Kontakt med oss

Kunstig intelligens

Datamodelleringsprogram hjelper korallrevbevaringsarbeidet

mm

Et team av forskere ved University of British Columbia Okanagan har utviklet et datamodelleringsprogram som hjelper forskere å forutsi effekten av klimaskader og eventuelle restaureringsplaner på korallrev over hele verden.

Ifølge Dr. Bruno Carturan er dette et avgjørende skritt i kampen mot klimaendringene, som dreper mange korallarter og bidrar til kollapsen av hele korallrevsøkosystemer. Med det sagt er korallrevene ekstremt komplekse, noe som gjør det vanskelig å studere virkningen av ødeleggelse og regenerering av dem.

Problem med eksperimenter fra den virkelige verden

Eksperimenter i den virkelige verden er ikke praktiske siden de vil kreve at forskere manipulerer og forstyrrer store områder med rev, korallkolonier og planteetere. De vil da måtte overvåke eventuelle strukturelle endringer og mangfold over flere år.

Dr. Carturan har nylig avsluttet sine doktorgradsstudier ved Irving K. Barber Fakultet for naturvitenskap.

"Uødvendig å si, å utføre eksperimenter som vil forstyrre naturlige korallrev er uetisk og bør unngås, mens bruk av store akvarier er rett og slett umulig," sier Dr. Carturan. "Av disse grunnene har det aldri blitt utført slike eksperimenter, noe som har hindret vår kapasitet til å forutsi korallmangfoldet og den tilhørende motstandskraften til revene."

Dr. Caturans siste forskning ble publisert i Grenser i økologi og evolusjon.

Opprette korallfellesskap

Han brukte modeller for å lage 245 korallsamfunn, der hver av dem har et unikt sett med ni arter og okkuperer en overflate på 25 kvadratmeter. Modellene ble designet for å representere korallkolonier og de forskjellige algeartene som vokser, konkurrerer og reproduserer sammen mens de blir påvirket av klimaet.

Dr. Caturan sier at alle nøkkelkomponentene i modellene, inkludert artens egenskaper, er informert av allerede eksisterende, virkelige data fra 800 forskjellige arter.

Teamet simulerte ulike scenarier som sterke bølger eller intens varme før de målte hver modellrevs motstandskraft. De noterte eventuelle skader, gjenopprettingstid og kvaliteten på habitatet 10 år etter forstyrrelsen.

Disse simuleringene og scenariene førte til at teamet oppdaget at mer varierte samfunn var mest motstandsdyktige, noe som betyr at de var bedre til å komme seg etter skader og hadde bedre habitatkvalitet 10 år etter forstyrrelsene.

"Det er mer sannsynlig at flere forskjellige samfunn har visse arter som er svært viktige for motstandskraft," sa Dr. Carturan. "Disse artene har spesielle egenskaper - de er morfologisk komplekse, konkurransedyktige og med god kapasitet til å komme seg. Når de var til stede i et samfunn, opprettholdt eller økte disse artene kvaliteten på habitatet etter forstyrrelsen. I motsetning til dette var samfunn uten disse artene ofte dominert av skadelige alger på slutten.»

Han sier også at korallmangfoldet bestemmer styrken og fremtidig helse til korallrevene.

"Det som er unikt med vår studie er at resultatene våre gjelder for de fleste korallsamfunn i verden. Ved å måle effekten av mangfold på motstandskraft i mer enn 245 forskjellige korallsamfunn, overlapper mangfoldet sannsynligvis det faktiske korallmangfoldet som finnes i de fleste rev.»

Den nye studien gir også et rammeverk for å lykkes med å administrere disse økosystemene og bistå med restaurering av korallrev ved å avsløre hvordan korallsamfunnenes motstandskraft kan håndteres med etablerte kolonier av arter med komplementære egenskaper.

"Det er en veldig ekte og trist konklusjon at vi en dag kan miste disse viktige artene," konkluderer Dr. Carturan. "Vår modell kan brukes til å eksperimentere og kanskje avgjøre om tap av disse artene kan kompenseres av noen andre, mer motstandsdyktige, som vil forhindre at revene eventuelt kollapser."

Alex McFarland er en AI-journalist og skribent som utforsker den siste utviklingen innen kunstig intelligens. Han har samarbeidet med en rekke AI-startups og publikasjoner over hele verden.