Die Welt, die wir kennen, basiert auf einem komplexen Netz von Verbindungen. Jedes Ökosystem, jede Gemeinschaft und jeder Lebensraum hängt von einem ständig wechselnden Netzwerk von Beziehungen ab, die selbst mit den besten verfügbaren Daten schwer zu erkennen sind.
Karten waren schon immer ein unverzichtbares Werkzeug zum Verständnis dieser Welt. Biodiversitätskarten können zeigen, wo bedrohte Arten beobachtet wurden. Prädiktive Habitatmodelle können schätzen, wo Arten in Zukunft basierend auf Umweltbedingungen wahrscheinlich vorkommen werden. Diese Produkte spielen eine entscheidende Rolle bei der Naturschutzplanung und wissenschaftlichen Forschung.
Aber Ökosysteme sind mehr als eine Ansammlung einzelner Arten, die denselben Raum besetzen.
Ein Bestäuber ist auf blühende Pflanzen angewiesen. Ein Vogel ist auf Insekten und Nistplätze angewiesen. Ein Pilz kann die Gesundheit eines gesamten Waldes durch unsichtbare unterirdische Beziehungen unterstützen. Diese Interaktionen schaffen das ökologische Gefüge, das das Leben erhält. Wenn ein Faden entfernt wird, können sich die Auswirkungen weit über eine einzelne Art hinaus ausbreiten.
Wenn Sie sich eine Karte der lokalen Flora und Fauna ansehen, können Sie diese Abhängigkeiten sofort erkennen? Können Sie die Kette von Beziehungen visualisieren, die einen gefährdeten Bestäuber mit einer blühenden Pflanze oder einen bedrohten Vogel mit dem Lebensraum verbindet, auf den er angewiesen ist?
Diese Frage wurde zur Inspiration für Extinction Explorer.
Extinction Explorer kombiniert einen ArcGIS Knowledge Graph, ein 3D-Nahrungsnetz, und eine 3D-Karte von Artenbeobachtungen um ökologische Beziehungen sichtbar zu machen. Die Anwendung ermöglicht es Nutzern, sowohl zu erkunden, wo Arten existieren, als auch wie sie verbunden sind, und verwandelt eine Sammlung von Beobachtungen in ein lebendiges Netzwerk, das interaktiv erforscht werden kann.
Den Graphen erstellen
Im Kern der Anwendung steht ein ArcGIS Knowledge Graph, der aus ökologischen Beobachtungs- und Artenbeziehungsdaten aufgebaut ist.
Der Graph besteht aus drei Hauptentitäten:
- Arten: Pflanzen, Tiere, Pilze und andere Organismen, die im Untersuchungsgebiet beobachtet wurden.
- Beobachtungen: einzelne Sichtungsaufzeichnungen mit Standort- und Zeitinformationen.
- Dokumente: Quellaufzeichnungen, die festhalten, woher die Beobachtungsdaten stammen.
Artenbeziehungen sind unglaublich komplex und ständig im Wandel. Glücklicherweise aggregieren Initiativen wieGlobal Biotic Interactions (GloBI)ökologische Interaktionsdaten aus wissenschaftlicher Literatur und Biodiversitätsforschungsgemeinschaften und helfen so zu enthüllen, wie Arten über Ökosysteme hinweg interagieren.
Für dieses Projekt wurden diese Interaktionen in acht primäre Beziehungstypen normalisiert: PREDATES, POLLINATES, HOST_OF, PARASITIZES, NESTS_IN, SYMBIOTIC_WITH, ASSOCIATED_WITH, CO_OCCURS_WITH
Zusammen bilden diese Beziehungen ein Netzwerk, das innerhalb des ArcGIS Knowledge Graph abgefragt, analysiert und visualisiert werden kann.
Warum ArcGIS Knowledge Graph?
Traditionelle Biodiversitätsanwendungen basieren oft auf Layern, Tabellen und Joins. Sie sind hervorragend darin Fragen zu beantworten wie:
- Wo kommt diese Art vor?
- Wie viele Beobachtungen gibt es?
- Wie ist ihr Schutzstatus?
Fragen zu Beziehungen zu beantworten wird jedoch schnell schwierig.
- Welche Bestäuber unterstützen diese Pflanze?
- Welche Räuber sind auf diese Art angewiesen?
- Welche anderen Organismen sind betroffen, wenn eine Art verschwindet?
ArcGIS Knowledge Graph bietet einen natürlichen Rahmen zur Modellierung dieser Fragen.
Im Extinction Explorer werden Arten zu Entitäten und ökologische Interaktionen zu expliziten Beziehungen. Mit openCypher-Abfragen beginnt die Anwendung mit Arten, die als Critically Endangered, Endangered, oder Vulnerable klassifiziert sind und erweitert sich dann über ein bis drei Ebenen ökologischer Verbindungen nach außen.
Diese gleichen Graphabfragen rufen auch zugehörige Beobachtungsdatensätze ab, sodass ein einziges Datenmodell sowohl die Netzvisualisierung als auch die Karte antreibt.
Auf der Drei-Hop-Ebene enthält der San Bernardino National Forest-Graph ungefähr 3.000 Arten, 8.000 ökologische Beziehungen und Zehntausende von Beobachtungen.
Zwei Ansichten, ein Ökosystem
Die Anwendung präsentiert dasselbe Ökosystem durch zwei synchronisierte Ansichten.
Die Kartenansichtzeigt Tausende von Beobachtungen, die durch Community-Science-Initiativen wie iNaturalist und andere öffentlich verfügbare Biodiversitätsdatensätze von GBIF gesammelt wurden. Beobachtungen werden als 3D-Pushpins innerhalb einer ArcGIS SceneView, enabling users to explore species distributions across the terrain of the San Bernardino National Forest.
The Network view visualizes those same species as a 3D force-directed graph.
Species become nodes.
Relationships become connections.
What was once a collection of points is transformed into a living network of ecological interactions.
Because both views are driven by the same ArcGIS Knowledge Graph, they remain synchronized. Selecting a species in one view immediately highlights it in the other.
Rather than switching between separate applications, users can move seamlessly between geography and relationships.
Making Ecological Change Visible
The most compelling part of Extinction Explorer begins when a user selects a species.
Each selection can be treated as an extinction event.
When a species is removed from the network, Extinction Explorer calculates how that loss affects neighboring species and visualizes the consequences across both views.
The application records these impacts in an Extinction Log, documenting:
- Severed ecological relationships
- Newly isolated species
- Cascading effects throughout the network
Species affected by the event are highlighted using distinct colors, allowing users to see disruption spread through the ecosystem.
As more extinction events occur, ripple effects become visible across both the network and the landscape.
This experience helps bridge the gap between ecological theory and intuitive understanding.
Instead of reading about cascading ecological impacts, users can watch them unfold.
Just as importantly, every action can be reversed. Species can be restored and ecological connections rebuilt, allowing users to explore both disturbance and recovery.
Under the Hood
From a technical perspective, Extinction Explorer was designed as a lightweight web application focused on rapid experimentation.
The mapping experience is powered by the ArcGIS Maps SDK for JavaScript, using a SceneView to render thousands of observations as 3D pushpins over terrain. Observation status is managed through a renderer driven by an alertStatus field, allowing extinction cascades to update only affected features instead of rebuilding entire layers.
The network visualization is built with 3d-force-graph, three.js, and d3-force-3d, creating an interactive 3D representation of the ecosystem. Threatened species are symbolized using IUCN-inspired colors, while broader taxonomic groups are assigned their own category palettes.
ArcGIS Knowledge Graph, der über openCypher abgefragt wird.[ExtinctionExplorer] openCypher (Seeds):
MATCH (s:Species)
WHERE toUpper(s.iucn_status) STARTS WITH 'CR'
OR toUpper(s.iucn_status) STARTS WITH 'EN'
OR toUpper(s.iucn_status) STARTS WITH 'VU'
RETURN collect(DISTINCT s) AS nodes
Die Anwendung erweitert sich dynamisch durch ökologische Beziehungen, ruft Beobachtungsdatensätze ab und konstruiert das verbundene Netzwerk, das in beiden Ansichten angezeigt wird.
Eine der interessanteren Designentscheidungen war es, die Architektur absichtlich einfach zu halten. Die Anwendung läuft vollständig als clientseitige Erfahrung unter Verwendung moderner ES-Module und der Modul-Ladefähigkeiten des ArcGIS Maps SDK.
Verbindung von GIS und Beziehungen
Der San Bernardino National Forest dient als Prototyp-Datensatz, aber das zugrunde liegende Muster ist viel breiter gefasst.
Jeder ArcGIS Knowledge Graph, der Entitäten, Beziehungen und Beobachtungen modelliert, könnte eine ähnliche Erfahrung unterstützen. Ob es sich um Biodiversität, Infrastruktur, Lieferketten, Notfallmanagement oder Versorgungsunternehmen handelt – die Kombination aus räumlichem Kontext und Graphbeziehungen öffnet neue Wege zur Erforschung komplexer Systeme.
Traditionelles GIS hilft dabei zu beantworten:
'wo' Dinge passieren.
'wie Dinge verbunden sind'
