El mundo que conocemos está construido sobre una intrincada red de conexiones. Cada ecosistema, comunidad y hábitat depende de una red de relaciones en constante cambio que puede ser difícil de ver, incluso con los mejores datos disponibles.
Los mapas siempre han sido una herramienta esencial para entender ese mundo. Los mapas de biodiversidad pueden mostrar dónde se han observado especies amenazadas. Los modelos predictivos de hábitat pueden estimar dónde es probable que ocurran especies en el futuro basándose en las condiciones ambientales. Estos productos juegan un papel crítico en la planificación de la conservación y la investigación científica.
Pero los ecosistemas son más que una colección de especies individuales que ocupan el mismo espacio.
Un polinizador depende de plantas con flores. Un pájaro depende de insectos y hábitats para anidar. Un hongo puede apoyar la salud de todo un bosque a través de relaciones subterráneas invisibles. Estas interacciones crean el tejido ecológico que sostiene la vida. Cuando se elimina un hilo, los efectos pueden extenderse mucho más allá de una sola especie.
Cuando miras un mapa de flora y fauna local, ¿puedes ver inmediatamente esas dependencias? ¿Puedes visualizar la cadena de relaciones que conecta a un polinizador vulnerable con una planta con flores, o a un ave en peligro con el hábitat del que depende?
Esa pregunta se convirtió en la inspiración para Extinction Explorer.
Extinction Explorer combina un ArcGIS Knowledge Graph, una red alimentaria 3D, y un mapa 3D de observaciones de especies para hacer visibles las relaciones ecológicas. La aplicación permite a los usuarios explorar tanto dónde existen las especies como cómo están conectadas, transformando una colección de observaciones en una red viva que puede explorarse interactivamente.
Construyendo el Grafo
En el núcleo de la aplicación hay un ArcGIS Knowledge Graph construido a partir de datos de observación ecológica y relaciones entre especies.
El grafo consta de tres entidades principales:
- Especies: plantas, animales, hongos y otros organismos observados dentro de la región del estudio.
- Observaciones: registros individuales de avistamientos que contienen información espacial y temporal.
- Documentos: registros fuente que capturan el origen de los datos de observación.
Las relaciones entre especies son increíblemente complejas y están en constante evolución. Afortunadamente, iniciativas comoGlobal Biotic Interactions (GloBI)agregan datos de interacciones ecológicas provenientes de literatura científica y comunidades de investigación en biodiversidad, ayudando a revelar cómo interactúan las especies a través de los ecosistemas.
Para este proyecto, esas interacciones se normalizaron en ocho tipos principales de relaciones: PREDATES, POLLINATES, HOST_OF, PARASITIZES, NESTS_IN, SYMBIOTIC_WITH, ASSOCIATED_WITH, CO_OCCURS_WITH
Juntas, estas relaciones forman una red que puede ser consultada, analizada y visualizada dentro del ArcGIS Knowledge Graph.
¿Por qué ArcGIS Knowledge Graph?
Las aplicaciones tradicionales de biodiversidad suelen construirse alrededor de capas, tablas y uniones. Son excelentes para responder preguntas como:
- ¿Dónde se encuentra esta especie?
- ¿Cuántas observaciones existen?
- ¿Cuál es su estado de conservación?
Sin embargo, responder preguntas sobre relaciones rápidamente se vuelve difícil.
- ¿Qué polinizadores apoyan a esta planta?
- ¿Qué depredadores dependen de esta especie?
- ¿Qué otros organismos se ven afectados si una especie desaparece?
ArcGIS Knowledge Graph proporciona un marco natural para modelar esas preguntas.
En Extinction Explorer, las especies se convierten en entidades y las interacciones ecológicas en relaciones explícitas. Usando consultas openCypher, la aplicación comienza con especies clasificadas como Critically Endangered, Endangered, o Vulnerable, luego se expande hacia afuera a través de uno, dos o tres niveles de conexiones ecológicas.
Esas mismas consultas del grafo también recuperan registros asociados de observación, permitiendo que un solo modelo de datos impulse tanto la visualización de la red como el mapa.
A nivel de tres saltos, el grafo del Bosque Nacional San Bernardino contiene aproximadamente 3,000 especies, 8,000 relaciones ecológicas y decenas de miles de observaciones.
Dos Vistas, Un Ecosistema
La aplicación presenta el mismo ecosistema a través de dos vistas sincronizadas.
La vista Mapa muestra miles de observaciones recolectadas mediante iniciativas comunitarias como iNaturalist y otros conjuntos públicos disponibles sobre biodiversidad desde GBIF. Las observaciones se representan como chinchetas 3D dentro de un ArcGIS SceneView, permitiendo a los usuarios explorar distribuciones de especies a lo largo del terreno del Bosque Nacional San Bernardino.
La vista Red visualiza esas mismas especies como un grafo dirigido por fuerzas 3D.
Las especies se convierten en nodos.
Las relaciones se convierten en conexiones.
Lo que antes era una colección de puntos se transforma en una red viva de interacciones ecológicas.
Debido a que ambas vistas están impulsadas por el mismo ArcGIS Knowledge Graph, permanecen sincronizadas. Seleccionar una especie en una vista la resalta inmediatamente en la otra.
En lugar de cambiar entre aplicaciones separadas, los usuarios pueden moverse sin problemas entre geografía y relaciones.
Haciendo Visible el Cambio Ecológico
La parte más atractiva de Extinction Explorer comienza cuando un usuario selecciona una especie.
Cada selección puede tratarse como un evento de extinción.
Cuando se elimina una especie de la red, Extinction Explorer calcula cómo esa pérdida afecta a las especies vecinas y visualiza las consecuencias en ambas vistas.
La aplicación registra estos impactos en un Extinction Log, documentando:
- Relaciones ecológicas cortadas
- Especies recién aisladas
- Efectos en cascada a lo largo de la red
Las especies afectadas por el evento se resaltan usando colores distintos, permitiendo a los usuarios ver cómo la perturbación se extiende por el ecosistema.
A medida que ocurren más eventos de extinción, los efectos dominó se vuelven visibles tanto en la red como en el paisaje.
Esta experiencia ayuda a cerrar la brecha entre la teoría ecológica y la comprensión intuitiva.
En lugar de leer sobre impactos ecológicos en cascada, los usuarios pueden observar cómo se desarrollan.
Igualmente importante es que cada acción puede revertirse. Las especies pueden restaurarse y las conexiones ecológicas reconstruirse, permitiendo a los usuarios explorar tanto la perturbación como la recuperación.
Bajo el Capó
Desde una perspectiva técnica, Extinction Explorer fue diseñado como una aplicación web ligera enfocada en experimentación rápida.
La experiencia cartográfica está impulsada por el ArcGIS Maps SDK for JavaScript, usando un SceneView' para renderizar miles de observaciones como chinchetas 3D sobre el terreno. El estado de las observaciones se gestiona mediante un renderizador impulsado por un campo 'alertStatus'',' permitiendo que las cascadas por extinción actualicen solo las características afectadas en lugar de reconstruir capas completas.
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.
Behind both visualizations sits an ArcGIS Knowledge Graph queried through openCypher.
[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
The application dynamically expands through ecological relationships, retrieves observation records, and constructs the connected network displayed in both views.
One of the more interesting design decisions was keeping the architecture intentionally simple. The application runs entirely as a client-side experience using modern ES modules and the ArcGIS Maps SDK's module-loading capabilities.
Connecting GIS and Relationships
The San Bernardino National Forest serves as the prototype dataset, but the underlying pattern is much broader.
Any ArcGIS Knowledge Graph that models entities, relationships, and observations could support a similar experience. Whether the subject is biodiversity, infrastructure, supply chains, emergency management, or utilities, the combination of spatial context and graph relationships opens the door to new ways of exploring complex systems.
Traditional GIS helps answer where things happen.
Knowledge graphs help answer how things are connected.
Extinction Explorer explores what happens when those two perspectives come together. By linking a map of real-world observations with a dynamic network of ecological relationships, the prototype transforms a collection of points into a living system that users can interact with, question, and explore.
Try the demo: Extinction Explorer
