I Jornada de Prospectiva e Gestão do Conhecimento

Biodiversidade: a experiência do CRIA com as atividades de gestão da informação

Dora Ann Lange CanhosDora Ann Lange Canhos

dora@cria.org.brdora@cria.org.br

O desafio social ....O desafio social ....

Renato Dagnino (2001)

O Papel da Comunidade Científica

• A democratização política e econômica depende de uma “ciência” voltada para as necessidades sociais.

• A resolução dos problemas ambientais e o planejamento de um futuro sustentável exigem:

Competência Articulação: diferentes segmentos, diferentes níveis

(local, nacional, regional, internacional) Informação científica de qualidade

CRIA - Organização da Sociedade Civil de Interesse Público (OSCIP)

Missão: a socialização do conhecimento científico

Informática para biodiversidade:

pesquisa desenvolvimento serviços

Comunidade Comunidade CientíficaCientífica

Público AlvoPúblico AlvoCRIACRIA

Novas tecnologias de informação e Novas tecnologias de informação e comunicação:comunicação: permitem prever o desencadeamento de uma cultura permitem prever o desencadeamento de uma cultura

cooperativa e colaborativa antes inimaginável.cooperativa e colaborativa antes inimaginável. Acesso à informação: 1 software (www)Acesso à informação: 1 software (www)

O desafio:O desafio: a articulação da comunidadea articulação da comunidade Promover uma mudança cultural: compartilhar dados/ Promover uma mudança cultural: compartilhar dados/

informaçõesinformações a definição de padrões mínimos (integração de dados de a definição de padrões mínimos (integração de dados de

fontes diversas)fontes diversas) o desenvolvimento e uso de ferramentas de integração o desenvolvimento e uso de ferramentas de integração

de dados e de interoperabilidade de sistemasde dados e de interoperabilidade de sistemas a produção de sínteses e diagnósticos a produção de sínteses e diagnósticos inteligíveis aos aos

mais diversos segmentos da sociedade organizadamais diversos segmentos da sociedade organizada

Política do CRIA

Uso de software de domínio público

Linux (sistema operacional) Apache Web Server Linguagens de programação: Java e Perl PostgreSQL Database Management System

Padrões abertos para interoperabilidade XML (Extensible Markup Language)

XSL (Extensible Stylesheet Language)

XML Schema SOAP (Simple Object Access Protocol)

HTTP (Hypertext Transfer Protocol)

Distributed Generic Information Retrieval (DiGIR)

Desenvolvido com ferramentas “open source”

Vantagens de ferramentas “open source”: Rápida absorção de novas tecnologias Compatibilidade com os padrões mais utilizados Alto grau de estabilidade (bug free) Custo “reduzido” (software) Rede de colaboradores (equipe “expandida”)

Demanda uma equipe capacitada

Sistema de Informação Integrado e Interoperável

“traduzido” em campos mínimos comuns, vocabulário controlado, formatos comuns

Tecnicamente viável: interoperabilidade, integração de dados

consideradoconsiderado Algo complexoimpossível

Provedor deverá ter total controle

dos dados

Torna-seTorna-se

fundamentalfundamental

conceitoconceito

SeSe

Tipos de Sistemas de InformaçãoTipos de Sistemas de Informação

CentralizadosCentralizados DistribuídosDistribuídos Mistos (parte centralizada parte distribuída)Mistos (parte centralizada parte distribuída)

Sistema Centralizado de Informação

Provedores de dados

Sistema Central

Usuário

Problemas: atualização

Provedores de dados

Sistema Centralizado

Perigo: Rompimento entre o provedor e o sistema centralizado

Usuário

Problema: distância usuário - provedor

Provedores de dados

Sistema Central

Possível falta de interação entre o usuário e o provedor de dados

Usuário

Vantagens

Provedores de dados

Sistema Central

Usuário

Provedor: Baixa demanda em informática

Sistema Distribuído

Gateway de Dados

Aplicativos:

• Catálogo Virtual• Modelagem• ....

Col 1 Col 2 Col 3

Internet 2

• Requer boa infra-estrutura computacional dos provedores• Requer boa conectividade• Exige uma capacidade de integração de sistemas heterogêneos

• Atualização em tempo real• Consultas são distribuídas• Autoria (custodianship)

Sistema Misto

Gateway de Dados

Aplicativos:

• Catálogo Virtual• Modelagem• ....

Col 1 Cache Node Banco de Dados

Internet 2

Col 2 Col 3 Col 4 Col 5

Internet

Projetos CRIA

Biota (Fapesp) SinBiota Revista Biota Neotropica Website do Programa Biota/Fapesp O Instituto Virtual da

Biodiversidade

SICol (MCT/CNPq) Website Catálogo Virtual

SpeciesLink (Fapesp) Lifemapper (NSF) Desktop Garp

Hydro (Fapesp)Bioline Publications (U. Toronto, Bioline/UK)

SinBiota: Sistema Centralizado

• Provedor: pesquisador

• Padronização da entrada de dadosficha de coletaUso de GPS

• Alimentação ou alteração de dados: via Internet,

pelo provedor (protegido por senhas)

http://sinbiota.cria.org.br

Banco de Dados

Informação sobre a coleta

Sistema de Informação de Coleções Sistema de Informação de Coleções de Interesse Biotecnológicode Interesse Biotecnológico

http://sicol.cria.org.brhttp://sicol.cria.org.br

Apoio MCT/CNPq

Centros de Recursos Biológicos (CRB)

• Centros especializados que adquirem, validam, estudam e distribuem: organismos "cultiváveis“ (microorganismos, tecidos de

plantas e animais, células humanas) partes replicáveis destes (genomas, plasmídeos, virus e

bancos de cDNA) organismos viáveis mas ainda não cultivados

• Centros de informação

Workshop "Science & Technology Infrastructure: Support for Biological Resource Centres", OECD

http://www.oecd.org

Evolução: Catálogo (CC) Centro de Dados (CRB)

Objetivos do SICol

• Servir de elemento integrador às diversas e diferenciadas coleções (CRBs).

• Atender à demanda por informação das coleções e dos usuários de insumos biológicos na área da biotecnologia

• Atender à demanda por informação dos formuladores de políticas públicas.

Modelo: CABRI – Common Access to Biological Resources and Information

• iniciativa da Comunidade Européia • integra as principais coleções ex-situ da Europa • desenvolveu um sistema “federado” de bancos

de dados acessível via World Wide Web

Padrões:• dados mínimos, dados recomendados e dados

completos para cada grupo taxonômico. • permite a inclusão de dados históricos • permite a inserção de dados mais completos

http://www.cabri.org/

SICol (visão geral)

Interface Web

Bactérias

Fungos

Células

Etc...

Base de dados do SICol

Centros de Recursos Biológicos

Usuário

Slide: Mauro Munhoz (mauro@cria.org.br)

http://sicol.cria.org.br/cv

Gateway de Dados

Aplicativos:

• Catálogo Virtual• Modelagem• Outros

Col 1 Cache Node SinBiota

Internet 2Internet 2

Col 2 Col 3 P1 Pn

InternetInternet

Species Analyst

SICol

CRB

Utilização dos Pontos de Ocorrência das Espécies

Ocorrências de espécies são associadas a pontos específicos no espaço, permitindo a caracterização de necessidades ecológicas

Ocorrências de espécies são associadas a pontos específicos no tempo, permitindo a avaliação de mudanças temporais

Slide: Marinez Ferreira de Siqueira (marinez@cria.org.br)

Integração entre os dados

Pontos de ocorrência

Distribuiçãoprevista

Variáveisambientais(coberturasgeográficas)

vegetação

temperatura

precipitação

relevo

Slide: Townsend Peterson e Marinez Ferreira de Siqueira (marinez@cria.org.br)

Geog

rafi

a

Ecolo

gia

Modelagem de Distribuição Geográfica

Pontos de Ocorrência

Algoritmo Precipitação

Tem

pera

tura

Modelo do Nicho Ecológico

Previsão da

Distribuição

Slide: Townsend Peterson e Marinez Ferreira de Siqueira (marinez@cria.org.br)

Exemplo de Análise de Distribuição Geográfica

Dados dos Projetos: Viabilidade de Conservação dos Fragmentos de

Cerrado do Estado de São Paulo – Programa Biota/FAPESP: levantamento de espécies arbóreas

Projeto de Cooperação Técnica: Conservação e Manejo da Biodiversidade do Bioma Cerrado - EMBRAPA Cerrados - UnB - Ibama/DFID Reino Unido

Autores da Análise: Marinez Ferreira de Siqueira, CRIA (tese de

doutorado) Prof. A. Townsend Peterson do Natural Museum

and Biodiversity ResearchCenter, da Universidade de Kansas

Modelagem: distribuição esperada para duas espécies de Anadenanthera

Slide: Marinez Ferreira de Siqueira (marinez@cria.org.br)

Geog

rafi

a

Ecolo

gia

Analisando Mudanças de Cenário: ClimaAnalisando Mudanças de Cenário: Clima

Pontos de Ocorrência

Algoritmo Precipitação

Tem

pera

tura

Modelo do Nicho Ecológico

Previsão daDistribuição

Slide: Townsend Peterson

Projeção comMudançaClimática

Projeção considerando alterações climáticas

Análises de Alteração Climática

Modelo de Circulação Geral (HadCM2) usando dois cenários: HHGSDX50 - 0.5%/ano CO2

HHGGAX50 - 1%/ano CO2

Afeta:Temperatura MédiaPrecipitação Média

Exemplos de predição de distribuição atual (1961-1990) e futura (2055) para espécie arbórea de cerrado: Acosmium subelegans (Siqueira et.al. submetido)

Área habitável em 2055 baseado no cenário liberal

Área habitável em 2055 baseado no cenário conservador

Slide: Marinez F. Siqueira (marinez@cria.org.br)

Padrão previsto de riqueza de espécies (162) arbóreas de cerrado para a área core de cerrado no Brasil baseado em cenário climático atual (1961-1990) (Siqueira et.al. submetido)

Região prevista que abrigaria a maior riqueza de espécies

Área prevista que abrigaria maior riqueza de espécies para um cenário de mudança climática conservador

Área prevista de maior riqueza para cenário liberal

Previsão baseada em cenários futuros

Possíveis ProjeçõesG

eogr

afia

E

colo

gia

Pontos de Ocorrência

Algoritmo

Precipitação

Tem

pera

tura Modelo do Nicho Ecológico

Previsão daDistribuição

Nativa

Projeção sobreClima Modificado

Projeçãosobre climaalterado

Previsão deInvasão

Projeção sobre outra região

Lantana camara L.

HábitoHabitat - Preferências

Climas quentes Relativamente abertas e

úmidas Grande tolerância(Baars & Neser,

1999)

Complexo poliplóide de espécies (Stirton,1977)

Nativa dos NeotrópicosPlanta Ornamental

Slide: rafael@cria.org.br

Distribuição Nativa

Slide: rafael@cria.org.br

Lantana camaraLantana camara L. L.

Distribuição Exótica - África

Slide: rafael@cria.org.br

Lantana camaraLantana camara L. L.

Distribuição Exótica - Australásia

Slide: rafael@cria.org.br

Lantana camaraLantana camara L. L.

Crotalaria pallida (nativa África, invasora Brasil)

Crotalaria pallida Crotalaria pallida (FABACEAE)(FABACEAE)

Região Nativa

Slide: rafael@cria.org.br

Crotalaria pallida (FABACEAE)

Área de Invasão

Slide: rafael@cria.org.br

Modelagem Preditiva: Algumas Aplicações

Biologia Melhora a compreensão sobre a distribuição de espécies raras,

ameaçadas, espécies bioindicadoras etc; Norteia programas de re-introdução de espécies; Orienta o desenvolvimento de novos inventários estabelecendo

lacunas de conhecimento; Validação de dados

Conservação: informação de apoio à decisão Estuda os efeitos da mudança climática sobre a

biodiversidade; Auxilia no desenvolvimento de planos de conservação da

biodiversidade.

Economia Espécies invasoras Agricultura e pestes agrícolas

Saúde Pública Doenças infecciosas

Desenvolvendo Ferramentas e Protocolos

Parcerias CRIA:

Modelagem: Universidade de Kansas (NSF) desktop Garp Lifemapper

Interoperabilidade de Sistemas: California Academy of Science, Universidade de Kansas, grupos de pesquisa da Australia e da Europa

Distributed Generic Information Retrieval (DiGIR)

Servidor de Localidades: Universidade de Kansas e Museu de Zoologia de Vertebrados de Berkeley

BioGeoMancer

Servidor de Nomes

Centro de Referência em Informação Ambiental

Obrigada.

Dora Ann Lange Canhosdora@cria.org.brwww.cria.org.br