È noto che le piante rispondono ai cambiamenti stagionali mediante il germogliamento, l'aspetto delle foglie e la fioritura. Man mano che il cambiamento climatico si sviluppa, queste fasi fenologiche nel ciclo di vita delle piante – con accesso ai dati sui cambiamenti fenologici provenienti da molti luoghi diversi e in piante diverse – possono essere utilizzate per trarre conclusioni sugli effettivi impatti del cambiamento climatico.

Tuttavia, condurre tali analisi richiede una grande quantità di dati e la raccolta di dati su questa scala non sarebbe possibile senza l’aiuto di scienziati cittadini. “Il problema è che la qualità dei dati peggiora quando meno persone vengono coinvolte come scienziati cittadini e smettono di raccogliere dati”, afferma la prima autrice Karen Moura, ricercatrice presso l’Università di Lipsia e l’istituto iDev.

Applicazioni mobili come Flora Incognita possono aiutare a risolvere questo problema. L'app consente agli utenti di identificare piante selvatiche sconosciute in pochi secondi.

“Quando scatto una foto di una pianta utilizzando l'app, l'osservazione viene registrata con la posizione (esatta) e un timestamp”, spiega la coautrice Jana Waldchen dell'Istituto Max Planck di biochimica (MPI-BGC), che ha sviluppato l'app con i colleghi dell'Università di Ilmenau.

“Milioni di note botaniche datate sono state raccolte finora da diverse regioni.” I dati satellitari registrano anche dall’alto i fenomeni naturali di interi ecosistemi, ma non forniscono informazioni sui processi che avvengono sulla terra.

Le piante mostrano una risposta sincrona

I ricercatori hanno sviluppato un algoritmo basato su quasi 10 milioni di osservazioni di quasi 3.000 specie di piante identificate tra il 2018 e il 2021 in Germania dagli utenti di Flora Incognita. La ricerca è pubblicato Nella rivista Metodi in ecologia ed evoluzione.

Dai dati emerge che ogni singola pianta ha un proprio ciclo per quanto riguarda l'inizio della fase di fioritura o di crescita. Inoltre, gli scienziati sono stati in grado di dimostrare che il comportamento di gruppo deriva dal comportamento degli individui.

Da ciò, sono stati in grado di estrapolare modelli ecologici e studiare come questi modelli cambiano con le stagioni. Ad esempio, gli ecosistemi dei fiumi differiscono da quelli delle montagne, dove gli eventi fenologici iniziano più tardi.

L'algoritmo tiene conto anche delle tendenze osservative degli utenti di Flora Incognita, la cui raccolta dei dati non è sistematica. Ad esempio, gli utenti registrano più osservazioni nei fine settimana e nelle aree densamente popolate.

“Il nostro metodo è in grado di isolare automaticamente questi effetti dai modelli ambientali”, spiega Karen Mora. “La mancanza di osservazioni non significa necessariamente che non possiamo registrare la sincronia. Naturalmente, ci sono pochissime osservazioni in pieno inverno, ma ci sono inoltre pochissime piante che “si possono osservare in quel periodo”.

È noto che i cambiamenti climatici causano cambiamenti stagionali, ad esempio la primavera che arriva sempre prima. L’impatto di ciò sulla relazione tra piante e insetti impollinatori, e quindi sulla sicurezza alimentare, rimane oggetto di ulteriori ricerche.

Il nuovo algoritmo può ora essere utilizzato per analizzare meglio gli effetti di questi cambiamenti sul mondo vegetale.