Jyväskylässä kehitetään maailman tarkimpia malleja luonnon monimuotoisuuden ennustamiseen

Maapallolla elää useita miljoonia lajeja, ja näistä tieteelle tuntemattomia lajeja on edelleen suurin osa. Syy on osittain se, että monet harvinaiset lajit ovat vaikeasti havaittavia, minkä vuoksi niistä ei saada tarpeeksi tietoa esimerkiksi uhanalaisuuden arvioimiseksi. Tämä voi johtaa virheellisiin ja puutteellisiin arvioihin niiden yleisyydestä ja uhanalaistumisen syistä.  

- Harvinaisten lajien levinneisyydestä ja elinympäristövaatimuksista on tärkeää saada tietoa biodiversiteetin muutosten ymmärtämiseksi. Tämä edellyttää malleja, jotka pystyvät luotettavasti ennustamaan miten esimerkiksi ilmastotekijät tai maankäytön tekijät vaikuttavat myös sellaisiin lajeihin, joista meillä on vain muutamia havaintoja, kertoo akatemiaprofessori Otso Ovaskainen Jyväskylän yliopistolta.   

Tilastolliset mallit avaavat näkymiä luonnon monimuotoisuuden tulevaisuuteen  

Jyväskylän yliopiston tutkijat yhdessä kansainvälisten tutkimusryhmien kanssa ovat nyt kehittäneet uuden tilastollisen menetelmän, joka mahdollistaa miljoonista lajeista koostuvien tietojoukkojen analysoinnin.   

- Kehittämämme CORAL-menetelmä mahdollistaa biodiversiteetin kokonaisvaltaisen mallintamisen ja ennustamisen. Testasimme mallia Madagaskarista keräämällämme aineistolla, jossa tunnistimme 2874 näytteestä DNA-menetelmillä 255 188 hyönteislajia, täsmentää Ovaskainen.   

CORAL-menetelmä mahdollistaa erityisesti harvinaisten lajien mallintamisen. Se oppii ensin yleisten lajien aineistosta lajien esiintymiseen vaikuttavia tekijöitä, ja sitten hyödyntää tätä tietoa kunkin harvinaisen lajin mallintamisessa.   

- Madagaskarin hyönteisten esimerkkianalyysissä pystyimme ymmärtämään eliöiden esiintymiseen ja vuodenaikaisuusvaihteluun vaikuttavia ilmastollisia ja evolutiivisia tekijöitä. Näin saamme tuotettua entistä tarkempaa tietoa erityisesti harvinaisten lajien osalta luonnon monimuotoisuudesta niin päättäjille kuin tutkimuksellekin, kertoo Ovaskainen.  

Kohti tarkempaa luonnonsuojelua  

Akatemiaprofessori Otso Ovaskainen on matemaattisen ja tilastollisen mallinnuksen huippuosaaja Jyväskylän yliopistossa. Hän johtaa maailmanlaajuisesti ainutlaatuista tutkimusta, jossa luonnon monimuotoisuutta kartoitetaan samaan aikaan 150 paikassa ympäri maailmaa. Tutkimusryhmän ydintoimintaa on tilastomallinnuksen, bioinformatiikan ja tekoälyn kehittäminen valtavien aineistojen tutkimiseen ja entistä tarkempien ennusteiden tekemiseen. Tutkimus sai kuudeksi vuodeksi 12 miljoonan euron ERC-rahoituksen, mikä on päättymässä maaliskuussa 2026.  

- Olemme keränneet tutkimusprojektin aikana sata vuotta ääntä, miljoonia riistakamerakuvia, ja miljardeja DNA-sekvenssejä, joiden avulla pystymme esimerkiksi arvioimaan vielä tuntemattomien lajien määrää ja niiden maantieteellistä jakautumista. Jatkamme aineiston tutkimusta ja entistä tarkempien mallien kehittämistä vielä tulevina vuosina, vaikka kyseinen tutkimusprojekti loppuukin, sanoo Ovaskainen.   

Artikkelin tiedot:   

• Common to rare transfer learning (CORAL) enables inference and prediction for a quarter million rare Malagasy arthropods, Nature Methods (2025)

• DOI: 10.1038/s41592-025-02823-y  

• Linkki artikkeliin:  https://www.nature.com/articles/s41592-025-02823-y