Dr. Patricia Chow-FraserDr. Patricia Chow-Fraser DR. Patricia Chow-Fraser ist Professorin für Biologie an der McMaster University in Ontario, Kanada, wo sie sich mit der Ökologie, Erhaltung und Wiederherstellung aquatischer Ökosysteme beschäftigt. Ihre Feldforschung – die hauptsächlich in den Küstengebieten der Laurentian Great Lake-Region durchgeführt wird – zielt darauf ab, die langfristigen Auswirkungen menschlicher Aktivitäten auf die Gesundheit des Ökosystems zu überwachen und vorherzusagen. Zusätzlich zur physischen Probenahme Chow-Frasers Labor nutzt außerdem Satellitendaten, um Umweltveränderungen, die Vernetzung von Feuchtgebieten und den Verlust von Lebensräumen zu verfolgen.
A JMP Chow-Fraser ist seit mehr als 30 Jahren Benutzerin und sprach mit mir über ihre Forschung.
Lassen Sie uns zunächst über einige der zentralen Fragen sprechen, die Ihre Forschung motivieren.
PCF: Wir entwickeln und verwenden ökologische Indikatoren, um die Auswirkungen menschlicher Aktivitäten, wie z. B. Stadt-, Landwirtschafts- und Erholungsentwicklung sowie Klimawandel, auf die langfristige Gesundheit von Feuchtgebieten und Bächen im Becken der Großen Seen zu bewerten. Die ökologischen Indikatoren basieren auf biotischen Gemeinschaften, darunter Feuchtgebietspflanzen, Zooplankton, Fische, Amphibien und Schildkröten, sowie auf abiotischen Variablen wie Wasserqualität, Hydrogeomorphie und Lebensraumintegrität.
Was ist Ihrer Meinung nach das häufigste Missverständnis, dem Sie heute in der Ökologie begegnen?
PCF: Ein weit verbreitetes Missverständnis ist, dass Feuchtgebiete Ödland seien und trockengelegt werden müssten, um in nutzbares Land umgewandelt zu werden. Ein weiterer Punkt, auf den ich gestoßen bin, ist, dass Feuchtgebiete geschaffen und/oder wieder in ihre ursprüngliche Gesundheit und Funktionalität zurückversetzt werden können. Die meisten Feuchtgebiete können nicht wiederhergestellt werden – das Beste, was wir tun können, ist, sie zu sanieren.
Students set a hoop net to catch turtles in a wetland.Die Schüler stellen ein Korbnetz auf, um in einem Feuchtgebiet Schildkröten zu fangen.
Erzählen Sie mir etwas über Ihre Forschungsmethoden. Welche Arten von Daten sammeln Sie?
PCF: Wir erfassen mit vertikalen Profilierungssonden viele Arten physikalisch-chemischer Daten – zum Beispiel Temperatur, gelöster Sauerstoff oder Leitfähigkeit – sowie Proben von Nährstoffdaten aus Feuchtgebieten, Seen und Bächen, die sich typischerweise über mehrere Jahre oder Jahrzehnte erstrecken. Wir verfügen auch über biotische Datensätze zur Häufigkeit und Vielfalt von Fischen, benthischen Wirbellosen, Vögeln und Amphibien sowie zur prozentualen Bedeckung mit Makrophyten und Landvegetation.
Zur Verwendung in geografischen Informationssystemen sammeln wir Radiotelemetriedaten von Fischen und Schildkröten, um deren Bewegungen, Heimatgebiete und Lebensraumnutzungen zu bestimmen. Wir greifen häufig auf archivierte öffentliche Langzeitdatensätze zurück, um sie in verschiedenen Forschungsprojekten zu nutzen.
Students empty fyke nets into a tub. Schüler leeren Fyke-Netze in eine Wanne.
Was sind einige der größten Datenherausforderungen, denen Sie bei dieser Art von Arbeit begegnen?
PCF: Typischerweise sind die Umweltdatensätze groß und unübersichtlich. Das Format öffentlich archivierter Datensätze erfordert Vorverarbeitung und Manipulationen, um sie nutzbar zu machen. Die Daten erfüllen in der Regel nicht die Annahmen parametrischer Tests und müssen daher transformiert werden, bevor wir parametrische Tests verwenden können, oder oft verwenden wir stattdessen nichtparametrische Tests. Auch die Erstellung veröffentlichungsfähiger Diagramme für diese großen Datensätze ist eine Herausforderung.
Wie sieht ein typischer Datenworkflow aus?
PCF: Oft besteht unser erster Schritt darin, biotische und abiotische Datensätze nach Stations-ID und Datum zusammenzuführen. Die meisten Daten beginnen in Excel und die Datumsfelder werden in verschiedenen Formaten eingegeben. Wir müssen das Datumsformat standardisieren und sicherstellen, dass der Site-Name in allen Datensätzen identisch ist, bevor wir sie zusammenführen. Manchmal müssen wir die Testwerte durch die Tests aufteilen, bevor wir multivariate Analysen durchführen können. Solche Vorverarbeitungen und Manipulationen werden manchmal an Datensätzen mit Millionen Zeilen und Dutzenden Spalten durchgeführt.
A student uses an antenna to track the location of turtles with transmitters.Ein Schüler nutzt eine Antenne, um mit Sendern den Standort von Schildkröten zu verfolgen.
Können Sie ein Beispiel für eine Zeit nennen, in der ein bestimmter statistischer Ansatz Sie zu einer wichtigen Entdeckung oder einem wichtigen Ergebnis führte?
PCF: In den späten 1990er Jahren entwickelten wir ökologische Indikatoren, um die Wirksamkeit eines Sumpfsanierungsprojekts im Cootes Paradise Marsh in Hamilton, Ontario, zu bestimmen. Gleichzeitig habe ich auch langfristige Veränderungen der Wasserqualität und der Lebensgemeinschaften in Cootes Paradise quantifiziert. Ich habe eine Hauptkomponentenanalyse verwendet, um zu zeigen, dass sich die Reihe von Wasserqualitätsparametern vorhersehbar veränderte, als Cootes Paradise über einen Zeitraum von fünf Jahrzehnten eine Verschlechterung erfuhr.
In ähnlicher Weise veränderten sich auch die Zooplanktonarten im Laufe der Zeit vorhersehbar entsprechend der veröffentlichten Toleranz gegenüber verschlechterter Wasserqualität. Mein Doktorand verwendete beide Datensätze in einer kanonischen Korrespondenzanalyse, um den Wetland Zooplankton Index zu entwickeln, der anschließend zur Verfolgung der Wirksamkeit der Sumpfsanierung verwendet wurde. Mit demselben Ansatz entwickelte unser Labor später den Wetland Macrophyte Index und den Wetland Fish Index, mit denen wir seitdem den Gesundheitszustand von Hunderten von Feuchtgebieten im gesamten Becken der Großen Seen bewerten.
Paired fyke nets are left overnight to catch fish that swim from open water into the nets.Gepaarte Fyke-Netze bleiben über Nacht stehen, um Fische zu fangen, die aus dem offenen Wasser in die Netze schwimmen.
Wann wurde Ihnen klar, dass Statistiken ein wichtiger Teil Ihrer Forschung sein würden? Wie haben Sie Statistik gelernt?
PCF: Ich hatte das Glück, einen großartigen Ökologieprofessor von der University of Waterloo kennengelernt zu haben, der seinen Studenten den Wert von Statistiken offenbarte. Er hat in die drei Kurse, die ich bei ihm belegt habe, Statistiken eingebracht, und ich habe das meiste, was ich weiß, nicht aus traditionellen Statistikkursen, sondern aus diesen Ökologiekursen gelernt. Ich habe versucht, dies in meiner eigenen Lehre bei McMaster voranzutreiben.
Welchen Rat würden Sie der nächsten Generation von Biologiestudenten und Doktoranden geben?
PCF: Statistik ist eine universelle Forschungssprache. Wenn Studierende keinen Zugang zu persönlichen Übersetzern haben, müssen sie selbst lernen, diese Sprache zu sprechen, um den größtmöglichen Nutzen aus ihrer Recherche zu ziehen. Um Statistiken fließend beherrschen zu können, müssen die Schüler sie so oft wie möglich üben und bereit sein, ihr Wissen mit anderen zu teilen – auch wenn dies bedeutet, dass sie manchmal Fehler machen. Wie in jeder Sprache sind einige Wörter wichtiger als andere, und die Schüler sollten diese Wörter zuerst kennen lernen.
Fish caught in fyke or seine nets are placed in a tub before they are processed.In Fyke- oder Wadennetzen gefangene Fische werden vor der Verarbeitung in eine Wanne gelegt.
Weitere Ressourcen zum Lehren und Lernen von Statistiken finden Sie im Akademisches JMP-Programm .
