Korallenriffe sind weltweit durch die steigenden Temperaturen im Zuge des Klimawandels bedroht. Wir müssen nicht nur besser verstehen, was wir verlieren, sondern auch unvoreingenommene Ansätze nutzen, um sicherzustellen, dass der optimale Schutz- oder Wiederherstellungsansatz tatsächlich das Kosten-Nutzen-Verhältnis maximiert: den größten positiven Effekt für Korallen und andere Rifforganismen pro Kosteneinheit.
Entscheidungen zum Naturschutz werden jedoch normalerweise nach Bauchgefühl und nicht auf Grundlage lokaler Daten getroffen (die bis vor Kurzem in den meisten Riffgebieten noch gar nicht vorlagen). In dieser Präsentation zeige ich, wie einfach es ist, einen großen Datensatz von Korallenriffen zu erkunden und anschließend umfassend zu analysieren, der nahezu das gesamte biologische räumliche Spektrum umfasst: von den Molekülen mit Korallenzellen (pm- bis nm-Skala) über die Korallenkolonien (cm- bis m-Skala) bis hin zu ganzen Korallenriffen, die aus dem Weltraum abgebildet wurden (km- bis mm-Skala). Ich zeige insbesondere, dass sich die Ansätze zur Analyse „großer“ molekularer Datensätze gar nicht so sehr von denen unterscheiden, die Ökologen zur Charakterisierung von Lebensräumen nutzen, und wie analytische Werkzeuge und Techniken, die ursprünglich für Molekularbiologen entwickelt wurden, glänzen, wenn sie für ökologische Datensätze angepasst werden (und umgekehrt).
Nachdem ich anhand von Tools in JMP Pro gezeigt habe, wie diese komplexen Datensätze visualisiert und analysiert werden können, zeige ich, wie sie integriert werden können, um nicht nur aussagekräftige Vorhersagen über den zukünftigen Zustand der Korallenriffe zu treffen, sondern auch verlässliche Prognosen darüber zu erstellen, welcher Schutzansatz umgesetzt werden sollte, um sicherzustellen, dass das Riff effektiv „klimafest“ gemacht wird.
