TRY, la plus grande base de données du monde sur les caractéristiques des plantes

TRY, la plus grande base de données sur les caractéristiques des plantes, aussi appelées traits fonctionnels, vient d’entrer en service.

Il a fallu quatre années pour compiler 3 millions de ces données concernant 69 000 des 300 000 espèces de plantes existantes. Une collaboration internationale qui a engagé des scientifiques de 106 laboratoires de recherche dans le monde, dont le CNRS.

Les traits fonctionnels des plantes, c’est-à-dire leurs caractéristiques structurales, physiologiques et reproductives, déterminent la manière dont ces êtres vivants se battent pour avoir accès à leurs ressources, grandissent et affectent leurs écosystèmes.
Connaître ces traits est notamment utile pour déterminer l’influence des végétaux sur les cycles de l’eau et du carbone.
Jusqu’ici, il a été difficile de rassembler des données sur de grands nombres d’espèces de plantes, qui sont utiles pour permettre aux modèles de bien représenter les effets des changements environnementaux (comme le réchauffement climatique) sur les écosystèmes. C’est ce manque que souhaite pallier l’initiative TRY, qui a compilé 93 bases de données.
Les traits fonctionnels ont été classés en 52 groupes qui vont de la hauteur et de la longévité de la plante à la taille de la graine, en passant par le contenu en azote de la feuille ou la porosité du bois.

TRY promet donc d’améliorer la modélisation du “système-Terre” en remettant notamment en cause la manière dont les modèles globaux de végétation classent les plantes en un nombre réduit de grands types, comme, par exemple, les arbres à feuillage persistant. Les premières analyses réalisées à l’aide de la base de données TRY ont montré que la variabilité des traits fonctionnels des plantes était très importante au sein-même de ces types. Les individus d’une même espèce peuvent ainsi montrer des différences significatives entre eux en fonction des contraintes environnementales auxquelles ils sont soumis. D’où la nécessité de construire des types plus précis basés sur des données de terrain, pour que les modèles soient plus fiables et rendent mieux compte de la biodiversité réelle.
(Source : CNRS, En direct des laboratoires)

www.try-db.org

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