Challenges and achievements on data sharing by the Brazilian LTER site in the Amazon Forest over 16 years of research

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1 Licença de Uso: Crea0ve Commons Atribuição- Compar0lharIgual 3.0 Brasil hbp://crea0vecommons.org/licenses/ by- sa/3.0/br/ Challenges and achievements on data sharing by the Brazilian LTER site in the Amazon Forest over 16 years of research Debora P. Drucker, Fernanda V. Costa, Flávia C. Costa, Flávia F. Pezzini, Lívia Naman, David Valentim Dias, William E. Magnusson

2 Overview LTER Brazil - PELD Since 1998 Originally 12 sites Funding discon0nued for almost a decade New grant on sites and 1 grant for informa0on management 3 discon0nued Call for proposals 2012 Slide: Fernanda Costa

3 The Brazilian LTER - Amazon Forest encompasses several studies of aqua0c and terrestrial ecosystems in three different loca0ons covering an area of approximately ha of Tropical Rain Forest. Fragmented landscape Selective logging Undisturbed forest Slide: Fernanda Costa

4 Reserva Ducke - extensively studied site

5 1986 5

6 1997 6

7 2003 7

8 8

9 2005 reality: hard to find data Figura: Nature: 461 (7261), 2010.

10 Brazilian Program for Biodiversity Research Western Amazon Established in 2004 by the Ministry of Science and Technology to conduct and integrate studies of biodiversity over large areas Slide: Cintia Freitas

11 Slide: Cintia Freitas

12 Slide: Cintia Freitas

13 Slide: Flávia Pezzini

14 Slide: Cintia Freitas

15 Lewinsohn: Biodiversity Beyond species lists and species counts

16 Field Surveys

17 Long tail Heterogeneous Dependent on human observation and annotation Difficult to preserve, discover and reuse Heidorn, 2008

18 Slide: Flávia Pezzini 18

19 19

20 Challenges for integra0on Jones et al. 2006

21 Organize and Standardize There are data standards available and widely adopted for ecological data Knowledge Network for Biocomplexity (KNB) hbp://knb.ecoinforma0cs.org/ EML: Ecological Metadata Language Metacat : armazenamento, busca, recuperação dos dados Morpho: criar, administrar e compar0lhar os metadados Adapted from Matt Jones

22 LTER Informa0on Management Grant partnership with NCEAS Metacat Metadata and data management server - a Schema- Independent XML Database System LTER Data Catalog Morpho data management software Metadata Data Package Data Object Slide: modificado de Fernanda Costa

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29 The importance of human LTER Amazon Forest site has a database manager who is responsible for assis0ng researchers in the documenta0on of informa0on to be entered in the repository. data quality deadlines LTER Amazon Forest site community follows PPBio Data Policy Slide: Fernanda Costa

30 Main problems in metadata Descrip0on of temporal coverage. The experimental design adopted is not described with enough informa0on for future understanding or replica0on of the study. Procedures, specific protocols and instrumenta0on adopted is also obscure. Abstracts are oden difficult to follow and do not summarize clearly and objec0vely what was done in the study. Slide: Fernanda Costa

31 Main problems in data tables... Incomplete and wrong defini0on of objects, abributes and their respec0ve units of measurement. Most tables submibed only contain sta0s0cal summaries, which obscures the original data and restricts op0ons organiza0on of the repository. The major challenge for the presenta0on of the data table is convince researchers about the advantages of presenta0on of raw data without summariza0on, because this facilitates future manipula0ons and analysis. Slide: Fernanda Costa

32 Challenges for data integration Slide: Fernanda Costa

33 Slide: Fernanda Costa 33

34 34

35 Most problems arise because people have not been trained to document data. Achievement 1 training courses on data documenta0on: error preven0on Achievement 2 data sharing culture Slide: Fernanda Costa

36 How it works today Field Collection Metadata Data 30 days 1 year Revision by the data manager Revision by the data manager Data Analysis WebSite Slide: Flávia Pezzini

37 PPBio Data Policy 2009

38 Good quality data is largely unavailable

39 Metrics EML since 2004 Metacat since : 440 data packages 315 with data table Slide: Flávia Pezzini

40 Figure: David Valentim

41 Slide: Matt Jones Addo Grahamstown South African Data Network Phalaborwa Tsitsikama Karoo Mapungubwe Cape Town U Cape Town SAEON Kruger Marakele Wilderness Mozambique OBFS UCNRS NCEAS PISCO ESA TERN TEAM AND GCE... (26) LTER OSU SBC JaLTER GBIF Knowledge Network for Biocomplexity (KNB)

42 Slide: Flávia Pezzini Sítio A Sítio F PELD BRASIL Sírio J Sítio B Sítio C Sítio K Sítio D Sítio G Sítio H Sítio I Sítio L Sítio E Sítio M OBFS UCNRS NCEAS PISCO ESA TERN TEAM AND GCE... (26) LTER OSU SBC JaLTER GBIF Knowledge Network for Biocomplexity (KNB)

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45 Nomes Geográficos EDGV Especificações Técnicas para Estruturação de Dados Geoespaciais Digitais Vetoriais Slide: Rafael March - IBGE

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49 Leinfelder et al 2011 Using Semantic Metadata for Discovery and Integration of Heterogeneous Ecological Data

50 Slide: Flávia Costa Biomassa x solo/topografia

51 Relações Espécies X Ambiente em larga escala (Zingiberales) Composição Riqueza ISOMAP M M M M M V M M M M M M M MM M M M V V V M V V V V V V U U U U U U D PPP D P D U U U P P PPP P PP D P D D P D I DD P E U U P P P D D D DP EE D D D D E I E II III I II E I E D P D U P UU U U U U U U U densidade de sp estimada (parcial) Indice de Walsh (parcial) Fer@lidade do Solo ISOMAP 1 Em larga escala (175 parcelas distribuídas ao longo de 800 Km)a composição de espécies é relacionada com clima e fertilidade do solo, e a riqueza relacionada com clima Slide: Flávia Costa

52 Exemplo Integração relevante à discussão do Código Florestal: 741 espécies, 6 grupos de plantas, Reserva Ducke + topografia, hidrologia e sensoriamento remoto Schietti et al. Plant Ecology & Diversity 2013

53 M. Jones Kepler scientific workflow system Data source from repository R processing script res <- lm(baro ~ T_AIR) res plot(t_air, BARO) abline(res)

54 The Data Life Cycle Plan Integrate Collect Analyze The Data Life Cycle The is Data a continuum Life Cycle of is a data continuum development, of data development, manipulation, management, manipulation, and management, storage stages. and storage stages. Assure Discover Describe Slide: C. Strasser Preserve

55 Slide - Matt Jones

56 Slide - Matt Jones

57 Slide - Matt Jones

58 Slide - Matt Jones

59 Slide - Matt Jones

60 Slide - Matt Jones

61 Slide - Matt Jones

62 Slide - Matt Jones

63 Embrapa Satellite Monitoring Technology Transfer Department

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