海洋生物多样性甚高,但却饱受人为的破坏及干扰。目前全球最大的含点位数据的在线开放性数据库是海洋生物地理信息系统(OBIS),共约12万种3,700万笔资料;另一个较大的数据库世界海洋生物物种登录(WoRMS)已收集全球22万种海洋生物之物种...海洋生物多样性甚高,但却饱受人为的破坏及干扰。目前全球最大的含点位数据的在线开放性数据库是海洋生物地理信息系统(OBIS),共约12万种3,700万笔资料;另一个较大的数据库世界海洋生物物种登录(WoRMS)已收集全球22万种海洋生物之物种分类信息。除此之外,以海洋生物为主的单一类群的数据库只有鱼库(FishBase)、藻库(AlgaeBase)及世界六放珊瑚(Hexacorallians of the World)3个。跨类群及跨陆海域的全球性物种数据库则甚多,如网络生命大百科(EOL)、全球生物物种名录(CoL)、整合分类信息系统(ITIS)、维基物种(Wikispecies)、ETI生物信息(ETI Bioinformatics)、生命条形码(BOL)、基因库(GenBank)、生物多样性历史文献图书馆(BHL)、海洋生物库(SeaLifeBase);海洋物种鉴定入口网(Marine Species Identification Portal)、FAO渔业及水产养殖概要(FAO Fisheries and Aquaculture Fact Sheets)等可查询以分类或物种解说为主的数据库。全球生物多样性信息网络(GBIF)、发现生命(Discover Life)、水生物图库(AquaMaps)等则是以生态分布数据为主,且可作地理分布图并提供下载功能,甚至于可以改变水温、盐度等环境因子的参数值,利用既定的模式作参数改变后之物种分布预测。谷歌地球(Google Earth)及国家地理(National Geographic)网站中的海洋子网页,以及珊瑚礁库(ReefBase)等官方机构或非政府组织之网站,则大多以海洋保育的教育倡导为主,所提供的信息及素材可谓包罗万象,令人目不暇给。更令用户感到方便的是上述许多网站或数据库彼此间均已可交互链接及查询。另外,属于搜索引擎的谷歌图片(Google Images)与谷歌学术(Google Scholar)透过海洋生物数据库所提供的直接链接,在充实物种生态图片与学术论文上亦发挥极大帮助,让用户获得丰富多样的信息。为了保育之目的,生物多样性数据库除了整合与公开分享外,还应鼓励并推�展开更多
台湾生物多样性数据库之整合从2001年开始,是因为数位典藏计划、生物多样性推动方案,及台湾加入全球生物多样性信息网络(Global Biodiversity Information Facility,GBIF),均在这一年启动。2002年"中研院"开始建置台湾物种名...台湾生物多样性数据库之整合从2001年开始,是因为数位典藏计划、生物多样性推动方案,及台湾加入全球生物多样性信息网络(Global Biodiversity Information Facility,GBIF),均在这一年启动。2002年"中研院"开始建置台湾物种名录数据库(TaiBNET),GBIF之台湾入口网TaiBIF则是在2004年时建置,用来整合台湾生物多样性的资料并与国际接轨。所采用之方法及格式均依循GBIF所发展的交换标准,一来可以整合台湾的数据,二来可及时与国际交换数据。虽然TaiBNET及TaiBIF已突破智慧财产权(知识产权)的障碍,可搜集整合数位典藏各子计划逐年累积的资料,但跨部门间及非数位典藏计划所产生的数据,仍因各单位及个人的本位主义而难以整合分享,特别是生态分布原始数据。因此2008年在"中研院"成立了跨主管部门的委员会,制订可行之资料搜集、整合与公开的政策,并要求各主管部门在委办合约中纳入。无人否认数据库整合的重要,但在现行对研究人员考评制度下,研究人员大多不愿投入数据库建置的学术服务工作,所获得的人力与经费亦日益短缺而难以永续经营。亟需相关部门的重视与支持。TaiBIF在过去6年来的推动成果虽未臻理想,但所获的经验和心得仍有可供外界参考与借镜之处。展开更多
物种出现记录包含博物馆动物标本、植物标本、生态调查与物种观察等资料。在台湾生物多样性信息机构(Taiwan Biodiversity Information Facility,TaiBIF)物种出现记录整合平台中,已整合台湾26个数据集,包含超过150万笔物种出现记录,其...物种出现记录包含博物馆动物标本、植物标本、生态调查与物种观察等资料。在台湾生物多样性信息机构(Taiwan Biodiversity Information Facility,TaiBIF)物种出现记录整合平台中,已整合台湾26个数据集,包含超过150万笔物种出现记录,其中约有85%的数据具有地理信息。我们利用数据库中所汇整的鲤科数据,包括11个数据集、超过8,800笔出现记录数据,利用网格式、切割式与密度式3种聚类分析算法分别绘制出不同的空间可视化结果,藉此解决大量物种出现记录于Google Maps上呈现效能与可视化不佳之问题。同时我们也探讨了3种聚类分析法之结果与鲤科的专家意见范围地图(expertopinion range maps)比对的差异。期望透过本研究可快速且有效地呈现物种分布资料,进而帮助研究者挖掘出大量数据所隐含的知识,并为生态保育提供重要参考。展开更多
文摘海洋生物多样性甚高,但却饱受人为的破坏及干扰。目前全球最大的含点位数据的在线开放性数据库是海洋生物地理信息系统(OBIS),共约12万种3,700万笔资料;另一个较大的数据库世界海洋生物物种登录(WoRMS)已收集全球22万种海洋生物之物种分类信息。除此之外,以海洋生物为主的单一类群的数据库只有鱼库(FishBase)、藻库(AlgaeBase)及世界六放珊瑚(Hexacorallians of the World)3个。跨类群及跨陆海域的全球性物种数据库则甚多,如网络生命大百科(EOL)、全球生物物种名录(CoL)、整合分类信息系统(ITIS)、维基物种(Wikispecies)、ETI生物信息(ETI Bioinformatics)、生命条形码(BOL)、基因库(GenBank)、生物多样性历史文献图书馆(BHL)、海洋生物库(SeaLifeBase);海洋物种鉴定入口网(Marine Species Identification Portal)、FAO渔业及水产养殖概要(FAO Fisheries and Aquaculture Fact Sheets)等可查询以分类或物种解说为主的数据库。全球生物多样性信息网络(GBIF)、发现生命(Discover Life)、水生物图库(AquaMaps)等则是以生态分布数据为主,且可作地理分布图并提供下载功能,甚至于可以改变水温、盐度等环境因子的参数值,利用既定的模式作参数改变后之物种分布预测。谷歌地球(Google Earth)及国家地理(National Geographic)网站中的海洋子网页,以及珊瑚礁库(ReefBase)等官方机构或非政府组织之网站,则大多以海洋保育的教育倡导为主,所提供的信息及素材可谓包罗万象,令人目不暇给。更令用户感到方便的是上述许多网站或数据库彼此间均已可交互链接及查询。另外,属于搜索引擎的谷歌图片(Google Images)与谷歌学术(Google Scholar)透过海洋生物数据库所提供的直接链接,在充实物种生态图片与学术论文上亦发挥极大帮助,让用户获得丰富多样的信息。为了保育之目的,生物多样性数据库除了整合与公开分享外,还应鼓励并推�
文摘台湾生物多样性数据库之整合从2001年开始,是因为数位典藏计划、生物多样性推动方案,及台湾加入全球生物多样性信息网络(Global Biodiversity Information Facility,GBIF),均在这一年启动。2002年"中研院"开始建置台湾物种名录数据库(TaiBNET),GBIF之台湾入口网TaiBIF则是在2004年时建置,用来整合台湾生物多样性的资料并与国际接轨。所采用之方法及格式均依循GBIF所发展的交换标准,一来可以整合台湾的数据,二来可及时与国际交换数据。虽然TaiBNET及TaiBIF已突破智慧财产权(知识产权)的障碍,可搜集整合数位典藏各子计划逐年累积的资料,但跨部门间及非数位典藏计划所产生的数据,仍因各单位及个人的本位主义而难以整合分享,特别是生态分布原始数据。因此2008年在"中研院"成立了跨主管部门的委员会,制订可行之资料搜集、整合与公开的政策,并要求各主管部门在委办合约中纳入。无人否认数据库整合的重要,但在现行对研究人员考评制度下,研究人员大多不愿投入数据库建置的学术服务工作,所获得的人力与经费亦日益短缺而难以永续经营。亟需相关部门的重视与支持。TaiBIF在过去6年来的推动成果虽未臻理想,但所获的经验和心得仍有可供外界参考与借镜之处。
文摘物种出现记录包含博物馆动物标本、植物标本、生态调查与物种观察等资料。在台湾生物多样性信息机构(Taiwan Biodiversity Information Facility,TaiBIF)物种出现记录整合平台中,已整合台湾26个数据集,包含超过150万笔物种出现记录,其中约有85%的数据具有地理信息。我们利用数据库中所汇整的鲤科数据,包括11个数据集、超过8,800笔出现记录数据,利用网格式、切割式与密度式3种聚类分析算法分别绘制出不同的空间可视化结果,藉此解决大量物种出现记录于Google Maps上呈现效能与可视化不佳之问题。同时我们也探讨了3种聚类分析法之结果与鲤科的专家意见范围地图(expertopinion range maps)比对的差异。期望透过本研究可快速且有效地呈现物种分布资料,进而帮助研究者挖掘出大量数据所隐含的知识,并为生态保育提供重要参考。
