Materiāli apmācībām projekta “Augstas izšķirtspējas bioloģiskās daudzveidības kvantificēšana dabas saglabāšanai un apsaimniekošanai: HiQBioDiv” (VPP-VARAM-DABA-2024/1-0002) ietvaros
Projekta mērķis ir piedāvāt jaunas zināšanas par ES aizsargājamo sugu un biotopu ar nelabvēlīgu vai nezināmu aizsardzības statusu un putnu sugu ar negatīvām vai nezināmām populācijas tendencēm dabas aizsardzības plānošanai, pielāgojumiem klimata pārmaiņām un socio-ekonomiskajiem novērtējumiem Latvijā. Šī mērķa sasniegšanā liela nozīme ir ekoloģiskajām datu analīzēm, kas saistītas ar sugu izplatības modelēšanu. Šajās metodēs objekts var būt ne tikai taksonomiskā vienība, tomēr šī projekta ietveros, galvenokārt, tieši tāds tas būs.
Kā nereti datu analīžu uzdevumos, arī sugu izplatības modelēšanā, pati modeļu sagatavošana ir relatīvi neliela daļa no visiem veicamajiem darbiem, no kuriem lielāko daļu laika aizņem sagatavošanās modelēšanai (pirmais līdz trešais solis 1. att.).
- attēls. Vispārīga darba gaita projekta HiQBioDiv ar sugu izplatības modelēšanu saistītajiem uzdevumiem.
Daļu no pirmajā attēlā demonstrētajiem soļiem veiks projekta darbinieki ar padziļinātām zināšanām sugu bioloģijā un ekoloģijā. Daļu – personas ar ekspertīzi ekoloģisko datu analīzē, ekonomikā vai citur. Tomēr, lai visa darba plūsma spētu sasniegt augstvērtīgu rezultātu, katra darba veicējiem ir ieteicama (un ekoloģiskajiem modelētājiem – nepieciešama) vismaz minimāla izpratne par visiem uzdevumiem, lai nodrošinātu augstāko no sevis atkarīgo uzdevumu izpildes kvalitāti kopējo mērķu sasniegšanai. Jo sevišķi tas attiecas uz modelēšanā iesaistītajām personām. Konspektīvs veicamo uzdevumu apraksts:
-
solis. Sagatavošanās. Pamata darbības, kuru ietvaros pieņemtie lēmumi ietekmēs visu turpmāko datu un informācijas plūsmu projekta gaitā. Izdalāmas divas kopas:
a. Sugu saraksts un apraksti. Lai nodrošinātu ilgtspējīgu dabas kapitāla apsaimniekošanu, nepieciešama atbilstošu vides stāvokli raksturojošu vērtību izvēle. Šī projekta ietveros tam galvenokārt tiks izmantotas aizsargājamās, bioloģisko daudzveidību indicējošās un ar dabas aizsardzības lietussarga īpašībām saistītās sugas, aptverot gan augu, gan sēņu, gan dzīvnieku valstis. Konkrētu sugu izvēle būs dabas ekspertu uzdevums. Ekspertiem, sadarbojoties ar modelētājiem, katrai izvēlētajai sugai būs jānodrošina uzticamu izplatības datu (klātbūtnes, skaita, blīvuma u.tml.) atlase un sugu bioloģijas un ekoloģijas apraksti ekoloģiski pamatotu statistisko modeļu sagatavošanai.
b. Analīzes telpa. Ģeogrāfiskie slāņi (vektora un rastra formātos), kas kalpo par telpisko masku un pamatni visu sekojošo datu precīzai telpiskajai noformēšanai (telpiskais pārklājums un izšķirtspēja, koordinātu atskaites sistēma, šūnu novietojums, dažādas izšķirtspējas vietai unikāli identifikatori un to savstarpējā sasaiste starp dažādiem slāņiem).
-
solis. Ievades informācija. Sugu izplatības modelēšanai nepieciešamā izvades informācija. Izdalāmas divas kopas:
a. Sugu novērojumi. Uzticamu izplatības datu sagatavošana – dabas ekspertu uzdevums. Atkarībā no sugas, tie var būt dažāda veida dati, sākot ar tikai drošām klātbūtnēm, beidzot ar nepilnīgas konstatēšanas analīzēm piemērotām datu kopām. Visus datus nepieciešams pilnvērtīgi aprakstīt, sniedzot informāciju par taksonomisko vienību, novērošanas vietu, novērošanas laiku, indivīda statusu un citu pavadošo informāciju, kas pakārtota datu ieguves veidam un var būt nepieciešama ekoloģisko procesu ietveršanai statistiskajos modeļos.
b. Ievades ģeodati. Lai modelētu sugu izplatību atkarībā no vides apstākļiem un to projicētu ģeogrāfiskajā telpā, ir nepieciešami ģeogrāfiski referencēti vides apraksti. Paši apraksti, kad sagatavoti analīzei piemērotā formā tiek dēvēti par ekoģeogrāfiskajiem mainīgajiem (3. solis), tomēr to sagatavošanai ir nepieciešams kombinēt dabas ekspertu sniegto informāciju par sugu nepieciešamībām ar pieejamajiem ģeoreferencētajiem vidi raksturojošajiem datiem, nepieciešamības gadījumā izstrādājot jaunus produktus, kas kalpos par pamatu turpmākajām analīzēm. Šiem pamata ģeodatiem ir jābūt tādiem, kas ar salīdzināmu nenoteiktību aptver visu analīzes telpu nepieciešamajā izšķirtspējā (1.b. solis).
-
solis. Ekoģeogrāfiskie mainīgie. Ekoloģiski pamatoti ģeoreferencēti vides apraksti, kas izmantojami kā neatkarīgo mainīgo matrica sugu izplatības modelēšanā. Visbiežāk precīzi sugu vajadzības raksturojoši mainīgie nebūs izveidojami – nepieciešams kombinēt labāko izpratni par ekoloģiju (no aprakstiem 1.a. solī) ar zināšanām par pieejamajiem (un/vai sagatavojamiem, izstrādājamiem) ģeodatiem (2.b solis), lai nodrošinātu analītiskās informācijas telpu. Ekoģeogrāfiskie mainīgie sagatavojami kā rastra slāņi ar precīzi sakrītošu šūnu izmēru un izvietojumu (tajā skaitā iztrūkstošās, fona vērtības) un vienu un to pašu koordinātu atskaites sistēmu (atbilstoši 1.b. solim).
-
solis. Modelēšana. Ekoloģiski pamatotu statistisko modeļu sagatavošana un apstrāde. Izdalāmi divi secīgi soļi:
a. Sugu izplatības modelēšana. Atkarībā no iegūstamā rezultāta veida, pieejamo datu veidiem, to kvalitātes un papildaprakstiem kā arī pieejamajiem skaitļošanas resursiem un nepieciešamās vispārināšanas spējas, ir pieejami dažādi ekoloģiskās statistikas līdzekļi sugu izplatības modelēšanai. Šī projekta un apmācību ietvaros fokusēsimies uz tikai klātbūtnes modeļiem ar maksimuma entropijas analīzi. Neatkarīgi no modeļa veida, nozīmīgs darbs ir veicams tā parametrizācijā, iekšējā un ārējā kalibrēšanā un validēšanā. Nav noliedzama senā atziņa, ka visi modeļi ir nepareizi – mūsu uzdevums ir tos padarīt par vismaz noderīgiem un tik uzticamiem, cik tas šobrīd ir iespējams, tālāk neizplatot neuzticamos.
b. Modeļu pēcapstrāde. Šī projekta kontekstā modeļu pēcapstrāde ir saistīta ar projicētās izplatības klasifikāciju (binarizēšanu sugai piemērotajās un nepiemērotajās vietās), projicētās izplatības asociēšanu ar modelī neiekļautiem telpiskajiem griezumiem, projekcijas jaunā vidē, apvienotu ekoloģiskās atbildes funkciju sagatavošanu un tamlīdzīgi.
-
solis. Prioritizēšana. Vietu (rastra šūnu modeļa projekciju izšķirspējā) prioritizēšana dabas aizsardzībai. Ik vienai sugai pašai par sevi un dažādām to kombinācijām ar savstarpēji aditīvajiem efektiem, izmantojot korektus (sugu bioloģijā un ekoloģijā, populācijas stāvoklī, modeļu veikstspējā un ārējos novērtējumos balstītos) sugu lomu biodaudzveidības apsaimniekošanā raksturojošus svarus.
-
solis. Socio-ekoloģiskais novērtējums. Ekosistēmu pakalpojumu un tautsaimniecības ekonomiskajos aprēķinos balstīts novērtējums esošajam dabas aizsardzības teritoriālajam regulējumam, šī projekta rezultātā ieteiktajam teritoriālajam regulējumam un vismaz vienam papildus apsaimniekošanas scenārijam kā piemērs ietekmes novērtējumu procedūrām.
Šajās apmācībās daudz uzmanības veltīsim augstāk minētajam trešajam solim (ar cieši saistīto 2.b. soli), kuru pamazām saistīsim ar ceturto un piekto soļiem, regulāri atgriežoties pie trešā. Lai labāk saprastu ceturto soli, neizbēgami būs nepieciešams izmēģināt arī soļus 1.a un 2.a.
Projektā kopumā visus ar datu apstrādi un analīzi saistītos uzdevumus ir paredzēts sagatavot ne tikai reproducējami, bet arī, cik vien iespējams, replicējami. Tas nozīmē darbu komandrindās, dalīšanos ar tām un to publiskošanu. Ņemot vērā pieejamos materiālus, projekta komandas un zinātniskās sabiedrības preferences, cik vien iespējams, izmantosim R, atsevišķos soļos to papildinot ar Google Earth Engine tīmekļa pārlūka saskarni (JavaScript), jebkuru alternatīvu un paplašinājumu izvērtējot ļoti kritiski.
Labi formulēts jautājums jebkurā SEO (search engine optimizer; meklētājā), piemēram, https://www.google.com/, var piedāvāt labus risinājumus, tomēr var aizvest arī briesmīgos neceļos. Parasti, ja meklēšanas rezultāts aizved pie https://stackoverflow.com/, kāds no ieteiktajiem risinājumiem var būt labs (var arī nebūt, ne obligāti Jūsu izaicinājumam atbilstošākais ir tas, kurš ir atzīmēts kā jautājuma uzdevējam labākais). Lielo valodas modeļu (LLMs), piemēram, chatGPT, izmantošana nav aizliegta, bet ir ļoti rūpīgi jāizvērtē ieteiktie risinājumi, tos pedantiski jāpārbauda. Gan pēc būtības, gan loģikas. Gan pieejā, gan rezultātā.
Darbā ar Google Earth Engine labs palīgs ir izstrādātāju sagatavotā
digitālā grāmata, kas saistāma ar pamācībām.
Noderīgi var būt Ujaval Gandhi izstrādātie materiāli,
kas pieejami ne tikai par GEE.
Labākai izpratnei par R, lieliski noderēs šie materiāli:
• Advanced R;
• Mastering Software Development in R.
R ir izmantojama kā ģeoprocesēšanas rīks:
• Spatial Data Science with R and “terra”;
• apbrīnojami jaudīgs ģeoprocesēšanas rīks, kurš ir vadāms, izmantojot R komandrindas, ir WhiteboxTools.
Tomēr galvenais ieguvums R lietotājiem ir iespēja apvienot ģeoprocesēšanas uzdevumus ar statistisko analīzi, kurā mērķtiecīgi ņemtas vērā telpiskās (un temporālās, ja nepieciešams) īpašības, nodrošinot skaidru reproducējamību vai pat replicējamību, ja ir iespējams dalīties ar ievades datiem. Vismaz daļēji tas ir nozīmīgi arī sugu izplatības modelēšanā, kas nedaudz ieskicēta ir jau iepriekšējos resursos, vairāk ekoloģiskā griezumā (un ar dažiem citiem datu analīzes R resursiem) to piedāvāju iegūt raksto man e-pastu (andris.avotins@lu.lv).
Projekta gaitā daļu iegūto rezultātu un to izstrādes procedūru publiskosim, izmantojot atvērtās grāmatas pieeju {bookdown}, kurai pamatā ir {RMarkdown} – nav aizliegts izmantot {Quarto}, tomēr šobrīd nobriedušāku rezultātam nepieciešamo risinājumu sniedz R Makrdown izpildījums, tādēļ vismaz sākumā fokusēsimies uz to. Projekta ietvaros, interaktīvas rezultātu izpētes nodrošināšanai, apsveram {shiny} risinājumu – neskādēs iepazīties arī ar to.
Šī projekta publiskie dati ir ievietoti projekta Zenodo sabiedrības vietnē, komandu rindas – github kontā. Ar neko no resursiem, kurus saņemat šo apmācību un darba projektā laikā, nedrīkst dalīties, tos nedrīkst jebkādā tiešā veidā pavairot vai izplatīt, ja vien tie nav pieejami kā šī projekta vai citādi atvērtie dati. Tas attiecas arī uz dažāda līmeņa starprezultātiem. Arī tad, ja to autori esat Jūs. Arī tad, ja ir saspringti termiņi.
Kā zināms, ar nekādām parolēm un piekļuves tiesībām dalīties nedrīkst, tās nedrīkst izmantot nelietīgi. Tas attiecas arī (jo sevišķi!) uz resursiem, kuriem Jums tiks sniegta piekļuve šī projekta daļu ietvaros. Arī skaitļošanas un datu glabāšanas un apmaiņas resursiem.
Ir sagaidāms, ka ne ar visiem uzdevumiem pilnā apjomā uzreiz tiksiet galā. Tādēļ mācības! Papildus apmācībai pašai par sevi, šo uzdevumu viens no mērķiem ir iepazīt Jūsu domāšanu un problēmu risināšanas spējas, apzinoties, ka katram no Jums būs kādas stiprās puses, uz kurām tālāk fokusēt Jūsu uzdevumus projektā. Lūdzu, uzdevumu risināšanā esiet godīgi un ļaujiet projekta komandai pamanīt savas stiprās puses.
Reizēm nespēt visam uzreiz izsekot ir labi – ja reiz to apzināties, tas nozīmē, ka Jūs cenšaties. Reizēm sajusties par muļķi ir nepieciešams – tas nozīmē, ka ir iespējas izaugsmei un ar to varbūt pat gūt lielus panākumus – ja viss šķiet pārāk viegli, darbs šajā projektā, iespējams, nav Jums piemērotākā izvēle (Schwartz. 2008). Tomēr, ja nespējat saprast un atrisināt neko vai gandrīz neko no sekojošajiem uzdevumiem, darbs šajā projektā nav Jums piemērots.
Precīzi visu uzdevumu formulējumi tiks publiskoti apmācību gaitā. Tie būs pieejami šī repozitorija atsevišķās direktorijās.
Apmācības sāksies ar patstāvīgajiem darbiem - individuālu iepazīšanos ar piedāvātajiem informācijas avotiem un patstāvīgu zemāk uzskaitīto uzdevumu izpildi. Šī kursa ietvaros pieņemam, ka tā dalībniekiem ir pamata priekšzināšanas darbā ar R un kādu ĢIS (ģeogrāfiskās informācijas sistēmu) un pamata līmeņa izpratne par ģeodatiem un to apstrādi. Tādēļ apmācību sākumā ir patstāvīgi pildāmi pirmie uzdevumi, kuru rezultāti tiks pārrunāti, uzsākot klātienes tikšanās no 2025. gada janvāra vidus. Šo klātienes tikšanos laikā arī tiks piedāvāts ieskats teorētiskajā pamatojumā un piemēros nākošajām nodarbībām. Tātad, uz katru nodarbību ir jāsagatavojas, izpildot visus līdz tam paredzētos uzdevumus un jau laicīgi ir jāiegulda laiks, lai iepazītos ar piedāvātajiem informācijas resursiem apmācību tēmai kopumā.
Sagaidāmie uzdevumi (virsrakstu līmenī):
- uzdevums: sagatavošanās darbam
Nosacījumi: pieejami; Risinājuma iesniegšana līdz: 2024-12-15
Nosacījumi: pieejami; Risinājuma iesniegšana līdz: (2025-01-10) (2025-01-27) 2025-02-07
- uzdevums: rastra dati, rasterizēšana un kodējumi
Nosacījumi: pieejami; Risinājuma iesniegšana līdz: (2025-01-10) (2025-01-27) 2025-02-07
Nosacījumi: pieejami; Risinājuma iesniegšana līdz: (2025-01-10) (2025-01-27) 2025-02-07
Nosacījumi: pieejami; Risinājuma iesniegšana līdz: (2025-01-15) (2025-01-27) 2025-02-07
Nosacījumi: pieejami; Risinājuma iesniegšana līdz: (2025-01-15) (2025-01-27) 2025-02-07
- uzdevums: zonālā statistika
Nosacījumi: pieejami; Risinājuma iesniegšana līdz: (2025-01-15) (2025-01-27) 2025-02-07
- uzdevums: GEE
Nosacījumi: pieejami; Risinājuma iesniegšana līdz: (2025-01-15) (2025-01-27) 2025-02-07
- uzdevums: sugu izvēle un to aprakstu
(modelēšanai un aizsardzības telpiskajai plānošanai) sagatavošana
Nosacījumi: pieejami; Risinājuma iesniegšana līdz: (2025-01-20) (2025-02-17) (2025-02-24) 2025-03-03
- uzdevums: novērojumu atlase modelēšanai
Nosacījumi: pieejami; Risinājuma iesniegšana līdz: (2025-01-20) (2025-02-17) (2025-02-24) 2025-03-03
Nosacījumi: pieejami; Risinājuma iesniegšana līdz: (2025-01-20) (2025-02-17) (2025-02-24) 2025-03-23
- uzdevums: sugu izplatības modelēšana
Nosacījumi: pieejami; Risinājuma iesniegšana līdz: (2025-11-19)
Nosacījumi: tiek izstrādāti; Risinājuma iesniegšana līdz: (2025-02-12) (2025-03-03) (2025-03-10)
- uzdevums: vietu prioritizēšana aizsardzībai
Nosacījumi: tiek izstrādāti; Risinājuma iesniegšana līdz: (2025-02-19) (2025-03-10) (2025-03-24)
15. uzdevums: vietu aizņemtība
Nosacījumi: tiek izstrādāti; Risinājuma iesniegšana līdz: (2025-02-26) (2025-03-24)
16. uzdevums: populācijas lielums
Nosacījumi: tiek izstrādāti; Risinājuma iesniegšana līdz: (2025-03-05) (2025-03-24)
17. uzdevums: daudzsugu izplatība
Nosacījumi: tiek izstrādāti; Risinājuma iesniegšana līdz: (2025-03-12)