Se for deg at våren endelig har kommet, og du planlegger helgen. Værmeldingen ser bra ut. Du kan dra til stranden - men hva om den er stengt på grunn av en algeoppblomstring? Kanskje du kan ta en tur - blir bladene ute ennå? Hva kan være i blomster? Kommer trekkfuglene tilbake? Åh, og du hørte at i fjor var dårlig for flått - blir denne våren bedre eller verre?
Vi tar alle værmeldinger for gitt, så hvorfor er det ikke en 'naturprognose' for å svare på disse spørsmålene? Gå inn i det nye vitenskapelige feltet for økologisk prognosering. Økologer har lenge søkt å forstå den naturlige verdenen, men først nylig har de begynt å tenke systematisk om prognoser.
Mye av den nåværende forskningen innen økologisk prognoser er fokusert på langsiktige anslag. Den vurderer spørsmål som spiller ut over flere tiår til århundrer, for eksempel hvordan arter kan skifte rekkevidde som svar på klimaendringer, eller om skog vil fortsette å ta opp karbondioksid fra atmosfæren.
I en ny artikkel som jeg var forfatter med 18 andre forskere fra universiteter, private forskningsinstitutter og US Geological Survey, argumenterer vi imidlertid for at å fokusere på prognoser på nær sikt over dager, årstider og år vil hjelpe oss å forstå bedre, administrere og bevare økosystemer. Å utvikle denne evnen ville være en vinn-vinn for både vitenskap og samfunn.
En "rød tidevann" -blomstring av Karenia brevis, en giftig mikroorganisme som kan forårsake fiskedreper og forgifte mennesker som spiser forurenset skalldyr. Forskere bruker satellittbilder og prøvetaking av vann for å forutsi skadelige algeoppblomstringer og andre kortsiktige økologiske fenomener. (Chase Fountain / Texas Parks & Wildlife) **********
Utover å hjelpe folk med å planlegge helgene, vil økologiske prognoser forbedre beslutningen i jordbruk, skogbruk, fiskeri og andre næringer. De vil hjelpe private grunneiere, lokale myndigheter og statlige og føderale etater bedre å administrere og bevare våre land, vann og kystlinjer, for eksempel ved å advare om hendelser som skadedyrutbrudd og skadelige algeoppblomstringer. De vil forbedre folkehelsen gjennom bedre prognoser for utbrudd av smittsomme sykdommer og bedre planlegging i påvente av hungersnød, villfyr og andre naturkatastrofer.
Økologiske prognoser vil også utdype vår forståelse av verden rundt oss og hvordan menneskelige aktiviteter endrer den. Prognoser formaliserer syklusen mellom prediksjon og testing som er kjernen i den vitenskapelige metoden, og gjentar den på en mye raskere syklus. Det kan fremskynde funnstempoet i miljøvitenskapene på dette kritiske tidspunktet for rask miljøendring.
Værvarsel ved National Oceanic and Atmospheric Administration har forbedret seg kontinuerlig og dramatisk siden begynnelsen av numerisk værvarsel på 1950-tallet (100 = perfekt poengsum, 0 = tilfeldig). Den økende nøyaktigheten over tid har blitt tilskrevet flere data, raskere datamaskiner og bedre verktøy for å bringe data inn i modeller hver dag. Synergien mellom disse faktorene har stadig avansert vår forståelse av atmosfæren og forbedrede værmodeller. (Tilpasset fra NOAA, CC BY-ND) **********
Big data driver mange av fremskrittene innen økologisk prognoser. I dag har økologer flere størrelsesordrer sammenlignet med for bare et tiår siden, takket være vedvarende offentlige midler til grunnleggende vitenskap og miljøovervåking. Denne investeringen har gitt oss bedre sensorer, satellitter og organisasjoner som National Ecological Observatory Network, som samler inn data av høy kvalitet fra 81 feltsteder over hele USA og Puerto Rico. Samtidig har kulturskift mellom finansieringsbyråer, forskningsnettverk og tidsskrifter gjort at dataene er mer åpne og tilgjengelige.
Digitale teknologier gjør det mulig å få tilgang til denne informasjonen raskere enn tidligere. Feltnotatbøker har gitt vei for nettbrett og cellenettverk som kan streame nye data til superdatamaskiner i sanntid. Beregningsfremgang lar oss bygge bedre modeller og bruke mer sofistikerte statistiske metoder for å produsere prognoser.
**********
Hittil har økologisk prognosering ikke holdt tritt med fremskritt innen data og teknologi. I artikkelen vår legger vi ut et veikart for å akselerere feltet ved å takle flaskehalsene som bremser oss.
Noen av disse flaskehalsene er tekniske, for eksempel bedre å integrere datastrømmene som nå er tilgjengelige fra mange forskjellige kilder, for eksempel feltstudier, sensornettverk og satellittobservasjoner.
Andre utfordringer involverer menneskelige valg. Økologer trenger å bruke mer tid på toveiskommunikasjon med interessenter, i stedet for bare å skyve ut den nyeste forskningen til beslutningstakere. Og vi trenger bedre måter å overføre moderne forskning fra universiteter til byråer og privat industri.
Det mest begrensende er kanskje at økologer tradisjonelt ikke har blitt lært å predikere konsepter og metoder. Men som jeg har skrevet, denne situasjonen er i endring. Det er nå sommerverksteder og et økende antall universitetskurs i økologisk prognoser. Prediksjon fører til nye teorier som tar sikte på å forene forskjellige deler av økologi.
**********
I begynnelsen av numerisk værvarsling på 1950-tallet sto forskere ved National Weather Service overfor et valg. De kunne enten vente med å starte prognoser til den underliggende forskningen, modellene og verktøyene ble forbedret, eller fortsette med å lage prognoser og lære ved å gjøre. De valgte den andre veien. Det viste seg vanskeligere enn forventet - men hadde de ventet, ville de sannsynligvis ha mislyktes fordi de ville gått glipp av et kritisk vindu da eksperter og byråer var villige til å gjøre store investeringer i denne innsatsen.
Til nå har økologer generelt holdt seg til den første, mer konservative banen. Men i denne tiden med raske miljøendringer har samfunnets behov og teknologisk kapasitet for prognoser aldri vært større. Prognosene vil ikke alltid være riktige, spesielt ikke når feltet utvikler seg, men fiasko er en del av læringen. Tiden for økologer å starte prognoser er nå.
Denne artikkelen ble opprinnelig publisert på The Conversation.
Michael Dietze, førsteamanuensis i jord og miljø, Boston University
