See veebileht kasutab küpsiseid kasutaja sessiooni andmete hoidmiseks. Veebilehe kasutamisega nõustute ETISe kasutustingimustega. Loe rohkem
Olen nõus
"Personaalne uurimistoetus" projekt PUT1574
PUT1574 "Sidustades funktsionaalse ja fülogeneetilise elurikkuse – sillapea ökosüsteemide funktsionaalsuste kaardistamiseks juba täna (1.01.2017−31.12.2020)", Kalle Olli, Eesti Maaülikool, Tartu Ülikool, Loodus- ja täppisteaduste valdkond, ökoloogia ja maateaduste instituut.
PUT1574
Sidustades funktsionaalse ja fülogeneetilise elurikkuse – sillapea ökosüsteemide funktsionaalsuste kaardistamiseks juba täna
Merging functional and phylogenetic diversity – an interim solution to map ecosystem integrity
1.01.2017
31.12.2020
Teadus- ja arendusprojekt
Personaalne uurimistoetus
Otsinguprojekt
ValdkondAlamvaldkondCERCS erialaFrascati Manual’i erialaProtsent
1. Bio- ja keskkonnateadused1.4. Ökoloogia, biosüstemaatika ja -füsioloogiaB260 Hüdrobioloogia, mere-bioloogia, veeökoloogia, limnoloogia 1.5. Bioteadused (bioloogia, botaanika, bakterioloogia, mikrobioloogia, zooloogia, entomoloogia, geneetika, biokeemia, biofüüsika jt100,0
PerioodSumma
01.01.2017−31.12.201770 000,00 EUR
01.01.2018−31.12.201870 000,00 EUR
01.01.2019−31.12.201970 000,00 EUR
210 000,00 EUR

Suured lüngad funktsionaalsete tunnuste andmestikes piiravad funktsionaalsel mitmekesisusel põhineva biogeograafia ja makroökoloogia suundi. Kümnete tunnuste mõõtmine tuhandetele liikidele on (aja)kulukas ja võib kesta aastakümneid. Pragmaatiline vahelahendus oleks tunnuste ennustamise uute algoritmide kasutamine, mis arvestavad tunnuste allomeetrilist ja ka fülogeneetilist sõltuvust. Uurime, kas algoritmide ennustustäpsus on piisav makroökoloogiliste järelduste tegemiseks. Kasutades väikest hulka (ca 100) mõõdetud tunnuseid ja klassifikatsioonil põhinevat fülogeneesi lähendust, ennustame tunnuseid ca 2000 fütoplanktoni taksonile. Väidame, et ennustuse täpsus ei sõltu puuduvate andmete protsendist, vaid ainult mõõdetud tunnuste hulgast. Kui nii, võib juba täna olemasolev andmestik olla kasutuskõlblik tunnustepõhise makroökoloogia ja biogeograafia üldistusteks. Funktsionaalsete tunnuste mõõtmiste lisandudes ja fülogeneesi täpsustudes saavad hinnangud tulevikus ainult paraneda.
The large-scale functional trait based biodiversity research is seriously hampered by the chronic problem of missing data. We use a small set (ca 100) of measured phytoplankton functional trait values, and a classification based qualitative phylogeny to analyze if the accuracy of recent trait imputation algorithms is sufficient for ecological inference. We state that the accuracy of trait imputation does not depend on the percentage of missing data, as often argued, but only on the absolute amount of measured traits – i.e. the information content involved in the analysis. If the concept holds, we can impute missing trait values to thousands of species already today, the accuracy of which only depends on the number of measured trait values, and not on the percentage of missing data. This could boost trait based biogeography and functional ecology. With more traits measured, and better phylogenies becoming available, the imputation accuracy can only improve in the future.