近日，德国多个研究机构组成的联合研究团队成功利用智能手机的植物识别程序来记录和分析德国生态系统的变化，并通过与联邦自然保护局(BfN)多年积累的数据库进行比较分析，证实了该方法对于生物多样性和环境研究具有巨大潜力。
随手给植物拍张照，然后用智能手机的应用程序识别一下植物的种类和名称，让很多人乐此不疲的小应用，却可以为快速记录生物多样性的变化开辟新的途径。用于植物识别的智能手机应用程序，不仅可以识别植物种类，而且还可以记录大规模的生态模式。尽管受到应用程序用户行为的强烈影响，但它们与德国植物区系的长期观测结果非常吻合。这是德国一个联合研究团队的新成果，发表在近日的生态学核心期刊《描述生态学》上。
该研究团队分析了德国一个名为FloraIncognita的智能手机应用程序在2018年至2019年收集的数据。该程序可以快速识别4800多种植物物种。
研究人员认为，使用FloraIncognita应用程序在短短两年内获得的数据可用于推导德国的生态模型。通过与德国联邦自然保护局的数据库进行比较，研究人员发现，新的数据集可以反映各种环境因素对不同植物物种分布的影响，甚至可以与德国植物区系的长期观测结果相媲美。BfN的数据库是70多年来在5000多名专家的支持下创建的。
另一方面，对这两个数据集的直接比较还显示，在人口密度较低的情况下，例如农村地区，来自应用程序的数据集与常规长期观测的数据集还是有出入。作为研究的通讯作者和应用程序FloraIncognita的共同开发者，马克斯·普朗克生物地球化学研究所的亚娜·维尔德西博士说：“在某个地区，使用某个应用收集的数据量当然取决于那里有多少智能手机用户。”
此外，用户的兴趣也对所记录的植物种类有影响。与稀有和不显眼的物种相比，常见并且显眼的物种被识别的频率更高。维尔德西说：“通过该应用程序收集的植物观察结果反映了用户在自然界中看到的东西以及他们感兴趣的东西。”尽管有这些特殊性，但收集到的约90万个植物观察数据仍然有助于构建生物地理数据模型。研究人员认为，自动物种识别对生物多样性和环境研究的潜力巨大，随着此类应用程序用户的增加，未来将可以实时记录和分析全球生态系统的变化。
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