Anderson Mayfield, Dr. (Assistant Scientist), Coral Reef Diagnostics
Sie brauchen kein elegantes Vorhersagemodell, um Ihnen zu sagen, was heutzutage mit Korallenriffen los ist; da die meerwassertemperaturen infolge des klimawandels weiter steigen, nehmen wärmeempfindliche korallen weltweit weiter ab. Wo sich die Datenwissenschaft jedoch als nützlich erweist, ist das, was ich als „Korallenriff-Triage“ bezeichne; Damit meine ich, für den wahrscheinlichen Fall, dass wir nicht alles retten können, welche Korallen und Korallenriffe priorisieren wir für den Erhalt? Wo sind die Refugien, die sich durch die ungewöhnlich robusten Korallen auszeichnen, die eine Chance haben, den Sturm zu überstehen? In der Vergangenheit haben wir diese Fragen beantwortet, indem wir zufällig auf Korallen und Korallenriffe gestoßen sind, die aus welchen Gründen auch immer (z. B. Umweltfaktoren oder einzigartige Anpassungen der Korallen selbst) ungewöhnlich robust waren.Angesichts des unglaublich geringen Anteils bisher charakterisierter Korallenriffe (< 0,0001 %) ist es jedoch weder eine zeit- noch eine kosteneffektive Schutzstrategie, nur durch Zufall auf klimawandelresistente Korallen zu hoffen.
In dieser Präsentation verwende ich JMP Pro, um zu demonstrieren, wie wir stattdessen Daten aus Laborexperimenten und Korallenriffuntersuchungen nutzen können, um vorherzusagen, wo wir die am stärksten stressanfälligen Korallen finden werden, sowie diejenigen, die eine ausgeprägte Widerstandsfähigkeit aufweisen. Durch die Triage von Korallenriffen über ein Spektrum von Klimaresilienz hinweg können wir nicht nur fundiertere Managemententscheidungen treffen, sondern wir können tatsächlich maschinelles Lernen und andere prädiktive Modellierungswerkzeuge verwenden, um den optimalen Ansatz zur Minderung und/oder biologischen Sanierung ("Korallenrettung") zu diktieren ( es) für bestimmte Riffe.
