Ein Biodiversitäts-Dashboard für die Schweiz
2025 - 2026
Kooperation Finanzierung
Rasant wachsenden Biodiversitätsdatenbanken und Innovationen im Bereich des Deep Learning haben eine neue Generation vielseitiger Artenverbreitungsmodelle mit räumlich-zeitlicher Auflösung hervorgebracht. Ihre Komplexität macht sie für viele aktuelle Anwendungsfälle interessant, stellt aber auch eine Herausforderung für ihren Einsatz dar. Wir entwickeln eine Webanwendung, die die Ergebnisse solcher hochmodernen Modelle direkt auf die Bedürfnisse einer breiten Nutzergruppe zuschneidet.
Konkret arbeiten wir mit InfoFlora und info fauna zusammen, um eine zugängliche Weboberfläche zu entwerfen, die zwei Ansätze kombiniert:
- statische Karten mit wichtigen Biodiversitätsstatistiken, die für grossräumige Übersichten optimiert sind, und
- ein dynamisches Dashboard für Anfragen in kleinerem Massstab, über das Nutzer Vorhersagen für bestimmte Arten an ausgewählten Orten und in ausgewählten Zeiträumen abrufen können.
Als dauerhafte Infrastruktur mit modularem Aufbau konzipiert, kann sie eine Reihe von Modellen für verschiedene Taxa und räumlich-zeitliche Ausdehnungen hosten und ermöglicht gleichzeitig einfache Modellaktualisierungen sowie das Hinzufügen neuer Modelle.
Das Dashboard ¶
Das Biodiversitäts-Dashboard basiert auf deepSDMs (Deep Species Distribution Models), die die Verbreitung und die saisonalen Muster von Arten (derzeit Pflanzen und Schmetterlinge) in der Schweiz auf der Grundlage von Millionen von Citizen-Science-Beobachtungen und hochauflösenden Umweltdaten gemeinsam modellieren. Das Dashboard ruft diese rechenintensiven Modelle auf Anfrage ab und liefert Ergebnisse, die auf individuelle Anfragen zugeschnitten sind.
Das Dashboard bietet derzeit folgende Funktionen, die in den untenstehenden Videos vorgestellt werden:
- Ermittlung der wahrscheinlichsten Arten für einen ausgewählten Punkt oder ein ausgewähltes Polygon,
- Untersuchung saisonaler Muster in den Beobachtungswahrscheinlichkeiten für Arten an einem ausgewählten Punkt,
- Untersuchung räumlicher Muster in den Beobachtungswahrscheinlichkeiten für Arten innerhalb eines Polygons,
- Simulation der Auswirkungen von Umweltveränderungen (Meteorologie, Landnutzung und Vegetation) auf die Beobachtungswahrscheinlichkeit unter Verwendung granularer Umwelt- und Satellitendaten.