Источник: phys.org, перевод: Хроники Обухова
Для выполнения этих задач ученые используют модели распределения видов, которые определяют ареалы на основе данных наблюдений и климатических сценариев. Однако эти модели часто имеют серьезные ограничения, поскольку плохо учитывают неопределенность: если вид недостаточно описан, климатические условия малоизучены или сама модель является неточной, то и прогнозы оказываются ошибочными.
Когда такие прогнозы используют для формирования государственной политики или оценки эффективности принятия решений, становится крайне важно определять, когда именно результаты могут быть ошибочными. Эту методологическую проблему решил профессор кафедры биологических наук Монреальского университета Тимоте Пуазо. В исследовании, опубликованном в журнале Advances in Ecological Research, он адаптировал хорошо известный в машинном обучении метод конформного прогнозирования, который ранее не использовался в исследованиях биоразнообразия, чтобы предложить новый подход к картографированию неопределенности экологических сценариев.
Для демонстрации метода ученый использовал данные наблюдений за довольно необычным и вымышленным созданием - Бигфутом (также известным как Сасквоч), большим мохнатым мифическим существом, которое, по преданию, обитает в лесах Северной Америки, особенно на тихоокеанском северо-западе. Пуазо объяснил, что при разработке новых методов часто используют симулированные данные, которые являются слишком чистыми. Зато сообщество, которое верит в существование снежного человека, имеет базу данных всех его якобы наблюдений. Этот набор данных идеально подошел для эксперимента, позволив продемонстрировать работу метода на реалистичных, хоть и ненаучных материалах, абстрагируясь от самой биологии.
Новый подход уделяет больше внимания выбору, который делают пользователи сценариев. По словам Пуазо, исследователи теперь могут самостоятельно выбирать уровень неопределенности, с которым они готовы работать. Если целью является выявление инвазивного вида на ранней стадии или принятие очень дорогих мер для защиты редкого вида, то риски, которые правительства готовы терпеть, будут разными. Кроме того, разработанный метод позволяет проектировать и картографировать неопределенность в будущем, что является критически важным для долгосрочного экологического планирования.
Пытаясь предсказать, как виды реагируют на изменение климата, ученые обычно делают ключевое предположение: уверенность в моделях должна уменьшаться, поскольку будущий климат все больше будет отличаться от исторических условий. Однако проектирование неопределенности на модели Бигфута показало, что это предположение оправдывается не всегда. В исследовании территорий, где климат должен был измениться больше всего, уровень неопределенности модели не рос пропорционально. Это свидетельствует о том, что современные экологические модели способны обобщать данные для меняющегося климата, хотя и сохраняют определенную часть своей изначальной погрешности.
