Modelos de Gestão, Interoperabilidade e Análise de Informação de Biodiversidade

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1 FUNDAÇÂO MEMORIAL Cátedra Unesco Memorial da América Latina Gerenciamento Integrado de Recursos Hídricos para a América Latina Modelos de Gestão, Interoperabilidade e Análise de Informação de Biodiversidade Pedro Luiz Pizzigatti Corrêa Escola Politécnica da Universidade de São Paulo Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais Núcleo de Apoio a Pesquisa em Computação e Biodiversidade Laboratório de Automação Agrícola

2 Agenda 1. Introdução 2. Análise de dados de Biodiversidade 3. Interoperabilidade em Biodiversidade 4. Modelos de Gestão Nacional 5. Referências

3 Agenda 1. Introdução 2. Análise de dados de Biodiversidade 3. Interoperabilidade em Biodiversidade 4. Modelos de Gestão Nacional 5. Referências

4 1 - Introdução Por que da Informática para a Biodiversidade ou Ecológica? Avanços na Tecnologia permitiram a criação de um ambiente cooperativo, envolvendo o compartilhamento do conhecimento; Convenções Internacionais e tratados na área ambiental estão contribuindo para a mudança nos paradigmas de acesso livre e compartilhado de informação sobre biodiversidade; Essas novas demandas estão catalisando o desenvolvimento de uma área recente do conhecimento chamada Informática para a Biodiversidade ou Informática Ecológica; Iniciativas internacionais como: GBIF (Global Biodiversity Information Biodiversity) and IABIN (Inter-American Biodiversity Information Network) Iniciativas nacionais: BIOTA regional e nacional As decisões no uso e conservação da biodiversidade podem ser mais adequadas com um rápido e confiável acesso aos dados disponíveis e com o uso de avançadas ferramentas computacionais para análise e a visualização espacial dos dados, bem como a construção de cenários de impacto ambiental e vulnerabilidade.

5 1 - Introdução O que é Informática para a Biodiversidade?

6 Agenda 1. Introdução 2. Análise de dados de Biodiversidade 3. Interoperabilidade em Biodiversidade 4. Modelos de Gestão Nacional 5. Referências

7 2- Análise de Dados Biodiversidade A partir de dados disponíveis, identifica-se um modelo que represente um ecossistema. Objetivo: - enteder o seu comportamento; - representar o conhecimento; - Realizar simulações baseada em cenários, entender o comportamento de um determinado ecossistema.

8 2- Modelagem de distribuição de espécies O que é Modelagem de Distribuição de Espécies? Um modelo que usa distribuição de espécies observadas e/ou características biológias para prever sua distribuição atual (potencial). Distribuição considerada: Observada localidade onde a espécie foi observada; Atual distribuição atual da espécie; Potencial loccalidades nas quais a espécie pode ser encontrada. Termo é largamente utilizado, porém enganoso, uma vez que é distribuição adequada da espécies no ambiente que está sendo modelado em vez da distribuição das espécie real. Também conhecido como modelagem de: nicho ecológico, nicho ambiental, adequação do ambiente and envelope bioclimático.

9 2- Modelagem de distribuição geográfica de espécies Nicho Ecológico George E. Hutchinson A primeira idéia de nicho (Grinnell, 1917) foi definida simplesmente como o (habitat) local onde os requisitos para uma determinada espécie viver e se reproduzir estão presentes. (Elton, 1927) acrescentou a idéia do lugar que a espécie ocupa no nível trófico do ambiente biológico. (Gaus, 1934) acrescentou a intensidade da competição entre as espécies. Finalmente, o nicho ecológico prazo (Hutchinson, 1957) foi definida como uma área com uma hipervolume n-dimensional onde cada dimensão representa a gama de condições ambientais ou recursos necessários para a sobrevivência e reprodução das espécies, tais como temperatura, umidade, salinidade, ph,, recursos alimentares, locais para a intensidade, nidificação luz, pressão de predação, a densidade populacional, entre outros.

10 2- Modelagem de Distribuição de Espécies Pontos de Occurrencia Camadas Ambientais (ex. temperature, solo, altitude, bioma) Distribuição Potencial Figura de Giannini (2011) Tese

11 2-Modelagem de Distribuição de Espécies Objetivo da modelagem Estimar a probabilidade presença de uma dada espécie numa região geográfica Baseada em dois tipos de dados Dados de ocorrência Pontos georeferenciados Representam a presença ou ausência de espécies Dados ambientais Nicho fundamental da espécie; Exemplo: temperatura, precipitação, altitude etc.

12 2-Modelagem de Distribuição de Espécies O mapa de distribuição potencial pode representar cenários: Distribuição potencial atual: Condições ambientais atuais Distribuição potencial prévia: Condições ambientais no passado Distribuição potencial futura: Condições ambientais que simulam mudanças bioclimáticas.

13 2-Modelagem de Distribuição de Espécies Modelagem de Distribuição de Espécies (aplicações) Utilizada em atividades relacionadas a conservação de espécies Exemplo de aplicação Identificação de áreas com alto risco de perda de biodiversidade Reintrodução de espécies Previsão de invasão potencial de espécies Entender o impacto das mudanças climáticas na distribuição as espécies Ferramentas de modelagem geram um modelo baseado em nicho.

14 2- Processo de Modelagem de Distribuição de espécies (SANTANA et al, 2008)

15 2- Processo de Modelagem de Distribuição de espécies 2 Levantamento de pontos de ocorrências de espécies: Acesso a portais de biodiversidade: coleções de dados disponíveis. Exemplo: GBIF, IABIN and SpeciesLink 3 Levantamento de camadas ambientais: Dados ambientais georeferenciados: (GIS) 4 Análise de viabilidade da modelagem: Avaliação se os dados bióticos e abióticos estão de acordo com os objetivos da análise

16 2- Processo de Modelagem de Distribuição de espécies 5/6/7 Escolha do algoritmo, definições dos parâmetros de acordo com as características do algoritmo 8/9 Pós análise: Validação automáca curva ROC (Receiver Operating Characteristic); AUC (Area Under the ROC curve). Validação do analista

17 2-Métodos e Ferramentas para modelagem Esses métodos de modelagem são também chamados de modelos estatísticos, baseados em regras e métodos de aprendizagem de máquina. Exemplos: omaximum Entropy (MaxEnt) (Phillips et al., 2006) ogenetic Algorithms (GA): an example of such algorithm is GARP: Genetic Algorithm for Rule-Set Production (Stockwell, 1999; Stockwell and Noble, 1992; Stockwell and Peters, 1999) oneural Networks (NN) (Olden and Jackson, 2002; Pearson et al., 2002) omultiple Regressions (MR) (Guisan and Zimmermann, 2000) olinear Models (GLM: Generalized Linear Models) (Austin et al., 1994) oadditive models (GAM: Generalized Additive Models) (Yee and Mitchell, 1991) otrees for classification (ATC: Classification Tree Analysis) (Breiman et al., 1984)

18 2-Métodos e Ferramentas para algorithm modelagem Occurrence Points: geographical points where a species is found. Niche Points: values that the environmental variables assume in each occurrence point, transforming the geographical points into points in the environmental space. Algorithm Niche Model: probability function of occurrence of a given species with domain in the space of the environmental variables. P i = (lat, long) + Precipitation Prob = F(x 1,, x N ) Precipitation Potential Distribution Map: application of the niche model on a given geographic region, resulting in a georeferenced map, that contains the occurrence probabilities of a species. Niche Model + Environmental Variables locality data Model temperature Projection precipitation topography Potential Distribution Map Precipitation

19 2-Métodos e Ferramentas para openmodeller modelagem Projeto Temático financiado pela FAPESP Disponível em: Objetivo Desenvolver um ambiente open source para modelagem de distribuição de espécies Desenvovido por: EPUSP Escola Politécnica da USP INPE Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais CRIA Centro de Referência em Informação Ambiental

20 2-Métodos e Ferramentas para modelagem Algorithmos disponíveis no openmodeller: AquaMaps Distances algorithm: Distance to Average, Minimum Distance and Environmental Distance Bioclim; Climate Space Model (Sutton and Giovanni, 2004); GARP Genetic Algorithm for Rule-set Production (Stockwell and Peters, 1999; Stockwell and Noble, 1992); GARP BestSubsets (Anderson et al., 2003) Support Vector Machine SVM (Giovanni and Lorena, 2007); Neural Networks (Rodrigues at al., 2010) Maximum Entropy (in development).

21

22 2- openmodeller: High Performance Architecture OM Desktop Client Web Services OM Web Client Service Provider OM Cluster

23 2- openmodeller: Janela Principal

24 Seleção de Camada If the layer database is SSL protected (https), a password will be necessary

25 Seleção de Camada After accessed, the available layers can be loaded through this window

26 Algoritmos All available algorithms are displayed here It is also possible to copy algorithms in order to make changes in its parameters

27 Acessando ocorrências de espécies Provide ready services for accessing remote data using web services

28 Experimento Follow the experiment progress More information available in the Logs tab

29 Experimento concluído The output map, with the occurrence probability in different colours, depending on the intensity

30 Experiment finished Table with the occurrence points and the information associated

31 Experimento concluído The final Log, with all the experiment progress information

32 Experimento concluído Additional information about the probability variables and metadata

33 Experimento concluído More metadata about the experiment

34 Armazena o modelo gerado Save the output experiment for future usage

35 2- Exemplo de Modelagem Experimento com o Bioma cerrado (Siqueira, 2007). Modelagem do Bioma Cerrado no Estado de São Paulo Objetivo: Identificar quais são as áreas potenciais desse Bioma no Estado. Materiais e métodos Selecionadas 17 espécies da flora que são típicas desse bioma Para cada espécie foram criados 100 modelos Os 10 melhores modelos foram selecionados e foram agregados resultando num único modelo para cada espécie. O Modelo do Bioma Cerrado foi definido agregando os 17 modelos das espécies do cerrado.

36 2- Exemplo de Modelagem a Dados ambientais do modelo: Climatic data: Worldclim version 1.1 Global Cimate Surface (0.83km resolution) Monthly precipitation (12 layers) Monthly maximum temperatures (12 layers) Monthly mean temperatures (12 layers) Monthly minimum temperatures (12 layers) Topographic data: U.S. Geological Survey (1km resolution): Elevation (1 layer) Relief (1 layer) Aspect of the land (1 layer) Humidity retention capacity (1 layer) Soil Map of the São Paulo state - Scale 1: (1 layer)

37 2- Exemplo de Modelagem - a

38 2- Exemplo de Modelagem - a

39 2- Exemplo de Modelagem - a Potential distribution of the Cerrado biome for the São Paulo state, obtained from the sum of the 10 best models (among 100 generated) for 17 species of Cerrado using the GARP algorithm, from the 69 localities sampled in the exclusive scope of Cerrado.

40 2-Distribuição de uma diatomácea de água doce b Historicamente, a composição de espécies de diatomáceas em águas doces pensou-se estar fortemente influenciada por variáveis químicas da água: concentração de fósforo, nitratos, carbono orgânico dissolvido, ph, condutividade específica, entre outras variáveis. Embora a temperatura ser considerada uma variável de menor influência do que algumas outras, a composição de espécies de diatomáceas tem sido associada a variações climáticas de temperatura na superfície da água. Kumar et al. (2009)

41 2-Distribuição de uma diatomácea de água doce b Didymosphenia geminata a) Escaneamento por micrografia eletrônica de varredura de D geminata. Barra de escala é igual a 0,05 mm. b) Light micrograph da porção pf de vida da célula, mostrando talo extracelular. Barra de escala é igual a 0,01 mm. c) Imagem de colônias crescendo ativamente ligadas a pedras em um riacho. Barra de escala é igual a cerca de 10 cm. d) Felt-soled (tecido / cobertura) em águas rasas com 100% cobertura do substrato por D geminata e talos. As células de diatomáceas são capazes de sobreviver em equipamento dos pescadores. Kumar et al. (2009)

42 Distribuição da Didymosphenia geminata localizações de presenças (308) e ausências (2724) Kumar et al. (2009)

43 Modelo de Distribuiçao da Didymosphenia geminata Kumar et al. (2009)

44 Perfis Bioclimáticos O índice de fluxo básico foi um dos melhores preditores da presença de D geminata e foi selecionado em todos os quatro modelos. O teste de jackknife acerca da importância de variáveis no modelo Maxent indicou que a temperatura média durante o trimestre mais quente e o índice de fluxo básico foram dois dos melhores preditores de habitat potencialmente adequado para Didymosphenia geminata com contribuições de 30,3% e 14,5%, respectivamente. Note: SD = standard deviation, BIO = the bioclim variable (www.worldclim.org) Kumar et al. (2009)

45 A presença confirmada, e uma porção de registros publicados de D. geminata de todo o mundo SPAULDING, ELWELL (2007) Annotated by Leslie Matthews, VT DEC

46 Global view of suitable stream habitats Um mapa de distribuição global com base em modelos de nichos ecológicos mostra habitats adequados para disseminação de D. geminata em todos os continentes, exceto na Antártida. SPAULDING, ELWELL (2007)

47 Registros de ocorrência da D. geminata WHITTON, ELLWOOD, KAWECKA (2009)

48 2-Distribuição de uma diatomácea de água doce b Os impactos econômicos: Um mapa de distribuição global com base em modelos de nichos ecológicos, mostra habitats adequados para disseminação de D. geminata em todos os continentes, auxiliando na análise dos seguintes impactos potenciais: : Comerciais da pesca da enguia; Municipais, industriais e agrícolas ingestão de água; Na comunidade, a água potável municipal e uso doméstico; Nos valores locais de recreação; Na mineração de ouro de aluvião, em obstruir a extração e entupimento de filtros; Na saúde humana, desde irritação nos olhos ocasional em nadadores e lesões de escorregar nas pedras. BRANSON (2006)

49 2-Métodos e Ferramentas para modelagem Kepler Kepler ( https://kepler-project.org/ ) software para a análise e modelagem de dados científicos. Usando a interface gráfica do Kepler e seus componentes, os analistas podem criar workflows científicos (streaming de dados de sensores, imagens de satélite, simulação, dados observacionais, etc) e execução de análises complexas sobre os dados. Componentes disponíveis em R; Projeto financiado pelo NSF.

50 2-Métodos e Ferramentas para modelagem Exemplo de tela do Kepler

51 2-Métodos e Ferramentas para modelagem Um workflow científico mostrado na interface do Kepler. Este workflow processa dados de ocorrência para criar um nicho de modelo ecológico.

52 BioMod 2-Métodos e Ferramentas para modelagem O BIOMOD ( ) é uma plataforma computacional para a previsão de um conjunto de distribuição de espécies, permitindo o tratamento de uma gama de incertezas metodológicas em modelos e da análise das relações entre espécie e ambiente. Inclui a capacidade de modelar a distribuição das espécies com várias técnicas, modelos de teste com uma grande variedade de abordagens, distribuição de espécies em diferentes condições ambientais (por exemplo, clima ou alterações em terrenos) e funções de dispersão. Ele permite avaliar espécies migratórias. O software é implementado em R e é código aberto.

53 Agenda 1. Introdução 2. Análise de dados de Biodiversidade 3. Interoperabilidade em Biodiversidade 4. Modelos de Gestão Nacional 5. Referências

54 3 Interoperabilidade em Biodiversidade A troca de informação é, hoje em dia, uma tarefa crítica e com importância crescente; Exemplos: Banco: transferência de fundos; Aplicações B2B (processamento de compras entre empresas) Dados científicos Química: ChemML, Genética: BSML (Bio-Sequence Markup Language), Biodiversidade: Darwincore, ABCD Saúde: HL-7, TISS Cada área de aplicação tem os seus próprios standards para representar a informação XML tornou-se a base para a geração de formatos de troca de dados; Cada padrão baseado em XML define quais os elementos válidos para compartilhar; Oa elementos utilizados para compartilhamento de dados são os Metadados.

55 3 Interoperabilidade em Biodiversidade Por que Metadados? - Dados sobre Dados; - Documenta quem, o que, onde, quando e como sobre o dado; - - Permite o re-uso e compartilhamento entre os Consumidores e produtores

56 3 Interoperabilidade em Biodiversidade Por que Metadados? Informações sobre os dados perdem-se com o tempo!!! William K. Michener, Meta-information concepts for ecological data management, Ecological Informatics, Volume 1, Issue 1, January 2006, Pages 3-7, ISSN , DOI: /j.ecoinf (http://www.sciencedirect.com/science/article/B7W63-4HJRS57-3/2/ea2e08412c f540e c0)

57 3 Interoperabilidade em Biodiversidade Duas perspectivas sobre Metadados Perspectiva do Produtor dos Dados Valoração do dado acessíveis pelos os consumidores Ligação entre o autor dos dados e os consumidores Educa os consumidores sobre as características dos dados Perspectivas dos Consumidores (usuários) Descoberta se o dado existe; Identifica a fonte e quem gerou; Permite fazer julgamento sobre a qualidade de usabilidade antes de obte-lo; Facilita a pesquisa, recuperação, integração e utilização do dado. Craglia:

58 3 Interoperabilidade em Biodiversidade ois Níveis de metadado Descoberta do Metadado Descobre se um recurso existe; obtem a informação: Responsável pelo dado Localização Como obter informações futuras Metadado Completo Fornece uma descrição completa do recurso, tais como: Qualidade do Dado Acesso completo e visualização Por humanos Por máquinas

59 Arquitetura Genérica Usuários precisam descobrir, comparar e acessar os recursos Cliente Web acesso ao catálogo Acesso ao recurso Service Oriented Architecture - Consumidores localizam o registro dos servidores registra index a web services Fornecedores necessitam divulgar seus recursos resources Fornecedores de dados metadata Necessário metadados de qualidade

60 3 Interoperabilidade em Biodiversidade Padrões de Metadados Dublin Core ISO 19115/19139 FGDC Biological Data Profile Ecological Metadata Language (EML) Natural Collections Descriptions (NCD) MRTG Multimedia Metadata Schema

61 3 Interoperabilidade em Biodiversidade Dublin Core Padrão para Metadados descritivos para auxiliar a descoberta de recursos em rede (via indexação; e também objetos não-textuais) 2 niveis: simples e qualificado Dublin Core pode ser entendido como uma simples linguagem para fazer afirmações sobre recursos (assunto). A linguagem tem duas classes de termos - elementos (nomes) e qualificadores (adjetivos).

62 Conjunto de Elementos Title Dublin Core Format Creator Subject Description Publisher Contributor Date Identifier Source Language Relation Coverage Rights Type

63 A record catalogued in Dublin Core, (in this case, using the NBII s cataloguing tool)

64 3 Interoperabilidade em Biodiversidade Ferramentas e Metadados Para criação de Dublin Core HTML metatags and RDF/XML DC-dot <http://www.ukoln.ac.uk/metadata/dcdot/> MetaMaker <http://www.fao.org/aims/tools/metamaker.jsp>

65 Quem usa Dublin Core? National Biological Information Infrastructure (NBII) U.S. Environmental Resources Information Network (ERIN) Australia Ecological Monitoring and Assessment Network (EMAN) Canada European Environment Agency (EEA) European Union Inter-American Biodiversity Information Network (IABIN) North/Central/South American nation partners Food and Agriculture Organization (FAO) United Nations

66 O que pode ser descrito bem em Dublin Core? Documentos Livros Artigos de Jornal Planos de Gerenciamento e Conservação Relatórios de Pesquisa e Resumos Casos de Estudos Padrões espécies Banco de Dados CheckList de Espécies Material de treinamento Planilhas Resumos de Projetos Imagens Arquivos de Som Objeto do mundo físico.

67 3 Interoperabilidade em Biodiversidade ISO / Padrão para metadados que descreve a informação geográfica e serviços, por exemplo: qualidade, extensão temporal, espacial e distribuição. ISO define um modelo de dados, por exemplo: - Elementos de metadados obrigatório e condicional - o conjunto mínimo de metadados para uma grande quantidade de aplicações de metadados tais como descoberta, verificar adequação ao uso, acesso, transferência e utilização de dados - Elementos de metadados opcionais - Um mecanismo com extensões que serve as ncessecidades específicas ISO define a codificação XML do modelo ISO na forma de um conjunto de esquemas ISO 19115: ISO 19139:

68 3 Interoperabilidade em Biodiversidade FGDC Biological Data Profile (BDP) Perfil específico dos dados geográficos do Federal Geographic Data Committee Content Standard for Digital Geospatial Metadata (FGDC CSDGM) The FGDC BDP é um padrão de metadados adotado pelo EUA (antigo NBII) Projetado para uso com dados geoespaciais e não geoespaciais, e descrição também de outros recursos de informação, tais como pesquisa de campo, relatórios de pesquisa, coletas de amostras Em processo de padronização - ISO

69 3 Interoperabilidade em Biodiversidade Ecological Metadata Language (EML) Padrão aberto, padronizada pela comuniade de usuários; Modular e extensível; pode descrever grande variedade de métodos e formatos fora do padrão de dados como os encontrados em pesquisas ecológicas visa compatibilizar com outros padrões de metadados, incluindo Dublin Core, CSDGM FGDC, FGDC Biological Profile, ISO 19115, ISO 8601 Date and Time Standard, OGC Geography Markup Language; Associado com o sistema Morpho/Metacat para digitalização, gerenciamento e publicação de metadados.

70 3 Interoperabilidade em Biodiversidade Natural Collections Descriptions Natural Collections Descriptions (NCD) é uma proposta de padrão para descrever materiais de museus de história natural no nível de coleção; um registro NCD decreve uma coleção inteira. Coleções Um agrupamento de coisas com algo em comum; Pode estar disperso em departamentos, instituições, países Aplicação Registros NCD visam o gerenciamento, descoberta e acesso a coleções.

71 3 Interoperabilidade em Biodiversidade Metadados para Multimedia Definido em parceria pelo GBIF-TDWG Task Group on Multimedia Resources: Objetivo: permitir aproveitar a abundância de imagens, áudio e vídeo que "representam uma importante fonte para a documentação das ocorrências de espécies, dados descritivos, identificação taxonômica, ilustração de páginas de espécies, e muitas outras demandas dos produtores e consumidores de dados de biodiversidade." Voltado para núcleo comum que contem de metadados técnicos, descrição de conteúdo, de atribuição e licenciamento.

72 3 Interoperabilidade em Biodiversidade Quais são os desafios? - Obter bons metadados... - Metadados como parte da publicação dos dados - Treinamento e capacitação - Utilizar e se necessário desenvolver ferramentas - Automatizar o processo.

73 Agenda 1. Introdução 2. Análise de dados de Biodiversidade 3. Interoperabilidade em Biodiversidade 4. Modelos de Gestão Nacional 5. Referências

74 4-Modelos de Gestão Nacional Experiências Nacionais em Gestão de Sistemas de Informação em Biodiversidade ajudam a: Estabalecer um modelo para gestão de dados de biodiversidade nacional. Fornecer exemplos de governança para de Sistemas de Informação de Biodiversidade para o Brasil; Estabelecer princípios para as Políticas de Dados em biodiversidade.

75 4 NBII Conceito National Biological Information Infrastructure Iniciativa dos EUA Criada no início da década 1993 Objetivo geral: desenvolver mecanismos para tornar disponível informação biológica gerada por setores públicos e privados para ser utilizada por formuladores de políticas públicas, pesquisadores e público em geral. CAMPBELL J. NBII Enterprise Architecture = Business Architecture, 2003, v1.0 (Techinical Report)

76 Objetivos específicos: 4 NBII Conceito Framework para gestão de informação sobre biologia e ecologia dos EUA; Desenvolvimento, seleção e distribuição de ferramentas e padrões de interoperabilidade; Capacitar os participantes do NBII para desenvolverem produtos e serviços relacionados ao NBII.

77 Métodos de Acesso Fluxo de Informações 4 NBII Representação Conceitual do NBII Formuladores de Políticas Agências Federais Consumidores de Informação Biológica Cientistas e Pesquisadores Gestores ambientais Educadores Infraestrutura de Informação Biológica Nacional (National Biological Information Infraestructure) Framework Empresarial Agências Locais e Estaduais Universidades Museus Fornecedores de Informação Biológica Público em Geral Organizações Privadas Iniciativas Complementares

78 4 NBII Conceito: consumidores e serviços ao cidadão Serviços ao Cidadão Consumidores de Informação Biológica Linhas de Negócios Subfunções Formuladores de Políticas Cientistas e Pesquisadores Gestores de Recursos Educadores Público Geral Iniciativas Complementare s Os clientes NBII procuram informações biológicas que não só são provenientes dos Serviços ao Cidadão como também dão suporte à prestação de Serviços ao Cidadão. Ciência em geral e Inovação Gestão Ambiental Saúde Recursos Naturais Gestão de Desastres Educação Segurança Interna Pesquisa Científica e Técnica e Inovação Monitoramento e Previsão Ambiental Recuperação Ambiental Prevenção e Controle da Poluição Prevenção de Doenças Monitoramento da Saúde Pública Gestão de Recursos Hídricos Conservação; gestão de áreas terrestres e marítimas Recursos Recreacionais e Gestão de Turismo Inovação da Agricultura e Serviços Monitoramento e Predição de Desastres Preparação para Desastres e Planejamento Ensino Fundamental, Médio e Profissionalizante Ensino Superior Preservação Cultural e Histórica Exposição Cultural e Histórica Segurança das Fronteiras e Transportes Defesa contra catástrofes Acordos Internacionais e Comércio Desenvolvimento Internacional e Ajuda Humanitária

79 4 NBII Conceito: fornecedores de Informação Canais de Recursos Biológicos Fornecedores de Informação Biológica Participantes Funções Agências Federais Nós de Informação do NBII Gestão de Conhecimento Ferramentas e Tecnologia Administração dos Nós Divulgação e Educação Agências locais e estaduais Universidades Museus Organizações Privadas Fornecedores do NBII contribuem com fontes biológicas através da participação em um dos quatro canais Nós Clearinghouse do NBII Iniciativas Complementares Metadados biológicos Dados brutos biológicos Registro de dados em Clearinghouse Compartilhamento de Recursos e Integração de Dados Experiência e Lições Aprendidas Iniciativas Internacionais Programa NBII Gerenciamento e Liderança do Programa Gestão de Informação Garantia de Qualidade e Treinamento Conteúdo Biológico Apoio Tecnológico

80 4 NBII NBII encerrou oficialmente suas atividades em 15 de janeiro de Muitos dos sistemas (259) foram mantidos pelo USGS Biological Informatics. - Outros mantidos por organizações. - Atualmente o EUA não mantem mais um acesso único dados de biodiversiddade. - Projetos como DataOne (USGS) deram continuidade a algumas iniciativas. - Iniciativa proposta: EcoINFORMA

81 4 - CONABIO Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (www.conabio.gob.mx) CONABIO missão "é promover, coordenar, apoiar e implementar atividades voltadas para o conhecimento da biodiversidade e sua conservação e uso sustentável em benefício da sociedade.

82 4 - CONABIO Espécies: Sistema Nacional de Informação em Biodiversidade (SNIB): backbone que organiza, analisa e distribui informações sobre espécies da Flora e Fauna Mexicana. Coleções Científicas repatriadas e nacionais.

83 4 - CONABIO Ecossistemas: Monitoramento dos Ecossistemas para entender sua dinâmica, tendências e causas de mudanças. Informação é gerada através da colaboração de especialistas para priorizar áreas baseadas em critérios Biológicos, ecológicos e sociais para propor estratégias de conservação, gerenciamento e restauração.

84 4 - CONABIO Genes: Sistemas de Informação de Organismos Vivos Modificados - Análise da diversificação de espécies domésticas. Sistema que utiliza método de análise de risco na introdução de organismos vivos modificados.

85 4 - CONABIO

86 4- Instituto Humboldt ONG Criada em Ligada ao Ministério de Meio Ambiente da Colômbia. Responsável pela pesquisa científica sobre biodiversidade, incluindo recursos aquáticos e genéticos. Coordena o Sistema Nacional de Informação sobre Biodiversidade e da formação do inventário nacional da biodiversidade.

87 4-Instituto Humboldt Sistema Nacional de Información sobre Biodiversidad (SiB) programa de pesquisa institucional para permitir a tomada de decisão, pesquisa e educação em biodiversidade, através produtos e serviços de informação na Internet, suportada por uma comunidade que integra atores e usuários de diferentes origens (academia, autoridades ambientais, instituições de pesquisa, empresa privada, governo, entre otros). O programa deve garantir que os dados gerados estejam de acordo com um padrões estabelecidos.

88 4- Instituto Humboldt Sistema Nacional de Información sobre Biodiversidad (SiB) Sistema de visualização georeferenciado; Sistema para visualização de indicadores de Biodiversidade; Sistema Nacional de Coleções Biológicas

89 4-Instituto Humboldt

90 4 - Brasil Iniciativas em andamento: Ministério do Meio Ambiente (MMA): Grupo de Trabalho em Integração de Sistemas e Banco de Dados - definição de padrões de metadados para aquisição de dados pelas Instiuições Federais e desenvolvimento de um portal para integração e publicação de informações do MMA; Instituto Virtual de Biodiverdade: iniciativa do MMA para estabelecer um modelo de gestão de Biodiversidade brasileiro (coordenado pelo MMA); Sistema de Informação em Biodiversidade Brasileiro (MMA);

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