Global Biodiversity Information Facility

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].

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].

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 растения — древесные 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.