Um estudo sobre qualidade de dados em biodiversidade: aplicação a um sistema de digitalização de ocorrências de espécies

• Autor(a) principal: Allan Koch Veiga
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://doi.org/10.11606/D.3.2012.tde-03052012-120914

Para o combate da atual crise de sustentabilidade ambiental, diversos estudos sobre a biodiversidade e o meio ambiente têm sido realizados com o propósito de embasar estratégias eficientes de conservação e uso de recursos naturais. Esses estudos são fundamentados em avaliações e monitoramentos da biodiversidade que ocorrem por meio da coleta, armazenamento, análise, simulação, modelagem, visualização e intercâmbio de um volume expressivo de dados sobre a biodiversidade em amplo escopo temporal e espacial. Dados sobre ocorrências de espécies são um tipo de dado de biodiversidade particularmente importante, pois são amplamente utilizados em diversos estudos. Contudo, para que as análises e os modelos gerados a partir desses dados sejam confiáveis, os dados utilizados devem ser de alta qualidade. Assim, para melhorar a Qualidade de Dados (QD) sobre ocorrências de espécies, o objetivo deste trabalho foi realizar um estudo sobre QD aplicado a dados de ocorrências de espécies que permitisse avaliar e melhorar a QD por meio de técnicas e recursos de prevenção a erros. O estudo foi aplicado a um Sistema de Informação (SI) de digitalização de dados de ocorrências de espécies, o Biodiversity Data Digitizer (BDD), desenvolvido no âmbito dos projetos da Inter-American Biodiversity Information Network Pollinators Thematic Network (IABIN-PTN) e BioAbelha FAPESP. Foi realizada uma revisão da literatura sobre dados de ocorrências de espécies e sobre os seus domínios de dados mais relevantes. Para os domínios de dados identificados como mais importantes (táxon, geoespacial e localização), foi realizado um estudo sobre a Avaliação da QD, no qual foi definido um conceito de QD em relação a cada domínio de dados por meio da identificação, definição e inter-relação de dimensões de QD (aspectos) importantes e de problemas que afetam essas dimensões. Embasado nesse estudo foram identificados recursos computacionais que permitissem melhorar a QD por meio da redução de erros. Utilizando uma abordagem de Gerenciamento da QD de prevenção a erros, foram identificados 13 recursos computacionais que auxiliam na prevenção de 8 problemas de QD, proporcionando, assim, uma melhoria da acurácia, precisão, completude, consistência, credibilidade da fonte e confiabilidade de dados taxonômicos, geoespaciais e de localização de ocorrências de espécies. Esses recursos foram implementados em duas ferramentas integradas ao BDD. A primeira é a BDD Taxon Tool. Essa ferramenta facilita a entrada de dados taxonômicos de ocorrências livres de erros por meio de, entre outros recursos, técnicas de fuzzy matching e sugestões de nomes e de hierarquias taxonômicas baseados no Catalog of Life. A segunda ferramenta, a BDD Geo Tool, auxilia o preenchimento de dados geoespaciais e de localização de ocorrências de espécies livres de erros por meio de técnicas de georeferenciamento a partir de descrição em linguagem natural da localização, de georeferenciamento reverso e de mapas interativos do Google Earth, entre outros recursos. Este trabalho demonstrou que com a implementação de determinados recursos computacionais em SI, problemas de QD podem ser reduzidos por meio da prevenção a erros. Como consequência, a QD em domínios de dados específicos é melhorada em relação a determinadas dimensões de QD.