مراقبة الطبيعة في الصين: استخدام التكنولوجيا في جمع معلومات التنوع البيولوجي وتطبيقها لتيسير اتخاذ القرارات الصديقة للتنوع البيولوجي
الحل الكامل
نظام إدارة بيانات مصيدة الكاميرا: صفحة تحديد الأنواع
Shan Shui Conservation Center
تعتبر بيانات خط الأساس للتنوع البيولوجي أساسية لصنع القرارات والممارسات المتعلقة بالحفظ، إلا أنها تواجه نقصاً في البيانات وعدم تناسق المعلومات. وبمساعدة أدوات التكنولوجيا، تهدف منظمة مراقبة الطبيعة الصينية إلى تعزيز جمع بيانات التنوع البيولوجي من مصادر مختلفة، وخاصة علم المواطن، وتسهيل تطبيقات البيانات في تخطيط استخدام الأراضي والمشاركة العامة، وتعميم حفظ التنوع البيولوجي.
على وجه التحديد، تقدم التكنولوجيا حلولاً فعالة لـ 3 وحدات
- إدارة بيانات مصائد الكاميرات: تطوير نظام إدارة بيانات مدمج بالذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت لتبسيط وتسريع عملية جمع بيانات مصائد الكاميرات ومعالجتها.
- تصور بيانات علم المواطنين: استخدام برنامج PowerBI لتحليل سجلات الأنواع التي يجمعها المواطنون العلماء بشكل تلقائي وتفاعلي.
- أداة تقييم أثر التنوع البيولوجي (BiA): دمج البيانات البيئية وبيانات البناء من مصادر بيانات متعددة لتوفير استفسار فوري لتقييم أثر التنوع البيولوجي لمشاريع البناء عبر منصة سحابية.
آخر تحديث 30 Sep 2025
2223 المشاهدات
السياق
التحديات التي تمت مواجهتها
إن كل عملية في سير عمل بيانات التنوع البيولوجي بدءاً من جمع البيانات ومعالجتها وتصورها وتطبيقها مرهقة ومملة وتتطلب الكثير من العمل المتكرر وهي بحاجة ماسة إلى التبسيط والأتمتة.
- إدارة بيانات مصائد الكاميرات: يواجه الرصد المجتمعي القائم على مصائد الكاميرات اختناقات تتمثل في انخفاض الكفاءة (على سبيل المثال، جمع البيانات من مراقبي المجتمع المحلي، وتحديد الأنواع يدويًا) وجودة البيانات غير المستقرة والمنخفضة نسبيًا (على سبيل المثال، البيانات غير الصحيحة والمفقودة، وارتفاع معدلات الصور الفارغة).
- تصور بيانات علم المواطن: منتجات التصور المرئي ثابتة ومخصصة للحملة، ويتم إنشاؤها يدويًا في عدة مراحل من كل حملة، مما يكلف الكثير من جهود علماء الحفاظ على البيئة بينما لا توفر سوى تغذية مرتدة متأخرة لعلماء المواطنين.
- تقييم أثر التنوع البيولوجي: أدى نقص البيانات وعدم إمكانية وصول الجمهور إلى البيانات إلى الحد من سيناريوهات استخدام البيانات. كما أن تقييم أثر التنوع البيولوجي يتم إجراؤه يدويًا لكل استفسار، مع إعداد التقارير يدويًا.
الموقع
جمهورية الصين الشعبية
شرق آسيا
العملية
ملخص العملية
وقد وفر التخطيط الشامل وتطوير الشراكة الداعمة أساساً متيناً للمشروع.
وتُعد بيانات مصيدة الكاميرا مصدر بيانات متكامل لبيانات توزيع الأنواع لقاعدة بيانات مراقبة الطبيعة. يعمل نظام إدارة بيانات مصيدة الكاميرا على تسريع سير العمل بشكل عام ويعزز إدخال بيانات مصيدة الكاميرا في الوقت المناسب في قاعدة البيانات. وبالمثل بالنسبة لبيانات المواطنين العلماء، كمصدر آخر لتسجيل الأنواع، تساعد منصة التصور في إلهام حماس المواطنين العلماء وتعزيز ملاحظات الأنواع. تعمل كلتا اللبنتين على تجميع البيانات لأداة BiA، مما يعزز التقييم الأكثر دقة.
علاوة على ذلك، تنطوي منصة التصور وأداة التحليل الأحيائي على التواصل العام الذي يستهدف جمهوراً مختلفاً، ويكمل كل منهما الآخر لتحقيق الهدف النهائي المتمثل في تعميم التنوع البيولوجي.
اللبنات الأساسية
تحليل سير العمل، وبناء الشراكات، والتخطيط العام
لم تشدد سنوات من الأبحاث وممارسات الحفظ على أهمية بيانات التنوع البيولوجي فحسب، بل كشفت أيضًا عن عيوب سير العمل الحالي، بدءًا من عدم كفاءة إدارة البيانات، والافتقار إلى تكامل البيانات، إلى محدودية تطبيقات البيانات التي يمكن الوصول إليها من قبل الجمهور. علاوةً على ذلك، فإن سير العمل هذا يعتمد بشكل أساسي على العنصر البشري وغالبًا ما ينطوي على الكثير من الأعمال المتكررة، مما يستهلك قدرًا كبيرًا من وقت القائمين على الحفظ.
وفي ظل التطور السريع للتكنولوجيا، أدركنا تدريجياً إمكانات التكنولوجيا في تقديم حلول لـ "نقاط الألم" التي نعاني منها منذ فترة طويلة. ومن أجل الاستفادة من الأدوات التكنولوجية في الأماكن الأكثر احتياجًا، تم إجراء مراجعة وتحليل منهجي لسير العمل الحالي لتحديد الاختناقات ذات الأولوية القصوى والحلول الممكنة. بدأ التفكير في مايو 2018 وتم تجسيده بدءًا من يونيو 2019 بعد ظهور شركاء تقنيين محتملين. استنادًا إلى تحليل سير العمل المنهجي والشراكة الوثيقة، وضعنا خطة تدريجية تهدف إلى تطوير الوحدات واحدة تلو الأخرى، مع الأخذ في الاعتبار مواردنا المحدودة والقوى العاملة المحدودة (على سبيل المثال، من تطبيق مساعد مراقبة مصيدة الكاميرا المجتمعية، إلى أداة BiA، إلى منصة تصور بيانات علم المواطن، إلى نظام إدارة بيانات مصيدة الكاميرا).
عوامل التمكين
- مراجعة منهجية لسير العمل الحالي وتحليل الفجوات التي تشير إلى المجالات التي يمكن أن تساعد فيها الأدوات التقنية
- شركاء تقنيون موثوقون وداعمون (من خلال التجربة والخطأ)
- خطة طموحة وعملية في نفس الوقت
الدرس المستفاد
- من المفيد إشراك مختلف الزملاء في مناقشة سير العمل والحلول التقنية لجمع المزيد من الأفكار القيمة.
- الشركات التقنية المختلفة لديها أساليب عمل مختلفة. اختر ما يناسب أسلوب عملك وقيمك.
نظام إدارة بيانات مصيدة الكاميرا
لتسريع سير عمل بيانات مصيدة الكاميرا، يجري تطوير نظام لإدارة البيانات عبر الإنترنت إلى جانب أدوات قائمة على التطبيقات والتعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي بدعم من الشركاء التقنيين، والذي يتكون من
- تطبيق مساعد مراقبة مصيدة الكاميرا القائم على المجتمع المحلي: يسمح التطبيق للمراقبين المحليين بتسجيل الوقت وموقع إعداد/التقاط مصيدة الكاميرا تلقائيًا عبر النظام العالمي لتحديد المواقع، مما يوفر العملية المرهقة لجمع البيانات من المراقبين المحليين وإدخال البيانات يدويًا. (المخطط: يونيو 2019، التطوير: أكتوبر 2019-فبراير 2020، التجربة والاستخدام: مارس - أكتوبر 2020)
- نماذج التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي: تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الحيوانات وتحديد الأنواع في صور مصيدة الكاميرا، مما يقلل بشكل كبير من عدد الصور التي تحتاج إلى تحديد بشري ويعزز كفاءة معالجة البيانات.
- تم تدريب سلسلة من نماذج الذكاء الاصطناعي و/أو اختبارها مع الشركاء التقنيين، بما في ذلك نموذج PU & PKU ResNet18 (2018)، ونموذج MegaDetector (اختبار فقط، 2020)، ونموذج MindSpore YOLOv3 (2021).
- منصة إدارة البيانات عبر الإنترنت: يتم تحميل معلومات مصيدة الكاميرا التي تم جمعها عبر التطبيق مع الصور إلى قاعدة بيانات سحابية منظمة. لا تدعم منصة إدارة البيانات تحديد الأنواع عن طريق الذكاء الاصطناعي والبشري فحسب، بل تتيح أيضًا البحث عن البيانات العالمية وتقارير الإحصاءات. (المخطط: أبريل - أغسطس 2021، التطوير: سبتمبر 2021 - يونيو 2022، التجربة والاستخدام: يوليو 2022)
عوامل التمكين
- مراجعة منهجية لسير العمل الحالي لبيانات مصيدة الكاميرا وترجمة ذلك إلى احتياجات تطوير النظام التقني
- نماذج مفتوحة المصدر وجيدة الأداء للتعرف على صور مصيدة الكاميرا بالذكاء الاصطناعي
- موارد سحابية لحوسبة الذكاء الاصطناعي وتخزين البيانات وما إلى ذلك.
- جولات من الاستخدام التجريبي والتغذية الراجعة لإصلاح الأخطاء وتحسين قابلية استخدام النظام
الدرس المستفاد
- لم تُبنى روما في يوم واحد. وبسبب ضيق الوقت والموارد، اضطررنا إلى تقسيم النظام إلى وحدات مختلفة وتطوير الوحدات خطوة بخطوة. نحن نعتقد أن كل وحدة بحد ذاتها يمكن أن تعزز خطوة أو أكثر من خطوات سير العمل لدينا، وقد استفدنا من الوحدات قبل دمجها في النظام الكامل. ومع ذلك، من المهم أن يكون لدينا منظور شامل في البداية ووضع خطط طويلة الأجل للتكامل النهائي للنظام.
- لا يمكن أن يكون النظام مثاليًا منذ البداية. عندما ظهر التطبيق لأول مرة وتم استخدامه في أحد المجتمعات، لم يعمل كما توقعنا وأبلغ المراقبون المحليون عن أنواع مختلفة من الأخطاء. قمنا بجمع الملاحظات وتحليلها لتحسين تصميم واجهة المستخدم ووظائف التطبيق.
منصة تصور بيانات المواطنين العلمية
خلال حملات مراقبة الطبيعة، يُدعى المواطنون العلماء إلى مراقبة الحياة البرية وتسجيلها في الوقت المناسب، الأمر الذي لا يعزز العلاقة بين المواطنين والطبيعة فحسب، بل يعمل أيضًا كمصدر بيانات واعد لتوزيع الأنواع. تتدفق بيانات سجلات الأنواع التي يجمعها المواطنون العلماء عبر الاستبيان عبر الإنترنت تلقائيًا إلى قاعدة بيانات منصة التصور (بعد تنظيف البيانات وفحصها يدويًا بشكل دوري) وتتحول إلى مخططات وخرائط مرئية بديهية وجذابة (نوعان: مكانية ومكانية وزمانية) عبر Power BI. توفر المنصة، بنسختيها على الويب والهاتف المحمول، تغذية راجعة في الوقت الفعلي لجهود المواطنين العلماء في مراقبة الطبيعة، مما يعزز شعورهم بالإنجاز ويحفز مشاركتهم المستقبلية في أنشطة مراقبة الطبيعة. وعلاوة على ذلك، نظرًا لأن المنصة تدمج حملات متعددة لمراقبة الطبيعة مع روابط لمقالات على شبكة الإنترنت حول تحليل محدد لكل حملة، فإنها تقدم مجموعة واسعة من المعارف المتعلقة بالتنوع البيولوجي وتتيح "مراقبة الطبيعة الافتراضية" للمواطنين للتعرف على الحياة البرية في مناطق أخرى.
جدول زمني موجز للمنصة
- يناير-فبراير 2021: تشكيل فريق، وتحليل التحليل، ووضع المخطط
- مارس - يونيو 2021: تطوير قاعدة البيانات والمنصة
- يوليو - أغسطس 2021: اختبار تجريبي
- سبتمبر 2021: بدء البث المباشر والترويج
عوامل التمكين
- استبيان لجمع البيانات مصمم بشكل جيد وآلية لتنظيف البيانات تلقائيًا لضمان جودة البيانات وفحصها يدويًا بشكل دوري (عادةً مرة واحدة في الموسم) لضمان واقعية البيانات.
- اختيار أساليب التصور والتصميم الجمالي بمشاركة العلماء المواطنين.
- تقنية PowerBI.
- تشغيل وصيانة مجتمع العلماء المواطنين على موقع وي تشات.
الدرس المستفاد
- كمنتج توعوي عام، لن يكون هناك الكثير من الجهد لتلميع المحتويات والتصميم الجمالي لجعل المنصة سهلة الاستخدام وجذابة.
- إن إشراك المستخدمين في مرحلة التخطيط وجمع أفكارهم مفيد جداً لتحديد احتياجات المستخدم.
- يجب أن تكون الاستبيانات مصممة بشكل جيد ويجب أن يكون المواطنون العلماء مدربين بشكل جيد قبل تسجيل البيانات. وإلا فمن السهل التسبب في فقدان البيانات.
أداة تقييم أثر التنوع البيولوجي (BiA)
ولتمكين الاستفسار التلقائي والفوري عن تقييم أثر التنوع البيولوجي، تم تطوير أداة BiA لتسهيل خدمات الاستفسار لمخططي الأراضي والأطراف المعنية الأخرى عبر منصة Azure. تعمل أداة BiA من خلال تراكب موقع أو منطقة الاستفسار (أو مشاريع البناء القائمة) مع طبقات جغرافية متعددة بما في ذلك توزيع الأنواع ونطاق المناطق المحمية للتحقق مما إذا كان الموقع أو المنطقة ضمن مسافة معينة (على سبيل المثال، 3 كم أو 5 كم) من موائل الأنواع المهددة بالانقراض و/أو المناطق المحمية وقد تتسبب في التأثير على موائل الأنواع المهددة بالانقراض و/أو المناطق المحمية. وتوضح تقارير التقييم المخاطر البيئية والبيئية لمشاريع البناء لصانعي القرار ويؤمل أن تشجعهم على أخذ التنوع البيولوجي في الاعتبار.
جدول زمني موجز لأداة BiA:
- أبريل-يونيو 2020: تشكيل الفريق وتوصيل المتطلبات وخطة تطوير النظام
- يوليو - سبتمبر 2020: تطوير الأداة
- أكتوبر 2020: الاختبار التجريبي والتطبيق والنشر
- (قيد الإعداد) أبريل-سبتمبر 2022: ترقية النظام
عوامل التمكين
- سنوات من تراكم جمع البيانات والتفكير المستمر في مناهج تطبيق البيانات.
- الأساس النظري والتقني المتراكم من البحوث طويلة الأمد وممارسة الحفظ.
- الترويج لأداة BiA لمستخدميها المحتملين، مثل الحكومات والمستثمرين والمؤسسات.
- تتبع تشغيل الأداة وملاحظات المستخدمين لابتكار المزيد من التطوير للأداة.
الدرس المستفاد
- تطبيق البيانات هو الخطوة الأولى في سير عمل البيانات بالكامل، حيث تتحول البيانات إلى معلومات قيّمة لأصحاب المصلحة. يجب أن تراعي تقارير تطبيق البيانات الفعالة الجمهور (على سبيل المثال، أن تكون موجزة ومركزة).
- إن اكتمال التطوير والإصدار ليس الخطوة الأخيرة للأداة. كما أن العثور على المستخدمين المحتملين وإقناعهم باستخدام الأداة أمر مهم للغاية. يجب استخدام الأداة لتوفير أكبر قدر من القيمة.
التأثيرات
أدت الحلول التقنية إلى تحسين سير عمل بيانات التنوع البيولوجي وتعزيز تطبيقات البيانات:
- إدارة بيانات مصيدة الكاميرا: سهّل التطبيق المساعد لرصد مصائد الكاميرات في المجتمع المحلي تسجيل البيانات لـ 86 مراقبًا من المجتمع المحلي مسؤولين عن إعداد/التقاط مصائد الكاميرات في الميدان. عالجت نماذج التعرّف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي أكثر من 380,000 صورة لمصيدة الكاميرا، لتحل محل أكثر من 100 ساعة من العمل. يتيح هذا التسريع في جمع البيانات ومعالجتها تقديم التغذية الراجعة لأصحاب المصلحة في الوقت المناسب ويدعم عملية صنع القرار في مجال الحفظ.
- تصور بيانات علم المواطن: من خلال تصور 2688 سجلًا لـ 22 نوعًا تم جمعها خلال ست حملات في الفترة 2016-2021 وتحديث السجلات التي تم جمعها حديثًا تلقائيًا، قدمت المنصة تغذية مرتدة مكانية وزمنية وتفاعلية للمشاركين من المواطنين العلماء وعززت بشكل كبير الاهتمامات بأنشطة مراقبة الطبيعة.
- أداة BiA: تحتفظ قاعدة بيانات مراقبة الطبيعة ببيانات خط الأساس للتنوع البيولوجي التي تم جمعها من مصادر بيانات متعددة بما في ذلك سجلات الأنواع (2591 نوعًا، 1.35 مليون سجل) والمناطق المحمية (6 حدائق وطنية، 474 منطقة محمية وطنية، إلخ). وحتى الآن، وفرت أداة BiA حتى الآن خدمات استعلام تفاعلية ومرئية لتقييم أثر التنوع البيولوجي لأكثر من 1260 من مخططي مشاريع البناء وغيرهم من أصحاب المصلحة، مما يسهل عملية اتخاذ القرارات الصديقة للتنوع البيولوجي.
المستفيدون
- المحافظون: تعزيز الكفاءة
- المجتمعات المحلية: تعزيز الكفاءة والتغذية الراجعة في الوقت المناسب
- العلماء المواطنون: التغذية الراجعة في الوقت المناسب
- الوكالات الحكومية والمؤسسات الأكاديمية والجمهور: سهولة الوصول إلى بيانات التنوع البيولوجي
أهداف التنمية المستدامة
الهدف 11 - مدن ومجتمعات محلية مستدامة
الهدف 15 من أهداف التنمية المستدامة - الحياة على الأرض
تواصل مع المساهمين
المساهمون الآخرون
تشن تشنغ
مركز شان شوي للحفظ
منغجياو يو
مركز شان شوي للحفظ
نينغ وانغ
مركز شان شوي للحفظ
شيانغ ينغ شي
مركز شان شوي للحفظ
تيانمو جيانغ
مركز شان شوي للحفظ
دينغ جيا
مركز جامعة بكين للطبيعة والمجتمع
لينجيون شياو
جامعة شيان جياو تونغ - ليفربول
بيون لي
جامعة شيان جياو تونغ - ليفربول
شياومان هو
شركة Huawei Technologies Co., Ltd.
لوي هي
شركة Huawei Technologies Co., Ltd.
