Nicht nur ein Bestimmungsbuch, sondern eine Forschungsmaschine in der Hosentasche: Ein Team unter der Leitung des Deutschen Zentrums für integrative Biodiversitätsforschung (iDiv) und der Universität Leipzig hat einen Algorithmus entwickelt, mit dem sich Beobachtungsdaten der App Flora Incognita analysieren lassen. Eine entsprechende Studie wurde jetzt im Fachblatt Methods in Ecology and Evolution veröffentlicht. Damit sollen jahreszeitliche Verschiebungen von Pflanzenmerkmalen im Zuge des Klimawandels analysiert werden können.

Durch das veränderte Auftreten von Merkmalen wie Austrieb oder Blüte können Rückschlüsse auf regionale Auswirkungen des Klimawandels gezogen werden, wie das frühzeitigere Einsetzen des Frühlings. Für eine valide Analyse sind aber große Mengen an Daten notwendig, die durch Pflanzenbestimmungs-Apps gewonnen werden können. Diese Apps dienen eigentlich als Bestimmungswerkzeug für Nutzende, können aber auch – in Kombination mit einem Orts- und Zeitstempel – zum Sammeln bürgerwissenschaftlicher Daten eingesetzt werden. Der jetzt vorgelegte Algorithmus ist in der Lage, große Mengen dieser Daten auf Verhaltensmuster von Pflanzen hin zu untersuchen.

Das Verfahren berücksichtige dabei auch, dass Beobachtungen von Nutzenden nicht immer synchron erfasst werden und in der Fläche ungleich verteilt seien. Die Bestimmungs-App Flora Incognita ist ebenfalls auf mitteldeutsche Forschung zurückzuführen. Sie wird seit 2014 vom Max-Planck-Institut für Biogeochemie in Jena und der Technischen Universität Ilmenau entwickelt. Auch der Deutsche Wetterdienst sammelt mit seiner WarnWetter-App phänologische Beobachtungen durch Nutzende.

flo