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当大数据遇到生物多样性,不仅仅是共享那么简单 精选

已有 17767 次阅读 2016-6-2 10:15 |个人分类:生态研究|系统分类:科研笔记| 大数据, 生物多样性, 黄金标准

地球的生物多样性为人类提供了重要的服务,但人类活动已经改变了进化多样化与生物灭绝之间速率的平衡。物种灭绝速率达到了估计“背景”速率的一千倍,而且还可能会增加到一万倍。2010年10月在日本爱知县名古屋市举行的《生物多样性公约》第10次缔约国大会表决通过了《爱知目标》,要求各国在2020年之前制定5个领域的20个执行目标,以提高生物多样性。因此,扭转这些趋势是《生物多样性公约》2020年战略计划和爱知目标的焦点,明确纳入联合国2030可持续发展议程及其17个可持续发展目标(SDGs)中。减少生物多样性丧失的速率和实现环境目标需要了解威胁生物多样性的原因是什么,这些风险发生在什么地方,威胁类型和强度如何变化,以及采用何种行动来避免发生这些变化?

随着大数据时代的来临,数据已成为新型战略资源,成为驱动创新的重要因素,数据科学作为一门新的学科已开始蓬勃发展,大规模收集的广泛数据正在被数字化和共享,正在各个角落改变人类的科研、生产和生活方式。传统的生物多样性研究也开始逐渐向数据密集型的科研方式过渡,随着技术的进步和智能监测的发展,同时伴随着越来越多的人正在加入到现代化公民科学行列,人类社会已经在集体生产生态学大数据了。例如,GBIF(全球生物多样性信息网络)收集的物种标本数据和NEON(美国国家生态系统观测站网络)的各种监测数据,已经成为保护生物学与宏生态学研究的一个重要部分。

人们预计未来在有关全球生物多样性威胁方面将有广泛的信息。如果拥有这样的信息,就可以更好地理解如何减少生物多样性丧失并实现环境目标。在之前的博文中,曾介绍了Science上发表的一份联合国报告“Sensing biodiversity”(传感生物多样性),该报告为可持续发展和环境保护要动员“大数据”革命提出了具体的政策建议。报告结合众包数据、大尺度地面监测计划和卫星地球观测任务,以前所未有的洞察力来看待对生物多样性的全球威胁,以及人类的干预是如何改变这些威胁的。将卫星遥感和航空遥感与原位传感器联网,可以使生物多样性许多元素的变化随时间被跟踪记录下来,最大限度地发挥其保护潜力。如果能充分利用公民科学, 将一些监测众包给各位爱好者,那最终的效果将更为吸引人。

也许,有关“大数据”和信息革命的新闻故事会让人觉得我们已经淹没在数据海洋中,但对于有关威胁全球生物多样性的数据来说恰恰相反。最近发表在Science周刊上的一篇文章发现,有关生物多样性威胁的数据其实并不是那么容易获得的,这使得它很难充分理解对生物多样性的威胁,也难以确定减轻这些威胁的措施和步骤。研究发现,在国际自然保护联盟(IUCN)红色名录中有大量受威胁的海洋和陆地物种,但针对这些威胁可用于分析的数据切寥寥可数。虽然在某些情况下,存在一些对有效保护有用的数据,但总体上这些数据并不能为保护政策提供合理的建议。为了填补这些数据缺口,文章作者建议,针对各主要类别的生物多样性威胁迫切需要编撰一系列“黄金标准”数据集,而目前只有5%的全球生物多样性威胁数据集符合“黄金标准”。

这里所说的“威胁”,是指“已经造成、正在造成或可能造成生物多样性目标的破坏、退化和/或损害的近期人类活动或过程”。确定威胁对物种或生态系统的影响是一个独立过程,一般包括保护评估结果。对各种威胁进行划分,也广泛应用于成千上万的物种、站点和项目的保护评估中。研究遵循结构化数据收集过程,并将每一个数据集与一个或多个威胁类型相联系,该分析特意忽略了三个威胁类型:气候变化和恶劣天气、地质事件和其他类型,前者已经得到政府间气候变化专门委员会(IPCC)第五次评估报告的广泛论证,而后两个类型并非特定的人为影响。数据集的空间搜索范围设定为全球。随着各种附加数据集和元数据的不断产生,这种初始搜索所确定的数据集也会增长。而随着时间的推移,就可能涵盖大量的区域数据集,可创建更多的全球代表性信息。按照这种策略,从来自卫星遥感到公民科学项目的数据源,确定了290个唯一数据集,归为九类不同的威胁类型(图1),其中六个数据来源提供了占整个目录五分之一以上的数据集。这种表面上的海量数据其实是有误导性的,分析显示,从全球有关人类活动对生物多样性威胁的时空分布来看,这实际上并没有什么用。


图1 不同威胁数据集类型的数量及来源


不同的威胁,其生物多样性重要程度是不一样的,因此需要评估对于不同的重要程度是否有足够的数据支撑。分析中使用了IUCN的濒危物种红色名录的威胁信息,这也是物种灭绝风险的全球信息库。结果发现,红色名录中海洋或陆地以及内陆水体中受威胁物种的频率与可提供的威胁数据集不成比例:生物资源的使用(包括狩猎、渔获与标记的直接和间接影响)是对物种最常见的威胁,但在威胁数据集中仅占5%。由于缺乏正式的元数据,要确定其准确属性值往往是比较困难的,满足所有五种属性标准(容易获取、空间分辨率足够、近10年的新数据、有重复、对准确性进行过评估)(图2)的数据集在绝对数量上具有不确定性,只有14个数据集(5%)满足所有这五个属性。也就是说,大量数据集通常只适用于少数类群或栖息地。

图2 生物多样性数据集的属性标准


因此,生物多样性保护领域应该确定一个“黄金标准”数据集,满足表中最低的所有五个属性,并尽可能适用于更多的类群。如果解决这个问题呢?文章建议与相关数据供应商合作开发商业模式,与政府和私营部门建立新颖的长期资金机制和伙伴关系。1)与数据所有者和生产者建立伙伴关系。保护政策所需的许多数据其实已经产生,但不一定对生物多样性保护组织或机构开放,不过目前这种状况有所好转。比如,2008年,美国NASA公开发布了自1978年以来的所有Landsat归档数据,欧航局也开放了哨兵科学数据(Sentinel Scientific Data)中心,成为可自由获取哥白尼计划哨兵系列卫星(Copernicus Sentinel missions)发射以来的数据入口,法国航天局也宣布5年或更老的SPOT卫星数据将免费提供给非商业用户。2)私营部门的数据也可能填补重大空白。联合国环境计划署(UNEP)世界保护监测中心与IHS公司有一个协议,要确保在有关全球油气活动方面提供详细而全面的数据,可用于生物多样性评估。生物多样性保护机构可仿效这种做法,奠定与私营部门合作进入大数据的基础工作。2015年7月,联合国召开了第三届“为发展而筹资国际会议”,产生了一种综合框架——亚的斯亚贝巴行动议程(AAAA),确定了为可持续发展议程筹资的百余种措施,明确认识到需要资助“科学、技术、创新与能力建设”以及“数据、监测和跟进”。AAAA“鼓励从各种来源和各水平获得融资用于生物多样性和生态系统保护与可持续利用”。

显然有些“黄金标准”数据集的建立,并不用从头开始,因为许多数据已经存在,主要是如何建立数据关联的通道。1)入侵外来种使全球生物多样性匀质化,并对本土物种构成重大威胁,特别是岛屿与特定生态系统特有物种更是如此。如果有全面的数据,比如何种物种在什么地方以什么方式移动,就可进行早期监测并作出快速响应。目前,受威胁的岛屿生物多样性数据库与IUCN全球入侵物种数据库都是由国际机构和专家网络支持的,如果增加适当的资源,就可以满足上述五个关键数据属性。2)土地利用和覆盖变化产生的生境丧失是生物多样性下降的主要原因,大数国家都有地方、区域和国家的保护自然景观的立法,而在全球范围内对生物多样性保护并没有一个标准的土地利用和覆盖变化评估工具。对2000–2010年间的土地覆盖变化已经出现了许多新兴标准化方法和中高分辨率的数据产品。虽然这些产品带来了希望,但目前离全球尺度和标准化还有不少的距离。遥感学家们总是在尝试各种遥感算法,这也许对某个研究领域非常有趣,但对于最终用户来说是非常糟糕的,因为他们更需要一系列可相互在时间和空间上进行比较的全球地图,目前需要打破这种格局。


参考资料:

Joppa et al. Filling in biodiversity threat gaps. Science  22 Apr 2016: Vol. 352, Issue 6284, pp. 416-418.




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