Dünya biyoçeşitlilikte hızlı bir düşüş yaşıyor, genellikle altıncı kitlesel yok oluş olarak adlandırılır. Habitat kaybı, iklim değişikliği ve kirliliği, eşsiz bir oranda eşiğine yol açıyor. Bu krizin karşısında, stratejik eylem gerekli olan en kritik alanları Dünya'da korumak için. Coğrafi Bilgi Sistemleri (GIS) bu biyoçeşitliliklere yol açan veri kümeslerine yol açıyor.

Biodiversity Hotspots: A Strict Standard

Bir biyoçeşitlilik noktası kavramı 1980'lerde Norman Myers tarafından resmileştirildi, en çok ihtiyaç duydukları koruma çabaları önceliklendirmenin bir yolu olarak.Bir bölge iki katı kriterle karşılanmalıdır. İlk olarak, kalan habitatın önemli bir tehdit altında olması ve hemen müdahale gerektirdiğini sağlamalıdır.

Şu anda dünya çapında 36 tanınmış biyoçeşitlilik noktaları var. Kollektif olarak, Dünya'nın toprak yüzeyinin sadece 2.4'ini kapsıyorlar.Bu küçük ayak izi rağmen, Güney Afrika'nın olağanüstü bir oranını destekliyorlar: Dünya'nın endemik bitki türlerinin% 50'si ve en iyi şekilde yer alan canlıların yaklaşık% 43'ü, en iyi ve felsefi türlerin haritasını yapıyor.

GIS Avantajı: Statik Haritaların Ötesinde Hareket

Geleneksel koruma haritaları statik, genellikle el tarafından çizildi ve şu anki koruma alanlarındaki boşluklar sınırlıydı. GIS, önümüzdeki elli yıl boyunca bir tür habitatın sınırlarını nasıl değiştirebilir?

Disparate Data Katmanları Bütünleştirmek

GIS'in temel gücü, bu katmanları birleştirebilme yeteneğinde yatıyor. Bir biyoçeşitlilik noktası için tek bir GIS projesi, yüksekliğe, eğime, yıllık yağışa, sıcaklık aşırılarına, toprak türüne, arazi örtüsüne, insan nüfusu yoğunluğuna, yol ağlarına ve binlerce türün bir araya getirilmesine zemin katıyor. Bu entegrasyon, bir bölgeyi şekillendiren ekolojik ve antropojenik güçlerin kapsamlı bir resmini oluşturabilir.

Tür Dağıtım Modelleri (SDM) ile Tahmin edici Modelleme

Bu alanda GIS'nin en güçlü uygulamaları biri, türlerin dağılımını (SDM) oluşturmaktadır. Alan anketleri, sağlam bir noktanın her karesini kaplayamaz. SDM algoritmaları, MaxEnt gibi, bilinen tür olayları puanları ve çevresel değişkenleri, tüm manzaradaki uygun habitatları tahmin etmek için. Model, izole edilmiş ve çevre koşullarını orada tanımlayan potansiyel koridorları tanımlamak için çok değerli bir araçtır.

Peyzaj Bağımlılığı ve Fragmentasyon Analizi

Biyoçeşitlilik izole ceplerde hayatta kalamaz. Türler, arazide yiyecek, eşler bulmak ve iklim değişikliğine adapte olmak için hareket etmelidir. GIS, peyzaj bağlantılarını ölçmek için araçlar sunar. Analistler orman parçaları haritalayabilir, vahşi yaşam koridorlarında pinch puanlarını tanımlamak ve en azından bir hayvan hareketi için direniş yollarını modellemelidir.Bu analiz doğrudan bir parçalanmış bir parçadan daha fazla bilgi verir.

Sistematik Koruma Planlaması

Koruma kaynakları sınırlıdır. GIS-güçlü sistematik koruma planlama araçları, Marxan gibi, bu kaynakları optimize etmeye yardımcı olur. Tarım veya kentsel gelişimle çatışmaları olduğu gibi, şeffaf, yanlış ve veri odaklı bir plan birimleri sunar, yazılımlar, yeni korunan alanları bulmak için binlerce çalışır.

Yüksek Çözünürlük Mapping için Temel Veri Kaynağı

Herhangi bir GIS analizinin doğruluğu, tükettiği veriler kadar iyidir. Modern konum haritalama, küresel veri tabanlarının, uydu görüntülerinin ve alan destekli gözlemlerin bir kombinasyonunu içermektedir.

Global Biodiversity Information Tesis

Global Biodiversity Information Tesis (GBIF), analize başlamak için gerekli olan ham veri noktalarıdır. Dünya çapında yüzlerce kuruluştan gelen türlerin toplamı, doğal tarih müzeleri, baria ve bilim platformları dahil olmak üzere, GBIF, analize başlamak için gereken standart bir kaynaktır.

Uzak Uzay ve Havadan Cümle

Uydular çevresel bağlamı sağlar. NASA/USGS Landsat programı, Dünya'nın yüzeyinin elli yıllık bir arşivini sunar, analistlerin orman kapağı, kentselleşme ve tarım genişlemesini zamanla değerlendirmelerini sağlar. Avrupa Uzay Ajansı'nın Sentinel-2 misyonu, maymunlar ve kuşlar gibi yüksek çözünürlüklü görüntüler sunar. LiDAR (Işık algılama ve Ranging) verileri, çoğu zaman uçaklar tarafından toplanan, üç boyutlu ormanlık yapısını haritalamayı değerlendirmek için önemlidir.

In-Situ Data and Modern Sensörler

Uydular her şeyi yakalayamaz.Yer tabanlı veriler bir orman seslerini yakalamak için gereklidir, AI'nın kuş ve primat aramalarını tanımlamasına izin verir.Spektif veriler GIS entegrasyonu için mevcut olan verileri dramatik bir şekilde artırır.Demokrat DNA (eDNA) analizi, bir su örneği oluşturmak için türlerin tespit edebilir. Otomatik akustik kayıt cihazı yakalamak için AI'nın kuş ve primat aramalarını tespit etmesine izin verir.

Raw Data'dan Actionable Insights: Pratik Bir İş Akışı

Biyolojik bir nokta haritası genellikle yapılandırılmış, tekrarlanabilir bir iş akışını takip eder. Bu süreci anlamak güvenilir sonuçlar üretmek için anahtardır.

  1. [FONT:0)Data Acquisition and Temizlik: İlk adım, GBIF veya diğer kaynaklardan tür olayları indirmeyi içerir. Bu ham veriler genellikle hataları içerir, tekrarlar ve önyargılı örnekleme içerir. Temizlik, eksik koordinatlarla kayıtları kaldırmak, vergionomik tutarsızlıkları düzeltmek ve açıkça yanlış yere filtrelemek içerir.
  2. [FONT:0)Environmental Değişken Seçimi: Analistler, hedef tür için biyolojik olarak anlamlı olan tahmin edilebilir değişkenleri seçmeli ve bu da iklim verilerini (örneğin, BIO17, en drest çeyreğin yağışı), topografik verilerin (elevation, eğim, yön), ve arazi kapağını içermelidir.
  3. [[Düzücük Binası ve Geçerlilik:[Dönetici: 0,4] MaxEnt gibi bir SDM aracı kullanarak, temizlenmiş veriler ve çevresel katmanların işlendiği anlamına gelir. Veriler genellikle modeli ve test seti oluşturmak için bir eğitim setine ayrılır ve bir test setine ayrılır.
  4. [FONT=0]Map Creation and Interpretation:[Dönetici:[Dönetici:0) Son model çıktı, şu anda korumasız alanlara yönelik sürekli bir olasılık yüzeyidir.Bu harita, QGIS veya ArcGIS gibi bir GIS platformuna getirilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları Eleştirel Krizlerde

GIS'in teorik gücü, belirli noktalardaki gerçek dünya etkisi ile en iyi şekilde ortaya çıkmaktadır.

Tropikal Andes

Tropikal Andes, gezegendeki en biyolojik çeşitlilik bölgesidir, iklim sıcakları olarak hayatta kalabilen binlerce ekolojik kuş ve bitki türüdür. GIS analizi, iklim değişikliğinin potansiyel etkilerini, sıcaklık bölgelerinin geçişine göre haritalayarak, araştırmacılar iklim değişikliğine karşı korumanın önemli ölçüde daha iyi bir şekilde yeniden tanımlanmasını sağlamak için burada kullanılmıştır.

Madagaskar Madagaskar

Madagaskar, adanın lemur türlerinin %90'ından fazlası, büyük ölçüde de tükenme ile tehdit edildi. GIS haritalama, her iki lemur ve orman stoklarını korumak için yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleriyle bir araya geldi.

Güneydoğu Asya Rainforests

Güneydoğu Asya, Sundaland ve Filipinler gibi yerlerde endüstriyel tarımdan çok büyük baskı altında, özellikle de Bornean orangutan gibi canlı türlerin habitat ihtiyaçlarını tespit etmek için kullanılıyor, bu uyarıları Global Forest Watch gibi platformlarda izole edilmiş olan orman koridorlarını tespit etmek için kullanılıyor.

Biodiversity Mapping'te Persiste Challenges'a hitap etmek

Onun gücüne rağmen, GIS tabanlı konum haritalama, analistlerin gezinmesi gereken önemli engellerle karşı karşıyadır.

Data Gaps ve Sampling Bias

Biyoçeşitlilik verileri bile dağıtılmıyor.Dönemli veriler genellikle uzak, dik veya tehlikeli arazilerde. Bilimsel anketler yollara, navigable nehirlere ve araştırma istasyonlarına eğilimlidir.Bu, dikkatli metodolojik değerlendirme ve sınırlamaların şeffaf bir şekilde raporlanması anlamına gelir.[Döncük veriler üzerinde eğitilmiş modeller uzaktan alanların önemini hafife alabilir. Gelişmiş GIS teknikleri bu önyargı için yardımcı olabilir.

Dinamik Sınırlar ve İklim Değişikliği

Bir nokta statik bir özellik değildir. Sınırları iki doğal süreç ve insan aktivitesi nedeniyle zamanla değişir. İklim değişikliği, uzun vadede istikrarlı ve değerli alanları tanımlamak için aktif olarak değişir.Bu, 50 yıl içinde bu türleri korumak için uygun bir alandır. GIS modelleri bu nedenle dinamik olmalıdır, gelecekteki iklim değişikliği senaryoları dahil etmek ve arazi kullanımı değişikliğini uzun vadede istikrarlı ve değerli kalacaktır.

GIS'in Koruma Biyolojisi'nde Geleceği

GIS koruma alanı hızla gelişmektedir, bilişim gücü, yapay zeka ve sensör teknolojisindeki gelişmelerle yönlendirilmektedir.

Yapay zeka ve derin öğrenme, uydu görüntülerini nasıl dönüştüreceğimizi değiştiriyor. Neural ağları artık bireysel ağaç türlerini otomatik olarak algılamak, termal görüntüleyici hayvanları saymak ve yasadışı madencilik veya yüksek doğrulukla işlemleri tanımlamak için eğitilmiştir.

Vatandaş bilimi aynı zamanda büyüyen bir rol oynamaktadır. Mobile uygulamaları, özellikle de geleneksel anketlerin nadir olduğu yerlerdeki yürüyüşe izin veriyor.Son olarak, dronelar, fabrika ve hayvanların geotagged fotoğraflarını doğrudan küresel veri tabanlarına sunmak için bir köprü sunuyor.Bu tür bir veri, özellikle de kritik veri boşluklarını doldurmaya yardımcı oluyor, özellikle de yeni keşfedilen bir bitki popülasyonunun etkisini ortaya çıkarmak için.

Map to Action to Action

GIS ile olan biyolojik mekanları haritalama, bir akademik egzersizden çok daha fazlasıdır. Bu, hayatta kalma için pratik, temel bir araçtır. İyi hazırlanmış bir harita, gezegenimizin biyolojik mirası üzerindeki baskılar, tam resmin - entegre edilmesi gereken bir yol olduğunu gösteriyor ve görselleştirin - en güçlü etkisi olan, ve nasıl bir yaşam tarzına bağlanmak için, nefes alma ağına bağlı habitatları nasıl bağlar.