外来物种入侵大数据采集方法的建立与应用

为准确、快速地获取入侵生物野外调查数据, 我们基于全球卫星导航系统、地理信息系统、移动互联网等现代信息技术提出了外来物种入侵大数据采集方法, 设计并研发了数据表单可自定义的野外调查工具软件——云采集。该系统以Android手机为数据采集终端, 采用C#和Java语言设计开发, 运用卫星导航定位技术实现野外调查发生位置的快速采集, 通过定义9种调查指标的数据类型及指标(列值)默认值、图像拍摄、语音录入、排序等4个辅助属性, 建立调查指标与手机客户端数据录入界面的关联, 实现用户界面可定制的数据录入模式。该系统在国家重点研发项目、福建省科技重大专项及福建省红火蚁(Solenopsis invicta)疫情普查等项目的调查任务中予以应用。实践检验表明: 该系统实现了野外调查数据的离线采集、数据同步、数据查询与输出管理, 将移动智能终端采集取代传统的纸笔记录, 简化了野外调查的流程, 提高了入侵生物野外调查的数据质量, 为外来生物入侵野外调查大数据采集提供了信息化支持。     

青藏高原植物种质资源数据库及应用平台建设

为了实现青藏高原植物种质资源信息数据的有效管理、保藏、共享、交流和利用,根据科技部基础性工作专项对项目成果共享的要求和青藏高原极端环境下野生植物种质资源调查和采集项目执行管理的需求,针对青藏高原植物种质资源本身固有的特征,通过关系数据库模式构建了青藏高原植物种质资源信息数据库,设计和开发了数据采集、审核、入库等实用工具.利用微软.NET技术,基于三层架构模式,构建了基于青藏高原植物种质资源数据库的应用平台,实现了植物种质数据的数字化存储、开放共享等功能.为青藏高原极端环境下植物种质资源调查和资源利用奠定了基础.     

深圳城市生态大数据智慧管理和服务平台技术集成与应用研究

生态环境是人类赖以生存和发展的基础,城市生态大数据智慧管理和服务平台建设是生态城市和美丽城市建设的需要。以深圳市为例,借助物联网、移动互联网、计算机、数据库和网络地理信息系统技术,以及时空地理大数据整合和共享、大数据挖掘分析和云端一体化业务协同等关键技术,结合城市生态系统评估分析决策模型/方法/对策库,在实现深圳市“空-地-网-统计-众源”等多源异构生态大数据有效集成的基础上,搭建了 “数据采集-信息提取-知识发现-决策生成-快速服务”全流程、一体化的深圳市生态大数据智慧管理和服务平台,构建了面向业务部门和科研人员等专业用户的生态野外数据调查采集系统和城市生态监测与评估管理决策分析系统,以及面向社会大众的深圳生态大调查APP。平台首次揭示了深圳市1979年以来不同生态系统的格局、构成、过程、服务和健康状况的变化,提升了深圳市生态环境综合决策科学化、生态环境监管精准化、生态环境公共服务便民化水平。平台有效降低了用户数据收集与处理和操作专业模型的难度,突破了原始数据应用的瓶颈和难点,提高了专业模型在业务部门中的使用率。未来,依靠“生态大数据+生态专业模型”的技术方案实现从数据到知识的挖掘,是实现城市生态大数据智慧化和专业化管理的关键,也是全面提高城市生态环境保护信息化服务水平的重要途径。     

基于Oracle数据库的水稻病虫综合防治专家系统

应用数据库、计算机网络和空间信息技术,研制出基于Oracle数据库的“水稻病虫综合防治专家系统RIPMES Ⅱ”。系统包括数据采集、数据维护专家决策和GIS应用等子系统,能解决实时数据采集、海量数据存贮与分析、病虫害防治辅助决策、虫害空间分布特征分析等问题,是水稻病虫害综合防治的一个有效工具,同时也可为类似的专家系统的研究提供参考。     

基于MapObjects的稻水象甲疫情呈报地理信息系统

【背景】稻水象甲是我国最具危害性的外来入侵物种之一,自1996年传人福建省以来,对当地农民增产、增收及粮食安全生产构成了极大威胁。【方法】依据1996～2008年福建省稻水象甲发生面积数据,结合GIS技术和数据库管理技术,以VisualBasic6．0为开发语言,Access2003为Geodatabase空间数据库、MapObjects2．0为地图开发组件,开发了福建省稻水象甲疫情呈报系统。【结果】本系统实现了稻水象甲疫情实时呈报、基于GIS地理分布查询、专题地图制作等功能。专题地图制作和可扩展性是本系统的两大特点,用户不需要专业的GIS和计算机知识,就可以生成一套适合自己的植物疫情呈报系统,为农业病虫害防治工作提供疫情呈报与GIS查询服务。【结论与意义】本系统为稻水象甲的实时监测、防控工作提供了管理工具;界面友好、操作简单且可扩展性良好,便于基层普及应用。     

黑龙江省野生东北虎调查管理信息系统的构建

文章以黑龙江省野生东北虎（Panthera tigris altaica）野外调查数据为基础,利用地理信息系统技术、计算机技术与野生动物资源调查管理技术,构建了黑龙江省野生东北虎调查管理信息系统。主要运用面向对象程序设计语言C#和ArcGIS Engine嵌入式组件技术以及SQL Server数据库技术,设计并构建东北虎调查管理系统,实现了对野生东北虎调查数据的图形可视化操作管理。同时,结合研究区域内的自然因素和人文因素对调查资源进行动态的空间分析,及时准确地反映出东北虎的种群数量和空间变化规律,并制作出相应的分类专题图及野外分布信息统计图表等。该管理信息系统将有助于野生东北虎种群及栖息地调查数据与资料的科学管理,对于推动我国野生东北虎就地保护和科学管理具有重要意义。     

流域尺度海量生态环境数据建库关键技术——以塔里木河流域为例

流域尺度海量生态环境数据库构建是生态环境精准化研究的基础。以塔里木河流域生态环境数据库构建为例,对流域尺度海量生态环境数据建库的无缝数据拼接、建库规范设计、要素代码设计、空间索引设计、特征展示表及一键入库设计等关键技术进行了探讨。针对流域跨带裂缝问题,从缝隙源出发,通过分离物理数据层和逻辑数据层并区分矢量数据和栅格数据,在统一的多尺度空间框架体系下实现了海量数据的跨带无缝拼接;数据库规范设计和要素代码设计是数据入库前的关键工作,针对流域实际,分别采用规范化英文字母和图形数据比例尺设置数据库命名规范和建立代码标准;在ArcSDE框架下,采用格网索引设计和多级金字塔结构分别构建矢量数据和栅格数据的空间索引,提高了数据的快速检索和浏览;通过建立特征展示表并提出"一键入库"策略,提高了系统响应及数据入库效率等。通过构建流域尺度海量生态环境数据库系统,实现了流域尺度多源、多类型、跨带海量生态环境数据的有效存储和管理,为流域一体化管理和生态环境研究提供了基础数据支撑。     

基于GIS的外来入侵植物调查规划与外业实施

前期规划对外来入侵植物野外调查工作的顺利开展至关重要。本文将基于GIS的野外调查规划方法和入侵植物调查技术规范相结合, 利用地图资源丰富、分析功能强大的LocaSpace Viewer和奥维互动地图, 形成有针对性的野外调查规划方案。具体操作流程包括: (1)借助LocaSpace Viewer软件集成的高分辨率遥感数据和地理标注数据选取调查区域; (2)根据调查规范, 通过该软件的空间分析和地理要素编辑功能, 规划调查地理网格、调查点、样地、标准地和样方, 运用KML空间数据格式存储和分享调查规划信息; (3)在外业实施中使用移动版奥维互动地图软件的数据管理和导航功能实现调查规划信息的导入、定位和导航。通过在福建、广西和云南三省开展技术方法的实地应用与对比实验发现, 运用该方案的外业实施能够达到日平均调查6个样点, 采集调查数据80多条, 直线调查距离180 km, 调查点导航精度大于15 m。对比实验表明基于规划调查比未规划调查在时间利用效率上提高1倍, 工作效率得到显著提升。该方案为外来入侵植物的发生和危害等基础性调查工作提供了高效的技术支撑, 为生物多样性野外调查规划提供了参考方案。     

基于GIS和MaxEnt模型分析气候变化背景下紫果云杉的潜在分布区

该研究收集到紫果云杉的108处数字化标本信息及野外调查采集分布点数据,筛选出13个环境变量,利用CMIP6提供的未来2个时期3种气候情景模式数据,采用MaxEnt模型和GIS技术分析不同时期分布区变化,绘制影响紫果云杉生长的主要环境因子的响应曲线,定量描述适宜紫果云杉生长、生存的环境条件.结果表明:(1)MaxEnt模...     

新型生物信号采集和处理系统——ASB240U

成都遨生电子有限公司以电子科技大学测试技术研究所做为研发中心,将大量科研的最新技术成果成功的应用于新一代的生物信号采集与处理系统-ASB240U。该系统抛弃了目前市面上基于单片机和低速总线的体系结构,采用基于大规模可编程芯片FPGA和片上系统SOC（Syste—monChip是一种高度集成化、固件化的系统集成技术,也就是把整个应用电子系统全部集成在一个芯片中）设计技术的全新体系结构,突破了数据传输和处理速度的瓶颈,使得系统整体性能获得了突破性进展,实现了高速的数据采集、实时高速数字信号处理、数据传输、设备级联和外挂专用放大器接口（如微电级放大器…）等强大的功能,从而使ASB240U采集分析系统在其组成的灵活性、功能的扩展性、数据的精确性、实时性上达到了一个前所未有的高度。     

Chloroplast 2010: a database for large-scale phenotypic screening of Arabidopsis mutants

Large-scale phenotypic screening presents challenges and opportunities not encountered in typical forward or reverse genetics projects. We describe a modular database and laboratory information management system that was implemented in support of the Chloroplast 2010 Project, an Arabidopsis (Arabidopsis thaliana) reverse genetics phenotypic screen of more than 5,000 mutants (http://bioinfo.bch.msu.edu/2010_LIMS; www.plastid.msu.edu). The software and laboratory work environment were designed to minimize operator error and detect systematic process errors. The database uses Ruby on Rails and Flash technologies to present complex quantitative and qualitative data and pedigree information in a flexible user interface. Examples are presented where the database was used to find opportunities for process changes that improved data quality. We also describe the use of the data-analysis tools to discover mutants defective in enzymes of leucine catabolism (heteromeric mitochondrial 3-methylcrotonyl-coenzyme A carboxylase [At1g03090 and At4g34030] and putative hydroxymethylglutaryl-coenzyme A lyase [At2g26800]) based upon a syndrome of pleiotropic seed amino acid phenotypes that resembles previously described isovaleryl coenzyme A dehydrogenase (At3g45300) mutants. In vitro assay results support the computational annotation of At2g26800 as hydroxymethylglutaryl-coenzyme A lyase.     

生态治理技术评价指标体系

为了对生态治理技术进行更加科学合理的评价,在确定了指标体系构建思路的基础上,根据评价指标的筛选原则,通过对评价指标的理论初选和专家筛选,构建了能够揭示生态治理技术本身属性、相宜性、应用效果、推广潜力等的综合评价指标体系。该指标体系包含目标层和指标层两个层次,目标层为生态治理技术适应效果,指标层分为控制性指标和分类评价指标。控制性指标包含5个一级指标和14个二级指标,适用于所有类型的生态治理技术;分类评价指标为三级指标,共有水土保持技术、荒漠化治理技术、石漠化治理技术和生态恢复技术四个类型的三级指标各29个,针对不同的生态治理技术可以选用合适的三级指标对其进行评价。这样的评价指标体系既可体现区域差异,又可建立公共评价平台,为生态治理技术的评估提供了科学依据和关键技术支撑。     

基于景感生态学的生态环境物联网框架构建

更高的城市化率造成新的城市生态环境问题和变化趋势，新理论与新技术也为生态环境监测与管理提供了新方法。景感生态学是以可持续发展为目标，基于生态学的基本原理，从自然要素、物理感知、心理感知、社会经济、过程与风险等相关方面，研究土地利用规划、建设与管理的科学。基于景感生态学理论，开展生态环境物联网的监测网络设计与监测平台构建。首先，从自然要素中的光、热、水、土壤、综合气象等，以及物理感知的视觉、嗅觉、听觉、触觉等作为监测要素并进行特征分析；其次，结合多目标约束和聚类分析约束条件，提出非规则网格最优法进行生态环境监测网络的布设。再其次，重点探讨了联合地面固定监测站、无人船与无人机构建的"陆海空一体化"的生态环境数据采集与监测；其中，在地面构建综合气象与土壤传感器，可监测自然要素的光照、热量、雨量、气压，以及物理感知要素的风速、风向温度、湿度及噪声等；在海洋中，基于无人船搭载的水环境与水质传感器，可监测水体温度、水浑浊度与水污染状况，以及水体总磷与水体质量等；在空中，基于无人机搭载的气体监测仪、多/高光谱传感器与数码相机，可获取不同区域与不同高度的CO₂、SO₂、PM_1.5、PM_2.5、NO、O₃等大气环境状况及粒子溶度与污染物扩散状况。最后，从全方位、多要素的数据获取、有线网络与无线网络相结合的数据传输、数据分类处理、数据智能控制，以及包含实时监测、预报预警、综合分析和平台管理的远程监控平台等五个模块来构建物联网监测平台。构建的生态环境物联网框架可实现生态环境全方位、全天候、多维度的远程实时监测与智能预警预报，为提升城市生态环境监测与管理提供支撑平台，增强了生态环境安全，满足人民日益增长的优美生态环境需要，提高了城市生态环境动态监测和智能管理的效益。     

Design and Implementation of an Interactive Web-Based Near Real-Time Forest Monitoring System

This paper describes an interactive web-based near real-time (NRT) forest monitoring system using four levels of geographic information services: 1) the acquisition of continuous data streams from satellite and community-based monitoring using mobile devices, 2) NRT forest disturbance detection based on satellite time-series, 3) presentation of forest disturbance data through a web-based application and social media and 4) interaction of the satellite based disturbance alerts with the end-user communities to enhance the collection of ground data. The system is developed using open source technologies and has been implemented together with local experts in the UNESCO Kafa Biosphere Reserve, Ethiopia. The results show that the system is able to provide easy access to information on forest change and considerably improves the collection and storage of ground observation by local experts. Social media leads to higher levels of user interaction and noticeably improves communication among stakeholders. Finally, an evaluation of the system confirms the usability of the system in Ethiopia. The implemented system can provide a foundation for an operational forest monitoring system at the national level for REDD+ MRV applications.     

水稻二化螟地理信息系统数据库的设计与组建

组建地理信息系统数据库是进行种群时空动态分析的前提和基础。在介绍地理信息系统数据库的概念、特点等的基础上,以ArcView GIS 3.1作为组建数据库、进行时空分析的基本软件平台,对浙江省水稻二化螟数量变化的历史资料及有关的空间和属性数据进行分类、编码、输入与编辑等, 分别建立了空间及属性数据库。其中空间库包括浙江省的政区、河流、道路、等高线、土壤类型等图层, 属性库包括气象、耕作制度、灯诱及田间数据等。并将各地地名作为主关键字,以实现空间库与属性库以及各属性库之间的关联。该数据库不仅具有基本的数据库管理功能,如数据的输入、输出、编辑和查询,更重要的是可以通过该数据库对种群动态进行时空分析。     

The EcoData Retriever: Improving Access to Existing Ecological Data

Ecological research relies increasingly on the use of previously collected data. Use of existing datasets allows questions to be addressed more quickly, more generally, and at larger scales than would otherwise be possible. As a result of large-scale data collection efforts, and an increasing emphasis on data publication by journals and funding agencies, a large and ever-increasing amount of ecological data is now publicly available via the internet. Most ecological datasets do not adhere to any agreed-upon standards in format, data structure or method of access. Some may be broken up across multiple files, stored in compressed archives, and violate basic principles of data structure. As a result acquiring and utilizing available datasets can be a time consuming and error prone process. The EcoData Retriever is an extensible software framework which automates the tasks of discovering, downloading, and reformatting ecological data files for storage in a local data file or relational database. The automation of these tasks saves significant time for researchers and substantially reduces the likelihood of errors resulting from manual data manipulation and unfamiliarity with the complexities of individual datasets.     

BASECO: a floristic and ecological database of Mediterranean French flora

The French Mediterranean zone is one of the richest of the country, with 3200 species and many endemics. Because of its interest as a synthetic tool to store and manage data, an ecological Mediterranean flora database was created. Built around five tables, BASECO allows several queries about the botanical and ecological characteristics of about 1800 plants. The database was implemented in Access, which is a relational database management system. Each species is identified by a code and is characterised by several qualitative traits relating to morphology, reproduction, life forms and biogeographical distribution, including several modalities. Each trait is informed from one or two pre-defined reference botanical handbooks as much as possible. There are many different possible uses of this database, even at a huge scale, allowing to reveal patterns hard to detect with the taxonomic approach alone.     

EpiCollect: Linking Smartphones to Web Applications for Epidemiology,Ecology and Community Data Collection

Background

Epidemiologists and ecologists often collect data in the field and, on returning to their laboratory, enter their data into a database for further analysis. The recent introduction of mobile phones that utilise the open source Android operating system, and which include (among other features) both GPS and Google Maps, provide new opportunities for developing mobile phone applications, which in conjunction with web applications, allow two-way communication between field workers and their project databases.

Methodology

Here we describe a generic framework, consisting of mobile phone software, EpiCollect, and a web application located within www.spatialepidemiology.net. Data collected by multiple field workers can be submitted by phone, together with GPS data, to a common web database and can be displayed and analysed, along with previously collected data, using Google Maps (or Google Earth). Similarly, data from the web database can be requested and displayed on the mobile phone, again using Google Maps. Data filtering options allow the display of data submitted by the individual field workers or, for example, those data within certain values of a measured variable or a time period.

Conclusions

Data collection frameworks utilising mobile phones with data submission to and from central databases are widely applicable and can give a field worker similar display and analysis tools on their mobile phone that they would have if viewing the data in their laboratory via the web. We demonstrate their utility for epidemiological data collection and display, and briefly discuss their application in ecological and community data collection. Furthermore, such frameworks offer great potential for recruiting ‘citizen scientists’ to contribute data easily to central databases through their mobile phone.