O mundo que conhecemos é construído sobre uma teia intrincada de conexões. Cada ecossistema, comunidade e habitat depende de uma rede constantemente mutável de relacionamentos que pode ser difícil de ver, mesmo com os melhores dados disponíveis.
Mapas sempre foram uma ferramenta essencial para entender esse mundo. Mapas de biodiversidade podem mostrar onde espécies ameaçadas foram observadas. Modelos preditivos de habitat podem estimar onde as espécies provavelmente ocorrerão no futuro com base nas condições ambientais. Esses produtos desempenham um papel crítico no planejamento da conservação e na pesquisa científica.
Mas os ecossistemas são mais do que uma coleção de espécies individuais ocupando o mesmo espaço.
Um polinizador depende de plantas com flores. Um pássaro depende de insetos e habitat para nidificação. Um fungo pode apoiar a saúde de toda uma floresta por meio de relações subterrâneas invisíveis. Essas interações criam o tecido ecológico que sustenta a vida. Quando um fio é removido, os efeitos podem se espalhar muito além de uma única espécie.
Quando você olha para um mapa da flora e fauna local, consegue ver imediatamente essas dependências? Consegue visualizar a cadeia de relacionamentos conectando um polinizador vulnerável a uma planta com flores, ou um pássaro ameaçado ao habitat do qual depende?
Essa pergunta se tornou a inspiração para Extinction Explorer.
Extinction Explorer combina um ArcGIS Knowledge Graph, um teia alimentar 3D, e um mapa 3D das observações das espécies para tornar visíveis as relações ecológicas. O aplicativo permite aos usuários explorar tanto onde as espécies existem quanto como estão conectadas, transformando uma coleção de observações em uma rede viva que pode ser explorada interativamente.
Construindo o Grafo
No núcleo do aplicativo está um ArcGIS Knowledge Graph construído a partir de dados de observação ecológica e relacionamento entre espécies.
O grafo consiste em três entidades principais:
- Espécies: plantas, animais, fungos e outros organismos observados dentro da região do estudo.
- Observações: registros individuais de avistamentos contendo informações de localização e temporalidade.
- Documentos: registros fonte que capturam onde os dados de observação se originaram.
Os relacionamentos entre espécies são incrivelmente complexos e estão em constante evolução. Felizmente, iniciativas comoGlobal Biotic Interactions (GloBI)agregam dados de interação ecológica da literatura científica e comunidades de pesquisa em biodiversidade, ajudando a revelar como as espécies interagem através dos ecossistemas.
Para este projeto, essas interações foram normalizadas em oito tipos principais de relacionamento: PREDATES, POLLINATES, HOST_OF, PARASITIZES, NESTS_IN, SYMBIOTIC_WITH, ASSOCIATED_WITH, CO_OCCURS_WITH
Juntos, esses relacionamentos formam uma rede que pode ser consultada, analisada e visualizada dentro do ArcGIS Knowledge Graph.
Por que ArcGIS Knowledge Graph?
Aplicativos tradicionais de biodiversidade são frequentemente construídos em torno de camadas, tabelas e junções. Eles são excelentes para responder perguntas como:
- Onde essa espécie é encontrada?
- Quantas observações existem?
- Qual é seu status de conservação?
No entanto, responder perguntas sobre relacionamentos rapidamente se torna difícil.
- Quais polinizadores suportam essa planta?
- Quais predadores dependem dessa espécie?
- Que outros organismos são afetados se uma espécie desaparecer?
ArcGIS Knowledge Graph fornece uma estrutura natural para modelar essas perguntas.
No Extinction Explorer, as espécies tornam-se entidades e as interações ecológicas tornam-se relacionamentos explícitos. Usando consultas openCypher, o aplicativo começa com espécies classificadas como Critically Endangered, Endangered, ou Vulnerable, então expande para fora através de um, dois ou três níveis de conexões ecológicas.
Essas mesmas consultas no grafo também recuperam registros associados às observações, permitindo que um único modelo de dados alimente tanto a visualização da rede quanto o mapa.
No nível de três saltos, o grafo da San Bernardino National Forest contém aproximadamente 3.000 espécies, 8.000 relacionamentos ecológicos e dezenas de milhares de observações.
Duas Visões, Um Ecossistema
O aplicativo apresenta o mesmo ecossistema através de duas visualizações sincronizadas.
A visualização do Mapa exibe milhares de observações coletadas por meio de iniciativas comunitárias como iNaturalist e outros conjuntos públicos disponíveis sobre biodiversidade do GBIF. As observações são renderizadas como alfinetes 3D dentro do ArcGIS SceneView, permitindo aos usuários explorar distribuições das espécies pelo terreno da San Bernardino National Forest.
A visualização da Rede visualiza essas mesmas espécies como um grafo 3D dirigido por forças.
As espécies tornam-se nós.
Os relacionamentos tornam-se conexões.
O que antes era uma coleção de pontos é transformado em uma rede viva de interações ecológicas.
Como ambas as visualizações são alimentadas pelo mesmo ArcGIS Knowledge Graph, elas permanecem sincronizadas. Selecionar uma espécie em uma visualização imediatamente a destaca na outra.
Em vez de alternar entre aplicativos separados, os usuários podem mover-se perfeitamente entre geografia e relacionamentos.
Tornando Visível a Mudança Ecológica
A parte mais envolvente do Extinction Explorer começa quando um usuário seleciona uma espécie.
Cada seleção pode ser tratada como um evento de extinção.
Quando uma espécie é removida da rede, o Extinction Explorer calcula como essa perda afeta as espécies vizinhas e visualiza as consequências em ambas as visualizações.
O aplicativo registra esses impactos em um Extinction Log, documentando:
- Relacionamentos ecológicos rompidos
- Espécies recém-isoladas
- Efeitos cascata por toda a rede
Espécies afetadas pelo evento são destacadas usando cores distintas, permitindo aos usuários ver a propagação da perturbação pelo ecossistema.
À medida que mais eventos de extinção ocorrem, os efeitos em cascata tornam-se visíveis tanto na rede quanto na paisagem.
Essa experiência ajuda a preencher a lacuna entre teoria ecológica e compreensão intuitiva.
Em vez de ler sobre impactos ecológicos em cascata, os usuários podem assisti-los se desenrolar.
Igualmente importante, toda ação pode ser revertida. Espécies podem ser restauradas e conexões ecológicas reconstruídas, permitindo aos usuários explorar tanto a perturbação quanto a recuperação.
Por Trás das Cenas
Do ponto de vista técnico, o Extinction Explorer foi projetado como um aplicativo web leve focado em experimentação rápida.
A experiência cartográfica é alimentada pelo ArcGIS Maps SDK for JavaScript, usando um SceneView' para renderizar milhares de observações como alfinetes 3D sobre o terreno. O status das observações é gerenciado por meio de um renderizador acionado por um campo 'alertStatus', permitindo que cascatas de extinção atualizem apenas as feições afetadas em vez de reconstruir camadas inteiras.
'A visualização da rede é construída com 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
