De ‘MESI’ database: (bijna) alle ‘global change’ experimenten op land samengebracht

Wetenschappers die willen bestuderen hoe ecosystemen reageren op klimaat- en andere verstoringen (vb. habitatfragmentatie, verhoogde beschikbaarheid van nutriënten), hebben daartoe een gereedschapskist met een aantal instrumenten tot hun beschikking. Eén van die instrumenten is het uitvoeren van experimenten. Bij een experiment worden in een groeikamer, een serre, of in een afgeschermd stukje ecosysteem, omgevingsvariabelen zoals de temperatuur, het atmosferische CO2-gehalte, de neerslag of de vruchtbaarheid van de bodem door de wetenschapper veranderd. Afhankelijk van het onderzoek, worden dan effecten van deze aparte of gecombineerde factoren gemeten op een waaier aan mogelijke responsen, zoals de biomassa en oogst van planten, de uitwisseling van CO2 tussen ecosysteem en atmosfeer, of gehaltes van voedingsstoffen aanwezig in de vegetatie.

Zulke experimenten leiden vaak tot interessante en nieuwe inzichten. Enkele voorbeelden uit de duizenden zijn: inschatten van het CO2-bemestingseffect op gewasoogsten, impacts van gesimuleerde extreme droogte op de koolstofbalans van een tropisch regenwoud, of observaties van een dalend gehalte aan plant-stikstof onder verhoogde atmosferische CO2, wat de voedingswaarde doet dalen en ook het bemestend effect van CO2 beperkt. Zo’n bevindingen uit individuele experimenten worden gerapporteerd in wetenschappelijke vakbladen.

Voorbeeld van een ‘global change’ experiment: simulatie van extreme droogte in een grasland in de Stubai Vallei, Oostenrijk op initiatief van Prof. Michael Bahn, Universiteit Innsbruck (Foto: Kevin Van Sundert, 2017).

Verschillende types ecosystemen op verschillende plaatsen reageren mogelijk verschillend op ‘global change’. Om algemenere uitspraken te kunnen doen op grote en zelfs wereldwijde schaal, hebben wetenschappers dan ook data nodig van een groot aantal verspreide experimenten. Ze kunnen die data verzamelen uit de originele publicaties, en eens de dataset compleet, syntheses maken met behulp van een statistische methode: de meta-analyse.

Telkens opnieuw die data gaan verzamelen uit de literatuur kost echter kostbare tijd. Tijd die wetenschappers in dit vakdomein minder nodig zullen hebben: onder leiding van de auteurs van deze blog nam een internationaal team van onderzoekers het zgn. ‘MESI’ initiatief, waarin data van duizenden experimenten werden verzameld en toegankelijk gepresenteerd in de vorm van een dynamische database die voor iedereen vrij beschikbaar is. Collega-wetenschappers kunnen vanaf nu de database niet enkel gebruiken als startpunt om hun favoriete onderzoeksvragen te beantwoorden, maar ook suggesties doen voor verbeteringen en uitbreidingen, of er zelf aan bijdragen. Het einddoel van dit initiatief is om synthesewerk veel efficiënter te maken, inclusief vergelijkingen met wiskundige modellen die worden gebruikt voor projecties van de toekomst. Dit zal ons begrip en de voorspelbaarheid van het functioneren van ecosystemen in een snel veranderende wereld sterk verbeteren.

Link naar de studie: doi.org/10.1111/gcb.16585

Ruimtelijke verspreiding van experimenten in de MESI database. Multifactoriële experimenten combineren twee of meer van de omgevingsvariabelen temperatuur, CO2, neerslag of bodemvruchtbaarheid.

KEVIN VAN SUNDERT en SARA VICCA

Geef een reactie

Vul je gegevens in of klik op een icoon om in te loggen.

WordPress.com logo

Je reageert onder je WordPress.com account. Log uit /  Bijwerken )

Twitter-afbeelding

Je reageert onder je Twitter account. Log uit /  Bijwerken )

Facebook foto

Je reageert onder je Facebook account. Log uit /  Bijwerken )

Verbinden met %s