Un model statistic nou ajută cercetătorii să identifice speciile „invizibile” din ecosisteme

Un model statistic nou ajută cercetătorii să identifice speciile „invizibile” din ecosisteme

**Cercetătorii din SUA dezvoltă un nou instrument statistic pentru evaluarea exactă a diversității ecosistemelor**

O echipă de cercetători americani a creat un instrument statistic destinat să estimeze cu o acuratețe sporită numărul real de specii dintr-un ecosistem, incluzând și speciile care pot fi omise în studiile de teren. Această descoperire are potențialul de a îmbunătăți monitorizarea biodiversității și de a evalua efectele schimbărilor de mediu asupra habitatelor naturale.

**Dificultățile ecologiei în estimarea diversității**

O provocare semnificativă în ecologia contemporană este estimarea diversității reale a speciilor într-un habitat specific. Inventarierea completă a faunei și florei se dovedește a fi dificilă, multe specii fiind rare sau greu de observat. Stabilirea unui număr exact al speciilor „ascunse” a fost nu doar o preocupare continuă, ci și o necesitate urgentă pentru cercetători.

**O metodă inovatoare bazată pe modelare ierarhică bayesiană**

Dezvoltată de cercetători de la The University of Toledo, U.S. Geological Survey Great Lakes Science Center și Wittenberg University, noua metodă denumită „A Bayesian Hierarchical Modeling Approach for Species Diversity in Ecology” combină un cadru matematic utilizat încă din anii 1940 cu tehnici moderne de calcul și analiză statistică. Instrumentul permite estimarea nu doar a numărului total de specii, ci și a distribuției indivizilor între acestea.

**Un pas înainte în înțelegerea ecosistemelor**

Conform coordonatorului studiului, Song S. Qian, această metodă oferă o imagine mai detaliată asupra stării ecosistemelor. Pe lângă numărarea simplă a speciilor, instrumentul evaluează simultan și abundența și distribuția acestora, oferind o perspectivă extinsă asupra sănătății ecosistemelor.

**Testări și aplicații practice**

Metoda a fost testată cu succes atât pe seturi de date simulate, cât și pe baze de date istorice reale, demonstrându-și precizia și eficiența. De asemenea, modelul poate integra date din diverse studii similare, identificând tendințe ecologice pe termen lung și regional. Specialiștii anticipă că noul instrument va deveni esențial în monitorizarea efectelor negative generate de poluare, schimbări climatice sau pierderea habitatelor naturale, facilitând astfel o evaluare mai exactă a stării ecosistemelor.

**Concluzii**

Identificarea și înțelegerea biodiversității reale devine astfel mai accesibilă, oferind cercetătorilor oportunitatea de a evalua cu precizie riscurile și sănătatea ecosistemelor. Acest avans metodologic ar putea reprezenta un pas semnificativ în conservarea și gestionarea durabilă a biodiversității la nivel global.