FAIRTraits:一个丰富的,符合FAIR的植物特征数据库,来自240个物种的地中海种群的植物特征

科学领域:

• 生态生态学 生态生态学
• 基于特征的生态学
• 植物的功能特征 植物的功能特征
• 生物多样性研究的研究.

背景情况:

• 基于特征的生态学需要高质量的数据来理解植物与环境的相互作用.
• 现有的特征数据集受到糟糕的元数据,不一致的协议以及地下特征的代表性不足的限制.
• 环境背景往往缺失,阻碍了地方规模的特征环境关系研究.

研究的目的:

• 为了呈现FAIRTraits,一个全面和高质量的植物特征数据集.
• 通过提供详细的元数据和环境背景来解决现有特征数据的局限性.
• 促进关于植物功能策略,社区集会和生态系统运作的研究.

主要方法:

• 在北地中海盆地 (1997-2023) 编制了来自1955个种群的189,452个定量特征测量 (240种血管植物).
• 使用一致的实地/实验室协议收集数据,确保在所有植物器官中对180个特征进行个体级测量.
• 链接特征数据与详细的图片级环境描述符 (气候,土壤,干扰) 以及使用EML的标准化元数据.

主要成果:

• 公平的特征包括180种不同的特征 (叶子,茎,根,繁殖),重点是代表性不足的地下特征.
• 数据集具有个人层面的测量,没有聚合,确保数据的细节性.
• 数据符合FAIR标准 (可查找,可访问,可互操作,可重复使用),存档在GBIF和InDoRES中,并与广泛的元数据联系在一起.

结论:

• FAIRTraits为植物功能生态学提供了一个强大的,丰富的文档和可重复使用的资源.
• 该数据集可以对特征与环境的关系进行新的调查,并从个人扩展到生态系统.
• FAIRTraits作为高质量,可互操作的特征数据倡议的典范.