове припущення: впевненість у моделях має зменшуватися, оскільки майбутній клімат усе більше відрізнятиметься від історичних умов. Проте проектування невизначеності на моделі Бігфута показало, що це припущення справджується не завжди. У дослідженні територій, де клімат мав змінитися найбільше, рівень невизначеності моделі не зростав пропорційно. Це свідчить про те, що сучасні екологічні моделі здатні узагальнювати дані для мінливого клімату, хоча й зберігають певну частину своєї початкової похибки.
