Cartes des connaissances sur la biodiversité

Pardo Guereño, Iker

Biologian doktorea

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Ed. Iker Pardo Guereño

Parallèlement à la numérisation d'échantillons d'histoire naturelle accumulés au fil des siècles, la révolution technologique a apporté des opportunités de big data dans le domaine de la biodiversité. Pour connaître la distribution des espèces, on dispose d'une succession de clics de l'information la plus abondante et détaillée de l'histoire. Cependant, la quantité d'information elle-même peut compromettre la crédibilité des cartes de biodiversité.

De l'histoire naturelle ? i-natural

Figure . Les plateformes de biodiversité sont alimentées par de multiples sources et mettent à la disposition de l'utilisateur un volume d'informations choquant. Cependant, les informations doivent être analysées de manière critique pour éliminer les éventuelles erreurs. Ce processus peut entraîner une perte significative d'informations, car l'information effective des analyses pourrait être beaucoup plus réduite que l'information originale. Shapefile de la carte d'Euskal Herria prise de https://www.euskalgeo.eus/.

Edward O. Wilson a proposé le terme biofilia pour revendiquer la vocation congénitale de l'être humain envers les êtres vivants. Une fois l'alimentation et la protection assurées, l'homme commença à enquêter et à classer les êtres vivants dans une perspective inutile [1]. Depuis, nous travaillons depuis des siècles à compléter et à comprendre le puzzle de la biodiversité.

XVII. et XVIII. Les 15ème siècles ont été témoins de multiples explorations de la nature. À cette époque, des expositions de collections biologiques ont également commencé. Par exemple, le Musée d'Histoire Naturelle de Paris, fondé en 1635, ou le Kunstgela, fondé il y a environ 300 ans par Petri I de Russie, où des collections d'animaux du monde entier ont été exposées au public [2] (y compris des formes animales inhabituelles).

Outre les nombreuses découvertes de nouvelles espèces, le XIX nous a laissé des travaux pionniers dans la compréhension de la distribution des formes de vie (biogéographie) et de l'origine (évolution). siècles siècles. Humboldt, Wallace et Darwin se sont fondés sur l'observation de la biodiversité pour matérialiser leurs idées, en essayant de répondre à des questions sur la biodiversité, en faisant de la biodiversité un baiser.

XX. Au XXe siècle a continué le catalogage des espèces et la documentation de leur distribution. En 2000, les musées et les herbiers comptaient environ 3 milliards de spécimens [3].

Bien que l'héritage des siècles soit impressionnant, la révolution technologique des dernières décennies a laissé cette barrière petite. Le développement de dépôts de données et d’outils numériques (apps, GPS, Smartphones) a permis une collecte massive d’informations, tout en obtenant la « démocratisation » du catalogage de la biodiversité. Actuellement, la plupart des données de distribution des espèces sont recueillies par des bénévoles dans une mesure différente de la précédente. Par exemple, plus de 28 000 personnes de 170 pays ont participé au Global Big Day et 1,6 million de registres de 6 899 espèces d'oiseaux (2/3 des plus connues) ont été enregistrés [4].

Cartes de la biodiversité en un clic

Figure . La tendance taxonomique de l'information est évidente au Pays Basque : le nombre de registres d'oiseaux et de poissons est beaucoup plus élevé que celui des plantes, bien que ce dernier groupe soit beaucoup plus amusant. Source d'information : gbif.org (données recueillies le 20 janvier 2020 ; DOI : 10.15468/dl.lidovq 0001371-200127171203522).

Outre le développement de nouvelles formes de collecte de données, d'importants changements de paradigme ont eu lieu ces dernières années dans la propriété des données. Des millions de données ont été ouvertes dans les musées et les herbiers, sans limites et gratuitement pour l'utilisateur. Tout cela a facilité le développement de plateformes d'échange d'informations [5]. Global Biodiversity Information Facility (GBIF) est la plateforme la plus connue au monde qui a mis des registres unifiés et standardisés d'espèces de plus d'une réunion pour votre consultation en ligne.

L'utilité de l'information génère de nouvelles opportunités dans des domaines tels que l'économie (par exemple, à travers le tourisme de la vie sauvage), l'éducation, l'ethnobotanique et, bien sûr, la conservation de la biodiversité. En fait, les cartes de biodiversité sont essentielles pour résoudre de multiples questions écologiques et de conservation, notamment : Comment sont distribuées les espèces? Quel rôle jouent dans ce modèle de répartition les conditions environnementales actuelles et passées et les facteurs géographiques et écologiques ? Quels sont les points les plus chauds de la biodiversité ? Comment la distribution d'une espèce donnée a-t-elle changé (par exemple, une espèce envahissante, menacée) ? Comment changera-t-il dans le futur ? Bien sûr, toutes ces réponses peuvent avoir une importance capitale pour faire face aux conséquences des changements anthropiques [6].

Bien que jusqu'à présent nous ayons réalisé l'apologie de l'information disponible, le plus grand défi est de garantir la qualité de l'information elle-même. Toute entrée d'information, qu'elle soit une donnée recueillie sur la montagne ou provenant d'une ancienne source d'information (y compris la littérature grise), doit être validée avant de donner l'approbation à la numérisation. La plupart des plateformes d'information fournissent suivent des protocoles stricts de détection et de nettoyage d'éventuelles erreurs (par exemple, taxonomiques, associées à géoréférencement) et il existe de nombreux outils de soutien pour le post-traitement de l'information (pour atteindre une homogénéisation taxonomique, pour le nettoyage des données dupliquées et géoréférentielles erronées, etc. ). Cependant, ce n'est généralement pas un travail lent pour obtenir que l'information ait un niveau minimum de qualité et, parfois, ces opérations de dépistage peuvent supposer l'exclusion de beaucoup d'information. Par conséquent, en plus de la quantité, la qualité limite la taille de l'information effective (figure 1).

Problèmes du Big Data, tendances de la biodiversité

Étant donné que la plupart des spécimens et des enregistrements de localisation des espèces ont été reçus sans planification, la distribution de l'information n'est pas homogène entre les groupes taxonomiques, ni dans l'espace ni dans le temps [7]. En outre, la combinaison de diverses sources d'information peut entraîner une augmentation de l'hétérogénéité, au point de compromettre la crédibilité des cartes de biodiversité.

Traditionnellement, certains groupes taxonomiques ont acquis plus d'attention que d'autres (Figure 2). Même si les deux expériences peuvent être fascinantes, les gens ont tendance à observer les oiseaux plutôt que de faire des collections d'escargots. De même, dans la mesure où espèces rares, emblématiques, menacées, etc. sont des trésors plus appréciés pour les amoureux de la nature, sont documentés avec une plus grande intensité, comme le reflète le nombre de dossiers de plates-formes de biodiversité.

De même, certaines zones géographiques sont mieux représentées que d'autres. Sauf exceptions, les points d'information les plus chauds sont les espaces naturels. Les espèces prisées agissent généralement comme appât, car les espèces attirent les amoureux de la nature dans leurs lieux de résidence [8]. Dans d'autres cas, les raisons logistiques se concentrent sur la proximité du domicile du destinataire principal, l'existence d'une zone d'accès public, l'accessibilité ou l'existence d'une zone de surveillance à long terme [9].

Ainsi, la tendance taxonomique et spatiale peuvent être variables dans le temps. Cela permet de bien connaître la distribution passée d'une espèce, mais pas la distribution actuelle (également à l'envers). Dans le cas le plus grave, les informations peuvent être obsolètes. C'est pourquoi il est recommandé d'utiliser uniquement des enregistrements d'une période donnée qui correspondent de manière réaliste à l'objectif de recherche, même si cela peut entraîner une perte importante d'informations.

Figure . D'un point de vue floristique, le Parc National d'Ordesa y Monte Perdido est la zone la plus profondément échantillonnée de la Péninsule Ibérique. Cependant, l'effort d'échantillonnage par espace n'est pas homogène. Cette tendance spatiale fait que la carte de diversité végétale basée sur des données brutes reflète largement le nombre d'enregistrements. A partir de la carte de connaissances, nous pouvons visualiser la crédibilité de la carte de diversité et identifier les points à afficher en profondeur. Source d'information: Herbier de Jaca adapté de http://projecos.ipe.csic.es/floragon/index.php [12].

Les raisons des tendances taxonomiques, spatiales et temporelles peuvent être très diverses, selon les cas et selon l'échelle. Pour des raisons, il est essentiel d'identifier ces tendances et d'évaluer leur impact pour pouvoir réaliser des analyses de biodiversité crédibles. Et en ce sens, analyser la méconnaissance peut être aussi important que d'analyser sa propre connaissance.

Crédibilité des cartes de biodiversité

L'échantillonnage hétérogène en biodiversité par espace se reflète dans les bases de données : certaines unités spatiales ont plus de registres que d'autres. Sur une carte de la biodiversité mondiale, l'effet de cet effort d'échantillonnage sera moindre car les gradients de biodiversité sont plus marqués. Cependant, sur une échelle moyenne ou petite, la distorsion de l'effort d'échantillonnage sera beaucoup plus grave : les points les plus chauds de la biodiversité correspondront aux points les plus profonds, tandis que les froids correspondront aux peu échantillonnés (Figure 3). Derrière ce résultat se trouvent les courbes d'accumulation d'espèces, qui adoptent la forme des courbes de saturation des enzymes: dans les premiers échantillons correspondant à une unité géographique on ramassera beaucoup de nouvelles espèces; dans les suivants, de moins en moins, jusqu'à ce qu'il n'y ait plus d'espèces dans l'unité (saturation).

Sachant à quel point se trouve le processus d'accumulation d'espèces, on peut estimer le degré de connaissance (ou degré de méconnaissance) de la liste des espèces. Ainsi (ou d'autres méthodes non paramétriques, voir [10]) on peut mesurer si chaque unité géographique est bien ou mal échantillonnée et, au passage, déterminer la crédibilité de la carte de biodiversité [11]. A partir de ces mesures, vous pouvez créer une carte de connaissance qui nous aide à juger si l'information est utile pour répondre à la question qui nous occupe. Dans certains cas, les analyses de biodiversité pourront être limitées à des unités « bien » échantillonnées [12], tandis que dans d’autres cas, il sera évident que davantage de données seront nécessaires.

Pour compléter les lacunes d'information, il a été proposé d'utiliser des modèles de distribution d'espèces. Cependant, les modèles ne sont pas du tout parfaits et, dans la plupart des cas, il ne semble pas la meilleure alternative d'incorporer plus d'incertitude à une carte avec un haut degré d'incertitude [8]. Alors, quoi ? Numériser de nouvelles données (seulement 1% des données des herbiers et des musées sont géoréférencés [13] ou il ne reste plus qu'à aller chercher des données au mont, une réalité brute. Cependant, il y a de bonnes nouvelles, les cartes de connaissances peuvent être un outil efficace pour planifier et optimiser de nouveaux échantillonnages. En effet, la promotion des échantillonnages dans des lieux peu connus permet de maximiser les apports des nouveaux registres pour élaborer des cartes de biodiversité fiables [14].

À l'ère du Big Data, il est important de garantir l'accès à l'information pour favoriser son utilisation critique. La mesure des connaissances peut être le point de départ pour juger de la crédibilité des cartes de biodiversité, ainsi que pour concevoir des échantillonnages pour les compléter. Cependant, les utilisateurs non spécialisés (gestionnaires, professionnels, chercheurs en sciences naturelles, etc.) Ils devraient effectuer de graves exercices de programmation et de modélisation pour produire ce type de cartes. Il est donc temps de briser ce goulot de bouteille et d'étendre l'utilisation de cartes de connaissances à différents domaines. Pour ce faire, des outils peuvent être utiles pour visualiser l'estimation du niveau d'échantillonnage et sa distribution spatiale (par exemple. applications Web interactives).

Savoir combien de pièces et où nous manquons pour compléter le puzzle de la biodiversité peut être un point de départ solide pour avancer dans la connaissance, ainsi qu'un exercice sincère de rejet d'objectifs trop ambitieux.

Bibliographie Bibliographie

[1] Anderson, J.G.T., 2017 Why Ecology Needs Natural History. Am. Sci. URL: https://www.americanscientist.org/article/why-ecology-needs-natural-history.
[2] Pyke, G.H., Ehrlich, P.R., 2010 Biological collections and ecological/environmental research: a review, some observations and a look to the future. Revue biologique. 85, 247–266.
[3] Choc, L., Humphrey, P.S., 2000. Can Natural History Museums Capture the Future? BioScience 50, 611–617.
[4] eBird, T., 2018. Global Big Day 2018: a birding world record - eBird. URL: https://ebird.org/ebird/news/global-big-day-2018-a-birding-world-record.
[5] Edwards, J.L., O.M., Nielsen, S.A., 2000. Interoperability of Biodiversity Databases: Biodiversity Information on Every Desktop. Science 289, 2312–2314.
[6] Graham, C.H., Ferrier, S., Huettman, F., Moritz, C., Peterson, A.T., 2004 New developments in museum-based informatics and applications in biodiversity analysis. Trends in Ecology Evolution 19, 497–503.
[7] Rocchini, D., Hortal, J., Lengyel, S., Loup, J.M. Jiménez-Valverde, A., Ricotta, C., Bacaro, G., Chiarucci, A., 2011. Accounting for uncertainty when mapping species distributions: the need for maps of ignorance. Progress in Physical Geography 35, 211–226.
[8] Nekola, J.C., Hutchins, B.T., Schofield, A., Najev, B., Pérez, C.E., 2019. Musée Caveat consumptor: Let the museum data user beware. Ecology globale Biogeography 28, 1722–1734.
[9] Dennis, R.L.H., Sparks, T.H., Hardy, P.B., 1999 Bias in butterfly distribution maps: the effects of sampling effort. Journal of IndependConservation 3, 33–42.
[10] Sousa-Baena, M.S., Garcia, L.C. Peterson, A.T., 2014 Completen of digital accessible knowledge of the plants of Brazil and priorities for survey and inventory. Diversity and Distribution 20, 369–381.
[11] Pardo, I., Roquet, R., Lavergne, S., Olés, J.M. Gomez, D., García, M.B. Spatial Congruence between Taxonomic, Phylogenetic and Functional Hotspots: True Pattern or Methodological Artefact? Diversity and Distributions 23, 209-20.
[12] Pardo, I., Pata, M.P., Gomez, D., García, M.B. 2013 A Novel Method to Handle the Effect of Uneven Sampling Effort in Biodiversity Databases. PLoS ONE 8, e52786.
[13] Guralnick, R.P., Wieczo, J., Beaman, R., Hijmans, R.J., 2006. BioGeomancer: Automated Georeferencing to Map the World’s Biodiversity Data. PLoS Biology. 4ème
[14] Robertson, M.P., Cumming, S.G., Erasmus, D.F.B., 2010 Getting the most out of atlas data. Diversity and Distribution 16, 363–375.

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