Global Biodiversity Information Facility

Global Biodiversity Information Facility (GBIF, в переводе на русский — «Глобальная информационная система по биоразнообразию») — международный научный проект, созданный в форме консорциума по инициативе ОЭСР в 2001 году, целью которого является предоставление всей известной информации о биоразнообразии (данные наблюдений или коллекций по животным, растениям, грибам, бактериям и археям).

Решения, принятые на мировой конференции по биоразнообразию в Нагое в 2010 году, должны были ускорить развитие GBIF.

Международный портал данных GBIF, созданный в 2013 году, также является открытой информационной платформой для управления большими объёмами данных (big data), поиска и отбора данных (data mining) в духе открытости и обмена (open data); он предоставляет онлайн-доступ почти к миллиарду наблюдений более чем по 1,5 миллионам видов[2]. Эти данные можно бесплатно скачать в режиме «открытого доступа» (после обязательной и бесплатной регистрации).

GBIF является партнёром GEO[3]. Он представляет собой компонент биоразнообразия в рамках более глобальных программ (GEOSS; GEOBON) и служит основой для выработки рекомендаций, формулируемых IPBES (эквивалент МГЭИК в области климата)[4].

Общие сведения
Global Biodiversity Information Facility
Тип организации таксономическая база данных и инфраструктура
Основание
Дата основания 2001[1]
Сайт gbif.org (англ.)

Метод работы

GBIF объединяет базы данных коллекций естественнонаучных объектов или наблюдений в природе с поисковым порталом[2], доступным для всех при условии предварительного согласия с условиями использования.

Этот портал автоматически строит карты, показывающие современные и известные ареалы распространения (с возможностью увеличения карты) и степень обычности того или иного таксона.

Таким образом, все оцифрованные данные о природе постепенно становятся интероперабельными и видимыми. В сентябре 2009 года 299 поставщиков данных были подключены к GBIF, предоставив более данных, каждая из которых относится к отдельному экземпляру растения, животного или одноклеточного организма.

Кроме того, GBIF поддерживает узловые точки в странах-участниках, которые способствуют подключению данных и популяризации проекта.

GBIF разработал протокол обнаружения и обработки дубликатов, а совместно с TDWG3 выработал рекомендации по созданию уникальных идентификаторов[5], которые начали внедряться примерно с 2010 года[6].

Открытые данные и сотрудничество

GBIF поощряет совместную и открытую работу исследователей, которые также могут использовать другие проекты по предоставлению данных в формате открытых данных по всему миру, взаимодействуя с GBIF, иногда с помощью открытых программных приложений для гражданской науки и совместной работы (wikispecies), в том числе во Франции с Tela Botanica и первыми инструментами, разработанными в 2011 году[7].

Примеры использования «массовых» данных

GBIF, например, позволил провести международное исследование[8], показавшее, как серый белка (Sciurus carolinensis), происходящий из Северной Америки, быстро стал инвазивным видом, практически уничтожив популяции местной рыжей белки (Sciurus vulgaris) на большей части Британских островов и на севере Италии (откуда он, возможно, может распространиться во Францию или остальную Европу)[8]. Натуралистические данные (в том числе GBIF) и полевые наблюдения позволили уточнить и сравнить модели реального распространения инвазивных белок с моделями их поведения в Северной Америке. Таким образом, удалось определить и сравнить экологическую нишу животного в Америке и Европе, а также показать, что в новых условиях и климате серая белка смогла изменить свою экологическую нишу и заселить более холодные среды, чем её естественные местообитания[8]. Это показывает, что прогнозирование развития инвазивной популяции только на основе поведенческих и биогеографических данных из региона происхождения вида может привести к серьёзному недооцениванию её инвазивности в «экзотической» (новой) среде; поэтому исследовательские модели следует использовать с осторожностью при составлении «белых списков» видов, считающихся малоопасными с точки зрения инвазии[9].

Аналогично, стратегия создания сети морских охраняемых территорий залива Калифорния (у берегов Мексики) использовала GBIF для определения оптимального расстояния между этими охраняемыми зонами с целью обеспечения достаточной экологической связности для личинок рыб, определённых GBIF и его мексиканским партнёром (CONABIO[10]).

В 2012 году мексиканские исследователи изучали, как модели, основанные на данных GBIF (или аналогичных), могут уточнить распространение редких видов с ограниченным ареалом, чтобы улучшить стратегии охраны природы. Объектом исследования был Dendrortyx barbatus — редкая птица, обитающая в умеренных лесах восточной части горной цепи Сьерра-Мадре Восточная (Мексика), занесённая в Красную книгу МСОП как «уязвимая», но в Мексике — как «находящаяся под угрозой исчезновения» (из-за разногласий по поводу срочности риска исчезновения). Карта распространения, составленная МСОП, указывает, что метапопуляция этого вида в основном разделена на три небольшие субпопуляции, отделённые большими расстояниями. Первое исследование[11] сравнило пять методов использования небольшого количества доступных серий данных для попытки определить реальное распространение вида (было найдено 41 историческое свидетельство, в том числе через GBIF). Моделирование экологических ниш, по-видимому, даёт наилучшие результаты для поддержки и принятия решений по сохранению видов, особенно для ограниченных географических зон. Другое исследование[12] использовало это моделирование для выявления оставшихся благоприятных местообитаний и более точного поиска птиц in situ (путём воспроизведения записанных голосов), в том числе за пределами ареала, где вид предположительно ещё сохраняется. Это позволило обнаружить 95 новых особей, в основном за пределами тогдашней карты ареала, что подтвердило скрытность вида, но также указало на меньшую редкость, чем предполагалось. Авторы пришли к выводу, что птица может быть исключена из категории находящихся под угрозой исчезновения в Мексике, однако МСОП должна обновить карту ареала, при этом вид остаётся уязвимым.

В исследовании, опубликованном в журнале Nature в 2014 году, было использовано около 47 миллионов данных о встречаемости из GBIF, относящихся примерно к [13], чтобы лучше понять, как в ходе эволюции цветковые растениядревесные или травянистые, возникшие в тропиках, смогли заселить регионы с холодными или очень холодными зимами благодаря стратегиям, позволяющим переносить заморозки: сброс листьев, уменьшение диаметра гидравлических проводящих элементов или зимовка в виде луковицы. Исследование показало, что большинство этих стратегий были приобретены под воздействием других экологических факторов ещё до миграции видов в зоны с морозами (например, узкие проводящие элементы связаны с засухоустойчивостью). Стратегия сброса листьев не подчиняется этой схеме: она была приобретена растениями только после миграции, непосредственно под давлением холодных зим[14].

В 2019 году GBIF наградил 9 лауреатов[15] за решения по обмену и развитию инструментов, данных и сервисов, связанных с биоразнообразием. Первая премия (Wherenext) оптимизирует процесс сравнения, отбора и дополнения недостающих данных (пользователь выбирает таксономическую группу и регион интереса, после чего приложение генерирует модели, рекомендующие новые зоны для исследований с учётом ожидаемых различий в сообществах видов в разных средах и местообитаниях).

INPN и GBIF сотрудничают во Франции, в частности, через двусторонний интерфейс обмена данными, и Wikidata может быть задействована[16]; модуль EXPORT платформы GeoNature должен облегчить распространение открытых данных, в том числе через национальную платформу SINP, которая теперь может проще интегрировать данные GBIF[17], на благо сообщества SINP (через региональные платформы). Периодически происходят обновления данных с французской платформы на GBIF[18], права на распространение регулируются уставом INPN.

Примечания

  1. https://www.gbif.org/what-is-gbif
  2. 1 2 Портал GBIF (октябрь 2013)
  3. earthobservations.org
  4. Networks and Communication Studies, NETCOM, т. 27 (2013), № 1-2, с. 154–164, PDF, 11 стр.
  5. CRYER, Phil и др. (2009), Adoption of Persistent Identifiers for Biodiversity Informatics : Секретариат GBIF
  6. GBIF Community Site : Persistent Identifiers interest group (англ.). gbif.org через Internet Archive. Дата обращения: 14 октября 2023.
  7. Julien Vinzent, Марсельский стартап переводит биоразнообразие в «open data»; 2011-09-15
  8. 1 2 3 Di Febbraro, M. и др., 2013. The use of climatic niches in screening procedures for introduced species to evaluate risk of spread: a case with the American eastern grey squirrel H. Verbruggen, ред. PLoS ONE, 8(7), p.e66559. Доступно по адресу: http://dx.plos.org/10.1371/journal.pone.0066559
  9. gbif.org (2013) Featured Data Use Shifting niches and invasive species control
  10. Портал Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO) и презентация (на испанском)
  11. Mota-Vargas, C. & Rojas-Soto, O.R., 2012. The importance of defining the geographic distribution of species for conservation: The case of the Bearded Wood-Partridge. Journal for Nature Conservation, 20(1), pp.10–17. http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1617138111000422
  12. Mota-Vargas, C. и др., 2012. Geographic and ecological analysis of the Bearded Wood Partridge Dendrortyx barbatus: some insights on its conservation status. Bird Conservation International, pp.1–15. (http://www.journals.cambridge.org/abstract_S0959270912000329)
  13. Как растения переносят холод на gbif.org (2013)
  14. Zanne, A., Tank, D., Cornwell, W, и др., 2014. Three keys to the radiation of angiosperms into freezing environments. Nature, 506, с. 89–92. https://doi.org/10.1038/nature12872
  15. https://www.gbif.org/fr/news/2mixX9oDrJI2W3AqPFOxI3/wherenext-gagne-le-defi-gbif-ebbe-nielsen-2019; см. также: https://www.gbif.org/fr/news/2mixX9oDrJI2W3AqPFOxI3/wherenext-gagne-le-defi-gbif-ebbe-nielsen-2019 или на английском: https://www.gbif.org/news/2mixX9oDrJI2W3AqPFOxI3/wherenext-wins-2019-gbif-ebbe-nielsen-challenge
  16. К вопросу о подключении TaxHub к Wikidata; https://github.com/PnX-SI/TaxHub/tree/master/data/scripts
  17. Inventaire du Patrimoine Naturel. INPN интегрирует данные GBIF (глобальной информационной системы по биоразнообразию). mnhn.fr (22 октября 2019). Дата обращения: 14 октября 2020.
  18. например: 2018 https://inpn.mnhn.fr/actualites/lire/9061/

Ссылки