biomes: An R package for reproducible occurrence-to-biome classification using 31 global biome schemes

Auf einer Weltkarte wird das Land oft in breite, weitreichende Vegetationszonen unterteilt. Diese Zonen, bekannt als Biome, sind die großen ökologischen Nachbarschaften unseres Planeten und reichen von den dichten, feuchten Regenwäldern der Tropen über die trockenen, offenen Savannen bis hin zu den gefrorenen Weiten der Polarregionen. Wissenschaftler nutzen diese Kategorien, um zu verstehen, wie das Leben über den Globus verteilt ist, wie sich Arten an ihre Umgebungen anpassen und wie sich Ökosysteme in der Zukunft verändern könnten. Es gibt jedoch ein erhebliches Problem mit der Art und Weise, wie diese Zonen derzeit definiert sind. Genau wie verschiedene Kartografen die Grenzen eines Landes auf unterschiedliche Weise ziehen könnten, haben Ökologen Dutzende verschiedener Karten für diese Biome erstellt. Einige Karten konzentrieren sich auf das Klima, das das Pflanzenwachstum antreibt, andere auf die physische Gestalt der Vegetation und wieder andere darauf, wie Menschen die Landschaft verändert haben. Da diese Karten oft uneinig darüber sind, wo ein Biom endet und ein anderes beginnt, haben Forscher häufig Schwierigkeiten, die richtige Karte für ihre spezifische Fragestellung auszuwählen. Diese Unsicherheit kann zu Verwirrung führen, etwa wenn eine Studie versehentlich eine Karte verwendet, die genau jene Muster verzerrt, die sie eigentlich messen will, oder wenn verschiedene Wissenschaftler, die dieselbe Gruppe von Tieren oder Pflanzen untersuchen, zu widersprüchlichen Schlussfolgerungen gelangen, nur weil sie unterschiedliche Definitionen der Welt um sie herum verwendet haben.

Um diese Verwirrung zu lösen, hat ein Team von Forschern ein neues digitales Werkzeug namens biomes-Paket entwickelt, das darauf ausgelegt ist, Ordnung in diese chaotische Landschaft der Karten zu bringen. Der Kern ihrer Arbeit ist eine Sammlung von einunddreißig verschiedenen globalen Biom-Schemata, die alle standardisiert und für die Verwendung innerhalb der Programmiersprache R – einem Standardwerkzeug der ökologischen Datenanalyse – vorbereitet wurden. Anstatt Wissenschaftlern vorzuschreiben, diese verschiedenen Karten manuell herunterzuladen, zu bereinigen und auszurichten, bietet das Paket sie in einem einzigen, harmonisierten Format an. Viel wichtiger ist, dass das Paket nicht nur die Karten anbietet, sondern auch eine Methode, um zu entscheiden, welche Karte am besten für eine bestimmte Studie geeignet ist. Die Forscher entwickelten einen Workflow, der eine Liste der Orte, an denen eine Art gefunden wurde, nimmt und diese gegen alle verfügbaren Karten testet. Er bewertet dann diese Karten basierend darauf, wie gut sie zu den Daten passen, und sucht nach dem Schema, das die meisten Datensätze erfasst und gleichzeitig zwischen den verschiedenen Arten von Umgebungen unterscheidet, die die Art tatsächlich besiedelt. Dieser Ansatz ermöglicht es Forschern, von der bloßen Wahl einer vertrauten Karte abzurum und stattdessen diejen Weise zu wählen, die mathematisch und konzeptionell am besten für ihre spezifische Forschungsfrage geeignet ist.

Das Team demonstrierte die Leistungsfähigkeit dieses neuen Systems durch die Anwendung auf eine Pflanzengruppe, die als Bombacoideae bekannt ist, eine Unterfamilie, zu der die berühmte Affenbrotbaum-Art (Baobab) und der Kapokbaum gehören. Sie sammelten über 17.000 registrierte Standorte für 185 verschiedene Arten innerhalb dieser Gruppe. Als sie ihre Daten durch den biomes-Workflow laufen ließen, wertete das System die einunddreißig verfügbaren Karten aus und identifizierte – nachdem es diejenigen herausgefiltert hatte, die sich auf Vegetationstypen konzentrierten – eine spezifische historische Karte von Ramankutty und Foley als die beste Übereinstimmung. Diese Karte, die rekonstruiert, wie die natürliche Vegetation ohne menschliche Einflüsse ausgesehen hätte, sortierte die Pflanzendaten erfolgreich in aussagekräftige Kategorien ein. Die Analyse ergab, dass fast die Hälfte aller registrierten Pflanzen und die überwiegende Mehrheit der Arten in tropischen immergrünen Wäldern zu finden waren. Ein weiterer bedeutender Teil wurde in Savannen gefunden. Diese Ergebnisse deckten sich mit dem, was Wissenschaftler bereits aus früheren Studien vermuteten, und bestätigten, dass die Gruppe tatsächlich zwischen Wald- und Savannen-Umgebungen aufgeteilt ist. Durch die Verwendung des biomes-Pakets konnten die Forscher dieses bekannte Muster schnell und transparent reproduzieren, ohne komplexen, benutzerdefinierten Code schreiben oder die Daten manuell kuratieren zu müssen.

Der Wert dieser Arbeit liegt in ihrer Fähigkeit, die Wahl einer Biom-Karte zu einer bewussten, datengesteuerten Entscheidung zu machen statt zu einer Gewohnheit. Vor diesem Werkzeug könnte ein Forscher eine Karte gewählt haben, nur weil es die erste war, die er fand, oder weil es diejenige war, die alle anderen verwendeten, was potenziell Fehler einführte, wenn diese Karte nicht mit seinem spezifischen Untersuchungssystem übereinstimmte. Das neue Paket stellt sicher, dass die gewählte Karte diejenige ist, die die meisten Datenpunkte der Studie abdeckt und gleichzeitig genügend Details liefert, um die Unterschiede zwischen den Umgebungen aufzuzeigen. Es bewältigt die unordentliche Realität wissenschaftlicher Daten, wie etwa Datensätze, die auf Küstenlinien oder Inseln liegen, die einige Karten ignorieren, indem es ihnen einen klaren Status zuweist, anstatt sie einfach zu verlieren. Das System ist schnell, verarbeitet tausende von Datensätzen in Sekunden und erzeugt klare Visualisierungen, die zeigen, wo genau sich die Pflanzen im Verhältnis zu den gewählten Biom-Grenzen befinden. Indem es eine standardisierte Möglichkeit bietet, diese einunddreißig verschiedenen Arten, die weltweite Vegetation zu betrachten, zugänglich zu machen und zu vergleichen, hilft das biomes-Paket dabei, dass die ökologische Forschung reproduzierbarer, genauer und besser auf die spezifischen Fragen zugeschnitten ist, die Wissenschaftler zu beantworten versuchen.