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2023生態資訊微型研討會_螢幕錄影_F.mov2023/06/11 生物多樣性開放資料應用案例分享
01- 生物多樣性開放資料應用案例分享
1 國立臺灣大學「生歷其境」團隊
講題｜台版寶可夢「野探」：TBN資料庫的應用成員｜李宜靜、黃紀晴、王勛平2 Ani’s Cuff團隊
講題｜de Bugger and Insect2vec：生物分佈在向量空間的表示及生物多樣性資料的應用成員｜楊寓鈞、郭立言、曹皓鈞、李宗棠、 翁櫻旂、 吳佳霖3 中央研究院生物多樣性研究中心 X 國立臺灣大學生態學與演化生物學研究所
講題｜運用物種分布模型計算基礎生態區位的指引與問題：以全新DeepSDM說明成員｜柯啓樂、麥舘碩4 TaiBIF
講題｜Ebbe Neilsen Challenge 挑戰賽介紹成員｜劉璟儀02-閉門會議
題目：臺灣生物多樣性監測的開放資料綱要
mms-vuxe-fdw (2022-06-29 19 00 GMT-7).mp42022/06/30 物種學名API交流小聚
01- 物種學名API工具與概念介紹
TaiCOL API - 蔡思怡、李金穎（TaiBIF）
NomenMatch API - 李金頴（TaiBIF）
TBN Taxon API - 吳俊毅、張藝鴻（TBN）
林試所植物標本名錄管理應用工API（內部使用）- 陳建文（TAIF）
R taxize 用於ODB生物資料庫API經驗分享 - 翁其羽（ODB）
iNaturalist API 的使用經驗分享 - 吳世鴻（TBN）
名錄的資料庫設計 - 李思賢（TaiBIF）
Checklister 物種名錄產生器簡介 - 林政道（TaiBON）
02-未來的學名與物種學名的生態資訊工具發想
[會議錄影檔] 0913 生態資訊微型研討會—長期生態資料收集與應用.mp42021/09/13 長期生態資料的收集與應用
01- 蘇彥肇、謝洵怡 研究學者（美國密西根州立大學 W.K.Kellogg 生物研究站）
在上個世紀中以後，生態科學經過兩個世紀的思想發展與理論奠基，基礎性的生態科學架構以及各自的基礎理論已經慢慢成形與成熟，但是生態學家普遍意識到，過往的生態學研究，因為經費挹注的原因，大多是數年以內的短期研究，而生態學因為所研究的對象具有的高度複雜性以及延遲效應、改變生態系統平衡以及群聚動態的因素常常來自於非規則性的巨大突發事件等等的特性，短期研究常常無法窺見生態學研究對象在自然中真正的變化波動，發展長期生態研究（Long-term Ecological Research, LTER）以探討跨空間、時間尺度以及跨氣候區和跨生態系的比較型研究需求慢慢變成一種共識。
在1977~1979年，由美國國家科學基金會（NSF）資助，美國生態學家召開了三場研討會，並且達成共識，在五個核心生態學研究領域需要長期生態資料的累積以及生態現象的觀察，以驗證與探討生態學的理論與應用。NSF並且徵求長期生態研究的先驅性研究以探討在不同北美生態區域的樣區間建立比較性資料的研究，以及這些長期比較性研究之間的科學、技術以及管理問題的評估，這就是美國長期生態研究站設立的濫觴。
KBS 目前有專人進行各試驗田的UAV影像數據收集。目前空間數據在生態研究上的應用包括：(1) 區分初春期間植被與非植被的差異，並應用於固碳預測 (2) 應用深度學習(Deep Learning)偵測prairie strips與各試驗田的花源，並應用於授粉者相關之生態研究; (3) 應用遙感相關技術進行乾旱對多種碳循環相關變因的影響。
W.K.Kellogg 生物研究站 : https://www.kbs.msu.edu/
KBS LTER 長期生態研究：https://lter.kbs.msu.edu/
02- 張楊家豪、呂佳陵 （中山大學植物生態研究室）
森林樹木的生活史很長，需要長期的監測才能了解環境變化對於其生長、死亡與繁殖的影響。然而，大量的長期監測資料在收集與建置過程中會遇到許多挑戰，例如資料的一致性與正確度、不同類型資料的整合與串接、資料的管理與分享等。我們將分享自2002年開始在福山樣區進行長期森林生態監測時所遇到的問題，以及我們的解決方案。
中山大學植物生態研究室： https://changyang.weebly.com/
03- 陳宣汶 助理教授（國立嘉義大學生物資源學系暨研究所）
台、美長期生態研究交流對談
由主持人引導兩邊的長期生態研究團隊，共同探討台美不同的研究文化差異、未來可能的發展，甚至是合作的可能性，看看是否能夠擦出新的火花，促進生物多樣性資料的國際共享及應用。
陳宣汶助理教授的寄生關係研究室：https://sites.google.com/view/parasitismlabncyu
[會議錄影檔] 0419 生態資訊微型研討會—資料與溝通.mp42021/04/19 資料與溝通
01- 林子皓 助研究員（中央研究院生物多樣性研究中心）
聲景生態學的其中一個目標是讓研究人員透過聆聽聲音遙測生態變動的趨勢，但許多研究人員卻苦惱於如何有效分析大量的聲音資料。為了要推動聲景生態學的發展，我們運用了許多雲端協作平台加速聲音資料的交換與分析。舉例來說，我們運用Depositar作為海洋生物多樣性聆聽計畫的資料入口，在Google雲端硬碟上開放了大量的水下錄音，並使用Colaboratory示範如何運用Python-based Soundscape Viewer音訊擷取工具視覺化呈現珊瑚礁的聲音多樣性。
About 子皓: https://meil.biodiv.tw/people/lin-tzu-hao
海洋生態聲學與資訊實驗室: https://meil.biodiv.tw/
珊瑚礁聲景開放資料：https://data.depositar.io/en/dataset/coral-reef-sesoko
02- 嚴國維 助理研究員 （行政院農業委員會水產試驗所）
科學研究顯示，人類有超過80%的外在資訊會經由視覺獲得，如何讓海洋生態研究成果透過視覺高效與同儕及群眾溝通，是門知易行難的課題。本次與會各位專家手上之學術成果，其複雜性往往超過市面上熱門生態書籍及節目，必然不時遭遇此難題。本次演講將以拋磚引玉的方式，根據所瞭解之學理與大家分享，並祈獲得更多回響及指正，以提升彼此學術成果可視化與溝通能力。
About 國維: https://orcid.org/0000-0003-2439-5919
03- 吳俊毅 資料分析師（特有生物研究保育中心）
2017年12月台灣生物多樣性網絡（Taiwan Biodiversity Network, TBN）以當時下載的臺灣物種名錄（Catalogue of Life in Taiwan, TaiCoL）為基礎，建置TBN系統所需要的物種名錄架構。在這之後，TBN因應自己的資料呈現需求持續作調整，同時TaiCoL的名錄也持續更新。過了3年後，2份名錄會有多少落差呢？如果我們現在想要讓TBN的名錄跟TaiCoL盡可能一致，要怎麼作，以及要花多少時間呢？藉由分享我們的經驗，希望可以讓大家對物種名錄的使用、邏輯，以及同步，有更多的認識與討論。
About 俊毅: https://www.linkedin.com/in/junyi-wu1224/
台灣生物多樣性網絡：https://www.tbn.org.tw/