Die Phänologie, die Untersuchung periodischer biologischer Ereignisse in Pflanzen, ist ein zentraler Indikator für Klimaveränderungen. Während traditionelle Methoden oft auf einzelne Arten oder begrenzte Beobachtungsnetzwerke beschränkt sind, ermöglichen Citizen-Science-Daten von mobilen Apps wie Flora Incognita eine beispiellose räumlich-zeitliche Abdeckung. Allerdings bergen solche opportunistisch erhobenen Daten Herausforderungen wie saisonale Erfassungsmuster und menschliches Sammelverhalten.

In dieser Studie präsentieren wir einen innovativen makrophänologischen Ansatz, der nichtlineare Dimensionsreduktion nutzt, um gruppenweises Pflanzenverhalten über Tausende von Arten hinweg zu analysieren. Unser Verfahren identifiziert synchronisierte phänologische Muster während der Vegetationsperiode und zeigt, wie sich diese Dynamiken räumlich und zeitlich verändern. Besonders relevant für Citizen-Science-Anwendungen ist unsere Methode zur Trennung ökologischer Signale von menschlichen Erfassungsmustern, etwa durch Aggregation zeitlicher Daten.

Die Analyse von fast zehn Millionen Beobachtungen detektiert robuste makroökologische Muster, die mit phänologischen Phasen korrespondieren, aber auch neue Einblicke in kollektive Pflanzenreaktionen auf Klimavariabilität bieten können. Diskutiert werden: Die Eignung nichtlinearer Methoden für heterogene, großskalige Daten, Strategien zur Validierung und Bias-Reduktion, Potenziale für die Integration mit klassischen Monitoring-Programmen.
Unsere Ergebnisse demonstrieren, wie Citizen-Science-Daten trotz ihrer Komplexität wertvolle Erkenntnisse für den Naturschutz liefern können, vorausgesetzt, methodische Einschränkungen werden transparent adressiert. Der Ansatz ist skalierbar und könnte künftig globale Phänologiestudien oder die Bewertung von Klimafolgen auf Ökosysteme unterstützen.