Новый статистический метод улучшит прогнозирование распространения редких видов

Местные сотрудники еженедельно проверяли ловушки Малеза, которые собирают летающих насекомых. Эти образцы легли в основу набора данных по Мадагаскару, использованного в исследовании. Автор: Брайан Л. Фишер

Международная группа исследователей разработала новый статистический подход CORAL (Common to rare transfer learning) для совместного моделирования распределения миллионов видов. Метод, описанный в журнале Nature Methods, значительно улучшает прогнозы для редких видов, которые ранее было сложно моделировать.

«Важно собирать информацию о распространении и требованиях к среде обитания редких видов, чтобы понимать текущее состояние и изменения в биоразнообразии. Для этого нужны модели, которые могут точно прогнозировать, как, например, климатические факторы или изменения в землепользовании повлияют на виды, по которым у нас есть всего несколько наблюдений», — говорит профессор Оцо Оваскайнен из Университета Ювяскюля.

Метод CORAL заимствует информацию из базовой модели распространенных видов, что позволяет статистически эффективно моделировать даже самые редкие виды, комбинируя информативную априорную модель с ограниченными доступными данными по каждому редкому виду.

Профессор Дэвид Дансон из Университета Дьюка пояснил: «Мы продемонстрировали, что CORAL приводит к значительному улучшению прогнозирования и анализа на примере данных ДНК-метабаркодирования из Мадагаскара, включающих 255 188 видов членистоногих, обнаруженных в 2874 образцах».

Профессор Брайан Фишер из Калифорнийской академии наук, руководивший сбором данных на Мадагаскаре, отметил, что новый подход позволил понять влияние климатических и эволюционных факторов на встречаемость видов и сезонные вариации.

В настоящее время профессор Оваскайнен руководит уникальным международным исследованием, в котором разнообразие природы картируется одновременно в более чем 450 точках по всему миру. Проект, включающий сбор миллионов фотоснимков с фотоловушек и миллиардов последовательностей ДНК, завершится в марте 2026 года.