المعلوماتية البيئية

📅 آخر تحديث: ٢٩ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٩ يوليو ٢٠٢٦
الموسوعة الحرة

علم المعلومات البيئية ، أو المعلوماتية الإيكولوجية، هو علم المعلومات في علم البيئة والعلوم البيئية . يدمج هذا العلم بين العلوم البيئية وعلوم المعلومات لتعريف الكيانات والعمليات الطبيعية بلغة مشتركة بين البشر والحواسيب. مع ذلك، يُعدّ هذا المجال سريع التطور في علم البيئة، وتوجد وجهات نظر بديلة حول ماهية علم المعلومات البيئية.

انتشرت بعض التعريفات، تركز معظمها على ابتكار أدوات للوصول إلى بيانات النظم الطبيعية وتحليلها. مع ذلك، فإن نطاق وأهداف المعلوماتية البيئية أوسع بكثير من مجرد تطوير معايير البيانات الوصفية المستخدمة في توثيق مجموعات البيانات . تهدف المعلوماتية البيئية إلى تسهيل البحث والإدارة البيئية من خلال تطوير طرق للوصول إلى قواعد بيانات المعلومات البيئية ودمجها، وتطوير خوارزميات جديدة تُمكّن من دمج مجموعات البيانات البيئية المختلفة لاختبار الفرضيات البيئية. ترتبط المعلوماتية البيئية بمفهوم خدمات النظام البيئي . [ 1 ]

تُعنى المعلوماتية البيئية بدراسة دلالات المعرفة المتعلقة بالنظم الطبيعية. ولهذا السبب، يرتبط جزء كبير من أبحاث المعلوماتية البيئية الحالية بفرع من علوم الحاسوب يُعرف باسم تمثيل المعرفة ، وتعمل مشاريع المعلوماتية البيئية النشطة على تطوير روابط مع أنشطة مثل الويب الدلالي .

تُشير المبادرات الحالية لإدارة البيانات البيئية ومشاركتها وإعادة استخدامها بفعالية إلى الأهمية المتزايدة لمجالات مثل المعلوماتية البيئية في تطوير الأسس اللازمة لإدارة المعلومات البيئية بكفاءة. ومن أمثلة هذه المبادرات مشاريع شبكة بيانات المؤسسة الوطنية للعلوم ، ومشروع DataONE ، ومشروع Data Conservancy، ومشروع الذكاء الاصطناعي للبيئة والاستدامة . [ 1 ]

دورة حياة تطوير البرمجيات

يُعدّ مفهوم دورة حياة تطوير البرمجيات (SDLC) جوهريًا في علم المعلومات البيئية، وهو إطار عمل منهجي لكتابة وتنفيذ وصيانة منتجات البرمجيات. في مشاريع المعلومات البيئية، تتضمن عملية التطوير عادةً جمع البيانات، غالبًا من مصادر بيانات بيئية متعددة، ثم دمج هذه المصادر، ثم تحليل البيانات. فيما يلي، وصف لكل خطوة من خطوات دورة حياة تطوير البرمجيات في سياق المعلومات البيئية، وفقًا لميتشنر وآخرون [ 2 ] . تشير خطوات التخطيط والجمع والتحقق والوصف والحفظ إلى جهة جمع البيانات، والتي قد تكون باحثين أفرادًا أو شبكات واسعة لجمع البيانات، بينما تشير خطوات الاكتشاف والدمج والتحليل عادةً إلى الباحث الفرد.

الخطة : تتطلب مشاريع المعلوماتية البيئية بيانات من قواعد بيانات متعددة. تحتوي كل قاعدة بيانات على بيانات مختلفة، ولذلك ينبغي على الباحثين تحديد أنواع البيانات البيئية أو الإيكولوجية التي سيحتاجونها للإجابة على سؤال بحثهم.

جمع البيانات : تُجمع البيانات بعدة طرق مختلفة. في مجال المعلوماتية البيئية، يقتصر ذلك عادةً على إدخال البيانات يدويًا في جداول البيانات، وتحليلها من قاعدة بيانات موجودة. وقد سهّل نمو قواعد البيانات العلائقية على علماء البيئة تنزيل البيانات ذات الصلة ودمج مجموعات البيانات معًا.

التأكد : يجب فحص إدخالات البيانات بدقة للتحقق من صحتها وجدواها، كالتأكد من خلوها من القيم الشاذة والنقاط الخاطئة. وينطبق المبدأ نفسه على البيانات التي يتم تنزيلها من مجموعات البيانات. تقع هذه المسؤولية على عاتق كل من عالم البيئة الذي يقوم بتنزيل البيانات والجهة التي تُنشئ نظام جمع البيانات.

الوصف : يجب أن يتضمن الوصف الدقيق للبيانات الوصفية لمجموعة بيانات مستخدمة في دراسة ما معلومات كافية لاستنتاج منهجية جمع البيانات ومعالجتها، وتاريخ جمعها، وسبب جمعها، وكيفية تخزينها. يُعدّ هذا الأمر بالغ الأهمية لضمان إمكانية تكرار النتائج، لا سيما في المشاريع التي تعتمد على بعضها البعض والتي قد تعيد استخدام البيانات.

الحفظ : بعد جمع البيانات من قبل جهة مؤسسية، ينبغي أرشفة هذه البيانات بطريقة تسهل الوصول إليها. ومن الأفضل أن يكون ذلك في قواعد بيانات تتم صيانتها ولا تتعرض لخطر الإهمال.

الاكتشاف : على الرغم من وجود ممارسات جيدة لاكتشاف البيانات اللازمة لبدء مشروع بحثي، إلا أن هذه العملية غالبًا ما تشوبها ندرة البيانات المنشورة والقابلة للاستخدام، إذ قد يجمع الباحثون بيانات خاصة بدراستهم، لكنهم قد لا ينشرونها لاستخدام أوسع. فيما يخص جمع البيانات، يمكن معالجة هذه المشكلة من خلال تحسين ممارسات مشاركة البيانات، كربط مجموعات البيانات عند نشر الأبحاث أو الدراسات. أما فيما يخص الحصول على البيانات، فيمكن معالجتها من خلال بحث أكثر دقة، كاستخدام الكلمات المفتاحية للعثور على مجموعات البيانات ذات الصلة.

الدمج : قد يكون دمج مجموعات البيانات معًا أمرًا صعبًا ويتطلب جهدًا كبيرًا، ويعود ذلك في الغالب إلى الاختلافات المنهجية في جمع البيانات. توجد عدة طرق لتحقيق ذلك، ولكن أفضل الممارسات عادةً ما تتضمن أساليب حسابية، وتحديدًا استخدام لغة R أو Python ، لأتمتة العمليات ومنع الأخطاء.

التحليل : يمكن أن يتخذ تحليل البيانات أشكالاً متعددة، وينبغي أن يُصمم خصيصاً للمشروع البيئي المحدد. ومع ذلك، يجب توثيق جميع أساليب تحليل البيانات بشكل جيد، بما في ذلك إجراءات التحليل، ومبررات استخدام أساليب التحليل، وأي قصور في أي نهج محدد.

تطبيقات المعلوماتية البيئية في علم البيئة

علم بيئة النظم البيئية

المصدر: [ 3 ]

تشمل دراسات النظم البيئية، بحكم تعريفها، التفاعلات عبر كامل نطاق علوم الحياة، بدءًا من التفاعلات الكيميائية الحيوية المجهرية وصولًا إلى الظواهر الجيولوجية واسعة النطاق. ونتيجةً لذلك، قد لا تُصمَّم قواعد البيانات الضخمة خصيصًا لأي سؤال بحثي محدد، ولكن ينبغي أن تكون شاملة بما يكفي لدعم معظم الدراسات. ولأن الأسئلة المتعلقة بالنظم البيئية تتطلب منظورًا واسعًا، فمن المرجح أن تتضمن مشاريع النظم البيئية المرتبطة بالبيانات بيانات من قواعد بيانات متعددة.

يُعدّ نموذج علم الشبكات إطارًا شائعًا لدمج البيانات في الدراسات على مستوى النظام البيئي ، حيث تُعامل آليات وموارد جمع البيانات كشبكة كبيرة مترابطة بدلًا من كونها كيانات منفصلة. قد تشمل الشبكة عدة محطات لجمع البيانات ضمن قاعدة بيانات واحدة، أو قد تمتد عبر قواعد بيانات متعددة. يوجد حاليًا العديد من الشبكات واسعة النطاق، لكنها لا تُنتج بيانات بالحجم الكافي لاعتبار علم البيئة علمًا للبيانات الضخمة.

يتمثل أحد التحديات الراهنة التي تواجه علم المعلومات البيئية في مجال علم بيئة النظم الإيكولوجية في أن معظم التمويل يُخصص لتوليد بيانات جديدة بدلاً من صيانة البنى التحتية القائمة للبيانات. كما أن دمج البيانات عبر مختلف النطاقات المكانية قد يكون صعباً، نظراً لاحتواء كل مجموعة بيانات على أنواع مختلفة من البيانات.

علم البيئة الحضرية

المصدر: [ 4 ]

أدى التوجه الحالي نحو المدن الذكية ، ودمج شبكات الاستشعار في البنية التحتية، إلى جعلها مصدراً رئيسياً للبيانات في الدراسات البيئية. وتتناول الأسئلة النموذجية في علم البيئة الحضرية آثار التوسع الحضري على النظام البيئي المحلي، وكيفية توجيه التنمية المستقبلية لتعزيز التنوع البيولوجي الحضري .

بينما تجمع شبكات الاستشعار في المدن عادةً بيانات بيئية لتحسين عملياتها، يمكن استخدامها أيضًا في مبادرات بيئية، لا سيما لفهم العلاقة المعقدة والمتشعبة بين المدن ونظامها البيئي المحلي. كما يمكن استخدامها لفهم المشهد الحضري الحالي للمدن بشكل أفضل، وتحديد سبل إعادة هيكلتها. على سبيل المثال، يمكن لتحليل أنماط التنقل تحديد المناطق المناسبة لإنشاء الحدائق والمساحات الخضراء. ويمكن أيضًا استخدام بيانات مراقبة الطيور لتحديد أنواع الطيور في منطقة معينة.

الأمراض المعدية

المصدر: [ 5 ]

على غرار فروع علم البيئة الأخرى، يشمل علم الأمراض المعدية الناشئة وعلم الأوبئة مستويات متعددة، بدءًا من فهم العوامل الوراثية التي تحرك اتجاهات المرض وصولًا إلى التحليلات المكانية والزمانية واسعة النطاق. ونتيجة لذلك، يمكن أن تتضمن دراسات الأمراض المعدية كل شيء بدءًا من المعلوماتية الحيوية، والتسلسلات الجينية، وتسلسلات الأحماض الأمينية، وبيانات الرصد البيئي.

على المستوى الجزئي، يمكن استخدام هذه البيانات للتنبؤ بالعدوى/قابلية الانتقال، ومقاومة الأدوية، والأدوية المرشحة، ومواقع الطفرات. أما على المستوى الكلي، فيمكن استخدامها لتحديد الاتجاهات المجتمعية أو العوامل البيئية التي تُسهم في انتقال العدوى، ومواقع الإصابة، والممارسات التي تُسبب انتقال المرض.

قواعد البيانات

المصدر: [ 6 ]

  • شبكة أجهزة استشعار التدفق النهري الوطنية التابعة لهيئة المسح الجيولوجي الأمريكية
  • GBIF
  • الورم الجديد
  • قاعدة بيانات علم الأحياء القديمة
  • الأرشيف الأوروبي للنباتات
  • تحليل جرد الغابات التابع لوزارة الزراعة الأمريكية
  • يحاول
  • بيان
  • أمري فلوكس
  • فريق
  • آي ناتشوراليست
  • نيون
  • غليون
  • LTER
  • CZO
  • تيرن
  • سيون

مراجع

  1. 1 2 فيلا، فرديناندو؛ سيروني، مارتا؛ باغستاد، كين؛ جونسون، غاري؛ كريفووف، سيرجي (1 يناير 2009). "آريس (الذكاء الاصطناعي لخدمات النظام البيئي): أداة جديدة لتقييم خدمات النظام البيئي وتخطيطها وتقدير قيمتها" . ريسيرش جيت . تم الاطلاع عليه بتاريخ 23 يناير 2022 .
  2. ↑ ميشنر، ويليام ك.؛ جونز، ماثيو ب. (فبراير 2012). "علم المعلومات البيئية: دعم علم البيئة كعلم قائم على البيانات" . اتجاهات في علم البيئة والتطور . 27 (2): 85-93 . doi : 10.1016/j.tree.2011.11.016 . ISSN 0169-5347 . PMID 22240191. S2CID 12268743 .   
  3. ↑ لاديو، إس إل؛ هان، بي إيه؛ روزي-مارشال، إي جيه؛ ويذرز، كيه سي (2017-03-01). "العقد القادم من البيانات الضخمة في علم النظم البيئية" . النظم البيئية . 20 (2): 274-283 . Bibcode : 2017Ecosy..20..274L . doi : 10.1007/s10021-016-0075-y . ISSN 1435-0629 . 
  4. ↑ يانغ، جون (2020-10-01). "البيانات الضخمة ومستقبل البيئة الحضرية: من المفهوم إلى النتائج" . مجلة ساينس تشاينا لعلوم الأرض . 63 (10): 1443-1456 . Bibcode : 2020ScChD..63.1443Y . doi : 10.1007/s11430-020-9666-3 . ISSN 1869-1897 . S2CID 221285047 .  
  5. ↑ كاسون، بيتر م. (2020-07-20). "بحوث الأمراض المعدية في عصر البيانات الضخمة" . المراجعة السنوية لعلوم البيانات الطبية الحيوية . 3 (1): 43-59 . doi : 10.1146/annurev-biodatasci-121219-025722 . ISSN 2574-3414 . 
  6. ↑ فارلي، سكوت س؛ داوسون، أندريا؛ غورينغ، سيمون ج؛ ويليامز، جون و (18 يوليو 2018). "تحديد موقع علم البيئة كعلم بيانات ضخمة: التطورات والتحديات والحلول الحالية" . مجلة العلوم البيولوجية . 68 (8): 563-576 . doi : 10.1093/biosci/biy068 . ISSN 0006-3568 .