Bloginlägg av Ute Bradter, Mari Jönsson och Tord Snäll
This blog post is available in English
Opportunistiskt insamlade artobservationer av frivilliga, så kallade medborgarforskningsdata, blir alltmer tillgängliga. Dessa data har potentialen att fylla ett databehov för olika regioner i världen och arter för vilka få andra data är tillgängliga.
I Sverige har över 60 miljoner artobservationer samlats in av frivilliga i Artportalen – ett imponerande antal med tanke på att Sverige har en befolkning på cirka 10 miljoner människor och att webbplatsen endast har funnits sedan år 2000. För fågelskådare (eller växt-, svamp-, andra djurentusiaster), är Artportalen en bra hemsida att bokmärka om man vill ha lite hjälp med att hitta arter eller tycker om att titta på vackra bilder på arter. Globalt samlas ett stort antal sådana uppgifter för artförekomst i Global Biodiversity Information Facility. Med tanke på den mängd data som medborgarforskare kan tillhandahålla för områden med få andra data är det viktigt att utvärdera om de kan användas för att tillförlitligt besvara frågor inom grundläggande ekologi eller naturvård.
Potentiella problem med opportunistiskt insamlade artobservationer
Opportunistiskt insamlade artobservationer saknar inte problem när det gäller att besvara forskningsfrågeställningar. Eftersom det inte finns något systematiskt provtagningsprotokoll kan artobservationerna rapporteras fritt varhelst rapportören önskar. Följaktligen tenderar observationer från populära eller lättillgängliga platser, till exempel nära städer, att vara överrepresenterade, medan det finns färre observationer från mer avlägsna platser. Artobservationerna har därmed ofta en skev geografisk täckning. De är resultatet av var en art förekommer och var rapportören tycker om att vistas, och det är inte alltid lätt att skilja de två faktorerna. Medborgarnas data innehåller dessutom ofta endast observationer av arters förekomst. Frånvaro, de platser där en art inte hittas, registreras ofta inte.
Bristen på data om arters frånvaro (så kallade icke-förekomster) begränsar modelleringsmetoderna som kan användas för att analysera medborgarnas data. Logistisk regression till exempel, en av de första modelleringsteknikerna som ofta introduceras i statistikkurser, använder data på både förekomst och frånvaro. Logistisk regression är också mer robust mot en skev geografisk täckning än andra metoder, såsom MaxEnt som är en populär metod för förekomstdata. Bristen på data om arters frånvaro är därför en särskild begränsning för användning av medborgarnas data, exempelvis för framtagning av artutbredningsmodeller som potentiellt påverkas av artens utbredning.
Artutbredningsmodeller har en viktig roll inom ekologi och naturvård genom att exempelvis underlätta rumslig naturvårdsplanering och prioritering, övervakning av invasiva arter, förbättra förståelsen om arters habitatkrav och relation till markanvändning och klimatförändringar. Men även om arters frånvaro inte rapporteras så kanske vi kan härleda dessa i efterhand med lite extra information?
Förbättrade medborgardata genom härledning av arters frånvaro
Även i systematiska undersökningar dokumenterar observatörer vanligtvis bara de arter de observerar. Frånvaro av en art skapas när förekomsten av arter skrivs in på en checklista över alla arter som är kända för en viss region eller land. För arter som inte hittades kan frånvaroinformation skapas, eftersom det är känt att
- observatören sökte i undersökningsområdet,
- observatören kunde identifiera alla arter i regionen eller landet och
- observatören skulle ha rapporterat arten om den hittas.
För opportunistiskt insamlade artförekomster kan vi vanligtvis, med viss säkerhet, utgå från att en plats har besökts utifrån antalet observationer som rapporterats där. Men vi vet vanligtvis inget om rapportörens identifieringsförmåga för en viss art eller hur en viss art har rapporterats när den hittas.
Somliga rapportörer rapporterar konsekvent vissa arter, ofta arter som är mindre vanliga. Om vi kan identifiera kunniga rapportörer med goda identifieringsförmågor för en viss art och som konsekvent rapporterar arten när den hittas, då kan vi använda rapportörens observationer för att härleda denna arts frånvaro.
En fallstudie för lavskrika
I vår artikel Can opportunistically collected Citizen Science data fill a data gap for habitat suitability models of less common species?, testade vi att härleda frånvaro på detta sätt för fågeln lavskrika (Perisoreus infaustus), en boreal skogsspecialist som har påverkats av modernt skogsbruk och fram till nyligen var rödlistad i Sverige.
Vi identifierade rapportörer i Artportalen som bidragit med observationer från ett stort antal lokaler för åtta skogsfåglar, inklusive lavskrika. Därefter skickade vi dem en enkät, främst med frågor om hen kan identifiera de åtta arterna baserat på syn och läte, samt om hen alltid rapporterar arterna när de hittas. Av de som svarade var 63% positiva att de gjorde det. Dessa 38 rapportörer hade bidragit med svindlande 2 miljoner observationer till Artportalen under vår 14-åriga studieperiod. Inte konstigt att vi faktiskt var tvungna att ringa några av de mest aktiva rapportörerna som var alltför upptagna med fågelskådning för att svara på vår enkät. En rapportör svarade på våra frågor medan han var ute på fågelskådning!
Utvärdering av olika artutbredningsmodeller
Efter att ha uppdaterat medborgarnas data med härledd frånvaro av lavskrika utvärderade vi artutbredningsmodeller baserade på dessa opportunistiskt insamlade data mot oberoende och systematiskt insamlade data från Svensk Fågeltaxering. Vi utvärderade logistisk regression med härledd artfrånvaro och flera andra metoder: två versioner av MaxEnt, en modell som kombinerar förekomst och frånvaro med observationer av endast förekomst och en modell som inkluderar detektionsfel i observationerna.
Alla metoder producerade rikstäckande artutbredningskartor för lavskrika som överensstämde väl med observationerna och de utbredningskartor som producerades med hjälp av systematiskt insamlade data. Vid en högre geografisk upplösning överensstämde logistisk regression med härledd frånvaro bättre med resultaten från den systematiska undersökningen än de andra metoderna. De artspecifika habitatrelationer som hittades med logistisk regression överensstämde också bättre med de som hittades från systematiskt insamlade data och etablerad kunskap om artens ekologi, jämfört med de andra metoderna.
Relevans för global medborgarforskning om biologisk mångfald
Med hjälp av duktiga och hängivna fågelrapportörer kunde vi härleda högkvalitativa data för arters frånvaro och därefter producera artutbredningsmodeller som liknar dem från en systematisk undersökning. Även om antalet mycket aktiva rapportörer ofta är lågt, så tenderar de till att bidra med mycket stora mängder data till medborgarforskning. Det är därför troligt att högkvalitativa frånvarodata också kan härledas för andra mindre vanliga arter. Detta har visats för en svamp, en art i en organismgrupp som är betydligt mindre populär bland rapportörer än fåglar.
Viktigt är att dessa frånvarodata inte är beroende av en fullständig checklista för alla arter. De kan därmed användas även i dåligt undersökta områden där det saknas fullständig kunskap om förekommande arter. De är inte heller beroende av att observatörer kan identifiera alla arter i en grupp, utan det räcker med att ett mindre antal duktiga observatörer kan identifiera alla arter och att ett större antal observatörer kan identifiera en eller flera arter av intresse.
Den här typen av härledning av arters frånvaro kan vara av stor betydelse för att producera tillförlitliga artutbredningsmodeller för de många arter och regioner i världen för vilka systematiskt insamlade data saknas eller är sparsamt förekommande.
För att lära dig mer, läs hela artikeln i Methods in Ecology and Evolution ‘Can opportunistically collected Citizen Science data fill a data gap for habitat suitability models of less common species?‘ (på engelska, med en abstrakt på svenska)
Methods Blog 