Nem minden modell jó, ami annak látszik – új publikáció

A prediktív elterjedési modellekkel előrejelezhető, hogy egy faj potenciális elterjedésére az éghajlatváltozás milyen hatást fog gyakorolni. Ahhoz, hogy hihessünk a modellnek, ki kell értékelnünk azt, és közben valamilyen mérőszámmal meg kell mérnünk a modell jóságát. A leggyakrabban alkalmazott mérőszámokat (AUC, maxTSS) a szakirodalomban széles körben kritizálják – de jobb híján továbbra is ezeket használják a modellezők. Somodi Imelda és Bede-Fazekas Ákos (tanszékünk adjunktusa) megosztott elsőszerzőségével most egy olyan publikáció látott napvilágot az Ecological Modelling c. Q1-es (IF = 3,1) tudományos szakfolyóiratban, ami erre az áldatlan állapotra kíván gyógyírt kínálni.
A HUN-REN Ökológiai Kutatóközpont és az ELTE Környezet- és Tájföldrajzi Tanszékének kutatói olyan modelljósági mérőszámokat alkottak, amelyek – reményeik szerint – kiválthatják az ezidáig használtakat. Ezt elősegítendő, a publikáció mellé egy R-es csomagot is fejlesztettek. Az új mérőszámok a modell predikcióit nem a megszokott, kétféle kategóriába (hibás vs. jó) sorolják, hanem egy harmadik, köztes kategóriát is bevezetnek, amely a bizonytalan predikciót tükrözi. Ezáltal az új modelljósági mérőszámok árnyaltabb képet tudnak festeni a modell megbízhatóságáról. A kutatók nem csak bemutatták az új mérőszámokat, hanem mind valós adatokon (Magyarország természetes vegetációtípusain), mind virtuális fajokon tesztelték is azokat összehasonlítva a hagyományos metrikákkal. Az eredmények meggyőzőek: az új mérőszámok a modellek olyan jellemzőit tudták feltárni, amelyekre a hagyományos mérőszámok nem voltak képesek.